Digital Transformation, 오해와 HR의 준비운동

 

Digital Transformation(이하 DT)는 디지털 기술과 도구를 활용하여 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하는 과정이다. Big Data와 AI, 그리고 Chat GPT의 등장으로 DT는 선택이 아닌 필수가 되었다. DT는 단순히 기술도입을 넘어, 조직 운영 전반을 혁신하는 변화의 과정이다. 자동화, 업무효율 증대, 비용 절감과 경쟁력 강화 등 실질적인 변화를 주도하고 있다.

 

 

주요 기업들과 산업 현장에서는 이미 활용 사례를 넘어 내재화가 활발히 진행되고 있지만, 중소·중견기업에서는 기업의 규모와는 무관하게 디지털 전환 수준에 큰 편차를 보이고 있다. Client와 위 주제로 대화를 하다 보면 “DT 그거 큰 회사에서나 하는 거 아닌가요? 우리 같은 규모에서…”, “그래서 뭐부터 해야 하는 건가요?” 등 막연함과 거리감을 느끼는 분위기를 목도하곤 한다. 본 글에서는 DT에 대한 오해와 DT를 위한 HR의 준비운동에 대하여 이야기해보고자 한다.

 

 

[오해 1] 큰 회사에서 하는 것 — “우리 회사에서는…, 우리 같은 규모에서는…”

 

자본과 인력이 충분한 대기업일수록 DT가 유리하다고 생각하겠지만, 사실 변화에 더 기민하게 움직일 수 있는 중소규모의 기업일수록 빠른 디지털 혁신의 전환, 적용이 용이하다. 그러나 많은 중소·중견기업에서 디지털 전환(DT)이나 AI, 빅데이터 활용을 ‘대기업만의 일’로 치부하는 경우가 많다. DT는 조직의 규모와 무관하게 경쟁력 확보를 위한 필수 과제가 되고 있다.

 

실제로 최근 다양한 산업군에서 중소기업도 업무 자동화, 데이터 기반 의사결정, 인재관리 효율화 등 현실적인 수준부터 DT를 실천해가고 있으며 성과를 내고 있다. 중요한 것은 ‘우리 회사에 맞는’ 현실적 접근이다. DT는 거창한 투자가 아니라, 업무의 불편함을 해소하고, 효율을 높이는 ‘작은 변화의 시작’에서 출발할 수 있다. 예를 들어, 복잡한 시스템 구축이 아니더라도 간단한 챗봇 도입, 온라인 협업 툴 활용 등 작은 변화부터 시작할 수 있다.

 

기존에 수기 또는 엑셀로 관리하던 성과평가관리를 SaaS형 성과관리 플랫폼 도입을 통해 업무 효율성과 공정성을 크게 높인 사례가 대표적이다. 직무·직급별로 상이한 평가 기준과 다면평가, 주기적 목표관리 등 복잡한 평가 프로세스를 통합 평가 시스템을 도입해 기존 데이터를 체계적으로 정리함으로써 맞춤형 리포트와 자동화된 데이터 관리를 통해 데이터 기반 의사 결정(Data-driven decision making)을 점진적으로 내재화 하는 것이다. 이 과정에서 PC가 없는 현장 직원들도 모바일로 손쉽게 평가에 참여하고 실시간 피드백을 받을 수 있게 되고 직원 성장과 더불어 인사관리 만족도 또한 제고할 수 있다.

 

 

[오해 2] 담당자의 역량이 필요한 것 — “통계/프로그램을 잘 다뤄야 한다…”

 

DT와 HR 데이터 활용에 대해 흔히 ‘전문가가 필요한 영역’으로 통계학, 프로그래밍, 데이터 분석 등 고급 역량이 필요하다고 생각한다. 그러나 최근에는 복잡한 코딩 지식 없이도 사용할 수 있는 다양한 HR 솔루션과 자동화 툴이 등장하고 있다.

 

일례로, 직관적인 인터페이스의 구독형 HR 분석 플랫폼, AI 기반의 채용/평가 도구, Chat GPT와 같은 생성형 AI의 활용 등은 비전문가도 쉽게 접근할 수 있다. Python을 사용한 데이터 분석의 경우 기존 데이터 분석과 코딩의 배경 지식이 필요했던 영역에서 생성형 AI 툴을 활용하여 일반 직원들이 사용 가능한 영역으로의 접근 문턱이 낮아진 것이다. 중요한 것은 ‘기술 자체’보다, 데이터를 기반으로 한 문제 인식과 활용 의지다. 담당자의 역량은 점진적으로 쌓아가면 되며, 처음부터 모든 것을 완벽히 알 필요는 없다. 핵심은 변화의 의지와 ‘시작’하는 데 있다.

 

※ 주의사항
기업에서 생성형 AI를 도입할 때는 데이터 보안 거버넌스 수립이 선행되어야 한다. 생성형 AI는 혁신적인 업무 환경을 제공하지만, 동시에 민감한 정보 유출이나 데이터 오남용 등 정보보안 이슈 및 리스크를 내포하고 있다. 따라서 데이터의 수집부터 활용, 저장, 폐기에 이르는 전 과정을 체계적으로 관리할 수 있는 보안 체계의 선결이 필수적이며 데이터 접근 권한 관리, 암호화, 내부자 통제, 직원 대상 보안 교육 등의 노력이 병행되어야 한다.

 

 

[오해 3] 빅데이터가 필요한 것 — “아직 분석에 필요한 데이터가 없는데…”

 

‘빅데이터’라는 용어가 주는 부담감 때문에, 데이터가 충분하지 않거나 체계적으로 쌓여 있지 않으면 DT가 불가능하다고 생각하는 경우도 많다. 그러나 중요한 것은 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘질’과 ‘활용’이다. HR DT의 출발점은 반드시 방대한 데이터가 아니라, ‘지금 가지고 있는 데이터’의 체계적 정리와 활용에서 시작된다.

 

예를 들어, 근태 기록, 인사평가, 이직률, 교육 이수 현황 등 기존에 축적해온 소규모 데이터도 충분히 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있다. 작은 데이터라도 체계적으로 정리하고, 반복적으로 분석하며, 개선점을 찾는 경험이 쌓이면 점차 데이터의 범위와 깊이도 확장될 수 있다. ‘빅데이터’라는 단어에 압도되기보다, ‘스몰데이터’부터 시작해보는 것이 HR DT의 현실적인 첫걸음이다.

 

 

[DT를 위한 HR의 준비운동]

 

DT를 위한 HR의 준비운동은 단순히 시스템을 도입하는 데 그치지 않는다. 변화의 출발점은 조직의 현실을 정확히 진단하고, 디지털 전환의 방향성을 명확히 설정하는 데서 시작한다. HR 담당자는 기술 트렌드에만 집중하기보다는, 우리 조직의 비즈니스와 인재 전략에 DT가 어떻게 기여할 수 있을지 고민해야 한다.

 

또한, 모든 구성원이 디지털 변화의 필요성을 공감하고, 작은 성공 경험을 축적하는 것이 중요하다. 준비운동의 단계에서부터 실질적인 실행과 내재화를 염두에 두고 접근해야 한다. 이러한 준비가 뒷받침될 때, HR DT는 조직의 경쟁력을 강화하는 실질적 변화로 이어질 수 있다.

 

- 1단계: 현황진단 및 목표 설정

먼저, 현재 업무 프로세스의 디지털화 수준과 데이터 활용 현황에 대한 점검이 필요하다. 시스템 도입 여부, 업무 자동화 정도, 그리고 조직 내 디지털 전환에 대한 인식과 리더십의 의지를 함께 진단한다. 이 과정에서 조직의 비전과 연계된 HR DT의 방향성을 명확히 설정해야 하며 DT를 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 수립해야 한다.

 

- 2단계: 디지털 역량 구체화

디지털 환경에서 요구되는 역량을 직무별로 구체화하고, 현업 리더와 실무자 인터뷰, 벤치마킹, 직무분석 워크숍 등을 통해 실행 가능한 디지털 역량 모델링이 필요하다. 목표 역량과 현 수준의 차이를 정량적·정성적으로 분석하고 우선 개발이 필요한 영역을 구분하며 이를 바탕으로 중장기 로드맵과 이행(또는 실행)과제를 수립해야 한다.

 

- 3단계: 교육 및 확산

직무별·수준별 맞춤형 교육 프로그램을 설계함으로써 직원 간의 역량 격차를 해소해야 한다. 데이터 분석 실습, AI 도구 체험, 디지털 리더십 워크숍 등의 학습과 실무 적용 과제의 병행이 필요하며 업무개선 사례 공유를 통해 역량의 확산이 이루어진다면 더욱 효과적이다.

 

DT를 성공적으로 추진하기 위해서는 변화에 대한 공감대 형성과 현실에 맞는 실행이 가장 중요하다. 단순히 시스템을 도입하는 것을 넘어, 일하는 방식과 조직문화를 함께 혁신해야 한다. 이를 위해서 HR은 조직의 디지털 역량을 키우고, 구성원이 변화에 자연스럽게 적응할 수 있도록 지원하는 핵심적인 역할을 수행해야 한다. 이러한 역할을 충실히 수행할 때, HR은 DT의 실질적 성과를 이끄는 주체가 될 수 있다.

 

 

에프엠어소시에이츠 홍성용 수석 컨설턴트
syhong@fma-consulting.com