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인적 자원은 지능화될 것이다
모두 알다시피, AI 시대에는 많은 일이 점차 기계로 대체되고 있다. 거래원, 은행원, 회계사, 월스트리트의 보험중개인, 공장노동자, 위생트럭 운전사, 식당 종업원, 기자 등 각 업종의 전문가들은 매분마다 실업의 위험에 직면할 수 있다.

인적자원 분야에서는 AI 가 심도 있게 적용됨에 따라 AI 가 HR 의 업무 모델을 탐구하기 시작하면서 인적자원 변화는 불가피하다.

옥스퍼드 대학의 한 연구에 따르면 인적자원이 AI 로 대체될 확률은 89.7% 에 달하며, AI 가 대체하는 것은 기본적인 인사일 뿐만 아니라 채용 업무의 상당 부분을 차지하는 것으로 나타났다.

사실, AI 채용은 점점 보편화되고 있으며, 일부 회사들은 AI 를 통해 이력서 심사, 초현과 평가를 진행하고 있다. 북미는 20 17 년에 연례 산업 대회를 개최하여 8 명의 최고급 헤드헌터와 AI 로봇이 5,000 개의 이력서 중 가장 일치하는 이력서를 골라달라고 요청했다. 결국 인류는 1 등을 했다. 헤드헌터는 가장 적합한 이력서를 정확히 일치시키는 데 25 시간이 걸렸고, AI 로봇은 3.2 초로 3 위를 차지했다. 다른 헤드헌터들도 각각 4-9 시간이 걸렸습니다. 이번 경기는 이미 3 년이 넘었고, AI 의 많은 사람들은 AI 시대에도 자신의 경력이 영향을 받지 않기를 바란다.

그렇다면 AI 시대에, 왜 HR 은 시대에 의해 탈락하지 않고 안식처가 될 수 있었을까?

스위스 제네바 고급 국제관계 개발연구소 세계경제교수 리처드 보드윈 (Richard Baldwin) 은' 글로벌 로봇의 급격한 변화: 세계화, 로봇, 일의 미래' 라는 새 책에서 세 가지 건의를 했다.

특히 AI 가 가장 잘하는 분야 (대규모 정보 처리) 에서는 인공지능과의 경쟁을 피한다.

기계가 없고 인간만이 가지고 있는 기술을 배양하다.

인간성이 장애물이 아니라 경쟁 우위라는 것을 인식하다.

옥스퍼드 대학의 연구에 따르면 기계로 대체될 가능성이 가장 낮은 직업은 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

1. 기회를 잘 통제하다

2. 학제 간 지식과 기술을 습득하여 최고의 전문가가 되다.

3. 업계 전문가가 되다

4. 창의성, 심미 등 창조적 사고를 통해 내용을 생산한다.

인간-기계 협력에 능숙하며 AI 및 기타 도구를 사용할 것입니다.

6. AI 가 처리할 수 없는 인간관계, 감정교류 등 인간화 작업을 처리한다.

따라서 HR 직원은 인적 자원 관련 전문 지식과 기술 외에도 다음과 같은 역량을 중점적으로 개발해야 한다고 생각합니다.

1 사상 개방

마크 트웨인은 "용기는 두려움이 없는 것이 아니라 저항과 정복에서 나온다" 는 명언이 있다. 모든 중대한 변화와 기회에 직면하여, 우리는 먼저 반드시 도래해야 할 인공지능을 포용하는 열린 마음을 가져야 한다.

캐롤 드웨이크가 그의 저서' 평생 성장: 성공의 사고방식 재정의' 에서 지적한 바와 같이,

성장형 사고방식을 가진 사람들은 도전뿐만 아니라 도전에서도 성장해야 합니다. 고정사고자는 자신이 장악하고 있는 것에만 관심이 있다. 만약 일이 도전적으로 변하면, 그들은 자신이 총명하고 재능이 있다고 느끼지 못할 때 흥미를 잃는다. (존 F. 케네디, 공부명언)

직원의 월소득 수천과 수만 원의 차이는 근무시간이 아니라 사고방식에 있다. 네가 자만하든 용감하든, 모두 너의 생각 사이에 있다.

2 국경 간 학습 능력

물론 HR 직무의 상당 부분을 AI 로 대체할 수는 있지만, AI 는 복잡하고 변화무쌍한 직업을 대신할 수는 없다.

국경 간 학습 능력은 자신의 지식 분야와 전문 경계를 넘어 다양한 정보를 통합, 흡수 및 변환할 수 있는 능력입니다. HR 은 국경을 초월한 지식을 자신의 전문성과 업무와 결합해야 시야를 넓히고 혁신적 사고를 불러일으키며 복잡한 비즈니스 환경에 대처할 수 있다.

미래의 가치 있는 HR 은 모두 국경을 초월한 학습에 능한 고수이다.

3 인간성을 이해하다

HR 의 핵심은' 사람' 이다. 사람은 이성과 감성을 모두 가지고 있고, 이성은 왕왕 감성에 의해 지배된다. AI 는 인간성을 이해하지 못하는 감정적 기계이다. 복잡한 통찰력과 통제력은 말할 것도 없고, 인간성을 아는 HR 은 잘 할 수 있다.

AI 시대에는 복잡하고 변화무쌍한 조직 환경, 직원의 개인적 요구, 직원의 세대 간 차이에 직면하여 HR 은 인간성에 대한 이해와 파악에 더 많은 관심을 기울여야 하며, 빙산 모델에서 수면 아래 직원의 개인적 특징, 동기, 수요를 이해하고, 각종 제도, 정책 또는 수단을 통해 직원의 인간성의 선을 자극하고, 인간성의 악을 새장에 가두어야 한다.

심리학 지식을 좀 보고 인간성을 이해하다. AI 시대의 HR 에게는 오늘이 적용되고 미래도 적용된다.

4 문제 해결 능력

HR 의 경우, 서로 다른 현상, 서로 다른 문제 간의 연관성을 볼 수 있도록 문제를 체계적으로 해결해야 합니다. 일반적으로 문제 파악 및 정의, 프레임워크 구축, 각 이해 관계자의 이익 분석, 문제 형성의 핵심 사항 파악, 가능한 솔루션 나열, 솔루션 평가 및 선택, 효율적인 구현, 재조정 등이 포함됩니다.

더 높은 수준의 HR 은 병전 진료와 마찬가지로 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고 미연에 방지하며 근원에서 제거할 수 있다.

5 비즈니스 이해 능력

회사의 업무를 이해하는 것은 인적자원 업무를 전개하고, 인적자원 결정을 내리고, 구체적인 인적자원 운영을 실시하는 기초이다. 우수한 HR 은 비즈니스를 이해하고 비즈니스 민첩성을 유지해야 합니다. 특히 보상 시스템, 성과 시스템, 인력 교육 등의 메커니즘을 설계할 때 HR 은 업무 및 운영 관점에서 생각하고 인적 자원 렌즈를 워크플로우에 적용할 수 있어야 합니다. 업무에 대한 이해가 깊을수록 인적자원 정책, 제도, 방안의 착지성이 강해지고 역할이 커질수록 HR 의 공헌도 커진다. 물론 HR 이 업무를 잘 이해하려면 네 가지 분야, 즉 업무 관리, 재무, 마케팅, 운영 지식을 익혀야 한다.

6 의사소통 기술

관리의 정의는 매우 간단하다. 과거 현재 미래는 모두 교류이다.

-파나소닉의 행운의 도움

인적 자원에 있어서 효과적인 소통은 개인과 직업 성공의 초석 중 하나이다. 소통은 이해 관계자와의 효과적인 의사 소통 능력으로 정의되며, 한 사람의 사회관계를 확립하고 유지하는 기초이자 한 사람이 사회관계를 처리하는 능력의 표현이다.

직원들의 불만 처리, 부서 간 조정, 다른 조직과의 협력, 효과적인 소통은 정책과 활동을 해석하고 목표를 세우고 진전을 소통하며 조직의 전략적 목표를 달성하는 데 매우 중요하다. HR 의 의사 소통 능력은 회사의 직원 만족도에 직접적인 영향을 미치므로 업무 부서의 성과에 영향을 줄 수 있습니다.

7 데이터 분석 기능

우리는 종종 데이터가 미래의 석유이고, AI 는 큰 데이터를 기반으로 하며, 큰 데이터는 우리가 문제를 좀 더 포괄적이고 깊이 있게 볼 수 있게 해준다. 따라서 AI 시대의 HR 은 통계 지식, 데이터 통합 및 데이터 분석, 데이터 뒤의 논리와 본질을 발굴하여 의사 결정에 대한 데이터 지원을 제공해야 합니다.

AI 가 HR 분야에서 점점 더 많은 응용 시나리오를 적용함에 따라 HR 은 AI 와 협력하는 방법, 다양한 AI 도구를 활용하는 방법, AI 훈련 방법, 분석 데이터 해석 방법, 다른 사람에게 영향을 미치는 데이터 표시 방법 등을 배워 개인과 팀의 생산성을 높여야 합니다.

물론, 위의 7 가지 항목 외에도 비판적 사고, 대응 능력, 설득력, 팀워크 능력 등 AI 시대 HR 에 필요한 소프트 기술도 있습니다. , 그래서 하나씩 자세히 설명하지 않겠습니다.

사실 이러한 능력은 HR 뿐만 아니라 다른 직업에도 적용되는데, 이것이 우리가 기계와 차별화되는 곳이다.

AI 의 특이점 순간이 다가오고 있다. 이는 인류 사회 구조와 경제질서 재조정의 계기다. AI 는 일부 일자리를 대체하지만, 동시에 대량의 새로운 일자리를 창출하고, 기존 일자리도 AI 의 양성 도움과 협조로 인해' 고급' 을 하게 된다. 반복된 일에서 사람을 해방시켜 더 가치 있는 일에 시간을 쏟는다.

HR 은 기업관리의 선두주자로서 인공지능으로 대체될 수 있는 공황에 갇히는 대신, 내재적인 사고방식을 깨고, 자신의 핵심 능력을 발전시키고, 자신을 변화시키고, 진화하고, 추세에 순응하고, 어려움에 맞서는 것이 낫다.