컴퓨터로 직원을 뽑는 시스템 성능에 대한 기사 (서류전형과 필기시험 평가)

충분한 자료를 주고 처리능력을 주면 컴퓨터는 사람보다 나은 판단을 할 수 있음..이라는 이야기.

사람보다 컴퓨터가 직원 더 잘 뽑는다” (美 연구) - 서울신문

- 미국 전미경제연구소(NBER) 연구진

- 콜센터처럼 기술숙련도가 중요하지 않은 서비스업종 회사 15곳, 직원 30만 명의 재직 기간 조사.

- 인사채용 담당자가 판단해 뽑은 직원 vs 구직자가 치른 인재평가시험을 소프트웨어 알고리즘으로 판단해 채용한 직원을 비교. 이 업종의 평균 재직기간은 3개월 정도로 매우 짦음. 이런 한계가 있는 연구임.

; 기사로 봐서는, A회사는 인사담당자의 판단만으로 채용하고 B회사는 알고리즘판단만으로 채용했다는 게 아니라, A,B회사 둘이 채용한 직원의 알고리즘 판단 점수와 재직기간 사이의 상관관계를 봤다는 얘기같음.

- "시험은 기술적 능력과 성격, 인식 능력, 직업 적합성 등을 평가하기 위한 질문을 반복적으로 해 구직자가 답한 것을 알고리즘으로 분석"한 뒤 회사에 필요한 정도를 3등급으로 분류 ; 국내 회사들도 점수가 다가 아닌 시험방식을 사용한 지는 꽤 됐음.

- 알고리즘으로 채용한 직원이 12일 더 오래 근무

- 기업 채용담당자는 인간으로서 가지는 선입관이 있음. 그래서 그것이 객관적인 판단을 그르친 게 아닌가하고 연구자들은 질문.

- 좋은 소프트웨어와 시험 커리큘럼을 사용함으로써 채용 비용을 줄이고, 이직이 줄어 이득일 것임.

- 다만 이것은 어디까지나 회사가 직원에게 요구하는 수준이 낮은 단순서비스직에 한정된 이야기임. 이 연구는 가능성을 보인 것으로, 전적으로 의지할 수 있는 더 나은 알고리즘을 개발하는 데는 시간이 걸릴 것임.

소프트웨어가 어떻게 골라내는가? 깊은 연구없이 때려맞추는 방법:

http://www.clien.net/cs2/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=2082040

일련의 문제은행을 만듬.

기존 직원 중에 모범적인 직원들에게 문제를 풀게 함.

구직자들에게 문제를 풀게 함.

모범 직원들의 응답 패턴과 비슷한 응답 패턴을 보이는 구직자를 채용함.

이렇다고.

추가.

구글이 직원을 뽑는 방법

http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20151126180145&lo=z38

업무를 시켜보고, 인지능력평가를 받고, 인터뷰를 여러 번 하고,

되도록 블라인드 테스트를 해 심사관의 선입견이 들어갈 여지를 줄이고..

읽다가, 시스템화할수록 컴퓨터가 대신하기 좋겠다는 생각이 들었습니다.

그리고 학점을 보지만 아이비리그 학벌을 덜 본다는 말에서, 구글이 이제 세계 일류 회사인 만큼 학벌을 안 봐도 될 만큼 검증된 인재가 지원하고 또 선발할 여유가 생겼기 때문이 아닐까 생각해보았습니다.