HR의 범위는 전략적 비즈니스 파트너의 범위로 진화하고 있습니다. 더 이상 지원서를 처리하고 복리후생 관련 질문에 답하는 데 국한되지 않고, HR은 이제 비즈니스의 전반적인 성공에 주도적으로 기여하고 있습니다. HR의 툴 세트도 진화하고 있으며, 현재 진행 중인 디지털 혁신에서 가장 주목할 만한 발전은 인공 지능(AI)입니다. 실제로 HR 리더 중 38%는 조직 내 프로세스 효율성을 개선하기 위해 AI 솔루션을 탐색하거나 구현한 경험이 있다고 답했습니다.

AI 기술을 효과적으로 도입하면 HR 프로세스의 속도를 높이고 직원 상호 작용을 개선할 수 있습니다. 하지만 많은 전문가와 리더는 HR 전략에서 AI가 얼마나 유익한지 제대로 파악하지 못하고 있습니다. HR에서 AI의 정의, HR 기능을 개선하는 방법, 구현 시 피해야 할 과제에 대해 알아보세요.

HR의 AI란?

인공 지능(AI, Artificial Intelligence)은 기계가 자율적 의사결정과 같은 인간과 유사한 추론 및 기능을 보여줄 수 있는 기술입니다. AI는 방대한 양의 교육 데이터를 동화함으로써 음성 인식, 패턴 및 추세 파악, 사전 문제 해결, 미래의 조건과 발생 예측 등을 배웁니다.

인적 자원 관리(HCM, Human Capital Management)라고도 하는 인적 자원 관리의 경우 AI는 빠르게 성장하는 다양한 툴을 사용하여 일상적이고 체계적이며 프로세스 중심적인 업무를 자동화합니다. 기업이 직원을 유치, 채용, 유지, 기술하는 방식이 변화하고 있습니다.

HR 업무를 위한 AI 기술

가장 좋은 시작점은 HR 업무용 AI를 구동하는 다양한 유형의 AI 기술을 이해하는 것입니다. 많은 논의에서 AI를 하나의 종합적인 툴로 취급하지만, 실제로는 특정 HR 업무에 적합한 여러 가지 개별 기술이 있습니다.

HR에서의 AI 활용

HR에 AI를 구현하면 채용 및 훈련부터 직원 참여도 및 유지율 향상에 이르기까지 다양한 HR 기능을 개선할 수 있습니다. HR 기능을 최적화하기 위한 AI, 특히 생성형 AI의 활용 사례는 계속해서 증가하고 있습니다. 다음은 HR 전문가가 HR에서 인공지능을 활용하여 주요 인력 문제를 해결하는 몇 가지 예시입니다.

채용 간소화

거의 모든 채용 프로세스를 AI로 보강하여 적합한 인재를 유치하고 채용하는 동시에 전체 채용 시간을 몇 주 단축할 수 있습니다.

• 공통 스킬 프레임워크를 사용하여 자동화된 프로세스, 개인화된 커뮤니케이션, 제품군 간 워크플로를 통해 글로벌 규모로 인재를 유치, 소싱, 채용

• 편견 없는 면접 질문과 직책에 맞는 직무 설명 생성 등 반복적인 작업을 자동화하는 AI 채용 소프트웨어로 채용 담당자와 채용 관리자의 채용 프로세스를 간소화

• 채용 담당자가 찾고 있는 관련 기술을 식별하고 적합한 이력서를 제공하는 스마트 채용 분석을 통해 이력서 및 프로필 키워드 매칭을 뛰어넘습니다.

• 기술 및 적성 테스트를 관리하여 잠재적 채용 후보자의 직무 적합성 순위를 매기세요.

• 지원자 평가 후 편견 없는 면접 피드백 제공

• 채용 챗봇과 같은 대화형 인터페이스를 배포하여 후보자와 연중무휴 직접 소통하고 채용 프로세스 전반에 걸쳐 후보자의 참여를 유지합니다.

• 구인 게시판, 소셜 미디어, 전문 네트워크 등 다양한 외부 데이터 소스를 검색하여 잠재적 후보자의 기술을 유추하고 공개 채용에 지원하도록 초대하는 AI 툴로 "숨겨진 인력"을 발견합니다.

온보딩 자동화

후보자가 채용된 후, 인사팀은 AI를 사용하여 원활한 온보딩 프로세스를 진행할 수 있으며, 특히 전통적인 대면 세션이 불가능한 오늘날의 원격 근무 및 비정규직 인력을 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

• HR 챗봇을 사용하여 전 세계에 연중무휴 온보딩 서비스를 제공함으로써 사람이 직접 전화, 전자메일, 미팅에 응대할 필요성을 줄입니다.

• 개인화되고 참여도가 높은 신입사원과의 만남을 만들어 보세요.

• 채용 문서, 회사 정책, 로그인 정보, 직무별 권한의 자동 제공을 통해 온보딩 프로세스 전반의 데이터 및 워크플로 자동화합니다.

맞춤형 인재 관리

직원들이 비즈니스와 함께 일하고 성장하기 위해서는 직원 개발 및 회사 채용 전략을 지속적으로 유지하는 것이 필수적입니다. 하지만 수백, 수천 명의 직원이 근무하는 상황에서 HR 팀이 각 직원의 역량과 포부를 모두 파악하는 것은 거의 불가능에 가깝습니다.

미래를 대비하는 인력을 지원하는 인재 관리 프로세스에서 AI가 HR을 지원하는 방법은 다음과 같습니다.

• 스킬 프레임워크: 직원의 스킬 세트를 식별하고, 이를 직무 요구사항과 일치시키고, 개발해야 할 인접 스킬을 정확히 찾아내는 종합적인 스킬 프레임워크(스킬 온톨로지라고 함)를 구성합니다.

• 정확한 스킬 평가: 머신 러닝 및 자연어 처리를 사용하여 창의성 및 감성 지능과 같은 복잡한 인간 기술을 보다 객관적으로 평가합니다.

• 개인화된 성장 기회: 직원의 특정 기술, 관심사 및 열망에 따라 맞춤형 학습, 멘토, 과제 및 경력 경로를 매핑합니다.

• 업스킬링 및 재교육: 개별화된 훈련 프로그램을 추천하여 직원들이 새로운 기회에 대비하고 언제 어디서나 학습할 수 있도록 지원합니다.

• 인재 이동성: 직원의 이전 가능한 기술을 파악하고 새로운 역할이나 프로젝트를 제안하여 내부 인재를 발굴 및 개발함으로써 내부 경력 이동성을 촉진합니다.

• 실시간 성과 분석: 지속적인 데이터 기반 피드백을 제공하는 성과 평가를 실시하여 관리자와 직원이 실시간으로 개선할 수 있도록 지원합니다.

• 전략적 인재 계획: 강력한 예측 분석을 통해 미래의 인재 수요를 예측하여 HR이 미래의 비즈니스 과제를 해결하는 데 필요한 기술 습득을 계획할 수 있도록 지원합니다.

직원 경험 향상

최고의 인재를 유지하고 참여시키는 능력은 모든 기업의 경쟁 우위의 원천이지만, 단순히 직원이 경력 성장 기회를 발견하도록 돕는 것 이상의 의미가 있습니다. HR은 AI를 사용하여 여러 가지 방법으로 만족스러운 상호작용을 제공할 수 있습니다.

• 개인화된 직원 여정: 각 개인의 선호도, 요구 사항, 업무 패턴에 따라 지원과 리소스를 맞춤화하여 직원들이 커리어의 모든 단계에서 가치 있고 지원받고 있다고 느낄 수 있도록 합니다.
• 접근성 및 효율성 향상: 직원들이 정보에 액세스하고, 작업을 완료하고, 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 AI 코파일럿과 같은 툴을 배포하여 일상적인 업무 생활의 마찰을 줄임으로써 직원들이 보다 의미 있고 만족스러운 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 선제적인 인력 웰빙 지원: IoT 센서를 사용하여 스트레스, 감정 상태 및 업무량 패턴을 모니터링하여 직원의 정신적, 육체적 건강을 증진함으로써 번아웃, 결근 및 건강 관련 문제를 줄일 수 있습니다.

• 실시간 피드백 및 지원: 직원들이 목표를 달성할 수 있도록 실시간 지침과 격려를 제공하는 지속적인 피드백 루프를 실시하세요.

• 만족스러운 셀프 서비스 옵션: 핵심 HR 정보에 실시간으로 액세스하고 관리할 수 있는 셀프 서비스 기능으로 수동 대응의 필요성을 줄이세요. 직원 데이터 변경, 다른 직원의 프로파일 정보 보기, 시간, 급여, 보상/인정 기능과의 상호 작용과 같은 간단한 활동을 직원이 직접 시작할 수 있습니다.

생성형 AI는 직원들이 보다 복잡한 셀프 서비스 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 회사 정책 및 절차 문서를 수집한 다음 코파일럿이나 챗봇을 사용하여 복리후생 관련 질문에 답하거나 급여 명세서를 설명하는 등 대화형 언어로 HR 관련 질문에 답변할 수 있습니다. 관리자가 직무 설명을 작성하고 새로운 역할을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

HR에서 AI 활용의 이점

AI 기술이 계속 발전함에 따라 HR 조직을 위한 더욱 정교한 툴로 거듭나고 있으며, HR 팀의 업무 방식과 비즈니스 서비스 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다.

다음은 인사 리소스 AI 툴이 고용주와 직원에게 가치를 더하는 몇 가지 방법입니다.

• 채용, 온보딩, 성과 검토와 같은 업무에 필요한 시간과 노력을 줄여 HR 프로세스의 속도를 높이고 리소스를 확보

• 가치가 낮거나 수작업 집약적인 업무를 자동화하여 효율성과 생산성 향상

• 채용 공고/기술서, 면접 질문, 성과 평가 및 보상 분석에 대한 HR 텍스트의 무의식적 편견 제거

• 고도로 개인화된 상호작용을 통해 전반적인 직원 및 지원자 경험 개선

• 복잡한 정보를 통합 및 요약한 후 결과 또는 콘텐츠를 신속하게 보고할 수 있는 생성형 AI 기능을 통해 직원과 관리자가 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 지원

• 대량의 입력을 빠르게 이해하여 HR이 자신 있게 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원

• 다른 시스템과 연결하고 사람과 운영 데이터를 결합하여 더 큰 그림의 의사결정 지원

• 스킬 분석 및 시나리오 계획을 통해 비즈니스 중심의 인력 변화 예측 및 대비

HR에서 AI의 과제와 우려 사항

HR 팀과 직원 모두 새로운 기술 습득, 개발 기회, 셀프 서비스 옵션과 같은 업무에 AI를 사용하는 것을 선호합니다. 하지만 민감한 데이터 처리, 성과 평가, 직원 활동 모니터링과 같은 업무에 AI를 사용하는 것에 대해서는 다소 불편해합니다.

직원들은 또한 투명성에 대해 우려하고 있습니다. 직원들은 고용주가 사용하는 AI 기술의 작동 방식, AI가 생성하는 제안의 정확성과 형평성, AI 툴이 사용하는 데이터 소스와 결과물을 알고 싶어 합니다.

다음은 AI 기반 HR 기술을 사용하는 기업이 직면할 수 있는 몇 가지 문제와 이를 해결하는 방법에 대한 팁입니다.

AI 거버넌스 및 AI 도입

최근 연구에 따르면 AI 거버넌스가 기업과 HR 전문가들의 AI 도입을 가로막는 주요 요인인 것으로 나타났습니다. 인터뷰에 응한 조직의 2/3(67%)는 거버넌스 모델이 전혀 없는 것으로 나타났습니다. 대부분의 조직이 거버넌스 개발을 위한 조치를 취하고 있었지만, 일부 조직은 다른 기술 구매와 마찬가지로 AI 거버넌스를 계획하거나 지역 또는 연방 차원의 외부 거버넌스에 의존하는 등 덜 적극적인 모습을 보였습니다.

하지만 AI는 다른 기술과 다르며 고유한 접근법이 필요합니다. 아래에서 자세히 설명하겠지만, 기업이 책임감 있고 윤리적으로 AI를 개발, 선택, 배포, 사용하려면 전용 AI 거버넌스 모델이 필수적입니다. 좋은 소식은 지침이 있다는 것입니다. AI 도입에 관한 세부 사항 리포트에서는 직원들이 새로운 AI 툴을 사용하도록 장려할 때 고려해야 할 주요 개입 사항 10가지를 소개합니다.

업무에서의 AI 활용 능력

AI에 대한 직원들의 이해도는 매우 다양합니다. 전 세계 관리자 및 직원 4,000여 명을 대상으로 실시한 SAP의 새로운 조사에 따르면 직원의 AI 활용 능력은 직원의 기술 인식과 직장에서 AI를 사용하는 방식에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한 설문조사 참가자들은 중요한 인사 의사결정에서 AI 활용의 역할에 대해 상반된 태도를 보였습니다.

이 문제를 해결하기 위해 조직은 직원들이 이 새로운 기술을 완전히 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 AI 활용 능력에 우선순위를 두고 투자해야 합니다.

윤리적 고려사항 및 편견

책임감 있게 사용하지 않을 경우, AI 딥 러닝 모델의 알고리즘은 때때로 편견을 고착화할 수 있습니다. 조직은 투명성, 설명 가능성, 공정성의 원칙을 바탕으로 인적 자원 AI 툴을 제공하는 기술 공급업체를 찾아야 합니다.

예를 들어, 책임감 있게 관리되는 AI 툴에는 주관적인 언어를 식별하고 제거하는 편견 검사 기능이 내장되어 있어 직무 설명이 직무 관련 평가 기준에 따라 공정하게 작성되도록 보장합니다.

데이터 정확성, 개인정보 보호 및 보안 문제

모든 데이터 기반 툴과 마찬가지로 AI도 "가비지 인, 가비지 아웃"의 원칙을 따릅니다. 모델에 사용된 데이터에 결함이 있거나 불완전하거나 무의미한 데이터가 있으면 생성되는 결과의 정확도도 마찬가지입니다. HR AI의 힘을 활용하고자 하는 기업은 시스템 결과물이 특정 맥락과 관련이 있는지 확인하기 위해 자체의 고품질 내부 데이터를 활용하는 툴이 필요합니다.

HR 및 AI와 관련하여 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제도 있습니다. 주류 AI 봇은 특히 오픈 소스 툴의 코드 취약성으로 인해 이미 여러 건의 데이터 유출 사고에 연루된 바 있습니다. 이러한 우려는 특히 챗봇이 복리후생 관련 질문을 지원하기 위해 개인 상황에 대해 묻는 경우와 같이 HR AI 툴과 개인 데이터를 공유해야 하는 직원들에게 신경이 쓰이는 문제입니다. 회사 데이터를 외부 LLM(대규모 언어 모델)과 공유하지 않는 HR 기능을 위한 AI 공급업체를 이용하면 이러한 위험을 피할 수 있습니다.

과도한 의존의 위험

인적 자원은 그 이름 그대로 사람에 관한 것입니다. 너무 많은 HR 기능을 AI에 의존하면 인간적인 감성이 결여된 로봇적인 경험을 제공하게 되고 직원들은 소외감을 느낄 수 있습니다. 특히 고도의 공감 능력이 요구되는 상황에서 AI를 도입하면 의사결정이 숫자 게임으로 전락할 수 있습니다.

또한 회사가 법적 처벌에 노출될 수도 있습니다. 일부 정부/기관에서는 채용, 승진 또는 급여에 영향을 미치는 의사결정을 내리는 데 기계 지능을 사용하는 것을 금지하는 EU의 GDPR과 같은 특정 규정을 두고 있습니다.

예를 들어, 직무 기술서 작성을 돕기 위해 ChatGPT를 사용하는 것은 거의 위험하지 않습니다. 그러나 감성 지능과 인간의 감성이 중요한 면접이나 성과 검토에 이 기술을 사용하면 올바른 정보를 제공하지 못하고 잠재적 직원과 현재 직원을 소외시킬 수 있습니다.

HR 직무의 일자리 이동에 대한 우려

미국심리학회(APA)의 2024년 미국에서의 일자리 설문조사에 따르면 미국 근로자의 41%가 향후 AI로 인해 자신의 직무 중 일부 또는 전부가 쓸모 없어질 것이라고 우려하고 있습니다.

HR 리더는 어떤 업무가 AI로 자동화될 것인지 명확히 정의함으로써 팀의 불안감을 완화할 수 있습니다. 일반적으로 단순하고 반복적인 업무는 AI에 맡기고, 비즈니스 목표와 연관된 복잡하고 전략적인 사고는 인간 HR 전문가의 영역에 남겨둘 필요가 있습니다.

HR에서 AI의 미래

HR에서 AI의 기회가 계속 진화함에 따라 HR 전문가의 초점은 인재 관리, 리더십 개발, 직원 복지, 긍정적인 직장 문화와 같은 전략적 기능으로 점점 더 이동하게 될 것입니다. 일상적인 업무를 AI가 처리하면 HR 팀은 이러한 영향력이 큰 영역에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 향후 몇 년 동안 예상되는 두 가지 주요 HR AI 트렌드는 다음과 같습니다.

역할의 변화와 직무 재설계

AI는 기업 내 역할 구조를 점점 더 변화시킬 것입니다. 일상적인 업무가 자동화됨에 따라 역할은 보다 전략적 사고, 창의성, 멀티스킬 역량을 요구하는 방향으로 변화할 것입니다. HR 리더는 직무를 재설계하여 전문 업무를 AI 툴을 활용하는 보다 광범위하고 유연한 역할로 통합해야 할 것입니다. 이러한 변화는 또한 비즈니스 지식과 AI 및 기술 전문성을 결합한 새로운 직무에 대한 수요를 불러일으킬 것입니다.

관리자의 효과적인 AI 활용 역량 강화

AI는 관리자가 데이터를 활용해 직원 개발, 목표, 업무량에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 의사결정을 내리고 팀을 감독하는 방식에도 변화를 가져올 것입니다. 관리자는 직원들이 이러한 방식으로 평가받는 것에 대한 불안감을 고려하여 AI 툴을 성과 관리에 통합하는 것에 대한 의사결정을 내려야 할 것입니다.

관리자가 적절한 수준의 AI 사용을 이해하고 AI 기반 인사이트와 인간의 판단을 효과적으로 결합할 수 있도록 하는 것이 과제가 될 것입니다. AI가 일상 업무에 필수적인 요소로 자리 잡으면서 관리자가 책임감 있고 효과적으로 AI를 사용할 수 있도록 훈련하는 것이 중요해질 것입니다.

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