|
성과관리에 AI를 도입하려는 기업이 가장 먼저 세우는 원칙은 대체로 비슷하다. AI는 점수를 매기지 않고 평가자의 판단을 돕는 역할에 그친다는 것이다. 구성원의 입장을 고려하면 타당한 원칙이지만, 법적으로는 AI의 역할을 어떻게 규정했는지보다 분석 결과가 구성원의 처우에 실제로 어떤 영향을 미치는지가 중요하다. 평가자가 AI 분석을 그대로 옮겨 적었다면, '결재란에 누가 적혀 있는지'가 아니라 '실질적인 평가의 주체가 누구인지'가 쟁점이 되기 때문이다.
성과평가는 성과급과 승진뿐 아니라 저성과자 관리와 해고에도 영향을 미치는 만큼, AI를 활용하는 과정에서 발생할 수 있는 법적 위험을 면밀히 살펴야 한다. 그렇다고 새로운 법률만 검토하면 되는 것은 아니다. 개인정보 보호법, 근로기준법, 남녀고용평등법 등 HR에 익숙한 법률도 AI를 통한 정보 수집과 분석, 평가 결과의 활용 방식에 따라 새로운 쟁점으로 이어질 수 있다. .jpg) AI 성과관리 도입 전 고민할 법적 이슈 AI 성과관리와 관련한 법적 쟁점은 데이터 활용부터 평가의 공정성, 보상 연계에 이르기까지 다양하다. 도입을 검토할 때 HR이 살펴야 할 주요 법적 쟁점과 실무상 유의점을 살펴보자. 구성원 데이터 활용 '이미 회사에 있는 정보'라는 착각 AI 성과관리는 메일, 메신저, 회의록, 면담 기록, 시스템 접속 기록 등을 분석한다. 이때 회사가 이미 보유한 정보라면 성과 분석에 자유롭게 활용해도 되는 것일까. 예를 들어 보안을 위해 보관하던 접속 기록을 개인의 성실성 점수를 도출하기 위해 활용한다고 했을 때, 구성원들이 이에 반발하는 것은 당연하다. 즉 회사 시스템에 있는 정보라도 성과 분석에 곧바로 활용할 수 있는 것은 아니다. 인사평가에 필요한 개인정보 처리는 근로계약 이행을 위한 것으로 볼 여지가 있지만, 메신저 대화나 회의 발언까지 분석하는 것이 당연히 허용되는 것은 아니다. 기존 정보를 추가로 이용하려면 당초 수집 목적과 합리적으로 연관돼 있는지, 구성원에게 불이익이 생기는지 등을 따져야 한다. 그 범위를 벗어난다면 별도의 동의를 구하는 등 목적 외 이용을 허용하는 근거가 필요하다. 다만 근로관계에서는 동의를 거부하기 어려울 수 있어, 동의서를 받았다는 사실만으로 문제가 해소되지는 않는다. 따라서 개인정보는 필요한 범위에서 최소한으로 수집해야 한다는 원칙에 따라 분석 항목부터 성과 판단에 필요한 수준으로 좁혀 수집해야 한다. 개인정보 처리와 별개로 집단적 노사관계에서도 검토할 사항이 있다. 노사협의회를 두어야 하는 사업장에서는 AI 성과관리 도입이 인사·노무관리의 제도 개선이나 신기계·기술의 도입에 해당할 수 있다. 메신저나 PC 활동을 상시 분석한다면 근로자 감시 설비의 설치도 문제가 될 수 있다. 아울러 만약 노사협의회에서 AI 성과관리 도입에 협의했다고 하더라도, 개인정보 처리의 법적 근거까지 생기는 것은 아니다. 두 절차는 서로를 대신하지 못하기 때문이다. ... 중략 ... |
|
기사 전문은 구독권한이 있는 회원께만 제공됩니다. 먼저 로그인 하세요.
로그인
|
