생성형 AI의 발전으로 AI를 HR 업무에 활용하려는 움직임이 대중화되고 있지만 아직까지는 HR의 단위 업무에 생성형 AI를 적용해 효율성을 높이는 정도의 수준에 머무르고 있다. 생산성을 본질적으로 높이기 위해서는 멀티 에이전트 AI 기반의 업무 자동화와 시뮬레이션, 워크플로 전환이 요구된다. 실제 일부 기업에서 AI는 반복 업무뿐 아니라 복잡한 예측, 리더십 교육, 조직 설계까지 영역을 넓히며 기존 HR의 역할을 재정의하고 있다. 이에 따라 향후 HR 전문가에게는 AI 이해는 물론 HR 애널리틱스 및 데이터 기반 의사결정 역량이 필수적으로 요구될 전망이다. AI와 인간이 공존하는 새로운 조직 생태계에서 HR이 생존하고 진화하기 위한 전략을 지금부터 서둘러 준비해야 한다.
생성형 AI가 촉발한 노동 개념의 확장
엔비디아의 젠슨 황 CEO는 2025년 CES 기조연설에서 “모든 회사의 IT 부서는 AI 에이전트를 담당하는 HR 역할을 하게 될 것”이라고 했다. IT 부서가 AI에이전트들을 마치 인간 직원들을 관리하듯 온보딩(구축)하고 교육(성능개선)하며 유지하고 관리하게 된다는 의미이다. 여기서 에이전트란 인간의 직접적인 개입 없이 특정 업무나 과제를 자동으로 수행하도록 설계된 소프트웨어 프로그램을 뜻한다. 에이전트는 스스로 판단, 행동하고 필요에 따라 학습 알고리즘(머신러닝, 딥러닝 등)을 활용해 성능을 발전시킬 수 있다. 예컨대 고객 문의를 처리하는 챗봇, 재무 데이터를 분석해 통찰을 주는 분석 에이전트, 자동화된 마케팅 캠페인을 운용하는 봇 등이 모두 AI 에이전트에 포함된다. 최근에는 목적과 기능이 다른 에이전트들이 상호 협력하는 협업 체계인 ‘멀티 에이전트(multi agent) AI’ 방식이 점차 확산되고 있으며 기업들은 이 에이전트들을 어떻게 개발하고 관리해 프로세스 전반에 통합할 것인지를 중요한 과제로 삼고 있다.
지금까지 노동의 개념은 인간의 육체적·인지적 역량을 활용해 기업가치 창출에 기여하는 행위를 의미했다. HR의 전통적인 임무는 이러한 인간 노동력을 채용, 교육, 평가하고 그들의 역량과 동기를 높여 조직 성과를 지속적으로 창출하는 데 있었다. 그러나 AI 에이전트 시대가 다가오면서 노동의 주체가 반드시 인간이어야 할 필요는 사라지고 있다. AI 에이전트도 자율적으로 업무를 수행하고, 협업하며, 필요할 때 학습해 성과를 끌어올릴 수 있기 때문이다. 이렇게 AI 에이전트가 새로운 노동 주체로 등장하면 기업은 “어떤 일을 누가(또는 무엇) 맡고, 어떻게 수행하게 할 것인지”라는 문제를 근본적으로 다시 생각해야 한다. 과거에는 조직의 고민이 인간 노동력의 육성과 동기부여에 집중됐다면 이제는 “어떤 업무를 AI가 맡을 수 있는가” “에이전트를 어떻게 잘 ‘운영’하고 ‘업데이트’해야 효율성이 극대화되는가”가 조직 내 핵심 이슈가 될 것으로 보인다. 이를 단순히 “IT 부서가 알아서 AI를 관리하면 되지 않나”라고 치부하기에는 기업의 가치 창출과 경쟁력에 미치는 영향이 너무나 크다. 인적 역량과 AI 역량을 어떻게 배분·결합하느냐가 곧 조직의 성과를 결정할 수 있기 때문이다. 이런 맥락에서 젠슨 황 CEO의 주장은 AI와 디지털 트랜스포메이션(DX)이 HR의 역할과 존재 자체에 근본적인 도전을 제기하는 것으로 해석할 수 있다.
어승수 리더는 ㈜LS의 HR analytics 전문조직 People Lab의 리더로 Data-driven HR과 인공지능의 HR 적용을 위해 다양한 프로젝트를 수행하고 있으며 가천대 경영대학원에서 HR analytics, HR AI를 강의하고 있다. SK아카데미 리더십 평가 전문조직 Assessment CoE와 LG 디스플레이에 재직하였으며 성균관대학교에서 경영학 박사학위를 취득했다.
