회사, 꼭 출근해야만 할까요? (1)

지난 11월 07일, **HR Digital Transformation을 통한 전략적 HR 의사결정**을 주제로 세 번째 EY X Wanted 콜라보 웨비나가 진행되었습니다. HR Analytics의 다양한 활용 사례들을 바탕으로, 우리 조직에서의 HR Analytics 도입 준비를 위해서는 어디에 주안점을 두고 어떻게 변해야 하는지 소통이 이루어졌습니다. 지금까지 HR 영역은 상당 부분, 인사담당자의 경험과 직관에 기반하여 운영되어 왔습니다. 과거 HR의 역할은 공채 신입으로 들어온 비교적 획일적 모습의 조직 구성원들을 관리하는데 중점을 두었지만, 현재는 다양한 인재를 적시에 채용하고 유지하는 것이 중요한 시대입니다. HR은 빠르게 변화하는 경영환경을 이해하고 대응할 수 있는 미래 지향적인 역할을 수행해야 하며, 다양한 내·외부 데이터를 종합적으로 해석하여 인사이트를 확보할 수 있어야 합니다. 이러한 요구에 발맞추어 최근 급속도로 발전하고 있는 디지털 도구들 덕분에 데이터 기반 HR이 한층 가까워졌습니다. 과거 대비 다양한 데이터들에 대한 수집, 축적, 가공, 분석이 용이해져 HR Analytics 접근 문턱이 낮아졌습니다. **.HR Analytics 활용 사례.**본 기고에서는 인사담당자님들과 새로운 아이디어를 나누고자, 아직까지는 보편적으로 활용되고 있지 않거나 도입 초기 단계인 몇 사례들만 대표적으로 말씀드리고자 합니다.전통적으로 분석해온 HR데이터는 개인정보, 발령정보, 직무정보, 평가정보 등의 개인속성형 데이터입니다. 이러한 데이터들은 1년에 1~2번 정도 제한적으로 생성되는 데이터로 빅데이터 시대라는 말이 무색하게, 데이터의 양 측면에서 한계가 무척 컸습니다. 최근에는 디지털 도구의 발전으로 협업/행동 데이터, 비정형 데이터, 외부 시장 데이터 등을 망라하여 분석이 가능해지고 있으며 이에 따라 데이터 기반 HR의 지평이 넓어지고 있습니다. 협업/행동 데이터 팬데믹 이후 협업, 일하는 방식, 시간관리에 대한 관심도가 더욱 높아졌습니다. 협업 Tool 내 채팅, 메일, 회의일정 등의 데이터를 통해 많은 인사이트를 도출하여 활용 가능합니다. 조직 내 네트워크 구조 파악을 통해 누가 협업의 중심에 위치해 있는지, 그리고 부서간 협업 수준은 어떠한지에 대해 파악할 수 있습니다. 이를 토대로 작업 흐름을 최적화하고 Key Man을 Change Agent로 활용하여 협업을 강화합니다. 또한, 생산성을 개선하기 위해 부서별 회의 데이터를 종합적으로 분석하여 불필요한 회의관행을 개선하는 레포트를 제공하며, 협업 강도와 근무시간 외의 협업 근무 현황을 파악하여 번아웃 리스크를 사전에 예방합니다. 이러한 데이터 기반의 분석은 개인이 관리해야 할 영역을 조직 차원에서 효과적으로 개선하는 데 도움이 됩니다. 비정형 데이터 인재 이동이 활발해지면서 각 인재의 특성을 파악하고 적절한 위치에 배치하는 것이 중요해졌습니다. 발령 이력과 평가 등의 기본 데이터 외에도 Self-Resume, 평가 코멘트 등의 비정형 데이터를 활용하여 심층적인 인재에 대한 이해가 가능합니다. Word Cloud와 Network Map은 강조되는 키워드를 직관적으로 파악하는 데 유용하며, 텍스트 군집 분석 및 토픽 모델링을 통해 해당 인원의 보유 경험 및 역량을 Leveling 할 수도 있습니다. 시스템 내 축적된 비정형 데이터를 배치와 육성에 효과적으로 활용 가능합니다. 외부 시장 데이터 지식 집약 산업에서는 우수 인재의 확보와 유지가 핵심적입니다. 핵심 직무를 선정하고 해당 직무 인원이 자주 퇴사하는 특정 요소(성과, 연봉, 재직 기간 등)를 분석합니다. 이와 더불어 경쟁사 채용 공고 및 헤드헌터 활동을 감지함과 동시에 평소와는 다른 연차 사용 패턴, HR 포털 퇴직란 접속, 재직증명서 발급과 같은 이상 징후를 모니터링합니다. 이를 통해 주요 인원의 퇴직 위험을 종합적으로 관리하고, 선제적으로 리텐션을 위한 솔루션을 마련할 수 있습니다. **.HR Analytics 준비 노하우.**조직 내 HR Analytics를 도입하는데 많은 분들께서 고민 중이실 것으로 생각합니다. HR Analytics를 위해서는 신뢰성 높은 데이터들이 가공 가능한 형태로 다년간 축적되어야 합니다. 가장 기본적인 레포팅 단계에서 예측모델을 운영하는 단계까지 발전해가는데 가는데 통상 5~7년 정도의 시간이 걸린다고 하는 만큼 중장기적 관점의 전사적 지원이 필요합니다. 당장 최고의 분석팀을 데리고 온다고 해도 축적되어 있는 양질의 데이터가 없으면 아쉽게도 할 수 있는 것이 없습니다. 이에 가장 먼저 고려해야 할 것은 우리 조직의 현황을 파악하는 것입니다. EY에서는 Digital HR 성숙도 진단 도구를 보유하고 있는데, HR 영역별 성숙도 및 DT 마인드셋을 진단합니다. 진단 결과 동종산업평균 대비 우리 회사의 준비도를 파악할 수 있고, 우선적으로 갖춰 나가야 할 영역을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 경영진 및 구성원들의 의식 개선이 우선 과제인 경우, 데이터를 축적 가능한 시스템 기반 마련이 우선 과제인 경우, 시스템은 도입하였으나 데이터가 제대로 관리되지 않아 거버넌스 마련이 우선 과제인 경우 등 다양한 결과가 도출됩니다. 진단 후에는 문제정의 및 모델링이 필요합니다. HR Analytics는 단순히 HR 활동의 정당성 입증을 목적으로 하지 않습니다. 조직 내 문제를 해결하고 더 나은 의사결정을 하여 사업/조직 성과 향상으로 이어질 수 있도록 하는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 비즈니스 관점의 이슈에서 시작하여야 합니다. 수익증가, 비용증가, 환경변화 등 비즈니스 이슈에서 시작하고, 더욱 힘을 얻기 위해서는 CEO, 사업부장 등 핵심 이해관계자분들의 의견과 요구사항을 잘 수렴하는 것이 중요합니다.핵심 이해관계자분들을 먼저 설득할 수 있어야 HR Analytics 실행에 힘을 얻을 수 있습니다. 문제 정의 및 모델링 후에는 데이터들을 어떻게 축적/관리/활용할지, 그리고 의사결정자들이 분석 내용을 기반으로 의사결정 할 수 있도록 어떻게 Dashboard화 할지에 대한 고민들이 필요합니다. 이와 병렬적으로 조직 내 전략적 우선순위가 높고, 데이터 확보가 용이한 과제를 찾아 Pilot Analysis로 효용성을 검증하며, HR Analytics가 조직 내 문제해결에 도움을 준다는 인식을 전사적으로 확산해야 합니다. 이렇게 들을 때에는 선뜻 시작하기가 매우 부담스럽게 들리는 것 같습니다만, 처음부터 거창한 주제를 잡고 시작하지 말고, 조직 내에서 작은 성공경험들을 많이 만들어내는 것이 가장 중요합니다. 특히 위에서 말씀드린 바와 같이 거창한 통계나 분석지식이 없어도 디지털 솔루션들의 발전으로 HR Analytics 도입이 더욱 용이해졌습니다. 그 동안 우리 조직에서 타성적으로 해왔던 것들에 대해 한 번쯤 스스로 질문해보고 데이터, 그리고 데이터 이면의 진실을 고민해보는 나만의 티타임을 가져보는 것은 어떠할까요.

들어가며 2023년 11월 7일, OpenAI는 개발자 컨퍼런스에서 Chat GPT의 새로운 기능들을 발표했습니다. 이 컨퍼런스 이후, Chat GPT는 많은 업데이트를 거쳐 여러 기능이 추가되었습니다. 이번 글에서는 이번 업데이트 중 특히 주목할 만한 것으로, Chat GPT의 새로운 기능인 'GPTs'를 활용한 HR 챗봇 제작에 대해 소개하고자 합니다.GPTs는 사용자가 GPT 기술을 활용하여 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있는 플랫폼을 의미합니다. 이 플랫폼을 통해, 사용자는 특정 정보가 담긴 파일을 직접 Knowledge 베이스에 업로드하고, 챗봇의 방향성을 설정하는 지시사항을 입력하여 원하는 커스텀 챗봇을 구축할 수 있습니다. 더불어, 11월 말에는 'GPT Store'라는 서비스가 도입되어 사용자들이 자신이 만든 챗봇을 공유할 수 있게 될 예정입니다.이번 글에서는 GPTs로 챗봇을 만드는 일반적인 절차를 소개합니다. 또한, 제가 제작한 세 가지 HR 관련 챗봇을 소개합니다. 첫 번째, 국가공무원 인사제도를 설명해 주는 '공공 HR 총끼' 챗봇, 두 번째, 코칭 역량을 키워주는 '코칭' 챗봇, 그리고 세 번째는 노무 관련 자문을 제공하는 '노무드림' 챗봇입니다. 이 글을 통해 챗봇 제작의 문턱이 얼마나 낮아졌는지, 그리고 HR 분야에서 챗봇을 얼마나 유용하게 활용할 수 있는지 살펴볼 수 있습니다.1. GPTs로 챗봇 만들기 절차GPTs로 챗봇을 만드는 절차는 매우 간단합니다. 우선 GPTs를 사용하시려면 Chat GPT 유료 사용자여야 합니다. Chat GPT에 접속해서 첫 화면에 왼쪽에 .Explore.를 클릭합니다. 해당 버튼 클릭하면 두 번째 사진과 같이 My GPTs를 가운데 가장 상단에서 확인할 수 있으며 그 아래 .Create a GPT. 버튼을 클릭하여 GPTs를 활성화할 수 있습니다. .Create a GPT. 버튼을 클릭하면 GPTs 기능이 활성화되며 이를 통해 챗봇을 만들 수 있는데요. 챗봇을 만드는 방법은 두 가지가 있습니다. 이 두 가지 방법은 챗봇을 만드는 중간 단계에서 상호 전환하며 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 목차에서 설명드리겠습니다.1.1. Create 모드로 만들기GPTs에서 챗봇을 만드는 첫 번째 방법인 Create 모드에 대해서 설명드리겠습니다. Create 모드는 채팅 형식으로 GPT와 대화를 하며 챗봇을 만드는 방식입니다. 아래 대화창에 '노무 자문을 해주는 챗봇을 만들고 싶어'라고 프롬프팅 하여 챗봇을 생성하면, 챗봇의 이름을 물어봅니다. 이름을 답하고 나서는 이름에 어울리는 아이콘도 형성해 줍니다. 이와 같은 방식으로 대화를 진행하며 챗봇을 완성해 나갈 수 있습니다. 1.2. Configure 모드로 만들기GPT 기반의 챗봇을 만드는 두 번째 방법, 'Configure 모드'에 대해 설명드리겠습니다. Configure 모드는 챗봇 운영에 필요한 여러 항목들을 사용자가 직접 입력하여 설정하는 방식입니다. 여기서 'Name'란에는 챗봇의 이름을, 'Description'란에는 챗봇에 대한 간단한 설명을 입력합니다. 'Instructions' 항목에는 챗봇 운영과 관련된 지시사항을 기록하며, 'Conversation starters'는 대화를 시작할 때 추천하는 질문들을 포함합니다. 'Knowledge' 섹션은 챗봇이 응답을 생성할 때 참조하는 데이터베이스를 탑재할 수 있습니다. 'Capabilities'에는 여러 기능들이 포함되는데, 'Web Browsing'에서는 GPT가 웹 검색 기능을 사용할 수 있는지 여부, 'DALL-E Image Generation'에서는 이미지 생성 기능의 활용 여부, 그리고 'Code Interpreter'에서는 파일을 분석하거나 다양한 기능을 사용할 수 있는 코드 해석 기능의 활용 여부를 선택할 수 있습니다. 2. GPTs로 만든 HR 챗봇 **사례 (Made by 김창일)**GPTs가 출시되고 나서, 오랫동안 구상했던 챗봇들을 빠르게 구현해 보았습니다. 모든 아이디어를 실현하는 것은 시간상의 제약으로 불가능했지만, 가장 중요하다고 생각되는 세 가지 챗봇을 만들어 보았습니다. 첫 번째는 국가 공무원의 인사 관리 정보를 제공하는 '공공 HR 총끼' 챗봇, 두 번째는 관리자들이 구성원에 대한 코칭 능력을 키울 수 있도록 돕는 '코챗' 챗봇, 세 번째는 기업의 인사 담당자가 활용할 수 있는 노무 자문 챗봇 '노무드림'입니다. 각 챗봇에 대한 자세한 설명은 아래에서 확인하실 수 있습니다.2.1. 국가공무원 HR 정보 제공 챗봇 **'공공 HR 총끼'**2023년에 발간된 '2023 공무원 인사실무'는 국가공무원 인사제도와 관련된 포괄적인 지침서로서, 공무원 임용, 고위공무원단 운영, 인사관리, 성과관리, 인재개발, 그리고 공무원의 신분 및 권익 보장 등 다양한 주제를 아우르고 있는 지침서입니다. 각 부처에서는 '공무원 인사실무'를 인사 운영의 핵심 참고 자료로 활용하고 있으며, 사례 분석 및 법령 해석을 통해 인사결정의 중요한 근거로 삼고 있습니다. 또한, 많은 공공기관들이 이 지침서를 공무원 인사제도의 참고 자료로 활용하고 있어, 공공부문 전반에 걸쳐 그 영향력이 큽니다. 2023 공무원 인사실무 링크 https://www.mpm.go.kr/mpm/comm/pblcateList/?boardId=bbs.0000000000000036&mode=view&cntId=898&category=&pageIdx= . 2023 공무원보수 등의 업무지침, 2022 징계업무편람, 2023 장애인 공무원 인사관리 매뉴얼, 2020 공직윤리편람, 국가공무원 임용 결격사유 조회 확인 매뉴얼 추가 탑재 완료'공공 HR 총끼'는 국가공무원 인사관리 제도를 안내하는 챗봇입니다. 이 챗봇은 '2023 공무원 인사실무' 등 인사혁신처 발간물 PDF 파일을 기반으로 제작되었습니다. 제공된 링크를 통해 '공공 HR 총끼'와 대화를 시작할 수 있습니다. '공공 HR 총끼' 챗봇 링크 https://chat.openai.com/g/g-SdMEX6NFy-gonggong-hr-congggi 챗봇의 첫 화면에는 이름과 간단한 설명, 그리고 사용자가 참고할 수 있는 추천 질문들이 나타납니다. 이 챗봇은 사용자의 질문에 답변하면서 '2023 공무원 인사실무' 등 인사혁신처 발간물 자료를 기반으로 정보를 제공합니다. 만약 필요한 정보가 해당 자료에 없는 경우, 인터넷 검색을 통해 답변을 제공합니다. '공공 HR 총끼' 챗봇은 제공된 공공 HR 정보가 '2023 공무원 인사실무' 등 인사혁신처 발간물 자료를 참조했는지, 아니면 인터넷 검색을 활용했는지 여부를 추가적으로 알려줍니다. 2.2. 코칭 도우미 챗봇 **'코챗'**인사혁신처에서 제공하는 '성과면담을 부탁해!'는 성과 면담에 필요한 핵심 지침서로, 코칭 대화 기법과 구체적인 질문 예시를 포함하고 있습니다. 이 지침서를 활용하면 성과 면담의 효과를 높일 수 있습니다. 인사혁신처의 '성과면담을 부탁해!'는 아래 링크를 통해 다운로드할 수 있습니다. 인사혁신처 '성과면담을 부탁해!' 링크: https://www.mpm.go.kr/mpm/comm/pblcateList/?boardId=bbs.0000000000000036&mode=view&cntId=862&category=&pageIdx=1 '코챗' 챗봇은 이 지침서를 바탕으로 만들어졌으며, 가상의 코칭 상황에서 연습할 수 있도록 도와줍니다. '코챗'과의 대화는 아래 링크를 통해 시작할 수 있습니다. '코챗' 챗봇 링크: https://chat.openai.com/g/g-ZpAkv0qkW-kocaes '코챗'의 첫 화면에는 챗봇의 이름, 간단한 설명, 추천 질문 등이 표시됩니다. 이 내용은 처음 챗봇을 만들 때 설정한 것입니다. 사용자가 질문하거나 지시를 하면, '코챗'은 '성과면담을 부탁해!'를 참고하여 답변합니다. 코칭 상황을 가정하고 관리자의 대화 내용을 작성하면, 해당 발언에 대한 피드백과 가상 직원의 답변을 제공합니다. 이를 통해 대화형식으로 코칭을 계속 연습할 수 있습니다. 예를 들어, 성과가 저하된 구성원에 대한 코칭 방법이나 팀워크 역량이 부족한 구성원들을 대상으로 한 코칭 등 다양한 상황을 연습할 수 있습니다. '코챗'은 이러한 대화에 대한 피드백과 팀원들의 가상 반응을 제공하여 현실감 있는 코칭 연습을 가능하게 합니다. '코챗'은 이와 같은 다양한 코칭 상황을 제공하여 현장감 있는 연습을 지원합니다.**2.3. 노동법 관련 자문 제공 챗봇 '노무드림'**2023년 고용노동부에서 출간한 '2023년 핵심만 담은 노무관리 가이드 북'은 노무관리에 필수적인 내용들을 압축하여 담은 실용적인 안내서입니다. 이 책은 인사 담당자, 노무 관리자, 노무에 관심 있는 모든 이들을 위해 마련되었습니다. 최신 법규 및 제도 변경사항을 반영하여 2023년도 노무 관리에 필요한 최신 정보를 제공합니다. 고용노동부 '2023년 핵심만 담은 노무관리 가이드 북' : https://www.moel.go.kr/info/etc/dataroom/view.do?bbs.seq=20230200242 노동법 관련 자문 제공 챗인 '노무드림'은 위 링크를 통해 다운로드 받을 수 있는 고용노동부의 '2023년 핵심만 담은 노무관리 가이드 북' PDF 파일을 다운로드 받은 후 GPTs에게 탑재하여 노무 관련 질문에 대한 답변을 할 수 있도록 만들어졌습니다. 특히, '2023년 핵심만 담은 노무관리 가이드 북'의 경우 그림 형식의 PDF로 되어 있어 알PDF 내 문자인식(OCR) 기능을 통해 문자를 인식할 수 있도록 변환하고 해당 파일을 GPTs에게 탑재하여 노동법 관련 자문을 제공할 수 있도록 하였습니다. 아래 링크를 클릭하면 '노무드림' 챗봇과 대화하실 수 있습니다. '노무드림' 챗봇 링크: https://chat.openai.com/g/g-x62B6ze0e-nomudeurim '노무드림' 챗봇의 첫 화면은 사용자에게 친숙하고 이해하기 쉽도록 디자인되었습니다. 챗봇의 이름과 간단한 설명, 그리고 사용자가 참고할 수 있는 추천 질문들이 표시되어 있습니다. 이는 사용자가 챗봇을 처음 사용할 때, 어떤 종류의 질문을 할 수 있는지를 안내해 줍니다. '노무드림'은 노동과 꿈을 결합한 이름으로, 노무 관련 문제 해결을 돕습니다. 이 챗봇은 생성형 AI를 통해 노무 관련 질문에 답변을 제공합니다. 또한 아래 화면에서 확인할 수 있는 바와 같이 상대적으로 정확한 답변을 제공해 줌으로써 이 분야에서 AI의 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 다만, 사용자는 이 AI 챗봇의 답변을 유일한 정보원으로만 의존해서는 안됩니다. 노무관리는 복잡하고 다양한 법적 요소를 포함하고 있으므로, AI 챗봇의 답변은 기본적인 정보 제공 목적으로만 사용되어야 합니다. 보다 심도 있는 법적 조언이나 전문적인 지침이 필요한 경우에는 전문가의 도움을 받는 것이 중요합니다. 나가며 지금까지 Chat GPT의 새로운 기능 GPTs를 활용하여 HR 관련 챗봇을 만드는 과정과 만들어진 챗봇을 활용하는 방법에 대해서 살펴보았습니다. GPTs가 발표되면서 HR에서의 Chat GPT 활용법은 더 광범위해졌습니다. 기존에는 프로그램을 통해서만 만들 수 있던 챗봇도 이제는 GPTs를 활용하면 간단한 프롬프트와 자료를 활용하여 만들 수 있게 되었습니다. 지피테이블 - 프로픔트/GPTs 공유 DB: https://gptable.net/gpts?fbclid=IwAR3fjj8f2l99j5H4wRb2652185OfXz5Rsc2z9jPPRVHM6YYDqledXEkV2ns 11월 7일 GPTs가 발표된 이후 많은 챗봇들이 만들어지고 있는데요. 위 링크로 연결해 놓은 지피테이블에서는 제가 만든 챗봇인 '공공 HR 총끼', '코챗', '노무드림'을 포함하여 다양한 챗봇을 소개하고 있습니다. 여러 챗봇을 살펴보고 싶으신 분께서는 위 커뮤니티를 통해 확인해 주시기 바랍니다. 다만, GPTs를 통해 만든 챗봇은 Chat GPT 유료 가입자만 사용이 가능하다는 점을 추가로 알려드립니다.GPTs를 통해 누구나 쉽게 자신만의 챗봇을 만들 수 있는 시대가 도래했습니다. '공공 HR 총끼', '코챗', '노무드림' 같은 HR 관련 챗봇들은 인사관리와 노무관리 등에 도움이 될 것입니다. GPTs와 함께 새로운 가능성의 문을 여는 것을 기대하며, 이 기술을 활용하여 창의적이고 혁신적인 챗봇을 만들어보시길 권장합니다. HR 분야뿐만 아니라 다양한 분야에서 GPTs를 활용한 챗봇이 유용한 도구로 자리 잡을 수 있기를 기대합니다. Reference 인사혁신처. 2023. "2023 공무원 인사실무". 인사혁신처 홈페이지. 2020년 3월 작성, 2023년 11월 11일 접속. https://www.mpm.go.kr/mpm/comm/pblcateList/?boardId=bbs.0000000000000036&mode=view&cntId=898&category=&pageIdx= 인사혁신처. 2020. "성과면담을 부탁해(부서장을 위한 성과면담 및 코칭가이드)". 인사혁신처 홈페이지. 2020년 3월 작성, 2023년 11월 11일 접속. https://www.mpm.go.kr/mpm/comm/pblcateList/?boardId=bbs.0000000000000036&mode=view&cntId=862&category=&pageIdx=1# 고용노동부. 2023. "2023년 핵심만 담은 노무관리 가이드 북 및 노동관계법 준수 자가진단표". 고용노동부 홈페이지. 2023년 2월 7일 작성, 2023년 11월 11일 접속. https://www.moel.go.kr/info/etc/dataroom/view.do?bbs.seq=20230200242 HRKIM. 2023. "Chat GPT를 활용하여 직무교육계획 수행하기".HRKIM(브런치). 2023년 10월 22일 작성. 2023년 11월 11일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/80 AI리포터. 2023. "코딩 없이 맞춤형 챗봇 만들기...오픈AI, 'GPTs' 공개". Digital Today. 2023년 11월 7일 작성. 2023년 11월 11일 접속. https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=493212 glevel. 2023. "OpenAI DevDay - 개발자 컨퍼런스 노트 정리". TILNOTE. 2023년 11월 7일 작성. 2023년 11월 11일 접속. https://tilnote.io/pages/6549357484e06210a94185c0?fbclid=IwAR1hQuoTRh0WEOj5om6KSPtqY.2zmHTwsWKVf00gAPtrpBiRP.X7Sa-Utik

재택근무와 함께 발생한 고민들

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