성과 평가 (2) 썸네일형 리스트형 AI와 머신러닝이 HR의 판도를 바꾸는 방법 안녕하세요. HR데이터랩입니다. HR(인적 자원 관리)은 조직의 성과와 문화 형성에 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존의 HR 방식은 종종 시간 소모적이며 주관적일 수 있습니다. 이런 상황에서 AI와 머신러닝이 HR 분야에 등장하며 채용, 성과 관리, 직원 만족도 개선 등에서 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다. 이번 글에서는 AI와 머신러닝이 HR의 판도를 바꾸는 주요 방법을 살펴보겠습니다.1. 채용 과정에서의 AI 혁신: 시간 절약과 공정성 강화AI는 채용 과정에서 시간을 대폭 절약하고 공정성을 높이는 데 기여합니다.지원자 선별: AI는 수백 장의 이력서를 몇 분 안에 분석해, 직무와 가장 적합한 후보를 선별합니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 기술, 경험, 학력을 자동으로 분류합니다.공정성 .. 성과 평가에서 데이터를 활용해 공정성을 높이는 방법 성과 평가는 직원의 기여도를 측정하고 조직의 성과를 극대화하는 중요한 HR 도구입니다. 하지만, 주관적 판단이나 편향된 평가 방식은 직원들에게 불신을 심어줄 수 있습니다. 데이터를 활용한 성과 평가는 평가 과정에서 공정성을 높이고, 직원과 조직 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이번 글에서는 성과 평가에서 데이터를 활용해 공정성을 높이는 구체적인 방법을 살펴보겠습니다.1. 정량화된 성과 지표(KPI)로 평가 기준 명확히 하기성과 평가의 공정성을 높이는 첫걸음은 명확한 기준을 설정하는 것입니다. 데이터를 활용하면 모호한 기준 대신 **정량화된 성과 지표(KPI)**를 도입할 수 있습니다.성과 지표 설정: 각 직무와 부서의 목표에 맞는 핵심 성과 지표를 정의합니다. 예를 들어, 마케팅 팀은 전환율.. 이전 1 다음
