최근들어 데이터 분석 필요성이 급격하게 증대되고 특징량 설계 및 예측 모델 프로세스를 자동화하고 도출되는 예측은 사람이 상상도 못할 인사이트를 발견할 수 있다. 인공지능과 고급 데이터 분석의 사용은 산업 환경에서 분명하고 성숙한 결과를 도출하고 있다.

반면, HR과 같은 지원 기능에서도 혁신적일 수는 있겠지만 잠재력은 부족하다. 다양한 참조 프로세스, 신원 확인, 건강 및 안전성 평가 수행, 회사 관행, 정책 및 문화에 대한 이해를 보장하는 고용 등 다양한 프로세스는 자동화하기 쉽지 않은 복잡한 일련의 작업 및 방대한 데이터 세트를 필요로 한다.

그러나 평범하지만 중요한 프로세스 및 컴플라이언스에 소요되는 시간을 줄임으로써 효율성을 높이는 것뿐만 아니라 이러한 작업을 자동화하면 숙련된 인력이 더 창의적으로 적용될 수 있다. 실제로 잠재적인 측면은 지원 기능의 자동화가 필연적이라는 것을 의미한다.

시장의 힘으로 기업은 효율성을 극대화하기 위해 노력한다. 최근 조사 발표된 커리어 빌더(CareerBuilder)의 설문 조사에 따르면 미국에서 전체 고용주 중 72 %는 특정 채용 및 인사 역할이 2028 년까지 완전히 자동화될 것으로 예측하고 있다.

요약하며, 데이터 기반 HR 에서 중요한 점은 이것이 HR 부서를 인공지능으로 완전 대체한다는 의미는 아니지만 프로세스 자동화로 HR과 같은 지원 기능에서 반복적인 작업과 후속 조치를 자동으로 실행하는 방법을 배우는 머신러닝 알고리즘을 비롯한 고급 데이터 분석 기술을 사용하여 보다 정확한 결과를 이끌어내 궁국적으로 인간이 복잡하고 지루한 반복 작업을 수행할 필요성을 크게 줄이는 것이다.