[개발일지] #3. 피플애널리틱스 SAAS과 AI

처음으로 실제 데이터가 대시보드에 올라왔을 때 한동안 화면을 바라봤다. 매출 추이, 인건비 흐름, 업종 벤치마크 대비 HCROI, 적정인원 판정 등 컨설팅 현장에서 손으로 계산하고 PPT에 옮기던 것들이 자동으로 화면에 펼쳐졌다. 감격스러우면서도 동시에 걱정도 됐다. 이게 실제로 변화를 일으킬 수 있을지, End-User 과 과연 어떻게 받아드릴지 그 고민은 지금도 완전히 사라지지 않았다.

처음부터 내가 답하려고 하는 질문은 항상 같다. ① 우리 회사 인원이 적정한가 ② 인건비 수준이 업종 대비 높은가 낮은가 ③ 우리가 인건비를 효율적으로 쓰고 있는가. 단순해 보이지만 이 질문에 제대로 답하려면 재무제표와 업종 벤치마크 데이터를 교차 분석해야 하고 분석 프레임워크가 있어야 하며 이를 해석할 수 있는 역량이 필요하다. 대기업은 이 역량을 내부에 갖추고 있다. 중소기업은 그렇지 않다. 경영진의 질문은 매년 반복되지만, 답은 컨설턴트가 올 때만 잠깐 나왔다.

Tier 1 — 누구나 가진 데이터로 시작한다

첫 번째 레이어는 Tier 1이다. 재무제표, 인원, 급여. 중소기업이라면 누구나 가진 데이터만으로 세 가지 진단을 제공한다. ① 적정인원 진단은 매출 규모와 업종 벤치마크를 기반으로 현재 인력이 적정한지 과다한지 부족한지를 판단한다. Random Forest 모델이 36개 업종의 벤치마크 데이터와 비교해서 결과를 낸다. ② 임금인상 시뮬레이터는 내년도 경영실적 시나리오를 입력하면 지불 가능한 임금 인상 범위를 도출한다. 보수적·기본·낙관적 세 가지 시나리오로 경영진이 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 제공한다. ③ 투자효율 분석은 HCROI, 노동소득분배율, 인건비율을 업종 평균과 비교해서 인건비가 얼마나 효율적으로 쓰이고 있는지를 진단한다. 네 가지 분석 탭 "기술적, 진단적, 예측적, 처방적" 으로 구성된 각 모듈은 현재 상태를 파악하는 것에서 그치지 않고 원인을 찾고 미래를 예측하고 개선 방향을 제시하는 데까지 이어진다.

Tier 2 — 전략적 HR의 시작

Tier 2는 컨설팅 개입이 필요한 영역이다. 조직 효율성 진단, 직무역량 적합도, 핵심인재 식별, 이탈 예측, 갈등 리스크 분석. Tier 1이 재무 데이터 기반의 진단이라면 Tier 2는 인사 데이터 기반의 진단이다. 인사 담당자가 운영과 지원의 역할에 머물지 않고 경영진의 전략적 파트너로 기능하려면 이 레이어가 필요하다. 이를 위해서는 사용자와 직접 데이터를 만들어가야 한다. 단순히 몇 명을 채용할지가 아니라 지금 조직에서 누가 핵심이고 누가 이탈 위험에 있고 어떤 구조로 재편해야 하는지를 데이터로 말할 수 있어야 한다. 현재 Tier 2는 준비 중이다. 데이터가 쌓이고 신뢰가 쌓이면 열릴 것이다.

앞으로

위 SAAS는 데이터가 쌓일수록 정확해지는 구조다. 클라이언트가 늘수록 벤치마크 데이터가 정교해지고 모델이 고도화된다. 처음엔 규칙 기반으로 시작하지만 데이터가 쌓이면 패턴을 발견하고 패턴이 쌓이면 예측이 가능해진다. 중소기업 경영진이 HR 의사결정을 감이 아닌 데이터로 내리는 환경을 만드는 것. 인사관리가 운영 부서가 아닌 전략적 파트너로 기능하는 조직을 만드는 것. 그게 앞으로 만들려는 변화다.

데이터가 기회를 말합니다. AI가 의사결정으로 증명합니다.

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