Page 103 - 월간HRD 2025년 8월호

HRD 애널리틱스 관련 프롬프팅 예시

- 데이터 개요 = 총 X,XXX 명의 임직원 데이터 (6개년 통합) / 44개 변수: 조직정보, 성
과평가, 역량평가, 직무-학습유사도 등
- 시계열 데이터 = 2019-2024년 성과/역량 평가 데이터
- 조직 계층 = 본부 → 사업부 → 실 → 팀 → 개인
- 예측모델링 = 학습에 따른 개인 성과 예측모델 구축 / 해석가능성 분석(SHAP, LIME)
교차 검증 및 성능 평가
유첨한 데이터세트를 위의 요건을 적용하여 분석해줘

스 접근은 전통적인 설문 결과 분석 위 발 효과성 평가에 있어 노벨상을 받을만
주의 평가보다 훨씬 정교한 인과추론을 한 완벽한 공식은 없을지 몰라도 최선의
가능케 한다. 경영진에게 ‘우리의 교육투 접근법은 존재한다는 것이다. 그것은 바
자가 인적자본에 이런 변화를 가져왔다’ 로 객관적 데이터와 현장의 맥락을 종합
라고 보다 과학적으로 설득할 수 있다. 하여, 각 사의 조직문화와 경영철학에
더 희망찬 소식도 있다. 생성형 AI가 정 부합하는 스토리를 만들어내는 데 집중
교함의 국면으로 접어듦에 따라 에이전 하는 것이다. 이를 위해 HRD는 그간 철
틱(agentic)한 툴들을 통해 바이브 코딩 학, 교육학, 심리학, 경영학 등 여러 분
만으로도 애널리틱스를 시도해 볼 수 있 야의 지식을 동원해 왔고, 앞으로도 학
다는 점이다. 관련해선 일정한 데이터를 제 간 융합적 노력은 계속될 것이다. 평
수집한 다음 상단 예시와 같이 ‘프롬프 가 연구의 선구자 패튼과 스크리븐은 같
팅’ 해보는 것을 추천한다. 은 목소리로 이렇게 말했다. 우리는 올
바른 것을 측정하고 있는가? 그리고 그
마지막으로 강조하고 싶은 점은, 인재개 측정이 의사결정에 도움이 되는가?

정보영 책임매니저
현대자동차그룹 인재개발원 HRD전략팀 실무자. HRD 애널리틱스라는 렌즈로 조직의 사진을
찍는다. 서울대 진로직업중점연구센터와 산업인력개발학과 피플랩 연구원, 국가과학기술인력개발원
부연구위원을 거쳤다. 실무연구자(Scholar-Practitioner)를 표방하며 매일 매시간 공부한다. 주요
연구분야는 조직개발, 경력개발, 피플 애널리틱스, 그래프 이론, HRD 평가 등이다.

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