[인터뷰] 양승모 서치라이트AI 대표 “역량 메타데이터 기반 초인간형 AI 헤드헌터를 만들고 있습니다”

앤틀러코리아 제너레이터 프로그램 3기 참여, 시행착오 극복하고 4기 재도전으로 팀 결성

더욱 복잡해 지는 기업의 인재상, 한정적인 정보의 한계에 직면한 HR 시장의 문제 해결

파편화된 외부 데이터 연결, 경력 이면의 인재 역량 메타데이터를 통해 최적합 인재 리스트 제공  

기술과 서비스가 고도화되며 기업이 원하는 인재상은 과거에 비해 더욱 다양하고 복잡해 졌다. 특히 엔지니어, 개발 분야는 어떤 스팩을 가지고 있는지를 넘어 어떤 프로젝트를 경험을 했는지 또 그 과정에서 어떤 역할을 수행했는지가 더욱 중요해지고 있다.

하지만 현재 HR 시장에서 공유되는 인재 정보는 기업의 니즈를 따라가지 못한 채 한정적인 정보 제공에 머물러 있는 것이 현실이다. 크게 채용 플랫폼 중심의 인바운드와 헤드헌터 업체 중심의 아웃바운드로 양분돼 있는 HR 시장은 두 사이드 모두 각각의 미스매칭 문제를 해결하지 못한 채 한계에 직면했다는 지적을 피하지 못하고 있다.

채용 플랫폼의 경우 이름이 알려진 기업이나 우량 대기업을 제외하고 신생 스타트업이나 중소기업은 지원자를 모으는 것 조차 쉽지 않다. 지원자가 많은 대기업 역시 막상 적잖은 비용과 시간을 들여 채용을 진행하고 인재를 선발한다 해도 기대했던 직무 성과를 내지 못하거나 직원 스스로 만족하지 못해 단기간에 퇴사하는 사례가 빈번하다.

헤드헌터를 이용해 인재를 찾는 기업 역시 막상 추천을 받아 면접을 진행해 보면 유관 분야라는 점 외에 실제 필요한 역량을 갖추지 못하거나, 검증 과정에서 경력이 부풀려져 있다는 사실을 발견하는 경우가 적지 않다.

이러한 기업의 니즈와 HR 시장의 오래된 미스매칭 문제를 데이터를 활용한 접근법으로 해결하겠다고 나선 스타트업이 바로 ‘서치라이트’다. 이들이 주목한 것은 채용에 적합한 역량을 가진 것으로 간주되는 인재의 파편화된 정보들이다.

서치라이트는 해당 인재가 다닌 기업의 재직 당시 매출 추이, 구성원 수, 투자 유치, 신규서비스 출시 성과 등과 같이 다양한 방식으로 공개된 외부 데이터를 연결했다. 그리고 이를 활용해 단순한 경력 이면의 인재 역량 메타 데이터를 생성하고 AI를 통해 최적합 인재를 찾아내는 방식을 선보였다. 이른바 ‘초인간형 AI 헤드헌터’다.

이에 테크42는 양승모 서치라이트 대표를 만나 좀 더 자세한 이야기를 들어봤다.

100% 자동화된 AI 헤드헌터, 곧 실현됩니다!

양승모 서치라이트 대표는 20년간 대기업을 비롯한 다양한 도메인의 스타트업에서 PO(Product Owner) 역할을 수행했던 전문가다. 그런 그에게 창업은 오랜 꿈이었다. 준비가 필요하다는 생각에 한해 두 해 미뤄오던 창업의 꿈은 앤틀러코리아로부터 제너레이터 프로그램 참여 제안을 받으면서 구체화됐다.

“회사를 다니면서도 오래 전부터 창업의 꿈을 가지고 있었어요. 다만 제가 준비가 됐는지는 확신을 하지 못했죠. 더 실력을 키우고 준비를 해야 한다는 생각을 하면서 지내던 차에 링크드인을 통해 앤틀러코리아로부터 받은 메시지가 마음을 흔들었어요. 아이템이 없어도, 팀이 없어도 일단 오라는 거였죠. 그 말에 저를 내 던지기로 결심했어요(웃음).”

앤틀러에서의 경험은 그에게 새로운 자신감을 얻는 계기가 됐다. 하지만 3기 프로그램을 졸업할 때까지 끝내 투자는 받지 못했다고. 하지만 양 대표는 포기 대신 시행착오를 밑거름 삼아 4기 프로그램에 재도전을 했고, 공동창업자들과 자신의 경험을 반영한 서치라이트 팀을 결성해 투자 유치에 성공했다.

“CBO인 최은수님과는 3기 동기생이었어요. 서로 다른 팀에서 각자의 아이템을 가지고 시도를 했지만 결국 투자를 받지 못했죠. 하지만 그 경험 만큼은 저희에게 좋은 학습이 됐어요. 지난해 3월쯤 은수님께 제가 다시 함께해보자 제안을 했고, 그때부터 우리가 가장 관심을 가지고 있고 잘 알고 있는 분야에서 비즈니스 모델을 만들어 보자고 의기투합했죠. 4기 프로그램을 하면서 저희의 목적은 확실했어요. 저희가 생각하는 사업 프로세스를 제품화할 수 있는 테크리더(CTO)를 찾는 것이었죠.”

그렇게 4기 프로그램을 통해 정현우 CTO까지 합류, 완전체가 된 서치라이트는 양 대표와 최 CBO 모두 전문성을 가지고 있는 HR 분야에 비즈니스 모델을 만들기 시작했다. 이미 한 번의 시행착오를 거쳐 설정된 아이템이었기에 진행은 일사천리로 이뤄졌다고. 그렇게 만들어진 서치라이트는 ‘초인간형 AI 헤드헌터’를 표방하며 HR, 그 중에서도 헤드헌터 시장의 문제를 해결하는데 집중하고 있다.

“현재 인재를 찾는 것은 여러가지 채널들이 활용되고 있어요. 대표적으로 링크드인을 들 수 있겠죠. 기존 방식으로 회사가 원하는 인재를 찾는 과정은 크게 세 단계로 나눠집니다. 우선 적합한 인재 데이터를 수집하는 거죠. 그 다음 수집한 인재 데이터 중에 해당 직무에 바로 투입할 수 있는 세세한 조건이 맞는지를 판단하고 이후 실제 만나 지원자로 전환시켜 면접을 진행하는 거죠. 현재까지 서치라이트는 인재 데이터를 수집하는 부분에 자동화를 이뤘습니다. 이후 세부 조건을 분석해 판단하는 부분은 50% 정도 자동화를 이뤘고요. 현재는 시작부터 끝까지 100% 자동화를 위한 알고리즘을 개발 중입니다.”

기업이 원하는 최적합 인재를 찾는 비결은 인재 역량 메타데이터

양 대표에 따르면 아웃바운드 방식의 인재 채용 과정의 경우, ‘판단’에 해당되는 요소 역시 좀 더 세분화하면 여러 단계로 나눠진다. 이력서 등을 통해 표면적으로 드러나는 경력은 1차원적인 수준이다. 여기에 서치라이트는 수많은 외부 데이터를 연결해 적합도를 판별한다. 양 대표는 “외부 데이터를 추가하면 최적합 인재 여부를 더욱 명확하게 알 수 있다”며 말을 이어갔다.

“조직의 리더 입장에서는 필요한 인재의 요건을 입력하고 하루 이틀 안에 그 요건에 딱 맞는 사람을 만날 수 있다면 가장 이상적인 채용의 과정이라고 할 수 있겠죠. 하지만 이제까지 이런 방식이 불가능했던 것은 공개된 인재 정보가 턱없이 부족했기 때문이예요. 우리나라에 공개돼 있는 프로필의 68%가 적합도를 판단할 수 없을 정도로 부실하게 작성돼 있습니다. 서치라이트는 이 공개 프로필에 다양한 외부 데이터를 붙입니다. 가령 리더십 경험, 대기업 재직 유무, 스타트업은 시리즈 B 이상, 50명 이상의 기업 경험, 20명 이상의 사람들을 리딩해 본 경험 같은 데이터들이죠.”

다만 어려운 점은 이 각각의 데이터를 분석하기 위해서는 각각에 맞는 복잡한 로직이 필요하다는 사실이다. 해당 인재의 경력을 분석하고 그 경력 시기와 맞물리는 각 기업의 상황 등을 종합해 분석하는 과정은 사실 이제까지 채용 담당자, 헤드헌터의 경험이나 직관에 의존해 추론돼 왔던 부분들이다. 양 대표는 “해석이 필요한 각각의 로직을 설계하는 중”이라며 서치라이트 고도화를 언급했다.

"심층적인 분석이 필요한 부분은 사람이 관여하고 있지만, 향후 100% 자동화를 위해 LLM 모델을 활용, 로직을 모두 설계하고 학습시켜 정확도를 높여가는 단계를 거치고 있습니다. RAG(검색증강생성)를 활용해 데이터를 증강하는 방식이죠. 이를 통해 경력 이면의 인재 역량 메타데이터를 생성하고 기업 고객들에게 최적합 인재 리스트를 제공하고 있습니다.”

한편 양 대표는 “서치라이트는 인재 풀을 확보하는 것을 목표로 삼고 있지 않다”고 강조하면서도 “다른 방식으로 인재 풀이 확보되고 있다”고 말했다. 다시 말해 기존 인바운드 방식의 HR 플랫폼 혹은 아웃바운드 방식의 헤드헌터와는 전혀 다른 방식으로 인재를 공략하고 있다는 의미다. 이들이 취하는 방식은 인재 역량 메타데이터를 분석해 ‘이직을 시도하지 않았지만 가능성이 있는 사람들’을 찾아 자동 생성된 초개인화 메시지를 보내는 것이다. 제안을 받는 인재들의 반응은 기대 이상이다.

“기본적으로 그 사람의 경력을 이해하고 분석해서 개인화된 메시지로 접촉 하다 보니 메시지를 받는 분들은 자신의 이력을 알아준다며 강한 신뢰를 보입니다. 비록 당장은 이직 제안에 응하지 못하더라도 향후 이직을 한다면 서치라이트가 소개하는 회사는 꼭 만나볼 것이라는 말을 하시더군요. 이런 식으로 진정성과 신뢰도를 기반으로 한 인재풀이 자연스럽게 확보되고 있습니다.”

이렇듯 신뢰에 기반한 방식을 통해 서치라이트는 초기 솔루션만을 가지고도 지난 두 분기 사이 2배가 넘는 매출 성장세를 이뤘다. 그 중 재구매율은 40%에 육박한다.

위대한 회사들의 위대한 시작을 함께할 것

현재 서치라이트가 주력하는 인재 추천 분야는 엔지니어, 개발 등 테크 영역이다. 각 기업들이 요구하는 인재 역량이 세부적으로 나눠져 있으면서도 데이터가 풍부하기 때문이다. 양 대표는 “테크 직군의 미스매칭 문제가 가장 복잡해 우선 집중하고 있다”며 “사업 개발을 비롯해 다른 직군도 충분히 유의미한 분석 결과가 나오고 있는 것을 확인하는 중”이라고 설명했다. 그러면서 양 대표는 다시금 “기존 HR 업체들과 완전히 다른 시장과 관점으로 접근하는 중”이라며 말을 이어갔다.

“과거에는 좋은 회사에서 채용 공고만 잘 내도 충분히 좋은 인재들이 지원했어요. 하지만 지금은 회사가 요구하는 사항들이 점점 복잡해지고 있어요. 또 대규모 채용이 사라졌죠. 한 명을 뽑더라도 당장 회사가 직면한 문제를 해결해 줄 수 있는 사람을 뽑고 싶어하고요. 대부분의 경우 그런 인재들은 이미 어딘가에서 인정 받으면서 잘 일하고 있죠. 저희는 이런 사람들을 ‘소극적 구직자’라고 정의했습니다. 이들에게 좋은 기회를 제시하고 좋은 조건으로 이직을 하도록 하는 시장이 앞으로는 채용 시장의 패러다임을 주도하게 될 거예요.”

이어 양 대표는 “서치라이트의 노하우는 단순히 기술이 아닌 그 외적인 전문성이 더해지며 갱쟁력이 된다”며 “자동화를 위한 각각의 로직을 설계하고 알고리즘을 구축하는 과정에는 해당 직무와 산업계에 대한 인사이트, 채용의 전문성이 필요하기 때문”이라고 강조했다. 그러면서 양 대표는 팁스 과제로 진행하는 구직 사이드의 접근 전략도 강조했다.

“현재는 기업 고객의 니즈에 집중하고 있지만 장기적으로는 저희 방식으로 확보되는 인재풀을 강화하는 방식도 개발 중입니다. 저희가 주목하는 것이 이직 가능성과 획득 가능성 지표예요. 쉽게 말해 인재 사이드에서 이 사람이 지금 이직을 고려하는 확률, 또 특정 회사의 특정 직무에 관심을 가질 확률을 분석하는 거죠. 이 로직이 완성되면 일종의 ‘경력 컨설턴트’ 역할도 가능해질 겁니다.”

즉 서치라이트가 지향하는 것은 기업에 최적합 인재를 찾아주는 것을 넘어 구직자의 경력과 이직 니즈까지 분석해 기업과 인재가 서로를 원하는 시점까지 맞추는 서비스다. 이를 위해 양 대표와 서치라이트 팀은 서비스 고도화와 함께 후속 투자 유치에 나서고 있다.

어느 정도 국내에서 성공 사례가 쌓인 이후에는 한국과 비슷한 채용 시장이 형성돼 있는 일본을 비롯해 국경을 넘어 인재 교류가 활발한 베트남, 나아가 미국을 비롯해 아시아 태평양 지역 국가로 진출하겠다는 전략도 내세우고 있다. 궁극적으로 서치라이트가 지향하는 미래는 ‘모든 조직 리더가 최고의 AI 헤드헌터를 소유하는 세상’이다. 양 대표는 “창업을 꿈꾸는 사람들에게 본보기가 되고 싶다”는 바람과 함께 남다른 미션을 언급했다.

“저희와 같이 창업을 한 다른 스타트업들도 모두 원대한 가능성을 마음에 품고 시작하고 있다고 생각해요. 하지만 적시에 필요한 인재를 채용하지 못해 기회를 놓치는 경우를 너무 많이 봤습니다. 그래서 저희는 ‘모든 위대한 회사들의 위대한 시작을 함께하는 회사가 되겠다’는 미션을 설정했어요. 저희를 통해 모든 기업들이 채용 스트레스 없이 필요한 인재를 바로 선발해 본업에 집중할 수 있도록 하는 환경을 만드는 것이 목표입니다.”

[인터뷰] 양승모 서치라이트 대표 “역량 메타데이터 기반 초인간형 AI 헤드헌터를 만들고 있습니다” - 테크42

서치라이트는 해당 인재가 다닌 기업의 재직 당시 매출 추이, 구성원 수, 투자 유치, 신규서비스 출시 성과 등과 같이 다양한 방식으로 공개된 외부 데이터를 연결했다. 그리고 이를 활용해 단순한 경력 이면의 인재 역량 메타 데이터를 생성하고 AI를 통해 최적합 인재를 찾아내는 방식을 선보였다. 이른바 ‘초인간형 AI 헤드헌터’다.

테크42 - Tech Journalism by AI황정호 기자