인재 확보의 미래: AI가 HR을 재정의하는 방법

인사 부문에 종사하는 많은 사람들이 가장 걱정하는 것은 인공지능이 회사에서 자신의 역할을 대체할 것이라는 점입니다. 타당한 우려이기는 하지만, 인재 확보의 미래와 관련된 현실적인 상황은 AI가 HR 전문가를 대체하기보다는 긍정적인 영향을 미치고 있다는 것입니다.

대부분의 HR 부서는 사람이 직접 처리할 필요가 없는 특정 절차에 AI를 활용하고 있습니다. 이러한 작업은 관리 업무에서 온보딩에 이르기까지 다양합니다. AI가 이 분야에 제공한 많은 이점만큼이나 사이버 공격이나 특정 인공 지능 소프트웨어가 주어진 도구로 수행할 수 있는 기능의 제한과 같은 AI 사용에는 장애물이 있습니다.

이 글에서는 AI의 정의, 인적 자원 분야에서 AI가 사용되는 방식, AI의 이점, AI가 직장에 가져올 수 있는 부정적인 측면에 대한 고려 사항, 그리고 HR에서 AI의 미래에 대한 전망에 대해 자세히 살펴봅니다.

인재 확보에서 AI란 무엇인가요?

인공 지능은 평균보다 더 지능적으로 작동하는 다양한 도구와 소프트웨어의 융합을 의미하는 매우 광범위한 용어입니다. AI의 기본 정의는 강력한 처리 능력과 복잡한 알고리즘이 결합된 대량의 데이터입니다. 이러한 요소들은 모두 패턴을 학습하고 논리적 답변을 제공할 수 있는 소프트웨어로 이어집니다.

인재 확보에 사용되는 AI에는 두 가지 주요 하위 집합이 있습니다. 독립적인 지능이 낮은 비인지 인공지능과 복잡하고 정확한 답변을 할 수 있고 의식적인 존재와 유사한 기능을 갖추고 있어 거의 의식이 있는 것처럼 보이는 일반 인공지능이 있습니다. 의식이 있는 AI는 아직 먼 미래의 이야기입니다.

현재 AI는 인간이 즉각적인 주의를 기울일 필요가 없는 일상적인 작업을 완료할 수 있도록 돕는 도우미 역할을 합니다. 이러한 사실로 미루어 볼 때, 조만간 AI가 인간을 대체하지는 않을 것입니다. HR과 관련된 많은 기업들이 우수한 AI를 활용하고 있으며, 예를 들어 Lensa도 이러한 특성을 공유합니다.

다양한 종류의 AI를 구분하여 AI가 인재 확보의 세계에 어떻게 적용되어 왔고 어떻게 통합될 수 있는지 완전히 이해하는 것이 중요합니다. 대화형 AI와 의사결정형 AI는 모두 챗봇과 시맨틱 분석 등 다양한 용도로 HR에서 일반적으로 사용됩니다.

딥러닝과 자연어 처리 역시 HR에서 일반적으로 사용되는 고급 형태의 AI입니다. 딥러닝은 현재 인공지능의 의식과 연결되어 있으며, 인간의 의식과 유사한 계층화된 신경망입니다. 자연어 처리도 유사하며, 소프트웨어는 인간 말의 모든 영역을 분석하여 이해하고 시뮬레이션하려고 시도합니다.

AI의 현재 인기

수많은 연구에 따르면 HR 부서와 기업의 절반 이상이 프로세스를 원활하게 하기 위해 다양한 방식으로 AI를 사용하고 있습니다. 인재 확보에 AI를 사용하는 것은 위험보다 훨씬 많은 이점이 있기 때문에 이러한 기업의 대다수를 차지할 것으로 예상됩니다. 장점과 위험에 대해 자세히 알아보려면 해당 섹션을 자세히 읽어보세요.

HR에서 AI가 나타나는 방식

기본적으로 AI는 기업의 HR 부서를 비용 효율적이고 노동력 효율적으로 만드는 데 사용됩니다. 앞서 언급했듯이 AI는 일상적인 업무를 대신하는데, 이에 대해 아래에서 설명하겠습니다.

관리 자동화

일상적인 업무의 자동화는 이 글의 앞부분에서 이미 언급했습니다. 이제 HR 환경에서 AI가 수행하는 업무가 어떤 모습인지 자세히 설명하겠습니다. 지루한 업무의 자동화는 인재 채용을 비롯한 다양한 분야에서 수년 전부터 사용되어 왔습니다.

과거와 미래의 차이점은 직원 질문 정리, 복리후생 관리, 정책 및 양식 처리 등과 같이 인공지능이 대신하는 저가치 업무의 양과 질입니다. 이러한 관리 업무는 사람의 개입 없이 자동으로 안정적으로 처리할 수 있기 때문에 인공지능이 널리 사용되고 있습니다.

인터뷰 및 심사 진행

면접 과정에서 디지털 비서가 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 인공지능은 면접 일정 예약과 취소를 원활하게 처리하고, 후보자에게 리마인더를 보내 참여도를 높이는 등 구직자에게 디지털 지원자로서의 역할을 톡톡히 하고 있습니다.

채용 관리자는 후보자 소싱부터 면접 일정에 이르기까지 AI의 도움을 크게 받고 있습니다. 노동 시장은 경쟁이 치열하기 때문에 인사팀이 우수한 직원을 찾는 데 있어 AI는 큰 도움이 됩니다.

머신러닝은 후보자 소싱에 자주 사용됩니다. 인공지능은 수신된 이력서를 자동으로 스캔하여 이전 경력, 키워드, 채용 공고에 적합한 특정 기술을 확인합니다.

또한 이 소프트웨어는 소극적인 지원자까지 포함하여 업로드된 직무를 적합한 후보자에게 추천합니다. AI 소프트웨어의 분석적 의사 결정 기능을 통해 올바른 기술과 경험을 가진 지원자에게 적합한 일자리가 추천될 가능성이 매우 높습니다.

더 강력한 AI 소프트웨어는 지원자가 회사에서 성공할 가능성까지 예측하여 인사팀의 채용 결정에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 성공 가능성은 직원의 예상 근속 기간, 성과 결과, 입사 수락 가능성으로 측정됩니다.

후보자 선택

앞서 후보자 선정에 대해 간략하게 살펴봤지만, 채용 제안을 선별하고 발송하는 전체 프로세스는 그보다 더 복잡합니다. 가장 큰 차이점은 지원자를 조직 내에서 지원하는 같은 분야의 다른 고소득자들과 비교하는 방식입니다. 이러한 비교는 채용 담당자가 지원자에 대한 예측을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 글의 앞부분에서 개인화된 제안에 대해서도 언급했습니다. AI는 해당 분야의 다양한 오퍼에 대한 데이터를 비교하여 지원자에게 가장 적합한 오퍼가 무엇인지 판단할 수 있습니다.

출처: Pexels

직원 온보딩

직원 온보딩은 회사가 신입 직원을 회사에 통합하는 행위입니다. 이러한 통합은 직장에 대한 오리엔테이션을 제공하고, 신입사원에게 회사에 대해 가르치고, 회사와 함께 일하는 방법을 가르치는 방식으로 이루어집니다. 여기에는 가치관, 업무 문화, 회사의 사명, 직원 구조 등이 포함됩니다.

신입사원의 온보딩 경험은 직원의 재방문을 유도하고 나아가 다른 사람에게 회사를 추천하는 데까지 이어질 수 있기 때문에 매우 중요합니다. 인공지능은 아래에서 확인할 수 있는 방법을 통해 직원들의 경험을 크게 개선합니다.

인공지능은 이러한 직원들에게 자동 구성과 개인화된 추천을 제공할 수 있을 만큼 똑똑해졌습니다. 이러한 유형의 소프트웨어는 주요 연락처를 추천하고, 교육 프로그램을 제안하며, 온보딩된 직원에게 정책과 잠재적 혜택을 알려줍니다.

또한 인공지능은 인간 직원과 달리 쉬지 않고 사용할 수 있어 직원들에게 간편하고 포용적인 프로세스를 제공함으로써 경험을 크게 향상시킵니다.

직원 유지 및 일반 관리

직원을 유지하는 것은 현재 모든 기업의 가장 큰 고민거리입니다. 젊은 세대의 변화로 인해 업무 문화가 급격하게 변화함에 따라 이직률이 과거에 비해 상당히 높아졌습니다. 이러한 변화에는 직원들이 급여 부족을 느끼고 회사에 대한 충성도가 낮아지면서 생산성을 낮추기 시작하는 조용한 퇴사도 포함됩니다.

근로자들은 점점 더 목적과 자급자족에 의해 움직이고 있으며, 특히 소위 "기업 사다리"를 오를 수 있는 길이 보이지 않는다면 더 나은 제안을 제공하는 회사로 옮기는 것을 두려워하지 않습니다. 즉, 직원들은 경력 성장, 더 나은 보상, 회사에서 배울 수 있는 기회가 필요합니다.

인재 확보에 있어 AI의 이점

지금까지 AI가 인재 확보에 어떤 방식으로 활용되는지, 그리고 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 이야기했습니다. AI의 이점은 단순히 채용 담당자를 대신해 일상적인 업무를 수행하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 인공지능이 인재 확보 분야에 어떤 이점을 제공하는지 계속 읽어보세요.

인공지능은 조직이 인재를 관리할 때 잠재력을 극대화할 수 있는 원동력 역할을 합니다. 또한 인공지능은 긍정적인 환경을 조성하여 직원들이 회사에 계속 근무할 수 있는 동기를 부여합니다. 경력 개발부터 전략 수립까지, AI는 HR 팀에 엄청난 이점을 제공합니다.

많은 채용 담당자가 직면하는 반복적인 업무가 사라진다는 점을 수없이 언급했지만, 좀 더 자세히 설명하자면 AI는 채용 담당자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 공간을 만들어줍니다. 이러한 업무에는 직원 멘토링, 전략 수립, 대인 업무 관계 개선을 위한 직원과의 소통 등이 포함됩니다.

또한 인공지능은 경력 개발에 집중하여 직원을 더 잘 유지하기 위한 전략을 수립하고 지원할 수 있습니다. 이 글의 앞부분에서 이직률이 높은 새로운 근로자 세대에 대해 언급할 때 이 주제에 대해 언급했습니다.

과거 노동 시장에서는 직원들이 신입 사원부터 시작하여 더 높은 직급에 도달함으로써 회사에 계속 근무함으로써 이익을 얻을 수 있는 기회가 있었습니다. 하지만 현재 경제는 빠르게 변화하고 있으며, 이는 새로운 일자리가 항상 생겨나고 직원들이 끊임없이 이동한다는 것을 의미합니다. 이러한 문제를 해소하기 위해 AI는 검증된 제안을 통해 기업이 이러한 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

그 중 하나는 직원에게 개인화된 추천과 커리어 경로를 제공하는 것으로, 직원의 모든 개인 및 이전 데이터를 기반으로 커리어 개발을 특별히 큐레이팅하는 것입니다. 직원들은 이 경로에서 원하는 결과를 달성하기 위해 다양한 학습 목표를 설정할 수 있습니다. 이 전략은 또한 직원들에게 상사가 회사에서 성공하는 데 얼마나 관심을 갖고 있는지를 보여줍니다.

노동력과 같은 자원을 더 잘 배분할 수 있기 때문에 효율성이 크게 향상되는 것은 분명합니다. 전문가들이 시간 소모적인 잡무에 시달리지 않게 되면 더 중요한 문제에 대한 해결책을 마련할 시간이 줄어듭니다. HR 직원의 업무 처리 속도가 빨라지면 결국 회사의 효율성이 높아져 시간이 지남에 따라 수익이 증가합니다.

또한 인공지능은 데이터를 사용하여 알고리즘 작업을 지속적으로 수행하기 때문에 시장 인사이트와 기타 데이터 피드백을 제공합니다. 이를 통해 기업은 최근 급여를 경쟁사 데이터와 비교하는 등 최근의 접근 방식이 과거에 비해 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AI 도입의 단점

앞서 언급했듯이 인재 확보에 있어 AI는 긍정적인 면이 부정적인 면보다 더 많습니다. 하지만 안타깝게도 해결해야 할 몇 가지 단점도 여전히 존재합니다.

인공지능의 주요 구성 요소는 데이터입니다. 식물이 썩은 토양에서 자라지 못하는 것처럼, AI는 주어진 데이터가 잘못되거나 편향되어 있으면 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다. 많은 HR 부서에서는 AI가 잠재력을 최대한 발휘하고 회사에 모든 이점을 제공하기 위한 정확한 데이터의 양과 품질이 부족합니다. 따라서 통합 문제가 발생할 수 있습니다.

투입되는 데이터의 맥락과 타이밍도 매우 중요하기 때문에 과학으로 분류되고 고도로 훈련된 전문가가 이 소프트웨어를 만들고 유지 관리해야 하는 이유입니다.

특히 HR 소프트웨어는 유출될 경우 엄청난 사회적 분노를 불러일으키고 사람들을 위험에 빠뜨릴 수 있는 방대한 양의 개인 데이터를 처리하기 때문에 사이버 보안의 부재도 위험 요소로 떠오르고 있습니다. 다행히도 이러한 위험은 인터넷이 있는 곳이라면 어디에서나 발생할 수 있습니다. 따라서 올바른 조치를 취하면 피할 수 있습니다.

잠재적으로 틈새 문제에 대한 솔루션이 일반화되는 것 또한 AI로의 전환을 고려하는 많은 HR 전문가들이 우려하는 요소입니다. 문제의 맥락과 관리의 맥락은 분리될 수 없습니다. AI는 기업과 기업의 니즈에 구체적으로 통합할 수 있는 창의적이고 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 더욱 발전해야 합니다.

인재 확보 팀을 위한 개별화된 솔루션에 있어서도 기업의 가치를 인공 지능 소프트웨어로 변환하는 기술을 습득하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI는 특히 인재 확보 분야에서 이미 매우 강력하고 유용하게 활용되고 있기 때문에 대부분의 팀은 걱정할 필요가 없습니다.

앞으로 나아갈 길

스타트업과 대기업에서 인재 확보를 위해 특별히 설계된 더 나은 AI를 개발하는 데 큰 진전을 보이고 있습니다. 소프트웨어의 효율성이 높아짐에 따라 기업의 역학 관계는 AI가 제공하는 혜택으로 인해 긍정적인 방향으로 변화하고 있습니다. 인재 확보에 있어 AI의 활용은 기하급수적으로 증가할 것으로 예상할 수 있습니다.