AX시대 HR업무의 효율성 확보하기
'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 박병규 HR 기획 담당은 'AI시대에 HR은 어떤 역할을 수행하고 역량을 갖춰야 할까'를 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 지난 두 편의 칼럼을 통해 생성형 AI가 어떻게 HR의 소통 전략을 강화하고, 반복적인 업무를 자동화해 효율성을 확보해주는지 살펴보았습니다. 오늘은 그 마지막 여정으로, AI가 HR 담당자의 '성장'과 '전문성'에 어떤 방식으로 기여할 수 있는지에 대해 이야기해보고자 합니다. 학습 경험의 근본적인 변화, 지식의 경계가 사라지다 가장 먼저 체감하게 될 변화는 바로 '학습 경험' 그 자체입니다. 생성형 AI의 등장은 우리가 접근할 수 있는 지식의 범위와 양을 이전과는 비교할 수 없는 수준으로 확장시켰습니다. 과거에는 시간과 비용의 제약으로 인해 단일 분야의 정보에만 겨우 접근하거나, 방대한 지식을 찾는 데 많은 노력이 필요했습니다. 하지만 이제는 질문(프롬프트)을 통해 다양한 지식에 훨씬 쉽고 빠르게 접근할 수 있게 됐습니다. 단순 프롬프트 질문뿐만 아니라 Deep Research 기능을 활용한다면 정보 탐색, 정리, 구조화 과정까지 이전 검색 엔진으로 정리했을 때보다 양질의 데이터를 더 효율적이게 확보하고, 학습할 수 있게 됐습니다. 영상 데이터를 통한 학습의 과정도 변화가 일어나고 있습니다. 과거 1시간 넘는 유튜브 영상을 전체 봐야 했다면, 이제는 'Lilys AI'와 같은 도구나 GPT를 활용해 핵심 내용을 단 몇 분 안에 학습하고 정리할 수 있는 '시간 압축형 학습'이 가능합니다. 또 이제는 국내외 HR 관련 뉴스들을 자동으로 크롤링하고, 핵심 내용만 요약해 받아보는 것이 프롬프트와 '검색' 기능만으로 쉽게 가능해졌으며, 다양한 뉴스 정보들을 정리해 '원페이퍼 보고서' 형태로 요약 확인하는 것까지 손쉽게 할 수 있게 됐습니다. 나아가 'NotebookLM'과 같은 검색 증강 생성(RAG) 기반의 AI는 한층 더 깊이 있는 학습을 가능하게 합니다. 내가 학습하고 싶은 특정 자료, 예를 들어 수십 편의 논문이나 두꺼운 전문 서적을 업로드한 뒤, 그 안에서 자유롭게 질문하고 답을 얻으며 지식을 빠르게 내 것으로 만들 수 있습니다. 심지어 정리된 내용을 팟캐스트 형식의 음성 파일로 변환하여 출퇴근길에 들으며 학습하는 것도 가능합니다. 나만을 위한 24시간 전문 튜터의 등장 이론 학습을 넘어 실제 업무에 필요한 기술을 익히는 실습 과정 역시 AI의 도움을 받을 수 있습니다. 과거에는 전문가의 도움이 필수적이었던 엑셀 VBA 코드 작성이나 비전공자를 위한 파이썬 코드 구현도, 이제는 AI에게 요청하고 그 결과를 검증하며 빠르게 스킬을 터득할 수 있습니다. 무엇보다 놀라운 점은 AI가 친절하고 유능한 개인교사가 되어준다는 것입니다. “이 개념을 비전공자, 혹은 초등학생도 이해할 수 있게 쉬운 비유를 들어 설명해 줘”라고 요청하면, 명쾌하고 이해하기 쉬운 설명을 얻을 수 있습니다. 또 “방금 설명한 내용에 대한 신뢰할 수 있는 근거 자료를 찾아줘”라고 요청하며 정보의 출처를 검증한다면, AI의 가장 큰 단점인 '환각(Hallucination)' 현상을 보완하며 정확한 지식을 쌓을 수 있습니다. 여기에 특정 전문가의 페르소나를 부여한 AI와의 대화는 생각의 깊이를 더해줍니다. “당신은 20년 경력의 조직개발 컨설턴트입니다. 우리 회사의 조직문화 개선을 위한 5가지 아이디어를 제시하고, 각각의 장단점을 토론해 봅시다”와 같은 대화를 통해 혼자서는 생각하기 어려웠던 다양한 관점과 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 유창한 영어 회화 연습이 필요하다면 “지금부터 너는 나의 영어 회화 선생님이야, 초급 수준의 대화를 나랑 하면서 어떤 영어 표현을 하면 좋은지 제안해줘”라는 명령어와 함께 AI와 24시간 내내 음성으로 대화할 수 있습니다. 이미 교육 현장에서는 이처럼 AI를 활용한 혁신이 활발하게 일어나고 있습니다. AI는 도구일 뿐이다: HR이 중심을 잡아야 하는 이유 물론, 깊이 있는 전문성을 갖추기 위해서는 여전히 사람 간의 교류와 토론이 필요합니다. 또 단순 블로그나 커뮤니티 기반의 단편적 지식이 아닌 검증된 자료 기반의 학습이 중요합니다. 즉 AI를 활용할 때 그 한계를 분명히 인지하고 균형 있게 접근하는 태도가 반드시 필요하다는 것입니다. AI는 어디까지나 학습을 돕는 강력한 도구이지, 그 자체가 전문성을 보장해주지는 않기 때문입니다. 이런 한계를 충분히 이해하고 AI를 적극적으로 활용한다면 우리는 과거보다 훨씬 빠르게, 그리고 더 깊이 있게 학습하고 기존보다 더 새로운 인사이트와 학습 경험을 할 수 있을 겁니다. 이처럼 생성형 AI를 활용한 학습 경험은 HR 담당자 개인의 전문성을 강화하고, 지식의 폭을 넓히는 데 매우 효과적입니다. 특히 HRD(인적자원개발) 담당자에게는 이런 기술이 더없이 강력한 도구가 됩니다. AI를 통해 맞춤형 교육 프로그램을 설계하고, 콘텐츠를 자동화해 제작하며, 학습 효과를 측정하는 평가 문항까지 빠르게 개발할 수 있기 때문입니다. AI를 활용할 수 있는 HRD 담당자와 그렇지 못한 담당자 간의 격차는 앞으로 더욱 벌어질 것입니다. 그리고 그러한 역량을 갖춘 HRD를 보유한 조직과 그렇지 않은 조직 간의 차이도 분명하게 나타날 것입니다. 지금까지 총 세 번의 내용을 통해 생성형 AI를 HR 현장에서 활용하는 다양한 사례를 살펴보았습니다. 다음 시간에는 시리즈를 마무리하며, 이러한 변화의 흐름 속에서 미래의 HR은 어떤 모습으로 진화해야 할 것인지, 그 방향성에 대한 이야기로 찾아뵙겠습니다.
