스티브 잡스가 생전에 이처럼 언급하였듯 기업에 꼭 맞는 인재를 찾는 일은 대단히 어려운 일이며, 경영 목표를 실천하고 경쟁 우위를 선점하기 위해 가장 우선하면서도 아무리 강조해도 지나치지 않은 중요한 활동입니다. McKinsey & Company는 1998년 ‘인재 전쟁(War for Talent)’이란 제목의 리포트를 발표하며, 시대의 흐름에 따라 기업들이 양질의 인재를 확보하는 것에 어려움을 겪을 것이라고 하였습니다.[1] 그동안 모든 분야, 업종에 걸쳐 우수 인재 확보는 기업의 흥망성쇠를 가르는 결정적 요인으로 작용한 것은 물론이요, 갈수록 인재 확보 경쟁은 치열해지고 있는 상황입니다.
전 세계 노동인구는 적극적 후보자(Active Candidate) 약 30%, 소극적 후보자(Passive Candidate) 약 70% 정도의 비율로 이뤄져 있다고 합니다.[2] 또한 미국 테크시스템즈(TEKsystems) 보고서에 따르면 현 직장에 만족해 적극적으로 구직 활동을 하지 않고 있지만, 새로운 일자리 제의가 온다면 수락할 의사가 있다고 답한 응답자 비율이 전체의 81%에 이르는 것으로 조사되었습니다.[3] 이처럼 소극적 후보자라 하더라도 적극적으로 구직 활동을 하지 않을 뿐이지, 매력적인 타 회사에서 직무와 제안이 온다면 언제든 응할 준비가 되어 있습니다. 그러므로 인재 전쟁에서 경쟁 기업보다 한발 앞서 승리하기 위해서는 잠재고객을 찾아 나서듯 잠재 지원자를 적극적으로 찾아서 발굴해야 합니다. 하지만 이에 따른 시간적, 금전적 비용 증가는 또 다른 숙제일 것입니다. 미국 인적자원관리협회의 조사에 따르면 신규 인력 1명 채용에 평균 36일의 시간과 4,425달러의 비용이 소요되고, 입사자 중 26%는 1년 내 퇴직하는 것으로 나타났습니다.[4] 이러한 상황에서 인재 확보를 좀 더 효과적으로 지원해 주는 솔루션을 소개해 드리도록 하겠습니다.
선제적인 인재 발굴
넷플릭스, 시스코, 소니, 뉴욕타임즈 등에서 사용 중인 엔텔로(entelo, 2011년 설립)와 하이어링솔브드 (HiringSolved, 2012년 설립)는 지원자 발굴 기능이 가장 큰 장점으로 꼽히는 SaaS입니다. 엔텔로와 하이어링솔브드는 온라인 공개 이력 및 다양한 소셜 네트워크 활동을 수집하여 개인별 통합 프로필을 제공합니다. 링크드인, 커리어빌더에 공개된 프로필은 기본이고 깃허브, 프로포머티브, 드리블 등 다양한 전문가 커뮤니티, 리서치 게이트와 같은 연구자 소셜 네트워크 등 40여 개의 소스에서 데이터가 수집됩니다. 이때 여러 사이트에서 서로 다른 아이디로 활동한 동일한 사용자를 식별하기 위해 사용자의 아이디 패턴, 이메일 주소, 지역, 학교, 전화번호 등 여러 정보를 동시에 조합하여 추정하는 기술도 가지고 있습니다.[5]
온라인 공개 이력 및 프로필은 소셜미디어에 남겨진 지원자의 모든 활동과 연계하여 추가 기능을 제공해 줍니다. 이력서에 기입된 프로젝트 개발 이력 및 보유 역량과 스킬이 실제 전문가 커뮤니티에서의 활동 내역과 합당한 수준인지 통합 검증할 수 있기 때문입니다. 근무 이력과 역량, 전문성을 확인하여 적합한 후보자를 찾았다면, 과연 해당 후보자가 이직할 의향이 있는지 확인이 필요합니다. 현재 직장 및 업무 수준에 너무도 만족하거나, 이직한 지 얼마 되지 않았다면 채용을 위해 접근했을 때, 아무런 관심을 보이지 않을 가능성이 큽니다.[6] 해당 서비스에서는 후보자의 온라인 프로필에서 수집된 과거 평균 재직기간, 현 직장에서의 재직기간, 프로필 업데이트 여부, 마지막 승진 시점, 현 직장의 평균 재직기간 및 이직률, 사업 구조 개편, 연관 뉴스 등 30여 가지 예측 변수를 활용하여 이직 가능성을 수치화해 나타내 줍니다.
이와 함께 후보자의 조직 적합성 점수도 예측할 수 있습니다. 동급 규모의 회사에서 근무한 경험이 있는지, 후보자가 관련 업계에서 일해 본 경험은 충분한지, 후보자와 같은 회사에 재직 중이던 사람들이 우리 회사로 얼마나 이직했고 성과를 얼마나 내고 있는지 등을 바탕으로 머신러닝이 조직 적합도를 산정해 줍니다. 이러한 분석 결과를 통해 이직 가능성이 높은 후보자를 선별해 접촉함으로써 채용 프로세스 기간을 단축하고 채용 결과로 이어질 수 있습니다.[7]
서류 전형 단계에서 유용한 AI
일본 소프트뱅크는 IBM의 인공지능 Watson이 제공하는 채용 솔루션을 2018년부터 도입하였습니다. IBM Watson을 통해 지원서, 이력서, 에세이를 분석하여 모집 직무와의 적합도가 수치화되어 제공되며, 영역별로 직무 연관 필수 요구사항, 필수는 아니지만 도움이 되는 선호 요구사항 등과 같은 추가적인 세부 분석 결과를 볼 수가 있습니다. 또한 회사 내 기존 고성과자들에게서 나타나는 통계 정보를 추출하고, 각 요인들의 가중치를 사전에 학습하여 구축된 예측 모델을 채용 후보자의 정보와 연계하여 향후 해당 직무에서 고성과를 달성할 가능성을 예측해 줍니다. 통계적 데이터에 기반을 둔 예측 모델이므로 도입 후 시간이 흐를수록 학습 데이터가 다양하게 증가되어, 실제 성공적인 인재 선발 결과로 이어지는 확률이 높아진다고 알려져 있습니다.[8]
국내에서도 수천, 수만 건의 지원 이력서 및 자기소개서 검토 과정을 효율화하기 위한 AI 솔루션 활용이 차츰 도입되고 있습니다. 대표적으로 SK, 롯데, CJ의 관계사들이 AI를 이용한 자기소개서 분석을 확대하고 있습니다. 결함 수(오타, 맞춤법, 반복 어휘, 틀린 회사명 기재 등)를 확인하는 기본적인 활용과 함께 직무적합도를 검증하고 있습니다. 과거에는 한 명의 자기소개서 검토를 위해 인사담당자가 평균 2분 30초를 투입하였으나, AI는 평균 3초면 충분합니다. 1만 명의 자기소개서를 검토하려면 인사담당자 10명이 하루 8시간씩 7일을 소비해야 했고 각 담당자의 판단, 직관이 일정 부분 개입되었다면 AI는 단 하루 만에 일관된 기준으로 1만 명에 대한 검토가 끝나 효율성 및 기준 일관성이 대폭 상승하는 효과를 얻고 있습니다.[9]
검증, 평가 서비스
미국의 투자은행 골드만삭스는 비디오 인터뷰의 대표 솔루션인 하이어뷰(hirevue, 2004년 설립)를 도입하여 효과를 보고 있습니다. 디지털 트랜스포메이션이 가속화됨에 따라 골드만삭스 역시 유능한 소프트웨어 인재를 유치하는 것이 매우 중요한 이슈로 떠올랐습니다. 골드만삭스는 다양한 인재들을 적극적으로 유치하기 위해 좀 더 차별화되고 유용한 채용 방안을 고민했습니다. 고민 결과 기존의 명문대 출신자만 고집하던 채용 전통을 없애고, 출신학교 제한을 두지 않게 되었으며 그에 따라 많은 지원자를 대상으로 면접을 실시하면서도 지원자와 면접관 모두 만족할 수 있는 방법으로 하이어뷰를 도입하게 된 것입니다.[10] 지원자는 비디오 인터뷰 플랫폼에 접속하여 질문을 받게 되는데, 이때 질문이 지원자의 학력과 이력, 지원 직무 등에 맞게 개인 맞춤형으로 자동으로 생성되는 것입니다. 각 지원자의 인터뷰가 완료되면 영상이 면접관들에게 전달됩니다. 면접관은 주어진 마감 일정 내에서 각자가 원하는 시간과 장소에서 영상을 통해 지원자를 평가, 채점할 수 있습니다.
하이어뷰 사용자 인터페이스는 지원자 및 면접관들이 직관적으로 이해하고 진행하기 쉽게 구성되어 있습니다. 또한 타 면접관들의 평가나 의견을 참고할 수 있도록 제공됩니다. 또한 여러 지원자들의 답변을 간편히 비교해 볼 수 있는 기능도 하이어뷰의 큰 특징으로 경험해 본 대다수의 면접관들은 큰 만족감을 나타냈습니다.[11] 그리고 하이어뷰는 영상, 음성 인식을 통해 자동으로 추가 정보를 분석하여 제공합니다. 면접 영상이 촬영되면 지원자의 표정, 단어 선택, 목소리, 몸짓 등을 종합적으로 분석하여 지원자가 정직하게 답변하고 있는지, 정서적으로 얼마나 안정되어 있는지, 성격이 어떠한지 등의 결과를 제공해 주는 특징이 있습니다. 도입 이후 골드만삭스는 이전보다 훨씬 짧은 기간 내에 출신학교와 관계없이 폭넓은 후보자에 대해 면접을 볼 수 있었고, 면접관의 수고도 줄일 수 있었습니다. 또한 지원자들도 편안한 장소에서 덜 긴장한 상태로 면접을 볼 수 있었고, 면접 과정이 이해하기 쉽도록 구성되어 있어 지원자 경험도 크게 향상되었다는 평가를 받았습니다.
채용 후보자를 좀 더 정확히 평가, 분석하기 위해 면접 인터뷰 외 추가적으로 심리 측정 검사에 게임 요소와 AI 기술을 접목시킨 단계를 구성하기도 합니다. 주어진 게임을 진행하는 동안 학계에서 연구해온 역량 측정 방법을 활용해 지원자들의 심리와 역량을 측정하게 됩니다. 대표적인 솔루션은 파이메트릭스(Pymetrics, 2011년 설립)가 있습니다. 12가지 유형의 심리 측정 검사 기반의 게임을 진행하면 후보자의 주의력, 의사 결정력, 보상 추구 성향, 손실 회피 성향, 사회적 정서 파악 능력, 공정성 인식, 집중력, 학습 추구 성향, 패턴 학습 능력, 논리적 판단 능력 등의 역량을 측정할 수 있습니다.[12]
전 세계 200여 개국에서 생활용품 위주의 상품을 판매하는 초글로벌 기업인 유니레버(Unilever)는 매해 엄청난 수의 지원자를 맞이합니다. 유니레버는 많은 수의 지원자를 국적과 인종에 관계없이 공평하고 합리적인 기준으로 평가하면서도, 채용에 투입되는 시간과 노력은 줄이고 싶었습니다. 이런 고민을 해소하기 위해 유니레버는 다른 회사들보다 선제적으로 파이메트릭스를 도입하였으며 기대했던 효과와 더불어 후보자의 지원 경험도 이전보다 훨씬 좋아졌다고 밝히고 있습니다.[13]
조직 적합성 평가에 특화된 솔루션인 하버(Harver, 2014년 설립)는 KPMG, 버거킹, 맥도날드에서 도입한 이후 이직률이 감소하는 유의미한 효과를 보여주었습니다. 조직이 지향하는 가치에 일치하는 사람이 가장 큰 성과를 낼 수 있다는 이론을 최우선으로 내세우며, 해당 관점으로 지원자에게 확인해야 할 질문들을 추출해 줍니다. 조직 적합성 100% 만점 기준으로 산출되며, 지원자의 가치관이나 과거 이력 및 경험에 따라 평가됩니다. 각 회사의 조직 문화에 따라 적합성을 판단해주는 동시에, 전체 지원자들의 가치관을 종합적으로 알려주기도 합니다. 이는 유능한 지원자들이 바라는 것과 현재 회사 조직 문화가 전혀 다른 방향으로 움직이고 있을 때, 참고하여 점검하기 위함입니다.[14] 인재 확보를 위해 도입한 솔루션을 통해 전체 채용 프로세스에 투입되는 시간과 비용이 감소한 것뿐 아니라, 아래와 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
① 경쟁 업체와 차별화되는 능동적 인재 발굴
② 사람의 경험, 직관에 따른 선발 기준 오류 감소
③ 통계적, 논리적 평가
일부 기업은 과거 전통적 방법으로 채용한 인력과 솔루션 도입 후 채용한 인력 간의 성과, 재직 기간 등의 데이터를 누적 비교하면서, 도입 효과를 명확히 검증하는 작업을 지속하는 것으로 알려져 있습니다.
인재 이탈 방지하려면, 현황 진단부터
이와 같이 심혈을 기울여 우수 인재를 채용하는 것과 더불어 직원들이 몰입하여 업무에 임하고 다른 회사로 떠나지 않도록 하기 위한 긍정적 직원 경험의 중요성은 날로 높아져 가고 있습니다. MIT 슬론 비즈니스 리뷰(MIT Sloan Business Review)에 따르면 퇴사율이 높은 회사가 되는 가장 큰 이유로 좋지 않은 조직 문화를 손꼽았습니다. 부족한 보상보다 불만족스러운 조직 문화가 약 10배 가량 이직에 영향을 미친다고 조사 결과를 발표하였습니다.[15] 그렇기 때문에 회사의 인력들을 지키기 위해서는 올바르고 발전적인 조직 문화를 조성해야 할 것입니다. 조직 문화 개선 및 발전을 위하여 직원들의 어려움, 감정, 생각 등의 정확한 파악이 요구되며 이를 위하여 사람의 맥박을 재는 것에 빗대어 펄스 서베이(pulse survey)라 표현하기도 하는 수시, 상시적인 서베이의 필요성이 커지고 있습니다. 삼성그룹의 SCI(Samsung Culture Index)처럼 현재까지는 대부분 연 1회 정도 실시하는 경우가 대부분이지만, 급변하는 트렌드와 이슈를 빠르게 파악하고 많은 직원들의 참여도를 높이기 위해서는 수시로 조사, 진단 하는 것이 적합합니다.
하지만 서베이를 진행하기 위해서는 대상자 선정, 문항 구성, 포맷 디자인, 배포, 결과 분석 등 여러 단계의 작업 공수가 투입되는데 이를 상시적으로 실시해야 한다면 아무리 온라인으로 진행한다 해도 매우 번거롭고 소요되는 시간, 비용, 노동력이 대단히 커질 것입니다. 이와 같은 경우에 도움이 될 수 있는 서비스로는 스파크베이(Sparkbay)가 대표적입니다. 스파크베이는 AI 기반으로 생성된 서베이 문항을 자동 배포하고 실시간으로 분석한 설문 결과를 제공해 줍니다. 또한 과거 유사한 설문조사 결과 및 경쟁 회사, 동종 업계 회사 등 타사들의 결과를 함께 비교하여 제공해 주기도 합니다.
그리고 스파크베이에서는 지금껏 축적된 여러 회사 직원들의 데이터와 인터뷰를 통해 응답하지 않는 이유를 도출하였습니다. 가장 큰 이유는 상황 변수가 많아 시각에 따라 다양하게 해석되는 경우 쉽게 답할 수 없는 문항인 경우입니다. 두 번째 이유는 대상자가 응답하기가 꺼리지는 상황, 항목 때문이었습니다. 예를 들어 상사와의 관계 관련한 문항인 경우, 실제로는 상사와 관계에 문제가 있지만 솔직하게 그대로 응답하면 불이익을 받을까 봐 우려되기 때문입니다. 세 번째 이유로는 문제점에 대해 아예 언급하고 싶은 마음이 들지 않기 때문이었습니다.[16] 스파크베이는 조사된 경우를 바탕으로 최대한 적합한 문항으로 생성되도록 구현하였고, 그럼에도 불구하고 답을 하지 않은 질문에 대해서는 새롭게 변형, 제시하여 참여를 자연스럽게 유도하는 것이 대표적인 특징입니다. 문항을 여러 문항으로 최대한 분절하여 묻는다든지, 표현을 좀 더 완곡하고 다르게 변형하여 대상자의 응답을 유도하는 식입니다. 이러한 과정이 AI를 통해 자동으로 진행되며 담당자는 실시간으로 정보를 확인할 수 있습니다. 그러므로 시간, 비용에 대한 부담 없이 필요 대상 직원들로부터 시의 적절히 현황 파악을 할 수 있는 것입니다.
올림푸스, 3M, 파나소닉은 어치버스(Achievers, 2002년 설립)의 챗봇을 활용 중입니다. 정해진 순서와 일부 후보안에 따라 진행되던 과거 방식과 달리 답변에 따라 대화하듯 질문의 내용이 다양하게 생성되는 챗봇 대화형 인터뷰는 개인별 최적화 되어 진행됩니다. 해당 방식은 친구에게 말하듯 편히 이야기할 수 있고, 회사가 직원들의 의견 및 생각을 가치 있게 여긴다는 느낌을 받을 수 있게 하여 직원들이 고충 전달에 대한 부담감을 덜 수 있게 해주었습니다. 어치버스(Achievers)의 챗봇은 전체 대화를 키워드로 분석 제공하여 관리자가 직관적으로 쉽게 파악할 수 있도록 지원해 줍니다. 설문 결과에 대한 취합, 분석이 끝난 후에야 문제를 발견하고 해결점을 찾기 시작하던 과거 설문과 비교할 때 현재의 문제점과 고충을 실시간으로 알 수 있기에 적시에 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 문제점이 적시에 해결되니 직원들의 만족도가 향상되고 다음 설문에는 좀 더 적극적으로 임하게 되는 선순환이 만들어지게 됩니다.[17]
하지만 조직 문화를 진단하고, 결과를 공유하며 회사가 관련 제도 및 프로세스를 변경하는 것만으로는 조직 문화 개선을 달성할 수가 없습니다. 제도 및 프로세스의 변화를 포함하여 전체 구성원들이 알맞은 사고와 실천적 행동의 변화를 진행할 때 조직 문화는 발전적으로 개선되고 확립될 수 있습니다.
그렇지만 리더를 포함한 대부분의 직원들은 회사가 조직 문화 ‘실천 과제’ 혹은 ‘행동 변화 지침’을 공유하면 숙제라고 생각하게 되며, 누군가 시켜서 억지로 하는 일이라 느낀다고 합니다. 시켜서 하는 일은 왠지 하기 전부터 싫은 기분이 들며 타성에 젖어 변화가 더딜 수밖에 없습니다. 그렇다면 직원들이 좀 더 조직 문화 개선의 주체가 되어 긍정적 행동을 실현하게 하기 위해서는 어떤 방식의 접근법이 효과적일까요?
강압 없이 변화를 유도하는 넛지 이론
넛지 이론은 경제적 주체인 개개인에게 강제적인 지시를 내리는 것보다는 팔꿈치로 슬쩍 찌르듯 부드럽게 개입, 설계하는 것이 저항을 줄이고 변화에 보다 효율적으로 작용한다는 논리입니다. 또한 인간은 비합리적으로 행동하는 경우가 많으므로, 리더들이 선택을 설계하고 부드러운 유도를 해야 한다고 언급하고 있습니다. 미국 미네소타에서 납세 독려 방법으로 '세금을 내지 않으면 처벌받게 됩니다'라고 했을 때보다 '이미 미네소타 주민 90% 이상이 납세 의무를 이행 했습니다'라고 안내문을 보냈을 때 자진 납세율 상승하는 결과로 나타났습니다. 납세자 집단에 들어가고 싶은 심리를 자극한 넛지 사례입니다. 또한 식당 메뉴판의 순서, 컴퓨터 프로그램에서 최초 제시되어 있는 디폴트값도 사람들에게 선택의 자유가 침해된다는 강압적인 느낌을 갖게 하지 않으면서도 자연스레 결과를 유도하는 넛지의 간단한 예시입니다.
구글 인사팀에서 넛지 이론을 연구하고 가장 효과적으로 사용했던 사람들이 지금까지의 경험을 바탕으로 조직 문화 개선과 행복한 일터를 다른 회사에도 제공하는 것을 목표로 후무(Humu)를 2017년 설립하였습니다. 후무는 각 조직에서 현재 조직 문화에 영향을 미치는 요인들을 AI 플랫폼을 통한 인터뷰, 직원 설문을 진행하여 찾아냅니다. 이를 통해 해당 조직 전체의 목표 및 팀 단위로 어떠한 업무 우선순위와 이해관계를 갖고 있는지 파악한 후 세부 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터를 대상으로 후무의 머신러닝 프로그램(상표등록명- Nudge Engine)을 통해 분석하게 됩니다.[18] Nudge Engine은 구성원별로 가장 적합한 권장사항을 찾아내 제시합니다. 누구에게, 어느 시점에, 얼마나 자주, 어떤 내용으로 전달해야 강압적 느낌을 주지 않으면서 효과적일지 자동으로 개인화되어 제공되며, 개인별 맞춤 넛지를 통해 조직과 자신들의 발전을 위한 행동으로 연결되도록 유도합니다. 달성하기 어렵지 않도록 작게 쪼갠 목표점을 제시하여 성취감을 느끼도록 유도하는 디지털 개인 매니저를 연상시킵니다. 후무는 이렇게 넛지의 자동화 및 맞춤화를 실현하여 제공하고 있습니다. 대표적으로 현재 글로벌 2위 통신사 보다폰, 여행 플랫폼기업 익스피디아 등이 후무를 통해 조직 문화를 개선해 나가고 있습니다.
‘우수 인재를 어떻게 확보하고 양성하여 만족할 성과, 이익을 낼 것인가? 직원들의 건강하고 행복한 직장 생활, 조직 문화를 위해 어떻게 해야 할까?’ 기업과 경영자들의 영원한 과제입니다. 그동안 해당 과제를 해결하기 위한 고민과 노력은 지속되었지만, 지금까지의 가장 큰 의사결정의 기반은 축적된 경험을 통한 판단이 절대적이었습니다. 하지만 과거와 달리 세상과 기업 환경은 급변하고 있고 한정된 정보와 과거 경험에 의존한 의사 결정으로는 한계를 느끼게 해주는 경우가 잦아지고 있습니다.
소개해 드린 통계 및 AI 기반 채용 솔루션이 우리나라에서는 아직 일부 기업에서, 보조적인 수단으로 사용되고 있는 초기 단계입니다. 하지만 인재 가치가 급상승하고 있는 환경에서 회사의 경쟁력을 좌우할 인재를 확보하기 위해서는 과거의 전통적인 방법에서 벗어나 소개해 드린 사례와 유사한 ICT 수단들이 확대, 필수화될 것으로 생각됩니다.
References
[1] IT 인재 채용: 흔히 하는 실수 4가지와 해결책, ITworld (2020.6.15)
[2] For Hard-To-Fill Positions, Try Finding Passive Candidates, Forbes (2018.10.04)
[3] 81% OF IT PROS OPEN TO NEW JOB OPPORTUNITIES, SURVEY SAYS, Staffing Industry Analysts (2019.12)
[4] Talent Acquisition Benchmarking Report, SHRM (2017.12)
[5] How Entelo uses 데이터 to make your résumé passé, Old GigaOm (2014.07)
[6] Entelo Reviews & Product Details, g2.com
[7] Entelo Webinar: Candidate Pipelining - Why It's Critical Now, Entelo youtube page, HiringSolved Overview, HiringSolved youtube page
[8] AI가 신입사원 채용 심사…소프트뱅크의 혁신 (2019.4.22), AI로 하는 인재관리…직원 역량 강화와 인사관리 효과 높인다(2018.12.4)
[9] 자소서 걸러내는 AI… "로봇, 우리 직원 누구 뽑을까" (2018.1.2)
[10] 골드만삭스, 채용문 활짝…명문대 리쿠르팅 전통 없앤다 (2016.6.24), Article: The Future of HR Technology - The 3E's - People Matters (2019.2.26)
[11] HireVue talent experience report shows hiring technology is key to finding candidates (2019.7.30)
[12] The computers rejecting your job application, BBC (2021.2.8)
[13] The Amazing Ways How Unilever Uses Artificial Intelligence To Recruit & Train Thousands Of Employees (2018.12.14)
[14] How KPMG NL transformed their recruitment process and increased the number of female hires by 44% (2019.9)
[15] 대퇴직 시대, 왜 떠나고 어디로 가는 걸까, CIOKorea.com (2022.4.6)
[16] How to Work With IT to Implement a Killer HR Tech Solution (2019.4.17) & sparkbay.com
[17] Achievers Survey Finds Up to 64% of Employees Surveyed May Leave Their Jobs in 2020 (2020.8.30)
[18] This Google Veteran’s ‘Nudge Engine’ Startup Wants To Build Better Managers (2022.1.25)
[19] Article: The Future of HR Technology - The 3E's - People Matters (2019.2.26)
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삼성SDS 컨설팅팀