클랩, 온톨로지 기반 데이터 연결로 기업별 HR AI Agent 구현

AI 기반 기업맞춤형 성과관리 솔루션 ‘클랩(CLAP)’을 운영하는 ‘디웨일(Dwhale)’이 기업맞춤형 HR AI Agent 구현에 나선다. 해당 솔루션은 온톨로지(Ontology) 기반으로 기업 내부에 흩어진 HR 데이터를 연결하고 조직별 업무 맥락을 이해하는데 기여하는 것이 특징이다. 이를 통해 범용 AI 도입을 넘어 기업마다 다른 조직 구조와 평가 기준, 업무 프로세스, 데이터 환경을 반영해 실제 HR 업무 변화로 연결한다는 취지다.

최근 기업들의 AI 도입이 빠르게 확산되고 있으나 실제 업무 성과로 이어지는 데 한계가 있다는 지적이 나온다. 클랩은 이러한 한계가 HR 영역에서 더욱 뚜렷하게 나타날 수 있다고 설명했다. 범용 AI의 경우 문서 작성이나 요약 등 개별 업무 지원에 강점이 있지만 기업마다 다른 조직 구조와 평가 기준, 사내 용어, 업무 프로세스까지 충분히 이해하기 어렵기 때문이다.

특히 HR 데이터는 평가 코멘트와 피드백 등 비정형 데이터 비중이 높고 목표·평가·피드백·원온원·인사정보 등이 여러 시스템에 분산돼 있는 경우가 많다. 승진 심사나 핵심인재 관리처럼 여러 데이터를 모두 살펴봐야 하는 업무에서는 개별 AI 기능을 추가하는 것만으로 업무 자동화나 의사결정 지원까지 이어지기 어렵다는 설명이다.

이에 클랩은 ‘클랩 넥서스(CLAP Nexus)’를 통해 목표, 평가, 피드백, 원온원, 급여, 진단 등 기업 내부의 HR 데이터를 온톨로지 기반으로 연결하고 있다. 온톨로지는 데이터 안의 개체와 관계를 정의해 서로 다른 정보를 하나의 구조로 연결하는 방식이다. 이를 통해 AI가 개별 데이터를 단순 조회하는 데 그치지 않고 구성원과 조직, 목표와 평가, 협업 관계 등 데이터 간 관계와 맥락을 함께 파악할 수 있도록 한다.

클랩 넥서스는 이렇게 연결된 데이터를 기반으로 경영진·HR팀의 인재 관리, 조직 리더의 평가·피드백, 구성원의 사내 규정 질의 등 역할별 업무에 맞는 AI Agent를 구현한다. 통합된 HR 데이터를 활용해 인재 추천 후보를 정리하거나 평가·피드백 방향을 제시하고 사내 인사제도 및 규정 등에 대한 질의응답도 지원하는 방식이다.

기업별 데이터 성숙도와 업무 방식에 따라 AX 적용 방식도 달리 설계한다. 데이터가 충분히 정형화된 업무는 기존 데이터를 연결해 자동화한다. 아울러 암묵지에 의존하거나 데이터가 부족한 업무는 대체 데이터 활용과 프로세스 재설계를 통해 AI가 활용할 수 있는 구조로 전환한다.

이처럼 클랩은 기업별 성과관리 제도와 조직문화를 반영해 데이터를 구조화하고 AI Agent를 설계하고 있다. 향후 AI Agent가 기업의 업무 맥락을 더욱 정교하게 이해하고 HR 업무를 유기적으로 연결해 수행할 수 있도록 기능과 적용 범위를 확대할 계획이다.

구자욱 디웨일 대표는 “기업마다 성과관리 제도와 조직 구조, 사용하는 데이터와 업무 방식이 모두 다른 만큼 실제 HR AX를 위해 각 기업의 맥락을 반영한 AI Agent 설계가 필요하다”며 “클랩은 현재 제조·물류·항공 등 중견·대기업 HR 현장에 기업별 AI Agent를 적용하고 있는 가운데 향후 HR과 경영진의 의사결정 지원까지 활용 범위를 확대해 나갈 것”이라고 전했다.


김성혜 한경닷컴 기자 shkimmy@hankyung.com