AI 면접 후기 모음 1 (진짜로 AI가 나를 평가한 걸까?)

진짜 AI가 나를 평가했는지조차 헷갈렸던 경험자들의 이야기 

혼잣말로 끝나는 면접, 정답 없는 무대

 

AI 면접을 처음 경험한 구직자 대부분은 ‘정적’과 ‘무반응’에서 오는 불편함을 강하게 호소합니다.
카메라 앞에서 혼자 말하는 형식은 익숙하지 않으며, 질문에 답하면서도 피드백이 없어 끝날 때까지 불안한 상태가 이어집니다.

이런 환경은 많은 응시자들에게 낯설게 다가오며, 대화가 아닌 일방적인 발표처럼 느껴지기 때문에 긴장과 혼란을 유발합니다.

💬 “말을 하면서도 계속 눈치를 봤어요. 근데 사람 눈이 아니라 카메라 렌즈를. 아무런 반응이 없으니까 내가 잘하고 있는 건지 도통 감이 안 왔어요.”
— AI 면접 첫 경험자, 마케팅 직무 지원 후기 (브런치 발췌)

 

 

기계 앞에서 인간다움을 증명해야 한다는 모순

AI는 ‘비언어적 요소’를 평가 기준으로 삼습니다. 말의 속도, 표정, 시선 등 인간적 요소들이 오히려 수치화의 대상이 되면서, 사람답게 말하려 할수록 기계적으로 말해야 하는 역설이 발생합니다. 진정성과 진실된 대답이 반드시 ‘고득점’으로 이어지지 않기 때문에, 지원자들은 점점 ‘정답형 답변’을 연기하는 방식으로 변화하게 됩니다.

💬 “진심을 담아서 이야기했는데, 피드백으로 ‘표정이 일정하지 않다’, ‘목소리의 톤이 부정적이다’라고 나왔어요. 저다운 게 왜 감점이 되는 거죠?”
— 제조업체 AI면접 경험자, 품질관리 지원 후기 (네이버 블로그)

 

 

내가 아닌 ‘데이터’가 평가받는 느낌

 

AI는 당신을 ‘사람’이 아니라 ‘데이터 조각’으로 인식합니다. 말하는 시간, 목소리 높낮이, 감정 변화 등 모든 요소는 숫자와 그래프로 변환됩니다.
문제는 이 모든 데이터가 객관적일 수는 없다는 점입니다.

이러한 평가는 ‘사람의 특성’을 왜곡해서 해석하는 위험을 내포하며, 정량 데이터만으로 인재를 정의할 수 있느냐는 비판도 존재합니다.

💬 “저는 말이 느린 편인데, ‘응답 속도 느림 → 의사결정이 느림’이라는 평가를 받았어요. 너무 억지 같다는 생각밖에 안 들었어요.”
— AI 면접 불합격자, 행정직 지원 후기 (티스토리)

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탈락 후 더 큰 혼란이 남는다

 

AI 면접의 가장 큰 문제 중 하나는 결과의 불투명성입니다. 탈락자는 왜 떨어졌는지 명확한 사유조차 들을 수 없고, 성공 여부는 단지 점수로만 표시됩니다. 피드백이 없다는 점은 다음 면접을 준비하는 데도 어려움을 주며, 반복적인 탈락은 ‘나는 그냥 시스템에서 안 먹히는 사람인가?’라는 자책감을 낳기도 합니다. 

💬 “탈락했는데, 피드백은 없고 점수만 나왔어요. 어느 부분이 문제였는지, 어떤 기준으로 떨어진 건지도 모르겠더라고요. 막막했어요.”
— 공기업 AI 면접 경험자, 경영지원직 후기 (잡다 블로그 리뷰 요약)

 

 

정말 AI가 나를 ‘제대로’ 평가한 걸까?

 

AI 면접은 객관적인 평가 도구처럼 보이지만, 결국엔 AI가 ‘학습한 기준’에 맞춰 지원자를 평가하는 구조입니다.
그러나 그 기준이 ‘진짜 사람의 잠재력’을 담보한다고 믿는 지원자는 많지 않습니다.

결국 많은 응시자들은 “내가 AI에게 떨어진 게 아니라, AI 시스템이 나랑 안 맞았을 뿐”이라고 스스로를 위로합니다.
이 말은 곧, AI가 정말 사람을 제대로 평가하고 있는지에 대한 근본적인 질문이기도 합니다.

💬 “AI가 나를 제대로 봤는지 정말 의심스러웠어요. 마치 외운 답을 예쁘게 말했으면 높은 점수를 주고, 진심을 말하면 오히려 감점하는 이상한 구조 같았어요.”
— 스타트업 지원자, 기획직군 AI면접 후기 (링커리어 후기 발췌)

 

 

정리

AI 면접에 대한 응시자 후기는 다양하지만, 공통적으로 나타나는 부정적 감정은 다음과 같습니다.

• 말하는 도중에도 끝날 때까지 확신 없이 불안한 상태가 지속된다
• 자신의 개성과 감정이 수치로 잘못 해석되며, 진심이 감점 요소가 되기도 한다
• 탈락 사유에 대한 불투명성으로 인해 다음 준비가 막막하다
• 결국 “내가 평가받은 게 맞는 걸까?”라는 존재적 의문에 도달하게 된다

아직은 AI 면접에 대한 부정적 의견이 많은 것 같지만, 다음 글에서는 긍정적인 후기에 대해서도 알아보는 시간을 가져보겠습니다.