빅데이터, 인공지능, 머신러닝 등의 기술의 발전과 더불어 인구 통계학적, 사회적 변화는 기업 경영에 큰 도전을 던져준다. 환경 변화는 기업의 비즈니스 모델에 영향을 미치고, 새로운 스킬을 갖춘 인재 확보에 대한 필요성을 증가시킨다.

세계 경제 포럼 보고서에 따르면, 현재 가장 수요가 많은 직업들은 최근에 생성된 것으로 불과 5, 10년 전에는 존재하지 않았다고 한다. 또한 향후에는 사무, 행정직이 대폭 감소할 것이며, 직업이 유지되더라도 하는 일의 내용은 바뀔 것이라 진단했다.

기업에서 인재 경영을 담당하고 있는 HR에서는 이러한 변화에 어떻게 대응하고 있을까? 전세계 HR 종사자 3, 135명을 대상으로 조사를 실시한 2018 글로벌 어세스먼트 트렌트 보고서를 통해 기업 및 HR의 대응을 살펴보고자 한다.

미래에 대한 준비

HR은 변화 대응에 대한 필요성은 높게 인식하고 있지만 운영 방향 설정은 아직 미흡한 것으로 보인다. 응답자들은 ‘미래에는 어떤 역할이 중요하게 될지 이해하기 위해 리더들과 함께 일을 하고 있다(81%)’, ‘우리 HR 부서에서는 미래 직무와 이를 지원할 수 있는 조직 구조 및 프로세스 설계를 고민하는 데에 시간을 할애하고 있다(61%)’라고 응답한 반면, ‘우리 회사는 인력 잠재력(예:부가적인 책무, 리더십 역할)에 대해서 명확하게 이해하고 있다’라고 응답한 비율은 39%에 불과했다.

 [출처: SHL, 2018 global assessment trend report]

HR의 최우선 과제를 묻는 질문에서는 리더십 개발(60%), 잠재력 높은 인재/신흥 리더 발굴(56%), 경력 개발(55%), 성과 관리(55%), 승계 계획(54%) 순으로 나타나 우수 인재 발굴 및 개발에 집중하는 것으로 밝혀졌다.

[출처: SHL, 2018 global assessment trend report]

SHL은 2014년 조사에서 우선순위 1위를 차지했던 ‘몰입/근속’이 2018년 조사에서 5위를 차지한 것에 대해  “HR 담당자들은 직원 몰입과 핵심 인재 유지를 변화와 불확실성이 높은 시기에 비즈니스 성과를 창출하기 위한 중요 요인으로 인식하고 있을 수 있다”고 해석했다.

2014년 우선순위 7위를 차지했던 ‘경력 개발’이 올해 그 중요도가 상향한 것에 대해서는 “급속한 변화와 산업 전반에 펼쳐지고 있는 파괴(disruption)가 기업으로 하여금 경쟁 우위를 차지하기 위해 지속적인 학습과 스킬의 최신화를 요구하는 것”이라고 분석하였다.

많은 응답자들이 “미래에는, 우리 조직이 인재 데이터에 더 많이 의존할 것(77%)”이라고 답변한 것과는 달리 ‘인재 분석(11위, 33%)’이 HR 과제에서 높은 우선순위를 차지하지 못한 것은 흥미로운 대목이다.

자동화에 대한 인식
* 자동화는 ‘조직원이 수행하는 업무를 대체하거나 향상시킬 수 있는 기술의 사용’으로 정의됨

자동화에 대해서는 위협으로 지각하기 보다는 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 대부분의 응답자들이 자동화가 ‘조직원의 생산성을 향상(90%)’시키고, ‘업무 수행 방식에 긍정적인 영향을 미칠것(78%)’이라고 생각한 반면, 자동화가 ‘사람들이 수행했던 업무를 대처할까봐 걱정된다(31%)’, ‘ 업무 수행 방식에 부정적인 영향을 미칠것(8%)’ 이라고 응답한 비율은 낮았다.

[출처: SHL, 2018 global assessment trend report]

HR 데이터의 활용

많은 기업들이 비즈니스 의사결정 시 인재 정보를 활용하는 것으로 나타났지만 체계적인 데이터 분석 및 빅데이터 활용을 위한 인프라는 부족한 것으로 보인다. 응답자의 과반수 이상이 ‘우리 조직은 비즈니스 의사결정 시 인재 정보를 활용(61%)’하고, ‘HR 투자에 대한 가치를 보여주기 위해 측정지표를 수집한다(51%)’고 응답한 반면, 이러한 데이터 활용의 기반이 되는 HR 시스템에 대해서는 일부만이 ‘인재 데이터를 관리할 수 있는 HR 시스템/자동화 능력에 대해서 만족한다(27%)’고 응답하였다.

또한 선발을 위해 빅데이터를 사용하는 것에 대해서는 아직 유보적인 것으로 나타났다. 응답자들의 일부는 ‘현재 유용한 어플리케이션들이 나와 있다(38%)’고 평가하였지만, 대부분은 ‘유용한 어플리케이션이 되기까지는 앞으로 몇 년 더 지나야 할 것이다(38%)’, ‘(선발에서의 빅데이터 사용은) 과장되었다(17%)’ 고 응답하였다.