인사관리 이야기

인사 관련 의사결정은 직원의 삶에 영향을 주는 중대한 상호작용과 밀접한 연관이 있을 수 있습니다. 사람에 관한 일인 만큼 단순 효율화를 위한 AI 적용은 직원을 위협한다고 느낄 수 있죠. 효율성 만큼 공정성을 확대하는 AI의 활용도 중요한 요소입니다.

글쓴이: 재클린 프로즈(Jacqueline Prause)

인사(HR) 업무 효율화를 위해 스마트 기술을 도입하는 고용주는 인력 전반의 분리된 숨은 레이어에 걸려 주춤할 수 있습니다. 몇몇 근로자는 자신의 이력서와 성과 데이터를 인공지능(AI)이 판독하는 데 느긋한 입장이지만 몇몇 근로자는 AI가 고용 의사결정에 어떤 영향을 줄 지에 대해 두려워합니다. 근로자의 25% 가량이 각각 긍정과 부정적인 입장이며, 남은 50%는 다소 중립적인 자세를 취한다는 석세스팩터스(SAP SuccessFactors) 조사 결과가 나왔습니다.

인사 업무를 돕는 인공지능(AI) 로봇의 손가락

이번 조사가 시사하는 바처럼 HR의 중심은 향후 상당 기간 인간 중심으로 지속될 전망입니다. AI가 보다 폭 넓게 수용될 때까지는 포용적인 직원 경험을 보장하는 투명한 윤리적 AI에 대한 의지를 보여주는 일은 고스란히 고용주의 몫입니다.

효율성 속의 공정성을 찾아서

“AI가 HR의 미래의 전부는 아니다”며 케이틀린 센드라 박사(Caitlynn Sendra)는 주의를 환기합니다. SAP SuccessFactors에서 경험 제품 과학자로 활동 중인 센드라 박사는 제품이 직원 경험에 영향을 미치는 방식을 연구합니다.

산업조직심리학회(SIOP)가 4월 28일 시애틀에서 주최한 연례 컨퍼런스에서 센드라 박사는 “로봇일까 아닐까: AI가 HR의 미래인가?”라는 주제의 토론 세션에 연사로 나섰습니다. 핀사이트(Pinsight)의 미셸 브라운(Michelle Brown) 최고운영책임자(COO)와 한 팀이 되어 HR 분야에 AI를 확대 적용하는 데 반대하는 진영의 관점을 논했습니다. 토론장 밖에서는 센드라와 브라운은 AI에 보다 긍정적인 입장을 선호하지만 이번 토론에서는 찬성과 반대 진영 사이의 타협점을 찾을 여지가 거의 남지 않았습니다.

찬성 진영은 AI의 지원으로 HR이 대규모로 효율성을 새로운 차원으로 높일 수 있다고 주장합니다. 이러한 관점은 특히 인재 확보 분야에서 핫 토픽이죠. 대퇴직(Great Resignation)으로 가속화된 인력난으로 채용 담당자는 기록적인 수준의 업무량과 엄격한 성과 지표로 골머리를 앓고 있습니다.

“AI에 관해 논의할 때마다 효율성을 크게 부각시키는데 제 반론은 항상 공정성이 보장되는가?”라며 센드라 박사는 산업조직(I-O) 심리학자로 구성된 청중에게 밝혔습니다. “심리학자로서 우리는 모두 공정성에 대한 인식도 중요하다는 사실을 알고 있습니다.”

양분된 인식: 추천하는 사람과 두려운 사람

SAP SuccessFactors는 14개국 1,378명의 근로자를 대상으로 AI와 머신러닝 같은 스마트 기술이 직장 내에 어떤 영향을 줄 지에 대한 인식을 측정하기 위한 조사를 실시했습니다. 이번 연구 결과 44%는 불안을 표했고, 다른 응답자는 스트레스(26%)이나 두려움(25%)을 느낀다고 밝혔습니다. 많은 직원이 안면 추적이나 운동 추적 등 신체 관련 데이터 소스가 특히 문제라고 강조했습니다.

총 22개 적용 사례를 시험한 결과 전통적인 순추천지수(NPS) 기준의 “추천자”는 직원의 25% 미만으로 나타났습니다.

중대한 의사결정에서 누구를 믿나?

HR 부문의 AI에 빠진 중요한 요소는 고유한 인간적 요소인 뉘앙스와 감성지능이라고 하는 사람도 있습니다. 하지만 과연 그렇게 나쁜 일일까요? “AI는 HR 전문인력의 평범한 반복 업무를 덜어주는 데 매우 효과적일 수 있다”고 브라운은 밝힙니다. “하지만 그 평범한 반복 업무의 맞은 편에는 사람이 있곤 하죠. 꿈꾸던 일자리를 얻기 위해 중대한 상호작용을 하는 사람이거나 아픈 가족을 위한 의료 복리후생 프로그램이 복잡하고 이해가 어려운 사람이 있어요.”

이처럼 중요한 지적에 대한 반론은 불행히도 몇몇 사람이 이처럼 중대한 상호작용 과정에서 편견이나 차별을 마주하게 된다는 사실입니다. 2021년 미국 고용평등기회위원회(EEOC)에 접수된 직장내 차별 신고건수는 61,000 건을 넘어서 모든 직장이 안전한 환경은 아니라는 사실을 다시금 실감하게 합니다.

옹호하는 진영에서는 채용 과정에서 AI가 무의식적인 인간의 편견을 걸러낼 수 있다는 증거를 들어 소외된 그룹에 기회를 열어줄 수 있다고 주장합니다. AI 기반의 새로운 솔루션이 속속 시장에 쏟아져 나오면서 경쟁이 치열한 노동 시장에서 다양한 인재를 채용하기 위해 필사적인 고용주를 위한 성과 개선을 약속합니다.

AI는 의사결정의 원동력이 되는 알고리즘을 꼼꼼히 살펴보면 곧 애매해지곤 합니다. 알고리즘이 편견으로 가득할 수 있기 때문이죠. “이로 인해 AI와 의사결정 자동화에 관해 핵심적인 윤리적 딜레마에 직면합니다. 편견이 생길 수 있는 이유는 알고리즘이 결국은 사람의 과거 의사결정 과정과 불완전한 데이터 세트를 토대로 인간 개발자가 프로그래밍하기 때문”이라고 브라운은 주장합니다. 이와 유사하게 수학자 캐시 오닐(Cathy O’Neil)도 “알고리즘은 프로그램 코드에 내장된 의견”이라고 밝힌 바 있습니다.

AI에 관한 법적, 윤리적 환경은 여러 주요 채용 시장에서 급속도로 변모하고 있습니다. 예컨대 EEOC는 신기술이 “차별화를 부르는 하이테크 경로”가 되지 않도록 해야 한다는 우려에 대해 알고리즘의 공정성 보장을 목표로 하는 이니셔티브를 최근 발표했습니다. EEOC 이니셔티브의 일환으로 AI와 관련한 “유망한 관행”에 대한 진단도 진행할 예정이며, 이는 AI와 관련된 논쟁의 복잡성을 보여주는 사례입니다.

합의점: 투명성 확대가 필요해

“AI는 몇몇 경우에 적합하다”고 토론에 참석한 전문가들은 합의점에 근접한 결론을 내렸습니다. “블랙박스를 열어 데이터와 설명 가능성을 제공하는 일이 필요합니다.”

고용주에게 중요한 메시지는 투명성과 배려야말로 포용적이고 윤리적인 AI를 직원 경험의 일환으로 제공하는 데 있어 핵심이라는 사실입니다. AI는 다른 기술에 비해 다양한 속도로 직장 내에 통합, 수용될 전망입니다. 모든 근로자가 동시에 수용할 준비를 마치지는 않을 거라는 말씀이죠. 그 동안 우리는 AI가 HR 영역에 진출하면서 뭘 포기하고 뭘 얻게 될지 고려해 볼 필요가 있지 않을까요?

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