[데이터로 들여다본 HR 19화] ESG와 HR (3편)

저희는 지난 2회 동안 ESG, 그 중에서도 S(social) 측면에서 다양성과 포용성을 데이터와 사례로 살펴봤습니다. S 측면에서 다양성과 포용성은 직원 채용, 승진, 교육 등에 직접적으로 적용하기 상대적으로 수월합니다. 즉, 채용 시 소수자(minority)가 피해보지 않도록 정부 법률과 시행령을 따라서 채용 활동을 개선할 수 있고, 승진 시에도 목표치를 세우고 이에 따른 세부 활동을 만들 수도 있습니다. 더불어, 다양성과 포용성 인식 증진에 대한 교육 활동도 워크샵 및 온라인으로 만들어서 배포할 수 있습니다. 이처럼 다양성과 포용성은 실행을 위한 방법이 상대적으로 구체적이고 명시적입니다. 그러나 ESG 활동에서 명시적이기 어렵고, 직접적으로 체감하기 힘든 측면이 바로 G(governance) 거버넌스 입니다. HR과 직접적으로 관련있는 거버넌스 이슈는 CEO 선발과 육성, 이사회 구성에서의 여성 비율 등이 있습니다. 더불어, G 측면에서 기업들이 주목 하고 있는 주제가 바로 윤리입니다. 

 

[그림 1. 한국 기업의 ESG 중 G 측면(삼성전자). 출처: https://koreajoongangdaily.joins.com/2021/02/28/business/industry/ESG-ESG-management-Samsung/20210228180100374.html]

과거 리먼 브라더스 사태가 벌어지고 전세계 기업들이 윤리에 다시금 관심을 가졌지만 잠시 반짝하고 그 노력이 줄어들었습니다. 그러나 기업의 지속가능성(sustainability) 관심과 ESG에서 청렴한 조직에 대한 요구가 높아지면서 다시금 기업 윤리에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 다만 최근 기업 윤리에 대한 관심은 단순히 “청렴한 조직”으로의 지향이 아니라 좀 더 구체적인 방향을 향해 가고 있습니다. 즉, 기술 발전으로 인해 과거에는 잘 다뤄지지 않았던 일하는 방식, 기술과의 협업 및 이용에 대한 논의가 많아지고 있습니다. 특히 인공지능(artificial intelligence)를 활용한 일의 성격, 데이터 활용 및 의사결정 등 다양한 분야에서 윤리에 대한 고민이 높아지고 있는 것입니다.

2022년 CES에서 정의선 회장은 현대자동차그룹에서 인수한 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)에서 개발한 스팟을 시연하면서 가까운 미래에는 “로봇이 핸드폰과 같은 일상재가 될 것이다”라는 관측을 내놓기도 했습니다. 이미 한국 제조공장(예. SK 하이닉스, 기아 화성공장)에서 스팟이 경비원을 대신하여 야간 근무를 서고 있으며, 롯데월드타워의 레스토랑에서 로봇이 음식을 서빙하는 모습을 볼 수 있단 점을 봤을때 가까운 미래에 로봇과 우리는 함께 근무하게 될 것입니다. 이처럼 인공지능, 로봇 등 우리가 일하는 장면에 새로운 기술이 대거 도입되면서 윤리에 대한 논의 범위도 확장되고 있습니다.

[그림 2. Embedded ethics]

윤리 문제는 3가지 수준으로 구분가능한데 “개인윤리(Personal)”, “직업윤리(Professional)”, “정치/사회윤리(Political/Social)”이 있으며 개인 윤리는 개인이 살아가면서 지켜야 하는 기본적인 지침과 같고, 직업윤리는 의사가 선언하는 히포크라테스 선언이 대표적이 예시며 정치/사회윤리에서는 ‘우리 행동을 형성하는 제도를 어떻게 생각해야 하는가?”와 같은 고민이 시작되기 시작했습니다. 이 지점에서 최근 하버드와 스탠포드 대학에서는 인공지능 전문가과 활용하는 사람들에게 “직업윤리”에 대한 재정립이 필요하다는 문제의식 하에 내재된 윤리학(embeddeded ethics)를 가르치고 있습니다. 기계공학과 철학 전공 교수가 힘을 합쳐서 인공지능을 활용함에 있어 어떤 윤리적 기준을 갖고 있어야 하는가에 대한 문제입니다.

이처럼 사회적 발전과 함께 ESG에서 윤리에 대한 고민이 함께되기 시작했습니다. 그렇다면 HR에서는 무엇을 해야 할까요? 이미 NCsoft와 같은 기업에서는 AI를 활용함에 있어서 기준과 윤리 가이드라인을 CEO, AI팀과 HR에서 함께 고민하고 있습니다. 특히 최근 HR에서 인공지능을 활용해서 채용과 승진 등에 활용하는 사례가 많은데 이 경우 AI가 학습하는 데이터의 선택과 활용에서 윤리적 가이드 라인이 필수적입니다. 둘째, 데이터를 통한 의사결정이 많아짐에 따라 조직내 데이터를 관리하고 활용하는데 활용을 위한 기준이 필요합니다. 가령, 작년 11월 월스트리트저널에서는 페이스북이 갖고 있는 데이터를 활용해서 비즈니스 및 직원 관리에 활용했음을 폭로한 적이 있는데, 이처럼 데이터 수집 및 활용을 위한 내부 기준을 명확하게 직원과 소통하고 그 이용 현황도 공유해야 합니다. 

마지막으로 직원들 스스로 윤리적 의사결정을 위한 힘(근육)을 길러줄 수 있는 방법은 리더와 HR에서 많은 “거울”을 만들어 주는 것이 효과적입니다. 전 세계에서 가장 많이 활용되는 기업 윤리 교과서인 <Giving Voices to Values: 지금 상사가 부당한 일을 지시했습니까?(번역본)>에 따르면 조직내 구성원들 스스로 의사결정을 돌아볼 수 있도록 자주 진단하고 코칭해줌으로써 윤리적 근육을 키워줄 수 있다고 합니다. 이처럼 우리 HR에서는 디지털 전환과 ESG와 같은 큰 시대적 변화에 발맞춰 변화를 주도하는 것도 중요하지만 이러한 변화가 조직내 잘 정착하고 작동할 수 있도록 하는 지원자 역할도 수행해야 합니다. 그에 있어서 윤리적 조직으로 가는데, 많은 거울을 만들어야 함을 잊지 말아야 할 것입니다.

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