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http://www.asiaherald.co.kr/news/24092
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기업활동에 있어 인재확보는 경영진의 최대 관심사다. 최근 다국적 컨설팅기업에서 실시한 2017년 CEO 설문조사에 따르면 “인재와 기술 부족을 비즈니스의 가장 큰 위협으로 여긴다”라고 조사되었다. 인재확보의 중요성은 1997년 맥킨지 컨설팅의 연구보고서 ‘인재 전쟁(The War for Talent)’에서 알 수 있듯이 오래 전부터 기업들이 인지하고 막대한 시간과 비용을 쏟아 붓고 있다. 하지만 기업은 여전히 채용에 대한 어려움을 겪고 있다.
최근 비즈니스 전문 소셜네트워크서비스인 링크드인이 실시한 ‘우수 인재를 확보하기 위한 채용 경로’ 조사에서 ‘직원 추천(48%)’이 가장 높게 나타났으며 그 뒤로 ‘채용정보사이트(46%)’ 그리고 ‘소셜 또는 전문 네트워크(40%)’, ‘리크루팅(34%)’, ‘내부 채용(28%)’ 순으로 조사됐다. 많은 기업이 추천을 통한 채용의 신뢰도를 높이 평가하고 있다. 분명 추천을 통한 채용은 상대적으로 비용이 적게 든다. 하지만 그 효과에 대해서는 단정하기 어렵다. MIT 슬론경영대학원 에밀리오 카스티야 교수는 “추천이 다른 채용경로보다 더 효과적으로 보이는 이유는 추천자들이 그들을 돌봐주고 근본적으로 조직에 적응하도록 이끌어 주기 때문이다.”라고 언급했다. 그리고 또 다른 이유는 자신이 신뢰하는 사람의 추천은 그 대상도 근거 없이 신뢰하게 되는 편향이 생겨 상대적으로 채용 만족도가 높게 느껴질 수 있다.
최근 기업들은 기존 채용 방법의 한계성을 인정하고 AI(Artificial Intelligence)와 같은 새로운 도구를 실험해보고 있다. 하지만 머신러닝을 위한 접근법 또한 사생활 침해, 공정성 등 앞으로 풀어야 할 과제들에 직면해 있다. 그리고 머신러닝을 통한 정확한 측정을 위해서는 채용 인원, 업무성과자료 등 다량의 인사 정보가 요구되지만 정작 준비된 기업은 극히 소수에 불과하다. 또 하나의 문제는 지원자를 선정하는 분석적 접근법이 하나같이 이미 일어난 일을 바탕으로 미래를 예측하려 한다는 점이다. 과거는 우리가 알고 싶어하는 미래와 매우 다를 수 있는데도 말이다.
아마존은 2014년부터 구축해온 채용 알고리즘이 여성에게 낮은 점수를 준다는 사실을 발견했다. 과거 데이터만 보면 아마존 최고성과자들 중 남성 비율이 비정상적으로 높았기 때문이다. 당연히 알고리즘은 남성 고성과자와 동일한 속성을 지닌 사람들을 찾아내려 했다. 아마존은 이 문제를 해결할 수 없었고 결국 2017년 해당 알고리즘 사용을 중단했다. 이처럼 알고리즘을 통한 채용은 아직 걸음마 단계이다. 하지만 머신러닝은 기업이 과거에는 미처 고려하지 못한 중요한 변수를 찾아내는데 잠재력이 있는 도구이다. 앞으로 채용 및 인사관리 과정에서 주요하게 사용될 도구임에는 분명해 보인다.
조직이 필요로 하는 인재를 선발하기 위해서는 무엇보다 기존에 선발한 인력이 실제 우수한 직원이 됐는지를 말할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 기존 채용의 관행에서 벗어날 수 없다. 다시 말해, 기업은 어떤 사람이 탁월한 직원인지를 명확히 측정하고 정의할 수 있어야 한다. 그 방법에는 정도가 없어 보인다. 이유는 각 기업마다 고유의 업무 방식, 프로세스, 규범들이 존재하기 때문이다. 따라서 기업이 가장 먼저 해야 하는 것은 "우리 기업에 필요한 인재는 누구인가"를 정의하는 것이다. 혹자는 직원의 성과를 모든 측면에서 측정하는데 한계가 있어 인재를 정의하기가 어렵다고 하소연한다. 현재 불가능한 것에 집착할 필요는 없다. 기업이 현시점에서 할 수 있는, 측정 가능한 성과지표를 활용하면 될 것이다. 분명한 것은 현재 채용된 직원의 질을 확인하지 않는 조직은 앞으로도 인재확보 과정에서 가장 중요한 부분을 놓치게 될 수 있다는 점이다. |
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