AI가 적재적소 인재 찾는다…한전, 'AI 인사추천' 시스템 개발

AI가 적재적소 인재 찾는다…한전, 'AI 인사추천' 시스템 개발
'평판·직관' 중심 인사 벗어나 '데이터·직무' 중심 인재 추천
긍정·부정·중립 등 감정분류 AI 기술 등 자체 개발




(서울=연합뉴스) 이슬기 기자 = 한국전력[015760]이 공공기관 최초로 인공지능(AI)에 기반해 주요 보직에 인재를 추천한다.
경험과 직관에 의존한 기존 인사 방식에서 탈피해 AI가 HR(인적자원 관리) 데이터와 직무 데이터를 활용해 인재를 추천하는 것이다.
17일 한전에 따르면 한전은 이 같은 내용의 'AI 기반 인재추천 시스템'을 개발해 지난해 말부터 활용하고 있다.
그간 한전은 기본 인사정보, 사내 평판, 인사권자의 직관 등에 의해 주요 보직에 대한 후보자를 추천해왔다. 이는 후보자 추천이 제한되면서 실용적이지 않다는 한계점을 노출하기도 했다.
이에 한전은 지난해 'HR 분석' 전담 부서를 신설하고, 전력연구원 산하 데이터 사이언스랩의 분석 기능을 강화했다. 이는 지난해 9월 취임한 김동철 사장이 추진한 것으로 전해졌다.
데이터 사이언스랩에서는 전력·경영의 융복합 데이터 분석과 자연어처리 기반 기술 등을 이용한 AI 업무를 수행하면서 데이터 기반의 인재 추천 시스템을 구현했다.
한전은 이 과정에서 데이터 관련 특허 4건을 출원하기도 했다. '자연어 기반 인재 추천 시스템 및 방법', '감정 분류 장치 및 방법', '직무 역량별 인재 추천 방법 및 시스템', '인재 추천 시스템 및 이의 동작 방법' 등이다.



이 가운데 한전이 자체 개발한 감정 분류 AI 기술은 다면평가의 실효성을 높이는 데 활용된다. 서술형 평가가 포함된 다면평가에서 학습된 AI가 긍정, 부정, 중립 등의 감정을 분류하는 것이다.
예를 들어 '매사 업무에 성실하지만 동료와 협업이 안 됨'이라는 서술형 평가가 나온다면 AI가 '협업'의 문맥상 부정적인 의미를 파악해 피드백에 반영하는 방식이다.
AI는 '노력하고 있습니다'와 '노력이 필요합니다' 사이의 긍·부정 문맥적 의미도 파악할 수 있다.
이를 통해 워드클라우드 형태로 피평가자에게 정성적인 피드백을 부여하던 그간의 평가 시스템의 정확성을 기할 수 있게 됐다고 한전은 설명했다.
한전은 "인력 중장기 모델, 승진제도의 영향력 분석, 다면평가의 감정 분류 등의 프로젝트를 통해 조직의 생산성을 높이고 내부 혁신의 추진 동력을 키우고 있다"며 "다양한 분야에서 데이터 기반의 디지털 역량을 강화할 것"이라고 밝혔다.
wise@yna.co.kr
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