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롯데이노베이트는 롯데그룹의 DT/IT 전반을 책임지고 있는 핵심 계열사로, 유통·화학·식품·서비스 등 다양한 산업군에 AI, 빅 데이터Big Data, 클라우드Cloud를 중심으로 한 IT 서비스를 제공해 왔다. 최근에는 기존의 IT 구축과 운영SM/SI에서 벗어나, '고객의 비즈니스 트랜스포메이션Biz. Transformation을 리딩Leading하는 서비스 회사'로의 전환을 선언하며 디지털 전략과 조직 운영 전반을 재정비하고 있다.
이러한 변화는 HR 영역에서도 구조적 전환을 요구했다. 롯데이노베이트의 AI 기반 HR 혁신은 단순한 실험적 시도가 아니라, 직무 중심 HR체계를 전사적으로 도입하는 과정에서 필연적으로 도출된 요구였다. 롯데이노베이트가 직무 중심 HR 전환과 함께 어떤 방식으로 AI를 활용해 제도를 설계, 운영하고 있는지 알아보기 위해 인사교육팀의 공병철 팀장과 강진석 매니저를 만나 이야기를 나눴다. .jpg) AI로 다시 세운 직무 체계, HR 운영의 기준이 되다 롯데이노베이트는 수년 전부터 HR 영역에서의 AI 활용 가능성을 검토해 왔으나, 초기 탐색 단계에서의 고민은 'AI를 HR에 적용하면 무엇을 할 수 있을까'에 머물렀다. 그러나 직급 폐지와 호칭 통일을 포함한 그룹 차원의 직무주의 전환이 본격화되면서 상황이 달라졌다. 제도를 실제로 운영할 수 있는 정교한 기반이 필요해졌고, 공정성, 일관성, 전문성 검증이라는 새로운 과제가 명확히 드러났다. 특히 직무와 전문성 중심으로 레벨을 부여하는 GLGrowth Level 체계 설계 과정에서 기존 방식의 한계가 명확해지며 AI가 실질적 대안으로 부상했다. 전사 인터뷰를 통해 다시 묻는 '직무' 직무 중심 HR로의 전환에서 회사가 가장 먼저 추진한 일은 '직무' 자체를 재정의하는 작업이었다. 연공·연차 기반 구조를 대체하려면 채용, 배치, 평가, 승진 등 HR 제도의 기반이 되는 실질적 직무 체계가 필요했다. 이에 2022년부터 전사 직무 재정비 프로젝트를 시작했다. 4개월 동안 현업 20명으로 구성된 TFT가 전 직원을 일대일로 인터뷰해 실제 수행 업무를 조사했고, 이 과정에서 1,000개가 넘는 직무가 도출됐다. 이를 정제한 결과 756개의 부서 단위 직무가 재구축됐고, 상위 개념으로는 45개 직무그룹이 마련됐다. 같은 시스템 개발 직무라도 롯데백화점 전산실과 롯데카드 전산실은 실제 업무가 다르다는 점을 반영해 세분화하는 방식이었다. 공병철 팀장은 "각 직무에 직무그룹, 잡레벨Job Level, 태스크Task, 액티비티Activity뿐 아니라 전문성을 나타내는 ECI전문성·문제 해결력·성과 영향력 척도까지 연결했다"며 "직무별 활동, KPI, KSA도 도출해 직무 자체가 평가와 목표 설정의 중심이 되는 구조를 갖추도록 했다"고 설명했다. 직무 기반으로 재설계한 HR 제도 직무 체계가 완성된 뒤에는 채용, 평가, 이동·배치, 승진, 교육 등 모든 HR 제도가 직무 기준으로 재설계됐다. IT 조직 특성상 직무 중심 운영 자체에는 이견이 없었지만, 직무 난이도와 시장가치를 기준으로 레벨을 부여하는 '잡 레벨Job Level' 도입 과정에서는 우려가 제기됐다. 이에 회사는 제도 취지를 명확히 설명하기 위해 다수의 설명회와 공청회를 열어 제도 취지와 운영 방식을 투명하게 공개했다. 설명이 특히 중요했던 이유는 잡 레벨이 단독으로 작동하는 제도가 아니라, 직무 기반 HR 전환 과정에서 함께 마련된 GL 체계와 연동되기 때문이다. 직무마다 도달할 수 있는 GL 상한이 다르기 때문에, 모든 직무가 동일한 기준으로 승진하던 과거의 단일 승진 구조와는 근본적으로 다른 방식이다. GL 인증은 직원이 스스로 인증을 신청하는 자기 추천Self-Nomination 방식으로 운영된다. 신청 후 동료와 보임자매니저, 팀장가 평가 의견을 제시하고, 'GL 인증심의위원회'가 최종 심의하는 다층 구조다. 하지만 이 과정에서 새로운 문제점이 제기됐다. 기존에는 '팀장 편향'에 대한 불만이 컸다면, 동료평가가 도입된 이후에는 '관계 기반 평가 위험성'과 '객관성 담보'가 새로운 쟁점으로 떠오른 것이다. 이에 직무주의 기반 제도의 신뢰 확보가 핵심 과제로 떠올랐다. 공정성과 일관성을 위한 AI 기반 GL 인증 프로그램 회사는 조직 내 공정성과 전문성 검증의 일관성을 확보하기 위한 수단으로 AI를 선택했다. GL 인증은 '자기 추천 → AI 서류 심사 → 동료·보임자 평가 → AI 면접 → 위원회 심의'의 5단계로 구성되며, 각 단계에서 AI가 핵심 역할을 수행한다. 자기 추천Self-Nomination 단계에서 직원은 'Level-up Document'라는 에세이를 제출한다. 본인이 수행한 업무 및 프로젝트를 최대 4,000자씩 3문항까지 자유롭게 기술할 수 있으며, 이를 평가할 협업 동료를 지정하고 필요시 활동 증빙 등을 진행한다. AI 서류 심사 단계에서는 방대한 분량을 심의자가 일일이 읽고 평가하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 AI가 직무분석 과정에서 사전 정립된 직무와 GL별 ECI 척도를 기준으로 에세이를 평가하고, 항목별 점수와 함께 핵심 내용을 압축한 요약 리포트를 자동 생성하고 있다. 동료·보임자 평가 단계에서는 공정성 확보를 위한 검증 절차가 작동한다. 직원이 지정한 협업 동료에 대해 보임자가 친소관계 여부·업무 연관성을 검토해 조정하고, HR 부서는 학교 동문, 과거 동일 부서 근무 여부와 같은 세세한 부분까지 확인하며 최종 검증을 거쳐 6명 내외의 피어그룹을 확정한다. 확정된 피어그룹은 본인이 봐왔던 피평가자에 대한 솔직한 리포트를 남기며, 피평가자는 최종 평가에 참여한 동료가 누구인지 알 수 없도록 해 익명성을 유지하고 있다. AI 면접은 에세이에 기술된 경험이 실제 본인의 것인지, 전문성 수준을 정확히 반영하는지 검증하는 단계이다. AI는 에세이 내용과 해당 직무 및 GL 단계의 ECI 요구 수준을 비교해 개인화된 면접 질문을 생성한다. ECI 척도별로 총 9개 항목의 질문이 자동 추출되며, 영상면접에서 AI는 직원의 답변을 기반으로 사례의 구체성, 문제 해결 과정, 기술적 기여도, 협업 방식 등을 분석한다. '부적합-미흡-적합'이라는 3단계로 나뉜 GL 기준에 따라 평가 결과가 산출되며, 이는 심의 시 참고 자료로 제공된다. AI 면접을 치른 실제 직원들은 '실제로 경험한 사례나 문제 해결 방법, 적용한 기술, 협업 방식 등 실제적인 상황에 대해 중점적으로 질문이 나와 오프라인 면접과 비슷한 경험을 할 수 있었다'는 긍정적인 평가를 남겼다. GL 인증심의위원회의 심의 단계에서는 ... 중략 ... |
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