Talent Analytics는 ‘누가 우리 조직의 핵심인재인가’, ‘누가 왜 떠나는가’, ‘승진과 배치는 무엇을 근거로 결정해야 하는가’를 데이터로 답하는 영역입니다. 인사담당자의 오랜 경험과 직관은 여전히 중요하지만, 그 판단이 맞았는지를 검증할 수 있는 유일한 도구는 데이터입니다.

이 카테고리에서는 핵심인재 정의와 3요인 모델, 코호트 분석을 통한 인사데이터 정확도 개선, 승진 스코어링 모델 설계, 조용한 퇴사(Quiet Quitting) 측정 지표 같은 주제를 실무 프레임워크와 함께 다룹니다. 모두 현장의 인사데이터를 직접 분석해 본 경험을 바탕으로 쓴 글들입니다.

처음 방문하셨다면 Talent Analysis의 개념을 정리한 글이나 코호트 분석 기초 글부터 읽으시기를 권합니다. 아래 최신 글 목록에서 주제별로 골라 읽으실 수 있습니다.

HR 챗봇이 틀린 답을 하는 진짜 이유는 AI가 아니라 규정집이다 — 골든 데이터 만드는 법

내가 빛나야 하는 팀장 vs. 남을 빛나게 하는 팀장 — 유능한 팀원이 팀장이 되어 실패하는 이유

구성원을 가족처럼 대하지 마라 — 좋은 리더는 ‘손님’처럼 대한다

AI 에이전트에게 어떤 일을 맡길 것인가 — 배분의 기준은 직무가 아니라 스킬 레벨이다

스킬은 자기신고하는 순간 오염된다 — 스킬 기반 HR의 성패를 가르는 측정과 검증 설계

AI로 조직문화를 바꿀 수 있을까 — 설문이 못 보는 것을 행동 데이터로 읽는 법

“한 명만 더 뽑아주세요”가 통하지 않는 시대 — Headcount에서 Task × Skill로, 스킬 기반 HR 전환 로드맵

AI 에이전트는 IT 자산인가, 워크포스인가 — CHRO의 다음 이름, 하이브리드 워크포스 아키텍트

경청은 동의가 아니다 — 잘 듣는 리더가 주도권을 잃지 않는 법

조직문화를 바꾸는 법 — 캠페인이 아니라 주동자를 여럿 만들어라

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