흩어진 후보자 인사 정보를
CEO가 직접 한 번에 조회합니다
여러 시스템에 흩어진 후보자 인사 정보를 대표이사가 필요할 때마다 한 번에 조회하는 CEO 인사 에이전트를 구축했습니다. 에이전트는 대표이사의 인재 선정 기준을 익혀 추천에 반영하고, 지금은 각 본부장도 자기 본부 범위에서 인사 검토에 활용합니다.
배경
신설 공장의 생산 책임자를 정하거나 사업부장 후임을 검토할 때, 대표이사는 후보자의 공장 운영 경험과 최근 평가, 필수 자격과 기존 보직 등 다양한 인사자료를 함께 확인했습니다. HR이 후보자마다 다양한 인사자료를 오랜 시간에 거쳐 정리해도 회의 중 추가 질문이 나오면 여러 시스템을 다시 조회해야 했습니다.
과제
후보별 보고서의 작성 시점과 항목이 서로 달라 비교가 어려웠고, 보고서를 만든 뒤에 바뀐 보직이나 평가 결과는 따로 확인해야 했습니다. 인사 정보는 민감도가 높아 권한에 따른 조회 범위를 엄격히 제한해야 했습니다. AI의 역할은 후보를 확정하는 것이 아니라 비교와 판단의 근거를 정리하는 데 두었습니다.
접근
인사 검토를 인재 추천, 진급 검토, 인사 배치의 세 가지 업무로 나누고, 업무마다 승인된 선정 기준과 조회할 데이터를 정했습니다. 대표이사의 질문을 받아 업무별 에이전트에 나눠 맡기는 구조로 설계하고, 조회 범위는 사용자의 권한 안으로 제한했습니다.
솔루션
인재 추천 에이전트는 승인된 기준으로 공장 운영 경험·평가·자격을 조회해 보직 후보군과 추천 근거를 제시합니다. 진급 검토 에이전트는 대상 요건과 충족 여부, 추가로 확인할 항목을 비교합니다. 인사 배치 에이전트는 후보자의 기존 보직·이동 이력과 직무 요건을 정리합니다. CEO 인사 에이전트는 이 결과를 한 화면에 모으고, 대표이사의 후속 질문에도 출처와 언제 기준 자료인지를 함께 밝혀 답합니다. 대표이사가 후보를 고르거나 다시 묻는 과정에서 드러난 선정 기준은 에이전트가 기억해 다음 추천부터 반영합니다.
성과
후보별 자료를 모으고 회의 중 추가 질문에 대응하던 인사팀의 부담이 크게 줄었습니다. 인사 검토 한 번에 4시간 들던 자료 확인과 후속 질의가 1.5시간으로 줄었습니다. 대표이사는 회의를 기다리지 않고 필요할 때마다 흩어진 후보자 인사 정보를 직접 한 번에 조회합니다. 에이전트는 대표이사의 선정 기준을 익혀 갈수록 그 기준에 맞는 후보와 근거를 내놓습니다. 처음에는 대표이사만 쓰던 에이전트를 지금은 각 본부장도 자기 본부 범위 안에서 인사 검토에 씁니다. 최종 인사·진급 결정은 대표이사와 심의 기구가 맡습니다.