2022년 HR에 인공 지능을 사용하여 생산성 향상

인공지능은 더 이상 미래의 일이 아닙니다. Alexa에서 Spotify, Gmail의 스마트 답장 기능에 이르기까지 우리 모두는 매일 AI 프로그램을 사용합니다. 그러나 HR 생산성을 높이는 데도 이것이 중요해지고 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

채용, 커뮤니케이션, 직원 참여 및 교육에 도움이 될 수 있습니다. AI 애플리케이션은 추세를 정확하게 예측하고 문제를 진단하고 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 HR 팀은 더 나은 결정을 내릴 수 있으므로 생산성이 향상됩니다. 채용에서 교육, 성과 분석에 이르기까지 AI는 모든 단계에서 HR 팀을 도울 수 있습니다.

인공 지능과 기계 학습은 이미 HR 세계를 폭풍으로 몰아넣고 있습니다. 2019년 Oracle의 보고서에 따르면 직장에서 AI를 사용하는 근로자의 비율은 50%로 2018년의 32%에서 크게 증가한 수치입니다. 기술 산업이 얼마나 빠르게 발전하는지 고려하면 그 비율은 이미 더 높다고 가정할 수 있습니다. 또한 이 연구는 직원의 64%가 조언을 위해 관리자보다 로봇을 신뢰한다는 사실을 발견했습니다. 직장에서 사람을 대체하는 로봇에 대한 오해는 사라졌습니다. 점점 더 많은 사람들에게 AI는 찬탈자가 아니라 도움이 되는 동료와 같습니다.

따라서 AI는 계속 존재하며 HR 기술로 AI의 사용은 앞으로 더 늘어날 것입니다. 이 새로운 발전을 두려워하기보다는 기회로 보지 않겠습니까? AI는 인적 자원 분야의 생산성을 여러 면에서 향상시킬 수 있습니다. 이 기사의 나머지 부분에서는 HR에서 AI를 많이 사용하는 방법을 살펴보고 비즈니스에 통합할 수 있는 구체적인 예를 제공합니다.

인사란?

일반적으로 "HR"이라고 하는 인적 자원 팀은 직원 생산성을 극대화하는 동시에 직원 내의 모든 문제로부터 회사를 보호할 책임이 있습니다. 많은 경우 HR 팀은 직원 요구 사항에 중점을 둔 People 팀으로 발전했습니다. 보상 및 복리후생, 채용, 해고, 직원 참여 또는 규정 준수 여부에 관계없이 HR에서 모든 것을 관리합니다.

불행한 인력은 회사 성과에 직접적인 영향을 미치므로 HR 팀은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.

HR 분야 AI의 7가지 사용 사례

고용

채용은 HR에서 인공 지능의 가장 중요한 영역 중 하나입니다. AI HR 기술을 사용하여 HR 관리자는 후보자를 직무와 더 잘 일치시킬 수 있습니다. 인간은 편견에 취약하며 관련 없는 요인이 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 AI 프로그램은 후보자의 인종, 성별 또는 이력서 디자인에 영향을 받지 않습니다. 대신 후보자의 기술과 경험을 평가하고 편견 없는 결정을 내립니다.

편견을 줄이는 것 외에도 MyInterview와 같은 AI 프로그램은 프로세스 속도를 높입니다. 모든 후보자의 이력서를 검토하는 데 한 HR 관리자가 한 시간이 걸릴 수 있지만 AI 프로그램은 몇 분 안에 처리할 수 있습니다. 채용 과정에서 면접 및 HR 담당자의 역할이 없다는 의미는 아닙니다. 그러나 그것은 후보자가 면접 단계에 도달하면 AI가 이미 그들을 좋은 짝으로 간주했다는 것을 의미합니다. AI는 초기 단계의 속도를 높임으로써 HR 직원이 심층 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 합니다.

AI는 또한 인간 평가자가 포착하지 못할 수 있는 후보자의 측면을 볼 수 있습니다. 한 가지 예는 HR 기술 DeepSense입니다. 이 AI는 성격과 행동 특성을 평가하여 후보자를 직무에 연결합니다. AI는 최고의 후보자를 찾는 데 도움이 될 뿐만 아니라 가장 가치 있는 위치에 배치하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 또한 지원자의 지원 프로세스를 더 빠르고 쉽게 만듭니다. 신청자는 스마트 디지털 양식에 한 번만 정보를 입력하면 AI가 기억합니다. 지원자가 계속 반복할 필요가 없기 때문에 단조로움을 완화하는 과정입니다.

연락

AI는 HR 팀이 직원과 의사 소통할 때 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 직원의 관심사와 요구 사항을 파악하는 효율적인 방법입니다. 직원이 필요로 하고 원하는 것이 무엇인지 이해하는 것은 AI 없이는 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 일대일 대화에는 시간이 걸리며 사람들은 얼굴을 맞대고 이야기할 때 솔직히 자유를 느끼지 못할 수 있습니다. 이에 반해 챗봇은 수백 건의 토론을 동시에 진행할 수 있다. 또한 챗봇의 익명성을 통해 직원들은 자신의 욕구와 우려를 자유롭게 말할 수 있습니다.

또한 AI는 병가 제출이나 초과 근무와 같은 일상적인 커뮤니케이션의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 휴가를 신청하는 것이 힘든 과정일 이유가 없습니다. Talla와 같은 AI 프로그램을 사용하면 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 종류의 작업에 AI를 사용하면 직원과 HR 직원 모두에게 시간이 절약됩니다. 결과적으로 생산성이 향상됩니다. 이는 모두에게 윈윈(win-win)입니다.

물론 커뮤니케이션에 있어서 AI가 인간 상호작용을 대체하는 것은 아닙니다. 일부 주제는 대면 참여가 필요하고 다른 주제는 개인적인 접촉이 필요합니다. 또한 구세대는 직접적인 인간 커뮤니케이션에 더 잘 반응합니다. AI와 챗봇을 HR 커뮤니케이션 툴킷의 또 다른 도구로 생각하는 것이 더 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 다양한 커뮤니케이션 플랫폼을 사용할 수 있습니다. HR 전문가는 다른 경우에 가장 적합한 방법을 결정하고 그에 따라 구현할 수 있습니다.

직원 참여

여러 AI 도구를 사용하면 HR 부서에서 직원 참여를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 많은 프로그램은 관리자가 직원을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. Vibe는 직원의 이모티콘과 키워드를 평가하여 감정 상태를 판단하는 알고리즘입니다. HR 팀이 해결할 수 있는 직원 참여에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

AI 커뮤니케이션 분석 도구는 HR 부서에 편리합니다. Kanjoya 및 ADP Compass와 같은 프로그램은 직원 사기에 대한 정보를 제공합니다. 그들은 또한 그것을 향상시키는 방법에 대한 귀중한 제안을 제공합니다.

인적 자원 관리에서 AI의 역할은 솔루션을 제공하는 것이 아닙니다. 그러나 할 수 있는 것은 HR 전문가가 직원을 훨씬 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 그것은 그들이 문제를 더 잘 진단하고 해결책을 제시할 수 있도록 합니다. AI 프로그램이 제안을 제공할 수 있지만 무엇을 할지 결정하는 것은 HR 팀의 몫입니다. 이는 AI와 HR 기술이 HR 전문가를 대체하는 것이 아니라 업무를 더 잘하고 빠르게 수행할 수 있도록 지원한다는 것을 보여줍니다.

보상 프로그램

많은 회사에서 HR 부서에 좋은 성과를 인정하고 보상하는 업무를 할당합니다. 생산적인 직원에게 적절한 보상을 제공하면 사기를 높이고 성과를 높일 수 있습니다. 또한 직원을 유지하는 데 도움이 됩니다. 2018년 SHRM 연구에 따르면 HR 전문가의 2/3가 직원에게 보상을 주는 것이 직원 유지에 도움이 된다고 말합니다.

불행히도 과거에는 이 프로세스에 편견이 있었습니다. 숙련된 HR 전문가도 직원을 평가할 때 편견에서 자유롭지 않습니다. 운 좋게도 이러한 편견을 없앨 수 있는 많은 AI 도구가 있습니다. 그 중 일부는 직원들이 동료의 노력을 인정할 수 있도록 하는 것입니다. 소프트웨어 패키지는 직원이 상호 작용할 수 있도록 Slack 및 Trello와 같은 채널을 사용합니다. 그런 다음 HR 팀은 직원이 동료 중 누구를 가장 중요하게 생각하는지 확인할 수 있습니다.

AI는 또한 직원의 업무에 대한 지속적인 평가를 인사부에 제공할 수 있습니다. 예를 들어 KangoGift는 HR 전문가가 감사할 만한 직원을 식별하는 데 도움이 됩니다. Saberr는 정기적인 성과 확인 및 직원 개발 대화를 위한 훌륭한 도구입니다. 그런 다음 HR은 정확한 그림을 얻기 위해 연말 검토 중에 이를 되돌아볼 수 있습니다. 이는 관리자가 오래된 성공보다 최근의 성공을 고려하는 최근성 편향과 맞서 싸우게 됩니다.

그러나 성과 평가는 생산성을 보상하는 것만이 아닙니다. HR에서 인공 지능의 또 다른 중요한 용도는 고성능 직원의 업무 스타일을 분석하는 것입니다. TrustSphere와 같은 AI 소프트웨어는 이 정보를 사용하여 실용적인 통찰력을 개발합니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 다른 직원의 생산성을 높일 수 있습니다.

학습 및 개발 프로그램

더 많은 기업이 사내 학습 및 개발 프로그램의 가치를 인식하고 있습니다. 이는 성과를 향상시킬 뿐만 아니라 직원 유지에도 도움이 됩니다. 사람들이 직장에서 기술을 개발할 기회가 있다면 회사에 계속 남아 있을 가능성이 더 큽니다.

AI는 L&D 프로그램이 직원의 새로운 역할을 준비하고 개별 목표를 지원하도록 도울 수 있습니다. 직무, 기존 기술 및 미래 성장 목표를 기반으로 학습을 개인화할 수 있습니다. 대면 교육의 경우 다양한 학습 트랙을 제공하는 것은 비현실적입니다. 기껏해야 기업은 다양한 역할에 대한 추가 교육 프로그램을 제공할 수 있습니다. 그러나 AI는 다양한 직원을 위한 고유한 학습 경로의 가능성을 허용합니다. 직원들이 불필요한 모듈을 헤매는 데 소비하는 시간을 줄여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 학습자 경험과 결과를 향상시킬 것입니다.

AI 챗봇도 여기에서 사용할 수 있습니다. 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공함으로써 직원들은 빠른 지원을 받을 수 있습니다.

인력 분석

HR의 인공 지능이 빛나는 영역 중 하나는 인력 분석입니다. 인력 분석이 새로운 것은 아니지만 머신 러닝은 이제 그 어느 때보다 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어 AI는 특정 이벤트 또는 결정이 핵심 성과 지표에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 문제가 발생하기 전에 문제를 피할 수 있습니다.

그러나 인력 분석은 프로젝트 계획 및 회사 전략만을 위한 것은 아닙니다. HR에도 유리합니다. 예를 들어 결근 및 일정 변경과 같은 영향을 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로 HR 담당자가 예상치 못한 문제를 처리하는 방법을 설정할 수 있습니다.

메타버스

메타버스는 VR 헤드셋을 사용하여 현실을 반영하고 증강하는 디지털 세계입니다. 인터넷에 들어가는 것이라고 생각하십시오. AI를 활용하면 직원을 위한 메타버스를 만들어 가상으로 작업하고 협업하고 만들 수 있습니다.

Facebook의 CEO인 Mark Zuckerberg는 오늘날의 "Zoom 피로"에 비추어 이러한 새로운 시대의 디지털 공간에 대한 자신의 비전을 발표했습니다. VR의 힘을 통해 팀의 원격 연결 능력을 향상시킬 수 있습니다. 브레인스토밍, 팀 발표, 행아웃, 채용 인터뷰 등 물리적 거리에 관계없이 더 나은 대화가 가능합니다.

HR에서 인공 지능의 미래 수용

HR 부서를 위한 인공 지능의 이점은 지금쯤 분명해져야 합니다. AI는 HR 팀과 직원 모두의 생산성을 향상시켜 양쪽 모두에게 이익이 됩니다.

HR 측면에서 AI는 다음을 통해 생산성을 향상시킵니다.

• 편견 없이 후보자의 이력서 평가
• 회사와 직급에 맞는 성격의 인재를 찾습니다.
• 직원의 욕구, 필요 및 관심사에 대해 학습
• 병가 신청과 같은 프로세스 자동화
• 우수한 직원 발굴
• 직원을 지속적으로 평가
• 맞춤형 학습 및 개발 프로그램 제공
• 일반적인 질문에 대한 지원 제공
• 직원의 감정 상태 이해
• 직원의 사기를 결정하고 향상 방법을 제안

직원 측면에서 AI는 다음을 통해 생산성을 돕습니다.

• 애플리케이션 프로세스를 더 빠르고 덜 반복적으로 만들기
• 일상적인 커뮤니케이션 가속화
• AI 기반 보상 프로그램에서 인센티브 설정
• 직원 개개인에 맞는 교육 및 개발 개발
• 고성과 직원에 대한 통찰력을 사용하여 일반 생산성 향상

시작하다!

HR 분야의 인공 지능이 생산성을 높이는 방법은 이미 많이 있습니다. 그리고 이것은 빙산의 일각일 뿐입니다! AI 기술은 여전히 ​​놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 향후 몇 년 동안 AI를 사용하는 HR 기술의 수는 기하급수적으로 증가할 것입니다. 또한 효율성과 효과는 시간이 지남에 따라 향상됩니다.

인공 지능 사용을 놓쳐서 HR 팀이 뒤처지지 않도록 하십시오. 물론 인적 HR 직원을 위한 자리는 항상 있을 것입니다. 기계가 모든 것을 할 수는 없으며 실제 사람은 여전히 ​​HR의 중심입니다. 결국 인적 자원이라고 합니다! 그러나 AI와 HR 기술이 인간보다 훨씬 빠르고 효과적으로 할 수 있는 일이 많이 있습니다. AI를 구현하지 못하면 생산성이 제한되고 장기적으로 더 높은 비용이 발생합니다.

그렇더라도 HR 분야의 인공 지능에 대한 획일적인 접근 방식은 도움이 되지 않습니다. 하나의 AI 프로그램은 한 회사에 이상적일 수 있지만 다른 회사에는 유용하지 않을 수 있습니다. 회사와 HR 팀은 HR에서 AI에 대한 개인화된 접근 방식을 만들기 위해 협력해야 합니다. 이러한 방식으로 그들은 변화하는 세계와 노동력의 요구에 계속 적응할 수 있습니다.