주요 산업의 디지털전환 가속화와 AI 기술 고도화에 따라 기업에서는 비즈니스 모델 발굴 및 경영활동 전반에서 AI 기술을 적극적으로 도입·활용하고 있다. 특히 기업의 인사(HR)부서에는 비용절감 및 편의성 등의 이유로 AI 채용 시스템을 도입하는 기업들이 늘어나면서 채용환경이 급격히 변화하고 응시자들은 다소간의 혼란을 경험하고 있다.
이에, 본 연구의 목적은 AI 채용 시스템 도입이 보편화 되는 추세에서 AI 채용 시스템을 이용하는 잠재 응시자가 지각하는 AI 채용 시스템의 주요 특성들이 응시자의 AI 채용 시스템에 대한 태도와 수용 의도에 미치는 영향을 분석 하는데 있다. 연구모형에서는 AI 채용 시스템이 혁신적인 서비스인 동시에 적합한 지원자를 추천하는 추천 시스템의 성격을 띄고 있다는 점에서 추천 시스템 요인과 혁신 확산 요인으로 구분한 후 추천 시스템 요인으로 공정성, 신뢰성을 혁신 확산 요인으로 호환성, 복잡성, 관찰가능성 선정하여 태도와 수용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 조절효과로 서비스 확산 가능성을 선정하여 서비스 확산 가능성에 대한 믿음이 AI 채용 시스템의 여러 특성 요인과 태도 사이의 관계를 조절하는지 살펴보았다.
실증분석을 위하여 구조화된 설문지를 작성한 후 설문조사를 수행하였으며, 설문조사는 2023년 3월 10일부터 3월 17일까지 약 1주간 온·오프라인으로 조사를 수행하였고, 최종적으로 260부를 분석에 사용하였다. 자료 분석을 위하여 SPSS 25.0을 사용하였고 표본의 인구통계학적 특징을 빈도 및 기술통계를 분석하였다. 측정 도구의 타당성 분석에는 탐색적 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도 검증을 위해 크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수를 활용하였다. 관계분석에 앞서 변수들 간의 상관분석, 기술통계분석을 실시하였다. 독립변수와 종속변수 간의 관계를 분석하기 위해, 다중회귀분석을 실시하고, 조절효과여부를 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다.
연구 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 잠재 응시자가 인식하는 공정성은 AI 채용 시스템에 대한 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 잠재 응시자가 인식하는 신뢰성은 AI 채용 시스템에 대한 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 잠재 응시자가 인식하는 호환성은 AI 채용 시스템에 대한 태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 잠재 응시자가 인식하는 복잡성은 AI 채용 시스템에 대한 태도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 잠재 응시자가 인식하는 관찰가능성은 AI 채용 시스템에 대한 태도에 통계적을 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 여섯째, 확산가능성의 조절효과는 공정성과 태도의 관계만을 강화시키는 방향으로 조절하는 것으로 나타났다. 즉 시스템이 보편화 될 것이라고 믿는 응시자는 공정성의 가치를 높이 평가하는 것으로 해석할 수 있다.
본 연구는 몇 가지 중요한 실무적 시사점을 제공한다. AI 채용 시스템의 공정성과 신뢰성 관점에서 AI 채용 시스템은 데이터는 응시자의 역량평가에 무관한 자료를 수집하게 될 경우 공정성을 훼손할 수 있기 때문에 공정성 관점에서 응시자에게서 어떤 자료를 수집할지에 대한 선제적 검토가 이루어 져야 한다. 신뢰성 관점에서는 입력자료와 판단자료 등을 공개 가능한 범위에서 투명하게 제시하고 설명가능성을 높이는데 주의를 기울여야 한다. AI 채용 시스템 개발 기업 관점에서 기존의 채용 절차에 부합하는 방식으로 시스템을 설계해야 하며, 동시에 업종과 관계없이 범용적으로 적용될 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 한편, 사용자 친화적이고 사용하기 편리한 인터페이스를 제공하여 잠재 이용자가 어려움 없이 채용 과정에 응시할 수 있도록 해야 한다.