Chat GPT를 활용한 인사관리 기술

Chat GPT를 활용한 다양한 기술이 연이어 선보이고 있는 가운데,
정형화되지 않은 비정형 데이터를 정형화시키던 데이터마이닝을 넘어,
사람에게 어떠한 영감과 인사이트를 주는 것은 AI 의 가장 인상적인 기능이라고 생각한다.

오늘은 인사관리 담당자로서,
열길 물속 길은 알아도, 한길 사람마음을 모른다는 속담처럼 AI를 HR의 어떤 분야에서 활용해볼 수 있을지
찾아보다가 많은 영감을 얻었던 글이 있어서 내용을 정리해보았다.

기본적으로 회사는 좋은 인력을 뽑는 것을 선호한다.
특히 IT기업의 경우, 사람의 순환이 곧 새로운 경쟁력을 가진 회사의 경쟁력으로 작용하는 경우가 있다.

전통적인 기업의 경우, 사람을 뽑고 '우리' 사람으로 만들어서 다양한 직무에 투입시키고 '우리'회사를 경영자를 대신해서 종합적으로 생각하고 고민하는 사람을 키워나간다.
반면에, 기술 기업의 경우에는 그 양상이 조금 상이하다.
정규직 채용은 회사의 일시적인 기술력을 보완해주고, 숙련도를 제공해주지만 언제나 새로운 기술의 유입은 필요하기 때문에, 인력의 순환은 필수적이다.
즉, 업계의 최신화된 트렌드를 외부 인력을 통해 빨아들이고 신속하게 운영하는 인사관리 방식을 취한다는 점이 가장 큰 차이점인 것 같다.

이러한 기본적인 업종/회사의 베이스를 토대로,
회사는 그간의 사람을 활용해서 해온 중요한 부분인 온보딩과 퇴사자의 식별과 관리를 AI로 활용한 사례가 있어 스터디를 해보고자한다.

기본적인 로직은 이러하다.
(1) 명확히 정의내려진 개념을 AI에게 학습시킨다. (예시.신입사원 수습기간 성과관리의 중요성)
(2) 학습된 지식 외에도 회사가 추구하는 기본 인재상을 함께 부여한다.
(3) 진행되는 과정 ex) 1on1 / 성과관리 / 조직문화 적응 / 멘토링 프로그램 / 피드백 전달 및 개선 / 수용성 피드백 에 대해서 사전 진행 기록등을 입력하고 이를 순서대로 진행하도록 준비한다.
(4) 그 과정에서 얻어진 자료를 구조화하고 각 항목의 목적과 결과값에 대한 해석을 인지하도록 학습시킨다.
(5) 전반의 과정을 리포팅하여, 구조 개선점을 도출하여 유지 보수한다.

그밖에, 오프로딩 (퇴사자)의 경우에도,
A를 활용하는데 그 목적은 퇴직하는 직원으로부터 확인되는 TOM을 통해, 그들로 하여금 확인한 개선점을 찾고, 이를 활용하는 것이다. 퇴사자를 관리하는 프로세스와 동일하다.
다만, 이를 AI를 통해 진행하면, 입력한 데이터 분석 로직을 기반하여, 문제점의 패턴이나 경향을 도출할 수 있다.
또한, 이를 바탕으로 조직문화 개선 단계에서 실질적인 조직 리텐션의 방향도 검토해볼 수 있다.
(조직 구조, 기능 개편이나 퇴직률 감소 유도)

소재/Base : [Chat GPT를 활용한 온보딩/오프보딩 실시하기 | HR커뮤니티 인살롱 (wanted.co.kr) ]