AX시대 HR업무의 효율성 확보하기
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 데이터 분석
대상자
- *HR 담당자, 인사팀**
- 난이도: 중간 수준 (기본적인 프로그래밍 지식 및 AI 도구 사용 경험 필요)
- 관련 기술: Python, Jupyter Notebook, 생성형 AI 모델(GPT), 자동화 툴(Zapier, Make AI)
핵심 요약
- AI를 활용한 HR 업무 자동화
- Python + Jupyter Notebook으로 인사평가 데이터 분석 자동화 (예: 가중치 조정, 상위/하위 10% 그룹 분석)
- Purplex + NotebookLM + Zapier을 활용한 직무기술서(JD) 자동화 (핵심 역량 추출, 템플릿 맞춤 생성)
- AI는 도구로, HR 전문성이 결과 검토 및 최종 결정에 필수적
섹션별 세부 요약
1. 인사평가 데이터 자동화 사례
- 문제점: 엑셀만으로는 복잡한 HR 데이터 분석 불가, 코드 수정 시간 소요
- AI 활용 방식:
- GPT로 자연어 입력 시 Python 코드 생성 (예: 20%, 30%, 25%, 25% 가중치 적용 분석)
- Jupyter Notebook 환경에서 데이터 분석 및 정리 가능
- 효과: 3일이 걸린 작업 → 하루 내 완료 (보안 유지 + 전문 분석)
2. 직무기술서(JD) 자동화 사례
- 문제점: 수십 개 직무의 역량 정리 및 JD 작성에 수년 소요
- AI 활용 방식:
- Purplex로 유사 기업 JD 링크 수집 → Json/엑셀 형태로 데이터 정리
- NotebookLM으로 공통 역량 5가지 추출 (예: "백엔드 개발자 핵심 역량 요약")
- Zapier/Make AI로 하루 50개 JD 자동 생성
- 효과: 반복 작업 최소화 → 전략적 업무 집중 가능
결론
- AI 도구 활용 시 주의사항:
- 코드 검증 및 문서 적합성 검토는 HR 전문가의 역할
- AI 환각(Hallucination) 대비 결과물 검토 필수
- 자동화 툴과 AI 모델의 조합이 효율성 극대화에 핵심
- "AI는 조력자, HR 전문성은 필수" → 기술+전문성의 협업이 미래 HR의 핵심 전략