HR 테크 플랫폼 ‘스펙터(Specter)’가 모든 기업의 채용 고민을 덜어줄 인공지능(AI) 솔루션 테오(TEO)를 공개했다. 그동안 수많은 HR 데이터가 쌓였지만, 최종 결정은 여전히 사람의 ‘감’에 의존했다. 스펙터는 바로 이 감의 불확실성을 데이터로 치환하기 위해 테오를 만들었다고 밝혔다.
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테오는 지난 5년간 120만 건의 채용 데이터를 학습시킨 끝에 만든 AI 솔루션이다. 스킬·평판·인터뷰·조직 적합도·성과 데이터를 하나의 모델로 연결해 합격 가능성을 숫자로 예측해준다.
윤경욱 스펙터 대표는 “테오는 단순 자동화 도구가 아니라 채용의 직관을 데이터로 증명하는 엔진”이라고 말했다.
실제로 테오는 지원자의 이력서, 평판, 면접 데이터를 입력하면 자동으로 ‘테오 스코어’를 도출한다. 예를 들어 스펙터 인재상인 ‘스펙터 다이나믹스’를 기준으로 한 채용공고에 지원자의 이력서를 입력하면, 시스템은 몇 초 만에 매칭 점수를 보여준다. 평판이나 인터뷰 로그가 추가될 때마다 스코어는 재분석돼 업데이트된다.
스펙터 제품을 총괄한 유용연 COO는 “구글의 직무 성과 예측 정확도가 70%라고 하는데, 테오의 현재 예측 정확도는 93.7%”라고 밝혔다. 이는 실제 입사자의 재직 기간, 성과, 퇴사율 데이터를 기반으로 검증된 수치다.
스펙터는 이를 위해 5개 디자인 파트너사와 함께 1만5000건의 실제 채용 데이터를 분석했다. 그 결과, 테오가 제시한 ‘하이 퍼포머 유사도’는 구글의 예측 알고리즘보다도 높은 정확도를 기록했다.
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스펙터는 이번 행사에서 ‘채용 실패 비용’을 정밀하게 산출한 결과도 공개했다. 유형별 평균 채용 실패 비용은 약 2억이지만, ‘뉴트럴 퍼포머(무난하지만 성과 없는 인재)’의 비용이 10억2000만 원으로 가장 높았다. 글로벌 시장에서 채용 실패는 7조8000억 달러로 한국만 한정하더라도 300조원에 육박한다. 스펙터는 이 채용 실패 비용을 80% 가량 감축하는 것을 목표로 하고 있다.
윤 대표는 “한 번의 채용 실패가 기업의 연간 손익을 좌우할 수 있다는 점을 데이터로 입증했다”며 “스펙터는 AI와 데이터를 통해 기업의 채용 실패를 예방하고, 나아가 기술이 사람의 가치를 공정하게 평가할 수 있는 HR 환경을 만들어가겠다”고 말했다.
