주방에서 프롬프트로 – 채용 시스템이 AI 인재를 발견하지 못하는 이유
한 채용 담당자가 내게 이런 말을 한 적이 있다. 오래도록 머릿속에 남은 말이었다. 이력서와 면접만으로는 어떤 사람이 특정 직무에 잘 맞을지 진정으로 알 수 없다는 것. 직관이 중요한 역할을 한다고 — 그것을 뭐라 부르든 간에. 그녀가 말하던 건 일반적이고 명확하게 정의된 직무였다. 수년간 존재해온 책임 목록이 있는 전통적인 포지션들 말이다.
이제 그 채용 담당자가 식당에서 주방 교대 근무를 하는 사람의 지원서를 받는 상황을 상상해보라. 이 사람은 여가 시간에 자연어 처리 시스템을 구축하고, 인간-AI 협업에 관한 블로그를 운영하며, 언어 모델과의 단 한 번의 세션만으로 날것의 아이디어를 작동하는 애플리케이션 프로토타입으로 만들어낼 수 있다. 컴퓨터공학 학위는 없다. IT 대기업 경력도 없다. 이력서에는 이렇게 적혀 있다: “식음료 서비스 종사자.”
질문은 이것이다: 그 채용 담당자가 이 이력서를 열어보기라도 할까? 그리고 두 번째 질문, 어쩌면 더 중요한 질문: 이 사람 자신은 그 이력서를 보내야 한다는 것을 알고 있기는 할까?
채용은 눈이 멀어 있다 — 그리고 그건 비유가 아니다
AI 이야기로 넘어가기 전에, 채용 자체의 문제가 얼마나 심각한지 이해할 필요가 있다. 2025년 TestGorilla가 미국의 HR 및 채용 리더 1,000명을 대상으로 실시한 연구는 낙관적이라고 부르기 어려운 그림을 드러냈다.
응답자의 58%는 지원자가 이력서에 기재한 기술을 검증하는 데 어려움을 겪는다고 인정했다. 47%는 지원자의 문화적 적합성을 효과적으로 평가하지 못한다고 했다. 그리고 46%는 현재 사용하는 인재 소싱 도구들이 단순히 비효과적이라고 여겼다.
하지만 이건 시작에 불과하다. 2025년 SHRM 보고서는 채용 비용과 포지션 충원에 걸리는 시간 모두 지난 3년간 증가했다고 보여준다 — 정확히 기업들이 HR 프로세스에 AI 도구를 대규모로 도입하던 시기다. SHRM의 니콜 브래드퍼드는 직설적으로 말했다: “AI 군비 경쟁은 어느 쪽에도 이득이 되지 않고 있습니다.”
지원자들은 AI를 이용해 완벽한 이력서와 자기소개서를 생성한다. 기업들은 AI를 이용해 그 이력서들을 필터링한다. 결과는? 양측 모두 진짜 역량이 그 중간 어딘가에서 사라지는 게임을 하고 있는 것이다.
2025년 3월 Gartner 연구는 또 다른 차원을 더한다. 지원자의 26%만이 (1Q25 연구, 응답자 2,918명) 인공지능이 채용 과정에서 자신을 공정하게 평가할 것이라고 신뢰한다. 동시에 39% 이상이 (별도의 4Q24 연구, 응답자 3,290명) 지원 과정에서 스스로 AI를 사용한다고 인정한다 — 이력서 재작성, 채용 질문에 대한 답변 생성, 포트폴리오 제작에.
아무도 서로를 신뢰하지 않고, 모두가 동일한 도구를 사용해 서로를 “게임”하려는 상황이 되었다. 바로 이런 맥락에서 AI 역량의 문제가 떠오른다 — 진짜이고, 깊으며, 측정하기 어려운 종류의 역량.
프롬프트 엔지니어링의 세 번의 생애
지금 우리가 어디에 있는지 이해하려면 2023년으로 돌아가야 한다. ChatGPT가 막 세상에 폭발적으로 등장했던 시기다. 기술 미디어들은 새로운 직업의 탄생을 선언했다: 프롬프트 엔지니어 — “AI 속삭이는 자.” Anthropic은 연봉 37만 5천 달러에 달하는 채용 공고를 올리고 있었다. 컴퓨터공학 학위는 필요 없었다(기본적인 프로그래밍 스킬은 있어야 했지만). 간단히 말해, 언어 모델과 대화하는 법만 알면 됐다.
꿈같은 이야기처럼 들렸다.
Indeed에서 “prompt engineering jobs” 검색량은 2023년 4월에 정점을 찍었다. 그리고 하락하기 시작했다. 꾸준하게.
2025년 Microsoft가 31개국 31,000명의 직원을 대상으로 실시한 조사에서, 프롬프트 엔지니어 직무는 향후 12~18개월 내 기업들이 신설할 계획인 직무 중 뒤에서 두 번째를 기록했다. Microsoft의 AI at Work 최고마케팅책임자 재러드 스패타로는 명확하게 말했다: “2년 전, 모두가 프롬프트 엔지니어가 핫한 직업이 될 거라고 했죠. 하지만 이제는 완벽한 프롬프트가 필요하지 않습니다.”
OpenAI CEO 샘 알트먼은 이를 더 일찍 — 2022년에 이미 — 예측했다. 5년 안에 아무도 프롬프트 엔지니어링을 하지 않게 될 것이라고. 모델들이 충분히 좋아져서 그냥 원하는 것을 말하기만 하면 된다고.
그리고 어떤 의미에서 그는 옳았다. 하지만 어떤 의미에서만.
왜냐하면 실제로 일어난 일은 이렇기 때문이다: 프롬프트 엔지니어라는 직함은 사실상 증발했다. 하지만 언어 모델과 효과적으로 협업하는 능력은 단순히 살아남은 것이 아니라 — 시장에서 가장 수요가 높은 역량 중 하나가 되었다. 다만 아무도 그것을 측정하는 방법도, 어디서 찾아야 하는지도, 얼마를 지불해야 하는지도 모를 뿐이다.
Indeed의 경제학자 앨리슨 슈리바스타바는 이를 잘 표현했다: “스킬로서의 프롬프트 엔지니어링은 여전히 분명히 가치 있습니다. 하지만 풀타임 직업은 아니에요.”
그리고 Fast Company의 한 논평가는 프롬프트 엔지니어링을 “Excel 전문가”나 “PowerPoint 달인”에 비유했다 — 가치 있는 역량이지만, 기업들이 전용 직무를 만드는 역량은 아니라는 것이다. 그것은 다른 직무들 속으로 흡수된다.
문제는 역량이 “흡수”될 때 — 보이지 않게 된다는 것이다. 직함에 나타나지 않는다. ATS 시스템 필터에도 걸리지 않는다. 요건 목록에도 올라오지 않는다. 아무도 그것을 어떻게 기술해야 하는지 모르기 때문에. 그리고 갑자기 우리는 이런 상황을 맞이한다: 한 기업이 AI와 효과적으로 협업할 수 있는 사람을 절실히 필요로 하지만, 채용 공고에는 “AI 도구 친숙함 우대”라고 적혀 있다 — 이는 사실상 아무 의미도 없는 말이다.
종이 천장 — 종이로 만든 유리 천장
채용의 세계에는 이 문제를 완벽하게 설명하는 용어가 있다: “종이 천장(paper ceiling).” 유리도 아니고, 콘크리트도 아닌 — 종이. 누가 주목받을 수 있는지를 결정하는 것이 바로 학위, 자격증, 이력서의 한 줄이기 때문이다.
데이터는 가혹하다. 기술 분야 고용주의 87%가 기술 격차로 인해 채용에 어려움을 겪는다고 보고한다. 동시에, 공식적인 교육 요건은 계속해서 인재 풀을 좁히고 있다 — 독립적으로 또는 비공식적인 학습 경로를 통해 기술을 습득한 사람들의 접근을 막으면서. LinkedIn은 2019년에서 2022년 사이 학위 요건을 삭제한 채용 공고가 36% 증가했다고 밝히지만 — 이는 여전히 소수에 불과하다.
2025년 기사 “CV를 넘어서(Beyond the CV)”에서 분석가들이 썼듯이: 인도 출신의 독학 프로그래머나 나이지리아 출신의 마케터는 단순히 이력서에 위신이 없다는 이유로 — 유명한 대학도, 인지도 있는 기업도, 익숙한 커리어 경로도 없다는 이유로 — 탈락할 수 있다.
하지만 특히 흥미로운 사례가 하나 있다: 뉴욕에 본부를 둔 비영리단체 Pursuit다. Pursuit는 저소득 노동자들을 — 대학 학위가 없고, 종종 IT 경험이 전무한 사람들을 — IT 분야 커리어를 위해 준비시킨다. 역사적으로 그들의 졸업생들은 평균 400%의 연봉 상승을 달성한다 — 연 약 18,000달러에서 90,000달러로. 2025년, Pursuit는 동일한 참가자 프로필을 대상으로 하는 AI 중심의 새로운 훈련 프로그램을 시작했다.
400%의 상승. 육체노동에서 기술직으로. MIT 학위도, Google 인턴십도 없이.
하지만 Pursuit는 예외다 — 두 세계 사이에 다리를 능동적으로 건설하는 조직. 동일한 여정을 걸을 수 있는 대부분의 사람들은 그 다리가 존재한다는 것조차 모른다. 어떻게 알겠는가?
평생 육체노동을 찾아다니며, 발전이란 교대 근무에서 힘든 시간을 버티는 것임을 알고, IT 세계와는 한 번도 접점이 없었던 사람 — 그 사람이 어떻게 버거를 뒤집는 것에서 프롬프트로 시스템을 구축하는 것으로 도약할 수 있다는 것을 알게 되겠는가?
이것은 재능이 부족한 문제가 아니다. 이 경로가 존재하고 접근 가능하다는 정보가 부족한 문제다.
AI 세계에 진입하는 장벽은 기술적인 것이 아니다 — 정보적이고 사회적인 것이다.
식품 서비스, 물류, 제조업에서 일하는 사람들에게 아무도 말해주지 않는다: “이봐요, 당신이 퇴근 후 ChatGPT로 하는 것 — 그게 실제로, 시장에서 가치 있는 역량이에요.”
그래서 이 사람들은 지원하지 않는다. 그리고 채용 담당자들은 그들을 찾아야 한다는 것을 모른다.
Vibe Coding — Nowy Equalizer czy Nowa Iluzja?
(kontynuacja tłumaczenia)
바이브 코딩 — 새로운 평등화 도구인가, 새로운 환상인가?
2025년 2월, OpenAI 창립 멤버이자 Tesla의 전 AI 책임자인 안드레이 카르파티는 프로그래밍에 대한 사람들의 사고방식을 바꾼 게시물을 발표했다. 그는 그것을 “바이브 코딩(vibe coding)”이라고 불렀다: 개발자가 자연어로 프로젝트를 설명하면 언어 모델이 코드를 생성하는 접근 방식. 모든 줄을 수동으로 작성하지 않아도 된다. 문법과 씨름하지 않아도 된다. 대신 — 대화, 반복, AI와의 “바이빙(vibing).”
이 용어는 Merriam-Webster의 트렌드 목록에 올랐다. Collins Dictionary는 이를 2025년 올해의 단어로 선정했다. “vibe coding” 검색량은 2025년 봄에 6,700% 급등했다. Y Combinator는 2025년 겨울 기수 스타트업의 25%가 코드베이스의 95% 이상을 AI가 생성했다고 밝혔다.
하지만 바이브 코딩에서 진정으로 혁명적인 것은 개발자들과는 무관하다. 그것은 개발자가 아닌 사람들에 관한 것이다.
LIT.AI 웹사이트는 경험 많은 HR 채용 담당자가 바이브 코딩을 사용해 취업 면접을 위한 전문적인 지원자 평가 애플리케이션을 — 몇 시간 만에 — 구축한 사례를 소개했다. 이 사람은 도메인 지식을 가져왔다: 어떤 질문이 지원자의 역량을 드러내는지, 평가를 어떻게 구조화해야 하는지, 어떤 뉘앙스가 중요한지를 이해하고 있었다. AI는 코드, 인터페이스, 데이터 구성을 담당했다. 결과: 전통적으로 개발자 팀이 몇 달을 작업해야 했을 프로덕션급 도구.
이것이 바로 경로들이 교차하는 순간이다.
퇴근 후 NLP 도구를 구축하는 요리사. 지원자 평가 애플리케이션을 만드는 HR 채용 담당자. Claude와의 대화를 통해 회사의 보고를 자동화하는 물류 노동자.
이 사람들은 어떤 채용 템플릿에도 맞지 않는다 — 그 템플릿이 아직 존재하지 않기 때문에.
바이브 코딩은 소프트웨어 창작의 민주화를 약속한다. 하지만 솔직하게 논의할 가치가 있는 어두운 면도 있다.
2025년 7월 METR의 연구 — 무작위 대조 시험 — 는 경험 많은 오픈소스 개발자들이 자신들이 24% 더 빠르다고 추정했음에도 불구하고, AI 코딩 도구를 사용할 때 실제로는 19% 더 느렸다는 것을 발견했다. 2025년 12월 GitHub의 470개 풀 리퀘스트를 다룬 CodeRabbit 분석은 AI가 공동 작성한 코드에 수동으로 작성한 코드보다 1.7배 더 많은 심각한 버그가 포함되어 있음을 발견했다 — 보안 취약점은 2.74배 더 많았다.
2025년 9월 Fast Company는 “바이브 코딩 숙취(vibe coding hangover)”를 묘사하며, AI가 생성한 코드로 작업할 때 “개발 지옥”을 경험했다고 표현한 시니어 엔지니어들을 인용했다.
따라서 바이브 코딩은 마법의 관문이 아니다. 하지만 그것은 다른 관문이다 — 역사상 처음으로 공식적인 컴퓨터공학 교육 없이도 사람들이 실제 도구를 구축할 수 있게 해주는. 그리고 여기서 근본적인 질문이 생겨난다: 그 관문을 통과한 사람들을 위해 취업 시장은 준비되어 있는가?
변화를 위한 공간은 어디에 있는가?
스탠퍼드 연구자들이 서던캘리포니아 대학교와 협력하여 진행한 실험은 채용이 발전할 수 있는 방향에 빛을 비춘다. 이 실험은 두 가지 방법을 비교했다: 전통적인 이력서 스크리닝 대 AI가 진행하는 면접. AI 면접을 거친 지원자들은 이후 인간 면접에서 53.12%의 성공률을 달성했다 — 전통적인 그룹의 28.57%와 비교했을 때. 이것은 작은 효과가 아니다. 효과가 거의 두 배다.
그리고 중요한 것은 이 방법이 왜 작동하는지 이해하는 것이다: 종이 위의 선언이 아닌 실제 역량을 평가하기 때문이다. 저자들이 언급했듯이, AI가 진행하는 면접은 “특정 배경을 선호할 위험을 최소화하고 비전통적인 지원자, 커리어 전환자, 소외된 그룹들을 위한 공평한 경쟁의 장을 만든다.”
SSIR(스탠퍼드 사회혁신 리뷰)은 더욱 급진적인 접근을 제안한다: 이력서의 “대리 지표”를 실제 업무 기반의 과제로 대체하는 것 — 샘플, 시뮬레이션, 표준화된 평가 기준을 갖춘 감독된 시범 프로젝트. “데이터 분석 직무 지원자는 지저분한 데이터를 정리하고, 기본 모델을 구축하고, 결과의 신뢰성을 검증하고, 비기술적인 사람에게 트레이드오프를 설명할 수 있음을 증명해야 한다.”
2025년 Google을 위한 Ipsos 연구는 채용 관리자의 49%가 공식적인 기술 평가를 사용하기 시작하고 있다고 보고한다 — 기술 테스트, 업무 시뮬레이션, 적합성 평가. 이미 거의 절반이다. 하지만 “사용하기 시작한다”는 것이 “효과적으로 사용한다”를 의미하지는 않는다. 의도와 실천 사이에는 간극이 있다. 그리고 그 간극 안에 기회들이 놓여 있다.
그 중 하나는 이력서의 대안으로서의 포트폴리오다. 전통적인 프로젝트 포트폴리오가 아닌 — 사고 과정의 포트폴리오. AI와의 협업을 기록하는 블로그. 최종 결과물만이 아닌 반복 과정, 디버깅, 모델과의 소통을 보여주는 GitHub 저장소. 누군가가 아이디어에서 작동하는 프로토타입까지 AI를 어떻게 이끄는지 볼 수 있는 바이브 코딩 세션의 기록.
두 번째는 새로운 형태의 취업 면접으로서의 “라이브 바이브 코딩 세션”이다. Netclues라는 회사는 이미 이것을 시행하고 있다: 지원자에게 해결할 문제가 주어지고, 선택한 AI 도구를 사용하며, 라이브로 문제를 해결하는 동안 채용 담당자는 결과만이 아니라 — 사고 과정, 프롬프트의 질, 디버깅 능력, AI 오류에 대한 반응을 평가한다.
세 번째 — 그리고 어쩌면 가장 중요한 것 — 는 AI와 함께 일할 수 있는 사람이 누구인지에 대한 서사의 전환이다. 지배적인 가정은 AI 역량이 프로그래머와 데이터 엔지니어의 영역에 속한다는 것이다. 하지만 연구는 다른 무언가를 시사한다: LLM과 가장 효과적으로 작업하는 사람들의 결정적인 특성은 문제 해결 능력, 적응성, 학습 의지 — 특정 기술적 스킬 세트가 아니다.
Universum의 “2025 인재 전망(2025 Talent Outlook)” 보고서는 이러한 “소프트” 역량이 AI 강화 환경에서 하드 기술 스킬만큼이나 중요하다고 강조한다.
SSIR의 분석가들이 “잠재적 전문성(latent expertise)”이라고 부르는 것도 있다. AI는 학생이 데이터를 분석하고, 소매 노동자가 코드 스니펫을 생성하고, 고등학교 졸업자가 전문가 수준의 마케팅 자료를 제작하는 것을 도울 수 있다. AI는 전통적인 채용 시스템이 볼 수 없는 역량을 드러낸다.
그렇다면 질문은 이러한 기회가 존재하는지 여부가 아니다. 질문은 누가 가장 먼저 그것을 잡을 것인가 — 기업인가, 지원자인가, 아니면 우리가 아직 알지 못하는 시장의 완전히 새로운 플레이어인가.
마치며
어딘가 한 식당 주방에서, 누군가가 막 교대 근무를 마치고, 앞치마를 벗고, 컴퓨터 앞에 앉아 언어 모델과 또 다른 세션을 시작하고 있다. 아무도 그에게 기대하지 않았던 도구를 만들고 있다. 어떤 채용 담당자도 채용 공고를 작성하지 않은 문제를 해결하고 있다. 어떤 ATS 시스템도 식별할 수 없는 무언가를 창조하고 있다.
이 사람은 기업들이 절실히 찾고 있는 역량을 갖고 있다. 하지만 그것을 자신이 갖고 있다는 것을 모른다 — 또는 누군가가 그것에 돈을 지불할 것이라는 것을 모른다. 그리고 기업들은 정확히 이런 종류의 사람들을 찾아야 한다는 것을 모른다.
이것이 바로 그 간극이다. 기술적인 것도, 교육적인 것도 아닌 — 정보적이고 상상력의 문제인 간극. 그리고 누군가가 그것을 메울 때까지, AI 인재들은 계속해서 그들이 온 세계와 그들을 가치 있게 여길 수 있는 세계 사이의 사각지대에서 사라져 갈 것이다.
출처
- TestGorilla, 2025 – 미국 HR 및 채용 리더 1,000명 대상 조사 (betanews.com)
- SHRM, 2025 – “채용은 망가졌다. 자동화와 알고리즘은 그것을 고칠 수 없다.” (shrm.org)
- Gartner, 2025년 3월 – AI 채용에 대한 지원자 신뢰도 (unleash.ai)
- Microsoft, 2025 – AI 역할의 미래에 관한 31,000명 직원 조사 (salesforceben.com)
- Fortune / Indeed, 2025년 5월 – “이 여섯 자리 연봉 직무는 차세대 유망 직업으로 예측됐다 — 이미 사라졌다” (fortune.com)
- Fast Company, 2025년 5월 – “AI는 이미 자신을 잡아먹고 있다: 프롬프트 엔지니어링은 빠르게 멸종하고 있다” (fastcompany.com)
- Robert Half, 2025 – “미래 지향적인 기술 팀 구축” (roberthalf.com)
- LinkedIn, 2022 – 학위 요건 없는 채용 공고의 성장, 2019–2022 (linkedin.com)
- Stanford / USC – AI 대 전통적 채용 비교 실험 (weforum.org)
- Dice, 2025 – “비전통적 IT 커리어 경로의 부상” (dice.com)
- Pursuit / Stand Together, 2025 – 학위 없는 노동자를 위한 AI 프로그램 (standtogether.org)
- “Beyond the CV” – 채용에서 AI 기반 기술 그래프 (virtualemployee.com)
- Ipsos / Google, 2025 – “AI 시대의 커리어 미래 대비” (ipsos.com)
- SSIR – “새로운 AI 커리어 사다리” (ssir.org)
- Universum, 2025 – “2025 인재 전망” – AI 환경에서의 소프트 역량 (출처: skywalkgroup.com)
- Wikipedia – 바이브 코딩 (wikipedia.org)
- LIT.AI – 바이브 코딩: 인간-AI 개발 방법론 (lit.ai)
- METR, 2025년 7월 – AI를 활용한 개발자 생산성 무작위 대조 시험 (wikipedia.org/Vibe_coding)
- CodeRabbit, 2025년 12월 – AI 대 인간 코드 품질 분석 (wikipedia.org/Vibe_coding)
- Netclues – 채용에서의 라이브 바이브 코딩 세션 (netclues.com)
- Anthropic, 2023 – “프롬프트 엔지니어 및 사서” 채용 공고, 280K–375K (businessinsider.com)
- Sam Altman, 2022년 10월 – 프롬프트 엔지니어링의 미래에 관한 발언
