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잘 써야 약··· AI로 ‘DEI’ 전략 강화하는 법

2022.06.13 Linda Rosencrance  |  CIO
인공지능은 ‘다양성, 형평성, 포용성(Diversity, Equity, and Inclusion; DEI)’과 관련해 얼룩진 과거가 있긴 하지만, 주의 깊게 개발한다면 AI 도구는 직장 내 편견을 파악하는 데 유용할 수 있다. 

PwC의 ‘2022년 AI 기업 설문조사(2022 AI Business Survey)’ 결과에 따르면 AI를 도입하면서 가장 큰 성공을 거둔 기업들은 전체적인 AI 접근 방식을 취하고 있는 것으로 나타났다. 전체 설문조사 응답자의 36%에 해당되며, PwC가 ‘AI 리더’라고 칭하는 이 그룹은 AI를 사용하여 한 번에 한 영역을 다루기보다는 비즈니스 트랜스포메이션, 의사결정 개선, 시스템 현대화를 동시에 꾀하고 있다.

아울러 ‘AI 리더’ 그룹은 DEI를 둘러싼 복잡한 비즈니스 의사결정을 해결하기 위해 AI를 활용하기 시작했다. 실제로 ‘AI 리더’의 46%가 (AI를 기반으로) DEI를 포함하여 인력 구성을 하고 있다고 밝혔다. ‘AI 리더’가 아닌 기업 중에서 그렇다고 답한 곳은 24%에 불과했다. 

PwC의 데이터 애널리틱스 및 AI 파트너 겸 해당 보고서의 공동 저자 브렛 그린스테인은 “기업들이 채용뿐만 아니라 (직원) 유지와 참여에도 AI를 사용하고 있다”라고 말했다.
 
ⓒGetty Images Bank

‘채용’과 관련된 ‘AI’의 얼룩진 과거 
많은 기업이 이러한 영역에서 DEI를 평가하기 위한 도구로 AI를 실험하고 있지만 이런 프로세스를 AI에 전적으로 위임할 게 아니라 AI로 강화해야 한다고 그린스테인은 지적했다. 과거 편향된 알고리즘이 여성과 비백인 지원자를 차별하는 등 AI가 DEI 측면에서 득보다 실이 컸기 때문이다. 

“인재를 가려내는 알고리즘의 편향에 관한 뉴스가 많았다”라며, “예를 들면 지난 2018년 아마존은 자체 개발한 AI 채용 시스템이 여성 지원자를 차별하는 것으로 드러나 (이를) 폐기해야 했다. 아울러 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)의 2019년 연구는 AI 기반 채용 알고리즘이 흑인에 관한 편견을 내재하고 있다고 봤다”라고 그린스테인은 설명했다. 

AI 편향은 AI 모델을 설계하고 결과를 해석하는 사람들에 의해 무의식적으로 발생하는 경우가 많다. AI가 편향된 데이터로 학습되면 편향된 결정을 내리기 마련이다. 가령 어떤 기업이 과거 대부분 특정 대학 학위의 백인 남성 소프트웨어 엔지니어만 채용했다면 채용 알고리즘은 엔지니어링 공석이 생겼을 때 유사한 프로필을 가진 지원자만 선호할 수 있다.

채용 소프트웨어에 편견이 개입될 가능성이 인식되면서 AI 개발자들은 이를 방지하기 위한 조치를 취하고 있다. 실제로 PwC가 ‘AI 리더’라고 부르는 기업의 45%는 2022년 자사 AI 시스템의 공정성 문제를 해결할 계획이라고 밝혔다.

그린스테인은 “(DEI를 위해) AI를 사용하면 사람들이 편견을 더 잘 이해하고 식별하며, 미래 성과를 더욱 잘 파악하게 되면서 채용을 위한 실험에서 프로덕션으로 이동하게 될 것”이라고 말했다.

AI를 활용해 편견 확인하기
가트너에 따르면 HR 부문 리더의 62%가 DEI 데이터를 채용 및 성과 관리 등의 프로세스에 활용한다고 밝혔다. 하지만 직원들과 관련된 의사결정에 이를 효과적으로 활용하는 리더들은 거의 없었다. 가트너의 리서치 부문 수석 애널리스트 에밀리 스트로더는 다양하고 평등하며 포용적인 인력을 구성하기 위해 HR 리더는 DEI 데이터 전략을 일상적인 직원 경험(EX) 관행에 제대로 통합해야 한다고 권고했다.

이어서 그는 기업들이 AI 기술을 인재 확보 및 관리 프로세스에 통합하여 잠재적 편향을 파악하고 있다고 말했다. “특히, 이를 통해 채용 업무를 처리하고 성과 관리를 한다. 물론 편향을 가장 우려하는 곳이긴 하지만 AI가 도움을 줄 수 있다”라고 스트로더는 설명했다. 

예를 들면 몇몇 기업은 채용 관리자가 면접에서 쓸 수도 있는 편향적인 언어를 식별하기 위해 AI 기반 도구를 사용하고 있다. 그는 “시정 조치에는 인터뷰 프로세스 과정 전반에서 편향된 언어를 쓰면 알려주는 알림이를 구축하는 것 또는 관리자의 언어가 편향되거나 잠재적으로 부당한 판단을 할 경우 이를 경고하는 것 등이 포함될 수 있다”라고 덧붙였다.

관리자의 편견은 직원들의 목표 설정 시에도 영향을 미칠 수 있다. 이때 AI는 직원들의 목표를 동일한 재직 기간의 다른 직원들의 목표와 비교한 후 관리자가 특정 직원에게 더 적거나 덜 중요한 목표를 계속해서 할당하는 경우 이를 알려줘 도움을 줄 수 있다. “이는 관리자가 목표 설정 시 의도하지 않은 편향을 인지하고 행동을 바로잡는 데 유용하다”라고 스트로더는 전했다.

또한 AI는 기업들의 채용 공고에 가능하면 편견이 없도록 하는 데 도움을 줄 수 있다. 그는 “이를테면 AI를 활용하여 구인·구직 사이트(예: 링크드인과 인디드 등)를 검토하여 채용 공고를 게시할 때 사용하는 언어가 정확한지, 해당 업무에 필요한 스킬과 일치하는지, 편견이 내포된 단어가 있는지 확인하고 있다”라고 설명했다. 

다양성 교육 기업 ‘케이 D&P(KAY Diversity and Performance)’의 설립자 겸 CEO이자 ‘D&I를 넘어: 목적과 포용성을 통해 다양성 주도하기(Beyond D&I: Leading Diversity with Purpose and Inclusiveness)’의 저자인 케이 포마넥은 “가령 한 회사가 ‘투지가 넘치는(driven) 리더를 찾고 있다’, ‘야심 찬(ambitious) 사람을 찾고 있다’, ‘성과를 낼(deliver results) 사람을 찾고 있다’라고 말한다면 이를 남성적인 직무 프레임이라 부르며, 한 연구에 따르면 (이런 경우) 여성은 해당 업무에 적임자임에도 이를 기피하는 경향이 있었다”라고 전했다. 

그에 의하면 여성들은 다음과 같은 여성적인 언어를 찾는다. ‘팀과 함께 기업의 성장 아젠다를 지원할 리더를 찾고 있다’, ‘팀을 만드는 사람을 찾고 있다’ 등이다. 

스트로더는 “AI가 채용 공고에서 편향된 언어를 제거할 수 있다. 또는 성별 측면에서 편향되거나 아니면 (다양하거나 제대로 대표되지 않은 배경을 가졌다는 이유로) 적격한 지원자를 배제할 수 있는 특정 스킬 세트에 맞춰질 경우 경고를 보낼 수 있다고 언급했다.

포마넥은 “이게 매우 중요하다. 그렇게 하지 않으면 다양성에 있어서 매우 중요한 사람들을 외면하게 될 것이기 때문”이라고 덧붙였다. 

AI를 활용하여 참여하지 않는 직원 확인하기
그린스테인이 AI의 잠재력이 크다고 보는 영역은 ‘직원 유지’다. 그는 “직원 유지는 비즈니스 성공의 열쇠”라면서, “사람들이 나가는 이유는 (자신이) 소외되고, 단절돼 있으며, 소통하지 못한다고 느끼는 것과 많은 관련이 있다”라고 말했다. 

그에 따르면 기업들은 AI를 사용하여 인력 이탈 위험이 큰 부서나 역할, 불만족스럽거나 참여하지 않는 직원, (심지어는) 재택근무로 인해 고립감을 느끼는 직원을 파악할 수 있다. 그린스테인은 “일반적으로 재택근무는 고립돼 있기 때문에 다양한 직원들에게 큰 영향을 미쳤다. 연결(또는 소통)이 부족하면 해로울 수 있다”라고 전했다. 

AI 도구는 관리자가 몇몇 직원이 다른 직원보다 더 위험한지 파악하는 데 도움을 줄 수 있다고 그린스테인은 언급했다. “관리자는 AI를 활용하여 사람들의 상호작용 방식 데이터에서 지표를 찾아 (직원들이) 고립감을 느끼는 정도를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 언제 사람들이 더 단절됐다고 느끼는지에 관한 트리거를 식별할 수 있다”라고 설명했다. 

그는 “아직 이 목적을 위한 표준 도구는 없지만 PwC의 고객들은 중요하다고 보는 데이터(예: 이동, 위치, 일정, 성과, 보상, 작업 부하 등)를 파악하여, 고립감이 참여와 (궁극적으로) 이탈에 미치는 영향을 탐구하고 있다”라고 말했다. 이어서 “클라우드 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에서 잠재적으로 관련된 데이터를 통합하고 있는 기업들은 대부분 맞춤형 클라우드 네이티브 애널리틱스 도구를 사용하여 상관관계와 인과관계를 찾고, 예측 모델을 생성하며, 최적의 조치를 판단하고 있다”라고 덧붙였다. 

기업들은 고립감 또는 소외감을 느끼는 직원들을 확인하면 해당 직원들이 존중받고 소속감을 느끼도록 조치를 취해야 할 책임이 있다. 하지만 소외감을 느끼는 직원들을 파악하는 게 중요한 첫걸음이다. 

그린스테인은 “지난 2년 동안 직원 이탈과 인재 확보의 역학이 크게 변화했으며, 이는 계속해서 진화하고 있다. 따라서 데이터를 잘 관리하고 해석할 수 있는 애널리틱스 역량을 갖춘 기업들이 유리하다”라면서, “아울러 AI 도구를 통해 더 나은 관리자, 더 나은 파트너 그리고 더 나은 동료가 될 수 있으리라 생각한다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr
 
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