디지털 전환과 AI 기술이 바꿔놓은 HR의 변화들
HR 인사이트
비즈니스에서 디지털 트랜스포메이션(디지털 전환)이 본격화 되면서, 많은 사업 분야에 디지털 기술들이 접목되기 시작했습니다. 애플리케이션 기반 스타트업과 데이터 분석을 활용한 디지털 마케팅, 그리고 키오스크 활용까지 우리 생활 곳곳에서 그 변화를 체감할 수 있습니다.
HR 업무 분야 역시 다양한 디지털 AI 기술들이 적용되고 있습니다. 가장 대표적인 예시를 들어보면, 사회적 거리두기 확산 이후 본격적으로 도입된 화상면접 툴과 AI 역량검사가 있습니다. 특히 AI 역량검사는 별도의 전형이 마련될 정도로 그 영향력이 매우 커졌다고 볼 수 있습니다.
이처럼 AI 기술이 발전하면서 HR 업무에도 다양한 변화들이 찾아왔습니다. 채용 뿐만 아니라 여러 HR 분야에도 AI 기술이 활용되기 시작했기 때문이죠.
이번 포스팅에서는 디지털 트랜스포메이션과 AI 기술 발전으로 인해 변화한 HR 업무 방식에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다.
목차
1. HR 전반에 확산되고 있는 AI 기술
2. HR은 어떻게 AI 기술을 활용하고 있나
3. AI 기술을 제대로 활용하려면?
1. HR 전반에 확산되고 있는 AI 기술
HR 분야에서 AI 기술들이 왜 필요하게 된 걸까요?
1) HR 효율화 & 자동화
가장 큰 이유는 바로 HR 프로세스의 효율화와 자동화입니다. HR은 전통적으로 ‘돈을 쓰기만 하는 부서’로 인식되어 왔었습니다. 업무의 대부분이 인력 관리와 조직 관리에 집중되어 있었기 때문이죠.
하지만 최근 HR을 ‘전략적 파트너'로 명명하고, 조직의 잠재력과 경쟁력을 이끌어낼 수 있는 부서로 인식하게 되면서, 이를 증명하기 위해 AI 기술을 적극 활용하고 있는 것이죠.
AI 기술을 활용해서 채용과 인력 관리 과정에서 과도하게 지출됐던 비용들을 줄이고 이를 자동화하여 HR 업무 프로세스를 최적화하는데 AI 기술을 활용합니다.
2) 데이터 기반 의사결정과 공정성
또 다른 이유는 바로 AI 분석 기술로 얻게 되는 데이터를 기반으로 의사결정을 하고, 그로 인한 공정성을 확보하기 위해서입니다.
HR은 업무 특성상 사람의 직감에 의존하는 경향이 강했습니다. HR 담당자가 스스로 오랜 기간 경험과 노하우를 쌓거나, 타사 벤치마킹 또는 권위있는 경영자나 HR 스페셜리스트의 의견을 바탕으로 의사결정을 해왔죠.
이게 가장 두드러지는 논란이 되는 분야가 바로 채용과 승진이었습니다. 직감에 의해 결정되다 보니, 자연스럽게 공정성 논란이 불거질 수 밖에 없었습니다.
이를 AI 분석 기술을 활용하여 데이터 기반으로 의사결정을 한다면, 공정성 논란을 잠재울 수 있을 뿐만 아니라 향후 HR 업무를 수행하면서 의사결정의 근거로서 활용할 수 있습니다.
2. HR은 어떻게 AI 기술을 활용하고 있나
그렇다면 HR에서 구체적으로 어떻게 AI 기술을 활용하고 있을까요?
1) 채용 분야
대중에게 가장 잘 알려진 HR 관련 AI 기술은 대부분 채용분야일 것입니다. 채용 분야에 적용되고 있는 AI 기술은 바로 AI 자기소개서 분석, 그리고 AI 역량검사/인터뷰입니다.
자연어 처리 기술을 활용하여 자기소개서를 분석하고 성과 예측 모델을 만들어 평가하고 있습니다. 대표적으로 삼성과 SK가 자체적으로 AI 자기소개서 분석 기술을 활용하고 있습니다.
또한 AI 역량검사와 인터뷰를 활용해서 지원자를 평가하고 있습니다. 국내에는 AI 역량검사가 주로 사용되고 있고, 해외에서는 HireVue 영상 인터뷰를 AI 기술을 활용하여 지원자의 단어와 억양, 표정을 분석하여 역량을 평가합니다.
2) 직원 관리 및 평가
직원 관리와 평가에도 AI 기술이 활용되고 있습니다. 기본적으로 직원의 업무 성향과 성과, 승진 적합도를 예측하고, 부서 이동 적합도와 교육이 필요한 직원을 AI 기술을 통해 예측합니다. AI 평가 결과를 바탕으로 승진이나 부서 이동 등을 결정하여, 인사로 인해 발생할 수 있는 리스크를 최소화할 수 있습니다.
국내에서는 신한은행이 시중은행 최초로 정기 인사에 자체 개발한 ‘AI 승진 추천 모델’을 도입했습니다. 직원들의 다면 평가, 자격증, 자기계발, 부서장 추천 등 각기 다른 가중치가 적용된 항목들로 최적화시킨 모델을 활용하여 인사 승진 여부를 결정했다고 합니다.
학연이나 지연 등 주관이 개입될 수 있는 요소들은 배제했기 때문에, 공정하고 효율적인 인사 평가라는 후문이 있었다고 합니다.
3) 이직/퇴사 분석 및 예측
AI 기술이 활용되는 또다른 HR 분야는 바로 이직/퇴사 분석과 예측입니다. AI 기술로 과거 임직원들의 이직/퇴사 원인을 파악하여, 조직 문화를 개선하고 인재 유지 전략에 활용하고 있습니다.
글로벌 식품기업인 네슬레는 약 9천명의 임직원 데이터를 바탕으로 AI 분석 기술을 도입하여, 이직/퇴사 원인을 분석하고 인재 유지 전략을 도출하고 있습니다.
또한 미디어 리서치 기업 닐슨은 나이, 성별, 근속기간, 고과 등 HR 데이터를 활용하여 이직/퇴사 가능성이 높은 인재를 추려냈습니다. 이직/퇴사 가능성이 높은 인재에게는 부서 이동이나 개별 면담, 밀착 관리 프로그램 등의 조치가 적용됐고, 인재 유지 가능성을 48% 증가시키는 성과를 달성했다고 합니다.
3. AI 기술을 제대로 활용하려면?
이렇듯 다양한 HR 분야에서 AI 기술이 활발하게 이용되고 있습니다. 하지만 AI 기술을 제대로 활용하기 위해서는 몇 가지 유의해야 할 점이 있습니다.
먼저 AI 기술을 활용하더라도, AI 기술에도 편향성이 존재한다는 것을 기억해야 합니다. AI 모델을 수립하기 위해 활용되는 데이터들은 대부분 과거 또는 기존 직원들에게서 비롯된 것입니다.
즉, 과거 또는 기존 직원들의 성향에 친숙하게 모델링 되어 있을 확률이 높다는 뜻입니다. AI는 인간의 주관과 편견도 학습이 가능하기 때문에, 효율적이더라도 주관과 편견으로 인한 오류를 최소화 할 수 있는 조치들이 필요합니다.
그리고 AI 기술이 분명 효과적이라 하더라도 사람이 해야하는 일이 분명 존재한다는 것입니다. HR은 결국 사람을 관리하고, 사람을 평가하는 일입니다. AI가 활용되더라도 사람의 의사결정이 아예 빠질 수는 없습니다.
구글의 경우 과거 승진 평가 때 AI 기술 도입을 시도했으나 ‘사람들이 사람들의 의사결정을 하도록 해야 한다.’고 말하면서 최종적으로 AI 기술을 거부했습니다. 대신 끊임없는 토론을 통해 대상자의 승진 여부를 결정하죠.
구글처럼 AI 기술 자체를 거부하는 것이 모범답안은 아닐 것입니다. 보조자료로서 AI 분석 데이터를 활용할 수 있겠죠.
하지만 언제나 경계해야 하는 것은 바로 기술이 모든 것을 해결해 줄 수 있다는 ‘기술 만능주의’입니다. 앞으로도 기술과 사람의 영역을 유연하게 조정할 수 있어야 할 것입니다.
여기까지 디지털 트랜스포메이션과 AI 기술이 바꿔놓은 HR 업무 방식에 대해서 함께 알아봤습니다. 미래에 더욱 고도화될 AI 기술이 HR 산업을 어떻게 변화시킬 수 있을지 기대됩니다.
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