일 단위로 보면 무엇이 바뀌는가
O*NET은 인사 전문가의 일을 채용과 후보 선별, 고용 기록 관리, 복리후생 운영, 직원 관계 처리가 섞인 것으로 설명합니다. 이 과업들은 한 가지 선으로 깔끔하게 갈립니다. 문서 중심의 행정과 사람 사이의 판단입니다. 채용 공고 초안 쓰기, 정해진 기준에 따라 이력서 요약하기, 반복되는 규정 질문에 답하기, 표준 서류 준비하기는 이미 많은 조직에서 생성형 AI가 거드는 일이고, 보통 사람이 결과를 검토합니다.
생성형 AI에 관한 ILO 연구는 행정, 사무형 과업 묶음을 변화에 가장 많이 노출된 쪽으로 놓으면서도, 전체 효과는 직업의 소멸이 아니라 변형으로 봅니다. 인사 분야는 다루는 자료의 민감함이 도입 속도를 늦춥니다. 지원자 정보, 건강 기록, 징계 서류에는 법적 무게가 있기 때문입니다. 그래서 가까운 시기의 현실적인 그림은, 서류와 초안 작업은 빨라지고 역할의 핵심인 대인 업무는 대체로 그대로 남는 것입니다.
사람에게 모이는 일
사람에게 모이는 일은 O*NET이 관계와 갈등 항목에 적어 둔 일입니다. 분쟁을 풀고, 어려운 대화를 이끌고, 고충을 처리하고, 조직 전체에 신뢰를 쌓는 일입니다. 괴롭힘을 신고하는 직원이나 퇴사를 협의하는 직원에게 필요한 것은, 들어 주고, 비밀을 지키고, 공정함에 책임질 수 있는 사람입니다. 이런 상호작용이 인사라는 기능이 존재하는 이유이고, 신뢰받는 것을 대신해 주는 도구는 지금 없습니다.
책임은 옅어지기보다 또렷해집니다. 채용과 고용 결정은 대부분의 나라에서 법의 규제를 받고, 채용에 쓰는 자동 판단 도구를 콕 집어 규제하는 곳도 생겼습니다. AI 선별 단계가 후보를 불공정하게 걸러 내면 책임은 회사가 집니다. 그래서 AI가 거든 선별에 치우침이 없는지 검토하고, 결정이 어떻게 내려졌는지 기록하고, 언제 도구의 판단을 뒤집을지 아는 것이 전문가 업무의 곁가지가 아니라 본업이 됩니다.
현실적인 90일 계획
첫 달에는 채용 공고나 면접 질문지처럼 양이 많은 글쓰기 업무 하나를 골라 검토 루틴을 만듭니다. AI가 초안을 쓰면, 내가 정확성과 차별 없는 표현을 다듬고, 도구가 늘 틀리는 지점을 적어 둡니다. 무엇이든 붙여 넣기 전에, 어떤 자료를 어떤 도구에 넣어도 되는지 회사에 먼저 확인합니다. 지원자와 직원 정보는 제한되는 경우가 많기 때문입니다. 이 자료 확인 자체가 보여 줄 가치가 있는 직업 능력입니다.
둘째 달에는 반복해서 들어오는 직원 질문, 곧 복리후생, 휴가, 규정 문의를 정리하고, 실제 사내 규정 문서를 바탕으로 답하게 한 AI 보조 도구가 정확히 답하는지 시험하며 실패 사례를 기록합니다. 셋째 달에는 그 근거를 들고 상사에게 업무 개선 하나를 제안하고, 치우침 점검을 짝지어 붙입니다. 최근의 선별 결정 하나를 골라 어떻게 감사할지 문서로 남기는 것입니다. 이렇게 하면 도구 사용 경험만이 아니라, 구체적이고 근거를 댈 수 있는 경력이 만들어집니다.
