AI가 내 커리어의 최적 경로(CDP)를 알려줄 수 있을까?

어린 시절 저는 시골 마을에 살았습니다.

고등학교가 있는 시내로 나가려면 새벽 버스를 타야 했습니다. 지금처럼 버스의 위치와 도착 시간을 알려주는 시스템은 없었습니다. 버스를 놓치거나 정해진 시간이 아닌 때에 정류장에 도착하면 무작정 기다려야 했습니다. 40분에서 한 시간 가까이 길에서 보내는 날도 있었습니다. 버스가 언제 올지 알 수 없으니 기다림을 줄일 방법도 없었습니다.

지금은 전혀 다릅니다. 버스와 지하철이 어디쯤 와 있는지, 내가 있는 정류장에 몇 분 후 도착하는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 현재 위치와 목적지를 입력하면 어떤 버스와 지하철을 타야 하는지, 어디에서 환승하고 어느 출구로 나가야 하는지까지 안내받습니다.

자동차로 이동할 때도 무료 경로와 유료 경로, 빠른 경로와 우회 경로를 비교할 수 있습니다. 교통 상황에 따라 도착 예정 시각이 달라지고, 길이 막히거나 사고가 발생하면 새로운 경로가 제안됩니다.

얼마 전 청주에서 수지까지 대중교통으로 이동할 일이 있었습니다. 운전을 즐기지 않는 저는 지도 앱에 현재 위치와 목적지만 입력했습니다. 그러자 복잡한 버스와 지하철 노선이 순식간에 연결되고, 환승 횟수와 이동시간이 다른 여러 경로가 나타났습니다. 그 순간 문득 궁금해졌습니다.

도대체 어떤 원리로 이렇게 복잡한 길 가운데 최적의 경로를 찾아내는 것일까?

그리고 곧 다른 질문이 떠올랐습니다.

이 원리를 사람의 경력성장경로, CDP에도 적용할 수 있지 않을까?

지도 앱이 전국의 모든 길을 사람처럼 외운 뒤 직감적으로 답을 주는 것은 아닙니다. 길찾기의 출발점은 현실 세계를 수학적인 구조로 바꾸는 것이라고 합니다.

정류장과 역, 교차로는 점이 되고, 그 점들을 연결하는 도로와 노선은 선이 됩니다. 각각의 선에는 이동시간과 거리, 요금과 환승 횟수 같은 비용이 부여됩니다. 길찾기 알고리즘은 출발지에서 목적지까지 연결되는 수많은 경우의 수 가운데 사용자가 원하는 조건에 가장 적합한 경로를 찾습니다.

여기에 시간표와 차량 위치, 교통 상황과 지연 정보가 실시간으로 반영됩니다. 처음 안내한 길이 막히면 경로를 다시 계산하고, 버스가 늦어지면 도착 예정 시각도 바뀝니다.

따라서 길찾기의 정확도를 결정하는 것은 알고리즘 하나가 아닙니다.

정확한 지도와 노선, 시간표와 실시간 위치, 그리고 무엇을 좋은 경로로 판단할 것인지에 관한 기준이 함께 있어야 합니다. 데이터가 잘못되어 있거나 길과 길의 연결 관계가 끊어져 있다면 아무리 뛰어난 알고리즘도 좋은 경로를 추천할 수 없습니다.

이 원리는 CDP에도 그대로 적용됩니다. 길찾기에서 현재 위치와 목적지만 입력해도 되는 이유는 그사이에 존재하는 길과 교통수단, 이동시간과 비용이 이미 정리되어 있기 때문입니다.

CDP도 마찬가지입니다. 구성원에게 현재 직무와 희망 직무만 입력하게 한 뒤 좋은 경로를 추천하려면, 조직이 먼저 경력의 지도를 만들어야 합니다.

지도 위의 점은 현재 직무와 다음 직무, 프로젝트 역할, 전문직과 관리직 트랙, 리더와 핵심 포지션이 됩니다. 그 점들을 연결하는 선은