atd26 이후 남은 질문: 우리는 AI를 말하면서, 데이터를 방치하고 있지 않은가
직접 가서 들었으면 더 좋았겠지만,
휴넷 덕분에 atd26의 핵심 키워드를 접할 수 있었다는 점에서 늘 감사하게 생각합니다.
이번 atd26의 클로징 키노트는 리즈 와이즈먼(Liz Wiseman)이었습니다.
키노트의 제목은 Leading Brilliantly Through the Dark.
어둠 속에서, 한 번도 가보지 못한 곳으로 팀을 이끌어야 하는 리더의 조건.
“정상에서 손을 내밀며 따라오라 말하던 시대는 끝났다.”
이 메시지는 이번 컨퍼런스의 테마인
“Embrace Disruption. Direct the Future.”와 정확히 맞물려 있었습니다.
“혼란(격변)을 포용하고, 미래를 이끌어라.”
이 문장은 단순한 슬로건이 아니라,
지금 우리가 살아가는 시대의 본질을 다시 한번 강하게 환기시켜 주는 메시지였습니다.
잔잔한 바다에서는 누구나 균형을 잡습니다.
하지만 좋은 서퍼는 잔잔한 파도가 아니라 ‘가장 강한 파도’를 기다립니다.
왜냐하면 가장 큰 파도가 결국 가장 멀리, 가장 빠르게 나아가게 만들기 때문입니다.
지금 우리가 마주한 이 파도는 누구에게나 동일한 위험일 수 있습니다.
하지만 이 격변을 나와 조직을 흔드는 ‘위험’이 아니라
속도를 만들어주는 ‘에너지’로 해석하는 태도가 필요합니다.
변화가 오면 버티거나, 적응하는 것이 목표였던 시대는 지났습니다.
이제는 변화가 가장 클 때 올라타야 경쟁력이 생긴다는 사실을 반드시 기억해야 합니다.
이번 atd26에서 가장 많이 언급된 키워드는 역시 ‘AI’였습니다.
그런데 제 머릿속을 떠나지 않았던 단어는 따로 있었습니다.
바로 ‘데이터’였습니다.
정확히는 이런 질문입니다.
“우리 HR 데이터는 AI가 먹을 수 있는 형태인가?”
AI는 ‘무엇을 할 수 있느냐’보다 ‘무엇을 먹고 자라느냐’로 결정된다
atd26 현장에서 반복된 메시지는 분명했다고 합니다.
“AI는 이제 옵션이 아니다.”
세션과 엑스포는 말 그대로 ‘AI의 홍수’였지만, 그 모든 흐름은 하나의 질문으로 수렴됩니다.
“데이터는 준비되어 있는가?”
AI 도입을 ‘툴 선택’이 아니라 ‘질문 설계’로 본 시각 역시 같은 맥락입니다.
그리고 그 질문의 출발점은 놀랍도록 단순합니다.
“데이터는 준비되어 있는가?”
결국 AI 시대의 경쟁력은 “누가 더 좋은 도구를 쓰느냐”가 아니라
“누가 더 좋은 재료를 가지고 있느냐”에 달려 있습니다.
HR Analytics 실무자가 느끼는 ‘데이터의 허기’
저는 HR Analytics 업무를 하고 있습니다.
회사에는 HR 시스템도 있고, 데이터도 충분히 많습니다.
그런데도 이상하게 ‘제대로 된 분석’이 어렵습니다.
더 정확히 말하면, AI에게 맡길 만큼 믿을 수 있는 데이터 상태가 아닙니다.
왜일까요?
우리가 쌓아온 데이터는 대부분 “사람이 보기 좋게 가공된 데이터”였습니다.
월 단위로 정리되고, 보고서에 담기 좋은 형태로 요약되고, 엑셀과 PPT에 맞게 ‘깔끔하게’ 정돈된 데이터.
하지만 AI가 필요로 하는 것은 다릅니다.
일관된 키
정확한 시간
충분한 맥락
누락 없는 이벤트
AI는 ‘예쁜 표’가 아니라 ‘연결된 흐름’을 먹고 자랍니다.
제가 예전에 AI 특강에서 들은 가장 인상깊은 문장이 있습니다.
“AI의 강점은 검색이 아니라 패턴 분석이다.”
그런데 지금 대부분의 데이터는 패턴을 볼 수 없도록 만들어져 있습니다.
여러분 조직의 데이터는 어떤지 생각하면서 읽어봐주세요.
같은 사람인데 시스템마다 ID가 다르고
같은 사건인데 부서마다 코드가 다르고
같은 퇴사인데 사유가 비어 있고
같은 면담인데 기록 방식이 제각각이고
같은 성과인데 맥락이 연결되지 않습니다
결국 남는 것은 AI가 학습할 패턴이 아니라, AI가 오해할 패턴입니다.
Garbage in, Garbage out.
이 오래된 문장은 지금 HR에게 가장 현실적인 경고입니다.
HR은 ‘지표’가 아니라 ‘사건’을 모아야 한다
HR 데이터 준비는 “더 많이 모으자”가 아닙니다.
“패턴을 만들 수 있도록 사건(event)을 구조화하자” 입니다.
AI 관점에서 HR 데이터는 최소한 네 가지 조건을 갖추어야 합니다.
1) 한 사람을 끝까지 추적할 수 있어야 한다
입사부터 퇴사까지 하나의 흐름으로 연결되어야 합니다.
2) 시간은 ‘월’이 아니라 ‘순서’로 기록되어야 한다
무엇이 먼저였는지가 보여야 패턴이 만들어집니다.
3) 숫자 옆에는 반드시 맥락이 있어야 한다
데이터는 항상 ‘사건’과 함께 읽혀야 합니다.
4) 텍스트를 데이터로 다룰 수 있어야 한다
VoE, 면담 기록은 HR이 가진 가장 강력한 자산입니다.
우리가 부족한 것: AI가 아니라 ‘데이터를 다루는 태도’
AI는 문제를 해결해주지 않습니다.
문제를 더 빠르게 드러낼 뿐입니다.
워크플로우가 엉망이면, 그 엉망을 더 빠르게 확산시킵니다.
그래서 HR이 먼저 돌아봐야 할 질문은 이것입니다.
우리는 어떤 데이터를 위해 데이터를 모으고 있는가
그 데이터는 AI가 학습 가능한가
데이터가 틀렸을 때, 책임은 누구에게 있는가
데이터가 비어 있을 때, 무엇을 놓치고 있는가
AI 시대, HR의 진짜 경쟁력
atd26의 막은 내렸지만, 저에게 남은 질문은 하나입니다.
우리는 AI를 말하면서, 정작 데이터를 방치하고 있지는 않은가?
AI의 본질은 마법이 아닙니다.
패턴입니다.
그리고 패턴은 데이터가 좋을 때만 보입니다.
지금 HR Analytics 실무자가 느끼는 “데이터의 허기”는 단순한 불편이 아닙니다.
조직의 미래에 대한 경고입니다.
도구는 계속 바뀝니다. 하지만 데이터는 남습니다.
그리고 그 데이터가 다음 시대의 HR을 결정합니다.