IT 분야의 인재가 계속해서 부족한 상황이다. 그래서 이제 기업들은 정기 고용이 아니라 단기 고용과 파트너십에 더 투자를 하고 있다. 여기에는 수반되는 리스크가 있는데, 미래를 담보할 수 없다는 것이 그 중 하나다. 그래서 필요한 게 데이터 분석이다.

[보안뉴스 문정후 기자] 오늘날의 기업들은 급변하는 상황 속에서 기적 같은 유연성을 발휘해야만 살아남을 수 있다. 특히나 신기술을 도입하는 측면에서는 더 그렇다. 새롭게 등장한 기술을 빠르게 검토해 도입 여부를 결정하고, 필요하다면 시간 낭비 없이, 그러나 안전하게 구축해야 한다. 이렇게 유연하게 움직이기 위해서는 ‘인재의 파이프라인’이 필요하다. 필요한 사안마다 대규모 혹은 소규모로 투입할 수 있는 ‘인력 운영 구조’를 마련해 두어야 하는 것이다. 하지만 IT 결정권자들 중 2/3(69%)이 인력난을 도무지 해결할 수 없다고 곤란함을 표현하고 있다.


어떤 산업에 소속된 기업이든, 재정의 규모가 얼마나 크든, 필요한 인재를 전부 내부에 둘 수만은 없다. 일정 비율 정도는 외부 인재들과 파트너십을 맺고 필요한 기간만큼 서로 협력 체계를 유지해야 한다. 그리고 그런 일시적인 협력 관계가 맺어지면 해당 파트너들이 충분히 생산성을 발휘할 수 있도록 관리도 하고 지원도 해 주어야 한다. 이렇게만 보면 이 인력 관리 문제가 인사부 소관으로만 보일 수 있는데, IT 관련 부서와 담당자들도 꽤나 중요한 역할을 담당해야 한다.

전기전자학회(IEEE)가 조사한 바에 의하면 기술 분야 결정권자들의 97%가 “최근 인사부와 협력해야 할 일이 많아졌음을 느낀다”고 한다. 특히, 인력 관리 측면에서 IT에게 지원과 도움을 요청하는 일이 증가했다고 한다. 여기서 인력 관리란, 임직원들의 신체적 건강과 안전, 생산성, 정신 건강 상태를 전부 아우르는 것으로, IT 기술이 이제 인사부의 이러한 업무 처리에까지 손을 뻗쳐야 하는 상황이 된 것이다. 그리고 할 일이 하나 더 남았으니, 바로 ‘채용’이다. 이제 IT 분야의 채용과 파트너십 체결에 있어서도 IT 부서가 적극 나서야 한다.

IT 기술을 가진 사람을 채용한다는 건 말처럼 간단한 일이 아니다. 세부 전문 분야가 너무 많고, 따라서 프로젝트마다 요구되는 스킬이 조금씩 다르기 때문이다. 컴퓨터 과학 전공한 사람을 인사부가 알아서 채용해 팀에 배정시켜서는 일이 되지 않는다. 그렇다고 필요한 세부 전문 기술을 설명하는 것도 어렵다. 인사부 채용 담당자가 IT 분야의 일을 100% 이해하지 못하는 경우가 왕왕 있기 때문이다. 예를 들어 같은 자바 개발자라도 A라는 프로젝트에 적합한 기술을 가진 사람이 있고 B라는 프로젝트에 적합한 기술을 가진 사람이 있는데, 그 미묘한 구분을 비전문가가 하기는 힘들다.

그래서 차라리 특수 스킬을 보유한 전문 집단과 일정 기간 파트너십을 맺는 편을 선택하기도 하는데, 이는 정기적인 근무자를 고용하는 것보다 다음과 같은 면에서 장점을 갖고 있다.
1) 프로젝트에 꼭 필요한 기술을 빠르게, 그리고 필요한 기간 만큼만 투입시킬 수 있게 된다.
2) 정말로 필요한 스킬셋이 무엇인지 보다 정확하고 꼼꼼하게 이해할 수 있게 되며, 이런 파트너십을 통해 여러 외부 인력들과의 관계를 확장시킬 수 있다. 즉 잠재적 가용 인원이 늘어나게 된다는 뜻이다.
3) 외주 인력들은 한 회사에 소속되어 있을 때라면 할 수 없는 경험들을 축적시킨 경우가 많고, 이것이 예상 외의 부분에서 큰 힘을 발휘할 때가 있다.

그렇다면 우리에게 딱 맞는 인재를 어디서 어떻게 찾아야 할까? 어떻게 해야 방대한 인적 네트워크를 효율적으로 구성해 사업을 원활하게 진행할 수 있을까? 해답은 데이터에 있다. 정확히 어떤 스킬을 가진 사람이 필요한지 이해해야 한다. 그냥 ‘프로그래머’만 찾아서는 안 된다는 것이다. 그 다음은 어떤 외주 업체들이 어떤 분야에 전문성을 가지고 있는지 장시간에 걸쳐 파악하고 데이터를 수집해야 한다. 꽤나 노력과 시간이 투자되어야 하며, 그래서 많은 기업들이 이 절차를 생략한다. 하지만 필요한 스킬셋을 갖추지 못한 서드파티와 파트너십을 맺을 경우, 프로젝트 진행 기간 내내 지옥을 경험하게 된다.

수집해야 할 정보는 회사(혹은 개인) 프로파일이나 과거 고객 목록을 넘어선다. 웹사이트나 이력서 전면에 내세운 자신들의 특기 분야를 곧이 곧대로 믿어서는 안 된다. 오히려 그런 곳들에서는 발견되지 않는 정보를 구하고 찾아야 한다. 예를 들어 과거 고객 목록에 아는 곳이나 사람이 있다면 전화를 걸어 해당 인물이나 회사에 대한 의견을 구할 수도 있고, 필요하면 직접 간단한 테스트를 볼 수도 있다. 그리고 까다로운 절차를 거쳐 채용하기로 했다면(그것이 장기이든 단기이든), 채용 기간 동안 해당 파트너사나 인물의 퍼포먼스에 대한 기록도 누적시켜야 한다. 같이 일하기에 편한지, 어떤 부분이 부족하거나 아쉬운지, 전문성을 발휘하고 있는지, 그리고 그 전문성이 정확히 어떤 것인지를 꼼꼼하게 기록하고 저장해 두어야 한다. 그래야 나중에 비슷한 프로젝트가 진행될 때 이전보다 더 정확하게 인재를 뽑을 수 있게 된다.

요즘은 팬데믹 때문에 단기 근무자나 파트너사를 회사로 불러들이지 않고 원격에서 계약하고 원격에서 일하게 하기도 한다. 이럴 때야말로 자주 연락하고 확인해서 관계를 보다 견고히 다져야 한다. 감시하라는 게 아니고, 그렇다고 친구와 같은 개인적인 친분 관계를 만들라는 건 아니다. 하지만 무미건조하게 업무적인 것만 주고 받는 것 이상의 ‘신뢰 관계’를 만들 필요는 있다. 자꾸 말하지만 나중을 위해서다. 인력 파이프라인이라는 개념 자체가 미래지향적이다. 서로 신뢰할 수 있을 때 일하기는 더 쉬워지고 결과도 더 좋아진다.

파트너사나 단기 근무자와 회사가 잘 맞지 않는 경우가 굉장히 많은데, 이럴 때도 그 이유에 대해 샅샅이 파헤칠 필요가 있다. 이력을 완전히 속이고 들어와 전문성을 전혀 발휘하지 못하고 있어 일이 진행되지 않는 경우는 그리 많지 않다. 오히려 서로에게 낯선 상황에서 서로가 가진 기대치에 대한 소통이 잘 되지 않는 것에서부터 삐걱대는 관계가 만들어지는 경우가 훨씬 많다. 원격 근무 체제에서는 이 부분이 정말 큰 문제가 되기도 한다. 부정적인 경험에 대해서도 데이터를 꾸준히 수집하고, 이 데이터를 분석함으로써 미래 파트너십 체결과 운영에 필요한 통찰을 얻어내는 것이 중요하다.

우리는 현재 ‘대 퇴직의 시대’를 지나고 있다고 한다. 하지만 일 없이 살 수 있는 사람이 어디 있을까. 퇴직 러시에 참여한 사람들이라고 해도 반드시 어느 시점엔 직업을 필요로 한다. 실제 2021년 6월 직업 관련 조사에서 퇴직을 한 사람들 10%가 이미 ‘급하게 직장을 찾고 있다’고 답했었다. 겨우 10%라고 볼 수도 있지만 2021년 6월이라면 대 퇴직의 시대라는 말이 공공연하게 나오기 시작했거나 그 전의 시점이다. 더 나은 직장을 위해 지금의 직장을 포기한 사람들 열 사람 중 한 사람은 거의 시작부터 급박한 상황에 처하게 되었다는 뜻이다. 그리고 9명도 시기만 다를 뿐 비슷한 입장이 될 수 있다. 즉 우리의 파트너가 될 수 있을 만한 사람들이 구직 시장에 나와 있거나 조만간 나올 거라는 뜻이다. 조급하게 채용을 결정하는 대신 조금 더 데이터를 쌓을 시간이 있다.

현대의 구직자들은 예전만큼 회사나 브랜드의 명성에 크게 좌지우지 되지는 않는다. 아예 영향을 안 받는다고 말하기는 힘들지만 결정적 요인은 아니라는 것이다. 자기가 필요로 하는 것을 되돌려 받을 수 있는 회사임을 확인하는 것이 지금은 더 중요하다. 그게 돈이 될 수도 있고, 지리적 위치가 될 수도 있고, 근무 시간이 될 수도 있고, 같이 일하게 될 사람이나 기업 문화가 될 수도 있다. 이런 것 역시 근무자 개개인에 대한 모니터링을 바탕으로 한 데이터 수집에 포함되어야 할 내용이다. 이런 데이터가 쌓여야 보편적으로 근무하고 싶어지는 기업을 만들 수 있고, 이것이 나중에 더 훌륭하고 꼭 맞는 인재들을 고용하는 데에 도움이 된다.

필자가 여기까지 쓴 내용은 사실 전부 데이터에 관한 것이다. 필요한 인재를 아는 것과 구하는 것, 그리고 관리하고 이해하면서, 나중의 관계까지 도모하는 것 전부 충실한 데이터 수집과 분석, 통찰 추출로 해결할 수 있다. 처음부터 완벽할 수는 없다. 실패하는 채용도 있을 것이다. 하지만 그 모든 것들을 과정으로 여기고, 부정적인 경험에서도 데이터를 모아 의미있는 것으로 전환할 수 있는 것 자체가 데이터 분석이 가진 힘이다. 인재 채용과 관련된 IT 분야의 기술력은 이런 방면에서 꼭 필요하다.

글 : 키간 뱅스(Keegan Banks), 부회장, Harvey Nash USA
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]

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