2026 카카오그룹 전 직군 신입 공개채용
2025년 9월, 카카오는 창사 이래 처음으로 6개 그룹사가 참여하는 그룹단위 전 직군 신입사원 공개 채용을 실시했습니다. 카카오가 밝힌 지난 채용의 목적은 AI 시대에 적합한 우수 인재, 이른바 ‘AI 네이티브’ 인재를 확보하는 것이었습니다.
AI가 신입의 자리를 위협한다는 이야기가 들려오는 시점에 오히려 대규모 신입공채라니. 언뜻 보면 다소 의외인 결정입니다.
2025년 카카오그룹은 창사 이래 최초로 6개 그룹사 전 직군 신입공채를 실시했습니다
이미지 출처: 카카오
생성형 AI는 자료 조사, 정보 정리, 문서 작성처럼 신입사원이 주로 담당하던 업무를 빠르게 대신하고 있습니다. 경력자 한 명이 AI로 더 많은 업무를 처리할 수 있게 되면서, 교육과 온보딩에 시간이 드는 신입보다 곧바로 실무에 투입 가능한 경력직이 더 효율적인 선택처럼 느껴지는 것도 사실입니다.
하지만 생성형 AI가 바꾸고 있는 것은 신입의 필요성만이 아닙니다. 신입이 첫 성과를 내기까지 걸리는 시간과 비용, 그리고 조직이 사람을 성장시키는 방식 자체가 함께 달라지고 있습니다.
어쩌면 생성형 AI는 신입의 자리를 없애는 기술이 아니라, 신입을 더 빠르게 전력화하는 기술일 수 있습니다. 이번 아티클에서는 신입 채용과 경력 채용의 역사적 흐름, 생성형 AI가 만들어낸 판도 변화, 그리고 AI 시대의 신입 채용 기준에 대해 함께 알아보겠습니다.
📑 목차 (소제목을 클릭하면 해당 내용으로 이동합니다)
1️⃣ 신입 채용을 꺼리는 이유는 분명하다
2️⃣ AI 시대, 다시 신입 채용에 주목해야 하는 3가지 이유
3️⃣ AI 시대의 채용 선발기준을 다시 세우다
1️⃣ 신입 채용을 꺼리는 이유는 분명하다
신입 채용보다 경력직 채용이 어느새 채용 시장의 대세가 되었습니다. 2019년, 현대차그룹이 대기업 중 처음으로 그룹 공채를 폐지했고, 2020년엔 LG그룹, 2022년엔 SK그룹이 차례로 정기 공채를 없애고 수시채용으로 전환했습니다. 오늘날 대규모 공채 체제를 유지하는 곳은 삼성그룹 정도를 제외하면 찾아보기 힘들어졌습니다.
"LG도 64년 만에 정기공채 폐지, 연중 상시 채용한다"
이미지 출처: 조선일보(2020)
수치로도 뚜렷합니다. 한국경영자총협회(경총)와 한국고용정보원 조사에 따르면, 신입직 채용 비중은 2009년 82.7%에서 2021년 62.4%로 줄고, 경력직 채용 비중은 같은 기간 17.3%에서 37.6%로 늘었습니다. 채용 방식도 함께 바뀌어, 대기업의 정기 공채 비중은 2019년 39.9%에서 2023년 35.8%로 줄어든 반면, 수시채용은 45.6%에서 48.3%로 늘었습니다.
최근의 변화는 더 가파릅니다. '채용 시 최우선 평가 요소가 무엇인가?'라는 질문에 직무 관련 업무경험을 꼽은 기업의 비중은 2023년 58.4%에서 2024년 74.6%로 급격히 뛰었고, 채용시장 트렌드를 묻는 문항에선 2년 연속으로 경력직 선호도 강화가 1위에 꼽혔습니다.
기업 3곳 중 2곳 '올해 신규채용'···경력직·수시 채용 선호 강화
이미지 출처: 뉴스원
기업들이 이렇게 경력직 채용으로 돌아선 데는 명확한 이유가 있습니다. 사람인 조사 결과, 경력직을 우선 채용하는 이유 1위는 '바로 업무에 투입할 인력이 필요해서'(73.9%)였습니다. 경력직은 유사 직무 경험이 있고, 최근의 성과도 확인할 수 있어 새로운 환경에서도 비교적 짧은 시간 안에 비슷한 정도의 성과를 낼 것을 예측할 수 있기 때문입니다.
반면, 신입은 직무 경험과 입증할 수 있는 성과자료가 부족합니다. 학력과 전공, 자격증 등의 제한된 정보와, 자기소개서와 면접 답변처럼 포장된 정보를 통해 입사 후의 성과를 예측해야 하고, 채용 이후에도 업무를 가르치고 피드백을 제공하며 조직에 적응할 시간을 투자해야 하기 때문에 채용 실패에 대한 리스크가 큰 것처럼 받아들여집니다.
경총 조사에 따르면 대졸 신입사원이 실무에 투입되어 활약하기까지, 즉 전력화되기까지는 평균 18.3개월가량 소요되고, 이 기간 동안 들어가는 비용은 임금과 간접 비용을 합쳐 1인당 약 5,960만 원에 달한다고 합니다.
또한, 생성형 AI의 등장은 경력직 선호 현상을 더욱 강화하는 것처럼 보였습니다. 자료를 찾고 정리하고, 문서 초안을 작성하고, 정해진 기준에 따라 결과물을 만드는 업무는 AI가 사람보다 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 과거에는 신입사원이 담당하던 업무를 AI가 대신할 수 있다면, 굳이 신입사원을 더 채용할 이유가 없다는 판단으로 이어질 수 있었던 것입니다.
그러나 이 판단에는 짚지 않은 지점이 하나 있었습니다. AI가 신입사원의 업무를 대체함과 동시에, 신입의 성장을 촉진함으로써 신입사원의 전력화를 가속화하고 있을 가능성입니다.
생성형 AI는 신입사원을 대체하는 것이 아니라, 전력화를 가속화하는 방향으로 활용될 수 있습니다.
[AI 생성 이미지]
2️⃣ AI 시대, 신입 채용에 주목해야 하는 3가지 이유
첫째, AI가 신입사원의 전력화를 가속화하고 있다
기업이 비싼 몸값을 치르며 경력직을 찾았던 가장 큰 이유는 '1인분을 해내는 데 걸리는 시간을 돈으로 사는 것'이었습니다. 즉, 빠른 전력화가 경력직 선호 현상의 절대적 전제였습니다. 하지만 생성형 AI가 신입사원의 업무 적응 기간을 획기적으로 단축하면서 이 전제가 무너지고 있습니다.
데이터가 이를 증명합니다. 스탠퍼드대 연구팀(NBER, 2023)에 따르면, AI를 도입한 고객 상담 신입 직원이 6개월 차 경력자의 숙련도에 도달하는 데 단 2개월밖에 걸리지 않았습니다. 이러한 전력화 시간의 단축은 마케팅, 데이터 분석, 소프트웨어 개발 등 고도의 지식 노동에서도 동일하게 나타났습니다.
대졸 전문직 453명을 분석한 MIT 연구(2023)에 따르면, AI를 활용했을 때 하위 숙련자 그룹의 성과가 급격히 상승하며 상위 50% 고 숙련자 그룹과의 성과 격차를 단숨에 좁혔습니다. 마이크로소프트와 깃허브의 코딩 AI 연구에서도 흥미로운 결과가 나왔습니다. AI 도입 후 개발자들의 전체 작업 속도가 55%나 빨라졌는데, 특히 연차가 낮고 경험이 부족한 주니어 개발자일수록 시니어 개발자보다 작업 단축 폭이 훨씬 가파르게 나타나며 경험의 격차를 빠르게 메우는 것으로 확인되었습니다.
과거 신입사원이 기나긴 시행착오를 겪으며 배워야 했던 자료 수집, 사내 선례 파악, 문서 및 코드 초안 작성 등 '실무의 뼈대 세우기'를 이제 AI가 즉각적으로 해결해 주고 있는 것입니다. 결과적으로 AI는 신입사원의 러닝 커브를 그 어느 때보다 가파르게 끌어올리고 있습니다. 1인분을 해내기까지의 절대적인 시간을 이토록 획기적으로 줄여준다면, 기업이 막대한 출혈 경쟁을 감수하며 몸값이 높은 경력직만을 고집할 이유가 없을 것입니다.
AI는 신입사원의 학습 곡선을 훨씬 가파르게 만들고 있습니다
이미지 출처: Tom bedor
둘째, 신입채용은 언러닝 부담이 적다
AI 시대에는 새로운 것을 배우는 것만큼이나, 더 이상 통하지 않는 과거의 방식을 빨리 버리는 능력이 중요합니다. 과거의 익숙한 지식과 습관을 의도적으로 지워내는 과정을 언러닝(Unlearning)이라 합니다. 세계경제포럼(다보스포럼)이 2030년까지 핵심 업무 역량의 39%가 새롭게 바뀔 것이라고 전망했듯이, 과거의 성공 방식을 그대로 반복하는 것만으로는 AI 시대에선 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵습니다.
이 지점에서 경력직이 가진 풍부한 경험은 오히려 버려야 할 관성이 되기도 합니다. 일하는 방식이 확고하게 자리 잡힌 경력자일수록, 기존의 익숙한 업무 습관을 버리고 AI 중심의 새로운 방식을 받아들이는 데 거부감을 느끼기 쉽습니다. 한 번 굳어진 관행을 지우고 다시 배우는 것은, 아예 처음부터 새로 배우는 것보다 훨씬 고통스럽고 더딘 과정이기 때문입니다.
반면 신입사원은 버릴 관성 자체가 없는 백지상태에서 시작할 수 있습니다. 이들은 고통스러운 언러닝 과정 없이, 입사 초기부터 자연스럽게 AI를 곁에 두고 일하는 방식을 스펀지처럼 흡수합니다.
이와 같은 맥락에서, 카카오는 AI 시대 신입사원에게 필요한 태도로 언러닝을 강조했습니다. 2026년 신입 공채 입사자들과 만난 정신아 의장은 과거의 정답에 대한 확신을 내려놓고, 새롭게 질문하고 판단하며 성장해야 한다고 힘주어 말했습니다. AI 도구의 숙련도보다, 변화한 환경에 맞춰 기존의 답을 지우고 다시 배우는 능력이 중요하다는 의미였습니다.
"정선아 의장, 카카오그룹 신입 공채 크루들과 첫 만남···AI시대 성장 로드맵 제시"
이미지 출처: 카카오
셋째, 모두가 경력직만 찾을 때, 신입 채용은 블루오션이 된다
이미 검증된 인재를 뽑는 경력직 채용 시장은 경쟁이 치열하고 몸값도 높은 레드오션에 가깝습니다. 반면, 반면 아직 증명할 기회를 얻지 못한 신입에게서 미래 가치를 먼저 발견하고 키워내는 것은 모든 회사가 검증된 인재만 찾을 때 오히려 좋은 채용 전략이 될 수 있습니다.
실제로 IBM은 2026년 신입 채용을 3배 확대하며 비싼 경력직을 데려오는 대신 신입을 육성하는 길을 택했습니다. 생성형 AI를 적극 활용해 신입사원의 초기 생산성과 적응 속도를 단기간에 끌어올리고, 이들을 AI 시대에 필요한 문제 해결형 인재로 직접 키워내겠다는 전략입니다.
결국 신입 채용 시장은 미래 가치를 발견하는 블루오션이 될 수 있으며, 잠재력 있는 신입을 선발해 빠르게 성장시키는 기업에게는 더 큰 기회가 열립니다. 단, 이 전략이 성공하려면 수많은 지원자 속에서 실제로 괄목할 만한 성과를 낼 '옥석'을 가려내는 타율 높은 선발도구가 반드시 뒷받침되어야 합니다.
"IBM Plans to Triple Entry-Level Hiring in the US in 2026"
이미지 출처: 블룸버그
3️⃣ AI 시대의 채용 선발기준을 다시 세우다
AI 시대의 채용 기준은 '경험이 많은 지원자'를 찾는 데 있지 않습니다. 아직 충분한 경험이 없어도 새로운 환경에서 빠르게 배우고, 문제를 해결하며, 묵묵히 성과를 만들어갈 사람을 찾아내는 데 있습니다. 이를 위해서는 지원자가 가진 경험의 양과 스펙보다, 그 속에 녹아있는 사고방식과 행동 특성을 면밀히 파악할 수 있도록 채용 선발기준을 근본적으로 재편해야 합니다.
1. 경험의 유무가 아니라, 그 속의 '사고와 행동'을 봐야 한다
신입에게 경력자 수준의 경험을 요구하는 것은 그 자체로 모순입니다. 경험의 개수가 입사 후의 성장 가능성을 그대로 증명하지는 않기 때문입니다. 똑같은 일을 했더라도 누군가는 주어진 몫을 수행하는 데 그치지만, 누군가는 문제의 원인을 깊이 파악하고 새로운 방법을 시도합니다.
따라서 낯선 문제를 어떤 방식으로 이해했는지, 실패 이후 무엇을 수정했는지, 피드백을 다음 행동에 어떻게 반영했는지를 확인하는 것이 더 중요합니다. '지금 당장 일머리가 있는 사람'보다 '새로운 환경에서 빠르게 배우고 더 잘하게 될 사람'을 찾는 것이 AI 시대에 더 적합한 채용 선발기준입니다.
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이미지 출처: 구글 코리아 유튜브 채널
2. 완벽한 결과물 자체보다 결과에 도달한 과정을 확인해야 한다
생성형 AI를 활용하면 자기소개서, 포트폴리오, 그리고 면접 답변까지 이전보다 훨씬 빠르고 매력적인 형태로 만들어낼 수 있습니다. AI 시대에, 완성된 결과물만으로 지원자의 진짜 역량을 판단하기 어려워진 이유입니다.
이제는 지원자가 문제를 어떤 기준으로 정의했고, 여러 대안 중 무엇을 선택했으며, 그 과정에서 어떤 정보를 중요하게 다루었는지를 물어야 합니다. AI를 활용했다면 도출된 결과에서 어떤 오류와 한계를 발견했고, 자신의 판단을 더해 어떻게 수정했는지 살펴봐야 합니다. 완성된 답변보다 그 답변에 도달한 사고의 과정을 보고, 'AI를 사용했는가'보다 'AI를 사용하면서도 본인만의 주관을 유지할 수 있는가'를 확인하는 것이 더 중요합니다.
3. 잘 다듬어진 모습 너머의 진짜 역량을 객관적으로 검증해야 한다
지원자의 사고 과정과 행동을 확인하려 해도, 면접관마다 질문과 판단 기준이 다르면 평가 결과는 흔들립니다. 짧은 면접 몇 번과 면접관의 주관적인 인상만으로 지원자의 역량을 일관되게 판단하기는 무척 어렵습니다
따라서 우리 조직과 직무에 필요한 역량을 먼저 명확히 정의하고, 모든 지원자를 동일한 조건과 기준으로 비교할 수 있어야 합니다. 이때, 에이치닷 역량검사 같은 선발도구는 스펙이나 포장된 답변만으로는 확인하기 어려운 지원자의 판단 방식과 행동 특성을 공통된 기준으로 보여줍니다. 지원자가 실제 과제를 마주했을 때 정보를 어떻게 인식하고 문제를 해결하는지 확인함으로써 주관적인 평가 편향을 보완할 수 있습니다.
에이치닷 역량검사를 통해 확인하는 것은 결국 지원자의 지난 경험이 아니라 앞으로의 사고방식입니다. 신입 지원자는 과거의 굵직한 성과로 자신을 충분히 증명하기 어렵습니다. 따라서 더 화려한 경험을 요구하기보다, 경험 뒤에 가려진 잠재력(문제 해결력, 학습 능력, 실행력)을 더 면밀히 평가해야 합니다.
AI 시대 신입 채용의 불확실성을 줄이는 해답은 '경력직 같은 중고 신입'을 찾는 데 있지 않습니다. 당장의 화려한 경력이 없어도, 우리 조직에서 유연하게 사고하고 빠르게 성장해 결국 큰 성과를 만들어낼 진짜 인재를 알아보는 안목에 있습니다.
에이치닷 역량검사는 서류·면접으로는 볼 수 없는 지원자의 포장된 모습 너머의
진짜 역량을 객관적으로 검증하는 인재 선발도구입니다.
AI 시대의 신입 채용, 경험보다 역량을 보는 방식으로 바뀌어야 합니다
생성형 AI로 자기소개서와 면접 답변까지 정교하게 준비할 수 있는 오늘날, 잘 다듬어진 모습만으로 지원자의 가능성을 판단해서는 안 됩니다. 지원서에 적힌 경험이 아니라, 지원자가 실제로 어떻게 사고하고 문제를 해결하는지를 객관적인 기준으로 확인해야 합니다.
스펙과 매끄러운 답변이 지원자의 역량을 말해주지 않는 시대입니다. AI 시대의 채용 경쟁력은 '누가 더 화려한 스펙의 지원자를 뽑는가'가 아니라, '누가 더 정확하게 진짜 역량을 알아보는가'에서 갈릴 것입니다. 지금 당장 화려해 보이지 않는 지원자라도, 그 안에 숨은 가능성을 놓치지 않는 조직이 결국 AI 시대의 인재 전쟁에서 앞서 나갈 것입니다.
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