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[IT뉴스]AX시대 HR업무의 효율성 확보하기

온카뱅크관리자

2025-07-02 09:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [HR을 부탁해] HR 현장에서의 AI 실제 활용 사례 ➁ 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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 (지디넷코리아=박병규 메가존클라우드 HR 기획)'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 박병규 HR 기획 담당은 'AI시대에 HR은 어떤 역할을 수행하고 역량을 갖춰야 할까'를 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다.
 지난 칼럼에서는 생성형 AI를 활용해 HR담당자의 소통 전략을 강화하는 측면에 초점을 맞춰 이야기 나눴습니다. 조직의 목소리를 경청하고, 맞춤형 소통 전략을 수립하는 데 AI가 얼마나 유용한 도구가 될 수 있는지 확인하셨을 텐데요. 오늘은 한 걸음 더 나아가, AI를 활용해 HR 업무의 ‘효율성’을 극대화하는 자동화 사례들을 소개해 드리고자 합니다.
 이번에 다룰 내용은 이전 사례보다 조금의 개발 지식이나 새로운 툴에 대한 이해가 필요할 수 있어, 어쩌면 조금은 난이도가 있다고 느끼실 수도 있겠습니다. 하지만 지난 칼럼을 통해 프롬프트 작성법에 어느 정도 익숙해지셨다면, 이제는 다양한 스킬과 지식을 결합하여 생성형 AI를 한층 더 깊이 있게 활용하는 기술을 익히실 차례입니다. AI는 단순한 대화 상대를 넘어, 우리의 업무 방식을 혁신할 강력한 도구이니까요.
 첫 번째 사례: 인사평가 데이터 정리, 이제 HR도 코딩을 쉽게 한다!
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8882a3e1cb81e10cd39870bc33c50727568001dc98f0c9c5e1c195eb63f99ddd" dmcf-pid="ZhxiYzvaMk" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="엑셀 관련 사진(제공=픽사베이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093334253ppow.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Prih9iqyeC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093334253ppow.png" width="658">
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 엑셀 관련 사진(제공=픽사베이)
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 과거 HR 담당자들은 인사평가 시즌만 되면, 산더미처럼 쏟아지는 데이터를 엑셀로 정리하고 분석하느라 밤샘 작업이 일상이었습니다. 시대가 변화하면서, 360도 다면평가, 수시로 진행되는 펄스 서베이, 리더십 진단, 조직 만족도 조사 등 HR 데이터의 종류와 양은 폭발적으로 증가하게 됐죠. 규모를 떠나 이제 HR은 엑셀만으로는 데이터를 정리할 수 없는 시대가 됐습니다.
 물론 파이썬(Python)이나 R과 같은 데이터 분석 도구를 배우려는 시도도 있습니다. 하지만 프로그래밍 언어의 높은 진입 장벽은 HR 담당자들에게 큰 부담이죠. 외부 전문가의 도움을 받자니 민감한 인사 데이터를 공유하는 것이 쉽지 않고, 그렇다고 직접 코드를 한 줄 한 줄 짜기에는 시간과 노력이 너무나 많이 소요됐습니다. 평가 제도가 개선되거나 가중치가 변경될 때마다 며칠 밤을 새워 코드를 수정하고 검증해야 하는 어려움도 있습니다.
 하지만 생성형 AI로 이 모든 과정이 획기적으로 단축됩니다. GPT와 같은 AI 모델 내에서 직접 데이터를 분석할 수도 있지만, 제가 권장드리는 방식은 Jupyter Notebook과 같은 별도 환경에서 AI의 도움을 받아 자체적으로 데이터를 분석하고 정리할 수 있는 코드를 확보하는 것입니다.
 "새로운 인사평가 가중치를 적용해서 데이터를 분석하고 싶어. 기존 A, B, C 항목 외에 D 항목을 추가하고, 각 항목별 가중치는 각각 20%, 30%, 25%, 25%로 설정해서 상위 10% 그룹과 하위 10% 그룹의 특징을 비교 분석하는 파이썬 코드를 작성해 줘" 와 같이 기존 엑셀 함수로 적용했던 방식을 자연어로 요청하면, AI는 순식간에 필요한 코드를 생성해 줍니다. 과거 3일 밤낮으로 매달려야 했던 코드 작성과 검증 작업까지 단 하루 만에도 충분히 가능해진 것입니다. 데이터 보안을 지키면서도 전문적인 분석이 가능해진 셈이죠.
 두 번째 사례: 수십 개 직무기술서(JD) 정리, AI와 자동화로!
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 <img alt="(사진=퍼플렉시티 링크드인 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093335606ndis.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="QJvHxc8tdI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093335606ndis.jpg" width="658">
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 (사진=퍼플렉시티 링크드인 캡처)
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 직무 중심 인사관리가 확산되면서, 명확한 직무기술서(JD)의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 하지만 다양한 직무의 핵심 역량을 정의하고, 수많은 자료와 사례를 조사해 일목요연하게 정리하는 작업은 상당한 시간과 노력을 필요로 합니다. 특히 조직 내 직무가 수십 개에 달한다면, 이 작업만으로도 몇 년의 기간이 필요할지도 모릅니다.
 이제 이 작업도 AI를 통해 보다 더 효율적으로 진행할 수 있습니다.
 먼저 '퍼플렉시티'를 활용해 우리 회사와 유사한 산업군과 규모의 기업의 직무기술서(JD) 링크들을 빠르게 수집합니다. 그 다음 해당 링크에 있는 내용을 기반으로 Json 형태 혹은 엑셀 표 형식으로 JD 내용을 정리해 데이터를 수집합니다. 해당 데이터를 NotebookLM이라는 문서 분석 AI 도구에 업로드 하고 "첨부한 JD들에서 공통적으로 요구되는 핵심 역량 5가지와 주요 직무 책임 영역을 요약해 줘"라고 요청해 여러 JD의 공통분모를 손쉽게 파악합니다. 
 이렇게 정리된 핵심 역량과 직무 책임을 바탕으로, 우리 회사의 표준 직무기술서 템플릿에 맞춘 JD 초안 작성을 지시합니다. "다음 핵심 역량과 직무 책임을 바탕으로, [우리 회사 JD 템플릿] 형식에 맞춰 백엔드 개발자 직무기술서 초안을 작성해 줘. 특히 [우리 회사가 강조하는 가치]가 반영되도록 해줘." 와 같이 구체적인 맥락을 제공하면 더욱 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.
 여기서 한 걸음 더 나아가, '재피어(Zapier)'나 '메이크(Make AI)'와 같은 자동화 툴을 활용한다면 하루에도 50개가 넘는 직무기술서를 체계적으로 정리하는 것이 가능해집니다. 이렇게 되면 HR 담당자는 단순 반복 작업에서 벗어나, 보다 전략적이고 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하게 됩니다.
 AI는 강력한 조력자! HR 전문성의 진화는 계속되어야 한다!
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 <img alt="HR 관련 사진(제공=이미지투데이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093336941ozoz.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="yXoc345rLs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702093336941ozoz.jpg" width="658">
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 HR 관련 사진(제공=이미지투데이)
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 앞선 예시처럼 AI는 다양한 자료 조사나 데이터 정리 작업을 빠르고 효율적으로 처리해 줍니다. 그렇다고 해서, AI가 우리 HR 담당자를 대체하게 될 것 이라고는 생각하지 않습니다. 오히려 AI가 생성한 코드가 잘 작동해서 정확한 결과값이 나오는지 정리된 문서가 우리 회사의 특성과 상황에 적합한지, 전체 프로세스가 적절하게 진행되고 있는지 최종적으로 검토하고 판단하는 ‘HR전문가’의 역할이 반드시 필요하기 때문입니다. 그러한 HR 전문성이 바로 우리 HR 담당자들이 함양해야 할 그리고 성장해 나아가야 할 방향이라고 생각합니다.
 AI는 마치 지치지 않고 반복적인 업무를 빠르고 정확하게 수행해 주는 유능한 ‘조수’와 같습니다. 때로는 ‘환각(Hallucination)’이라는 한계점을 보이기도 하지만, 우리가 생각치 못한 새로운 전략이나 창의적인 아이디어를 제시해 주는 파트너가 될 수도 있습니다. 하지만 그 모든 결과물에 대한 최종적인 판단과 결정, 그리고 섬세한 조율은 결국 우리 HR 담당자의 몫입니다.
 따라서 앞으로 HR 담당자에게는 지금보다 훨씬 높은 수준의 전문성이 요구될 것이라고 생각합니다. AI라는 강력한 도구를 능숙하게 활용하며 자신의 전략적 역량을 한층 강화하는 HR 담당자와 그렇지 못한 담당자 간의 생산성 차이는 상상 이상으로 벌어질 수밖에 없습니다. AI 시대를 맞아 우리 HR 담당자들도 끊임없이 배우고 발전하며 새로운 기회를 만들어가야 할 것입니다.
 자, 그럼 다음 시간에는 생성형 AI를 통해 HR 담당자 스스로가 어떻게 학습하고 성장하며 전문성을 더욱 강화할 수 있는지, 그 구체적인 사례들을 가지고 다시 찾아 뵙겠습니다.
 박병규 메가존클라우드 HR 기획(93qkrqudrb@naver.com)
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