Guide · AI Hiring Assessment
채용 AI 역량평가 가이드 2026
채용 AI 역량평가는 지원자가 생성형 AI를 도구로 써서 과제를 해결하는 능력 — 지시 구성, 결과 검증·개선, 업무 적용, 과정 설명, 보안·윤리 — 을 보는 전형입니다. 2026년 하반기 두산·HD현대·기아·CJ올리브네트웍스가 신입 채용에 처음 도입했고, SK하이닉스는 생성형 AI로 문제를 푼 뒤 발표하는 면접으로 바꿨습니다.
2026-10-22 기준 · 기업 사례는 언론 보도 원문, 법 조항은 법제처 원문으로 확인했습니다 · 정리 박재현
2026 하반기, 어떤 기업이 어떻게 평가하나요?
신입 채용에 ‘AI를 쓰는 능력’을 따로 평가하는 기업이 크게 늘었습니다. 아래는 보도 원문에서 확인한 내용만 정리했습니다(세부 문항·배점은 공개되지 않았습니다).
| 기업 | 도입 내용 | 방식 | 평가 요소(보도 표현) |
|---|---|---|---|
| 두산한국경제 2026-09-08 ↗ | AI 역량 테스트 첫 도입 (하반기 신입, 전 직무 공통) | 주어진 상황과 과제를 바탕으로 제한시간 30분 안에 AI를 활용해 보고서 작성 | 적절한 프롬프트 구성, 생성된 결과의 검토·개선, 최종 결과물 도출 |
| HD현대중앙이코노미뉴스 2026-09-04 ↗ | 'AI활용역량검사' 첫 도입 (하반기 신입 공채, 주요 계열사) | 지원자가 생성형 AI를 활용해 주어진 과제를 해결. 자기소개서에는 AI 사용 경험을 직무에 어떻게 활용할지 기술 | AI를 업무에 전략적으로 활용하는 능력, 결과물을 비판적으로 판단하고 재구성하는 역량 |
| 기아서울경제 2026-09-08 ↗ | AI 문제해결력 검증 절차 도입 (하반기 신입) | 지원자가 AI 도구로 주어진 문제를 분석하고 해결하는 과정을 평가 | AI를 문제 해결의 파트너로 활용하는 문제해결 역량 |
| CJ올리브네트웍스스마트비즈 2026-09-17 ↗ | 전 직무 'AI 역량진단' 도입 (2026 하반기 신입 공채) | 개발 직무는 '바이브 코딩 테스트', 비개발 직무는 'AI 활용역량 테스트'. 서류 → AI 역량진단 → 1·2차 면접 → 인턴십 | AI를 활용해 결과물을 구현하는 능력(개발), 업무 상황에서의 AI 활용 능력(비개발) |
| SK하이닉스한국경제 2026-09-08 ↗ | 자기소개서·면접 개편 | 자기소개서는 '직무 전문성'과 'AI 기반 문제 해결 경험'만 기술. 면접은 PC와 생성형 AI로 문제를 푼 뒤 발표 | AI로 문제를 푸는 과정과 그 결과를 설명하는 능력 |
| LG전자한국경제 2026-09-08 ↗ | 신입 자기소개서에 'AI 경험' 항목 추가 | AI로 기존보다 나은 결과를 낸 경험을 서술 | AI 활용으로 성과를 개선한 경험 |
| KT한국경제 2026-09-08 ↗ | 'AX 직무역량평가' 별도 시행 계획 | 서류 합격자 대상 | AX(AI 전환) 직무역량 |
| GS칼텍스한국경제 2026-09-08 ↗ | 일부 직군 AI 툴 활용 능력 우대 | 우대 사항으로 반영 | AI 도구 활용 능력 |
‘AI역량검사(역검)’와는 다릅니다
이름이 비슷해 가장 많이 헷갈리는 부분입니다. 예를 들어 현대글로비스의 ‘AI 역량검사’는 전략게임과 영상면접을 결합해 사고방식·문제 해결 과정을 데이터로 분석하는 방식으로, AI가 지원자를 평가하는 쪽에 가깝습니다(파이낸셜뉴스 2026-09-12).
| 구분 | AI역량검사(역검) | AI 활용역량 평가 |
|---|---|---|
| 누가 무엇을 | AI가 지원자를 평가 (AI = 평가자) | 지원자가 AI를 써서 과제를 푼다 (AI = 도구) |
| 무엇을 재나 | 성향·의사결정 방식·게임 수행·영상 응답으로 본 직무 적합성 | 지시(프롬프트)·결과 검증·업무 적용·과정 설명·보안 의식 |
| 대표 형식 | 온라인 성향 검사, 전략 게임, 영상 면접 | 제한시간 실기(AI로 보고서), AI 사용 후 발표 면접, 바이브 코딩, 자기소개서 AI 경험 문항 |
| 준비 방법 | 일관되고 솔직한 응답, 게임 형식에 익숙해지기 | 실제 업무형 과제를 AI로 풀어 보고, 틀린 곳을 찾아 고치고, 과정을 말로 설명하는 연습 |
실제로 무엇을 평가하나요? — 6가지 요소
기업들이 밝힌 평가 요소를 묶으면 여섯 가지로 정리됩니다. 각 카드 아래의 ‘팁’은 그 요소를 평가자에게 보여 주는 가장 쉬운 방법입니다.
01
문제 정의·과제 분해
무엇을 AI에 맡기고 무엇을 직접 할지 나누고, 큰 과제를 단계로 쪼갠다.
사례: 기아 'AI로 문제를 분석·해결하는 과정'
팁 · AI를 열기 전에 30초 동안 '최종 산출물·독자·판단 기준'을 메모하세요.
02
지시(프롬프트) 구성
목적·독자·입력 자료·출력 형식·판단 기준·제약을 담아 지시한다.
사례: 두산 '적절한 프롬프트 구성'
팁 · 한 번에 완벽한 지시보다, 짧게 시작해 2~3번 다듬는 과정을 보여 주는 편이 낫습니다.
03
결과 검증·개선
수치·출처·논리를 원자료와 대조하고, 틀린 곳을 찾아 고친다.
사례: 두산 '결과 검토·개선', HD현대 '비판적 판단', Zapier '결과에 이의 제기'
팁 · AI 답의 숫자는 반드시 다시 계산하고, 인용된 규정·논문은 제공 자료에 있는지 확인하세요.
04
업무 맞춤 재구성
AI 초안을 회사·직무 맥락에 맞게 다시 짜서 쓸 수 있는 결과물로 만든다.
사례: HD현대 '재구성', CJ올리브네트웍스 '업무 상황에서의 활용'
팁 · AI 문장을 그대로 두지 말고 결론-근거-다음 행동 순서로 재배치하세요.
05
과정 설명·투명성
AI가 한 부분과 내가 판단한 부분을 구분해 설명한다.
사례: SK하이닉스 'AI로 푼 뒤 발표', Zapier '실시간 관찰'
팁 · 보고서 끝에 'AI 활용 범위와 검증 방법' 3줄을 붙이면 면접 질문에 그대로 답할 수 있습니다.
06
보안·윤리·책임
개인정보·기밀을 넣지 않고, 사람이 최종 판단하며, 결과에 책임진다.
사례: NCS '디지털책임의식' 신설, 인공지능 기본법
팁 · 과제 자료에 이름·연락처가 있으면 가린 뒤 AI에 넣는 습관을 보여 주세요.
평가 형식 4가지와 준비법
제한시간 실기 과제 (AI로 보고서·분석)
사례: 두산(30분 보고서), HD현대, 기아, CJ올리브네트웍스(비개발)
지원자 — 30분 안에 '자료 읽기 5분 → 지시 2~3회 10분 → 검증·수정 10분 → 정리 5분' 리듬을 연습하세요. 검증 시간을 가장 먼저 줄이면 감점이 커집니다.
기업 — 직무와 같은 가상 자료를 쓰고, 결과물만이 아니라 지시·수정 로그를 함께 받으면 '과정'을 평가할 수 있습니다.
AI 사용 후 발표·면접
사례: SK하이닉스(PC·생성형 AI로 풀고 발표), Zapier(실시간 관찰)
지원자 — '무엇을 맡겼고, 무엇이 틀렸고, 어떻게 고쳤는지'를 1분 안에 말하는 연습이 핵심입니다.
기업 — 'AI가 틀린 부분은 어디였나요?' 같은 과정 질문을 표준 질문으로 두면 대리 수행과 암기를 걸러 낼 수 있습니다.
바이브 코딩 테스트 (개발 직무)
사례: CJ올리브네트웍스(개발 직무)
지원자 — AI가 만든 코드를 실행·테스트하고, 오류 원인을 설명하는 연습을 하세요. 코드를 '이해하고 고친다'는 것을 보여 줘야 합니다.
기업 — 동작 여부와 함께 테스트 작성, 보안 취약점 인지, 코드 설명을 채점 항목에 넣으세요.
자기소개서 AI 경험 문항
사례: LG전자('AI 경험' 항목), SK하이닉스('AI 기반 문제 해결 경험'), HD현대(AI 경험의 직무 활용)
지원자 — 'AI를 써 봤다'가 아니라 '무엇을 맡겼고, 무엇을 검증했고, 결과가 얼마나 나아졌는지'를 숫자로 쓰세요(아래 작성 틀).
기업 — 면접에서 자소서 사례의 검증 과정을 다시 묻는 질문을 연결하면 과장된 서술을 가려낼 수 있습니다.
채점 루브릭 예시 — 4단계
기업 발표의 평가 요소와 Zapier의 단계형 루브릭 방식을 참고해 이 사이트가 정리한 예시입니다(특정 기업의 공식 기준이 아닙니다). 모의평가 결과도 이 4단계로 보여 드립니다.
1단계 미흡
AI 결과를 그대로 옮긴다
- 검증 없이 복사·붙여넣기
- 원자료와 다른 수치·가짜 인용을 놓침
- 개인정보·기밀을 그대로 입력
2단계 기본
결과를 읽고 눈에 띄는 오류는 고친다
- 단발성 지시(목적·형식 일부만)
- 명백한 오류만 수정
- AI 사용 범위 설명이 모호
3단계 숙련
목적·자료·형식·기준을 담아 지시하고 대조 검증한다
- 제공 자료만 근거로 하라는 제약
- 수치 재계산·출처 대조
- AI가 한 일과 내 판단을 구분해 설명
4단계 선도
AI와 사람의 역할을 설계하고 검증을 재사용 가능한 방식으로 만든다
- 과제를 단계로 쪼개 위임 설계
- 검증 체크리스트·재사용 프롬프트
- 위험·한계와 사람의 최종 판단 지점을 보고
지원자 준비 체크리스트
- ☐평소 쓰는 AI 도구 1~2개의 장단점(검색 연결 여부, 파일 업로드, 학습 기준 시점)을 말할 수 있다
- ☐업무형 과제(요약·비교 보고서·데이터 정리)를 AI로 30분 안에 끝내 본 적이 있다
- ☐AI 답의 숫자를 직접 다시 계산하고, 인용 출처를 원문과 대조하는 습관이 있다
- ☐'제공한 자료만 근거로, 모르면 확인 필요로 표시'처럼 제약을 거는 지시를 쓸 수 있다
- ☐이름·연락처·기밀을 가린 뒤 AI에 넣는다
- ☐AI에 맡기면 안 되는 일(최종 판단·평가, 개인정보 원본 분석 등)을 예로 들 수 있다
- ☐AI가 틀렸던 경험과 그것을 알아챈 방법을 1분 안에 설명할 수 있다
- ☐결과물 끝에 'AI 활용 범위와 검증 방법'을 적는 습관이 있다
직접 확인해 보려면 채용형 AI 실무 과제 모의평가를 풀어 보세요. AI가 쓴 보고서의 오류 찾기, 지시문 작성(AI 채점), 위임·윤리 판단 3개 과제입니다.
자기소개서 ‘AI 경험’ 문항 작성 틀
LG전자·SK하이닉스·HD현대가 자기소개서에 AI 경험을 묻기 시작했습니다. ‘AI를 써 봤다’가 아니라 맡긴 것 · 검증한 것 · 숫자로 본 결과가 드러나야 합니다.
- 1상황 — 어떤 과제였고, 무엇이 어려웠나 (1~2문장)
- 2AI에 맡긴 것 — 어떤 도구로 무엇을 시켰나 — 지시에서 신경 쓴 점(자료 한정·형식·기준)
- 3내가 검증·수정한 것 — AI가 틀린 곳, 어떻게 찾았나, 무엇을 직접 판단했나
- 4결과 — 시간·품질·정확도 변화를 숫자로
- 5직무 연결 — 입사 후 같은 방식으로 어디에 쓰겠나 (회사 보안 원칙 포함)
작성 예시 (가상)
학회 공모전에서 공공데이터 3종(총 1만 2천 행)을 비교 분석해야 했지만 기한이 5일이었습니다. 데이터 정리와 1차 요약을 생성형 AI에 맡기면서 '제공한 파일만 근거로, 계산 과정을 표로 보여 주고, 불확실하면 확인 필요로 표시'하도록 지시했습니다. AI가 낸 증감률 12개를 엑셀로 다시 계산하다 2개가 기준연도를 잘못 잡은 것을 찾아 고쳤고, 결론 문단은 AI 초안 대신 팀 토론 결과로 직접 썼습니다. 분석 기간을 5일에서 2일로 줄였고 수치 오류 없이 제출해 장려상을 받았습니다. 입사 후에도 사내 승인 도구에서 가명 처리한 데이터로 초안을 만들고, 수치는 반드시 원자료와 대조하겠습니다.
면접 단골 질문과 답변 방향
AI가 틀린 답을 낸 경험이 있나요? 어떻게 알아챘나요?
구체적 장면(무엇이 틀렸나) → 알아챈 방법(재계산·원문 대조·다른 질문으로 교차 확인) → 이후 바꾼 습관 순서로 답하세요. '없다'는 답은 검증을 안 해 봤다는 뜻으로 들립니다.
이 결과물에서 AI가 한 부분과 직접 한 부분을 구분해 주세요.
초안·정리·번역처럼 AI가 한 일과, 기준 설정·검증·결론처럼 내가 판단한 일을 나눠 말하세요. 수정한 지점을 하나 예로 들면 신뢰가 올라갑니다.
AI를 쓰지 말아야 할 업무는 무엇이라고 생각하나요?
사람에 대한 최종 판단(채용·징계·평가), 개인정보·기밀 원본 처리, 근거가 필요한 공식 결론을 예로 들고 이유(책임·법·보안)를 덧붙이세요.
회사 기밀 자료를 다뤄야 한다면 AI를 어떻게 쓰겠나요?
회사가 승인한 도구만 쓰고, 이름·수치를 가린 가공 자료로 작업하며, 결과는 원본과 대조한다고 답하세요. 사내 규정을 먼저 확인하겠다는 태도가 핵심입니다.
같은 과제를 AI 없이 했다면 결과가 어떻게 달랐을까요?
속도·범위의 차이와 함께, AI 때문에 생길 뻔한 위험(오류·편향)과 그것을 어떻게 막았는지를 같이 말하세요.
프롬프트를 처음 쓴 것과 마지막 것은 무엇이 달라졌나요?
처음 지시의 부족한 점(목적·자료 한정·형식)과 그 결과의 문제를 짚고, 고친 지시로 무엇이 좋아졌는지 설명하세요. 반복 개선 과정 자체가 평가 대상입니다.
기업·인사 담당자 설계 체크리스트
AI 활용역량 평가를 도입하거나 점검할 때 확인할 항목입니다. 특히 AI가 지원자를 채점·선별한다면 인공지능 기본법상 고영향 AI가 되어 별도 의무가 생깁니다.
| 점검 항목 | 이유 |
|---|---|
| 직무별 실제 업무와 닮은 가상 과제·가상 데이터를 쓴다 | 실제 기밀·개인정보를 지원자에게 주면 유출 위험 |
| 허용 도구·버전·사용 범위를 사전에 공지하고 같은 환경을 제공한다 | 도구 숙련·유료 구독 여부에 따른 불공정 방지 |
| 결과물과 함께 지시·수정 과정(로그)을 받는다 | 대리 수행·복붙을 가리고 '과정'을 평가 |
| 채점 루브릭을 미리 정하고 평가자 간 기준을 맞춘다 | 평가자마다 'AI 잘 쓴다'의 기준이 다르면 공정성 문제 |
| 과정 질문(어디가 틀렸나·무엇을 직접 판단했나)을 면접에 넣는다 | 결과물의 진위와 이해도 확인 |
| AI가 지원자를 채점·선별하면 고영향 AI 의무를 이행한다 | 인공지능 기본법 제2조제4호사목 — 채용 판단·평가는 고영향 AI(제34조 책무) |
| 지시 로그·제출물의 보관 기간과 목적을 정해 알린다 | 로그도 지원자 개인정보 — 최소 수집·보유기간 원칙 |
| 장애·디지털 접근성 편의(시간 연장 등)를 마련한다 | 도구 의존 평가가 특정 집단에 불리하지 않게 |
법 조항 요약 — 인공지능 기본법 (2026-01-22 시행 · 아래는 2026-07-21 개정 시행된 현행 조문)
- 제2조제4호사목 — “채용, 대출 심사 등 개인의 권리·의무 관계에 중대한 영향을 미치는 판단 또는 평가”에 쓰이는 AI는 고영향 인공지능입니다.
- 제34조 — 고영향 AI를 제공하는 사업자는 위험관리방안, 최종결과·주요 기준·학습용데이터 개요의 설명 방안, 이용자 보호 방안, 사람의 관리·감독, 조치 내용 문서의 작성·보관을 이행해야 합니다.
감사인 관점에서는 ‘AI 채점 결과를 사람이 최종 확인했는지’와 ‘평가 기준·로그를 문서로 남겼는지’가 첫 점검 포인트입니다.
자주 묻는 질문
채용 AI 역량평가란 무엇인가요?
지원자가 생성형 AI를 업무 도구로 써서 과제를 해결하는 능력을 보는 전형입니다. 주로 지시(프롬프트) 구성, AI 결과의 검증·개선, 업무에 맞게 재구성하는 능력, 과정을 설명하는 능력, 보안·윤리 의식을 봅니다. 2026년 하반기에는 두산·HD현대·기아·CJ올리브네트웍스 등이 신입 채용에 처음 도입했습니다.
AI역량검사(역검)와 같은 것인가요?
다릅니다. 흔히 '역검'이라 부르는 AI역량검사는 성향 검사·전략 게임·영상 면접을 AI가 분석해 지원자를 평가하는 검사(AI가 평가자)이고, AI 활용역량 평가는 지원자가 AI를 도구로 써서 과제를 푸는 능력을 보는 평가(AI가 도구)입니다. 준비 방법도 다릅니다.
AI 활용역량 평가에서는 무엇을 가장 중요하게 보나요?
기업 발표에서 공통으로 강조하는 것은 '결과 검토·개선'입니다. 두산은 프롬프트 구성과 결과의 검토·개선을, HD현대는 결과물을 비판적으로 판단·재구성하는 역량을 평가한다고 밝혔습니다. AI 답을 그대로 쓰지 않고 수치·출처를 원자료와 대조해 고치는 과정이 핵심입니다.
어떻게 준비하면 되나요?
업무형 과제(비교 보고서·요약·데이터 정리)를 제한시간 30분 안에 AI로 끝내 보는 연습이 가장 효과적입니다. 자료 읽기 → 지시 2~3회 → 검증·수정 → 정리 순서로 시간을 나누고, 끝나면 'AI가 한 부분과 내가 판단한 부분'을 1분 안에 설명하는 연습까지 하세요.
공기업·공공기관 채용에도 AI 역량이 들어가나요?
고용노동부는 2026년 4월 직업기초능력을 '직업공통능력'으로 개편하며 'AI 활용능력'과 '디지털책임의식'을 신설했습니다. 다만 각 기관 필기시험에 언제부터 반영되는지는 기관마다 다르므로 채용공고를 확인해야 합니다.
기업이 AI로 지원자를 채점해도 되나요?
가능하지만 의무가 따릅니다. 인공지능 기본법(2026-01-22 시행, 현행 개정본 2026-07-21) 제2조제4호사목은 채용 등 개인의 권리·의무에 중대한 영향을 미치는 판단·평가에 쓰이는 AI를 '고영향 인공지능'으로 정하고, 제34조는 위험관리, 결과·주요 기준 설명, 이용자 보호, 사람의 관리·감독, 문서 작성·보관을 요구합니다.
시험에서 AI를 쓰면 부정행위 아닌가요?
AI 활용역량 평가는 AI 사용을 전제로 합니다. 반대로 AI 사용을 허용하지 않는 전형에서 쓰면 부정행위가 됩니다. 전형마다 허용 범위가 다르므로 안내를 꼭 확인하고, 허용된 전형에서는 사용 범위를 숨기지 말고 설명하는 것이 높은 평가로 이어집니다.
해외 기업은 어떻게 평가하나요?
미국 Zapier는 신입 전원에게 AI 유창성 최소 기준을 적용하고 지원서·1차 스크린·실기·임원 면접에서 평가합니다. 실기에서는 지원자가 AI와 일하는 모습을 실시간으로 보며 지시·이의 제기·수정 과정을 보고, 매끈한 결과보다 추론과 반복 개선이 보이는 결과를 더 좋은 신호로 봅니다.
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출처
- 한국경제 (2026-09-08) — 두산 ↗
- 중앙이코노미뉴스 (2026-09-04) — HD현대 ↗
- 서울경제 (2026-09-08) — 기아 ↗
- 스마트비즈 (2026-09-17) — CJ올리브네트웍스 ↗
- 파이낸셜뉴스(뉴시스) (2026-09-12) — 현대글로비스 ↗
- Zapier 블로그 — Zapier (미국) ↗
- 뉴스핌 — 고용노동부 (공공·NCS) ↗
- 법제처 — 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(2026-01-22 시행, 현행은 2026-07-21 개정 시행본) ↗
채용 일정·평가 방식은 기업 공고에 따라 바뀔 수 있습니다. 지원 전 각 기업의 최신 채용공고를 확인하세요. 이 가이드는 박재현(에이치엠컴퍼니(HM Company) ADFS본부 상무)이 공개 보도와 공식 자료를 확인해 정리했습니다.