2025년 구글이 일부 채용 면접에서 AI 도구 사용을 허용한다는 소식이 알려지면서, 취업 준비생과 이직을 앞둔 직장인들 사이에서 논란이 뜨거웠다. ‘이제 AI만 잘 쓰면 면접도 통과하는 거냐’는 기대와, ‘진짜 실력이 아닌 사람이 걸러지지 않으면 어쩌냐’는 우려가 동시에 나왔다. 그런데 실제로 이 변화가 의미하는 바를 찬찬히 들여다보면, 단순히 ‘도구를 쓸 수 있게 됐다’는 것보다 훨씬 근본적인 질문을 던지고 있다는 것을 알 수 있다. 면접의 목적이 무엇인지, 그리고 기업이 사람에게서 진짜로 보고 싶은 것이 무엇인지에 대한 질문이다.
구글은 왜 AI 허용을 선택했나
구글의 이번 결정은 단순히 트렌드에 올라탄 것이 아니다. 배경에는 실무 환경의 변화가 있다. 현재 대부분의 소프트웨어 엔지니어, 데이터 분석가, 마케터, 심지어 법무 담당자까지 이미 업무에서 AI 도구를 일상적으로 사용하고 있다. 코드를 작성할 때 AI 코파일럿을 켜두고, 문서를 요약할 때 AI에 붙여넣고, 기획안 초안을 AI로 뽑아낸 뒤 다듬는 것이 실제 업무 흐름이 된 지 오래다.
이 상황에서 면접만큼은 AI를 금지한 채 인위적인 환경을 만드는 것이 과연 실무 역량을 제대로 측정하는가, 라는 물음이 생긴다. 구글은 적어도 일부 직무에서는 AI를 함께 쓰는 것이 더 현실에 가까운 평가라는 판단을 내린 것으로 보인다. 물론 구글이 공식적으로 밝힌 세부 기준이 외부에 완전히 공개된 것은 아니기 때문에, 정확한 적용 범위와 조건은 시간이 지나야 더 명확해질 것이다.
중요한 것은 이 결정이 업계에 던지는 신호다. 구글이 움직이면 다른 기업들이 따라가는 경우가 많다. 이미 일부 스타트업과 테크 기업들은 ‘오픈북 인터뷰’, ‘홈 테이크(Home Take)’ 방식으로 면접 방식을 바꾸고 있다. AI 허용은 그 흐름의 연장선에 있다.
무엇이 바뀌고, 무엇이 바뀌지 않는가
AI가 면접장에 들어온다고 해서 평가 자체가 사라지는 것은 아니다. 오히려 평가 포인트가 이동한다. 과거에는 ‘이 개념을 알고 있느냐’를 확인하는 문제가 많았다면, AI 허용 환경에서는 ‘이 도구를 쓰면서 어떻게 생각하고 무엇을 만들어내느냐’가 중심이 된다.
구체적으로 변화하는 부분과 변화하지 않는 부분을 정리하면 다음과 같다.
- 줄어드는 것: 순수 암기·단순 지식 확인 문제, 알고리즘 풀이 시간 압박, 문서나 코드를 처음부터 혼자 작성하는 과제
- 늘어나는 것: AI 산출물의 오류를 찾고 수정하는 능력, AI에 적절한 맥락과 조건을 제시하는 능력(프롬프트 설계), 결과물의 품질을 판단하는 비판적 사고
- 변하지 않는 것: 왜 이 방법을 선택했는지 설명하는 논리, 상대방의 요구를 이해하고 소통하는 능력, 복잡한 상황에서 우선순위를 정하는 판단력
AI가 틀린 코드를 제안했을 때 그 오류를 포착하지 못하면, AI를 쓰는 것이 오히려 독이 된다. 결국 AI를 ‘잘 쓴다’는 것은 AI의 한계를 아는 것과 분리되지 않는다.
지원자 입장에서 달라지는 준비 방법
이 변화에 맞춰 면접 준비를 어떻게 다시 설계해야 할까. 막연하게 ‘AI를 더 많이 써야지’라고 생각하는 것은 준비가 아니다. 실제로 달라져야 하는 연습 방식이 있다.
첫째, AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하는 연습을 해야 한다. 예를 들어 코딩 면접이라면, AI가 짠 코드를 받아서 ‘이 코드의 시간 복잡도는 무엇인가’, ‘엣지 케이스에서 어떻게 동작하는가’, ‘더 나은 방법이 있는가’를 스스로 물어보는 습관을 들여야 한다. AI를 단순히 복사 기계로 쓰는 사람과 검증 도구로 쓰는 사람의 차이가 여기서 갈린다.
둘째, 자신의 사고 과정을 말로 설명하는 능력을 키워야 한다. AI 허용 면접에서 면접관이 보는 것은 최종 결과물뿐 아니라 ‘어떻게 이 결과에 도달했는가’의 과정이다. “AI에 이렇게 물어봤더니 이런 결과가 나왔고, 이 부분이 맞지 않아서 이렇게 수정했습니다”라는 설명을 자연스럽게 할 수 있어야 한다. 이는 곧 자신의 판단 기준을 언어로 표현하는 연습이다.
셋째, 프롬프트를 잘 쓰는 연습이 필요하다. AI에서 좋은 결과를 얻으려면 맥락을 정확하게 전달하는 능력이 중요하다. ‘코드 짜줘’와 ‘다음 조건을 만족하는 파이썬 함수를 작성해줘. 조건은 …’은 결과물의 질이 다르다. 이 능력은 사실 문제 정의 능력, 즉 요구사항을 명확하게 구조화하는 능력과 같다. 이것은 AI 시대 이전에도 중요했고, 지금은 더 중요해졌다.
직무별로 다르게 적용되는 현실
AI 허용 면접의 영향은 직무에 따라 다르게 나타난다. 모든 면접이 동일하게 바뀌는 것이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요하다.
소프트웨어 엔지니어링, 데이터 사이언스, AI·ML 관련 직무에서는 이미 코파일럿 도구 사용 능력 자체가 역량의 일부로 간주되고 있다. 이 분야에서는 AI 허용이 비교적 자연스럽게 확대될 가능성이 높다. 반면, 고객을 직접 응대하는 영업이나 컨설팅 직무에서는 사람과의 소통 능력, 설득력, 감정 지능이 여전히 핵심이기 때문에 AI 도구의 역할은 보조적인 위치에 머문다.
기획·마케팅 직무는 중간 지점에 있다. AI로 빠르게 초안을 뽑아내는 능력과, 그 초안을 브랜드 방향성과 고객 인사이트에 맞게 다듬는 판단력이 모두 요구된다. 어느 쪽도 단독으로는 충분하지 않다.
직무를 막론하고 공통적으로 요구되는 것은 AI의 산출물이 틀렸을 때 그것을 감지하는 전문 지식이다. 기초 지식이 없으면 AI가 내놓는 결과를 신뢰할 수도, 의심할 수도 없다. 이 말은 곧, 기초 공부를 AI로 대체하려는 시도가 면접장에서 그대로 드러난다는 의미이기도 하다.
기업 입장에서 생기는 새로운 과제
AI 허용이 지원자에게만 영향을 미치는 것은 아니다. 기업과 면접관도 새로운 과제를 안게 된다. 기존 면접 문제 상당수가 AI로 쉽게 풀릴 수 있기 때문에, 문제 자체를 바꾸거나 평가 방식을 재설계해야 한다.
이 때문에 AI 허용 면접에서는 오픈엔드(열린 질문) 형태, 즉 정답이 하나로 정해지지 않은 문제가 늘어나는 경향이 있다. ‘이 제품의 성장이 지난 분기 대비 둔화된 원인을 분석하고, 개선 방안을 제안하라’는 식의 문제는 AI가 그럴듯한 답변을 내놓을 수 있지만, 어떤 데이터를 우선시할지, 어떤 가정을 세울지, 어떤 트레이드오프를 선택할지는 면접관과의 대화 속에서 지원자의 사고방식이 드러난다.
면접관이 중간에 가정을 바꾸거나 조건을 추가하는 방식도 늘어나고 있다. 이 경우 AI에 새로운 조건을 다시 입력하는 사람과, 변경된 조건의 의미를 먼저 파악하고 적용 방향을 생각하는 사람은 금방 구별된다. 유연성과 맥락 이해력이 그 어느 때보다 중요한 평가 지점이 되는 것이다.
지금 할 수 있는 실질적인 준비
변화하는 면접 환경에 실질적으로 대비하기 위해 당장 적용할 수 있는 방법들이 있다.
- AI와 함께하는 모의 면접 연습: 실제 면접처럼 AI에게 문제를 받고, AI가 제안한 초안을 검토·수정하는 과정을 소리 내어 설명해보라. 녹음해서 들어보면 논리의 빈틈이 보인다.
- AI 산출물 오류 찾기 연습: 의도적으로 AI에게 잘못된 전제를 주고, 어떤 오류가 나오는지 확인하는 연습을 해본다. AI의 한계를 아는 것이 AI를 잘 쓰는 첫걸음이다.
- 설명 가능한 포트폴리오 만들기: AI를 활용해 만든 결과물이 있다면, 어떤 방식으로 활용했고, 어떤 판단을 직접 내렸는지를 명확하게 정리해두어라. 면접에서 이것을 설명할 수 있으면 신뢰도가 높아진다.
- 도메인 지식 강화: AI를 쓰더라도 검증할 수 있는 기초 지식은 반드시 갖춰야 한다. 특히 지원하는 직무와 산업에 대한 이해는 AI가 대체할 수 없는 영역이다.
- 소통 언어 다듬기: 자신의 사고 과정을 간결하고 정확하게 말할 수 있도록 연습한다. ‘그러니까, 음, 이게 맞는 것 같아서요’가 아니라 ‘이 방법을 선택한 이유는 …, 이 부분에서 한계가 있어 …로 수정했습니다’처럼 구조적으로 말하는 훈련이 필요하다.
AI 허용 면접이 확산되는 흐름은 단기적으로는 준비 방법의 변화를 요구하지만, 근본적으로는 좋은 인재의 기준 자체가 재정의되고 있다는 신호다. 암기와 속도 대신, 판단과 설명 능력으로 무게 중심이 이동하고 있다. 이 전환을 위협이 아닌 기회로 만들 수 있느냐는, 어떤 방향으로 준비하느냐에 달려 있다.
이런 변화 속에서 혼자 방향을 잡기 어렵다면, 이미 현업에 있는 사람들의 이야기를 직접 들어보는 것이 가장 빠른 길이다. 누스쿨 커뮤니티와 1:1 멘토링에서는 각 직무·업계에서 실제 채용을 경험한 멘토들과 직접 이야기할 수 있다. 면접 준비 방향이 막막하거나, 내가 제대로 가고 있는지 점검이 필요한 시점이라면 한 번 살펴보길 권한다.
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