채용과 AI에 대한 인사이트, 고객 활용 사례, 제품 뒷이야기를 담은 글을 소개합니다.
사내 데이터에 자연어로 묻는 기능을 기획하며 가장 먼저 만든 건 프롬프트가 아니라 표 하나였습니다. 지금 데이터로 답할 수 있는 지표와 없는 지표를 가른 표입니다.
이력서를 열고 경력을 계산하고 링크를 확인하는 반복 작업은 지원자 수만큼 곱해집니다. 무엇을 자동으로 정리할 수 있고 무엇은 끝까지 사람이 봐야 하는지 정리했습니다.
지원서에 붙은 저장소 링크를 아무도 열지 않는 이유와, 공개 활동에서 무엇을 보면 되는지. 그리고 이 지표를 점수에 넣으면 안 되는 이유를 정리했습니다.
표준 양식이 없는 이력서에서 무엇이 자동으로 구조화되고, 어디서 추출이 깨지며, 끝까지 사람이 읽어야 하는 부분은 무엇인지 정리했습니다.
AI 서류검토의 성패는 모델 성능보다 운영 기준에서 갈립니다. 무엇을 채점하고 무엇을 탈락시킬지, 최종 판단은 누가 하는지를 켜기 전에 정해야 합니다.
