감에 머물렀던 HR 의사결정, AI는 어떻게 전략으로 전환시킬까?

A기업은 작년 한 해 동안 '직원 몰입도 향상'을 위해 많은 예산을 썼습니다. 새로운 복지 혜택을 도입하고, 화려한 이벤트를 열었습니다. 하지만 연말 서베이 결과, 몰입도 점수는 또다시 제자리걸음입니다. 리더들은 '효과가 없다'고 불평하고, 구성원들은 '정작 필요한 건 그게 아니었다'고 말합니다.

기업에서 흔히 볼 수 있는 사례인데요.

단지 몰입도 서베이 만의 문제는 아닙니다. 왜 어떤 팀은 높은 성과를 내고, 어떤 팀은 조용히 무너지는지.

왜 어렵게 영입한 인재가 입사 6개월 만에 적응에 실패하는지. 지금까지 대다수 기업은 이 모든 질문에 '과거의 경험'과 '리더의 감'으로 답해왔습니다. 원인을 정확히 모른 채, 잘못된 곳에 자원을 투자하고 있었던 것입니다. 하지만 더 이상 그런 방식으로는 조직의 지속 가능한 성과를 담보할 수 없습니다.

이제 모든 HR 이슈는 데이터 기반의 인사이트로 연결되고 있습니다. 그리고 이 거대한 흐름의 중심에 바로 피플애널리틱스(People Analytics)가 있습니다.

최근, 이 피플애널리틱스가 HR AI라는 강력한 엔진을 만나면서 단순한 '분석'을 넘어 '예측'과 '자동화'의 영역으로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 피플애널리틱스(PA)가 어떻게 HR의 미래를 바꾸고 있는지, 그리고 조직의 혁신을 위해 무엇을 준비해야 하는지 살펴보도록 하겠습니다.

1. 피플애널리틱스(PA)란 무엇인가?: '감'을 '확신'으로 바꾸는 기술

오프닝에서 제기된 문제들, 즉 '효과 없는 몰입도 투자', '반복되는 인재 적응 실패'는 공통점이 있습니다. "진짜 원인을 모른다"는 것입니다. '복지가 부족한가?', '리더십에 문제가 있나?'라고 추측만 할 뿐, 무엇이 문제의 핵심인지 증명할 데이터가 없었습니다. 피플애널리틱스(PA)는 이 '추측'을 '확신'으로 바꾸는 기술이라고 볼 수 있습니다.

(1) 정의: 비즈니스 성과와 사람 데이터의 연결

피플애널리틱스의 교과서적인 정의는 '인적 자원 데이터를 분석하여 더 나은 의사결정을 하는 것'입니다. 하지만 이 정의는 피플애널리틱스의 실질적 의미를 모두 담지 못합니다.

피플애널리틱스란, 조직의 비즈니스 성과(매출, 생산성, 이탈률 등)와 구성원의 사람 데이터(행동, 관계, 감정 등) 사이의 연결고리를 데이터로 증명하는 모든 과정을 의미합니다.

예를 들어, 오프닝의 사례로 돌아가 보겠습니다.

 

• 전통적 HR의 접근: "몰입도 점수가 낮으니, 이벤트를 열자." (증상에 대한 처방)

 

• PA의 접근: "몰입도 데이터를 분석해 보니, 유독 점수가 낮은 그룹은 '리더와의 1:1 미팅이 월 1회 미만인 팀'이라는 공통점이 발견되었습니다. 문제는 복지가 아니라, '리더의 코칭 부재'였습니다." (원인에 대한 진단)

 

이처럼 피플애널리틱스는 잘못된 곳에 투자하고 있던 자원을 '진짜 문제'를 해결하는 데 집중하도록 만듭니다.

(2) 전통적인 HR과 피플애널리틱스와의 차이

피플애널리틱스는 전통적인 인사관리를 '감'의 영역에서 '데이터와 통계'의 영역으로 끌어올립니다.

[ HR Expert's Insight ]

피플애널리틱스에 있어 흔히 하는 실수는 '대시보드를 도입하는 것'이라고 착각하는 것입니다. 피플애널리틱스의 성공은 화려한 툴이나 데이터 사이언티스트의 역량이 아닌, 'HR이 어떤 질문을 던지는가'에서 시작됩니다. "우리 회사 평균 근속연수는 몇 년인가?" 같은 수집을 위한 질문은 큰 가치가 없습니다.

다음과 같은 질문들이 도움이 됩니다.

 

• "우리 회사의 핵심 인재들은 왜 떠나는가?”

 

• “핵심 인재들이 떠나기 3개월 전 보인 공통적인 행동 신호는 무엇인가?"

 

• "그들의 이탈이 우리 비즈니스에 미치는 재무적 손실은 어느 정도인가?"

 

피플애널리틱스는 데이터를 모으는 기술이 아니라, 데이터로 비즈니스 질문에 답하는 기술입니다.

2. 피플애널리틱스와 AI의 결합, 무엇이 달라지는가?

피플애널리틱스(PA)가 '질문의 기술'이라면, 피플애널리틱스 AI는 그 질문에 대한 '답변의 수준'을 바꾸는 기술입니다.

기존의 피플애널리틱스는 HR 담당자가 엑셀이나 BI 툴을 통해 숫자로 표현된 데이터(정형 데이터)를 분석하는 데 집중했습니다. "평가 등급 분포는 어떠한가?", "근속연수 대비 연봉 상승률은 얼마인가?"와 같은 것들입니다.

하지만 HR AI는 여기서 한발 더 나아가, 인간이 물리적으로 분석하기 어려웠던 '언어로 표현된 데이터'(비정형 데이터)를 분석의 영역으로 끌어들였습니다.

 

• 성과 평가의 주관식 코멘트

 

• (익명화된) 협업 툴의 커뮤니케이션 키워드

 

• 동료 피드백에 담긴 텍스트

 

이 지점에서 HR의 혁신이 시작됩니다. 기존 PA가 '무슨 일이 일어났는지(What)'를 숫자로 보여줬다면, 피플애널리틱스 AI는 '왜 그렇게 느끼고 행동하는지(Why)'를 언어 속에서 찾아내기 때문입니다.

이 거대한 변화는 HR의 역할을 3가지 차원에서 근본적으로 바꾸어 놓습니다.

(1) '과거 분석'에서 '미래 예측(Prediction)'으로

전통적인 HR 데이터는 이미 벌어진 일의 결과였습니다. 하지만 HR AI는 수많은 데이터 속에서 패턴을 학습하여, 앞으로 일어날 일을 높은 확률로 예측합니다. '왜' 이탈이 발생했는지 분석하는 것을 넘어, '누가' 이탈할 가능성이 높은지 선제적으로 파악하는 '예측의 힘'을 갖게 됩니다.

(2) '수동 집계'에서 '전략적 자동화(Automation)'로

HR AI는 HR 담당자들이 매년 수많은 시간을 쏟아붓던 주관식 코멘트 분석이나 리포팅 작업을 대신 처리합니다. 이는 HR이 '데이터 취합'이라는 행정 업무에서 벗어나, '데이터 기반 전략 수립'이라는 본질적인 업무에 집중할 수 있도록 '자동화'된 환경을 제공합니다.

(3) '연간 분석'에서 '실시간 인사이트(Real-time Insight)'로

1년에 한 번 실시하는 조직 문화 서베이에서 벗어나, 조직의 현상을 수시로 파악할 수 있게 됩니다. 문제가 터진 뒤 1년 만에 원인을 파악하는 것이 아니라, 문제가 발생하는 '이번 주'에 즉각적으로 개입할 수 있는 '실시간 인사이트'를 확보하게 됩니다. AI의 진짜 가치는 자동화가 아닙니다. 문제에 개입하는 타이밍을 앞당기는 것입니다.

3. 피플애널리틱스 AI는 HR을 어떻게 혁신하는가?

피플애널리틱스 AI는 HR의 전통적인 영역을 '운영'에서 '전략'으로 이동시킵니다. 앞에서 살펴본 '예측', '자동화', '실시간'의 힘이 실제 현장에서 어떻게 적용되는지, 사례를 통해 살펴보겠습니다.

(1) [채용] '감'을 배제하고 '데이터'에 집중

가장 '감'에 의존했던 채용 영역은 AI를 통해 가장 객관적인 영역으로 변하고 있습니다.

 

•  '효과적인 JD(직무기술서)’ 작성 지원

   

  HR AI가 직무 핵심역량/필수 기술을 분석해 모호한 표현을 구체 문장으로 리라이트합니다. 불필요한 지원을 줄이고, 적합 후보자 유입을 높입니다.

   

 

•  '채용 프로세스' 병목 현상 진단

   

  "어떤 면접 단계에서 후보자 이탈률이 가장 높은가?"를 데이터로 보여줍니다. 만약 '2차 실무 면접' 이후 이탈률이 급증한다면, 해당 면접 경험에 문제가 있음을 진단하고 개선할 수 있습니다.

   

 

(2) [리더십] '성공 공식'을 데이터로 증명: 구글의 '프로젝트 산소'

구글의 산소 프로젝트는 피플애널리틱스를 논할 때 빼놓을 수 없는 가장 고전적인 사례입니다. 그럼에도 PA의 강력함을 증명하는 데 이보다 더 확실한 예시가 없기도 합니다.

 

• 배경: 구글은 "관리자(리더)가 과연 조직 성과에 필요한 존재인가?"라는 도발적인 질문을 던졌습니다. 당시 엔지니어 중심의 문화에서는 "최고의 관리자는 기술 역량이 가장 뛰어난 사람"이라는 믿음이 지배적이었습니다.

 

• PA의 활용: 피플애널리틱스팀은 이 가설을 검증하기 위해, 수년간 축적된 성과 평가 데이터, 직원 서베이, 그리고 리더에 대한 수많은 주관식 평가 코멘트를 분석했습니다.

 

• 인사이트: 데이터가 보여준 답은 기존의 믿음과 정반대였습니다. 팀 성과에 가장 큰 영향을 미친 리더는 기술 역량이 뛰어난 엔지니어가 아니었습니다. 오히려 ① 팀원과 정기적인 1:1 미팅을 하는 리더, ② 팀원의 성장에 진심으로 관심을 보이는 리더, ③ 명확한 비전과 방향을 제시하는 리더였습니다.

 

(3) [조직관리] '조용한 퇴사' 사전 감지 (예측 & 실시간 인사이트)

이직 예측과 몰입도 분석은 문제가 터진 뒤 수습하는 것이 아니라, 선제적으로 개입하는 '미래 예측'의 영역입니다.

 

• '조용한 퇴사' 시그널 감지: HR AI가 '1:1 미팅 빈도 급감', '협업 툴 응답 시간 지연' 등 구성원의 행동 메타데이터를 분석하여 이직 위험군을 사전에 예측합니다. (단, 프라이버시를 침해하는 대화 내용 자체를 분석하는 것은 매우 위험하며, 지양해야 합니다.)

 

• 조직 네트워크 분석: AI가 (익명화된) 협업 패턴을 분석하여, 조직 내 '정보의 병목 현상'을 일으키는 사람과, 직급은 낮지만 '문화적 영향력'이 큰 숨겨진 핵심인재를 찾아내는 등, 눈에 보이지 않는 조직의 실제 작동 방식을 시각화합니다.

 

(4) [성과관리] 데이터에 숨겨져 있는 속마음을 읽다 (자동화 & 실시간)

피플애널리틱스의 가장 큰 장벽은 '분석할 데이터가 없다'는 착각과 '숫자'에만 매몰되는 함정입니다. 하지만 조직의 몰입도, 리더십, 문화와 같은 진짜 인사이트는 주관식 설문, 동료 피드백, 리뷰 코멘트와 같은 '언어 데이터(비정형 데이터)'에 숨어 있습니다.

 

• 문제점: HR 담당자가 물리적으로 수천 개의 주관식 코멘트를 모두 읽고, 그 안에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 것은 불가능에 가깝습니다. 결국 이 소중한 데이터는 대부분 묻혀버립니다.

 

• AI 도구의 활용: 최근 HR AI 솔루션이 큰 발전을 하고 있습니다. 클랩(Clap)에서도 조직 내 다양한 언어 데이터를 피플애널리틱스의 영역으로 끌어올리는 기능을 제공하는데요. HR 담당자가 일일이 읽을 필요 없이, AI가 조직 전체의 주관식 코멘트를 즉각적으로 자동 분석합니다.

 

• 전략적 가치: 이러한 AI 도구는 조직 전체에서 가장 많이 언급된 핵심 키워드, 긍정/부정 감성 분포, 그리고 특정 팀이나 리더에게서 두드러지는 이슈를 실시간 대시보드로 요약해 줍니다.

 

• 결과: HR은 "특정 본부에서 'R&R' 관련 부정 키워드가 급증하고 있다"거나 "A 리더가 1:1 미팅을 하지 않는다"와 같은, 정량 데이터로 포착하기 어려운 신호를 데이터로 파악하고 선제적으로 개입할 수 있게 됩니다.

 

[ HR Expert's Insight ]

피플애널리틱스 AI 도입을 검토할 때, "무엇을 자동화할 것인가?"라고 묻는 것은 1차원적인 질문일 수 있습니다. 이런 질문이 중요합니다. "우리가 지금 '감'으로 내리고 있는 가장 중요하고 비싼 의사결정은 무엇인가?"

'채용'일 수도, '리더 임명'일 수도, '핵심인재 보상'일 수도 있습니다. PA와 AI의 진정한 가치는 단순 반복 업무를 줄여주는 것이 아니라, 조직의 성패를 좌우하는 가장 중요한 의사결정의 '성공 확률'을 데이터로 높여주는 것에 있습니다.

다른 기업은 어떻게 우리 조직에 맞는 성과관리 방식을 찾아서 활용하고 있는지 사례를 통해 확인해 보세요!

피플애널리틱스 AI는 HR을 ‘운영자’에서 ‘조직 설계자’로 전환시킵니다. HR의 역할은 이제 제도를 관리하는 일이 아니라, 조직의 미래를 설계하는 일입니다. ‘누가 떠나는가’가 아니라 ‘왜 떠나는가, 언제 개입할 것인가.’ 이 질문에 데이터를 근거로 답할 수 있을 때, HR은 운영 부서를 넘어 조직의 핵심 전략 파트너가 됩니다.

이 변화는 ‘원인을 모른 채 엉뚱한 곳에 투자하던 시대’를 끝내고, 진짜 문제를 검증 가능한 데이터로 해결하는 시대를 열게 됩니다. 많은 조직에서 피플애널리틱스나 HR AI 도입을 어렵게 느낍니다. 하지만 시작은 시스템이 아니라 질문입니다. 무엇을 측정할지보다, 무엇을 바꿀지를 먼저 결정해보세요.

질문이 바뀌는 순간 HR의 일도 바뀌고, 그 변화가 곧 조직의 미래를 바꾸는 힘이 될 것입니다.

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이 글의 원문은 CLAP팀 블로그 피플애널리틱스와 AI가 만나면? HR의 '감'을 '데이터 기반 전략'으로 바꾸는 법 에서 확인할 수 있습니다.