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생성형 AI를 활용하는 기업들이 늘어나고 있다. 생성형 AI는 맥락 파악, 데이터 분석, 실시간 의사결정 능력을 통해 인지적 기능까지 자동화할 수 있는 잠재력을 지녔다. 이를 통해 기업은 생산성을 향상하고 비용을 절감할 수 있으며, 직원들은 AI 에이전트에게 일상 업무를 위임해 전략적, 창의적 활동에 집중할 수 있다. 생성형 AI의 확산은 조직구조에도 영향을 미치는데, 가트너Gartner는 2026년까지 전체 조직의 20%가 AI를 활용해 중간관리자 직책의 절반 이상을 없애고, 조직구조를 평준화할 것으로 전망했다. 조직 수평화는 민첩성을 높일 수 있지만, 경력 경로 붕괴, 관리자 부담 가중, 고용 불안 등 부작용을 야기할 수 있다. 이에 대해 HR은 새로운 경력 경로 설계, 리더십 재정의, 변화 관리를 통해 대응해야 한다.
이제 기업은 인재들에게 새로운 역량을 요구하고 있다. AI가 정형화된 업무를 대신함에 따라, 인간은 AI와 협업해 더 복잡하고 창의적인 역할을 수행해야 한다. 비판적 사고, 감성 지능, 복잡계 문제 해결, 창의력과 같은 인간의 고유 역량이 중요해질 것이며, HR은 AI를 활용해 업무 혁신을 장려하는 조직문화를 조성해야 한다.  AI 시대의 고용 환경과 한국의 당면 과제 IMF는 선진국 고용인력의 60%가 생성형 AI를 통해 생산성 향상 혜택을 누릴 것으로 분석했다. 또한 세계경제포럼은 2030년까지 8,300만 개의 일자리 감소와 6,900만 개의 신규 일자리 창출을 예측했다. 하지만 AI의 영향은 직무마다 불균등하게 나타날 수 있어, HR 부서에서는 맞춤형 리스킬링 체계와 공정하고 발 빠른 역량 전환 전략을 마련해야 한다. 한국은 심각한 인구 절벽 문제로 AI 도입이 더욱 절실하다. 2024년 기준 0.75명으로 추정되는 세계 최저 수준의 출산율과 고령화는 생산가능인구의 감소와 잠재성장률의 하락을 야기한다. 이러한 노동력 공급 감소에 대응하기 위해서는 생산성 향상이 필수적이다. 생성형 AI는 부족한 노동력을 보완하고 생산성을 높이는 핵심 요인으로 작용할 수 있다. 생성형 AI를 활용한 HR 기능의 재편 생성형 AI는 채용을 비롯해 인재 개발, 성과관리 등 HR 대부분의 영역에 혁신을 가져올 수 있는데, 가장 먼저 살펴볼 부분은 '채용 혁신'이다. AI를 채용 공고 작성, 이력서 자동 선별 및 순위 지정, AI 영상 면접 분석, 채용 전 평가 관리 등에 활용해 채용 기간 단축, 객관성 및 공정성 향상에 기여할 수 있다. 이를 통해 채용담당자는 행정 업무에서 벗어나 후보자와의 관계 형성 등 전략적 역할에 집중할 수 있다. 생성형 AI는 자기소개서 기반 서류 전형에 근본적 변화를 요구한다. 한국의 경우 60%의 구직자가 챗GPT 등을 활용해 자기소개서를 작성하고 있으며, 이들 중 상당수가 서류 전형에 합격하고 있다. 이는 자기소개서가 더 이상 지원자의 실제 역량을 반영하는 신뢰성 있는 지표가 되기 어렵다는 점을 시사한다. 따라서 HR담당자들은 채용에서 서류 평가 비중을 줄이고, 지원자의 실제 역량을 직접 검증해야 한다. 과제 기반 평가, 워크 샘플 테스트, 코딩 테스트 등이 대안이 될 수 있다. 궁극적으로 채용은 '스킬 기반 채용Skills-based Hiring'으로 이동해야 하며, HR은 새로운 평가 방법을 고안해야 한다. AI를 직원들의 개인 비서처럼 활용할 수도 있다. 24시간 작동하는 AI 챗봇은 회사 정책, 복리후생, 근로 조건 등 일상적인 질문에 즉시 답변해 HR 부서의 부담을 줄이고 직원 만족도를 높인다. 인재 개발 방식도 진화할 것이다. AI는 직원 데이터를 분석해 개인별 스킬 프로필을 생성하고 스킬 갭을 진단할 수 있다. 이후에는 해당 분석 결과를 바탕으로 맞춤형 학습 콘텐츠나 경력 개발 경로를 추천함으로써 초개인화된 학습 경험을 제공해 학습 효과와 동기 부여를 극대화한다. 마지막으로 성과관리와 승계계획도 보다 지능화될 것이다. AI는 직원 데이터 분석을 통해 성과평가의 객관성을 높이고, 고성과자 식별, 이직 위험 예측, 맞춤형 피드백 제안, 효과적인 승계 계획 수립을 지원한다. 그러나 직원 감시, 알고리즘 공정성 및 투명성 부족 등 윤리적 문제 해결이 필수적이다. 또한 사전에 명확한 정책을 수립하고, 공정성을 검증하며, 노사 협의를 거치는 등의 과정이 필요하다. AI 도입에 따른 법적·윤리적 쟁점 AI 도입은 HR에 복잡한 법적·윤리적 문제를 야기하므로 선제적 대응이 필요한데, 가장 중점적으로 고려할 부분은 알고리즘의 편향성과 차별 문제다. AI는 데이터에 내재된 편향을 그대로 학습하고 증폭시켜 차별적 결과를 초래할 수 있다. 따라서 차별금지법 준수가 필수적이며, AI 시스템을 설계할 때부터 '부당한' 차별을 방지할 수 있는 검증 과정을 거쳐야 한다. 개인정보보호 문제도 좌시해서는 안 된다. HR 챗봇 사용 중 민감 정보 유출 시 심각한 문제가 발생할 수 있다. 기업은 데이터 처리 투명화, 기술적·관리적 보호 조치 강화, 개인정보 보호 중심 설계Privacy by Design 원칙을 적용할 필요가 있다. AI가 도입되면 노사 관계에도 변화가 일어날 것이다. AI 도입이 일자리나 업무 방식에 중대한 영향을 미칠 경우, 단체교섭 대상이 될 수 있다. AI 기반 성과평가 시스템 도입 시 알고리즘 공정성 등에 대한 사전 노사 협의가 중요하다. 따라서 HR은 생성형 AI 도입 조건과 영향 등에 대해 노동조합과 적극적으로 소통하고 협상해야 한다. AI 에이전트 시대, HR의 역할 재정의 AI 에이전트의 발전은 근본적인 HR의 역할을 재정의하고 있다. 미래의 HR은 운영 업무에서 벗어나 조직의 전략적 목표 달성을 지원하는 핵심 파트너가 되어야 한다. AI 도입 과정에서 조직적, 기술적, 윤리적 문제를 관리하고, 변화 촉진자 역할을 수행하며, 인간 존중 문화를 조성해야 한다. HR의 전략적 가치는 기술 변화 관리와 그 과정의 '인간적 측면'을 성공적으로 이끄는 데서 발현될 것이다. 미래 HR 전문가는 데이터 리터러시, AI 리터러시, AI 윤리 의식, 변화 관리 역량, 전략적 사고, 커뮤니케이션 및 감성 지능 등을 갖춰야 한다. 이를 통해 AI 기술을 현명하게 선택하고 책임감 있는 활용을 보장하는 '지능적인 소비자이자 관리자'가 되어야 한다. |
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