People 분야에서 활용 가능한 데이터는 얼마나 될까요? People Analytics에 대한 관심이 매우 높은 반면 조직내 준비도(readiness)는 비교적 낮다고 볼 수 있습니다. People Analytics 도입을 위한 절차 및 방법이 여럿 존재하지만 그 중에서 먼저 활용 가능한 데이터가 무엇인지 파악해보는 것도 좋은 시작입니다. People Data의 종류를 People에서 하는 프로세스(i.e., 채용-배치/전보-직무/성과관리-경력개발/교육-보상/복리후생-퇴직)를 중심으로 살펴보면 아래와 같습니다. 우선 인사 행정 정보 분류에서는 ‘채용’은 인적 정보, 학력 정보, 사외 경력, 자기 소개서, 전형 결과 등을 가지고 있으며, ‘배치/전보’에서는 조직, 직책/직위, 근무지 등이 데이터로 존재합니다. ‘직무/성과관리’ 분야에서는 직무 경험, 평가, 포상 및 다면진단 등이 있고, ‘경력개발/교육’은 교육 이력, 핵심인재 유무, 주재원 여부 등이 정보입니다. 다음으로 ‘보상/복리후생’은 급여, 근태, 징계, 휴/복직, 복리후생 등이 있으며 ‘퇴직’에서는 퇴직 사유와 향후 진로 등이 데이터로 관리됩니다. 이러한 행정 정보는 People을 운영에서 필연적으로 발생하는 정보이며 추가적으로 채용 만족도, 배치 면담, 레퍼런스, 배치 인터뷰 등을 통해서 각 영역별 데이터가 추가로 생성되며, 대표적인 ‘행동 정보’로 이메일/메신저, 사내 시스템 사용 이력 등이 활용 가능합니다. 이처럼 People Data를 바라볼때는 프로세스를 중심으로 행정 정보와 행동 정보 등으로 구분해서 관리 및 축적이 가능합니다.

[사진 출처: http://blog.heartcount.io/people-analytics-11]

이러한 데이터는 People Analytics에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하기 위한 “재료”에 해당합니다. People Analytics를 활용해서 조직내 해결하고자 하는 문제는 채용부터 퇴직까지 아주 다양한데요. 조직내 영향력을 고려하면 리더에 대한 데이터 분석과 이후 개입 활동(intervention)에 대한 관심이 가장 높다고 할 수 있습니다. 주요한 질문 중 하나가 바로 “성공하는 리더/핵심인재의 차별적 특성은 무엇인가?”일 것입니다. 대표적으로 <아웃퍼포모>의 모튼 한센이 5년간 5,000명 이상의 데이터를 분석해서 7가지 원칙을 발견한바 있습니다. ‘일을 줄이고 집요하게 매달린다’, ‘업무를 가치 중심으로 재배치하기’, ‘요령 있는 순환학습을 통해 역량 개발하기’ 등을 강조했으며 그 중에서도 탁월한 결과를 내기 위해서는 초점을 맞추기로 한 분야에 집요하게 매달리는 혹독한 과정이 필요하다고 이야기합니다. 이처럼 데이터로 보는 핵심인재의 특성(e.g., 성격/가치/행동 양식 등)은 많은 이들의 관심이 높습니다.

국내에서도 <탁월한 리더는 무엇이 다른가> 등의 도서를 통해 우수한 리더들의 특징 관련 연구가 소개된 바 있습니다. 본 편에서는 B사의 핵심인재 데이터를 중심으로 차별적으로 보이는 특성을 하나 소개드리고자 합니다. B사는 국내 기업 중 가장 빠른 산업 전환(business transformation)을 겪고 있는 회사 중 한 곳이며 최근 들어 데이터 중심의 HR에 많은 공을 들이고 있습니다. B사는 핵심인재를 선발하는데 앞서 언급한 행정 정보인 인적사항을 포함한 다양한 정보를 활요하기도 하고 행동 정보 일환인 성과, 리더십 진단, 조직 진단, 성격/가치관 진단, 레퍼런스, Assessment Center 등 다양한 방법을 활용하고 있습니다. 그 중 리더십 진단은 회사에서 요구되는 역량 모델을 기반으로 리더십 수준을 상사-본인-동료 등의 다양한 시각으로 살펴볼 수 있고, 차이(gap)를 통해 리더십 개발 여지를 줄 수 있다는 점에서 널리 쓰입니다.

B사에서는 리더십 진단 결과를 바탕으로 고성과자/중성과자/저성과자 집단을 구분하여 차이나는 특성이 무엇인지 분석했으며 그 중 하나가 바로 학습 민첩성(Learning Agility)입니다. 학습 민첩성은 ‘다양한 경험을 탐색하고 배운 내용을 새로운 변화에 적용한다’는 의미며, (1) 자신의 관점을 변화시키거나 새로운 것을 배울 수 있는 경험을 추구한다 (2) 자신에 대한 피드백을 살피고 행동을 변화시킨다 (3) 조직/업무 측면에서 새로운 내용을 지속적으로 적용한다 등의 세부적인 행동 지침을 갖고 있습니다. 학습 민첩성은 이미 글로벌 컨설팅사에서도 핵심인재 잠재력(Potential) 요소로 정의하고 선발 시에 널리 활용한 바 있는데 대표적으로 Egon Zhender, CCL, Mercer, Korn Ferry 등이 있습니다. 이러한 회사들에서는 학습 민첩성을 리더 선발 및 육성의 중요한 요인으로 보고 자가/타인 진단을 통해서 지속적으로 데이터를 확보하고 관리하고 있습니다.

B사의 데이터 분석 결과로 돌아오면 고성과자와 저성과자의 ‘학습 민첩성’ 은 핵심인재의 특성으로 많이 언급되는 ‘사업통찰’, ‘시스템적 사고’, ‘비전 수립/공유’ 등에 비해서 통계적으로 유의할 정도로 차이를 보이고 있었으며, 직급별로 구분해보면 임원군에서 고/중/저 성과자 간의 차이가 유의했고 팀장급에서는 고/저 성과자 간의 통계적 유의한 차이점을 보이고 있었습니다. 더불어 참고할 수 있는 부분이 바로 이들의 성격적인 특성이었는데 대표적인 성격 요인으로 볼 수 있는 Big Five Factors (5요인)에서 개방성 (Openness to experience)은 새로운 경험 등에 얼만큼 열려있는가를 의미합니다. 고성과자들은 비교 집단에 비해서 높은 수준의 개방성 성격을 가지고 있었습니다. 그러므로 B사의 고성과자, 핵심인재들은 주로 공통적 특징으로 학습민첩성을 갖고 있습니다.

그렇다면 우리 HR은 이러한 결과를 어떻게 활용할 수 있을 것인가? 우선 채용 관점에서는 핵심 인재를 선발하고 신규 인재를 영입할 경우에 ‘학습 민첩성’을 중요한 요소로 삼을 수 있을 것입니다. ‘역량(competency)’의 정의는 고성과자들이 지속적으로 보이는 특성이라고 본다면 ‘학습 민첩성’은 B사 핵심인재 역량으로 볼 수 있기 때문입니다. 더불어, 학습 과정에서는 학습자들이 학습 민첩성을 높일 수 있도록 지원해야 합니다. 학습 민첩성은 ‘자기 인식’, ‘성장 지향성’, ‘유연한 사고’, ‘성찰 추구’, ‘행동 변화’라는 하위 요소를 (임창현 외, 2016) 갖고 있는데 여기서 ‘자기 인식’, ‘유연한 사고’, ‘성찰 추구’ 등은 지속적으로 개발 가능한 요소라고 볼 수 있습니다. 이와 같은 요소를 지속적으로 동기부여해주고 자극해주고 코칭해줌으로써 개발 가능할 것입니다. 더불어, 마이크로 소프트(Microsoft) 사례를 통해 본다면 지속적으로 개인이 갖고 있는 학습 민첩성을 키워주기 위한 동료 피드백을 제공해줄 수 있을 것입니다. ‘과정/프로젝트를 진행하면서 OOO님에게 가장 많이 배운 점은 무엇입니까?’와 ‘OOO님의 발전을 위해서 주고 싶은 조언은 무엇입니까?’ 등의 피드백을 동료와 나눈다면 보다 객관적 측면에서 개발할 수 있는 영역을 기를 수 있을 것입니다.

최고의 자녀 교육은 공부하는 부모님의 뒷모습이라는 말처럼 고성과 리더 및 핵심인재들이 지속적으로 새로운 경험에 개방되어 있고 호기심을 갖고 시도하고 변화하려 노력한다면 함께 일하는 동료들은 자연스럽게 그러한 행동을 모델링하고 배우려 할 것입니다. 이것이 바로 조직 차원에서의 학습 민첩성을 높이는 일이고 조직 효과성 역시 향상키실 수 있는 방법일 것입니다. 그러므로 HR에서는 핵심인재에 대한 특성을 데이터 분석만을 위해서 뽑는 것이 아니라 채용-선발-조직 풍토 등에 영향을 미치는 일이라 생각하고 보다 신중히 규명하고 밝힐 필요가 있습니다. 이번 호도 읽어주신 여러분이야말로 계속해서 새로움을 추구하고 배우려는 ‘핵심인재’가 아닐까 하는 생각으로 본 고를 마칩니다.