구성원이 납득하는 텔타 Talent Assessment 리포트의 3가지 디테일

수천만 원의 예산을 들여 진행한 역량 진단 결과 리포트, 왜 HR 담당자의 서랍 속에 머물게 될까요? 우리는 그 근본적인 원인을 결과에 대한 구성원의 불신, 그리고 현업에 활용하기 어려운 모호함에서 찾았습니다.

기존 진단 방법론의 문제
1. 일관성 부재 : 명확한 기준이 존재함에도 평가자의 주관이 개입되어, 평가의 일관성이 저하됩니다.
2. 설명 부재 : 진단 결과가 구체적인 근거 없이 점수만 나열되어 실질적인 코칭에 활용할 수 없습니다.
3. 표본의 한계 : 소수에게만 제공되던 정밀 진단 데이터는 전사 인재 전략에 통계적인 맹점을 남깁니다.

🔗 15장짜리 역량 진단 리포트가 서랍 속에 갇히는 이유 원문 읽어보기

지금까지의 진단이 누가 더 잘했는지 가리는 줄 세우기 였다면, 앞으로의 진단은 누가 어떤 과업을 수행할 수 있는가를 증명하는 데이터가 되어야 합니다. 하지만 기존 방식은 평가자의 주관이 개입되거나, 점수만 남고 맥락은 사라지는 한계를 보여왔습니다. 납득할 수 없는 결과는 구성원의 불신을 낳고, 결국 HR 데이터를 믿을 수 없는 블랙박스로 만드는 원인이 됩니다.

텔타는 이 구조적 한계를 설명 가능한 AI와 Human-In-The-Loop 프로세스로 해결합니다. 시스템의 투명성이 어떻게 구성원의 납득을 이끌어내는지, 그 구체적인 디테일을 소개합니다.

* Human-In-The-Loop(HITL) : AI가 단독으로 판단하지 않도록, 전문가가 기준 설계부터 결과 검증까지 전 과정에 개입하는 프로세스를 말합니다.

‍

불확실을 확신으로 바꾸는 텔타 역량 평가·진단 리포트 3가지 디테일

(1) 휴먼 인 더 루프(Human In The Loop)로 구현한 편향 없는 평가 표준

평가의 신뢰도는 일관성에서 나옵니다. 하지만 아무리 정교한 가이드라인이 있어도 평가자의 피로도나 성향에 따라 동일한 역량도 다르게 해석된다면, 데이터로서의 가치는 훼손될 수밖에 없습니다. 평가 과정을 AI에게 일임하기에는 우리 조직의 고유한 맥락을 제대로 반영하지 못할 것이라는 우려도 있죠.

텔타는 Human-In-The-Loop 프로세스를 통해 AI의 객관성과 인간 통찰 간의 균형을 유지하고 있습니다. 데이터 처리를 AI에 전적으로 위임하는 대신, 전문가가 설계와 검증을 주도하는 프로세스로 운영합니다.

1. 전문가의 평가 기준 설계 : 텔타의 박사급 HR 전문가들이 고객사의 직무 정의와 비즈니스 맥락을 분석하여, AI 평가의 핵심 가이드라인이 평가 기준(Rubric)을 직접 설계합니다.
2. 전문가 로직 기반, AI 분석 : AI는 독자적인 판단을 내리지 않습니다. 설계된 평가 로직을 대규모 데이터에 엄격히 적용하는 역할을 수행합니다. 이 과정을 통해 평가자 개인의 편향을 배제하고 전 구성원에게 동일한 기준을 적용하는 일관성을 확보합니다.
3. 전문가의 최종 감수 : AI가 도출한 1차 분석 결과는 다시 한번 전문가의 감수를 거쳐 타당성을 검증합니다.

즉, 텔타의 리포트는 AI가 임의로 산출한 점수의 나열이 아닌, HR 전문가에 의해 철저히 검증된 평가 로직을 투명하게 구현한 결과물입니다.

(2) 점수 통보를 넘어, 결과의 이유를 증명하는 행동 근거 제시

구성원이 진단 결과를 신뢰하지 못하는 이유는 점수의 배경을 알 수 없기 때문입니다. 3.5점이라는 숫자만으로는 무엇이 부족하고 무엇이 뛰어난지, 어떻게 이 점수가 산출되었는지 파악할 수 없습니다.

텔타의 리포트는 점수 통보를 넘어, 실제 수행 과정에서 드러난 행동 근거를 있는 그대로 확인할 수 있습니다.

[Global Talent Assessment 진단 결과 리포트] 역량별 세부 결과 예시
‍- 프로세스 조정(Process Coordination) : "품질, 생산 양 부서 실무자 및 주요 결정권자 간 미팅", "베트남 공장 백업 생산하여 LineB 일시 중단, 원인 분석 및 대책 마련 필요" 등 부서 간 조정과 대안 제시를 포함했습니다. 다만, 3개 이상 부서를 아우르는 통합 워크플로우 설계나 프로세스 개선의 정량적 효과 측정이 부족했습니다. 4단계 달성을 위해서는 병렬 작업 흐름 구성과 부서 간 피드백 루프 구축 등 체계적인 프로세스 혁신이 필요합니다.
- 정보 전달(Information Flow Management) : "태국 기준 금일 업무 종료 전(18시 이전) 보고 필요", "사업본사(HQ) 대상 품질 이슈 대응자료 준비" 등 기본적인 보고 요구사항을 인지하고 있습니다. 다만, 각 이해관계자별 맞춤형 커뮤니케이션 전략이나 정보 전달 후 이해도 확인 체계가 부재했습니다. 3단계 달성을 위해서는 일본 HQ, 도요타, 태국 정부 등 각 이해관계자의 정보 요구사항을 파악하고 배경 설명과 함께 전달하는 체계적 접근이 요구됩니다.

텔타는 설명 가능한 AI 기술을 통해 그간 블랙박스로 여겨졌던 평가 세부 기준을 투명하게 공개합니다. 구성원이 작성한 답변이나, 수행한 과제 내에서 점수의 근거가 된 결정적 행동을 문장 단위로 직접 추출하여 제시합니다.

자신의 행동이 데이터로 증명되는 객관적인 피드백을 마주할 때, 구성원은 진단의 타당성을 신뢰할 수 있습니다. 나아가 이는 곧 성장을 만드는 가장 실질적인 동력으로 이어집니다.

(3) 개개인의 리포트로 완성하는 조직의 스킬 데이터

각 구성원에게 전달되는 리포트가 성장의 이정표라면, 이 리포트들이 모여 쌓인 데이터는 HR이 조직 전체를 조망하고 관리할 수 있는 전략 지도가 됩니다.

기존의 역량·리더십 진단은 개인별 결과 확인에 그치는 경우가 많아, 대규모 인원을 진단하고도 정작 조직 차원의 거시적 인사이트를 얻는 데는 한계가 있었습니다. 텔타는 이러한 데이터 파편화 문제를 해결하기 위해, 개별 리포트의 데이터를 통합 집계하여 조직 전체의 스킬 보유 현황과 역량 분포를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 제공합니다.

HR 조직은 텔타의 대시보드를 통해 개별 구성원의 역량을 동일한 기준으로 진단한 통합 데이터를 확보할 수 있습니다. 그리고 전사 구성원의 스킬 데이터를 보유하는 순간, 인력 배치와 채용 전략 수립, 실질적인 교육 성과 측정까지 아우르는 데이터 기반(Data-Driven) HR을 실현할 수 있게 됩니다.

‍

데이터 기반 HR이 불러오는 조직의 실질적 변화

조직에 스킬 데이터가 흐르기 시작하면 HR 현장에는 구체적으로 어떤 변화가 생길까요?

1. 데이터 기반 맞춤형 교육 설계가 가능합니다.
   ‍막연한 전사 공통 교육 대신, 데이터에 기반한 핀셋 교육이 가능합니다. 특정 역량이 기준 레벨에 미달하는 부서나 직급, 구성원을 정확히 식별하여 교육이 꼭 필요한 인원에게 예산을 집중하는 효율적인 교육 과정을 기획할 수 있습니다.
2. 객관적 지표를 통한 인재 발굴 및 배치가 가능합니다.
   신규 프로젝트를 위한 TF 구성 시, 주위의 평판이나 추천에 의존하던 방식에서 벗어날 수 있습니다. 데이터 분석 능력(Level 4)과 프로젝트 관리(Level 2) 능력을 동시에 보유한 사내 인재를 대시보드에서 즉시 추출하여 직급이나 연차에 가려져 있던 실무형 인재를 적재적소에 배치할 수 있습니다.
3. 교육 과정의 정량적 성과를 증명할 수 있습니다.
   ‍교육의 성과를 명확한 수치로 증명할 수 있게 됩니다. 교육 만족도, 이수율과 같은 지표 대신 “전사 AI 리터러시 평균 점수가 작년 대비 28% 상승했습니다”와 같이 구체적인 역량 지표의 변화를 통해 HR 조직의 실질적 기여도를 입증할 수 있습니다.

스킬 데이터가 확보된 조직에서 HR은 더 이상 지원 부서에 머무르지 않습니다. 막연한 감과 평판 대신, 숫자로 증명하고 데이터로 제안하는 비즈니스 전략 파트너로 거듭나게 되죠.

‍

감이 아닌 데이터로 대답하는 HR의 파트너, 텔타

텔타는 이 변화의 시작점입니다. 평가자 개인의 기억에 의존하지 않는 객관적 평가, 근거 중심의 리포트, 그리고 데이터의 자산화를 통해 그동안 풀지 못했던 HR의 오랜 숙제를 해결해 보세요.

감이 아닌 데이터로 대답하는 HR을 위한 텔타. 역량 진단 리포트가 실제로 어떻게 구현되는지 궁금하시다면, 지금 소개서에서 더 자세한 내용을 확인해 보세요.

‍