[HRD 세미나] 복잡계 HRM 시뮬레이션을 위한 에이젼트 기반 접근법

나의 연구 관심사는 '동기'다. 몰입에 대한 동기일 수도 있고, 리더십에 대한 동기일 수도 있고, 어떤 행위를 하도록 마음먹게 하는 촉발점이 존재한다고 생각한다. 동기는 타인이나, 주어진 상황에서 올 수도 있고, 자기 스스로 일으킬 수도 있으며, 촉발요인을 자신이 인식 할 수도, 인식하지 못할 수도 있는데 이 모든 것을 동기를 일으키는 요소로 보고 있다.

그렇기 때문에, 더더욱 동기에 대한 연구는 연구대상에 대한 개별적이고 미시적인 접근이 필요하고, 인간사회의 복잡계적 관점을 이해하는 것이 중요하다고 생각한다. 그러나 기존 연구방식은 인간군상을 수치적 평균으로 동질성을 부여하는 문제가 있었다. 이것은 연구방법의 한계라고 볼 수 있다.

이러한 한계를 보완할 수 있는 연구방법을 찾아나가고 있다. 최근 메모를 확인해보니 올해 2월 28일 한계점에 부딪힌 이후로 연구주제에 대한 고민이 더 이상 나아가지 못했다는 걸 확인했다. 그러던 와중에 에이젼트 기반 모델링이라는 연구방법을 찾으면서 새롭게 희망을 가지게 되었고, 연구모델 설정에 큰 변화를 가져올 수 있었다.

 

아티클 선정의 두 번째 이유는 2025년 FALL BROWN BAG의 일곱 번째 아티클을 통해 제기된 리더십 측정도구에 대한 문제제기 덕분이다. (2025년 9월 27일 브라운백에서 퍼실리테이터로 발제할 아티클이기도 하다)

예를 들어 리더십 개념이 중복되는 경우는 카리스마와 영감주기라는 개념을 중복해서 해석할 여지가 있다는 것이다. 

두 번째로 질문의 형태가 리더를 평가하는 것인지, 리더 행동을 평가하는 것인지가 명확하지 않습니다. 팔로워가 생각하는 리더와의 관계를 평가하는 것에 가깝다.

또, 어떤 리더가 위기 상황에서는 강경하게 행동하는 것이 긍정적으로 평가되지만, 평상시에는 그 행동이 부정적으로 평가된다면, 설문에서는 이를 어떻게 반영해야 할지 기준잡기 어렵다.

대략 이러한 문제들이 제기되고 있어 검증되었다는 측정도구 역시 연구방법론처럼 계속 보완되고 발전적으로 연구되어질 필요가 있다고 생각한다. 그래서, 소개하고자 하는 에이젼트 기반 모델링에서는 인구통계학적 정보와 행위규칙을 설정하고 이를 설문의 내용으로 하고 있다. 

 

아티클로 들어가서, 인적자원관리를 복잡계 시스템으로 모델링하고 시뮬레이션하는 새로운 접근방식에 대해 소개해보겠다. 우선 아티클에서는 효과적이고 효율적인 HRM 의사결정이 조직 성공의 핵심이라고 강조하고 있다. 그러나 HRM 은 채용, 개발, 보상, 고충 처리 등 다양한 고용 관련 문제들이 얽혀 있으며, 직원 개개인의 이질성과 미시적 상호작용으로 인해 의사결정이 매우 복잡하다. 그리고, 기존의 HRM 의사결정 모델들은 주로 분석적 방법, 설문 기반 통계적 접근방식 그리고 집단 전이율을 기반한 시스템에 의존해왔다.

이러한 방법들은 인력이 동질하다는 가정을 바탕으로 하기 때문에, 실제 이질적인 인구의 역동성과 미시적 상호작용을 포착하는 데 한계가 있다. 내가 연구방법론 적으로 가졌던 의문들을 정확하게 긁어주는 부분이기도 하다.

기존 연구방법 중 하나인 집단 전이율에 대해 자세히 살펴보고 가자면.. 기존 연구방법에서 사용되는 집단 전이율의 주요 특징 및 한계점이 있다. 집단 전이율은 조직 내 모든 인력이 나이, 경험, 개인적 배경 등에서 동질하다고 가정한다. 그래서 실제 직원의 내재적 이질성(개인의 다양한 특성이나 차이점)을 반영하지 못한다.

이 접근방식은 개별 직원의 미시적 수준의 상호작용에서 발생하는 복잡하고 동적인 현상을 포착하는데 제한적이다. 또한 정보손실을 일으키는데, 예를 들어, 직원 이직률을 연구할 때 연령이나 근속 기간에 관계없이 모든 직원에게 단일 이직률을 적용하면, 직원의 충성도와 같은 중요한 요인의 영향을 간과하게 되어 분석 결과가 오해를 불러일으킬 수 있다. 따라서 특정 집단의 행동변화에 대한 통찰력을 제공하지 못한다.

집단 전이율을 사용하는 매크로 수준의 분석은 문제의 숨겨진 원인이나 특정 집단의 행동 변화에 대한 통찰력을 드러내지 못하는 블랙박스와 같다. 그래서 인적자원관리와 같이 상호 연결된 요소와 이질적인 개인들의 역동적인 상호작용으로 이루어진 복잡한 시스템을 효과적으로 모델링하기에는 기존의 분석 및 통계 기법과 집단 전이율 기반 연구방법은 부족하다.

 

이러한 집단 전이율의 한계를 극복하기 위해, 에이전트 기반 모델링(ABM)이 복잡한 HRM 시스템을 모델링하는 데 더 현실적인 대안으로 제시된다. 

ABM은 세 개의 구성요소로 정리됩니다. 연구대상 개개인을 에이전트로 표현하며, 행위규칙을 통해 일련의 이론, 규칙 또는 가정을 기반으로 상호작용을 확인한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 시스템 내 개체들의 미시적 상호작용이 반복되면서 거시적 수준의 시스템 행동을 나타내게 된다.

ABM의 강점으로 제시되는 것은 표에 제시된 다섯 가지 특성이다.

 

이 그림은 모델링과 시뮬레이션 과정을 세 단계로 나누어 보여주는 과정도다. 시뮬레이션 프로세스의 핵심단계는 개념, 구현, 분석으로 나눠지며 전체 과정은 피드백 루프를 통해 반복될 수 있다.

모델이 실질적인 구현과 활용 단계까지 지속적으로 검증되고 다듬어지면서 시스템 이해도가 높아지고, 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있게 하는 구조다.

 

시뮬레이션 결과는 Netlogo라는 프로그램을 통해 오른쪽의 그림처럼 시각적 표현도 가능하다.

 

연구 대상은 스리랑카 중소 규모 의류 제조 회사의 HRM 시스템을 사례 연구로 선정했다. 의류 산업은 높은 이직률을 특징으로 하는 노동 집약적 산업이다.

앞서 설명한 바와 같이 회사의 직원들은 시스템의 인간 에이전트로 표현된다. 노드는 종사자, 엣지는 정보 공유 경로로 표현된다. 각 에이전트는 고유한 정체성(employee ID)을 가지며, 나이, 직위, 총 경력, 현 조직 내 근속 기간, 현 직위 정체 기간, 교육 비용, 급여 비용과 같은 속성들을 가진다. 이 속성들은 시뮬레이션 과정에서 실제 조직 환경의 동적 특성을 모방하게 된다.

모델 개념화 단계에서는 HRM 담당자와의 브레인스토밍 및 관련 문헌 검토를 통해 멘탈 모델을 개발했다. 핵심적으로 채용, 승진, 이직이라는 HRM 주기를 고려했다. 예를 들어 퇴직은 확정적이지만, 개인적인 이유나 업무 스트레스로 인한 자발적 사직은 확률적으로 발생한다. 이 때 이직은 네트워크에서 노드를 제거하며 공석을 발생시키는 방식이다.

공석이 생기면 회사 정책에 따라 내부 승진을 먼저 고려하고, 적합한 후보자가 없거나 팀원 직위일 경우 외부 채용을 진행한다. 이러한 과정들이 상호작용의 연쇄 효과를 일으킨다.

 

행동규칙에 대한 이해를 돕기 위해 인구통계학 정보 외 설문조사에 어떤 질문이 규칙으로 정의되는지 살펴보자. 예를 들어, 승진 및 경력개발 관련 행동규칙을 정의하기 위해서 승진기회가 부족할 경우, 귀하의 이직 의사에 어떤 영향을 미치는지를 묻는다.

이 질문을 통해 리더십 동기 저하가 자발적 사직으로 이어질 확률을 수치화할 수 있고, 특정 승진 기회 부족 수준에서 이직을 고려하는 에어전트의 비율을 경험적 확률로 설정할 수 있다. 이러한 설문조사 기반 질문들을 통해 얻은 정량적 및 정성적 데이터는 에이전트의 복잡하고 이질적인 행동을 현실적으로 모델링하고, 리더십 구조 변화가 조직 성과에 미치는 장기적은 영향을 시뮬레이션하는데 필요한 기초를 제공한다.

 

HRM 프로세스는 퇴직, 내부 승진, 자발적 사직, 내부 승진, 외부 채용 순으로 실행된다.

이 순서의 목적은 직원들이 사직 결정을 재고할 수 있도록 하는 것이다. 예를 들어, 사직의 원인인 경력정체가 승진으로 해결될 수 있다면 직원이 사직 결정을 재고할 수 있다. 내부 승진은 자발적 사직으로 인해 생긴 높은 계층의 공석을 채우기 위해 우선 고려되며, 내부 승진이 불가능한 경우에만 외부 채용이 고려된다. 위의 내부 승진으로 충원이 되지 않은 모든 공석에 대해 최종적으로 외부 채용이 수행되는 방식이다.

 

이번 연구에서는 두 가지 주요 채용 전략을 시뮬레이션 환경으로 고려했다.

        ▪ S1: 무경험 신입 직원 채용.

        ▪ S2: 경험이 있는 직원(3~8년 경력 40%)과 무경험 직원(0년 경력 60%)을 혼합 채용하는 헤드헌팅 방식.

이러한 환경설정에 월별 이직률 2%, 6%, 10%를 조합하여 총 6가지 시나리오를 만들었다. 그리고 각 시나리오 별로 100년 동안 시뮬레이션 해서 장기적인 결과를 관찰했다.

100년이라는 기간은 단기적인 혼란이나 우연을 넘어서 각 전략이 가져올 안정적인 상태와 장기적인 추세를 파악하기 위한 설정이라고 보시면 된다.

중간 이직률인 6% 조건에서는 두 전략 모두 약 597명 수준으로 나타났다. 동일한 총 이직률과 외부 노동 공급률을 가정했기 때문에 어느 정도 예상된 결과였다. 그런데 인력 구성에서 차이가 있었다. S2 전략이 S1 전략보다 장기근속 직원을 유지하는데 더 효과적인 것으로 나타났다. 아무래도 경력직을 채용하니까, 조직의 평균 연령과 경력이 높아지고 오래 남는 경향이 있었다는 것이다.

비용 측면에서는 상충관계가 뚜렷하게 나타났는데, S1 전략에서는 신입교육에 드는 비용은 많이 들었지만 직원들의 평균 급여 수준이 낮아서 전체 인건비 부담이 적었다. 반면 S2 전략에서는 초기 교육비용은 절감됐지만 높은 연봉 때문에 평균 급여 비용은 높았다. 당연한 결과 같은데, 시뮬레이션 실험의 핵심은 상황에 따라 어떤 상호작용 효과가 나는지를 살펴보는데 있다.

조직 전반의 이직률이 6%나 10%로 불안한 이직환경에서는 외부에서 검증된 경력직을 수혈하는데 조직의 안정성과 전문성을 유지하는데 더 효과적이라는 걸 알 수 있다. 반대로 이직률이 낮은 안정적 환경에서는 두 전략 간 성과차이가 적기 때문에 유지비용이 적게 드는 S1 전략을 선택하는게 합리적이라는 해석이 가능해진다. 경력직 선호가 무조건 최선은 아니라는 점을 시사한다.

(b) 직원 이직률과 직원 수: 이직률이 높아질수록 전체 직원 수는 감소하며, S1 전략 하에서 더 급격한 감소가 나타남.

환경적 맥락에 따라서 비용절감과 인력유지 같은 상충하는 목표 사이에서 채용 전략이 달라질 수 있다는 걸 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.

 

결론적으로, 본 연구는 HRM을 복잡계 시스템으로 모델링하고 시뮬레이션하기 위한 에이전트 기반 방법론의 가치를 입증했다고 보여진다.

ABM의 주요 장점을 다시 정리하자면 HRM 시스템을 자율적인 에이전트들의 집합으로 이질적 특성을 적용했다. 또한 이질성을 고려한 미시적 수준의 현실적인 상호작용을 통합할 수 있었다. 확률적 동역학, 피드백 루프, 상충되는 목표에서 발생하는 트레이드오프 등 복잡한 관계를 매핑하고 모델링할 수 있다. 실제 시스템에 대한 실험이 제한될 때, 다양한 가상 시나리오를 통해 경영 전략을 연습하고 장기적인 영향을 시각화할 수 있다. 궁극적으로 HRM 의사결정을 위한 강력한 의사결정 지원 시스템 역할을 수행한다. ABM은 모든 HRM 시스템에 적용 가능하며, 특정 조직의 고유한 특성을 반영하도록 맞춤형 모델을 개발할 수 있다.

향후 연구에서는 리더십 스타일, 보상 시스템, 직장 관계 등 더 많은 영향 요인들을 통합하여 모델의 현실성을 높이고, 조직 행동 이론을 기반으로 특정 이론적 측면을 탐구할 필요가 제시된다.

 

기존의 MTL 연구는 개인 성향(성취 욕구, 권력동기 등)에 초점을 뒀지만, 본 연구는 조직 맥락적 요인(성장 기회, 리더 경험 제공)을 통한 동기 촉발을 강조하고자 한다. 리더를 기피하는 분위기 속에서도 성장 기회를 제공하면 잠재적 리더 후보군의 동기를 자극할 수 있다는 근거를 줄 수 있으며 리더포비아 현상을 약화시키는 구체적 성장 경험(프로젝트 리더경험, 순환적 리더십 등)을 제안할 수 있을 것이라 예상한다.

또한, 공공조직이나 기업에서 리더 부족 문제가 심화되는 상황에서 단순히 선발을 늘리는 것이 아니라 구성원의 심리적 리더십 회피를 줄이는 HRD 전략을 세울 수 있을 것이라 기대한다. 이렇듯 문제해결을 위한 구체적 매커니즘을 탐구한다는 점에서 ABM의 활용은 학술적 가치와 실무적 활용성 모두 크다고 할 수 있다.

생각거리. 리더포비아 특성을 개인속성으로 미리 설정해버리는 함정에 대해 다시 생각해 볼 것. 프로젝트 경험이나 리베이스먼트와 같은 초기 성장경험이 주요 매커니즘일 것이다. 성장경험이 있었느냐, 없었느냐에 따라 리더포비아 수치를 비교해 볼 수도 있지 않을까. 또는 어떤 성장경험에 따라 - 어떤 사람이 - 어떤 리더십을 발휘할까?

(+) ABM에서 Agent는 행위자 or 행위주체. 개인의 주체성이 강조된 개념.