잡코리아 더 리부트 (2026) 참석 후기

2026.01.29 에 진행된 잡코리아 더 리부트 행사에 다녀왔다.

사명을 왜 변경하는지에 대해, AI 시대에 어떻게 채용이 변해야하는지, 잡코리아는 어떻게 갈 것 인지를 여러 리더분들이 나오셔서 이야기를 해주셨다.

아무래도 교육과 채용은 Value Chain이 강한 관계라서 국내 채용 1위 플랫폼인 잡코리아에서는 AI Agent에 대해 어떤 고민을 하고, 어떤 제품 방향성을 가지실지 궁금해서 참여하게 되었다.

구인자의 채용, 구직자의 커리어 2개에 관한 AI Agent 발표와 실제 시연 부스도 운영하고 있어서 어떤 방향성을 가지시는지 쉽게 알 수 있었다.
이런 채용 과정의 에이전트는 원티드에서도 비슷한 제품을 출시했고, 앞으로도 출시할 것으로 보고 있는데 잡코리아의 에이전트와 원티드의 에이전트, 그 외 다른 채용 플랫폼들의 에이전트들을 비교해보는 것도 앞으로 기대해볼 수 있겠다.

1. AI 시대 채용의 기준, 새로워진 잡코리아 (09:30)

발표자: 윤현준 CEO

1-1. 혁신의 딜레마와 업의 재정의

• 과거의 성공이 미래를 보장하지 않음 (블록버스터 vs 넷플릭스)
  • 블록버스터는 2004년 북미 9천여 개 매장을 가진 1위 기업이었지만, 'DVD 대여업'이라는 수단에만 집중하다 2010년 파산함.
  • 반면 넷플릭스는 '영상 콘텐츠 전달'이라는 본질에 집중해 살아남음.
  • 잡코리아도 지난 30년 1등이었지만, "우리는 채용 공고 상품(DVD)을 파는 회사인가, 일과 사람을 연결(콘텐츠 전달)하는 회사인가?"라는 질문에 봉착.
  • 단기적 성과(공고 판매)에 안주하는 환상형 혁신을 경계하고, 업의 본질을 재정의하기로 결정.
• 새로운 사명: Worxphere (웍스피어)
  • Work + Experience + Sphere: 일과 경험, 그리고 그 모든 영역을 아우르는 생태계를 의미함.
  • 잡코리아(정규직), 알바몬(비정규직), 잡플래닛(기업 정보/평판), 나인하이어(ATS), 클릭(외국인), 놉(명함)을 모두 아우르는 통합 HR 테크 그룹으로 재출범하여 일의 경험 전체를 설계할 예정

1-2. 핵심 기술: Context Link (맥락적 연결)

• 기존 데이터의 한계: 정량적 데이터 (Spec)
  • 기존 이력서나 공고는 스펙의 나열에 불과함.
  • 옷 비유
    • "2XL 양가죽 재킷"이라는 정보(스펙)만으로는 이 옷의 핏(Fit)이나 촉감, 스타일이 나에게 맞는지 알 수 없다.
  • 이로 인해 서류상 조건은 맞는데 막상 만나보면 안 맞는 미스 매칭 발생.
• 새로운 솔루션: 정성적 데이터 (Context)의 결합
  • 잡플래닛 인수 시너지: 잡플래닛이 가진 기업 리뷰, 면접 경험, 조직 문화 등 '맥락 데이터'를 AI가 학습함.
  • Context Link: 정량적 데이터(잡코리아) + 정성적 데이터(잡플래닛)를 결합해 AI가 맥락(Context)을 파악.
  • 사용 예시: 단순히 "마케터 검색해줘"가 아니라, "육아휴직 간 1년 차 김대리 자리에 딱 맞는, 우리 팀 분위기에 적응할 사람 찾아줘"라고 하면 AI가 숨은 의도까지 파악해 매칭함.

1-3. 미래 비전: Career Genome (커리어 게놈)

• 이력서의 종말 (Resume -> Genome)
  • 사람이 직접 쓰고 관리하는 정적인 이력서(Resume)는 아날로그의 산물임.
  • AI가 실시간 행동 데이터와 성과를 분석해 관리하는 '다이내믹 디지털 프로필(Career Genome)'로 진화.
• 검증에서 예측으로
  • 과거 이력 확인(Verification)을 넘어, 이 사람이 우리 조직에 왔을 때 낼 미래 성과(Prediction)를 예측하는 모델로 전환.

1-4. 출시 예정 서비스 요약 (Roadmap)

컨퍼런스에서 공개된, 올 상반기부터 순차적으로 출시될 핵심 서비스들.

1. Talent Agent (기업용): 인사 담당자가 자연어로 질문하면("육아휴직 대체자 찾아줘"), AI가 내부/외부 데이터를 분석해 최적의 후보자를 추천하고 소싱까지 대행.
2. Career Agent (개인용): 구직자의 행동 패턴을 분석해, 공고를 검색하지 않아도 "이 회사가 당신에게 딱 맞아요"라고 선제적으로 제안.
3. Hiring Center (통합 솔루션): 공고 등록, 지원자 관리, 채용 성과 분석, 평판 관리(잡플래닛 연동)를 한곳에서 처리하는 올인원 대시보드.

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2. 왜 채용은 항상 어려운가: 구조적 진단과 전환 (10:50)

발표자: 이창준 CSO

2-1. 채용 시장의 난제 (Problem)

• 구직자는 늘었는데 채용은 더 어려움
  • 지난 3년간 구직자는 늘었지만, 기업이 느끼는 채용 난이도와 비용은 역대 최고 수준임.
  • 본인도 인재 영입을 위해 지난 9월 충무로에서 판교까지 한 달간 20번 넘게 직접 찾아가 티타임을 했던 경험을 공유
• 원인 1: 희소성 (Scarcity)
  • 과거엔 '마케터'면 충분했지만, 지금은 '그로스 마케터 + 특정 예산 운영 경험 + 대행사 핸들링 경험 + 우리 문화 적합성'을 모두 요구함.
  • 맥락(Context)에 맞는 인재를 찾다 보니 대상자가 극도로 희소해짐.
• 원인 2: 시급성 (Urgency)
  • 구직자들은 더 이상 기다리지 않음. 쇼핑하듯 여러 기업을 동시에 비교하고, 경험이 나쁘면 바로 이탈함.
  • 기업은 검증하느라 시간이 걸리는데, 그사이 인재는 다른 곳으로 가버림.

2-2. 해결책: AI Agent의 4가지 역할 (Solution)

AI가 단순 요약봇이 아니라, 채용 프로세스를 대행하는 에이전트(Agent)가 되어야 한다며 4가지 역할을 정의

• Role 1: 결정 (Decision) - "맞는지 판단해줘"
  • 면접관들이 "이 사람 툴은 잘 쓰는데 우리 문화에 맞을까?"라며 결정을 미루는 시간을 줄여줌.
  • 스펙뿐만 아니라 '맥락 증거'를 찾아 판단 근거를 제공하여 모호한 의사결정 지원.
• Role 2: 발굴 (Discovery) - "찾아가서 데려와"
  • 수동 -> 능동: 공고 올리고 기다리는 방식은 끝남.
  • AI가 우리 회사에 맞을법한 인재(심지어 구직 의사가 없는 잠재 후보자)를 먼저 찾아내 리스트업하고 설득함.
• Role 3: 전환 (Conversion) - "놓치지 않게 잡아줘"
  • '2분 vs 1주일의 법칙'
    • 밤 11시에 침대에서 스마트폰으로 지원한 후보자에게 2분 만에 "내일 면접 가능하신가요?"라고 묻는 기업과, 1주일 뒤에 이메일 보내는 기업의 승패는 명확함.
  • AI 에이전트가 24시간 대응하며 지원자가 이탈하지 않도록 경험 관리.
• Role 4: 통합 (Integration) - Hiring Center
  • 슬랙, 노션, 엑셀, 채용 사이트 등으로 파편화된 데이터를 하나로 모음.
  • 하이어링 센터(Hiring Center): 모든 채용 데이터가 흐르도록 통합해, 데이터 기반의 의사결정 지원.

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3. AI Agent가 바꾸는 채용의 미래 (14:30)

발표자: 김요섭 CTO

3-1. 검색의 한계와 에이전트의 필요성

• 검색은 정확한 키워드가 필요함
  • 포워드 디플로이드 엔지니어(Forward Deployed Engineers, FDE)를 뽑으려면 JD를 정확히 이해하고 키워드를 넣어야 함.
  • 하지만 인사담당자가 회사 내 모든 직무의 전문 용어와 맥락을 이해하는 것은 불가능에 가까움.
  • 그 결과, "시니어 프론트엔드 개발자" 1명을 찾기 위해 100명의 프로필을 뒤지고 2시간을 허비하는 비효율이 발생함.
• 상황(Context)을 이해하는 AI
  • 음악 추천의 예: 과거엔 "네가 좋아하는 장르니까 들어봐"였다면, AI 시대엔 "야근 중이고 집중이 필요한 너에게 맞는 곡이야"라고 제안함.
  • 채용도 마찬가지. 단순 조건 매칭이 아니라 "지금 우리 팀이 신규 서비스 런칭 직전인데, 실행력 빠른 스타트업 출신 자바 개발자가 필요해"라는 문장을 이해해야 함.

3-2. 웍스피어의 AI 에이전트 라인업

• Talent Agent (기업용)
  • 자연어 기반 소싱: 복잡한 필터링 대신 문장으로 질문하면 AI가 의도를 파악해 인재 추천.
  • 유사 인재 찾기: "이 링크드인 프로필과 비슷한 사람 찾아줘"라고 요청하면, 해당 인재의 역량과 맥락을 분석해 유사한 후보자를 웍스피어 데이터베이스(천만 명 규모)에서 발굴함.
  • 포워드 디플로이드 엔지니어(Forward Deployed Engineers, FDE)처럼 낯선 직무도 AI가 먼저 JD를 학습하고 적합한 스펙을 역제안함.
• Career Agent (구직자용)
  • 단순 공고 추천을 넘어 '합격 전략'까지 제공.
  • 구직자의 이력과 행동 데이터를 학습해, "이 공고는 당신의 A 경험과는 맞지만 B 역량은 보완이 필요해요"라며 구체적인 가이드와 자소서 작성 전략까지 코칭함.
• 왜 웍스피어인가? (Why Now?)
  • AI 기술력은 기본, 핵심은 데이터의 '양과 깊이'.
  • 잡코리아, 알바몬, 게임잡 등 전 산업군의 데이터 + 잡플래닛의 정성적 리뷰 데이터(맥락)가 결합되어야만 진짜 '성향 파악'이 가능

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4. 이제 채용도 퍼포먼스다 (15:00)

발표자: 박소리 JK 사업실장

4-1. 기존 채용 상품의 문제: '성실함'의 함정

• 누구나 똑같은 광고를 봄
  • 기존 배너 광고는 고정된 위치에 고정된 시간 동안 노출되는 '성실한' 상품이었음.
  • 하지만 마케터 공고를 시설관리자가 보거나, 부산 기업 공고를 서울 구직자가 보는 비효율 발생.
  • 스타트업 시절, 돈을 써서 광고를 해도 지원자가 없거나 핏이 안 맞는 지원자만 몰려서 이력서 검토하느라 시간만 쓰는 악순환을 경험함.

4-2. 해결책: Smart Pick (스마트픽)

• 집요하고 똑똑한 채용 상품
  • 타겟팅: 컨텍스트 링크 알고리즘을 통해, 내 공고에 반응할 확률이 높은 구직자에게만 선별적으로 노출함.
  • 성과 기반 과금: 기간제(기간당 얼마)가 아니라, 구직자가 공고를 클릭하거나 조회했을 때만 비용이 발생하는 합리적 모델 도입.
• 실제 성과 사례
  • F&B 기업: 기존 상품 대비 지원자 수 3배 증가, 비용 30% 절감.
  • K-뷰티 기업: 8개월간 못 뽑던 포지션 채용 성공, 비용 60% 절감. 담당자가 "나만 알고 싶으니 홍보하지 말라"고 할 정도.

4-3. 통합 관리와 편의성

• Hiring Center (하이어링 센터)
  • 잡코리아, 알바몬, 외국인 채용(클릭) 등 모든 채용 공고와 지원자를 한 곳에서 관리.
  • 데이터 시각화 대시보드를 제공해, 인사담당자가 상사에게 "이번 채용 광고 효율이 이렇습니다"라고 캡처 한 방으로 보고할 수 있게 지원.