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성과관리는 오랫동안 구성원과 리더 모두에게 부담스러운 제도로 여겨져 왔다. 들이는 노력에 비해 기대만큼 효과를 내지 못한다는 인식 때문이다. 더 근본적인 문제는 제도 자체에 대한 신뢰가 낮다는 점이다. 딜로이트Deloitte 조사에 따르면 관리자의 61%, 직원의 72%가 자사의 성과관리 프로세스를 신뢰하지 않는다고 답했다. 이에 기업들은 지난 10여 년간 등급 폐지, 동료평가, 스킬 기반 보상 등 성과관리 제도를 재설계해 왔지만, 현장의 불만은 여전히 해소되지 않고 있다.
이런 상황에서 AI가 새로운 돌파구로 주목받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 AI는 성과관리 결과를 해석하는 보조 도구였으나, 이제는 목표 설정부터 모니터링, 평가, 피드백에 이르는 성과관리 전 과정에 깊숙이 관여하기 시작했다. .jpg) 성과관리의 각 단계에서 활용 중인 AI AI가 성과관리에서 가장 먼저 수행하는 역할은 '빈칸을 채워야 하는 부담'을 덜어주는 것이다. 실제로 SAP, 워크데이, 오라클 같은 글로벌 HR 솔루션들은 이미 생성형 AI를 활용해 개인과 팀의 목표 문안과 KPI를 제안하고, 자동 알림과 요약 기능으로 목표 정렬과 진척 관리를 지원하고 있다. 평가 단계에서도 AI 활용이 확산되고 있다. 글로벌 기업들이 리뷰 작성에 AI 활용을 허용하기 시작한 것이다. 씨티그룹Citi은 자기평가 초안 작성에 AI 사용을 허용한 데 이어 관리자용 'Citi Performance Assist'를 도입했다. 메타Meta 역시 'AI Performance Assistant'를 활용해 평가 업무를 지원한다. 변화를 가장 빠르게 체감할 수 있는 영역은 피드백이다. 국내외 HR 솔루션은 협업 기록을 바탕으로 피드백 대상을 추천하고 초안을 작성하며, 360도 평가의 주관식 의견을 요약하는 기능도 제공한다. 나아가 평가 문장이 인상이나 추상적인 표현에 머물지 않고, 구체적인 행동과 결과, 영향에 초점을 맞추도록 지원하고 있다. ... 중략 ... |
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