인재경영, 데이터사이언스를 만나다

인재경영, 데이터사이언스를 만나다 - 인재 경영 과학자의 시대가 온다
김성준 지음 / 클라우드나인 / 2018년 7월

스마트 폰이 본격적으로 도입, 활용된 대략 2010년경 부터 모바일 기기로 부터 사용자의 일상이 된 데이터와 센서를 활용한 IoT 기계들에서 데이터가 쏟아져 나오기 시작했습니다. 이러한 엄청난 양의 데이터(빅데이터)를 수집, 분석, 처리하기 위한 다양한 기술들의 발전과 더불어 현재의 '인공지능 기반 빅데이터 분석 기술(AI Analytics)'에 이르게 되었습니다.

또한 '빅데이터 열풍'이 불던 당시에 기업의 인재경영(HR) 영역에 데이터를 분석해 활용해 보자는 논의가 시작되었습니다. 대략 우리나라에서는 2012년 LG경영 연구원의 원지현 연구원이 발표한 '사람에 대한 통찰력, 데이터 분석으로 높인다'라는 보고서로 부터 주목을 받기 시작했죠.

중요한 점은 인재경영 분야에서 빅데이터, 인공지능 머신러닝의 활용도가 높아지고 있다는 사실입니다. 미국 유니레버사에서는 인공지능이 면접관으로 참여해, 지원자의 표정을 순간수간 포착하면서 느낌과 감정을 읽어내고, 답변의 진실성을 감지해내는데 활용되고 있습니다.

IBM은 자사의 인공지능 컴퓨터인 왓슨을 통해 인사와 관련된 구성원들의 궁금증을 해결해 주는 비서로 활용되기도 합니다. 우리나라의 롯데그룹에서는 2018년 3월에 국대 대기럽 최초로 '인공지능 채용 시스템'을 도입해 큰 화제를 모은 바 있습니다.

오늘 소개해드리는 <인재경영, 데이터사이언스를 만나다>에서는 인재경영 분야에서 왜 빅데이터, 머신러닝, 인공지능이 주목받고 있는지를 살펴보고 있으며, 인재경영의 여러 화두인 채용, 교육훈련, 평가 및 승진 등을 통계적 관점 혹은 인공지능 관점에서 함께 고민하고 있습니다.

물론 조직과 구성원들을 연구하는 '사람 데이터(People data) 분석가'로서 20여년간의 저자의 현장 경험 사례는'인재경영의 과학화'라는 본서의 핵심 내용 이해에 큰 도움이 되고 있습니다.

2개의 큰 파트와 총 6장으로 나눠진 본서의 목차는 아래와 같이 구성되어 있습니다.

1부. 인재경영, 4차 산업혁명을 만나다

1장. 인재경영에 데이터사이언스 바람이 불다

2장. 인사부서에 등장한 심리학자, 통계학자, 데이터학자

3장/ 사람 데이터 분석가들은 무엇으로 사는가

2부. 인재경영, 어떻게 과학화할 것인가

4장. 우수한 인재를 어떻게 뽑을 수 있을까

5장. 사람은 기르면 자라는 존재인가

6장. 과학적 인재겨영읭 핵심은 성과 평가와 승진이다

기업은 끊임없이 빨라지고 있는 시장의 변화와 고객의 요구에 따라 기술을 혁신하고 적응해야 합니다. 이런 변화에 발맞춰 인재경영 또한 앞으로 새로 나타나게 될 직무나 기술을 예측하고, 각 영역의 비즈니스 리더들과 협력해 미래의 인력을 모델링하고, 채용 및 인력 계획 등을 수립할 수 있어야 합니다.

이를 위해 인재경영 리더들은 현재 보유하고 있는 인사 데이터에 인공지능, 머신러닝 등의 기술을 적용한 인력 예측 및 모델링을 통해 기업의 인력에 대해 좀 더 명확하게 파악해야 하고, 이를 통해 업무를 좀 더 혁신적이며, 전략적인 업무로 전환할 수 있어야 합니다.

예를 들면, 인재경영 부서에서는 고성과자들의 현재 퇴직률을 예측하고, 퇴직을 막기위한 방안을 시뮬레이션 할 수 있으며, 미래의 고성과들을 리텐션(Retention)하기 위한 전략을 수립해야 할 것입니다.

또한 인공지능은 직원의 커리어에 앞으로 필요한 교육을 알려주고, 알맞은 직무를 추천해 줘 직원들의 커리어 관리까지도 도와주는 방안을 검토할 수 있습니다. 이렇게 인재관리 전반적인 부분에 인공지능을 도입해 과거에는 알지 못했거나, 알아도 대응할 수 없었던, 다양한 인재경영 관련 이슈들에 대해 선제적으로 대응할 수 있게 되고, 기업의 생산력과 경쟁력까지 더욱 발전 시킬 수 있게 되었습니다.

경영혁신에 적용된 디지털 기술 중에서도 가장 앞서가는 분야가 바로 '채용혁신을 위한 인공지능(AI for Recuruiting Innovation)' 이라 할 수 있습니다. 기업의 채용담당자는 인공지능을 활용해 회사에서 필요한 재능이 무엇인지 파악할 수 있고, 이런 인재들이 어디에 있는지를 확인할 수 있지요.

또한 이력서 심사 및 관련 서류작업 등 직접 수작업으로 해야 했던 여러 소모적 채용관련 업무들을 줄일 수 있습니다. 이외에도 인공지능은 입사지원자 및 채용 담당자에게 채용 시작 부터 채용 전형 및 신입 직원 교육(Onboarding)에 이르기까지 간단하고 쉬운 채용 프로세스를 제공할 잠재력을 지니고 있습니다.

예컨데, 입사지원자가 채용공고를 찾고 필요한 내용을 작성할 경우, 페이스북의 메신저와 같은 채널을 통해 챗봇과 대화하며 진행할 수 있겠죠. 또한 향후 입사지원자에게 적합한 채용 공고가 발행했을때, 입사지원을 추천하기도 합니다. 채용 담당자에게는 입사 후보자들 중에 최적의 후보자가 누군지를 인공지능을 통해 찾아내 필요한 업무에 적합한 후보자를 채용토록 하며, 잠재 입사 후보자들을 적극적으로 찾고 인재풀을 형성하기도 합니다.

이런 인공지능과 챗봇을 통해 채용의 혁신은 채용에 필요한 최적의 후보자를 찾고 채용하기 위해 필요한 비용과 소요 시간을 크게 감소시키고 있습니다. 앞으로 인적 관리 전략 혹은 인재 경영 전략에 인공지능을 활용하는 것은 선택이 아닌 필수가 될 전망입니다.

물론 이를 위해서는 변화를 수용하고, 디지털 기술을 인재경영의 주요 전략으로 두는 HR 경영진의 리더십이 어느 때 보다 필요한 시점이며, '디지털 HR을 통한 과학적 인재경영'이 기업 디지털 혁신의 시작이자 근간임을 기억해야할 때입니다.

인간과 기술의 접점을 함께 고민하고자 하는 분들의 일독을 권합니다.