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“기업 절반은 AI 쓴다” 달라진 HR 풍속도

2022.04.11 Maria Korolov  |  CIO
직원 이탈 문제가 점점 더 커지면서 기업들은 직원 감정 분석, 퇴사 가능성 식별, 커리어 지원 강화 등 HR 전략을 증강하고자 챗봇과 머신러닝으로 눈을 돌리고 있다. 

사람들이 기록적인 수준으로 직장을 그만두고 있다. 기업들은 직원들을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다. 게다가 직원들의 재택근무는 이 문제를 악화시키고 있다. 관리자들이 불만 있는 직원들을 식별하기가 까다로워졌기 때문이다. 또 신입사원이 교육 세션에 직접 참석할 수 없거나, 현장에서 경험이 풍부한 직원을 따라 업무를 배울 수 없게 되면서 새로운 직원을 빠르게 채용하고 교육하기가 더 어려워졌다. 이러한 모든 문제를 해결하기 위해 기업들이 인공지능으로 눈을 돌리고 있다. 물론 AI가 할 수 있는 일에는 한계가 있다.
 
ⓒGetty Images

AI를 통한 직원들의 감정 분석
‘대퇴사(Great Resignation)’는 과장이 아니다. 팬데믹 기간 동안 전례 없는 퇴사자가 발생했다. (퇴사자 수는) 2019년 4,200만 명에서 2020년 4,800만 명으로 사상 최대를 기록했다. 지난 3월 공개된 맥킨지 설문조사 결과에 따르면 직원들이 퇴사하는 주요 원인으로는 ‘지속 불가능한 업무 성과 기대치, 커리어 개발 및 발전 가능성 부족, 의미 없는 업무’ 등이 꼽혔다. 오히려 ‘보상 부족’은 6위에 있었다. 그렇다면 사람들이 직장을 그만두는 가장 큰 이유는 무엇일까? 바로 ‘무관심한 리더’였다. 

문제는 재택근무로 인해 직원들이 어려움을 겪고 있는지 알아차리기가 힘들 수 있다는 점이다. KPMG의 의사결정 과학 부문 책임자 빌 노왁키는 “구식이긴 하지만 직접 돌아다니면서 관리하는 것을 대체할 수 있는 수단이 없다고 생각한다. 이를테면 부하 직원의 딸이 지난주에 축구 경기를 했다는 걸 아는 관리자보다 더 나은 관리자는 없다”라고 말했다.

하지만 기업들은 (재택근무라는 현실에) 적응해야 했고, 일부는 재택 및 하이브리드 근무가 상당한 이점을 제공한다는 사실을 발견했다고 그는 언급했다. “재택근무는 꽤 괜찮으며, 기업들은 이를 받아들일 것이다. 하지만 이와 동시에 분명 ‘직접 돌아다니면서 관리하는 능력’은 잃게 될 것이다. 팀이 전 세계에 흩어져 있다면 출퇴근했는지 또는 피곤한지 여부를 상세하게 파악할 수 없다”라고 노왁키는 전했다.

이 격차를 메우기 위해 몇몇 기업들은 직원들의 감정을 분석하고자 ‘직원 설문조사’를 활용한다. 최근에는 대화형 챗봇을 모색하고 있다. KPMG는 지난 2016년 첫 번째 대화형 챗봇을 개발했다. 처음에는 제한적인 도입이 이뤄졌지만 관심은 빠르게 시들해졌다. 노왁키는 “하지만 이번 주에만 (대화형 챗봇과 관련해) 4건의 문의가 있었다. 기업들이 이에 관심을 가지기 시작했다”라고 밝혔다.

이어서 그는 이후로 해당 기술이 발전했다고 말했다. 이를테면 업무 시스템에 로그인할 때, 통화를 할 때, 회의 사이에 얼마나 시간이 남는지 등 직원들이 무엇을 하고 있는지 많은 정보를 수집할 수 있다고 설명하면서, “이게 모두 (분석에 필요한) 데이터다”라고 노왁키는 덧붙였다.

물론 이를 소름 끼치는 관리라기보다 도움이 되는 관심처럼 느낄 수 있도록 하려면 직원들이 시스템에 참여하도록 해야 한다고 노왁키는 권고했다. 그렇게 하면 직원들은 기업에서 무엇을 보고 있는지 알 수 있다. 그는 “직원들이 스스로 알아차리기 전에 번아웃 상태에 있다는 것을 찾아낼 수 있다. 기업이 직원들의 건강을 신경 쓰고 있다는 걸 알려주면 직원들은 자연스레 참여하게 된다”라고 설명했다.

아울러 KPMG는 직원들의 이탈 위험 점수를 계산하고, 그 원인을 파악한 다음, 해결책을 제안한다. 노왁키는 “백테스트와 교차 검증을 통해 직원 가운데 2/3가 곧 퇴사할 것이라고 예측할 수 있었고, 그중 10%~20%를 지킬 수 있었다”라고 말했다.

하지만 모든 기업이 AI를 사용하여 이탈을 예측할 수 있는 건 아니다. 노코드 AI 회사 아키오(Akkio)의 공동 설립자 겸 COO 조나단 라일리는 “다른 AI 애플리케이션과 마찬가지로 이탈을 예측하는 역량은 전적으로 과거 데이터를 기반으로 한다”라고 언급했다. 이는 일반적으로 대기업에서만 이 기술을 활용할 수 있다는 의미다. 하지만 그는 결국 이러한 기술이 엔터프라이즈 HR 플랫폼의 핵심 기능이 될 가능성이 크다면서, “대부분의 비즈니스 플랫폼은 향후 5년 이내에 AI로 운영될 것”이라고 전했다. 

AI를 통한 직원 이탈 문제 해결
직원 수가 10만 명 이상에 달하는 글로벌 전문 서비스 기업 ‘젠팩트(Genpact)’는 인력 이탈을 줄이기 위해 AI 기반 챗봇과 기타 도구에 투자한 기업 중 한 곳이다. 이 회사의 챗봇 ‘앰버(Amber)’는 직원들의 중요한 이정표라고 생각되는 시기 및 지점에 (직원들에게) 관련 질문을 던진다. 젠팩트의 CDO 산자이 스리바스타바는 “이를 통해 HR 리더와 C-레벨 경영진은 불만 있는 직원들을 선제적으로 도울 수 있게 됐다”라고 말했다.

그에 따르면 과거 젠팩트는 설문조사를 활용했다. 여기서 나아가 AI 도구는 직원들의 감정을 측정 및 분석하는 데 도움을 주고 있다. 현재 ‘긍정적인 감정 점수’는 주요 지표가 됐다고 스리바스타바는 강조했다. “긍정적인 감정이 감소할 때 조치를 취한다. 아울러 직원들이 필요하면 추가적인 지원을 받을 수 있도록 하면서 긍정적인 감정 점수가 전체적으로 증가했다”라고 그는 덧붙였다. 

스리바스타바는 “특히, 앰버는 재택근무 체제로 전환했던 팬데믹 기간 동안 중요했다. 2021년에는 직원 가운데 66%가 앰버 챗봇을 사용했고, 그중 83%가 긍정적인 감정을 보고했다. 앰버와의 채팅을 하지 않았던 직원들은 (참여한 직원들보다) 퇴사율이 2배 더 높았다. 예상보다 훨씬 더 결과가 좋았다”라고 설명했다.

또 젠팩트는 AI를 사용하여 직원들의 메시지를 모니터링한다. 직원들의 퇴사 조짐을 파악하기 위해서다. 그는 “당연히 메시지 자체가 아니라, 메시지 메타 데이터를 분석한다. 이를 통해 특정 유형의 커뮤니케이션 행동이 비즈니스 성과와 직접적인 상관관계가 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다”라고 말했다.

그는 아울러 이러한 분석으로 인해 ‘록스타’, 즉 뛰어난 직원을 식별하여 (회사에서) 동기를 부여하기 위해 추가적인 조치를 취할 수 있다고 밝혔다. 이밖에 이탈 위험을 확인하여 경영진이 직원 유지 전략을 논의하거나, 직원들이 실제로 떠나기 전에 인수인계 계획을 수립하도록 할 수도 있다고 스리바스타바는 덧붙였다.

AI 기반의 신속한 신입사원 온보딩
스리바스타바는 AI를 사용해 신입사원의 온보딩 프로세스도 가속하고 있다고 말했다. 이 회사는 전체 온보딩 경험을 디지털화하여 각 접점에서 경험과 감정을 매핑하고 개인화된 여정을 제공한다. 

AI를 활용하여 신입사원을 더욱더 효과적으로 교육하고 있는 기업들도 있다. 이는 재택근무 체제로 전환하면서 점점 더 중요해지고 있다. 기술 컨설팅 업체 인사이트(Insight)의 클라우드 및 데이터센터 혁신 부문 수석 컨설턴트 조나탄 파넬은 “또한 이는 추가적인 교육 기회를 제공해 직원 유지율을 높이는 데 도움을 준다”라고 말했다. 

이어서 그는 “(이를 통해) 사람들은 기업이 (직원들에게) 관심을 갖고 있으며, 기업이 직원들의 미래에 투자하고 있다고 느낀다. 인력 부족의 많은 문제는 기업들이 기존 인력에 투자하지 않기 때문에 발생한다”라고 덧붙였다. 

AI 기반 교육 솔루션은 직원들이 매우 특정한 매개변수 내에서 근무하는(아울러 크게 전환해야 하는) 역할을 대상으로 할 때 가장 큰 비즈니스적 가치를 제공한다. 고객 콜센터가 완벽한 예다. 컨스텔레이션 리서치(Constellation Research)의 부사장 겸 수석 애널리스트 앤디 투라이는 팬데믹으로 인해 콜센터의 전환을 관리하는 데 어려움을 겪었던 한 중견 소매기업의 사례를 예로 들었다. 

그는 “팬데믹 이전에는 신입사원이 문서를 읽고 비디오를 시청했다. 각 지역의 콜센터에서 물리적으로 직원들을 채용하고 교육했다. 하지만 모든 것이 가상화되면서 콜센터는 사람을 보지도 않고 채용하고 가상으로 가르쳐야 했다”라고 말했다. 

일반적으로 콜센터에서 관리자는 돌아다니며 직원들을 살피고, 문제가 있는 경우 개입하여 도움을 준다. 투라이는 “가상으로 전환해 그렇게 할 수 없었다”라면서, “결국 (해당 소매기업은) 자연어처리, 지능형 의사결정, 교육 시스템, 대화형 AI 등 여러 업체의 제품을 기반으로 솔루션을 구축했다. 이 회사의 요구사항을 충족할 만큼 원활하게 작동하는 데 6개월에서 1년 정도가 걸렸다. 개발은 여전히 진행 중이다. AI 시스템은 절대로 완벽하지 않다”라고 설명했다. 

그에 따르면 이 소매기업의 교육 프로그램은 기존의 고객 사례를 활용해 직원들이 자신만의 솔루션을 고안해본 다음 과거에는 없었던 새로운 지원 사례를 시뮬레이션하는 수준으로 발전했다. 또 신입직원이 통화 중에 과거 사례의 지식 기반을 검색하여 솔루션을 제안할 수 있도록 지원하는 기능도 테스트 중이다. 투라이는 “아직 완벽하진 않다. 하지만 가야 하는 곳을 보여주고 있다”라고 언급했다.

최근 이 회사는 통화를 자동 분석하고, 문제가 있다면 관리자에게 알림하는 기능도 추가했다. 이밖에 지식 기반을 개선하여 자동으로 솔루션을 찾아내고, 원버튼 자동화를 제공하여 직원들이 버튼만 클릭하면 환불, 메일 전송 등 기존의 수작업을 시스템에서 자동으로 처리할 수 있도록 할 계획이라고 투라이는 덧붙였다. 

증강된 인적 자원(Augmented Human Resources) 시대에 진입하다
AI를 직원 교육뿐만 아니라 직원 유지, 채용 및 기타 HR 업무에 사용하는 것을 일컬어 IDC는 ‘증강된 인적 자원’이라고 부른다. 증강된 인적 자원에 관한 지출은 지난해 30% 이상 증가하여 약 30억 달러에 육박했고, 오는 2025년에는 63억 달러에 달할 전망이다. 그리고 직원들도 이 발상에 호감을 갖기 시작했다. 워크플레이스 인텔리전스(Workplace Intelligence)와 오라클(Oracle)의 2021년 설문조사 결과에 따르면 전 세계 1만 4,000명 이상의 직원과 관리자 가운데 82%는 로봇이 인간보다 자신의 커리어를 더욱더 잘 지원할 수 있다고 답했다.

전체 설문조사 응답자의 85%는 (소속 회사의) 현 커리어 지원에 만족하지 않고 있다고 말했으며, 87%는 기업들이 직원들의 요구에 더욱더 귀를 기울여야 한다고 밝혔다. 아울러 55%는 AI를 사용해 커리어 성장을 지원(예: 커리어 성장에 필요한 스킬 식별하기, 새로운 스킬을 배우는 방법 추천하기 등)하는 기업이라면  계속 남아있을 가능성이 더 높다고 답했다. 

지난 3월 에잇폴드 AI(Eightfold AI)가 발표한 보고서에 의하면 이미 기업의 절반 이상(50%)이 구직자를 평가하고 최적의 역할에 배치하거나, 챗봇을 사용해 일반적인 질문에 답하거나, 직원들의 커리어 패스를 매핑하거나, 업스킬링 또는 리스킬링을 위해 AI 관련 도구를 사용하고 있는 것으로 조사됐다. 게다가 해당 설문조사에 참여한 HR 관리자의 무려 82%는 소속 기업이 향후 5년 동안 인재 관리를 위해 AI 도구 사용을 늘릴 예정이라고 말했다.

일부는 AI가 해결하기엔 너무 클 수 있다
하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에서 발표한 연구 결과에 따르면 ‘좋지 않은(toxic)’ 기업 문화는 직원 이탈의 가장 큰 예측 변수다. 고용 안정과 조직 개편이 그 뒤를 이었다. HR 챗봇이 아무리 똑똑하다고 해도 이 문제를 해결하진 못한다. 사실상 AI는 전력승수(force multiplier; 역량을 배가시켜주는 요소)다. 

좋지 않은 기업 문화에서 AI를 활용하면 상황이 더욱더 악화될 수도 있다. 예를 들면 경영진의 이탈 문제 해결책이 직원들을 억지로 설득시키려 하는 것이라면, 스트레스 징후가 있는지 직원 커뮤니케이션을 모니터링하는 AI 시스템은 이에 취약한 대상을 표적으로 삼아 저평가 당하게 만들 수 있다. 

마찬가지로 체계적인 문서 및 구조가 없어 이를 보완하기 위해 온보딩 프로세스에 AI를 사용하려고 하는 기업들이 있다. 파넬은 “온보딩이 복잡하면 비즈니스는 건전하지 않다. 온보딩을 위해 이렇게 말도 안 되는 AI를 구축해야 하는 이유가 무엇인가? 비즈니스가 어떻게 운영되고 있는지 모르는가? 누군가가 어떻게 지내는지 묻기 위해 AI를 개발해야 하는 이유가 무엇인가?”라고 지적했다.

그는 AI가 근본적인 비즈니스 문제 해결을 위해 할 수 있는 일은 많지 않다고 강조했다. “페브리즈가 많다고 옷을 세탁하지 않아도 되는가? 일정 시점이 되면 옷을 세탁해야 한다. 마찬가지다. 기업이 효율적인 비즈니스를 조직해야 한다. AI는 스스로 문제를 해결하지 않는다. AI가 도움을 줄 순 있지만 AI가 성공하려면 여전히 필요한 것을 직접 준비해야 한다”라고 전했다. ciokr@idg.co.kr
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