Tech is about to take the work out of finding your perfect jobFor too long, we’ve had to “find a job.” It’s about time the right jobs found us.

Most of us generate so much data as we use Facebook, LinkedIn and smartphone apps that software can already rummage through our likes, endorsements and transactions and put together a staggeringly accurate personality portrait. At the same time, a bunch of tech companies in the human resources space are working on ways to use data to truly understand the nuances of a particular job at a particular company.

If data can understand the job and also intimately know all the potential candidates for that job, software should be able to make a great match, saving everybody a lot of agony. A little software agent for the open job might show up on your smartphone screen like a prince holding a glass slipper that fits only you.

We’re getting there a little at a time. For much of the population, searching for a job is still a hunt-and-peck kind of chore. You look through listings and send résumés into black holes. Maybe you’re lucky and hear about a job through someone you know. You waste hours in the interview process, answering bizarre queries like, “If you were asked to unload a 747 full of jelly beans, what would you do?”—an actual interview question reportedly asked of a candidate at Bose.

Over the past 25 years, technology has brought about significant changes in the job-finding milieu. In the 1990s, job listings went online on sites like Monster.com, making them searchable and global. In the 2000s, LinkedIn crashed the scene, becoming the world’s repository for résumés and professional contacts. So now when you’re unemployed, you can easily find out where all your friends work.

If each decade turns the crank in an important way, we’re due for another revolution in the job-search field. At a human resources conference last month called Destination Talent, conversation centered on two pervasive problems today’s technology needs to fix. One is reducing the time it takes to fill a job. The other is about finding precisely the right fit between a person and a job, so great employees stay longer and feel more engaged. Online listings and LinkedIn have made it easy for employers to find loads of potential candidates—but HR folks would rather see fewer, better candidates.

At the other end, job hunters would love to apply for only jobs that are exact fits so the probability of getting hired will be very high—and time wasted very low.

We’re seeing early versions of how this might play out. EmployInsight, founded in 2012, is using data to understand intangible traits such as curiosity, levelheadedness or selfmotivation that fit with a company’s culture and are highly valued for a specific job within it. Then the system can help sort for the kind of personality that might best fit an open job, instead of just matching a particular skill set. Other companies are circling around similar ideas. Aon, the U.K. insurance and human resources giant, put out an app called Mood Ring that lets employees quickly register how they feel about their jobs at any given moment—another path to understanding the culture of the company that’s hiring. Pomello, a startup out of Y Combinator, gathers data about teams inside companies so employers can find new employees well-suited to work with that team.

So far with such technologies, candidates have to take a test to see if there’s a match. But as researchers and lenders are discovering, data from a Facebook profile can pinpoint a personality better than a human assessor. It’s not much of a leap to deploy software like EmployInsight’s to analyze Facebook to find personality fits. And LinkedIn has the professional data that might be missing from Facebook—so if EmployInsight-type software could look at both, it should be able to find people who have the right job history and are the right cultural fit for every opening.

One big player, Glassdoor, is something of a manual way to bring better fits to the job-hunting game. Glassdoor’s reviews help guide people to cultures where they might click. “We can help reduce ‘bad fit’ turnover, [and] that ultimately contributes to greater productivity and a stronger economy,” CEO Robert Hohman told Fast Company. In fact, Hohman is onto the big payoff here.

Software that matches the perfect job to the perfect candidate would squeeze the huge inefficiency of job searches out of the economy. The U.S. Labor Department puts the number of unemployed at 8.3 million and the number of jobs open at 4.5 million. Surely a significant number of those unemployed just aren’t seeing the jobs they could fill, while many employers struggle to uncover great candidates.

The costs to the economy are enormous when people remain unemployed or muddle through their days in jobs they hate. Polls show only 30 percent of employees are fully engaged at work. Raise that to even 50 percent, and it would be like putting the economy on meth. Solve the problem of it taking too long to put the right people in the right jobs, and a whole lot of us will be happier and richer.

Unless, of course, robots take all our jobs. Then HR robots will just use the software to hire other robots, and the rest of us can oil their servos.

데이터 분석으로 구직자 성향과 기업문화까지 파악하는 맞춤형 채용 서비스 등장 임박해우리는 너무 오랜 세월 동안 일자리를 찾아다녔다. 이제는 일자리가 우리를 찾는 시대가 왔다.

대다수 사람은 페이스북·링크드인이나 여타 스마트폰 앱을 이용하면서 아주 많은 데이터를 생성한다. 소프트웨어는 그 데이터를 이용해 무서울 정도로 정확한 개인 신상명세서를 만들어낸다. 수많은 인사 분야 IT기업은 이 데이터를 통해 특정 회사의 특정 직종이 갖는 특징을 구체적으로 이해하려 노력한다.

데이터로 직업과 그 직업에 적합한 후보군을 파악한다면 소프트웨어는 채용 기업과 구직자를 훌륭하게 짝지어줌으로써 많은 이들의 어려움을 덜어줄 수 있다. 직업 소개 소프트웨어는 마치 딱 맞는 유리구두를 들고 나타난 왕자처럼 완벽한 직업을 스마트폰 화면에 띄워줄 것이다.

그런 세상이 조금씩 다가오고 있다. 대다수 사람들에게 구직 활동은 컴퓨터 자판을 열심히 두드려야 하는 귀찮은 일이다. 구인란을 가득 채운 공고들 사이를 헤메이다가 블랙홀 속으로 이력서를 밀어 넣는다. 운이 좋으면 지인을 통해 일자리를 소개받을 수도 있다. 그 다음엔 면접을 보러 가서 “만약 젤리 과자로 가득찬 비행기를 비워야 한다면 어떻게 하겠느냐”는 기이한 질문에 답하느라 시간을 허비한다. 실제로 음향기기 업체 보스의 면접에서 제시됐던 질문이다.

지난 25년 동안 기술은 구인·구직 환경을 크게 바꿔놓았다. 1990년대엔 몬스터닷컴 같은 온라인 웹사이트에 구인란이 생기면서 전 세계 직업을 검색 가능하게 됐다. 2000년대엔 전 세계 이력서와 업무 연락처를 한데 모은 링크드인이 등장했다. 이제 실직자들은 자신의 친구들이 어디서 일하는지 쉽게 확인할 수 있다.

10년마다 중대한 변화가 발생한다고 했을 때, 우리는 구인·구직 분야에서 또 한차례의 혁명을 눈앞에 두고 있다. 지난 7월 열린 인사 컨퍼런스 ‘데스티네이션 탤런트’에선 현대 사회에 만연한 두가지 문제가 주된 화제였다. 한 가지는 빈 일자리를 채우는 데 걸리는 시간을 줄이는 것이고, 또 하나는 자리에 딱 맞는 사람을 배치해 훌륭한 직원들이 더 오래 근무하고 보다 참여의식을 느끼도록 만드는 일이었다. 온라인 구인란과 링크드인 덕분에 고용주들은 수많은 채용 후보자들을 쉽게 접한다. 그러나 인사담당자들은 수가 적더라도 수준 높은 후보를 원한다. 한편 구직자는 자신과 잘 맞고 채용 확률이 아주 높은 일자리에 지원해서 시간 낭비를 줄이고 싶어한다.

초기 단계는 이미 진행 중이다. 2012년 설립된 임플로이인사이트는 데이터를 활용해 호기심·분별력·자발성 등 기업문화 및 특정 업종에 요구되는 성격을 분석하고, 이를 바탕으로 구직 공고 중에 적합한 일자리를 선별한다. 업무 역량만 참조하는 기존 시스템과 다른 부분이다. 다른 기업들도 이와 비슷한 방식을 시도한다. 영국 보험·인력 대기업 에이언은 무드링이라는 앱을 출시해 직원들이 현재 직장에서 느끼는 감정을 신속히 등록하게 만들었다. 각 기업의 문화를 이해하는 또 다른 방법이다. 스타트업 투자기관 Y컴비네이터 출신 기업 포멜로는 기업 내 팀에 대한 데이터를 모아서 고용주가 그 팀에 잘 맞는 새 직원을 뽑도록 도와준다.

아직까지는 구직자들이 자신과 맞는 일자리가 있는지 알아보려면 문답을 거쳐야 한다. 하지만 연구자들이나 대출업자들이 보여주듯이 페이스북 프로필에서 나오는 데이터는 인간 평가자보다 개인의 성격을 더 정확하게 파악한다. 임플로이인사이트 같은 소프트웨어를 이용해 페이스북 데이터를 분석하고 개인의 성격을 알아내는 것은 새로운 기술이 아니다. 페이스북에서 얻지 못하는 전문 정보는 링크드인에 있다. 임플로이인사이트 같은 소프트웨어가 두 곳을 모두 참조한다면 어떤 일자리든 그에 맞는 경력과 성격을 가진 사람을 찾아낼 수 있을 것이다.

이 분야 주요 업체인 글래스도어는 보다 수동적인 방법으로 구인·구직 활동을 발전시킨다. 직장인들이 글래스도어에 남기는 기업 평가는 구직자들이 자신과 잘 맞을 법한 기업 문화를 찾아가도록 돕는다. “우리는 기업과 직원의 손발이 맞지 않는 사례를 줄임으로써 궁극적으로 더 높은 생산성과 더 강한 경제에 기여한다”고 글래스도어 CEO 로버트 호먼은 패스트컴퍼니에 말했다

완벽한 직업을 완벽한 후보와 짝지어주는 소프트웨어는 구인·구직의 비효율성을 크게 줄인다. 미 노동부에 따르면 미국 실업자는 830만 명, 비어 있는 일자리는 450만 개다. 그럼에도 아무 일자리나 원하는 실업자는 드물고, 기업들 역시 숨어 있는 인재를 가려내려고 애쓴다.

사람들이 실업 상태이거나 좋아하지 않는 일을 하는 데서 발생하는 경제적 손실은 이루 헤아리기 어려울 정도다. 여러 설문조사에 따르면 자신의 일에 온전히 집중하는 직장인은 전체의 30%밖에 되지 않는다. 그 수치를 50%까지만 올려도 경제에 막대한 파급력이 생길 것이다. 적절한 자리에 적절한 사람을 배치하는 오랜 문제를 해결하면 훨씬 많은 사람이 보다 행복해지고 부유해진다는 의미다.

적어도 로봇이 우리 일자리를 모두 가져가기 전까지는 말이다. 그날이 오면 채용 로봇이 소프트웨어를 통해 다른 로봇을 채용하고 우리는 로봇 부품에 기름칠이나 해야할 것이다.

- KEVIN MANEY NEWSWEEK 기자 / 번역 이기준

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