2010년대 이후 빅데이터의 대두로 인해 HR 애널리틱스가 주목을 받기 시작하면서 대부분의 글로벌 기업들에는 HR 애널리틱스 전담 부서와 담당자가 생겨나고 있는 추세이다. 최근 5년 사이 HR 애널리틱스 관련 업무 담당자수가 3배 정도 증가했다고 한다.

신설 조직을 만드는 경우도 있지만 기존 조직의 명칭을 바꾸고 데이터 기반의 HR을 확립하기 위한 노력을 기울이기도 한다. 몇 년전부터는 인공지능이 확산되면서 관련된 기법이 채용 및 인재 유지에 도입되는 추세이다. 2018년 베인앤컴퍼니(Bain&Company)가 미국, 영국, 독일의 HR 담당자 500명을 대상으로 설문한 결과에 따르면 87%가 앞으로 디지털 기술이 HR을 근본적으로 바꿀 것이라는 것에 동의하였다. 먼 미래에는 HR 분야도 기계가 인간을 대체하지 않을까라는 우려도 심심찮게 나오고 있다.

구인, 구직 비즈니스를 중심으로 하는 소셜네트워크 서비스 업체 링크드인(Linkedin)은 2018년 구성원 서베이 플랫폼 서비스 제공 업체 글린트(Glint)를 4억 달러에 인수하겠다고 발표했다. 글린트는 실리콘 밸리에서 시작된 스타트업으로 구성원 몰입, 구성원 라이프 사이클, 매니저/팀 효과성 등을 고도화된 설문을 통해 파악하고 실시간으로 보여주는 서비스를 제공한다.

기존에 구성원 몰입 설문이 연례행사처럼 틀에 박힌 문항으로 조사 되고, 분석에 몇 달 걸린 후 실행조치가 별로 없는 것이 특징이었다 면, 글린트는 인공지능의 머신러닝 기법, 자연어 처리 분석 등을 통해 예측 기반의 결과를 내놓는다. 예를 들어 구성원들이 리더, 조직 문화, 보상 등에 대해 어떻게 느끼고 있는지 파악하고 관련 점수들을 어떻게 높일 수 있을지 제안하는 것이다. 이처럼 HR 애널리틱스가 중요해지면서 기존에 정례적으로 수집되던 데이터 이외에 구성 원들의 상태나 감정을 실시간으로 취합하고 분석하여 시사점을 도출하려는 노력은 앞으로 더욱 강화될 전망이다. 급진적인 관점에서 보면 글로벌 기업들에서 HR 애널리틱스를 넘어 인공지능을 활용한 의사결정이 자리잡고 있는 것으로 보이기도 하지만 실상을 들여다보면 그 속도가 빠르지만은 않다. IT 시스템을 고도화하고, 통계 기법을 활용하는 것은 시간과 비용을 투자하면 어렵지 않다. 그러나 HR 애널리틱스를 통해서 의미 있는 분석 결과를 발견하고, 문제점을 개선하여 기존의 방법으로는 어려웠던 성과 향상을 확인하는 것은 또 다른 문제이기 때문이다. 또한 아무리 우수한 인력들로 채워진 글로벌 기업이라고 할지라도, 조직이 HR 애널리틱스를 성공적으로 수행하려면 데이터와 역량이 쌓일 때까지 최소 3년 정도의 시간이 소요되기 때문에 수많은 성공 사례들을 기대하기는 어렵다.