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'4차 산업혁명' '디지털 트랜스포메이션' '데이터 리터러시' '챗GPT' '생성형 AI' 등 IT 관련 버즈워드가 넘쳐나는 시대다. 우리가 살아가는 사회에 연속적으로 등장하고 있는 이 키워드들은 과연 서로 다른 현상을 얘기하고 있는 것일까? 혹시 이 키워드들을 관통하는 하나의 공통된 흐름이 있는 것은 아닐까? HR 실무자로서 이런 흐름을 읽고 다음에 등장할 현상 혹은 키워드를 예측할 수 있다면 조직의 역량향상을 위한 교육뿐 아니라 개인의 커리어 역량 개발에도 큰 도움이 될 것이다.
.jpg) 결론부터 얘기하면 위 키워드들은 '데이터'와 관련이 있고 최종 목적은 '의사결정'과 연결된다는 공통점이 있다. 기술이 급격하게 진보함에 따라 방대한 데이터에 대한 접근은 가능해졌더라도, 최선의 의사결정을 하기 위해 데이터를 어떻게 가공하고 분석해야 하는지 결정하는 것은 여전히 분석하는 사람의 몫으로 남겨져 있다. 이런 데이터 드리븐 흐름에 발맞춰 조직 내부 인력에도 변화가 생기고 있다. <표 1>과 같이 도메인 분야에 따라 해당 분석 전문가를 부르는 명칭과 직무기술부서들이 신규로 생겼다.
.jpg) 뿐만 아니라, 한국데이터산업진흥원에서 발간한 향후 5년 내 데이터 직무 필요 인력 조사에 따르면, 2022년 대비 향후 5년 내 데이터 직무 필요 인력은 2배 이상 증가할 것으로 예상된다.1) 이와 마찬가지로 HR 분야에서도 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다. HR 분야에서의 의사결정은 이제 단순히 직관이나 개인적인 경험에만 의존할 수 없게 됐으며, 직원들의 만족도, 업무 효율성, 인재 유치 및 유지, 조직의 건강과 성장 등을 위한 전략적 결정에 있어 데이터 분석은 필수적인 도구가 됐다. 글로벌 기업들 중에는 데이터 분석 전문가와 HR 실무자로 구성된 'People Analytics' 혹은 'HR Analytics'라는 이름의 새로운 조직이 등장할 정도로 경영진이 강한 의지를 가지고 데이터와 HR을 융합한 인사이트를 만들어가는 사례가 증가하고 있다.
그렇지만 '데이터 관련 인프라 구축 및 인재 확보로 회사와 개인이 만족스러운 의사결정을 하고 있는가?'라는 질문에 '그렇다'고 확실히 고개를 끄덕이기는 어려운 것이 사실이다. 관련 연구2)에 따르면 데이터와 AI 관련 인프라 확보와 투자를 한 기업의 26.5%만이 데이터 기반 의사결정이 가능해졌다고 대답했다. 이렇게 엄청난 비용을 기술 분야에 투자하고 있음에도 결과가 더딘 이유에 대해 다양한 원인을 찾을 수 있겠지만, 필자는 주요 원인을 '데이터 드리븐 리포트' 역량의 부재라고 생각한다.
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