역량 모델링(Competency modeling)은 주어진 역할이나 기능을 성공적으로 해내기 위해 필요한 스킬과 능력을 식별하고 문서화하는 것을 포함합니다. 이 프로세스의 대부분은 모델링되는 역할의 이상적이고 성공적인 건 무엇을 의미하는지에 대한 완벽한 조화를 찾는 것이며, 이는 인재 전문가와 주제 전문가(SME) 간의 반복적인 작업으로 진행됩니다. 필요한 역량에 대해 이러한 명확한 정의를 갖는 것은 분명 가치가 있는 일이지만, 행동 지표(특정 역량을 대표하는 객관적이고 관찰 가능한 행동을 기술해 놓은 것)를 작성하는 일은 어려울 수 있습니다.
이것은 AI와 무슨 관련이 있는 걸까요? ChatGPT, Google Gemini 등의 생성형 AI 프로그램은 사용자가 제시하는 프롬프트(질문)를 기반으로 콘텐츠를 신속하게 생성할 수 있게 합니다. 즉, 역량 모델링의 특성, 역량 정의와 행동 지표를 고안하는 복잡한 작업을 AI 능력을 활용해 빠르고 쉽게 처리할 수 있게 만들 수 있습니다. 이미 확립된 일반적인 역량에 의존하는 대신, AI는 조직의 고유한 요구 사항과 역량 모델링 전략에 맞게 조정된 역량 모델을 신속하게 작성할 수 있게 합니다.
그럼, AI를 사용해 어떻게 역량 모델을 개발할 수 있는지 여러 가지 모범 사례와 5가지 팁에 대해 알아봅시다.
1. 역할 정의에 동의하는지 확인합니다.
이미 작성된 직무 기술서(Job Description)가 있고, 조직이 AI 정책을 허용한다면, 직무 기술서를 역량 모델 개발 프로젝트 시작 시 AI에게 전달하여 사용자와 AI가 동일한 선상에 있도록 합니다. 만약 작성된 직무 기술서가 없다면 AI를 통해 도움을 받을 수 있습니다.
예시: 은행 텔러 역할에 대한 직무 기술서를 제공해 주세요.
결과: AI는 고객 문제, 불만 또는 오류를 신속하고 효과적으로 처리하는 "고객 서비스에 대한 책임" 및 "은행 정책, 절차 및 서비스의 변경 사항을 고객에게 정확히 알리기"와 같은 역할을 포함한 탄탄한 직무 기술서를 제공했습니다.
이 때, 모델링하려는 역할에 부합하는 것을 AI에게 알려주어 맞춤화 하십시오. 이는 SME에게 확인하거나 편집하도록 요청할 때 좋은 포인트가 될 수 있으며, 주어진 예시를 원하는 대로 사용자 정의할 수 있습니다.
예를 들면,
맞춤화 된 예시: 뉴욕의 A은행 맨하탄 지점에서 근무하는 신입 텔러 역할에 대한 직무 기술서를 제공해 주세요.
제공 받은 내용에 동의하면 그 다음은 역량을 식별하는 단계로 이동해야 합니다. 이때 사용자가 이전 대화 세션에서 어떤 내용을 언급했는지 기억하려면 단일 대화 세션 내에서 작업하거나 합의된 직무 기술서를 "알려주는" 준비를 해야 합니다.
2. 필요한 역량보다 더 많이 요청하고, SME의 의견을 듣고 줄여 나갑니다.
예시: 이 직무 기술서를 기반으로 역할에 필요한 가장 중요한 15가지 역량을 알려주세요.
결과: AI는 "거래 정확도", "전문성" 및 "기술 적응력"과 같은 15가지 관련 역량과 함께 간단한 정의를 제공했습니다. 이것을 다시 SME으로부터 의견을 듣고 좁혀 나갑니다. 15개를 중 어떤 것이 가장 중요한지 설문조사를 통해 순위를 매기거나 상위 5개를 선택하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 SME의 시간을 적게 사용하면서도 계속 정보를 얻을 수 있습니다.
SME가 가장 중요한 역량을 좁힌 후에는 역량이 의미하는 것과 어떻게 보이는지를 더 자세히 정의하는 단계로 이동합니다.
3. AI에게 정의 및 행동 지표를 작성하고 맞춤화 하도록 합니다. 단, 조건을 부여합니다.
AI에게 해당 역량의 정의, 원하는 행동 지표의 수준 및 행동 지표에 대한 몇 가지 모범 사례를 빠르게 설명합니다.
예시: 동일한 역할에 대해 "고객 서비스 우수성" 역량에 대한 정의를 3개의 문장으로 제공하고, 행동 지표를 세 가지 수준(낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준)으로 제공해 주세요. 이러한 행동 지표는 잠재력 평가를 위한 목표를 용이하게 하기 위해 관찰 가능하고 일관된 구조를 가지고 있어야 합니다.
결과: 이는 위의 질문 예시에 대한 AI의 정확한 응답입니다.
역량: 고객 서비스 우수성
정의: 고객 서비스 우수성은 고객의 기대치를 충족시키고 그 이상을 제공하기 위함이며, 고품질의 서비스를 일관되게 제공하는 것도 포함합니다. 또한, 효과적인 의사 소통, 고객 니즈 예측, 긍정적이고 전문적인 태도로 솔루션을 제공하는 것도 포함합니다.
행동 지표:
- 낮은 수준:
고객을 응대할 때 제한된 참여와 반응을 보임.
최소한의 노력으로 질문에 답하며 다양한 은행 서비스에 대한 고객에게 적합한 적극적인 의사 소통이 부족함.
고객 경험을 향상시키거나 고객에 대한우려 사항을 해결하기 위해 기회를 거의 찾지 않음.
- 중간 수준:
기본적인 수준으로 고객 문의 사항에 응답하고 거래를 처리함.
고객 니즈를 예측하지 않을 수 있지만 정확한 정보를 제공함.
고객 경험을 향상시키기 위한 기회를 가끔 찾음.
- 높은 수준:
일관되게 긍정적이고 개인화된 고객 경험을 만들기 위해 노력함.
적극적으로 고객 니즈를 예측하며 이에 따른 맞춤 솔루션과 추가 지원을 제공함.
우호적이고 전문적인 태도로 고객을 적극적으로 대하며 고객에게 기억에 남고 만족스러운 상호 작용을 함.
우리는 AI에게 몇 가지 질문만으로 SME가 매우 적은 노력으로 피드백이 제공 가능한 초안을 얻었습니다. SME에게 피드백을 요청할 때에는, 조직의 특성과 특정 역량 모델링의 요구 사항에 맞게 AI가 알려준 내용을 편집하여 회사의 기준에 따라 롤 아웃할 수 있도록 해야 합니다. 현실과 일치하지 않는 것을 SME에게 제공하면 그들로부터 능력에 대한 신뢰를 잃을 수 있는 것 뿐만 아니라, 프로젝트 전체에 대한 신뢰를 잃을 수 있기 때문입니다.
AI에게 이미 존재하는 역량 정의를 사용자의 역할에 맞게 맞춤화하도록 요청할 수도 있습니다. 예를 들어 AI가 은행 텔러 역할과 관련 없는 일반적인 역량 정의를 찾았다면 AI에게 다시 시도하도록 요청할 수 있습니다.
예시: 이 역량 정의 및 행동 지표를 은행 별 사례를 들어 뉴욕의 A은행 맨하탄 지점에서 근무하는 신입 텔러 역할에 맞게 정의해 주세요.
결과: AI가 낮은 수준의 행동 지표를 사용자 정의한 결과는 다음과 같습니다.
- 낮은 수준:
고객을 응대할 때 제한된 참여와 반응을 보이며 때로는 고객의 금융 니즈에 관심이 없어 보임.
최소한의 노력으로 고객의 질문에 답하며 다양한 은행 서비스에 대한 고객에게 적합한 적극적인 의사 소통이 부족함.
고객 경험을 개선하거나 고객에 대한 우려 사항을 해결할 수 있는 기회를 찾기 위해 솔선수범하는 경우는 거의 없음.
4. AI의 "게으름"에 대항하기 위해 작은 정보를 요청합니다.
AI에게 여러 역량에 대한 정의 및 행동 지표를 한 번에 요청할 수 있습니다.
예시: 동일한 역할에 대해 "고객 서비스 우수성", "거래 정확도", "전문성", "기술적 적응력" 그리고 "은행 절차 지식" 역량에 대한 정의를 3개의 문장으로 제공하고, 행동 지표를 세 가지 수준(낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준)으로 제공해 주세요. 이러한 행동 지표는 잠재력 평가를 위한 목표를 용이하게 하기 위해 관찰 가능하고 일관된 구조를 가지고 있어야 합니다.
이 전략은 추천하지 않습니다. 왜냐하면 AI는 효율성을 위해 프로그래밍되었기 때문에, 요청되는 출력이 길어질수록 덜 자세한 응답을 제공할 수 있기 때문입니다. 따라서, 각각의 역량에 필요한 내용을 개별적으로 요청할 때 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
5. 가능한 한 자주 SME로부터 의견을 얻습니다. 그리고 AI 결과에만 의존하지 않습니다.
AI는 생성한 단어의 함축된 의미를 완전히 이해할 수 없으므로 AI가 제공한 콘텐츠를 SME로부터 형성하고 검증받을 수 있도록 자주 의견을 얻으십시오.
사용자의 요구에 가장 적합한 역량 모델은 조직의 상황에 맞게 맞춤화 되어야 하는 것 뿐만 아니라, 모델을 어떻게 사용할 지에 따라 다를 것입니다. 이 또한 SME의 의견이 필요할 것입니다. 예를 들어, SME는 해당 업계의 전문 지식과 조직의 정보를 활용하여 예상되는 미래 요구 사항을 기반으로 역량을 좁히고 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그리고 이를 통해 역량 격차가 문제 되기 전에 이를 파악하고 해결함으로써 역량 강화 전략을 지원할 수 있습니다. 또 다른 예로는, 역량 모델을 커리어 패스를 지원하기 위해 사용하는 경우, SME는 조직 내에서 서로 다른 역할을 어떻게 조화롭게 할 수 있는 지를 이해하고, 그들의 역량 모델이 어떻게 상호 관련되거나 서로 영향을 미칠지를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.
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