AI 혁명: 성공을 위한 HR 부서 재편

인공지능(AI)이 모든 것을 바꾸고 있다는 사실은 분명하지만, 로봇이 주도권을 갖는다는 의미는 아닙니다. AI를 작동하게 하는 것은 인간입니다. 농업 분야의 작물 생산량 증대부터 의료 분야의 환자 참여도 개선에 이르기까지, 다양한 산업 분야에서 인간에게 이로운 방식으로 AI를 활용하고 있습니다.

인적 자원(HR) 관리 분야도 예외가 아닙니다. HR 전문가는 직장의 직원 경험을 향상시키고 HR 프로세스의 효율성을 높이기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 더욱이, AI를 통해 CHRO 팀의 다음 진화를 엿볼 수 있습니다. C 레벨 경영진을 지원하여 더 포괄적이고 종합적인 비즈니스 전략을 만들어 냅니다.

미래의 업무 환경에 맞춘 HR 부서 혁신

전 세계의 비즈니스 의사결정자 1,000명을 대상으로 한 Workday의 새로운 설문조사인 ‘AI IQ: 기업의 인공지능 활용에 대한 인사이트’에 따르면, AI로 강화된 주요 HR 관련 태스크에는 채용 및 지원자 추적 관리, 비즈니스 분석, 스킬 평가 도구 등이 포함됩니다. 더욱이, 설문조사 응답자의 65%가 기존의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 배포가 직원 경험을 개선했다고 답했습니다. 즉, 이것은 주요 비즈니스 지표이자 HR 영역입니다.

여기에서는 HR 리더가 AI를 통해 다음과 같은 HR 부서 기능을 보완했을 때 얻게 되는 이점을 자세히 살펴보겠습니다.  

인력 역량 및 인재 관리에 대한 거시적 관점 확보

HR 리더에게는 현재 보유한 스킬이 미래의 업무 환경에 어떻게 활용되는지 파악할 수 있는 기술이 필요합니다. 즉, 구조화된 직무 역할과 책임을 통해 업무가 수행된다는 경직된 사고를 버리고 비즈니스의 변화는 요구사항에 맞춰 업무를 활용하는, 스킬의 보다 유연한 조합으로 보는 관점의 전환이 필요합니다.  

Workday CHRO 팀의 제품 그룹 총괄 책임자인 David Somers는 이렇게 말합니다. “조직이 스킬 기반의 인재 전략을 가속화하고 확대할 때, 지금도 그렇지만 미래에도 인력의 스킬을 수동으로 파악하고 관리하는 것은 어불성설입니다. 인력의 스킬을 파악하고 비즈니스 요구사항과 일치시키는 일은 모든 데이터를 이해하도록 도와주는 AI 및 ML 도구 없이는 불가능합니다.”

AI 및 ML은 직원의 스킬을 파악하고 다양한 프로젝트나 역할에 일치시키는 일반적인 스킬 관리 방식을 뛰어넘습니다. AI 및 ML로 보강된 기술은 조직이 스킬 사이의 관계를 이해하고 한 스킬이 다른 인접한 스킬로 발전하는 방법을 파악할 수 있도록 도와줍니다. 스킬이 끊임없이 변화한다는 점에서 이는 중요한 인사이트입니다. 예를 들어, 능숙한 Microsoft Excel 스킬을 가진 직원은 데이터 분석, 보고 및 Excel이 사용되는 다른 작업의 스킬을 가지고 있을 수 있습니다. AI 및 ML은 조직 내 스킬을 정확히 파악하고 스킬 기반 이니셔티브에 필요한 인사이트를 확보하는 데 도움을 줍니다.

직장 문화 및 직원 참여에 대한 이해와 개선

HR 부서만의 중요 우선 순위였던 직원 참여는 이제 C 레벨 경영진의 중요 우선 순위로 자리를 잡았으며, 생산성부터 혁신에 이르는 많은 비즈니스 동인의 촉진 요인으로 작용합니다. 기업의 리더는 직원이 고용주를 어떻게 생각하고 있으며 이를 통해 얻은 인사이트를 활용하는 방법이 무엇인지 이해하고 싶어 합니다. 따라서, HR 리더는 이러한 인사이트를 C 레벨 경영진에게 전달하고 참여도를 높이는 직장 환경을 조성하는 데 활용하고 있습니다. 

AI의 예측 분석 기능은 직원 참여의 난제인 퇴사 가능성이 높은 직원을 파악하는 데도 뛰어난 인사이트를 제공합니다. HR 리더는 이 인사이트를 활용하여 직원의 번아웃 및 퇴사 위험을 완화할 수 있는 조치를 취할 수 있습니다.

Somers는 자연어 처리, 즉 ML 기술이 리더가 직원 정서를 이해하는 데 어떤 도움이 되는지를 예를 들어 알려줍니다. 그는 기업들이 직원 퇴사 위험을 파악하고 후속 결정에 도움을 주는 지능형 의견 조사 플랫폼인 Workday Peakon Employee Voice를 활용하고 있다고 설명합니다. 이 플랫폼에는 데이터베이스에 있는 수백만 개의 설문조사 데이터 포인트를 기반으로 퇴사 행동을 학습시킨 통계 모델을 사용하고 AI 및 ML을 활용하는 퇴사 위험 예측 기능이 있습니다.

Somers는 이렇게 이야기합니다. “이 모델은 일정 기간 동안의 직원 응답과 점수를 기반으로 각 직원의 퇴사 위험을 계산합니다. 그런 다음 직원 레벨 퇴사 위험을 사용하여 각 세그먼트 및 전체 회사의 평균 퇴사 위험을 계산합니다. 또한 각 세그먼트의 평균 위험을 회사의 평균 위험과 비교하여 퇴사 위험 레벨을 할당합니다. 예를 들어, 마케팅 세그먼트의 퇴사 위험이 회사 내 상위 10%에 속한다는 것을 알 수 있습니다.”

이렇게 얻은 인사이트를 통해 기업은 직원 참여를 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 복리후생을 늘리거나 업무 부담을 평가하는 등의 조치를 취하게 됩니다.

반복적이지만 동적인 HR 부서 기능 자동화

HR 분야의 자동화 혁명, 즉 수동적인 개입 없이 작업을 실행하려는 노력은 팬데믹 이전에도 이미 진행되고 있었습니다. 그러나 미증유의 중단 상황을 헤쳐나가는 과정에서 디지털 혁신을 촉진해야 할 필요성이 커졌습니다. 결과적으로 AI 도입이 급증했고 HR 분야에서 민첩성과 효율성을 한 차원 끌어올리는 혁신이 시작되었습니다. 여기에는 데이터를 읽고 해당 데이터에서 예측을 수행하는 지능형 자동화가 포함됩니다. 다시 말하면, 지능형 자동화는 머신러닝과 결합된 자동화입니다.

자동화는 특히 스케줄링과 인력 수요 충족과 같은 반복적이지만 동적인 HR 업무에 유용합니다. 예를 들어, 기업은 인력 수요를 근무자의 자격요건, 스킬, 가용성, 선호도 등과 일치시키고 근무자와 기업 모두에게 득이 되는 최적의 스케줄을 결정하기 위해 AI를 사용합니다. 이는 근무자 교대가 끊임없이 발생하고 매니저가 단기간에 인력을 충원, 조정해야 하는 일선 근무자를 고용하는 기업에서 특히 널리 퍼져 있습니다. 

“AI가 근무자의 가용성과 스킬을 자동으로 오픈 교대근무에 매핑하여 인력 스케줄링을 제안해주므로, 기업은 과도한 스케줄링을 방지하면서 인건비를 더욱 효율적으로 관리하고 근무자의 번아웃을 예방할 수 있습니다”라고 Somers는 말합니다. 

책임 있는 AI에 필요한 정리된 데이터를 보장하는 HR의 역할

AI가 HR 부서의 역할을 재편한다는 사실은 분명하지만, HR 부서의 리더는 다른 비즈니스 리더와 함께 AI를 구현하는 과정에서 주도적인 역할을 해야 합니다. 

AI의 핵심은 작업을 수행하는 능력입니다. 예측 분석을 수행하거나 새로운 콘텐츠를 생성(생성형 AI)하는 작업에서 AI 기반 모델의 품질이 가장 중요하며, AI 모델의 품질은 공급되는 데이터의 품질에 따라 좌우됩니다. 강력한 데이터 거버넌스의 실현은 HR 데이터가 전체 비즈니스와 관련이 있다는 믿음과 구현에서 시작됩니다. Workday HCM(Workday Human Capital Management)의 기반도 이와 마찬가지입니다. 통합 데이터 모델과 단일 보안 모델을 기반으로 구축되는 Workday HCM은 매우 다양한 데이터세트를 읽어 비즈니스 전반에서 다양한 분석 및 보고 사용 사례를 수행할 수 있습니다.

Somers는 이렇게 말합니다. “따라서, AI를 구현할 때 ‘주의’해야 할 중요한 부분은 정확도와 품질 관리를 보장할 수 있도록 정리되고 일관된 데이터를 유지하는 것입니다. 데이터세트가 정리되어 있지 않으면, HR 부서와 인사책임자는 많은 비용의 과실로 연결되는 부정확한 결과를 얻게 될 수 있습니다.”

HR 리더: 미래의 업무 환경을 주도적으로 결정

AI에 대한 대중의 정서를 글로벌 수준과 영국 및 미국과 같은 국가 수준에서 조사한 설문조사는 점점 더 많은 사람들이 AI의 강력한 힘이 미래에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 기대한다는 사실을 보여줍니다. 이와 동시에, 설문조사에서는 AI를 향한 우려도 드러났습니다. 특히, 적절한 규제가 필요하다고 생각합니다.  

HR의 효과를 높이기 위해 AI를 활용하는 모든 사용 사례에서, 기억해야 할 중요한 점은 노력을 성공으로 이끄는 요소가 무엇이냐는 것입니다. 그것은 바로 추가 인사이트와 효율성을 높여 의사결정자를 돕는 것입니다. 다시 말하지만, AI는 HR 전문가를 가치 있게 만드는 능력을 대체하지 않습니다. 비즈니스에서 발생하는 일을 회사의 목적과 가치에 연결하여 회사 문화를 관리하는 일은 여전히 전문가들의 몫입니다.

Somers는 강조합니다. “무엇보다, 인간을 중심에 두는 것이 중요합니다. 그들이 최종 의사결정자이기 때문입니다. 인간 중심 접근 방식을 채택해야 AI 및 ML을 통해 인력의 생산성을 높이고 정보에 근거한 현명한 판단을 내릴 수 있으며, 이전에는 어렵다고 생각했던 문제도 해결할 수 있게 됩니다.”