커넥팅데이즈 리뷰

* 강연 자료는 자료실에 업로드 하였습니다. (회원 공개)

HR의 시사점 및 과업

1. 데이터 기반 의사결정(채용, 성과관리, 보상, 인력계획 등)을 의해 앞으로 모든 HR 데이터를 체계적으로 수집하고 분석해야하며, 분석된 데이터를 조직장들도 활용할 수 있도록 공유해야합니다.

2. 구직자가 매력을 느낄 우리만의 강점을 스토리/컨텐츠화 해서 인재를 불러들이는 전략을 수립해야하고, 지원자를 기다리기보다는 다이렉트소싱을 통해 적합한 인재를 적극적으로 찾아 나서야 합니다.

3. MZ세대가 회사를 선택하는 고려요소(직무 의미감, 투명성, 즉시 보상 등)를 충족시켜 조기 이탈율을 감소시키고, 직원경험을 관리해서 지속적으로 내외부 평판을 개선해야합니다.

4. 각 직무에서 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 방안을 지속적으로 모색하고, 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 반복적인 업무는 자동화 해야 합니다.

조직관리

AI시대 새로운 인사조직 전략_퀀텀인사이트

1. 데이터 기반 의사결정:
• 데이터 중요성: 인사 및 조직 운영에 대한 모든 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 것이 필수적임. 이는 직원 성과, 이탈 가능성, 스킬 매칭 등 다양한 영역에서 활용될 수 있음.
• 실시간 접근성: 최고 경영진과 인사팀만이 아니라 현장의 조직장들도 실시간으로 데이터를 활용할 수 있어야 함. 이를 통해 빠르고 효율적인 의사결정이 가능해짐.

2. 기술 및 AI 활용:
• AI 도입 사례: 구글의 인재 이탈 예측 시스템, Microsoft Viva, LinkedIn Glint 등 다양한 AI 기술과 플랫폼을 활용하여 인재 관리와 조직 운영을 최적화할 수 있음.
• AI와 자동화 도구: AI를 통해 채용, 승진, 성과 평가 등 다양한 인사 업무를 자동화하고, 더 나아가 조직 내 스킬 갭을 분석하고 보완할 수 있음.

3. 조직 구조의 변화:
• 유연한 구조: 전통적인 피라미드 구조에서 벗어나 빠른 의사결정이 가능한 유연한 조직 구조로 변화해야 함. 이는 급변하는 기술 환경에 빠르게 적응하고 대응하기 위함임.

4. 새로운 세대의 특징 반영:
• 즉각적 보상과 투명성: 새로운 세대는 게임과 같은 즉각적 보상 체계와 정보의 투명성을 기대함. 조직은 이러한 기대에 부응하여 공정하고 투명한 보상 시스템과 정보 공유 문화를 조성해야 함.
• 적극적인 참여 유도: 직원들이 조직의 목표와 비전에 공감하고 적극적으로 참여할 수 있도록, 재미와 몰입 요소를 반영한 조직 관리가 필요함.

결론: AI와 데이터 분석을 통해 인사 및 조직 관리의 효율성을 극대화하고, 새로운 세대의 특성을 반영한 유연하고 투명한 조직 문화를 구축하는 것이 AI 시대의 성공적인 인사 전략의 핵심임. 기업은 이러한 전략을 통해 급변하는 기술 환경에 적응하고 지속적인 성장을 도모할 수 있음.

채용

잘 나가는 기업들의 채용 성공 비법_리멤버

1. 수시 채용과 다이렉트 소싱:
• 공채에서 수시 채용으로 전환: 공채가 점점 줄어들고, 수시 채용이 대세가 되고 있음. 이는 현업 부서의 필요에 맞추어 즉시 전력감(시니어)을 채용할 수 있는 방식으로 전환되었음.
• 다이렉트 소싱: 인재Pool의 85%는 잡서칭을 하고 있지 않음. 따라서 인재를
기다리는 것이 아니라 기업이 직접 조건에 맞는 인재를 검색하고 제안하는 방식의 다이렉트 소싱에 주력해야함.

2. 채용 속도와 현업 부서의 협력:
• 채용 속도의 중요성: 수시 채용의 특성상, 필요한 시점에 빠르게 인재를 확보하는 것이 중요해짐.
• 현업 부서와의 협력: 채용 과정에서 인사팀과 현업 부서 간의 긴밀한 협력이 필수적임. 현업 부서가 적극적으로 채용 과정에 참여해야 함.

3. 데이터 기반 채용과 AI 활용:
• 데이터 기반 채용: 채용 과정에서 데이터를 활용하여 인재를 평가하고 예측하는 것이 중요함. AI와 기술을 통해 채용 과정의 효율성을 극대화할 수 있음.
• AI 도구 활용: AI를 활용한 채용 도구들이 등장하면서, 채용 공고 작성, 적합한 인재 추천, 자동 메시지 생성 등이 가능해졌음.

4. 기업의 규모와 성장 단계에 맞는 채용 솔루션:
• 초기 단계: 네트워크를 통한 채용, 다이렉트 소싱 등의 방식이 효과적임.
• 성장 단계: 채용 사이트와 헤드헌팅을 적절히 활용하여 필요한 인재를 확보해야 함.
• 성숙 단계: 자사 홈페이지와 다양한 채용 도구들을 결합하여 채용 프로세스를 최적화해야 함.

5. 채용의 마케팅적 접근:
• 셀링 포인트: 기업의 매력을 효과적으로 전달하기 위해, 왜 특정 인재가 우리 회사에 와야 하는지를 명확히 정의하고 어필해야 함.
최근 구직자 고려요소 1순위 : 안정성
• 적극적 채용 전략: 기다리지 않고 먼저 인재에게 다가가는 적극적인 채용 전략이 필요함.

결론: AI와 데이터 기반 접근을 통해 채용 및 조직 관리의 효율성을 극대화하고, 새로운 채용 트렌드와 도구들을 적극적으로 활용하는 것이 중요함. 기업의 성장 단계에 맞는 적절한 채용 솔루션을 도입하고, 현업 부서와의 협력을 강화하여 성공적인 인재 확보 전략을 구축해야 함.

인재를 불러들이는 기업의 특징_잡플래닛

1. 직원 경험:
• 전환의 이유: 잡마켓의 변화로 인해 잦은 이직(3년 미만 근속)과 수시 채용이 증가하고 있음. 직원 경험은 회사와 접촉하는 모든 순간부터 시작되며, 이는 채용에서 온보딩까지의 모든 과정을 포함함.
• 8시간의 마법: 직원들의 근무 시간이 8시간일 때 성장 가능성, 경력 개발 가능성, 업무 프로세스 효율성이 가장 높게 평가됨. 이는 많은 회사들이 8시간 일하기로 약속했기 때문임.

2. 후보자 경험:
• 중요성: 빈번한 이직과 다양한 정보 요구로 인해 후보자 경험 관리가 중요해짐. 후보자 경험은 채용 타임라인, 소통, 직무 기술서, 면접 경험, 온보딩 등의 요소로 구성됨.
• 불확실성 관리: 불명확한 정보와 예상치 못한 상황이 부정적인 후보자 경험을 야기함. 이를 개선하기 위해서는 명확한 기대 관리가 필요함.

3. 온라인 채용의 중요성:
• 변화하는 채용 도구와 트렌드: 오프라인에서 온라인으로 채용 방식이 전환되고 있으며, 이는 경력직 채용에서 더욱 두드러짐. 온라인 플랫폼을 통해 기업과 후보자 간의 소통을 강화하고 채용 과정을 효율화 할 수 있음.
• 정보 제공의 중요성: 기업 정보와 복지, 근무 환경 등에 대한 투명한 정보 제공이 후보자들에게 긍정적인 인식을 심어주며, 이는 채용 성공률을 높임.

4. 구체적인 기업 사례:
• 케이뱅크: 인터넷 은행으로서 금융권 인재를 유치하기 위해 인터뷰 기사와 메인 메뉴 노출을 통해 높은 조회수를 기록함. 강력한 경쟁자 속에서도 성공적인 인재 유치 전략을 구사함.
• 핀다: 핀테크 기업으로서 높은 몸값의 인재를 유치하기 위해 ‘핀테크 어벤저스’라는 컨셉으로 콘텐츠를 진행, 인지도를 높이고 후보자들의 관심을 끌어들임.
• 코드잇과 세이지 리서치: 각각 높은 만족도와 리뷰를 통해 일하기 좋은 기업으로 인지도를 높이며 트래픽을 견인함.

5. 직원 인터뷰 및 콘텐츠 활용:
• 직원 인터뷰: 일하는 사람들의 목소리를 담은 콘텐츠가 매우 효과적임. 직원들의 실제 경험을 통해 회사의 매력을 어필할 수 있음.
• 이미지와 스토리텔링: 랜선 오피스 투어와 같은 시각적인 콘텐츠와 함께 직원들의 이야기를 담은 스토리텔링이 중요함. 이는 후보자들에게 회사의 문화를 효과적으로 전달할 수 있음.

결론: 인재를 불러들이는 기업은 AI와 데이터를 기반으로 직원 및 후보자 경험을 개선하고, 명확한 기대 관리를 통해 긍정적인 이미지를 심어주는 것이 중요함. 이를 통해 기업의 경쟁력을 강화하고, 우수한 인재를 지속적으로 확보할 수 있음.

채용 시간과 비용을 줄이는 핵심 전략_나인하이어

1. 자동화 도구의 활용:
• 자동 메시지 발송 기능: 지원자에게 자동으로 메시지를 발송하여 소통 시간을 줄임. 이를 통해 서류 결과 안내 시간과 면접 일정 조율 시간을 단축할 수 있음.
• 템플릿 기능: 합격 메시지와 같은 반복적인 작업을 자동화하여 인사 담당자의 업무 부담을 줄이고, 빠른 대응이 가능하도록 함.

2. 리드 타임의 세분화와 관리:
• 시간 구멍 찾기: 채용 과정에서 리드 타임을 세분화하여 어디에서 시간이 지연되는지 파악함. 이를 통해 지원자 이탈 구간을 확인하고, 적절한 대응을 할 수 있음.
• 데이터 수집 및 분석: 리쿠르터, 면접관, 지원자 간의 시간을 데이터로 수집하여 분석함으로써, 채용 과정의 효율성을 높이고 이탈 문제를 해결함.

3. 채용 프로세스의 재설계:
• 면접 단계 조정: 면접 과정을 재설계하여 시간 낭비를 줄임. 예를 들어, 서류 합격자는 CTO가 먼저 기술 및 컬처핏을 짧은 시간 안에 검증하고, 이후 실무진이 면접을 진행하도록 하여 총 면접 시간을 줄임.
• 평가 기준의 명확화: 평가표를 활용하여 면접관들이 지원자를 명확하게 평가하고, 디브리프 미팅을 통해 일관된 기준을 적용함. 이를 통해 각 면접 단계에서의 갭을 줄이고, 채용의 일관성을 높임.

4. 데이터 기반의 채용 전략:
• 합격 퍼널 활용: 채용 데이터에 기반하여 각 단계별 합격자 수를 예측하고, 이를 면접관들에게 공유하여 면접 시간을 효율적으로 관리함. 이를 통해 불필요한 면접을 줄이고, 빠르게 최종 후보를 선별할 수 있음.
• 채용 성과 추적: 채용 과정에서 발생하는 모든 데이터를 추적하고 분석하여, 향후 채용 전략을 개선하고 효율성을 높일 수 있음.

5. 직무 기술서와 JD 관리:
• JD와 면접 간의 일관성 확보: JD에서 요구하는 인재상과 실제 면접에서의 평가 기준을 일치시켜, 지원자가 느끼는 갭을 줄임. 이를 통해 채용 과정에서 발생하는 혼란을 최소화하고, 적합한 인재를 빠르게 찾을 수 있음.

결론: 채용 시간과 비용을 줄이기 위해서는 자동화 도구의 활용, 리드 타임의 세분화와 관리, 채용 프로세스의 재설계, 데이터 기반의 채용 전략, 그리고 일관된 직무 기술서 관리가 필요함. 이러한 전략을 통해 기업은 채용 과정의 효율성을 극대화하고, 우수한 인재를 신속하게 확보할 수 있음.

팀 스펙터를 만들어가는 채용과 조직문화_스펙터

1. 명확한 동료 정의:
• 좋은 동료의 정의: 스펙터는 좋은 동료를 명확히 정의함. 상황에 따라 다르지만, 우리와 함께 잘 맞는 동료를 찾는 것이 중요함.
• 직무와 소프트 스킬 정의: 직무와 관련된 구체적인 업무 내용뿐만 아니라, 소프트 스킬을 명확히 정의하여 채용 과정에서 이를 반영함. 예를 들어, 도전적이고 실행력 있는 사람을 선호함.

2. 평판 기반 채용:
• 평판 조회: 지원자의 평판을 통해 과거 직무 성과와 동료 관계를 검증함. 인사권자와 동료들의 평판을 수집하여 채용 의사 결정을 지원함.
• 빠른 평판 조회: 지원자의 동의 하에 이름과 전화번호만으로 평판을 빠르게 조회할 수 있는 시스템을 갖추고 있음.

3. 데이터 기반 예측:
• 휴먼 인사이트: 70만 개 이상의 평판 데이터베이스를 바탕으로 AI를 활용하여 사람의 행동을 예측함. 예를 들어, 이직 가능성, 조직 적합성 등을 예측할 수 있음.
• 챗봇 태오: AI 기반 챗봇 태오를 도입하여 면접 질문에 대한 예측 답변을 제공하고, 지원자의 성향과 조직의 적합성을 분석함.

4. 성과 중심의 이력서 평가:
• 성과 중심 평가: 이력서에서 성과 중심의 기술을 선호함. 단순히 업무 경험을 나열하는 것보다, 성과를 구체적으로 설명하는 지원자를 선호함.
• 디테일한 검토: 이메일 주소와 사진 등 세부적인 요소까지 검토하여 지원자의 성향을 파악함.

5. 면접과 문제 해결:
• 미래 지향적 질문: 과거 경험보다는 미래에 직면할 문제에 대한 해결 방안을 묻는 질문을 통해 지원자의 문제 해결 능력을 평가함.
• 실제 문제 해결 참여: 면접을 문제 해결의 장으로 만들어 지원자가 실제 문제를 어떻게 해결할지 보여줄 수 있도록 함.

6. 입사 후 적응과 평가:
• 이치 프로젝트: 입사 후 2주 동안 자신의 역량을 증명하고 동료들에게 소개하는 프로젝트를 진행함. 이를 통해 빠르게 조직에 몰입하게 함.
• 평판 피드백: 3개월 동안 동료들과의 상호 평가를 통해 조직 적합성을 확인함. 이를 통해 수습 통과율을 높임.

7. 진정성과 솔직함:
• 동기부여: 금전적 보상, 사회적 명예, 인정 등 다양한 요소로 동기부여를 하지만, 가장 중요한 것은 진정성과 솔직함임. 솔직한 대화가 지원자와 직원의 신뢰를 쌓는 데 중요함.

결론: 팀 스펙터는 명확한 동료 정의, 평판 기반 채용, 데이터 기반 예측, 성과 중심의 평가, 문제 해결 중심의 면접, 입사 후 적응과 평가, 그리고 진정성과 솔직함을 통해 우수한 인재를 유치하고 유지하는 전략을 구축하고 있음. 이를 통해 기업의 경쟁력을 강화하고, 지속적인 성장을 도모할 수 있음.

미국 사례로 보는 한국 기업의 당면 과제와 경력직 채용 전략_블라인드

1. 인재 채용의 어려움:
• 인재 수급의 불균형: 한국은 일자리 1개당 25-59세 인구가 2024년부터 거의 1:1로 맞춰지고 있으며, 앞으로 수요와 공급의 갭이 더욱 벌어질 것으로 예상됨. 이는 채용의 어려움을 증가시킴.
• 저연차 인재의 이직 증가: 경력이 짧은 인재들이 더 빠르게 이직하고 있으며, 이는 기업들이 젊은 인재를 채용하고 유지하는 데 큰 어려움을 겪고 있음을 나타냄.

2. 경력직 채용 시장의 변화:
• 직무 의미감과 공정성: 젊은 인재들은 직무에서 의미를 찾고, 공정한 평가와 윤리를 중시함. 이러한 요소들이 부족할 경우 이탈 가능성이 높아짐.
• 이직 주기의 단축: 최근 1년 이내에 이직을 시도한 비율이 높아지고 있으며, 이는 이직 주기가 점점 더 짧아지고 있음을 보여줌. (5년 미만 62%, 14년 이상 40%)

3. 미국의 인재 채용 사례:
• 잠재적 구직자 활용: 미국은 적극적인 구직자뿐만 아니라 잠재적 구직자에게도 집중함. 이는 인재 풀이 더 크고, 적합한 인재를 찾을 확률을 높임.
• 다양한 채용 전략: 미국 기업들은 대중 광고, 서치펌, 직장인 플랫폼을 활용하여 인재를 유치함. 특히 직장인 플랫폼을 통해 더 많은 잠재적 구직자에게 접근하고 있음.

4. 플랫폼 활용의 중요성:
• 체류 시간과 사용 타겟: 한국에서 직장인 플랫폼의 사용 시간이 낮아 인재 매칭 확률이 낮음. 그러나 블라인드는 다른 플랫폼보다 높은 체류 시간을 보이며, 다양한 직군을 커버할 수 있음.
• 블라인드의 장점: 블라인드는 직장인 플랫폼 중에서 사용 시간이 길고, 다양한 직군을 커버할 수 있어 잠재적 구직자에게 접근하기 용이함. 이는 기업들이 필요한 인재를 더 쉽게 찾을 수 있게 함.

5. 잠재적 구직자 채용 전략:
• 다양한 접근 방식: 하나의 방식에 의존하지 않고, 여러 채용 방식을 동시에 활용하여 최대한 많은 잠재적 구직자에게 접근하는 것이 중요함.
• 광범위한 접근: 다양한 플랫폼과 채용 도구를 활용하여, 적합한 인재를 넓게 찾고 기업의 요구에 맞는 인재를 확보하는 것이 중요함.

결론: 한국 기업들은 미국의 사례를 통해 경력직 채용의 어려움을 해결하기 위해 잠재적 구직자에게 접근하고, 다양한 채용 전략을 도입해야 함. Data-driven HR을 통해 인재 수급의 불균형을 해소하고, 공정성과 직무 의미감을 제공하여 젊은 인재를 유지할 수 있는 방안을 모색해야 함. 이를 통해 기업의 경쟁력을 강화하고, 지속적인 성장을 도모할 수 있음.

인재 확보 전략: 검증과 예측_무하유

1. 인재 검증의 중요성:
• 자기소개서 분석: 자기소개서를 통해 지원자의 직무 역량과 조직 적합성을 파악함. AI를 활용해 자소서의 진실성을 검증하고, 표절이나 중복된 내용을 필터링함.
• 모순된 자소서 제거: AI를 통해 문법 오류, 모순된 내용, 복붙된 자소서 등을 자동으로 검출하여 신뢰성 있는 자소서만을 선별함.

2. AI 기반 서류 평가:
• AI 서류 평가 시스템: AI를 통해 지원자의 자기소개서를 분석하고, 직무 적합성과 조직 적합성을 평가함. 이를 통해 많은 지원자를 효율적으로 처리할 수 있음.
• 질문 생성: AI가 자소서의 내용을 바탕으로 면접에서 활용할 질문을 생성하여, 면접의 준비 시간을 단축하고 효과적인 검증을 가능하게 함.

3. 인성 및 역량 검증:
• 인성 검사: 지원자의 성향과 태도를 평가하여 조직에 적합한 인재인지를 검증함. 이를 통해 부적합한 인재를 사전에 걸러낼 수 있음.
• 행동 기반 면접: 지원자의 과거 행동과 경험을 바탕으로 미래의 성과를 예측함. AI가 생성한 행동 기반 질문을 통해 지원자의 성과 예측 정확성을 높임.

4. 면접의 효율성 강화:
• AI 면접 도구: AI가 지원자와의 대화를 통해 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 객관적인 평가를 제공함. 면접관이 AI가 수집한 데이터를 활용하여 더 나은 평가를 진행할 수 있음.
• 면접 질문 자동 생성: AI가 지원자의 자소서와 인성 검사 결과를 바탕으로 면접 질문을 자동 생성하여, 면접의 질을 높이고 일관성을 유지함.

5. 사후 검증과 피드백:
• 평가 결과의 투명성: AI가 생성한 평가 결과를 투명하게 공개하여, 지원자가 평가 과정에서의 공정성을 느낄 수 있도록 함. 이는 기업의 이미지 향상에도 기여함.
• 지속적인 피드백: 채용 후에도 지속적인 피드백과 평가를 통해, 직원들이 조직에 잘 적응하고 성과를 낼 수 있도록 지원함.

결론: 인재 확보에서 AI를 활용한 검증과 예측은 채용의 공정성과 효율성을 높이고, 조직에 적합한 인재를 선발하는 데 중요한 역할을 함. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 지속 가능한 성장을 도모할 수 있음. AI 기반의 데이터 분석과 예측을 통해 채용 과정의 모든 단계를 최적화하고, 우수한 인재를 확보하는 것이 현대 기업의 중요한 전략임.

교육

생성형 AI를 기업에서 어떻게 교육할 것인가_팀스파르타

1. 코딩 교육과 AI 활용:
• 개인의 역량과 코딩의 결합: 비개발자들도 코딩을 배워야 할 필요성이 증가하고 있음. 이는 AI와 디지털 기술을 업무에 효과적으로 활용하기 위해 중요함.
• 실무 중심의 교육: 이론보다는 실무에 바로 적용할 수 있는 실용적인 코딩 교육을 제공하여 빠르게 실력을 향상시키고 실제 업무에서 활용할 수 있도록 함.

2. AI와 생산성 향상:
• AI의 직무 영향: AI는 특정 직군을 대체하기보다는 각 직군의 생산성을 향상시키는 도구로 작용하고 있음. 특히, 반복적인 업무를 자동화하여 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도움.
• 초개인화: AI를 활용해 마케팅과 세일즈에서 초개인화된 서비스를 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객에게 맞춤형 메시지와 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높일 수 있음.

3. 기업 내 AI 도입 사례:
• 다양한 산업에서의 AI 활용: 제조업, 금융업 등 다양한 산업에서 AI를 활용한 교육과 업무 자동화를 도입하고 있음.
• 성공 사례: AI를 통해 메일링 자동화, 고객 데이터 분석, 업무 자동화 등 다양한 방식으로 AI를 활용한 성공 사례를 공유함으로써, AI 도입의 실질적인 혜택을 보여줌.

4. 미래 전망과 준비:
• AI 기술의 발전 예측: 현재의 AI 기술을 넘어, 향후 발전할 AI 기술을 예측하고 이에 맞는 전략을 세워야 함. 이는 기업의 장기적인 경쟁력을 위해 중요함.
• 직무별 생산성 향상: 각 직무에서 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있는 방안을 지속적으로 모색하고, 이를 통해 조직 전체의 효율성을 높이는 것이 중요함.

결론: 팀스파르타는 AI와 코딩 교육을 통해 직원들이 디지털 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있음. HR 관점에서는 이러한 교육을 통해 직원들의 역량을 강화하고, AI를 활용하여 업무 효율성을 높이며, 조직 전체의 경쟁력을 강화하는 것이 중요함.

스킬 기반 HR과 조직으로의 변화_데이원컴퍼니

1. 스킬 기반 HR의 필요성:
• 빠르게 변화하는 기술 환경: 기술은 분기별, 반기별로 빠르게 변화하고 있으며, 이에 따라 필요한 스킬도 변화함. 과거의 직무 기반 혹은 컴피턴시 기반 접근은 현재의 속도에 맞지 않음.
• 기술 습득의 중요성: 특정 스킬의 습득 여부가 업무 성과에 큰 영향을 미침. 스킬을 습득한 직원이 그렇지 않은 직원보다 5배에서 10배 더 높은 성과를 낼 수 있음.

2. 스킬 기반 조직의 장점:
• 효과적인 인재 배치: 스킬 기반 접근을 통해 인재를 다양한 포지션에 창의적으로 배치할 수 있음. 이는 특히 기술 직군에서 빠르게 변화하는 환경에 적응하기 위한 중요한 전략임.
• 역량의 정확한 평가: 스킬 기반 HR은 직원의 역량을 정확히 평가하고, 부족한 부분을 보완할 수 있는 방법을 제공함.

3. 맞춤형 교육과 리스킬링:
• 빠른 변화에 대응하는 교육: 기술이 빠르게 변화하는 직군에서는 스킬 기반 HR을 통해 필요한 교육을 신속히 제공함. 예를 들어, 새로운 기술 도입 시 이에 맞는 교육을 빠르게 제공하여 직원들이 적응할 수 있도록 함.
• 교육 로드맵 제공: 직원의 현재 스킬 수준을 평가한 후, 필요한 스킬을 습득할 수 있는 교육 로드맵을 제공함.

4. 스킬 기반 재배치의 유연성:
• 창의적인 재배치: 스킬 기반 접근을 통해 직원들을 다양한 직무에 재배치할 수 있음. 예를 들어, 마케터가 데이터 분석 기술을 습득하여 세일즈 팀에서 중요한 역할을 할 수 있음.
• 효율성 증대: 스킬 기반 재배치를 통해 조직의 효율성을 극대화하고, 직원들의 역량을 최대한 활용함.

결론: 스킬 기반 HR과 조직으로의 변화는 빠르게 변화하는 기술 환경에 대응하기 위해 필수적임. 스킬 기반 접근을 통해 인재를 효과적으로 배치하고, 직원들의 역량을 정확히 평가하며, 필요한 교육을 제공함으로써 조직의 효율성을 극대화할 수 있음. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고 지속적인 성장을 도모할 수 있음.

조직문화

쿠팡과 배민의 조직문화_리드웨이브

1. 쿠팡의 결과 중심 문화:
• 미션 중심: 쿠팡은 모든 업무가 회사의 미션을 달성하기 위한 것임을 명확히 함. “모든 고객이 쿠팡 없이 어떻게 살았을까”라는 비전을 지속적으로 강조함.
• 리더십 원칙: 15가지 리더십 원칙을 통해 모든 임직원이 동일한 가치와 목표를 공유함. 이를 통해 조직 전체가 일관된 방향으로 나아갈 수 있도록 함.
• 데이터 기반 의사결정: 모든 의사결정을 데이터에 기반하여 수행함. HR도 데이터에 기반하여 채용, 퇴사율, 재직률 등을 분석하고 의사결정을 내림.

2. 쿠팡의 수평적 회의 문화:
• 수평적 의사소통: 회의에서 다양한 의견을 자유롭게 제시할 수 있으며, 지위가 아닌 지식이 권위를 가짐.
• 빠른 실행력: 아이디어가 나오면 즉시 테스트하고, 가능성을 확인한 후 빠르게 확산하는 문화를 가짐. 이는 실행까지 걸리는 시간을 단축시킴.

3. 쿠팡의 성과 중심 보상:
• 성과에 따른 빠른 승진: 분기별로 성과를 평가하여 빠르게 승진과 보상을 제공함. 성과를 내는 직원에게 빠르게 보상하여 동기부여를 극대화함.
• 채용의 철저함: 하이어링 매니저에게 큰 권한을 부여하여 최고의 인재를 채용하도록 함. 전화 인터뷰와 대면 인터뷰를 거쳐 철저히 검증함.

4. 배민의 사람 중심 문화:
• 따뜻한 조직문화: 배민은 구성원의 감정적 케어에 중점을 두며, 수평적이고 따뜻한 조직문화를 지향함.
• 원온원 미팅: 주간 스케줄의 40%를 원온원 미팅으로 할애하여 구성원의 성장을 돕고, 정기적인 소통을 통해 직원의 요구와 성장을 지원함.
• 우아한 수다타임:월 1회 운영되는 우스타(우아한 수다타임)를 통해 직원들의 불만 사항을 CEO나 경영진이 직접 듣고 답변함. 이는 신뢰를 높이고 조직 내 투명성을 강화함.

5. 배민의 교육과 온보딩:
• 온보딩 프로그램: 신입 직원들이 회사에 잘 적응할 수 있도록 1대1 온보딩 프로그램을 운영함. 주차별 미션을 통해 신입 직원들이 회사에 빠르게 적응할 수 있도록 지원함.
• 성장 지원: 무제한 도서 구입 지원과 신임 팀장을 위한 맞춤 교육을 제공하여 직원들의 지속적인 성장을 지원함.

6. 배민의 정보 공유와 소통:
• 정보의 투명성: 회사의 모든 정보를 위키 페이지를 통해 공개하며, 직원들이 언제든지 접근할 수 있도록 함. 이는 정보의 투명성을 높이고 신뢰를 구축함.
• 정기적인 타운홀 미팅: 부서별로 정기적인 타운홀 미팅을 통해 현재 진행 상황과 목표를 공유하고, 구성원들이 조직의 방향성을 이해하도록 함.

결론: 쿠팡과 배민은 각각 결과 중심과 사람 중심의 조직문화를 통해 우수한 인재를 유치하고 유지하고 있음. 쿠팡은 명확한 미션과 데이터 기반 의사결정을 통해 빠른 실행력과 성과 중심 보상을 강조하며, 배민은 따뜻한 조직문화와 적극적인 소통을 통해 구성원의 성장을 지원하고 있음. 이러한 전략을 통해 두 기업은 지속적인 성장을 도모하고 있음.

평가

성과관리 정확도 및 생산성 향상을 위한 AI 적용 사례_클랩

1. 자동화 도구의 활용:
• 평가 자동화: AI를 통해 성과 평가의 공정성과 효율성을 높임. AI가 동료 평가의 매칭, 평가 의견 생성, 개인 및 팀의 중요한 업무 제안을 자동으로 처리함.
• 데이터 통합 관리: 목표 설정, 피드백, 1:1 미팅 등의 성과 관리 데이터를 통합적으로 관리하여 HR팀의 리소스 소모를 줄임.

2. 정확한 평가와 공정성 확보:
• 평가 밸런싱: AI를 통해 평가 기준을 일관되게 적용하고, 동료 평가를 자동 매칭하여 평가의 공정성을 높임. 예를 들어, 항공사에서 승무원들의 동료 평가를 자동화하여 공정한 평가를 보장함.
• 캘리브레이션 자동화: 다양한 부서와 직무별로 평가 기준을 설정하고, 평가 결과를 공정하게 조정할 수 있는 시스템을 도입함. 이를 통해 평가의 일관성과 공정성을 유지함.

3. 성과 관리 프로세스의 디지털화:
• 주기적인 체크인: 목표가 방치되지 않도록 주기적인 목표 체크인 알림을 제공하고, 메신저에서 간편하게 체크인할 수 있는 시스템을 구축함. 예를 들어, 메신저를 통해 주기적으로 리포팅을 받아볼 수 있음.
• 구조화된 미팅 노트: AI 기반으로 미팅 노트를 구조화하여 학습 데이터를 확보하고, 상황별 질문 템플릿을 제공하여 리더와 멤버 간의 효과적인 소통을 지원함.

4. 생산성 향상을 위한 AI 도입 사례:
• 항공사 사례: 항공사가 승무원들의 동료 평가와 하향 평가를 AI로 자동화하여, 평가에 필요한 리소스를 80~90% 줄임. 항공 서비스와 성과 관리 시스템을 연동하여 공정하고 효율적인 평가를 실현함.
• 제조업체 사례: 대규모 제조업체가 프로젝트 관리 시스템과 협업 도구를 AI와 연동하여 평가 프로세스를 자동화함. 이를 통해 평가에 필요한 시간을 90% 이상 절감하고, 생산성을 크게 향상시킴.

5. 데이터 기반 예측과 분석:
• 임팩트 분석: AI를 활용하여 직원들의 주요 업무와 성과를 분석하고, 평가에 반영할 수 있도록 지원함. 예를 들어, 임팩트 있었던 업무를 기반으로 성과 평가 초안을 제공하여 평가의 정확성을 높임.
• 연속적인 피드백: 주기적으로 피드백을 제공하고, 이를 기반으로 성과를 분석하여 지속적으로 개선할 수 있도록 함.

결론: AI를 활용한 성과 관리 자동화는 평가의 정확성과 공정성을 높이고, HR 팀의 리소스 소모를 줄이며, 조직 전체의 생산성을 향상시킬 수 있음. 이를 통해 기업은 성과 관리 프로세스를 효율적으로 운영하고, 우수한 인재를 유지하며 경쟁력을 강화할 수 있음.

애널리틱스

Data_driven HR 새로운 가치를 더하다_LS

1. Data-driven HR의 필요성:
• 복잡성과 불확실성의 시대: 현대 경영 환경은 VUCA(변동성, 불확실성, 복잡성, 모호성) 시대에 접어들었으며, 이에 따라 조직은 더욱 복잡하고 빠르게 변화하는 상황에 직면함.
• 데이터 기반 의사결정: 기존의 직관이나 경험에 의존하는 의사결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 한 의사결정이 필수적임. 이는 더 나은 통찰과 혁신을 가능하게 함.

2. HR Analytics의 역할:
• 과학적 방법론 적용: 데이터를 수집하고 분석하여 조직의 성과를 향상시키기 위한 의사결정을 지원함. HR Analytics는 데이터의 체계적 관찰, 정확한 측정, 가설 설정, 실험과 가설 검증을 통해 의사결정의 투명성과 신뢰성을 높임.
• 핵심 지표 분석: HR 프로세스와 관련된 데이터를 분석하여 채용, 성과 관리, 보상, 인력 계획 등 다양한 분야에서 효과적인 전략을 수립함.

3. 데이터 활용 사례:
• 퇴사 예측 모델: AI를 활용하여 직원들의 퇴사 가능성을 예측하고, 이에 따른 대응 전략을 마련함. 예를 들어, 직장과 거주지 간의 거리 데이터를 분석하여 이직 의도를 파악하고, 이에 대한 해결책을 제시함.
• 자기소개서 분석: AI를 통해 지원자의 자기소개서를 분석하고, 평가의 신뢰성과 효율성을 높임. 이는 평가자의 주관적인 판단을 배제하고, 객관적인 기준을 적용함으로써 공정한 채용을 지원함.

4. 조직 문화와 HR 혁신:
• 투명한 의사결정 과정: 데이터 기반의 의사결정을 통해 조직 내 의사결정 과정을 투명하게 공개하고, 신뢰성을 확보함. 이는 직원들이 공정한 평가와 보상을 받을 수 있도록 함.
• 재현 가능한 분석 방법: 동일한 조건에서 반복 가능한 분석 방법을 통해 의사결정의 일관성을 유지하고, 자의적 해석의 여지를 최소화함.

5. 미래를 위한 준비:
• 지속적인 데이터 업데이트: 빠르게 변화하는 기술 환경에 대응하기 위해, HR 데이터와 분석 방법을 지속적으로 업데이트함. 이는 조직의 유연성과 적응력을 높이는 데 중요함.
• 작은 프로젝트부터 시작: 데이터 기반 HR의 도입을 위해 작은 프로젝트부터 시작하여 점진적으로 확대해 나가는 접근이 필요함. 이를 통해 조직 내 데이터 활용 문화를 정착시킬 수 있음.

결론: Data-driven HR은 데이터를 기반으로 한 의사결정을 통해 조직의 성과를 향상시키고, 새로운 가치를 창출하는 데 필수적인 전략임. 이를 통해 기업은 복잡하고 빠르게 변화하는 환경에서 경쟁력을 유지하고, 지속적인 성장을 도모할 수 있음.