“AI는 도깨비 방망이가 아니다. 데이터부터 정비해야 제대로 된 효과 볼 수 있다”

구자욱 디웨일 대표는 8일 지디넷코리아가 주최한 ‘HR테크 리더스 데이’에서 AI 기반 성과관리 시스템 도입의 필수 조건과 단계적 접근법에 대해 발표했다. 구 대표는 “AI를 성급히 도입하기보다는 데이터 인프라를 먼저 정비하는 것이 중요하다”며 기업의 현실적 어려움을 짚었다.

구 대표는 “많은 기업들이 AI를 통해 인사 관리의 효율화를 기대하지만, 현장에서는 여전히 엑셀로 성과관리를 하는 경우가 많다”며 "특히 10~15년 전에 구축한 시스템을 유지보수하며 사용하는 경우가 많아 AI 도입을 위한 데이터 환경이 열악한 상황이라고 설명했다.

디웨일은 자체 성과관리 솔루션 ‘클랩’을 운영 중이다. 구 대표는 “클랩은 커스터마이즈가 가능한 솔루션으로, 고객사의 상황에 따라 맞춤형으로 대응하고 있다”며 AI 성과관리 도입을 위한 3단계를 제시했다.

첫 번째 단계는 기초 데이터의 디지털 전환이다. 그는 “엑셀 파일이나 오래된 시스템에 분산된 데이터를 통합하고 클린징하는 작업이 선행돼야 한다”며 “이 과정이 끝나야만 AI 분석이 가능한 환경이 조성된다”고 강조했다. 교육업과 금융업 사례를 들며 “성과 평가를 연 1회 수기로 진행하던 기업이 연 3~4회 다면평가까지 자동화했으며, 이 과정의 핵심은 자동화가 아니라 디지털 전환”이라고 말했다.

두 번째 단계는 업무 데이터와의 결합이다. 구 대표는 “AI 성과관리의 목표는 단순히 인사 데이터를 관리하는 것이 아니라, 실제 업무 데이터와 결합해 보다 정밀한 분석을 하는 데 있다”고 설명했다.

구 대표는 항공사 사례를 소개하며 “승무원의 근무 스케줄과 평가 시스템을 연동해 공정성과 신뢰성을 높였다. 기존에는 수작업으로 매칭했던 평가자 선정 과정을 AI가 자동으로 처리해 업무 효율성이 90% 이상 향상됐다"고 말했다. 평가 결과가 리포트로 만들어지기 때문에 연말 평가를 별도로 할 필요가 없다. 성과관리 리소스가 확 줄어든 것이다.

제조업 사례도 언급됐다. 구 대표는 “연초 목표 수립 후 담당자가 수동 입력하던 성과 데이터를 생산시스템과 연계해 실시간으로 측정하도록 만들었다”며 “이러한 연계는 평가의 공정성과 실효성을 높이는 데 필수적이다”고 강조했다. 특히 메신저나 이메일 등 협업 데이터 기반으로 피드백 대상을 추천하고 초안까지 자동 작성하는 기능은 평가 문화 활성화에도 기여했다고 덧붙였다.

세 번째 단계는 AI 기반 예측 분석이다. 구 대표는 “성과 예측, 승진 대상자 추천, 퇴사자 예측 등 고도화된 분석이 가능해진다”며 “IBM 등 글로벌 사례처럼 이제는 데이터 기반으로 인재를 평가하는 시대”라고 말했다. 그러나 퇴사자 예측은 데이터 축적이 부족한 기업에서는 아직 정확도가 높지 않다고 지적했다. 구 대표는 “성과 예측의 경우엔 비교적 정밀도가 높은 편”이라며 “한 외식업체에서는 5년간의 고성과자 데이터를 ERP와 연동해 AI가 성과를 예측하도록 만들었다”고 설명했다.

마지막으로 구 대표는 “AI가 만능처럼 보일 수 있지만, 데이터 기반이 탄탄하지 않으면 원하는 결과를 얻을 수 없다”며 “경영진의 조급증을 경계하고 단계별 데이터 전략을 구축해야 한다”고 당부했다.