인공지능이 직원의 미래까지 예측하는 시대가 도래했습니다.
대기업을 중심으로 도입되고 있는 이직 예측 알고리즘은 인사 데이터를 바탕으로 직원의 퇴사 가능성을 수치로 제시합니다.
이는 인사관리 효율을 높이기 위한 도구로 주목받지만 동시에 매우 예민한 윤리적 논쟁을 불러일으키고 있습니다.
1. 이직 예측 알고리즘 작동 방법
이직 예측 알고리즘은 사내의 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 각 직원의 퇴사 가능성을 예측하는 기술입니다.
주요 분석 항목에는 출퇴근 시간 변화, 연차 사용 패턴, 메신저 활동량, 최근 성과 평가 결과, 상사와의 관계,
급여 인상률, 팀 이동 여부 등 수십 가지 요소가 포함됩니다.
이 데이터를 머신러닝 모델이 학습하면서 어떤 유형의 직원이 언제 어떤 상황에서 회사를 떠나는지를 패턴화합니다.
예를 들어 미국의 IBM은 자사의 직원 50만 명의 데이터를 바탕으로 퇴사 예측 알고리즘을 개발했습니다.
이 시스템은 직원의 행동 데이터를 실시간으로 분석해 고위험군을 분류하고 HR 부서에 경고를 보냅니다.
이 알고리즘 도입 이후 IBM은 직원 이직률을 약 30퍼센트 줄였다고 발표했습니다.
반면에 수치상으로는 효과를 입증하기도 했습니다.
IBM은 자체 퇴사 예측 시스템을 통해 연간 수천 명의 이직을 사전에 감지하고 인재 유출을 30퍼센트 이상 줄였다고 발표했습니다.
또한 미국의 힐튼 호텔 그룹은 내부 데이터를 분석해 근무 90일 이내 퇴사할 가능성이 높은 직원을 사전에 분류하고
교육과 멘토링을 강화해 조직 안정성을 높였다고 밝힌 바 있습니다.
하지만 이처럼 정교해 보이는 시스템은 과연 공정하고 신뢰할 만한 판단을 내릴 수 있을까요.
사생활 침해의 문제와 함께 예측 결과가 직원의 권리를 침해하는 방향으로 사용될 가능성 또한 지적되고 있습니다.
예측 정확도가 높아질수록 기술이 가지는 영향력 또한 커지게 됩니다.
단순한 참고 지표였던 예측 점수는 어느새 인사권에 영향을 미치는 결정적 요소로 작용하기 시작합니다.
퇴사를 고려하지 않았던 직원조차 조직의 미묘한 대응 변화에 불편함을 느끼고 실제 이탈로 이어지는 경우도 있습니다.
결국 이직 예측은 단지 기술적인 문제가 아니라 조직 문화와 윤리, 그리고 권력의 문제로 확장됩니다.
2. 기업들의 실제 사례
이직 예측 시스템은 표면적으로는 인재 유출을 방지하기 위한 예방적 조치처럼 보입니다.
하지만 실제 기업 현장에서는 해당 정보가 직원 통제의 수단으로 변질되는 경우가 적지 않습니다.
예를 들어 미국의 한 글로벌 보험사는 알고리즘이 퇴사 가능성이 높다고 예측한 직원들을 대상으로 사전 면담을 실시하고
특별한 이유 없이 프로젝트 배정을 줄이는 등 우회적인 방식으로 인사 조정을 진행했습니다.
해당 직원들은 본인의 이직 가능성 점수가 존재한다는 사실조차 알지 못했으며 이후 회사를 떠난 몇몇 직원들은
의심을 받는 것 자체가 퇴사를 결심하게 만들었다는 말을 남기기도 했습니다.
국내에서도 일부 대기업과 IT 스타트업에서 유사한 시스템이 시범 도입되고 있으며
이직 예측 결과를 바탕으로 리텐션 프로그램을 진행하거나
고위험군을 대상으로 한 사전 설문이 시행되고 있다는 언론 보도가 나오고 있습니다.
하지만 그 과정에서 직원 당사자에게 충분한 설명이나 동의를 구하지 않는 경우가 많아 인권 침해 논란이 제기되고 있습니다.
이러한 사례들은 예측 기술이 개인의 선택권과 프라이버시에 어떤 방식으로 영향을 미치는지 보여주는 중요한 경고입니다.
3. 예측 알고리즘이 가진 문제
이직 예측 알고리즘은 인간의 편견에서 완전히 자유로울 수 없습니다.
알고리즘은 과거의 데이터를 학습하는 특성상 기업이 무의식적으로 축적해온 편향이 그대로 반영될 수 있습니다.
예를 들어 육아휴직을 사용한 여성이나 비수도권 출신 직원이 이직 가능성이 높다고 판단되는 경우
이들이 실제로 회사를 떠난 것이 아니라 단지 조직 내에서 차별을 받았던 결과일 수도 있습니다.
그러나 알고리즘은 그 맥락을 고려하지 않은 채 동일한 유형을 가진 다른 직원도 떠날 확률이 높다고 계산합니다.
결국 기술은 사람을 수치화하고 판단하는 기계일 뿐 그 판단의 의미와 해석은 조직이 어떻게 사용하는가에 따라 달라집니다.
데이터가 편향되어 있다면 예측 역시 왜곡된 현실을 정당화하는 도구가 될 수 있습니다.
이직 예측 알고리즘을 사용하는 것이 과연 정당한 것인지에 대한 논쟁은 쉽게 결론 내릴 수 없는 문제입니다.
일부 기업은 예측 정보를 통해 직원 복지를 개선한다는 입장을 내세우지만
실제로는 내부 통제를 강화하거나 성과 중심의 조직 논리를 강화하는 방향으로 기능할 때가 많습니다.
직원이 자신의 퇴사 가능성이 회사에 의해 예측되고 관리된다는 사실은 자율성과 신뢰의 위기를 초래할 수 있습니다.
또한 예측이 스스로의 의사 결정보다 앞서 작동할 경우 직원은 아직 떠나지 않았음에도
이미 떠날 사람으로 분류되어 차별을 경험하게 될 수 있습니다.
따라서 이직 예측 알고리즘은 기술적 효율을 넘어서 인간의 존엄성과 권리에 대한 충분한 성찰과 기준 마련이 반드시 병행되어야 합니다.
퇴사는 인간의 복잡한 결정입니다.
알고리즘이 그 선택을 수치로 예측할 수 있다 해도 그 결과를 어떻게 사용할지는 결국 조직과 사람이 결정해야 합니다.
데이터 기반 인사관리의 시대 속에서 우리는 예측보다 더 중요한 질문을 던져야 합니다.
회사가 그 사람을 진심으로 이해하려 했는가라는 질문 말입니다.