[원미영 칼럼] HR부서의 '디지털 부검'...무엇이 조직을 느리게 만드는가?
"빠른 것이 이기는 시대는 지났다. 이제는 빠르게 변하는 것이 느리게 변하는 것을 이긴다." 세계경제포럼(WEF) 창립자이자 '4차 산업혁명'의 개념을 대중화한 클라우스 슈밥의 말이다. 멋진 통찰이지만 현실은 어떤가. 오늘날 우리 기업들은 '변화'하려다 제자리에 멈춰 서 있다. 디지털 초고속도로 위에서 유독 천천히 가는 자동차처럼 말이다. 유명 유튜버 주언규는 '월급만 주다가 내가 망한 이유'라는 영상에서 이렇게 말했다. "사람을 아무리 뽑아도 업무량이 해결되지 않으면, 내가 하는 업무를 줄이고 정체구간을 까봐야 돼요." 부검이라니 섬뜩한가. 하지만 문제의 근본 원인을 찾으려면 때론 메스를 들 필요도 있다. 병목현상이 생기는 곳을 정확히 찾아내야 속도가 붙는다. 의사결정의 미로: 빠른 결정, 느린 실행의 역설 현대 기업의 의사결정은 놀랍도록 빨라졌다. CEO가 "이 시스템 도입하자"라고 결정하면 바로 프로젝트가 시작된다. 하지만 실행은? 빠른 결정을 따라가지 못하는 '속도 불균형의 역설'이 발생한다. 디지털 혁신 프로젝트는 리더가 바뀔 때마다 반복된다. "이번에는 더 획기적인 고객 맞춤형 시스템을 도입하겠습니다"라는 발표와 함께 시작되지만, 실상은 당장 급한 일들마저 새로운 디지털 프로세스에 맞춰야 한다. 마치 엔진이 아직 돌아가는 비행기의 날개를 공중에서 교체하려는 것과 다를 바 없다. AI 기반 HR 시스템이 속도를 높인다고 하지만, 현실은 다르다. 글로벌 테크 기업 A사는 채용 프로세스를 디지털화한 후 AI 기반 지원자 트래킹 시스템을 도입했다. 그러나 시스템 오류로 처리 시간이 오히려 20% 증가했다. 자동화된 시스템은 지원자에게 "검토 중입니다"라는 AI 이메일을 보냈지만, 정작 담당자는 지원서를 볼 수 없었다. 그 사이 우수한 인재는 떠났고, 답장은? "죄송합니다. 이미 타사 합격했습니다." 디지털화의 속도전에서 유일하게 빨라진 것은 인재 이탈 속도뿐이었다. 스타트업들은 반대 접근법을 취한다. 그들은 모든 것을 자체 개발하거나 하나로 통합하려 하지 않는다. 대기업들이 '통합 시스템'에 수백억을 쏟아붓는 동안, 스타트업들은 클라우드 기반의 AI 채용 솔루션을 활용해 더 빠르게 움직인다. 페라리를 새로 사기보다 현재 차의 성능을 최적화하는 편이 목적지에 더 빨리 도착하는 방법일 수 있다. 프로세스의 릴레이: 속도 강박이 만든 깊이의 실종 현대 조직에서는 업무가 마치 뜨거운 감자 게임처럼 처리된다. 누구도 오래 들고 있고 싶지 않다. 인박스에서 아웃박스로, 내 이메일에서 당신 이메일로, 내 태스크 리스트에서 당신 태스크 리스트로. 그러나 정작 사고는, 논의는, 깊이는 어디로 갔는가. HR 분야에서도 '속도의 함정'이 존재한다. 금융 기관 B사의 팀장들은 평균 직원 1명당 15분 이하로 평가를 완료했다. "빨리 끝내야 한다"는 압박감에 깊이 있는 피드백은 사라졌다. 대신 "전반적으로 좋습니다" 같은 AI 자동 생성 평가 문구가 늘어났다. 직원들의 반응은 어떨까. "또 형식적인 평가구나"라는 체념뿐이었다. 제조업체 D사는 최신 HR 관리 시스템을 큰 비용을 들여 도입했지만, 1년 후 직원의 68%가 여전히 이전 시스템과 새 시스템을 병행 사용 중이었다. 직원들은 엑셀 시트를 내려 받아 작업한 후, 다시 새 시스템에 업로드하는 번거로운 과정을 반복했다. 이런 현상들로 인해 '제한된 시간 내 최대의 깊이'를 추구하는 기업들이 늘고 있다. 일부 회사들은 딥워크타임박스(Deep Work Timebox)를 도입해 2시간 동안은 AI 알람과 회의를 차단하고 집중적인 작업을 진행한 후, 결과물을 공유하는 방식을 채택하고 있다. 이제 중요한 것은 빠른 답변이 아니라 '최적의 답변'이다. 빅데이터 분석과 AI를 활용한 HR 의사결정 지원 시스템이 점차 보편화되면서, 피드백의 질이 향상되는 사례도 등장하며 발전하고 있다. 이런 시스템은 객관적인 데이터를 기반으로 맞춤형 피드백을 제공함으로써 '과학적 예측과 통찰력 중심'의 HR로 변화를 이끌고 있다. 핵심은 기술을 속도만을 위해 사용하는 것이 아니라, 깊이 있는 분석과 의미 있는 피드백을 위한 도구로 활용하는 것이다. 로우 데이터의 역설: 디지털 청소부들의 하소연 시스템화 하려면 모든 것이 데이터화 돼야 한다. 그 말인즉슨, 누군가는 엄청나게 데이터를 기입하거나, 크롤링으로 읽힌 잘못된 데이터를 치열하게 클렌징해야 한다는 것이다. 데이터 엔지니어의 하소연을 들은 적이 있다. "제가 바로 디지털 청소부입니다." 화려한 대시보드 뒤에는 데이터를 입력하고, 정제하고, 검증하는 사람들의 노동이 숨어 있다. 디지털 혁신의 그림자처럼 존재하는 이들의 업무량은 시스템이 고도화될수록 오히려 늘어난다. 새로운 AI 분석 도구는 멋지지만, 그것을 위해 누군가는 수천 개의 엑셀 셀을 채워야 한다. "이것도 매크로 돌리면 되지 않나요?" 새로운 시스템이 도입될 때마다 나오는 질문이다. 물론 최근에는 AI와 머신 러닝을 활용한 데이터 클렌징 도구들이 발전하면서 단순 작업에 대한 부담이 점차 줄어들고 있다. 자동화된 데이터 검증 및 정제 시스템도 등장했다. 하지만 현실은 어떨까. 그 로직과 검증의 검증은 결국 누가 하나. 자동화가 100% 완벽하다면 더 이상 사람이 필요 없겠지만, 대기업 C사의 HR 데이터 분석가는 여전히 매월 3일을 단순히 여러 부서 데이터의 형식을 통일하는 데 쓴다. "우리가 사용하는 시스템은 여섯 개인데, 서로 말이 안 통해요. 마치 통역사 없는 국제 회의 같아요." API 통합과 노코드/로우코드 플랫폼의 발전으로 시스템 간 연결성이 향상되고 있지만, 여전히 많은 기업들은 이러한 기술을 충분히 활용하지 못하고 있다. 진정한 디지털 통합은 단순히 많은 시스템을 도입하는 것이 아니라, 이들 간의 원활한 소통을 가능하게 하는 것이다. 일례로, 컨설팅 회사의 직원들은 평균 14개의 디지털 플랫폼을 사용하며, 하루 2.3시간을 그저 이 플랫폼에서 저 플랫폼으로 정보를 옮기는 데 쓴다. 메일, 슬랙, 팀즈, 줌, 트렐로, 노션, JIRA... "일은 언제 하나요?"라는 농담이 현실이 된 셈이다. 마치 카톡, 인스타, 페북, 스레드를 끊임없이 오가는 디지털 원주민들처럼 말이다. 해결책은 '디지털 미니멀리즘'이다. 정말 필요한 데이터만 수집하고 핵심 지표에 집중하는 것이다. 때로는 80%의 정확도를 가진 빠른 인사이트가 100% 정확하지만 한 달 걸리는 분석보다 훨씬 가치 있다. 고객 중심 균형: 내부 효율성과 외부 가치의 조화 많은 조직이 내부 효율화에만 집착한다. 하지만 고객은 어떨까. "저희가 내부 프로세스 최적화 중이라 좀 기다려 주세요"라는 말에 고객이 감동할 리 없다. 벤츠 영업본부장으로 최대 주가를 올리고 있는 윤미애 이사의 영업 전략 핵심은 놀랍도록 단순했다. "절.대.로. 어떤 전화도 놓치지 않는 것" 고객은 시스템 향상이 아니라 '응대'를 원하기 때문이다. 내부 집착을 탈피하려면 '고객 여정 맵핑'을 모든 프로세스에 적용해야 한다. "이 시스템이 어떻게 고객 경험을 향상시키는가?"라는 질문을 항상 던져보자. 고객의 눈으로 조직을 바라보면, 놀랍게도 많은 효율화가 실은 비효율적이었음을 깨닫게 된다. 결론: 디지털 효율성의 패러독스를 극복하기 최근 비즈니스 세계에서는 '디지털 드래그(Digital Drag)'라는 개념이 주목받고 있다. 기술 도입이 오히려 조직을 느리게 만드는 현상이다. 맥킨지 연구에 따르면, 디지털 전환 프로젝트의 70%가 기대한 ROI를 달성하지 못한다. 더 심각한 것은 '쉐도우 IT' 현상이다. 가트너에 따르면 기업 IT 지출의 30~40%가 공식 시스템을 우회한 비공식 도구 사용에 해당한다. 직원들은 이미 행동으로 증명하고 있다. 공식 시스템이 문제를 해결하지 못한다면, 그들은 자신만의 방법을 찾아내느라 시간을 쓰고, 두 번 실행하느라 또 시간을 쓴다. 이런 문제를 해결하기 위해 디지털 문제에 새로운 해법들이 등장하고 있다. 꼭 필요한 도구만 사용하는 '디지털 미니멀리즘'부터, 시스템 층위를 파헤치는 '시스템 고고학', 그리고 베이스캠프의 '조용한 목요일'처럼 디지털 소통을 의도적으로 차단하는 실험까지 다양하다. 결국 중요한 것은 기술 자체가 아니라 그것의 전략적 활용이다. 내일 출근해서 제일 먼저 할 일은 컴퓨터를 켜기 전에 자문하는 것이다. "지금 당장 없애도 아무런 문제가 없는 프로세스는 무엇인가?" 때로는 가장 강력한 혁신은 추가가 아니라 제거에서 시작된다. 디지털 다이어트, 시작해볼 때다.
