게시일: 2024년 8월 19일
공헌자: Keith O'Brien, Amanda Downie
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 88%가 업무 개선을 위해 생성형 AI(ibm.com 외부 링크)를 사용하고 있다는 사실을 발견했습니다.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.
HR 전문가의 업무에서 수작업이 없어지면 이들은 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. AI 알고리즘은 HR 전문가의 업무 부담을 줄여주므로 우수한 후보자와 더 많은 시간을 함께 보내며 질문에 답하고 후보자가 조직에 입사해야 하는 이유를 제시할 수 있습니다.
HR 직원은 업무 중에 완료해야 하는 여러 가지 수동 작업이 있을 수 있습니다. AI가 이러한 책임 중 일부를 맡을 수 있다면 HR 직원은 예비 직원과 소통하는 더 보람 있는 활동에 집중할 수 있습니다.
생성형 AI는 HR 전문가가 더욱 신속하게 결정을 내리고 직원들의 난처한 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원들은 ChatGPT와 같은 무료 도구를 이용하여 입사 지원자와의 가상 면접 대본을 만들어볼 수 있으며, 조직은 업계에 더욱 최적화된 생성형 AI 도구를 구축하거나 라이선스를 구매하여 입사 지원자들과 기회를 논의할 때 활용할 수 있습니다.
조직은 AI를 사용하여 후보자의 소셜 미디어 게시물과 같은 공개 정보를 분석하여 잠재적인 위험 신호를 식별할 수 있습니다. AI를 사용하여 실시간으로 후보자를 검증하면 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
신입 사원은 조직이 그들을 온보딩하고 업무를 시작하기 전까지는 진정한 직원이 되지 않습니다. AI는 이러한 프로세스를 가속화하여 신입 직원이 자신이 맡은 업무를 신속하게 시작할 수 있도록 지원합니다.
채용 팀은 채용 과정에서 작성해야 하는 채용 게시물의 수에 부담을 느낄 수 있습니다. 그리고 때로는 더 많은 후보자에게 어필하기 위해 광범위한 설명을 기본값으로 설정하기도 합니다. AI는 채용 담당자가 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하고 다양한 유형의 후보자를 위한 다양한 맞춤형 버전의 채용 공고를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
조직은 AI를 사용하여 사람과 사람 간의 면접이 진행되기 전에 후보자에게 일련의 선별 질문을 할 수 있습니다. 그러나 이 옵션을 사용하는 조직은 후보자가 지원 과정을 그만두지 않도록 이 프로세스와 이 작업을 수행하는 이유를 설명하는 데 세심한 주의를 기울여야 합니다.
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.
HR 팀에서 도입할 수 있는 AI 툴과 기술은 무료와 유료, 일반 및 업계별 등 다양합니다. 경영진은 IT 팀 및 HR 직원과 협력하여 인재 확보 전략을 강화할 수 있는 최상의 투자를 식별해야 합니다.
조직은 AI를 프로세스에 도입하기 전에 책임감 있는 AI가 조직에 어떤 의미가 있는지 살펴봐야 합니다. AI를 올바르게 사용하지 않을 경우 평판, 윤리적, 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
AI 기술을 모든 후보자에게 적용하기 전에 시험해 보는 것은 매우 중요합니다. 이를 통해 조직은 시스템에 편향된 부분이 있는지 또는 프로세스에서 후보자가 우려하는 부분이 있는지 식별할 수 있습니다. 조직은 모든 활성 검색에 통합하기로 결정하기 전에 새로운 AI 개선 사항을 테스트하고 결과를 분석해야 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.
새로운 후보자를 모집하고 채용하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. AI는 인재 확보 과정에서 많은 수작업 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 후보자 가용성에 따라 자동으로 약속을 예약하고 이력서를 스캔하여 핵심 전문성을 확인함으로써 인사 담당자가 수작업으로 처리해야 하는 업무가 줄어듭니다. 담당자는 대신 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
예를 들어, AI는 사용 가능한 시간을 기준으로 면접 일정을 잡을 수 있으므로 인사 담당자가 일정을 확인하고 후보자를 인터뷰할 적절한 시간을 찾는 수고를 덜 수 있습니다.
AI는 여러 가지 측면에서 의사 결정 프로세스를 개선하고 채용 시간을 단축합니다. HR 팀은 AI 기반 채용 도구를 사용하여 후보자에게 더 빠르게 다가가 경쟁사보다 먼저 채용 제안을 할 수 있습니다. AI는 이력서 심사를 자동화하고 채용 중인 직무에 후보자를 매칭할 수 있습니다.
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.
AI는 조직이 과거의 수동 프로세스에 비해 업무는 줄이면서 더욱 적합한 직원을 찾는 데 도움이 될 수 있으며, 또한 귀중한 직원들을 잃는 일을 최소화하여 인재 확보 프로세스에 기여하는 직원 유지 및 퇴사자를 대체할 인재 검색에도 유용하게 이용할 수 있습니다. 더불어 AI는 조직이 어떻게 최고의 직원을 유치하고 지속적으로 성공을 거두는지 알아내기 위한 메트릭을 식별하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
인재 확보에 AI를 사용하는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다.
인간이 AI를 구동하는 시스템을 구축했기 때문에 인간의 편향이 이러한 AI 시스템으로 이어질 수 있습니다. 조직은 AI를 사용하여 수천 개의 이력서와 지원서를 면밀히 검토하여 조직의 채용 기준에 부합하는 후보자를 찾을 수 있습니다.
AI 기술에 대한 투자는 프로세스 초기에 비용이 많이 들 수 있습니다. 그러나 채용 시간과 같은 효율성 개선은 궁극적으로 조직의 비용을 절감하고 전체 프로세스의 가치를 높일 수 있습니다.
AI 인재 확보에 모든 노력을 집중하는 조직은 프로세스에 인간적인 손길이 부족하다고 생각하는 후보자를 잃을 수 있습니다. 이 시나리오를 피하는 가장 좋은 방법은 AI를 인간의 활동을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 한 수단으로 활용하는 것입니다.
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 61% 이상이 조직이 채용 프로세스에서 AI를 활용하고 있다는 사실을 모르고 있습니다(ibm.com 외부 링크).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.
사람, 데이터, AI, 자동화 사이의 적절한 균형을 찾아 인재를 확보하고 기술 전략과 프로세스를 혁신하세요.
HR 챗봇을 통해 적시에 응답을 제공하고 직원 참여를 개선하세요.
인적 자원에 사람을 다시 투입하고 프로세스를 더욱 민첩하게 만드세요.
생성형 AI는 신입 사원에서부터 경영진에 이르기까지 모든 사람의 업무를 재정의하고 있습니다.
AI를 통해 적합한 후보자를 더 빠르게 찾는 방법.
오른쪽의 가이드 투어를 통해 Lendyr Bank의 가상 웹사이트에서 watsonx Assistant가 어떻게 작동하는지 확인해 보세요.
AI 기능의 사용을 확대하여 핵심 HR 프로세스를 강화하면 엔터프라이즈 혁신을 실현할 수 있습니다.
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각주
1 The true gen AI talent pool (ibm.com 외부 링크) McKinsey, 2024년 4월 17일.
2 Transforming Talent Acquisition with AI(ibm.com 외부 링크), Forbes, 2023년 10월 23일.