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"진짜 면접 같네"...사람인, 'AI 모의면접' 출시

커리어 플랫폼 사람인(대표 황현순)이 AI 휴먼을 적용한 모의면접 서비스를 선보이며 구직자들의 취업과 커리어 성장에 새로운 방향을 제시한다. 사람인은 'AI 모의면접' 서비스를 출시했다고 25일 밝혔다. 사람인 AI 모의면접은 구직자들이 AI 휴먼 면접관과 실제 면접처럼 대화를 나누고, 피드백과 코칭을 받으면서 면접 역량을 강화할 수 있는 신개념 커리어 서비스다. 구직자들은 사람인 AI 모의면접을 통해 생동감 넘치는 AI 휴먼 면접관과 함께 실전 같은 분위기에서 면접을 연습할 수 있다. 이외에도 사람인 AI 모의면접은 ▲개인 맞춤형 질문과 피드백 ▲응시자의 답변에 따라 달라지는 꼬리질문 ▲면접 답변, 태도 등에 대한 전문적인 피드백 ▲설득력 있는 예시 답변 제시 등의 특장점을 갖춰 구직자들의 면접 역량 향상을 효과적으로 실현한다. 사람인 AI 모의면접은 구직자의 이력서 및 지원 공고를 AI가 분석해 개별 구직자들에게 꼭 맞는 맞춤형 면접 질문을 생성해준다. 구직자는 지원 직무와 기업, 자신의 역량에 따라 실전에서 만날법한 질문을 받게 되는 셈이다. 대기업, 공기업, 유니콘 기업 등 기업 형태나 직무, 인성, 종합 면접 등 면접 유형에 따라 특화된 질문도 받을 수 있어 입사지원 준비 상황에 따라 효율적으로 이용할 수 있다. 특히, 고성능의 최신 생성형 AI를 적용해 지원 서류, 공고 상 정보 추출과 면접 질문 생성의 정확도를 높였다. 구직자들은 AI 휴먼 면접관과 실제 면접처럼 대화하며 상호작용을 하게 된다. 분석적 성향의 실무자, 효율성을 중시하는 관리자 등 서로 다른 연차, 직급, 성격(페르소나)을 가진 AI 면접관 6명 중 한 명을 선택할 수 있어 여러 상황의 면접에 대비 가능하다. AI 면접관은 구직자의 답변에 따라 구조화된 꼬리질문을 이어가며 심도 있는 면접에 들어간다. 이 때 구직자에게는 취업 전문가의 행동 코칭과 답변 가이드가 제시되며, 구직자는 이를 참고해 면접 답변을 연습해볼 수 있다. 답변 후에는 실시간으로 답변 내용 및 행동에 대한 피드백도 주어진다. 모의면접은 연습단계와 실전 단계로 나눠, 수준에 따라 반복하며 체계적으로 준비할 수 있도록 했다. AI 휴먼 면접관은 사람인의 AI 기술 노하우를 적용해 실제 사람과 비슷하게 느끼도록 자체 개발했다. 생성속도가 빠른 파운데이션 모델을 기반으로 350만여건의 실제 사람의 음성 및 영상 빅데이터를 학습시켜 AI 휴먼 면접관을 생성했으며, 서비스에 최적화된 튜닝을 통해 활용도를 높였다. 또 실제 대화 같은 고품질 음성을 만들기 위해 TTS(Text-to-Speech) 모델에 300시간 이상의 음성 데이터를 학습시켜 자연스러운 발화와 빠른 응답 속도를 구현했다. 채용이라는 상황에 맞춰 일상어보다 직무, 역량, 기업명 등이 강조되도록 발음도 보정했다. 모의면접 후 제공되는 응시 결과리포트는 상세한 종합 피드백과 합격 가이드가 담겨 구직자들의 실질적인 면접 역량 향상과 합격을 돕는다. 면접 결과에만 국한된 분석이 아니라, 실전에서 유용하게 활용할 수 있도록 응시자의 강·약점 분석, 역량분석, 예상 질문 및 예시답안 등도 제공한다. 사람인은 AI 모의면접 서비스 출시를 기념해 5월 초까지 정가 2만7천500원인 모의면접 응시권을 63% 할인된 1만원에 판매한다. 3회권은 2만5천원으로, 1회 응시권 낱개 구매보다 17% 더 저렴하다. 사람인 AI 모의면접은 AI 면접 연습가이드를 별도 제공하며, 출시 이벤트로 연습면접 1회권을 구매하면 실제 면접 같은 체험이 가능한 실전면접 1회권을 추가로 제공한다. 실전면접 제공 이벤트 기한은 미정이다. 사람인 관계자는 "면접은 합격을 위해 가장 중요한 과정임에도 구직자들이 정확하고 체계적으로 연습할 수 있는 솔루션이 없어, 이 문제를 해결하고자 AI 모의면접 서비스를 채용 플랫폼 최초로 선보이게 됐다"며 "구직자들이 사람인의 앞선 AI 기술이 적용된 AI 모의면접 서비스를 통해 실전 같은 면접 연습을 거치고 합격을 결정짓길 바란다"고 말했다.

2025.02.25 15:15백봉삼

"단골 만들고 팬덤 강화하는 소통 솔루션입니다"

꿈은 삶의 이정표이자 동력이다. 꿈은 곧 미래의 삶이다. 꿈은 그래서 소중하다. 꿈은 사람마다 다르고 다른 만큼 다채롭다. 스타트업이 꾸는 꿈도 그럴 것이다. 소중하고 다채롭다. '이균성의 스타트업 스토리'는 누군가의 꿈 이야기다. 꿈꾸는 사람이 자신의 이야기를 들려주고 다른 꿈꾸는 사람을 소개하는 릴레이 형식으로 진행된다. [편집자주] “단골 만들고 팬덤 강화하는 소통 솔루션입니다” 국립국어원은 영어 스팸 메일(Spam Mail)을 '쓰레기 편지'란 우리말로 순화했다. 쓰레기. 쓸 모 없어 버려지는 물건. 그 쓰레기가 버려지는 곳은 개인의 전자우편함이다. 그런데 이 편지의 용도가 애초부터 쓰레기였던 것은 아닐 테다. 보내는 사람으로선 메시지가 있는 편지였겠지만 결과적으로 쓰레기가 됐다. 메시지가 있는 편지가 쓰레기가 되는 이유는 수신자에게 쓸 모가 없기 때문이다. 편지가 쓰레기가 아닌 소통의 수단으로 쓰이기 위한 기본 전제는 발신자와 수신자가 관계로 엮여 있어야 한다는 것이다. 둘이 아무 관계도 아니라면 둘 사이에 무슨 소통이 필요하고 편지가 오갈 일이 뭐가 있겠는가. 그런데 스팸 메일은 다르다. 쓰레기 발신자는 수신자를 가리지 않는다. 불특정 다수. 많으면 많을수록 좋다. 최신 기술을 동원한 데이터베이스(DB) 마케팅의 어두운 측면이다. DB 마케팅은 그런 면에서 '쓰레기'를 다루는 사업일 수 있다. 원래 대중매체를 통해 전달해야 할 광고가 개인의 전자우편함으로 들어와 쓰레기가 되는 것. 이동욱 자버 대표는 DB 마케팅이 갖는 이런 불편한 한계를 극복하고자 한다. “광고와 정보를 구분 짓는 것은 메시지 자체라기보다 수신자에게 쓸 모가 있느냐 없느냐에 달려 있는 것 같아요. 좋은 DB 마케팅은 전달하려는 메시지를 꼭 필요한 사람한테 보내는 겁니다. 그래서 피드백을 받고 다시 필요한 것을 보내주고......그 일을 반복하는 게 고객과의 소통이지요. 그러다 단골이 되지요.” ■“좋은 소통은 피드백이 잘 되는 소통이죠” 회사명이자 서비스 이름이기도 한 자버(jober)는 '다중을 상대로 한 마케팅 커뮤니케이션 솔루션'이라고 할 수 있다. 커뮤니케이션의 통로는 메일, 문자, 카카오톡 등이다. 자버는 그러나 '쓰레기 편지'하고는 거리가 멀다. “자버는 마케팅 커뮤니케이션 툴이지만 불특정 다수한테 뿌리는 형태는 아니에요. 이미 관계를 맺고 있고 관리를 해야 하는 다중과 소통하죠. 기업으로 치면 기존 고객이나 파트너 그리고 주주나 직원 등이죠. 정해진 다중을 상대하는 건 기업만 있는 게 아니죠. 정치인한테는 지역별 유권자가 있겠고, 연예인한테는 팬이 있을 거며, 협회나 동창회 따위 등 각종 모임들도 다중을 관리해야 할 필요가 있죠. 다중을 관리한다는 의미는, 다중 개개인과 필요한 메시지를 주고받으며 관계를 더 깊게 만드는 것인데, 기업에게 그것은 고객의 충성도를 높여 단골을 확대하는 일이 되고, 정치인에게는 우호적 팬덤 그룹을 만드는 일이죠.” 고객과 좋은 소통을 한다는 것은 꼭 필요한 정보를 제공하고 가능한 한 피드백을 받아 다음에는 더 나은 정보를 제공하는 것이다. “자버가 고객과의 더 좋은 소통을 위해 강조하는 기능은 두 가지예요. 다중을 개별적 특성에 맞게 다양한 라벨을 붙여 잘 분류하는 기능이 첫 번째죠. 꼭 필요한 정보를 제공하기 위한 초석 같은 거죠. 두 번째는 고객이 메시지 페이지에서 로그인 없이 바로 피드백 할 수 있도록 구조화한 겁니다. 고객으로 하여금 성가시게 하는 요소는 가능한 한 줄이고 도움이 되는 정보로 다 연결되게 하려고 애쓰고 있죠.” 자버는 홈페이지에 들어가 회원 가입하고 바로 쓸 수 있다. 제한된 양은 무료로 쓸 수 있고 그 이상은 과금을 하는 구조로 돼 있다. ■고객과 소통하다 회사 주력 아이템마저 바뀌어 자버의 창업 아이템은 원래 커뮤니케이션 툴이 아니었다. 전자문서, 그중에서도 인사관리(HR) 전자문서 솔루션 제공이 첫 아이템이었다. “대학을 졸업하고 삼성전자에 취직해 4년 6개월 정도 다녔어요. 그러다 아는 사람이 하는 스타트업에 참여해 2년 정도 일했죠. 그때 인사와 기획 쪽을 맡았는데 스타트업이어서 그런지 관련 문서를 찾고 만들고 하는 게 힘들었죠. 그래서 전자서명까지 들어가는 전자문서 사업을 하면 시장이 있을 것 같아 창업하게 됐죠. 지금도 전자문서 사업을 하고 있고 또 커뮤니케이션 툴에서 정보를 제공하는 데 쓰이기도 하지만 핵심 사업이 이제는 바뀌게 되었어요. 엉뚱한 계기였어요. 한 고객사에서 전자문서 솔루션을 우리가 생각지도 못한 용도로 쓰는 걸 발견했죠. 대표가 공지를 하고 그것을 직원들이 봤는지 안 봤는지 체크하는 용도로 쓴 거예요. 그런 기능이 있긴 했지만 전자문서 솔루션의 핵심은 아니었거든요. 이를 계기로 커뮤니케이션 툴을 만들게 된 것이죠. 소통에 있어 피트백의 중요성을 느낀 거고 그것이 잘 구현될 수 있는 커뮤니케이션 툴이라면 쓸 모가 있다고 판단한 거죠. 저희가 기획하고 상상한 것보다, 고객이 요구하고 사용하고 싶어 하는 게 있다면 그것이 바로 정답인데, 그걸 알아내는 게 소통이고, 좋은 소통은 피드백이 있는 소통이죠.” 주력 아이템이 바뀌면서 해외 진출도 꿈꾸고 있다. “지금 일본어와 영어 버전을 개발하고 있어요. 자버는 클라우드 기반의 서비스형 소프트웨어(SaaS)이기 때문에 해외 진출이 용이한 편이죠. 올해는 일본과 싱가포르에 우선 진출할 예정이며 파트너 회사들과 협의하고 있는 중이죠. 내년에는 미국과 캐나다 등 북미 시장에 진출할 예정입니다.” ■“잡는 물고기가 못 잡은 물고기보다 중요” '쓰레기 편지'가 개봉될 확률은 통상 2%라고 한다. 2%에게 어떤 것을 알리기 위해 98%에게 쓰레기를 투척하는 것이 스팸 메일이다. 신규 고객을 늘리기 위한 몸부림이라고 할 수 있다. “우리는 신규 고객을 획득하는 것보다 한 번 온 손님을 단골로 만드는 일이 훨씬 더 중요하다고 생각합니다. 진짜 소중한 것은 바다에 있는 못 잡은 고기가 아니라 이미 잡은 고기죠. 잡은 고기에 성심을 다하면 다른 못 잡은 고기도 함께 올 확률이 높다고 봐요. 자버가 지향하는 소통 솔루션의 핵심 철학이 그것이죠.” 이 대표는 사람이 어떤 소통을 하느냐에 따라 그 사람의 삶이 달라질 것이라고 믿는다. 그건 개인의 일만은 아니라고 생각한다. 커뮤니케이션 솔루션을 비즈니스 아이템으로 삼은 것도 소통에 관한 특별한 관심 때문인 듯하다. 덧붙이는 말씀: 이동욱 자버 대표가 다음 인터뷰 대상으로 추천한 사람은 '장애인 특화 재택 근무 시스템'을 제공하고 있는 브이드림의 김민지 대표입니다.

2024.08.01 10:47이균성

[기고] 여러분의 조직은 생성AI를 도입할 준비가 됐습니까

지금까지 4편의 시리즈를 통해 생성AI가 HR의 여러 면에서 적용이 가능하다는 점을 말씀드렸습니다. 생성AI를 잘 활용한다면, 채용, 평가, 구성원의 스킬 향상 등 HR의 여러 영역에서 도움을 얻을 수 있습니다. AI 4(for) HR의 변화입니다. 그런데 기업에서 더 중요한 것은 HR 4 AI의 변화입니다. HR이 기업에 AI를 도입하고 구성원들이 잘 활용하도록 돕는 역할입니다. 생성AI가 아무리 혁신적이고 유용하다고 하더라도, 사람들이 수용하지 않으면 그 가치는 반감됩니다. 중국의 한 대규모 금융 서비스 회사에서 AI를 사용해 직원 성과에 대한 피드백을 생성하는 것이 직원의 업무 생산성에 어떤 영향을 미치는지 연구했습니다. AI가 작성한 피드백임을 밝히지 않은 상태에서 AI의 피드백은 사람이 주는 피드백과 비교해 직원의 업무 성과를 12.9% 향상시키는 긍정적인 효과를 보였습니다. AI가 사람인 관리자보다 더 폭넓고 깊이 있는 고품질의 피드백을 제공해 결과적으로 직원의 학습과 성과를 향상시킨다는 사실을 발견했습니다. 그런데 피드백의 주체가 AI임을 밝힌 경우, 사람 관리자로부터 피드백을 받았다고 통보받은 직원보다 평균 성과가 5.4% 낮다는 부정적인 효과를 보였습니다. AI의 피드백이 실제로는 더 고품질이지만 사람들은 AI의 피드백에 대한 신뢰가 낮다는 것을 알게 됐습니다. 채용관련 연구에서도 비슷한 결과가 나타납니다. 사람들은 본인에 대한 의사결정이 사람이 아닌 AI의 판단 결과라는 이야기를 들었을 때 수용하지 못하는 사례가 많았습니다. 사람들이 AI를 수용하지 못하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 신뢰 부족입니다. 많은 사람들은 AI가 인간의 판단과 감정을 대체할 수 없다고 생각하며, AI의 결정에 대해 불안감을 느낍니다. 둘째, 투명성 결여입니다. AI의 의사결정 과정이 복잡하고 불투명할 경우, 사람들은 그 결과를 이해하거나 수용하기 어렵습니다. 셋째, 기술 격차입니다. 일부 구성원들은 생성 AI 기술을 이해하고 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. HR은 이러한 문제를 해결하고 HR 4 AI의 변화를 이끌어낼 수 있습니다. AI를 효과적으로 도입하기 위해서 먼저 구성원들의 정확한 AI 수용도를 진단하는 것이 중요합니다. 이를 통해 각 구성원이 AI에 대해 어떤 인식을 갖고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 느끼는지 파악할 수 있습니다. 구성원의 생성AI 수준을 진단하기 위해서는 다양한 도구와 방법을 사용할 수 있습니다. UTAUT(통합된 기술 수용 모델)은 새로운 기술의 사용 의도와 실제 사용을 예측하기 위한 이론입니다. 이 모델은 성과 기대감, 노력 기대감, 사회적 영향, 촉진조건 이라는 네 가지 주요 요인을 중심으로 구성돼 있으며, 개인의 기술 수용에 영향을 미치는 요인들을 통합 설명합니다. 이를 통해 조직은 새로운 기술 도입 시 어떤 요소들이 중요한지 이해하고, 효과적인 도입 전략을 수립할 수 있습니다. 튀르키예 바르틴 대학교의 Yilmaz 교수 연구팀은 UTAUT이론을 바탕으로 아래와 같은 생성AI 수용도를 판단하는 문항을 개발했습니다. 여러분의 조직에서도 한번 테스트해보시기 바랍니다. 이러한 진단 도구를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 구성원의 수용도를 높이는 전략을 세워볼 수 있습니다. 나는 일상생활에서 생성형 AI 애플리케이션이 유용하다고 생각한다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내가 중요한 일을 성취할 가능성이 높아진다. 생성형 AI 애플리케이션은 내가 일을 더 빨리 끝낼 수 있게 도와준다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 생산성이 증가한다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내 생활이 더 쉬워진다. 생성형 AI 애플리케이션은 내 일상생활에 유용하다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내가 직면한 문제를 해결할 가능성이 높아진다. 생성형 AI 애플리케이션을 배우는 것은 나에게 어렵지 않다. 나는 생성형 AI 애플리케이션을 활용하는 것이 쉽다고 생각한다. 생성형 AI 애플리케이션은 사용하기 쉽다. 나는 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 기술을 익히는 것이 쉽다. 생성형 AI 애플리케이션과의 상호작용이 명확하고 이해하기 쉽다. 생성형 AI 애플리케이션은 내가 사용하는 다른 기술과 호환된다. 나는 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 데 어려움이 있을 때 다른 사람들에게 도움을 받을 수 있다. 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 동안 문제가 발생하면 해결을 위한 필요한 정보를 얻을 수 있다. 나에게 중요한 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용해야 한다고 생각한다. 내가 행동 모델로 삼는 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용해야 한다고 생각한다. 내가 가치를 두는 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용하기를 선호한다. 나에게 중요한 사람들은 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 있다. 나에게 중요한 사람들은 생성형 AI 애플리케이션의 사용을 권장한다. 투명한 커뮤니케이션을 통해 생성 AI의 역할과 이점을 명확히 설명하는 것도 중요합니다. 구성원들이 생성AI의 목적, 사용 방법, 그리고 기대되는 이점을 명확히 이해하도록 돕는 것이 중요합니다. 교육이나 워크숍을 통해 생성AI의 기본 개념과 사용 방법에 대한 교육을 제공해 구성원들이 AI에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 실습 중심의 워크숍과 자율 학습 자료를 통해 구성원들의 기술 격차를 해소할 수 있습니다. 정기적으로 뉴스레터, 메일, 사내 게시판 등을 통해 생성AI 관련 정보를 공유하는 방법도 있습니다. 생성AI가 어떻게 작동하며, 어떤 데이터를 기반으로 결정을 내리는지에 대한 정보를 구성원들에게 제공해야 합니다. AI의 피드백과 인간 관리자의 피드백을 병행하여 제공함으로써, 구성원들이 AI의 유용성을 직접 경험할 수 있도록 하는 것도 방법입니다. 생성AI 도입 초기에는 특히, 소규모 파일럿 프로그램을 통해 구성원들이 새로운 기술에 점진적으로 익숙해지도록 하는 것이 좋습니다. 원티드랩에서는 구성원들이 생성AI에 참여할 수 있는 프롬프톤이란 행사를 열었습니다. 'Prompt + Hackathon'의 합성어로 프롬프트를 활용해 아이디어를 빠르게 구현해보는 경연을 말합니다. 부서별로 참여한 이 행사에는 총 50개의 아이디어가 제출됐고, 원티드 서비스에 활용할 수 있는 제품 개발 과제와 내부 업무프로세스를 자동화하는 봇을 비롯해 최종 13개의 과제가 제출됐습니다. 인상적인 것은 비개발자가 80%였다는 점입니다. 도입 중기에는 AI 사용 중 발생하는 문제에 대해 즉각적인 도움을 받을 수 있는 헬프데스크와 같은 기능을 제공하거나, 생성AI 활용에 능숙한 구성원을 사내 코치로 다른 구성원들을 돕도록 하는 방법이 있습니다. 구성원들이 AI 도입 과정에 적극적으로 참여하도록 유도하고, 그들의 피드백을 반영하는 것도 중요합니다. 이를 통해 구성원들은 AI 도입에 대한 주인의식을 느끼고, 더 적극적으로 AI를 활용하게 됩니다. AI를 활용하여 성과를 향상시킨 성공 사례를 구성원들과 공유하는 것도 효과적입니다. 예를 들어, AI를 통해 채용 과정의 효율성을 높이거나, 성과 평가에서 공정성을 증대시킨 사례를 발표함으로써 구성원들이 AI의 실질적인 가치를 인식하도록 합니다. 이러한 성공 사례는 구성원들에게 AI에 대한 신뢰를 높이고, 도입에 대한 긍정적인 인식을 확산시키는 데 도움이 됩니다. 생성AI의 도입은 HR의 새로운 시대를 여는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 그러나 이 전환의 성공 여부는 AI 자체의 성능보다는 이를 수용하고 활용하는 구성원들에게 달려있습니다. 생성AI를 도입하고 활용하는 과정에서 HR의 역할은 매우 중요합니다. HR 부서는 구성원들이 AI를 신뢰하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해야 합니다. 구성원의 AI 수용도 진단을 통해 각 구성원의 인식과 이해 수준을 파악하고, 이를 바탕으로 투명한 커뮤니케이션, 맞춤형 교육 프로그램, 적극적인 피드백 수렴, 그리고 신뢰할 수 있는 사례 공유를 통해 생성 AI 도입을 성공적으로 이끌어야 합니다. 생성AI 도입의 성공 여부는 사람들의 수용도에 달려있다고 해도 과언이 아니기 때문입니다.

2024.06.11 08:30윤명훈

[기고] 성과 관리에서 생성AI의 효용성과 한계

성과 관리(Performance management)는 회사의 성장과 구성원 육성에서 중요한 역할을 차지하는 HR 프로세스입니다. 그러나 성과 관리에 사용되는 프로세스와 기술은 그동안 크게 변화하지 않았습니다. 예를 들어 아직도 많은 조직에서 사용하고 있는 MBO(Management by Objectives)는 피터 드러커가 1954년에 소개한 개념입니다. 어니스트 헤밍웨이가 '노인과 바다'로 노벨문학상을 수상한 해입니다. 노인과 바다는 고전이 되었지만 MBO는 아직도 현역인 셈입니다. 성과 관리의 프로세스는 대략 이렇습니다. 연초가 되면 직원들은 달성해야 할 목표 목록을 작성하고, 1년이 지나 연말에 이르러 성과와 기여도를 평가하라는 메시지를 받습니다. 평소에 기록을 잘해두었다면 좀 낫겠지만 희미한 기억에 의존해 셀프리뷰 자료를 작성하는 경우가 많습니다. 관리자 역시 마찬가지입니다. 어렴풋한 기억에 의존해 성과 피드백과 최종 평가 등급을 작성합니다. 기억이라도 더듬으면 다행입니다. 때로는 업무와 무관한 기준으로 성과평가를 합니다. 전통적인 성과 관리 방식에는 데이터의 부정확함, 주관성, 편견 등의 다양한 오류의 발생가능성이 있습니다. 성과 관리에 생성 AI를 도입하면 지금은 사용하지 못하고 있는 다양한 원천의 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 ▲여러 이해관계자의 피드백 ▲평가대상자가 참여한 프로젝트의 결과 ▲업무 습관 ▲의사소통 패턴 및 성과의 추세 등이 있습니다. 또 AI 기술은 성과 관리의 다양한 측면을 간소화하고 향상할 수 있습니다. 성과 평가 자동화부터 실시간 피드백 및 코칭 제공에 이르기까지 생성 AI는 HR이 데이터 기반 결정을 내리고 편견을 완화하며 지속적인 학습 및 성장 문화를 조성할 수 있도록 돕습니다. 성과 평가 자동화 전통적으로 성과 평가는 시간이 많이 걸리고 주관에 좌우되는 프로세스였습니다. AI 알고리즘은 직원 성과 지표, 피드백, 고객 리뷰, 동료 피드백 등과 같은 데이터 포인트를 분석해 포괄적이고 편견 없는 성과 보고서를 생성할 수 있습니다. AI 기반 자동화는 프로세스 속도를 높이는 것 외에도 공정하고 일관된 평가 프로세스를 만드는데 도움이 됩니다. 맞춤형 개발 계획 성과 평가 정보를 기반으로 직원을 위한 맞춤형 개발 계획을 수립할 수 있습니다. AI 알고리즘은 개인의 강점, 약점, 커리어 목표를 분석해 맞춤형 교육 프로그램이나 멘토링 기회를 제안할 수 있습니다. 이런 개인화된 접근 방식으로 구성원의 성장을 유도하고, 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕습니다. 실시간 피드백 및 코칭 AI 기반 챗봇을 통해 구성원에게 실시간 피드백과 코칭을 제공할 수 있습니다. 관리자의 역할에 맞는 대화를 시뮬레이션해 즉각적인 가이드를 제공할 수 있습니다. 성과 향상뿐만 아니라 지속적인 학습과 성장의 문화를 조성하여 직원 경험을 향상할 수 있습니다. 인재 관리를 위한 예측 분석 생성 AI를 통해 방대한 양의 직원 데이터를 분석해 패턴과 추세를 분석, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 구성원의 향후 성과, 필요 스킬셋과 보유 스킬셋의 차이 등을 예측 분석할 수 있습니다. 예를 들어 특정 역할에서 어떤 후보자가 더 나은 성과를 낼 수 있는지 예측하고, 고성과자 중 퇴사리스크가 있는 직원을 찾아낼 수도 있습니다. HR에서는 이러한 잠재적 문제를 적극적으로 해결하고 인재 확보, 유지 및 승계 계획에 활용할 수 있습니다. 성과 관리의 편향 완화 성과 관리의 중요한 과제는 무의식적인 편견입니다. 생성 AI는 객관적이고 데이터 기반 통찰력을 제공하여 편견을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 선입견 없이 성과 데이터를 분석함으로써 관리자가 간과할 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 아직은 사람의 역할이 필요할 때 지금의 생성 AI의 기술 수준은 보완이 필요합니다. 프로세스가 올바른지 확인하려면 지속적인 사람의 감독과 모니터링이 필요합니다. 컨펌이라는 HR테크 기업에서는 성과 검토를 위해 ChatGPT를 사용했습니다. ChatGPT는 피평가자에게 날카로운 질문을 해 성과 리뷰를 작성하는 데 기여했습니다. 하지만 아직 직원 개개인에게 정확한 피드백 내용과 어조에는 아쉬움이 있습니다. 생성 AI는 개별 관리자가 감독자로서 성과 관리를 수행하는 데 도움을 줄 수 있으나 100% 대체할 수준은 아닙니다. 검토가 필요한 다른 측면이 있습니다. 생성 AI가 오히려 잘못된 데이터로 인해 편견을 강화시킬 수도 있습니다. 실제로 봇(Bot)이나 AI 지원 도구와 상호작용하면서 인간이 비윤리적인 행동에 참여하는 경향이 증가한 연구결과가 존재합니다. 일부 한계는 있지만 생성 AI는 리더가 직속 부하 직원과 동료에게 보다 포괄적이고 의미 있는 피드백을 제공할 수 있도록 돕는 유용한 도구입니다. 객관적이고 시의적절한 데이터 기반 통찰력을 제공하는 능력은 성과 관리를 크게 향상할 수 있습니다. 무엇보다 리더가 직원과 연결하고 직원의 업무 경험을 더 깊이 이해하며 직원의 목표 달성을 더 잘 지원할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 결국 생성 AI의 적절한 활용은 오랜 관행을 개편하고, 성과 관리 시스템을 최적화하고 혁신하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

2024.05.14 11:15윤명훈

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