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인공지능을 활용한 인적자원관리

2021-06-15

언택트 시대가 도래함에 따라 취업 과정도 많이 바뀌었다. 취업준비생이 선호하는 공기업, 대기업, 금융업계를 중심으로 AI 면접을 활용하는 회사가 점점 늘고 있다. 시간과 비용 절감, 객관적인 역량평가, 기업 맞춤형 인재 선발을 이유로 많은 기업에서 선호하고 있다. 하지만 대부분의 지원자들은 인공지능이 지원자를 제대로 평가하는지에 대해 의구심을 품는다.

 

AI면접 알고리즘

AI면접 알고리즘은 메타분석-우수 면접관 판단 결과 학습-직군별 고성과자 특성 학습-기업별 커스터마이징 분석으로 진행된다.

AI면접은 질의응답과 게임수행으로 이루어진다. 질의응답에서는 V4(Visual, Vocal, Verbal, Vital)로부터 나타나는 지원자의 특성을 분석하고, 게임수행에서는 응시자의 게임별로 응답한 반응시간, 의사결정의 종류와 방향, 학습 속도 등의 데이터를 수집하여 전전두엽의 6가지 영역과 관련된 주의, 기억, 추론 등과 관련된 역량을 측정한다.

질문에 답변하는 지원자 영상을 보고 면접관들이 평가한 데이터를 수집하여 머신러닝 알고리즘으로 우수 면접관의 판단 메커니즘을 학습한다. 이를 통해 지원자의 의사소통능력, 감정전달능력, 위기대처능력 등의 역량을 판단한다.

면접관 데이터를 확보했으면 이제는 다양한 기업과 다양한 직무에서 일하고 있는 재직자들을 대상으로 AI면접 응시데이터와 성과 데이터를 수집하고 직군별로 고성과자의 특성을 분석하여 성과예측모형을 도출한다. 이를 통해 지원자와 예측모형을 대조하며 지원자의 직무적합도를 판단한다.

마지막으로 기업마다 원하는 인재상이 모두 다르기 때문에 기업들에 대한 재직자 데이터를 학습하여 기업별 핵심역량을 도출하고 해당 기업에 가장 적합한 지원자를 선발한다.

 

점차 더 많은 기업들이 AI면접 평가 비중을 높일 것이라 전망된다. 아직은 학습데이터가 부족하여 AI와 인사담당자의 평가오차가 존재하며 취업 시장에서 AI면접에 대한 지원자들의 신뢰도가 높지 않지만, 더 많은 학습으로 오차를 줄이고 데이터가 더 많이 쌓인다면 일률적인 조건에 맞는 지원자를 선발하는 것을 넘어 지원자의 개성과 잠재력까지도 평가될 수 있을 것이다.

 

더 나아가 향후 채용 뿐만 아니라 직원관리와 교육에도 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다. IBM은 직원을 평가하고 내부이동과 경력관리에서 인공지능을 이용해왔다고 한다. 사업에 적합한 역량을 확보하기 위해서는 인사부서가 타부서들과 협업하고 어떤 역량이 필요하고, 현재 회사에는 어떤 직원이 전문성을 가졌는지, 사업에서 필요한 인력은 각 역량별로 얼마나 되는지, 부족한 역량을 채워야하는 직원은 누구인지를 규명해야 한다. IBM은 구성원의 현재 근무지, 급여수준, 역할 등을 고려하여 이동가능한 직무를 예측해주는 프로그램을 개발했고, 지금까지 1,500명의 직원들이 새로운 직무로 이동했다. IBM은 이러한 성과를 통해 인사관리자들의 주관적인 판단을 인지하고 휴먼에러를 제공하는 데 힘쓰고 있다.

머지않은 미래에 많은 기업에서 직원 채용, 평가, 교육 등 모든 인적자원관리 부분에서의 인공지능의 활약을 볼 수 있을 것으로 기대된다.

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