채용 위기: 기술 인력 부족과 AI 과제 해결

### 채용 위기 극복하기: 기술 인력 부족과 AI의 역할
* 👥 향후 20년 동안 노동 연령 인구가 **평균 25% 감소**할 것으로 예상되어 인재 풀이 점점 더 줄어들 것으로 예상됨에 따라 기업들은 **심각한 기술 인력 부족**에 시달리고 있습니다.
* 🤖 인력 고령화와 제너레이티브 AI의 부상이라는 두 가지 과제가 채용 역학을 변화시키고 있으며, 고용주들은 **우수한 후보자를 확보하기 위해 혁신적인 솔루션**을 찾고 있습니다.
* 📈 특히 법조계를 비롯한 많은 업계에서 인재 부족에 직면하고 있으며, 숙련된 전문가를 유치하기 위해 **신입 변호사에게 15만~18만 파운드의 높은 연봉**을 제시하는 등 채용 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.
* 👵 2030년까지 영국 노동 인구의 **50%가 50세 이상**이 될 것이라는 전망과 함께 '은퇴하지 않는' 트렌드는 고령 근로자의 잠재력을 강조하며 기업이 인재를 채용하고 유지하는 방식에 변화가 필요함을 시사합니다.
* 🧠 Siemens와 같은 기업들은 **AI 기반 평가**를 활용하여 기존의 자격 요건이 아닌 적성에 따라 지원자를 평가함으로써 **인재 풀을 확장**하고 **기술 격차를 해소**하고 있습니다.
* 💡 노바티스는 **Talent Match라는 사내 플랫폼**을 도입하여 기술과 관심사에 따른 사내 직무 이동을 촉진함으로써 직원 참여도와 생산성을 높이고 **채용 비용을 크게 절감**하고 있습니다.
* 📊 채용 환경이 진화함에 따라 고용주는 채용 프로세스에서 필수적인 인간적 접촉을 유지하면서 효율성을 위해 **AI를 활용하는 동시에 미래에 적합한 인재를 유치**할 수 있도록 균형을 찾아야 합니다.
* 🔍 채용 업계는 급변하는 채용 시장에서 적응력의 필요성을 강조하면서 **적합한 후보자를 식별하기 위해 이력서 이외의 새로운 지표**를 모색하는 기로에 서 있습니다.

기업들은 갈수록 심화되는 기술 인력 부족 문제를 해결하고 미개발 인재를 활용하기 위해 채용 전략을 조정하고 있습니다.

Recruitment is broken, what are businesses doing to fix it? | FT Working It

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심화되는 기술 인력 부족과 채용에 미치는 영향

향후 20년 동안 노동 가능 인구가 25% 감소할 것으로 예상되는 가운데 기업은 기술 인력 부족에 직면해 있습니다.

인공지능의 부상과 인구 고령화로 인해 채용 환경이 경쟁적으로 변화하면서 최고의 인재를 확보하기 위한 군비 경쟁이 벌어지고 있습니다.

2030년에는 50대 이상 인구가 전체 노동 인구의 50%를 차지할 것으로 예상되는 등 은퇴는 중요한 추세로, 기존 인력의 기술을 활용해야 할 필요성이 강조되고 있습니다.

고령자 인재 채용하기: 기술 격차에 대한 해결책

많은 업계에서 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪고 있으며, 특히 50세 이상의 기술에 의존하는 분야에서는 더욱 그렇습니다.

채용 전문가들은 이제 경력을 연장하고 중요한 기술 격차를 메우기 위해 간과된 이 인재 풀에 집중하고 있습니다.

입사 지원 과정에서 AI의 활용은 증가하고 있지만, 고용주는 우수한 후보자를 식별하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 인력 채용에 있어 변화의 시기가 도래하고 있습니다.

지멘스의 혁신적인 채용 접근 방식

Siemens는 Arctic Shores와 협력하여 AI 기반 심리측정 평가를 사용하여 자격이 아닌 적성을 기반으로 채용하고 있습니다.

이러한 접근 방식을 통해 인재 풀을 확장하고 조직의 성공에 부합하는 행동을 보이는 후보자를 찾을 수 있었습니다.

아틱 쇼어의 대화형 과제는 지원자의 사고와 학습 스타일에 따라 점수를 매겨 직무 성공을 예측하고 이전 가능한 기술로 역할을 채우는 것을 목표로 합니다.

채용 담당자는 종종 이력서의 주관적이고 편향된 특성으로 인해 비효율적인 후보자 선택으로 이어질 수 있는 어려움을 겪습니다.

많은 구직자가 키워드를 사용하여 프로필을 조작하기 때문에 채용 담당자가 경력을 검증하기가 어렵습니다.

고용주와 채용 담당자는 일반적으로 지원서를 선별하기 위해 AI를 사용하지만, 이 방법으로는 최적의 후보자를 효과적으로 식별하지 못할 수 있습니다.

AI 학습 데이터는 편향된 경우가 많아 사회적 불평등을 고착화하고 고용주가 후보자 선호도를 파악하는 데 어려움을 겪습니다.

고용주는 일반적으로 채용 프로세스에서 위험을 회피하며, 익숙한 지원자와 전통적인 평가 방법에 의존하는 경우가 많습니다.

노바티스는 AI를 활용해 내부 인력의 이동성을 높이고, 외부 채용의 필요성을 줄이면서 인재를 개발하고 유지하는 것을 목표로 직원과 새로운 기회를 연결해주는 플랫폼인 Talent Match를 개발했습니다.

AI를 통한 직원 참여 및 채용 혁신

직원 채용과 기회에 대한 노바티스의 접근 방식은 5천만 달러 이상의 생산성 향상으로 이어져 직원을 신속하게 재배치할 수 있게 되었습니다.

AI를 사용하여 개인의 야망과 교육 및 기술을 일치시킴으로써 입사 지원 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.

채용 업계는 인재를 찾고 기존 직원의 역량을 강화하기 위해 AI를 활용하는 방향으로 진화하고 있지만, 채용 문제를 해결하기 위해서는 인간적인 접촉을 유지하는 것이 필수적입니다.