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HR 자동화
인적 자원(HR) 자동화란 무엇인가요?
HR 자동화는 인적 자본 관리에서 시간이 많이 소요되는 HR 업무를 간소화하기 위해 디지털 도구를 사용하는 방법입니다.
HR 자동화는 이전에 HR 전문가가 수동으로 수행했던 활동을 소프트웨어와 알고리즘을 사용하여 처리합니다. 이러한 활동에는 지원자 추적을 위한 데이터 입력, 직무 요청 초안 작성, 신규 직원 온보딩, 오프보딩 프로토콜 및 휴가 요청 관리 등이 있습니다. 이는 인재 확보, 직원 승진 및 유지에 대한 데이터 기반 접근 방식을 제공하여 편견을 완화하고 구직자와 직원의 경험을 향상하는 것을 목표로 합니다.
조직은 자동화, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP)를 사용하여 수작업을 줄이고 HR 프로세스를 간소화할 수 있습니다. HR 직원의 행정 업무 부담을 줄이면 오류가 줄어들고 효율성이 높아지며 일관성이 유지되고 전반적인 직원 경험이 개선됩니다. 이러한 기능을 통해 HR 전문가는 기업 문화 형성, 직원의 이동성 촉진, 전략적 성장 결정 등 인적 자원과 관련된 인간 본성적인 측면에 집중할 수 있습니다.
그러나 업무 자동화를 구현하려면 지능형 정보 관리 협회(AIIM, Association of Intelligent Information Management)에서 강조한 바와 같이 HR 직원을 위한 추가 교육과 업스킬링이 필요할 수 있습니다.1 업무 자동화가 제대로 구현되지 않으면 사람과 사람 간의 상호 작용을 방해할 수 있습니다.
인적 자원을 전략의 중심으로
HR 리더가 어떻게 AI를 적용하고 HR 및 인재 혁신을 주도하고 있는지 알아보세요.
조직은 지속적으로 중대한 변화를 겪고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 글로벌 연구에 따르면 경영진은 AI 및 자동화를 구현한 결과 향후 3년간 인력의 40%를 재교육해야 할 것으로 예상합니다. 이러한 변화는 직업 기회의 확장으로 볼 수 있습니다. 응답자의 87%는 직원의 역할이 생성형 AI로 대체되기보다 보강될 가능성이 더 높다고 답했으며, 그 효과는 직무에 따라 다르게 나타났습니다.
HR 부서는 경제, 노동 시장 및 기술 분야에서 중요한 업무 환경 변화에 대응하는 데 앞장서고 있습니다. 인재 부족과 비용 상승이 만연한 가운데, AI 도구와 기타 기술 발전으로 디지털 변화가 가속화될 것으로 예상됩니다. 이러한 복잡한 상황에서 HR 팀은 직원의 경력 이동성을 관리하고 적절한 리소스를 확보해야 하는 과제에 직면해 있습니다. HR 부서에서 이러한 과제를 해결하는 데 HR 자동화 소프트웨어가 유용한 도구로 활용되는 몇 가지 방법을 소개합니다.
HR 자동화 소프트웨어는 HR 전문가가 데이터 입력, 지원자 추적, 유급 휴가 (PTO), 초과 근무 관리 및 신규 직원 복리후생 등록과 같은 일상적인 작업에 소비하는 시간을 최소화합니다. 이를 통해 HR 팀은 복잡한 인력 관련 문제를 해결하고 필요한 대면 상호 작용을 제공할 수 있습니다.
자동화는 효율성, 정확성 및 일관성을 보장하여 직원 경험을 개선하고 만족도와 유지율을 향상시킵니다. 또한 HR 자동화를 통해 기업은 빠른 성장에 따라 증가하는 수요를 처리할 수 있습니다.
AI는 데이터를 더 깊이 파고들어 HR 직원이 정보에 입각한 결정을 내리거나 업무를 간소화할 수 있도록 지원함으로써 검토 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, AI는 채용 노력의 결과를 분석하는 데 도움을 주므로 채용 담당자와 채용 관리자는 가장 성공적인 홍보 전략을 식별하고 개선할 수 있습니다.
사전 구축된 스킬 카탈로그에서 선택하여 인적 자원과 관련된 작업을 수행하고 HR의 기존 애플리케이션과 통합할 수 있다는 것도 AI를 통해 시간을 절약하는 방법입니다. 자연어 처리를 사용하여 상호 작용 및 데이터 수집 속도를 높이는 도구를 만들 수 있습니다.
HR 팀은 HR 자동화를 활용하여 보다 광범위한 기업 전략에 맞춰 업무를 조정합니다. HR 자동화는 데이터, 인사이트, 분석을 생성함으로써 HR 전문가가 트렌드를 파악하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 효과적인 HR 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.
여기에는 직원 경청 시스템을 기반으로 가설을 수립하고, 고급 데이터 상관관계를 사용하여 원격 근무에 대한 인사이트를 수집해 기업 문화 관련 결정을 내리는 것이 포함될 수 있습니다. 또한 고급 분석을 토대로 내부 제품을 설계 및 제공하여 직원 경험을 향상하는 것도 포함될 수 있습니다. 자동화의 부산물인 데이터를 통해 실현되는 이러한 증거 기반 제품은 비즈니스 가치를 제공하며, 이로 인해 HR 부서는 기업 전략 논의에서 중요한 입지를 확보할 수 있습니다.
지루한 작업을 제거하고 HR 전문가가 자신이 원하고 교육을 받은 업무에 집중할 수 있도록 하여 HR 팀의 번아웃과 이탈을 줄일 수 있습니다. 이와 같이 만족도를 높이면 협조적이고 성공적인 HR 운영을 촉진할 수 있습니다.
AI는 몇 가지 과제가 뒤따르는 파괴적인 기술이라는 점에 유의해야 합니다.
문화 변화: HR 전문가는 인재 파이프라인을 구축하고 직원을 고부가가치 직책에 맞게 교육하는 데 중요한 역할을 담당하며, 이를 통해 기업이 기술 혁신 속에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다. 그러나 IT 팀이 HR 자동화 이니셔티브를 총괄하는 기회를 잡게 되면 HR 전문가의 역할 자체가 자동화되어 버릴 위험이 있습니다.
인적자원관리학회(The Society for Human Resources Management)는 자동화의 힘을 이해하고 활용하는 정도에 따라 HR 전문가가 발전할 수도 있고 소외될 수도 있다고 강조합니다.2 HR 전문가는 자동화 소프트웨어를 활용하여 일상적인 데이터 입력에 소요되는 시간을 줄임으로써 외부에서 벌어지는 주요한 변화를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
사이버 보안: AI는 특히 머신 러닝 알고리즘이 생성되는 학습 단계에서 해킹에 취약합니다. 데이터 중독 공격은 학습 세트에 악성 코드나 정보를 심어 수많은 머신 러닝 모델 실행을 감염시키고 궁극적으로 회사 네트워크를 감염시킬 수 있습니다. 비즈니스 리더는 IT 및 보안 운영 센터(SOC)와 협력하여 전체 라이프사이클 동안 AI 프로젝트를 안전하게 유지하는 계획을 수립할 수 있습니다.
직원 개인정보 보호: 프로세스 최적화 및 성과 평가에 AI를 사용하는 데 우려가 제기될 수 있습니다. 조직은 개인 데이터를 수집 및 분석하는 데 AI 시스템을 사용하기 전에 직원의 개인정보를 중요하게 다루고 데이터 관리 전략에서 개인정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다. HR은 직원에게 어떤 데이터가 수집되고 AI 시스템에 사용되는지 알릴 수 있습니다. 투명성에 기반한 AI 시스템을 만들거나 사용하는 것은 개인정보 보호 문제를 해결하기 위한 첫걸음입니다.
통합: 일부 독립형 HR 프로그램은 기존 IT 인프라에 통합하기가 어려울 수 있습니다. 반면, 캡처된 데이터가 완전히 통합되지 않으면 일치하지 않는 여러 데이터 값이 생성될 수 있습니다.
재교육: AI와 자동화는 전통적으로 사람이 수행하던 특정 유형의 작업을 제거할 수 있으며 일부 직원의 역할에 영향을 미칠 수 있습니다. 인재를 재교육하고 직무 역할을 재구성하는 계획을 통해 이 문제를 정면으로 해결해야 합니다.
구현 시간: HR 프로세스를 자동화하려면 자동화 시스템을 구성하고 데이터를 마이그레이션하고 프로세스를 분석하고 자동화를 강화하기 위해 재설계하는 초기 시간 투자가 필요합니다. 자동화를 구현하는 HR 팀은 전사적으로 배포하기 전에 새로운 도구를 교육하고 익숙해진 다음, 테스트 및 문제 해결을 수행하여 자동화가 최적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 모든 과정이 성공적으로 진행된다면 자동화를 도입한 팀은 장기적으로 시간을 절약할 수 있는 기반을 마련하게 됩니다.
일반적인 HR 자동화 시스템에는 지원자 추적, 성과, 근태 및 급여 관리를 위한 시스템과 직원 셀프 서비스 포털이 있습니다. 그러나 인공 지능의 발전으로 HR 도구의 기능이 향상될 수 있습니다. HR 자동화의 예는 다음과 같습니다.
복리후생 관리 및 셀프 서비스 등록
의료 보험, 연금, 퇴직금, PTO를 포함한 직원 복리후생 및 자격을 관리하는 일은 HR 팀에 막대한 관리 부담을 줄 수 있습니다. 복리후생 관리 도구를 사용하면 직원의 복리후생 데이터를 모든 사람이 볼 수 있도록 단일 플랫폼으로 중앙 집중화할 수 있습니다. 직원이 필요할 때 필요한 정보에 액세스할 수 있어 HR의 관리 부담을 최소화할 수 있습니다. 기업은 이러한 도구를 통해 취합된 데이터를 사용하여 향후 복리후생 지출과 예산을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다. 어떤 도구는 의료 분석 기능까지 제공하여 고용주가 의사 결정을 내리고 건강보험개혁법 같은 규정을 준수하는 데 도움을 줍니다.
직원 셀프 서비스 포털은 직원 이해관계자가 정보에 액세스하고 트랜잭션을 수행할 수 있는 중앙 집중식 온라인 사이트 또는 게이트웨이입니다. 셀프 서비스 포털을 통해 직원은 개인정보를 조회 및 업데이트하고 급여 명세서를 확인하고 휴가를 요청하며 HR 정책 및 리소스에 액세스할 수 있어, HR 전문가의 관리 시간을 줄일 수 있습니다. Forbes에 따르면 "셀프 서비스 포털은 고객 서비스에서 의료 서비스 등에 이르기까지 일부 영역에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 아직 많은 기업에서 이 기술을 도입한 것은 아니지만 셀프 서비스 포털은 또한 직장에서 중요한 역할을 하고 있습니다."3 셀프 서비스 포털은 보다 쉽게 액세스하고 투명성을 확보하기를 바라는 직원들의 요구를 충족할 수 있는 방법 중 하나입니다.
후보자 소싱 및 채용
채용 프로세스에 대한 일반적인 불만은 속도가 느리다는 것입니다. AI는 관리자가 각 잠재적 채용자를 자동으로 육성할 수 있도록 지원하고 후보자가 공석에 지원할 때 알림을 제공해 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
엔터프라이즈급 지원자 추적 시스템은 채용 프로세스의 모든 부분에 영향을 미칠 수 있습니다. 고용주가 채용 공고를 홍보하고 이력서를 수집하고 후보자 명단을 작성하고 후보자 명단에 오른 후보자와의 인터뷰 일정을 잡고 인터뷰 프로세스를 관리하고 선발된 후보자에게 제안을 보내는 과정을 포함합니다.
채용부터 온보딩까지 채용 프로세스의 각 단계에서 AI는 관리자가 시간을 절약하고 최고의 인재를 효과적으로 찾도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 관리자는 생성형 AI 도구를 이용해 각 후보자를 위한 맞춤형 메시지를 생성하고 자동으로 발송합니다. 이러한 메시지를 통해 채용 과정에서 후보자의 참여를 유도하고 단계를 원활히 진행할 수 있습니다.
AI는 조직이 단기 및 임시 직책을 신속하게 충원하는 데도 도움이 될 수 있습니다. HR용 AI 도구의 자연어 처리 기능으로 수동 조달 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 관리자는 AI 도구를 이용해 이해관계자의 요구 사항을 컴파일합니다. 그런 다음 공급업체 관리 시스템(VMS)을 통해 잠재적 계약자를 찾고 채용 관리자와 면접 일정을 잡기 위한 요청을 공급업체에 제출합니다.
규정 준수 관리
기업은 지역, 주, 연방 및 국제 규정에 따라 운영되고 있음을 보장할 수 있습니다. 여기에는 세금의 적시 납부, 노동법 및 규정 준수, 직장 내 안전에서부터 면허, 허가 및 인증의 최신 상태 유지에 이르기까지 모든 규정 준수가 포함될 수 있습니다.
마감일이나 만료일이 다가오면 기업은 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 기업이 디지털 혁신 프로세스를 시작하고 인공 지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 5G, 사물인터넷(IoT)과 같이 법적 영역이 모호한 분야에 대한 의존도가 높아짐에 따라 새로운 규정 준수가 필요해지고 관련 문제가 발생하기 쉽습니다. 가능할 때마다 규정 준수를 자동화하면 HR 팀의 관리 업무량을 줄이고 인적 오류를 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 자동화는 HR 워크플로를 간소화할 뿐만 아니라 HR 부서가 최적화를 위해 데이터를 추적하고 분석할 수 있게 도와줍니다.
직원 온보딩
신규 직원을 온보딩하려면 서명된 문서를 주고 받고 소프트웨어 액세스 권한을 부여하고 기기를 요청하고 세금 문서를 제출하고 도구를 설정해야 합니다. 신규 직원을 팀에 소개하고 새로운 역할을 자신 있게 시작하는 데 필요한 모든 것을 제공해야 합니다. 온보딩 자동화 시스템은 자동 알림(예: 푸시 알림 및 승인)을 위한 IT 리소스 및 워크플로를 설정할 수 있습니다. 또한 전자 서명된 양식을 수집하고 공식 PDF 문서를 생성할 수 있으며, IT 지원을 기다릴 필요 없이 직원에게 기기를 전달하고 복리후생 플랜에 원활하게 등록할 수 있습니다.
AI는 더 원활하고 개인화된 정보 수집 프로세스를 만들 수 있습니다. AI 기반 챗봇으로 신규 직원에게 온보딩 프로세스를 안내하고 질문에 답하고 정보를 제공하고 주요 문서에 대한 알림을 보내 시간 소모적인 작업을 줄이고 신규 직원 경험을 향상할 수 있습니다.
또한 HR 자동화는 IT 액세스를 자동으로 철회하고 직원 퇴사 인터뷰 일정을 예약하여 오프보딩을 지원할 수 있습니다.
HR 지원 또는 서비스 데스크
직원의 요구에 부응하는 것은 참여도와 생산성을 향상하는 열쇠입니다. 그러나 복잡한 기업 정책과 HR 및 IT 지원 프로세스를 헤매다 보면 직원들이 답을 찾는 데 어려움을 겪게 되어 불만과 시간 낭비가 발생할 수 있습니다. AI 기반 HR 챗봇은 빠른 답변과 셀프 서비스 지원을 통해 직원의 역량을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자연어 처리 및 머신 러닝을 사용하는 HR 챗봇은 작업을 이해하고 전달하고 자동화하여 후보자와 직원을 지원합니다. 예를 들어, 지능형 HR 봇은 FAQ에 답변하고 학습 리소스를 제안하고 직원이 휴가를 신청하거나 남은 휴가를 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 챗봇 플랫폼은 미리 알림을 제공하고 설문조사를 수행하고 피드백을 수집하여 직원 경험을 향상할 수 있습니다.
성과 관리
성과 관리 도구는 개인, 팀, 조직의 생산성에 관한 데이터를 수집한 다음, 이 데이터를 중앙의 위치에서 검토하기 용이한 템플릿으로 표시합니다. 이 데이터를 통해 HR 부서와 관리자는 직원의 업무량에 대한 인사이트를 확보할 수 있으며 나아가 자신이 관리하는 직원에 대한 리소스 배정, 업무 위임, 교육, 지원, 승진과 관련해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
전문 학습 및 개발
HR이 신규 직원을 온보딩하거나 새로운 회사 정책을 배포하거나 직원의 규정 준수를 위한 교육을 시작할 때, 학습 관리 시스템이 도움이 될 수 있습니다. 이러한 자동화 소프트웨어 플랫폼은 온라인 교육 과정 제공과 직원 진도 추적을 자동화합니다.
AI는 개인화된 교육 모듈을 추천할 수 있습니다. 각 직원의 기술, 선호도 등의 데이터를 분석하여 AI는 개인의 목표에 따라 교육을 맞춤화할 수 있습니다. 또한 인사 관리자가 숨겨진 인재를 찾아내거나 승진할 준비가 된 직원을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
근무 시간 및 근태 추적
어떤 HR 자동화 도구는 직원의 근무 시간 및 근태를 추적하여 기업이 최적의 인력으로 운영하고 성장 기회를 활용할 수 있는 충분한 인적 자원을 확보할 수 있도록 지원합니다. 과거에는 HR 팀이 유급 휴가(PTO)와 출퇴근 시간을 스프레드시트에 수동으로 입력했지만, 이제 HR 팀은 새로운 근태 추적 소프트웨어를 통해 근무 기록표와 휴가 요청 또는 휴식 시간을 검토 및 승인할 수 있습니다. 이제 남은 PTO를 신속하게 확인하고, 팀원이 부재 중일 때 팀 구성원에게 알리고, 직원 휴가 추세를 분석하여 번아웃을 방지할 수 있습니다.
기술, 특히 AI가 빠르게 계속 변화하는 상황에서 HR 자동화로 전환하거나 더 강력한 시스템으로 전환해야 할 시기를 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 다른 업데이트나 새로운 IT 솔루션을 도입할 때도 세부적인 통합 계획이 필요할 수 있습니다. 이러한 모든 것을 고려해 HR 자동화 또는 보다 정교한 HR 자동화로의 전환을 시작해야 할 트리거가 될 수 있는 몇 가지 잠재적인 요인이 있습니다.
HR의 성과 저조: HR의 가장 중요한 기능에 대한 합의와 이해가 이루어진 후 팀이 이 기능을 얼마나 잘 수행하고 있나요? 채용, 온보딩, 보고 또는 급여 처리에서 지연이나 비효율성이 보인다면 변화가 필요하다는 위험 신호입니다.
빠른 조직 성장: HR이 감당할 수 있는 것보다 더 빠른 속도로 신규 직원이 채용되고 있다면, 너무 많은 채용 요청으로 조직의 효율성이 저하되거나 교육이 지체됩니다. 이 경우 HR은 속도를 높이기 위해 HR 자동화를 고려할 수 있습니다.
예산 압박: 신규 채용이 제한적인 경우 수동 작업을 HR 자동화로 오프로드하면 제한된 인력으로 업무 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다. HR 인력이 직원 관리 업무에 집중하도록 하면 번아웃을 예방하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사용 가능한 예산을 절약하는 데도 도움이 됩니다.
감사 규정 미준수 위험: 의무적인 기록 보관 관행이 제대로 관리되지 않으면 조직이 위험에 처할 수 있으며 보다 자동화되고 신뢰할 수 있는 시스템이 해결책이 될 수 있습니다.
HR 자동화에 대한 체계적인 접근 방식은 일반적으로 다음 단계를 포함합니다.
1. 자동화에 적합한 수동 프로세스 조사 및 문서화
먼저, HR 팀은 자동화할 수 있는 수동 관리 업무와 기타 HR 프로세스를 파악합니다. 채용, 온보딩, 인재 관리, 시간 및 근태 추적, 복리후생 관리, 급여 처리 등에서 번거롭고 반복적인 작업이 있는지 찾아볼 수 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 반복적인 작업의 부담을 더는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. HR 자동화 도구 선택
다음 단계는 조사입니다. 검토팀은 HR 자동화 소프트웨어 패키지를 비교하고 지출을 결정 규모를 결정합니다. 또는 기업 경영진에게 예산 승인을 요청할 수도 있습니다. 선택 가능한 HR 자동화 도구에는 특정 업무와 사용 사례를 위한 전문 HR 소프트웨어부터 직원 채용 자동화, 교육 및 관리 계획 등 여러 HR 기능을 포괄하는 통합 인적 자본 관리(HCM) 시스템에 이르기까지 다양한 종류가 있습니다.
3. 자동화 도구를 기존 시스템과 통합
자동화 도구를 선택한 후 팀은 새 소프트웨어를 배포하고 기존 HR 시스템에 통합합니다. 인적 자원 정보 시스템(HRIS), 급여 시스템, 복리후생 등록 시스템 또는 지원자 추적 시스템 등을 통해 원활한 데이터 흐름과 동기화를 보장합니다.
4. 직원 데이터 수집 및 관리
새로운 자동화 도구가 도입되면 HR 팀은 더 이상 수작업으로 데이터를 입력할 필요가 없습니다. 이제 개인정보, 성과 지표, 근태 기록 및 교육 기록과 같은 관련 직원 데이터를 자동으로 수집하고 저장할 수 있습니다. 이러한 프로세스가 잘 진행되도록 HR 팀은 관련 데이터의 규정 준수, 윤리 및 개인정보 보호를 보장해야 합니다. 이는 향후 예측 분석, 보고 및 최적화 결정을 위한 기반이 될 것입니다.
5. 프로세스 표준화
자동화가 실행된 후에는 이를 검토하여 새로운 도구나 프로세스 자동화가 직원들에게 최대한의 가치를 제공하는지 확인합니다. 배포된 자동화에 대한 감사를 통해 확장, 간소화 또는 기타 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.
6. 데이터 분석, 최적화 및 보고
데이터 흐름이 시작되면 인사이트도 자연스럽게 따라오게 됩니다. 자동화 분석을 통해 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고 기업 경영진에게 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 분석을 통해 HR 전문가는 직원 성과를 모니터링하고, HR 프로그램과 정책의 효과를 평가합니다. 또한 비즈니스에 의미 있는 영향을 미치는 트렌드를 파악하여 최고 경영진의 관심을 끌고 투자할 만한 가치가 있는 정보를 얻을 수 있습니다.
7. 정기적인 유지 관리 및 업데이트
HR 자동화는 데이터 정확성, 보안 및 최적의 성능을 보장하기 위해 정기적인 유지 관리, 업데이트 및 시스템 점검이 필요합니다. 여기에는 데이터 통합 모니터링, 관리 소프트웨어 패치 적용, 발생하는 모든 문제 처리가 포함될 수 있습니다.
더 많은 애플리케이션 통합: HR 팀과 직원들이 각각 하나의 HR 업무나 조치를 처리할 뿐인 시중의 수많은 HR 자동화 소프트웨어를 일일이 이용하기는 번거롭습니다. 이러한 도구들이 단일 플랫폼으로 통합되는 것이 곧 이루어질 발전 중 하나입니다.
앞으로는 채용, 온보딩, 성과 관리, 급여, 복리후생, 분석 등 HR 기능 전반을 자동화할 수 있는 포괄적인 HR 솔루션, 즉 모든 HR 자동화를 원스톱으로 처리할 수 있는 watsonx Orchestrate와 같은 HR 자동화 플랫폼이 제공될 것입니다. 이를 통해 예측 분석을 위한 원활한 데이터 흐름이 가능해집니다.
개인화 강화: 최근 인공 지능과 머신 러닝의 발전으로 HR 팀은 더 많은 수작업의 부담을 덜고 직원의 관점에서 더 강력한 개인화를 제공할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, AI 기반 챗봇은 이미 직원들에게 24시간 HR 지원을 제공하고 있으며, 가상 어시스턴트는 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 감정 분석의 새로운 발전으로 봇은 모든 커뮤니케이션에서 직원 만족도를 측정할 수 있습니다.
고급 분석 및 예측 모델링은 HR 팀이 직원 이탈을 더 정확히 예측하고 잠재력이 높은 직원을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연어 처리가 발전하면서 직원들이 이러한 도구를 더욱 원활하게 사용할 수 있게 될 것입니다.
모바일 작업을 위한 모바일 솔루션: 원격 근무, 하이브리드 근무, 모바일 인력이 증가하면서 HR 자동화는 분산되어 근무하는 팀의 요구 사항을 충족해야 하는 과제를 안게 될 것입니다. 모바일 앱과 클라우드 기반 플랫폼은 HR 시스템, 셀프 서비스 포털 및 협업 도구에 대한 원활한 액세스를 제공하여 위치에 관계없이 일관된 HR 경험을 보장합니다.
윤리적 AI 및 데이터 개인정보 보호: HR 자동화에서 AI 의존도가 높아짐에 따라 HR 전문가는 AI의 윤리적 사용을 보장하고 직원 데이터를 보호해야 합니다. HR 부서는 강력한 데이터 거버넌스 관행을 확립하고 AI 알고리즘의 공정성과 투명성을 보장하며 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다.
직원의 복지 및 정신 건강 지원: 전 세계적인 코로나19 팬데믹으로 인해 기업이 직원의 복지와 정신 건강을 의미 있는 방식으로 해결해야 할 필요성이 부각되었고, 이는 직원과 지원자에게 최우선 순위가 되었습니다. 챗봇과 가상 어시스턴트는 리소스, 셀프 도움말 가이드, 정신 건강 지원 서비스에 대한 액세스를 제공하여 직원의 복지를 증진하고 일과 삶의 균형을 도모할 수 있습니다.
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새로운 회사의 채용 프로세스를 설계한다면 최고의 인재를 끌어들이고 채용하기 위해 무엇을 자동화하시겠어요?
각주
모든 링크는 ibm.com 외부에 있습니다.
1 지능형 정보 관리 협회(AIIM): “The Pros and Cons of Automating Human Resources”
2 인적자원관리학회: “HR Needs to Stay Ahead of Automation”
3 Forbes.com: “How to Increase Employee Satisfaction Using Self-Service Portals”
