📈 8년 뒤 시장 규모 2배… HR 테크 시장은 성장 중
회사를 다녀본 사람이라면 누구나 그 직무와 상관없이 한번은 반드시 거쳐야 하는 과정이 있습니다. 바로 구직과 퇴사에 이르는 HR 프로세스입니다.
가트너에 따르면, HR 리더의 76%가 향후 12~24개월 내에 생성형 AI를 비롯한 AI 솔루션을 채택하지 않으면 뒤처질 것이라고 응답했다는데요. 또한 HR 리더의 81%가 현재 AI나 ML을 통해서 효율성을 개선하고 있다고도 합니다. 만약 아직 HR 분야에 AI나 머신러닝을 도입하지 않았다면, 우리 회사는 이미 뒤처진 것일지도 모릅니다. 오늘은 HR도 피할 수 없었던 기술의 역습(?)에 대해 알아보겠습니다.
먼저 글로벌 HR 기술 시장의 성장세부터 말씀드리겠습니다. HR 기술은 HR 프로세스를 자동화하고 간소화하도록 설계된 하드웨어와 소프트웨어 전체를 의미하는데요. 2023년 376억 6천만 달러(우리 돈 52조 원) 규모로 평가된 이 시장은 2032년 818억 4천만 달러(우리 돈 약 113조 원)로 커질 것으로 기대되고 있습니다. HR 운영 관리 측면에서 자동화가 활성화되고 있는 데다 HR 솔루션에 생성형 AI가 적용되는 경우가 많을 것으로 여겨지기 때문에 더욱 유망한 분야입니다.
AI 및 데이터가 활용될 것으로 보이는 HR 분야는 아래와 같습니다.
- 구성원 관리 / 인력 채용 / 성과 평가 / 온보딩 / HR 지원
💬사내 서비스 챗봇에 온보딩 자동화… 생산성 +30%↑
글로벌 컨설팅 기업 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)은 HR에 생성형 AI가 적용될 경우, 크게 ▲셀프서비스 플랫폼의 증대 ▲채용부터 퇴직까지 프로세스 전반에 걸친 생산성 향상 ▲HR 서비스의 개인화 등의 변화를 가져올 것으로 예상했는데요. 결과적으로 생성형 AI를 통해 HR 관련 생산성을 30%까지 높일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
또 사람과 유사한 대화 경험을 제공하는 생성형 AI 덕분에 ‘셀프서비스’ 플랫폼이 이전보다 전면 확대될 것으로 예상되며, 이로써 직원의 요청 승인 시간이 이전보다 40%나 단축된다고 합니다. 회사의 정책이나 절차, 복리후생 정보를 직원들이 손쉽고 빠르게 직접 해결할 수 있기 때문에 HR 부서는 보다 전략적인 업무에 더 집중할 수 있겠죠.
IBM은 자체 AI인 Watson을 활용한 AI 어시스턴트 CHIP(Cognitive Human Interface Personality)을 통해 자사 직원들의 질문에 응답하고 있습니다. 처음 시범 실시할 때, “휴가에 대해 알려주세요” 또는 “사내 디지털 마케팅 전문가를 찾아주세요” 같은 직원들이 자주 묻는 질문 200개를 우선 학습시켰고 이후 점점 더 범위를 늘려나가고 있다네요. HR 프로세스의 자동화에 기여함은 물론, 직원들의 만족도도 높았다고 합니다.
신규 직원이 조직에 적응하는 과정인 온보딩 단계에서도 크게 도움이 될 것으로 보입니다. 온보딩 여정에서 생성형 AI를 활용하면 50% 이상의 작업을 자동화할 수 있다는데요. 더불어 모든 구직자에게 일일이 개인화된 메시지를 보내기는 어렵지만, 생성형 AI를 통해 개인화된 메시지를 작성하여 보내게 되면 채용 참여율이 2배 더 향상된다는 결과도 있습니다. 실제로 글로벌 자동차 제조 기업은 입사 지원자에게 개인화된 피드백을 제공하는 생성형 AI 기반 아바타를 도입했습니다.
🧠 넘쳐나는 이력서, AI 덕분에 안 봐도 된다?
그럼 지금부터 데이터와 AI를 실질적으로 적용한 사례에 대해 말씀드리겠습니다. 하나의 일자리에 적게는 수십, 많게는 수백 개의 지원서가 들어온다고 가정해 보죠. 그런데 기업 입장에서는 채용 중인 일자리가 딱 한 개가 아니기 때문에 채용 담당자는 수천 혹은 수만 개의 지원서를 일일이 검토해야 하는 상황에 놓이게 되겠죠.
때문에 매년 3만 명 이상의 직원을 채용하고 180만 건의 입사 지원서를 처리하는 글로벌 생활용품 기업 유니레버(Unilever)는 지원자의 면접 영상을 AI로 분석하여 어투나 음성, 표정 등을 기준으로 직무적합성을 평가하고 있다고 합니다. 아예 채용 시 이력서를 검토하지 않는 기업도 있다는데요. 유럽의 음식 배달 서비스 기업 저스트잇(JustEat)은 채용을 위해 이력서 대신, 지원자에게 선별된 질문과 인지 능력 테스트를 보내는 AI 챗봇을 이용하고 있습니다. 그 결과, 채용에 소요되는 기간을 14일에서 7일로 50% 절감할 수 있었다네요.
영국의 채용 전문 기업인 HR GO는 머신러닝을 통해 지원자와 직무를 자동으로 매칭하고 있습니다. 일주일에 5000건 이상, 1년이면 수십만 건에 이르는 새로운 이력서가 HR GO에게 들어온다고 하는데요. 이렇게 보유하게 된 방대한 데이터를 바탕으로, 지원자와 공고의 적합성을 자동으로 평가하여 채용의 질을 높이고 프로세스의 정확도와 효율성도 높아졌다고 합니다.
💡오늘의 결론: 우리 회사에도 데이터와 AI를 적용하고 싶다면?
이처럼 다양한 기업들이 데이터와 AI를 활용해 HR 분야를 바꿔나가고 있는데요. 한국에서도 비슷한 사례가 있습니다. 고객의 AX를 위해 AI 매니지드 서비스를 제공하고 있는 베스핀글로벌이 국내 최대 채용 플랫폼 기업의 빅데이터 기반 커리어 플랫폼을 고도화했거든요.
이 채용 플랫폼 기업은 베스핀글로벌과 협업하여 클라우드 기반의 데이터 레이크, 데이터 파이프라인, 데이터 웨어하우스 등을 구축함으로써 데이터 표준화와 통합 관리, 그리고 빠른 데이터 분석이 가능해졌습니다. 구직자 이력서와 구인 공고 매칭을 기반한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된 거죠. 이를 통해 일자리 매칭의 정확성과 속도를 높였을 뿐만 아니라, 데이터를 바탕으로 다양한 서비스를 선보일 수 있었습니다.
오늘은 HR 분야의 기술 활용에 대해 알아보았습니다. HR 혹은 다른 분야에서, AI와 데이터를 활용해 생산성을 끌어올리고 싶다면 베스핀글로벌에 문의해 주세요. 국내 최다 데이터 및 AI 비즈니스 수행 경험을 바탕으로, 가장 적합한 AI 매니지드 서비스를 선사하겠습니다.
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