HR 담당자의 평가 수용성 향상을 위한 AI 역량검사 서비스 디자인 연구: AI 평가와 대면 평가 간 인식 불일치 해소를 중심으로

초록

연구배경: 최근 채용의 공정성과 효율성을 위해 AI 역량검사 도입이 확대되고 있으나, 실제 현장에서는 AI 평가 결과와 대면 평가 간의 인식 불일치가 나타나고 있다. 특히 평가 결과에 대한 설명 책임이 중시되는 HR 도메인의 특성상, 이러한 불일치는 HR 담당자에게 큰 심리적·실무적 부담을 야기한다. 이에 본 연구는 서비스 디자인 관점에서 불일치 원인을 규명하고, HR 담당자의 수용성을 높일 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 연구방법: 본 연구는 문헌 연구와 HR 담당자 심층 인터뷰를 통해 평가 불일치의 원인을 파악하고, 의사결정 여정맵과 사례 분석을 거쳐 30개의 서비스 품질요인을 도출하였다. 이후 기업 HR 담당자 104명을 대상으로 Kano 모델 분석과 Timko의 고객만족계수 산출을 병행하여 각 요인이 HR 담당자의 수용성과 만족도에 미치는 품질 속성을 실증적으로 검증하였다. 연구결과: 분석 결과, 설명 가능한 AI(XAI) 기반의 판단 근거 시각화 및 정성적 증거 제공 요인들은 충족될수록 만족도가 비례하여 상승하는 일원적 품질로 나타났다. 반면, 도입 효과 시뮬레이션 및 맞춤형 리포트 빌더와 같이 HR 담당자의 의사결정 주도권과 통제권을 강화하는 요인들은 HR 담당자에게 차별화된 가치를 제공하는 매력적 품질로 분류되었다. 결론: 본 연구는 HR 담당자의 수용성을 제고하기 위해 AI가 단순한 평가 도구를 넘어 '인간 중심의 협업 파트너'로 기능해야 함을 확인하였다. 특히 알고리즘의 인과성을 전달하는 맥락적 정보 제공과 HR 담당자의 최종 판단권을 보장하는 서비스 설계를 통해 AI-인간 간 인식 격차를 해소할 수 있는 구체적인 디자인 방향성을 제시하였다는 점에서 학술적·실무적 의의가 있다.

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