[AI 채용 혁신] 아르샴 가하라마니와 RIBBON의 미래 비전 탐색

 

AI 채용 혁신의 선두주자, 아르샴 가하라마니와 Ribbon의 이야기

채용 과정은 항상 변화해 왔습니다. 하지만 최근 몇 년간 인공지능(AI)의 비약적인 발전으로, 그 변화는 단순한 효율화 수준을 넘어 완전히 새로운 차원으로 진입하고 있습니다. 특히, 인공지능을 활용한 채용 자동화, 후보자 평가, 인터뷰 분석 등이 현실화되며 기업 인사팀의 역할 자체가 재정의되고 있는 가운데, 그 중심에 Arsham Ghahramani (아르샴 가하라마니)와 그의 스타트업 Ribbon이 있습니다.

이번 글에서는 Unite.AI를 통해 소개된 Ribbon의 CEO 아르샴 가하라마니의 인터뷰를 토대로, AI 기반 채용 혁신의 흐름과 그 의미, 그리고 앞으로의 방향성까지 다각도로 살펴보겠습니다.

AI 기술을 바탕으로 한 채용의 혁신 – Ribbon의 탄생 배경

아르샴은 영국 출신으로, 현재는 캐나다 토론토를 기반으로 활동 중입니다. 그는 암 유전자 연구와 생성형 AI의 교차점에서 박사 과정을 밟았던 프랜시스 크릭 연구소(Francis Crick Institute) 출신입니다. 초기부터 AI에 깊은 지식을 가지고 있었고, 헬스케어, 생명공학, 고빈도 알고리즘 트레이딩 등 다양한 분야를 경험하며 기술과 실무 능력을 쌓았습니다. 그러던 중, Ezra라는 회사에서 머신러닝 부서를 이끌며 사람을 빠르고 효과적으로 채용해야 하는 이슈에 직면하게 됩니다. 당시 담당이었던 인사부 책임자 Dave Vu와 만나게 되었고, 결국 두 사람은 함께 Ribbon을 공동 창업하게 됩니다.

기존 채용 시스템의 문제점

아르샴은 자신의 후보자 경험을 회상하며 기존 채용 시스템의 비효율성을 지적합니다. 긴 대기 시간, 중복된 과정, 객관성이 떨어지는 판단 기준 등은 많은 후보자에게 스트레스와 실망을 안겨줍니다. 특히 초보 경력자나 소외 계층에게는 이러한 시스템이 장벽으로 작용하며, 능력보다는 ‘접근성’이 합격을 결정하는 경우도 많습니다.

“100배 빠른 채용”을 향한 Ribbon의 비전

이러한 점을 해결하고자 Ribbon은 AI 기반 채용 시스템을 도입했습니다. 그 핵심은 ‘빠르고 공정하며 맞춤형’ 채용입니다. Ribbon은 AI 인터뷰어를 통해 지원자와의 대화를 주도하고, 동시에 실시간 분석을 통해 기업에 정확한 데이터를 제공합니다. 현재까지 20만 명이 넘는 구직자들이 Ribbon을 통해 도움을 받았고, 약 800만 달러 이상의 투자를 유치하는 데 성공했습니다.

Ribbon의 핵심 기술: 섬세한 AI 인터뷰 인터페이스

Ribbon이 구현한 인터뷰 시스템은 무려 5개의 자체 머신러닝 모델과 4개의 오픈소스 모델을 조합한 형태입니다. 이를 통해 시스템은 인터뷰 도중 지원자의 발언 내용, 이력서, 공개된 프로필, 기업 정보 등을 모두 통합하여 실시간으로 문맥을 이해하고 적절한 반응을 보입니다. 마치 진짜 인간 리크루터와 대화하는 듯한 경험을 제공하며, 인터뷰 도중 지원자가 이전에 언급한 내용을 기억하고 맥락 있게 질문을 이어가는 것도 특징입니다.

인터프리터블 인공지능: 결과는 출처로 증명해야 한다

Ribbon의 또 다른 강점은 AI 분석 결과의 ‘해석 가능성(Interpretability)’입니다. 예를 들어, 한 지원자가 '문제 해결 능력'이 뛰어나다는 평가를 받는다면, 그 판단의 근거가 된 발언이 명확하게 로그화되어 리크루터에게 제공됩니다. 이는 기업이 AI의 판단을 완전하게 이해하고, 고용 결정의 정당성을 확보하는 데 도움을 줍니다. 단순히 숫자로 표현되는 스코어가 아닌, 컨텍스트 기반의 심층 분석 결과인 것입니다.

음성 AI의 핵심: 5분 인터뷰가 25개 문항보다 더 강력한 이유

아르샴은 음성 인터뷰의 효율성을 강조합니다. “5분의 자연스러운 음성 대화가 25개의 객관식 문항보다 정보 밀도가 높다”고 말하는 그는, 말의 속도, 언어 유창성, 문장 구성력, 사고 전개 능력까지 고차원적 요소들을 함께 분석하는 것이 이야기의 핵심입니다. 즉, 입력된 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘질’을 높여주는 기술이라는 것입니다.

AI 채용 시스템의 공정성과 편향 문제

AI 시스템의 채용 도입은 늘 윤리적 이슈를 동반합니다. 특히 AI의 편향(Bias) 문제는 수년째 업계의 뜨거운 논란 중 하나입니다. Ribbon은 이 문제를 단순히 ‘알고 있다’는 수준을 넘어, 기술적으로 문제를 해결하려는 시도를 보여줍니다. 예측 모델의 편향을 자동 감지하고 수정하는 기능, 다양한 인구통계학 기반의 학습데이터 사용, 최종 결정을 위한 인간의 검토 과정 도입 등이 포함됩니다. 이러한 방식을 통해 Ribbon은 성별, 지역, 나이, 인종 등에 따른 불평등을 최대한 줄이려 노력하고 있습니다.

24시간 인터뷰, 시간의 장벽을 넘는다

Ribbon의 AI 인터뷰는 언제 어디서나 가능하며, 실제 인터뷰의 25%가 밤 11시~새벽 2시 사이에 진행된다고 합니다. 이는 특히 전일제 근무를 하거나 육아 중인 지원자에게 큰 도움이 됩니다. Ribbon은 시간의 제약을 없애는 시도를 통해 채용 기회의 민주화를 추구하고 있습니다.

장기적인 비전: 채용 그 이상의 변화, 사회적 이동성까지

이들의 궁극적인 목적은 단지 기업이 사람을 더 잘 뽑게 돕는 것에 있지 않습니다. Ribbon은 “기회에 접근할 수 있는 능력 자체를 넓히는 것”을 목표로 삼고 있습니다. 비슷한 기술을 가진 사람들이 사회적 네트워크, 지리적 위치에 따라 다른 결과를 받는 현실을 AI 기술로 극복하고자 합니다. 그 과정에서 사회적 이동성(Social Mobility)을 촉진하고, 개인이 자신의 잠재력을 최대한 실현할 수 있는 환경을 만들겠다는 비전도 함께 제시합니다.

앞으로 AI 채용이 나아갈 방향

앞으로 5년간 AI는 채용 시장의 흐름을 더욱 빠르게 바꾸어 갈 것입니다. 특히 반복 작업의 자동화, 정밀한 후보자 분석, 빠른 고용 결정 등은 채용 비용을 절감하고 기업 경쟁력을 강화하는 핵심 역량이 될 것입니다. 그러나 기술적 발전만큼이나 중요한 것은 투명성, 공정성, 윤리성입니다. 이 세 가지 요소가 균형을 이루지 않는다면, AI는 불공정한 도구가 될 수도 있습니다. Ribbon은 이 점에서 기술력과 윤리적 기준을 동시에 고려하는 좋은 사례가 되고 있습니다.

맺으며: 기회의 재정의, 그리고 Ribbon의 다음 걸음

Ribbon은 단순한 스타트업 그 이상입니다. 이들은 ‘채용’이라는 오랜 문제를 기술로 해결하면서도, 인간다운 요소를 유지하는 것을 가장 중요한 가치로 삼고 있습니다. 인간적인 대화를 나누는 AI, 공정성을 우선하는 알고리즘, 접근성에 대한 배려는 앞으로의 모든 AI 채용 시스템이 따라야 할 표준이 될 것입니다.

독자 여러분이 만약 채용 전문가이든, 구직자이든, 혹은 기술에 관심이 있는 일반 사용자이든, Ribbon의 모델은 AI의 가능성과 한계를 동시에 이해하는 데 큰 통찰을 줄 것입니다.

더 자세한 정보는 Ribbon 공식 홈페이지와 Unite.AI 인터뷰 시리즈에서 확인하실 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

Arsham Ghahramani