HR 업무를 대신하는 AI

생성 AI는 한 번에 수백 명의 직원을 더 빠르고 효과적으로 On-boading 시키고 있습니다.
게시일 목, 10월 24일 2024 오전 10:12 EDT
수잔 카미니티
@수잔카미니티

핵심 포인트
신입 직원을 온보딩하는 것은 인재 리더의 핵심 책임입니다. 이를 수행하는 방식은 기업 문화 내에서 근로자의 소속감을 크게 형성할 수 있습니다.
점점 더 많은 회사가 인공지능과 기타 디지털 도구를 활용하여 보다 개인화되고, 맞춤화되고, 효율적인 온보딩 프로세스를 만들고 있습니다.
CNBC 인력 임원 협의회 정상회담에서 생성 AI 기업인 튜링의 최고 인사 책임자인 테일러 브래들리는 AI가 새로운 직원을 조직에 영입하는 방식을 어떻게 개선하고 있는지 설명했습니다.

신규 직원을 채용하는 일은 인재 관리 리더의 핵심 책임 중 하나이며, 채용 방식에 따라 조직 내에서 직원이 느끼는 소속감이 크게 달라질 수 있습니다.

점점 더 많은 회사가 인공지능과 기타 디지털 도구를 활용하여 새로운 근로자를 유입하는 보다 개인화되고, 맞춤화되고, 효율적인 프로세스를 만들고 있습니다. 사실, 최근 조사 에 따르면 3분의 2 이상의 회사가 온보딩 프로세스에 AI를 통합했으며, 87%가 앞으로 몇 년 동안 채용 및 온보딩에 AI를 도입하기로 약속했습니다.


최근 CNBC Workforce Executive Council Summit에서 생성 AI 기업인 Turing의 최고 인사 책임자인 테일러 브래들리는 AI가 회사에 새로운 사람을 영입하는 방식을 어떻게 개선하고 있는지 설명했습니다.

올해 초, Bradley는 Turing의 공동 창립자이자 CEO인 Jonathan Siddharth로부터 전화를 받았는데, 그 전화에는 회사가 다음 주에 최대 300명을 온보딩할 예정이며 회사에 소개할 프로그램이 필요하다는 소식이 담겨 있었습니다. Bradley는 다양한 산업 분야의 CHRO, 최고 인사 책임자, 다양성, 형평성 및 포용성 임원으로 구성된 WEC 청중에게 "[Jonathan]이 어제 필요하다고 말하지 않아서 고마웠습니다."라고 농담을 건넸습니다.

Bradley의 HR 팀은 이미 ALAN이라는 대규모 언어 모델을 사용하고 있었습니다. 그는 이 이름을 회사 이름인 수학자 Alan Turing에 대한 오마주이자 "항상 학습하고 항상 민첩하다"는 약어로 설명했습니다. Bradley는 이 LLM을 사용하여 그의 팀이 AI가 없었다면 2~5주 걸렸을 작업을 6시간 이내에 완료할 수 있었다고 말했습니다.

더 빠르게 만드는 방법

그의 팀은 튜링의 엔지니어링 리더들과 만나 30~60분 분량의 영상을 녹화하여 온보딩 연습을 시작했습니다. 목적은 새로운 엔지니어에게 효율적이고 효과적으로 업무를 수행하는 데 필요한 모든 단계를 안내하는 것입니다. 그런 다음 LLM에서 영상을 실행하여 Bradley의 팀이 새로운 소프트웨어 엔지니어에게 필요한 e러닝 모듈을 만드는 데 필요한 모든 콘텐츠를 즉시 추출하여 제공할 수 있었습니다.

AI 기반 온보딩 프로세스의 세 번째 부분은 e러닝 모듈의 필사본을 가져와 교육을 용이하게 하는 AI 음성 해설을 만드는 것이었습니다. Bradley는 "엔지니어링 리더들은 촉진자라는 업무에서 벗어나게 되어서 좋아했습니다."라고 말했습니다. 또한 Bradley의 팀은 코딩 배경 지식이 없어도 모듈을 업데이트할 수 있습니다.

LLM이 얼마나 정확한지 물었을 때, Siddharth는 염두에 두어야 할 두 가지 사항이 있다고 말했습니다. "첫 번째는 항상 루프에 인간이 있어야 한다는 것이고, 두 번째는 계속 확인할 수 있는 적절한 인프라가 있어야 한다는 것입니다."라고 그는 말했습니다.

"환각은 제거할 수 없고, 완전히 사라지지는 않지만 완화할 수는 있습니다." 그는 이렇게 설명했습니다. 예를 들어, 회사에 HR 핸드북이 있다면 AI 모델은 자체 핸드북에 있는 답변을 제시하는 대신 해당 핸드북에 있는 답변을 고수하도록 훈련될 수 있습니다.

"저는 제 팀에게 AI를 목소리를 대체하는 것이 아니라 보완하는 방법으로 보라고 말합니다." 브래들리는 말했습니다. "우리는 항상 사물을 확인할 인간이 필요합니다."

Siddharth와 Bradley는 또한 WEC 청중에게 처음부터 AI 그랜드 슬램을 찾는 것은 회사의 발전을 저해할 수 있다고 말했습니다. 오히려 그들은 다양한 접근 방식을 베타 테스트한 다음 효과가 있는 방식을 확장하라고 조언합니다.

브래들리는 "결과를 얻기 위해 3년을 기다려야 한다면, 당신이 원하는 직원들의 지지를 얻지 못할 수도 있다"고 말했다.
출처: https://www.cnbc.com/amp/2024/10/24/generative-ai-is-taking-over-the-onboarding-of-new-employees.html