분야에서 치열하게 일을 하다 보면 변하지 않는 것과 변하는 것, 유행과 패턴이 조금씩 보인다. 매해마다 미래기술의 동향을 강조하는 HR환경에서 디지털 트랜스포메이션_{Digital Transformation, 이하 'DT'}은 어떤 의미가 있으며 HR은 어떤 준비를 해야 하는가에 대한 질문의 답을, 변하지 않는 것과 변하면 안 되는 것, 변하는 것 가운데 중요한 것들과 특히 DT를 위한 핵심 역량을 개발하는 방법으로 나누어 접근해 보고자 한다.

변하지 않는, 변하지 말아야 할 HR의 역할
현재 HR의 환경은 너무나 많아진 솔루션들과 기술들 사이에서 선택과 집중을 요구한다. 기술이 바뀌어도 변하지 않는, 변하지 말아야 할 HR의 역할은 가치창출의 근원을 인간으로부터 찾아내는 것이다. 기업의 비전 수립이나 신사업 추진의 선봉에는 항상 핵심인재가 있으며 전략과 기술의 선택, 아이디어 상품화와 최고의 서비스의 중심에도 언제나 사람이 존재한다. 따라서 조직과 미래를 함께 할 인재의 채용과 이들의 적응과 성장을 돕는 온보딩, 승계관리, 리더십개발, 경력개발, 조직개발, 성과와 보상관리, 인재의 배치와 순환, 업무와 역할정의, 교육과 학습, 팀 빌딩, 진단과 평가 등 구성원의 역량과 시너지를 높이기 위한 모든 가치사슬_{Value Chain} 체계를 HR의 핵심 영역과 활동이라고 이야기 할 수 있다.

그렇다면 변해야 할 것들은 무엇인가?
쉽지 않은 질문이지만 필자는 조직과 HR이 반복적으로 경험하는 비효과적이고 비효율적인 모든 것들이 변해야 한다고 생각한다. 실제로 DT의 영향으로 많은 것들이 빠르게 변할 것이다. 기술과 소비패턴의 빠른 변화는 모든 조직에서 민첩성과 협업의 중요성을 더욱 강조하게 만들었고, 사람들은 더 많은 멀티태스킹을 하게 됐다. 조직마다 차이는 있겠지만 변해야 할 것들, 특히 HR에게 중요한 이슈들은 어떤 것들이 있을까? 적재적소의 인력충원, 위계적 의사결정, 교육과 성과의 연계부족, 연결성이 부족한 프로그램들, 실력을 누르는 온정주의, 체계적 경력관리의 부재, 의미를 찾기 어려운 성과지표, 공정성과 정확성을 입증하기 어려운 평가, 이직 관리 및 체계적 승계시스템 구축 등 이외에도 많은 것들이 있을 것이다. 이러한 이슈들이 반복되고 나아지지 않는 이유는 문제 해결의 접근법이나 의사결정이 직관위주와 연공주의로 다뤄져 왔기 때문이다. 논지의 핵심은 인지적 접근이나 의사 결정방법을 부정하기보다 이런 프로세스가 집단지성을 반영할 수 없다는 점, 스케일링이나 표준화가 어렵다는 점, 그리고 HR의 가치와 영향을 입증하기 어렵다는 점이다.

이제까지 HR의 지배적 패러다임은 문제를 해결하기 위해 단일 프로그램을 만들고 만족도나 지각된 영향력을 평가하는 방식이었다. 교육의 경우 주로 대면수업이나 집합교육이 주를 이루어오다가, 최근 급격한 환경 변화로 비대면 교육이나 다양한 학습 방법들이 시도되고 있다. 하지만 정말로 중요한 사안은 다양한 프로그램뿐만 아니라 학습 행동과 활동들을 개인의 성장과 성과에 연결시키는 것이다. 연계성의 향상, 프로세스의 변화는 교육만이 아니라 HR의 다른 활동에서도 요구된다. 경력개발 참여, 사내 커뮤니티 활동 등 교육과 동시에 이뤄지는 다양한 활동들이 몰입이나 직무만족, 지식공유나 조직시민행동과 어떤 상호관계가 있는지, 궁극적으로 개인이나 팀, 조직목표에는 어떤 영향을 주는지 설명하고 구성원들의 성장을 데이터에 통해 관리하는 것이 중요해질 것이다.

이제 HR은 구성원들과 프로그램들 사이의 연계성을 만드는 환경을 구축해야 한다. 앞으로의 HR은 융합적인 사고와 동기와 행동에 대한 이해, 데이터의 적극적 활용이 중요하다. 실무자들과 대화에서 종종 '내부사항이라서 공유가 어렵다' '외부 활동에 눈치가 보인다'라는 말을 자주 듣는다. 이제는 기업과 조직들이 변화와 성장을 위해서는 내부 인재와 외부 인재가 모두 필요하다는 것을 인식해야 한다. 외부 인재들은 변화와 연결, 다양한 시각을 조직 안으로 유입할 수 있다. 반면에 아이디어의 구현과 프로세스 향상을 위해서는 기획과 협업, 실험에 집중하는 내부 인재들이 필요하며, 내부와 외부 활동의 균형이 중요하다.

분절적인 운영이나 연계성의 결핍을 바꿔야 한다는 건 단순한 논리에 따른 주장이 아니다. 최근 등장하고 있는 통합 HR 솔루션이나 디지털 플랫폼들은 현 상황을 극복하려는 기업의 현실을 반영한다. 플랫폼을 이미 구축했거나 구축하려는 기업들에서 가장 많은 고민은 시스템에서 생겨나는 데이터의 인사이트와 가치를 발견하는 일이다. 머신러닝이나 텍스트마이닝 같은 기술을 적용해서 시스템을 만들었지만 실제로 어떤 효과와 가치가 있으며 조직과 HR의 프로세스들을 어떻게 바꿀지 모른다는 건 주객이 전도되어 있음을 의미한다.

DT를 위해 HR은 어떤 역량을 어떻게 개발해야 할까?
DT 열풍 속에서 적지 않은 사람들이 코딩이나 데이터 분석을 배우지만 대다수가 적용이 쉽지 않다고들 한다. 적용_Application과 활용_Integration은 기술의 문제가 아닌 프로세스와 운영 문제다. 분야를 막론하고 어떤 기술을 습득하기 위해서는 학습수준에 따른 굴곡이 있기 마련이다. HR 내부에 데이터 과학이나 통계, 컴퓨터 과학을 전공한 분석가가 있다면 이상적이지만 IT계열 대기업이 아닌 일반적인 기업은 데이터 분석가나 엔지니어와의 협업을 진행할 수 있는 실제로 적용이 가능한 지식_{Working knowledge}을 조직 내부에 보유하는 정도가 현실적인 목표로서 적합하다. 최소 한 두 주에서 길게는 수개월이 걸리는 코딩과 데이터 분석 과정도 있지만 HR이나 조직의 리더들은 기술 위주의 수업보다는 분석과 함께 문제해결과 적용을 다루는 과정을 추천한다. 여기에서의 적용은 '사례'가 아니다. 다른 조직에서의 성공사례들은 한 번의 적용을 넘어서지 못한다. 게다가 모두에게 데이터 분석이나 코딩을 배울 필요성이 있는 것도 아니다. 하지만 부서차원에서 데이터를 이해하고 분석하거나 분석가와 협업할 수 있는 인재를 확보하는 것은 매우 중요하다.
HR이 DT를 구체적으로 적용할 수 있는 방법으로는 HR/People Analytics(이하 'PA')를 추천한다. PA의 핵심은 직관이나 경험을 체계적이고 지속적인 데이터 기반 프로세스와 함께 가져가는 데 있다. PA가 머신러닝이나 네트워크 분석을 포함할 수는 있지만 머신러닝이나 네트워크 분석이 PA가 될 수는 없다. 효과적인 PA는 다음의 다섯 단계의 과정을 차례대로 거친다.
 

이러한 PA의 접근법은 기존의 프로그램 위주의 운영과 평가 방식과는 확연한 차이가 있다. 문제나 목표를 위해 내·외부에 존재하는 다양한 데이터를 파악하고 통합하는 것이 분석의 필수 전제다. 데이터 분석은 네트워크 분석이나 머신러닝, 텍스트 분석 등의 다양한 최신 방법만이 아닌 기존의 질적 연구나 설문 분석을 포함할 수 있다. 또한 많은 사람들이 새로운 시도를 하기 전에 지식과 경험이 선행되어야 한다고 믿는다. 하지만 그보다 중요한 건 일단 해보는 학습, 함께하는 학습, 그리고 학습을 통한 실질적 문제 해결이다.

HR이 PA를 도입할 때 추천하는 또 하나는 A/B 테스팅을 적용하는 것이다. A/B 테스팅은 디지털 마케팅에서 웹페이지나 어플 등의 두 가지 버전 중에서 최적안을 선정하기 위한 방법이다. 임의로 유사한 두 집단을 나누어 A와 B 중 선호도가 더 높게 나온 쪽으로 결정한다. PA나 DT를 도입할 때에 새로운 솔루션을 시도하며 기존 솔루션과 비교를 하거나 여러 솔루션들 사이에서 선택이 필요한 상황이 생길 수 있다. 효과와 효율 사이의 균형을 맞추려 할때 A/B 테스팅은 유용한 방법이다. HR에게 DT는 더 이상 선택의 문제가 아닌 이미 시작된 미래다.

*윤승원 교수는 텍사스 에이앤엠-커머스 대학교 고등교육-교육공학과에서 리더십과 연구방법론을 강의하고 있다. 주요 연구 분야는 네트워크 분석, 조직 리더십, 지식공유, 인적자원개발이다. IT프로젝트 매니저와 컨설팅 경험을 기반으로 네트워크 진단, 기관 평가, 자문 등의 활동을 하고 있다. HRD의 대표 학술지인 Human Resource Development Quarterly의 부편집장으로 일하고 있으며, 웨스턴일리노이 대학교, 노던일리노이 대학교에서 교수로 근무했다.