AI가 창의력, 판단력 필요한 전문직까지 진출 기업들 RPA, 챗봇 적용해 업무 효율화 이뤄 인재 채용시 서류심사도 이젠 인공지능이 담당 사람 대신 로봇, 로봇…당신이 맞닥뜨릴 미래는
기술 발달로 물류 관리, 고객 안내 등으로 조금씩 영역을 넓혀갔던 인공지능(AI)이 이제는 의상 디자인같은 창의적 작업이나 방대한 데이터 속 문맥을 이해해 보고서를 쓰는 등 종합적 판단력이 필요한 전문직종까지 진출하고 있다.
배달음식 주문 앱 ‘배달의민족’을 운영하는 우아한형제들은 AI로 앱을 효율적으로 관리하고 있다. 배달의민족의 인공지능은 하루 5만~6만 건씩 등록되는 이용후기에서 음식 사진과 무관한 광고성·선정적·폭력적 이미지를 걸러낸다. 방대한 작업이지만, AI가 1차 분류한 작업물만 재검토하면 돼 사람의 일은 한두 명이면 충분하다. 학습기능을 갖춰 정확도가 점점 나아지고 있으며, 부적절한 글을 걸러내는 기능도 추가될 예정이다.
AI가 디자인한 옷도 나왔다. 현대백화점그룹 계열 의류업체 한섬은 스타트업 ‘디자이노블’과 협업해 공룡 캐릭터 의상 ‘디노 후드티’를 만들었다. 국내 최초 시도다. 로고, 캐릭터, 디자인 콘셉트 등 약 33만 장의 이미지를 학습한 AI는 2~3분마다 초벌 스케치를 완성한다. 시안 제작시간이 크게 단축됐고, 디자인도 참신하는 평을 받고 있다.
디노 후드티 / 한섬 제공
LG전자나 현대카드 등 국내 많은 기업들은 ‘로봇 프로세스 자동화’(RPA)를 도입했다. 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하는 기술로 ‘보고서 쓰는 AI 로봇’이라고도 불린다. LG전자는 올해 초 인사·회계·영업·마케팅 등 12개 직군 120개 업무에 RPA를 도입했다. AI 로봇 1대의 처리능력은 직원 19명에 맞먹는다. 소모적 업무에서 해방된 직원들은 기획이나 분석 등 보다 생산적인 일에 집중하고 있다. 반응이 좋아 LG전자는 추가로 100개 업무를 AI 로봇에 맡길 계획이다.
금융권에서는 고객상담 AI ‘챗봇’이 진화하고 있다. 먼저 현장에 도입됐던 1세대 챗봇은 미리 입력한 단어에 따라 정해진 답만 내놓을 수 있는 시나리오형이었다. 최근 도입되고 있는 2세대는 대화의 맥락을 파악해 유연하게 답변을 찾아가는 지능형이다. 삼성생명이 지난 5월 선보인 ‘따봇’은 계약조회 등 단순 업무는 물론 보험계약대출, 상품 추천 등 전문 상담업무도 처리하고 있다.
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채팅 대신 말로 하는 챗봇도 등장했다. 1년여간의 학습과정을 거쳐 최근 선보인 NH농협은행 ‘콜봇’의 답변 정확도는 90%가 넘는다. 직원과의 상담이 필요하다고 판단되면, 가장 적합한 부서를 찾아 전화를 돌려주는 기능도 갖췄다.
신입직원 채용이나 직무 평가 등 인사관리에 AI를 적극 활용하고 있는 기업들도 생기고 있다. 미국 IBM은 인사관리에 AI ‘왓슨’을 활용하고 있다. 왓슨은 수많은 입사 지원자의 장단점을 꼼꼼히 분석하고 비교해 세계 각지의 지사에 가장 적합한 인재를 배치한다. 기존 직원의 경력계발 상담과 직무 상성을 평가하는 일도 왓슨의 몫이다.
국내에서는 2018년에만 KB국민은행, 롯데, 한미약품 등 500여 기업이 입사전형에 AI를 도입했다. 지원자들은 청탁이나 비리가 끼어들 여지가 없고 처리가 빨라졌다는 점에서 호의적으로 받아들이고 있다.
AI를 통한 면접이 진행되는 방식. / 마이다스아이티 제공
SK하이닉스의 경우 직원 열 명이 7일 이상 걸렸던 서류심사가 AI 덕택에 하루로 단축됐다. 자기소개서 1만 장 검토에 사람은 560시간이 걸리지만 AI는 8시간이면 충분하다. 아직은 인사담당과 AI의 평가점수 오차가 15% 정도지만, 학습기능이 있어 오차는 점점 줄어들 전망이다.
자기 집에서, 원하는 시간에 응시할 수 있는 AI 면접도 화제였다. 카메라와 마이크가 달린 컴퓨터로 ‘마이다스아이티’가 개발한 AI 면접관 ‘인에어’에 접속해, 60분간 질문에 답하고 퀴즈를 풀면 인적성 검사와 1차 면접이 한 번에 끝난다. 인에어는 표정과 목소리, 어휘 등을 분석해 가치관, 장단점, 직무 적합도 등을 파악한다. 얼굴에 64개 포인트를 지정해 표정변화를 정밀하게 감지함으로써 거짓말도 걸러낸다.
보통 3달은 걸리는 입사전형이 2주로 줄었고, 우수 인재를 선별하는 정확도는 84%나 된다. 한 연구결과에 따르면 일반 면접에서의 정확도는 약 10%에 불과했다.
