HR용 AI 에이전트: 12가지 사용 사례

AI 에이전트는 작업을 할당받고, 환경을 관찰하고, 역할에 기반해 행동하고, 경험과 사용자 피드백을 바탕으로 행동을 최적화할 수 있는 소프트웨어 프로그램입니다. 이들은 기업의 업무 자동화 및 간소화, 의사결정 개선을 돕기 위해 설계되었습니다. AI 에이전트는 조언을 제공할 뿐만 아니라, 예측형 AI 도구와 달리 대규모 언어 모델(LLM) 훈련을 기반으로 사용자의 요청 시 또는 자체 판단에 따라 사용자를 대신해 행동할 수도 있습니다.

HR 부서에서는 상세한 채용 공고를 신속히 작성하고, 직원들의 복리후생을 비롯한 일상적인 질문에 관한 답변을 빠르게 제공하고, 성과 평가 요약서를 생성하는 등의 다양한 작업에 AI를 활용하고 있습니다. 그러나 AI 에이전트는 보다 심층적인 분석 및 조치도 지원할 수 있습니다. AI 에이전트들은 서로 원활하게 협력하여 요청 또는 지시를 수락하고, 다양한 업무(복리후생, 특전, 온보딩, 보상 등)를 전담하는 전문 에이전트에게 관련 책임을 할당하고, 사용자가 원하는 정보를 자연어로 제공하거나 특정 업무가 완료되었음을 알릴 수 있습니다. AI 에이전트는 완전 자율적으로 작동하도록 설계될 수 있지만, 인간은 그들의 제안을 평가하고 결과물의 품질에 대한 피드백을 제공하거나, 나아가 에이전트가 권장하는 조치를 거부함으로써 에이전트가 더 효과적으로 작동하도록 도울 수 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 인공지능 기반 소프트웨어 도구로서 생성형 AI 및 자연어 인터페이스를 활용하여 사용자의 다양한 업무를 지원합니다. 직원 기록 정보 업데이트, 복리후생 핸드북 수정, 복잡한 표나 차트의 텍스트 요약 제공 등이 그 좋은 예입니다. AI 에이전트는 자연어 처리 작업을 지원할 수 있는 머신러닝 모델인 대규모 언어 모델(LLM)과 모델 자체를 수정하지 않고도 LLM의 출력을 최적화할 수 있는 검색 증강 생성(RAG)기술을 사용합니다.

HR용 AI 에이전트란 무엇인가요?

HR용 AI 에이전트는 추론, 기억, 의사 결정과 같은 인간과 유사한 특성 및 능력을 채용, 온보딩, 복리후생 관리, 인재 관리 등의 일반적인 인사 업무에 적용할 수 있습니다. HR 워크플로에 통합된 AI 에이전트는 HCM 시스템의 직원 데이터, 기업 문서, ERP 시스템의 재무 데이터, 기타 내부 출처의 데이터에 더하여 업계 전반의 보상 데이터나 기업별 복리후생 동향과 같은 외부 소스의 데이터에도 접근할 수 있습니다.

에이전트는 대화형 에이전트와 기능적 에이전트라는 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다. 대화형 에이전트는 인간 또는 다른 소프트웨어 프로그램과 상호작용하는 데에, 기능적 에이전트는 특정 작업 세트 또는 특정 역할에 특화되어 있습니다. 예를 들어 성과 관리 에이전트는 직원 성과 데이터를 요약하고, 성과나 개선이 필요한 부분을 강조 표시하고, 맞춤형 경력 개발 계획의 초안을 작성하는 역할을 담당할 수 있습니다. 이후 대화형 에이전트가 AI가 작성한 경력 계획의 초안을 직원에게 전달하고 해당 직원이 제공한 피드백을 활용할 수 있습니다.

채용 에이전트는 직무 요건 문서화, 생성형 AI가 작성한 채용 공고 검토, 후보자 면접 일정 관리 등의 업무를 수행할 수 있습니다. 챗봇 에이전트는 구직자와 소통하고, 피드백을 수집 및 분석하고, 어느 단계에서 인적 개입이 필요한지 채용 관리자에게 알려 줍니다. 복리후생 관리자 에이전트는 보험 적용 범위 또는 기업의 다른 복리후생 정책에 대해 질문하는 직원에게 자연어로 응답을 제공할 수 있습니다.

직원이 질문을 입력하면 대화형 에이전트는 관련 요청을 감독 에이전트에게 전달합니다. 감독 에이전트는 계획을 수립하고 요청에 응답하기 위해 필요한 조치를 결정합니다. 감독 에이전트는 응답을 생성하기 위해 생성형 AI 에이전트를 활용할 수 있습니다. 기업의 복리후생 제도에 관한 특정 지식이 필요한 경우, 감독 에이전트는 RAG 에이전트에게 요청하여 LLM과 기업의 문서 저장소에서 적절한 데이터를 가져옵니다. 또한 HR 복리후생 애널리스트 에이전트에게 지시하여 해당 직원에게 적용되는 보장 옵션 정보를 검색할 수도 있습니다. 마지막으로 감독 에이전트는 LLM이 생성한 최종 답변의 정확성을 확인한 후 대화형 에이전트에게 전달하여 직원과 소통하도록 합니다.

HR용 AI 에이전트의 궁극적인 목표는 인사 및 다른 사업부의 관리자들이 행정 업무에 소요되는 시간을 줄이고, 직원들과의 관계 구축 및 조언에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원하는 것입니다. EY-Qualtrics Alliance의 조사 결과에 따르면 참여도가 높은 직원들을 보유한 기업은 그렇지 않은 기업 대비 직원 이직률이 50% 낮았습니다.

HR용 AI 에이전트의 주요 구성요소

각 AI 에이전트는 자체적인 인지 센터에 입력되는 정보를 수신하고 그를 바탕으로 특정한 행동을 수행합니다. 이는 사용자를 대신해 수행하는 즉각적인 조치일 수도 있고, 다른 에이전트에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 형태일 수도 있습니다. HR 작업에 적용되는 AI 에이전트 프로세스의 3가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 입력. AI 에이전트는 급여 범위 및 직원 인구 통계와 같은 정형 데이터와 직원 성과 평가 및 소셜 미디어 게시물과 같은 비정형 데이터에 접근할 수 있습니다. 해당 데이터를 활용하여 특정 요청과 관련된 매개변수를 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 채용 관리자 에이전트는 특정 직무에 대한 기본 요구 사항을 문서화한 뒤 생성형 AI가 작성한 채용 공고의 정확성을 검토할 수 있습니다.
• 뇌. 에이전트의 '뇌'는 입력된 쿼리와 자체 LLM이 생성한 정보 저장소를 기반으로 의사 결정을 수행하거나 프로세스의 다음 단계를 결정하는 역할을 담당합니다. 수행해야 할 전체 작업 집합을 결정할 책임을 지는 에이전트도 있고, 하나의 단계만을 담당하는 에이전트도 있습니다.
• 활동. 에이전트는 요청을 분석한 뒤 직접 관련 조치를 취하거나 다른 에이전트에게 조치를 지시합니다. 관련 작업의 예시로는 급여 범위 정보나 급여 이력에 대한 요청이 접수되었음을 보상 담당 에이전트에게 알리는 것, 쿼리에 대한 답변을 음성으로 제공하는 것, 기업 정책을 업데이트하고 변경 사항의 영향을 받을 수 있는 직원들에게 배포하는 것 등이 있습니다.

HR용 AI 에이전트의 주요 이점

AI 에이전트는 생성형 AI 기능과 의사결정 알고리즘을 결합하여 개인 및 기업의 목표 설정, 실행 계획 수립, 업무 완료, 피드백 학습을 지원하기 위한 작업을 자동으로 수행합니다. 에이전트는 음성 언어로 사람과 대화할 수 있으며, 맥락과 우선순위에 대한 이해가 필요한 복잡한 문제와 다단계 프로세스를 처리할 수 있습니다. 그 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 및 생산성 향상. AI 에이전트는 행정 업무 자동화, 맞춤형 경력 지원 제공, 온보딩, 고용 계약서 작성, 성과 평가, 보상 및 복리후생 프로그램 등의 프로세스 간소화를 통해 인사 담당자 및 기타 직원의 효율성과 생산성 향상에 기여합니다.
• 의사 결정 개선. AI 에이전트는 인사 관리자 및 다른 직원들에게 업계 보상 동향, 퇴직 계획, 복리후생 보장 범위 등의 다양한 주제에 대한 지침을 제공합니다. AI 에이전트는 다수의 직원 상호작용을 처리하므로 인사 전문가들에게 인력 동향 및 정서에 대한 정확한 최신 정보를 제공해 인사 조직의 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
• 운영 비용 절감. AI 에이전트는 인사 부서가 직무 기술서 홍보 및 지원자 소통을 위한 최적의 채널을 파악하는 데 도움을 주고, 직원들의 복리후생, 교육, 일정 관리 관련 문의 해결을 지원합니다. 이는 인사팀원들의 시간을 유의미하게 절약시켜 줍니다.
• 직원 경험 향상. AI 에이전트는 직원들의 복리후생, 급여 및 기타 HR 관련 질문에 대해 신속하고 정확한 답변을 제공함으로써 전반적인 직원 경험을 개선합니다.
• 작업 자동화. AI 에이전트는 복잡한 요청을 여러 단계로 분해하여 해결함으로써 예측형 AI 소프트웨어의 기능을 확장합니다. 결과적으로 인사팀과 관리자는 인간의 인사이트가 필요한 전략적 계획에 더 집중할 수 있습니다. 예측형 AI 도구는 단순한 작업과 명확히 정의된 문제 해결에 도움을 줄 수는 있지만 독립적으로 작동하도록 설계되지는 않았습니다. 반면 AI 에이전트는 복잡한 작업을 할당받고, 특정 역할에 기반한 조치를 취하고, 인간의 피드백을 활용해 향후 행동을 개선할 수 있습니다.

HR용 AI 에이전트의 주요 사용 사례

인사 분야에서 AI 에이전트의 가장 일반적인 사용 사례는 방대한 데이터를 분석하는 AI의 능력을 활용하여 관리 업무의 부담을 줄이고 일상적인 인사 업무를 간소화하는 것입니다. 인사 전문가들이 AI의 혜택을 누릴 수 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.

경력 개발 및 성과 향상

AI 에이전트는 가장 지루한 HR 업무 중 하나인 성과 평가서 작성으로 인한 부담을 덜어줄 수 있습니다. 관리자는 에이전트에게 다른 팀원들의 피드백을 수집하고, 평가서 초안을 작성하고, 나아가 직원과의 1:1 면담 시간을 설정하도록 지시할 수 있습니다. AI 에이전트가 반복적인 작업을 대신 처리해 주므로 관리자 및 직원은 직무상의 기대치 및 성장 기회에 대한 심도 있는 대화를 나누는 데 집중할 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 개인의 고용 프로필과 관심사를 바탕으로 경력 목표를 추천해 주고, 직원이 해당 목표를 달성하기 위해 취할 수 있는 단계들을 파악하는 데에도 도움을 줍니다. 직원들은 AI가 제안한 권장 사항을 조정하여 AI 에이전트의 학습을 도울 수 있습니다.

• 경력 계획 가이드. AI 에이전트는 관리자와 직원 간의 경력 관련 대화 내용을 기록하고, 핵심 사항을 요약하고, 직원의 경력 로드맵에 포함될 목표 수립을 지원합니다. 요약본의 내용을 양측 모두 승인하면 해당 내용을 직원 기록에 추가할 수 있습니다.
• 성과 및 목표 어시스턴트. 에이전트의 생성형 AI 기능을 활용하는 성과 및 목표 어시스턴트는 직원들이 성과 평가에 앞서 목표를 문서화하는 데 도움을 줍니다.
• 학습 및 교육 어드바이저. 직원들은 본 AI 에이전트에게 자신의 경력 계획 및 보유 중인 역량에 부합하는 교육 프로그램을 찾아 등록하도록 지시할 수 있습니다. 또한 본 어드바이저는 특정 교육 모듈에 대한 직원 피드백을 수집하여 관련 인사 담당자에게 제공할 수도 있습니다.

보상 및 복리후생 관리

보상 및 복리후생 관리는 AI 에이전트의 가장 가치 있는 사용 사례들 중 하나입니다. AI 에이전트는 직원들에게 급여 및 복리후생 관련 질문에 대한 신속한 답변을 제공하고 업무 시간 추적 및 근태 관리 기능도 함께 지원할 수 있습니다.

• 타임카드 어시스턴트. 이 AI 에이전트는 직원의 근무 시간을 적시에 정확하게 추적하는 작업을 지원합니다. 또한 초과 근무 및 추가 지급 기준을 명확히 설명하는 등 급여 계산 방식에 대한 정보를 직원에게 제공해 줍니다.
• 세금 원천징수 가이드. 이 AI 에이전트는 부양 가족 수, 가처분 소득 수준, 정기적 지출 요건 등의 요소를 바탕으로 직원이 자신의 세금 공제액을 이해하고 선택하도록 돕습니다.
• 보상 지침 애널리스트. 인사 부서는 이러한 유형의 AI 에이전트를 활용해 내부 직원 보상 데이터와 업계 동향 데이터를 수집하여 신규 입사자 및 기존 직원에 대한 보상 지침을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 업계 급여 동향 보고를 담당하는 인사 관리자는 이러한 에이전트를 타사 데이터 소스로 보내 데이터를 수집한 뒤, 해당 에이전트의 생성형 AI 기능을 활용해 데이터를 정리 및 요약하여 경영진에게 제출할 보고서를 작성할 수 있습니다.
• 병가 및 휴가 애널리스트. 직원들은 이 AI 에이전트에게 휴가, 병가, 개인 휴가, 가족 휴가, 의료 휴가 및 다른 유형의 휴가들에 대해 질문할 수 있고, 필요한 경우 추가 정보를 요청할 수 있습니다. 관리자와 인사팀의 검토를 위한 사전 승인도 받을 수 있습니다.

직원 수명 주기 관리

개인 및 기업은 AI 에이전트를 활용해 직원의 경력 발전을 관리할 수 있습니다. 관련 작업으로는 직원 기록 업데이트와 같은 일상 업무 처리, 직원들의 교육 프로그램 탐색 지원 및 경력 지침 제공 등이 있습니다. AI 에이전트는 일상 업무를 자동화해 관리자가 더 높은 수준의 논의에 집중할 수 있도록 지원합니다.

• 신입 직원 온보딩 어시스턴트. 이 AI 에이전트는 입사 초기 몇 주 동안 직원들이 기업 정책 정보를 간단히 열람하고 알림을 통해 어떤 작업을 언제까지 수행해야 할지 파악할 수 있도록 도움으로써 새로운 직원들의 적응을 지원합니다.
• 구직자 애널리스트. 이러한 유형의 AI 에이전트는 기업 내 공석 및 관련 역량에 대한 정보를 제공함으로써 직원들이 다른 부서에서의 경력 기회를 탐색하도록 돕습니다. 또한 이력서 작성 팁과 면접 코칭도 제공할 수 있습니다.
• 혜택 및 보상 애널리스트. 이 AI 애널리스트는 근속 기간, 성과, 직급 등 다양한 요소들과 연계된 혜택 및 보상 정보를 직원들에게 지속적으로 안내해 줍니다. 예를 들어, 부사장 승진 시 비즈니스 클래스 이용 권한이 부여된다거나 10년 근속 기념으로 다음 급여에 5,000달러 보너스가 지급된다는 사실 등을 안내해 줍니다. 또한 관리자들에게 기업의 관련 정책에 대한 지침을 제공할 수 있습니다.
• 개인 정보 및 고용 정보 어시스턴트. 이 AI 에이전트는 직원들이 기업 디렉토리의 개인 프로필을 업데이트하고 승진, 전보 날짜 등의 업무 마일스톤 정보를 조회할 수 있도록 지원합니다.
• 직원 계약 애널리스트. 이러한 종류의 AI 에이전트는 관련 질문에 답변하고 그 내용을 이해하기 쉬운 언어로 요약해 직원들이 고용 계약의 조건을 이해하는 과정을 지원합니다. 또한 계약상의 요구사항과 마감일을 추적하여 직원과 관리자 모두가 보너스 지급을 요청하거나 자격증 갱신 기한을 맞추기 위한 계획을 세우는 등 반드시 수행해야 할 조치를 파악할 수 있도록 합니다.

HR AI 에이전트 통합

HR용 AI 에이전트에게는 기업의 인적 자본 관리 시스템에 저장된 포괄적인 급여, 성과, 교육, 목표 및 기타 데이터에 대한 원활한 접근이 필요합니다. HR 에이전트를 기업용 ERP 및 기타 시스템과 연결하는 것 역시 중요합니다. 예를 들어, 관리자가 기업의 전체 급여 현황을 종합적으로 파악할 수 있도록 지원함으로써 인력 계획 및 인재 관리에 도움을 줄 수 있습니다. 상호 연결된 시스템은 보안 측면에서도 더 안전합니다. 민감한 인사, 재무, 영업 관련 데이터가 플랫폼 수준에서 보호되고 권한이 부여된 사용자만 접근할 수 있기 때문입니다.

Oracle의 AI 에이전트로 엔터프라이즈 HR 혁신하기

Oracle은 Oracle Fusion Cloud HCM 애플리케이션에 채용, 고용, 경력 계획, 성과 관리 및 기타 다양한 HR 업무를 지원하기 위한 AI 에이전트 기능을 지속적으로 추가하고 있습니다. Oracle의 아키텍처는 HCM 및 기타 Fusion Applications 고객이 간단히 기존 에이전트를 확장하고 새로운 에이전트를 생성한 뒤 전사적으로 배포 및 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

HR용 AI 에이전트 FAQ

AI 에이전트로 인사팀의 채용 절차를 개선하는 방법은 무엇인가요?

AI 에이전트는 직무 요건에 기반한 채용 공고 작성, 기업의 요구 사항과 가장 잘 부합하는 지원자 선별, 채용 관리자에게 프로세스 효율화를 위한 인사이트 및 권장 사항 제공하기 등을 통해 직원 채용을 개선할 수 있습니다. 또한 지원자의 질문에 답변하고 지원 절차를 안내함으로써 지원자 경험을 향상시키는 데에도 기여합니다.

AI 에이전트는 직원 교육 및 개발 과정에서 어떤 역할을 수행하나요?

AI 에이전트는 직원에게 맞춤형 권장 사항을 제공하고 직원 및 관리자의 피드백을 활용하여 관련 지침을 개선함으로써 직원 교육 및 개발 과정에 중요한 역할을 수행할 수 있습니다.

AI 에이전트를 활용해 성과 평가를 관리하는 방법은 무엇인가요?

AI 에이전트는 각 직원의 기술, 관심사, 경력 계획에 기반한 목표를 추천하고 성공의 기준을 정의하는 데 도움을 줌으로써 성과 평가를 지원할 수 있습니다. 또한 관리자는 에이전트에게 직원들과 더 나은 성과 및 목표 관련 논의를 진행하는 방법에 대한 조언을 요청할 수도 있습니다.