튜터링 10월 뉴스레터

이 메일이 잘 안보이시나요?

바쁜 업무 속에서도 효과적인 HR 전략을 고민하는 담당자님들을 위해,

에이치-리더가 HR 인사이트를 빠르고 쉽게 읽어드릴게요💌

얼마 남지 않은 2023년, 잘 마무리하고 계신가요?

연말이면 곳곳에 반짝이는 크리스마스🎄 장식들과 몰아서 생기는 약속🎊들로 왠지 설레기도 하고, 들뜬 마음이 되곤 하죠.

올 한해도 열심히 달려온 여러분들께 연말에도 평안과 행복이 가득하길 기원할게요💖

이번 에이치-리더에서는 저번 호에서 소개했던 세 가지 HR 트렌드 중

가장 핵심이었던 ‘AI활용’에 대해 더욱 디테일하고 유용한 인사이트를 준비했어요.

거대한 AI 물결에 올라타 똑똑하게 이용하는 방법,

에이치-리더가 그 해답이 되어드릴게요!

💡오늘의 뉴스레터 3줄 요약

✅ 통계로 보는 AI in HR

✅ AI, 이렇게 활용하고 있어요

✅ 경쟁에서 앞서는 AI 활용법

지난 뉴스레터에서 언급되었듯, 2024년에는 다른 분야만큼 AI의 활용이 활발하지 않았던 HR에서도 AI의 도입과 활용이 더욱 가속화될 전망인데요. 효율적인 업무 수행과 현명한 의사결정에 혁신을 가져올 AI, 어떻게 활용할 수 있을지 알아볼까요?

1. 통계로 보는 AI in HR

250명의 HR리더들을 대상으로 진행한 Eightfold AI의 2022 talent survey에 따르면, 설문조사에 응한 대부분의 HR리더들은 이미 어느 정도 AI를 사용하고 있다고 답했고, 그 중 92%는 향후 12-18개월 이내에 AI의 활용을 확대할 계획이라고 답변했어요.

HR에서 AI가 활용되는 상위 5개 기능은 직원 기록 관리(78%)와 급여 처리(77%), 채용(73%), 성과관리(72%), 온보딩(69%)으로 나타났습니다. AI 도입 초기, 채용 기능에 한정되어 있던 활용도가 HR 전반에 걸쳐 확대된 모습을 확인할 수 있네요.

가트너(Gartner)의 [Top 5 HR Trends and Priorities for 2024]에 따르면 500명의 HR리더 중 76%가 생성형 AI와 같은 솔루션을 도입하지 않으면 향후 1~2년 이내 조직이 뒤쳐질 것이라고도 답했어요.

2. 이렇게 활용하고 있어요

채용

채용은 HR에서 AI의 활용이 가장 활발한 분야 중 하나예요. AI기반 솔루션은 직무에 필요한 기술과 경험을 갖춘 잠재적인 후보자를 신속하게 식별해주는데요. 이력서 평가에서 시작된 AI 채용은 면접에서까지 활용되기 시작하며 채용 프로세스를 획기적으로 단축시키고 있어요. 최근에는 AI 챗봇을 활용하여 지원자들에게 정보를 효율적으로 제공하는 기업들도 늘고 있다고.

✅ 유니레버: ‘바세린'과 ‘도브'로 유명한 다국적기업 유니레버는 채용 프로세스 전 단계에서 AI를 활용하고 있어요. 지원자가 자사 채용사이트에 등록하면 AI가 지원자의 링크드인 프로필에 있는 정보들을 가져와 알아서 이력서를 작성하고 평가하는데요. 이후 AI를 활용한 온라인 게임을 통해 직무수행 능력을 평가하고, 인터뷰 영상을 AI가 판단하여 최종면접자를 선별해주고 있어요.

✅ 현대자동차: 현대자동차는 ‘제네시스랩(Genesis Lab)’과 협업한 AI 영상면접 솔루션 ‘뷰인터HR’을 2022년 7월 신입사원 채용부터 적용하고 있어요. 또한 AI를 통해 지원자의 이력서를 자동으로 인식하여 직무를 추천해주는 개인 맞춤형 서비스도 제공하고 있다고 해요.

온보딩

온보딩은 우리 조직의 첫인상이 되고, 신규 직원의 적응을 도우며 소속감과 조직에 대한 이해를 키울 수 있는 중요한 과정이죠. 만족스러운 온보딩 경험은 직원의 유지 및 이탈 방지와 직무 능력 향상에도 큰 영향을 미치는데요. 때문에 최근에는 단순 업무 교육 뿐만 아니라 기업의 문화와 가치를 재미있게 알릴 수 있는 형태로 진화하기도 했어요. 웰컴키트를 준비하고, 파티를 열거나 메타버스로 오피스 투어를 하는 등으로요.

이처럼 긍정적인 직원 경험을 위한 각 조직의 독특한 온보딩 프로그램이 있다면, 문서 작성, 계약서 서명, 계정 생성, 액세스 허용 등 공통적이고 반복적인 작업이지만 필수적인 온보딩 프로세스도 있어요. AI는 위와 같은 관리 업무를 자동화하여 온보딩을 간소화할 수 있습니다.

인사담당자들은 해당 과정을 간소화하여 긍정적인 직원경험을 위한 온보딩 이벤트에 더욱 집중할 수 있는 것이죠. AI를 통한 자동화 온보딩은 효율성 뿐만 아니라 개인화된 메시지와 프로그램을 제공하여 직원에게도 만족스러운 경험을 제공해줄 수 있어요. 또한 AI기반 챗봇은 신규입사자들에게 필요한 정보를 필요할 때 즉시 제공해주기도 한답니다.

성과관리

AI기술은 성과관리에서 각 직원의 성과를 분석하고 그들의 강점과 약점을 파악하는데 활용될 수 있는데요. 다양한 성과 데이터를 종합함으로써 최근 데이터에만 의존하는 편향을 줄여 공정하고 균형잡힌 성과관리를 가능하게 해요. 더불어 성과관리 프로세스에서 반복적이고 단순한 작업을 최소화함으로써 리더가 본질적인 직원 성과와 피드백에 집중할 수 있게 합니다.

AI를 활용한 성과관리 프로세스에서 무엇보다 중요한 것은 리더의 코칭 리더십인데요. 리더는 AI를 통해 얻은 데이터를 기반으로 각 직원에게 적합한 지침을 제공하고, 그들의 성장을 적극적으로 지원해야 해요. 이를 위해서 리더는 AI도입과 함께 기술에 대한 이해와 활용법, 그리고 리더십 역량도 동시에 개발되고 향상되어야 하겠죠?

다만, AI기술이 성과관리 분야에 도입되는 속도는 다른 인사 분야들에 비해 조금 더딘 편이랍니다. 성과는 조직 구성원들의 연봉, 승진 등 민감한 분야와 직결되는 요소인만큼 성과 데이터의 객관성과 신뢰성에 대한 의문과 과거 데이터를 이용한 미래 예측의 타당성에 대한 의구심 등이 그 원인으로 작용하고 있는데요. 이러한 이유로 현재로서는 AI를 통한 성과 예측보다는 AI를 성과관리 프로세스 전반에 융합하는 노력이 강조되고 있어요.

교육

교육훈련 분야에서는 AI기술이 적극적으로 활용되고 있어요. 국내외 다양한 기업들이 AI기반 교육 플랫폼을 개발하고, 각 직원에게 필요한 맞춤형 교육을 제공하고 있는데요. 이러한 방식은 직원들의 직무와 특성에 맞게 역량을 개발하도록 도와주면서, 궁극적으로는 직원들의 교육참여도와 만족도를 높일 수 있어요.

✅ 포스코: 포스코그룹은 온라인 학습 시스템 ‘러닝플랫폼’을 개편하며 AI딥러닝 모델을 적용했어요. 해당 모델은 학습자들이 이용하는 교육 콘텐츠들을 분석하여 학습자에게 맞춤 콘텐츠를 추천해요. 이 과정에서 학습자들의 직무 정보도 함께 반영되며, 보다 개인화된 추천 서비스를 제공한다고.

✅ SK텔레콤: SK텔레콤은 개인 맞춤형 학습추천 서비스인 ‘Learning Agent SAM’을 개발하여 구성원 개개인의 성장에 필요한 모든 활동들을 학습 비서처럼 추천하고 제공하고 있어요. AI챗봇의 형태로 개발된 해당 서비스는 직접 학습자에게 Active하게 추천해주고 대화를 주고받을 수 있으며, 컨텐츠 간 유사도 분석을 통해 학습자가 학습한 내용에 적합한 커리어 경로를 추천해주기도 해요.

이탈방지 / 해고

퇴직관리에서도 AI가 활발하게 활용되고 있습니다. HR담당자의 가장 큰 고민거리 중 하나는 직원이 퇴사해서 생기는 공백을 최소화하는 방법일텐데요. 만약 어떤 직원이 회사를 그만둘지 미리 알 수 있다면 그만큼 혼란을 줄일 수 있겠죠. 이미 다수의 기업에서는 AI를 통해 직원의 퇴사 가능성을 분석하고, 실제로 퇴사하기 전 선제적으로 조치를 취하고 있습니다.

✅ IBM: IBM은 선제적 소모 프로그램(Predictive Attrition Program)을 도입하여 향후 퇴사가 예상되는 임직원을 미리 파악하고, 그들에게 임금 인상, 승진, 그 외 다양한 인센티브를 제공함으로써 이탈을 사전에 방지하고 있어요.

또한 아직 논란이 되는 분야이지만, 어쩔 수 없이 직원을 해고해야 하는 상황이 생길 경우에도 알고리즘이 의사결정을 도울 수 있겠는데요. 미국에선 최근 구글이 1만 2000명을 감원하는 과정에서 알고리즘이 개입했다는 의혹이 불거지기도 했어요. 이에 대해 구글은 “감원 결정에 알고리즘이 개입하지 않았다"고 해명했지만 전문가들은 기업 인사 전반에 AI알고리즘이 활용되는 추세를 감안하면 불가능한 이야기는 아니라고 보고 있어요. 지난 2019년과 2022년에도 아마존과 메타의 해고 결정에 대해 같은 의혹이 제기된 바 있거든요.

AI가 직원을 해고한다는 사실을 공식 인정한 기업은 아직 없지만, AI가 만든 자료를 인원 감축에 참고 자료로 활용하는 기업은 이미 많다고 해요. 올 초 소프트웨어 평가 업체인 캡테라가 미국 기업 인사담당자 300명을 조사한 결과, 응답자 98%가 ‘올해 인건비를 줄이기 위해 소프트웨어와 알고리즘을 활용할 것'이라고 답했다고해요.

3. 경쟁에서 앞서는 AI 활용법

✅ 편향성에 대비하라: AI는 데이터를 기반으로 결과를 도출하여 인간의 주관을 배제한 판단이 가능하다고 생각기 쉽지만 인공지능도 편향이 존재한다는 것을 항상 인지하고, 경계해야 해요. 인공지능은 인간의 편견과 주관까지도 학습하기 때문인데요. 예측 모델이 제시하는 결과물은 사람의 편견과 오류에 영향을 받습니다. 인간이 그 데이터를 판단했기 때문이죠. 따라서 기술에 맡길 영역과 인간이 반드시 개입해야 할 영역을 구분하여 활용 가이드라인을 명확히 구축하는 것이 필요합니다.

✅ 투명성을 확보하라: HR리더는 조직 내에서 AI결정의 투명성을 강조해야 할 필요성이 있어요. AI활용에 대한 신뢰성을 유지하고 직원들의 참여와 협력을 촉진하기 위해서는 의사결정에 영향을 미치는 주요 요소와 프로세스를 명확히 설명하고, 직원들에게 AI의 활용목적과 장점을 투명하게 전달해야 하죠. 또한, 데이터 수집 및 활용에 대한 정책과 절차를 정의하여 데이터 보호와 개인 정보 보안을 강화하고 이를 모니터링하는 체계를 구축해야 해요.

✅ AI 도입에 대비하라: 미래에는 HR 실무자의 업무에도 큰 변화가 생길 것으로 예상돼요. AI가 반복적인 운영 작업을 대부분 제거함에 따라 HR 실무자들은 비즈니스에 보다 전략적인 가치를 제공하는 데 우선순위를 둔다는 것이죠. 이러한 변화에 적응하기 위해 담당자들은 새로운 역량을 갖추는 것이 필요한 때입니다. 예를 들어, 비즈니스 운영 방식을 완전히 이해하고 조직을 발전시킬 수 있는 핵심 기반이 되는 비즈니스 통찰력(Business Acumen)을 갖추고, 임직원들과의 원활한 소통을 위한 의사소통 스킬에 더 집중하고, AI가 제공한 결과를 올바르게 해석하고 활용할 수 있도록 데이터 리터러시를 갖추는 등이 있겠네요.