Miriam McLemore(16:01):
기술과 CHRO의 관계가 갖는 중요성에 대해 간단히 말씀해 주시겠어요?
Edith Cooper(16:10):
물론입니다. CHRO로서 여러분은 사람을 채용하거나 개발하거나 급여를 지급하거나 인사 이동하는 등, 사람과 관련한 일을 한다는 점에서 특별한 역할을 맡고 있다 하겠습니다. 하지만 꼭 CHRO가 아니라도 대부분의 리더에게 어떤 역할을 하고 있는지 물어보면 이와 비슷한 말을 할 겁니다. 거기에 그들이 맡고 있는 P&L 라인이나 직무를 추가하겠죠. 제가 이 부분을 강조하고자 하는 이유는 조직 내의 모든 주요 사업부 및 부서와 매우 긴밀하게 협력하는 HR 전략이 효과적이라는 점을 숙지하는 것이 정말 중요하기 때문입니다.
(16:53):
다음으로, HR 부서에 존재하는 주제 전문성을 잠시라도 잃어서는 안 된다는 말씀을 드리고 싶습니다. HR은 모든 측면에서 복잡한 과제이기 때문입니다. 인재의 성과를 제대로 인정하고 검토, 개발 및 보상에 대해 생각하려면 일정 수준의 경험과 요령이 필요합니다. 이는 정말 중요한 부분입니다.
(17:15):
하지만 제가 항상 매우 중요하고 흥미롭다고 생각한 것은 조직의 다른 주요 비즈니스 리더들과 파트너십을 맺는 것이었습니다. 제 경우에는 Goldman Sachs의 사례였습니다. 본인이 CIO라고 말씀하셨는데, 회사의 최고위 인력이 모이는 경영위원회에서 이 회사의 위험을 적절하게 모니터링하기 위해 이러한 위험 시스템을 어떻게 강화할 것인지에 대해 들으면서, 영업 및 거래 위험 분야의 동료, 그리고 그 회사의 비즈니스 리더들과 엄청나게 많은 시간을 보냈습니다.
(17:54):
그들의 이야기를 들으면서 저는 “음, 필요하긴 하겠군. 확실히 그런 기술이 좀 필요해. 방법을 찾아봐야겠어”라고 생각했죠.
Miriam McLemore(17:59):
“어떻게 구할 수 있을까?”
Edith Cooper(18:00):
“그런 기술은 어떻게 구해야 할까?” 그리고 바로 이 부분이 지금까지 투자가 부족했던 부분이라는 생각이 들었습니다. 이렇게 저희는, 말하자면 일종의 저기술 방식으로 모든 사람을 고용하고 임금을 지급하는 것과 관련하여, 대담하게 용기를 내고 인프라를 구축하는 데 정신적 에너지를 쏟아 부었죠. 지금은 상황이 엄청나게 나아졌다고 생각하지만, Goldman Sachs 사례에서 파트너는 기술과 과학, 즉 데이터 과학을 실제로 다른 방식으로 활용하는 데 있어 엔지니어링을 위한 동료였고 위험을 감수하는 몇 가지 일에서는 리더였다고 생각합니다. 그리고 그 덕분에 저희는 인재 관리를 한 단계 발전시킬 수 있었습니다.
(18:43):
일례로, 저희는 매니저의 중요성을 고려하는 데 시간을 많이 할애했는데, 조직 경영진이나 조직의 다른 누구라도 매니저의 중요성을 인정했습니다. 하지만 거기서 좀 더 깊은 논의를 이어가기 시작했습니다.
Miriam McLemore(18:57):
바로 ‘매니저의 중요성이란 무엇을 의미하는가?’입니다. 그렇군요.
Edith Cooper(18:57):
... 무슨 의미일까요? 정말 중요한 걸까요?
Miriam McLemore(19:00):
그렇군요. 좋습니다
Edith Cooper(19:00):
매니저의 자질은 어떤 것들이 있을까요?
Miriam McLemore(19:01):
무엇으로 측정해야 할까요?
Edith Cooper(19:02):
... 좋은 매니저의 기준 말이죠. 그냥 무조건 좋은 걸까요? 한 동료가 제게 “어, 정말 좋은 거죠. 사람들을 기분 좋게 만듭니다”라고 말한 적이 있는데, 저는 “그건 아닌 것 같아요”라고 답했죠.
(19:13):
그래서 저희는 다른 기업에서 일하는 데이터 사이언티스트들과 함께 이러한 질문의 답을 찾기 시작했습니다. 특정 비즈니스에 종사하는 직원 그룹을 살펴본 결과, 특정 기준에 따라 좋은 매니저로 분류된 사람이 있으면 그 아래에서 본인이 뛰어난 성과를 낼 가능성이 70% 더 높다는 사실을 알게 되었습니다. 생각해 보면, 그래서 갑작스럽지만 정말 인상적인 결과죠.
Miriam McLemore(19:42):
강력한 리더는 다른 강력한 리더를 채용합니다.
Edith Cooper(19:43):
그리고 더 깊이 살펴보면...
Miriam McLemore(19:44):
네. 맞습니다.
Edith Cooper(19:44):
더 깊이 파헤친다면, “하지만 매니저의 자질은 어떤 것들이 있을까?”라는 의문이 있습니다. “아, 리뷰 점수에 대한 정보가 정말 많은데 아무도 믿지 않아요”라거나 “아, 음, 어쩌면 이런 자질이 무엇인지에 대해 좀 더 신중을 기하는 게 좋을지도 몰라요” 등등의 이야기가 나올 수 있죠. 이건 한 가지 예일 뿐이고요.
(20:06):
또 다른 예로 파이프라인을 들 수 있습니다. 우리는 누구나 탁월한 파이프라인을 구축하고자, 파이프라인을 구상하는 데 많은 시간을 할애합니다. 조직들은 각종 기술, 관점, 배경 등, 탁월한 것이라면 무엇이든 원합니다. 그리고는 “그런데 그런 것들은 어디에서 찾아야 하는 거지? 대체 어디에 있는 거야? 이런 사람들을 모두 고용했는데, 마땅한 엔지니어가 없어. 전체적으로 보면 다양성을 잘 갖추었는데, 대체 어떻게 된 거야?”라고 말합니다. 그래서 저희는 실제로 커리어가 어떻게 발전하는지, 그 궤적을 확인하는 작업을 시작했습니다. 이것은 복잡한 기술이 아닙니다. 전혀 복잡하지 않죠. 하지만 그 잠재력은 엄청납니다.
(20:49):
일부 생성형 AI 도구를 통해 우리는 데이터를 더욱 더 강력한 방식으로 분석할 수 있는 기회를 갖게 되었습니다. 그와 동시에 해를 끼칠 위험도 안게 되었습니다. 그렇기 때문에 시작점, 바로 주제 전문가로 돌아가게 됩니다. 주제 전문가는 HR 분야의 전문가, 즉 이 경우 기존 기술의 이점뿐만 아니라 미래 기술의 잠재력까지도 진정으로 이해하는 사람과 긴밀한 파트너십을 맺는 것이 얼마나 중요한지 알아야 합니다.
Miriam McLemore(21:30):
그렇군요. 흥미롭게도, 이 생성형 AI의 세상에서, 빠르게 변화하는 이 세상에서, HR이라는 분야는 AI가 이력서 검토, 직무 기술서 작성 등 다양한 업무를 위한 생산성 도구로 매우 빠르게 자리잡을 수 있는 분야 중 하나라고 생각합니다.
(21:53):
하지만 말씀하신 것처럼 HR의 전문성을 최우선으로 확보하려면 사람들이 그러한 기술의 발전을 앞서가야 합니다. 저는 고객에게 IT 리더로서 재무와 HR 모두에서 교훈을 얻을 수 있다고 자주 말합니다. 재무 및 HR 리더는 모두 훌륭한 재무 관리자와 훌륭한 인사 관리자가 되어야 했기 때문입니다. 현재 그렇지 않더라도 그렇게 될 수 있도록 열심히 노력했으면 좋겠습니다.
Edith Cooper(22:30):
우리는 언제나 위대함을 갈망할 수 있습니다.
Miriam McLemore(22:33):
하지만 이제 기술 세계에서 리더는 훌륭한 기술 매니저가 되어야 하고, 이와 같은 생각을 가져야 합니다. 하지만 여전히 재무 전문가의 전문성, HR 전문가의 전문성, 기술 전문가의 전문성에 의존해야 하며, 일련의 도구로 이러한 전문성을 이식하려는 시도는 삼가야 합니다.
Edith Cooper(23:00):
맞는 말씀이라고 생각합니다. 지금 우리는 특별한 시대에 살고 있습니다. 하지만 CIO로서의 경력을 돌이켜보면 아주 특별해 보였던 시기도 있었고 예상했던 대로 발전했던 것들도 있고 그렇지 않은 시기도 있었을 것입니다. 하지만 현재 개발 중이고 앞으로도 계속 개발될 도구가 일부 업무의 수행 방식에 영향을 미칠 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.
Miriam McLemore(23:26):
우리가 일하는 방식.
Edith Cooper(23:27):
... 그리고 사람들이 일하는 방식, 즉 크게 보면 리더의 중요한 역할로 돌아가서 인간으로서 제 역할을 할 수 있도록 실제로 준비시키기 위한 도구입니다. 이는 정말 매우 중요하지만 이러한 도구의 응용 분야에 대한 아이디어를 수용하고 창출하는 것이기도 합니다. 그 이유는 아마... 그리고 학습 곡선은 끝이 없습니다. Amazon에는 이렇게 말하며 참을성 있게 기꺼이 시간을 할애하는 멋진 사람들이 있습니다. “음, 흥미로운 아이디어 중 상당수는 도구를 사용하기 시작한 사람들로부터 나올 것입니다. 그러니 하향식 접근 방식을 취하거나 사람들의 업무 방식에 반영하면 될 겁니다.” 정말 멋진 일이죠. 이것은 큰 기회입니다.
Miriam McLemore(24:21):
그렇군요. 전적으로 동의합니다. 인재에 대한 높은 기준을 유지하는 것이 Amazon의 핵심 원칙 중 하나입니다. Amazon이 얼마나 데이터 지향적인지를 생각하면, 데이터를 확보하는 것이 얼마나 위력이 있을지 쉽게 알 수 있습니다. 앞서 설명하셨듯이, 일상적인 HR 업무를 수행하는 데 그치지 않고, 실제로 데이터에 입각한 인력 조직이 되는 것의 가치를 말하는 겁니다.
Edith Cooper(24:49):
대규모 조직, 심지어 작은 조직에서도 업무 방식은 갈수록 스마트해지고 있습니다. 하지만 대규모 조직은 데이터 포인트가 많다는 점에서 특히 매력적이고, 그러한 데이터 포인트 중 일부는 인력과 관련한 트랜잭션입니다. 사람들은 휴가가 얼마나 남았는지 알고 싶어합니다. 사람들은 정책이 무엇인지 알고 싶어합니다. 사람들은 리뷰를 받고, 사람들은 돈을 받고, 사람들은 또... 이 모든 것들은 상황이 어떻게 흘러가고 있는지와 관련하여 흥미로운 정보를 생성합니다. 업무와 관련한 관점에서 생각한다면 말이죠. 제가 업무에서 많이 생각하고 실제로 걱정하는 것 중 하나는 미래를 예측하기 위해 과거의 성과 지표를 사용하는 것이니까요. 솔직히 말해...
Miriam McLemore(25:32):
좋은 방향은 아니네요. 네. 맞습니다.
Edith Cooper(25:33):
... 우리가 10년 전, 아니 어쩌면 25년 전으로 돌아가서 성공한 사람들의 인구통계를 살펴봤다면, 아마 우리는 지금 여기 앉아 있지 않았을 겁니다. 저는 이 일을 꽤 오래 해왔지만...
Miriam McLemore(25:44):
예. 저도 마찬가지입니다.
Edith Cooper(25:44):
그렇군요.
Miriam McLemore(25:45):
우린 여기 앉아있지 않았을 겁니다.
Edith Cooper(25:46):
그렇군요.