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제목 앞으로의 AI 시대, 인사담당자는 어떻게 될까?
등록인 문현진 등록일 2023.04.10

 앞으로의 AI 시대, 인사담당자는 어떻게 될까?

 

아인스파트너 컨설턴트 문현진 팀장 작성

  

ChatGPT를 비롯한 인공지능 기술이 점차 우리의 생활에 광범위하게 활용되고 있다. 인공지능이 점차 진화하고, 발전하면서 우리는 보다 효율적으로 일을 하거나 편리한 삶을 누리게 되었지만, 한편으로는 나의 일이 AI로 대체되면서 언젠가는 나의 직업이 이 사회에서 사라지게 되는 것은 아닌가, 하는 막연한 불안도 공존한다. 이 글을 읽고 있는 많은 인사담당자들 중 ChatGPT의 작업 결과를 테스트해보고 신통해하시는 분도 계시겠지만, ‘AI가 나보다 더 일을 잘하게 되면 나는 이제 어떻게 해야 하지? ‘라는 고민을 하시는 분도 계실지 모르겠다. 이번 칼럼에서는 인공지능이 HR 영역에서 활용되고 있는 사례를 살펴보고 앞으로 인사 담당자라는 포지션은 기업 내에 어떻게 존재하게 될 것인지, 개인적인 견해를 이야기해 보고자 한다.

  

AIHR 영역에서 활용되고 있는 사례

실제로 AIHR 실무에서 활용되고 있는 사례는 아래와 같이 나타나고 있다. 

  

[인재 모집, 안내] 구인 공고 작성, 지원자들의 질문에 초기 대응

아무래도 인사담당자의 업무 영역 중에서 가장 많은 시간이 할애되는 채용 쪽에서 AI의 활용이 두드러지고 있다. 간단하게는 채용 담당자가 작성한 구인 공고 초안에 대해 AI의 예측 모델링이 표현과 문구를 수정, 제언해 준다. 또한, 채용 관련 질문에 답하도록 되어있는 Chatbot을 활용하여 지원자들의 궁금증을 즉각적으로 해결하고, Chatbot이 답변하지 못한 질문은 인사 쪽에 알려주어 인사담당자가 직접 대응하도록 한다. 이러한 서비스를 채용 담당자가 활용하게 되면 채용에 쏟는 시간을 절약하게 되고 보다 빠르게 자사에 맞는 구인자를 모집할 수 있을 뿐 아니라 회사가 원하는 지원자가 타 경쟁사로 관심을 돌리지 않도록 빠르게 대응도 가능하다. 

  

[인재 채용, 평가, 선발] 자기소개서 평가, 합격자 선발, 채용 면접관

채용에서 AI를 활용하는 예는 그 외에도 다양하다. 자연어 처리 기술을 활용한 인공지능 기법으로 지원자들의 자기소개서의 텍스트를 분석하여, 합격과 불합격을 판단하기도 하고, 지난 20년간 지원자들이 제출한 이력서와 입사 후 달성한 성과 데이터를 기반으로 입사 후 성과 예측 모델을 만들어 합격자 선발에 활용하기도 한다. AI의 안면인식 기술, 몸짓 인식 기능을 동원하여 화상으로 채용 면접을 진행하기도 한다. 이렇게 채용 후보자를 평가하는 데에 인공지능을 활용하면 채용 담당자뿐만 아니라 지원자들의 시간도 절약하게 된다. 

  

[인사 배치, 경력관리] AI가 직원 스킬을 파악하여 직무 전환, 필요한 교육 콘텐츠 제공

해외 사례이기는 하지만 AI기술로 직원들이 보유하고 있거나 직무에 필요한 스킬을 파악하여, 직무 전환의 기회를 부여하고, 부족한 스킬을 향상시킬 수 있도록 교육 콘텐츠에 엑세스하게 하는 서비스도 존재한다. 이러한 서비스를 활용하게 되면, 직원들은 본인의 스킬 격차를 파악하고 자신의 경력 관리에 도움을 받을 수 있으며, 기업은 자사의 인재 경쟁력 수준을 빠르게 파악하여 인재 전략을 보다 과학적으로 수립할 수 있게 된다. 

  

[인사평가] 평가 공정성을 확보하기 위해 임원 성과 예측 모델 설계. but 타당성 의문

평가자인 상사의 성향이나 이념에 의해 공정하지 못한 평가를 하는 현실적인 과제를 해결하기위해, AI를 활용하였던 예도 있다. 기존 임원들의 각종 레퍼런스와 매년 실시한 평가 데이터를 활용하여 임원들의 연말 성과를 예측하는 모형을 만든 것이다. 그러나 예측 모델에 사용된 데이터는 과거의 데이터이기 때문에 급변하고 있는 경영환경에서 과거의 데이터로 리더들의 성과를 예측하는 것이 과연 타당한가에 대한 의문이 제기되어 이 예측 모델은 포기하였다고 한다. 

  

[승진자 선별] 승진 예측 모델을 통해 승진자 확정에 활용. but 경영진의 거부

역시 해외의 사례이나, 승진 후보자의 지난 성과 수준과 상사의 승진 추천 여부, 후보자의 승진 의사 여부 등의 데이터를 가지고 승진을 예측하는 모델을 만든 후, 이를 승진 후보자 확정에 활용하고자 하였다. 그러나 사람과 관련된 의사결정은 사람이 해야 한다라는 이유로 해당 기업의 경영진은 이 모델을 거부하였다고 한다. 

  

[이직 관리] AI의 이직 예측 모형을 활용하여 이직 징조를 조기에 파악

미국 실리콘밸리 기업들은 이직의 다양한 변수(ex. 나이, 조직 근무 연수, 학력, 결혼 및 자녀 유무, 직무 특성, 직무 만족도, 팀 분위기, 출퇴근 거리 등)와 실시간 행위 데이터(ex. 구직 사이트 접속 횟수, 퇴직금 조회 빈도 등)를 가지고 이직 예측 모형을 만들고, 이를 활용하여 이직 가능성이 높게 나타난 구성원들을 확인하고 그들과 면담 시간을 갖는다. 

  

[정리해고] AI가 해고 대상 결정에 참고

역시 해외의 사례로써, 전 세계적 경기침체 우려로 일부 미국 대기업에서는 해고를 진행하고 있는데, 이때, 법률을 어기지 않도록 설계된 AI 알고리즘으로 해고 대상자를 골라낸 기업도 있다. 물론, 이를 공식적으로 인정하지 않고 있지만, 많은 기업이 인원 감축에 AI가 만든 자료를 활용하고 있다고 한다. (최종적으로는 관리자가 해고에 동의해야 하고, 해고 결정도 사람이 전달한다)

 

이렇게 많은 인사담당자의 일을 AI가 대체하고 있다. 향후에 어쩌면 규모가 그리 크지 않은 기업의 경우, 인사 업무를 AI에게 맡기거나 아웃소싱을 하게 될지도 모른다. 그렇다면 인사 담당자라는 직무는 미래 사회에서 그 입지가 좁아지거나 없어지는 것일까? 이에 대해, AI가 전 세계 일자리의 상당 부분을 대체할 것이라는 전망이 만연하지만, 한편으로는 기술 혁신에 따라 일자리의 형태가 바뀔 뿐, 일자리 자체가 줄어든 적이 없다는 의견도 팽팽하다고 한다. 나는 후자의 견해에 동의하고자 한다. 래를 정확히 예측하기는 어렵지만 인사 담당자가 과거 단순한 인력관리자의 역할에서 점차 기업의 인적자원(Human Resource) 관리자로서 경영의 전략적 파트너로 그 역할이 변모해 왔듯이, 이제 인사담당자는 시간 소모적인 업무보다는 보다 고차원적인 업무를 담당하게 되면서 이로 인해 기업 내의 위치나 일의 방식도 달라질 것으로 생각된다.

  

인공지능의 확산이 빠르게 이루어지고 있기는 하지만 거의 모든 분야를 완전히 새롭게 바꾸기까지는 많은 시간이 필요하기 때문에, 우리는 도래한 인공지능 사회에서 어떠한 존재가 되어야 할 것이고, 무엇을 준비해야 할 것인지 선제적인 고민을 할 시간이 아직은 있다. AI로 인해 우리의 업무가 사라지지 않을까? 하고 다른 직무를 찾는 것이 아니라, 그렇다면 어떻게 AI를 우리의 업무에 활용하면서도 AI가 대체할 수 없는 혹은 AI 대비 경쟁우위를 차지해야 할 것인 가로, 고민을 바꿔야 할 것이다. 그에 대해 아직 명확하게 해답을 찾지는 못하였지만, 앞서 소개한 사례에서 몇 가지 힌트가 존재한다고 생각한다.

  

AI를 활용하더라도 인사 업무의 끝은 결국 사람! 사람을 대하는 능력이 곧 인사의 경쟁력

먼저, 인사의 역할 중에서 기술에 맡길 영역, 보조적으로 활용할 수 있는 영역, 인간이 반드시 개입해야 하는 영역을 구분하는 것. 그리고 그 활용의 책임은 인간인 이어야 한다는 점이다. ChatGPT를 조금이라도 활용해 보셨다면 동의하실 것이다. 이 기술이 제공하는 정보에도 일부 부정확한 부분이 존재한다는 것을. AI가 제시하는 예측 모델은 과거 인간이 판단한 것을 학습하는 것이므로, 인간이 하는 오류를 그대로 답습할 수 있다. 그 때문에 이를 그대로 맹신할 것이 아니라 어떻게 활용할 것인가, 하는 것을 고민해야 한다. 향후에는 분명, AI를 잘 활용하는 사람이 경쟁우위에 서 있을 것이다. 

  

그 다음에는, 인간이 반드시 개입해야 하는 영역에 대한 경쟁력을 갖추는 것이다. 인사 업무의 끝은 결국에는 사람일 수밖에 없다. 긍정적인 업무 문화를 장려하고, 협업과 커뮤니케이션을 촉진하고, 직원들이 서로 연결되어 시너지를 만들 수 있는 기회를 제공하는 것. 이것이 미래 사회에서도 인사의 역할이 될 것이며, 따라서 인사담당자의 공감 능력, 설득력, 커뮤니케이션의 정도가 미래 인사담당자의 경쟁우위가 되지 않을까 예측해 본다.

  

 

이상.


 

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