ICIMS 최고제품책임자 Eric Connors 인터뷰

Eric Connors는 ICIMS의 최고제품책임자로서 회사의 제품 전략 및 제품 관리 조직을 이끌며 포트폴리오의 비전, 로드맵, 출시 및 시장 진출 전략을 수립합니다. 엔터프라이즈 소프트웨어, SaaS, 금융 기술, 데이터 및 제품 리더십 분야에서 30년 넘게 쌓은 경험을 보유하고 있습니다. 2024년 ICIMS에 합류하기 전에는 ICE Mortgage Technology에서 최고운영책임자를 맡았으며, 그에 앞서 제품 전략 및 관리 부문 수석 부사장으로 재직하면서 전략, 제품 관리, 규정 준수, 기업 개발 등을 총괄했습니다. 이전에는 CoreLogic과 Yodlee에서 고위 리더십 직책을 맡아 제품 운영의 확장과 신제품 출시를 지원하고, Yodlee의 2014년 기업공개(IPO)와 이후 인수 과정에도 힘을 보탰습니다. 이외에도 Oracle, PeopleSoft, Campbell Software, Gap에서 전략 및 제품 리더십 역할을 수행했습니다. 한편 2015년부터 Eric L. Connors Consulting을 운영하며 소프트웨어 및 데이터 기업에 제품 전략, 조직 확장, 경영진 리더십, 성장에 관한 자문을 제공하고 있습니다.

ICIMS는 기업용 인재 채용 기술 기업으로, 조직이 채용 전 과정에서 인재를 유치하고 참여를 이끌어 채용하며 인재의 성장을 지원하도록 돕는 플랫폼을 제공합니다. 제품군에는 지원자 추적, 후보자 관계 관리, 채용 사이트, 온보딩, 사내 이동, 대규모 채용, 분석 및 AI 기반 채용 기능이 포함됩니다. ICIMS는 AI 기반 후보자 발굴, 채용 및 면접 일정 관리 에이전트를 포함해 지능형 에이전트 기반 채용 워크플로를 중심으로 플랫폼을 점점 더 강화하고 있습니다. 이러한 에이전트는 반복적인 채용 업무를 자동화하면서 채용 데이터와 워크플로를 연계하도록 설계되었습니다. 2026년 ICIMS는 채용 데이터와 워크플로 분야에서 20년 넘게 쌓아 온 전문성을 바탕으로, AI가 고용주의 인재 발굴 및 평가 방식에 더욱 깊이 통합되는 가운데 지능형 채용 플랫폼에 대한 더 폭넓은 비전도 제시했습니다.

ICIMS에 합류하기 전 Yodlee, Oracle, PeopleSoft, ICE Mortgage Technology 등 주요 엔터프라이즈 소프트웨어 및 데이터 기업에서 오랫동안 제품 전략을 이끌어 오셨습니다. 이러한 경험은 기업이 AI 에이전트가 자신을 대신해 중요한 조치를 수행하도록 신뢰하기 전에, 에이전트가 반드시 제대로 해야 할 일이 무엇인지에 대한 생각에 어떤 영향을 미쳤나요?

제가 몸담았던 모든 기업은 사람들에게 중요한 무언가를 맡아 왔습니다. 그것은 금융 계좌일 수도, 주택담보대출의 마감 절차일 수도, 급여 처리일 수도 있습니다. 이런 환경에서 소프트웨어는 조금씩 책임을 맡게 됩니다. 시스템이 업무 규칙을 이해하고, 예측 가능하게 작동하며, 무엇을 했고 왜 그렇게 했는지 명확한 기록을 남긴다는 사실을 입증하면 기업은 더 많은 업무를 맡깁니다.

AI 에이전트도 같은 기준을 충족해야 하며, 저는 세 가지가 반드시 갖춰져야 한다고 생각합니다. 에이전트는 회사의 정책, 권한, 워크플로와 눈앞에 놓인 구체적인 상황을 포함해 맥락을 이해해야 합니다. 에이전트의 행동에는 고객이 설정하고 통제하는 안전장치가 있어야 합니다. 또한 에이전트가 하는 모든 일을 확인하고 추적할 수 있어야 합니다. 이를 가능하게 하는 기술은 이미 마련되어 있습니다. 기업의 발목을 잡는 것은 준비도, 즉 채용처럼 중대한 분야에서 통제권을 얼마나 기꺼이 넘길 수 있느냐입니다. 기업이 이를 제대로 해내면 채용 현장에서 성과가 나타납니다. 의사 결정이 빨라지고, 채용 담당자의 후속 조치 업무가 줄어들며, 팀은 선택한 인재에 대해 더 큰 확신을 갖고 채용할 수 있습니다.

ICIMS는 채용 기술이 수동적인 기록 시스템에서 맥락을 이해하고 행동할 수 있는 지능형 시스템으로 진화하고 있다고 설명합니다. 궁극적으로 이러한 전환은 어떤 모습이며, 미래의 채용 플랫폼은 오늘날 조직이 사용하는 지원자 추적 시스템과 얼마나 달라질까요?

미래의 채용 플랫폼은 채용 과정에 능동적으로 참여합니다. 채용 담당자의 서비스 수준, 채용 관리자의 선호 사항, 팀의 정책을 파악하고 이를 바탕으로 행동합니다. 후보자가 면접을 취소하면 시스템은 대신 면접을 진행할 수 있는 사람이 누구인지 이미 알고 있으며, 누군가가 해결책을 찾으러 다니기 전에 대안을 제시합니다.

오늘날의 지원자 추적 시스템(ATS)과 비교했을 때 가장 눈에 띄는 차이는 시스템에 로그인하는 사람이 훨씬 줄어든다는 점입니다. 채용 담당자, 채용 관리자, 후보자는 Teams, 이메일, 메시징, 음성 통화처럼 이미 사용하는 도구를 통해 업무를 처리하게 됩니다. 그 이면에서 플랫폼은 에이전트를 조율하고 여러 신호를 취합해 적절한 시점에 적절한 사람에게 의사 결정에 필요한 정보를 전달합니다. 사람들이 플랫폼과 직접 상호작용하는 일이 줄어들면서 ATS는 눈에 띄지 않게 될 수 있지만, 동시에 그 중요성은 더 커집니다. ATS 위에서 작동하는 모든 에이전트가 ATS에 담긴 맥락, 거버넌스, 채용 데이터에 의존하기 때문입니다.

이것이 신뢰할 수 있는 AI, 채용 인텔리전스, 자동화를 채용 전 과정에 결합한 ICIMS 지능형 채용 플랫폼이 나아가는 방향입니다. 기업의 채용팀에는 후보자가 각 단계 사이에서 기다리는 시간이 줄고 채용 관리자가 더 나은 정보를 바탕으로 결정할 수 있다는 의미이며, 이는 채용 소요 시간을 단축하고 채용 품질을 높이는 결과로 이어집니다.

새로운 ICIMS Hiring Agent 는 후보자 검토, 피드백, 승인 절차를 Microsoft Teams에서 바로 처리할 수 있게 합니다. 이는 사용자가 개별 애플리케이션과 상호작용하는 일은 줄어들고 AI 에이전트가 기반 시스템을 연결하는 인터페이스 역할을 점점 더 많이 맡게 되는, 엔터프라이즈 소프트웨어 전반의 더 큰 변화가 진행 중임을 보여주는 사례인가요?

그렇습니다. 채용은 이를 가장 명확하게 보여 주는 사례 중 하나입니다. 채용 관리자는 채용 과정에서 핵심적인 역할을 하지만, 후보자를 검토하고 의견을 전달하는 일은 하루 업무의 작은 부분에 불과합니다. 이런 업무를 처리하려면 별도의 시스템에 로그인해야 할 경우, 요청은 처리되지 않은 채 쌓이고 채용 담당자가 직접 후속 조치를 해야 합니다.

ICIMS Hiring Agent는 후보자 검토, 면접 피드백, 승인 및 채용 담당자 간 협업을 많은 채용 관리자가 이미 사용하는 Microsoft Teams로 바로 가져오는 AI 에이전트입니다. 또한 채용 상황과 긴급성을 바탕으로 다음에 무엇을 해야 할지 우선순위를 정하도록 돕습니다. 채용 관리자가 기존 업무 흐름 안에서 후보자를 검토하고 채용 인력 요청을 승인할 수 있으면 후보자는 더 빠르게 다음 단계로 넘어가고, 채용 담당자는 피드백을 재촉하는 데 시간을 덜 쓰며, 채용 소요 기간도 단축됩니다.

ICIMS는 계속해서 기반 시스템의 기록 관리 역할을 맡으며, Teams에서 이루어지는 모든 작업은 동일한 데이터, 권한 및 제어 체계를 갖춘 채용 업무 흐름으로 다시 반영됩니다. 이러한 패턴은 기업용 소프트웨어 전반으로 확산될 것이라고 생각합니다. 인터페이스는 사람들이 소통하는 곳을 중심으로 모이고, 에이전트가 기반 시스템의 맥락과 거버넌스에 의존하므로 그 시스템은 더욱 중요해질 것입니다. 먼저 Microsoft Teams에서 시작하고, 2027년에는 다른 협업 플랫폼으로도 확대할 계획입니다.

행동을 추천하는 AI 어시스턴트와 실제로 행동을 실행하는 에이전트 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 어떤 채용 관련 의사결정을 AI에 안전하게 맡길 수 있고, 어떤 결정에는 반드시 명시적인 사람의 판단이나 승인이 필요한지 어떻게 판단하시나요?

저희는 행동이 얼마나 중대한 결과를 가져오는지, 그리고 얼마나 쉽게 되돌릴 수 있는지를 살펴봅니다. 알림 전송, 면접 일정 예약, 상태 업데이트, 사전 승인된 메시지를 활용한 연락 같은 조율 업무는 많은 노력이 들지만 위험은 낮고 수정하기도 쉽습니다. 이런 업무는 에이전트가 맡아야 합니다. 후보자를 다음 단계로 진행시키거나 탈락시키고, 제안을 연장하는 것처럼 한 사람의 기회에 영향을 미치는 결정은 사람이 내려야 합니다.

저희 제품은 이러한 원칙을 바탕으로 만들어졌습니다. ICIMS Hiring Agent를 사용할 때 모든 결정은 채용 관리자가 내리고, 에이전트는 미완료 업무 알림, 우선순위가 정해진 다음 단계, 후보자 관련 맥락에 대한 더 빠른 접근을 통해 후속 업무를 처리합니다. ICIMS Sourcing Agent는 조직의 기존 인재 데이터에서 자격을 갖춘 후보자를 찾아 매칭하고 접촉하며, 관리자는 에이전트가 언제, 어디서, 어느 정도 자율적으로 작동할지 결정합니다. 조직마다 편안하게 받아들이는 자율성의 수준이 다르고 성과를 확인하면서 그 수준이 높아질 것이므로, 이 통제권은 고객에게 있어야 합니다. 조율 업무를 에이전트에 맡기면 채용 담당자는 시간을 절약하고 후보자가 단계 사이에서 정체되는 일을 줄일 수 있으며, 채용의 질을 좌우하는 결정에 대한 책임은 사람에게 남습니다.

ICIMS Sourcing Agent는 이미 후보자를 발굴하고 연락하는 일을 지원하고 있으며, 새로 선보인 Hiring Agent와 Interview Scheduling Agent는 에이전트형 AI를 채용 업무 흐름의 더 많은 영역으로 확장합니다. 앞으로 이러한 전문 에이전트들이 어떻게 협력하게 될 것으로 보시나요? 여러 에이전트가 채용 절차 전체를 조율하고, 사람은 주로 예외 상황과 중요한 결정을 감독하는 단계에 이를 수 있을까요?

바로 그런 방향으로 나아가고 있습니다. 현재 각 ICIMS Agent는 독립적으로 작동하며 고객은 하나씩 도입할 수 있지만, 저희가 그리는 미래는 이들이 함께 일하는 것입니다. ICIMS Sourcing Agent는 인재를 발굴하고 접촉합니다. ICIMS Interview Scheduling Agent는 AI를 활용해 일정을 확인하고 면접을 예약하며 변경 사항을 관리하고 후보자와 채용 팀에 필요한 정보를 제공합니다. ICIMS Hiring Agent는 채용 관리자와 면접 팀이 계속 업무를 진행할 수 있도록 돕습니다. 인재 발굴, 일정 조율, 채용 관리자 검토 사이의 인계가 자동으로 이루어지면 각 단계에 머무는 시간이 줄고 채용 요청도 더 빠르게 충원됩니다. 

먼저 고객이 설정하는 자동화부터 시작해 전체 업무 흐름에서 사람을 지원하는 통합 지능을 구현해 나가고 있습니다. 시간이 지나면 에이전트가 채용 요청부터 제안까지 대부분의 운영 단계를 처리하고, 사람은 예외 상황과 판단이 필요한 사안, 채용 여부를 결정하는 데 집중하게 될 것입니다. 진전 속도는 조직이 얼마나 빨리 신뢰를 쌓고 수십 년간 유지해 온 업무 흐름을 얼마나 빠르게 바꾸는지에 주로 달려 있습니다.

자율형 AI가 내리는 판단과 행동이 사람들의 경력 기회에 직접 영향을 미칠 수 있으므로, 채용은 특히 민감한 환경입니다. 기업이 채용 에이전트에 더 큰 자율성을 부여하기 전에 반드시 갖춰야 한다고 보시는 기술적 안전장치, 감사 가능성 및 투명성은 무엇인가요?

거버넌스가 무엇보다 먼저 마련되어야 하며, 처음부터 제품에 내재되어야 합니다. ICIMS의 책임 있는 AI 프로그램은 플랫폼 전반에서 AI를 설계하고 구축하며 배포하는 방식을 관리합니다. 이 프로그램은 AI가 사람의 주도 아래 투명하고, 개인정보와 보안을 보호하며, 포용적이고 공정하고, 기술적으로 견고하고 안전하며, 책임성을 갖추도록 하는 윤리 강령에서 출발합니다. 여러 부서가 참여하는 위원회가 개발하는 모든 AI 기능을 검토하고, 연례 편향성 감사와 AI 위험 평가를 감독합니다. 이 프로그램은 독립적인 검증도 받았습니다. ICIMS는 TrustArc의 TRUSTe Responsible AI Certification을 획득한 최초의 기업용 채용 소프트웨어 제공업체이며, 저희의 실무는 NIST AI Risk Management Framework, OECD AI Principles 및 ISO 42001에 부합합니다.

에이전트의 도입으로 위험 부담이 커졌기 때문에 세 가지 요건을 추가했습니다. 자율성은 설정할 수 있어야 합니다. 고객이 에이전트의 권한 범위를 결정하고 시간이 지나면서 이를 조정할 수 있어야 합니다. 에이전트는 기준 시스템의 권한을 상속해야 하며, 자신이 대신하는 사람이 볼 수 있고 수행할 수 있는 것만 보고 수행해야 합니다. 또한 모든 조치는 후보자, 규제 기관 또는 이사회에 설명할 수 있어야 합니다.

많은 인재 확보 팀이 AI를 관리하는 것보다 더 빠르게 AI를 도입하고 있습니다. 저희 연구에 따르면 기업의 82%는 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성이 중요하다고 답했지만, 45%는 공식적인 AI 거버넌스 프레임워크를 마련하지 않았습니다. 이 격차를 해소하지 않으면 다음 단계로 넘어갈 사람을 결정하는 과정이 누구도 충분히 설명할 수 없는 방식으로 이뤄집니다. 이는 법적 위험을 초래합니다. 기존 차별 금지법은 이미 AI를 활용한 채용 결정에 적용되며, NYC Local Law 144, Colorado AI Act, EU AI Act 등의 규정은 새로운 요건을 추가하기 때문입니다. 또한 후보자의 신뢰를 떨어뜨리고, 우수한 후보자가 아무도 알아채지 못한 채 지원을 포기하거나 전형에서 탈락하면 채용의 질도 낮아집니다.

거버넌스가 마련되면 채용 담당자는 AI 추천을 신뢰하고 이를 실행에 옮길 수 있습니다. 채용 관리자는 타당한 기준에 따라 작성됐다고 확신할 수 있는 후보자 명단을 바탕으로 더 빠르게 결정하며, 후보자는 더 공정하고 일관된 절차를 거치게 됩니다. 이러한 기반이 있어야 시간이 흐르면서 에이전트에 더 큰 자율성을 부여할 수 있습니다.

ICIMS는 AI 분야에서 자사가 우위를 점하는 요인 중 하나가 25년이 넘는 채용 관련 맥락 데이터와 수십억 건의 채용 상호작용이라고 말합니다. 기반 모델이 점점 범용화되는 가운데, 독점적인 도메인 데이터와 워크플로 지식, 조직 맥락이 기업용 AI 에이전트의 진정한 경쟁 우위가 될 것으로 보시나요?

그렇습니다. 모든 기업이 대체로 비슷한 모델을 이용할 수 있게 되면, 모델 자체는 기본 요건이 됩니다. 기업을 차별화하는 것은 맥락입니다. 여기에는 채용 관리자의 선호 사항, 면접 결과, 우수 인재 채용을 실제로 예측한 요소, 특정 팀의 업무 방식, 후보자가 긍정적으로 반응한 내용 등 수년간 축적된 정보가 포함됩니다. 인텔리전스는 이러한 데이터를 신뢰할 수 있는 의사결정으로 바꿔 줍니다. 기업이 에이전트에 행동을 맡기는 것은 바로 이 신뢰가 있기 때문입니다.

그래서 저희는 25년이 넘는 채용 데이터와 워크플로를 바탕으로 Intelligent Hiring Platform을 구축했습니다. ICIMS는 전 세계 수천 개 조직의 채용 활동을 지원하며, 후보자 프로필을 6억 9,100만 개 이상 보유하고 있습니다. 2025년 한 해에만 약 2억 4,300만 건의 지원서를 처리하고, 플랫폼을 통해 고객사가 510만 건이 넘는 채용을 성사하도록 지원했습니다. 모든 상호작용은 신호를 만들어 내고, 이러한 신호가 더 나은 의사결정을 뒷받침하는 맥락을 축적합니다. 이 맥락은 성과로 이어집니다. 연구에 따르면 ICIMS 고객은 HCM 제품군이나 단일 기능 솔루션을 사용하는 조직보다 더 적합한 지원자를 확보하고, 채용 담당자의 효율성을 높이며, 더 많은 비즈니스 개선 목표를 달성합니다. 얕은 데이터 집합에 AI를 덧붙이는 기업은 추측을 자동화해 잘못된 답에 더 빨리 도달할 위험이 있으며, 이 격차는 해마다 커집니다.

AI 에이전트는 채용 담당자의 행정 업무를 줄일 수 있지만, 채용이라는 직업의 모습을 근본적으로 바꿀 수도 있습니다. AI가 채용 담당자의 어떤 업무를 맡게 될 것으로 보시나요? 에이전트가 운영 업무를 더 많이 맡게 되면 어떤 인간의 역량이 더욱 중요해질까요?

AI는 지원자 심사 관련 일정 조율, 면접 일정 예약, 진행 상황 확인, 채용 관리자에게 후속 연락하기, 반복적인 인재 발굴 업무 등 운영상의 부담을 맡게 될 것입니다. 이러한 업무는 채용 담당자의 한 주에서 큰 비중을 차지하지만 채용의 질을 높이는 데는 거의 도움이 되지 않습니다. ICIMS Sourcing Agent는 초기 사례 중 하나입니다. 이 에이전트는 기업 데이터베이스에 이미 등록된 차점 후보자, 과거 지원자, 비활성 프로필을 다시 찾아내 팀이 더 빠르게 공석을 채우고 외부 인재 발굴 비용을 줄이도록 돕습니다.

앞으로는 인간의 판단이 필요한 업무가 남습니다. 채용 담당자는 비즈니스 리더와 함께 인재 전략을 수립하고, 복잡한 협상을 처리하며, 후보자와 긴밀한 관계를 형성하고, 어떤 사람이 팀에 적합한지 채용 관리자에게 조언할 것입니다. 이런 의미에서 채용 담당자는 인재 자문가가 됩니다. 이러한 변화는 아직 초기 단계입니다. 저희 연구에 따르면 기업의 69%가 인재 확보에 AI를 활용하지만, 사용자를 대신해 행동할 수 있는 에이전트형 AI를 도입한 기업은 12%에 불과합니다. 이 격차가 줄어들면서 좋은 성과를 내는 채용 담당자는 에이전트를 인력 역량을 보강하는 수단으로 활용하고, 확보한 시간을 채용 성과를 좌우하는 업무에 투입할 것입니다.

에이전트형 시스템은 새로운 통합 과제도 제기합니다. 앞으로 한 조직 안에서 채용 에이전트, HR 에이전트, 생산성 에이전트, 범용 에이전트가 함께 작동할 수 있습니다. 에이전트와 플랫폼 간 상호운용성은 얼마나 중요해질까요? 이들 사이에 공유되는 권한과 맥락은 궁극적으로 누가 관리해야 할까요?

상호운용성은 필수적일 것입니다. 기업은 채용, HR, 생산성, 범용 도구 전반에서 여러 에이전트를 운영하게 되며, 채용은 이 모든 영역과 맞닿아 있습니다. Microsoft Teams에서 작동하는 ICIMS Hiring Agent는 생산성 환경에서 채용 에이전트가 작동하는 초기 사례이며, 이런 연결 방식은 보편화될 것입니다. 개방형 생태계는 이와 관련해 매우 중요합니다. 그래서 저희는 800곳이 넘는 마켓플레이스 파트너와 10,000건이 넘는 API 기반 통합을 통해 확장성을 강화해 왔습니다. 연결된 에이전트는 후보자와 채용 팀에도 더 원활한 경험을 제공합니다. 채용을 지연시키는 수동 인계 없이 시스템 간에 업무가 이어지기 때문입니다.

통제권은 기업이 가져야 하며, 기록 시스템이 기업의 규칙을 집행해야 합니다. 지원자 데이터는 개인정보이며 규제 대상인 경우가 많으므로, 에이전트에는 업무 수행에 필요한 맥락만 제공해야 합니다. 이때 해당 직무를 맡은 사람이 보유할 권한과 동일한 권한을 부여해야 합니다. 각 플랫폼은 명확하고 감사 가능한 고객 설정 규칙에 따라 자체 영역을 관리하고 맥락을 공유해야 합니다. 채용에서는 ATS가 이러한 거버넌스 역할을 맡습니다. 에이전트가 늘어날수록 플랫폼의 중요성이 커질 것이라고 제가 믿는 큰 이유도 여기에 있습니다.

오늘 ICIMS가 발표한 에이전트들을 넘어, 에이전트 기반 채용 AI 분야에서 다음으로 일어날 주요 혁신은 무엇이라고 생각하시나요? 오늘날에는 여전히 어려워 보이지만 기술이 발전하면서 채용 플랫폼이 구현할 수 있으리라 기대하는 기능은 무엇인가요?

다음 혁신은 채용 관계의 양쪽에서 에이전트가 활약하는 것이라고 생각합니다. 지원자는 검증된 역량과 경력, 시장 가치를 파악하고, 스스로는 찾지 못했을 수도 있는 기회를 지속적으로 탐색하는 AI 커리어 에이전트의 도움을 점점 더 많이 받게 될 것입니다. 채용 관리자는 비즈니스 요구를 역량 프로필로 전환하고, 이용 가능한 성과 데이터를 바탕으로 후보자의 순위를 매겨 제시하며, 평가 절차 자체를 체계화하는 에이전트와 함께 일하게 될 것입니다. 최종 결정은 여전히 관리자가 내리지만, 훨씬 더 확신을 갖고 추측에 의존하는 일은 크게 줄어들 것입니다.

또 다른 변화는 채용과 성과를 연결하는 것입니다. 대부분의 채용 시스템은 누군가가 입사 제안을 수락하면 더 이상 학습하지 않습니다. 플랫폼이 채용 결정과 실제 업무 성과 및 성장을 연결하면 채용의 질을 더 정확히 예측할 수 있게 되고, 채용과 직원 유지의 경계도 흐려지기 시작할 것입니다. 그 결과 채용 절차는 빨라지고 성과 예측은 정확해지며, 기업이 채용한 직원 중 더 많은 사람이 계속 근무하게 될 것입니다. 이를 실현하는 데 필요한 기술은 상당 부분 이미 존재합니다. 지금 AI 활용 역량과 거버넌스, 깊이 있는 맥락 정보를 구축하는 기업들이 이러한 전환 이후 탁월한 인재 확보가 어떤 모습일지 결정하게 될 것입니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 ICIMS를 방문해 보시기 바랍니다.