HR 리더의 76% 믿으세요 향후 XNUMX~XNUMX년 내에 AI 솔루션을 채택하지 않으면 조직은 뒤처지게 될 것입니다. AI 혁신의 빠른 속도로 인해 AI가 전체 직원 수명 주기에 걸쳐 HR 역할에 큰 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있습니다.
첫째, AI는 채용 및 온보딩부터 교육 및 경력 관리에 이르기까지 HR 및 HR 기술과 상호 작용하는 방식에 대한 새로운 직원의 기대를 불러일으킬 것입니다. 시간이 지남에 따라 AI는 개별 HR 역할과 팀의 목적과 구조를 완전히 재정의할 가능성이 높습니다.
관련성과 경쟁력을 유지하기 위해 비즈니스 리더와 HR 관리자는 윤리적, 법적 고려 사항을 염두에 두는 동시에 HR에서 AI의 핵심 기능과 사용 사례를 이해해야 합니다.
HR 분야의 예측 및 생성 AI
예측 AI 애플리케이션은 더 나은 의사 결정을 지원하고 효율성을 개선하며 직원 경험을 향상함으로써 인사 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 다음은 직원 수명주기 전반에 걸쳐 예측 AI가 어떻게 활용되고 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.
- 재능 획득: 예측 AI는 과거 데이터를 분석하여 특정 역할에서 성공 가능성이 가장 높은 후보자를 식별하고 채용 프로세스를 가속화하며 더 나은 매칭을 보장할 수 있습니다.
- 훈련과 발전: 예측 AI는 직원의 기술, 성과, 경력 목표를 기반으로 직원의 학습 경로를 개인화하여 지속적인 기술 개발을 지원합니다.
- 성과 관리: 예측 모델을 사용하여 직원 생산성의 패턴을 분석하고 잠재적인 개선 영역을 식별할 수 있습니다.
- 인력 계획: 예측 모델은 시장 동향, 기술 격차 등의 요소를 분석하여 인력 수요를 예측하고 표적 채용 및 교육을 가능하게 합니다.
- 직원 유지: 예측 AI 모델은 직원 참여도와 만족도 수준을 분석하여 퇴사 위험이 있는 직원을 식별하고 HR이 인재를 유지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
- 다양성과 포용: 예측 AI는 채용 및 성과 평가 프로세스에서 편견을 식별하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 보상 및 복리후생 관리: 예측 모델은 시장 데이터와 혜택 활용도를 분석하여 최적화된 혜택을 갖춘 경쟁력 있는 급여 패키지를 설계할 수 있습니다.
최근 제너레이티브 AI의 발전은 시간이 많이 걸리는 작업을 가속화하고, 커뮤니케이션을 개인화하고, HR 역할의 다른 측면을 강화함으로써 HR 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.
- 재능 획득: 생성적 AI는 직무 설명과 지원자에게 개인화된 메시지를 작성하여 채용 프로세스를 간소화하고 지원자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 직원 온 보딩: 제너레이티브 AI를 사용하면 맞춤형 온보딩 계획, 계약, 기타 행정 서류 작업을 설계하여 온보딩 프로세스를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
- 학습 및 개발: 제너레이티브 AI는 개인의 역할, 기술 수준, 학습 선호도에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 생성하여 효과적인 기술 개발을 가능하게 합니다.
- 성과 관리: Generative AI는 관리자가 직원에게 맞춤형 피드백을 제공하고 개선이 필요한 영역을 식별하여 성과 평가 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 내부 통신: LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하는 챗봇을 내부적으로 배포하여 HR 관련 질문에 답변하고, 다양한 지표에 대한 최신 정보를 제공하고, 직원의 요청을 수락하여 HR 전문가가 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.
- 다양성과 포용: 생성적 AI를 사용하면 HR 문서 및 커뮤니케이션에서 편향된 언어를 식별하고 수정하여 보다 포용적인 업무 환경을 조성할 수 있습니다.
- 직원 참여: Generative AI는 직원 참여도, 만족도 및 기타 관련 지표를 측정하는 맞춤형 설문조사를 생성하여 HR 팀에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
이제 HR에서 가장 일반적인 AI 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
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채용 및 채용을 위한 AI
채용은 시간과 비용이 많이 소요되는 것으로 악명 높은 프로세스이지만, AI는 채용 시간을 크게 단축하고 비용을 절감할 수 있는 도구를 사용하여 현장을 변화시키고 있습니다.
채용에 있어 AI의 주요 적용 중 하나는 후보자 소싱 및 선별의 자동화입니다. AI 기반 플랫폼은 채용 게시판, 소셜 미디어, 기업 데이터베이스 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 검색하여 잠재적인 후보자를 식별할 수 있습니다. 또한 이력서와 지원서를 대규모로 선별하여 미리 결정된 기준에 따라 가장 적합한 후보자를 식별할 수 있습니다. 또한 NLP(자연어 처리) 알고리즘을 사용하여 이력서의 의미적 내용을 평가하여 후보자의 기술과 경험에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있습니다.
인터뷰 일정과 후보자 참여는 AI가 상당한 영향을 미치는 또 다른 영역입니다. 챗봇과 가상 비서는 인터뷰 일정을 자동화하고, 후보자 문의에 시기적절하게 응답하며, 채용 프로세스 전반에 걸쳐 원활하고 매력적인 후보자 경험을 보장할 수 있습니다.
여러 회사가 AI를 채용에 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 가상 채용 보조원과 결합된 HireVue의 AI 기반 비디오 인터뷰 및 평가는 기업에 도움이 될 수 있습니다. 최대 4배 빠르게 채용. Textio의 증강 작문 솔루션은 채용 게시물의 편견을 제거하여 기업이 다양하고 성과가 뛰어난 팀을 구축하도록 지원합니다. 그리고 hiEZ의 올인원 아웃바운드 채용 플랫폼은 CRM 또는 지원자 추적 시스템, GPT 생성 이메일 및 템플릿, 자동화된 일정 관리, 실시간 분석과의 통합을 통해 인재 유치 및 채용을 향상합니다.
인재 관리를 위한 AI
AI는 기계 학습, 예측 분석, 자연어 처리 기능을 활용하여 조직의 인력 관리 및 개발에 대한 보다 개인화된 데이터 중심 접근 방식을 촉진합니다.
인재 관리에서 AI의 주요 적용은 직원의 개인화된 개발입니다. AI 기반 플랫폼은 개인의 기술, 성과 지표, 경력 포부를 분석하여 학습 및 개발 프로그램을 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 플랫폼은 기술 격차를 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 지속적인 학습과 성장의 문화를 육성하는 데도 도움이 됩니다. 또한 예측 분석은 조직 내의 잠재적인 미래 리더를 예측하여 승계 계획 및 리더십 개발에 도움을 줄 수 있습니다.
여러 회사와 도구가 AI를 사용해 인재와 경력 관리를 혁신하는 데 앞장서고 있습니다. 예를 들어, Workday의 기술 인텔리전스 기반 기업이 현재와 미래의 기술 요구 사항을 이해하는 동시에 직원에게 관련성 있고 상황에 맞는 참여형 맞춤형 학습을 제공하는 데 도움이 됩니다. HiredScore는 조직 내부 및 외부에서 최고의 인재를 발굴하고, 개인화된 경력 코칭을 지원하며, 다양성 목표 달성에 도움이 되는 통찰력을 제공하는 데 도움이 되는 AI 기반 솔루션을 제공합니다.
HR에서 AI 사용에 대한 법적, 윤리적 우려
AI를 둘러싼 흥분과 과대광고에도 불구하고, HR 리더의 77% 비즈니스 사용 사례에 적용할 때 정확성과 복잡성이 우려됩니다. 또한 AI 애플리케이션 사용 시 개인정보 보호 및 기밀성 보장에 대한 우려도 있습니다.
HR 실무에서 AI를 성공적으로 구현하려면 명심해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 윤리와 공정성. AI 모델은 훈련 데이터에 편향을 지속시켜 불공평한 결과를 초래할 수 있습니다. 기업은 다양한 데이터를 사용하고 AI 시스템의 편견을 감사해야 합니다.
- 데이터 프라이버시 및 보안. 기업은 데이터 보호 규정을 준수하고 안전한 데이터 저장 및 처리 방법을 사용해야 합니다.
- 투명성 및 설명 가능성. AI가 HR 프로세스, 특히 채용이나 승진과 같은 결정에 영향을 미칠 때 AI가 어떻게 사용되는지 직원들이 이해하도록 하는 것이 중요합니다. 투명성은 또한 직장 내 AI 도입에 대한 직원의 저항을 줄이는 데 도움이 됩니다.
- 숙련도. 비즈니스 리더는 AI가 직업과 직업 설계에 미치는 잠재적 영향에 대해 계획을 세워야 합니다. 이상적으로 AI는 HR 전문가가 비용 효율적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원해야 하며, 이러한 맥락에서 HR 팀은 AI를 효과적으로 이해하고 사용하기 위해 기술 향상이 필요합니다.
인적 자원에 인공 지능을 통합하면 데이터 기반의 효율적이며 개인화된 HR 운영으로의 패러다임 전환이 촉진되고 있습니다. AI 기술이 발전함에 따라 채용, 인재 관리 및 기타 기능에 AI 기술을 적용하면 HR 프로세스를 크게 최적화하고 조직 효율성에 기여할 수 있습니다. 그러나 AI를 책임감 있게 구현하고 관리자와 직원에게 AI에 대해 교육하여 기술이 조직의 모든 사람에게 성과와 직업 만족도를 모두 높일 수 있도록 효과적으로 지원하는 것이 중요합니다.
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- 출처: https://www.topbots.com/ai-in-hr-guide/
