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제네시스랩, 뷰인터HR 임직원 역량평가로 서비스 확장

제네시스랩이 AI 영상면접 솔루션 뷰인터HR의 적용 범위를 채용 지원자 평가에서 임직원 역량평가로 넓혔습니다. 평가자 편향과 주관성이라는 인사평가의 오래된 과제를 AI 분석으로 보완한다는 점이 포인트입니다.

제네시스랩이 AI 영상면접 솔루션 ‘뷰인터HR’의 적용 범위를 채용 지원자 평가에서 임직원 역량평가로 넓혔습니다. 채용 시장에서 쌓은 AI 기술을 기업 내부 인사평가까지 이어 붙이는 작업입니다.

뷰인터HR은 2017년 창업 이래 대기업·공공기관 등 국내 250여 개 고객사를 확보하며 채용 도구로 자리잡았고, 업계 최초로 ‘하드스킬 AI 평가’를 선보이면서 서비스 범위를 확장해왔습니다. 최근에는 AI 서류평가 기능도 추가됐습니다.

제네시스랩은 임직원 인사평가에서 오래 지적돼 온 평가자의 편향·주관성·불공정성 문제를 AI 분석으로 보완한다는 방향을 잡았습니다. 자세한 기능과 도입 효과는 원문 기사에서 확인할 수 있습니다.

Single LLMs Hit a Wall. Here’s What Comes Next

A single LLM quickly hits its limits on complex business problems. This article traces AI architecture evolution — from single prompts to multi-agent systems — and explores what multi-agent scaling laws mean for B2B platform design.

단일 LLM의 한계를 넘어서: Multi-Agent System은 왜 필요한가

단일 LLM으로 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 접근은 현실에서 쉽게 한계에 부딪힌다. 이 글에서는 단일 프롬프트부터 멀티 에이전트 시스템에 이르기까지 AI 아키텍처의 발전 단계를 분석하고, 각 구조가 왜 실패하거나 부족했는지 그 이유를 짚는다. 그리고 그 흐름 속에서 도출되는 멀티 에이전트 스케일링 법칙이 B2B 플랫폼 설계에 어떤 시사점을 주는지 살펴본다.

Real-Time Labeling Interfaces: Turning Clinical Judgment into AI Training Data

A psychiatrist rating "It's tough, but manageable" as 3/3 relies on reasoning that post-hoc labeling often loses. A joint study by Genesis Lab, UNIST, and Seoul National University Hospital, presented at IASDR 2025, shows how interface design can capture that reasoning as training data.

실시간 라벨링 인터페이스: 정신과 임상 판단을 데이터로 구조화한 방법

"힘들지만 버틸 만하다"는 환자의 말을 3점이라 판단하는 임상의의 근거는 어디에 있을까요. 기존 AI는 판단의 결과만 배웠을 뿐 근거를 놓쳤습니다. IASDR 2025에서 발표된 제네시스랩·UNIST·서울대병원 공동 연구는 라벨링 인터페이스 설계로 이 근거를 데이터로 만드는 방법을 보여줍니다.

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