Traba, AI 인터뷰 에이전트로 산업 인력 채용 규모 확장

Traba는 산업 공급망을 위한 차세대 인력 플랫폼을 구축하고 있습니다. Traba의 목표는 검증된 임시직 근로자를 대규모로 기업에 연결하는 것입니다.

이 목표를 달성하기 위해 Traba는 Scout라는 AI 기반 인터뷰 시스템을 자체 운영에 직접 통합했습니다. Scout는 현재 물류창고, 운송, 제조 분야에서 매달 5만 건 이상의 인터뷰를 진행하며, 수작업 부담을 줄이고, 채용 성공률을 높이며, 모든 지역에서 일관된 평가를 제공합니다.

인력 채용이 산업 공급망의 병목 현상

수백만 명의 근로자가 일할 준비가 되어 있지만, 복잡한 채용 절차 때문에 물류센터, 운송 허브, 제조업체들이 최대 효율로 운영되지 못하고 있습니다.

이런 일자리에는 자격 검증이 필요합니다. 근무 교대도 다양하고, 언어 장벽도 있습니다. 규제 요건도 준수해야 합니다. 이 모든 것이 인력 채용을 느리게 만듭니다.

Traba는 수천 명의 리크루터를 고용하지 않고도 규모를 확장해야 했습니다. 더 빠르게 근로자 적합성을 평가할 수 있는 일관되고 신뢰할 수 있는 시스템이 필요했습니다.

Traba가 ElevenLabs를 선택한 이유

2024년 말, 실시간 텍스트 음성 변환과 음성 인식이 전화 기반 인터뷰에 적합해졌습니다. Traba는 한 가지 목표로 여러 업체를 테스트하기 시작했습니다: 전체 파이프라인 소유 없이도 고도화된 대화형 AI를 지원할 수 있는 파트너 찾기.

ElevenLabs의 강점:

• 고품질 음성: 자연스럽고 다국어 지원되는 음성으로, 대화가 기계적이지 않고 사람처럼 느껴짐
• 낮은 지연 시간: 실시간 대화에 어색함 없는 빠른 반응 속도
• 유연성과 제어: 여러 에이전트 운영, 프롬프트 전략 실험, 시스템에 직접 통합 가능
• 복잡성 감소: 오디오 파이프라인의 어려운 부분을 처리해 Traba가 고유한 워크플로우에 집중할 수 있도록 지원

AI 인터뷰어 구축

Scout는 단일 에이전트 구조로 출시되었습니다. 첫 버전에서 AI가 구조화된 인터뷰를 진행하고, 지원자 자격을 평가하며, 유용한 평가 결과를 제공할 수 있음을 입증했습니다.

Scout V1:

• 단일 언어 지원: 영어만 지원해 도달 범위 제한
• 단일 에이전트 논리: 한 LLM이 모든 단계(소개, Q&A, 안내)를 처리
• 고정 질문 세트: 역할별로 미리 정해진 질문, 유연성 제한
• 기본 평가: 인터뷰 마지막에 한 번만 요약 프롬프트
• 운영자 인계: AI가 방향성만 제시, 최종 결정은 사람이 담당

구조는 단순했지만, V1은 수천 건의 통화를 동시에 처리하며 즉각적인 시간 절약 효과를 냈습니다.

25만 건 이상 통화로 확장: 깊이, 속도, 일관성 해결

2025년 3월까지 Scout는 1만 7천 건 이상의 인터뷰를 진행했고, 1,400시간 이상의 수작업 검증 시간을 절감했습니다. 성수기 수요에 대비해 시스템을 완전 자동화로 재구축했습니다.

주요 업그레이드 내용:

다국어 음성 및 동적 전환

ElevenLabs가 다국어 지원을 제공하면서, Scout는 사용자의 선호에 따라 통화 중 영어와 스페인어를 자유롭게 전환할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 기존에 접근이 어려웠던 근로자층까지 연결할 수 있었습니다.

다중 에이전트 오케스트레이션

인터뷰 맥락이 확장되면서 Traba는 모델 성능 저하를 경험했습니다. ElevenLabs는 도입, 검증, 안내, FAQ 지원 등 역할별로 특화된 에이전트로 통화를 분할하고, 대화 중에도 자연스럽게 전환할 수 있는 도구를 제공했습니다.

중복 질문 제거 인터뷰 논리

여러 직무에 지원하는 근로자들이 같은 질문을 반복해서 받는 문제가 있었습니다. Traba는 인터뷰 전처리 파이프라인을 구축해 의미상 유사한 질문을 중복 없이 정리했습니다. 이를 통해 지원자당 최대 20%까지 중복을 줄였습니다.

맞춤형 평가 프레임워크

운영자들이 평가 기준을 더 세밀하게 제어할 수 있도록, Traba는 Custom Scout라는 프레임워크를 구축해 질문별로 '좋은' 답변의 기준을 정의할 수 있게 했습니다. 이제 각 고객의 고유 기준에 맞춰 평가가 이뤄집니다.

정답 피드백 및 프롬프트 반복 개선

Traba는 즉각적인 피드백 루프가 가능한 내부 프롬프트 테스트 프레임워크를 개발했습니다. Langfuse를 통해 사람이 검증한 데이터셋을 생성하고, 실제 성과와 비교해 프롬프트를 A/B 테스트하며 빠른 대규모 개선이 가능해졌습니다.

성과

Traba의 AI 기반 인터뷰 시스템은 현재 매달 5만 건 이상의 인터뷰를 처리하며 플랫폼 내 전체 근로자 검증의 85%가 완전 자동화되었습니다. 대화당 평균 5분 기준, 월 4,000시간 이상의 운영자 업무 시간 절감.

• AI로 검증된 근로자의 교대 완료율 15% 증가 (사람이 검증한 경우 대비)
• 일관된 평가 (직무, 교대, 지역에 상관없이)
• 채용 소요 시간 단축 (구조화된 의사결정 등급 평가로)
• 확장 가능한 검증 레이어 (운영자 개입 최소화, 24/7 자동 운영)

Traba는 질문 은행, 평가 논리, 통화 흐름을 지속적으로 개선하며, 규모를 키우면서도 결과 품질을 높이는 시스템을 구축했습니다.

앞으로의 계획

Traba의 로드맵에는 에이전트 기반 온보딩, 영상 Q&A, 근무표 처리, 멀티모달 LLM을 통한 감정 인식이 포함되어 있습니다. 또한 에이전트가 인터뷰 설계를 스스로 최적화할 수 있도록, 성과 데이터를 활용한 프롬프트 개선도 진행 중입니다.

이 여정 내내 Traba는 ElevenLabs와 함께 Agents 플랫폼의 차세대 개발에 협력하며, 복잡한 실제 워크플로우에서 언어 지능의 한계를 넓혀가고 있습니다.