Editor`s letter

인공지능 시대의 HR

271호 (2019년 4월 Issue 2)


최근 DBR Case Study 코너를 통해 집중 분석했던 OTT 스타트업 왓챠에 호기심이 생겨서 직접 왓챠플레이 앱을 다운로드받아 서비스를 경험해봤습니다. 10개 정도의 영화에 대한 별점을 주기까지 1분도 채 걸리지 않았던 것 같습니다. 이후 제가 좋아할 가능성이 높은 영화를 왓챠가 제시해줬는데 비교적 취향을 잘 반영했다는 생각이 들었습니다. 또 특정 영화에 대한 저의 예상 평점도 제시해주었는데요, 이 역시 제 성향을 잘 반영해준다는 느낌을 받았습니다.

단 10개의 영화 평점만으로 이 정도 추론이 가능한 것은 다른 사용자의 방대한 데이터를 토대로 타인의 성향을 분석하는 효과적인 알고리즘을 찾아냈기 때문입니다. 사용자를 유인하기 위한 집요한 노력과 대량의 데이터, 수많은 시행착오, 그리고 인고의 세월이 이 뒤에 숨어 있을 것입니다. 넷플릭스의 파상 공세 속에서도 왓챠가 선전하고 있는 이유를 이해할 수 있었습니다.

이렇게 인공지능(AI)을 기반으로 한 데이터 분석기술은 우리 곁에 가까이 다가와 있습니다. 이런 기술을 활용해 고객 서비스를 설계하고 조직을 운영하는 기업과 그렇지 않은 기업의 격차는 커질 수밖에 없습니다. 경영의 영원한 과제인 HR 분야도 새로운 기술을 활용해 변화를 모색하고 있습니다.

한 국내 기업은 입사지원서의 내용과 입사 후 성과를 분석해봤습니다. 그 결과, 입사지원서에 학력이나 지역에 대한 언급이 많고 미사여구를 자주 사용하는 지원자들일수록 입사 후 성과가 떨어진다는 통찰을 얻어 채용 프로세스를 개선했다고 합니다. 일부 글로벌 기업은 인공지능을 면접에 활용해 면접관들이 갖고 있는 인식의 한계나 편향을 극복하는 데 큰 도움을 받고 있습니다.

구글은 다양한 프로젝트를 통해 높은 성과를 내는 팀이나 리더의 특징을 추출했고 여기서 얻은 인사이트를 토대로 선발, 평가, 교육 등을 개선했습니다. 이런 노력을 통해 직원들의 상사 만족도를 크게 높이는 등 성과를 낸 것으로 유명합니다.

인사 관리 영역에서 새로운 비즈니스도 속속 등장하고 있습니다. 기업에서 특정 직무에 필요한 역량을 알려주면 이와 가장 가까운 역량을 가졌다고 판단되는 지원자의 이력서를 선별해주거나 개인의 경력을 입력하면 실제 시장에서 받을 수 있는 연봉 수준을 객관적으로 평가해줘 최적의 연봉 협상을 이끌도록 도와주는 서비스 등이 대표적입니다.

DBR은 순수한 직관의 영역에서 벗어나 과학과 결합하고 있는 HR 분야의 분석 기술을 조망하고 다양한 성공 및 실패 사례를 공유하기 위해 이번 스페셜 리포트를 기획했습니다. 특히 한국 기업 현장에서 이 분야를 개척하고 있는 실전 전문가들이 전해주는 생생한 사례는 큰 도움을 줍니다. 이전까지 잘 공개되지 않았던 한국의 사례가 두 개의 아티클로 제시돼 있는데요, 실무적으로나 학문적으로 큰 의미가 있다고 생각합니다. 인사 분야의 데이터 분석가를 키우기 위한 구체적인 방법론과 글로벌 기업의 트렌드 등도 함께 전해드립니다. 이번 리포트를 토대로 인공지능과 빅데이터 시대에 HR 분야의 혁신을 선도하시기 바랍니다.



김남국
편집장·국제경영학 박사 march@donga.com
동아비즈니스리뷰 294호 The Centennial Strategy 2020년 4월 Issue 1 목차보기