빅데이터를 활용한 증거기반 경영, HR 애널리틱스, 인공지능 기술을 적용한 선발 등 기업의 인사관 리 활동에 첨단기술을 활용하려는 움직임이 지속되고 있다. 알고리즘 HRM은 알고리즘에 기반하여 인적자원관리 프로세스를 자동화하거나 인사관련 의사결정을 지원해주는 활동을 일컫는다. 본 연구에 서는 알고리즘 HRM 도입과 활용을 조직 운영 방식의 관점에서 살펴보고자 한다. 구체적으로, 통제 구조와 외부 지향의 두 가지 조직 운영 방식을 중심으로 기업들이 알고리즘 HRM의 유용성과 용이성 을 상이하게 인식할 수 있음을 주장한다. 총 329개 국내 기업에 대한 실증분석 결과, 유연성을 추구하 는 조직보다 통제의 구조를 추구하는 조직이, 외부 환경에의 적응을 추구하는 조직보다 내부 자원의 통합과 조정을 강조하는 기업이 알고리즘 HRM 도입과 활용에 더 적극적임을 확인하였다. 이러한 결 과를 바탕으로 이론적⋅실무적 시사점을 논의하고 향후 알고리즘 HRM 연구의 방향을 제시하였다.
The increasing use of advanced technologies in human resource management, such as big data driven decision making, HR analytics, and AI-enhanced selection processes, is a notable trend. Algorithmic HRM refers to the application of advanced algorithms to automate tasks within human resource management or to facilitate data-driven decision making. This study seeks to investigate the differences in the adoption and utilization of algorithmic HRM among organizations based on organizational management orientations. In particular, this study posits that companies may vary in their perception of usefulness and ease of use for algorithm HRM depending on two distinct management orientations: control structure and external orientation. Based on the empirical analysis of 329 companies, our findings indicate that organizations with a control structure orientation, compared to those valuing flexibility structure, were more likely to adopt and utilize algorithmic HRM. Similarly, our results show that companies prioritizing the integration of internal resources, rather than relying on external environments, tend to be more engaged with algorithmic HRM. Based on these findings, the study discusses theoretical and practical implications and suggests future directions for algorithm HRM research.