HR 분석에서 AI 활용의 최대 장벽은 '기술'이 아닌 '신뢰': 1만 건 이상의 리뷰와 4개 벤더사 조사 기반

AI는 모든 비즈니스 소프트웨어에 확산되고 있지만, 인사(HR) 분석 영역에서는 다소 어려운 상황입니다. 사용자들은 AI의 이점을 기대하고 있는 반면, 직원에게 영향을 미치는 판단에 대해서는 그 출력을 완전히 신뢰하지 못하고 있습니다.
G2는 10,000건이 넘는 HR 분석 리뷰와 4개 벤더사(Jobma, TalentHR, Achievers, greytHR)를 대상으로 한 설문조사를 바탕으로, AI가 어디에 유용하며 어떤 과제가 있고, 그리고 책임 있는 활용이란 무엇인지 분석했습니다. 조사 전문은 G2의 원본 기사(영어) https://learn.g2.com/hr-analytics에서 공개되었습니다. 여기서는 주요 포인트를 소개합니다.

먼저, HR 분석 사용자들은 HR 소프트웨어 전체에 비해 AI를 적극적으로 사용하고 있습니다. G2의 2026년 AI 신뢰성 조사에서는 HR 분석 리뷰어의 35%가 리뷰 대상 제품의 AI 기능을 사용해 본 경험이 있다고 답했으며, 이는 HR 소프트웨어 전체의 20%를 상회했습니다. 다만, 급여 계산(Payroll)과 같은 위험도가 높은 영역에서는 16%에 그쳐, 규정 준수(Compliance), 설명 책임(Accountability), 감사에 대한 우려가 도입을 신중하게 만들고 있음을 알 수 있습니다. 또한, TalentHR는 'AI는 사람을 예측하기보다는 워크포스 데이터를 설명하는 데 더 능숙하다'고 언급했습니다. 현재 강점을 발휘하는 분야는 자연어 질의응답(Query), 요약, 패턴 감지, HR 시스템 간 정보 검색입니다. 반면, 누가 퇴사할지, 누가 높은 성과를 낼지, 누구를 승진시켜야 할지를 확실하게 예측하는 것은 HR 데이터가 불완전하고 편향되어 있으며 문맥 의존성이 높기 때문에 여전히 어렵다고 보고 있습니다.

최대 장벽은 '신뢰'입니다. 4개 벤더사 중 3곳이 AI에 대한 신뢰와 그 판단을 설명할 수 있는 능력이 확산의 큰 벽이라고 언급했습니다. HR 팀은 추천이 어떻게 도출되었는지, 원본 데이터가 믿을 만한지, 직원에게 영향을 미치는 판단을 어떻게 설명할 수 있는지 파악해야 합니다. Achievers는 벤더의 책임은 '투명하고 감사 가능하며 기본적으로 인간이 개입하는(Human-in-the-loop) 시스템을 만드는 것'에 있으며, 고객 측의 책임은 통찰력을 공정하고 일관되게 활용하고 거버넌스 규칙을 정비하는 것이라고 지적했습니다. 조사 대상 벤더들은 모두 특히 채용, 평가, 승진, 이직과 같은 중요한 판단에서 AI를 자율적인 의사결정자가 아닌 '의사결정 지원 도구'로 위치시키고 있었습니다.

업계 수치를 보면, HR 분석은 꾸준히 개선되고 있습니다. 2022년부터 2026년까지 투자 회수까지의 평균 기간은 15.07개월에서 7.84개월로 단축되었고, 도입(Go-live)까지의 평균 기간은 2.7개월에서 2.1개월로 줄었으며, 채택률은 79.7%에서 약 83%로 상승했습니다. 반면, 고객 만족도를 나타내는 NPS는 18.2에서 소폭 하락하여 약 18을 기록했습니다. G2의 분석에 따르면, 안정적이고 신뢰할 수는 있지만 아직 강한 감동을 주기는 이르다는 것입니다. greytHR는 이직률이나 성과, 채용 위험을 일관된 확도로 예측할 수 있는 신뢰성 높은 예측 분석은 아직 먼 이야기라고 말했습니다. 향후 승자는 오늘 당장 가치를 창출하면서도 책임감 있게 미래를 준비하는 플랫폼이 될 것으로 보입니다. 각 벤더사의 상세 코멘트나 HR 분석 도구 비교 포인트를 포함한 FAQ는 상단의 링크에서 원본 기사로 확인해 주십시오.