기업마다 다른 단계에, 다른 목적으로
최근 공개 사례를 보면 기업들은 서류 분석, 역량검사, 면접 지원 등 서로 다른 채용 단계에 AI를 적용하고 있다. 도입 목적도 업무 효율화, 평가 자료 구조화, AI 활용 역량 검증 등으로 기업마다 다르다.
이 글은 공식 자료와 언론 보도로 사실관계가 확인된 범위 내에서 SK·LG·CJ 관련 기업의 채용 AI 적용 사례를 정리한다. 회사 측이 제시한 효과와 독립적인 검증 여부를 구분해 표기한다.
세부 사례를 읽기 전에, SK·LG·CJ 관련 사례를 먼저 비교하면 다음과 같다.
| 기업 | 주요 적용 단계 | AI의 역할 | 공개된 정량 효과 |
|---|---|---|---|
| SK 일부 관계사 | 서류·역량평가·1차 면접 | 분석·평가·리포트·안내 지원 | 처리 속도에 관한 회사 측 수치 |
| LG CNS | 면접 전 자료 분석 | 요약·직무 매칭·질문 생성 | 서류 검토 시간 38% 감소라는 회사 측 측정 |
| LG화학 | AI 영상면접 | 답변 확보 및 후속 면접 지원 | 공개된 정량 효과 없음 |
| CJ | 자기소개서 분석·역량검사 | 초기 평가 자료 제공 | 공개된 정량 효과 없음 |
| CJ올리브영 | 개발자 AI 과제 | AI 활용 문제 해결 능력 평가 | 공개된 정량 효과 없음 |
SK: 채용 전 과정에 생성형 AI 지원을 연결한 사례
2024년 하반기, 당시 SK㈜ C&C는 SKT와 공동 개발한 생성형 AI 채용 서비스를 일부 관계사 채용에 적용했다(SK AX 공식 사례). 해당 회사는 2025년 6월 SK㈜ AX로 사명을 변경했다(사명 변경 공식 발표).
공개 자료로 확인되는 채용 단계별 AI 적용 내용은 다음과 같다.
| 단계 | 적용 내용 |
|---|---|
| 채용공고 | 생성형 AI로 JD 초안 작성. SK Careers API 연동과 자동 게시는 당시 고도화 계획으로 소개 |
| 서류 스크리닝 | LLM 기반 이력서 분석 (시간당 1,000건 이상 처리 가능 — SK AX 자체 주장) |
| 평가 필터 | 인사담당자가 자연어로 평가 기준 실시간 조정 가능 |
| 역량 평가 | 기존 코딩테스트를 폐지하고 AI 활용 문제 해결 과정과 결과를 평가하는 방식(AICT)으로 전환 |
| 1차 면접 | AI가 진행·평가·리포트 작성(2024년 당시 SK㈜ C&C 신입 채용 사례) |
| 대면 면접 준비 | AI가 추천 질문·지원자 요약 자료 제공 |
| 2·3차 면접 | 팀장, 임원·사장 대면 — 사람이 진행 |
| 전형 안내 | 합격·불합격, OT 안내 자동화 |
SK AX의 속도 관련 수치("기존 수동 대비 약 100배, 이전 시스템 대비 10배 빠르다")는 회사의 자체 주장이며 비교 기준과 독립 검증 결과는 공개되지 않았다.
LG: 계열사별로 다른 접근
LG그룹 내에서도 계열사마다 다른 방식을 택했다. LG CNS는 AI 에이전트로 서류 분석을 지원하고, LG화학은 AI 영상면접을 후속 대면 면접의 사전 자료로 활용해왔다.
LG CNS: 6개 에이전트가 서류 분석을 지원
LG CNS는 6개의 에이전트로 구성된 채용 AI 서비스를 내부에 시범 적용했다(머니투데이 보도, 뉴스토마토 보도). 지원자의 이력서·자기소개서·인성검사·적성검사 자료를 요약하고, 직무 매칭 정보와 맞춤형 면접 질문을 면접관에게 제공하는 구조다.
LG CNS 채용팀장은 언론 인터뷰에서 서류 검토 시간이 약 38% 줄었다고 밝혔다. 다만 측정 방법과 독립적인 검증 결과는 공개되지 않았다.
LG화학: AI 영상면접으로 후속 면접을 준비
LG화학은 2022년 뷰인터를 활용한 AI 영상면접을 도입했으며(LG화학 공식 설명), 2024년 지속가능경영보고서에서도 이를 채용 공정성 제고 활동으로 소개했다(지속가능경영보고서).
공식 자료로 확인되는 내용은 다음과 같다.
- 약 20개 질문, 1시간~1시간 30분 분량
- LG화학 5대 핵심가치 관련 과거 경험을 묻는 방식
- 2023년 공식 안내에 시선 분석을 부정행위 의심 상황 확인에 활용할 수 있다는 내용 포함
- 영상면접에서 확보한 답변을 후속 대면 면접의 참고 자료로 활용
CJ: AI 기술을 전형 여러 단계에 포함
CJ그룹은 2026년 상반기 신입 공채 규모를 전년 대비 30% 확대하면서 동시에 AI 기술을 전형에 포함했다(CJ 2026년 상반기 채용 공식 발표).
공식 자료에서 확인되는 내용은 다음과 같다.
- 자기소개서를 기반으로 AI가 분석 자료를 생성해 평가자에게 제공
- AI 역량검사 이후 TEST와 사람 면접을 병행. 다만 전형 단계와 일정은 계열사·직무별로 다를 수 있다(CJ 2026년 채용 Q&A)
- AI 역량검사의 공급사, 세부 분석 변수, 평가 가중치는 공개되지 않음
CJ CGV의 경우 2024년에는 AI 역량검사 결과가 합격 여부에 직접 영향을 주지 않는다고 안내했지만, 2025년에는 지원서와 AI 역량검사 결과를 종합적으로 평가한다고 설명했다(2024년 안내, 2025년 안내). AI 역량검사의 역할이 계열사와 시기에 따라 달라질 수 있다는 것을 보여주는 사례다.
AI가 지원자를 평가하는 것을 넘어, AI와 일하는 능력을 보는 흐름
SK의 AICT와 CJ올리브영의 AI 과제는 AI가 지원자를 분석하는 방식과 성격이 다르다. 지원자가 AI를 활용해 문제를 해결하는 과정과 결과를 평가한다.
CJ올리브영: AI와 협업 능력을 과제로 평가
CJ올리브영은 2026년 7월 개발자 경력 채용에 AI 과제를 도입했다(공식 발표). 크래프톤의 코파 프로브를 활용해 기존 라이브 코딩을 대체했다. 지원자의 답변을 AI가 평가하는 방식이 아니라, 지원자가 AI를 활용해 업무 문제를 해결하는 과정을 구조화해 평가한다. 문제 정의, 프롬프트 작성, 반복 개선, 결과 검증 방식을 다면 평가한다.
SKALA: 평가에서 교육·채용 연계로 확장
SKALA는 AI 활용 능력을 전형에서 평가하는 사례와는 조금 다르다. 채용 전에 필요한 역량을 교육하고, 수료자를 후속 채용 절차와 연결하는 인재 파이프라인이다.
SK㈜ AX는 기수별 일정에 따라 약 5~6개월 동안 운영되는 채용연계형 AI 교육 프로그램 SKALA를 운영한다(SKALA 공식 안내). 비전공자도 선발하며, 수료자는 후속 신입 공채에서 서류·AICT 전형을 면제받는다. 단, 이후 별도의 채용 절차를 통과해야 하며 수료가 합격을 의미하지는 않는다.
SK·LG·CJ 사례가 보여주는 공통점
SK·LG·CJ는 각기 다른 단계에, 다른 도구로, 다른 목적으로 채용 AI를 도입했다. 단일한 'AI 채용 모델'이 존재하는 것이 아니다.
교육 연계 프로그램인 SKALA를 제외하고, AI를 채용 도구로 활용한 사례에서 확인되는 공통점이 있다. AI가 초기 단계의 분석·평가·정보 구조화를 지원하고, 후속 면접과 최종 판단에는 사람이 참여하는 구조다.
이들 기업에서 AI가 최종 합격을 단독으로 결정하는 사례는 이번 공개 자료에서는 확인되지 않았다.
채용 AI 도입 시 별도로 검토해야 할 과제
공개 사례만으로 효과를 판단하기 어렵기 때문에, 채용 AI를 도입하는 기업은 다음 항목을 별도로 검토해야 한다. 이는 위 기업들에서 문제가 발생했다는 의미가 아니라 일반적인 도입 점검 항목이다.
- 모델 운영비: LLM 호출이 늘어날수록 비용이 증가한다. 업무 중요도에 따라 모델을 선택적으로 활용하는 설계가 필요하다.
- 개인정보 처리 방식: 이력서·경력기술서는 개인정보를 포함하며, 경우에 따라 건강정보·범죄경력자료 등 민감정보가 포함될 수 있다. 수집 목적과 법적 근거, 외부 AI 제공 여부, 보관 기간과 파기 기준을 명확히 정해야 한다.
- 직무 관련성 검증: AI가 평가하는 변수가 실제 직무 성과와 연관이 있는지 확인해야 한다.
- 집단별 차별 영향: 특정 집단이 불이익을 받는지 정기적으로 점검해야 한다.
- 사람의 검토 절차: 최종 채용 결정 단계에서 사람이 검토하는 절차를 유지해야 한다.
이 방향을 우리 규모에서 시작하는 방법
이 구조를 구현하는 데 대기업 수준의 자체 시스템 구축이 반드시 필요한 것은 아니다. 세 사례를 그대로 복제할 필요도 없다. 먼저 우리 채용에서 시간이 가장 많이 들거나 정보가 부족한 단계를 찾아야 한다.
지금 중요한 질문은 이것이다.
우리 채용에서 AI가 담당할 수 있는 첫 번째 단계는 어디인가?
어떤 단계부터 시작할지는 현재의 병목에 따라 달라진다. 서류 분류와 일정 조율이 문제라면 ATS나 업무 자동화가 먼저일 수 있다. 반면 1차 면접에 많은 시간이 투입되고, 서류만으로 직무 역량을 확인하기 어렵다면 AI 면접을 출발점 중 하나로 검토할 수 있다.
서류 검토 이후 모든 지원자를 직접 대면하기 전, 구조화된 질문으로 직무 관련 경험을 확인하고 그 결과를 역량 단위로 정리하는 방식이다. 앞서 살펴본 사례들과 마찬가지로 AI의 분석 결과를 참고자료로 사용하고, 최종 판단은 사람이 담당하는 구조가 적절하다.
슈퍼코더 AI 면접은 직무별 핵심 역량을 기준으로 질문을 구성하고, 지원자의 답변에 따라 후속 질문이 실시간으로 생성된다. 채용 담당자에게는 역량 단위 평가 리포트와 2차 면접 참고 항목이 제공된다. 기업의 채용 규모와 기존 전형 구조에 맞춰 적용 범위를 설정할 수 있다.
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