목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 인공지능(AI)이란
2. HR분야에 인공지능이 도입된 사례
1) 의사결정지원시스템 사례
2) AI 채용 면접 사례
3) AI 고충 상담 사례
3. 조직과 구성원에게 미치는 영향
1) 조직에게 미치는 영향
2) 구성원에게 미치는 영향
4. HR분야 인공지능이 도입에 따른 인적자원관리가 나아갈 방향
1) 경력 전환 및 평생학습
2) 리더십 개발 및 핵심인재
3) 조직 개발
5. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
Ⅱ. 본론
1. 인공지능(AI)이란
2. HR분야에 인공지능이 도입된 사례
1) 의사결정지원시스템 사례
2) AI 채용 면접 사례
3) AI 고충 상담 사례
3. 조직과 구성원에게 미치는 영향
1) 조직에게 미치는 영향
2) 구성원에게 미치는 영향
4. HR분야 인공지능이 도입에 따른 인적자원관리가 나아갈 방향
1) 경력 전환 및 평생학습
2) 리더십 개발 및 핵심인재
3) 조직 개발
5. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
본문내용
고 있다. 조직학습은 실행공동체(Cope)와 개발지원관계망 등을 통하여 일터 구성원의 역량뿐만 아니라 조직 자체의 학습 역량을 향상시키려는 시각에서 연구하고 있다. 이러한 조직학습을 학습 차원으로 바라보고 개인개발 영역에 포함할 수도 있으나, 조직개발개입 방법 중의 하나인 조직 변혁 개입의 한 방법으로 볼 수도 있다. 향후 급변하는 환경에 대응하는 측면에서, 조직 변혁 개입은 인적과정이나 기술 구조적, 혹은 사회기술체제 개입보다 중요해질 것으로 예상한다. 이러한 점에서 미래의 조직은 구조와 변혁을 위한 학습을 통해 조직력을 제고하고 조직의 유효성과 변화를 창출할 것으로 보인다.
이와 같이 향후 인공지능이 가져올 일터의 변화에 따라 조직개발은 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 인공지능이 기존의 일자리와 조직 구조의 변화를 가속하는 과정에서, 구성원들이 겪는 혼란에 대한 변화관리와 새로운 조직문화의 구축이 HRD에 요구될 것이며, 변화하는 일터에서 어떻게 소통하고, 협력하면서 시너지를 낼 수 있는 지도 찾아야 할 것으로 보인다.
5. 나의 의견
HRD 실행 주체 중 하나인 개별 HRD 전문가들의 미래 변화에 대해서도 다양한 예측이 있다. HRD전문가의 역할이 중요해 질 것이라는 것과 여타의 직무들과 유사하게 대체되어 사라질 수 있다는 예측들이 있다. 그렇지만 모든 예측의 공통점은 향후 HRD 전문가의 역할에 변화가 발생할 것이며, 그 과정에서 가치 있는 역할을 찾을 수 있는가에 따라 위상이 변한다는 것이다. 이와 관련하여, 영국의 HRD 전문가들의 미래는 어떠하며, 위상을 결정할 주요 요소들은 무엇인지를 델파이 방법론을 통해 조사한 연구가 있다. 연구 결과로 나타난 것은, 인공지능을 중심으로 하는 기술 발전으로 인간이 가진 모든 지식과 기술이 무의미해 질 수 있으며, 이 때 교육을 제외한 재무, 인사 등의 타 분야 전문가들이 모두 몰락하면서 HRD 전문가만이 학습의 전문가로서 조직의 전면에 등장할 가능성이 있다고 예측했다. 그렇지만 동시에 HRD 전문가도 다른 지식노동자와 유사한 몰락의 길을 걷게 될 가능성도 함께 제기하였다.
이렇듯 HRD 전문가의 중요성이 증가할 수도 있고 축소될 수도 있다. 우선 축소될 가능성을 살펴보면, 다른 분야와 동일하게 인공지능이 업무를 대체할 수 있다는 위험이다. 현재까지 국내 HRD 의 업무 중 가장 많은 부분을 차지하는 일상적 업무는 해당 분야 전문가들의 지식과 경험을 교육 내용으로 변환하여 제공하는 것이다. 그러나 향후 기존 전문성 영역이 인공지능으로 대체되고, 현재 HRD 담당자가 하는 많은 업무가 인공지능에 많이 의지하게 되거나 대체되어 관리적 업무도 사라진다면, 이제는 인간과 인공지능의 접점을 제공하고, 함께 일할 수 있도록 만들어 주는 것이 HRD 의 가장 중요한 역할이 될 수 있다. 현재까지는 디지털 기술의 발전은 역량 수준의 양극단 즉 고도의 기술을 요구하는 전문가와 비숙련 노동에는 많은 영향을 주지 않고, 중간 정도의 역량을 필요로 하는 직무에 영향을 주었다. 그러나 인공지능은 고도의 높은 기술과 전문성이 필요한 분야라도 반복적인 작업을 대신하게 될 것으로 예측되고 있다.
또한 이러한 대체 과정에서 인공지능에 대한 신뢰가 높고 도입에 적극적인 점을 주의 깊게 봐야 한다. 전세계 리더들의 78%가 미래의 의사결정 시점에 인공지능이 조언을 한다면 이를 신뢰할 것이라고 한다. 국내의 사례를 살펴보면, IBM 의 인공지능 의사 왓슨(Watson)을 도입한 병원에서 의사와 왓슨의 처방이 서로 다른 경우에 대부분의 환자들이 왓슨의 처방을 선택한다고 한다. 교육 대상자들이 인공지능의 지식과 조언이 오류가 없으며 신뢰할 수 있다고 생각한다면, 기존 HRD 전문가가 전달하는 지식과 조언보다 인공지능을 선택할 것이다. HRD 전문가의 인간적인 공감대와 전문성에 따른 영향력이 감소할 가능성이 있다. 더욱이 IBM 관계자의 말에 따르며, 한국이 Watson 도입에 가장 적극적이며 미국을 이어 두 번째로 많이 도입하고 있다고 한다. HRD 에 인공지능 솔루션이 개발된다면 신속하게 국내에도 도입될 것으로 예상된다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 최근에는 조직의 인적자원관리 분야에도 인공지능(AI)이 도입되고 있다. HR분야에 인공지능이 도입된 사례 하나를 선정하여 소개하고, 조직과 구성원에게 미치는 영향을 분석한 후, 나아갈 방향을 제시해 보았다. 인공지능 기술 중에서 아직 예측보다 느리게 개발 중인 것도 있고 예상보다 빠르게 발전하고 있는 분야도 있다. 하지만 인공지능은 많은 관심 속에서 실제구현 가능한 결과를 만들어 내고 있으며, 인재들이 모이고 막대한 자본이 투자되고 있다. 빗나간 예측도 많을 것이고 끊임없이 논란도 생기겠지만, 향후에도 지속적으로 발전할 것이고, 그 속도는 더욱 빨라질 것이다. 이러한 인공지능의 발전에 따른 HRD 의 변화는 불가피한 것으로 보인다. 그러나 현실적으로 2030년까지 급격한 변화가 일어날 가능성은 높지 않은 것으로 예측된다. HRD가 지금부터 미래 변화에 대해 준비한다면, 일터에서 인공지능과 함께 업무를 수행하는 방법을 찾는 등 주도적 역할을 수행할 수 있다. 둘째, 인공지능에 의한 영향은 국내 HRD의 실천 영역 중에서, 개인 개발과 관련한 역할에 직접적으로 영향을 줄 것으로 예상한다. 국내 HRD는 해외 기술과 이론에 대한 수용성이 높으므로, 신속하고 광범위하게 영향을 줄 것으로 보인다.
참고문헌
국경환. (2019). 인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례. 정보통신기술평가원 주간기술동향.
이승훈. (2017). 최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향. n.p.: LG경제연구원.
이충형, 김영준. (2021). 빅 데이터 품질이 기업의 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구. 한국융합학회.
배종석 · 유규창 · 권기욱(2015). 한국적 인적자원관리의 이론개발을 위한 기반연구. 인사조직연구.
허희옥 · 양은주 · 김다원 · 문용선 · 최종근(2017). 인공지능 시대의 인간 지능과 학습. 교육철학연구.
고영화, 임춘성. \"인공지능 기술수용과 윤리성 인식이 이용의도에 미치는 영향.\" 디지털융복합연구.
이와 같이 향후 인공지능이 가져올 일터의 변화에 따라 조직개발은 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 인공지능이 기존의 일자리와 조직 구조의 변화를 가속하는 과정에서, 구성원들이 겪는 혼란에 대한 변화관리와 새로운 조직문화의 구축이 HRD에 요구될 것이며, 변화하는 일터에서 어떻게 소통하고, 협력하면서 시너지를 낼 수 있는 지도 찾아야 할 것으로 보인다.
5. 나의 의견
HRD 실행 주체 중 하나인 개별 HRD 전문가들의 미래 변화에 대해서도 다양한 예측이 있다. HRD전문가의 역할이 중요해 질 것이라는 것과 여타의 직무들과 유사하게 대체되어 사라질 수 있다는 예측들이 있다. 그렇지만 모든 예측의 공통점은 향후 HRD 전문가의 역할에 변화가 발생할 것이며, 그 과정에서 가치 있는 역할을 찾을 수 있는가에 따라 위상이 변한다는 것이다. 이와 관련하여, 영국의 HRD 전문가들의 미래는 어떠하며, 위상을 결정할 주요 요소들은 무엇인지를 델파이 방법론을 통해 조사한 연구가 있다. 연구 결과로 나타난 것은, 인공지능을 중심으로 하는 기술 발전으로 인간이 가진 모든 지식과 기술이 무의미해 질 수 있으며, 이 때 교육을 제외한 재무, 인사 등의 타 분야 전문가들이 모두 몰락하면서 HRD 전문가만이 학습의 전문가로서 조직의 전면에 등장할 가능성이 있다고 예측했다. 그렇지만 동시에 HRD 전문가도 다른 지식노동자와 유사한 몰락의 길을 걷게 될 가능성도 함께 제기하였다.
이렇듯 HRD 전문가의 중요성이 증가할 수도 있고 축소될 수도 있다. 우선 축소될 가능성을 살펴보면, 다른 분야와 동일하게 인공지능이 업무를 대체할 수 있다는 위험이다. 현재까지 국내 HRD 의 업무 중 가장 많은 부분을 차지하는 일상적 업무는 해당 분야 전문가들의 지식과 경험을 교육 내용으로 변환하여 제공하는 것이다. 그러나 향후 기존 전문성 영역이 인공지능으로 대체되고, 현재 HRD 담당자가 하는 많은 업무가 인공지능에 많이 의지하게 되거나 대체되어 관리적 업무도 사라진다면, 이제는 인간과 인공지능의 접점을 제공하고, 함께 일할 수 있도록 만들어 주는 것이 HRD 의 가장 중요한 역할이 될 수 있다. 현재까지는 디지털 기술의 발전은 역량 수준의 양극단 즉 고도의 기술을 요구하는 전문가와 비숙련 노동에는 많은 영향을 주지 않고, 중간 정도의 역량을 필요로 하는 직무에 영향을 주었다. 그러나 인공지능은 고도의 높은 기술과 전문성이 필요한 분야라도 반복적인 작업을 대신하게 될 것으로 예측되고 있다.
또한 이러한 대체 과정에서 인공지능에 대한 신뢰가 높고 도입에 적극적인 점을 주의 깊게 봐야 한다. 전세계 리더들의 78%가 미래의 의사결정 시점에 인공지능이 조언을 한다면 이를 신뢰할 것이라고 한다. 국내의 사례를 살펴보면, IBM 의 인공지능 의사 왓슨(Watson)을 도입한 병원에서 의사와 왓슨의 처방이 서로 다른 경우에 대부분의 환자들이 왓슨의 처방을 선택한다고 한다. 교육 대상자들이 인공지능의 지식과 조언이 오류가 없으며 신뢰할 수 있다고 생각한다면, 기존 HRD 전문가가 전달하는 지식과 조언보다 인공지능을 선택할 것이다. HRD 전문가의 인간적인 공감대와 전문성에 따른 영향력이 감소할 가능성이 있다. 더욱이 IBM 관계자의 말에 따르며, 한국이 Watson 도입에 가장 적극적이며 미국을 이어 두 번째로 많이 도입하고 있다고 한다. HRD 에 인공지능 솔루션이 개발된다면 신속하게 국내에도 도입될 것으로 예상된다.
Ⅲ. 결론
지금까지 본론에서는 최근에는 조직의 인적자원관리 분야에도 인공지능(AI)이 도입되고 있다. HR분야에 인공지능이 도입된 사례 하나를 선정하여 소개하고, 조직과 구성원에게 미치는 영향을 분석한 후, 나아갈 방향을 제시해 보았다. 인공지능 기술 중에서 아직 예측보다 느리게 개발 중인 것도 있고 예상보다 빠르게 발전하고 있는 분야도 있다. 하지만 인공지능은 많은 관심 속에서 실제구현 가능한 결과를 만들어 내고 있으며, 인재들이 모이고 막대한 자본이 투자되고 있다. 빗나간 예측도 많을 것이고 끊임없이 논란도 생기겠지만, 향후에도 지속적으로 발전할 것이고, 그 속도는 더욱 빨라질 것이다. 이러한 인공지능의 발전에 따른 HRD 의 변화는 불가피한 것으로 보인다. 그러나 현실적으로 2030년까지 급격한 변화가 일어날 가능성은 높지 않은 것으로 예측된다. HRD가 지금부터 미래 변화에 대해 준비한다면, 일터에서 인공지능과 함께 업무를 수행하는 방법을 찾는 등 주도적 역할을 수행할 수 있다. 둘째, 인공지능에 의한 영향은 국내 HRD의 실천 영역 중에서, 개인 개발과 관련한 역할에 직접적으로 영향을 줄 것으로 예상한다. 국내 HRD는 해외 기술과 이론에 대한 수용성이 높으므로, 신속하고 광범위하게 영향을 줄 것으로 보인다.
참고문헌
국경환. (2019). 인공지능 기술 및 산업 분야별 적용 사례. 정보통신기술평가원 주간기술동향.
이승훈. (2017). 최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향. n.p.: LG경제연구원.
이충형, 김영준. (2021). 빅 데이터 품질이 기업의 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구. 한국융합학회.
배종석 · 유규창 · 권기욱(2015). 한국적 인적자원관리의 이론개발을 위한 기반연구. 인사조직연구.
허희옥 · 양은주 · 김다원 · 문용선 · 최종근(2017). 인공지능 시대의 인간 지능과 학습. 교육철학연구.
고영화, 임춘성. \"인공지능 기술수용과 윤리성 인식이 이용의도에 미치는 영향.\" 디지털융복합연구.
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