People Analytics와 관련된 다양한 기업 사례 중 지금까지 인재육성과 관련된 사례는 쉽게 찾아보기 어려웠다. 상대적으로 인재육성에 오랜 기간이 소요되기도 하고, 교육 혹은 특정 육성 제도의 효과만으로 구성원의 성과나 역량이 향상되는 것을 측정하기 어려운 점 등의 현실적인 이유 때문이다. 기업에서 인재육성은 그야말로 시간과 비용을 투입해 투자를 하는 것이고, 이에 대한 명확한 기대효과가 존재한다. 그런 의미에서 인재육성에 대한 투자가 제대로 되고 있는 것인지, 객관적으로 검증해보는 것은 앞으로 점점 더 중요해질 것으로 보인다.
AI 및 Big Data 등의 기술 발달로 인해 기업의 사업 전개 방식과 일하는 방식이 급격하게 변화하고 있다. 이에 따라 인재육성의 방식 또한 과거와는 많이 달라지는 모습이 보인다. 특히 교육 방식의 변화를 보자면, 일단 과거에는 모두가 한 장소에 모여서 받는 집합 교육이 주를 이루었다. 회사가 교육 대상을 정하여 직급별, 직무별로 일괄 적용되는 교육 프로그램을 개설하여 스케줄을 잡으면 구성원들은 이 교육을 받고 시험을 치르는 등의 방식이다. 그러나 최근에는 언제, 어디서나 모바일 및 PC를 통해 본인이 필요한 교육을 자기주도적으로 선택하고, 지속적인 학습과 피드백이 이루어지는 방식으로 점점 더 변하고 있다. 이러한 현상은 코로나19로 인해 더욱 가속화될 것이다. 인재육성 방식이 변화함에 따라 앞으로 관련 메타 데이터는 점점 더 증가할 것이고, 이를 People Analytics에 활용하기 좋은 여건이 조성되고 있다고 해석할 수 있다.
People Analytics는 교육/육성 프로그램의 효과성 측정, 개인별 필요 교육 과정 추천, 기존 고성과자의 특징을 파악 후 관련 역량 도출 및 교육 적용 등 다양한 영역에 적용될 수 있다. 최근 디지털 트랜스포메이션이 기업의 생존 방식 전반에 영향을 미치는 가운데, 미래 사업의 준비를 위한 필요한 역량·기술과 현재 구성원들이 갖고 있는 역량 간의 스킬 갭(Skill Gap: 기술 격차)이 더욱 커지고 있다. 산업에 관계없이 어떤 기업에서나 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 클라우드, 인공지능 기술 등이 중요해지는 가운데, 외부에서 관련 인력의 공급은 이를 뒤따라오지 못하는 상황이다. 이에 따라 구성원 육성(Build)의 방법론으로 최근 업스킬링(Upskilling)과 리스킬링(Reskilling)이 크게 주목받고 있다. 업스킬링은 현재 수행하고 있는 직무를 위해 새로운 스킬을 배우는 것이고, 리스킬링은 새로운 직무에 필요한 스킬을 배우는 것이다. 특히 우리나라처럼 노동시장의 유연성이 크지 않은 경우에는 기존 구성원들이 새롭게 변화하는 업무와 일하는 방식에 적응할 수 있도록, 이들을 사전에 준비시키는 업스킬링과 리스킬링이 더욱 중요하다고 할 수 있다. People Analytics는 현재 조직 구성원의 역량과 앞으로 필요한 역량의 gap 분석, 맞춤형 교육 추천 등에 유용하게 쓰일 수 있을 것이다. Cisco가 이를 잘 활용하고 있다. Cisco는 Talent Cloud라는 자체 플랫폼 안에서 구성원의 역량 파악, 육성/학습부터 배치, 평가/피드백까지 하면서 보다 효과적으로 조직 내 역량을 활용하고 있다.
이번 세션에서는 Shell, Chrysler와 같은 제조업에서부터 Microsoft, IBM과 같은 테크 기업까지 글로벌 업체들이 최근 어떻게 People Analytics를 활용하고 있는지 구체적인 사례를 알아보고, 그 시사점에 대해서 논의해보려고 한다.
