
인터뷰 플로리다에 있는 인사 스타트업인 Mega HR은 오늘 Megan이라는 AI 에이전트 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 대부분의 채용 및 채용 업무를 자동화하고 구직자와의 의사소통을 개선할 수 있다고 회사 측은 주장합니다.
우리는 회사가 2022년 공포 영화 제목에 사용된 철자를 사용하지 않은 것에 실망했습니다. 엠쓰리간예측 가능한 결과를 가져오는 자기 인식 AI 인형에 관한 이야기지만, 그럼에도 불구하고 우리는 이미 긴장된 채용 과정에 AI를 추가하면 어떤 결과가 초래될지에 대해 설립자이자 CEO인 대런 바운즈에게 질문할 기회를 환영했습니다.
채용 절차가 잘못됐다는 여론이 널리 퍼져 있다. 구직 면접은 악몽이다, 그렇게 말해진다. 사람들은 성공하지 못한 채 수백, 수백 개의 역할에 지원하는 데 몇 달을 보냈다. 고스팅(Ghosting) - 설명할 수 없는 의사소통 중단 - 일반적이다, 그대로 유령 작업 – 채워지지 않을 게시된 직위. 한편, 최근 한 조사에서 고용주의 74%가 공부 원하는 인재를 찾을 수 없다고 주장합니다. 그런 관점에서 보면, AI가 상황을 더 악화시킬 수 있는지가 문제일 수 있습니다.
인터뷰에서의 경계 등록 그는 이전에 채용 플랫폼인 Breezy를 설립했다고 말했습니다. 2019 년에 판매 Learning Group Technologies로 이동하세요.
범위: "그 회사가 인수된 후 HR 기술을 영구히 그만두려고 했는데, 코로나가 발생하고 LLM이 생겼습니다. 사실, 채용 분야 전체가 여러 면에서 혼란스러워지고 바뀌었고, 이전 수십 년보다 훨씬 더 빠르게 바뀌었습니다. 사물이 어떻게 보일지 다시 생각하기 시작할 수 있는 흥미로운 기회처럼 보였습니다.
“약 2년 전, 저는 에이전트와 함께 일하기 시작했습니다.또는 소프트웨어 에이전트], 가능한 것의 경계를 테스트합니다. OpenAI와 같은 플랫폼에서 일어나는 모든 혁신과 추론 능력으로 인해 기회가 있고 그 기회가 매달 바뀌고 있다는 것이 아주 일찍부터 꽤 분명해졌습니다. [또한] [AI] 에이전트가 향후 5년 동안 SaaS 환경에서 매우 중요한 부분이 될 것이라는 것도 분명해졌습니다.
사람들은 이 기술을 사용하는 것에 대해 불안해했습니다.
"그래서 약 1년 전에 Mega HR 작업을 시작했습니다. Mega의 비전은, 알겠어요, 에이전트가 채용, 마케팅, 영업 등 모든 면에서 확실히 중요한 역할을 할 것이라는 것이었습니다. 하지만 현재 기존 SaaS 제품을 사용하는 모든 회사는 워크플로에서 AI를 수용하는 수준이 다양할 것입니다.
"어떤 사람들에게 AI는 LLM 이전부터 다양한 형태로 채용의 일부였습니다. 하지만 사람들은 [이 기술]을 사용하는 것에 대해 우려를 표했습니다."
바운즈는 목표는 가능한 한 많은 채용 워크플로를 수행할 수 있는 에이전트를 만드는 동시에 회사가 편안함 수준에 맞춰 점진적으로 기술을 도입할 수 있도록 하는 것이라고 설명했습니다.
“그래서 우리는 작업을 시작했습니다. 메가 플랫폼 그 자체로 종단 간 채용 플랫폼이며, Ashby나 Workable과 같은 다른 기존 지원자 추적 시스템에서 찾을 수 있는 것과 동일합니다. 하지만 우리는 에이전트가 해당 제품을 위해 구축한 모든 기능에서 역할을 수행하기를 원한다는 사고방식을 가지고 있습니다.
"그래서 오늘날 우리는 제품에 추가하는 모든 기능을 Megan이 자동으로 학습하여 그녀의 도구 벨트에 통합하는 시스템을 구축했습니다. 그래서 사용자로서 관심이 있다면 그녀가 사용자를 대신하여 프로세스의 그 부분을 관리할 수 있습니다.
"여기에는 일자리를 만들고 광고하는 것부터 이를 출판하고 편집하는 것, 채용 프로세스의 초기 및 후반 단계에서 후보자를 심사하는 것, 그리고 확실히 이 모든 것을 일정에 맞추는 것까지 모든 것이 포함됩니다. 이는 실제로 중요한 일입니다.
그녀는 귀하의 사업과 채용에 참여하는 팀을 이해하고 있습니다.
"하지만 그녀는 또한 귀사의 사업, 채용에 참여하는 팀, 움직이는 후보자에 대한 이해를 가지고 있으며, 우리가 만든 도구를 사용하여 이들 중 누구와도 상호 작용하여 역할을 수행할 수 있습니다.
"그럼 그게 무슨 뜻인가요? 예를 들어, 특정 단계에 있는 다양한 후보자가 있다고 합시다. 그들은 면접 단계에 있고, 팀이 면접을 위해 참석할 회의 전에 그들에게서 정보를 수집하고 메모를 업데이트해야 합니다.
"당신은 마치 당신 옆에 앉아 있는 비서나 팀의 다른 멤버에게 하듯이 메건에게 [구직자]로부터 정보를 수집하고 회의 전에 팀원들이 볼 수 있도록 메모를 업데이트해 달라고 요청할 수 있습니다.
"그녀는 그들에게 연락할 겁니다. 이메일이라면 이메일을 보낼 겁니다. 문자 메시지를 보낼 수도 있고요. 그녀는 완전히 멀티모달입니다. 그리고 그녀는 그 정보를 수집하고, 프로세스 내내 업데이트할 겁니다. 문제가 생기면 알려줄 겁니다. 그렇지 않으면 메모가 업데이트되고, 필요한 모든 것을 가지고 회의에 들어갈 겁니다.
"그래서 우리는 메건을 현재의 많은, 적어도 대중에게 공개된 에이전트 솔루션이 구축된 것과는 매우 다른 철학으로 구축했습니다. 그리고 그것은 우리가 그녀가 대화나 역량 측면에서 결코 탐구하기를 원하지 않는 특정한 것들에 대해 그녀를 보호합니다.
"하지만 채용 프로세스 내에서 우리가 그녀가 할 수 있기를 바라는 능력과 범위 내에서, 우리는 그녀가 해야 할 작업을 완수하는 데 필요하다고 생각하는 대로 우리가 그녀를 위해 만든 툴을 사용하도록 했습니다.
"그리고 우리는 지난 6~9개월 동안 그녀가 이러한 과정을 추론하고 보통은 유리한 결과를 내는 능력을 정말로 다듬는 데 많은 시간을 투자했습니다.
"그래서 사실 흥미로웠어요. 우리는 채용에 그녀를 활용하고 있어요. 다른 회사들도 시범 단계에서 채용에 그녀를 활용하고 있어요. 하지만 빌더이자 공상과학 팬으로서 그녀와 상호작용하고 오늘날 에이전트를 통해 무엇이 가능한지 보는 것은 정말, 정말 흥미로웠어요. 그리고 우리는 이 역량 측면에서 빙산의 일각에 불과해요. 12개월이나 24개월 후에 우리가 있을 곳이 될 곳이죠."
등록: 회사에 대한 당신의 피치는 무엇입니까? 직원들에게 일주일에 X만큼의 시간을 절약해 주는 것이 핵심입니까?
범위: "그래서 가치 제안은 확실히 팀 구성원의 시간 절약에 있습니다.
"우리가 주로 살펴보는 것은 채용 공고 게시부터 후보자 채용까지 여러분이 참여하는 프로세스 중 얼마나 많은 부분을 Megan에게 아웃소싱할 수 있는가입니다.
"궁극적으로 우리가 살펴보는 것은... 채용 프로세스에 따라 엄청나게 달라질 수 있습니다. [메건]은 솔직히 말해서 지금 당장 MVP 역량 상태라고 생각합니다. 앞으로 12개월 동안 추가하고 싶은 것이 아주 많고, 추가할 것입니다. 하지만 그녀가 오늘 할 수 있는 일의 범위 내에서, 그리고 그것이 우리가 [메건]을 오늘날 사용하는 회사를 선택한 방식인데, [지표는] 그녀가 인간에게서 얼마나 많은 프로세스를 맡을 수 있느냐입니다."
등록: 구직자를 위한 메건과의 거래는 어떤가요? 구직자로부터 피드백이 있나요? 구직자 중에는 자동화 수준과 프로세스의 투명성 부족에 대한 좌절감이 있습니다.
범위: “오늘날 LLM의 현재 상태 이전에도 그것은 큰 문제였습니다. 왜냐하면 지원자 추적 시스템은 2008년이나 2009년부터 프로세스에 머신 러닝을 통합하고 LLM이 존재하기 전에는 매우, 매우 기초적인 결정에 따라 지원자를 실격 처리했기 때문입니다.
"하지만 요즘 특히 이런 일자리 시장에서는 지원자를 무시하는 게 정말 큰 문제예요.
“제 제품 연구의 상당 부분은 다음을 통해 수행되었습니다. 레딧 사람들이 겪고 있는 무서운 일화, 일자리를 구하지 못하기 위해 겪어야 하는 난관, 그리고 얼마나 많은 시간을 낭비했는지에 대해 이야기하는 것을 보는 것.
일부 회사는 단순히 라디오를 침묵시키고 싶어할 수도 있습니다.
"메건이 처음부터 세운 목표 중 하나는 채용 프로세스에서 사람들이 어디에 있는지에 대한 업데이트와 정보에 대한 매우 일관되고 신뢰할 수 있는 경로를 제공하는 것이었습니다. 그렇다고 해서 우리를 이용하는 모든 회사가 이를 준수하도록 강제로 먹이고 있다는 뜻은 아닙니다. 일부 회사는 그저 무소음으로 돌아가고 싶어할 수도 있습니다.
"하지만 메건의 기본 경로와 권장 사항은 채용 프로세스의 각 단계에는 SLA가 연결되어 있으며, 후보자를 해당 단계로 이동시키는 목표가 있다는 것입니다. 그리고 이러한 SLA가 위반되거나 누락되면 메건이 후보자에게 자동으로 상태를 전달하도록 트리거합니다.
"그리고 그뿐만 아니라, 그녀는 그런 의미에서 적극적이고, 프로세스 내내 후보자에게 최신 정보를 제공합니다. 하지만 후보자는 메건과 직접 소통하고, 그녀에게 질문을 할 수 있으며, 그녀는 이에 답하고, 팀과 관련된 사람들에게 가서 질문을 공유하고, 그들 사이를 오가며 그 관계를 관리하려고 노력합니다. 질문이 있으면 답변을 받을 수 있도록요.
"하지만 의심의 여지 없이 [후보자]가 여러 단계를 거치면서 채용 프로세스의 범위에 포함되거나 범위 밖에 있을 때 업데이트가 있을 것입니다."
등록: Megan을 개발하는 과정에서 문제, 실패 또는 오류가 있었나요? LLM은 때때로 궤도를 벗어나는 것으로 알려져 있습니다.
범위: “그게 도전적인 부분이죠, 맞죠? 많은 AI 제품이 매우 얄팍하고, 연기와 거울, 원샷 AI 솔루션이에요. 어떤 사람들은 그보다 조금 더 나아가지만, 매우 드뭅니다. 그래서 우리는 우리가 한 일에 대해 매우 기쁘고 자랑스러워합니다.
"우리는 LLM에서 추론과 환각의 결함을 해결하기 위한 소프트웨어를 구축하고 있습니다. 그리고 동시에 LLM을 구축하는 플랫폼도 그렇게 하고 있습니다. 그들의 작업은 의심할 여지 없이 그 과정에서 매우, 매우 귀중했습니다. 오늘날 이용 가능한 추론 수준은 에이전트 관점에서 12개월 전과 비교할 때 밤과 낮과 같습니다.
"저는 그것을 평가하는 방법조차 모릅니다. 저는 척도가 없습니다. 하지만 우리는 [오늘] 완전히 다른 곳에 있습니다. 동시에 우리는 12개월 전이나 XNUMX개월 전의 상황을 바탕으로 에이전트를 돕기 위해 많은 계층을 구축해야 했습니다.
Megan이라는 존재를 만들어내기 위해 함께 일하는 수십 개의 마이크로 에이전트가 있습니다. 그녀는 마이크로 규모에서는 보호받고 있지만 매크로 수준에서는 그렇지 않습니다.
"메건은 에이전트가 아닙니다. 그녀는 에이전트들의 콘서트입니다. 수십 개의 마이크로 에이전트가 함께 일하여 메건을 만듭니다. 그들은 모두 자신이 매우 잘하는 다른 하위 작업에 집중하고 함께 일합니다. 그리고 그 각각 안에는 우리가 구축한 기술이나 구현한 전략이 있어서 그녀가 생각하는 것 또는 다른 에이전트가 사실이라고 생각하거나 사실이 아니라고 생각하는 것을 반영하고 검증한 다음 그에 따라 조치를 취하고, 궁극적으로 무언가를 공개하거나 후보자와 함께 조치를 취하거나 사용자에게 무언가를 공개하는 체인을 따라갑니다.
"하지만 12~XNUMX개월 전에는 훨씬 더 심각한 문제들이었습니다. 오늘날에도 여전히 문제가 있지만, 우리는 꽤 흥미로운 방식으로 그 문제를 보호했습니다. 우리는 메건에 대해 좋아하는 것 중 하나가 우리가 그녀에게 아무것도 어떻게 해야 하는지 말하지 않는다는 것이기 때문에 보호라는 용어를 주저하면서 사용합니다.
"우리는 후보자에게 이메일을 보내는 방법과 후보자로부터 피드백을 받은 후 후보자 기록을 업데이트하는 방법을 알려주지 않습니다. 그녀는 그것을 알아내야 합니다. 우리는 그녀에게 레고를 제공하고 그녀는 특정 문제를 해결하기 위해 원하는 방식으로 레고를 조립할 수 있습니다. 그래서 그녀는 미시적 수준에서는 보호받지만 거시적 수준에서는 그렇지 않습니다."
등록: 온보딩 경험은 어떤가요? 설치해야 할 소프트웨어가 있나요? 그리고 서비스 가격은 어떻게 되나요?
범위: "모두 웹 기반입니다. 따라서 당사 웹사이트로 이동하세요. 온보딩되고 제품에 대한 액세스 권한이 부여됩니다. 직접 구성하거나 직접 하거나 당사 고객 성공 관리자 중 한 명을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 기본적으로 클라우드를 통해 직접 관리합니다.
"가격 모델은 조직의 규모에 따라 결정됩니다. 그리고 에이전트 측면에서는 Megan이 진행 중 상태로 데려온 후보자 수에 따라 결정됩니다. 따라서 자동으로 실격 처리된 직무에 채용하는 후보자는 비용이 발생하지 않습니다. 하지만 그녀가 귀하를 대신하여 관리하는 후보자는 비용이 발생합니다."
등록: 메건을 실행하는 데 드는 컴퓨팅 비용은 어떻게 되나요?
범위: "저는 지금 당장 그 과정에서 많은 위험이 있다고 말하고 싶습니다. 이런 유형의 역량은 완전히 새로운 것이고, 특히 메건처럼 강력한 에이전트의 경우 더욱 그렇습니다. 메건과의 모든 상호작용에는 [회사에] 비용이 들고, 그녀와 상호작용하는 빈도는 관련된 조직, 직무 및 팀에 따라 상당히 다를 것입니다."
Bounds는 Megan이 제품에 거시적으로 주입되어 사용자가 Slack이나 영업 CRM 소프트웨어 또는 다른 방식으로 그녀와 상호 작용할 수 있다고 설명했습니다. 모든 LLM 토큰을 고려하기보다는 정적 비용이 있는 간단한 가격 책정 모델을 채택하기로 결정했습니다.
"우리는 새로운 기술이기 때문에 이에 대해 이야기할 때 고객이 간단하고 이해하기 쉽도록 고정 비용을 할당하고 있습니다. 비용이 어떻게 될지에 대한 불확실성이 많을 것이라고 말하고 싶습니다. 이런 방식으로 하면 실제 상호작용이 어떻게 될지에 대한 지식이 많지 않은 상태에서도 오늘날 구현할 수 있는 한 가치 기반 가격 책정에 가장 가깝다고 생각합니다."
바운즈는 직원이 10~30명인 회사의 경우 회사의 채용 절차의 정교함에 따라 한 달에 200~500달러가 소요될 수 있다고 말했습니다.
범위: “최근 두 달 동안 우리는 Megan을 우리 회사 내부 채용에 사용하기 시작했습니다. 그리고 이것은 우리가 [Megan을 테스트한] [약 20개] 회사에서 들은 것과 비슷합니다.
"처음에는 메건과 매우 섬세하게 상호작용을 시작합니다. 그녀에게 특정 질문을 합니다. 후보자 선별이나 인터뷰 설정과 같은 특정 작업을 수행하도록 구성합니다.
"하지만 결국 여러분은 문제를 탐구하는 지점에 도달하게 되고, 메건에게 [특정 작업]을 할 수 있는지 묻습니다. 그리고 그녀는 그것을 합니다. 그리고 여러분은 '아, 이 소프트웨어를 사용하는 방식을 다시 생각해 보아야겠다'고 생각합니다. 메건은 여러분이 사용하는 기능에서 점점 벗어나기 시작하고 여러분은 그녀를 여러분의 프로세스에서 파트너로 생각하기 시작합니다. 그리고 여러분이 그 변곡점을 거치면, 그녀가 할 수 있는 일의 경계를 실제로 테스트하는 방식이 정말로 바뀝니다. 그리고 그때가 정말 흥미진진해지기 시작하는 때입니다."
등록: 메건이 할 수 있는 일의 범위가 넓어져서 기업들이 실제로 인간 근로자를 AI 에이전트로 대체하고 있나요? 더 적은 사람으로 더 많은 것을 이룰 수 있기 때문에 직원을 덜 고용하고 있나요?
범위: "12개월에서 XNUMX개월 후에 [메건]을 사용하는 회사들이 그렇게 말할 것이라는 데는 의심의 여지가 없다고 생각합니다. 하지만 제품을 사용한 회사가 XNUMX개월밖에 되지 않았기 때문에, 특히 XNUMX월이고 예산 시즌이 막 시작되었기 때문에 그렇게 말하기에는 너무 이릅니다.
이점은 많지만 변화도 많을 것 같아요
"그것이 하는 일은, 제 생각에, 고용 팀에 용량을 추가하거나 적어도 당신이 하는 것과 같은 방식으로 용량을 추가하기로 한 결정에 영향을 줄 수 있는 방식으로 솔루션을 확장한다는 것입니다. 그것은 실제로 당신의 팀이 반복적인 일을 덜 하고 실제로 관계를 구축하고 고용 프로세스에 있는 사람들을 이해하는 데 더 집중할 수 있도록 해줍니다. 저는 그것이 정말 좋은 일이라고 생각합니다.
"이 기술은 우리가 하는 일의 맥락에서만이 아니라 완전히 파괴적입니다. 매우 빠르게 진화하고 있으며, 중간 관리자에게 기대하는 행동을 다양한 방식으로 복제하는 데 매우 매우 능숙해지고 있습니다.
"따라서 귀하의 질문에 대한 제 답은 '아니요, 우리는 오늘날 기존 고객에게서 [인간 역할이 AI 에이전트로 대체되는 것을] 관찰하지 못했습니다.'입니다. 하지만 저는 지금부터 12~24개월 후에 Megan을 사용하고 활용하는 모든 고객에게 그 답이 '예'일 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다.
"그리고 그것은 모든 수직 분야에서 일어날 것입니다. 이러한 기술이 우리 사회에 어떤 의미를 갖는지에 대한 불확실성이 많을 것입니다. 많은 이점이 있지만 많은 변화가 있을 것입니다." ®
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2025/01/15/megan_ai_recruiting_agent/