HR insight Mega Trend : AX 프로세스와 실행 전략' (클랩 세션)

AI가 기업의 새로운 운영 방식으로 자리 잡으면서 HR 업무도 빠르게 변화하고 있습니다. 하지만 막상 인사 업무에 AI를 적용하려고 하면 비슷한 질문에 부딪히게 됩니다.

‘무엇부터 어떻게 시작해야 할까요?’
‘흩어진 인사 데이터는 어떻게 모아야 할까요?’
‘범용 생성형 AI의 답변을 실제 의사결정에 믿고 활용해도 될까요?’

이번 HR Insight Mega Trend 컨퍼런스에서 클랩 구자욱 대표는 여러 기업의 AX(AI Transformation) 컨설팅과 시스템 설계 과정에서 반복적으로 마주한 고민을 소개했습니다. 이번 발표에서는 인사팀이 AX를 추진할 때 마주하는 주요 장벽과 DX에서 AX로 이어지는 전환 프레임, 그리고 실제 기업의 적용 사례를 중심으로 HR AX의 실행 방향을 설명했습니다.

핵심 메시지는 분명했습니다.

HR AX의 출발점은 최신 AI 모델을 도입하는 것이 아니라, 인사 담당자가 이미 업무에서 활용하고 있는 데이터를 발견하고 연결하는 데 있다는 것입니다.

1. HR AX가 어려운 진짜 이유는 기술이나 예산이 아니다

기업이 AI 전환을 시작하지 못하는 이유로 흔히 기술 부족이나 예산 문제를 떠올립니다. 하지만 실제 HR AX를 추진하는 과정에서 더 자주 마주하는 병목은 데이터입니다.

HR 데이터는 평가 시스템, ERP, 그룹웨어, 메신저는 물론 담당자의 엑셀 파일과 문서 곳곳에 흩어져 있습니다. 필요한 데이터를 이미 보유하고 있더라도 시스템마다 분리되어 있거나 데이터 간 관계가 정리되지 않아 실제 HR 업무에 활용하기 어려운 경우도 많습니다.

HR AX를 추진할 때 주로 마주하는 장벽은 크게 세 가지입니다.

1. 무엇부터 시작해야 할지 모른다AI에 필요한 새로운 데이터를 처음부터 정의하려 하기보다 인사 담당자가 현재 업무를 처리할 때 실제로 참고하고 활용하는 데이터부터 파악해야 합니다.
2. 데이터는 있지만 서로 연결되어 있지 않다ERP, 그룹웨어, 근태, 급여, 평가, 진단 등 여러 시스템에 분산된 데이터를 단순히 한곳에 모으는 것만으로는 충분하지 않습니다. 각각의 데이터가 어떤 업무에서 어떻게 활용되는지 파악하고 HR의 업무 맥락에 맞게 연결해야 합니다.
3. 데이터를 연결해도 HR 업무에 안정적으로 활용하기 어렵다LLM은 확률을 기반으로 답변을 생성하기 때문에 같은 질문에도 결과가 달라질 수 있습니다. 따라서 실제 인사 업무에 AI를 적용하려면 정확도와 일관성을 확보하고 사용자별 데이터 접근 범위와 권한까지 함께 설계해야 합니다.

여기서 중요한 점은 AI가 사람도 알 수 없는 새로운 답을 갑자기 만들어내는 도구가 아니라는 것입니다.

인사 담당자가 여러 데이터를 확인하고 판단하며 5~10일에 걸쳐 처리하던 업무에는 이미 일정한 데이터와 업무 패턴이 존재합니다. 이 과정을 구조화하고 필요한 데이터를 연결해 AI가 동일한 업무를 몇 시간 안에 수행할 수 있도록 만드는 것. 이것이 HR AX를 시작하는 현실적인 첫걸음입니다.

2. HR AX 전환을 위한 3단계: DX, 온톨로지, AI 에이전트

HR AX를 실행하기 위해서는 크게 DX, 온톨로지, AI 에이전트라는 세 가지 요소가 필요합니다. 과거에는 각 단계를 순차적으로 완성해야 한다고 보는 경우가 많았지만 최근에는 기업이 보유한 데이터의 상태와 해결하려는 과제에 따라 여러 단계를 병행하는 방식도 활용되고 있습니다.

2.1. DX: 데이터를 AI가 활용할 수 있는 구조로 만들기

여기서 DX는 반드시 새로운 시스템을 도입하는 것을 의미하지 않습니다. 엑셀, 문서, 기존 사내 시스템 등 데이터가 어떤 형식으로 존재하는지보다 중요한 것은 업무에 필요한 데이터를 확보하고 AI가 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 것입니다.

HR에서 활용하는 데이터의 범위도 점차 넓어지고 있습니다. 과거에는 급여, 평가, 진단, 근태 등 인사 시스템에 저장된 데이터가 중심이었다면 이제는 메신저와 업무 도구에서 생성되는 활동 데이터까지 함께 활용할 수 있습니다.

예를 들어 개발 조직은 GitHub(깃허브)나 Jira(지라)의 업무 데이터를, 영업 조직은 Salesforce(세일즈포스)나 HubSpot(허브스팟)의 데이터를 HR 데이터와 연결할 수 있습니다.

즉 HR이 구성원과 조직을 이해하기 위해 활용하는 데이터의 범위가 '인사 시스템 안에 저장된 기록'에서 '실제 업무 과정에서 생성되는 기록'으로 확장되고 있는 것입니다.

2.2. 온톨로지: 회사의 암묵지를 AI가 이해할 수 있는 구조로 만들기

데이터를 확보하고 연결하는 것만으로는 AI가 기업의 상황과 업무 맥락까지 이해하기 어렵습니다. 이를 위해서는 조직 안에서 통용되는 개념과 판단 기준 사이의 관계를 구조화하는 과정이 필요합니다.

온톨로지는 조직의 사람, 역할, 역량, 성과, 경험과 같은 요소가 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 정의해 AI가 회사의 맥락을 이해할 수 있도록 만드는 구조입니다.

예를 들어 '해외 법인에 적합한 인재를 추천해 달라'고 요청했다고 가정해 보겠습니다. 범용 AI는 외국어 능력이나 해외 경험과 같은 일반적인 조건을 우선 고려할 수 있습니다. 하지만 실제 기업에서는 해외 법인의 성격이 생산법인인지 판매법인인지, 어떤 직무 경험과 리더십이 필요한지, 파견 경험이 중요한지 등 여러 조건을 함께 고려해 판단합니다.

이처럼 조직 안에 축적된 판단 기준과 관계를 구조화하면 AI는 단순히 데이터를 검색하는 수준을 넘어 여러 정보를 연결해 질문에 답할 수 있습니다.

• 특정 팀의 성과가 낮아진 원인은 무엇일까요?
• 이 팀에 가장 적합한 인재는 누구일까요?
• 성과 변화와 리더 교체 사이에 관련성이 있을까요?
• 핵심 인재의 이탈 가능성을 보여주는 변화가 있을까요?

다만 이탈 가능성과 같이 민감한 정보를 다루는 분석에는 충분한 데이터만으로는 부족합니다. 개인정보 보호와 편향 점검, 결과에 대한 설명 가능성, 사람의 최종 검토가 함께 설계돼야 합니다. 기술적으로 분석할 수 있다는 것과 조직에서 책임 있게 활용할 수 있다는 것은 다른 문제이기 때문입니다.

2.3. AI 에이전트: 자연어 질문을 실제 HR 업무로 연결하기

데이터와 업무 맥락이 충분히 구조화되면 사용자는 데이터를 직접 가공하지 않고도 자연어로 필요한 업무를 요청할 수 있습니다. AI 에이전트는 이러한 요청을 바탕으로 필요한 데이터를 찾고 연결해 실제 HR 업무를 수행합니다.

평가 결과 비교, 목표 진척도 요약, 인재 프로파일링, 피드백 초안 작성 등이 대표적인 활용 사례입니다.

이 단계에서 범용 AI와 기업용 HR AI의 차이가 분명해집니다. HR 업무에서는 휴가 일수처럼 작은 오류도 실제 운영상의 문제로 이어질 수 있기 때문에 그럴듯한 답변보다 검증 가능한 정확도와 일관성이 중요합니다.

따라서 기업용 HR AI 환경에서는 답변의 신뢰도가 충분하지 않을 경우 이를 사용자에게 명확하게 표시하고, 사용자의 권한에 따라 접근 가능한 데이터만 활용하도록 설계해야 합니다. 누가 어떤 데이터에 접근했고 어떤 결과를 확인했는지 추적할 수 있는 관리 체계도 필요합니다.

결국 HR AI 에이전트의 경쟁력은 특정 LLM을 사용하는 것만으로 결정되지 않습니다. 오히려 다음과 같은 기반이 얼마나 잘 갖춰져 있는지가 실제 활용 수준을 좌우합니다.

• 회사의 데이터를 얼마나 정확하게 연결했는지
• 조직의 업무 맥락과 판단 기준을 어떻게 구조화했는지
• 답변의 정확도와 신뢰도를 어떻게 측정하고 관리하는지
• 사용자별 데이터 접근 권한과 감사 이력을 어떻게 관리하는지
• 기반 모델이 바뀌어도 기존 업무 구조와 흐름을 유지할 수 있는지

결국 DX가 데이터를 준비하는 단계라면 온톨로지는 그 데이터에 회사의 맥락을 부여하는 단계이고, AI 에이전트는 이를 바탕으로 실제 업무를 수행하는 단계라고 볼 수 있습니다.

3. 실제 사례로 본 HR AI의 활용 방식

HR AX는 단순히 AI 기능을 추가하는 데서 끝나지 않습니다. 실제 기업에서는 흩어진 데이터를 연결하고 일상 업무에서 생성되는 기록을 활용하며 목표 수립과 평가, 피드백 같은 기존 HR 업무의 방식을 바꾸는 방향으로 적용되고 있습니다.

제조사와 대기업, 화학·상사 기업 등의 사례를 살펴보면 기업명과 세부 조건에는 차이가 있지만 활용 방식에는 몇 가지 공통된 패턴이 나타납니다.

3.1 흩어진 HR 데이터를 통합한 대규모 제조사

임직원 약 6,000명 규모의 한 제조사는 목표, 평가, 진단, 채용 데이터가 여러 시스템과 파일에 분산돼 있어 AI를 바로 적용하기 어려운 상황이었습니다.

이에 먼저 각 시스템에 흩어진 데이터를 통합하고 서로 연결할 수 있도록 구조를 정비했습니다. 이렇게 구축한 데이터 기반은 이후 AI가 여러 정보를 함께 활용할 수 있는 AX의 출발점이 됐습니다.

이 사례는 AI 프로젝트가 눈에 보이는 AI 기능이나 서비스 화면에서 시작되는 것이 아니라 데이터를 정리하고 연결하는 과정에서 시작된다는 점을 보여줍니다.

3.2 메신저의 업무 기록을 목표 관리와 연결

또 다른 기업은 Microsoft Teams(마이크로소프트 팀즈)에서 생성되는 업무 대화를 목표 체크인과 연결했습니다.

구성원이 업무 대화 중 관련 내용을 특정 목표에 연결하면 AI가 해당 기록을 바탕으로 목표 진행 상황과 주요 실행 내용을 정리해 리포트로 제공합니다. 이 방식은 연초에 목표를 설정하고 연말에 달성률만 입력하던 기존 목표 관리 방식과 차이가 있습니다. 일상적인 업무 과정에서 생성되는 기록이 자연스럽게 성과 데이터로 축적되기 때문입니다.

별도의 입력 부담을 줄이면서도 목표와 관련된 데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있다는 점에서 목표 관리를 일회성 기록이 아닌 상시적인 성과 관리 과정으로 전환한 사례라고 볼 수 있습니다.

3.3 회사 기준을 반영한 AI의 목표 수립 지원

목표 수립 교육을 진행하더라도 구성원이 실제 업무에서 배운 내용을 그대로 적용하기는 쉽지 않습니다. 교육 당시에는 KPI나 목표 작성 기준을 이해하더라도 시간이 지나면 내용을 잊거나 자신의 업무에 어떻게 적용해야 할지 판단하기 어려울 수 있습니다.

한 기업은 회사의 목표 수립 기준과 교육 자료, 과거 목표 데이터를 AI가 참고할 수 있도록 구성했습니다.

AI는 이를 바탕으로 목표 작성을 지원하고 작성된 목표가 회사의 기준에 적합한지 점검합니다. 추가적인 지원이 필요한 구성원이나 목표는 HR팀이 별도로 확인할 수 있도록 연결했습니다.

이를 통해 일회성으로 끝나기 쉬운 교육을 실제 목표를 작성하는 순간에 제공되는 상시 코칭 방식으로 전환할 수 있었습니다.

3.4 평가와 피드백 초안 작성 지원

피드백 제도를 운영하더라도 구성원이 무엇을 어떻게 작성해야 할지 몰라 참여하지 않는 경우가 있습니다. 이때 AI가 실제 업무 데이터를 바탕으로 참고할 활동을 제안하고 평가나 피드백의 초안을 제공하면 작성에 대한 부담을 낮출 수 있습니다.

실제 사례에서도 AI의 지원이 없을 때 피드백을 작성하지 않던 구성원 중 상당수가 AI 도입 이후 작성에 참여한 것으로 나타났습니다.

여기서 중요한 시사점은 단순히 작성률이 높아졌다는 데 있지 않습니다. 구성원의 완전한 자발성을 기다리기보다 행동을 시작할 수 있는 적절한 초안과 맥락을 제공하는 방식이 제도 활성화에 더 효과적일 수 있다는 점입니다.

3.5 인재 프로파일링과 평가 업무 자동화

목표, 성과, 평가, 진단 데이터가 서로 연결되면 개인별 인재 프로필을 구성하고 평가 시점에 필요한 근거를 자동으로 제공하는 것도 가능합니다.

한 사례에서는 여러 시스템에 분산된 데이터를 통합해 개인별 프로필을 구성하고 평가 과정에서 필요한 정보를 자동으로 정리하도록 했습니다. 이를 통해 중간 관리자가 평가를 위해 여러 자료를 직접 확인하고 취합하는 부담을 줄였으며 HR팀의 관련 업무도 약 90% 감소한 것으로 소개됐습니다.

다만 이러한 수치는 특정 기업의 데이터 환경과 업무 구조에서 나타난 결과이므로 모든 기업에 동일한 효과가 발생한다고 보기는 어렵습니다. 그보다는 데이터가 충분히 연결되고 업무 절차가 구조화될 경우 HR의 반복적인 자료 취합과 검토 업무를 상당 부분 자동화할 수 있다는 가능성을 보여주는 사례로 이해하는 것이 적절합니다.

4. 왜 HR팀이 AX를 주도해야 하는가

과거 디지털 전환 프로젝트에서는 시스템 구축과 인프라 연동을 담당하는 IT팀의 역할이 컸습니다. 하지만 HR AX는 기술을 구현하는 것만으로 완성되지 않습니다.

HR AX가 실제 업무에 활용되려면 어떤 데이터를 어떤 맥락에서 해석해야 하는지, 어떤 업무를 AI로 전환할 수 있는지, AI의 결과를 어떤 기준으로 판단해야 하는지를 먼저 정의해야 합니다. 이러한 기준은 실제 인사 제도와 업무 흐름을 가장 잘 이해하고 있는 HR팀이 설계해야 합니다.

IT팀은 보안, 인프라, 시스템 연동과 같은 기술적 기반을 마련하고 HR팀은 업무 분석과 활용 목적, 데이터의 의미와 판단 기준을 정의하는 역할을 맡을 수 있습니다.

결국 성공적인 HR AX는 어느 한 부서가 단독으로 추진하는 프로젝트라기보다 HR팀이 해결해야 할 문제와 업무 기준을 정의하고 IT팀이 이를 안전하게 구현할 수 있는 실행 기반을 만드는 협업 구조에 가깝습니다.

5. 보안과 개인정보 보호는 구축 방식부터 달라야 한다

HR AI는 평가, 보상, 근태, 인재 정보처럼 민감한 데이터를 다루기 때문에 일반적인 AI 서비스보다 보안과 개인정보 보호를 더욱 엄격하게 설계해야 합니다.

외부 AI 서비스를 활용하면 사내 데이터가 외부 환경으로 전달되거나 처리될 수 있기 때문에 어떤 정보가 외부로 전송되는지, 데이터가 어디에 저장되는지, 서비스 제공자가 데이터를 어떤 방식으로 처리하는지를 면밀히 확인해야 합니다.

반면 프라이빗 클라우드나 사내 구축형 환경을 활용하면 기업이 모델과 데이터의 처리 범위를 상대적으로 직접 통제할 수 있습니다. 기업의 보안 정책과 데이터 관리 기준에 맞춰 접근 범위와 처리 방식을 세밀하게 설정할 수 있다는 점도 장점입니다.

다만 사내에 시스템을 구축하는 것만으로 보안과 개인정보 보호 문제가 모두 해결되는 것은 아닙니다. 민감한 HR 데이터를 안전하게 활용하려면 필요한 사람에게 필요한 정보만 제공하는 최소 권한 원칙을 기본으로 데이터 활용 목적과 보존 기간, 사용자별 접근 권한, 접근 기록과 감사 이력까지 함께 관리해야 합니다.

AI가 제공한 결과가 평가나 인사 의사결정에 활용되는 경우에는 결과를 다시 검토할 수 있는 절차와 필요할 경우 구성원이 이의를 제기할 수 있는 방식도 함께 고려해야 합니다.

결국 HR AI의 보안은 단순히 데이터를 외부에 보내지 않는 문제를 넘어 누가 어떤 목적으로 어떤 데이터에 접근하고 그 결과를 어떻게 활용하는지까지 통제할 수 있는 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

6. 좋은 HR AI는 ‘모델’보다 ‘맥락’을 설계한다

이번 컨퍼런스에서 강조된 메시지는 하나였습니다. AI 모델을 도입하는 것 자체가 변화의 목표가 되어서는 안 된다는 것입니다.

실제 HR AX는 조직 안에 흩어진 데이터를 연결하고, 담당자가 경험을 통해 쌓아온 판단 기준을 구조화하며, 그 결과를 안전하게 활용할 수 있는 업무 흐름을 만드는 과정에 더 가깝습니다. 결국 중요한 것은 최신 AI를 얼마나 빠르게 도입하느냐보다 AI가 우리 조직의 데이터와 업무 맥락을 얼마나 제대로 이해할 수 있도록 설계하느냐입니다.

특히 아래 세 가지를 기억하면 좋습니다.

첫째, HR AX는 작고 구체적인 문제에서 시작하는 편이 현실적입니다.

처음부터 퇴사 예측이나 인재 추천처럼 복잡한 과제를 해결하려 하기보다 HR 담당자가 반복적으로 처리하는 업무를 먼저 살펴볼 필요가 있습니다. 어떤 데이터를 확인하고 어떤 기준으로 판단하는지를 정리하는 것만으로도 AI를 적용할 수 있는 지점을 찾을 수 있습니다.

둘째, 범용 LLM의 성능보다 우리 회사의 맥락이 중요합니다.

AI 모델의 성능은 계속 발전하고 사용하는 모델도 바뀔 수 있습니다. 반면 회사가 축적한 데이터의 관계, 업무 기준, 조직의 용어와 권한 체계는 쉽게 대체되지 않습니다. 결국 이러한 맥락을 얼마나 잘 구조화하느냐가 기업용 AI의 활용도를 결정합니다.

셋째, HR은 AI의 단순한 사용자가 아니라 업무를 설계하는 역할을 맡아야 합니다.

어떤 데이터를 활용해야 하는지, 어떤 결과가 실제 업무에 도움이 되는지, 어디까지 AI에게 맡기고 어느 지점에서 사람이 판단해야 하는지는 현업의 업무를 가장 잘 이해하는 HR이 정의해야 합니다.

그래서 HR AX를 고민하는 조직이라면 ’어떤 AI를 도입할까?’라는 질문보다 먼저 다음 질문을 던져보는 편이 좋겠습니다.

우리 인사팀이 반복해서 처리하는 업무는 무엇이고, 그 업무를 판단하기 위해 사용하는 데이터는 어디에 흩어져 있을까요?

이 질문에 답하기 시작하면 AI를 어디에 적용해야 할지도 자연스럽게 보이기 시작합니다. 결국 HR AX의 시작점은 새로운 기술을 찾는 일이 아니라 이미 조직 안에 존재하는 업무와 데이터를 다시 들여다보는 것일지도 모릅니다.

7. HR 담당자들의 현실적인 고민 (Q&A)

발표 후 이어진 Q&A에서 저희가 주목한 부분은 HR AX의 가능성보다 실제 도입 과정에서 마주하게 되는 문제들이었습니다. 범용 LLM의 정확도를 어떻게 높일 것인지, 온톨로지는 누가 관리해야 하는지, 특정 LLM에 종속되지 않으려면 무엇을 준비해야 하는지 등 실무에 가까운 질문들이 다뤄졌습니다.

7.1 온톨로지는 누가, 얼마나 자주 관리해야 할까요?

온톨로지를 업데이트할 때마다 모든 HR 담당자가 직접 참여할 필요는 없습니다. 여러 엔터프라이즈 기업의 HR 업무는 상당 부분 공통된 구조를 가지고 있기 때문에, 기본 온톨로지를 구축한 뒤 회사의 사업 영역이나 일하는 방식이 달라질 때 필요한 부분을 조정할 수 있습니다.

또한 AI가 답변 적합도가 낮은 사례를 별도로 수집하고, 이를 분석해 온톨로지를 보완하도록 운영할 수 있습니다. 온톨로지는 한 번 구축하고 끝내는 결과물이 아니라, 조직과 업무의 변화를 지속적으로 반영하는 체계로 관리해야 합니다.

7.2 어떤 LLM을 선택해야 할까요?

특정 LLM을 고정적으로 선택하기보다 필요에 따라 모델을 교체할 수 있는 구조를 갖추는 것이 중요합니다. 최근 주요 상용·오픈소스 LLM의 기본 성능이 전반적으로 향상됐고, 기업의 비용과 보안 정책에 따라 적합한 모델이 달라질 수 있기 때문입니다.

서비스 비용이 인상되거나 사내 구축형 모델로 전환해야 할 때마다 기존 HR 업무 체계를 다시 구축하는 방식은 효율적이지 않습니다. 따라서 데이터와 온톨로지, 업무 로직을 LLM과 분리해 설계해야 모델 변경에 유연하게 대응하고 HR AX 시스템을 장기적으로 운영할 수 있습니다.

7.3 HR AX를 실제로 도입하려면 무엇을 검토해야 할까요?

AI의 기능이나 가능성만 확인해서는 충분하지 않습니다. 범용 LLM의 답변 정확도, 온톨로지 유지관리 방식, 개인정보를 포함한 보안 환경, 기존 시스템과의 연동 가능성을 함께 검토해야 합니다.

기업별 데이터와 업무 환경이 다르기 때문에 모든 조직에 동일한 도입 방식을 적용하기도 어렵습니다. 현재 사용 중인 데이터와 시스템을 먼저 파악하고, 해결하려는 HR 업무를 구체적으로 정한 뒤 단계적으로 적용 범위를 넓혀야 합니다.

이번 컨퍼런스를 통해 HR AX의 핵심은 단순한 AI 도입이 아니라, 조직의 데이터를 연결하고 업무 맥락에 맞게 활용할 수 있는 구조를 만드는 데 있다는 점을 확인했습니다. 각 기업의 환경에 맞는 작은 과제부터 시작해 데이터와 운영 체계를 차근차근 구축한다면, HR AX는 보다 정확하고 효율적인 인사 의사결정을 지원하는 실질적인 변화로 이어질 수 있습니다.

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