채용팀 둘이서 데이터 애널리스트와 고객성공 매니저 두 포지션을 열었는데, 72시간 만에 링크드인 지원서가 400개 넘게 들어왔다는 이야기를 봤다. 숫자만 보면 부럽지만, 실제로는 60~70%가 AI로 찍어낸 듯한 같은 요약문, 같은 불릿 구조, 회사명도 다른 커버레터였다고 한다. 문제는 “걸러내면 되지”로 끝나지 않는다는 점이다. 좋은 지원자를 놓칠까 봐 결국 사람이 PDF를 열고, 문장 패턴을 보고, 역할과 맞는 증거를 찾고, 애매하면 다시 보류함에 넣는다. 임시 해결책은 스프레드시트 색칠, 키워드 검색, ATS 태그인데 지원자가 많아질수록 채용 속도보다 검수 피로가 먼저 터진다. 여기서 작은 제품 기회는 자동 탈락기가 아니라, 채용 담당자가 믿을 수 있는 ‘증거 중심 1차 정리함’ 같았다. 이력서/커버레터에서 역할 관련 근거, 복붙 의심 신호, 회사명 불일치, 확인 질문 후보를 한 화면에 묶어주고 사람이 마지막 판단만 하게 하는 도구. AI가 지원을 싸게 만든 만큼, 반대편에는 진짜 신호를 회복하는 소프트웨어가 필요해진 느낌이다.