4차 산업혁명 속, 과학적인 행정이 요구되면서 정부에서 AI 기반 의사결정 체계를 도입하여 인재정보 데이터를 수집·저장·분석하고 활용하는 인재정보 관리 프로세스를 효율화하고 인사행정의 품질을 향상시키고자 했다. 또한, ‘정보수집 및 축적’에 중점을 두던 국가인재DB 시스템을 직위에 적합한 인재정보를 제공하는 시스템의 패러다임으로 전환하기 위해 전면적인 시스템 재설계가 필요했다.
새로운 발전방안을 추진하게 된 배경은 첫째, 4차 산업혁명의 시대흐름에 따라 보다 과학적인 행정이 요구되었기 때문이다. 미래사회에서는 데이터를 생산·축적·활용하는 능력이 국가 경쟁력을 좌우하게 되는데, 이는 인재 분야에서도 예외가 될 수 없다. 최근 글로벌 기업을 중심으로 보다 적합한 인재를 선발하기 위해 AI를 활용한 인재채용 프로세스가 활발하게 시도되고 있다. 이에 우리 정부에서도 곳곳에 흩어져 있는 인재정보 데이터를 수집·저장·분석하고 활용하는 AI 기반 의사결정 체계를 도입하여 인재정보 관리 프로세스를 효율화하고 인사행정의 품질을 향상시키고자 한 것이다. 둘째, 국가인재DB 도입 20주년을 맞아 인재정보의 적소적재 활용을 뒷받침하는 시스템으로 한 차례 더 전환할 시기가 도래했기 때문이다. 국가인재DB 시스템은 1999년 최초 개발된 이래 현재까지 ‘정보수집 및 축적’에 중점을 두고 부분적으로 고도화되어 2019년 6월 기준으로 약 30만 명의 인적사항, 학력(전공분야), 경력, 연구실적, 언론보도 등을 수록했다. 하지만 과학기술이 빠르게 발전하여 방대한 데이터 중에서 적합한 인재정보를 효과적으로 관리·추출·활용하는 기능이 점차 한계를 보이기 시작했다. ‘키워드 검색’에 의존하여 인재정보를 활용할 수밖에 없었고, 이는 시간적 비용 증가와 더 많은 인력 투입으로 인한 효율성 저하 등으로 이어졌다. 따라서 직위에 적합한 인재정보 활용 중심으로 국가인재DB 시스템의 패러다임을 전환하기 위해 전면적인 시스템 재설계가 필요했다.