AI가 채용 과정에서 ‘숨은 인재(hidden gem)’를 찾아내는 데 기여하고 있다는 주장이 업계에서 확산되고 있다. 특히 구직자들이 채용 담당자와 AI 추천 알고리즘 양쪽에 모두 어필할 수 있는 프로필 구성법이 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다.
2026년 1월 11일, CNBC의 보도에 따르면, LinkedIn(링크드인)의 한 고위 임원이 채용 시장에서 AI가 채용 담당자(recruiter)의 검색 역량을 강화한다고 설명하면서, 구직자가 눈에 띄기 위해 취해야 할 실질적이고 구체적인 전략을 공개했다. 해당 보도는 Sun, 11 Jan 2026 07:00:23 GMT에 배포됐다.
핵심 요지는 다음과 같다. LinkedIn의 AI 기반 검색과 추천 시스템은 이력서와 프로필에 분명하게 드러나지 않더라도, 다양한 시그널(signals)을 종합해 기존에 눈에 띄지 않던 후보자들을 식별할 수 있다. 이 과정에서 구직자는 단순히 직무 경력만 나열하는 것을 넘어서, 검색·추천 알고리즘이 인식하는 형태로 정보를 구조화해야 한다는 점이 강조됐다.
구체적 실무 팁(요약)
보도에 따르면 LinkedIn 고위 임원은 프로필의 헤드라인과 요약(Headline & About)을 직무 중심의 키워드로 최적화할 것을 권장했다. 또한 구체적 성과 수치를 명시하고, 핵심 기술(skills)을 플랫폼에 명확히 등록하며, 동료 추천(Recommendations)과 프로젝트 링크(포트폴리오)를 통해 검증 가능한 증거를 제시하는 것이 중요하다고 말했다. 이러한 요소들이 AI 기반 검색에서 가중치를 받으며, 채용 담당자가 발견하기 쉬운 ‘신호’로 작용한다는 설명이다.
“프로필은 사람과 알고리즘 모두에게 읽히는 문서이다. 알고리즘이 가치를 인식할 수 있도록 구조화하면, 사람이 놓친 잠재력도 드러날 수 있다.”
용어 설명
여기서 사용된 용어들 중 일반 독자에게 생소할 수 있는 것들을 간단히 설명하면 다음과 같다. AI 기반 추천 시스템은 이용자의 프로필, 활동 기록, 상호작용 데이터, 업계 표준 키워드 등을 학습해 적합한 후보자를 자동으로 선별·제안하는 소프트웨어를 의미한다. 시그널(signals)은 추천 알고리즘이 판단 기준으로 삼는 요소들(예: 기술 키워드, 프로젝트 링크, 추천서, 활동 빈도 등)을 말한다. 이들 시그널은 모두 알고리즘의 가중치(weight) 안에서 상호작용한다.
실무 적용 예시
실무적으로는 다음과 같은 조치들이 권장된다. 첫째, 직무명과 연관된 키워드를 헤드라인과 요약에 자연스럽게 포함시키되, 키워드 스터핑(keyword stuffing·과도한 반복)은 피한다. 둘째, 성과는 정량적 수치(예: 매출 증가율·프로젝트 완료 기간 단축 등)로 제시하되, 검증 가능한 증거(프로젝트 링크, 깃허브, 포트폴리오)를 연결한다. 셋째, 추천인과의 네트워크를 활성화해 추천서와 스킬 확인(endorsement)을 확보한다.
이 외에도 활동성(activity)이 중요한 시그널로 지목됐다. 플랫폼상에서의 게시물 작성, 댓글 참여, 관련 분야 전문가들과의 교류는 알고리즘 관점에서 ‘현업 관련성(relevance)’을 높이는 요인으로 평가된다.
AI 채용 도구의 장점과 잠재적 리스크
AI는 대규모 데이터에서 패턴을 추출해 채용 담당자가 놓칠 수 있는 후보를 추천하는 능력이 있다. 이는 채용 효율성을 높이고, 전통적 네트워크 바운더리를 넘는 인재 발굴로 이어질 수 있다. 반면, 알고리즘 설계·학습 데이터의 편향(bias)이 존재하면 특정 그룹이 과소대표되는 결과를 초래할 위험이 있다. 따라서 기업들은 AI 도구를 도입할 때 투명성, 공정성, 검증 가능한 성능 지표를 함께 관리해야 한다.
정책적·조직적 권고
전문가들은 기업 인사팀(HR)이 AI 도구를 채용 파이프라인에 통합할 때, 정기적인 성능 검증과 편향 모니터링을 수행하고, 인간 의사결정자의 최종 판단을 유지할 것을 권고한다. 또한 구직자 교육 측면에서는 AI 친화적 프로필 작성법을 안내하는 워크숍이나 가이드 제공이 필요하다.
경제적·시장 영향 분석
채용 과정에서 AI 도구의 보급이 확산될 경우 단기적으로는 채용 담당자의 조사시간이 줄어들고, 채용 비용이 절감되는 효과가 예상된다. 중장기적으로는 다음과 같은 구조적 변화가 나타날 수 있다. 첫째, 기술 기반 신호를 잘 드러내는 인력의 가시성이 높아져 해당 인력군의 수요·임금이 상승할 가능성이 있다. 둘째, 전통적 네트워크 의존도가 낮아짐에 따라 기업 간 인재 확보 경쟁이 지리적·산업적 경계를 넘어 확대될 수 있다. 셋째, 편향 문제 해결에 실패할 경우 특정 집단의 기회 박탈 문제가 심화될 수 있어 규제·감독 이슈가 부각될 수 있다.
이러한 변화는 채용 시장의 유동성(liquidity)을 높일 수 있지만, 동시에 구직자가 스스로를 시장에 맞춰 재구성(reposition)해야 하는 부담을 가중시킬 수 있다. 기업은 인재 확보 전략을 재검토하고, 교육·재훈련 프로그램을 통해 내부 인력의 경쟁력을 보완해야 한다.
구직자 대상 권장 실행 체크리스트
요약된 실천 항목은 다음과 같다. 1) 헤드라인과 요약에 직무 관련 핵심 키워드 포함, 2) 정량적 성과 수치 명시 및 포트폴리오·증빙 링크 첨부, 3) 기술 스택과 스킬을 명확히 등록, 4) 동료 추천·피드백 확보, 5) 플랫폼 내 활동성 유지(게시물·코멘트·전문가 네트워크 참여). 특히 AI 관점에서는 신뢰 가능한 증빙과 일관된 키워드 사용이 중요한 시그널로 작동한다.
마무리
AI는 채용 담당자가 발견하지 못했던 ‘숨은 인재’를 드러낼 수 있는 도구로 자리매김하고 있다. 그러나 알고리즘을 이해하고, 그에 맞는 행동을 취하는 것은 결국 사람의 몫이다. 구직자는 자신의 경험과 역량을 정교하게 구조화해 AI와 사람 모두에게 어필할 수 있어야 하며, 기업은 AI 도구를 도입하면서 발생할 수 있는 편향과 공정성 문제를 적극적으로 관리해야 한다.
