본 연구는 AI 기반 채용의 활용 현황과 정책·제도, 기술·도구, 공정성·투명성, 성과·효과성을 중심으로 한국과 주요 글로벌 국가의 사례를 비교·분석하였다. 연구 결과, 글로벌 선진국은 AI 채용을 ‘고위험군’ 기술로 분류하여 편향 검증, 설명가능성, 인간 감독 등 엄격한 규제 체계를 구축하고 있었으며, 기술 활용 단계에서도 데이터 품질 관리와 공정성 확보를 위한 외부 감사가 활발히 이루어지고 있었다. 반면, 한국은 포괄적인 AI 기본법 제정에도 불구하고 채용 특화 규제가 부재하며, 편향 감사나 평가 로직 공개 의무가 없어 투명성과 신뢰성 확보에 한계가 있었다. 기술적 측면에서도 글로벌 기업들은 채용 전 과정을 AI로 통합·자동화하는 반면, 한국 기업은 상용 솔루션 중심의 초기 단계에 머물러 있었다. 성과 분석 결과, 글로 벌 기업들은 채용 효율성뿐 아니라 다양성 확대와 지원자 경험 개선 등 질적 성과를 보고했으나, 한국 기업들은 주로 채용 속도와 비용 절감에 성과가 국한되었다. 본 연구는 이러한 비교 분석을 통해 한국 기업의 AI 채용이 나아갈 정책적·기술적 방향성을 제시하며, 향후 연구에서는 산업별·직무별 AI 채용 효 과 분석과 정보 비대칭성 해소를 위한 질적 연구가 필요함을 제언한다.

This study compares and analyzes the current utilization of AI-based recruitment in South Korea and major global economies, focusing on policies and regulations, technologies and tools, fairness and transparency, and performance and effectiveness. The findings reveal that advanced economies classify AI recruitment as a “high-risk” technology, enforcing stringent regulatory frameworks that mandate bias audits, explainability, and human oversight. Additionally, global companies actively conduct external audits to ensure data quality and fairness, integrating AI throughout the entire recruitment process. In contrast, South Korea—despite enacting a comprehensive AI Basic Act—lacks recruitment-specific regulations and has no legal requirements for bias audits or disclosure of evaluation logic, leading to limitations in transparency and trust. Technologically, Korean companies remain in the early stages, relying heavily on commercial solutions, while global companies achieve full-cycle AI integration. Performance analysis shows that global companies report both efficiency gains and qualitative improvements such as diversity enhancement and improved candidate experience, whereas Korean companies’ outcomes are largely confined to faster hiring and cost reduction. This study offers policy and technical recommendations for advancing AI recruitment in Korea and suggests that future research should include industry- and job-specific performance analysis, as well as qualitative studies to address information asymmetry.

< 목 차 >
국문초록
1. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
    1. 적소적재 개념 및 인재관리 전략
    2. AI 채용 기술의 구조와 활용 영역
    3. AI 채용 국내외 연구동향
Ⅲ. 연구 방법론
    1. 분석 대상
    2. 분석 절차
Ⅳ. 분석 결과
    1. 정책 ‧ 제도 비교
    2. 기술 ‧ 도구 활용 비교
    3. 공정성 ‧ 투명성 비교
    4. 성과 ‧ 효과성 비교
Ⅴ. 결론 및 토의
    1. 연구결과의 요약 및 해석
    2. 연구의 의의와 시사점 및 향후 연구과제
참 고 문 헌

• 이호찬(삼성전자 People팀, 한국과학기술원 박사과정) | Lee Hochan
• 이상윤(한국과학기술원 부교수) | Yi Sangyoon Corresponding author