채용 조사 24일에서 1520분으로
오라클 인재확보(TA) 조직은 챗GPT 워크로 '인재 시장 인텔리전스' 도구를 만들었다. 직무 설명서를 입력하면 유사 직무를 조사하고 보상 수준을 비교하며 지역별 인재 풀을 평가한다. 채용 담당자가 채용 관리자와 대화하기 전에 필요한 정보로, 이전에는 정리하는 데 2~4일이 걸렸다.
얀 애커만(Jan Ackerman) 오라클 인재확보 총괄 수석부사장은 이제 도구를 활용해 15~20분 정도 준비하면 된다고 말했다. 속도뿐 아니라 일관성도 높아졌다. 담당자마다 달랐던 의뢰 접수 방식이 표준화돼 어떤 채용 담당자와 일하든 채용 관리자가 같은 품질의 데이터와 분석을 받는다.
평이한 질문을 SQL로, 장애 대응도 단축
오라클 애플리케이션 랩(Oracle Applications Lab)은 회사의 객체, 관계, 규칙을 정리한 온톨로지를 구축했다. 이를 바탕으로 코덱스가 업무 담당자의 일상 언어 질문을 신뢰할 수 있는 SQL 쿼리로 바꾼다. 사용자가 원하는 결과를 설명하면 코덱스가 호출할 내부 시스템을 정하고 정보를 모아 분석, 보고서, 애플리케이션 형태로 돌려준다.
담당 임원인 램(Lam)에 따르면 한 사용자는 평소 두어 시간 걸리던 질문에 거의 즉시 답을 받았고, 기존 수작업 결과와 수치도 정확히 일치했다. 프로덕션 엔지니어링에서는 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)가 코덱스로 장애 관련 맥락을 모으고 적절한 대응 절차서를 불러온다. 램은 1시간 걸리던 단순 장애를 이제 수 분 만에 처리할 수 있다고 말했다.
자동 운전은 아니다
오라클은 책임이 여전히 사람에게 있다고 강조했다. 시스템 설계, 아키텍처, 보안 등 적절한 가이드라인을 제시해야 하고, 코덱스와 함께 일하며 코드를 직접 책임지지 않으면 유지보수가 어려운 코드가 쌓일 수 있다는 것이다. 배리 쉴모버(Barry Shilmover) CIO 기술 자문 부사장은 아이디어를 문서 명세 대신 프로토타입으로 만든다고 설명했다.
