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2026년을 맞아 많은 인사담당자와 조직 리더들은 '저성장 국면에서 사람 문제를 어디서부터 다시 손대야 할까?' 'AI가 많이 회자되는데, 우리 회사의 인력 계획과는 어떻게 연결해야 할까?'와 같은 질문을 떠올리고 있을 것이다.
세계경제포럼이 2023년에 발표한 과거 인력 계획에서 핵심 질문은 '내년에 몇 명을 더 뽑고, 어느 부서 인건비를 얼마나 줄일 것인가?'처럼 비교적 단순했다. 그러나 저성장과 AI 확산이라는 흐름 속에서 HR이 던져야 할 질문은 훨씬 본질적이다. '우리 회사에서 앞으로 반드시 남겨야 할 일Work은 무엇인가?' '그 일을 사람과 기술이 어떤 방식으로 나누어 맡아야 하는가?' '그렇다면 인력·조직·스킬 구조를 어떻게 다시 설계해야 하는가?'와 같은 구조적인 사고가 필요한 것이다. 이러한 문제의식은 앞으로 기업이 인력 계획을 수립할 때 가져야 할 관점과 실행 방향을 결정짓는 핵심 기준이 된다. 인력구조 재설계가 기업의 생존을 결정지을 2026년, 일·역할·스킬 구조 재설계로 위기를 기회로 전환할 방안을 살펴보자. .jpg) 단순한 인원 조율을 넘어 조직 재설계로 고성장 시기 인력 계획은 비교적 단순했다. 매출과 사업 규모가 커지면 생산, 영업, 지원 부문 전반에서 자연스럽게 증원이 이뤄졌고, HR은 그 흐름을 숫자로 정리하는 역할을 맡았다. 다시 말해 고민의 중심은 '얼마나 더 확보할 것인가'였다. 그러나 성장률은 둔화됐고, 인건비는 이미 손대기 민감한 수준에 도달했다. 동시에 AI, 자동화, 플랫폼 기술은 업무와 조직구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 따라서 여전히 '몇 명을 줄일까, 몇 명을 뽑을까' 수준에 머문다면, HR은 곧 막다른 길에 부딪히게 될 것이다. 필자가 몸담고 있는 네모파트너즈를 비롯한 주요 컨설팅사들은 인력 계획 단위가 직무Job에서 업무Task와 스킬Skill로 이동하고 있다고 진단한다. 직무명과 인원수만 맞추는 방식으로는 새로운 사업 전략이 만들어 내는 역할 변화와 AI의 영향력을 충분히 반영할 수 없기 때문이다. 실제 인력 진단과 조직 재설계 프로젝트에서의 '사람이 부족하다/남는다'라는 표현 이면에는 대개 일과 역할 구조가 사업 전략과 맞지 않는 근본적 원인이 있다. 과거부터 이어져 온 직무·직급 체계가 그대로 유지된 상태에서 새로운 사업과 전략 과제가 덧붙여지다 보니, 일이 과도하게 몰리거나 존재 이유Mission가 희미해지는 조직이 반복적으로 나타난 것이다. AI가 바꾸는 인력 계획의 장면 이미 AI는 인력 계획 수립에 깊숙이 들어와 있다. 특히 시나리오 기반 계획, 스킬 인벤토리, 내부 인재 마켓 플레이스, Human-AI 역할 재설계라는 네 가지 영역에서 그 변화를 확인할 수 있다. 연 1회 계획에서 '상시 시뮬레이션'으로 과거 인력 계획은 예산 편성과 함께 한 번 수립해 이를 1년 동안 운영하는 방식이었다. 그러나 수요 변동성과 기술 변화 속도가 급격히 빨라진 지금, 한 번 정한 숫자로 12개월을 버티는 방식은 현실과 맞지 않다. 최근 글로벌 기업들은 매출 전망, 설비, 프로젝트 파이프라인, 이직률, 자동화 도입 속도 등을 AI 기반 모델과 연동해 상시로 인력·스킬 수요를 시뮬레이션한다. 특히 슈나이더 일렉트릭Schneider Electric 사례를 보면, 인력 계획 시스템을 AI와 연동해 '표준, 성장, 보수적 시나리오'를 동시에 분석하고, 분기마다 필요한 역할과 스킬 구조가 어떻게 달라지는지를 산출해 적용한다. 인력 계획의 중심은 '올해 필요한 숫자를 한 번에 맞추는 계획'에서 '전략과 시장 변화에 맞춰 인력 포트폴리오를 유연하게 조정할 수 있는 인프라 구축'으로 이동하고 있다. '누가 무엇을 할 수 있는지'를 데이터로 나타내기 스킬 기반 운영과 매칭, 리스킬링은 이제 익숙한 개념이지만, 정작 '우리 조직에 어떤 스킬이 어떻게 분포되어 있는가?'를 데이터로 설명할 수 있는 기업은 많지 않다. 해외 기업들은 이를 해결하기 위해 먼저 역할Role 체계를 단순화하고, 각 역할을 구성하는 업무와 스킬을 계층적으로 정리한 스킬 택소노미Skill Taxonomy를 구축한다. 이 구조가 마련되어야 다양한 데이터를 하나의 기준으로 정렬해 개인별 스킬 인벤토리를 정교하게 설계할 수 있다. 유니레버Unilever는 인사 디지털 플랫폼을 활용해 스킬 정보를 자동 업데이트하는 체계를 마련함으로써 교육·승계·배치 논의를 '사람 수'가 아니라 '스킬 구조' 중심으로 전환했다. 반면 많은 국내 기업에서는 직무명은 같지만 실제 수행하는 업무와 스킬 조합이 다른 구성원들이 한 그룹으로 묶여 있어 인력 계획의 정밀도가 떨어지는 경우가 많다. 최근에는 직무기술서, 성과평가 의견, 프로젝트 문서 같은 비정형 데이터를 LLM 기반 솔루션이 자동 분석해 업무별 스킬을 추출·정렬하는 기술이 빠르게 확산되고 있다. 이를 활용하면 HR은 스킬 목록 작성에 시간을 쓰지 않고, 정교하게 설계된 스킬 구조를 현업과 검증하고 인력 계획과 연결하는 데 집중할 수 있다. 내부 인력 재배치로 보이지 않던 인력을 발굴 저성장 시대 인력 계획의 중심축은 외부 채용보다 내부 이동과 재배치에 두어야 한다. 그러나 많은 기업에서 내부 이동은 ... 중략 ... |
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