“AI가 퇴사할 직원을 92% 정확도로 예측한다”… GPT-3.5의 놀라운 성과

인공지능이 이제 직원들의 퇴사 가능성까지 예측할 수 있게 됐다. 톰스크 주립대학교 연구진이 최신 공개한 연구에 따르면, GPT-3.5 모델이 직원의 퇴사 여부를 92%의 정확도로 예측하는데 성공했다. 이는 기존의 예측 방식들을 크게 뛰어넘는 수준으로, 인공지능의 활용 범위가 인사 관리 영역으로까지 확장될 수 있음을 보여주는 주목할 만한 성과다.

연구팀은 IBM HR Analytics가 제공한 1,470명의 직원 데이터를 분석했다. 직원들의 나이, 급여, 직무 만족도, 근무 연수 등 35가지 요소를 종합적으로 분석한 결과, GPT-3.5는 실제 퇴사 가능성이 있는 직원을 94%의 확률로 정확하게 찾아냈다.

특히 주목할 만한 점은 GPT-3.5의 높은 정확도다. 모델은 실제 퇴사 가능성이 있는 직원을 94%의 확률로 정확하게 찾아냈으며, 잘못된 예측을 하는 경우는 9%에 불과했다. 이는 인공지능이 단순한 수치 데이터를 넘어 직원들의 복잡한 행동 패턴과 퇴사 징후를 효과적으로 포착할 수 있다는 것을 보여준다.

연구팀은 GPT-3.5의 성능을 검증하기 위해 다양한 전통적 머신러닝 모델들과 비교 분석을 실시했다. 서포트 벡터 머신(SVM)이라는 모델이 82%의 정확도로 가장 좋은 성능을 보였고, 랜덤 포레스트와 XGBoost 모델이 각각 80%의 정확도를 기록했다. 로지스틱 회귀분석과 아다부스트는 78~79%의 정확도를, K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 71%의 가장 낮은 정확도를 보였다.

이러한 결과는 GPT-3.5가 기존의 AI 모델들과 비교해 월등히 뛰어난 성능을 보유하고 있음을 입증한다. 특히 GPT-3.5는 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 해석하는 데 탁월한 능력을 보여줬다.

이번 연구 결과는 기업의 인사 관리 측면에서 큰 의미를 갖는다. 미국인사관리협회(SHRM)의 2016년 보고서에 따르면, 기업이 한 명의 신규 직원을 채용하는 데 평균 4,000달러(약 530만원) 이상의 비용이 든다. 미국 기업의 연간 이직률이 19%에 달하는 것을 감안하면, 이는 기업에 상당한 재정적 부담이 된다. 100명의 직원이 있는 기업이라면 매년 19명의 직원이 회사를 떠나는 셈이다. 이는 연간 7,600만원 이상의 채용 비용이 발생한다는 것을 의미한다. 여기에 업무 공백으로 인한 생산성 저하, 팀 분위기 하락 등 간접적인 손실까지 고려하면 그 비용은 더욱 커진다. 연구진은 GPT-3.5와 같은 고성능 AI 모델을 활용하면 직원들의 퇴사를 미리 예측하고 방지하는 데 도움이 될 것으로 전망했다.

이번 연구는 GPT-3.5와 같은 대규모 언어 모델이 단순한 텍스트 처리를 넘어 복잡한 인사 관리 문제도 해결할 수 있다는 것을 보여줬다. 특히 직원들의 이직 가능성을 높은 정확도로 예측할 수 있다는 점은 기업의 인사 관리 전략에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다.

연구진은 “AI가 직원들의 업무 만족도와 이탈 가능성을 정확하게 예측할 수 있다는 것은 인사 관리의 새로운 지평을 여는 것”이라고 평가했다. 이어 “기업들은 AI의 예측을 바탕으로 직원들의 불만 요소를 선제적으로 파악하고 해결함으로써, 핵심 인재 유출을 방지하고 조직의 안정성을 높일 수 있을 것”이라고 전망했다.

다만 이러한 기술의 도입에는 신중한 접근이 필요하다는 지적도 있다. 직원들의 개인정보를 AI가 분석하는 것에 대한 윤리적 문제와 프라이버시 침해 우려가 제기될 수 있기 때문이다. 또한 AI의 예측이 특정 직원을 차별하거나 낙인찍는 결과로 이어질 수 있다는 우려도 있다.

이에 연구진은 “AI는 어디까지나 보조적인 도구로 활용되어야 하며, 최종적인 의사결정은 인사 담당자의 종합적인 판단에 따라 이루어져야 한다”고 강조했다. 또한 “직원들의 데이터를 활용할 때는 충분한 동의 절차와 보안 조치가 선행되어야 한다”고 덧붙였다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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