「評判が変わった採用市場、その中心から」、ユン・ギョンウクスペクター代表

採用はギャンブルだった。履歴書は包装され、面接は演技だった。企業は「よく話す人」に酷く、「仕事上手な人」を逃した。採用失敗費用は年間300兆ウォン。測定されず放置され、繰り返した。しかし今、企業は志願者の「長い歴史」を読む。データ駆動型AI採用ソリューション「TEO」は予測精度が93.7％に達する。採用が推測から検証に転換している。その中心にスペクターのユン・ギョンウク代表がある。

失敗が投げた質問

ユン・ギョンウク代表の初創業は失敗で終わった。個人破産まで経験した。しかし彼を振ったのは別のシーンだった。 300人余りの職員が会社を去る過程を見守らなければならなかった。

「面接と履歴書という「包装されたデータ」だけで人の本質を知ることができないことに気づきました。私をよく知っているのは結局一緒に働いた仲間だという確信、それがスペクターの始まりでした。」

高麗大学物理学科を卒業し、アクセンチュアでコンサルタントとして働いた。応援団活動もした。履歴はユニークだったが、方向は一貫した。

「物理学が複雑な現象の原理を探すように、HRで人の本質を探したかったのです。複雑な人間関係をデータに究明すること。それが私がすることだと思いました。」

スペクターは評判調査サービスで始まった。志願者が直接推薦した元・現職の仲間が評判を作成する。疑問が続いた。推薦された人が良い言葉だけしないかということ。

「データの力は「偏向」さえ「パターン」で読み取ることにあります。」

スペクターが保有する評判・面接データは120万件以上だ。匿名コミュニティのゴシップではなく、実名認証を経た記録だ。肯定的な言葉の中でも「受動的な態度」や「コラボレーションの難しさ」のようなニュアンスが現れる。テキスト裏面に隠された意図まで把握する「客観化フィルタ」を備えた。

「私たちが積み重ねたのは、密度の高い「人材検証データベース」です。離職周期によって自然に最新化され、産業別・職務別のばらつきは膨大なパラメータがたまって標準化されています。」

テオ、「長い歴史」を読むAI

彼が言う採用革新の核心は一つだ。 「短い演技」ではなく「長い歴史」を見るのだ。その答えで、スペクターはAI採用ソリューション「TEO（TEO）」を開発した。既存のAIインタビューソリューションは、表情、声のトーン、視線処理を分析します。訓練で演出可能な要素だ。採用ソリューション テオは違う。履歴書とポートフォリオの過去の成果、同僚が作成した評判データ、実際の面接記録を総合分析する。

「既存のAIが「うまくいく人」をろ過したら、テオは「仕事上手な人」を見つけます。 華やかな言葉の後ろに隠された実際の業務スタイルとコラボレーション能力を貫いてみましょう。」

93.7％の予測精度は、テオの予測結果と実際の高性能菓子データを照合して検証した数値だ。評判調査とAI採用は必然的にプライバシー論争を伴う。彼は原則を明確にする。

「同意のない照会は不可能です。これが私たちの鉄則です。」

スペクターのすべての評判照会は、申請者の事前の同意のもとに行われます。ブラックリストの共有ではなく、志願者が自分の評判を資産として活用するプラットフォームを志向する。

「監視ではなく「証明」のツールです。HR倫理の新しい基準を立てています。」

現在、スペクターの顧客会社は5,800社余りだ。サムスンと起亜、LGなど大企業も含まれている。顧客群をスタートアップから大企業に拡張する過程は容易ではなかった。彼は「スタートアップにはスピードを、大企業には安全を提供した」と話す。初期には早い採用が急なスタートアップを攻略した。その後、大企業が要求する厳しいセキュリティ基準と公平性プロセスを満たし、拡張した。 ISO認証など制度的要件を整えていった。スペクターは顧客に「採用失敗コストとリソース計算機」を提供する。単なるソフトウェア供給ではなく、コンサルティングを通じてコストリークポイントを見つける。

「採用失敗費用は漠然とした見積もりではありません。洗練された算式で検証された確定損失です。

採用を超えて、組織文化へ

ユン・ギョンウク代表は次の段階を明確に提示する。採用プラットフォームから組織文化管理プラットフォームへの進化だ。

「採用は終わりではなく始まりです。誰を選ぶかを超えて、「どのように一緒に働くか」を知らせることが次の目標です。」

テオは、新規入社者の傾向に合わせてリーダーがどのようにフィードバックを与えるべきか、チームとどのように融和できるかをオンボーディングガイドを提供する段階に進んでいる。

「リンクドインが「履歴書」なら、スペクターは「評判」です。グローバルHR恐竜たちはスペックを見せることに集中しますが、ソフトスキルと評判を定量化したデータはスペクターが唯一です。スペック検証を超えて「信頼検証」のグローバルスタンダードになることが目標です」

グローバル進出も打診中だ。ベトナムなど東南アジア市場が最初の目標だ。

最後の質問を投げた。物理学度がHRテクを導く方法は何か。

「物理学が世界の複雑さをシンプルな法則で説明するように、複雑な人間関係をデータで究明したかったです。技術で人を最も深く理解する企業、それが「スペクター」です。」

初創業失敗後300人の離職を見守った青年実業家は、企業数千カ所の採用システムを変える技術リーダーになった。しかし質問は変わらなかった。人の本質をどのように知るか。

詰められた履歴書を越えて、評判が話し始めた。そのデータの中心にした物理学図が立っている。