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인공지능이 기술 데이터에 대한 조직의 생각을 바꾸는 5가지 방법_2편

인공지능이 기술 데이터에 대한 조직의 생각을 바꾸는 5가지 방법_2편

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인공지능이 기술 데이터에 대한 조직의 생각을 바꾸는 5가지 방법_2편
인공지능이 기술 데이터에 대한 조직의 생각을 바꾸는 5가지 방법_2편
* 본 아티클은 Gartner '5 Ways AI Shifts How Organizations Think About Skills Data' 리포트를 번역한 내용입니다. 



③ 얼마나 자동화할 것인가


AI 이전에는 기술 데이터를 수집하고 어떤 데이터를 수집할지 결정하는 것이 사람이 주도하는 수동 프로세스였습니다. 기업의 CHRO는 비즈니스 리더와 함께 협력하여 어떤 기술을 추적해야 하는지 결정하고, 직원들에게 자신의 기술 프로필을 업데이트하도록 요청하며, 관리자는 이를 검증하는 역할을 했습니다.

하지만 AI의 등장으로 이러한 프로세스의 많은 부분이 자동화되었습니다. CHRO는 이제 기존과는 다른 관점에서 작업에 접근하고, 비즈니스 리더에게 다음과 같은 질문을 하게 됩니다: "직원들의 업무 경험을 자동으로 이해하고, 그들이 보유한 기술과 그 기술을 사용하는 상황을 파악하기 위해 어떤 비즈니스 시스템이 가장 적합할까요?" 이제 이러한 정보들은 인간의 개입 없이 자동으로 수집될 수 있어, 기계는 때로는 리더, 관리자, 혹은 직원들의 동의 없이도 결론을 도출할 수 있게 되었습니다.

그러나 이런 자동화의 이점을 최대화하면서도 동시에 윤리적인 위험을 최소화하기 위해, CHRO는 이러한 자동화 엔진이 제공하는 내용을 지속적으로 감독하여 품질을 향상시키고, 시간이 지나면서 인간의 피드백을 통해 엔진을 수정하고 조정할 여지가 있는지 확인하는 경영 관리 시스템을 구축해야 합니다.


④ 기술 감지 방법


HR에서는 역사적으로 기술 데이터를 평가하는 것이 중요한 소스였으며, 특정 시점에서 직원의 기술을 주기적으로 파악했습니다. AI의 등장으로 인해 이제 훨씬 지속적이고 역동적인 프로세스가 가능해졌지만 여전히 평가는 지속적으로 수집되는 더 큰 데이터 영역 중 하나일 뿐입니다.

CHRO는 데이터 흐름이 긍정적인 피드백 루프를 생성하도록 설계되었는지 확인해야 합니다. (그림 3 참조)

예를 들어, 내부 인재 마켓플레이스는 직원의 경험과 개발에 관한 지속적인 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 시스템이 지속적으로 적합한 인재를 프로젝트에 연결한다면 결과도 향상됩니다.

엔진은 직원의 기술을 이해하고, 시간이 지남에 따라 더 나은 매칭을 가능케 합니다. 이것을 한 순환으로 생각해보세요. 직원들이 시장에서 자신에게 좋은 기회가 있다는 것을 인식하면, 그 기회를 활용하려는 동기가 부여됩니다.

그 결과, 사람들의 경험에 대한 더 좋은 데이터를 생성하여 더 나은 일치를 제공하고, 기회에 대한 더 많은 관심을 불러일으킵니다.



⑤ 시장 데이터가 사용되는 방식


AI의 다섯 번째이자 마지막 조직이 기술에 대한 사고를 변화시키는 방법은 이전에는 쉽게 통합되지 않았던 외부 데이터에 대한 더 큰 접근을 제공하는 것입니다. AI 지원 엔진은 외부 데이터를 자동으로 통합할 수 있습니다. 이를 통해 내부 데이터와 동적으로 매핑하여 지속적으로 내외부 데이터를 활용해 정확성을 향상시킵니다.

이를 통해 CHRO는 새로운 기술 출처와 경쟁이 치열한 분야를 더 쉽게 감지하고, 전략적 인력 계획에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그러나 이 기술은 여전히 새롭고 발전 중인 단계입니다. 외부 기술 데이터에 대한 단일하고 완벽한 소스가 없으며, 조직에 필요한 정확한 데이터를 제공하는 기성 솔루션도 아직은 없습니다.

협력하는 제공자와 함께 할 때, 귀하와 귀하의 팀은 예상보다 더 많은 수동 작업을 해야 한다는 사실을 알게 될 것입니다. 하지만 외부 기술 데이터를 수집하고 내부 환경과 매핑하는 데 드는 노력은 가치가 있을 수 있습니다.


이런 프로젝트에 착수하는 CHRO는 반복하고 학습하는 자세가 필요합니다.
시간이 지나면서 외부 시장의 기술 데이터를 파악하고 연결하는 것은 조직이 외부의 역동적인 변화에 유연하게 대응하고 적응하는 데 도움이 될 것입니다.




인재 재생 시스템


CHRO는 이러한 변화에 대응하고 AI를 활용하여 동적으로 기술 데이터를 수집하고 관리함으로써 재생 가능한 시스템을 설계할 수 있습니다. 이러한 작업은 조직 내부에서 이루어집니다. (그림 4 참고)


AI의 학습과 개선 능력은 시간이 흐름에 따라 변화하는 기술 관리와 계획에 활용할 수 있는 매력적인 도구입니다. 이를 통해 CHRO는 인재 전략, 직원 개발, 심지어는 방법까지 지원하는 체계를 구축할 수 있게 됩니다.

CHRO의 주요 도전과 기회는 이러한 기술 엔진을 구축하고 최대한 활용함으로써 업무 능력을 지속적으로 향상시키는 데 있습니다.

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