카오나비 CPO가 말하는 '탤런트 인텔리전스' — 인재 데이터를 '과거의 기록'에서 '미래의 예측'으로

이노우에 씨의 입장은 분명하다. 지금까지의 탤런트 매니지먼트는 인재 정보를 일원화해 관리하는 단계에서 멈춰 있는 기업이 많다. 데이터와 AI를 결합해 '다음에 무엇을 해야 하는가'까지 제시할 수 있게 되면, 인사는 감과 경험에 의존하는 상태에서 벗어날 수 있다. 다만 그 전제로 각 기업이 데이터를 축적해야 한다. 인터뷰에서는 이 '이상'과 '데이터가 아직 부족한 현실' 사이의 간극을 어떻게 메울 것인지가 반복해서 이야기되었다.

AI의 보급으로 인재 매니지먼트에 어떤 일이 일어나고 있느냐는 질문에 이노우에 씨는 "감과 경험으로 하던 것에서, 데이터와 AI를 활용해 사람을 움직이고 사람을 살리는 시대로 바뀌고 있다"고 답했다. 베테랑의 감이나 과거의 성공 경험 자체가 나쁜 것은 아니다. 하지만 재현성이 없는 경우가 많으며, 데이터와 AI가 더해짐으로써 판단에 재현성을 부여할 수 있다는 점이 크다고 한다.

예로 든 것이 이직의 징후다. '이 사람은 그만둘 것 같다'는 조짐을 감과 경험만으로 포착하는 데는 한계가 있다. 어떤 발언이 많은지, 어떤 행동을 하고 있는지를 알 수 있다면 선제적으로 대응할 수 있다. 이노우에 씨는 이러한 활용 방식이 AI 활용의 긍정적인 측면으로 나타날 것이라고 보고 있다. 이이지마 씨가 "매니저들끼리 '저 사람 좀 위험해 보인다'며 의미가 있는지도 모를 이야기를 3시간이나 이어가는 상황이 줄어든다는 것이냐"고 확인하자, 이노우에 씨는 이를 긍정했다.

이이지마 씨는 이러한 변화의 속도가 일본과 해외에서 다른지 물었다. 이노우에 씨는 차이는 있지만, 크게 다른 것은 데이터 활용 방식이라고 답했다. 해외에서는 데이터화가 진전되어 있다. 반면 일본 기업에도 데이터 자체는 있다. 다만 그것이 엑셀이나 종이로 관리되는 경우가 많다. 그 부분을 제대로 데이터화하면 일본 문화에도 맞는 형태로 활용할 수 있다고 이노우에 씨는 생각하고 있다.

데이터를 수집하는 방식은 기업마다 제각각이라고 한다. 카오나비에 상담하러 오는 기업 중에도 여전히 엑셀이나 종이로 관리하는 곳이 있다. 시스템을 도입했더라도 정해진 항목을 일단 채워 넣기만 하는 경우도 있다. 이노우에 씨는 이러한 데이터 활용의 격차를 강하게 느끼고 있다고 한다.

인력 부족 속에서 기업은 채용뿐 아니라 지금 있는 사람이 어떻게 일하게 할지, 어떻게 그만두지 않게 할지를 고민해야 한다. 이이지마 씨가 이 점을 지적하자, 이노우에 씨는 최근 들어오는 상담의 수준이 상당히 달라졌다고 말했다.

예전에는 "사내 DX가 전혀 진행되지 않아 디지털화하고 싶다", "업무를 효율화하고 싶다"는 니즈가 중심이었다. 최근에는 개인의 커리어에 관한 것이나, 배치 검토에 데이터를 더 활용하고 싶다는 등 보다 고도화된 상담이 늘고 있다고 한다.

이노우에 씨는 이 변화를 단계로 정리했다. 먼저 인재 정보의 일원화 관리와 업무 효율화를 통해 데이터가 모이기 시작했다. 다음 단계로 그것을 어떻게 활용할지에 대한 상담이 늘었다. 그리고 최근에는 그다음 단계의 상담이 늘고 있다. 분석 기능을 통해 회사의 경향은 파악할 수 있게 되었지만, '그렇다면 다음에 무엇을 하면 되는가'에 대한 검토는 좀처럼 진척되지 않는다. 그 부분에 대한 기대가 크기 때문에 카오나비로서도 탤런트 인텔리전스로 이어지는 형태로 프로덕트를 구상하고 있다고 한다.

이노우에 씨에 따르면 탤런트 매니지먼트의 본래 개념은 인재 정보를 일원화하고, 축적한 데이터를 어떻게 활용하느냐에 있다. 활용이란 목표 설정과 그에 기반한 평가, 개인별 스킬 관리, 배치 등을 가리킨다. 그러나 최근에는 그 의미가 축소되어 받아들여지고 있어, '데이터 일원화=탤런트 매니지먼트'라고 여겨지는 경우가 아직 많다고 한다.

수집하는 데이터는 과거의 평가, 스킬, 본인의 취향과 선호, 적성검사 정보 등이 중심이다. 그 사람과 관련된 정보가 모두 담겨 있는 상태를 만들고, 그것을 관리하는 시스템이 탤런트 매니지먼트라고 이노우에 씨는 설명했다.

실제 활용 방식에 대해 이노우에 씨는 이렇게 말했다. 목표 설정이나 평가를 사내에서 엑셀로 하던 기업이 이를 카오나비로 디지털화하고 워크플로를 자동화한다. 혹은 입사 전 이력서나 경력기술서를 PDF로 어딘가에 저장해 두어 누군가 보고 싶다고 해도 아무도 볼 수 없던 것을 카오나비에 모아 누구나 볼 수 있게 한다. 그러나 많은 기업이 거기서 멈춰 버리는 것이 실정이라고 한다. 어떻게 활용할지까지 설계하고, 이를 위해 어떤 데이터를 저장해 둘지 고민하는 단계에는 아직 이르지 못했다.

이노우에 씨는 탤런트 인텔리전스를, 인재와 관련된 데이터에서 AI가 지성(인텔리전스)을 끌어내 조직의 의사결정을 바꾸는 것이라고 설명했다. 데이터를 쌓을 그릇이 생겼고, 데이터가 쌓였으며, 시각화와 분석 도구도 생겼다. 하지만 지금까지는 현황 분석까지만 가능했다. 앞으로 어떻게 해야 하는지를 제시해 주는 상태가 이상적이라고 한다.

다만 기업 측에서는 아직 데이터 일원화조차 충분하지 않다. 그럼에도 이 시점에 탤런트 인텔리전스를 내세우는 이유에 대해 이노우에 씨는 '순환 모델'을 만들고 싶기 때문이라고 설명했다. 예를 들어 이직률이 높아지고 있는 기업이 있다고 하자. 기존에는 시각화하고 끝이었고, 왜 이직률이 높은지, 어떻게 하면 낮출 수 있는지는 인사 담당자가 애써 고민했다. 탤런트 인텔리전스에서는 "이런 가능성이 있는 것 아닐까"라는 시사점을 제시하는 단계까지 지원하려 하고 있다.

하지만 데이터가 충분하지 않으면 시사점도 충분히 제시할 수 없다. 그렇기 때문에 먼저 기능을 내놓고, "이 부분의 데이터가 더 모이지 않으면 이 가능성이 맞는지 알 수 없다"는 점을 제대로 보여주고 싶다고 한다. 이이지마 씨가 "입력해야 할 이유가 생기고, 기업으로서는 등을 떠밀리는 형태가 된다는 것이냐"고 정리하자, 이노우에 씨는 "바로 지금 데이터를 입력할 이유가 약하다"고 답했다. 그 이유를 만듦으로써 데이터를 활용할 수 있다는 생각으로도 이어진다고 한다.

이노우에 씨는 이를 '탤런트 인텔리전스 인피니트 모델'이라고 부른다. 데이터 일원화에 인텔리전스를 결합해 시사점을 제시한다. 그러면 데이터가 더 등록되고, 더 나은 시사점이 나온다. 이 순환을 지향하고 있다고 한다. 이노우에 씨는 이 개념이 타사와 비교해도 상당히 새로운 사고방식이라고 말했다. 프로덕트 이미지로는 단번에 건너뛰는 것처럼 보일 수도 있지만, 근저에는 데이터 등록의 가치를 높이고 싶다는 생각이 있다고 한다.

탤런트 인텔리전스로 무엇을 할 수 있게 되느냐는 질문을 다시 받자, 이노우에 씨는 "지금까지의 탤런트 매니지먼트나 인재 정보 관리는 아무래도 과거의 일이다. 앞으로 하고 싶은 것은 미래의 예측"이라고 답했다. 이것이 가장 알기 쉬운 표현이라고 한다. 과거에 이런 실적과 경험이 있다는 기록에서 멈춰 있던 것과 달리, "다음에는 이 포지션이라면 더 성과를 낼 수 있다", "이런 커리어를 목표로 할 수 있지 않을까"라고 예측할 수 있다는 점이 큰 차이라고 설명했다.

예측의 구조에 대해 이노우에 씨는 이제 막 PoC를 시작한 참으로 앞으로의 단계라고 전제했다. 범용 AI에 상담하거나 아이디어를 주고받아도 돌아오는 것은 일반적인 답변이 많다. 카오나비에는 본인의 취향과 선호, 성격적인 정보에 더해 과거의 평가, 목표 설정, 그 결과까지 인재에 관한 정보가 갖춰져 있다. 이를 모두 활용하면 그 사람에게 최적인 커리어나 어떤 포지션에서 빛날지 등의 시사점을 제시할 수 있다.

나아가 이노우에 씨는 카오나비가 약 4,500개 사에 도입되어 있다는 점도 언급했다. 그곳에서의 활용 실적과 고객을 지원하는 사내 멤버들의 노하우를 담아내면 범용 AI로는 할 수 없는 일을 실현할 수 있지 않을까 하는 생각으로 PoC를 진행하고 있다고 한다.

탤런트 인텔리전스를 추진하는 데 있어서의 과제로 이노우에 씨는 먼저 기술적 측면을 꼽았다. 생성형 AI를 활용하는 프로덕트에 많은 기업이 뛰어들고 있지만, 생성형 AI 자체가 아직도 빠르게 진화하고 있다. 불확실한 부분이 많아 그에 어떻게 대응하느냐가 어렵다고 한다.

또 하나의 어려움은 일본형 고용 형태를 전제로 한다는 점이라고 한다. 해외에서는 개인의 스킬과 경험, 커리어를 축으로 다양한 것이 가능하다. 반면 일본은 해외만큼 고용의 유동성이 높지 않다. 이직을 포함해 개인이 어떻게 할지보다는, 지금 사내에 있는 사람의 잠재력을 어떻게 극대화할지라는 관점이 강하다. 그래서 거기서 시사점을 제시하는 것은 어렵다고 느끼고 있다고 이노우에 씨는 말했다.

이이지마 씨는 여기서, 사람이라는 변수에 더해 회사 고유의 규칙, 비어 있는 포지션, 위에 있는 사람 같은 변수도 회사마다 다른 상황에서 어떻게 조언하느냐고 질문했다. 이노우에 씨의 답은 회사의 비전과 MVV를 카오나비에 제대로 등록하는 것이 우선 중요하다는 것이었다. 이를 축으로 각 부문이 무엇을 지향하고 KGI나 KPI로 무엇을 추구해야 하는지가 등록되어 있지 않으면 개인의 커리어나 목표와 연결되지 않는다. 그래서 이것들을 확실히 등록할 수 있도록 해 나간다. 그것이 현재의 접근 방식이라고 한다.

이이지마 씨가 "이걸 해야겠다고 생각하는 것이 첫걸음이고, 먼저 입력하는 쪽이 이긴다는 것이냐"고 하자 이노우에 씨는 동의했다. 각 기업은 아직 데이터의 가치를 충분히 이해하지 못하는 곳이 많다. 일상 업무의 루틴으로 입력하고 있을지도 모르지만, 그것이 어떻게 활용될지를 내다보고 데이터를 입력해 주었으면 한다고 말했다.

이노우에 씨는 설명을 보충하며, 데이터와 AI로 기업에 가치를 제공하고 싶지만 그것으로 모든 업무를 할 수 있다고는 생각하지 않는다고 말했다. 사람의 손은 2~3할은 반드시 남을 것이라고 보고 있다. 최종 결정이나 사내 인사 규칙 만들기 등은 사람이 지원해 나가야 하는 부분이다. 그래서 프로덕트와 사람에 의한 지원의 두 축으로 나아간다는 방침은 지금도 변함없다고 한다.

타사가 제창하는 탤런트 인텔리전스와의 차이를 묻자, 이노우에 씨는 축적한 데이터를 기능으로 활용하는 부분은 지금까지 탤런트 매니지먼트로서 제공해 왔다고 말했다. 거기서 더 나아가 기업이 어떻게 움직이면 사업이 성장하는지에 대한 시사점까지 제시하는 것을 탤런트 인텔리전스라고 부르고 있다고 한다.

예로 든 것이 이직률이다. 어떤 회사의 이직률이 10%라고 해도 그것이 높은지 낮은지는 알 수 없다. 카오나비에는 10여 년의 지원 실적과 그 회사 고유의 데이터가 있다. 이를 바탕으로 우선 10%가 높은지 낮은지를 판단한다. 낮다면 무엇이 요인인지, 높다면 어디에 과제가 있고 어떻게 행동하면 낮출 수 있는지까지 제시한다. 이노우에 씨는 이를 탤런트 인텔리전스의 사고방식으로서 제공하려 하고 있다.

프로덕트로서는 주로 AI 에이전트를 활용한 기능이 될 것이라고 한다. 단순히 이직을 줄이는 방법을 답하는 것만이라면 범용 AI와 크게 다르지 않다. 그래서 현재 수치가 좋은지 나쁜지라는 현재 위치를 보여준 뒤, 타사보다 높다면 카오나비에 쌓인 데이터를 바탕으로 요인을 시사한다. 이것이 지향하는 모습이라고 한다. 이이지마 씨가 "사내에 계속 있던 사람은 좋고 나쁨을 알 수 없는 것을 물어보면 '나쁘지 않다', '여기를 개선해야 한다', '이것도 해야 한다'까지 조언해 준다는 것이냐"고 확인하자 이노우에 씨는 긍정했다. 의사결정을 지원하는 인프라가 되는 것이 최종 목표라고 말했다.

곧 나올 것에 대해 이노우에 씨는 AI 에이전트를 출시한다는 것을 대외적으로도 선언했다고 말했다. 그 안의 테마로 꼽고 있는 것이 앞서 언급한 이직과 배치 검토라고 한다.

이노우에 씨는 배치 검토를 매우 어려운 것으로 보고 있다. 어떤 사람을 어떤 부서로 이동시켰을 때 회사의 실적이 오를지 여부는 알 수 없다. 지금까지는 감과 경험, 혹은 본인과의 1on1에서 "이런 일을 하고 싶다"는 이야기를 듣고 동기부여가 되는 부서로 이동시켜 주고 싶다는 식으로 판단해 왔다. 하지만 이동의 결과 그 사람이 성과를 발휘할지, 새로운 환경에 적응하지 못해 성과를 내지 못할지는 알 수 없다. 그 확률을 높이기 위해 데이터를 활용하는 것이 큰 테마가 되고 있다고 한다. 그 밖에도 테마를 10개 정도 구상하고 있지만, 내용은 아직 밝힐 수 없다며 웃으며 답했다.

본인도 회사를 경영하고 있는 이이지마 씨는 경영자가 직접 사용하는 장면이 늘어날 것 같다고 화제를 돌렸다. 이노우에 씨는 카오나비의 메인 타깃은 현장의 부장이나 과장 같은 매니저, 그리고 사원 한 사람 한 사람이라고 설명했다. 그러면서 인사 관련에는 경영자, 인사부장, 인사부, 현장 매니저, 사원이라는 레이어가 있으며, 경영자는 데이터의 상태를 보고 싶어 할 것이라고 말했다.

특히 큰 고민으로 이노우에 씨가 꼽은 것이 석세션 플랜이다. 다음에 이 부서의 부장을 누구에게 맡길지, 경영 관리 관점에서는 다음 임원을 누구로 할지. 거기서 후보자를 제시하고, 그 사람을 발탁한다면 지금 어떤 관점이 부족하니 어떻게 육성해야 하는지까지 제시할 수 있다면 경영자에게 매우 고마운 일일 것이라고 한다. 경영층을 위한 관점에서도 추진하고 싶은 영역이라고 말했다.

AI의 보급으로 사람의 역할도 바뀌지 않겠느냐는 질문에 이노우에 씨는 "상당히 바뀔 것"이라고 답했다. 지금까지는 데이터 수집에 많은 시간을 들이고, 마지막 의사결정에는 그다지 시간을 들이지 못했다. 앞으로는 데이터가 모이고 가능성과 시사점도 자동으로 나온다. 최종적인 의사결정은 경영진이나 인사 담당 멤버가 하므로 거기에 시간을 집중할 수 있다고 한다.

인사 부문에 대해서는 본래 한 사람 한 사람과의 대화에 시간을 들여야 하는데 사무 업무가 많다고 이노우에 씨는 지적한다. 예를 들어 3월이라면 4월 인사이동 대응이나 기말 평가, 내년 연봉을 어떻게 할지 같은 일에 쫓겨 다음 시책을 생각할 여유가 없다. 그러한 사무 작업은 자동화로 상당히 줄어들고, 사람과 대화하는 시간이나 어떤 인사 시책으로 과제를 해결할 수 있을지에 머리를 쓰는 시간이 늘어나지 않을까 보고 있다.

이이지마 씨는 해외는 직무형으로 개인의 능력을 조합하는 발상이 강하고, 일본은 팀으로 성과를 올리는 업무 방식이 많다는 차이를 들며 이것이 AI 활용에 어떤 영향을 미치는지 물었다. 이노우에 씨도 일본에서는 팀으로 일하는 경우가 많다고 인정했다. 그러면서 코로나 사태 이후 재택근무를 도입하는 회사가 늘어(최근에는 사무실 출근으로 회귀하는 움직임도 있지만), 팀원이 무엇을 생각하고 무엇을 잘하는지를 시각화하는 것이 매우 중요해지고 있다고 말했다. 그것이 보이지 않는 상태에서는 본인이 하고 싶지 않은 일이나 서툰 일이 배정되어 한 사람 한 사람의 생산성이 오르지 않는다고 한다.

이노우에 씨는 40년 후에 노동인구가 40% 감소할 것이라는 이야기도 언급했다. 일본의 업무 방식을 바꿔 나가지 않으면 지금과 같은 생산성을 낼 수 없게 된다. 한 사람 한 사람의 생산성을 어떻게 높이느냐는 일본의 업무 방식에 있어 중요하며, 그 부분을 뒷받침하고 싶다는 마음이 강하다고 말했다.

이이지마 씨가 "도입한 회사와 그렇지 않은 회사의 차이가 커질 것 같다"고 말하며 인사 담당자나 경영자가 지금 준비해야 할 것을 묻자, 이노우에 씨는 "솔직히 데이터 그 자체"라고 답했다. 시스템을 도입했는지 여부와는 크게 관계없이, 엑셀이든 종이든 좋으니 사람에 관한 정보를 우선 모으기 시작해 주었으면 한다. 그것이 진정한 첫 번째 단계라고 한다. 이이지마 씨가 나중에 활용하기 쉬운 형태로 등록해 두는 것도 중요하지 않겠느냐고 덧붙이자, 이노우에 씨는 이에 동의하며 시스템 도입이 아직 먼 기업이라도 상담에 응할 수 있다고 말했다.

이직이나 매출에 대한 효과의 실감에 대해 이노우에 씨는 "실감은 물론 있다"고 답했다. 이직률은 눈에 보이는 알기 쉬운 숫자이지만, 이동이나 배치는 당장의 효과가 보이기 어렵다. 같은 사람을 이 부서에 배치한 경우와 저 부서에 배치한 경우를 비교하는 A/B 테스트는 할 수 없기 때문이다. 그래도 배치의 좋고 나쁨은 최종적으로 부서로서의 성과에 드러나고, 나아가 회사 전체의 매출에 대한 기여로 보이게 된다. 그래서 결과적으로 알기 쉬운 상태는 만들 수 있지 않을까 이노우에 씨는 생각하고 있다.

마지막으로 중기 비전을 묻자, 이노우에 씨는 카오나비가 '일본 조직에서 인재의 힘의 극대화'를 지향하는 솔루션이고 싶다는 비전을 내걸고 있다고 소개했다. 구체적으로는 인재 플랫폼 위에 인텔리전스가 다양한 기능으로 얹히는 형태를 만들어 간다고 한다.

그 결과로서 일하는 사람 한 사람 한 사람이 자신의 가능성을 깨달을 수 있는 사회를 만들고 싶다고 이노우에 씨는 말했다. 그 키워드 중 하나가 카오나비가 될 수 있다면 기쁘겠다고 한다. 개인이 '나에게 이런 가능성이 있었구나', '이런 커리어 패스도 있었구나'라고 깨닫고, 자신의 성장에 설렐 수 있는 상태를 만들고 싶다. 그것이 3~5년 후를 향한 이노우에 씨의 전망이다.