우리의어린시절，2020년은정말아득한미래였습니다。하늘을나는자동차는아직발명되지않았지만,머신러닝은인적자원을포함한비즈니스운영방식에실질적인변화를가져오기시작했습니다。어떤HR전문가는”소잃고외양간고친”다는진부한표현으로머신러닝의물결에한발늦었음을한탄하겠지만,이는핑계에불과합니다。전문가들은머신러닝이우리생활의일부가되었고앞으로HR업무에지속적인영향을미칠것이라는데동의합니다。이제이에대응하기위해행동으로옮길차례입니다。잠시시곗바늘을돌려,급변하는세상의변곡점으로보이는현시점에이르게된과정을살펴보겠습니다。
전문가들은머신러닝이우리생활의일부가되었고앞으로HR업무에지속적인영향을미칠것이라는데동의합니다。
머지않은미래의기술
초창기의사부는오픈포지션충원，보상등의관리업무에초점을맞추었습니다。그러나직원관계의인적요인을강조하기시작하고직원만족도가회사의비즈니스목표달성에기여한다는사실을깨닫게되면서,역할이바뀌었습니다。무엇보다도hr업무의의미및비즈니스와관련된역할에대한식도달라졌습니다。
人力资源부서는초창기인터넷부터휴대폰,클라우드,머신러닝까지첨단기술을받아들이면서지속적으로진화해왔습니다。
IBM의부사장겸파트너이자인재기술프랙티스리더理查德·麦科尔인의설명에따르면,최초로머신러닝을접목한HR프로세스에서는더빠른실행속도로방대한비정형데이터를처리하는것이관건이었고,후보자경험에주안점을두었습니다。하지만이제는모든HR프로세스및경험이머신러닝의영향을받게될것이라고驶去은말합니다。이러한프로세스를통해자동화，속도，효율성의이점을누리는것이전부는아닙니다。뛰어난매니저를육성할방법은무엇일까语录?정보에근거한현명한의사결정을내릴방법은무엇일까语录?머신러닝을통해커리어개발의성공패턴을파악한덕분에가시화된기회를제대로활용하도록도울방법은?”
현재 상황
119개국가에서1만여명이참여한설문조사를기반으로한2019년딜로이트글로벌적자원동향(德勤全球人力资本趋势)리포트에따르면,응답자의가80%머신러닝을포함한코그너티브기술의성장을예측했습니다。
따라서HR리더의입장에서는이러한흐름이HR업무에가져올변화에주목하는것이당연합니다。딜로이트가발표한“工作”的进化리포트에서는이렇게설명합니다。“애자일조직의경우,모든단계에서인적자원과머신의능력조합을비즈니스및전략계획의필수요소로간주하면서끊임없이재평가합니다。이러한노력이제대로이루어지면조직의생산성,경쟁력,포지셔닝에매우긍정적으로작용할수있습니다。”
딜로이트는“工作”的进化리포트에서”애자일조직의경우,모든단계에서인적자원과머신의능력조합을비즈니스및전략계획의필수요소로간주하면서끊임없이재평가한다”고설명합니다。
시간을절약하면서경험의질적향상도모
머신러닝을HR업무에접목하면,직원의라이프사이클전범위에서속도와효율성을높일수있습니다。머신러닝으로엄청난양의데이터를분석하여패턴을파악하고향후일어날일을예측한다면,효율성이크게향상되고과거에수작업으로해야했던많은태스크가불필요해집니다。
BM리포트,“人工智能在人力资源业务用例”에따르면,HR조직은주5로가지이유로AI와머신러닝을구현합니다。
- 시급한비즈니스과제해결
- 새로운스킬유치및개발
- 직원경험개선
- 효과적으로의사결정지원
- 가장효율적으로hr예산사용
새로운기술도입을고려할때도이러한기준을적용할수있습니다。
이기준에는hr의거의모든할수있습니다。예를들어,새로운스킬세트및광범위한채용카테고리에서후보자를유치한다고가정해보겠습니다。머신러닝을적용하면,수작업으로할때보다훨씬더빠른속도로채용공고에부합하는이력서와스킬을찾아내고수많은입사지원서를검토할수있습니다。오늘날채용의규모및속도가가하고있는만큼이러한신속성은중한장점이됩니다。가트너의채용효율성설문조사(招聘效率调查)에따르면，”오늘날후보자의25%가10가지이상의직무에지원합니다。포지션당평균지원자수는2012년~2018년에39%三元가했습니다。게다가채용담당자가골라내야하는부적합후보자도훨씬더많아졌습니다。자격이평균에미치지못하는지원자가72%에달하기때문입니다。“하지만채용담당자는머신러닝을기반으로하는적합한도구를활용하여이력서검토시간을단축하고잠재력이우수한후보자를찾아내조사하는데더많은시간을투자할수있습니다。
기술의도움을통해기존에는알지못했던평생직업을만나는경우가늘어날것입니다。
구직자도머신러닝의이점을누립니다。수많은채용공고를검색하느라시간을낭비하지않고알고리즘이추천해주는포지션을검토하면서시간을효율적으로사용할수있습니다。전혀생각지도않았던일자리를추천받은경험이누구나있을것입니다。기초적인키워드매칭에머무르지않고모든직무유형을포괄하는실제스킬매칭방식으로기술이꾸준히발전함에따라,기존에는알지못했던평생직업을만나는경우가늘어날것입니다。앞으로블록체인기술까지도입하여후보자의주요경력을검증한다면,구직자와채용담당자모두가더편리해질수있습니다。
직원참여및유지의차원에서는머신러닝으로사내피드백을분석하여직원참여도및만족도를모니터링할수있습니다。IBM에따르면"이기술로연례설문조사및직원만족도조사뿐만아니라소셜미디어까지다양한비정형콘텐츠를분석합니다。몇시간이면각종주제에관한수백만개의댓글을분석할수있습니다。”
머신러닝은직원의지속적인학습에도중요한역할을하는데,소비자에게상품이나영화를추천하는서비스처럼학습플랫폼에서연관성높은콘텐츠를추천해줍니다。
정기적으로리소스를재배치하는기업은15년후역동성이떨어지는다른기업보다40%더높은가치를창출할것입니다。
자동화에서전략적의사결정으로
머신러닝기술이성숙하면서그이점도확대되었습니다。채용분야에서는절차가빨라졌을뿐만아니라핵심인재를더일찍채용하는것이가능해졌습니다。IBM리포트에서는이렇게설명합니다。예전에는路人터넷을통해채용시간을단축하는것이기술의장점이었습니다。이제는AI를통해직무에대한스킬매칭을평가하고,미래의성공가능성을예측하며,어떤역할충원의예상소요시간을계산하면서적임자를신속히채용할수있습니다。”
이와같이hr이더전략적。포춘선정“일하기좋은100대기업”리스트의분석을담당하는工作的好地方에서는이렇게설명합니다。“人力资源을관리가아니라전략업무로간주하는기업에서는HR조직이비즈니스성과를좌우하는역할을합니다。人力资源팀전략적은시장점유율상승,고객기반확대,제품혁신,매출신장에기여할뿐만아니라회사가애자일조직으로거듭나게하는등다양한성과를거둘수있습니다。”
스킬이가장중스킬이가장중
머신러닝의예측능력은뛰어나지만,여전히이러한예측을해석하는데는사람의판단이필요합니다。기계를효과적으로활용하면서인간의지성을강화할수있는지가자동화의성공지표가될것입니다。또한모든업무영역의매니저와HR부서는변화하는환경에적응하기위해갖춰야할스킬요구사항을새로운시각에서검토해야합니다。
기계를효과적으로활용하면서인간의지성을강화할수있는지가자동화의성공지표가될것입니다。
자동화는일부인력을대체하는것으로끝나지않고,새로운일자리를창출하고기존직무기능을혁신할수도있습니다。포레스터리포트”Technology-Augmented员工“에서J.P. Gownder는재무서비스의”기계적으로반복되는업무“에로봇프로세스자동화(战)봇기술을적용한기업의사례를소개합니다。결국이기업의재무부서는"전략적이고즐겁게일하는곳"으로바뀌었습니다。
딜로이트의연구도이결과를뒷받침합니다。특정태스크를자동화하면여러직책의업무특성이바뀌게됩니다。“일부업무가기계에의해자동화되더라도,해석이필요하거나서비스지향적인일은여전히사람이맡습니다。여기에는문제해결,데이터해석,소통과경청,고객서비스및공감,팀워크및협업능력이필요합니다。하지만이러한고차원적스킬은전통적직무와달리고정된태스크가아닙니다。따라서더유연하고끊임없이진화하며탄력적으로정의되는포지션및역할이필요해졌습니다。“더나아가이리포트에서는일부반복적인작업이기계에의해자동화되겠지만이러한변화에보조를맞추려면조직차원에서업무수행방식을재고해야한다고지적합니다。
人力资源부서와관련하여,麦科尔은장차모든인재조직이스킬중심으로운영되면서기업에서직원들이다음기회를쉽게찾을수있도록지원할것으로내다봤습니다。또한직원이수행하는업무의성격,직원이말하고기록하는내용,직원과소통하는고객을분석하는데머신러닝을활용할수있다고그는말합니다。"머신러닝을사용하여이러한정보로부터직원이보유한스킬을알아내고적합한커리어개발기회를제안할수있습니다。예를들어,내가더성장하고도약할수있는커리어트랙추천“이가능하다면큰효과를발휘할것입니다。”
의식있는기업이라면,다양성과포용성을이새로운머신러닝기술의한축으로삼아야합니다。工作日의부사장겸최고개인정보보호책임자(CPO)인芭芭拉•는블로그에서이러한기술을윤리적으로사용하려는노력에관해얘기합니다。ml은간의사결정자를대체하는것이아닙니다。오히려毫升기반어플리케이션의예측기능과인간의판단능력이어우러져더현명한의사결정이가능해집니다。물론여느신기술과마찬가지로，ml의성공조건은신뢰입니다。기업이책임감있고윤리적프랙티스를따르는경우에만이러한신뢰가조성됩니다。”
끊임없는혁신
이머신러닝의제2막은간성을근간으로한다고麦科尔은말합니다。그는실제로기업에서머신러닝을통해각직원의개성,정서,선호사항등을더세심하게반영하면서일하기좋은환경을조성하리라확신합니다。머신러닝으로차원높은맞춤형솔루션과경험을누리게됩니다。일의관점에서보면,이기술은우리가경험하는어플리케이션,시스템,프로세스에서인간성을강화할기회를제공합니다。”
Workday의연구에따르면,머신러닝을비롯한각종데이터기반기술이등장하면서새로운기회뿐만아니라거대한과제도주어졌습니다。즉，기업은미래의비즈니스에필。예를들어2024년까지직원의절반이상을업스킬링할계획인기업에이52%달합니다。기업이머신러닝기술을효과적으로활용하면서상업적가치창출에여전히필요한인적자원의스킬세트를발전시키고,윤리적인고용및사회공헌활동에필요한인간성의가치를지킬방법은무엇일까요?
전문가들은머신러닝및기타첨단기술의시대에서직업과스킬이진화해야한다는데동의합니다。麻省理工学院그러나의집단지성전문가인托马斯·马龙은우리가'인간대기계'의담론에서중요한점을놓치고있다고지적합니다。그는딜로이트와의，터뷰에서이렇게말합니다。“우리는인간대컴퓨터의대결구도에집착하느라인간과컴퓨터의공생관계에충분한관심을기울이지않았습니다。컴퓨터때문에사라질일자리만걱정할뿐,인간이컴퓨터를활용하여지금까지는불가능으로여겨졌던일을해낼수있다는사실에주목하지않은것입니다。”
새로운10년을시작할때,2020년은사람과컴퓨터가혼자서는이루지못할목표를함께해내기시작한미래지향적인해였다고기억하길바랍니다。