이시대에 HR의 본질에 다시 집중해야 하는 이유
최근 HR 현장에서 AI는 빠르게 확산되고 있습니다.
역량 진단, 채용 평가, 조직 분석에 이르기까지 ‘AI가 해주는 일’이 점점 많아지고 있습니다.
하지만 기술이 아무리 정교해져도, 그 도구가 해결해야 할 ‘진짜 문제’가 명확하지 않다면 오히려 더 큰 혼란을 가져올 수 있습니다.
지난 HR 테크 리더스 데이 강연에서, 데이원컴퍼니 신건호 본부장은 AI의 실질적 활용을 위해 반드시 짚고 넘어가야 할 질문들을 제시했습니다.
그는 “AI는 단지 복잡한 도구가 아니라, 어디에 어떻게 써야 의미 있는지를 아는 것이 더 중요하다”고 강조했습니다.
AI 이전에 먼저 던져야 할 질문
신 본부장은 “AI는 마법처럼 모든 문제를 해결해주지 않는다”고 말했습니다.
특히 HR 영역에서는 단순한 자동화나 효율성 향상이 아닌, 사람에 대한 ‘이해’와 ‘판단’이 핵심입니다.
그렇기 때문에 기술보다 먼저 고민해야 할 것은 다음 네 가지 질문입니다.
1. 무엇을 정의할 것인가?
직원의 역량을 평가한다는 말은 매우 넓습니다.
구체적으로 어떤 상황에서 어떤 능력을 보려는 것인지 정의하지 않으면, 어떤 도구를 써도 정답을 얻기 어렵습니다.
예를 들어, 문제 해결 능력을 본다고 할 때 그 기준은 무엇인지, 어떤 결과가 잘한 것인지 먼저 결정되어야 합니다.
2. 왜 스킬을 진단하려 하는가?
지식보다는 ‘실제 수행 능력’을 보려는 것이 요즘 HR의 흐름입니다.
단순히 자격증이나 학습량이 아니라, 실제로 그 사람의 업무 수행력이 어떤지를 파악하려는 목적이어야 합니다.
평가의 목적이 분명하지 않으면, 측정 방식도 흐려지기 쉽습니다.
3. 어떻게 데이터를 수집할 것인가?
AI가 생성한 문항이나 평가 기준만으로는 현장과의 괴리가 생길 수 있습니다.
따라서 실제 업무 맥락에서 유효한 데이터를 수집해야 합니다.
관찰 기반, 실습 과제 기반, 협업 상황 기반 등 ‘현실과 가까운 방법’이 더 많은 정보를 줍니다.
4. 수집한 데이터를 어떻게 활용 가능한 구조로 만들 것인가?
데이터를 일회성으로 수집해 보고서에만 남긴다면, 조직은 아무것도 변하지 않습니다.
핵심은 ‘그 데이터를 어떻게 저장하고, 어떻게 연결하며, 어떻게 재사용할 수 있는가’입니다.
인재 육성, 보상 정책, 조직개편까지 이어질 수 있는 데이터 활용 체계가 필요합니다.
진짜 경쟁력은 기술이 아니라 구조입니다
강연에서 강조된 가장 중요한 메시지는 다음과 같았습니다.
"진단 솔루션의 성공은 AI 기능의 다양성이 아니라, '올바른 질문을 던졌는가'에 달려 있다.
" 많은 기업들이 AI를 먼저 도입한 뒤 어떻게 활용할지를 고민합니다. 하지만 실은 그 반대여야 합니다.
우리가 해결하고 싶은 문제, 알고 싶은 정보, 측정하고 싶은 기준이 먼저여야 합니다.
그리고 나서 그 문제를 지속적으로 측정하고, 반복적으로 개선할 수 있는 구조를 설계해야 합니다.
기술은 분명히 빠르게 발전하고 있습니다.
하지만 좋은 기술이 곧 좋은 결과를 보장하지는 않습니다.
결국 중요한 것은 ‘어떤 기술을 썼는가’가 아니라 ‘무엇을 측정하려 했는가’입니다.
마무리하며
많은 회사가 AI를 도입하고 있습니다.
HR도 예외는 아닙니다.
하지만 채용, 평가, 육성 등 모든 과정에서 중요한 것은 기술의 유무가 아니라 본질적인 질문입니다.
- 이 데이터를 왜 수집하는가?
- 이 평가가 무엇을 드러내야 하는가?
- 이 정보를 조직이 반복해서 쓸 수 있는가?
이 질문에 답할 수 있다면, 어떤 기술이든 훨씬 효과적으로 활용할 수 있습니다.
그리고 그때 AI는 '기술'이 아니라 '전략'이 됩니다.
기술보다 중요한 건 질문입니다.
그리고 그 질문은, 사람에 대한 진심에서 시작됩니다.
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