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AI가 문서를 작성하고 분석을 돕는 단계를 넘어 일부 업무를 직접 수행하기 시작하면서, 성과관리에서 살펴봐야 할 대상도 달라지고 있다. 이제는 직원이 얼마나 많은 일을 처리했는지를 넘어 사람과 AI가 함께 만든 결과가 실제로 어떤 가치를 창출했는지 확인해야 한다.
글로벌 기업들의 사례에서는 AI를 성과관리에 연결하는 세 가지 방식을 확인할 수 있다. 평가 자료의 작성과 정리를 돕는 것, AI 활용이 업무와 사업 성과에 미친 변화를 측정하는 것, AI 에이전트가 수행한 업무를 사람의 감독 아래 관리하는 것이다. 이 세 가지는 하나의 기업이 순차적으로 완성한 제도가 아니라, 공개된 기업 사례와 제품·연구 자료에서 확인되는 서로 다른 활용 방식이다. .jpg) AI가 바꾸는 성과의 기준 마이크로소프트의 '2026 업무동향지표Work Trend Index'에 따르면, AI를 업무에 활용하는 10개국 지식근로자 2만 명 중 66%는 AI 덕분에 더 가치 있는 업무에 시간을 쓸 수 있게 됐고, 58%는 1년 전에는 만들기 어려웠던 수준의 결과물을 생산한다고 답했다. 동시에 50%는 AI 결과물의 품질 검토를, 46%는 비판적 사고를 중요한 인간의 역량으로 꼽았다. 한편 응답자의 86%는 AI가 제시한 결과를 최종 답이 아닌 출발점으로 여기며, 결과에 대한 책임은 사람에게 있다고 인식했다. 이는 AI가 업무의 범위와 수준을 확장하는 동시에, 결과를 검증하고 판단하며 책임지는 사람의 역할 역시 중요해지고 있음을 보여준다. 두 직원이 AI를 활용해 고객 이탈 가능성을 분석했다고 가정해 보자. 한 사람은 예측 결과를 보기 좋게 정리해 보고서를 만들었고, 다른 사람은 입력 데이터의 편향을 발견해 잘못된 고객 대응을 막았다. 산출물만 비교하면 전자가 돋보일 수 있지만, 고객 위험을 줄이는 데 실질적으로 기여한 쪽은 후자다. 이처럼 AI가 더 많은 일을 수행할수록 산출물의 양이나 완성도만으로 개인의 성과를 판단하기는 어려워진다. 문제를 어떻게 정의하고 결과를 얼마나 정확하게 검증했는지, 그 과정에서 고객과 사업에 어떤 가치를 더했는지까지 살펴야 한다. ... 중략 ... |
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※ 필자는 20여 년간 마이크로소프트, AWS, H&M 등 글로벌 기업에서 한국 및 아시아 지역의 HR 전략과 조직·성과 관리를 이끌어 왔다.
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