민간기업, 공공기관 HR와 AI
들어가며
AI 시대 도래와 함께 AI 기술은 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 특히, HR 영역에서도 AI 기술은 채용, 평가, 보상, 교육 등 다양한 분야에서 활용되어 효율성과 정확성을 크게 향상시키고 있다. 그러나 민간기업과 공공기관은 AI 기술을 HR 업무에 도입하는 목적과 방식에 있어 일부 차이를 보인다.
민간기업은 주로 업무 효율성 제고와 비용 절감에 주력하는 반면, 공공기관은 공정성과 투명성 확보에 중점을 두는 경향이 있다. 이러한 차이는 각 조직의 특성과 목표, 그리고 사회적 책임에서 비롯된다. 민간기업은 시장 경쟁력 확보와 이윤 창출이 주요 목표이므로 AI를 통한 효율성 증대에 초점을 맞추고 있다. 반면 공공기관은 공익 실현과 사회적 형평성 제고가 주요 임무이므로 AI 도입 과정에서도 이러한 가치를 실현하고자 노력하고 있다.
이번글에서는 민간기업과 공공기관의 HR 분야에서의 AI 활용 현황을 비교 분석하고, 각 영역에서의 AI 도입이 가져오는 변화와 과제, 그리고 향후 발전 방향에 대해 살펴보고자 한다.
1. 민간기업 HR의 AI도입: 효율성
민간기업들이 인사관리(HR) 영역에 인공지능(AI) 기술을 도입하는 핵심 목적은 업무 효율성 극대화와 비용 절감이다. 이는 민간 부문의 특성상 생산성과 경제성을 중시하는 경영 철학이 반영된 결과이다.
채용 분야에서 AI 활용은 AI를 활용한 HR 업무 효율성 제고의 대표적 사례이다. 기업들은 AI를 이용해 방대한 지원자 풀을 신속하고 정확하게 스크리닝하고, 최적의 인재를 매칭함으로써 채용 프로세스를 획기적으로 간소화하고 있다. 예를 들어, 유니레버, 소프트뱅크, L'Oreal, 롯데그룹, 삼성그룹, SK하이닉스 등은 AI를 활용하여 입사지원서 평가 시간을 대폭 단축하고 채용 과정의 효율성을 크게 높였다. 이를 통해 채용 담당자의 업무 부담이 줄어들고, 평가의 객관성과 일관성이 향상되었다. 또한 AI 챗봇 도입으로 지원자 문의에 24시간 응답이 가능해져, 인력 투입을 최소화하면서도 지원자 경험을 개선하는 일석이조의 효과를 거두고 있다(김창일, 2023).
AI는 성과 연동 평가 및 보상 시스템의 효율성을 높이는 데에도 크게 기여한다. AI 알고리즘을 통해 직원들의 업무 성과를 객관적, 정량적으로 분석함으로써, 인적 오류를 최소화하고 평가 프로세스를 가속화한다. Workday나 SAP SuccessFactors 같은 AI 기반 HR 관리 시스템은 방대한 성과 데이터를 신속하게 분석하고, 개인별 맞춤 성과 목표를 자동으로 설정하며, 객관적 평가 지표를 실시간으로 제공한다. 이는 평가와 보상 과정에서 소요되는 시간과 자원을 획기적으로 줄이는 동시에, 더욱 공정하고 합리적인 인사 관리를 가능케 한다.
HRD 분야에서 AI 활용은 교육 효과 극대화와 자원 최적화를 동시에 달성하는 핵심 전략이다. AI 기반 학습 관리 시스템(LMS)은 개인별 맞춤형 학습 콘텐츠를 자동으로 추천하고, 학습 진도와 성과를 실시간으로 모니터링하며, 개인의 역량 개발 경로를 효율적으로 설계한다. IBM의 'Expertise Manager', 삼성 멀티캠퍼스의 'CIC', 포스코의 'Learning Platform', SK텔레콤의 'Learning Agent SAM' 등은 AI를 활용하여 직원들의 특성과 니즈를 정확히 파악하고, 최적화된 학습 경험을 제공한다(김창일, 2023). 이를 통해 교육 투자의 효율성을 극대화하고, 불필요한 교육 비용을 절감하며, 직원들의 역량 개발 속도를 가속화하고 있다.
AI는 직원들의 입직, 배치, 퇴직 과정 전반에 걸친 인재 관리 분야에서도 효율성을 높이고 있다. IBM의 AI '왓슨' 기반 '마이카(MyCA)' 시스템과 KB금융그룹의 'AI 기반 HR 프로세스'는 방대한 데이터를 신속하게 분석하여 최적의 직무 배치와 인재 추천을 실시한다. 퇴직 관리에서도 AI의 예측 분석 능력이 효과를 발휘한다. IBM의 '선제적 소모 프로그램'과 닐슨의 AI 모델은 퇴사 가능성이 높은 직원을 사전에 식별하고 선제적 대응을 가능케 함으로써, 인재 유출로 인한 비용과 생산성 손실을 최소화한다(김창일, 2023).
이처럼 민간기업들은 HR 전 영역에 AI를 전략적으로 도입함으로써 인사관리의 효율성을 획기적으로 높이고 있다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 조직구성원의 긍정적 경험을 증진시키고 기업 경쟁력을 강화하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있다. 민간 부문의 AI 도입은 HR 업무의 신속성, 정확성, 일관성을 높이는 동시에, 인재 관리의 질적 향상을 도모함으로써 기업의 전반적인 운영 효율성을 제고하는 데 큰 역할을 하고 있다.
2. 공공기관 HR의 AI도입: 공정성과 투명성
공공기관들이 인사관리(HR) 영역에 인공지능(AI) 기술을 도입하는 주된 목적은 업무의 효율성 향상과 더불어 공정성과 투명성의 제고이다. 이는 공공 부문의 특성상 국민의 신뢰를 바탕으로 한 공정한 인사 운영이 요구되기 때문이다. 공공기관은 채용, 교육훈련(HRD), 성과관리, 그리고 직무배치 등 다양한 HR 영역에서 AI 기술 도입을 진행하고 있으나, 그 과정에서 민간기업보다 더 높은 수준의 검증과 신중함을 기하고 있다.
채용 분야에서 공공기관의 AI 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 일부 기관에서 AI 면접을 시도했으나, 결과의 신뢰성과 공정성에 대한 논란이 제기되었다. 한 공공기관의 사례에서 볼 수 있듯이, AI 면접을 면접전형 진행을 위한 참고자료로 사용했으나, 실제 면접을 통해 채용된 인원과 AI 면접을 통해 평가한 결과가 상이하게 나타나면서 AI 면접의 측정방법과 알고리즘에 대한 논란이 커졌다(부산일보, 2020). 또한, 시민단체의 AI 채용 알고리즘 정보공개 요구와 그에 따른 소송은 공공기관 AI 도입의 투명성 문제를 부각시켰다. 정부 차원에서도 공무원 채용에 AI 도입을 검토했으나, 법적 근거 미비 등의 이유로 시기상조라는 결론을 내렸다(한겨레, 2021). 이러한 사례들은 공공부문 채용에서 AI 도입이 효율성뿐만 아니라 공정성과 투명성을 어떻게 보장할 것인가에 대한 심도 있는 논의가 필요함을 보여준다.
반면, HRD 분야에서는 AI 도입이 상대적으로 활발하게 이루어지고 있다. 이는 교육훈련이 개인의 역량 개발을 목표로 하며, 채용과 달리 직접적인 선발이나 평가의 부담이 적기 때문이다. 인사혁신처의 '인재개발플랫폼'은 AI와 빅데이터를 활용해 맞춤형 학습을 추천하고 교육 데이터를 효과적으로 관리하고 있다(인사혁신처, 2022). 한국교통안전공단의 'TS AI 교육 플랫폼'은 개인별 역량과 니즈에 맞는 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공함으로써, 획일적 교육의 한계를 극복하고 있다(데일리한국, 2022). 남동발전의 'KOEN형 마이크로러닝 지식 배달서비스'는 AI 추천 시스템을 통해 직무와 직급에 적합한 교육 콘텐츠를 제공하여 학습 효과를 높이고 있다(인사혁신처, 2022). 이러한 사례들은 AI가 공공부문 HRD의 개인화와 효율성을 동시에 향상시킬 수 있음을 보여준다.
직무배치 분야에서도 AI 기술의 점진적 도입이 이루어지고 있다. 인사혁신처는 '지능형 인재 추천 시스템'을 통해 국가 인재 DB에 등록된 인재 정보를 AI가 학습하여 직위에 적합한 후보자를 제공하고 있다(DATANET, 2021). 또한 한국전력공사는 'AI 기반 인재추천 시스템'을 통해 경험과 직관에 의존한 기존 인사 방식에서 탈피해 AI가 HR 데이터와 직무 데이터를 기반으로 적합한 직무를 추천하는 등 객관적이고 공정한 인사관리를 지향하고 있다(연합뉴스, 2024).
이와 같이 공공기관은 AI 도입 과정에서 민간기업 대비 더욱 신중한 입장을 취하고 있다. 이는 공공기관의 경우 업무 효율화 못지않게 국민의 신뢰를 증진시키기 위한 객관성, 공정성, 투명성 등이 중요한 가치이기 때문이다. 앞으로 공공기관은 AI 도입 과정에서 더 높은 수준의 검증과 사회적 합의를 통해 점진적으로 HR에 AI 기술을 도입해 나갈 것으로 예상된다.
3. HR에서 AI 활용 방향: 상호 교류와 협력
앞서 설명한 바와 같이 민간기업과 공공기관은 HR 분야에서 AI 기술을 활용하는 데 있어 서로 다른 접근 방식과 목표를 가지고 있다. 민간기업은 업무 효율성 제고와 비용절감에 주력하는 반면, 공공기관은 공정성과 투명성 확보에 중점을 두고 있다. 그러나 이러한 차이에도 불구하고, 두 영역 모두 AI 기술을 통해 HR 업무의 질적 향상을 도모하고 있다는 점에서는 공통점을 가지고 있다. 따라서 향후 HR 분야에서 AI 기술의 성공적인 활용을 위해서는 민간과 공공 부문 간 상호 교류와 협력이 필요하다.
먼저, 민간 기업의 선도적인 AI 기술 도입사례를 공공기관과 공유할 필요가 있다. 민간 기업이 축적한 AI 활용 노하우와 기술적 성과를 공공기관에 전수함으로써, 공공기관의 HR 업무 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 민간 기업의 AI 기반 채용 시스템이나 성과 평가 모델을 공공기관의 특성에 맞게 수정하여 적용할 수 있을 것이다. 이는 공공기관이 보다 효율적이고 효과적인 HR 시스템을 구축하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 궁극적으로는 공공 서비스의 질 향상으로 이어질 수 있다.
반면, 공공기관의 공정성과 투명성 확보를 위한 노력을 민간과 공유하여 서로 상호 보완적인 관계를 구축해야 한다. 공공기관이 개발한 AI 윤리 가이드라인이나 알고리즘 투명성 확보 방안 등을 민간 기업에 제공함으로써, 민간 부문의 AI 활용이 보다 책임감 있고 윤리적인 방향으로 나아갈 수 있도록 지원할 수 있다. 이러한 협력은 AI 기술의 사회적 수용성을 높이고, 잠재적인 부작용을 최소화하는 데 기여할 것이며, 동시에 민간 기업의 사회적 책임 이행에도 도움이 될 것이다.
HR 분야에서 AI 기술 도입에 따른 윤리적, 법적 쟁점에 대한 사회적 논의와 합의 도출도 민간과 공공이 협력하여 이끌어나가야 한다. AI의 편향성 문제, 개인정보 보호, 의사결정의 투명성 등 AI 활용에 따른 다양한 이슈들에 대해 민관이 함께 고민하고 해결책을 모색해야 한다. 이를 위해 정부, 기업, 학계, 시민사회가 참여하는 'AI 윤리위원회' 등의 협의체를 구성하여 지속적인 대화와 협력의 장을 마련할 수 있을 것이다. 이러한 협력체계는 AI 기술 발전에 따른 사회적 변화에 선제적으로 대응하고, 균형 잡힌 정책과 가이드라인을 수립하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
마지막으로, AI 기술 발전에 따른 HR 전문가의 역할 변화에 대해서도 민관이 공동으로 대응해 나가야 한다. AI가 HR 업무의 많은 부분을 자동화하게 되면서, HR 전문가들의 역할도 데이터 분석, AI 시스템 관리, 윤리적 의사결정 등으로 변화할 것으로 예상된다. 이에 대비하여 민간과 공공이 협력하여 HR 전문가 재교육 프로그램을 개발하고 운영하는 등, 인적 자원의 역량 강화에도 힘써야 할 것이다. 이는 HR 분야의 전문성을 유지하고 발전시키는 동시에, AI 기술과 인간의 협업을 통한 시너지 효과를 극대화하는 데 기여할 것이다.
이러한 민간과 공공의 상호 교류와 협력은 HR 분야에서 AI 기술의 혜택을 극대화하면서도 잠재적인 위험을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 이를 통해 우리는 더 효율적이고 공정한 HR 시스템을 구축할 수 있을 뿐만 아니라, 기술 발전에 따른 사회적 변화에도 적절히 대응할 수 있을 것이다. 결과적으로 이는 조직의 경쟁력 강화와 사회 전체의 발전에 이바지하게 될 것이다.
나가며
AI 기술의 발전은 HR 분야에 큰 변화를 가져오고 있다. 민간기업과 공공기관 모두 AI를 활용하여 HR 업무의 효율성과 정확성을 높이고, 더 나은 의사결정을 지원하고자 노력하고 있다. 그러나 AI 도입의 목적과 방식에 있어서는 두 영역 간에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 민간기업은 주로 효율성과 비용 절감에 초점을 맞추어 AI를 활용하고 있으며, 채용, 평가, 교육 등 HR의 전 영역에서 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있다. 반면 공공기관은 공정성과 투명성 확보에 중점을 두고 AI를 활용하고 있으며, 상대적으로 신중한 접근을 취하고 있다.
이러한 차이에도 불구하고, HR 분야에서 AI의 성공적인 활용을 위해서는 민간과 공공의 협력이 필수적이다. 민간의 기술력과 공공의 윤리성이 결합될 때, 우리는 더욱 효율적이고 공정한 HR 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 향후 AI 기술이 더욱 발전하고 HR 분야에 미치는 영향이 커질수록, 우리는 기술의 혜택을 극대화하면서도 윤리적 문제를 최소화할 수 있는 방안을 지속적으로 모색해야 한다. 이를 위해 민간과 공공, 그리고 학계와 시민사회가 함께 협력하여 AI 시대의 새로운 HR 패러다임을 만들어가야 할 것이다. AI는 도구일 뿐, 결국 인간을 위해 존재한다는 점을 잊지 말아야 한다. HR의 본질인 '사람에 대한 이해와 배려'를 바탕으로, AI 기술을 현명하게 활용할 때 우리는 진정한 의미의 HR 혁신을 이룰 수 있을 것이다.
"향후 이 글을 수정, 보완하여 단행본 원고로 활용할 예정입니다. 따라서 이 글은 무단 전재 및 복제, 재배포가 불가합니다. 이점 양해해 주시기 바랍니다. 감사합니다"
Reference
한겨레. (2021.1.22). 공무원 채용도 AI로? …“데이터 활용 등 법적 근거 마련부터” Retrieved from https://www.hani.co.kr/arti/politics/administration/979906. html (검색일, 2021.2.16.)
김덕준. (2020). 인천공항·한국공항공사 AI면접, 실제 채용결과와 크게 달라". 부산일보 https://www.busan.com/view/election/view.php?code=2020102217345014675
인사혁신처. 2022. 공무원 교육, 내년부터 확 바뀐다 – 빅데이터 기반 맞춤형 자기주도 학습, 2023년 모든 중앙행정기관에 제공 -‘, 인사혁신처 보도자료
인사혁신처. 2022. “국가 인재개발 지능형 오픈 플랫폼“우로 실현됩니다. 인재개발플랫폼 안내자료
이슬기. 2024. "AI가 적재적소 인재 찾는다...한전, ;AI 인사추천' 시스템 개발". 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR20240315124300003
윤현기. 2021. 인사혁신처 ‘지능형 인재추천 시스템’, AI 활용으로 인재 추천 최적화. 데이터넷 https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=165126
정순영. 2022. 한국교통안전공단, AI 맞춤형 교육 제공 ‘TS AI 교육 플랫폼’ 운영. 데일리한국. https://daily.hankooki.com/news/articleView.html?idxno=883265
인사혁신처. 2022. 인사혁신 우수사례 모음집. 인사혁신처 간행물
HRKIM의 첫 책 '베테랑 HR 담당자가 만든 HR 담당자를 위한 '찐 실전 챗 GPT ( 생성형 AI & HR 대혁명)'이 출간되었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.
https://www.yes24.com/Product/Goods/129378508
