"최종합격했는데 나간다고?"...데이터는 알고 있다

[HR테크커넥팅데이즈] LS 피플랩 어승수 팀장, 데이터드리븐 HR 사례 제시

“지난 2017년 입사 최종 합격자 발표 후 46.4%가 입사를 포기했었다. 이제는 이탈자를 예측할 수 있어 이런 피해를 최소화할 수 있다.”

LS 피플랩 어승수 팀장은 22일 서울 강남구 슈피겐홀에서 열린 인적자원(HR) 행사 'HR테크 커넥팅 데이즈'에서 데이터 드리븐 인사관리(HR)를 소개하며 이를 활용한 사례를 발표했다.

데이터드리븐 HR은 인적 자원 관리에 데이터 분석을 적용해 의사 결정을 개선하고 효율성을 높이는 것을 의미한다. 인재 채용, 퇴사 예측, 능력 개발 등 다양한 분야에서 과학적인 근거를 바탕으로 조직의 성과 향상을 위한 의사 결정을 가능하도록 돕는다.

22일 'HR테크 커넥팅 데이즈' 행사에 연사로 참여한 LS피플랩 어승수 팀장

어승수 팀장은 “특히 불확실성이 커지는 현 시장 상황에서 더 이상 개인의 직감이나 관록이 아닌 현상에 대한 사실적 이해에 기반한 의사결정이 요구되고 있다”며 데이터 기반 HR의 중요성을 설명했다.

어 팀장은 데이터기반 HR이 활용된 사례로 입사포기 예측모델을 소개했다. 이 모델을 개발한 이유는 인력을 채용하는 과정 중 최종 합격자 발표 이후 대거 이탈하는 사례가 종종 발생했기 때문이다.

이로 인해 기업에서 목표로 한 계획에 차질이 발생하면서 이를 극복하기 위한 지원자들의 속성과 변인을 입력하고 이에 따른 결과를 AI로 분석하는 예측모델을 개발했다.

입사포기예측모델은 최종 합격자들의 이탈 가능성을 시각화해 직관적으로 보여줌으로써 관련 부서에서 이에 대응할 수 있는 환경을 조성해준다.

또한 자연어 처리 모델을 활용한 자기소개서 평가 모델을 구축해 HR담당자의 업무부하를 줄이고 보다 효율적으로 평가할 수 있는 업무 환경을 제공한다.

이 밖에도 LS 피플랩은 최근 챗GPT 등 생성형AI를 HR에 접목해 서비스의 신뢰성을 높이고 업무의 역량을 강화하기 위한 기능 개발에 집중하고 있는 중이다.

어승수 팀장은 “세계가 굉장히 불확실하고 모호하고 빠르게 바뀌면서 새로운 질서를 예측하기 위해서 데이터를 가지고 짧은 미래를 분석하기 위한 일이 중요해지고 있다”고 설명했다.

이어 “누군가 HR이 정답이 없다고 하는데 정답이 없는 것이 아니고 끊임없이 변하기에 정답을 찾아가는 과정에 끝이 없는 것 같다”며 “그리고 그 정답을 찾아가는 과정은 과학적인 방법이 필요한 만큼 여러분들이 데이터를 활용해 주도적으로 만들어 가시길 바란다”고 강조했다.