HRD AI 도입, 기업이 지금 고민해야 할 것들

디지털 전환의 가속화와 함께, 인공지능(AI)은 HRD(Human Resource Development·인적자원 개발) 분야에서도 중요한 역할을 담당하게 되었습니다. 빠른 데이터 분석과 업무 자동화를 통한 효율성 증대는 물론, 맞춤형 교육 및 인재 예측 등 다양한 측면에서 AI가 제공하는 혜택은 무시할 수 없습니다. 

그러나 AI 도입 과정에서 나타나는 데이터 편향, 도덕적 가치 충돌, 개인정보 보호 문제 등은 HRD 담당자가 반드시 고려 해야 할 중요한 이슈입니다.  AI가 제공하는 데이터는 편향될 가능성이 있으며, 의사결정을 무조건 AI에 의존할 경우 윤리적 문제와 보안 이슈가 발생할 수 있기 때문이죠. 

HRD담당자의 AI 기반 의사결정, 왜 중요한가?

AI 기반 의사결정은 HRD 담당자가 조직의 인재 육성과 전략 수립에 있어 보다 객관적이고 신속한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

• 정확한 데이터 기반 통찰력 제공:
  AI는 대량의 인사 및 교육 데이터를 실시간으로 분석하여, 개별 구성원의 역량, 학습 패턴, 그리고 이직 위험 등 다양한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 HRD담당자는 맞춤형 교육 프로그램과 인재 유지를 위한 전략을 보다 체계적으로 수립할 수 있습니다.
  

• 전략적 의사결정 지원:
  AI를 활용하면 기존에 경험이나 직관에 의존하던 의사결정 과정을 데이터에 기반한 객관적인 평가로 전환할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 예측한 직원 이탈 위험이나 성과 분석 결과를 토대로, 인사 정책 및 승진 기준을 재정비할 수 있어 조직 전체의 경쟁력 강화에 기여합니다.

• 효율성 증대 및 변화 대응: 
  AI가 반복적 행정 업무를 자동화하면, HRD담당자는 보다 전략적인 의사결정과 교육 프로그램 설계에 집중할 수 있습니다. 급변하는 시장 환경에서 이러한 신속한 데이터 분석은 조직이 변화에 능동적으로 대응하는 데 큰 도움이 됩니다.

AI 이해와 HRD 현장에서의 역할

인공지능(AI)은 인간의 사고 과정과 유사하게 일반화, 추론, 의미 해석, 경험을 통한 학습 등의 기능을 수행하는 알고리즘이나 컴퓨터 시스템을 뜻합니다. AI의 장점을 효과적으로 활용하려면, 몇가지 기본적인 개념을 이해 해야 합니다. AI는 스스로 학습하고 사고할 수 있는 지능형 시스템으로, 아래와 같은 기술을 포함하고 있습니다.

•  규칙 기반 전문가 시스템:
  if-then 규칙에 따라 작동하며, 간단한 문제에서는 효과적이지만 복잡한 상황에서는 한계가 있습니다.

  
  👉 활용 예시:  신입사원의 필수 교육 과정 자동 안내, 자격증 갱신 알람 시스템  "모든 신입사원은 입사 후 3개월 내 필수 교육을 수료해야 한다." 라는 규칙을 설정하면, 시스템이 이를 자동으로 체크하고 미이수자에게 알림을 보냅니다.

  
  
  

• 머신러닝:
  과거 데이터를 기반으로 통계적 기법을 활용해 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축합니다.
  이는 반복적인 업무 자동화와 성과 예측 등에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
  
  👉 활용 예시: 직원 이탈 가능성 예측, 교육 추천 시스템, 성과 예측 모델 특정 스킬 학습이 부족한 직원에게 AI가 자동으로 맞춤형 교육 과정을 추천하거나, 성과 예측 모델을 활용해 향후 리더십 프로그램 추천 대상을 선별할 수 있습니다.

• 신경망:
  인간 두뇌의 뉴런 구조를 모방하여, 복잡한 데이터 간의 비선형적 관계를 파악합니다.
  이를 통해 보다 정교한 예측과 의사결정 지원 시스템을 구현할 수 있습니다.
  
  👉 활용 예시: 학습 패턴 분석 및 맞춤형 피드백 시스템 AI가 학습 속도, 오답 유형, 학습 참여도를 종합적으로 분석해 개인별 보완이 필요한 영역을 제안하고, 최적의 학습 경로를 안내할 수 있습니다.

  이러한 기술은 인사 교육과 평가 과정에서 보다 정교한 예측과 의사결정을 지원합니다. 

HRD 영역에서의 AI 활용 사례

최근 연구는 AI가 단순한 업무 자동화를 넘어 조직 구성원의 개별 특성을 파악하고 맞춤형 지원을 제공할 수 있음을 보여줍니다. 

직원마다 AI 사수가 있다면? : 개인화 학습과 업무 효율 극대화

김혜란 외(2024) 연구진이 작성한 논문 「AI 기반 에듀테크를 활용한 교육격차 해소방안 연구: 국어, 수학 교과를 중심으로」, Journal of Digital Contents Society, Vol. 25, No. 1, Jan. 2024, pp. 279-290)에서는 AI 기반 에듀테크를 활용하여 학습한 농어촌 지역 초등학생의 성적 변화를 확인할 수 있습니다. AI가 학생 개개인의 학습 수준을 실시간 분석하여 맞춤형 피드백과 과제를 제공한 결과, 학생들의 수학 성적이 평균 67점에서 82점으로 상승하는 효과를 보였습니다. 즉, “1:1 개인화 학습(Personalized Learning)”이 가능해진 것입니다.

이미지 1. 수학 학업 성취도 점수 그룹별 변화 결과
(김혜란; 김준호; 김주현; 노상민; 박정호 「AI 기반 에듀테크를 활용한 교육격차 해소방안 연구: 국어, 수학 교과를 중심으로」 ,디지털콘텐츠학회논문지 Journal of Digital Contents Society, Vol. 25, No. 1, Jan. 2024, pp. 279-290)

이를 HRD에도 적용하면 어떨까요?

실제로, Johnson & Johnson(J&J)은 인공지능(AI)을 활용한 '스킬 추론(skills inference)' 프로세스를 도입하여 직원들의 기술 역량을 평가하고, 향후 필요한 기술 격차를 파악하는 데 주력하고 있습니다. J&J는 2020년 기술 그룹 내 4,000명의 기술자를 대상으로 디지털 전문성 향상 프로그램을 시작했는데요. 이 프로세스로 직원들의 현재 기술 수준을 평가하고, 역량 개발에 필요한 기술 격차를 분석했습니다. 이를 통해 직원들은 개인화된 경력 개발 도구를 활용하여 부족한 역량을 보완할 수 있었으며, 기업은 보다 정교한 인력 계획을 수립하는 데 필요한 정확한 데이터를 확보할 수 있었습니다. 

이렇게 AI를 활용한 개인화 학습은 HRD 영역에서 점점 확산되고 있습니다. 

“김 대리 곧 퇴사하겠군” : AI를 활용한 인재 유지 전략

HRD의 핵심 역할 중 하나는 인력 유지 전략을 수립하는 것입니다. 만약, AI를 활용하여 우리 회사 직원들의 퇴사 가능성을 미리 예측할 수 있다면 어떨까요? 

June Yu 외(2023) 연구진의 논문 「Data Driven Teacher Attrition Modeling」에서는 머신러닝을 활용해 교사 이탈(퇴사) 가능성 예측 연구를 확인할 수 있는데요. 이들은 공공 교육 데이터를 기반으로 교사와 학교 관리자의 인종, 성별, 근무 지역 등 다양한 변수를 종합 분석해 퇴사 가능성이 높은 교사를 미리 식별해냈습니다. 모델 예측에 따르면, 향후 교사 이탈률은 10.24%로 유지될 가능성이 높다는 분석을 내놓았는데요. 이는 현재 미국 공립학교의 실질적인 이탈률과 유사한 수치라고 합니다.

이미지 2. 학교 및 교장 특성에 따른 교사 이탈 예측 분석
(: June Yu, Li Feng, Jelena Tesic 「Data Driven Teacher Attrition Modeling 」 )

이 개념을 HRD 업무에 적용해본다면, 기업은 직원 이탈률을 예측하고, 조직 운영을 최적화할 수 있을 겁니다. AI는 직원의 이직 위험을 분석하고, 경력개발 및 보상 정책을 조정하는 데 도움을 줄 것이고요. 특히 핵심 인재의 유출을 막기 위한 전략을 사전에 마련할 수 있습니다.

이렇게 편리하게만 보이는 AI. 그러나, 반드시 고려해야 하는 위험성도 존재합니다. 바로 데이터 편향과 윤리 문제입니다.

HRD 담당자가 알아야 할 AI 기반 의사결정 위험 요소

데이터는 얼마나 '공정'할까? : 데이터 편향과 도덕적 가치 충돌

AI를 활용한 HRD에서 가장 조심해야 할 부분은 ‘데이터 편향’입니다. 연구자 ‘Yinying Wang’은 자신의 논문(「When artificial intelligence meets educational leaders’ data-informed decision-making: A cautionary tale」)에서 이렇게 말합니다. “AI가 학습하는 데이터가 이미 편향되어 있다면, 결국 AI가 내놓는 결과도 그 편향을 재생산할 수밖에 없다,”

예를 들어, 채용·인사평가·승진 등 각종 기록에 편견이 녹아들어 있다면, AI 역시 왜곡된 판단을 내리기 쉽습니다. 과거 채용 데이터에 특정 대학 출신이 더 높은 평가를 받았다면, AI는 이를 학습해 “A대 출신이 더 우수한 인재다”라는 편향된 결론을 낼 수 있습니다. 이는 신규 채용뿐만 아니라 내부 승진 평가에서도 영향을 미쳐, 특정 성별·연령대·학력 출신이 지속적으로 불이익을 받을 위험이 있죠. “남성이 영업 실적이 항상 높다”라는 데이터를 무비판적으로 학습한 AI는 여성 지원자에게 불리한 평가를 내릴 가능성이 있습니다. 따라서, HRD 담당자는 AI가 학습하는 데이터가 공정한지 지속적으로 검토해야 합니다.

AI라도 넘지 말아야 할 선이 있는 법 : 개인정보 및 보안 이슈

이미지 3. 유럽연합(EU)의 인공지능법(AI Act)에 따르면 교육분야의 AI 적용은 ‘고위험(Lv.2)’ AI 시스템으로 분류되며 많은 주의를 요함 

(Díaz-Rodríguez et al., 2023)

EU AI Act는 교육·직업 훈련 분야에서 AI를 ‘고위험 AI’로 분류해 엄격히 규제할 예정입니다. 실제로, 미국 일부 학교에서는 학생들의 복용 약물이나 건강 정보 등 민감 데이터를 AI가 다루는 과정에서 사생활 침해 문제가 불거진 사례도 있는데요. 기업도 예외일 수는 없습니다. 우리의 민감한 인사 데이터를, 어디까지 AI에 맡길 수 있을까요? 기업이 AI를 적극적으로 도입해 직원들의 업무 데이터와 개인정보를 대량으로 수집·분석할 때, 보안 체계를 마련하지 않으면 심각한 정보 유출 리스크가 발생할 수 있습니다.

HRD 담당자를 위한 AI 도입 전략과 단계별 가이드

데이브 울리치 모델을 통한 AI 도입 단계 분석

HRD AI 도입 과정에서 가장 중요한 것은 단계별 전략입니다. 데이브 울리치(Dave Ulrich)는 HR AI 도입을 4단계(어시스트 → 인폼 → 가이드 → 임팩트)로 구분했으며, 이 모델을 따르면 기업이 AI를 무분별하게 도입하지 않고 전략적으로 활용할 수 있습니다.

이미지 4. Dave Ulrich는 HR 부문의 AI 활용도를 점검할 수 있는 가이드를 제안함.
(출처 : How are You Doing at AI for HR? A Ten-Item Assessment to Evaluate Your Progress, Dave Ulrich )

어시스트(Assist)
반복성 높은 행정 업무를 자동화해, 교육담당자와 인사 담당자의 업무를 줄이는 단계입니다. 예를 들면 인사 서류 분류, 기초 역량 검사 자동화 등이 해당됩니다.

인폼(Inform)
AI가 분석한 데이터 결과를 담당자나 경영진에게 리포트 형태로 제공해 ‘의사결정 보조’ 역할을 하는 단계입니다. 예컨대, 어떤 과목·직무에서 성과가 저조한지, 누구의 이탈 위험이 높은지 등 인사이트를 얻을 수 있습니다.

가이드(Guide)
AI의 예측 결과나 분석 지표를 바탕으로 기업의 실제 정책을 세우고, 교육 로드맵을 구체화하는 단계입니다. HRD 담당자가 AI가 제시하는 데이터를 참고해 구체적인 액션 플랜을 실행합니다.

임팩트(Impact)
AI 활용이 전사적·지속적으로 이뤄져, 실질적인 성과와 변화가 발생하는 단계입니다. 회사 전체의 의사결정에 AI가 뿌리내리고, HRD가 고부가가치 전략 파트너로 자리매김하게 됩니다.

현재 대부분의 조직은 AI 응용의 초기 단계인 어시스트 단계에 있으며, 이는 단순 자동화와 효율성확보에 그치는 수준입니다. 일부 조직은 인폼 단계로 발전하여 빅데이터 분석과 리더십 진단 결과를 경영진에 제공하며, 의사 결정을 지원하는 정도로 나아가고 있는데요. AI를 진정으로 효과적으로 활용하기 위해서는 가이드와 임팩트 단계에 도달해야 합니다. 이때 HRD 담당자는 AI가 제시한 결과를 맹목적으로 수용하기보다, 윤리와 데이터 품질 검증 과정, 그리고 이해관계자 의견을 수렴하는 구조를 갖춰야 합니다.

안전하고 효과적인 AI 도입을 위해 반드시 고려해야 할 4가지

1) 데이터를 믿되, 맹신하지 않는다
학생이나 교사 평가는 물론, 직원 성과 데이터도 사람에 의해 입력되고 쌓이는 것입니다. 그 과정에서 생길 수 있는 편향을 인지하고, AI가 내놓는 결과 뒤에 어떤 맥락이 숨어 있는지 비판적으로 살펴봐야 합니다.

2) 윤리적 리더십을 발휘한다
AI가 최종 결정을 대신하게 두면, 예측 오차나 부당한 차별의 책임이 누구에게 있는지 모호해집니다. 따라서 HRD 담당자는 “결정권과 책임은 사람에게 있다”는 원칙을 세우고, AI가 제시하는 정보를 균형감 있게 적용해야 합니다.

3) 개인정보·보안 체계를 강화한다
직원들의 평가 데이터·교육 이력 등은 매우 민감한 정보입니다. 보안 정책과 접근 권한, 데이터 익명화 처리 등 사전에 마련해야 할 절차가 많습니다. 이를 소홀히 하면 신뢰도 하락은 물론 법적 분쟁까지 이어질 수 있습니다.

4) 단계별 로드맵을 수립한다
데이브 울리치가 제안한 어시스트-인폼-가이드-임팩트로 나누어, 각 단계에서 필요한 조직 역량과 인프라를 미리 파악해 두는 것이 좋습니다. 목표 없이 AI만 덜컥 도입했다가는 실제 성과와 연결되지 못할 수 있습니다.

AI를 활용한 HRD, 사람 중심의 접근이 필요하다

기업의 HRD에서 AI를 도입할 때 고려야할 것들
(출처 : How are You Doing at AI for HR? A Ten-Item Assessment to Evaluate Your Progress, Dave Ulrich )

AI는 HRD 담당자가 직면한 인력관리와 교육 효율 문제를 해결할 강력한 해법이 될 수 있습니다. 개인별 맞춤형 학습, 직원 이탈률 예측, 효율적인 채용 자동화 등 다양한 기능을 통해 ‘업무 효율’과 ‘정확도’가 급상승하는 건 분명합니다. 

그러나, AI는 만능 해결책이 아니며, 단순히 적용한다고 즉각적인 효과를 얻을 수 있는 기술도 아닙니다. AI가 인간의 의사결정 과정을 흉내 낸다고 해서, AI가 ‘인간 대신’ 결정을 내릴 수는 없습니다. 우리 조직의 중요한 결정은 결국 사람이 해야 합니다. 

따라서, 기업의 디지털 전환이 가속화될수록, HR 담당자의 역할과 책임은 더욱 커집니다. AI는 명확한 데이터 분석 업무를 수행하지만, 실무자는 그 분석에 인간적인 따뜻함을 더하여 사람 중심의 관점을 잃지 않도록 노력해야 합니다. 기술의 도움으로 반복적인 데이터 작업에서 벗어난다면, 그 시간을 조직 구성원들과 더 많이 소통하고, 데이터 뒤에 숨겨진 복잡한 현실을 이해하며, 인간을 존중하는 방향으로 활용 해야겠죠. 이것이야말로 AI 시대를 준비하는 HRD 담당자의 가장 중요한 과제가 아닐까요?

에이블런은 기업 맞춤형 AI 기반 HRD 역량 강화 교육을 제공하여, 디지털 기반의 인재 개발과 조직 혁신을 지원합니다. 실무에 바로 적용할 수 있는 맞춤형 교육 설계, 데이터 기반 인사이트 제공, 그리고 성과 중심의 AI 리터러시 향상 과정을 운영하고 있습니다.

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[📹 영상으로 쉽게 설명해주는] 교육담당자의 AI 의사결정, 어떻게 하나요?

참고 자료

• Wang, Y. (2021). When Artificial Intelligence Meets Educational Leaders’ Data-Informed Decision-Making: A Cautionary Tale. Educational Management Journal.

• 김혜란, 김준호, 김주현, 노상민, 박정호 (2024). 「AI 기반 에듀테크를 활용한 교육격차 해소방안 연구: 국어, 수학 교과를 중심으로」, 디지털콘텐츠학회논문지(Journal of Digital Contents Society), 25(1), 279-290.

• Bañeres, D., Rodríguez, M. E., Karadeniz, A. (2023). An Early Warning System to Detect At-Risk Students in Online Higher Education.

• Yu, J., Feng, L., Tesic, J. (2023). Data Driven Teacher Attrition Modeling.

• Ulrich, D. (2022). How Are You Doing at AI for HR? A Ten-Item Assessment to Evaluate Your Progress.

• <Employers look to AI tools to plug skills gap and retain staff> financial times