소개
저는 기업의 HRD담당자인데요. 스터디를 통해 접한 'AI를 활용한 데이터 분석' 실습을 통해 합리적이고, 논리적 타당성을 갖춘 니즈 분석이 가능해졌다는 점을 느끼는 경험을 하였습니다.
HRD 담당자란 회사에서의 세가지 이슈를 다루고 그에 맞는 대응방안을 기획하고 실행하는 사람을 말합니다. 세가지 이슈란 아래와 같습니다.
(1)"기업 구성원 관련 필요한 교육프로그램을 제공하는 것"
(2) "구성원들의 경력을 개발시켜서 이것이 조직의 역량으로 연결되도록 하는 것"
(3) "하나의 조직으로서 기업이 효과적으로 작동될 수 있도록 문화를 만드는 것"
이러한 HRD담당자들에게 가장 중요한 것이 "니즈(Needs)분석" 입니다. 다른 말로 표현하자면 "우리 회사의 '문제'가 뭘까?" 라고 말할 때의 그 '문제' 가 무엇인지를 밝혀내는 것입니다. 이것이 올바르게 설정되고 적절한 대응을 해야 하는 것이 HRD담당자의 일입니다. 이 일이 잘 되어야 '일하기 좋은 회사' , '오래 다닐만한 회사' 가 되는 것입니다. 반대로 이걸 방향을 잘못 잡으면 말그대로 '일을 위한 일' 을 하게 되는 겁니다. 모 드라마에 인용되었던 '일하는 기분' 내기가 되는 것처럼요.
다시 이야기로 돌아가서 올바른 니즈분석을 위해서는 여러가지 방법이 있습니다만, 이번에 AI의 힘을 빌어서 올바른 니즈 분석을 할 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
저의 실습 과정은 두 단계였는데, (1) 복습 + (2) 스스로 학습. 이었습니다. 자세한 내용은 아래에서 계속 이어갑니다.
실습과정
(1) 복습 : 스터디장님께서 수업시간에 알려주신 것을 먼저 복습해 보자 !
-복습이 가장 중요하다는 생각하에, 스터디 장님이 알려주신 EDA분석을 한 번 똑같이 따라해 보 았습니다. 여기서 EDA란 아래와 같습니다.
"탐색적 데이터 분석 EDA(Exploratory Data Analysis)는 본격적인 통계 모델링이나 머신러닝에 앞서, 그래프와 요약 통계를 활용해 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 구조, 분포, 이상치, 변수 간의 잠재적 관계를 파악하는 초기 분석 단계"
-스터디장님께서 친절하시게도 데이터 분석에 최적화된 Gems를 하나 만들어 주셔서 이를 통해 EDA를 돌려봤더니, "구조파악 - 데이터분석 - 데이터간 관계규명 - 시각화 제언 - 인사이트 도출" 여러면의 결과물을 보여주었습니다.
-"이 데이터로 EDA분석" 이란 간단한 프롬프트 만으로도 알찬 풀패키지 분석을 해주어서 신기하긴 했지만 '음, 뭐 나름 괜찮네.' 정도 느낌이었습니다. 뭔가 공허함이 느껴졌고, 그 공허함의 실체는 결국 '나의 문제의식' 이 빠져있다는 점. 즉, 제미나이가 알아서 떠먹여 주는 분석보다는 '내가 주도하는 분석' 이 필요하겠다는 문제의식을 가지고 다음의 과정을 진행하였습니다.
(2) 스스로 학습 : 내 추론의 비판자로서 제미나이와 서로 비판해 보기
-제로베이스 관점에서 제가 속한 회사의 데이터 샘플을 바탕으로 분석을 해보았습니다. 여기서 핵심은 "내가 가진 조직의 니즈가 과연 근거에 의해 뒷받침 될 수 있는, 합리적 문제의식인지를 검증해 보자. AI를 통해서." 였습니다.
-아래와 같은 절차를 통해서 진행했는데 순서를 기술하자면 아래와 같습니다. 프롬프트도 아래와 같이 보여드립니다.
① 회사 인적구조 데이터를 제시하여, 조직의 특성과 회사의 교육니즈를 도출시킴
②이런 과정을 통해 내가 분석한 조직의 니즈와 제미나이가 분석한 니즈가 일치하는지를 비교해 보았음 (내가 지금 일을 똑바로 하고 있는 것인지 알아보기 위해서...)
③전반적으로 내 생각과 일치하였지만, 그 내용들 중에 내가 평소 생각하던 조직에 대한 우려와 다른 점을 발견하여 이에 대해 제미나이와 "논쟁"을 벌여보이기로 함. '엇, 과연 내 생각이 틀렸던 것인가?' 하는 흥미로운 지점을 발견했다는 기대감을 가지고..
④"내가 생각하기에 이 조직의 이슈는 OO인데 이것이 합리적인 추론인지 비판적으로 검증해 줘. 단, 근거를 뒷받침해서" 라고 물어봄
⑤ 확인결과 제미나이의 근거있고 신랄한 비판을 받았고, 이를 통해 "아...내가 그간 내 프레임에 갇혀서 조직의 니즈를 바라보고 있었구나. 내가 보고싶은 것만 보고 있었구나(feat. 장님 코끼리 만지기 우화" 하는 점을 느낌. 아래는 저의 문제제기에 대한 제미나이의 답변이었습니다. 과연 회사에서 제 고민에 대해 이렇게 진지하게 같이 고민해 주는 사람이 누가 있을까? 하는 생각이 들었습니다.
⑥ 여기서 멈추지 않았고, 저는 반대로 제미나이를 공격했습니다. '너의 주장의 근거가 뭐냐?' ,'너가 사실 문제라고 생각한 것이 진짜 문제인 것을 타 기업에서 실제 있었던 사례를 들어서 증명해 봐라' 같은 식으로요. 제미나이와 제가 서로를 건설적으로 비판하는 과정을 겪으면서 우리 둘이 협력한, 우리 만의 '가설' 을 수립할 수 있었어요.
⑦ 대략 이런 과정을 거치면서, 타당한 문제 의식이란 점을 확인했고, 이후에는 대안을 함께 모색해 보기 시작했어요.
⑧ 여기서 멈추지 않고, 계속 제 뇌를 돌려봤어요.
아래와 같이 다시 분석을 요청했는데요. 제가 제시한 데이터는 모두 8가지 종류의 것인데, 이걸 두개씩 조합해 보면 어떤가 해서 아래와 같이 요청을 해봤어요. 대충 던졌는데, 이런 것이 데이터 분석 용어로 "이변량 분석(Bivariate Analysis) 기반의 교육 니즈 도출" 이라고 친절하게 설명해 주더라고요 ㅎㅎ. 이런 변수간의 조합을 통해 우리 회사에 있을법한 니즈 56가지를 도출하게 되었어요. 이런 56개의 주제만 있어도 '상상력' 을 발휘하는 마중물이 되겠다 생각이 들었습니다.
결과와 배운 점
-배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
AI 쓰임새가 결국,
합리적 추론인지 검증(내 생각이 맞나? 이게 사실인가?)하는 것, 내 수고를 덜어주는 것. 두가지라는 생각이 들었어요. 주로 후자에 관심을 많이들 갖지만, 합리적 추론에 AI 가 정말 유용하게 쓰일 수 있겠다고 생각했습니다. 나를 향한 건전한 비판자이자 동반자로서 말입니다. 신랄한 조언은 사람에게 듣는 것보다, AI 에게 듣는 것이 더 낫겠다 생각이..ㅎ
꿀팁이라 하면, 우선은 나의 추론 혹은 가정을 먼저 세운 후, AI에게 그것을 밝히지 않은 채, 데이터를 올려서 AI 가 나의 추론 혹은 가정과 부합하는 진술을 하는지를 검증해 보는 것이에요. 처음부터 내 의도와 생각을 밝히면 AI 가 그에 맞추는 진술을 하지 않을까? 하는 우려에서요.
그리고, AI 가 말하는 것에 대해서도 끊임없이 '근거가 뭐야?' , '실제 있었던 일인지 증명해 봐' 등등 공격하는 과정에서 논리와 근거가 타당해 지는 것을 느꼈고, 실제 회사에서 혹은 의사결정권자들을 설득할 때 AI 와 나눴던 대화와 그때 인용했던 근거자료를 학습하면 설득력 있는 주장을 펼치는 사람이 될 수 있으려나? ㅎ 하는 생각이 들었습니다.
-과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
왜 그런지 모르겠지만, 챗 gpt의 분석 속도가 너무 느렸어요. 버전 때문인지 뭔지 몰겠지만 매우 답답해서 제미나이하고만 대화를 주로 했고, 게다가 gtp는 어려운 용어, 혹은 문어체를 많이 써서 버전을 좀 낮춰서 대화해야 할까? 하는 생각이 들었답니다.
-도움이 필요했던 부분
그리고, 실제 우리 회사의 데이터를 어디까지 공유해도 좋은 것인지, 보안의 이슈를 대비하기 위한 설정? 이 있는지 궁금합니다. 예를들어, 챗 gpt는 설정에 들어가면 "모두를 위한 모델 개선" 기능을 "꺼짐" 으로 하면 좀 낫다는데, 과연 이것이 어디까지 괜찮은 것인지, 괜찮긴 한건지 궁금합니다.
그리고, 글 올릴때마다 분명 스터디장님이 말씀주신대로 '콘텐츠/마케팅' 으로 분야를 설정한 것 같은데 자꾸 '노코드/업무자동화' 분야로 변경되어 글이 포스팅 되는 것 같아요. 이건 어떤 이유 때문인지...제가 뭔가를 잘못하고 있는 것일까요??? 분야를 수정하는 방법이라도 알려주심 감사하겠습니다.
-앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
패스트 러너인 분들은 답답하시겠지만 한 주에 하나씩만 해보자. 더 많은 실습사례 공유를 할 수도 있지 않겠나 하는 점은 아쉽습니다만,,, 계속 '하나씩, 하나씩' 느낌으로 남은 2주 성실하게 보내도록 하겠습니다. !! 😀