기업 75.6%가 답했다 — 조기퇴사 1명에 2,000만 원 이상

조기퇴사는 단순한 이직률 수치로 끝나지 않는다

고용노동부·한국고용정보원 조사(315개사, 2023년 11~12월 실시·2024년 발표)에 따르면 조기퇴사 1건당 기업 손실이 2,000만 원 이상이라고 답한 기업이 75.6%다.

조기퇴사의 원인은 처우·조직문화·직무 적합성·개인 사정 등으로 다양하다. 이 가운데 직무 정보나 기대의 불일치와 관련된 퇴사는 채용 과정에서 일부 위험을 낮출 여지가 있다.

데이터가 말하는 것

수치부터 짚고 가자.

• 사람인이 1,124개 기업을 조사한 결과, 전체 신규입사자 중 1년 이내 퇴사자 비율은 응답 기업 평균 28.7%였다(2022)
• 기업 75.6%가 그 손실이 건당 2,000만 원 이상이라고 응답했다 (고용노동부·한국고용정보원, 315개사, 2024년 발표)

이 조사 평균을 단순 적용하면, 신규입사자 10명 중 약 2.9명이 1년 이내 퇴사하는 셈이다. 다만 개별 기업의 실제 퇴사율은 다를 수 있다.

그런데 이 비용의 뿌리는 어디에 있는가.

SHRM의 교육 자료와 관련 문헌에서는 직원 교체 비용이 직무와 직급에 따라 연봉의 50~200% 수준까지 이를 수 있다는 추정도 제시된다. 다만 이는 미국 노동시장을 대상으로 한 일반적 추정치로, 국내 기업에 그대로 적용할 수는 없다.

2,000만 원은 어디서 오는가: 비용 분해

2,000만 원이라는 수치가 실감이 나지 않는다면, 항목을 분해해보자.

① 채용 직접 비용

채용공고 게재비, 채용 대행사 수수료, 채용 담당자 인건비(채용에 투입된 시간 기준), 지원자 평가 도구 비용. 채용 규모와 채널에 따라 차이가 크다.

② 온보딩 비용

신규입사자를 교육하는 과정에서 발생하는 교육비, 선배·멘토의 시간 비용, 온보딩 프로그램 운영비가 포함된다.

③ 생산성 손실 기간

신규입사자가 독립적으로 업무를 수행하기까지 걸리는 '램프업' 기간 동안의 생산성 손실. 이 기간 동안 급여는 나가지만 생산성은 그 이하다.

④ 조기퇴사 후 재채용 비용

결국 그 포지션을 다시 채워야 한다. ①의 채용 직접 비용이 다시 발생한다. 그 사이 포지션이 비어있는 동안 팀의 업무 부담이 증가하고, 팀 전체 생산성이 하락한다.

⑤ 무형 비용

조기퇴사가 빈번한 팀에서 발생하는 팀 모럴 하락, 남아있는 직원들의 동기 저하, 조직 문화에 대한 신뢰 손실. 수치화하기 어렵지만 실질적인 비용이다.

조기퇴사 비용 = 채용 직접비 + 교육·온보딩 투입비 + 공석 기간 비용 + 재채용 비용 + 인수인계 및 팀 생산성 영향

각 항목의 규모는 기업 규모, 직무 유형, 퇴사 시점에 따라 크게 달라진다.

조기퇴사의 유형

조기퇴사의 원인은 크게 다음과 같은 유형으로 살펴볼 수 있다.

사람인 조사(1,124개 기업, 2022)에서는 직무가 적성에 맞지 않는다는 응답이 45.9%로 가장 높았고, 낮은 연봉(36.2%), 조직문화 불만족(31.5%)이 뒤를 이었다(복수응답). 복수응답 조사이므로 각 비율을 전체 퇴사 원인의 구성비로 해석할 수 없다.

[표: 조기퇴사 유형 비교]

서류만으로는 지원자가 기재한 역량을 직접 확인하기 어렵다는 한계가 있다.

역량 미스매치가 왜 서류로는 잡히지 않나

이력서에 "Python 3년 경력"이라고 써 있어도, 실제 업무에서 Python을 독립적으로 활용할 수 있는지는 서류로 알 수 없다. "팀 리더 경험"이라고 써 있어도, 실제로 어떤 상황에서 어떻게 팀을 이끌었는지, 그 역량이 우리 팀에서도 발휘될 수 있는지는 면접을 해봐야 안다.

지원자가 AI를 이용해 이력서를 작성·보완할 수 있는 환경에서는, 문서에 담긴 표현과 지원자 본인의 역량을 구분하기가 더 어려워질 수 있다. arXiv 사전논문 2507.08029는 한 주니어 프런트엔드 개발자 채용 실험에서 AI 면접 참여자의 21.3%가 필수 역량인 React·JavaScript·CSS 중 한 가지 이상에 대해 '익숙하지 않음' 평가를 받았다고 보고했다. 다만 특정 기업의 AI 시스템을 사용한 사전논문 결과이므로, 실제 역량에 대한 확정적 판정이나 모든 직무에 적용되는 수치로 해석해서는 안 된다.

서류 기반 1차 스크리닝의 구조적 한계

이력서는 지원자가 스스로 쓴다. 서류 자체만으로는 기재된 역량의 실제 수준을 직접 확인하기 어렵다.

서류 중심의 1차 스크리닝은 지원자의 경력과 경험을 빠르게 비교하는 데 유용하지만, 실제 수행 역량을 충분히 확인하기에는 한계가 있다. 이 한계가 입사 후 드러나면 이미 투입한 채용·온보딩 비용을 회수하기 어려울 수 있다.

조기퇴사 비용과 자동화 투자비를 함께 계산하려면

AI 1차 스크리닝 도입을 검토하는 HR 리더가 흔히 묻는 질문은 이것이다.

*"비용이 얼마나 들고, 효과는 어떻게 증명하나?"*

수치로 계산해보자.

• 응답 기업의 75.6%는 원인과 관계없이 신규입사자 조기퇴사 1건의 손실을 2,000만 원 이상으로 추정했다.
• 슈퍼코더 도입 파트너사의 인사담당자 267명을 대상으로 한 자체 설문(2024.1~2025.1)에서 채용 기간은 평균 44일에서 21일로 단축됐으며, 응답자의 62%가 채용 기간과 비용이 절반 이상 줄었다고 답했다.

'비싸다'는 판단과 '이미 새고 있는 돈'을 같은 표에 올려놓으면, 계산이 달라진다.

예를 들어 기업이 조기퇴사 1건의 손실을 2,000만 원으로 추정한다면, 예방 가능한 퇴사 1건을 줄였을 때의 잠재적 회피 비용도 2,000만 원으로 계산할 수 있다. 다만 실제 예방 효과는 기업과 직무에 따라 검증해야 한다.

직무 역량 중심으로 변화하는 채용 기준

고용노동부·한국고용정보원 조사(2024년 발표)에서 응답 기업의 96.2%는 학교·학점 등 스펙보다 직무 경험과 경력 등 직무능력을 중요하게 평가한다고 답했다. 이는 채용 평가가 직무 관련 경험과 역량 확인을 강화하는 방향으로 움직이고 있음을 보여준다.

2,000만 원짜리 손실 위험을 낮추기 위해 살펴봐야 할 중요한 시점 중 하나가 채용 결정 이전이다.

1차 스크리닝을 바꿔야 하는 이유

조기퇴사 위험을 낮추려면 입사 후 처우·문화·온보딩 개선과 함께, 입사 전 직무 정보 제공과 구조화된 평가를 병행할 필요가 있다. 두 접근의 비용과 효과는 기업별로 측정해야 한다.

채용 전 평가의 효과는 왜 측정하기 어려운가

조기퇴사가 발생해도 그 원인이 직무 미스매치인지, 처우나 조직문화 문제인지 구분하기 어려운 경우가 있다. 따라서 채용 전 평가가 어느 정도의 비용을 예방했는지 계산하려면 퇴사 사유, 전형 결과, 입사 후 성과를 연결해 추적해야 한다.

무엇이 역량 미스매치를 걸러낼 수 있나

서류 심사가 역량을 검증할 수 없다면, 무엇이 가능한가.

구조화된 AI 면접은 서류 이외의 직무 관련 답변과 행동 사례를 추가로 수집하는 방법이 될 수 있다. 지원자가 자신의 역량을 설명하고 상황에 맞춰 사고하는 과정을 관찰할 수 있다는 점에서, 서류만으로는 얻기 어려운 정보를 보완한다.

문제는 수백 명의 지원자를 1차에서 개별 대화로 평가하는 게 사람의 힘으로는 어렵다는 것이다. AI 면접이 이 간극을 좁힌다. 직무 역량 기반 맞춤 질문 → 후속 질문 즉석 생성 → 구조화된 리포트 제공. 채용 담당자는 서류를 훑는 대신, 직무 관련 답변이 담긴 리포트를 참고해 후보자를 검토할 수 있다.

AI 면접으로 역량 정보를 추가로 확인하는 방식

AI 면접은 단순히 질문을 자동화하는 것이 아니다.

직무에서 실제로 필요한 핵심 역량을 기준으로 질문을 구성한다. 지원자의 답변에 따라 후속 질문이 즉석에서 생성되어 답변의 구체성과 사고의 흐름을 추가로 확인한다.

이 과정이 끝나면 채용 담당자에게 역량별 리포트가 전달된다. 채용 담당자는 이 리포트를 참고자료로 활용하고, 평가의 직무 관련성·신뢰도·공정성을 검토한 뒤 최종 판단을 내린다. 서류만으로 얻기 어려운 직무 관련 정보를 1차 단계에서 추가로 확보하는 구조다.

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