HR에서의 AI 활용: 용도 및 이점

AI가 인사관리에 도입되면서 조직 내에서 사람들이 일하는 방식이 혁신적으로 변화했습니다. 인사관리에서의 AI는 업무를 자동화하고 인사팀이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보해줍니다.

그렇다면 AI가 인사관리를 대체할까요? AI는 분명 특정 인사관리 업무를 보완하여 행정적 업무 부담을 줄여줄 것이지만, 완전한 대체는 현실화되지 않을 것입니다. AI를 적용할 때는 인간의 감독이 필수적입니다. 사람을 관리하는 데는 예측할 수 없는 변수가 있기 때문에 인적 요소가 항상 필요합니다. 감성 지능은 사람을 관리하는 데 핵심 요소입니다.

따라서 AI-인사관리 통합은 완전 자율 시스템보다는 보완 수단으로서 더 효과적입니다. AI의 도입으로 인사관리 프로세스가 더 빠르고, 쉽고, 자원 소비가 적어졌습니다.

HR에서의 생성형 AI란 무엇인가요?

생성형 AI는 이미지, 비디오, 텍스트를 포함한 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI를 의미합니다. 기존 데이터로부터 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하기 위해 머신 러닝, 자연어 처리, 이미지 러닝을 사용합니다. HR 분야의 생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 직원 경험을 개인화하며, 채용을 최적화하고, 대규모 데이터셋을 분석하며, 데이터 기반 의사결정을 하는 데 사용됩니다.

다음은 HR에서 생성형 AI가 사용되는 몇 가지 영역입니다.

채용

생성형 AI는 직무 요구사항과 시장 트렌드를 기반으로 설득력 있고 타겟팅된 채용 공고를 작성할 수 있습니다. 또한 이력서를 자동으로 필터링하고 미팅과 면접 일정을 조율할 수 있습니다.

온보딩

생성형 AI는 신규 입사자를 위한 환영 자료와 업무 목록으로 온보딩 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

직원 참여

피드백 설문을 통해 직원 정서를 분석하여 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.

인력 계획

생성형 AI는 잠재적인 스킬 부족을 파악하고 역량 강화 이니셔티브를 추천하는 데 사용됩니다. 예측 분석은 비즈니스 트렌드와 직원 이직률을 기반으로 인력 수요를 예측합니다.

HR에서 생성형 AI를 구현하는 단계

첫 단계는 자동화가 필요한 주요 영역을 파악하는 것입니다. 그 다음, 생성형 AI가 가장 도움이 될 수 있는 HR 기능을 식별합니다. 현재 인력의 역량을 평가하고, 생성형 AI가 보완할 수 있는 영역을 파악하며, HR 기능 내에서 잠재적 활용 사례를 확인합니다.

생성형 AI 플랫폼을 선택할 때, 먼저 확장성, 데이터 보안, 기존 HR 시스템과의 통합 능력을 기준으로 다양한 솔루션을 평가합니다. 그런 다음, 생성형 AI 모델을 훈련시키기 위해 HR 데이터가 깨끗하고 접근 가능하며 체계적으로 정리되어 있는지 확인합니다. 마지막으로, 특정 기능에서 기술을 시범 운영하여 성능을 평가하고 개선이 필요한 영역을 파악합니다.

윤리적 고려사항, 데이터 프라이버시, 의사결정 프로세스를 포함하여 생성형 AI 도구의 사용 방법에 대한 명확한 지침을 정의합니다. HR 팀에게 도구를 효과적으로 사용하고 결과를 해석하는 방법에 대한 교육을 제공합니다. 직원들에게 생성형 AI의 도입과 그들의 역할에 미치는 영향에 대한 기대치를 전달합니다.

마지막으로, 메트릭을 수립하고, 정기적으로 평가하며, 잠재력을 최대화하기 위해 새로운 생성형 AI 기술에 플랫폼을 적응시킵니다.

인사부서의 새로운 생성형 AI 역할들

생성형 AI 전문가

생성형 AI 기능을 이해하고, 인사 프로세스 내 잠재적 적용 분야를 파악하며, 맞춤형 직원 피드백 작성이나 교육 자료 제작과 같은 작업을 위해 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 프롬프트를 설계합니다.

생성형 AI 인사 데이터 분석가

생성형 AI를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하여 인력 계획, 인재 격차 식별 및 이직률 예측을 위한 인사이트를 도출합니다.

AI 기반 직원 경험 디자이너

일반적인 인사 질문에 답변하고, 맞춤형 학습 추천을 제공하며, 직원 참여 이니셔티브를 지원하는 챗봇과 같은 AI 기반 직원 대면 도구를 제작하고 관리합니다.

생성형 AI 인재 채용 전략가

후보자 소싱, 심사 및 맞춤형 아웃리치 메시지 생성을 자동화하여 채용 과정을 간소화하기 위해 생성형 AI를 활용합니다.

AI 기반 학습 및 개발 설계자

생성형 AI를 사용하여 상호작용형 교육 콘텐츠를 생성하고, 개인별 학습 요구사항을 평가하며, 맞춤형 피드백을 제공하는 맞춤형 학습 프로그램을 설계하고 개발합니다.

HR 분야의 AI 혜택

효율성 향상

채용에서 온보딩, 교육 및 개발, 성과 관리에 이르기까지 AI는 처리 시간을 단축하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. AI는 관리 업무를 자동화하여 HR 직원의 시간을 절약할 수 있습니다.

AI는 또한 교육을 추천하고, 성과 피드백을 제공하며, 경력 개발 경로를 제시함으로써 직원 경험을 개인화합니다. AI는 대량의 데이터를 분석하고 의사 결정에 도움이 되는 트렌드와 패턴을 식별할 수 있습니다.

채용 소요 시간 단축

AI는 신규 직원 채용 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 즉시 많은 이력서를 검토하고 문화적으로 적합한 것을 선택할 수 있습니다. AI 도구는 면접 일정을 잡고 후보자의 사전 평가를 수행하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

비용 절감

AI를 사용하면 노동력 수요를 예측하고 적절한 학습 추천을 제안하여 비용을 절감할 수 있습니다. AI는 기술 격차를 분석하고 추천을 제공하여 채용 및 교육 비용을 최적화할 수 있습니다.

의사결정 인텔리전스

AI 알고리즘은 데이터 패턴과 피드백을 기반으로 성과를 개선하기 위한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 데이터 기반 의사결정은 편향을 줄이고 조직의 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

직원 문제 식별

AI는 HR이 이탈하거나 비생산적인 직원을 식별하고 이들을 유지하기 위한 프로그램을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이력과 행동 패턴을 분석함으로써 AI는 회사의 직원 참여도와 유지율을 개선할 수 있습니다.

직원 개발 향상

AI는 성과 데이터를 수집하고 맞춤형 학습 계획을 수립하여 직원 개발을 향상시킬 수 있습니다. AI는 또한 직원들이 원하는 경력 성장과 발전을 이룰 수 있도록 승계 계획을 지원할 수 있습니다.

HR에서의 AI 영향력

HR에서 AI의 영향력은 기하급수적으로 증가했습니다. AI 알고리즘과 애플리케이션은 직원의 잠재력과 성장을 평가할 수 있습니다. 이는 워크플로우를 개선하고 프로세스를 효율화합니다. 이러한 상황에서 개인정보의 안전한 사용을 보장하기 위해 데이터 보안이 유지되어야 합니다.

HR에 AI를 성공적으로 통합하기 위해서는 신중한 계획과 거버넌스가 필요합니다. AI 시스템을 통해 HR 담당자는 지원적인 업무 문화 조성에 집중할 수 있습니다. 개인정보 사용과 프로세스에서 발생할 수 있는 편향성과 관련된 AI 개입의 윤리적 영향도 다루어져야 합니다.

더 나은 데이터 관리와 결과를 위해 AI 프레임워크를 도입해야 합니다. 프레임워크는 직원들의 필요와 요구를 수용할 수 있도록 유연해야 합니다. AI를 사용하면 인적 오류를 줄이고 실질적인 의사결정을 할 수 있습니다.

AI 도입은 인력 역학에 큰 영향을 미칠 것이므로 도입 과정에서 직원 참여가 우선되어야 합니다. AI 도구는 직원 정서와 피드백을 측정하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 더 나은 성공을 위해 특정 HR 프로세스에서 AI 개입을 시범적으로 운영할 수 있습니다. AI 도입을 위해서는 지속적인 학습과 견고한 디지털 인프라를 갖춘 애자일 문화를 조성해야 합니다.

HR에서의 AI 활용

채용

AI의 영향은 채용을 포함한 모든 HR 기능에서 체감되고 있습니다. AI는 방대한 양의 이력서를 검토하여 채용을 지원할 수 있습니다. 또한 AI는 특별히 구직 중이지 않지만 원하는 프로필에 맞는 후보자를 온라인 플랫폼을 통해 검색할 수 있습니다.

AI 솔루션은 채용의 다양한 측면을 간소화하고 자동화하여 더 빠른 채용 결정과 향상된 후보자 성공 예측을 가능하게 합니다. AI의 사용은 인재 관리의 효율성, 정확성, 효과성을 높입니다.

소싱, 스크리닝, 면접 일정 조정, 채용팀 다른 구성원과의 조율과 같은 행정적 업무는 AI 기반 애플리케이션을 통해 자동화될 수 있습니다. AI는 또한 채용 과정에서 조직의 가치와 우선순위와의 일치를 보장할 수 있습니다. 채용과 면접 과정에서 무의식적 편견도 줄일 수 있습니다. AI는 후보자의 역량과 성격 특성을 더 잘 평가하는 데 도움을 줍니다. AI는 내부 경력 개발을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예측 분석

AI는 과거 데이터를 분석하여 어떤 후보자가 특정 역할에서 더 성공적일 가능성이 높은지 예측하여 채용 담당자의 정보에 입각한 결정을 돕습니다. AI는 비디오 인터뷰를 분석하여 문화적 적합성을 확인하고 소프트 스킬을 평가할 수 있습니다.

후보자와의 면접 일정 조정

AI는 자동으로 면접 일정을 조정하고 후보자가 가질 수 있는 질문에 답할 수 있습니다. AI 도구는 또한 채용팀과 관련된 일정 조정의 충돌을 피할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 후보자의 질문에 답하고 예비 스크리닝 인터뷰도 수행할 수 있습니다.

맞춤형 직무 기술서

AI는 언어를 조정하고 관련 기술을 강조함으로써 특정 후보자 풀을 유치하기 위해 직무 기술서를 개인화할 수 있습니다. 직무에 필요한 역량과 기술을 기반으로 정확하게 설명된 직무 기술서는 채용 성공률을 높일 수 있습니다.

온보딩

AI 지원 온보딩은 문서 작업을 자동화하고 서류 작업을 줄입니다. 새로운 직원들에게 양식과 신청서에 관한 자동 알림을 보낼 수 있습니다.

맞춤형 온보딩 모듈

AI는 신입 직원의 경험과 전문성을 기반으로 개인별 학습 경험을 맞춤화할 수 있습니다.

성과 피드백

업무 완료나 참여도와 관련하여 실시간 피드백과 개선 영역을 제공할 수 있습니다.

자동화된 업무 관리

AI는 계약서 서명, 양식 작성, 시스템 접근 권한 부여와 같은 행정적 업무를 간소화할 수 있습니다.

AI 기반 게이미피케이션 요소

AI 기반 게이미피케이션은 도전과제, 보상, 진행 상황 추적을 통해 온보딩 과정의 참여도를 높입니다.

AI는 데이터를 분석하여 온보딩 프로세스에서 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 회사 정책, 복리후생, 절차에 대한 질문에 답변하여 온보딩을 지원할 수 있습니다.

인력 계획

AI의 활용으로 조직이 인지적 기업으로 발전했습니다. 지속적인 기술 공급 확보가 중요하며 AI는 인지적 조언자 역할을 할 수 있습니다. AI는 또한 조직 내 내부 이동성을 개선할 수 있습니다.

직원 보상에서 AI를 사용하여 관리자/직원 보상 논의의 질을 향상시킬 수 있습니다. 회사 성장 궤적을 검토하여 데이터 기반 예측을 할 수 있습니다. 예측 방법의 실시간 조정이 가능합니다. AI는 프로젝트 결과를 분석하고 이를 바탕으로 HR은 예측된 수요를 충족하기 위해 채용 또는 교육을 결정할 수 있습니다.

AI는 기술 전문성과 미래 조직 수요와 관련된 기술 인벤토리를 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존 기술 숙련도를 인벤토리에서 분류하고 순위를 매길 수 있습니다.

기술 격차도 분석할 수 있습니다. 필요한 경우 업스킬링을 수행할 수 있습니다. 필요한 경우 최적화된 학습과 함께 모니터링 및 피드백도 제공됩니다. AI는 더 나은 전략적 인재 배치와 리스크 관리로 이어질 수 있습니다.

예측 분석

예측 분석은 미래 인력 수요를 예측하는 데 활용됩니다. AI는 과거 채용 패턴, 직원 이직률, 산업 트렌드, 경제 지표를 분석하여 미래 인력 요구사항을 예측할 수 있습니다.

예측 분석을 통해 기술 격차를 식별하고 교육 또는 채용 이니셔티브를 선제적으로 계획하는 것도 수행됩니다.

직원 성과 모니터링

AI 기반 직원 성과 분석은 데이터 분석을 통한 개선 지표를 통해 수행됩니다.

기술 격차 식별

업스킬링 또는 리스킬링이 필요한 영역을 식별하기 위해 미래 프로젝트 요구사항에 대한 현재 인력 기술을 분석합니다. AI는 기술 격차를 해소하기 위한 적절한 교육 프로그램을 제안할 수 있습니다.

비용 최적화

AI 알고리즘을 사용하여 예측된 수요를 기반으로 노동 비용을 예측하고 불필요한 비용을 최소화하기 위한 인력 배치를 최적화할 수 있습니다.

선제적 의사결정

AI 지원을 통해 기업은 잠재적 문제와 미래의 과제를 식별하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

일정 최적화

제약 프로그래밍과 최적화를 사용하여 리소스를 효율적으로 할당하여 일정을 조정하고 커버리지를 보장할 수 있습니다.

시나리오 기획

다양한 비즈니스 시나리오를 시뮬레이션함으로써, AI는 HR 전문가들이 시장 침체, 확장 또는 제품 출시가 인력 수요에 미치는 영향을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

학습과 개발

AI는 직무 기술서, 직원 커뮤니케이션, 교육 자료 및 온보딩 문서를 생성하여 콘텐츠 제작을 상당 부분 자동화하는 데 도움을 줍니다.

AI는 또한 학습자의 진행 상황, 선호도 및 성과를 추적하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 학습자 분석의 수동 프로세스를 크게 줄일 수 있습니다. 가상 튜터와 챗봇은 학습 과정에서 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다.

적응형 학습 환경은 학습자의 요구와 반응에 기반한 동적 학습 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 학습 결과를 예측하고 학습자 성공률을 향상시킵니다. AI는 패턴과 인사이트, 교육 결과 및 지식 격차를 식별하는 데 도움을 줍니다. 학습과 개발 이니셔티브는 AI 리터러시도 향상시킬 수 있습니다.

맞춤형 학습 경로

AI 알고리즘은 학습자 데이터를 분석하여 개인의 필요, 강점 및 약점에 기반한 콘텐츠와 속도를 조정하여 맞춤형 학습 경로를 만듭니다.

자동 채점

AI는 과제를 자동으로 채점하고, 성과에 대한 상세한 피드백을 제공하며, 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

몰입형 학습 경험

AI는 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 시뮬레이션에 통합되어 현실적이고 매력적인 학습 환경을 만들 수 있습니다.

커리큘럼 개발

AI는 데이터를 분석하여 가장 관련성 있고 효과적인 학습 콘텐츠를 식별함으로써 최적화된 학습 경로를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

행정 업무

AI는 많은 행정 업무를 자동화합니다. AI는 수동 작업과 인적 오류를 줄일 수 있습니다. AI 기반 애플리케이션은 회의 일정을 잡고, 질문에 답하고, 혜택 정보를 제공할 수 있습니다.

커뮤니케이션

생성형 AI 챗봇을 사용하여 HR은 직원 참여를 개선하고, HR 지식 베이스에 대한 접근성을 높이며, 기술 격차에 기반한 개별 학습 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 챗봇을 사용하여 효율성, 개별 직원 성장 및 개발 경험을 개선할 수도 있습니다.

인력 중단과 AI

인공지능과 같은 새로운 기술의 도입으로 기존 역할이 크게 변화할 것으로 예상됩니다. AI가 HR이나 그 일부를 완전히 대체하지는 않더라도 기능을 확실히 보완할 수 있습니다.

또한 업무에서 AI를 사용하여 더 높은 생산량을 달성하더라도 반드시 상품과 서비스에 대한 수요 증가로 이어지지는 않는다는 점을 고려해야 합니다. 단기적으로는 경제 생산에 큰 영향이 없을 수 있습니다.

새로운 AI 기술과 함께 법률, 기술, 인적 자원의 컴플라이언스 및 보안 측면에서의 협력이 이루어질 것입니다. 거버넌스와 사이버보안도 중요한 요소가 될 것입니다. 또한 AI 이니셔티브의 더 광범위한 기업 도입을 기대할 수 있습니다.

예를 들어, 월마트는 생성형 AI 투자를 두 배로 늘렸습니다. 생성형 AI 플랫폼인 마이 어시스턴트에 대한 회사의 접근성이 10개국의 25,000명의 추가 직원으로 확대되었습니다.

ChatGPT와 같은 공개 대규모 언어 모델의 신중한 사용은 저작권법 위반 가능성을 피하기 위해 보장되어야 할 것입니다. AI 도입률이 높은 기업들은 더 높은 경쟁 우위도 기대할 수 있습니다.

최근 IBM 비즈니스 가치 연구소 연구에 따르면, 많은 CEO들이 AI의 정확성과 편향성에 대해 우려하며, 생성형 AI 거버넌스를 우선시하고 설계 단계에서부터 이를 통합하고 있습니다. 또한 많은 기업들이 생성형 AI의 성장으로 새로운 역할에 대한 채용을 기대하며 생성형 AI의 증가하는 도입으로 인해 직원들을 재교육할 계획입니다.

AI로 리더십 결정을 더 잘 내릴 수 있습니다. AI를 도입하기 위해서는 책임있고 윤리적인 사용을 보장하기 위한 거버넌스 전략이 마련되어야 합니다. 직원들이 AI 이니셔티브를 이해하고 구현하기 위해서는 AI 리터러시 교육이 중요할 것입니다.

조직에서의 AI 도입은 결코 저렴하지 않습니다. 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하므로 비용이 발생합니다. 서비스형 인공지능(AIaaS)은 스타트업과 기업들이 AI 기반 서비스와 도구를 제공하는 성장하는 분야입니다.

AI가 어느 정도까지, 어떤 직업들이 취약할 것인지 이해하는 데 있어 그 영향은 아직 지켜봐야 합니다. AI가 대체할 작업에 따라 직무 재설계가 이루어질 것입니다.

AI는 또한 벌금이나 법적 문제를 피하기 위한 규제 준수를 돕는데 활용될 수 있습니다. 직무의 재설계와 재고를 상쇄하기 위해 CHRO들의 더 많은 참여가 이루어질 것입니다.

제너레이티브 AI 관련 비즈니스 전략은 전략적 관리 프로세스의 중요한 부분이 될 것입니다. 어떤 업무가 보강되거나 자동화될 수 있는지 판단하기 위해서는 직무 분석이 필요합니다.

직원들의 재교육과 채용을 위한 제너레이티브 AI 스킬 로드맵이 수립되어야 합니다. AI와 관련된 데이터와 결과물의 품질 관리도 평가되어야 합니다.

McKinsey와 다른 소스의 연구에 따르면, 제너레이티브 AI는 반복적인 작업을 자동화함으로써 근무 시간의 30에서 70%를 절약할 수 있으며, 일부 연구에 따르면 제너레이티브 AI 도구를 사용하는 직원들은 하루 평균 1.75시간을 절약하여 주당 하루치 업무를 절약하는 것으로 나타났습니다.

또한 인력의 기술적 능력도 향상되어야 합니다. 거버넌스 전략이 수립되어야 합니다. AI 이니셔티브는 전사적 배포 전에 먼저 파일럿으로 진행되어야 합니다. 조직에서 더 나은 성공률을 위해 프라이빗 랭귀지 모델을 채택해야 합니다.

AI와 인사관리의 미래

업무의 미래는 AI가 조직 내 직무나 업무를 어떻게 대체할 것인가에 따라 결정됩니다. AI는 인사 담당자들이 리더십 개발과 관계 관리와 같은 전략적 기능에 더 집중할 수 있도록 도울 것입니다. 인사 분야에서 AI가 더욱 발전함에 따라 인사관리는 더욱 역동적이고 데이터 중심적이 될 것입니다.

직원들은 기업에서 AI 도구를 사용하는 새로운 기술을 개발해야 할 것입니다. 인사팀과 조직의 성공은 AI 시스템의 잠재력을 활용하는 것에 달려있을 것입니다.

편향성과 부정확성을 방지하기 위해 사용되는 데이터의 품질을 보장하기 위한 데이터 감사도 필요합니다. 직원들이 AI의 능력과 한계에 대해 정확히 이해하는 것도 필수적일 것입니다. AI에 대한 교육과 훈련 이니셔티브는 직원들의 역량 향상과 재교육을 위해 증가할 것입니다.

조직에서는 채택률이 증가하면서 AI의 더 광범위한 도입이 있을 것입니다. AI 시스템의 윤리적이고 책임있는 사용을 보장하기 위해서는 인간의 감독이 필수적일 것입니다. 투명성과 책임성을 보장하기 위한 윤리 지침도 필요할 것입니다.

더 나은 AI 표준과 결과를 위해서는 AI 이니셔티브에 대한 조직의 가치와 목표의 정렬이 필요합니다.

AI의 활용은 직원 경험을 평가하고 개선하는데도 도움이 될 수 있습니다. 의사결정 인텔리전스가 핵심 매개변수가 되어 생산성을 향상시키기 위해서는 데이터에 기반한 의사결정이 필요합니다. AI 이니셔티브에 '인간'을 삽입하는 것이 성공의 핵심이 될 것이며, 이는 직장을 더욱 직원과 사람 중심적으로 만들 것입니다.