AI는 무한한 가능성을 열어줍니다. HR 팀의 경우 글로벌 규정 준수를 간소화할 수 있습니다. 하지만 한 가지 잘못된 단계로 법적 분쟁과 평판 훼손에 처할 수 있습니다.
전 세계 IT 리더들은 AI 도입에 앞장서고 있습니다. 최근 웨비나에서 G-P의 IT 수석 이사인 Maria Lees는 HR 팀이 AI를 통합하고 데이터 보안, 편향 및 개인정보 보호에 대한 우려를 완화할 수 있는 방법을 공유했습니다.
Lees는 2023년에 G-P에 입사하여 AI 기반 글로벌 HR 에이전트 G-P Gia™를 구축하기 시작했습니다 Gia HR을 위한 에이전트 AI로 규정 준수 비용과 시간을 최대 95%까지 줄일 수 있습니다. Lees는 AI 도입에 대해 한두 가지를 알고 있으며, 이는 데이터 무결성이라는 중요한 한 가지로 요약됩니다.
Lees는 “기본 단계를 뛰어넘을 수 없습니다.”라고 말합니다. “IT 리더로서 우리의 역할 중 하나는 리더십이 이 여정을 이해하도록 돕는 것입니다. 리더는 스스로 복잡한 결정을 내릴 수 있는 에이전트 AI 도구를 요구할 수 있습니다. 그것이 훌륭한 목표이지만 저는 그것을 좋아하지만 먼저 그 기반 없이는 반드시 현실적인 것은 아닙니다. 이러한 토대를 구축하기 위한 첫 번째 단계는 데이터에 대한 신뢰를 구축하는 것이며, 데이터는 여러분이 제공하는 정보만큼만 좋습니다. "따라서 사일로화되거나 부정확하거나 지저분한 경우 그 위에 구축한 모든 것이 완전히 결함이 될 것입니다."""
엔지니어링 신뢰: 3% 격차 해소
Lees는 “투명성을 통한 신뢰”를 굳게 믿는 사람입니다. "AI 시대에 기업은 이 만트라에 기반을 두고 소스를 보여주고 AI 권장 사항의 ""이유""를 설명할 의향이 있어야 합니다." 이는 제품 신뢰성과 사용자 신뢰도의 토대입니다.
Lees는 “신뢰와 투명성은 자체 AI를 구축할 때 우리가 마음에 든 것입니다.”라고 설명합니다. “누구나 Gia의 답변을 신뢰하려면 Gia의 기반을 신뢰해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 또한 G-P의 글로벌 전문성인 10년의 풍부한 경험을 바탕으로 구축되었습니다. 지식은 무작위가 아닙니다. 여기에는 백만 개의 실제 시나리오와 1,500 개 이상의 정부 출처에서 수집한 100,000 개 이상의 법적으로 검증된 기사 및 데이터가 포함됩니다.”
사용자가 Gia 에게 질문을 할 때 출력에는 항상 G-P Verified Sources가 수반됩니다. 즉, G-P 전문가가 정보를 검증했습니다. Gia 타의 추종 을 불허하는 정밀도를 위해 제작되었으며, 최종 제품은 특허 출원 중인 AI와 AI 산업 표준보다 10배 더 나은 결과를 제공하는 독점 RAG 모델이 결합되어 있습니다.
AI의 분명한 발전에도 불구하고 도구에 대한 전사적 신뢰를 얻는 것은 여전히 많은 IT 리더에게 지속적인 과제입니다. 2025 World at Work 보고서에 따르면 경영진의 3%만이 AI가 어떤 결정을 내릴 것이라고 믿고 있습니다. IT 부서는 리더가 AI 기술을 채택하는 데 익숙해지도록 도와야 합니다.
Lees의 말: “ 3%는 정말로 말하고 있으며, 지금 당장은 완전히 이해가 됩니다. 알 수 없는 것들이 많이 있어요. 그리고 지식과 이해가 부족하고 모두가 어딘가로 가기 위한 경쟁에 나섰습니다. 하지만 이는 자연적인 신뢰 격차를 강조합니다. 리더로서의 우리의 도전은 단순히 기술을 구현하는 것이 아니라 그 안에 대한 자신감을 구축하는 것임을 보여줍니다 그래서 제 조언은 정말 똑똑한 새로운 팀원이라고 생각하는 것입니다 신뢰를 점진적으로 구축해야 합니다.”
Human-in-the-loop 검증 프레임워크
모든 AI 도구가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 모든 사람이 자체 솔루션을 구축할 수 있는 것은 아니므로 기업은 타사 도구에 대한 강력한 심사 프로세스가 필요합니다. 그렇다면 IT 팀은 AI 도구를 출시하기 전에 어떻게 평가할 수 있을까요? Lees는 “이 질문은 G-P의 철학의 핵심입니다.”라고 말합니다.
Lees는 G-P 의 HR 담당 수석 이사인 Connie Diaz와 함께 IT 팀이 회사에 새로운 AI 기술을 도입하는 방법을 보여줍니다. “따라서 어떤 팀, 특히 HR이 새로운 도구를 채택하고자 할 때, 우리 팀의 [IT] 역할은 프로세스 종료 시 게이트키퍼가 되는 것이 아닙니다. 처음부터 전략적 파트너가 되는 것이 더 중요합니다. "이것은 우리가 취하는 진정한 교차 기능 협업입니다.""라고 그녀는 말합니다."
IT 부서는 모든 도구를 검증하기 위해 인더루프 접근 방식을 취하며, 부서 간 전문 지식은 규정 준수와 신뢰를 보장합니다. 기술 팀은 엔지니어링 표준과의 일치를 평가하고, IT는 보안 위험을 분석하며, 글로벌 규정 준수를 위한 법적 검토를 수행하고, AI 위원회는 거버넌스 일치를 보장하며, HR은 중요한 비즈니스 및 윤리적 사례를 제공합니다.
“이를 공동의 노력으로 바라보면 신뢰의 토대를 구축하는 데 도움이 됩니다.”라고 Diaz는 동의합니다. “고용주 또는 임원으로서 Gia 와 같은 AI 도구는 단순한 블랙박스가 아니라 HR 및 IT 전문가 모두가 적극적이고 투명하게 감독하는 도구입니다. "사람들은 그로부터 얻은 결과물을 믿을 가능성이 훨씬 더 높습니다."""
HR은 도구가 윤리적이고 공정하게 사용되도록 보장하는 반면, IT는 도구가 안전하고 규정을 준수한다는 확신을 줍니다. 이는 사람과 데이터 무결성 모두에 대한 약속을 보여주는 공동의 책임입니다.
깨끗한 데이터 소스로 시작
새로운 AI 도구를 출시하는 데 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다. AI 모델에서 즉시 사용할 준비가 된 데이터가 있는지, 데이터가 불완전하고 IT 부서에서 추출해야 하는 호환되지 않는 형식으로 저장되었는지 여부에 따라 다릅니다. Lees는 작게 시작할 것을 권장합니다. “바다를 끓이지 마세요. 한 곳을 골라서 빠르게 승리를 거두세요. "여기에서 모멘텀을 쌓기 시작하세요.""라고 그녀는 말합니다."
중요한 질문은 일반적으로 데이터 개인정보 보호에 관한 것입니다.
첫째: 회사의 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련할 수 있습니까?
둘째: IT 부서는 적절한 사람만 올바른 정보를 볼 수 있도록 엄격한 액세스 제어를 어떻게 설정할 수 있습니까?
“우리는 이러한 모든 중요한 문제를 집단적으로 그리고 사전에 다루고 있기 때문에, 대화는 문제를 나열하는 것이 아닙니다. "실제 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.""라고 Lees는 말합니다." “이 프로세스를 따를 때 모두에게 윈-윈입니다. 우리는 비즈니스에 도움이 될 AI 도구를 자신 있게 승인할 수 있습니다... 이는 장애물로 볼 수 있는 프로세스이지만, 이를 강력한 파트너십으로 전환하여 G-P 와 데이터를 보호하고 있는지 확인합니다.”
IT 및 HR: 데이터 준비 파트너
AI 여정을 시작하는 팀의 경우 Lees는 준비의 중요성을 강조했습니다. 불완전한 데이터에서 AI 모델을 선택하면 잘못된 출력이 발생하여 조직에서 구축하려는 신뢰가 손상됩니다. Lees의 조언은 팀이 도구를 선택하기 전에 데이터 기반이 첫 번째 체크포인트가 되어야 한다는 것입니다. 이것이 바로 HR과 IT 간의 긴밀한 파트너십이 매우 중요한 이유입니다.
첫째, IT 부서는 데이터를 정리하고 중앙 집중화하여 HR을 지원할 수 있습니다. 즉, 급여, 복리후생 및 성과 검토와 같은 다양한 시스템의 정보를 단일 소스로 통합하는 것을 의미합니다. 다음으로, IT 부서는 HR이 데이터 거버넌스를 확립하고 중요한 직원 정보를 보호하기 위해 강력한 액세스 제어를 마련하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터를 수집하고 사용하는 방법에 대한 명확한 규칙을 만드는 것은 정확성과 개인정보 보호를 위해 매우 중요합니다.
규정 준수 비용과 시간을 최대 95% 절감 Gia
규정 준수 장애물로 인해 HR 팀이 느려지지 않도록 하십시오. 전문가가 검증한 AI 도구는 데이터 보안, 윤리적 투명성 및 검증 가능한 규정 준수에 대한 IT 팀의 높은 기준을 충족하고 추진력을 가속화할 수 있습니다. Gia 바로 그 도구입니다
Gia HR 임원이 2025 의 최고 HR 제품으로 인정했습니다. 에이전트 AI는 50 개 국가와 미국 50 개 주 모두에서 가장 까다로운 규정 준수 질문에 답변하여 글로벌 HR을 간소화하도록 설계되었습니다.
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