채용 프로세스 자동화, 얼마나 안전할까?
기업의 HR 부서에서 LLM 기반 ATS를 도입하면서
채용 효율성이 크게 향상되었습니다.
그러나 개인정보 보호, 차별 방지,
지적 재산권 문제 등 다양한 법적 쟁점이 동시에 발생할 수 있습니다.
이 글에서는 HR 리쿠르팅에서 LLM 기반 ATS를 사용할 때
고려해야 할 핵심 법적 이슈와 컴플라이언스 전략을 정리합니다.
LLM 기반 ATS의 작동 방식과 특징
LLM 기반 ATS는 대규모 언어 모델을 활용하여
이력서 분석, 지원자 매칭, 면접 질문 추천 등의 업무를 자동화합니다.
자연어 이해와 요약 능력이 뛰어나
HR 담당자의 업무 부담을 크게 줄여줍니다.
하지만 이 과정에서 수집되고 처리되는 데이터에는
법적 문제로 이어질 수 있는 민감한 정보가 포함될 수 있습니다.
개인정보 보호법과 채용 데이터 관리
채용 과정에서 수집되는 이력서, 경력 증명서, 포트폴리오에는
개인 식별 정보와 민감 정보가 포함되어 있습니다.
LLM 기반 ATS를 사용할 때는 국내 개인정보 보호법뿐만 아니라
GDPR 등 국제 규제도 준수해야 합니다.
| 구분 | 요구사항 |
| 데이터 수집 | 최소한의 데이터만 수집, 목적 명시 |
| 데이터 저장 | 암호화 및 접근 권한 제한 |
명확한 개인정보 처리 방침을 수립하고
지원자의 사전 동의를 받는 것이 필수입니다.
알고리즘 편향과 공정성 문제
LLM 기반 ATS는 학습 데이터에 따라
편향된 결과를 낼 수 있습니다.
예를 들어, 특정 학력·성별·연령대에
치우친 데이터로 학습하면 차별적 채용 결과가 발생할 수 있습니다.
이를 예방하기 위해서는 정기적인 모델 검증과
공정성 평가가 필요합니다.
지적 재산권과 데이터 활용
ATS가 이력서나 외부 자료를 학습하거나 분석할 때
저작권 침해 가능성이 존재합니다.
특히 포트폴리오, 연구 자료, 프로젝트 파일 등에
타인의 지적 재산이 포함된 경우 법적 책임이 발생할 수 있습니다.
기업은 데이터 활용 범위를 명확히 하고
비식별화된 데이터만 모델 처리에 사용하는 것이 안전합니다.
국제 채용과 데이터 국외 전송
글로벌 채용에서 ATS를 활용하면
지원자 데이터가 해외 서버를 거쳐 처리될 수 있습니다.
이 경우 각 국가의 데이터 전송 규제와 보관 의무를
반드시 확인해야 합니다.
예를 들어 EU 지역에서는 GDPR의 역외 전송 요건을 충족해야 하며,
이를 위반할 경우 막대한 과징금이 부과될 수 있습니다.
법적 책임과 리스크 관리
ATS가 잘못된 판단을 내렸을 때
법적 책임 주체를 명확히 하는 것이 중요합니다.
기업, 소프트웨어 제공자, 데이터 관리자는
계약서에 각자의 법적 책임 범위를 명시해야 합니다.
| 위험 요소 | 대응 방법 |
| 잘못된 채용 결정 | 검증 프로세스와 HR 최종 확인 |
| 데이터 유출 | 보안 감사 및 최소 접근 권한 부여 |
도입 전 컴플라이언스 점검
LLM 기반 ATS를 도입하기 전에는 HR, IT, 법무 부서가
협업하여 잠재적 리스크를 제거해야 합니다.
데이터 흐름, 서버 위치, 모델 학습 범위를 분석하고
정기적인 컴플라이언스 점검 체계를 마련하는 것이 핵심입니다.
안전한 활용을 위한 결론
LLM 기반 ATS는 채용 업무에 혁신을 가져오지만
법적 이슈를 간과하면 기업에 큰 위험을 초래할 수 있습니다.
개인정보 보호, 공정성, 지적 재산권,
국제 규제 준수까지 종합적으로 관리해야
안정적이고 법적으로 안전한 채용 자동화가 가능합니다.