AI 트랜스포메이션에는 기술 이상의 것이 필요합니다.

AI ROI는 기술 배포뿐 아니라 인력 적응에도 달려 있기 때문에 이사회는 결과에 대한 책임을 직접 CIO에 묻고 있습니다. 연구에 따르면, HR 및 IT 리더 중 94%는 더욱 지속적이고 적응력이 있는 인력 계획이 되어야 한다는 데에 동의했으며, 이는 AI 투자에 발맞춰 직원, 역할, 스킬이 신속하게 진화하는지에 CIO의 성공 여부가 달려 있다는 뜻입니다.

예. Cornerstone은 개방형 API 및 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Workday, SAP 등 주요 HRIS, ERP, 생산성 시스템에 연결됩니다. 따라서, 불안정한 단발성 커스텀 통합에 의지하지 않고도, 인력 인텔리전스와 AI 에이전트를 귀사의 기존 에코시스템에 접목할 수 있습니다.

Cornerstone은 엔터프라이즈급 보안과 프라이버시를 중시하는 설계, 설명 가능한 AI를 모든 계층에 빌드하여 귀사가 실행 중인 것이 SaaS 인력 애플리케이션이든, MCP(Model Context Protocol)이든, AI 에이전트이든 안심할 수 있습니다. 규제 대상 팀에게 이것은 지켜야 할 기준을 해치지 않으면서도 거버넌스를 확보하여 데이터를 처리하고 요구받았을 때 생산할 수 있도록 감사에 준비된 추적성을 유지하는 것을 의미합니다.

엔터프라이즈 AI는 업무, 역할, 스킬이 어떻게 변화하는지에 대한 공동의 실시간 가시성을 CIO 및 HR 리더에게 제공함으로써 인재준비도를 혁신합니다. 이러한 인텔리전스가 학습, 이동성 및 능력 개발 행동에 직접적으로 연결되면 두 직능이 모두 기술 자체의 속도에 맞춰 인력을 적응시킬 수 있으므로 AI 투자와 AI 성과 간의 격차를 좁힐 수 있습니다.

Cornerstone은 현재 스킬을 매핑하고 미래 역할과의 격차를 파악하며, 방향성이 뚜렷한 학습과 내부 이동성을 촉진하여 격차를 좁힙니다. 역할이 변화된 후 대응하는 것이 아니라 People Graph와 Skills Engine으로부터 얻은 실시간 스킬 데이터를 활용하므로, AI가 업무를 혁신하는 것에 발맞춰 진도를 추적하고 능력을 유지할 수 있게 해줍니다.

우선, 인력 인텔리전스를 활용하여 AI가 이미 변화시키고 있는 역할은 무엇이고, 어디에 스킬 격차가 존재하는지 특정한 후 인사이트를 학습, 이동성, 능력 개발 행동에 연결해야 합니다. 이것을 거버넌스가 확립되고 상호 운용 가능한 데이터 기반, 예컨대 People Graph와 결합하면 정확한 실시간 인력 맥락을 기반으로 AI 의사결정을 도출할 수 있습니다.