[티앤엘 월간 HR 10월호] HR담당자의 AI 도구 활용기 #1편

 

[티앤엘 월간 HR 10월호] HR 담당자의 AI도구 활용기 #1편_효율성의 관점

"HR 업무에 AI를 활용한다는 것은 무엇일까요?"

 

 

저는 GPT 3.5부터 유료구독을 시작해서 약 2년간 열심히 AI를 활용해봤습니다.

AI가 정말 놀라웠어요.

저는 기존에 "역량"을 중심으로 이야기하는 HR 컨설턴트였습니다.

역량이라는 것을 정의 내리기 위해서는 너무나도 많은 작업이 필요했죠.

 

녹취를 분석하고, 다양한 역량의 기준을 정의하고,

우선순위를 도출하고, BARS(Behaviorally Anchored Rating Scales, 행동기준척도),

BOS(Behavioral Observation Scales, 행동관찰척도)로 지표화하는 등...

역량을 세운다는 것은 꽤 품이 많이 들어가는 작업이었습니다.

그래서 역량모델링이라는 하나의 전문 분야가 생겨났겠죠.

 

 

 

GPT와 함께 작업해보니, 심리학 석사 몇 명과 달라붙어서 했던

BARS 정의 작업이 의외로 쉽게 풀리는 경험을 했습니다.

'이게 뭐지...' 싶더라고요.

 

이렇게 저의 GPT와 함께하는 작업 경험이 시작되었습니다. 🎒

단순히 업무 시간을 줄이는 것 이상의 의미를 찾고 싶었고,

그 과정에서 많은 시행착오와 작은 성공들을 경험했습니다.

 

💡오늘은 HR 담당자의 관점에서 AI 도구 활용의 현실적인 이야기를 나눠보고자 합니다.

 

❓1부: 반복되는 질문 "이거 자동화 안 될까?"

 

HR 업무는 본질적으로 사람과 관련된 일이지만,

그 이면에는 상당한 양의 데이터 처리와 문서 작업이 존재합니다.

✔️역량모델링, 직무분석, HR 주요지표 분석 보고, 연간 교육계획 수립을 위한

기초 데이터 정리, 조직만족도 조사 데이터 분석...

이러한 작업들은 중요하지만 시간이 많이 소요되는 업무죠.

 

특히 골치 아픈 것은 교육 효과성 평가였습니다.

👨🏻‍⚕️의료기기 품질경영시스템 ISO 13485에서는 만족도 조사 이외에

해당 직원이 제대로 이해했는지 확인하기 위한 객관식 시험을 요구합니다.

 

지금까지는 직원들이 듣고 온 위탁교육 내용을 기반으로 품질관리자가

객관식 시험을 만들어 진행했지만, 현실적으로 너무나 가혹한 요구죠.

저희가 직접 진행하는 교육이 아니라 위탁교육인데,

다녀와서 시험까지 치러야 하니 현실적으로 무리가 있었습니다.

 

💡이때 생각난 것이 '어떻게 자동화할 수 없을까?'였습니다.

 

 

 

 

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 ❗2부: 삽질이 시작되다.

 

 

이후 저는 Make, Power Automate 등을 기웃거리면서 어떻게 하면

GPT로 교육시험을 제작해볼 수 있을까를 고민했습니다.

 

GPT에게 "객관식 10문제 만들어줘📃"를 시키고 그것을

파싱(parsing)하는 작업은 어렵지 않았는데,

 

✅문제는 이것을 어떻게 승인하고,

퀴즈를 풀어서 자동으로 채점하는 것까지 구현하느냐였습니다.

자동화에 좋다는 도구들은 거의 다 한 번씩 깔아보고 테스트한 것 같아요.

 

며칠의 삽질 끝에 Make로 팀장님에게 메일을 보내는 것까지는 성공했습니다.📤

다만, 문제는 그 다음부터였죠. 어떻게 승인하고, 채점할 것인가...

거기서 한 줄기 빛이 다가왔습니다.

 

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💡 3부: 바이브 코딩의 세계에 입문하다.

 

🧑🏻‍💻바이브 코딩(Vibe Coding)

'코드를 직접 작성하지 않고 AI와의 대화로

프로그램을 만드는 코딩'의 세계로 입문하게 된 것은,

우연히 HRD 컨퍼런스에 참석했다가 받은 인사이트로부터 시작했습니다.

 

그 전에는 'Claude Code'라는 것이 있다는 것만 알았다면,

이후에는 Replit이라는 플랫폼으로 실제 사이트를 개발하기 시작했습니다.

 

하지만 사이트 개발은 될 듯 될 듯 잘 안 되더라고요.

제가 아무리 명확하게 지시를 줘도 제대로 개발이 안 되기 일쑤였습니다.

포기하려고 하던 중, Replit에서 돌렸던 세 번째 앱이 갑자기 돌아가기 시작했습니다.

 

그동안 골칫거리였던 승인 프로세스, 자동 채점, 재시험 기능이

바이브 코딩을 통해서 작동하더라고요. 신기한 경험이었습니다.

 

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🧑🏻‍💻 4부: 이제부터 개발자?

 

 

저는 탄력을 얻어 그동안 엑셀과 수기의 늪에 갇혀있던 것을

하나하나 시스템으로 정비하기 시작했습니다.

 

물론 아직 HR 데이터 분석 전체를 AI의 도움으로 해결하기는 어렵지만,

적어도 우리가 우리의 시스템을 효율화하기 위한 도구는

스스로 개발할 수 있는 영역으로 발전하는 것 같아요.

 

또 무엇이 있을지, 어떤 기술의 발전이 저를 즐겁게 할지...

AI와 함께 일하는 요즘, 참 일이 재미있습니다.

 

✅ 마치며

 

HR 업무에 AI를 도입한다는 것은 단순히 기술을 익히는 것이 아닙니다.

그것은 우리의 업무 방식을 근본적으로 재검토하고,

'정말 중요한 것이 무엇인가'를 질문하는 과정입니다.

 

역량모델링에 수개월씩 걸리던 시간을 며칠로 단축할 수 있다면,

그 시간에 우리는 무엇을 해야 할까요?

교육시험 제작과 채점이 자동화된다면,

우리는 어떻게 구성원들의 진짜 성장을 지원할 수 있을까요?

 

AI는 효율성을 가져다주지만,

그 효율성을 어디에 쓸 것인가는 여전히 사람의 몫입니다.

 

저는 AI를 통해 확보한 시간을 구성원들과의

대화, 조직문화 개선, 더 나은 제도 설계에 쓰고 싶습니다.

 

완벽하지 않아도 괜찮습니다.

계속 시도하고, 실패하고, 배워가는 것.

💡그것이 변화하는 시대에 HR 담당자가 가져야 할 태도가 아닐까 생각합니다.

 

 

 

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이 글은 경영기획팀 HR 기획자의 관점에서 작성되었습니다.

월간 HR 시리즈는 한 달씩 번갈아 가며 주니어의 관점과 시니어의 관점을 전달하며,

매월 우리 회사의 인사 철학과 문화에 대한 이야기를 나누는 공간입니다.

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