19:00~19:30 | 오프닝 - 각자 현업의 문제 공유      

- 나/우리회사는 채용 과제의 Pain Point

- 나/우리회사의 채용 최우선순위 문제는 ‘OOO’이다.

- LLM 과 HR담당자의 역할        

- 개인영역의 LLM 활용 빈도와 효용성        

- 기업 (실무) LLM 기반의 내부 데이터 활용 데모 & 실제 기업 사례        

- LLM이 도입되면 바뀔 HR 담당자의 역할은?

- 채용 프로세스 내 LLM 활용       

- ‘채용 Activity’ 단위에서 LLM을 적용한 Best Practice        

- LLM 도구로 직접 채용 기획 해보기 (프롬프트 엔지니어링 관점 소개)

① HR (채용) 실무를 3년 이상 경험하신 분

② 현업 중에 꼭 해결하고 싶은 ‘고통(문제)’이 있으신 분

③ HR 전문가 관점으로 LLM을 배우고 싶은 분

“AI기술로 가장 가까운 변화를 준비하는 HR 전문가”

AI를 가장 효과적으로 활용할 수 있도록 HR인사이트로 문제를 정의하고 맥락을 만들어주는 일을 주로 맡고 있습니다. 

현업에서 실제로 실행할 수 있도록 틀을 만들고 사례를 축적하면서, 이 시대의 HR (채용) 담당자의 역할 변화를 가장 가까이에서 준비하고 있습니다.

채용 담당 혹은 책임자 여러분, 지금 현장에서 느끼는 가장 시급하고 중요한 문제는 무엇인가요?

저는 채용 업무의 ‘목적’과 ‘과정’ 두 가지 관점에서 우선순위 문제를 설정하고자 합니다.

① 조직이 필요로 하는 “적합한” 인재를 “적시에” 뽑기가 힘들다.

② 인력 영입 과정에서 벌어지는 내부 소통의 문제가 쉽지 않다. 또는 그 과정에서 소통의 낭비가 많다.

전자는 ‘채용’이라는 미션이 가지는 본질의 문제이며, 후자는 실무와 현업 간 발생하는 현실적인 문제입니다.

인재를 찾아 조직에 들이는 일부터 실체적인 채용 프로세스 진행까지, 실행 (Activity) 수준에서 조직 내외로 수많은 의사결정과 상호작용이 일어납니다. 

어떻게 하면 수많은 정보 속에서 양질의 (꼭 필요한) 데이터를 골라내고, 어떻게 하면 소통 과정의 낭비를 줄이고, 

궁극적으로 어떻게 하면 더 나은 결정을 할 수 있을까요?

우리가 ‘고통’이라고 문제 삼는 것에서부터 실마리를 잡아보고자 합니다. 

“문제를 제대로 인식”하여야 “해결”의 대상 즉 “목적어”를 찾아낼 수 있으니까요. 문제를 잘 찾아내는 연습이 우선입니다. 세미나에서 다뤄보려는 AI도 문제를 해결하는 도구이자 조력자이지 문제 자체를 인식하는 행위는 하지 않습니다. 우리가 먼저 문제라고 인식한 것을 우리의 비서 또는 페르소나를 부여한 AI에게 똑똑하게 일을 시킵시다.

지금 현시점, 현시대에서 LLM만큼 “DATA를 수반하는 문제를 풀고,  DATA로 받는 고통을 줄여주는 좋은 도구”는 없는 것 같습니다. 

DATA를 사용하는 일을 한다면 LLM을 사용해서 문제 해결의 실마리를 찾아보는 것도 제안드립니다. DATA가 수반되는 일이라면 더욱, LLM은 문제를 푸는 좋은 도구가 되거나 문제를 해결할 인사이트를 효과적으로 제공할 수 있습니다.

문제를 해결하기 위해 노력하는 모든 사람들은 LLM 이라는 도구가 있기 전부터 다양한 툴, 방법론을 찾아다녔을 겁니다. 그래서 세미나의 방향성도 ‘요즘 직무 상관없이 다 쓰니까 HR도 한 번 해보자’는 것보다는, 

‘진짜 우리가 가진 문제를 해결해 줄 도구로서 LLM은 어떤 의미가 있을까?’에 초점을 맞췄습니다.

같은 업을 하기에 같은 고통과 문제를 가지고 있을 것이라 사료 됩니다. 문제를 껴안고 참여해 주세요. 내 말을 잘 듣는 LLM은 “도깨비 방망이”나 “요술지팡이”가 될 수도 있을 것입니다.

: 2024년 10월 11일 (금) 19:00 ~ 21:00

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[휘슬] 채용 문제 해결을 위한 LLM 실전 활용법

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