실제 기업 사례로 알아보는 AI 기술의 득과 실
이번 아티클에는 AI가 HR분야에서 활용된 사례들을 살펴보고 그 효과를 알아보는 동시에 주의해야 할 부작용에 대해서도 살펴보려 합니다. AI 기술이 가져올 긍정적인 미래와 활용성, 조심해야 할 점에 대해 알아보고 우리 회사에 도입할 적절한 방법을 고민해 보세요.


✅ HR에 도입되기 시작한 AI 기술

생성형 AI 프로그램 ‘ChatGPT’의 국내 사용자가 올해 10월을 기점으로 200만 명을 돌파했습니다. 이는 전년 동기간 대비 10배 가까이 증가한 수치로 직업과 나이, 세대를 막론하고 많은 사람들이 AI를 활용하고 있다는 것을 짐작할 수 있습니다. 특히 2023년 출시된 ChatGPT-4o는 텍스트를 넘어 영상, 음성, 이미지로 입력/출력이 가능해지며 업무 생산성을 향상시킬 막강한 도구가 될 것으로 예상됩니다.

HR의 분야에서도 이미 몇 해 년부터 AI를 다양한 목적과 범위로 활용하고 있습니다. 지원자 이력서 검토, 온보딩 교육 자동화, 성과 측정 등 HR 단계에 AI를 활용하면 업무 효율성은 높아지고 시간이나 비용은 절감되는 효과가 있기 때문입니다. 궁극적으로는 단순 반복 업무를 AI가 담당하게 되며 HR담당자는 이전보다 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

이번 아티클에는 AI가 HR분야에서 활용된 사례들을 살펴보고 그 효과를 알아보는 동시에 주의해야 할 부작용에 대해서도 살펴보려 합니다. AI 기술이 가져올 긍정적인 미래와 활용성, 조심해야 할 점에 대해 알아보고 우리 회사에 도입할 적절한 방법을 고민해 보세요.


(챗GTP-4o앞에서 실시간으로 가위바위보를 하는 장면 / 출처 : OpenAI 유튜브)

1️⃣ 1만 건의 이력서를 8시간 만에 평가하는 AI – 하이닉스 채용 사례

몇 년 전부터 국내 기업들 역시 채용 과정에 효율성을 높이기 위해 AI기술을 도입하기 시작했습니다. 2018년 SK하이닉스가 SK C&C와 협력하여 인공지능 에이브릴(Aibril)을 채용 과정에 활용 사례가 대표적이죠. 기존 합격자들이 제출한 자기소개서와 입사 후 달성한 성과들을 인공지능에게 학습시키고 이를 지원자 서류 검토에 활용한 것입니다. 실제 결과에 따르면, 입사지원서 10,000개를 평가하는데 인사담당자 10명이 하루 8시간씩 7일을 일해야 하지만, 인공지능을 활용하면 8시간 만에 마무리할 수 있었다고 합니다. 심지어 인공지능의 판단 결과와 인사담당자의 평가 점수 간에 오차 범위는 15%이내인 것으로 보고되었다고 하네요.

(코딩테스트를 AI면접으로 진행하는 LG전자 사례 ,출처 : LG전자 채용 사이트)


2️⃣ AI면접관이 현실이 된다면 – 로레알 면접 사례

글로벌 뷰티 기업 로레알은 2018년부터 1~2차 인터뷰에서 AI 프로그램을 도입했습니다. 지원자는 가장 처음 '마이어(Mya)'라는 챗봇을 통해 기본 요구 조건이 충족되는지 검증을 받아야 하는데요. 마이어는 지원자에게 가장 기본적인 질문을 던지고 이를 기반으로 불합격시킬지를 결정합니다. 마이어가 기본 요건을 충족시킨다고 판단한 지원자는 '시드링크(Seedlink)'라는 AI와 2차 인터뷰를 해야 합니다. 시드링크는 로레알의 기업 가치나 일하는 방식을 학습한 AI로, 지원자에게 3가지 질문으로 평가를 내립니다. 예를 들어, "프로젝트에 실패한 경험과 그로 인해 배운 점” 등을 물어보고 지원자의 답안을 로레알 직원의 답변과 비교해 회사 문화와 얼마나 어울릴지 예상 점수를 매기는 것이죠.

로레알은 매년 15,000개의 채용공고를 내고 수백만명의 지원자를 검토해야 하는 글로벌 회사인만큼, AI를 활용해 채용 업무의 효율을 높여야 했습니다. 실제 로레알은 마이아와 시드링크를 면접 단계에 도입한 후 채용 소요 시간을 약 200시간을 절약할 수 있었다고 합니다.


(기본 인터뷰 질의응답을 하는 AI챗봇 Mya/출처 : Mya 웹사이트)


3️⃣ 옆자리 직원이 이직할 가능성을 몇 퍼센트일까? – 구글의 이직 예측 사례

실리콘 밸리의 기업들은 경쟁사 프로그래머 영입에 많은 에너지를 쏟고 있는 만큼, 재직 중인 직원들이 스카우트 제의를 받아 이직하지는 않을지 AI로 예측하기도 합니다.

일반적으로 나이, 성별, 결혼 유무, 자녀 등의 인구 통계적 변화가 생길 때 이직할 확률이 생긴다고 합니다. 다음으로는 직무나 팀에 관한 변수, 지리적 변수가 발생했을 때 이직을 고려하기도 합니다.

구글은 이러한 이직 변수들을 분석해 예측 모형 세웠고, 이를 적극적으로 활용하고 있습니다. 실제로 HR 담당자들은 이직 예측 모델에서 이직 가능성이 높게 나타난 직원들을 찾아가 퇴사할 의사가 생기지는 않았는지 확인합니다. 이 예측 모델은 정확도가 다소 낮더라도 크게 문제가 되지 않는 점이 가장 큰 장점입니다. 이직할 의사가 있다는 것을 확인한다면 예측 확률이 정확한 것으로 여기면 되지만 설사 직원이 이직할 생각이 없다 해도 크게 문제가 되지 않기 때문이죠.

✅ 윤리와 보안 문제가 있는 AI 기술

한편 HR에 활용되는 AI기술이 장점만 있는 것은 아닙니다. HR부서는 사람을 관리해야 하는 직무인 만큼 눈에 보이는 데이터 그 이면도 잘 살펴볼 줄 알아야 합니다. AI기술을 도입했거나, 도입을 고려 중이라면 윤리적 문제나 보안 이슈 등 발생할 수 있는 여러 문제점에 대해 항상 주의를 기울일 필요가 있습니다.

실제 2018년 아마존에서는 AI기술이 채용 시 남성을 여성에 비해 높은 점수를 주소 있었다는 문제를 발견했습니다. 아마존은 개발자가 많은 IT기업이다보니 자연스레 남성의 비율이 높을 수밖에 없었으며, 승진 및 평가에서도 남성 직원들이 좋은 평가를 받은 데이터가 많았던 것으로 보입니다. 이렇게 편향된 데이터를 학습한 AI는 실제 여성 지원자들에게 낮은 점수를 주며 윤리적 문제가 발생하게 된 것입니다. 애초에 편향이 있는 데이터를 근거로 판단한 인공지능은 데이터를 수정하거나 알고리즘을 고치는 것만으로는 한계가 있다고 판단하여 아마존은 해당 AI 채용 프로그램을 폐기하며 문제가 일단락되었습니다.

또 다른 이슈는 보안에 관한 것입니다. 인사팀은 개인의 인적 사항 등 외부로 유출 금지된 정보가 많은 만큼 사이버 공격에 대비한 보안시스템을 준비하거나 데이터 프라이버시 법률 준수 여부를 따져볼 필요가 있습니다.


✅ AI가 바꿔놓을 HR의 미래

앞서 살펴본 것과 같이, 채용부터 이직 예측까지 AI의 기술은 이미 많은 HR과정에 활용되고 있는데요. AI기술이 관리 업무에 도입되며 HR 부서의 업무 효율은 높아지고 담당자는 더욱 전략적인 업무에만 집중할 수 있게 될 것입니다. 그러나 HR직무를 관리 업무에서 전략 업무로 전환하게 만든 AI기술이 장점만 존재하는 것은 아닙니다. 인공지능 기술은 여전히 윤리나 보안 문제가 있죠. HR은 데이터만으로는 온전히 이해할 수 없는 감정이나 갈등, 동기가 존재하는 영역이기 때문에 AI 장점을 활용하는 동시에 균형점을 찾아야 할 것입니다.


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