인재 확보에서의 AI는 신입 사원을 소싱하고 채용하는 데 인공 지능을 사용하는 것을 말합니다. 인사 및 인재 확보 부서의 임원들은 AI가 열어줄 기회에 대해 기대가 큽니다.
AI의 발전은 인사 부서가 이 기술을 사용하여 워크플로를 개선할 수 있는 몇 가지 강력한 사용 사례를 만들었습니다. 조직은 머신 러닝, 생성형 AI, 자연어 처리(NLP) 및 기타 고급 자동화 및 AI 툴을 사용하여 전반적인 채용 경험을 개선할 수 있습니다. AI 기반 툴은 조직이 비용을 절감하고 최적의 후보자를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI를 사용하는 조직은 AI를 사용하여 업무를 개선하는 후보자들을 더 많이 찾을 수 있습니다. McKinsey는 설문조사 응답자의 88퍼센트가 생성형 AI를 활용해 자신의 업무를 향상시키고 있다고 밝혔습니다.1 이들은 구직 과정에서 AI를 접하는 것이 더 편할 수도 있습니다.
AI 기반 인재 확보는 최고의 후보자를 찾고, 평가하고, 채용하는 데 걸리는 시간을 줄여 조직의 전반적인 채용 프로세스를 개선할 수 있습니다.
또한 AI는 후보자가 입사 지원 여부를 결정하는 데 필요한 정보를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 직무 설명에서 불분명한 부분이 있는 경우 챗봇과 같은 AI 도구를 사용하여 역할과 요구 사항에 대해 구체적으로 질문할 수 있습니다. 또한, 특히 정보 기술 분야에서 일하는 우수한 인재는 미래 고용주가 AI 기술을 사용하여 워크플로를 개선하는 것을 보고 싶어할 것입니다.
모든 전략적 인재 확보 및 관리 접근 방식에는 몇 가지 중요한 측면이 있습니다.
조직은 현재의 인재 채용 워크플로와 리소스를 파악하여 조직, 후보자, 직원 등 모든 당사자에게 효과적인 AI 기반 채용 전략을 구축해야 합니다.
인재 확보 활동에 AI를 통합하려면 프로세스가 어떻게 진행되고 있는지 지속적으로 평가해야 합니다. 조직은 자연스러운 검토 주기를 설정하여 어떤 측면이 개선되었고 어떤 측면이 효과가 없었는지 확인해야 합니다.
HR 팀이 수동 HR 프로세스를 간소화하여 보다 의미 있는 업무에 집중할 수 있도록 지원하면 직원, 후보자 및 조직 모두에게 이익이 됩니다.
AI를 사용하여 더 나은 메시지를 작성하면 후보자와 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 조직은 과거 데이터를 사용하여 과거에 무엇이 후보자의 관심을 끌었는지, 채용 담당자가 후보자의 관심을 끌기 위해 무엇을 사용해야 하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. AI 기반 인터랙션은 맞춤형 직무 추천을 제공하고 특정 질문에 답변할 수 있습니다. 예측 분석은 조직이 채용 전략을 미래에 맞게 더욱 잘 준비하는 데 도움이 되어 후보자의 선호도가 어떻게 변화하는지 파악할 수 있습니다.
인재 확보에 AI를 사용하는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다.
일부 예비 직원과 현재 직원은 조직이 특정 작업을 수행하기 위해 AI를 사용하는 방식에 대해 우려를 가질 수 있습니다. 조직은 기술을 어떻게 사용하고 있는지, 그리고 이 기술이 모든 당사자에게 어떤 이점을 제공하는지 투명하게 논의해야 합니다. 미국인의 61퍼센트 이상은 조직들이 채용 과정에서 AI를 활용하고 있다는 사실을 알지 못합니다.2
언어 모델이 개선되고 더 많은 조직이 채용 관행에 이 기술을 도입함에 따라 AI는 인재 확보에서 더욱 강력한 힘을 발휘할 것입니다. HR 팀은 일상 업무에서 AI를 활용하고 있으며, 채용 공고 및 이력서 심사와 같은 일부 기능은 점점 더 AI가 처리하게 될 것입니다. 조직이 AI에 더 많은 작업을 맡기게 되면서 이러한 시스템이 편견이 없고 모든 산업에서 다양한 후보를 식별할 수 있는 방식으로 설정되도록 노력해야 합니다.
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1 The true gen AI talent pool, McKinsey, 2024년 4월 17일.2 Transforming Talent Acquisition With AI, Forbes, 2023년 10월 23일.