선배의 논리는 인사 담당자 및 현업에서의 최종의사 결정권자들이 미치는 영향이 매우 중요하며 이들이 가장 결정적인 순간에 영향력을 미칠 수 있기 때문에 채용은 주관적이라는 말을 언급하였다.
하지만 산업 및 조직 심리학 대학원을 이수한 필자는 과학적이고 체계적인 인사기획을 지향하기 때문에 “채용은 주관적이다”라는 선배의 말에 다소 의아했다. 하지만 최근 J 후보자의 채용 프로세스를 진행하면서 선배의 말에 어느 정도 동의하게 되었다.
현 팀장이 함께 일하는 팀원을 채용하는 자리였으며 성별이 다른 비슷한 경력자에 서로 다른 장점 및 단점을 지닌 남녀 후보자가 최종 인터뷰를 마쳤다. 여기에서 최고 의사결정권자는 함께 일하는 팀원을 뽑을 팀장이 되었다. 채용 후 퍼포먼스를 바로 발휘할 것으로 기대되며 관련 경력이 풍부한 여성 후보자 혹은 브랜드 아이덴티티를 정확히 파악하고 로열티를 발휘하며 향후 오랫동안 업무를 하면서 퍼포먼스를 기대할 수 있는 남성 후보자, 둘 사이를 고민하게 되었다. 그리고 팀장은 최종적으로 여성을 선택했다.
이 과정에서 채용이 과학적인 분석을 통해 인사기획 및 관리가 과연 가능할 수 있을까 의문이 들었다. 채용은 다소 주관적일 수 있다는 선배의 말이 사실이라면 신입, 경력 공채 및 수시 채용에서 어느 정도 운이 따라야 하고, 인연이 닿아야 한다고 말을 할 수밖에 없는 국내 채용 시장 환경에 다시 한번 생각해볼 수 있는 계기가 되었다.
과연 국내 기업에서는 더 좋은 인재를 선발하기 위해서 얼마나 많은 고민을 하고 있으며 여러 채널들을 검토해보고 있을까? 채용 대행 시스템과 인적성검사 만으로 해당 기업에서 적합한 인재로의 성장 여부에 대해 기대하고 있지는 않는가?
세계 IT업계의 기준이 되는 구글의 인재 경영이 생각나 이에 대한 언급을 하며 글을 마치고자 한다.
구글의 HR 부서에는 People Analytics 인력 부서가 존재한다. 이곳에서는 구글 직원들이 어떻게 하면 일을 더 잘할 수 있을지에 대한 데이터를 분석한다. “새 직원을 한 달 더 일찍 업무에 투입하면 어떻게 될까요?” 같은 실용적인 질문부터 “모든 엔지니어가 그들의 가능성을 뛰어넘으면 무슨 일이 발생할까요?”라는 존재론적인 질문, “구글이 당신의 기대 수명을 일 년 이상 늘리면 어떻게 될까요?”라는 초월적인 질문에까지 이들은 대답하려 한다.
People Analytics는 박사, 기술자, 전 컨설턴트까지 한자리에 모여 문제를 풀려 노력했고 구글의 사업 특성을 고려한다고 하더라도 데이터 분석으로 해결되어야 한다고 믿고 있다. 인간 행동이 분석을 통해 중요한 개선점을 얻어낼 수 있는 것과 같은 원리로 분석하여 구글에 기여한 대표적인 실적은 다음과 같다.
– 4개 이상의 인터뷰는 더 이상 지원자의 질을 높이는데 도움이 되지 않는다는 걸 확인하고 인터뷰 과정을 간소화하였다.
– 가장 최적화된 조직 단위 규모와 형태를 결정했다.
– 출산 휴가를 보다 효율적으로 관리하면 떠나는 직원을 50%까지 붙잡을 수 있다는 걸 밝혀냈다.
– 새로 들어오는 직원의 첫 4일을 교육에 투자하여 추후 생산성을 15%까지 올렸다.
– 거절한 입사지원서를 재검토하는 알고리즘을 개발해 특정 인재가 필요할 때 쉽게 찾을 수 있는 풀을 만들었다.
– 이외에도 성공하는 리더의 8가지 습성을 밝혀낸 Project Oxygen을 개발하기도 하였다.
구글의 인사관리 방식은 실제로 과학적인 HR 인사기획에 도움이 되기도 하지만 HR 문제에 분석적인 태도로 접근하는 것에 익숙한 직원들로부터 존중을 얻어내는 데도 기여하고 있다는 측면에서 국내 기업이 한 번쯤 생각해볼 만한 주제라고 생각된다.
이성중 컨설턴트 / lsj@nterway.com
