대세는 데이터, 데이터 기반으로 일하기

✍️ 작가의 한마디
바야흐로 AI 시대. 산업 환경의 변화가 가속화되고, 이에 맞춰 업무 환경도 빠르게 변화하고 있습니다. HR테크 시리즈에서는 'AI와 디지털 도구를 통해 겪게 될, 일 하는 방식의 변화'(AX와DX)를 주제로, HR 담당자가 공감할 만한 구체적인 사례 중심으로 풀어나갈 예정입니다.

데이터가 대세인, DT 시대의 도래

기업 현장에서 한창 경제활동 하고 있는 30·40대가 성장해 온 시기를 톺아보면 21세기에 접어들며 기업에서는 지식 경영을 필두로 ICT 기반 산업 트렌드 변화, 지난 10년 내에는 본격적인 4차 산업혁명과 DT 또는 DX로 정의된 Digital Transformation 시대로 접어들었다고 볼 수 있습니다.

데이터 및 정보의 효과적 관리와 활용이 비즈니스의 핵심 성공 요인이자 자산으로 시나브로 자리 잡게된 오늘날, 시대 변화의 급물살을 온몸으로 겪은 현대인들이 왜 이토록 데이터, 데이터를 부르짖게 되었는지에 대해 한 개인이 겪은 업무와 학습 경험을 기반으로 차근차근 생각해 볼 필요가 있습니다.

기업문화를 담당하는 HR 담당자에게 데이터 기반 의사결정이란, 비단 '꼭 알아야 할 HR 트렌드'에만 그치는 것이 아니라, 직접 전파하고 가르치며 적극적으로 활용해야 하는 '의사결정의 핵심 역량'이 되었습니다. 이는 직관이나 경험에만 의존했던 기존의 의사결정 방식을 벗어나 데이터를 분석하고 해석하여 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 의미하며, 특히 경영진과 얼라인되어 일하는 인사 담당자에게는 필수 불가결인 지식이자 지혜로서 자리매김하고 있습니다.

동아 비즈니스 리뷰(DBR), 가트너 보고서(Gartner Report) 등 HR 및 테크 분야의 저명한 매체에서도 데이터 드리븐 경영이 기업의 성공을 견인하는 중요한 동력임을 강조하는 기사를 쉽게 찾아볼 수 있으며, 특히 하버드 비즈니스 리뷰(HBR)는 데이터를 기반으로 한 의사결정이 조직 성과를 크게 향상시킨다는 리서치 결과를 내놓기도 했습니다.

(데이터 기반의 의사결정은 오늘날 가장 뜨거운 비즈니스 토픽 중 하나입니다, 출처: Harvard Business Review)

또한, 이와 같은 변화 속에서 직무와 산업을 막론하고 생성형 AI는 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 강력한 도구로 자리매김하며, 데이터 활용의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

또한, *데이터 레이크(data lake), *데이터 거버넌스(data governance) 등 기업의 데이터 구축 현황에 따라 AI가 직접적인 업무 성과에 영향을 끼치는 범주나 깊이, 효과는 다르므로 데이터 기반 인프라 구축의 중요성도 간과할 수 없는 과제로 부상하고 있습니다. 

*데이터 레이크: 다양한 환경에서 수집한 모든 데이터를 가공되지 않은 원래의 형태로 저장하여 공유하는 공통 데이터 저장소. 여러 부서 간 데이터를 공유하지 않고, 간극이 심화되는 데이터 사일로 현상의 해법으로 제시된 개념. 

*데이터 거버넌스: 조직 내에서 데이터의 생산, 관리, 보안을 보장하는 전반적인 데이터 관리 체계. 

데이터 리터러시의 중요성

데이터 드리븐 문화를 성공적으로 구축하기 위해서는 데이터 리터러시(Data Literacy)가 필수입니다. 데이터 리터러시란 데이터를 이해하고, 분석하고, 자유자재로 다뤄 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 데이터 문해력으로 미래 산업 환경에서 직급을 막론하고 모든 구성원에게 요구되는 핵심 역량입니다.동아 비즈니스 리뷰는 데이터 리터러시와 디지털 마인드셋이 데이터를 직접 다루는 구성원 뿐만 아니라, 조직 내 모든 구성원이 갖춰야 할 필수 역량임을 강조하고 있습니다. 또한, 맥킨지는 데이터 리터러시의 부족이 기업의 데이터 드리븐 접근을 방해할 수 있음을 경고하며, 이를 해결하기 위해 체계적인 데이터 교육과 데이터 기반의 환경 조성을 강조하여 말하고 있습니다.

이에 따라, 여러 기업에서 데이터 리터러시를 향상을 위한 다양한 교육 프로그램을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 삼성그룹이나 SK그룹, 포스코그룹, 우리금융그룹 등 국내 대기업은 전사적인 데이터 리터러시 교육을 통해 구성원들이 데이터 기반 사고방식을 내재화하도록 지원하고 있습니다.

(과거 가장 보수적이라고 여겨졌던 금융권에서 가장 활발한 DT가 이뤄지고 있습니다. 출처:서울경제)

생성형 AI와 데이터 기반 의사결정

AI와 데이터가 HR분야의 가장 핫한 주제 중 하나라는 사실은 쉽게 확인할 수 있습니다.

국내 HR 컨퍼런스를 다니다 보면, 대부분 AI 또는 데이터라는 키워드가 빠지지 않고 등장하는 것은 물론, 올해 에이치닷에서 HR 담당자 960명을 대상으로 진행한 조사에 따르면, 업무에 AI를 활용한 경험이 있는 HR 담당자의 비율은 무려 90.55%로 높게 나타났습니다.

(HR에서 AI에게 가장 기대하는 것은 '업무 프로세스 자동화'로 나타났습니다(63%), 「HR부서의 AI 활용 현황 조사」)

이처럼 생성형 AI는 데이터 기반 의사결정을 한층 더 정교하게 만드는 핵심 도구로 부상하고 있습니다. AI는 방대한 데이터를 신속하게 분석하고, 복잡한 패턴도 신기할 정도로 예리하게 찾아내며, 이를 통해 미래의 경향을 예측하는 데 큰 역할을 합니다.

데이터에서 패턴을 찾아 경향을 예측하는 방식은 특히 채용 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다.

국내 기업에서는 이제 기본적으로 AI 기반 서비스나 프로그램을 활용해 채용 과정에서 데이터 기반으로 후보자의 적합성을 예측하고, 효율적인 채용 프로세스를 구축하는 등 이미 의사 결정의 주요 단계 중 하나로써 활용하고 있는 추세입니다.

(또한 경영학 분야 세계적인 교육기관인) MIT Sloan school은 AI가 인간이 놓칠 수 있는 미세한 차이와 패턴을 발견할 수 있는 능력이 있음을 강조하며, 이를 통해 더욱 정확한 미래 예측과 전략 수립이 손쉽게 가능해졌고, 이 현상이 앞으로 가속화될 것이라 전망했습니다. 이처럼 AI의 역할은 단순히 데이터를 해석하는 범위를 넘어, 조직 전체의 전략적 의사결정에 기여하는 범위까지 확장되고 있습니다.

데이터 드리븐 접근 방식을 조직에 도입할 때, HR이 겪는 가장 큰 도전 과제는 조직문화의 변화가 선행되어야 한다는 것입니다. 전통적인 의사결정 방식에 익숙한 조직에서 적절한 중간 단계를 겪지 않고, 단시간에 데이터 기반 접근 방식으로 전환하려는 시도는 내부 구성원들의 저항을 불러일으킬 수 있습니다.

이에 대해 가트너 리포트는 "*데이터 민주화를 통해 과도기 상에 발생하는 저항을 최소화하고, 조직 내 모든 구성원이 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"라고 이야기하고 있습니다.

*데이터 민주화(data democratization): 조직 내 모든 구성원이 데이터에 자유롭게 접근하고 분석하여 데이터 기반 의사결정에 참여할 수 있도록 하는 개념.

데이터 드리븐 문화 구축을 위한 '5가지 실천 전략'

데이터 드리븐 문화를 성공적으로 구축하기 위해 HR 담당자가, 특히 조직문화 담당자가 실천할 수 있는 실용적인 전략을 제언합니다.

1. 데이터 리터러시 교육 도입

전사적으로 데이터 리터러시와 디지털 마인드 셋 교육을 유사 직무 단위로 묶거나, 직급별로 묶어서 진행하여 모든 구성원이 데이터를 이해하고 활용하도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 조직 내 데이터 활용 능력을 전반적으로 향상시킬 수 있습니다.

2. 데이터 기반 의사결정 프로세스의 구축

데이터 분석을 바탕으로 한 의사결정 프로세스를 수립하고, 이를 조직 내 모든 레벨에 걸쳐 일관되게 적용할 수 있습니다. 이처럼 명확한 프로세스를 구축함으로써, 데이터 기반 의사결정의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

2. 3. 데이터 민주화 정책 도입

앞서 기술한 것처럼 구성원들이 필요한 데이터에 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 데이터 거버넌스를 준비하고, 현업에서 보유한 데이터를 자유자재로 공유하고 활용할 수 있도록 데이터 레이크를 구축함으로써 데이터 민주화 정책을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 활용의 문턱을 낮추고, 조직 전반에 걸쳐 데이터를 기반으로 한 협력을 촉진합니다.

(데이터 민주화를 통해 현업부서는 IT부서의 승인 없이도, 자유롭게 데이터를 활용할 수 있습니다, 출처:Hubspot)

4. AI 툴의 적극적 활용

생성형 AI와 같은 AI 툴을 도입하거나 *On Premise 버전으로 구축하여 데이터 분석과 의사결정의 정확성을 높일 수 있습니다. AI 도구를 활용하여 데이터를 실시간으로 분석하고, 전략 수립에 필요한 인사이트를 도출하도록 지원하는 것은 구성원의 데이터 리터러시를 확보하는 것을 넘어 조직의 미래 경쟁력 확보와 생존이 걸린 과제라고 보아도 과언이 아닐 것입니다.

*On Premise Version: 자사 서버에 서비스를 구축하는 형태, 구축형 ↔ 클라우드형(SaaS)

5. 변화 관리 프로그램 실행(Change Management)

데이터 드리븐 문화로의 전환 과정에서 발생할 수 있는 조직원의 저항은 관리하고 해결해야 할 대상을 보아야 하며, 이를 관리하기 위해 변화 관리 프로그램을 체계적으로 도입해야 합니다. 조직의 모든 구성원이 변화의 필요성을 이해하고, 실행과 참여를 통해 공감하는 단계를 통해 새로운 문화를 전사 차원에서 수용할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

변화관리(Change Management) 방법론 중 하나인 ADKAR 프레임워크

변화의 필요성을 인식하고, 갈망하고, 지식을 습득하고, 능력을 갖추고, 강화하는 순서로 작동한다., 출처:whatfix

데이터 드리븐 방식의 미래

데이터 드리븐 접근 방식은 직업 시장을 둘러 보거나, 사내 분위기를 살펴 보더라도 HR 담당자가 기업의 전략적 파트너(HRBP) 역할을 수행하기 위해서는 선택이 아닌 필수인 토픽이며, 기업이 지속적인 경쟁력을 유지하고, 변화하는 시장 환경에 빠르게 대응하는 애자일한 조직이 되기 위해 반드시 필요한 전략입니다.

특히 2023년부터 본격화된 생성형 AI 붐을 통해 촉발된 디지털 기술과 서비스의 전사적 확산과 이를 위한 구성원 대상의 마인드셋 함양, 데이터 활용을 돕는 변화관리 지원 등의 접근 방식은 구성원들이 더 정확하고 효율적으로 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 도움으로써, 조직의 성과를 한 단계 끌어올릴 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

따라서 조직은 패스트 무버 전략 차원에서 데이터 리터러시 교육을 강화하고, AI를 적극적으로 활용하여 데이터 드리븐 문화를 구축해야 합니다. 이러한 노력이 결실을 맺을 때, 조직은 변화하는 비즈니스 환경에서 더욱 유연하고 민첩하게 대응하며, 동종 업계 내에서 시장을 장악하고 리딩할 수 있을 것이며, HR 담당자는 미래 산업 환경에서 성공적인 HRBP로서의 역할을 수행할 수 있을 것입니다. 

[참고 문헌 및 자료]

1. Harvard Business Review - "Your Data Initiatives Can't Just Be for Data Scientists"

2. MIT Sloan - "How Generative AI Will Transform Business"

3. 동아 비즈니스 리뷰(DBR) - "데이터 기반 조직? 직원들이 'Why'를 알게 하라"

4. McKinsey - "Why Data Literacy is Key to Digital Transformation"

5. Gartner Insights - "Data Literacy and Organizational Success"

6. The Miilk - "HR을 위한 4대 AI 가이드라인"

7. Google 사례 연구 - "Google's Data-Driven Culture"