HR 데이터 모아 AI에 학습시켰더니...승진 판단도 해주네
"AI 시대의 HR 혁신을 하기 위한 필수 요소는 데이터이다. AI는 혁신의 도구일 뿐이며, 그 잠재력을 실현하려면 신뢰할 수 있는 데이터부터 갖춰야 한다." 김진희 플렉스 컨설팅팀 리드는 8일 지디넷코리아 주최 'HR테크 리더스 데이'에서 이같이 강조했다. 김 리드는 “많은 기업이 AI를 도입하려고 하지만, 실제 현장에서는 데이터 기반이 부재해 실행이 어렵다”며 “AI가 제대로 작동하려면 데이터 통합과 표준화, 실시간 업데이트, 보안까지 갖춘 신뢰할 수 있는 데이터 생태계가 필수”라고 말했다. 김 리드에 따르면 HR 담당자 65.4%가 AI가 업무 개선에 도움이 될 것이라 답했지만, 실제 AI 활용 비율은 40%에도 미치지 못하고 있다. 특히 HR 분야에서는 채용 공고 작성, 이력서 심사 등 채용 단계에만 AI가 한정적으로 활용되고 있는 것이 현실이다. 그 이유로 김 리드는 데이터 부재를 꼽았다. 김 리드는 “HR 데이터는 엑셀, 그룹웨어 등 여러 시스템에 흩어져 있어 AI가 학습할 만한 환경이 갖춰지지 않았다”며 “데이터가 없어서 못 쓰는 것이 아니라 흩어져 있고 연결돼 있지 않아서 못 쓰는 것”이라고 지적했다. AI 도입의 핵심은 결국 데이터라는 점도 거듭 강조했다. 김 리드는 “글로벌 기업 IBM에 따르면 AI를 도입한 기업 중 90%가 개념 증명 단계에서 멈추고, 실제 업무에 적용하는 기업은 10%에 불과하다”며 “이 차이를 만드는 건 고품질 데이터”라고 말했다. AI가 잘 작동하기 위한 조건으로 ▲데이터 통합 ▲데이터 표준화 ▲실시간 업데이트 ▲보안 등 4가지가 제시됐다. 김 리드는 “단순히 데이터를 한 곳에 모으는 것이 아니라, 이 조건들이 갖춰져야 진짜로 데이터가 작동한다”면서 “조직의 HR 데이터는 채용부터 퇴직까지 구성원의 여정 전체에서 자연스럽게 연결돼야 한다”고 덧붙였다. 김 리드는 데이터를 '수험생의 교과서'에 비유하며 AI 학습의 중요성을 설명했다. 그는 “교과서가 틀리면 수험생이 잘못된 기준으로 공부하듯, 데이터의 질이 낮으면 AI도 편향되고 부정확한 판단을 내리게 된다”고 말했다. 김 리드는 ▲데이터 현황 파악 ▲데이터 수집과 표준화 ▲신뢰할 수 있는 데이터 출처(SSOT) 구축 ▲데이터 기반 의사결정 문화 형성을 핵심 단계로 꼽았다. 그러면서 “데이터를 분석하는 기술보다 더 중요한 것은 데이터 기반으로 질문하고 해석하는 문화”라고 강조했다. 플렉스는 단순한 기능 제공을 넘어 데이터 입력부터 연결, 실행 가능한 인사이트 도출까지 전 과정을 설계한다. 예를 들어 한 직원을 팀장으로 승진시킬지 고민된다면 AI에 분석을 요청해볼 수 있다. 단순히 감이나 분위기가 아닌, 인사정보나 성과, 교육, 보상 등 입력된 데이터를 기반으로 AI가 여러 각도로 분석해 볼 수 있다는 뜻이다. 김 리드는 "조직 안에 쌓여있던 데이터가 하나의 흐름으로 연결된 상태로 모여있기 때문에 분석이 가능해진거고, 또 AI는 데이터를 기반으로 팀장으로 승진했을 때 시뮬레이션 리스크 분석도 할 수 있다. 빠르고 근거있는 판단을 할 수 있다는 것"이라고 말했다. 실제로 조직이 승진을 결정했다면 결정 자체도 AI 에게 하나의 학습 데이터가 된다. 김 리드는 "'이정도 성과에 이정도 피드백이면 우리 조직은 승진을 결정하는구나'라며 AI가 학습하게 된다"면서 "나중에 비슷한 조건의 구성원이 생겼을 때 추천 기준을 점점 정교하게 만들어갈 수 있다. 결국 조직에 결정 흐름을 AI가 만들어갈 수 있다"고 설명했다. 김 리드는 “플렉스는 구성원 여정 중심으로 데이터를 유기적으로 연결하고, 이 데이터를 기반으로 리포트·대시보드를 제공해 조직의 판단을 돕는다”며 "AI 혁신은 거창한 전략이 아니라 작은 실행에서 출발한다. 조직마다 출발점은 다를 수 있지만, 데이터를 신중하게 쌓는 것만으로도 변화는 충분히 시작될 수 있다”고 말했다.
