[책리뷰] ChatGPT X HR - 2024.02.06

생성형 AI 를 HR 에 어떻게 적용할 것인가?

 

2023년 1월부터 AI 에 대한 열풍이 여전히 강하다.

아주 많은 업무들을 자동화 할 수 있고 10년전에 큰 능력이었던 것들이 지금은 아무런 영양가 없는 기술에 불과해진 경우들도 많아지고 있다.

특히나 PPT 자료를 그럴싸하게 예쁘게 만든다거나 엑셀 데이터를 수식화 하여 통계 정보를 얻도록 하는 능력은 불과 3~4년전만해도 특정 업무 분야에서는 뛰어난 능력에 속했으며 인정도 받곤 했다.

지금은 몇몇 명령어만 잘 전달하면 생성형 AI 가 누구보다 더 잘 요약해주고 깔끔하게 만들어 준다.

최근에 만난 디자이너도 필요한 이미지를 AI 가 만들어 주고 있어서 위협을 느낀다고 말하곤 했다.

그렇다면 이러한 AI 기술을 HR 에서는 어떻게 활용하면 좋을까?

HR 에 대해서도 자동화 할 수 있는 부분들은 최대한 자동화 하고 싶어서 이 책을 선택 했다.

책을 통해 얻은 많은 내용 중 일부 주요 내용을 요약해 본다.

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최근 HR 전문가들 사이에서는 HR(Human Resource)을 인적자원관리 측면보다는 HR(Human Respect), HR(Human Relationship)으로 접근하면서 사람 관리 중심에서 존중과 관계 중심으로 폭넓은 의미로 해석하고 이해하려는 움직임이 많이 있는데 확장형 질문을 통해서 AI도 다양한 관점으로 HR을 다루는 것을 알 수 있다.

 

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HR 분야에서 AI에 관심을 두고 사용해야 하는 이유가 뭘까?

- 효율성 향상: AI는 이력서 심사, 지원자 매칭 및 면접 일정과 같은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 HR 전문가가 더 전략적이고 가치를 창출하는 활동에 집중할 수 있도록 한다.

- 정확도 향상: AI는 대량의 데이터를 분석하고 사람이 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 식별하여 인재 확보, 성과관리, 직원 참여와 같은 영역에서 더 정확하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다.

- 다양성 및 포용성 향상: AI는 객관적인 기준을 사용하여 지원자를 식별하고 평가함으로써 채용 프로세스에서 인간의 편견을 제거하여 더욱 다양하고 포용적인 인력을 만들 수 있다.

- 지원자 경험 개선: AI 기반 채용 도구는 지원자에게 더 간소화되고 개인화된 경험을 제공하여 채용 프로세스에 대한 참여도와 만족도를 높일 수 있다.

- 더 나은 유지: AI는 이탈 또는 직무 불만족과 같은 직원 이직의 잠재적인 원인을 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 조직은 유지를 개선하고 이직과 관련된 비용을 줄이기 위한 사전 조치를 할 수 있다.

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[채용]

면접관들에게 중요한 역량 중 하나는 질문 능력이다. 우리나라 사람들은 질문에 익숙하지 못한데 지원자의 역량과 경험을 최대한 파악할 수 있는 질문을 준비해야 한다.

회사에서 바라는 인재상과 지원자의 이력서를 분석하여 그에 맞는 질문 목록을 만드는 것에도 AI를 활용할 수 있다.

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이미 많은 기업들은(ex. 삼성전자) 각 회사에서 필요한 인재상에 빗대어 볼 때 적합도를 1에서 100까지 수치화하고 근거를 제시하고 표로 작성해주는 작업을 생성형 AI 로 대체하고 있다고 한다.

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미래의 어느 순간에는 우리 회사에 특화된 생성형 AI에 지원자의 이력서를 입력하면 질문도 알아서 만들고 지원자의 답변을 파악하고 동시에 표정이나 음성에서 진위를 분석할 수 있는 수준의 AI가 나온다면 HR의 전략적 파트너로서의 역할은 더더욱 확대되지 않을까 싶다.

지원자 관점에서 ChatGPT를 통해 모범답안을 만들어 낼 수도 있으니 답만 외워오는 지원자를 구별해 낼 수 있도록 하는 깊이 있는 질문으로 이어갈 수 있는 추가 질문을 준비해야 한다.

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[성과관리]

흔히 성과관리에서 '결과' 란 계획한 목표를 이룬것을 말하며 '실적' 이란 열심히 노력한 정도를 계량화한 것을 말한다. 결과는 부가가치를 창출하는 것이 중요한데 일을 열심히 해서 마감 기한 안에 끝내는 것뿐만 아니라 부가가치를 창출하는 결과물을 만들어내느 것이 더욱 중요하다.

성과관리는 조직의 목표 달성과 성과 향상을 위한 필수적인 도구이다.

성과관리에 대한 공정성과 투명성, 타당성 등에 대한 도전은 계속되고 있다.

구성원들이 불편하고, 해결해 주기를 원하는 과제는 다음과 같다.

1. 목표 설정의 모호성

- 성과관리의 핵심 요소인데 목표 수립에 대한 공정성과 객관성, 합리성이 갖춰지지 않고 모호하게 설정되면 성과 측정과 개선이 어려워지게 된다.

2. 성과지표의 정의와 측정

- 측정할 수 있고, 객관적인 성과지표를 개발하고 데이터를 수집하여 성과를 정량화하는 방법을 찾아야 한다.

3. 효과적인 피드백과 평가

- 효과적인 피드백과 평가를 제공하기 위해서는 개인별 차이, 다양한 역량, 팀의 구성과 역량 등을 고려해야 한다. 또한 피드백과 평가는 정기적으로 이루어져야 하며 결과에 따라 개선 방안을 제시하는 등 효과적인 대응이 이루어져야 한다.

4. 조직 문화와 리더십의 역할

- 조직 내에서 성과관리에 대한 인식과 가치를 공유하고 리더십에서 이를 끌어내는 역할이 필요하다.

5. 기술적 도구와 인프라 구축

- 적절한 기술적 도구와 인프라가 필요하다.

- 데이터 관리 시스템, 성과관리 플랫폼 등을 구축하고 유지하는 것이 필요하다.

이를 이용하여 성과관리에 대한 자동화나 분석 등을 수행할 수 있어야 한다.

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성과관리에 대량의 데이터 처리가 가능한 ChatGPT를 활용해야 한다.

인공지능은 편견이나 주관적인 요소를 배제하고 객관적인 성과평가를 수행할 수 있어 개인들에 대한 공정한 평가를 가능하게 하고, 조직의 평가 프로세스를 투명하게 만들어 평가자와 피평가자 간의 신뢰를 증진시킬 수 있다.

인공지능은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 인력의 부담을 줄이고 효율성을 향상할 수 있다. 이를 통해 조직 내에서 성과관리 프로세스의 운영과 관리에 대한 비용과 시간을 절감할 수 있다. 따라서 ChatGPT의 활용은 성과관리를 보다 정확하고 효과적으로 수행할 수 있도록 도와주며 조직 내에서 성과를 개선하고 경쟁력을 향상할 수 있는 도구로서 역할을 할 수 있는 것이다.

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위에서 살펴본 것 처럼

ChatGPT와 같은 생성형 AI를 성과 평가나 관리에 활용할 경우, 성과 평가 과정의 투명성고 ㅏ피드백은 매우 중요하다. 이는 민감한 데이터를 공정하게 처리하고, 결과에 대한 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 절차이기 때문이다.