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포스트코로나, 가속화되는 디지털 전환과 인사행정의 미래: 빅데이터와 인공지능을 활용한 인사의 공정성 확보 방안 (Post-Corona, Accelerating Digital Transformation and the Future of Public Personnel Administration: A Plan to Secure Fairness of Personnel using Big Data and AI)

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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2021.03
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포스트코로나, 가속화되는 디지털 전환과 인사행정의 미래: 빅데이터와 인공지능을 활용한 인사의 공정성 확보 방안
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국인사행정학회
    · 수록지 정보 : 한국인사행정학회보 / 20권 / 1호 / 261 ~ 275페이지
    · 저자명 : 김동원

    초록

    본 연구의 목적은 빅데이터와 인공지능이 인사의 공정성을 증진하는데 도움을 줄 것인가의 여부와 그것이 어떻게 가능한가에 대한 시론적 논의를 전개하는 것이다. 그동안 인사행정에 정보통신기술(ICT)이 도입되면서 인사서비스의 새로운 패러다임이 조성되었으나 인사의 공정성에 장애로 작용하여 온 인사권한의 집중과 평가오류의 문제들을 해소하는 데에는 한계를 보였다. 그 한계들을 극복하기 위하여 빅데이터와 “약한 인공지능”은 두 가지 방식으로 활용될 것이다. 첫째, HR 애널리틱스의 개념을 도입하여 인사권자에 집중되어 있는 권한을 데이터기반 행정과 다양한 평가주체로 분산시킨다. 둘째, 빅데이터의 용량과 속도의 강점을 살려서 평가가 시간적으로 지연되어 나타나는 인지적 오류를 극복하고 정확한 평가 결과를 바탕으로 보상을 신속히 제공한다. 궁극적으로 인사의 공정성과 개인정보 수집의 최소화를 위하여 인간은 “강한 인공지능”에게 의존하게 될 것이다.

    영어초록

    The purpose of this study is to develop a exploratory discussion on whether big data and artificial intelligence will help to improve the fairness of personnel and how it is possible. So far, the introduction of information and communication technology (ICT) in personnel administration has created a new paradigm for personnel service, but there have been limitations in solving the problems of concentration of personnel authority and evaluation errors, which have been an obstacle to the fairness of personnel. To overcome those limitations, big data and “weak AI” will be used in two ways. First, by introducing the concept of HR analytics, the authority concentrated on managers is distributed to the data-based administration and various evaluation subjects. Second, by utilizing the strengths of the capacity and speed of big data, it overcomes cognitive errors that appear due to delay in evaluation over time, and provides quick compensation based on accurate evaluation results. Ultimately, humans will rely on “strong AI” for fairness of personnel and minimizing the collection of personal information.

    참고자료

    · 없음
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