[AI 시그널 1호] 🧑‍💻AI 네이티브 회사는 이력서부터 보지 않는다!

안녕하세요 김도경입니다.

『AI 시그널』은 쏟아지는 AI 뉴스와 과장된 트렌드 사이에서, 대표가 지금 판단해야 할 변화만 골라 전하는 비즈니스 브리프입니다.

첫 호에서는 AI가 실제 업무 성과로 이어진 사례를 다룹니다.

이제 중요한 건 “어떤 툴을 도입했는가”보다, “AI로 일의 속도와 비용이 얼마나 달라졌는가?”입니다.

채용 현장에서는 이력서보다 AI로 실제 문제를 푸는 능력을 보기 시작했고, 무신사는 AI 코딩 도구로 개발 생산성을 75% 끌어올렸습니다.

AI를 ‘써보는 단계’에서 ‘일하는 방식을 바꾸는 단계’로 넘어가고 있는 지금, 놓쳐서는 안 될 [현장의 시그널]을 전합니다.

이력서 대신 AI 심사관, 'AX 인재전쟁' 개최

채용 기준이 바뀌고 있습니다

이번 주 금요일(7/18), 여의도에서 조금 낯선 채용 행사가 열립니다. 이름은 ‘AX 인재전쟁’입니다.

마이리얼트립, 무신사, 삼일PwC, 채널톡, 카카오페이증권, 메디테라피까지 — 업종이 다른 여섯 회사가 한 무대에 모였습니다. OpenAI도 공식 협업사로 참여해 API 크레딧과 상금을 지원합니다.

방식은 기존 채용과 다릅니다.

우선, 이력서를 보지 않습니다. 학벌, 경력, 나이도 먼저 묻지 않습니다. 지원자에게 실제 업무 과제를 던지고, “이 사람이 AI로 문제를 풀 수 있는가”를 봅니다.

심사 방식도 눈에 띕니다. 5,158명의 예선 결과물을 사람이 일일이 훑는 대신, AI 심사 에이전트가 본선 진출자 60명을 선발합니다. 지원자는 AI로 문제를 풀고, 그 결과를 다시 AI가 검토받습니다.

이 행사가 눈에 띄는 건, 여섯 회사가 비슷한 기준으로 사람을 보고 있다는 점입니다.

이력서와 경력으로 사람을 먼저 걸러내던 기존 채용 방식에서 벗어나, 실제 과제를 앞에 두고 AI로 얼마나 빠르게 판단하고 실행하는지, 끝까지 문제를 풀어내는지를 보겠다는 겁니다.

대표 입장에서는 채용 행사 하나로 넘기기 어렵습니다. 앞으로 필요한 사람은 AI 툴을 몇 개 써본 사람이 아니라, 자기 일을 AI와 함께 다시 설계해본 사람에 가까울 테니까요.

결국 회사 안에도 비슷한 기준이 필요해집니다.

AI를 잘 쓰는 사람을 운 좋게 발견하는 데서 끝나는 게 아니라, 누가 실제 업무에서 문제를 제대로 잡고, AI를 써서 결과까지 만들어내는지 볼 수 있어야 합니다.

그 방식을 한 사람의 감각으로 남겨두지 않고, 팀의 기준과 프로세스로 옮기는 일도 필요합니다. 어떤 업무부터 바꿔야 하는지, 사람의 역량은 어떻게 봐야 하는지는 앞으로 『AI 시그널』 뉴스레터에서 차차 다뤄보겠습니다.

무신사, AI 코딩 도구로 생산성 75%↑ … 개발자 38명 몫을 줄였다

AI 도입 성과가 숫자로 보이기 시작했습니다

채용 기준의 변화가 “앞으로 어떤 사람이 필요해질 것인가”에 대한 이야기라면, 무신사 사례는 “AI를 실제 업무에 넣었을 때 무엇이 달라지는가”를 보여줍니다.

무신사는 지난달 AI 코딩 도구 도입 성과를 공개했습니다. AI 코딩 도구를 쓰는 개발자는 1년도 안 되어 100명에서 700명으로 늘었고, 개발 생산성은 약 75% 증가했습니다.

이 숫자가 더 눈에 들어오는 건, 무신사가 성과를 인력 기준으로도 설명했기 때문입니다. 같은 결과물을 AI 없이 만들려면 개발자를 약 38명 더 뽑아야 했지만, 실제로는 그 인건비의 약 2% 수준 비용으로 비슷한 효과를 냈다는 겁니다.

여기서 볼 부분은 단순히 “비용을 아꼈다”가 아닙니다. AI가 반복적인 코딩과 보조 작업을 덜어내면서, 개발자가 어디에 시간을 쓰는지도 달라졌습니다.

AI 도입 이후 개발자가 맡는 중·고난도 작업 비중은 19%에서 36%로 늘었고, 신입 개발자가 제 역할을 하기까지 걸리던 시간도 6개월에서 3개월로 줄었습니다. AI가 사람을 대체했다기보다, 사람이 더 빨리 실무에 적응하고 더 어려운 일에 시간을 쓰게 만든 셈입니다.

이 변화는 개발팀 안에만 머물지 않았습니다. 무신사는 콘텐츠 제작 조직으로 AI 활용을 넓혀, 10개 부서 270명이 AI 도구로 매달 6만 건 이상의 콘텐츠를 만들고 있습니다. 고객 응대 영역에도 AI를 적용하고 있습니다.

무신사가 내건 목표는 2027년까지 전사 AI 네이티브 전환입니다.

결국 무신사가 보고 있는 건 “AI 툴을 몇 명이 쓰고 있는가”가 아니라, AI가 실제 업무 속에 얼마나 깊게 들어와 있는가에 가깝습니다.

AI로 성과를 만드는 회사는 다릅니다

채용 행사와 무신사 사례를 이어서 보면, 결국 한 가지 ‘시그널’이 남습니다.

이제 중요한 건 “AI를 쓰고 있느냐”가 아닙니다. 사람을 뽑을 때도, 업무 성과를 볼 때도 결국 묻게 되는 건 같습니다.

“AI로 문제를 더 효율적으로 풀고, 실제 성과까지 연결되고 있는가.”

우리 조직을 점검하는 방법은 복잡하지 않습니다.

• 시간이 많이 드는 업무가 그대로 남아 있는가?
• 누군가는 그 일을 AI로 줄여본 적이 있는가?
• 그 방법이 개인 노하우가 아니라 팀의 방식으로 공유되고 있는가?

그래서, 우리 조직은 어디부터 봐야 할까요?

지금 필요한 건 더 많은 툴 목록이 아니라, 우리 회사의 일이 어디에서 막히는지 보는 일입니다. 어떤 업무에 시간이 많이 새는지, 어떤 팀이 AI를 이미 잘 쓰고 있는지, 그 방식이 다른 팀으로 옮겨갈 수 있는지부터 확인해야 합니다.

NextgenAI는 이 지점을 함께 봅니다. 전사 업무 중 AI 효과가 큰 병목을 찾고, 구성원의 활용 수준을 확인한 뒤, 교육·평가·업무 프로세스로 이어지도록 설계합니다.

우리 조직은 아직 AI를 “써보는 단계”에 있을까요, 아니면 실제 일이 바뀌기 시작한 단계에 있을까요?

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