데이터로 보는 인사이야기

들어가며

1. Digital Transformation 시대의 HR 역할과 변화
01 내 일자리가 사라진다고?!
02 디지털 전환 시대의 HR
03 디지털 전환에서 인재 전환으로
04 글로벌 사례: 독일 기업의 Digital Transformation

2. 데이터로 보는 인사 이야기 I-채용
01 들어가며: 객관적이고 싶은 당신에게
02 AI를 통한 채용:People Analytics의 공약불가능성
03 선발을 위한 예측 모델링

3. 데이터로 보는 인사 이야기 II-리더십
01 탁월한 리더를 찾아서
02 DT 시대의 리더십? 공유리더십!
03 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 1
04 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 2
05 데이터로 보는 After COVID-19 리더십 3

4. 데이터로 보는 인사 이야기 III-직원 경험
01 직원들이 일하고 싶은 공간은?
02 어떤 회사를 선택해야 하는가?
03 일자리에 대한 단상
04 일 잘하는 팀의 특성[소셜 네트워크]
05 현지 직원은 왜 그만둘까?
06 VR을 이용한 상황판단검사

5. People Analytics, 한 걸음 더 들어가기
01 가설검정과 예측의 차이점
02 베이지안 통계의 이해

6. People Analytics 시작하기
01 People Analytics 국내현황

7. R로 함께하는 데이터 이야기
01 회귀분석으로 본 데이터 이야기
02 조건부확률로 본 데이터 이야기

나오는 글
참고자료

인사가 만사라는 말이 있다. 회사 생활에서 인사의 중요성을 보여주는 대표적인 말이다. 때로는 효율적이고 논리적으로 보이기도하지만, 한편으론 주먹구구 식으로 이루어지는 것은 아닐까 의심스러운 인사관리, 실제로는 어떻게 이루어지고 있을까? 과거 면접관들 사이에 관상가가 있다는 우스개 소리가 있었는데, 4차 산업혁명을 맞이하여 'AI와 빅데이터 활용'이라는 말이 관용어로 변해버린 지금 HR의 역할은 어떻게 변화하고 있는가?

4차 산업혁명 시대 여러 일자리가 AI에 의해 대체된다는 이야기가 들린다. 과연 내 직업은 살아남을 수 있을까? 혹시 모든 인사도 AI가 담당하게 되어 억울한 일이 없어지고 비정한 인사고과만 남는 것은 아닐까? COVID-19 이후로 사회가 많이 변화했다. 포스트 코로나 시대의 리더십은 어떤 모습이며, 어떤 모습이여야 할까? 변화한 세상에서 직원들의 경험은 어떻게 구성될까? 다양한 데이터를 통해 사례들을 살펴보자.

실무 상황에서 데이터를 바탕으로 의사결정을 해야하는 상황들이 닥친다면 어떨까? 앞서 살펴본 내용들은 참 스마트하고 멋져 보였는데.. 나도 혼자서 분석해보고 의사결정을 내릴 수 있을까? 통계 분석 프로그램인 R을 활용하여 People Analytics가 어떻게 이루어지는지 실제로 확인해보자.