AX를 막는 HR의 3가지 장애물과 해법: 사람 중심 데이터 구조로 시작하는 AI 전환
AX를 막는 HR의 3가지 장애물과 해법:
사람 중심 데이터 구조로 시작하는 AI 전환
AX(AI 전환)에서 HR이 중요한 이유는?
기업이 AI 전환(AX, AI Transformation)을 성공적으로 추진하기 위해 필요한 것은 기술보다 데이터, 그중에서도 HR 데이터입니다.
HR 데이터는 단순한 인사 정보가 아니라, AI가 조직의 맥락을 이해하고 가치 있는 판단과 예측을 내릴 수 있도록 하는 ‘조직 두뇌’의 기반이 되죠.
AI가 조직 안에서 실제로 효율성을 높이고 혁신을 이끌어내려면, 조직의 일하는 방식·협업 구조·성과 패턴 등 사람 중심의 맥락을 이해해야 합니다. 대부분의 비즈니스 프로세스가 사람과 조직을 중심으로 이루어지기 때문이죠.
따라서 AI 전환의 출발점은 HR 데이터를 통해 ‘조직의 두뇌’를 만드는 일이라고 할 수 있습니다.
HR이 AX(AI 전환)의 병목이 되는 세 가지 이유
하지만 현실은 다릅니다. 많은 기업이 여전히 AI가 제대로 작동할 수 있는 HR 데이터를 충분히 활용하지 못하고 있습니 다. 오히려 HR 데이터는 아래 세 가지 이유로 AI 전환을 가로막는 병목으로 작용합니다.
① 여러 툴에 흩어진 데이터
② 담당자 개인에 의존하는 데이터 관리
③ 접근 권한 통제의 어려움
이제, HR 데이터가 왜 AI 전환의 핵심이자 동시에 가장 큰 장애물이 되는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
💡 주요 내용 요약
✅ HR 데이터는 기업 AI 전환(AX)을 성공으로 이끄는 핵심입니다.
✅ 하지만 HR 데이터는 ① 흩어져 있고, ② 담당자에게 의존하며, ③ 접근 권한 통제가 어렵다는 세 가지 이유로 AX의 병목이 되고 있습니다.
✅ 해답은 기술보다 앞서, 데이터를 사람 중심으로 연결하는 구조를 마련하는 데 있습니다.
문제 1. 흩어진 조직과 구성원의 데이터
대부분의 기업에서 HR 데이터는 업무 기능별로 분산되어 있습니다. 채용, 근태, 연봉 계약, 업무 평가, 보상 등 핵심 HR 데이터가 여전히 엑셀, 그룹웨어, 구글 스프레드시트, 각종 SaaS 툴에 흩어져 관리되고 있죠.
예를 들어,
- 인사 정보는 그룹웨어에,
- 근태 정보는 인사 관리 솔루션에,
- 성과 데이터는 엑셀 문서에,
- 협업 기록은 슬랙·노션·구글 워크스페이스 등에 저장되어 있습니다.
이런 구조에서는 한 사람이 조직 안에서 실제로 어떤 일을 해왔고, 어떤 성과를 냈는지를 종합적으로 파악하기 어렵습니다. 결국 AI는 데이터를 수집하더라도 사람 중심의 맥락을 읽지 못해 ‘조직을 이해하지 못하는’ 상태에 머물게 됩니다.
예를 들어, AI가 회의록을 요약할 수는 있어도 그 회의에 누가 참여했고, 어떤 프로젝트에서 어떤 역할을 했으며, 그 결과가 어떤 성과로 이어졌는지를 연결하지 못한다면, AI는 정보를 ‘요약’할 뿐 ‘이해’하지는 못하는 것입니다.
해결책: 사람 중심 데이터 구조 만들기
AX(AI 전환)의 핵심은 단순한 데이터 통합이 아니라, 조직 내 모든 데이터를 ‘사람’을 중심으로 연결하는 구조를 만드는 것입니다. 즉 기능 단위가 아닌 개인 단위로 데이터가 맥락적으로 이어져야 AI가 조직을 이해할 수 있습니다.
즉, 인사·근태·성과·보상 등 HR 데이터가 구성원의 여정(입사-근무-협업-이동-퇴사)으로 연결될 때, AI는 각 구성원의 경험과 관계를 시간적 흐름에 맞게 이해할 수 있게 됩니다.
이런 구조에서는 AI가 단순히 숫자나 텍스트를 처리하는 수준을 넘어 각 구성원이 어떤 방식으로 일하고 어떤 맥락 속에서 성과를 냈는지를 학습할 수 있습니다.
💡 AI가 조직의 맥락을 이해할 수 있는 HR 데이터 구조
| 구분 | 기존 기능 단위 데이터 구조 | flex의 사람 중심 데이터 구조 |
|---|---|---|
| 저장 방식 | 여러 툴에 분리 저장 | 구성원 단위로 통합 저장 |
| 조회 기준 | 기능별 DB (인사·급여·성과 등) | 구성원별 여정 추적 |
| 활용 방식 | 통계·리포트 위주 | AI가 개인과 조직의 맥락 판단 |
HR 기반 AI 플랫폼, flex(플렉스)는 이미 이러한 ‘사람 중심 데이터 구조’를 기반으로 작동합니다. flex에서는 구성원의 입사부터 퇴사까지의 모든 HR 데이터가 유기적으로 연결되어 축적됩니다. AI는 이를 통해 단순한 어시스턴트를 넘어, '조직의 두뇌처럼 사고하는 에이전트'로 발전할 수 있습니다.
문제 2. 담당자 의존적인 데이터 관리
여전히 많은 기업에서 HR 데이터는 담당자 개인의 관리 역량과 기억에 의존하고 있습니다. 시스템이 있더라도, 그 안에서 어떤 데이터를 남기고 어떤 기준으로 관리할지는 담당자마다 다릅니다. 그래서 담당자가 변경되거나 퇴사하면 데이터의 흐름이 끊기고 업무 히스토리 역시 함께 사라지게 되죠.
이런 구조에서 AI는 과거의 맥락과 누적된 지식을 잃어버려 조직의 두뇌로 작동하기 어렵습니다.
예를 들어, 이전 담당자가 작성한 인사평가 기준이나 이직 사유 기록, 구성원 면담 로그 등이 새로운 담당자에게 온전히 전달되지 않는다면, AI가 그 데이터를 학습하더라도 “누가, 왜, 어떤 근거로 이 결정을 내렸는가”를 파악할 수 없습니다.
해결책: 데이터의 주체를 ‘사람’으로, 관리의 중심을 ‘시스템’으로
AX(AI 전환)를 지속 가능하게 만들기 위해서는 데이터 관리가 사람에게서 시스템으로 이전되어야 합니다. 즉, 특정 담당자에게 의존하는 구조가 아니라 시스템이 스스로 맥락을 기억하고 이어갈 수 있는 구조가 필요합니다. 담당자가 바뀌 더라도 데이터가 사람 중심으로 연결되어 있다면, AI는 그대로 맥락을 이어받아 업무를 이해할 수 있습니다.
예를 들어 AI 에이전트(AI agent)에게
“이 구성원의 최근 1년간 평가 흐름과 주요 피드백을 요약해줘.”
라고 요청하면,
AI는 사람 단위로 연결된 데이터를 바탕으로
과거 프로젝트, 성과, 피드백까지 종합적으로 정리해 보여줄 수 있습니다.
이러한 데이터 구조는 담당자가 교체되거나 조직이 개편되어도 업무 히스토리가 단절되지 않는 지속 가능한 데이터 환경을 만들어줍니다.
문제 3. 민감한 HR 정보의 접근 권한 통제
AX를 위해 데이터를 통합하더라도 또 다른 벽이 남아 있습니다. 바로 HR 데이터의 민감성입니다. HR 데이터는 연봉, 평가, 계약, 징계, 이직 등 고도의 개인정보가 포함되어 있기 때문에, 관리 소홀이나 무분별한 접근은 곧바로 법적 리스크로 이어질 수 있습니다.
따라서, HR 데이터 통합보다 더 어려운 과제는 ‘누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 엄격하게 통제하는 일’입니다.
해결책: 개인 단위 인가(authorization) 구조 설계
AI가 조직 안에서 안전하게 작동하려면, 단순히 접근 권한을 나누는 수준을 넘어, AI 스스로 권한을 인식하고 판단할 수 있는 구조가 필요합니다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 ‘인가(authorization)’입니다.
만약 인가 처리가 제대로 되어 있지 않다면, 조직의 모든 데이터에 접근할 수 있는 최상위 관리자가 각 데이터를 직접 확인하고 권한을 부여해야 합니다. 또는 조직 단위로 접근 권한을 수동으로 통제해야 하며, 조직 변동이 있을 때마다 이를 일일이 갱신해야 하죠. 이런 구조는 비효율적일 뿐 아니라 보안 리스크를 키우는 원인이 됩니다.
하지만 HR 기반 AI 플랫폼 flex처럼 인가 처리가 완료된 상태로 데이터가 연결되어 있다면, AI는 각 구성원의 역할과 직책, 조직도상의 위치를 바탕으로 실시간으로 접근 가능 여부를 스스로 판단할 수 있습니다.
예를 들어, 한 리더가 AI agent에게
“B팀 구성원의 연봉 추이를 알려줘.”
라고 요청했을 때,
AI는 이렇게 응답할 수 있어야 합니다.
“해당 정보에 접근할 권한이 없습니다.
대신 우리 팀의 평균 연봉 추이를 기간별로 요약해드릴까요?”
이처럼 AI가 권한 구조를 이해하고 스스로 판단할 수 있다면, 데이터 보안을 엄격히 준수하는 단계를 넘어 안전하게 ‘활용’하는 단계로 발전하게 됩니다.
HR 데이터가 연결될 때, AI 전환은 비로소 시작된다
AX의 핵심은 기술이 아니라 데이터의 구조와 맥락입니다. 흩어진 데이터, 담당자 의존, 접근 권한의 불투명함은 모두 AI가 조직을 제대로 이해하지 못하게 만드는 장애물입니다.
이 세 가지 문제의 공통된 해답은 하나입니다. 데이터를 사람 중심으로 연결하는 것.
조직의 모든 정보가 ‘사람’을 중심으로 이어질 때, AI는 단순히 데이터를 요약하는 도구를 넘어 조직의 맥락을 이해하고 스스로 판단할 수 있는 존재로 진화할 수 있습니다. 결국 AI 전환의 출발점은 기술을 도입하는 일이 아니라, HR 데이터를 사람 중심으로 연결하는 구조를 마련하는 것에 있습니다.
HR 기반 AI 플랫폼 flex(플렉스)는 이런 구조 위에서 조직의 모든 데이터를 유기적으로 연결하고, AI가 사람 중심으로 조직을 이해하도록 만드는 기반을 만들어가고 있습니다.
FAQ:
기업의 AI 전환관 HR 데이터에 대한 핵심 질문
Q1. AI 전환에서 HR 데이터를 배제하면 어떤 문제가 발생하나요?
AI 전환의 성패는 기술력이 아니라 데이터의 질과 맥락에 달려 있습니다. AI가 조직 전체의 효율을 높이고 업무 수행을 위해 필요한 판단을 하기 위해서는 사람의 역할·성과·경험의 흐름을 이해해야 합니다.
HR 데이터를 제외한 채, 데이터를 통합하여 AI 전환을 추진하면, AI는 단순히 수치와 업무를 기록하고 요약하는 ‘표면적 도구’로 머물게 됩니다. HR 데이터는 조직의 맥락(누가, 어떤 역할로, 어떤 경험을 거쳐 성과를 냈는지)을 담고 있기 때문에, 이 맥락이 빠지면 AI는 결과만 인식하고 그 결과에 대한 원인을 제대로 분석하지 못하게 되죠.
예를 들어, 매출 하락의 요인을 분석할 때 HR 맥락이 없다면 ‘성과가 떨어졌다’는 결과만 파악할 뿐, 그 원인이 리더십 변화, 구성원 변경, 성과 관리 제도 개편과 같은 요인으로 기인한 것인지는 파악할 수 없습니다. 결국, 잘못된 의사결정으로 이어질 가능성이 높고, 장기적으로 AI의 판단력이 왜곡되는 리스크가 발생합니다.
Q2. HR 데이터가 흩어져 있을 때 어떤 문제가 발생하나요?
HR 데이터가 여러 툴과 파일에 흩어져 있으면 조직의 전반적인 상태를 ‘부분적으로만’ 볼 수 있습니다. AI가 각각의 정보는 읽을 수 있겠지만, ‘일의 맥락’을 파악하지 못하게 되죠.
이런 상태에서는 데이터 간 연결이 끊겨 맥락 없이 판단하게 되고, 데이터 중복 혹은 부재, 버전 불일치 같은 관리 리스크가 커지며, 담당자가 바뀌면 데이터의 의미가 함께 사라집니다.
Q3. flex는 어떻게 이 문제를 해결하나요?
HR 기반 AI 플랫폼 flex는 구성원의 입사부터 퇴직까지의 모든 HR 데이터를 사람 중심으로 유기적으로 통합해 저정합니다. 이러한 구조 위에서 AI는 단순한 숫자나 문서를 넘어, 각 구성원의 일하는 방식, 성과 흐름, 몰입도까지 통합적으로 파악할 수 있게 되죠.
즉, flex의 데이터 구조를 기반으로 작동하는 AI는 조직의 정보를 단순히 ‘요약’하는 수준을 넘어, ‘이해하고 정보를 기반으로 판단하는’ 수준으로 진화할 수 있게 됩니다.
또한 flex는 인가 처리가 완료된 데이터 구조를 적용해, AI가 각 구성원의 권한을 스스로 인식하고, 안전하게 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 결국, flex는 HR 데이터를 통합하는 것에 그치지 않고, AI가 조직의 맥락을 이해하며 기업이 AI를 성장의 무기로 삼을 수 있도록 돕는 기반이 됩니다.
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