AI 시대, 4대 그룹이 인문계열보다 공대생을 더 선호한다는 말이 사실일까?

취업 준비를 하면서 가장 답답한 순간은 아마도 ‘내가 노력한 방향이 과연 기업이 원하는 방향과 일치하는가’라는 의문이 들 때일 겁니다. 특히 삼성, SK, 현대차, LG로 대표되는 국내 4대 그룹의 채용 소식이 들려올 때마다, 도대체 어떤 역량을 갖춰야 AI 시대를 관통하는 인재로 인정받을 수 있을지 고민이 깊어지죠. 단순히 스펙을 쌓는 것만으로는 부족한 세상, 기업들이 내놓는 신호탄은 생각보다 훨씬 더 노골적이고 현실적입니다.

사실 과거에는 마케팅이나 영업 직군이라면 당연히 인문학적 소양을 갖춘 인문계열 전공자를 선호하는 경향이 뚜렷했습니다. 하지만 최근 산업 현장은 인공지능과 데이터 중심의 디지털 전환이 전방위적으로 일어나면서, 제품이나 서비스의 원리를 깊이 이해하는 공학적 사고를 가진 인재를 우선순위에 두기 시작했습니다. 이것이 단순히 전공의 벽을 넘어, 문제를 해결하는 ‘방식’ 자체가 완전히 바뀌고 있다는 증거입니다.

예를 들어, 과거에는 영업직 신입사원에게 필요한 역량이 고객과의 친화력이나 화술이었다면, 지금은 우리 제품에 탑재된 AI 알고리즘의 한계와 강점을 기술적으로 설명할 수 있는 능력이 훨씬 더 높게 평가받습니다. 기업 입장에서는 고객의 불만 사항을 데이터로 변환해 엔지니어에게 정확히 전달할 수 있는 ‘기술 문해력’을 갖춘 인재가 절실해진 것이죠. 결국 인문계와 공대라는 이분법적 사고를 버리고, 기술 언어를 소통의 도구로 삼는 자세가 무엇보다 중요해졌습니다.

많은 분이 이 지점에서 혼란을 겪곤 합니다. ‘그럼 지금 전공을 바꿔야 하나?’라는 극단적인 생각까지 드실 테지만, 핵심은 전공 자체가 아니라 기술을 대하는 ‘관점의 확장’입니다. 경영학을 공부했다면 그 위에 데이터 분석 툴을 얹고, 어문학을 전공했다면 자연어 처리(NLP)에 대한 기본 이해를 갖추는 식으로 기존의 전문성에 기술이라는 날개를 다는 전략이 필요합니다. 4대 그룹이 원하는 인재는 결국 기술을 도구로 활용해 비즈니스의 부가가치를 극대화할 수 있는 사람입니다.

구분	채용 트렌드 핵심
요약	AI 기술 역량과 직무 간 경계를 허무는 ‘멀티 역량’이 합격의 열쇠입니다.

AI 도입이 몰고 온 채용 시장의 지각변동, 무엇을 준비해야 할까?

불황 속에서도 대기업의 채용은 멈추지 않지만, 그 양상은 이전과 확연히 다릅니다. 예전에는 직무별로 요구되는 특정 지식만을 테스트했다면, 이제는 AI와의 협업 능력, 그리고 디지털 전환(DX) 환경에서 얼마나 빠르게 적응할 수 있는지를 확인하는 ‘학습 민첩성’을 중요하게 봅니다. 이는 단순히 코딩을 할 줄 아느냐의 문제를 넘어, 복잡한 문제 상황을 AI라는 도구를 활용해 어떻게 최적화할 수 있느냐의 싸움이 되었습니다.

최근 5년간 AI 산업 관련 채용 공고가 100% 이상 급증했다는 데이터는 우리에게 시사하는 바가 큽니다. 이제 모든 직무가 AI와 닿아있기 때문입니다. 금융권에서 AI 도입에 따라 기존 인력의 직무 전환을 지원하는 이유는 명확합니다. 기술은 변해도 그 기술을 운용하는 ‘사람의 통찰력’은 대체 불가능하기 때문입니다. 따라서 기업은 기술을 잘 이해하는 사람, 혹은 기술을 배우는 데 거부감이 없는 유연한 인재를 선점하려 애쓰고 있습니다.

가령, 기획직군 지원자가 단순히 아이디어만 제시하는 것이 아니라, 대규모 언어 모델을 활용해 시장 조사를 자동화하거나 데이터 시각화 툴로 기획안의 타당성을 입증한다면 면접관의 눈빛은 달라질 수밖에 없습니다. 이는 엄청난 기술적 성취를 요구하는 것이 아니라, 업무 효율을 위해 기술을 적극적으로 탐색하는 태도를 보여주는 것이죠. 본인의 직무 분야에서 ‘어떻게 AI를 활용해 시간을 단축하고 성과를 낼까’를 스스로 고민해 본 경험이 있느냐가 관건입니다.

이런 흐름 속에서 여러분이 주목해야 할 것은 ‘전문성의 밀도’입니다. 많은 것을 조금씩 아는 것보다, 본인의 핵심 직무 영역에서 AI를 적용해본 구체적인 사례를 하나라도 더 만드는 것이 훨씬 강력합니다. 대기업은 ‘완성된 인재’를 뽑는 것이 아니라 ‘기술과 함께 성장할 준비가 된 인재’를 찾습니다. 오늘 당장 여러분의 직무와 관련된 AI 툴을 찾아보고, 그것을 어떻게 내 커리어에 접목할지 작은 실험을 시작해보세요.

4대 그룹 채용 프로세스에서 AI가 평가하는 역량은?

삼성의 GSAT를 비롯해 4대 그룹이 고수하는 채용 평가 시스템은 결국 ‘논리적 사고력’과 ‘문제 해결 역량’을 측정하기 위함입니다. AI가 도입된 면접 시스템에서는 단순히 답변의 내용뿐만 아니라, 답변을 구성하는 논리의 흐름, 단어 선택, 비언어적 요소까지 다각도로 분석됩니다. 이는 기계적인 답변을 하는 사람을 걸러내고, 실제 상황에서 당황하지 않고 해결책을 제시할 수 있는 사람을 찾기 위한 장치입니다.

따라서 정해진 답변을 외우는 식의 대비는 이제 통하지 않습니다. 대신 기업의 사업 방향성을 면밀히 파악하고, 그들이 직면한 문제를 자신의 관점에서 해석하는 연습이 필요합니다. 예를 들어 현대차의 차량 전동화 전략을 공부한다면, 단순히 ‘친환경’이라는 키워드에 머물지 말고, 전동화로 인해 변화할 부품 공급망이나 소비자 경험의 변화를 자신만의 언어로 정리해봐야 합니다.

결국 가장 강력한 무기는 ‘나만의 관점’입니다. 채용 공고에 적힌 직무 기술서(JD)를 꼼꼼히 읽어보고, 그 업무를 수행할 때 AI라는 파트너가 있다면 어떤 일을 더 잘할 수 있을지 상상해 보세요. 그 상상이 구체적인 기획안이 되고, 면접에서 설득력 있는 답변이 될 때 비로소 합격의 문은 열리게 됩니다.

급변하는 커리어 환경, ‘대퇴사’보다 ‘대잔류’를 선택해야 하는 이유

‘대퇴사’의 시대가 지나고 이제는 한 곳에서 역량을 깊이 있게 다지는 ‘대잔류(Big Stay)’가 화두가 되고 있습니다. 이는 조직에 무조건 안주하라는 뜻이 아닙니다. AI라는 거대한 변화가 업의 본질을 흔들고 있는 지금, 가장 안전한 곳은 바로 자신의 전문성을 혁신하고 그 안에서 새로운 비전을 찾아내는 현장이라는 의미입니다. 밖으로 나가기보다, 현재의 직무를 AI를 통해 어떻게 고도화할지 고민하는 것이 가장 경쟁력 있는 전략입니다.

많은 청년이 경력을 점프하기 위해 잦은 이직을 선택하지만, 사실 AI 시대에는 특정 산업의 도메인 지식(Domain Knowledge)이 그 어느 때보다 중요해집니다. 기술은 누구나 배울 수 있지만, 산업의 맥락과 고객의 특성을 깊이 이해하는 데이터는 오랜 시간 쌓아온 사람만이 가질 수 있는 자산입니다. 4대 그룹이 경력직 채용에서 가장 중요하게 보는 것 역시 이 ‘도메인 전문성’과 ‘디지털 적응력’의 교집합입니다.

회사가 제공하는 재교육 프로그램이나 직무 전환 기회를 성장의 발판으로 삼으세요. AI와 협업하는 법을 배우는 과정은 고통스러울 수 있지만, 그 과정이 쌓여 여러분을 ‘대체 불가능한 인재’로 만들어 줄 것입니다. 결국 여러분의 커리어는 누군가 만들어주는 것이 아니라, 변화하는 기술과 현장의 요구를 연결하는 스스로의 노력으로 완성된다는 점을 꼭 기억하세요.