01 / 핵심 요약
기업은 AI와 함께 문제를 해결하는 능력을 확인한다
국내 채용에서 지원자의 AI 활용 역량을 확인하는 방식은 문제해결 과제, 서류·면접 검증, 채용 연계 해커톤으로 구체화되고 있다. 기아는 신입 채용에 AI 문제해결력 검증을 도입한다고 발표했고, SK AX는 AI를 사용하는 시험을 운영한 사례를 공개했다. [1] 현대자동차그룹·기아 [2] SK AX
“지원자가 AI를 활용해 무엇을 해결했고, 어떤 판단을 하며, 결과를 어떻게 완성했는가?”
기아·엔씨소프트는 개발 직무에만 한정되지 않는 채용 맥락을 보여준다. 반면 크래프톤·CJ올리브영의 연계 직무는 엔지니어이며, NHN은 게임·AI 인재 발굴 사례다. 따라서 여러 직무로 평가가 확장되는 움직임은 설명할 수 있지만, 모든 직무가 동일한 시험을 본다고 말할 수는 없다. [1] 현대자동차그룹·기아 [3] 엔씨소프트 [5] CBS노컷뉴스 [6] NHN
자료의 상태: 기아는 조사 기준일 다음 날인 2026.09.15부터 신입 접수를 시작하는 도입 발표다. SK AX는 운영 경험, NHN은 행사 종료 결과가 공개되어 있다. 엔씨소프트는 2025년 공채 도입 발표를 근거로 하며, 채점 결과까지 공개된 사례는 아니다.
02 / 표현 정리
‘AI 활용 역량’을 포괄어로, ‘AI 협업 역량’을 과정 설명에 사용
| 표현 | 이 보고서에서의 의미 | 사용할 때의 기준 |
|---|---|---|
| AI 활용 역량 | AI 도구를 사용해 과제를 수행하고 목표에 맞는 결과를 만드는 능력 | 여러 기업 사례를 포괄하는 제목에 적합 |
| AI 협업 역량 | AI에 역할과 지시를 주고, 응답을 판단·수정하며 과정을 주도하는 능력 | 기아의 인간–AI 협업형 인재, 크래프톤의 과정 평가 설명에 적합 |
| AI 문제해결력 | 주어진 문제를 AI로 분석하고 해결하는 능력 | 기아가 공개한 평가 명칭 |
| AI 리터러시 | AI를 이해하고 활용·판단하는 역량을 가리키는 표현 | 엔씨소프트의 검증 체계 명칭. 세부 하위요인·척도는 공개자료에서 확인되지 않음 |
위 의미 구분은 보고서의 분석용 정리이며 기업 공통의 표준 정의가 아니다. ‘AI가 사람을 평가하는 AI 면접’과 ‘사람의 AI 활용 능력을 평가하는 전형’도 구분해야 한다. 후자가 이번 조사 대상이다. [1] 현대자동차그룹·기아 [2] SK AX [3] 엔씨소프트
03 / 국내 핵심 사례
채용에서 어떤 방식으로 평가·반영하는가
| 기업·시점 | 대상 | 지원자가 수행·증명하는 것 | 채용 반영 | 해석 범위·출처 |
|---|---|---|---|---|
| 기아 2026.09 도입 발표 | 하반기 신입 채용 생산·제조, IT, 사업·기획, 경영지원, 연구개발 등을 모집하는 집중 채용 | AI를 사용해 주어진 문제를 분석하고 해결하는 과정 | 신입 전형에 AI 문제해결력 검증 단계 신설 | AI를 문제해결 파트너로 활용하는 인재 선발 취지. 구체적 문항·배점·직무별 운영 차이는 미공개. 시행 완료로 표기하지 않음. [1] 현대자동차그룹·기아 |
| SK AX 당시 SK㈜ C&C 2024.12 운영 공개 | 개발자 채용의 실무 평가 | 생성형 AI 오픈북 시험. 문제해결 과정·프롬프트 활용·필수 요건 충족·결과물 완성도 | 해당 채용의 기존 코딩 테스트를 AICT로 대체 | 과정과 결과를 함께 평가한 운영 사례. 그룹 전체·모든 직무 적용을 의미하지 않으며 세부 배점과 합격선 미공개. [2] SK AX |
| 엔씨소프트 NC Company 2025.10 도입 발표 | 신입 공채 프로그래밍·게임기획·게임사업·PM·AI 5개 부문 | AI 리터러시 역량 검증 체계로 지원자의 AI 활용 역량 확인 | 서류 전형과 면접에서 검증한다고 명시 | 별도 공통 실기시험 도입으로 해석하지 않음. 구체적인 질문·채점표는 미공개. 프로그래밍·AI 직무 코딩 테스트는 별도 유지. [3] 엔씨소프트 |
| 크래프톤 × CJ올리브영 2026.07 시행 보도 | 코파톤(Cofathon) 연계 직무: 크래프톤 FDE·올리브영 AI 엔지니어 | 가상 현업 문제 또는 유통 현장 문제 해결. 과정 기록과 사후 질의응답 활용 | 평가 리포트로 역량 확인. 수상자에게 연계 직군 서류 전형 통과 혜택 안내 | 일반 공채 전체 도입과 구분. 시행 후 보도는 두 트랙 중 하나를 선택했다고 설명. 최종 입사 보장은 아님. [4] 아시아경제[5] CBS노컷뉴스 |
| NHN 2026.09 종료 발표 | NAN 2026 게임·AI 인재 채용 연계 해커톤 | 48시간 개발, 중간 점검, 팀별 발표·시연. AI 활용 능력·완성도·창의성·키워드 구현 종합 평가 | 대상·최우수상·우수상 수상자 전원 최종 면접 기회 | 실제 평가와 채용 혜택이 함께 확인됨. 팀 단위 평가이므로 개인 역량 점수와 동일하지 않으며, 면접 기회가 최종 합격을 뜻하지 않음. [6] NHN |
04 / 평가 증거
결과물만으로 보이지 않는 판단 과정을 확인
| 사례 | 공개된 관찰·평가 내용 | 공개되지 않은 내용 |
|---|---|---|
| 기아 | 문제 분석과 해결 과정 | 프롬프트 로그 수집 여부, 사용 모델, 응시 시간, 채점 방식 |
| SK AX | 과정, 프롬프트 활용, 요건 반영, 결과 완성도 | 요인별 점수 비중, 합격 기준, 입사 후 성과와의 통계적 관계 |
| 엔씨소프트 | 서류·면접에서 AI 활용 역량 검증 | 실제 질문, 증빙 양식, 직무별 루브릭 |
| 크래프톤·CJ올리브영 | 보도에 따르면 대화·프롬프트·도구 설정·검증 흔적 수집, 사후 설명, 면접 참고 리포트 | 공개된 개인 점수·최종 입사 인원·독립적 타당화 결과 |
| NHN | 개발 현황 중간 점검과 발표·시연을 통한 종합 평가 | AI 활용 능력의 세부 배점, 팀원 개인별 기여도 분리 방식 |
근거: [1] 현대자동차그룹·기아 [2] SK AX [3] 엔씨소프트 [4] 아시아경제 [6] NHN ‘미공개’는 확인한 자료 범위에서 찾지 못했다는 의미다.
크래프톤·CJ올리브영: AI와 일한 과정의 기록
8월 시행 후 보도는 문제 정의, AI 역할 배분, 근거 탐색, 판단 수정, 오류 복구, 결과 검증을 구조화해 분석한다고 설명한다. 결과물 설명을 추가로 받는다는 점도 특징이다. 다만 기업이 설명한 효과성과 독립적으로 검증된 평가 타당도는 구분할 필요가 있다. [4] 아시아경제
NHN: AI 활용 평가가 다음 채용 단계로 연결
공식 결과 발표에서 AI 활용 능력이 종합 심사 항목에 포함되었고, 수상자에게 최종 면접 기회를 제공한다고 확인된다. 평가 참여와 채용 혜택의 연결이 명시된 사례다. [6] NHN
05 / 해외 비교 및 보조 맥락
해외 비교는 Canva, 국내 인재상 맥락은 카카오
Canva — AI 보조 코딩 면접
2025년 기술 블로그는 백엔드·프런트엔드의 기존 CS 기초 스크리닝을 AI-Assisted Coding 면접으로 대체한 파일럿을 소개한다. 현실적인 제품 과제에서 요구사항 분해, 기술 판단, AI 생성 코드의 오류 수정과 품질 확보를 본다. 국내 실무 과제형 평가와 비교할 수 있는 사례로 유지했다. [7] Canva
카카오 — AI 네이티브 인재상
2026년 입사 공채에서 테크·서비스·비즈니스·디자인·스태프 등 전 직군을 대상으로 AI 네이티브 인재 선발을 강조했다. 다만 해당 발표만으로 독립적인 AI 활용 시험의 시행을 확인할 수 없어, 직접 평가 사례표와 구분했다. [8] 카카오
06 / 발표·교육에 활용할 시사점
AI를 활용해 문제를 해결한 경험을 설명할 수 있어야 한다
사례 종합 해석: AI 활용 경험을 확인하는 채용이 제조업의 신입 채용과 게임기획·사업·PM을 포함하는 공채 맥락에서도 나타난다. 그러나 과제의 전문성이나 측정 방식은 직무마다 다르다. [1] 현대자동차그룹·기아 [3] 엔씨소프트
기업은 AI를 활용해 문제를 분석하고, 해결 과정을 주도하며, 결과를 완성하는 능력을 채용에서 확인하기 시작했다.
학습자가 준비할 증거 — 보고서의 제안
| 정리할 내용 | 설명할 질문 |
|---|---|
| 문제와 목표 | 무엇이 문제였고, 어떤 결과를 만들려 했는가? |
| AI의 역할 | 어떤 일을 AI에 맡겼고, 어떤 정보와 조건을 제공했는가? |
| 본인의 판단 | AI 답변에서 무엇을 선택·수정·거절했는가? |
| 검증과 개선 | 오류나 누락을 어떻게 확인했고, 결과가 어떻게 개선되었는가? |
이는 실제 기업의 공통 채점표가 아니라, 사례를 학습·포트폴리오 준비에 연결한 제안이다. 특정 도구의 사용 횟수나 생성 분량만으로 협업 역량을 판단하기보다 문제·판단·결과를 함께 설명하는 데 초점을 둔다.
07 / 조사 범위와 출처
발표·운영 결과를 확인한 원문
국내 채용에서 지원자의 AI 활용 능력을 직접 확인한다고 명시된 자료를 우선 선정했다. 단순 AI 면접 도입, 직원 대상 교육·인사평가, 자격 우대, 평가 솔루션 판매만을 설명하는 자료는 핵심 사례에서 제외했다. 전수조사가 아니므로 산업별 도입률이나 모든 기업의 공통 기준으로 해석하지 않는다.
사용자 제공 다음 기사 링크는 본문을 직접 불러오지 못해, 동일 사안에 대한 기아의 2026.09.08 공식 발표 [1]로 확인했다. 크래프톤은 공식 모집 발표가 검색되었으나 본문 접근이 제한되어, 모집 보도 [5]와 시행 후 보도 [4]를 대조했다. 모든 자료 확인일: 2026.09.14.