AI 필수 시대, 우리 HR팀은 어디까지 AI가 녹아들어 있나요?

마케팅팀은 AI로 영상 콘텐츠를 만들고, 개발팀은 AI로 코드를 짜고, 대표님은 회의 때마다 AI 활용에 대한 중요성을 매일 강조하는 요즘이에요. 그렇다면 HR 부서는 어떤가요?

다른 부서들이 'AI를 어떻게 더 잘 쓸 수 있을지'를 고민하는 동안, HR은 아직 'AI를 써야 하나 말아야 하나'에 머물러 있지는 않나요? 채용공고 초안 뽑는 데 ChatGPT를 쓰는 정도가 우리 팀 AI 활용의 전부라면, 지금 이 글이 딱 맞는 타이밍이에요.

글로벌 기업의 HR 부서는 국내보다 이미 한참 앞서 달리고 있어요. AI를 쓰는 것에서 그치지 않고, HR의 역할 자체를 카테고리별로 쪼개서 AI를 어떻게 녹여낼지를 고민하고 실행하는 단계라고 할 수 있죠. 채용, 온보딩, 구성원 육성, 리텐션, 복지 개인화까지, 어떻게 HR에 AI를 풀어나가고 있는지 자세히 들여다볼게요.

📌오늘의 콘텐츠 미리보기

1. 채용·온보딩에서의 AI : 유니레버와 IBM, 사람 뽑는 방식을 바꾸다

2. 육성·리텐션에서의 AI : IBM과 AT&T, '떠나기 전에' 붙잡는 법

3. 복지 개인화에서의 AI : 넷플릭스와 세일즈포스, 복지도 '나만을 위한 것'으로

4. 한국 기업에게 주는 시사점 : 기술보다 더 중요한 것

채용·온보딩에서의 AI : 유니레버와 IBM, 사람 뽑는 방식을 바꾸다

채용은 HR 업무 중에서도 AI가 가장 빠르게 파고든 영역이에요. 이력서 검토, 1차 스크리닝, 인터뷰 일정 조율처럼 반복적이고 시간이 많이 드는 작업들이 AI와 찰떡궁합이거든요. 특히 '사람을 고른다'는 행위 자체의 공정성 문제를 AI로 풀 수 있다는 가능성이 기업들의 마음을 움직였어요.

🌍 유니레버(Unilever): 채용 기간을 4개월에서 2주로!

출처: 유니레버 링크드인

다국적 소비재 기업 ‘유니레버’는 매년 전 세계 190개국에서 180만 건의 입사지원서를 받아요. 그리고 그 중 최종적으로 채용되는 인원은 약 3만 명이에요. 사람이 이 규모를 감당한다는 건 처음부터 불가능에 가까운 일이었죠.

유니레버는 AI 채용 전문 기업 Pymetrics와 파트너십을 맺고 채용 프로세스를 완전히 뜯어고쳤어요.

1단계 — 게임으로 사람을 본다

지원자는 집에서 모바일이나 PC로 온라인 게임을 플레이해요. 겉으로는 가벼운 게임처럼 보이지만, 사실은 논리력, 적성, 리스크에 대한 태도 등을 측정하는 정교한 심리 평가예요. AI는 게임 결과를 기존에 유니레버에서 성공한 직원들의 프로필과 매칭해 적합도를 판단해요.

2단계 — AI가 영상 면접을 분석한다

게임을 통과한 지원자는 약 30분 분량의 영상 면접을 진행해요. 면접관은 사람이 아니에요. AI가 답변 내용은 물론, NLP(자연어 처리)로 언어 패턴을 분석하고 표정과 바디랭귀지까지 종합해서 평가해요. 이 과정에서 걸러진 약 3,500명이 다음 단계로 넘어가요.

3단계 — 하루를 함께 보내며 최종 선발

3,500명은 유니레버의 'Discovery Center'에 초청돼 실제 리더, 채용 담당자들과 하루를 함께 보내요. 그 경험을 바탕으로 최종적으로 800명에게 입사 제안이 돌아가요.

결과 수치도 인상적이에요.

• 채용 소요 기간: 4개월 → 2주로 단축

• 면접·평가에 소요되는 인력: 7만 시간 절감

• 합격자 다양성 지수: 16% 향상

유니레버 HR 총책임자 Leena Nair가 인터뷰에서 아래와 같이 말했어요.

"보통 대기업에 지원하면 CV가 블랙홀로 빨려 들어가는 것 같은 느낌을 받죠. 우리는 모든 지원자에게 피드백을 드려요. 게임에서 어떤 결과가 나왔는지, 영상 면접은 어땠는지, 어떤 강점이 있고 왜 이번에는 맞지 않았는지, 다음엔 어떻게 하면 좋을지를요. AI가 우리를 더 인간적으로 만들어준 거예요."

유니레버는 탈락한 모든 지원자에게도 몇 페이지 분량의 개인화된 피드백이 보내줌으로써 우리 회사에 기꺼이 지원해준 지원자들을 세심하게 신경 쓰는데요.

디테일한 채용 피드백이 가능하게 한 것은 바로 AI 덕분이었죠. AI가 오히려 사람이 하지 못했던 '모두를 위한 배려'를 가능하게 만든 셈이에요. 이렇듯 채용 단계에서의 AI 도입은 단순히 비용과 시간을 절약해주는 것 이상의 기능을 가지고 있어요.

출처: Bernard Marr, "The Amazing Ways How Unilever Uses Artificial Intelligence To Recruit & Train Thousands Of Employees", IBS Center for Management Research 2024

🤖 IBM: 온보딩도 AI가 챙겨요

좋은 인재를 뽑았다면 회사에 빠르게 적응할 수 있도록 돕는 온보딩도 중요하죠! 글로벌 기술 및 IT 기업 ‘IBM’은 신규 입사자의 '첫날'을 AI로 혁신했어요.

출처: IBM 홈페이지

글로벌 기술 및 IT 기업 ‘IBM’의 내부 AI 에이전트 'AskHR'은 신입 직원이 입사하는 순간부터 활성화돼요.

"급여명세서는 어디서 확인하나요?", "팀 회의실은 어떻게 예약하나요?"

같은 반복 질문들을 24시간 실시간으로 처리하고, 개인별 온보딩 체크리스트를 자동 안내해요.

출처: IBM 홈페이지

현재 AskHR은 80가지 이상의 HR 업무를 자동화하고, 연간 210만 건 이상의 직원 문의를 처리하고 있어요. 신입이든 기존 직원이든 HR 관련 질문은 AskHR 하나로 해결되는데요. HR 담당자가 루틴한 응대에서 벗어나 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 된 것, 그게 가장 큰 변화예요.

*출처: IBM 공식 케이스 스터디 "Transforming HR support with agentic AI", 2025

육성·리텐션에서의 AI : IBM과 AT&T, '떠나기 전에' 붙잡는 법

채용보다 어려운 게 바로 ‘리텐션’이에요. 공들여 뽑은 사람이 1~2년 만에 나간다면, 그 비용과 손실은 고스란히 조직이 떠안게 되죠. 그런데 글로벌 기업들은 여기서도 AI를 꺼내 들었어요. 누가 번아웃 직전인지, 누가 이직을 고민하는지, 사람이 말하기 전에 데이터가 먼저 신호를 보낸다는 거예요.

📊 IBM: "이 직원, 6개월 안에 나갈 것 같습니다"

출처: IBM

IBM은 자사 AI 시스템으로 직원의 이직 가능성을 95%의 정확도로 예측할 수 있다고 밝혔어요. 단순한 설문이나 면담이 아니에요. 업무 패턴, 성과 데이터, 커리어 이동 이력, 스킬 갭 등 수십 개의 변수를 AI가 종합 분석해서 리스크 신호를 먼저 잡아내는 거예요.

그리고 경보만 울리는 데서 그치지 않아요. 이직 리스크가 높다고 판단된 직원에게는 개인의 커리어 목표와 스킬 수준에 맞는 성장 기회나 보상 패키지를 자동으로 추천하고, HR 담당자에게는 "지금 이 직원과 대화가 필요합니다"라는 알림이 가요. 사람이 먼저 눈치채기 전에 시스템이 먼저 움직이는 구조예요.

이 접근법이 IBM에 가져다 준 실질적인 절감 효과는 약 3억 달러(약 4,000억 원)에 달하는 것으로 알려져 있어요. 퇴사 한 명이 발생할 때 드는 채용·온보딩·생산성 손실 비용을 생각하면, AI 리텐션 시스템이 단순한 '기술 도입'이 아니라 명확한 비즈니스 투자라는 걸 알 수 있죠.

*출처: iTacit, "How AI Improves Employee Retention Strategies in 2025"

🎓 AT&T: 해고 대신 리스킬링, $10억짜리 선택

출처: AT&T

IBM이 '떠나려는 사람을 붙잡는' 방식이었다면, 글로벌 종합 통신 서비스 기업 ‘AT&T’는 조금 다른 각도로 리텐션에 접근했어요. "지금 있는 사람을 미래에도 필요한 사람으로 만들자"

통신 산업이 빠르게 재편되면서 AT&T는 냉정한 현실을 마주했어요. 전체 직원의 상당수가 앞으로 회사에 필요한 역량을 갖추지 못하고 있다는 거였죠. 그렇다고 수만 명을 내보내고 새로 뽑는 건 비용도 리스크도 너무 컸어요.

그래서 AT&T가 선택한 건 'Future Ready' 프로그램이었어요. Coursera, Udacity, 주요 대학들과 협력해 온라인 학습 플랫폼을 구축하고, 여기에 10억 달러(약 1조 3,000억 원)를 쏟아부었죠.

이 프로그램의 핵심은 AI 기반 'Career Intelligence' 포털이에요. 직원이 포털에 접속하면 지금 자신의 스킬 수준이 어디쯤인지, 회사 안에 어떤 직무가 열려 있는지, 그 직무로 가려면 무엇을 배워야 하는지를 한눈에 볼 수 있어요. 회사가 일방적으로 교육을 밀어넣는 게 아니라, 직원 스스로 자기 커리어의 지도를 그릴 수 있게 만든 거예요.

결과는 숫자로 증명됐어요.

• 재교육 완료 인원: 10만 명 이상

• 내부 공석 충원율: 외부 채용 대신 내부 이동으로 40% 해소

• 연간 교육 투자 유지비: 약 $1억 3,200만 달러, 직원 1인당 평균 35시간의 학습 제공

직원 입장에서는 "회사가 나의 성장을 적극적으로 돕고 있다"는 신뢰가 쌓이고, 회사 입장에서는 막대한 채용 비용을 아낄 수 있어요. 리텐션의 본질이 '붙잡는 것'이 아니라 '함께 성장하는 것'임을 보여주는 좋은사례라고 할 수 있어요.

*출처: CNBC, "AT&T's $1 billion gambit: Retraining nearly half its workforce", AMPLYFI "AI-Driven Skill Shift: The Need for Continuous Upskilling", 2025

복지 개인화에서의 AI : 넷플릭스와 세일즈포스, 복지도 '나만을 위한 것'으로

공들여 복지 제도를 만들었는데 정작 직원들은 잘 모르거나, 알아도 안 써서 머리를 싸맸던 경험이 있지 않으신가요?

복지의 핵심은 '무엇을 제공하느냐'가 아니라 '누구에게, 어떻게 닿느냐'에 있어요. 글로벌 기업들은 이 지점을 AI로 풀기 시작했죠. 일률적인 복지 패키지에서 벗어나, 개인의 상황과 필요에 맞게 복지를 설계하고 추천하는 방향으로요.

🎬 넷플릭스(Netflix): 콘텐츠 추천 알고리즘을 직원에게도

콘텐츠 추천 알고리즘으로 유명한 ‘넷플릭스’, 그 데이터 기반 사고방식을 직원 관리에도 그대로 적용했어요.

넷플릭스는 생산성 데이터, 출근 패턴, 내부 피드백 등을 AI로 분석해 어떤 직원이 언제 번아웃 위험에 처할지, 누가 지금 성장 기회에 목말라 있는지를 예측해요. 그리고 개인별로 다른 개입 전략을 적용하죠. 리더십 훈련이 필요한 직원에게는 해당 프로그램을, 유연근무가 필요한 직원에게는 그에 맞는 방법을 제안해요.

출처: 넷플릭스 홈페이지

보상 체계도 같은 방식으로 설계해요. 직원 참여 지표와 설문 데이터를 분석해서 어떤 보상이 실제로 동기부여에 작동하는지를 파악하고, 금전적 보상 외에도 성장 기회, 유연 근무, 팀 내 인정과 표창 등 개인의 동기 유형에 맞는 방식을 추천해요. 모두에게 같은 당근을 내미는 게 아니라, 이 사람에게는 어떤 당근이 효과적인지를 데이터로 읽는 거예요.

*출처: HR Analytics Trends, "How HR Analytics Case Study Transformed Employee Engagement at Netflix", 2025

🤝 세일즈포스(Salesforce): AI로 인재 생태계를 한눈에

출처: 세일즈포스 홈페이지

세일즈포스는 Eightfold AI 플랫폼을 활용해 사내 인재 플랫폼을 구축했어요. 직원들이 멘토링, ERG(직원 자원 그룹) 기회, 사내 공모 직무 등을 AI가 개인 역량과 경력 목표에 맞게 추천받을 수 있죠. 2025년에는 전사 차원으로 그 영역을 확대했어요.

HR 팀 입장에서는 그동안 보이지 않았던 내부 인재 풀의 전체 지형도가 처음으로 보이기 시작했고, 내부 지원자를 훨씬 정밀하고 효율적으로 파악할 수 있게 됐다고 밝혔어요.

*출처: Eightfold.ai, "Salesforce and Netflix: Elevating employee experience with AI", 2025

한국 기업에게 주는 시사점 : 기술보다 더 중요한 것

지금까지 채용, 온보딩, 육성, 리텐션, 복지 개인화까지, 글로벌 기업들이 카테고리별로 HR에 어떻게 AI를 녹여냈는지 살펴봤어요. 사례들을 종합하면 한 가지 공통점이 눈에 들어와요.

이 기업들은 AI를 도입하기 위해 문제를 찾은 게 아니었어요. 풀고 싶은 문제가 먼저 있었고, AI는 그걸 풀기 위한 수단이었어요. 유니레버는 180만 명의 지원자를 공정하게 보고 싶었고, AT&T는 10만 명의 직원이 시대에 뒤처지지 않길 바랐고, IBM은 매년 수백만 번 반복되는 HR 문의에서 담당자를 해방시키고 싶었어요.

AI를 쓰는 것 자체보다 어떤 목적으로 AI를 쓰는가에 더 주안점을 둔 것이에요.

그렇다면 한국의 기업들은 어떻게 HR에 AI를 도입할 수 있을까요?

글로벌 사례를 그대로 이식하는 건 생각보다 위험해요. 한국 기업의 조직문화는 글로벌 빅테크와 결이 달라요. 위계와 연공서열이 여전히 중요한 구조에서 AI 기반 이직 예측 알림이 뜬다면, 그게 '배려'로 느껴질지 '감시'로 느껴질지는 전혀 다른 문제거든요. 복지 개인화도 마찬가지예요. 집단주의적 정서가 강한 팀 문화에서 지나치게 개인화된 복지가 오히려 위화감을 만들 수도 있어요.

그래서 지금 한국의 HR 담당자에게 필요한 건 글로벌 사례를 우리 조직의 언어로 번역하는 작업이에요. 아래 질문들이 그 시작점이 될 수 있어요.

• 우리 HR에서 지금 가장 반복적이고 시간이 드는 일은 뭔가요?

• 핵심 인재가 떠날 때, 우리는 사전에 신호를 감지하고 있었나요?

• 복지를 만들어두고 있는데, 직원들이 실제로 쓰고 있나요?

• 신규 입사자가 적응하는 데 평균 얼마나 걸리고, 그 과정에서 누가 가장 많이 지치나요?

이 질문 중 하나라도 "잘 모르겠다"는 답이 나온다면, 그게 바로 AI를 써볼 지점이라고 할 수 있어요.

AI는 만능이 아니에요. 하지만 '어디에, 어떻게 쓸지'를 알고 있는 조직에게는, 지금까지 HR이 풀지 못했던 문제들을 풀어내는 가장 강력한 도구가 될 수 있어요. 기술을 아는 것보다, 우리 조직에 맞는 질문을 먼저 갖고 있는 것, 그게 AI 시대 HR의 진짜 경쟁력이에요.

위펀은 HR 담당자들이 더 좋은 직원 경험을 설계할 수 있도록, 항상 그 곁에서 함께하고 싶어요. 조식·스낵·커피처럼 매일의 출근길을 챙기는 것부터, 생일과 웰컴키트처럼 특별한 순간을 함께하는 것까지, 숫자로 바로 잡히지 않지만 분명히 쌓이는 '오피스 경험'을 만드는 것, 그게 위펀이 하는 일이에요.

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Editor: 위펀 브랜드마케팅 하수빈