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정규직 채용이 부담스러운 순간, 베러나우는 플렉스웍을 통해 "사람 한 명을 더 뽑는 것"보다 먼저 지금 필요한 업무를 정의하고, 그 문제를 풀 수 있는 전문가와 일하는 방식을 선택했습니다. 우리 회사에도 필요한 전문가가 있다면? 👉 업무 등록하러가기 이 글의 핵심 요약질문 답변 베러나우는 왜 정규직 대신 시간제 전문가를 선택했나? 성장하는 조직에 필요한 건 "사람 한 명 더"가 아닌, 지금 필요한 문제를 풀 수 있는 전문가를 빠르게 만나는 것이었기 때문 시간제 고용은 실제로 어떤 방식인가? 시간을 재는 구조가 아니라 업무 단위 중심 — 해야 할 일을 정의하고 그에 필요한 시간을 계산하는 방식 AI 시대에 마케터에게 필요한 역량은? 도메인 전문성 + AI·AX 역량의 결합. 자동화 방향을 정하고 선택하고 책임지는 건 여전히 사람의 역할 플렉스웍 인재 풀의 차별점은? 다른 플랫폼 대비 일을 진지하게 대하는 전문가가 많고, 성장 단계 기업이 만나기 어려운 수준의 인재 풀 보유 AI 시대 채용은 어떻게 달라지나? "자리 채우기"에서 "업무 설계"로 — 먼저 필요한 업무를 정의하고, 그 업무에 필요한 시간과 비용을 계산하는 구조 "채용과 고용은 둘 다 달라져야 한다고 생각해요. 사람을 뽑는 방식도, 그 사람과 일하는 방식도 AI 시대에 맞게 바뀌어야 하니까요."마케팅 회사 베러나우를 이끌고 있는 김하나 대표는 요즘 한국과 미국을 오가며 새로운 시장의 가능성을 찾고 있다. 베러나우는 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 고객에게 닿고 구매로 이어지는 과정을 설계하는 회사다. 한국에서는 기존 팀이 운영을 이어가고, 김 대표는 미국에서 새로운 기회를 두드리고 있다. 작은 조직이지만 일하는 방식은 가볍지 않다. 정규직 구성원과 프로젝트 단위로 함께하는 프리랜서들이 유기적으로 움직이고, 필요한 전문성은 상황에 맞춰 외부 전문가와도 연결한다. 김 대표가 Flexwork를 찾은 이유도 여기에 있다. 성장하는 조직에게 필요한 건 단순히 "사람 한 명 더"가 아니었다. 지금 필요한 문제를 정의하고, 그 문제를 풀 수 있는 전문가를 빠르게 만나는 것이었다. "다른 플랫폼보다 일에 진지한 분들이 많았어요"Q. 베러나우는 어떤 회사인가요? 베러나우는 마케팅 회사예요. 브랜드의 가능성을 매출로 만들어내는 일을 하고 있습니다. 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 시장에서 실제 성과를 낼 수 있도록 돕고 있어요. 지금은 한국 팀이 기존 업무를 운영하고 있고, 저는 미국에서 새로운 기회를 찾고 있습니다. 한국에서 해온 일들을 바탕으로 미국 시장에서는 어떤 가능성이 있을지 두드려보는 단계라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요. Q. Flexwork를 통해 채용을 여러 번 진행하셨다고 들었습니다. 어떤 점이 인상적이셨나요? 가장 먼저 느낀 건 인재 풀의 퀄리티가 좋다는 점이었어요. 저희처럼 아직 성장해야 하는 회사 입장에서는 만나기 어려운 수준의 전문가들이 꽤 많다고 느꼈습니다. 다른 사이트에도 동시에 공고를 올려본 적이 있는데, 부업이나 N잡처럼 가볍게 접근하시는 분들도 많았어요. 그런데 Flexwork에서는 일을 대하는 태도가 조금 달랐습니다. "이 분야에 열정이 있고 더 깊이 하고 싶다"는 분들이 상대적으로 많았어요. 그래서 자연스럽게 "필요한 인재가 생기면 Flexwork에서 찾아봐야겠다"는 생각을 하게 됐습니다. 시간제 고용은 "시간"보다 "업무 단위"에 가깝다많은 대표들이 시간제 고용을 낯설게 느낀다. "정해진 시간만큼 앉아 있는 사람"을 떠올리기 쉽기 때문이다. 하지만 김 대표가 실제로 경험한 시간제 전문가는 조금 달랐다. 중요한 건 몇 시간을 일했는지가 아니라, 어떤 업무를 어떤 결과물로 만들 것인지였다. Q. 시간제 전문가와 일한다는 게 실제로는 어떤 방식인가요? 말이 시간제이지, 실제로는 업무 단위에 더 가깝다고 생각해요. "이 업무를 진행하려면 이 정도 시간을 사용할 수 있을 것 같다"는 식으로 커뮤니케이션을 하고, 그 안에서 필요한 결과물을 만들어가는 방식이에요. 단순히 시간을 재고 끝나는 구조라기보다는, 해야 할 일을 정리하고 그 일을 수행하는 데 필요한 시간을 계산하는 쪽에 가깝습니다. 풀타임이든 시간제든 결국 중요한 건 일의 목적과 결과라고 생각해요. AI 시대, 마케터에게 필요한 역량도 바뀌고 있다베러나우 역시 AI를 적극적으로 바라보고 있다. 현재는 LLM 서비스를 활용해 아이디어를 확장하거나 소스를 얻는 단계에 있지만, 김 대표의 관심은 그 다음에 있다. 마케터의 업무를 잘게 쪼개고, 자동화할 수 있는 부분을 찾아내고, 생산성을 높이는 구조를 만드는 것. 단순히 "AI 툴을 쓴다"가 아니라, 마케팅 회사의 일하는 방식을 AI 시대에 맞게 다시 설계하는 일이다. Q. 회사 안에서 AI는 어떻게 활용하고 계신가요? 지금은 대행사 업무를 수행하면서 아이디어와 소스를 얻는 용도로 많이 쓰고 있어요. LLM 서비스를 기준으로 생각을 확장하거나, 새로운 방향을 검토하는 정도죠. 다만 앞으로는 마케터들의 업무를 더 잘게 쪼개서 자동화할 수 있는 부분, 빠르게 캐치할 수 있는 부분을 설계해보려고 준비하고 있습니다. 결국 생산성을 높이는 방향으로 가야 한다고 생각해요. Q. 그렇다면 앞으로 필요한 마케터의 역량도 달라질까요? 네. 저는 도메인을 가진 마케터가 AI나 AX 역량까지 함께 갖추는 방향으로 가야 한다고 생각해요. 요즘은 모두가 과도기잖아요. 오늘 알고 있던 지식이 내일이면 금방 바뀌기도 하고요. 단순히 실행을 잘하는 것만으로는 부족할 수 있습니다. 각자가 가진 전문 도메인을 바탕으로 AI를 어떻게 활용할지 고민할 수 있어야 해요. 자동화를 하더라도 방향을 정하고 선택하고 책임지는 건 결국 사람의 역할이니까요. "전문가인지 판단하는 기준이 아직 어렵다"는 현실적인 고민AI와 AX 역량을 가진 마케터에 대한 수요는 커지고 있다. 하지만 김 대표는 "이 사람이 정말 전문가인지 내가 판별할 수 있을까?"라는 현실적인 고민을 이야기했다. 관련 정보는 많지만, 실제 콘텐츠와 퍼포먼스 업무에 바로 적용하기에는 부족한 경우도 많기 때문이다. Q. AX 역량을 가진 마케터를 시간제로 활용하는 것도 가능하지 않을까요? 가능성은 있다고 봐요. 다만 아직은 제가 채용 기준을 정하기가 조금 어렵습니다. 마케터의 도메인을 가지고 AX를 만들어낼 수 있는 사람이 어떤 사람인지 판단해야 하잖아요. 온라인상에는 관련 이야기를 하시는 분들이 많지만, 실제 퍼포먼스나 콘텐츠 업무에 가져와 쓰기에는 부족한 점도 있습니다. 니즈는 분명 있지만, "이 사람이 전문가다"라고 판별할 기준을 세우는 데에는 아직 조심스러운 부분이 있어요. 재무 문제를 풀기 위해 시간제 전문가를 만나다김 대표가 Flexwork를 통해 만족스럽게 경험한 사례 중 하나는 재무 영역이었다. 회사의 데이터는 이미 어느 정도 정리되어 있었지만, 계속 읽히고 해석되는 구조는 아니었다. 김 대표가 해결하고 싶었던 문제는 기록된 데이터를 다시 꺼내 읽을 수 있게 만들고, 관리회계 관점에서 해석 가능한 구조로 설계하는 것이었다. Q. 시간제 전문가를 통해 어떤 문제를 해결하고 계신가요? 재무 쪽에서 보면 단계가 나뉘어 있다고 생각해요. 데이터를 기록하는 단계, 관리회계 관점에서 정리하는 단계, 그 데이터를 해석하는 단계가 있죠. 저희는 기존에 정리해둔 데이터가 있었지만, 계속 읽히는 구조는 아니었어요. 그래서 그걸 다시 꺼내서 읽을 수 있는 형태로 만들고, 해석하는 단계까지 가기 위한 설계를 하나씩 해나가고 있습니다. 그게 제가 시간제 전문가를 고용하면서 풀고 싶었던 문제였어요. Q. 실제로 함께 일해보니 어떠셨나요? 상당히 만족하고 있어요. 물론 우려가 없었던 건 아니지만, 모든 채용에는 우려가 있을 수밖에 없잖아요. 결국 문제는 풀타임이냐, 시간제냐, 프리랜서냐의 형태라기보다는 사람의 문제라는 생각을 하게 됐습니다. 인터뷰 과정에서도 도움을 많이 받았어요. 제가 보지 못하는 사이드의 질문들을 함께 해주시고, 미팅에도 같이 참여해주셨어요. 그 과정이 전문가를 판단하고 함께 일하기로 결정하는 데 도움이 됐습니다. "필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 만날 수 있다는 점이 든든해요"김 대표는 Flexwork를 "항상 다시 생각나게 되는 플랫폼"이라고 표현했다. 물론 모든 매칭이 100% 완벽할 수는 없다. 하지만 조직에 채용 이슈가 생겼을 때, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 만날 수 있다는 점. 그것이 성장하는 회사에게는 꽤 큰 안정감이 된다. Q. 앞으로도 Flexwork를 계속 활용하실 계획인가요? 그럴 것 같아요. 인재 풀이 좋고, 일에 진지한 분들이 많다는 점도 좋았습니다. 물론 매칭이라는 게 100% 만족스럽기만 할 수는 없잖아요. 그럼에도 채용 이슈가 있을 때마다 Flexwork에 올려봐야겠다고 생각하는 이유는, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 영입할 수 있는 플랫폼이라는 느낌이 있기 때문이에요. 그런 점에서 저에게는 든든한 플랫폼입니다. AI 시대의 채용은 "자리 채우기"가 아니라 "업무 설계"에 가까워진다인터뷰의 마지막에서 김 대표는 AI 시대의 채용과 고용에 대해 이렇게 정리했다. 채용은 사람을 뽑는 일이고, 고용은 그 사람과 어떻게 일할지 정하는 일이다. 그리고 이제는 둘 다 바뀌어야 한다. AI가 실행 업무를 보조하거나 대체하기 시작하면서, 앞으로는 각자의 도메인 전문성, AI를 받아들이는 태도, 문제를 구조화하는 능력이 더 중요해진다. 고용 방식도 마찬가지다. 자리를 채우는 방식보다, 필요한 업무를 먼저 정의하고 그 업무에 필요한 시간과 비용을 계산하는 구조가 중요해진다. Q. AI 시대에 앞으로 채용은 어떻게 바뀔까요? 모든 기업이 비슷한 고민을 하고 있지 않을까 싶어요. 저는 채용과 고용이 둘 다 달라져야 한다고 생각합니다. 채용이 사람을 뽑는 것이라면, 고용은 그 사람과 어떻게 일할 것인가에 대한 질문이잖아요. 예전에는 실행 중심의 사람이 전문성을 인정받았다면, 이제는 AI가 많은 실행을 도울 수 있습니다. 그래서 각자가 가진 전문 도메인과 태도를 함께 봐야 한다고 생각해요. 고용도 마찬가지예요. 단순히 자리를 채우거나 "9 to 6로 일해주세요"라는 방식보다, 필요한 업무를 먼저 규정하고 그 업무에 필요한 시간을 계산해 비용과 효율을 함께 보는 구조로 설계해나가게 되지 않을까 생각합니다. Flexwork가 바라보는 일의 변화베러나우의 사례는 단순히 "시간제 전문가를 잘 활용했다"는 이야기에 머물지 않는다. AI로 인해 일의 단위가 바뀌고 있고, 채용의 기준과 방식도 함께 달라지고 있다. 이제 기업은 "누구를 뽑을까"보다 먼저 "어떤 문제를 풀어야 할까"를 질문해야 한다. Flexwork는 그 지점에서 기업이 필요한 업무를 정의하고, 문제를 함께 풀 전문가와 만날 수 있도록 돕는다.김하나 대표의 말처럼 중요한 건 고용 형태가 아닐 수 있다. 결국 중요한 건 사람이고, 문제를 함께 풀어낼 수 있는 전문성이다. AI 시대의 좋은 채용은 아마 여기서 시작될 것이다. 👉 플렉스웍에서 AI 시간제 전문가 채용하기

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수정했음. “채용과 고용은 둘 다 달라져야 한다고 생각해요. 사람을 뽑는 방식도, 그 사람과 일하는 방식도 AI 시대에 맞게 바뀌어야 하니까요.”마케팅 회사 베러나우를 이끌고 있는 김하나 대표는 요즘 한국과 미국을 오가며 새로운 시장의 가능성을 찾고 있다. 베러나우는 브랜드가 가진 가능성을 실제 매출로 전환하는 일을 한다. 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 고객에게 닿고 구매로 이어지는 과정을 설계하는 회사다. 한국에서는 기존 팀이 운영을 이어가고, 김 대표는 미국에서 새로운 기회를 두드리고 있다. 작은 조직이지만 일하는 방식은 가볍지 않다. 정규직 구성원과 프로젝트 단위로 함께하는 프리랜서들이 유기적으로 움직이고, 필요한 전문성은 상황에 맞춰 외부 전문가와도 연결한다. 김 대표가 Flexwork를 찾은 이유도 여기에 있다. 성장하는 조직에게 필요한 건 단순히 “사람 한 명 더”가 아니었다. 지금 필요한 문제를 정의하고, 그 문제를 풀 수 있는 전문가를 빠르게 만나는 것이었다. 테스트 수정했음 “다른 플랫폼보다 일에 진지한 분들이 많았어요” Q. 베러나우는 어떤 회사인가요? 베러나우는 마케팅 회사예요. 브랜드의 가능성을 매출로 만들어내는 일을 하고 있습니다. 콘텐츠와 퍼포먼스를 중심으로, 브랜드가 시장에서 실제 성과를 낼 수 있도록 돕고 있어요. 지금은 한국 팀이 기존 업무를 운영하고 있고, 저는 미국에서 새로운 기회를 찾고 있습니다. 한국에서 해온 일들을 바탕으로 미국 시장에서는 어떤 가능성이 있을지 두드려보는 단계라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요. Q. Flexwork를 통해 채용을 여러 번 진행하셨다고 들었습니다. 어떤 점이 인상적이셨나요? 가장 먼저 느낀 건 인재 풀의 퀄리티가 좋다는 점이었어요. 저희처럼 아직 성장해야 하는 회사 입장에서는 만나기 어려운 수준의 전문가들이 꽤 많다고 느꼈습니다. 다른 사이트에도 동시에 공고를 올려본 적이 있는데, 아무래도 부업이나 N잡처럼 조금 더 가볍게 접근하시는 분들도 많았어요. 그런데 Flexwork에서는 일을 대하는 태도가 조금 달랐습니다. “이 일을 진지하게 하고 싶다”, “이 분야에 열정이 있고 더 깊이 하고 싶다”는 분들이 상대적으로 많았어요. 그래서 자연스럽게 “필요한 인재가 생기면 Flexwork에서 찾아봐야겠다”는 생각을 하게 됐습니다. 시간제 고용은 “시간”보다 “업무 단위”에 가깝다많은 대표들이 시간제 고용을 낯설게 느낀다. “정해진 시간만큼 앉아 있는 사람”을 떠올리기 쉽기 때문이다. 하지만 김 대표가 실제로 경험한 시간제 전문가는 조금 달랐다. 중요한 건 몇 시간을 일했는지가 아니라, 어떤 업무를 어떤 결과물로 만들 것인지였다. Q. 시간제 전문가와 일한다는 게 실제로는 어떤 방식인가요? 말이 시간제이지, 실제로는 업무 단위에 더 가깝다고 생각해요. “이 업무를 진행하려면 이 정도 시간을 사용할 수 있을 것 같다”는 식으로 커뮤니케이션을 하고, 그 안에서 필요한 결과물을 만들어가는 방식이에요. 단순히 시간을 재고 끝나는 구조라기보다는, 해야 할 일을 정리하고 그 일을 수행하는 데 필요한 시간을 계산하는 쪽에 가깝습니다. 풀타임이든 시간제든 결국 중요한 건 일의 목적과 결과라고 생각해요. 특히 시간제일수록 서로 업무에 대한 기준을 더 명확히 맞춰야 합니다. AI 시대, 마케터에게 필요한 역량도 바뀌고 있다베러나우 역시 AI를 적극적으로 바라보고 있다. 현재는 LLM 서비스를 활용해 아이디어를 확장하거나 소스를 얻는 단계에 있지만, 김 대표의 관심은 그 다음에 있다. 마케터의 업무를 잘게 쪼개고, 자동화할 수 있는 부분을 찾아내고, 생산성을 높이는 구조를 만드는 것. 단순히 “AI 툴을 쓴다”가 아니라, 마케팅 회사의 일하는 방식을 AI 시대에 맞게 다시 설계하는 일이다. Q. 회사 안에서 AI는 어떻게 활용하고 계신가요? 지금은 대행사 업무를 수행하면서 아이디어와 소스를 얻는 용도로 많이 쓰고 있어요. LLM 서비스를 기준으로 생각을 확장하거나, 새로운 방향을 검토하는 정도죠. 다만 앞으로는 마케터들의 업무를 더 잘게 쪼개서 자동화할 수 있는 부분, 빠르게 캐치할 수 있는 부분을 설계해보려고 준비하고 있습니다. 결국 생산성을 높이는 방향으로 가야 한다고 생각해요. Q. 그렇다면 앞으로 필요한 마케터의 역량도 달라질까요? 네. 저는 도메인을 가진 마케터가 AI나 AX 역량까지 함께 갖추는 방향으로 가야 한다고 생각해요. 요즘은 모두가 과도기잖아요. 오늘 알고 있던 지식이 내일이면 금방 바뀌기도 하고요. 그래서 단순히 실행을 잘하는 사람만으로는 부족할 수 있습니다. 각자가 가진 전문 도메인을 바탕으로 AI를 어떻게 활용할지 고민할 수 있어야 해요. 그렇다고 도메인이 사라지는 건 아니라고 봅니다. 자동화를 하더라도 방향을 정하고 선택하고 책임지는 건 결국 사람의 역할이니까요. 그래서 저는 마케터의 도메인 역량과 AI 활용 역량을 함께 키워야 한다고 생각합니다. “전문가인지 판단하는 기준이 아직 어렵다”는 현실적인 고민AI와 AX 역량을 가진 마케터에 대한 수요는 분명 커지고 있다. 하지만 김 대표는 이 지점에서 매우 현실적인 고민을 이야기했다. “이 사람이 정말 전문가인지 내가 판별할 수 있을까?” AI 관련 지식과 툴은 빠르게 바뀐다. 유튜브나 온라인에는 수많은 정보가 있지만, 실제 콘텐츠와 퍼포먼스 업무에 바로 적용하기에는 부족한 경우도 많다. 그래서 김 대표는 외부 전문가를 무작정 채용하기보다, 내부에서 먼저 기준을 만들고 역량을 키워보려는 접근을 택하고 있다. Q. AX 역량을 가진 마케터를 시간제로 활용하는 것도 가능하지 않을까요? 가능성은 있다고 봐요. 다만 아직은 제가 채용 기준을 정하기가 조금 어렵습니다. 마케터의 도메인을 가지고 AX를 만들어낼 수 있는 사람이 어떤 사람인지 판단해야 하잖아요. 그런데 지금은 그 기준이 아직 명확하지 않다고 느껴요. 온라인상에는 관련 이야기를 하시는 분들이 많지만, 실제 퍼포먼스나 콘텐츠 업무에 가져와 쓰기에는 부족한 점도 있습니다. 그래서 니즈는 분명 있지만, “이 사람이 전문가다”라고 판별할 기준을 세우는 데에는 아직 조심스러운 부분이 있어요. 재무 문제를 풀기 위해 시간제 전문가를 만나다김 대표가 Flexwork를 통해 만족스럽게 경험한 사례 중 하나는 재무 영역이었다. 회사의 데이터는 이미 어느 정도 정리되어 있었다. 하지만 기록된 데이터가 계속 읽히고 해석되는 구조로 이어지지 않으면, 결국 활용하기 어려운 상태로 남는다. 김 대표가 해결하고 싶었던 문제는 바로 이 지점이었다. 기록된 데이터를 다시 꺼내 읽을 수 있게 만들고, 관리회계 관점에서 정리하고, 나아가 해석 가능한 구조로 설계하는 것. Q. 시간제 전문가를 통해 어떤 문제를 해결하고 계신가요? 재무 쪽에서 보면 단계가 나뉘어 있다고 생각해요. 단순히 데이터를 기록하는 단계가 있고, 그걸 관리회계 관점에서 정리하는 단계가 있고, 또 그 데이터를 해석하는 단계가 있죠. 저희는 기존에 정리해둔 데이터가 있었지만, 계속 읽히는 구조는 아니었어요. 그래서 사실상 무용지물처럼 남아 있는 부분도 있었습니다. 그걸 다시 꺼내서 읽을 수 있는 형태로 만들고, 해석하는 단계까지 가기 위한 설계를 하나씩 해나가고 있습니다. 그게 제가 시간제 전문가를 고용하면서 풀고 싶었던 문제였어요. Q. 실제로 함께 일해보니 어떠셨나요? 상당히 만족하고 있어요. 제가 생각했던 것보다 훨씬 만족스럽습니다. 물론 우려가 없었던 건 아니에요. 그런데 모든 채용에는 우려가 있을 수밖에 없잖아요. 결국 문제는 풀타임이냐, 시간제냐, 프리랜서냐의 형태라기보다는 사람의 문제라는 생각을 하게 됐습니다. 인터뷰 과정에서도 도움을 많이 받았어요. 제가 보지 못하는 사이드의 질문들을 함께 해주시고, 미팅에도 같이 참여해주셨어요. 그 과정이 전문가를 판단하고 함께 일하기로 결정하는 데 도움이 됐습니다. “필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 만날 수 있다는 점이 든든해요”김 대표는 Flexwork를 “항상 다시 생각나게 되는 플랫폼”이라고 표현했다. 물론 모든 매칭이 100% 완벽할 수는 없다. 하지만 조직에 채용 이슈가 생겼을 때, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 만날 수 있다는 점. 그것이 성장하는 회사에게는 꽤 큰 안정감이 된다. Q. 앞으로도 Flexwork를 계속 활용하실 계획인가요? 그럴 것 같아요. 제가 Flexwork에서 좋았던 점이 하나 더 있어요. 앞서 말씀드린 것처럼 인재 풀이 좋고, 일에 진지한 분들이 많다는 점도 좋았습니다. 그런데 매칭이라는 게 사실 100% 만족스럽기만 할 수는 없잖아요. 그럼에도 제가 채용 이슈가 있을 때마다 Flexwork에 올려봐야겠다고 생각하는 이유는, 필요한 순간에 필요한 인재를 빠르게 영입할 수 있는 플랫폼이라는 느낌이 있기 때문이에요. 그런 점에서 저에게는 든든한 플랫폼입니다. 계속 쓰지 않을까요? AI 시대의 채용은 “자리 채우기”가 아니라 “업무 설계”에 가까워진다인터뷰의 마지막에서 김 대표는 AI 시대의 채용과 고용에 대해 이렇게 정리했다. 채용은 사람을 뽑는 일이고, 고용은 그 사람과 어떻게 일할지 정하는 일이다. 그리고 이제는 둘 다 바뀌어야 한다. 예전에는 실행 중심의 역량이 전문성으로 인정받던 시대였다. 하지만 AI가 많은 실행 업무를 보조하거나 대체하기 시작하면서, 앞으로는 각자의 도메인 전문성, AI를 받아들이는 태도, 그리고 문제를 구조화하는 능력이 더 중요해질 수밖에 없다. 동시에 고용 방식도 바뀐다. 단순히 자리를 채우거나 정해진 근무 시간에 맞춰 일하는 방식보다, 필요한 업무를 먼저 규정하고 그 업무를 수행하는 데 필요한 시간을 계산해 비용과 효율을 함께 잡는 구조가 중요해진다. Q. AI 시대에 앞으로 채용은 어떻게 바뀔까요? 모든 기업이 비슷한 고민을 하고 있지 않을까 싶어요. 기업 규모와 상관없이요. 저는 채용과 고용이 둘 다 달라져야 한다고 생각합니다. 채용이 사람을 뽑는 것이라면, 고용은 그 사람과 어떻게 일할 것인가에 대한 질문이잖아요. 둘 다 AI 시대에 맞게 변화해야 한다고 봅니다. 예전이나 지금이나 좋은 인재, 좋은 전문가를 고용하고 싶은 마음은 똑같아요. 다만 예전에는 실행 중심의 사람이 전문성을 인정받았다면, 이제는 AI가 많은 실행을 도울 수 있습니다. 그래서 각자가 가진 전문 도메인과 태도를 함께 봐야 한다고 생각해요. 고용도 마찬가지예요. 단순히 자리를 채우거나 “9 to 6로 일해주세요”라는 방식으로만 사람을 뽑지는 않을 것 같습니다. 저희에게 필요한 업무를 먼저 규정하고, 그 업무를 수행하는 데 필요한 시간을 다시 계산해서 비용과 효율을 둘 다 잡는 구조로 설계해나가게 되지 않을까 생각합니다. Flexwork가 바라보는 일의 변화베러나우의 사례는 단순히 “시간제 전문가를 잘 활용했다”는 이야기에 머물지 않는다. AI로 인해 일의 단위가 바뀌고 있다. 채용의 기준도, 고용의 방식도, 전문가를 판단하는 방법도 달라지고 있다. 이제 기업은 “누구를 뽑을까”보다 먼저 “어떤 문제를 풀어야 할까”, “이 문제를 어떤 전문성과 어떤 방식으로 해결할까”를 질문해야 한다. Flexwork는 그 변화의 지점에서 기업과 전문가를 연결한다. 풀타임 채용이 부담스러운 순간에도, 내부에 아직 없는 전문성이 필요한 순간에도, 업무 단위로 문제를 정의하고 필요한 전문가와 만날 수 있도록 돕는다. 김하나 대표의 말처럼, 중요한 건 고용 형태가 아닐 수 있다. 결국 중요한 건 사람이고, 문제를 함께 풀어낼 수 있는 전문성이다. 그리고 AI 시대의 좋은 채용은 아마 여기서 시작될 것이다. 플렉스웍에서 AI 시간제 전문가 채용하기

블로그 제목을 입력하라고 하네요. 확인 중이거든요.

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실무검증은 ‘테스트’가 아니라, 채용 의사결정에 필수적인 도구다

채용을 하면서, 이런 장면을 한 번쯤 경험해 보셨을 것입니다. "면접 답변을 AI가 학습시킨 걸 외운 건 아닐까?" "이 경력은 진짜일까? AI가 학습시킨 것일까?" "이 성과는 본인이 직접 한 것일까?" 이제 AI는 그럴듯한 이력서를 쓰고, 면접 질문에 대한 완벽한 답변을 생성하며, 심지어 포트폴리오까지 대신 만들어 줍니다. 그리고 AI 시대 이전부터도, 이런 상황을 한 번쯤은 경험해 보셨을 겁니다. “이력은 정말 좋아요.” “면접도 무난했는데요.” “그래도 막상 투입하면 어떨지 모르겠네요.” 후보자에 대한 정보는 충분해 보이지만, 정작 ‘채용 결정을 내리기엔 애매한 상태’ . 이 순간 채용 담당자와 현업 부서에서는 자료를 더 보고 싶어도, 질문을 더 던지고 싶어도 이미 활용할 수 있는 수단이 거의 남아 있지 않다는 사실을 체감합니다. 위의 두 사례는, 지금 채용 담당자들이 마주하고 있는 현실입니다. 그런데 더 본질적인 질문이 있습니다. “AI가 대신할 수 없는 영역, 즉 태도, 협업 능력, 윤리적 판단 같은 인간 고유의 역량(Soft Skills)을 어떻게 제대로 확인할 것인가?” 이력서와 면접만으로는 이 영역을 검증하기 어렵습니다. 그리고 이러한 문제는 기업과 채용 담당자의 판단 능력이 부족해서가 아니라, 결정에 필요한 정보가 구조적으로 부족하기 때문 에 발생합니다. 바로 이 지점에서, 실무검증 이라는 새로운 채용 도구의 필요성이 분명해집니다. 왜 채용 결정은 늘 어려울 수밖에 없는가 대부분의 채용 프로세스는 이력서와 면접을 중심으로 설계되어 있습니다. 이력서는 과거의 성과와 경험을 요약한 문서입니다. 면접은 생각과 경험을 말로 설명하는 자리입니다. 하지만 실제 채용 결정에서 HR과 리더가 고민하는 질문은 조금 다릅니다. 이 사람은 우리 조직의 맥락을 얼마나 빨리 이해할까? 실제 업무 상황에서 우선순위를 어떻게 판단할까? 문제가 생겼을 때 혼자 해결하려 할까, 소통하려 할까? 이 질문들은 ‘말’이 아니라 ‘일하는 과정’에서 드러나는 요소 입니다. 그리고 이 영역은 이력서와 면접만으로는 확인하기 어렵습니다. 실무검증을 ‘테스트’로 오해하는 순간 생기는 문제 실무검증을 도입하려 할 때, 조직 내부에서 자주 나오는 우려가 있습니다. “지원자에게 부담을 주는 것 아닐까요?” “과제형 채용 테스트랑 뭐가 다른가요?” 이런 반응은 실무검증을 사람을 평가하기 위한 시험 으로 인식할 때 나타납니다. 하지만 실무검증의 본질은 평가가 아닙니다. 채용 의사결정에 필요한 정보를 보완하는 과정 입니다. 즉 실무검증은 합격과 불합격을 가르기 위한 장치가 아니라, 결정 과정에서의 불확실성을 줄이기 위한 도구입니다. 실무검증은 ‘결정을 쉽게 만드는 장치’ 실무검증이 필요한 이유는 단순합니다. 채용 결정은 언제나 정보가 부족한 상태에서 내려지는 선택 이기 때문입니다. 실무검증은 이 부족한 정보를 보완해 줍니다. “괜찮아 보인다”라는 인상 대신 “이 업무 기준에서는 검증됐다”는 근거를 제공합니다. 이 차이는 채용 담당자와 현업 부서 모두에게 큽니다. 실무검증에서는 무엇을 확인하는가 플렉스웍의 콘텐츠 마케터 실무 검증 화면 플렉스웍 실무검증은 정답을 맞히는 과제나 장시간의 무상 노동을 요구하지 않습니다. 짧고 명확한 실무 단위에서 다음과 같은 지점을 확인합니다. 문제를 어떻게 이해하고 접근하는지 질문을 던지는 방식과 커뮤니케이션 흐름 피드백을 받아들이고 수정하는 태도 이 과정에서 드러나는 정보는 면접 질문 몇 개로는 얻기 어렵고, 실제 현업 투입 이후에야 보이는 요소들입니다. 채용 회의에서 실제로 달라지는 변화 실무검증을 경험한 조직에서 공통적으로 나타나는 변화가 있습니다. 주관적인 인상 위주의 논의 감소 현업 리더의 불안과 망설임 감소 HR의 ‘설명 역할’ 부담 감소 채용 회의에서 이런 문장이 등장하기 시작합니다. “이 후보는 이 업무 범위에서는 충분히 검증됐습니다.” “우리 팀 방식에 대한 적응력은 확인이 됐어요.” 결정이 빨라지고, 결정에 대한 책임도 분산됩니다. 개인에게도 실무검증은 '나를 증명할 기회' 실무검증은 기업만을 위한 도구가 아닙니다. 지원자 입장에서도 실무검증은 나의 진짜 역량을 보여줄 수 있는 기회 입니다. 이력서에 담기 어려운 문제 해결 능력 면접에서 말로만 설명했던 실무 스킬 팀워크와 커뮤니케이션 방식 이러한 요소들은 스펙이나 경력 기술서로는 증명하기 어렵습니다. 하지만 실무검증 과정에서는 실제로 일하는 모습 을 통해 자연스럽게 드러납니다. 또한 지원자 입장에서도 입사 전에 조직의 업무 방식, 커뮤니케이션 문화, 협업 스타일을 미리 경험할 수 있습니다. 이는 입사 후 미스매칭을 줄이는 중요한 검증 과정 이 됩니다. "이 회사는 정말 내가 일하고 싶은 방식으로 운영되는가?" "나의 강점이 이 조직에서 실제로 발휘될 수 있는가?" 실무검증은 기업과 개인 모두에게 서로를 제대로 이해하고 선택할 수 있는 장 을 제공합니다. 결국 좋은 채용은 일방적인 평가가 아니라, 양방향의 상호 검증에서 시작됩니다. 채용의 목적은 ‘완벽한 사람을 찾는 것’이 아닙니다. 틀릴 가능성을 줄이는 선택을 하는 것 , 그리고 그 선택에 대해 조직이 납득할 수 있는 근거를 갖는 것입니다. 실무검증은 채용을 복잡하게 만드는 단계가 아니라, 그 결정을 가능하게 만드는 도구입니다. 면접 이후에도 망설여지는 채용 결정, 이제 ‘감’이 아니라 ‘검증된 근거’로 판단해 보세요. 플렉스웍 기업회원으로 가입하면 직무·상황에 맞춘 실무검증을 바로 설계하고 운영 할 수 있습니다. 실무검증으로 채용 의사결정 구조를 바꿔보세요. 👉 플렉스웍 실무검증 바로 보기

AI 시대, 커리어는 더 이상 혼자 관리할 수 없습니다

요즘 이런 생각, 한 번쯤 해보셨을 거예요. AI 덕분에 혼자서도 정말 많은 일을 할 수 있게 됐 죠. 기획도, 분석도, 글쓰기도, 개발도 — 예전 같으면 팀이 필요했던 일들을 이제는 개인이 해냅니다. 그런데 이상하지 않나요? 혼자서 할 수 있는 건 늘었는데, 기회는 오히려 더 잡기 어려워진 느낌 입니다. 왜 이런 걸까요? 이 질문에 대한 힌트를 리드 호프먼 은 이미 오래전에 던졌습니다. 그는 기술이 고도화될수록, 오히려 사람과 사람 사이의 연결이 더 중요해진다 고 말했죠. 리드 호프먼 인터뷰 원본 AI in 2026: Reid Hoffman’s Predictions on Agents, Work, and Creation AI가 바꾼 건 ‘능력’, 남은 건 ‘차이’ AI 덕분에 개인의 역량 차이는 빠르게 줄어들고 있습니다. 솔직히 말하면, 이제 결과물만 놓고 보면 “이건 누가 만든 거지?” 구분하기도 어려워졌죠. 그래서 커리어에서 던지는 질문도 바뀌고 있습니다. 이 사람은 어떤 맥락에서 일해봤을까? 누구와 함께 결과를 만들어봤을까? 이 사람의 일하는 방식은 실제로 검증된 적이 있을까? 이제는 이력서 한 장보다, 관계 속에서 남긴 흔적 이 더 많은 걸 말해줍니다. 네트워크는 ‘인맥’이 아니라 ‘검증 장치’입니다 호프먼은 네트워크를 이렇게 설명합니다. ‘지능의 확장’이라고요. AI가 쏟아내는 수많은 정보 속에서 무엇을 믿어도 되는지 걸러주는 필터 라는 뜻입니다. 이 관점에서 보면, 커뮤니티의 역할도 분명해집니다. 커뮤니티는 친목을 위한 공간이 아니라 사람이 어떻게 일하는지를 자연스럽게 드러내는 공간 입니다. 누가 말을 잘하는지는 금방 알 수 있죠. 하지만 정말 중요한 건 이런 것들입니다. 실제로 실행하는 사람인지 어떤 방식으로 협업하는지 문제가 생겼을 때 어떻게 풀어가는지 이런 것들은 결국, 함께 시간을 써보고, 함께 일해봐야 보입니다. 플렉스웍 커뮤니티가 지향하는 연결 방식 그래서 플렉스웍 커뮤니티는 단순한 정보 공유 공간을 목표로 하지 않습니다. 우리가 연결하고 싶은 건, 딱 이 세 가지입니다. 첫째, 느슨하지만 지속적인 연결 매일 붙어 있지는 않지만, 필요할 때 서로의 맥락을 이해하고 있는 관계. 둘째, 실무 기반의 상호 관찰 스터디, 프로젝트, 챌린지, 협업을 통해 ‘말’이 아니라 과정과 결과가 남는 구조 . 셋째, 검증이 기회로 이어지는 흐름 커뮤니티 안에서 쌓인 신뢰와 기록이 채용, 협업, 프로젝트 제안으로 자연스럽게 이어지는 구조입니다. 약한 연결이 강해지는 순간은 딱 하나입니다 호프먼이 말한 ‘약한 유대관계’. AI 시대에는 오히려 이 연결이 더 강력해집니다. 다만 조건이 하나 있습니다. 같은 공간에만 있는 관계는, 아무 일도 함께 하지 않으면 끝까지 약한 관계로 남습니다. 그래서 플렉스웍 커뮤니티는 가볍게 들어올 수는 있지만, 무언가는 꼭 함께 해보게 만드는 구조 를 만듭니다. 그 순간, 관계가 바뀝니다. ‘아는 사람’이 ‘함께 일해본 사람’이 됩니다. 그리고 이 차이가 AI 시대 커리어의 생존력을 만듭니다. AI는 도구이고, 커뮤니티는 증명입니다 AI는 분명 대단한 도구입니다. 개인의 생산성을 극적으로 높여주죠. 하지만 하나는 대신해주지 못합니다. 신뢰를 만드는 일 입니다. 플렉스웍 커뮤니티가 지향하는 구조는 단순합니다. AI로 시간을 벌고, 그 시간을 다시 사람과의 협업과 연결에 투자하는 것 . 그 안에서 개인은 고립되지 않고, 기업은 덜 실패하는 채용을 하며, 커뮤니티는 살아 있는 네트워크가 됩니다. 결국, 커리어의 질문은 다시 사람으로 돌아옵니다 2026년을 준비하며 가장 중요한 질문은 이것일지도 모릅니다. “나는 어떤 사람들과, 어떤 방식으로 연결되어 있을까?” 플렉스웍 커뮤니티는 이 질문에 이력서가 아니라 ‘과정’으로 답할 수 있는 공간 을 만들고 있습니다. AI 시대의 커리어는 혼자 잘하는 사람이 아니라, 함께 일해본 기록이 남아 있는 사람 이 완성합니다.