직원의 불만과 AI

헤드가 가장 우려하는 문제 중 하나는 직원들이 AI, 특히 챗GPT를 사용해 불만이나 항의서를 작성하는 경우가 늘고 있다는 점이다. 그녀는 직접적인 사례는 없지만, 멘토로 지도한 사람이 그런 일을 했다고 말했다. “직원들이 불만이나 항의서를 작성할 때 챗GPT를 사용하는 경우가 늘고 있다. 보통 서식이 잘못되고, 오래된 법령이나 관련 없는 법령을 인용하는 경우가 많다.”

가장 극단적인 사례는 직원이 챗GPT를 사용해 30페이지에 달하는 불만서를 제출한 경우였다. 챗GPT가 추가한 내용을 제거하고 본질적인 불만을 추출하면 매우 짧은 내용이었다. “HR 부서는 진짜로 어떤 문제가 있는지 알아내는 데 시간이 많이 걸렸다. 챗GPT가 추가한 내용을 제거하면 불만은 매우 짧았지만, HR 부서는 그걸 알아내는 데 많은 시간을 들였다.”

이러한 경향은 그녀의 업무를 더 복잡하게 만들고 있다. “직원들은 챗GPT를 마치 성경처럼 여기고 있다. 불만서를 제출할 때는 법적 문서로 간주하고 있다고 생각한다. 하지만 그들이 인용한 노동법은 그들이 불만을 제기한 사안과는 관련이 없다.”

AI를 통한 인사 효율성 향상

이러한 도전에도 불구하고, 헤드는 AI 도입으로 인한 여러 이점을 경험했다. “AI는 데이터를 더 빠르게 읽고, 대량의 데이터를 처리할 수 있다.”

스타럴 엔터테인먼트 소프트웨어는 인사 시스템으로 히보브를 사용하고 있으며, 이 시스템은 AI 도구에 많은 투자를 하였다. 이 도구는 직원 데이터를 분석하고, 강점, 약점, 기회에 대한 통찰을 제공한다. “직원이 제공한 답변을 바탕으로 강점, 약점, 기회를 분석해 주는 것이 가능하다. 이는 직원과의 대화 내용을 요약해 주는 것처럼 보인다. 따라서 우리는 이 요약을 바탕으로, ‘이 직원은 이 부분에서 개선이 필요하고, 이 부분에서는 매우 잘하고 있다’는 인식을 할 수 있다.”

이러한 AI 도구는 많은 직원 평가를 수행하는 관리자들에게 특히 유용하다. “전체 보고서를 읽는 것을 멈추지는 않지만, 근본적인 주제를 파악할 수 있게 해 준다. 이는 관리자들이 많은 직원을 평가해야 하는 상황에서 매우 도움이 된다.”

AI 예측 도구와 직원 유지

히보브의 AI 시스템의 또 다른 기능은 직원 이탈 위험을 예측하는 트래픽 라이트 시스템이다. “이 시스템은 직원이 잠재적으로 이직할 수 있는 위험을 예측하려 한다. 이 시스템은 이메일을 고려하지 않고, HR 시스템에 입력한 데이터에 기반한다. 같은 직무에 몇 년간 근무했는지, 다른 사람을 관리하는지, 휴가를 얼마나 많이 했는지 등을 고려한다.”

이러한 예측 도구는 유용할 수 있지만, 헤드는 단순히 그대로 받아들이는 것은 피해야 한다고 경고했다. “일부는 조심스럽게 받아들여야 한다. 휴가가 다양한 이유로 발생할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 직무에 2~3년간 머무른 경우, 그 직무에서 정체되어 있다는 위험으로 간주될 수 있다. 하지만 이 시스템은 그 직원이 그 직무를 좋아하는지 고려하지 않는다.”

“이 시스템은 지표일 뿐이다. AI는 사람을 모르지만, 당신은 사람을 알고 있다. 이는 좋은 지표이지만, 직원이 이직할지 않을지에 대한 유일한 증거라고는 생각하지 않는다. 이는 훨씬 더 복잡한 문제이다.”

스튜디오 내에서 직원들은 AI 도구에 대한 적응 속도가 다르다. “AI 관련 대화를 보면, 엔지니어들은 AI가 효율적이기 때문에 매우 잘 받아들이고 있다. 그들은 논리적 구조를 이해할 수 있다. 하지만 아티스트들은 감정적으로 반응하는 경우가 많다. 이는 AI가 그들의 일자리를 대체하려 한다고 생각하기 때문이다.”

“우리 중에도 AI에 대해 매우 반대하는 아티스트들이 있다. 만약 회사가 AI 도구를 도입하려 한다면, 어떻게 그 갈등을 해결할 수 있을까?”

“우선은 문제의 본질을 이해하려 한다. 그게 두려움 때문이라면, 그들에게 그런 생각은 전혀 사실이 아니라고 안심시킨다. 우리는 아티스트를 필요로 한다. 우리는 아티스트를 사랑한다. 우리는 예술을 많이 축하한다. 하지만 기술은 발전하고 있으며, 우리는 이러한 것들을 조사해야 한다. 우리는 그 도구를 사용해 보는 것도 필요하다. 사용해 보고 버리는 것도 괜찮지만, 사용해 보지 않고 그냥 버리는 것은 불가능하다.”

“따라서 우리는 특정 과제를 설정한다. 예를 들어, 그들이 AI를 조금 탐색하고 피드백을 주는 과제를 설정한다. 그들이 돌아와서 동일한 견해를 유지할 수도 있지만, 적어도 그들에게 학습의 기회를 제공할 수 있다.”

“만약 그들의 직무에 AI가 필요하고, 회사가 그 도구를 사용하고자 한다면, 결국에는 그들이 사용하도록 하려 한다. 하지만 우리는 그들이 사용하도록 강요하기보다는, 어떻게 그들을 설득할 수 있을지 고민해야 한다.”