AI 시대, 기업은 어떤 인재를 원하는가
2026년 7월, 5,341명의 지원자 중 예선을 통과한 60명이 서울 영등포구에 모였습니다. 주어진 조건은 단 하나 — 동일한 문제, 동일한 3시간, 누구나 쓸 수 있는 AI. 결과물을 만드는 것부터 면접에서 자신의 선택을 증명하는 것까지, 모든 검증을 통과해 기업의 선택을 받은 사람은 단 6명이었습니다.
이 대회가 던진 질문은 명확합니다. AI가 누구나 쓸 수 있는 시대에, 기업이 진짜 원하는 인재는 어떤 사람인가?
기업이 실제로 평가한 3가지 축
1. 문제 정의 능력 — "무엇을 풀 것인가"
심사위원들은 참가자들이 뉴스 검색과 리서치를 통해 회사의 문제점을 어떻게 정의했는지에 주목했습니다. 한 심사위원은 "카카오페이증권에 분명히 이런 문제가 있을 거라고 추정하고 해결책을 내놓았는데, 맞는 부분들이 상당히 많아 PR도 조심해야겠다"고 평가했습니다. 즉, AI에게 질문을 던지기 전에 무엇을 물어볼 것인가를 스스로 결정하는 능력이 첫 번째 필터였습니다.
2. 근거 기반 사고 — 데이터와 출처
참가자들은 "근거가 없는 상태에서는 서비스 관점에서 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 없다"는 판단 아래, 사용자 페인포인트를 근거 기반으로 서칭하는 데 집중했습니다. AI가 생성한 결과물이 아니라, AI를 통해 수집한 근거를 어떻게 검증하고 구조화했는가가 핵심 평가 기준이었습니다.
3. 실행과 증명 — 3시간의 압축
3시간이라는 제한 시간 안에서 참가자들은 선택과 집중을 강요받았습니다. 한 참가자는 "도메인 이해에 시간이 걸려 원하는 기능을 구현하기 위한 선택과 집중이 어려웠다"고 토로했습니다. 반면 상위권 참가자들은 예선 산출물을 발전시키거나, 외부 데이터를 사전에 축적하는 전략으로 시간을 확보했습니다. AI 활용 역량 강화가 필요하다면 AI 코딩 도구 강제 도입, 개발자에게 남은 선택은? 글도 참고할 만합니다.
최종 우승자가 증명한 AX의 본질
우승 사례: 신뢰 기반 AI 추천 시스템
최종 우승을 차지한 참가자는 여행 플랫폼의 문제를 **"AI 추천이 실제 결제로 이어지지 않는 이유는 신뢰의 문제"**로 재정의했습니다. AI 추천은 의심하지만, 실제로 다녀온 사람의 추천은 신뢰한다는 사용자 심리를 공략한 것입니다.
해결책은 플랫폼이 보유한 3만 명 이상의 마케팅 파트너가 작성한 블로그 콘텐츠를 AI로 분석하여, 실제 여행 데이터와 예약까지 연결하는 시스템이었습니다. 이는 AI가 대체하는 것이 아니라, AI가 인간의 검증된 경험을 증폭시키는 방향으로 활용된 사례입니다.
기업별 평가 기준 비교
| 기업 | 핵심 문제 영역 | 평가 중점 | 참가자 접근법 |
|---|---|---|---|
| 여행 플랫폼 | AI 추천-결제 전환율 | 신뢰 데이터 활용 | 마케팅 파트너 콘텐츠 AI 분석 |
| 커머스 | 장바구니 이탈률 | 5단계 에이전트 설계 | 이탈 감지→인터뷰→정책 검증 |
| 금융 | 보고서-CSV 수치 괴리 | 90일 CEO 결정 지원 | 12종 리포트 자동 생성 |
| 패션 | 트렌드 감지 한계 | 인간 판단 영역 구분 | AI는 후보 검출, MD가 최종 판단 |
데이터를 종합해 볼 때, 상위권 참가자들의 공통점은 AI를 도구로 쓰되, 문제 정의와 최종 판단은 인간이 담당하는 구조를 명확히 설계했다는 점입니다. 2026년 이후 기술 투자 흐름이 궁금하다면 2026년을 대비한 AI·에너지·로보틱스 3대 핵심 투자 전략 🚀에서 산업별 전망을 확인할 수 있습니다.
AI 시대 인재의 조건 — 결론
5,341명 중 6명. 이 숫자가 말하는 것은 AI 활용 능력 자체가 차별점이 되지 못한다는 사실입니다. 기업이 선택한 사람들은 문제를 정의하고, 근거를 수집하고, 선택의 이유를 논리적으로 증명할 수 있는 사람들이었습니다.
AI가 결과물 생성 속도를 높일수록, 인간에게 남는 경쟁력은 "무엇을 왜 풀 것인가"를 결정하는 판단력입니다. 이 대회가 시즌 2를 예고한 만큼, AX 역량은 이제 채용 시장의 핵심 지표로 자리잡을 전망입니다.
📅 정보 기준일: 2026-07-18
