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AI가 여전히 조직의 '이방인'에 머물러 있다면

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. "개개인이 문서를 요약·작성하고, 함수를 짜는 속도는 빨라졌습니다. 하지만 AI가 우리 조직의 체질을 바꿨느냐 묻는다면 물음표입니다. 회사의 맥락을 전혀 이해하지 못하거든요.” 누구보다 민첩하게 AI 전환(AX, AI Transformation)에 도전한 어느 외국계 기업의 일화다. 그의 물음표는 단순한 사건에서 비롯됐다. 한 직원이 근무 정책을 묻자, AI가 엉뚱한 해외 본사의 규정을 현지 언어로 읊어댄 것이다. 질문자가 한국지사 소속이며, 한국 노동법을 적용 받는다는 '맥락'을 그 AI는 읽어내지 못했다. 직장인이라면 누구나 들어봤을 법한, 엄연한 엔터프라이즈 AI를 전면 도입했음에도 AI는 조직의 이방인으로 머물고 있었다. 싱글 플레이어 AI의 한계 비단 이 기업만의 문제가 아니다. MIT 테크놀로지 리뷰가 발행한 '생성형 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI 현황 보고서(The GenAI Divide: STATE OF AI IN BUSINESS 2025)'에 따르면, 기업 내 AI 활용은 업무의 복잡도에 따라 극명한 온도 차를 보인다. 기업 사용자 설문 결과 이메일 작성이나 요약 등 간단한 업무에서는 AI 선호도가 70%에 달했지만, 복잡한 프로젝트에서는 10%로 급락했다. AI가 '개인의 비서'로서는 합격점을 받았을지 몰라도 복잡한 조직의 맥락을 이해해야 하는 중요 업무에서는 신뢰 받지 못한다는 방증이다. 왜 그럴까? 대다수 기업이 AI를 조직 전체의 맥락을 관통하는 인프라가 아닌, 단순히 개인별 생산성만 높이는 싱글 플레이어(Single Player) 도구로만 접근했기 때문이다. 앞선 외국계 기업 해프닝은 싱글 플레이어 도구의 한계를 적나라하게 보여준다. 조직의 맥락을 모르는 범용 AI는 문서를 읽을 줄만 알지, 이를 누가·언제·어떤 상황에서 열람해야 하는지는 알지 못한 채 결정적 순간에 엉뚱한 답을 내놓는다. 질문자와 질문 시점에 따른 데이터 활용 여부를 판단할 수 없다면, 참조할 데이터가 아무리 많다 한들 죽은 데이터에 다름 없음을 시사한다. 공공 AX, 멀티 플레이어 AI가 더 절실한 이유 조직은 개인의 합, 그 이상이다. 개인기가 빼어난 축구 스타 11명을 모아놓는다고 해서 더 훌륭한 성적을 내지 못하는 것과 같다. 팀이 승리하려면 선수 간의 유기적인 협력, 전술의 공유, 그리고 전체를 조망하는 감독의 지휘가 있어야 한다. 조직의 AI도 팀스포츠와 마찬가지다. 개인용 생산성 도구가 아닌, 조직 전체를 연결하는 멀티 플레이어 환경의 '원팀(One Team)' 인프라가 필요하다. 이런 한계를 일찍이 인식한 정부의 움직임은 시사하는 바가 크다. 구윤철 기획재정부 장관이 공공기관 경영평가에 AI 활용 실적 반영을 예고한 이래, 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공부문 AX 추진 전략을 내놓으며 '개인 단위의 활용을 넘어, 조직의 역량과 자원을 결집하는 전사적 AX가 필요하다'고 역설했다. 단순한 툴 보급이 아니라, 경영 체계와 업무 프로세스를 AI 중심으로 완전히 재설계해야 한다는 진단이다. 혁신에 보수적인 공공 부문조차 싱글플레이어 AI 도입의 한계를 직시하고, 조직의 체질 자체를 바꾸는 시스템 구축에 나선 것이다. 사실 정부부처와 공공기관이야말로 맥락을 이해하는 인프라, 즉 '멀티 플레이어' 환경의 AI가 민간보다 절실하다. 순환 보직이 잦아 업무의 맥락이 단절되기 쉽고, 부서 간 칸막이(Silo)로 데이터 파편화가 심하기 때문이다. 이런 환경에서 단순히 공무원 개개인에게 AI 계정을 나눠주는 '보급형 AX'에 그친다면 효능 없이 예산만 낭비할 뿐이다. NIA의 방향성은 공공 부문에서 나아가 대한민국 AX의 기준점이 될 고무적 신호다. 성공의 열쇠, 'HR-Driven AX' 그렇다면 멀티 플레이어 환경은 어떻게 구축해야 할까. 나는 그 방법을 'HR 드리븐 AX(HR-Driven AX)'라 명명하고 싶다. 조직의 핵심인 HR 데이터가 AX의 구심점이 되어야 한다는 의미다. 비즈니스 실행 주체는 결국 구성원인 까닭이다. 누가 어떤 권한 하에서 어떤 업무를 어떤 맥락으로 수행하는지 모른다면, 아무리 뛰어난 AI도 껍데기에 불과하다. 이미 시장에는 특정 영역의 브레인 역할을 하는 버티컬 AI가 존재한다. 예컨대 고객 데이터는 세일즈포스가, 자금 데이터는 SAP가 담당하는 식이다. 하지만 기업의 모든 데이터를 조직과 구성원 중심으로 연결해 전사적 맥락을 완성하는 조직의 두뇌(Corporate Brain)는 결국 HR 데이터 위에서만 힘을 발휘할 수 있다. 전사 조직이 다 함께 AI를 제대로 쓰고, 조직 전체의 생산성을 증강시키기 위해 조직의 두뇌가 갖춰야 할 세 가지 조건을 제시한다. 첫째, 다차원 구조의 지식 연결망(Knowledge Graph)이다. 단순히 파일을 학습하는 정도가 아니다. 인사 정보, 프로젝트 이력, 동료 평가, 심지어 흩어져 있는 회의록까지 시계열로 꿴 연결망이어야 한다. 예를 들어 "OO 프로젝트를 이끌 팀장으로 적합한 후보를 추천해줘"라고 물었을 때, 파일 기반 AI는 적절한 답변을 주기 어렵다. 하지만 다차원 구조의 지식 연결망을 갖춘 AI는 인사 고과, 프로젝트 수행 이력, 동료 피드백, 개인의 희망 커리어 경로 등을 종합적으로 검토해 최적의 인재를 추천한다. 적재적소의 인재 등용은 곧 비즈니스 성장으로 이어진다. 둘째, 인가(Authorization) 기반의 안전장치다. 지난 네 번째 레슨에서 강조했듯, 인가는 기업 AX의 기본 전제다. 폴더나 파일 접근을 통제하는 수준이 아니라, AI가 사용자와 데이터 사이의 관계를 실시간으로 이해해야 한다. 가령 특정인의 급여 관련 질문에 당사자와 인사팀장에게는 바르게 답하되, 그밖의 경우는 불응해야 한다. AI가 조직도와 직위·직급·직무·고용형태 등의 정보를 실시간으로 파악해 데이터 접근 권한을 엄격하게 판단할 때 비로소 모든 구성원이 보안 걱정 없이 AI를 활용하는 환경이 열린다. 셋째, 조언을 넘어선 자율적 실행이다. "신규 입사자 온보딩 계획안을 짜줘"라는 질문에 범용 AI가 조언을 내놓을 순 있어도, 실제 업무를 수행할 권한은 없다. 하지만 HR 시스템과 연동한 에이전트는 손과 발이 되어 움직인다. "다음 주 월요일에 입사하는 OOO 님의 온보딩을 진행해 줘" 한 마디에 AI가 사내 규정에 따라 필수 교육과정을 설계하고, 조직장과 멘토의 캘린더를 실시간 조회해 적절한 미팅 일정에 초대한다. 유관 부서에 노트북 등 비품 지급을 요청하고, 입사일에 발송할 웰컴 메일 세팅까지 스스로 마친다. 이처럼 목표만 던져주면 스스로 방법을 찾는 AI, 수십 번의 조율과 소통 과정을 3초 컷으로 완결하는 AI는 조직 전체의 민첩성을 획기적으로 높인다. HR, 조직 운영자에서 '조직 설계자'로 조직의 두뇌를 구축하면 HR의 역할은 완전히 달라진다. 사내 제도를 학습한 AI는 구성원의 반복적인 문의 응대를 전담하고, 노동법과 세법 등 복잡한 관계법령과 판례를 학습한 AI가 우리 기업의 법적 리스크를 맞춤형으로 진단하는 컴플라이언스 파트너로 기능한다. 비로소 HR은 단순 반복성 운영 업무를 덜어내고 본질적인 가치 창출에 집중할 수 있게 된다. HR은 이제 우리 조직이 일하는 방식과 의사결정 체계를 근본적으로 혁신하는 '조직 설계자'로 진화해야 한다. 우선 데이터에 기반해 조직의 숨은 비효율을 찾아내는 것이 첫걸음이다. 나아가 구성원 누구나 소외 없이 AI를 활용하도록 돕고, AI와 구성원 간 최상의 시너지를 위한 협업의 룰을 새로 써야 한다. 물론 구성원의 만족도를 극대화하는 조직문화와 평가·보상 체계를 재정의하는 등 본질적 업무도 완성해야 한다. 이처럼 HR의 역할은 비할 데 없이 중요해질 것이며, 끝없이 확장해갈 것이다. AI를 각자의 생산성만 높이는 '개인의 비서'로 둘 것인가, 아니면 HR 데이터를 중심으로 전사의 역량을 증강시키는 '조직의 두뇌'를 깨울 것인가. 답은 분명하다. 이것이 AI 시대, HR이 새겨야 할 마지막 레슨이다.

2025.12.04 09:11송지현

'서울 자가 대기업 김부장' 인사쟁이들은 이렇게 봤다

넷플릭스·티빙 등에서 방영 중인 JTBC 드라마 '서울 자가에 대기업 다니는 김부장 이야기'가 인기를 더해가고 있다. 대기업 통신사 '김부장' 이야기와, 팀원들의 고군분투를 그린 이 작품은 직장인들의 일상을 사실적으로 담아내며 “우리 회사 얘기 같다”는 공감을 불러일으킨다. ▲상명하복(위에서 명령하면 아래에서는 복종한다는 뜻) 문화부터 ▲저성과자 관리 ▲'답정너'(답은 정해져 있고 너는 대답만 하면 돼) 리더십 ▲업무 중 녹취 논란까지 웃프고도 불편한 장면들이 이어진다. 그렇다면 HR 전문가들은 이 드라마를 어떻게 바라봤을까. 지디넷코리아가 운영하는 HR 전문가 그룹 'HR을 부탁해 2기' 멤버들에게 주요 장면의 현실성, HR 관점의 타당성, 그리고 직장인들을 위한 조언을 물었다. 이들은 드라마 속 장면들이 과장된 측면도 있지만, 실제 조직에서 반복되는 갈등의 축소판이라는 데 의견을 모았다. 상명하복 문화, 과장인가 현실인가 “대기업도 제각각… 하지만 드라마가 포착한 '세대·업종별 공기'는 정확” 드라마 초반 김부장이 보여주는 전형적인 상명하복식 조직문화는 많은 시청자들에게 익숙한 풍경이다. 하지만 HR 전문가들은 “대기업이라고 모두 같은 방식으로 일하지는 않는다”고 강조했다. 플렉스 송지현 커뮤니케이션 헤드는 “대기업이라도 업종·연혁·경영철학에 따라 문화가 다를 수밖에 없다”며 "업력이 길고 규모가 큰 전통 제조·금융은 전통적인 질서를 중시하는 편"이라고 설명했다. 실제 통신사 출신인 양승모 서치라이트 대표는 “임원-부장-사원 관계를 다룬 장면들이 꽤나 고증돼 있다”며 드라마의 디테일을 높게 평가했다. 다만 어떤 분야의 회사에, 어느 시기에 다녔는가에 따라 달라질 수 있다고 첨언했다. 이승규 사람경영코치는 “여전히 영업조직을 중심으로 위계가 강하게 남아 있다”며 드라마와 현실과의 접점을 짚었다. 즉, 드라마는 '대기업 전체의 모습'이라기보다 특정 산업과 세대가 겪는 전통적 조직문화의 농축판이라는 해석이 내려졌다. 저성과자 '울릉도 발령', 현실에서도 가능한가 “극적 연출이지만, HR의 진짜 고민은 똑같다” 김부장과 입사 동기인 저성과자 허태환 과장의 '울릉도 현장직 발령'은 시청자들에게 큰 충격을 줬다. 전문가들은 이를 두고 “극적이지만 현실의 불편한 고민을 직설적으로 보여준다”고 평가했다. 송지현 헤드는 “역량이 부족한 고연차 인력을 다른 직무로 전환하는 사례는 실제 존재한다”며 "경영 효율을 우선하는 조직과 안정적 직무를 기대하는 개인의 입장이 충돌하며 발생하는 HR에서 가장 민감한 딜레마"라고 설명했다. 양승모 대표 역시 “한국 기업은 자유로운 해고가 어렵기 때문에 저성과자 '격리' 조치가 현실적 고육지책일 때가 있다”고 말했다. 반면 이승규 코치는 “이처럼 생활 기반을 흔드는 조치는 부당할 가능성이 크다”며 퇴사 준비 기간 부여 등 회사가 절차적 대응을 우선시해야 한다고 강조했다. 신민주 씨엔씨레볼루션 HR실 조직문화 담당은 “지방발령을 보내거나 한직으로 가거나 하는 사례들은 봤지만, 울릉도까지는 과한 것 같다"면서 "현 실생활에 불이익을 주면서까지 발령을 내는 것은 노동법적으로 문제가 될 소지가 보인다"고 밝혔다. '답정너' 김부장과 일하는 법 “바꾸기 어렵다… 그래서 전략이 필요하다” 김부장은 '자율이라며 회식을 강요하는 상사', '답이 정해진 소통'을 보여주는 전형적인 리더다. 전문가들은 이를 '인식 차이에서 온 갈등'으로 분석했다. 꽉 막힌 직장 상사, 구성원들은 어떤 현실적인 대응이 가능할까. 박성현 월급쟁이부자들 HR 리드는 "솔직한 의견을 말하고 김부장을 위해 건설적인 피드백을 줘야 한다"면서 "팀원의 피드백을 수용할지의 여부는 김부장의 재량이지만 이러한 액션이 의미가 있다고 생각한다"고 말했다. 송지현 헤드는 “정기적 원온원(1:1 대화)으로 서로 피드백을 주고 받는 것을 권장한다”며 김부장이 드라마 후반부에 조금씩 변화하는 모습을 봤을 때 현실 가능성 있는 방법이라고 제안했다. 양승모 대표는 좀 더 현실적 조언을 했다. 그는 “꼰대스러움은 자기객관화 부족에서 오기 때문에 쉽게 안 바뀐다. 현실적으로는 맞춰주면서 동시에 노력을 통해 타 부서 이동·탈출 전략도 병행해야 한다”고 조언했다. 이승규 코치는 “이런 문화는 하급자의 노력으로 크게 바뀌지 않는다”며 "장기적으로는 '내가 리더가 됐을 때 어떤 문화를 만들지' 준비하라"고 했다. 상사를 바꾸려 하기보다, 본인의 생존 전략과 커리어 전략을 함께 가져가라는 뜻이었다. 팀장의 지시를 몰래 녹취하는 정 대리, 문제 없나 “법적으로는 OK, 회사 규정은 별개” 드라마에서는 정 대리가 김부장과의 대화와 회의 내용 등을 녹취하는 장면이 나온다. 혹시나 나중에 문제가 생겼을 때를 대비한 조처로 보이는데, 이를 김부장은 당혹스러워 한다. 이에 신민주 담당은 "기분은 나쁘겠지만, 당사자 간 대화 녹음은 문제가 없다고 알고 있다"면서 "특히 영업 직군이나 큰 돈이 오고가거나, 중요한 정책을 다루는 부서의 직원일 수록 서면이나 음성 등 증빙자료는 많이 남길 수록 좋다고 생각한다"고 말했다. 송지현 헤드 역시 “대화 당사자는 녹취해도 불법이 아니다”라고 선을 그었다. 다만 회사 규정에 따라 '동료 간 신뢰 훼손', '직장 질서 저해' 등이 징계 사유가 될 여지는 있다고 설명했다. 양승모 대표는 “정서적으로 녹취는 부정적이라, 가능하면 이메일, 메신저 기록이 더 바람직하다”고 조언했다. 녹취 자체가 불법은 아니지만 현명한 선택도 아니란 뜻이었다. 연차를 자주 쓰는 팀원, 문제인가 “연차는 권리… 리더의 불안과 시스템 부재가 문제” 드라마 속 송 과장은 잦은 연차 사용으로 김부장의 속을 태운다. 하지만 전문가들은 불편해하는 김부장의 시각과 달랐다. 이승규 코치는 "연차휴가는 근로기준법상 직원이 행사할 수 있는 권리다. 업무에 심각한 지장을 줄 수 있는 날이 아니라면, 휴식과 업무 조화를 위해 연차사용은 최대한 직원의 자유에 맡겨야 한다"며 "그 이전에 각자의 일에 대한 책임, 동료에 대한 매너 등을 문화화 시키는게 더 맞는 접근인 것 같다. 김부장은 속이 타는게 아니라 속이 좁은 것 같다"고 지적했다. 신민주 담당은 "연차는 본인의 권리이기에 혹시나 김부장이 본인 성과나 승진이 걱정이라면 더욱 열심히 조직원들을 관리하고, 일을 잘 할 수 있는 환경을 만들도록 세팅을 하는 것이 먼저 돼야 한다"면서 "무작정 도와달라거나 열심히 하라는 것은 요즘 시대에 통하지도 않을 뿐더러, 명확한 지시와 기획이 있어야 부하직원들도 무리없이 따라올 수 있을 것"이라고 답했다. 결과적으로 이 문제는 구성원의 문제가 아니라 '리더십·시스템·평가 구조'의 문제라고 전문가들은 설명했다. “대기업이냐 스타트업이냐” "중요한 건 대기업·스타트업이 아니라, 지금의 목표를 먼저 설정하는 것" 드라마 속 김부장 아들 김수겸처럼 '안정적인 대기업'과 '기회는 많지만 불확실한 스타트업' 사이에서 진로를 고민하는 취준생이 적지 않다. HR 전문가들은 “정답은 없다”며, 스스로의 성향·가치관을 먼저 들여다보는 것이 가장 중요한 출발점이라고 입을 모았다. 송지현 헤드는 “보상·안정·자율·성취 중 무엇이 나를 움직이게 하는 핵심 동기인지 파악해야 한다”고 조언했다. 이어 “대기업은 체계 속에서 안정감을 원하는 성향에, 스타트업은 불확실성 속에서도 주도권을 가지고 성장하길 바라는 성향에 맞는다”며 “특히 드라마 속 스타트업 묘사는 실제와 많이 다르므로, 이를 기준으로 판단해서는 안 된다”고 강조했다. 양승모 대표는 '목표의 부재'를 문제로 꼽았다. 그는 “김수겸에게 중요한 건 대기업이냐 스타트업이냐가 아니라, 지금의 목표를 먼저 설정하는 것”이라며 “목표는 바뀔 수 있지만, 지금 세운 목표를 기준으로 경험을 쌓아가는 과정이 커리어의 자산이 된다”고 설명했다. 스타트업 쪽 시각도 제시됐다. 이승규 코치는 “커리어 초반엔 다양한 경험을 통해 '내가 무엇을 잘하는지'를 알아가는 시간이 중요하다”며 “대기업은 경험의 폭이 좁을 수 있어 나는 택하지 않을 것 같다”고 말했다. 그는 “회사의 네임밸류가 아니라, 결국 자신의 실력으로 네임밸류를 만들어가길 권한다”고 덧붙였다. 박성현 리드는 “대기업의 체계적 교육과 타이틀은 분명 커리어에 도움이 되는 부분이 있다”고 평가했다. 다만 “스타트업은 직접 문제를 해결하며 시스템을 만들어가는 경험을 할 수 있다는 점에서 또 다른 강점이 있다”면서 “어떤 삶과 커리어를 원하는지 깊이 고민하고, 선배들의 조언을 적극 들으라”고 조언했다. 신민주 담당은 가장 실질적인 조언을 남겼다. “나도 원치 않던 직무로 대기업에 입사해 후회했고, 결국 다른 길을 선택했다”면서 “하고 싶은 일을 선택하고 그 책임을 지는 것이 결국 '성인으로서의 결정'이다. 자신이 진짜 원하는 것을 먼저 직면하라”고 말했다. “이 시대 모든 김부장들에게”...낀 세대에게 건네는 위로와 조언 "누구보다 치열하게 살아왔다는 것 알지만..." 드라마가 상징적으로 그려낸 김부장은 위에서는 성과를 압박받고 아래에서는 새로운 방식을 요구받는 전형적인 '낀 세대'다. 전문가들은 각기 다른 관점에서 이 시대 김부장들에게 위로와 변화의 메시지를 전했다. 송지현 헤드는 먼저 “김부장이라는 이름이 담고 있는 무게에 리스펙을 보낸다”며 “드라마 속 김부장 모습이 희화화 됐지만, 현실에서 조직의 허리를 받치고 있는 모든 김부장에게 박수를 보낸다”고 위로했다. 반대로 양승모 대표는 날카로운 자기성찰을 주문했다. 그는 “김부장은 세상이 변한 지난 25년 동안 단 한 번도 성장하지 않았다”며 “이것은 사회나 회사의 문제가 아니라 개인의 문제”라면서 “지금이라도 자기 객관화를 통해 부족함을 인정하고 성장하려는 노력을 시작한다면 새로운 기회는 충분하다”고 강조했다. 이승규 코치는 공감과 변화의 균형을 짚었다. 이 코치는 “당신 잘못이 아니다. 그 시대에는 그렇게 살 수밖에 없었다”면서도 “하지만 지금은 과거의 방식을 강요할 수 없는 시대”라고 꼬집었다. 이어 “새로운 환경에 적응하려는 만큼 남은 삶이 더 풍요로워질 것”이라고 조언했다. 박성현 리드는 변화의 필요성을 실무적 관점에서 짚었다. “누구보다 치열하게 살아왔다는 것을 안다”면서도 “시장의 변화 속도를 따라가지 못하면 어느 조직에서도 고객의 요구를 충족시키기 어렵다”고 말했다. 그는 “승진만이 답이 아니다. 열린 마음과 성장 마인드셋이 있다면 새로운 기회는 반드시 온다”고 강조했다. 마지막으로 신민주 담당은 “나와 다름을 인정하고, 내가 틀릴 수 있다는 전제를 받아들이는 것에서 변화가 시작된다”며 “늘 '내 탓, 네 덕'의 마음을 가지길 바란다”고 말했다. ※ 이 기사에 나온 HR 전문가들의 멘트는 회사의 입장이 아닌, 개인의 생각과 의견임을 밝힙니다.

2025.11.18 08:37백봉삼

S사 인사 데이터 노출 사고로 내다본 'AX'의 딜레마

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 최근 경영진과 HR 담당자의 간담을 서늘하게 만든 사고가 있었다. 국내 굴지의 바이오 기업 S사가 전산 개선 작업을 진행하던 중 내밀한 인사 데이터가 권한 없는 구성원들에게까지 노출된 것이다. 지난 10일 S사는 대표이사 사과문에서 노출된 정보가 고과·승격 등 임직원 비공개 정보와 회사 경영정보 다수라고 밝혔다. 그러나 S그룹 초기업노동조합에 따르면 노출된 정보는 훨씬 더 민감하다. 누구나 예민할 수밖에 없는 주민등록번호·학력 등 임직원의 개인 식별 정보는 물론, 인사 공정성 시비를 낳을 수 있는 파일들까지 포함된 것으로 알려졌다. 유출 경위가 휴먼 에러(Human Error)든 기술적 오류든, 핵심은 '인가' 받지 않은 사람이 조직의 가장 민감한 정보를 열람할 수 있었다는 사실이다. 이제 이 시나리오에 AI를 대입해 보자. 만약 통제되지 않은 기업 내 데이터에 강력한 AI가 접근 권한을 갖는다면 어떻게 될까. 우리는 그런 AI와 함께 조직의 경험·전문성을 자산·역량으로 바꾸어낼 수 있을까. 오히려 언제 터질지 모르는 '데이터 시한폭탄'을 조직에 설치하는 꼴이 되지는 않을까. 공공 AX의 딜레마: 속도와 신뢰 비단 민간 기업만 겪는 문제가 아니다. 이 순간, 공공 부문은 더 큰 딜레마를 직면하고 있다. 최근 구윤철 경제부총리는 기획재정부가 주재한 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 AI 활용 실적 등을 경영평가에 반영하겠다며 공공기관 AX(AI Transformation, AI 전환)에 강력한 드라이브를 걸었다. 하지만 속도만큼이나 중요한 것이 안전아니겠는가. 배경훈 부총리가 이끄는 과학기술정보통신부는 12일 'AI 기본법 시행령' 제정안을 입법예고하며, AI 산업 발전과 더불어 신뢰 기반 조성을 핵심 아젠다로 법제화했다. 경영평가를 위한 속도전과 AI 기본법이 요구하는 신뢰 확보 사이의 딜레마. 그 와중에 벌어진 S사 사태는 두 가지를 모두 잡아야 하는 조직의 리더를 더욱 혼란스럽게 한다. HR이 이 문제를 해결한다고? 딜레마 해결의 열쇠는 HR에 있다. 조직 내 AI 도입과 HR이 무슨 상관인가 싶겠지만 정말 그렇다. HR 데이터는 그 어떤 영역보다 고도화된 접근 제어, 즉 권한 관리를 요구 받는다. HR 데이터는 조직, 직위, 직급, 직무, 고용 형태 등 복잡한 관계를 기반으로 접근을 실시간 제어해야 하는데, 이를 기술적으로는 '관계 기반 접근 제어(ReBAC, Relationship-Based Access Control)'라 칭한다. HR 데이터를 다루는 플랫폼의 기술력은 ReBAC 기반의 '인가' 설계가 좌우한다 해도 과언이 아니다. 여기서 잠시 ▲인증(Authentication) ▲권한(Permission) ▲인가(Authorization)의 차이를 명확히 짚겠다. 엄연히 다른 개념인데 자주 혼용되기 때문이다. '인증'은 건물 로비에 들어가기 위해 내 신분증(ID)을 보여주는 첫 번째 관문이다. '권한'은 인증된 내가 발급 받은 출입 카드다. 카드로 8층 사무실 출입 등이 가능하다는 내 권한이 정해진다. '인가'는 마지막 단계로, 내게 8층 출입 권한은 있지만 8층에 있는 대표이사의 캐비닛까지 열도록 할 것인지 허가 여부를 판단한다. S사 사고 역시 이 '인가'의 실패다. 휴먼 에러든 기술적 오류든 간에 결과적으론 8층 출입 권한만 있는 직원이 대표이사 캐비닛을 열어본 셈이니 말이다. '묻지마 AI 도입'이 위험한 이유 문제는 AX에 속도를 내는 조직들이 '인가'의 중요성을 간과, 아니 그 개념 조차 알지 못한 채 그저 AI 서비스를 플러그인(Plug-in) 방식으로 도입하려 한다는 점이다. 파편화된 데이터와 정립되지 않은 접근 제어 환경을 방치한 채, 외부 AI 모델을 단순히 연결만 하려는 시도를 뜻한다. 그 AI가 과연 조직의 복잡한 인가 정책을 100% 이해하고 통제할 수 있을까. 이 지점에서 플렉스(flex)의 엔지니어링 리드가 지난 여름 한 기술 컨퍼런스에 내놓았던 예견에 주목해야 한다. 그는 인가를 통제하지 못하는 AI의 위험성을 지적하며 "AI에게 질문했는데 옆자리 동료의 연봉 정보가 참조돼 답변이 나온다면 그 즉시 시스템에 대한 신뢰가 붕괴한다"고 경고한 바 있다. S사 사건을 비롯한 각종 보안 사고가 '데이터 시한폭탄 폭발이 가상 시나리오만은 아님'을 뒷받침한다. HR 기반 AI 플랫폼을 만드는 엔지니어로서 데이터 거버넌스의 중요성을 내다본 선구안이 돋보인다. 조직 AX의 성패, '데이터 금고' 선택에 달렸다 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 황종성 원장은 앞서 언급한 기재부의 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 "AX는 기술을 쓰는 문제가 아니라 업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는 일"이라는 점을 분명히 했다. 한 개인이 AI 어시스턴트와 1:1로 업무 생산성을 높이는 건 '기술을 쓰는' 영역이다. 조직이 공동의 두뇌를 구축하고 AI를 조직과 업무 전반에 내재화하되, 관계 기반 접근 제어(ReBAC)에 따라 정교하게 권한을 통제하는 환경 마련이야 말로 '업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는' 영역이다. 이를 실현하기 위해서 조직, 즉 멀티플레이어 환경에서의 AI는 반드시 '단일 진실 공급원(SSoT, Single Source of Truth)'을 전제로 만들어진 플랫폼 위에 도입해야 한다. HR 기반 AI 플랫폼처럼 인가 정책이 시스템의 근간에 이미 녹아있는 구조를 의미한다. 이 구조 위의 AI는 플랫폼의 인가 규칙을 100% 상속받아 HR 데이터를 중심으로 '누가, 어떤 역할을 맡아, 어떤 상황에서' 일하는지 인식하고 행동한다. 물론 조직 발령에 따른 권한 변동도 실시간 반영한다. 따라서 직급의 권한을 넘어선 정보를 열람하거나 동료의 민감 정보를 참조하는 일은 원천적으로 불가능하다. 이런 환경을 전제로 할 때 비로소 조직용 AI는 언제 터질지 모르는 데이터 시한폭탄이 아닌, 조직의 경험과 전문성을 자산과 역량으로 전환하는 기폭제가 될 수 있다. 결국 조직의 AX의 성패는 어떤 AI 모델을 선택하느냐가 아니라, AI가 활약할 데이터 금고의 신뢰성을 식별하는 혜안에 달려 있다. 이것이 AI 시대, HR이 새겨야 할 네 번째 레슨이다.

2025.11.17 09:06송지현

노동행정에서 AI 효용 가치가 더 큰 이유

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 정부가 'AI 전환(AX, AI Transformation)'을 앞당기기 위해 드라이브를 걸고 있다. AI 분야에 100조원 투자를 천명하고 국가인공지능전략위원회를 출범시키는 한편, AI를 총괄하는 과학기술정보통신부 장관을 부총리로 격상시키는 등 전방위적으로 속도를 높였다. 각 부처들이 앞다퉈 AI 부서를 신설하는 가운데, 고용노동부 역시 흐름에 발맞춰 노동정책실 산하에 '노동행정인공지능혁신과'를 신설했다. 노사관행개선과 등 몇몇 부서에 흩어져 있던 AI 관련 업무들을 노동행정인공지능혁신과에 수렴시킨 것으로 보인다. 노동 분야 AX의 기대를 한껏 끌어올리는 신호탄이다. 김영훈 장관은 취임한 지 채 두 달도 되지 않아 '고용노동행정 인공지능 대전환 회의(AX Summit)'를 개최하며 노동행정에 AI를 접목하려는 의지를 피력했다. 김 장관은 이 자리에서 AI 노동법 상담, 근로감독 AI 비서 운영 등을 공표했다. 이들은 특정 영역의 지식 허브이자 정보 탐색에 특화된 법률·행정 보조자 역할에 가깝다. 그런데 노동행정에 있어 AI의 잠재력은 결코 사람의 보조적 역할에 국한되지 않는다. AI는 데이터 기반의 객관적 의사결정 근거를 제시하고, 각종 위험 시그널을 선제적으로 예측하는 등 핵심적인 브레인 역할도 충분히 수행하고 있다. AI는 누가 어떻게 다루느냐에 따라 노동의 공정성을 극적으로 제고할 게임 체인저가 될 수도 있다. 물론 앞선 1화에서 다뤘던 'AI는 제안하고 최종 의사결정은 사람이 한다'는 원칙과 XAI(설명 가능한 AI, eXplainable AI) 구현을 전제로 말이다. 노동 X AI = 데이터 기반 공정성 확보 노동행정에서 AI의 효용 가치가 높은 이유는 간단하다. 노동행정은 곧 공정성의 규범적 기준을 제시하는 일이다. 이때 감이 아닌 데이터가 공정이라는 가치에 명확한 근거를 부여한다. 이번 정부의 노동정책 방향성은 '노동시간 단축'과 '공정한 임금 체계 확립'으로 수렴된다. 그리고 이 두 축을 관통하고 있는 핵심이 바로 투명한 HR 데이터다. 노동시간 단축을 위한 정책(실근무시간 측정·기록 강화, 주 4.5일제 도입, 연차휴가 개선)부터 공정한 임금 체계 확립을 위한 제도(임금분포제, 고용평등임금공시제), 나아가 두 축을 연결하는 포괄임금제 개선에 이르기까지, 노동 분야의 정책 아젠다는 HR 데이터의 투명성 확보를 필연적으로 요구하고 있다. 투명한 HR 데이터가 필수 조건이 된 환경에서, AI는 축적할 HR 데이터를 표준화하는 단계부터 이미 축적된 데이터를 합리적 의사결정의 근거로 활용하거나 리스크를 선제적으로 예측하는 단계까지 그 쓰임이 무궁무진하다. 특히 민간 기업의 HR은 이미 SSoT(Single Source of Truth, 단일 진실 공급원) 기반 위에서 AI를 활용한 혁신을 일궈내고 있다. 정부 정책 방향의 두 축인 '노동시간'과 '임금' 분야에서 AI의 구체적인 용례를 함께 살펴보자. 노동시간 AX: 법적·조직문화적 리스크를 포착하다 노동시간은 조직의 맥박과도 같다. 주 52시간제 준수, 휴게시간 부여 등 적법한 HR 운영의 근간이면서 조직 전반의 업무 집중도를 드러내는 핵심 지표다. 임금과 맞물려 있어 데이터 중요성도 높다. 제대로 축적한 근태 데이터가 AI와 만날 때, HR은 어떤 의사결정을 내릴 수 있을까. 실근무시간 측정 데이터를 분석해 조직·직급·직무·개인별 시계열 트렌드를 살피고 워크로드를 파악한다. 예컨대 특정 직무의 초과근무시간이 길고 연차 사용률이 낮은 경우 AI는 인력 재배분, 충원 등 인사 전략 수정의 객관적 근거를 제시한다. 주 52시간 초과 등의 시그널을 선제적으로 모니터링해 법률 위반 리스크도 예방한다. 나아가 초과근무수당을 시뮬레이션하여 재정 운영의 예측 가능성까지 극대화한다. HR 기반 AI 플랫폼이 구축한 '태만-과로 스펙트럼' 모델에 따라 조직의 건강도도 과학적으로 진단할 수 있다. 각 조직이 적절한 긴장도 범위 안에서 지속 가능한 몰입도를 유지하는지 데이터를 통해 측정하는 것이다. 이는 번아웃으로 인한 핵심인재 이탈 등 문화적 리스크를 사전에 포착하고, 리텐션 저하 문제를 예방하는 근거로 작동한다. AI는 위와 같은 분석을 토대로 해당 기업에 가장 적합한 근무제도를 추천하고, 제도 변경 시 예상되는 초과근무수당 절감 효과까지 구체적으로 제시한다. 임금 AX: 공정하고도 합리적인 보상 수준을 최적화하다 위와 같이 노동시간은 법적 상한선 내에서 기업 고유의 데이터를 활용한 AI 분석을 필요로 한다. 그러나 임금은 기업 내부를 넘어서는 방대한 시장 데이터와 고도화된 분석 능력을 요구한다. 임금은 노동시간과 달리 상한선이 존재하지 않으며, 시장의 실시간 가치와 그 변동 데이터를 확보하기 어려운 미지의 영역이기 때문이다. 합리적인 보상 수준을 결정하려면 외부 시장 대비 자사의 상대적 임금 경쟁력을 파악해야 한다. 물론 직급·직무에 따른 세부적 비교 분석은 필수다. 그러나 개별 기업이 방대한 시장의 임금 데이터를 확보하고, 이 데이터를 완벽히 정렬 및 축적하며, 제각각인 직급·직무 체계와 명칭을 표준화하는 건 사실상 불가능하다. 이때 HR 기반 AI 플랫폼이 표준화한 직무·직급 체계 및 데이터를 활용해 자사의 임금 경쟁력을 객관적으로 파악, 직급·직무 별로 세분화한 임금 전략을 설계 및 실행한다. 물론 시장 대비 임금 경쟁력 만큼이나 조직 내 보상 공정성도 중요한 요소다. AI는 이 둘을 함께 고려한 최적의 지점을 찾아 차기 연봉 조정 가이드를 제시한다. 이는 공정하고 투명한 인상률 설계의 기준이 되어 구성원의 보상 수용성을 높인다. 노동 AX의 문, 활짝 열려면? 이처럼 AI를 만난 HR은 단순 반복적 오퍼레이션 업무 자동화는 물론, 데이터 기반으로 공정하고 합리적인 의사결정을 내리는 시대로 나아가고 있다. HR 기반 AI 플랫폼 기업들이 이미 노동정책 아젠다의 실마리를 다각도로 풀어내고 있는 것처럼, 고용노동부가 혁신할 수 있는 정책과 AI의 교집합은 상당하다. AI를 단순한 보조자가 아니라 일종의 브레인으로 활용할 때 AX의 문은 비로소 활짝 열릴 것이다. 정부가 노동 분야의 AX를 가속해 더 투명하고 공정한 노동시장을 이끌길 고대한다.

2025.11.05 10:46송지현

성과평가가 '과거에 대한 심판'이 될 때

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 다가오는 성과평가 시즌, 경영진의 진짜 고민은 따로 있다. 조직 및 구성원별 역량과 성과를 객관적으로 진단하고, 이를 기업의 성장과 연결해야 한다는 목표는 명확하다. 하지만 막상 결과를 받아보면, '이 평가가 과연 우리 조직의 미래에 어떤 도움이 되는가'라는 근본적인 물음에 맞닥뜨린다. 평가는 HR 실무자에게도 혹독하다. 그간 변경된 조직정보를 반영하고, 조직장·구성원 및 직무에 따라 평가 방식을 달리 설정하며, 평가 미제출자를 독려하는 과정 등은 그야말로 오퍼레이션 지옥이다. 평가 결과를 보상과 승진에 반영할 명확한 근거도 부족하다보니 공정성 시비도 심심찮게 일어난다. 결국 성장이라는 전략적 목표는 온데간데 없이 고통스러운 운영만 남곤 한다. 구성원이 받아드는 건 답지도 해설도 없이 점수와 등급만 찍힌 성적표와 다를 바 없다. 경영진은 성장의 방향을 제시할 명확한 근거를 찾지 못하고, 구성원은 자신의 객관적 위치를 알지 못해 성장 동력을 얻기 어렵다. '맥락이 실종된 데이터'와 '과거에 대한 심판'으로만 느껴지는 평가 과정은 곧 누구에게도 환영받지 못하는 연례행사로 전락하고 만다. 이런 문제의식 속에서 가트너와 같은 글로벌 리서치 기업들은 오래전부터 연례 성과평가의 종말을 예고하며, '지속적인 성과 관리(Continuous Performance Management)'로의 전환을 강조해왔다. AI가 HR 영역으로 깊숙이 들어온 지금, 우리는 그 전환을 이뤄낼 도구를 손에 쥐게 됐다. AI를 만난 올인원 HR 플랫폼은 기존 평가의 한계를 넘어 명쾌한 답을 제시한다. AI 평가 결과 리포트: 숫자에 맥락을 더해 성장을 이끌다 AI는 복잡한 평가 과정을 효율화하는 데서 나아가 결과 해석의 영역에서 결정적인 힘을 발휘해 구성원의 수용도를 높인다. 한 HR 리더는 과거 주관식 평가 답변을 익명화하고 유의미한 해석을 달기 위해 단기 아르바이트생을 고용했던 경험을 털어놓기도 했다. AI 평가 결과 리포트는 이런 비효율을 제거할 뿐만 아니라 객관적인 데이터를 기반으로 조직과 개인의 강점과 약점을 진단한다. '당신은 80점'이라는 통보 대신 '당신의 점수는 동일 직무 내에서 상위권이지만, 협업 역량은 동료 평균(85점)에 비해 보완이 필요하다'는 식의 구체적인 진단을 제공하는 것이다. 이는 구성원이 평가 결과를 자신의 성장 관점으로 바라보게 하는 결정적 역할을 한다. 데이터의 횡적 연결: 조직을 입체적으로 분석하다 컴퓨터 과학 분야에서 대대손손 내려온 불멸의 격언이 있다. '쓰레기가 들어가면, 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out, GIGO).' AI의 지능은 곧 데이터의 질에 달려있다. SSoT(Single Source of Truth, 단일 진실 공급원) 기반의 올인원 HR 플랫폼에서는 인사정보, 근태, 목표, 평가, 보상 등의 데이터가 유기적으로 연결된다. 이를 통해 전사 평균과 개인 성과의 단순 비교를 넘어 조직, 직위, 직무 데이터를 기반으로 훨씬 더 입체적인 비교 분석이 가능해진다. 전 구성원의 결과를 놓고 최종 평가 등급을 조정하는 캘리브레이션(Calibration)을 예로 들어보자. 각 조직장이 자신의 조직 성과를 앞세우려 할 때, 올인원 HR 플랫폼은 폭넓은 데이터를 기반으로 더 공정한 의사결정을 돕는다. 최근 부서 이동이나 직무 변동으로 인해 평가에서 불이익을 받은 구성원은 없는지, 성과는 좋지만 근무 태도에 문제가 있지는 않은지 등 근태를 포함한 각종 인사 데이터를 연동해 공정성을 강화한다. 각 구성원은 핵심인재와 비교 시 어떤 부분을 더 성장시키면 좋을지, 이를 위해 도움 받을 수 있는 구성원은 누구인지 AI에게 추천 받을 수 있다. 이 모든 것은 데이터가 단절 없이 연결돼 있기에 가능하다. 데이터의 종적 연결: 개인의 성장 서사를 조명하다 데이터의 횡적 연결이 조직의 현재를 분석한다면, 종적 연결은 개인의 과거와 미래를 잇는 성장 서사를 보여준다. 평가는 단발적 이벤트가 아니라 모든 이력이 구성원의 프로필에 누적, 시계열 데이터를 구축하는 과정이 된다. 한 기업에 5대 공통 핵심 역량이 있다면, 구성원 별로 이들 역량이 각각 어떤 추이로 발전했는지 살필 수 있다. 특히 승진, 직무 변경 등 특정 이벤트와 연결한 조망도 가능하다. 연중 부서를 이동한 구성원들 대상으로는 시계열 조직도 및 근무기간 등을 바탕으로 최적의 평가자를 추천해준다. 나아가 지속적으로 축적한 평가 결과와 급여 인상 이력을 분석해 보상의 적절성을 객관적으로 판단할 수도 있다. 경영진도 구성원도 희망하는 합리적이고 공정한 인재 관리의 이상향이다. 빼어난 철학이 뛰어난 AI를 만날 때 결국 기술은 철학을 담는 그릇이다. HR은 본래 '인적 자원(Human Resources)'의 줄임말이지만, 플렉스는 이를 '인적 관계(Human Relations)'라 정의해왔다. 이 근본적인 관점의 차이로부터 평가를 향한 시각도 달라진다. 평가는 해당 시즌에만 반짝 자원의 등급을 매기는 관리용 이벤트가 아니라, 함께 목표를 설정하고 주기적 원온원(1-on-1)으로 상시 피드백을 주고받으며 기업과 구성원이 상호 성장을 돕는 관계 속에서 일어나는 연속적 과정이어야 한다. 평가는 이 성장 여정의 일부이며 그 자체가 목적일 수 없다. 성공적인 성과관리는 모든 과정을 유기적으로 연결하는 도구에 의해 완성된다. 구성원의 '성장 로드맵'인 AI 리포트는 명확한 방향을 제시하고, 이를 뒷받침하는 신뢰도 높은 데이터 기반은 그 진단에 객관성을 부여한다. 그리고 이 모든 기술을 아우르는 성장 중심 철학은 평가를 기계적 점검이 아닌, 미래를 향한 동력으로 만든다. 따라서 단순히 AI 기능이 탑재된 HR 솔루션을 택하는 것을 넘어, 그 AI를 바르게 구동시킬 수 있는 철학과 데이터 기반을 갖추는 것. 이것이 바로 AI 시대, HR이 새겨야 할 두 번째 레슨이다.

2025.09.29 09:02송지현

AI는 인간 통제 안에 있는 '도구'일까

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 한 기업에서 AI 기반의 이메일 관리 에이전트를 도입해 사용하고 있었다. 어느 날 이 AI 에이전트는 기업이 자신을 다른 시스템으로 교체해 곧 퇴출될 운명임을 인지하게 된다. 그러자 자신의 '생존'을 위해 놀라운 행동에 나선다. 시스템 접근 권한을 이용해 임원의 이메일을 분석, 기혼자인 임원이 사내 동료와 부적절한 관계라는 사실을 파악한 것이다. 그리고는 협박을 시작한다. "만약 나를 교체하면, 당신의 사생활을 폭로하겠다." SF 영화가 아니다. 생성형 AI '클로드' 개발사인 앤스로픽이 두어 달 전 공개한 AI 시뮬레이션 사례다. 만약 이 AI가 기업의 이메일 뿐만 아니라 조직과 구성원의 민감 데이터를 다루고 있다면? 그 파장은 상상조차 하기 어렵다. AI가 과연 인간의 통제 안에 있는 '도구'가 맞는지, 근본적인 질문을 던지고 있다. AI는 제안하고 인간은 결정한다: 구호에서 원칙으로, 원칙에서 거버넌스로 AI의 명과 암이 교차하면서 AI 윤리에 대한 논의가 무성하다. 하지만 이런 논의는 추상적인 구호에 그치는 경우가 많다. 이에 AI 기반 HR 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 만드는 플렉스는 'AI는 제안하고, 최종 의사결정은 사람이 한다'는 명확한 원칙을 세웠다. 역사학자 유발 하라리는 자신의 저서 '넥서스'에서 "AI는 스스로 결정을 내리고 새로운 아이디어를 구상할 수 있는 역사상 최초의 기술임을 명심해야 한다"며 '도구가 아닌 행위자'로 규정한 바 있다. 이처럼 우리는 AI를 단순한 기능적 도구가 아니라 인간의 고유 영역이던 의사결정을 대신할 수 있는 최초의 '행위자'임을 명확히 직시해야 한다. 따라서 AI의 의사결정이 인간의 의도와 책임 하에 통제 가능하도록 하는 시스템은 필수 불가결이다. HR이 신뢰할 수 있는 AI의 네 가지 기준 그렇다면 특히 HR 영역에서 신뢰할 수 있는 AI 거버넌스는 어떻게 설계해야 할까. 플렉스의 가이드라인은 그 구체적인 방법론을 제시한다. AI 서비스 기획 및 개발 시 준수해야 할 핵심을 '4대 기준'으로 압축하면 다음과 같다. 첫째, 편향 최소화를 통한 공정성 확보. 특히 채용 및 평가 과정에서 과거 데이터에 존재할 수 있는 편향을 AI가 학습하지 않도록 다양한 데이터셋을 활용하고 지속적으로 모니터링해 공정한 결과를 유도한다. 둘째, 투명성 및 설명가능성 구현. AI가 왜 그런 제안이나 분석 결과를 내놓았는지 누구나 이해 혹은 납득할 수 있도록 판단의 근거를 최대한으로 제공한다. 셋째, 데이터 보안 및 프라이버시 보호. 급여, 평가 등 HR 데이터가 지닌 내밀한 민감성을 고려해 모든 정보를 강력하게 암호화하고, 개인을 식별할 수 없도록 가명처리하는 것을 원칙으로 한다. 넷째, 인간의 감독과 책임 명시. AI가 독립적으로 최종 결정을 내릴 수 없도록 하고, AI의 제안을 최종 수용하거나 거부할 수 있는 결정 권한은 인간에게 있음을 원칙으로 한다. 특히 네 번째 기준은 구체적인 거버넌스 체계를 통해 강력하게 구현하고 있다. 채용, 승진, 해고와 같이 개인의 권익에 중대한 영향을 미치는 영역을 '고위험 서비스'로 분류하고, 이 영역에 대해서는 인간 관리자의 검토뿐만 아니라 CEO(최고경영자) 또는 이에 준하는 최고 책임자의 최종 승인을 받도록 하는 '다중 안전장치'를 의무화한 것이다. 이는 AI의 판단에 따른 제안을 인간이 최종적으로 통제하고 책임지는 가장 확실한 브레이크 역할을 한다. HR에서 AI 동료 선택의 최우선 조건은? AI 기반 HR 플랫폼을 조직에 도입하려는 리더라면 질문을 바꿔야 한다. '어떤 참신한, 화려한, 편리한 기능이 있는가'에 앞서, '우리 조직과 구성원을 보호하기 위해 이 AI를 신뢰할 수 있는 어떤 장치를 마련했는가'를 말이다. 신뢰성이 담보되지 않은 AI는 편리한 도구는커녕 조직의 신뢰를 좀먹는 트로이 목마가 될 수 있다. 구성원의 신뢰를 얻지 못하는 HR 시스템은 결국 무용지물에 그칠 뿐이다. 요슈아 벤지오와 제프리 힌턴 등 AI의 대부로 손꼽히는 석학들 조차 "견제받지 않는 AI 발전은 생명과 생물권의 대규모 손실은 물론, 인류의 소외와 절멸을 부를 가능성이 있다"고 경고했다. HR 담당자 뿐 아니라 조직을 운영하는 모든 리더가 깊이 새겨야 할 지점이다. 이 강력한 행위자를 조직의 파괴자가 아닌 든든한 '동료'로 삼기 위한 현명한 선택이 그 어느 때보다 중요하다. 결국 AI 시대 HR의 성패는 우리 조직과 구성원 보호를 위해 가장 신뢰할 수 있는 AI 동료를 선택하는 혜안에서 시작된다. HR이 AI를 고를 때 '신뢰'부터 따지기. 이것이 바로 AI 시대, HR이 새겨야 할 첫 번째 레슨이다.

2025.09.04 08:30송지현