기업들, 해고 대상자 결정할 때 AI에 판단 맡겨

기업들, 해고 대상자 결정할 때 AI에 판단 맡겨

지난 1월 미국 기업의 인사 담당자 300명을 대상으로 한 설문조사에서 98%가 소프트웨어와 알고리즘이 올해 해고 결정을 내리는 데 도움이 될 것이라고 답했습니다. 

미래의 직장 관리 계획을 공동 주도하는 하버드 경영대학원의 조셉 풀러 교수에 따르면, 기술 대기업에서 생활용품을 만드는 회사에 이르기까지 대기업들은 종종 소프트웨어를 사용하여 "적절한 프로젝트"에 적합한 사람을 찾는다고 합니다. 이러한 제품은 관리자가 다양한 직무에서 높은 성과를 내는 사람과 어떤 종류의 업무 경험, 자격증 및 기술 집합이 관련되어 있는지 식별할 수 있도록 직원에 대한 강력한 데이터베이스인 "기술 인벤토리"를 구축합니다.

이와 같은 도구들은 해고에도 도움이 될 수 있습니다. 인력 회사들은 인공지능 붐을 이용했습니다. Eightfold AI와 같은 회사는 알고리즘을 사용하여 온라인 경력 프로파일 및 기타 기술 데이터베이스에서 긁어낸 수십억 개의 데이터 포인트를 분석하여 채용자가 지원서가 표면화되지 않을 수 있는 지원자를 찾을 수 있도록 지원합니다.

소프트웨어 리뷰 사이트인 Capterra의 선임 인사 분석가인 브라이언 웨스트폴은 2008년 불경기 이후 인사 부서가 "놀랍게도 데이터 중심"이 되었다고 말했습니다. "알고리즘에 의존하는 것은 해고와 같은 까다로운 결정을 내리는 동안 일부 경영자들에게 특히 위안이 될 수 있다"고 그는 덧붙였습니다.

많은 사람들이 성능 데이터를 분석하는 소프트웨어를 사용합니다. 카프테라의 설문조사에서 인사담당자의 70%는 해고 대상자를 평가할 때 성과가 가장 중요한 요소라고 답했습니다. 웨스트폴은 사람들을 해고하기 위해 사용되는 다른 지표들은 덜 명확할 수 있다고 말했습니다. 예를 들어, 인사 알고리즘은 어떤 요인이 누군가를 "도주 위험"으로 만들고, 회사를 그만둘 가능성이 더 높은지 계산할 수 있습니다.

이것은 많은 문제를 제기한다"고 그는 말했습니다. 그는 "예를 들어 조직이 차별에 문제가 있다면 유색인종이 더 높은 비율로 회사를 떠날 수도 있지만, 알고리즘이 이를 알도록 훈련되지 않으면 비백인 근로자를 더 높은 '도주 위험'으로 간주하고 삭감을 위해 더 많은 근로자를 제안할 수 있다"고 덧붙였습니다. 그는 "갑자기 데이터가 어떻게 생성됐는지, 데이터가 어떻게 영향을 받았는지 알 수 없는 이러한 데이터 지점이 갑자기 잘못된 결정으로 이어지게 된다"고 말했습니다

노동 전문가들은 소프트웨어에 대한 의존이 사람들의 일자리를 없애는 데 알고리즘이 해야 할 역할과 고용주들이 일자리 감소의 원인에 대해 얼마나 투명해야 하는지에 대한 논쟁을 촉발시켰다고 말했습니다. 웨스트폴은 "여기서 위험한 것은 나쁜 데이터를 사용하는 것"이라며 "그리고 알고리즘이 말하는 것에 근거해 결정을 내리고 맹목적으로 따르는 것"이라고 말했습니다.

(사진=Unsplash)