변화하는 HRM 환경 속 AI의 역할

Alex Chan | Content Strategist | 2024년 8월 7일

인적 자원 관리의 핵심 목표는 기업의 전반적인 비즈니스 목표 달성에 기여할 수 있는 유능한 직원을 채용, 유지, 개발하는 것입니다. 인공지능도 그러한 핵심 목표 자체를 바꾸지는 않을 것입니다. 그러나 HRM은 HR 전문가가 긴 시간을 소요해야 하는 다수의 수작업을 요하는 분야이며, 인공지능은 그와 관련된 업무량을 줄일 수 있는 기술입니다. 과도한 수작업을 요하는 일상적인 활동은 인사팀이 채용을 위한 새로운 인재 풀을 찾고, 변화하는 업무 수요를 충족하기 위해 직원의 역량을 향상시키고, 관리자에게 보다 의미 있는 성과 평가 방법을 교육하는 등 HRM과 관련된 보다 창의적인 작업에 시간을 투자하는 것을 저해합니다. AI는 일상적인 HRM 워크플로에 소요되는 시간을 직접적으로 절약할 수 있는 기능을 제공함으로써 인사팀이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.

인적 자원 관리(HRM)란 무엇인가요?

인적 자원 관리(human resource management, HRM)는 기업의 비즈니스 목표를 달성하기 위해 직원을 채용하고, 지원하고, 동기를 부여하는 전략적 접근 방식입니다. HRM은 직원의 모집, 채용, 교육, 보상, 개발 등 기업이 직원을 고용하고 그들의 성공을 지원하는 데 필요한 모든 실용적이고 프로세스 지향적인 단계를 포괄하는 개념입니다. 성과, 생산성, 만족도, 유지율과 같은 결과를 모니터링해 직원에 대한 투자가 기업의 성과에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 작업 또한 HRM에 포함됩니다.

HRM 분야에서 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?

HRM 분야에서 AI가 중요한 이유는 직원들에게 더 나은 경험을 제공하고, HR 전문가가 보다 가치있고 덜 반복적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해 주는 잠재력을 지닌 기술이기 때문입니다. AI를 사용하면 온보딩 과정에서 직원들의 일반적인 질문에 답변하는 것과 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 연중 업무 성과 데이터와 및 동료 피드백을 수집하고, 성과 검토 초안을 작성하고, 직원을 위한 맞춤형 학습 계획을 수립하는 등 직원의 역량 개발을 지원하기 위한 활동에도 활용할 수 있습니다. 인사팀은 생성형 AI를 활용해 직무 기술서 초안 작성이나 입사 지원자에 대한 이메일 응답과 같은 수작업에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 인적 자본 관리 소프트웨어는 오랫동안 HRM의 효율성 향상을 위해 사용되어 왔으며, AI는 HRM의 효과 및 효율성을 한층 더 향상시킬 수 있는 새로운 기회를 제공합니다. HR 전문가는 AI로 확보한 시간적 여유를 활용해 사업부 리더와 함께 인력 배치 전략을 개발하고, 직원 성과 및 만족도 추세를 분석하고, 직원 경험을 향상하고 기업의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 새로운 전략을 구현하는 등의 활동에 보다 집중할 수 있게 됩니다.

HRM 분야에서의 AI의 이점 및 도전 과제

HRM용 AI의 이점

인사팀은 여러 중요한 책무를 수행하며, 인사팀의 시간은 그만큼 소중합니다. AI는 인사팀이 채용 지원자들의 질문에 대한 답변 초안 및 기타 콘텐츠 작성과 같은 반복적인 업무량을 줄이고, 마찬가지로 AI를 활용한 데이터 분석 및 고부가가치 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 가치있는 도구입니다.

  • 관리 업무 시간 절약: AI는 채용 공고를 작성하고, 공개 채용 직책에 가장 적합한 후보자를 찾아내는 것과 같은 인사팀의 수동적이고 반복적인 업무를 지원합니다. AI가 기업의 문화와 공개 채용 직책에 필요한 역량에 대한 정보를 수집해 직무 기술서의 초안을 작성하면, 인사팀은 해당 초안을 검토해 그 내용이 정확하고 최고의 인재들에게 어필할 수 있는지 여부를 판단한 뒤 간단한 수정을 거쳐 최종본을 작성할 수 있습니다.
  • 데이터 기반 의사 결정 강화: 인사팀은 AI를 활용해 직원의 성과 및 참여도에 대한 데이터를 수집하고 더 많은 정보에 입각한 의사결정을 수행할 수 있습니다. AI가 수집한 데이터는 인사팀이 직원에게 영향을 미치는 문제를 파악하고 이를 해결하기 위한 올바른 조치를 취하는 데 도움을 주는 귀중한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 인사팀은 자사 인력의 역량 감사를 실시하는 과정에서 AI를 활용해 직원 프로필의 정보를 바탕으로 기존 역량 정보를 문서화하고, 현재 채용 공고 또는 시장 동향에 가장 잘 부합하는 역량을 파악할 수 있습니다. 이후 HR 전문가는 해당 데이터를 사용해 기업 내 역량 격차를 파악하고, 관련 요구사항을 해결하기 위한 업스킬링 또는 채용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
  • 직원 참여도 향상: AI의 데이터 집계 기능은 직원들이 기업으로부터 자신의 가치를 인정받는다고 느끼고 업무에 더욱 몰입할 수 있는 개인화된 경험을 제공하는 유용한 도구입니다. 예를 들어, AI를 활용해 직원의 연중 성과, 학습 패턴, 성과 지표를 지속적으로 추적할 수 있습니다. 이후 수집한 데이터를 사용해 각 직원을 위한 개인화된 경력 개발 계획을 수립할 수 있습니다.

HRM용 AI 관련 도전 과제

새로운 기술을 도입하는 과정에는 언제나 어려움이 뒤따릅니다. 그와 관련된 도전 과제를 사전에 예측하면 문제 발생을 최소화하고 관련 대응책을 마련할 수 있습니다.

  • 사이버 보안 및 데이터 유출 위험: 인사팀은 주민등록번호, 급여, 은행 계좌 등의 민감한 직원 정보를 지속적으로 다루는 부서입니다. 엄격한 데이터 보호 정책 및 시스템 없이는 해당 정보들에 대한 무단 액세스 및 오용이 발생할 수 있습니다. 데이터 분석이나 콘텐츠 생성을 위해 AI 모델이 액세스하는 HR 데이터도 동일한 위험에 노출될 수 있습니다.
  • 투명성 부족: 일부 AI 도구는 구체적인 도출 방법을 설명하지 않고 결과만을 생성합니다. HR 전문가는 AI 모델이 제안과 결론을 생성하는 원리를 파악하고, AI가 생성한 결과물의 정확도를 지속적으로 확인해야 합니다.
  • 비용: 기업의 목표와 기술 전략이 서로 일치하지 않는 경우 AI를 배포하는 과정에서 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 자체 AI 모델을 구축하거나 튜닝하는 것은 대부분의 HRM 사용 사례에 적합한 방법이 아닙니다. 보다 실용적인 접근 방식은 HRM 시스템에 내장된 AI 모델과 생성형 AI 도구를 사용하는 것입니다. 따로 데이터 과학자를 고용하거나, 모델을 훈련시키거나, 데이터를 애드온 AI 도구로 옮길 필요가 없는 방법이기 때문입니다.

인사팀에 AI 배포하기

HR 사용 사례를 위한 AI를 배포할 때는 정확하고 시기적절한 데이터를 기반으로 해야 합니다. AI 모델은 학습하고 적절한 응답을 생성하기 위한 데이터를 필요로 하므로 신뢰도 높은 데이터 세트를 확보하는 것은 인사팀에 AI를 효과적으로 배포하기 위한 매우 중요한 과제입니다.

HRM용 AI를 도입할 때는 두 가지 배포 옵션을 사용할 수 있습니다. 가장 일반적인 접근 방식은 HR 애플리케이션에 내장된 AI 기능을 배포하는 것입니다. 예를 들어, 채용 담당자는 채용 소프트웨어에 내장된 생성형 AI 도구로 직무 기술서 초안을 작성할 수 있습니다. 애플리케이션에 내장된 AI를 사용할 때의 장점은 워크플로 내에서, 필요한 순간에 사용할 수 있고 배포 및 사용에 광범위한 AI 지식이 필요하지 않다는 것입니다.

또다른 접근 방식은 클라우드 기반 인프라에 AI 모델을 배포해 기업의 특정 요구 사항 또는 사용 사례에 맞게 구체화하는 것입니다. 클라우드 배포를 통해 필요한 만큼 모델을 확장하고, 모델의 학습에 필요한 용량을 확보할 수 있습니다. 그러나 대부분의 인사팀은 자체 모델을 개선하고 훈련하는 방식을 선택하지 않습니다. 이는 비용이 많이 들고 심층적인 AI 지식이 필요하므로 일반 애플리케이션이 지원할 수 없는 매우 구체적인 AI 사용 사례가 있는 경우에만 사용하는 방식입니다.

AI를 배포할 때 고려해야 할 또 다른 측면은 비즈니스 요구 사항을 '클래식 AI'로 처리하는 것이 적합한지, 또는 생성형 AI로 처리하는 것이 적합한지 여부입니다. 클래식 AI는 대규모 데이터 세트를 분석해 제안을 제공하고, 차이를 발견하고, 추세를 파악할 수 있습니다. 반면 생성형 AI는 사용자가 제공하는 프롬프트에 따라 새로운 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 직원 피드백 요약본 작성 등의 작업에 도움을 줍니다. 클래식 AI 및 생성형 AI 모두 HRM 애플리케이션에 내장된 기능 형식으로 사용 가능합니다.

배포가 완료되면 새로 구현된 AI가 목표한 결과물을 제공하는지 여부를 확인해야 합니다. 즉, 새로운 기술에 대한 사용자 만족도, 기능, 정확성 관련 데이터를 수집해 정기적으로 모니터링하고 업데이트해야 합니다.

HRM 분야에서의 AI 사용 사례

  • 채용 업무 자동화: AI는 직무 요건을 충족하는 역량과 경험을 갖춘 지원자들을 식별해 HR 전문가의 채용 업무를 지원할 수 있습니다. AI 알고리즘 및 머신러닝은 채용 담당자가 대규모 지원자 풀에서 해당 직무에 가장 적합한 지원자들을 식별하는 과정을 지원해 인사팀의 시간과 비용을 절약해 줍니다. 채용 과정에서 HR 전문가는 생성형 AI를 사용해 채용 공고의 초안을 작성할 수도 있습니다. 생성형 AI는 해당하는 직책 및 기업의 브랜드, 문화, 가치, 혜택에 대한 정보를 수집하고, 수집한 내용을 바탕으로 인사팀이 검토하고 수정할 수 있는 초안을 작성해 줍니다.
  • 새로운 팀원 온보딩: 우수한 인재를 채용한 기업은 AI를 활용해 새로운 팀원을 온보딩하고 많은 시간이 소요되는 관리 업무의 부담을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇을 사용해 "우리 회사에서 제공하는 건강 보험이 이러이러한 질환을 보장해 주나요?"와 같이 신규 입사자들이 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 AI는 신규 입사자의 과거 업무 경험을 바탕으로 직무에 필요한 교육을 제안하거나 적합한 동료 직원을 추천해 줄 수도 있습니다. 고유한 요구사항이 있는 신규 입사자의 경우 AI가 맞춤형 온보딩 환경을 구축해 줍니다. 예를 들어, AI는 직원의 스킬 세트 또는 사내 경력 목표에 따라 30일, 60일, 90일 단위의 마일스톤을 제안할 수 있습니다. 개인화되고 효율적인 온보딩은 신규 입사자의 참여를 유도하고, 기업에 대한 좋은 첫인상을 형성함으로써 그들의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 인사팀은 AI를 활용해 반복적 단순 업무에 소요되는 시간을 최소화하고, 새로운 팀원들과 관계를 형성하고 그들이 기업에 적응할 수 있도록 도울 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.
  • 개발 기회 제공: 직원들에게 새로운 기술을 배우고 개발할 수 있는 기회를 제공하는 기업의 직원 유지율은 상대적으로 높을 가능성이 많습니다. AI는 직원별 학습 패턴을 분석하고, 해당 데이터를 사용하여 맞춤형 교육 자료를 작성하고, 개인의 진도에 따라 학습 경로를 조정함으로써 직원들의 교육 및 개발을 지원할 수 있습니다. 또한 직원의 재직 기간, 교육, 경험, 달성한 목표 및 성과 피드백 등의 성과 지표를 분석해 새로운 목표 및 다음 단계로 나아가기 위한 실용적인 조언을 생성하고, 그 외에도 직원의 능력 개발에 도움이 될 만한 권장 사항을 생성해 줍니다. 직원의 전문적 성장에 투자하는 기업은 직원들이 자신의 가치를 인정받고 있다고 느끼게 만들고, 직원 참여도 및 유지율을 높일 수 있습니다.
  • 직원 참여도 향상: AI는 기업이 직원의 요구사항에 부응하는 개인화된 직원 경험을 제공해 참여도를 향상시키는 과정을 지원할 수 있습니다. AI 도구는 직원의 개인적 목표 및 기업의 현재 요구 사항에 대해 수집한 정보를 기반으로 직원을 위한 맞춤형 개발 프로그램을 작성할 수 있습니다. 또한, AI는 직원의 성과 평가 및 기업 내 활동 참여 수준과 같은 패턴을 파악하고 모니터링하는 데에도 도움을 줍니다. 인사팀은 그와 같은 데이터를 추적해 직원의 이탈 가능성을 예측할 수 있으므로, 참여도가 낮은 직원이 퇴사를 결정하기에 앞서 해결책(예: 성과 평가 중 관리자와 직원 간의 심도 있는 대화를 촉진하기)을 찾기 위한 충분한 시간을 확보할 수 있습니다.
  • 성과 관리 개선: AI의 지속적 정보 수집 기능을 활용해 직원 성과 데이터, 동료 및 관리자의 피드백을 일 년 내내 수집할 수 있습니다. AI는 수집한 정보를 바탕으로 성과 평가의 시작점이 되는 직원별 업무 실적에 대한 완전한 요약본을 작성해 줍니다. AI를 활용한 성과 관리를 통해 평가 과정에서 가장 최근의 경험에 지나치게 집중하는 오류를 방지할 수 있습니다. 또한 관리자는 생성형 AI를 사용해 직원별 성과에 대한 짧은 메모를 바탕으로 성과 평가 초안을 생성한 뒤 직접 검토하고 수정할 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 성과 평가를 위한 작문 시간을 최소화하고 직원과 업무, 행동, 성과에 대해 의미 있는 대화를 나누는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

HRM용 AI의 미래

AI는 아직 초기 도입 단계지만 희망적인 징후는 여럿 있습니다. 2024 Deloitte Generative AI 설문조사에 따르면, 매우 높은 수준의 생성형 AI 전문성을 갖춘 기업 중 70%가 기존 서비스와 제품을 개선할 수 있었다고 답했으며, 개중 45%는 생성형 AI 이니셔티브를 통해 절감한 비용을 더 많은 혁신 기회에 재투자할 계획이라고 답했습니다. 기존의 업무 환경에 도입된 AI는 자동화, 개인화, 데이터 인사이트를 통해 업무 시간을 크게 절약해 줍니다. 채용 및 성과 관리 등의 영역에서 많은 시간이 소요되는 인적 자원 관리 업무를 수행하는 전문가는 생성형 AI로 관련 프로세스의 속도 및 효율성을 향상시키고, 보다 가치 있는 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 AI 지원 도구는 직원의 직장 생활도 개선시켜 줍니다. 예를 들어, 챗봇은 직원의 간단한 질문에 빠르게 답변을 제공하고, AI 교육 모듈은 직원의 경력 발전에 도움이 되는 개발 프로그램을 제안하고, 성과 평가 분석 도구는 직원과 관리자 간의 보다 심도있는 논의를 지원합니다.

인사팀이 AI를 성공적으로 활용하기 위해서는 해당 기술을 활용해 어떤 일들을 할 수 있는지, HR 전문가들은 AI가 인적 자원 관리 분야에 제공하는 새로운 기능 및 기회에 어떻게 적응할 수 있을지 이해해야 합니다.

Oracle 솔루션으로 HRM 개선하기

모든 수준의 인사 부서에서 가장 큰 영향을 미치는 리더들은 채용 담당자, 직원, 관리자 등의 사람들과의 소통에 보다 많은 시간을 할애하고, 반복적인 업무에는 보다 적은 시간만을 할애합니다. 인사팀은 최적의 인사 관리 소프트웨어와 내장된 AI 기능을 도입함으로써 단순 업무에서 벗어나 보다 의미 있는 업무에 집중할 수 있습니다.

Oracle Fusion Cloud HCM은 채용 가속화, 직원 경험 개인화, 직원 정서 파악 및 분석, 기술 교육 및 개발 기회 제공, 인력 동향 분석 및 모니터링 도구를 활용한 효과적 인력 관리 등을 지원하는 완전한 클라우드 HR 솔루션입니다. HR 전문가 및 직원은 Oracle의 HCM 애플리케이션에 내장된 AI 기능을 활용해 직무 기술서 작성, 온보딩 체크리스트 작성 등의 워크플로 내에서 AI 도구에 바로 액세스할 수 있습니다. Oracle Cloud HCM은 내장된 AI와 단일 사용자 경험 및 데이터 모델을 활용해 글로벌 인사 프로세스를 계획, 관리, 최적화하고 더욱 풍부한 직원 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 직원들의 역량 인벤토리를 모니터링 및 분석하고, 직원별 학습 기회를 추천하고, 성과 평가 요약을 생성하고, 다양한 HR 프로세스 전반에 걸쳐 직원별 상황에 부합하는 지원을 제공할 수 있는 기능들이 탑재되어 있습니다.

HRM용 AI FAQ

HRM 분야에 AI를 도입해 기업의 경쟁력을 강화하는 방법은 무엇인가요?
AI는 인재 확보, 성과 관리 등의 영역별 프로세스를 자동화해 비용을 절감하고, 효율성을 개선하고, HR 리더들의 수작업을 최소화해 부가가치가 높은 업무에 집중할 있도록 지원함으로써 기업의 HRM 전략에 경쟁력을 부여합니다.

HR 분야에서 AI를 책임감 있게 사용한다는 것은 어떤 의미인가요?
HR 분야에서의 책임감 있는 AI 사용 사례로는 채용 공고 작성, 관리자가 직접 검토하고 마무리할 수 있는 성과 검토 초안 작성, 기업의 역량 인벤토리 분석 및 부족한 부분을 채우기 위한 교육 옵션 제안 등이 있습니다.

AI는 인사팀의 의사 결정에 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
AI는 직원 참여 및 성과에 대한 데이터를 수집 및 파악해 HR 전문가가 빠르고, 정확하고, 효과적인 의사 결정을 수행하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, AI 모델은 직원들의 역량 데이터를 수집하고, 이를 해당하는 기업 및 소속 업계의 최근 채용 공고에서 요구하는 역량과 비교해 역량 격차를 파악하고, 해당 격차를 해결하기 위한 경력 개발 프로그램을 개발하는 과정에 기여할 수 있습니다.

CHRO가 지금 바로 AI를 활용할 수 있는 3가지 방법

AI를 활용해 인사팀의 일상적인 도전 과제들을 해결하는 방법을 살펴보세요.