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승진 적합도 예측 업무 성과 예측 핵심인재 이탈 예측 부서 이동 적합도 추천 연수 과정 추천

승진 적합도 예측 시스템 활용 사례

⚠️ 현업 승진자 선정 프로세스의 문제점
∙ 성별, 연차, 학벌, 출신 등등의 낡은 기준을 통해 승진자를 선정함에 따라 기업의 전반적인 인적 경쟁력 하락
∙ 승진 대상자에게 좋은 고과를 몰아주는 관행이 아직 존재하며 절대평가제를 도입함에도 불구하고 기업의 문화는 변화가 쉽지 않음
∙ 리더의 능력이 있는 직원임에도 불구하고 잘못된 관행으로 인한 불합리적인 승진으로 인해 회사 승진제도의 비신뢰로 인한 상대적 박탈감
∙ 연말 인사고과 평가시 자기중심적 과포장으로 인한 잘못된 승진자로 인해 내부조직의 균열 발생
∙ 내부직원 개개인간의 과도한 실적경쟁으로 조직간의 융합적 조직력 균열
⛳ 인공지능을 활용한 승진 적합도 예측 시스템 도입 목표
∙ 공정,정확, 투명한 데이터 기반의 지표를 통해 임직원의 불공정의 문제를 해결하고 승진과 비승진의 결과를 납득시킬수 있는 지표 필요
∙ 승진자의 표본을 삼아 비승진자가 특정고과가 아닌 다면화된 요인을 실시간 분석하여 분석된 데이터를 통해 장기적인 개개인의 업무 경쟁력 고취
∙ 승진적합요인들을 파악하여 조직의 경쟁력을 자극하여 조화롭고 융합적인 조직으로 회사 전반적인 인적자원으로 거듭
∙ 상급 리더가 단순 평가자를 넘어 하급자가 발전할 수 있도록 모니터링을 통한 끊임없이 조언을 진행하여 조직간의 융합을 추진
∙ 결정된 인사고과를 데이터기반 바탕으로 직원들에게 수긍할 수 있는 피드백(피평가자에게 개선이 필요한 목표를 구체적인 피드백)
👍 승진 적합도 예측 시스템 활용 효과
1차적으로 OOOOO기업에서 제공된 데이터를 통해 승진에 요인을 미치는 중요 데이터 분석하고, 최종모델에서 당사의 승진요인에 적합한 승진적합자를 예측하고 제공함 (AUC정확도 89%이상, RECALL 73%). 이에 따라 회사에서 승진에 중요도가 높은 요인들을 제공하고 그에 맞는 개개인의 승진을 위한 요인을 포함한 프로파일링을 제공하여 상시 평가 및 확인이 가능해짐.

승진 적합도 예측 시스템을 활용하여 현 시스템을 유지 보수하고 보다 효율적으로 활용할 수 있는 방향 제시
∙ 과도한 실적 경쟁을 막을수 있고 협업을 독려할수 있는 변수데이터를 찾아 고도화 모델링
∙ 회사 전체 발전에 얼마나 기여했는지 확인할수 있는 회사전반적인 변수 데이터를 찾아 고도화 모델링
∙ 해외 MS,Google 및 국내 SK텔레콤, 현대자동차 등등과 같이 인사평가의 절대평가제를 도입한 회사가 있지만 최근에는 이마저도 없애는 기업이 나오고 있음. 수시로 팀원들에게 끊임없이 조언해주고 과제를 내주고 피드백을 통해 팀원이 목표를 달성할수 있는 상시리뷰제를 추진하는 회사가 발생되고 있음. 즉 애자일(agile 민첩한) 평가시스템.
∙ 지속적인 고도화와 알고리즘랩스가 제공하는 실시간 모니터링을 통해 “연말 평가제도”가 아닌 “상시 평가 제도” 의 문화를 수립하여 회사의 전반적인 경쟁력을 고취할수 있음

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