전체메뉴

[애플경제 김예지 기자] 로봇, 금융, 교육 등 다양한 산업에서 인공지능(AI)이 채용과 인사 업무에 직접 활용되는 사례가 늘고 있다. 두산로보틱스는 AI 전문가와 연구 인력을 중심으로 로봇 개발 구조를 새롭게 짰고, 엘림넷은 온라인 시험 방식을 개선하며 평가 공정성을 높였다. KB국민은행은 공모전과 채용을 연결해 인재 경쟁 속도를 높였다. 기업 입장에서는 AI를 활용해 인재를 얼마나 신속하고 효율적으로 확보하느냐가 경쟁력과 직결되는 상황이다.

두산로보틱스, AI 중심 개발로 속도 높여

두산로보틱스는 최근 성남에 대규모 연구개발(R&D) 센터를 열었다. 단순히 규모를 키우는 데 그치지 않고, 연구와 실험을 한 공간에서 맞물리도록 설계해 개발 속도를 끌어올리고 팀 간 협업도 자연스럽게 이어지도록 했다. 전체 직원의 약 40%인 80여 명 연구 인력이 로봇 부품 설계, AI 기반 제어 기술, 모션 연구, 품질 시험까지 함께 진행하며 성과를 내고 있다.

인재 확보 전략에도 변화가 나타났다. 네이버와 토스에서 플랫폼 아키텍처를 설계한 오창훈 전 토스증권 CTO를 영입했다. 그는 대규모 플랫폼 운영 경험을 살려 로봇 제어와 AI 학습 로직 고도화에 참여한다. 이를 통해 로봇이 충돌을 피하고, 복잡한 작업을 계획하며 여러 단계를 연속 수행하는 능력이 강화될 것으로 기대된다.

두산로보틱스는 올해 4월 AI 중심 조직 변화를 발표한 뒤, 조직 재편과 미국 로봇 솔루션 기업 인수, 전문 인력 채용을 연속 추진했다. 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 기존 로봇 개발 전략에서 AI 전문가를 중심에 둔 구조로 전환하며, 기술 개발뿐 아니라 인재 전략까지 함께 설계하고 있다.

온라인 시험 플랫폼, 평가 공정성·효율 높여

교육·에듀테크 분야에서도 AI 접목이 눈에 띈다. 엘림넷은 온라인 시험 서비스 ‘나우앤테스트’에 하이브리드형 문제은행 방식을 적용했다. 기존 시험지를 활용하면서 일정 횟수 이상 시험이 쌓이면 응시자별로 랜덤 출제가 자동으로 이루어진다.

이 방식은 시험 운영 과정에서 발생할 수 있는 문제를 줄이는 효과가 있다. 응시자마다 다른 문제가 제공돼 사전 유출이나 답안 공유를 방지하고, 기존 시험지를 재활용해 새로운 문제 제작 부담도 줄였다. 관리 시간과 비용을 절감하면서 평가 신뢰도도 동시에 높였다.

엘림넷은 이 방식을 채용, 승진, 자격시험 등 다양한 평가에 적용할 수 있도록 설계했다. 기업 입장에서는 시험 신뢰도를 확보하면서 운영 효율까지 올릴 수 있다. 특히 대규모 채용이나 정기 승진 평가가 많은 기업에서 활용도가 높다. 앞으로는 AI를 접목해 응시자별 맞춤형 문제은행 솔루션까지 선보일 계획이다.

KB국민은행, 공모전 연계 채용으로 인재 경쟁 가속

KB국민은행은 올해 7회째 ‘Future Finance AI Challenge’를 열었다. 100여 개 팀이 참가했고, 본선에는 열 팀이 올라 금융 서비스 혁신 아이디어와 AI 기술을 겨뤘다. 참가자들은 실제 금융 데이터를 활용해 문제를 풀고, AI 모델을 적용한 솔루션을 개발했다.

이번 대회의 특징은 공모전과 채용을 연결한 점이다. 수상 팀에는 상금뿐 아니라 ICT 부문 채용에서 서류전형과 코딩 테스트 면제 혜택을 제공했다. 은행은 공모전을 통해 AI 역량과 실무 능력을 바로 확인하고, 우수한 팀을 즉시 채용으로 이어가는 구조를 만들었다. 단순한 아이디어 경진대회가 아닌, 실제 인재 확보와 연계되는 전략이다.