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서미영 인크루트 "입시보다 '입사' 어려워…신입, AI로 차별화해야"

서미영 인크루트 대표가 가고 싶은 기업에 입사하는 일이 입시보다 어렵다고 평가했다. 산업 흐름을 따라가기 보다는 '하고 싶은 일'을 하라고 신입에게 조언하며, 인공지능(AI) 역량을 개발해 경력직과 차별화하라고 당부했다. 서 대표는 27일 서울 성북구 고려대학교에서 '제24회 인크루트 채용설명회' 행사 후 취재진과 만나 “(지금 대학생들이 가고 싶은 회사에 취업하는 것은) 솔직히 말하면 대입보다 어렵고, 고시만큼 어렵다”며 신입들을 향해 “선배들의 얘기를 안 듣는 게 답이다. 하고 싶은 일을 하라”고 제언했다. 산업 흐름이 변화하면서 채용 시장에는 사라지는 직업이 있는 반면, 새롭게 등장하는 직무가 있는데 이를 선배들이 모두 알 수 없기 때문이라는 것이 서 대표의 관점이다. 그는 “지금은 AI가 많은 직업을 디지털화(디지털라이즈)하거나 대체할 가능성이 있다”며 “그러니 더더욱 신입들은 자기가 하고 싶은 일을 하는 게 맞다”고 강조했다. 이 과정에서 서 대표는 현재 산업의 중심이 되는 AI를 접목해야 한다는 점도 빼놓지 않았다. 그는 “(하고 싶은 일을) AI로 해석하라”며 “새로운 직업의 경력자가 되는 것이 더 나을 수 있다”는 전망을 제시했다. 특히 채용 시장이 경력직 중심으로 재편되면서 신입들에게 불리한 환경일 수 있지만, AI를 활용하면 이 간극을 좁힐 수 있다고 설명했다. 서 대표는 “영어를 준비하는 것보다 AI를 어떻게 활용할 수 있을지를 준비하는 게 좋다”며 “채용 시장에서 (AI를) 심도 있게 사용하는 사람들과 그렇지 않은 사람들 사이에는 간극이 있다고 본다”는 견해를 밝혔다. 오히려 그는 이러한 환경이 경력보다는 신입에게 유리할 수 있다는 분석을 내놓기도 했다. 대표적인 이유로 신입이 경력직보다 'AI 네이티브'에 가깝다는 점을 꼽았다. 서 대표는 “AI에 대한 학습은 경력직보다 신입에게 훨씬 유리하기 때문”이라며 “이것이 AI 시대에 8할의 신입들이 채용 시장에서 살아남을 수 있는 전략이라고 생각한다”고 덧붙였다. 이어 “AI 역량이 올해는 무차별적이다. 이 흐름이 2~3년은 갈 거라고 본다”며 “신입들의 AI 무장이 경력 중심의 채용 시장에 큰 변화를 가져올 것이다. 여기서 AI로 부가가치를 만드는 것이 신입들의 전략”이라고 부연했다. 이날 서 대표는 AI로 인해 파생된 인크루트 내부의 변화를 소개하기도 했다. 최근 인크루트는 조직 내부에 AI 전환(AX) 리더라는 직책을 신설하고, 프로젝트 그룹을 꾸렸다. 이 프로젝트 그룹의 인력은 내부 출신으로, 10여 명 정도가 소속돼 있다. 서 대표는 해당 조직에 대해 “기존 기술연구소와 협업해 AX 조직의 엔진을 발전시키거나 데이터를 활용해 이를 고도화하고, 서비스 프로세스에 적용하는 일을 하고 있다”고 언급했다. 서 대표는 향후 AX 조직과 기존 조직 간 구분이 없어지는 변화가 일어날 것으로 봤다. 그는 “기업의 경우 AX 조직과 기존 조직을 같이 운영하는 비효율이 있다”며 “시간이 지나면 이들에 대한 구분의 의미는 없어야 하는 것이 맞다. 지금은 AI를 활용하는 (업무) 방식과 기존의 업무 방식을 맞춰가는 과정”이라고 진단했다. 마지막으로 서 대표는 “인크루트는 아직까지 창업자가 견디는 회사”라며 “20년간의 데이터를 보여줄 수 있어 오늘과 같은 행사를 할 수 있다면 꾸준히 해보고 싶다”는 소감을 남겼다. 그러면서 “대학생이 일하고 싶은 기업과 채용 계획을 항상 함께 보여주고 있다”며 “(인크루트가) 그해 채용 동향의 바로미터가 되고 있다고 생각한다”고 덧붙였다. 1998년 취업 포털을 개척한 인크루트는 단순한 구인·구직 매칭 플랫폼을 넘어, AI와 데이터 기술을 기반으로 HR 전 과정을 혁신하는 종합 HR테크 기업이다. 채용 특화 AI 솔루션과 리크루팅 소프트웨어 '인크루트웍스', AI 기반 인재 평가 및 진단 검사 등 고도화된 테크 솔루션을 제공한다. 이를 통해 기업에는 채용 업무 자동화와 적합 인재 발굴의 효율성을, 구직자에게는 맞춤형 커리어 관리 환경을 선물하며 '사람과 일의 정교한 연결'을 실현하고 있다.

2026.08.27 16:47박서린 기자

플렉스, 'AI 플랫폼' 신규 기업 고객한테도 푼다

플렉스가 HR 데이터 기반 AI 플랫폼의 서비스 대상을 신규 기업고객까지 확대한다. 일정 기간 이상 플렉스를 사용, 관계 데이터를 충분히 축적한 고객을 중심으로 제공하던 AI 플랫폼을 신규 고객에게도 개방한다. 플렉스는 25일부터 관심 고객 대상으로 AI 전환(AX) 진단을 실시, 기업의 AI 성숙도에 따라 맞춤형 AX 로드맵을 제공한다. 플렉스 홈페이지에서 한시적으로 신청 받는다. 플렉스 이용 기업은 클로드·제미나이·챗GPT 등 대형언어모델(LLM)들을 내장하고 있어 별도의 AI를 들이지 않아도 된다. 모델들을 각 기능과 역할에 맞게 수시로 조합(오케스트레이션)하기 때문에 플렉스 하나만으로 이들을 모두 누릴 수 있다. 플렉스는 자사의 기업용 AI 플랫폼이 '조직을 제대로 아는 AI'라고 설명한다. 사용자의 조직 내 권한과 관계를 정확히 식별, 각 사용자에게 맞춤형 환경을 제공한다. 뿐만 아니라 사용자별 업무의 맥락을 이미 파악하고 있어 할 일을 시급도와 중요도에 따라 선제적으로 제안한다. 폭넓은 업무 툴과의 연동, 나아가 흩어진 데이터 맥락을 '조직 지능'으로 꿰어내는 고도화된 플랫폼이 기술 근간이다. 각 조직이나 구성원의 업무 노하우가 고립 및 휘발되지 않고, 조직의 자산으로 수렴시키는 '커스텀 에이전트'의 역할도 한다. 기업이 데이터를 축적할수록 개인 역량은 물론 조직 지능이 함께 향상되는 구조다. 장해남 플렉스 대표는 "어떤 AI를 얼마큼 쓰느냐가 아니라, 우리 기업과 조직을 제대로 아는 AI가 업무 현장에 실제 작동하고 있느냐가 AX 성패를 좌우한다"며 "플렉스와 함께 일상 업무를 수행하는 것만으로도 자연스럽게 고객의 AX를 완성시키는 게 우리 역할"이라고 강조했다.

2026.08.25 09:29백봉삼 기자

플래티어-워크데이, 파트너십 체결...HR 분야 AX 돕는다

플래티어가 워크데이 파트너 프로그램에 합류, 국내 기업들의 인적자원(HR)·재무 분야 AI 전환(AX) 사업을 본격 확대한다. 24일 회사에 따르면, 이번 파트너십은 플래티어 IDT 사업부문이 추진해 온 글로벌 선진 솔루션 파트너십 확장 전략의 연장선이다. 조직의 핵심 데이터가 집중된 인사·재무 영역은 AI 기반의 실시간 통합 분석과 에이전트형 자동화로 의사결정의 속도와 정확성을 높일 수 있는 대표적인 AX 적용 분야다. 이에 AI가 코어에 내재화된 클라우드 기반 인사 관리(HCM)·재무 관리 체계 구축이 기업의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 플래티어는 지난해 삼성SDS와 협력해 삼성전자에 아틀라시안 솔루션을 3년간 공급하는 약 294억원 규모의 기업 라이선스 계약을 체결했다. 이어 올해에도 대규모 추가 공급 계약을 공시하는 등 전사 단위의 대형 수주를 이어가고 있다. 장재웅 플래티어 IDT 사업부문장은 "AI 전환의 성패는 좋은 솔루션의 도입 여부가 아니라, 이를 기업의 실제 업무 구조에 연결해 성과를 만들어내는 실행 역량에 달려 있다"면서 "워크데이와의 강력한 파트너십을 바탕으로 국내 기업들이 클라우드 기반의 통합 인사·재무 체계를 성공적으로 구축하고, AI 중심의 AX 혁신을 달성하도록 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2026.08.24 14:28백봉삼 기자

플렉스, 테니스 에이스 '권순우' 2년 더 후원한다

플렉스가 프로 테니스 선수 권순우와 2028년 말까지 스폰서십 계약을 체결했다고 20일 밝혔다. 2022년 처음 스폰서십으로 권순우 선수와 인연 맺은 플렉스는 권 선수 전역과 동시에 장기 동행을 결정했다. 남자 테니스 국내 랭킹 1위 권순우 선수는 개인 최고 세계 랭킹 52위를 기록한 테니스 에이스다. 지난 7월 국군체육부대 전역 후 곧장 투어에 출전하며 플렉스 로고를 새긴 유니폼으로 코트를 누비는 중이다. 이날 오전에는 캐나다에서 열린 퀘벡시티 ATP 챌린저 한일전에서 지난 달 윔블던 16강에 올랐던 모치즈키 선수를 꺾고 16강에 올랐다. 24일 시작하는 US 오픈 예선전, 9월 데이비스컵 등 국제 대회도 앞두고 있다. 플렉스의 테니스 후원은 선수 개인에 그치지 않는다. 2022년 권순우 선수 후원을 시작했고, 이듬해부터는 대한테니스협회 공식 후원사로 합류했다. 직장 내 테니스 동호회 대상 '플렉스 팀 테니스 리그'를 개최하는 등 코트 안팎에서 묵묵히 테니스 발전에 힘을 보탰다. 권순우 선수는 "군 복무 동안 묵묵히 기다려준 플렉스와 동행을 이어가게 돼 뜻깊다. 코트 위에 혼자 서더라도 든든히 뒤를 받쳐주는 팀이 있음을 생각하고 뛰는 경기는 다르다"며 "이번 경기에 이어 US 오픈과 데이비스컵에서도 좋은 경기로 보답하겠다"고밝혔다. 장해남 플렉스 대표는 "군 복무를 건강하게 마치고 ATP 무대에 복귀한 것을 진심으로 환영한다. 대한민국 톱랭커에서 세계 톱랭커로 도전을 거듭하는 권순우 선수를 변함없이 응원한다"며 "각자의 무대에서 세계 최고가 될 때까지, 플렉스가 권순우 선수를 뒷받침하는 가장 든든한 이름이 되겠다"고 약속했다.

2026.08.20 14:02백봉삼 기자

글로벌 리딩 기업이 '1on1' 집착하는 이유

지난 5편의 칼럼을 통해 우리는 AI 시대의 리더가 통제자에서 조율자로 진화하기 위한 'ORBIT 리더십'과 고도화된 대화의 기술에 대해 살펴봤다. 하지만 리더가 이를 머리로 완벽히 이해하고 훌륭한 마음가짐을 갖췄다 하더라도, 일상 업무 속에서 체화할 수 있는 실체적인 '구조'가 없다면 결국 공허한 다짐으로 끝난다. 전통적인 성과 관리 프레임워크인 KPI나 OKR이 채우지 못하는 빈자리를 메우고, ORBIT 리더십을 현장에 완벽하게 이식하는 가장 강력한 경영의 무기. 그것이 바로 '1on1(원온원)'이다. 사후 지표의 맹점을 깨다 우리는 흔히 KPI나 OKR을 만능열쇠처럼 여기지만, 주 단위로 요동치는 AI 시대의 압도적인 속도와 폭 앞에서는 뚜렷한 한계를 드러낸다. 시의성을 잃은 박제된 숫자를 채우기 위해 맹목적으로 달려야 하는 구성원들은 일의 목적과 몰입을 상실한다. 더욱 치명적인 것은 이런 지표들이 본질적으로 '어떤 결과를 냈는가'를 측정하는 사후 지표라는 점이다. 숫자로 명확히 떨어지는 결과에만 집착하면, 그 결과를 만들어내는 과정의 맥락을 완전히 놓치게 된다. 리더가 결과 지표만 들여다보고 있으면, 구성원이 어떤 전제와 사고 과정을 거쳐 문제를 해결했는지, 어떤 맹점을 극복하며 스스로 진화했는지 알 길이 없다. 이 종이 위에 박제된 숫자들에 숨을 불어넣고, 구성원이 AI를 무기 삼아 올바른 목적지를 향해 제대로 달리고 있는지 수시로 궤도를 수정해 주는 유일한 프레임워크가 바로 1on1이다. 10배 도약을 위한 1on1의 3가지 그라운드 룰 1on1이 단순한 티타임이나 업무 진척도 보고로 전락하지 않고, 조직을 10배 도약시키는 '전략 동기화 세션'으로 작동하려면 다음과 같은 철저한 그라운드 룰이 필요하다. 구성원 중심: 1on1의 어젠다는 리더가 아닌 구성원이 주도해야 한다. 리더의 지시 사항을 하달하는 하향식 회의가 아니라, "오늘 리더님과 이 고민을 나누고 싶습니다"라는 구성원의 발제가 시작점이 돼야 한다. 정기성과 예측 가능성: 시간이 남을 때 몰아서 하는 이벤트가 돼서는 안 된다. 아무리 바빠도 결코 취소되지 않는 굳건한 루틴이어야 한다. 정기성이 깨지고 1on1이 미뤄지는 순간, 구성원은 "나의 성장은 리더의 우선순위 밖에 있구나"라고 인식하며 마음의 문을 닫는다. 심리적 연결과 가치 발굴: 진척도 체크는 협업 툴과 기존 대시보드로 충분하다. 1on1은 "과정에서 마주한 진짜 장벽은 무엇인지", "이 과제를 통해 어떤 역량을 키우고 싶은지"와 같이 일의 본질과 커리어 성장에 집중하는 시간이어야 한다. 데이터가 증명하는 '연속적 동기화'의 위력 실제로 이러한 대화 중심의 성장 관리가 만들어내는 위력은 이미 글로벌 선도 기업들의 데이터로 증명되고 있다. 어도비는 일찌감치 낡은 연례 성과 평가를 전면 폐지하고, 리더와 구성원이 수시로 대화하는 체크인 제도를 전사적으로 도입했다. 그 결과는 놀라웠다. 과거 평가와 서류 작업에 허비되던 리더들의 업무 시간 중 무려 8만 시간이 절약됐고, 구성원들의 자발적 퇴사율은 30%나 감소했다. 이러한 패러다임 전환은 비단 유연한 IT 기업만의 전유물이 아니다. 20세기 산업화 시대 성과 관리의 상징이자, 직원을 등급으로 줄 세우던 '상대평가'의 창시 격인 전통 제조기업 제너럴 일렉트릭조차 수십 년간 유지해 온 낡은 연말 평가를 전면 폐지했다. 그 대신 리더와 팀원이 수시로 마주 앉아 업무의 맥락을 동기화하는 '터치포인트'라는 1on1 제도를 전격 도입했다. 과거의 성과를 사후에 채점하는 대신, 현재의 장애물을 치워주고 미래의 성장에 집중하는 대화의 기술이 제조업의 거인마저 변화시킨 것이다. 리더를 고립시키지 않는 '시스템'의 뒷받침 그러나 현장의 리더들을 옥죄는 이 거대한 변화의 책임을 온전히 리더 개인의 역량과 마음가짐에만 떠넘겨서는 안 된다. 기업은 리더가 진정한 성장 관리자로서 제 몫을 다할 수 있도록 강력한 시스템의 판을 깔아줘야 한다. 가장 먼저 선행돼야 할 것은 '리더 평가 기준의 근본적인 전환'이다. 정작 회사가 연말에 단기적인 KPI 달성률로만 리더를 평가한다면, 리더들은 1on1을 사치스러운 시간 낭비로 치부하며 과거의 억압적인 통제식 성과 관리로 회귀할 수밖에 없다. 따라서 조직은 리더의 핵심 평가 항목에 '구성원 육성 및 1on1에의 투입'을 공식적인 지표로 편입해야 한다. 정기적인 1on1 실행 여부, 팀 내 AI 활용 혁신 사례 도출, 팀원의 역량 성장 및 이탈률 감소 등을 비중 있게 다루어야 한다. 나아가 상향 평가 및 다면 평가를 통해 해당 리더가 조직 내에서 진짜 '씽킹 파트너'로 기능하고 있는지 정성적 데이터를 확보하고, 이를 리더의 보상과 직결시키는 경영진의 결단이 필요하다. 또 현업의 무게에 짓눌린 리더들이 고립되지 않도록 전사적인 인프라와 툴의 제공이 동반돼야 한다. 리더들이 1on1을 누락과 휘발 없이 관리하고, 대화의 맥락을 데이터로 누적하며, 다음 액션 아이템을 쉽게 추적할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. 갑작스러운 패러다임 시프트 앞에서 가장 머리가 복잡하고 두려운 사람은 다름 아닌 리더다. 이들이 안착할 수 있도록 완충 장치를 마련하는 것이 회사의 진짜 역할이다. 6부작을 마무리하며...AI 시대, 리더십의 위대한 진화 바야흐로 대전환의 시대다. 지식의 독점과 실무적 디테일의 통제로 유지되던 리더의 '경험 권력'은 AI의 등장과 함께 그 효용을 다했다. 기업의 목표는 10% 개선이 아닌 10배의 파괴적 도약을 요구하며, 조직을 박제된 평가(MBO)의 감옥에서 꺼내 역동적인 '성장 관리(GDR)'의 무대로 이끌고 있다. 그리고 이 모든 거대한 변화를 치열한 실무 현장에서 하나의 완성된 성과로 묶어내는 것은, 통제자에서 조율자(ORBIT)로 진화한 리더십과 그들이 매주 구성원과 마주 앉아 나누는 밀도 높은 대화(1on1)다. 기계가 인간의 실행력을 완벽하게 상향 평준화시키는 무한 경쟁의 파도 속에서, 역설적이게도 조직을 구원하는 것은 가장 '인간적인 연결의 기술'이다. 파편화된 AI 산출물들을 비즈니스의 맥락으로 꿰어내고, 실패의 두려움을 덜어주며, 구성원의 무한한 잠재력을 궤도 위로 쏘아 올리는 진정한 성장 관리자. 그것이 압도적인 불확실성을 뚫고 나갈 최후의 승자이자 리더의 진짜 이름이다.

2026.08.15 08:30김필재 컬럼니스트

통제에서 조율로...조직을 궤도에 올리는 'ORBIT' 리더십

매년 연말연시가 되면 수많은 기업이 "올해부터는 낡은 평가 방식을 버리고 새로운 제도를 도입하겠다"며 혁신을 선언한다. 앞선 4편에서 다룬 'GDR(Goal·Direction·Role & Responsibility)'과 같은 성장 관리 프레임워크나 애자일 조직 문화, 구글의 성공 사례로 널리 알려진 OKR 등을 앞다퉈 도입한다. 하지만 불과 몇 개월이 지나지 않아 현장의 실무자들은 "이름만 바뀌었을 뿐, 결국 예전 KPI 시절과 똑같이 숨 막히는 통제와 실적 압박의 반복"이라며 냉소 섞인 불만을 터뜨리곤 한다. 프레임워크 자체의 논리적 완결성이 보장됨에도 치열한 실무 현장에서 번번이 겉도는 근본적인 이유는 무엇일까. 정보기술(IT) 산업에 빗대어 보면 쉽게 이해할 수 있다. 조직의 평가 및 관리 제도(GDR 등)를 바꾸는 것은 최고급 사양의 최신형 하드웨어를 새로 구매하는 것과 같다. 하지만 정작 그 하드웨어를 구동해야 할 운영체제(OS)—즉, 현장에서 구성원들과 부대끼며 제도를 실행에 옮기는 리더십—가 여전히 20세기 산업화 시대의 아날로그 통제형에 머물러 있다면 어떻게 될까. 최신 AI 프로세서에 낡은 MS-DOS 운영체제를 깔아놓고 혁신적인 프로그램이 돌아가기를 기대하는 것만큼이나 어불성설이다. 제도가 MBO에서 GDR로 바뀌었다면, 리더십이라는 운영체제 역시 '관리자'에서 '성장 촉진자'로 근본적인 업데이트를 거쳐야만 한다. 리더가 붉은 펜을 든 채 구성원의 AI 산출물에 지엽적인 마이크로매니징을 가하거나, 본인의 낡은 전문성으로 실무를 '하드캐리'하려는 관성을 버리지 못한다면, GDR 역시 구성원을 옥죄는 또 하나의 피곤한 행정 업무로 전락하고 만다. 새로운 리더십 운영체제, 'ORBIT' 지식의 독점에 기반한 경험 권력이 빠르게 붕괴하는 지금, 하드웨어의 혁신을 완성하려면 리더십 소프트웨어의 진화가 필수적이다. 리더는 정답을 지시하는 통제자에서 나아가, 구성원들이 각자의 잠재력을 폭발시키며 올바른 궤도를 돌 수 있도록 조율하는 새로운 페르소나를 장착해야 한다. 이것이 바로 AI 시대, 초고난도 목표를 향해 나아가는 조직의 생존을 담보할 새로운 리더십 운영체제, 'ORBIT(궤도)' 모델이 필요한 이유다. ORBIT 모델은 리더가 일상에서 구사해야 할 '고도화된 대화의 기술'과 결합할 때 비로소 강력한 힘을 발휘한다. 1. O(On-going Alignment, 상시 얼라인먼트) : '맥락 공유자'의 맥락적 경청 과거에는 1년 내내 고정된 KPI가 리더의 소통을 대신했다. 하지만 AI 시대에는 리더가 역동적으로 변화하는 조직의 목표(Goal)와 전략적 방향(Direction)을 구성원과 끊임없이 동기화해야 한다. 이를 위해서는 대화 중 수면 아래의 진짜 문제를 읽어내는 '맥락적 경청'이 필수다. 대시보드 수치에 드러나지 않는 타 부서와의 갈등이나 번아웃의 뉘앙스를 포착하고, 파편화된 비즈니스 맥락을 실시간으로 번역해 줘야 한다. 2. R(Review & Reflection, 회고와 성찰) : '관점 확장자'의 탐색적 질문 AI가 실무의 정답을 더 빠르고 완벽하게 제시하는 지금, 리더의 훈계는 효력을 잃었다. 리더는 답을 정해두고 유도 심문을 하는 대신, 마중물이 되는 '탐색적 질문'을 던져야 한다. "왜 목표를 달성하지 못했나?"라는 추궁 대신, "이 실패를 통해 당신의 커리어에 어떤 새로운 인사이트가 남았는가?"라고 물으며 구성원 스스로 사각지대를 깨닫게 돕는 관점 확장자가 돼야 한다. 3. B(Barriers Removal, 장애물 제거) : '장애물 제거자'와 심리적 안전감 목표가 '10배의 도약'으로 높아지면 진정한 병목은 지엽적인 오류가 아닌 사내 정치나 새로운 툴에 대한 두려움 같은 본질적인 문제다. 감춰진 리스크를 치워주려면 구성원이 자신의 실패와 한계를 숨김없이 털어놓을 수 있는 심리적 안전감이 전제돼야 한다. 리더가 먼저 취약성을 드러내고 즉각적인 장애물 제거에 집중할 때 궤도 이탈을 막을 수 있다. 4. I(Iterative Feedback, 지속적 피드백) : '궤도 수정자'의 기민한 조율 기존 성과 관리의 맹점은 결과가 나온 연말에 사후 부검을 하듯 뒷북을 친다는 점이다. 초고난도 목표를 향해 가다 보면 잦은 피벗과 역할 변경이 불가피하다. 리더는 구성원에게 피로감을 주지 않으면서 궤도를 수정할 수 있도록, 거시적 맥락을 투명하게 공유하며 '설득과 합의'를 이끌어내는 기민한 피드백 조정 역량을 발휘해야 한다. 5. T (Talent Enablement, 역량 강화) : '성장 촉진자'의 미래지향적 코칭 ORBIT 리더십의 궁극적인 지향점은 인재의 역량 강화다. 등급을 매기기 위한 과거지향적·결과론적 평가에 매몰된 대화는 구성원을 방어적으로 만든다. 리더는 앞으로의 가능성과 확장에 초점을 맞추는 발전적 대화를 나누어야 한다. 구성원이 AI를 지렛대 삼아 직무 경계를 어디까지 확장할 수 있을지 자극하고 지원할 때, 조직은 개개인의 합을 뛰어넘는 시너지를 만들어낸다. 원온원(1on1): 대화를 실체화하는 경영의 무기 리더가 ORBIT이라는 고도화된 리더십을 완벽히 이해했더라도, 비즈니스 현장에서 이를 체화할 '구조'가 없다면 결국 공허한 다짐으로 끝난다. 방향성이 엇나간 대화나 시간이 남을 때 몰아서 하는 이벤트성 티타임은 오히려 구성원의 에너지를 고갈시키고 불신만 키울 뿐이다. 그렇다면 종이 위에 박제된 숫자들에 숨을 불어넣고, 리더와 구성원이 실시간으로 궤도를 수정하게 만드는 '실체적인 경영의 무기'는 무엇일까. 다음 6편에서는 글로벌 최상위 빅테크 기업들이 낡은 평가 제도를 버리고 선택한 압도적인 실행 프레임워크, 원온원의 비밀과 성공 데이터를 낱낱이 파헤친다.

2026.08.08 08:30김필재 컬럼니스트

딜, 연간반복매출 전년 대비 50%↑…AI 보안기업 인수

인적자원(HR) 테크 플랫폼 '딜'이 연간반복매출(ARR) 15억 달러(한화 약 2조 1000억원)를 돌파, 흑자 기조에 힘입어 AI 보안 기업 인수합병을 단행했다. 5일 회사에 따르면, 딜은 지난해 6월 연간반복매출 10억 달러를 달성한 지 약 1년 만에 50%의 성장을 이뤄냈다. 고객사도 4만여 개사로 늘었다. 국내에서는 토스, 무신사, LG AI 연구원 등이 딜을 이용하고 있다. 딜의 새 인수 대상은 신원 확인과 딥페이크 탐지, 사기 방지 기술을 전문으로 하는 AI 사이버보안 기업 클래리티다. 이를 통해 딜은 채용 전 신원 확인부터 입사 후 업무용 기기 지급, 시스템 접근 권한 관리까지 인력 생애주기 전반의 보안 역량을 강화한다는 계획이다. AI 보안 전문 개발팀을 포함한 클래리티 임직원도 딜에 합류했으며, 딜은 강화된 보안 역량을 바탕으로 AI 기반 신원 확인 및 보안 기능 개발에 박차를 가한다는 계획이다. 알렉스 부아지즈 딜 CEO는 “AI 발전에 따라 보안 위협의 양상도 바뀌고 있다”며 ”이번 인수로 고객들은 더욱 정교해지는 위협에 대응하면서 전 세계 인력을 안전하게 채용하고 관리할 수 있을 것”이라고 말했다. 마이클 마티아스 클래리티 CEO는 “딜에 합류함으로써 클래리티의 비전을 세계 최대 규모의 글로벌 인력 플랫폼 중 하나에 적용할 수 있게 됐다”면서 “기업들이 AI를 효율적으로 활용하는 동시에 보안을 강화할 수 있도록 지원하겠다”고 강조했다.

2026.08.05 09:09백봉삼 기자

영림원소프트랩, AI 품은 온보딩 서비스 '에버웰커밍' 공개

영림원소프트랩이 인공지능(AI)을 활용한 온보딩 서비스를 선보이며 클라우드 기반 인사관리(HR) 플랫폼 사업 확대에 나선다. 신규 입사자의 조직 적응을 지원하는 동시에 온보딩부터 근태·급여·평가까지 연결되는 통합 HR 서비스를 강화한다는 구상이다. 영림원소프트랩은 AI 기반 온보딩 서비스 '에버웰커밍'을 출시했다고 4일 밝혔다. 신규 입사자에게 일관된 온보딩 경험을 제공하는 동시에 인사 담당자의 반복 업무를 줄이는 것이 목표다. 최근 수시·경력직 채용이 확대되면서 신규 입사자의 안정적인 조직 적응을 지원하는 온보딩의 중요성이 커지고 있다. 그러나 입사 서류 관리와 사내 제도 안내, 교육 일정 운영, 반복 문의 대응 등을 담당자가 수작업으로 처리하는 기업이 많아 업무 부담이 크고 부서별로 제공되는 정보와 운영 방식에도 차이가 발생하고 있다는 게 회사 측 설명이다. 이번 출시된 에버웰커밍은 입사 준비부터 초기 적응까지 필요한 절차를 하나의 모바일 환경에서 제공하는 서비스다. 신규 입사자가 회사 정보와 조직문화, 사내 규정, 업무 안내 등을 확인하고 입사 서류를 제출하거나 온보딩 관련 과제를 수행하도록 지원한다. 관리자는 입사자별 서류 제출 여부와 과제 수행 현황을 실시간으로 확인할 수 있다. 서비스에는 기업이 보유한 기존 문서를 신규 입사자용 콘텐츠로 가공하는 'AI 콘텐츠 빌더'가 적용됐다. 조직문화 자료와 사내 규정, 복지제도, 업무 안내 등을 기반으로 온보딩 콘텐츠를 제작해 준비에 필요한 업무를 줄이고 회사 비전과 제도를 통일된 내용과 형식으로 전달할 수 있도록 돕는다. 입사 서류 제출과 단계별 미션, 할 일 관리, 진행 현황 확인, 자주 묻는 질문 기능도 제공한다. 이를 통해 신규 입사자별 온보딩 절차와 수행 현황을 체계적으로 관리하도록 지원한다. 영림원소프트랩은 이번 출시를 통해 클라우드 HR 플랫폼 '에버人'의 서비스 범위를 온보딩 영역까지 확대했다. 에버인은 에버웰커밍을 비롯해 근태관리 서비스 '에버타임', 급여관리 '에버페이롤', 인사평가 '에버평가', 협업 솔루션 '에버웍스' 등으로 구성된다. 입사 과정에서 생성된 인사 정보는 근태·급여·평가와 협업 서비스에서 연계해 활용할 수 있다. 에버타임과 연결하면 입사 초기부터 근태와 PC-OFF 정책을 적용할 수 있어 동일한 인사 정보를 여러 시스템에 반복 입력하는 업무도 줄일 수 있다는 설명이다. 임승환 영림원소프트랩 BPO플랫폼사업단 상무는 "채용은 좋은 인재를 선발하는 것에서 끝나는 것이 아니라 신규 입사자가 조직과 업무에 안정적으로 적응할 때 완성된다"며 "에버웰커밍을 통해 HR 담당자의 반복 업무를 줄이고 신규 입사자에겐 체계적이고 일관된 온보딩 경험을 제공하겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 에버人 플랫폼을 중심으로 온보딩부터 근태·급여·평가까지 연결되는 통합 HR 서비스를 지속 확대해 기업의 인사관리 혁신을 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.04 14:52한정호 기자

'평가'에서 '성장 관리'로...10배 도약 이끄는 GDR 프레임워크

지난 3편에서 우리는 1년에 한 번 과거의 잘못을 심판하는 낡은 목표관리제(MBO)가 시속 200km로 변하는 AI 시대의 속도를 어떻게 갉아먹고 있는지 살펴봤다. 목표 달성률에만 집착하는 평가 제도는 필연적으로 구성원들이 100% 달성 가능한 안전한 수치만 쫓는 하향 평준화를 유도한다. 목표의 불확실성이 극대화되고 실무의 실행 속도가 기계의 속도로 빨라진 시대에 조직은 근본적인 패러다임 전환을 감행해야 한다. 그것은 바로 1년에 한 번 과거의 잘못을 채점하는 '성과 관리'에서, 구성원 각자가 한계를 열어두고 폭발적으로 역량을 키우도록 돕는 '성장 관리'로 무게 중심을 완전히 이동해야 하는 것이다. AI가 요구하는 10배(10x)의 파괴적 도약은 지금 당장 구성원들이 가진 역량의 총합으로는 결코 도달할 수 없는 미지의 영역이다. 목표를 향해 달려가는 과정 그 자체가 구성원들의 압도적인 역량 성장으로 이어져야만 비로소 오를 수 있는 산이 된다. 이를 실현하기 위해 AI 시대의 조직은 낡은 MBO의 감옥을 부수고, 새로운 성장 관리 프레임워크인 'GDR(Goal - Direction - Role & Responsibility)'을 장착해야 한다. 종이 지도(MBO)를 버리고, 실시간 내비게이션(GDR)을 켜라 GDR은 조직의 목적지, 나아갈 방향, 그리고 실행 주체를 역동적으로 연결하는 성장 관리의 핵심 엔진이다. MBO가 연초에 인쇄해 둔 종이 지도를 맹신하며 달리는 방식이라면, GDR은 실시간 변수와 클럭 스피드에 맞춰 끊임없이 최적의 경로를 재탐색하는 내비게이션과 같다. 그 구체적인 세 가지 작동 원리는 다음과 같다. 1. Goal(목적지): 방어적 수치(KPI)가 아닌 '도착해야 할 명확한 목적지'의 공유 과거의 목표가 연말 보너스를 받기 위해 무조건 100%를 달성해야 하는 방어적인 수치(KPI)였다면, GDR에서의 Goal은 조직이 생존을 위해 반드시 뚫어내야 하는 근본적이고도 도전적인 '목적지'다. AI로 인해 기본 생산성이 상향 평준화된 시장에서 기업은 이전보다 훨씬 더 파괴적인 목표를 제시해야 한다. 리더는 구성원에게 숫자를 압박하는 대신, "이 거대한 목적지가 왜 우리 조직에 필요한지", "이것이 달성됐을 때 당신의 커리어에 어떤 대체 불가능한 무기가 될 것인지"를 명확하게 투영하고 공감대를 형성해야 한다. 2. Direction(방향과 전략): 실무 개입을 멈추고 '맥락'을 잇는 방향 설정 목적지가 정해지면 리더는 그곳을 향해 가기 위한 올바른 방향성과 세부 전략을 수립해야 한다. 여기서 주의할 점은 리더가 직접 노를 젓거나 선원들의 노 젓는 각도를 미세하게 교정하려 들어서는 안 된다는 것이다. 앞선 칼럼에서 강조했듯, 실무 산출물을 뽑아내는 실행 속도는 AI를 장착한 주니어들이 훨씬 빠르다. 리더는 지엽적인 개입과 통제를 상징하는 빨간펜을 내려놓고, 구성원들이 AI로 도출해 낸 파편화된 결과물들이 회사의 큰 전략적 맥락과 일치하는지, 타 부서와의 이해관계에 충돌은 없는지를 조율하는 맥락 디자이너로서 방향성을 끊임없이 영점 조절해 줘야 한다. 3. Role & Responsibility(동적 역할 분배): 박제된 직무기술서(JD)의 파괴와 '동적인 역할 분배' 전략이 세워졌다면 이를 수행할 수 있도록 구성원들에게 가장 적합한 역할과 책임을 분배해야 한다. 기술 트렌드와 필요한 스킬셋이 매달 바뀌는 시대가 됨에 따라, 연초에 문서로 고정해 둔 직무 기술서(JD)만으로는 부족해졌다. 리더는 팀원 개개인이 현재 어떤 역량을 새로이 발견하고 발휘하고 있는지를 실시간으로 파악해 그 시점의 전략 수행에 가장 최적화된 형태로 유연하게 R&R을 재배치해야 한다. 연속적 동기화와 1on1, GDR을 작동시키는 실무적 엔진 결국 GDR 프레임워크 아래에서 리더는 정답을 지시하고 결과를 통제하는 감시자가 아니다. 조직의 거대한 목표(Goal)를 향해 나아가는 과정에서, 구성원들이 궤도를 이탈하지 않도록 방향(Direction)을 맞추고, 각자의 잠재력이 가장 크게 폭발할 수 있는 역할(R&R)을 부여하는 고도화된 성장 조율자인 것이다. 하지만 GDR 프레임워크가 아무리 훌륭한 방향성을 제시한다 해도, 이를 일상에서 작동시킬 구체적인 실행 엔진이 없다면 결국 MBO와 다를 바 없는 또 하나의 피상적인 경영용어로 전락하고 만다. 목표의 불확실성이 크고 실무의 호흡이 빠를수록, 리더가 '조직의 목적지'와 '전략적 방향', 그리고 '구성원의 역할' 사이의 주파수를 맞추는 연속적인 동기화 과정이 꼭 필요하다. 그리고 이런 맥락에서 리더와 팀원이 정기적으로 마주 앉는 원온원(1on1)은 단순한 HR 제도를 넘어, GDR 프레임워크를 현장에 이식하는 가장 강력하고 필수적인 경영의 무기가 된다. 종이 위에 쓰인 GDR에 숨을 불어넣고, 1on1이라는 무기를 제대로 휘두르기 위해서는 리더십이라는 운영체제(OS)에 대한 근본적인 업데이트가 선행돼야 한다. 다음 5편에서는 1on1 현장에서 GDR을 완벽하게 실체화하는 AI 시대 리더의 새로운 생존 페르소나, 'ORBIT 리더십'의 5가지 핵심 요소를 본격 해부해 본다.

2026.08.01 08:30김필재 컬럼니스트

MBO의 종말과 '정보 역전':..왜 1월 세운 KPI가 오늘의 혁신 막을까

최근 글로벌 비즈니스 현장에서 관찰되는 서늘하고도 명확한 변화는 기업들이 설정하는 '목표 단위' 자체가 근본적으로 달라지고 있다는 점이다. 과거의 비즈니스 환경에서 성장이란, 전년 대비 10~20% 매출 증대나 점진적인 비용 절감을 의미했다. 하지만 생성형 AI가 기업의 핵심 인프라로 자리 잡으면서 상황은 완전히 뒤바뀌었다. 스웨덴의 핀테크 유니콘 기업 클라르나가 AI 어시스턴트 도입 한 달만에 정규직 700명분의 고객 서비스 업무를 처리하며 이익률을 극적으로 끌어올린 사례는 빙산의 일각에 불과하다. AI 활용의 일상화로 실무 생산성이 기하급수적으로 폭발하면서, 글로벌 무한 경쟁에 내몰린 기업들은 생존을 위해 과거에는 상상조차 하지 못했던 초고난도의 목표를 세팅하기 시작했다. 10%의 점진적 개선이 아니라, 10배 이상의 파괴적 도약을 요구하는 시대가 열린 것이다. 실무진이 리더를 앞지르는 '정보 역전'의 시대 현장의 리더들을 옥죄는 비극은 바로 이 지점에서 발생한다. 기업이 쟁취해야 할 목표의 차원은 공상과학 수준으로 높아졌고 실무의 속도는 시속 200km로 빨라졌는데, 우리는 여전히 과거의 낡은 업무 수행 방식과 통제 중심의 리더십으로 이 거대한 산을 넘으려 하고 있기 때문이다. 새로운 차원의 도약을 위해 조직의 작동 원리를 재설계하려면, 먼저 현장의 권력 지형과 정보 흐름이 어떻게 뒤집히고 있는지 직시해야 한다. AI 시대의 업무 환경에서는 리더의 경험 권력이 무너지는 것을 넘어, 이른바 정보 역전 현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 과거에는 리더가 수년간 축적한 직무 전문성과 산업의 노하우가 그 자체로 대체 불가한 가치를 지녔다. 리더는 조직 내에서 가장 중요하고 핵심적인 지식을 선점한 게이트키퍼였고, 팀원들은 자연스럽게 리더의 지식과 지시에 의존했다. 그러나 지금은 실무의 최전선에 있는 트렌디한 주니어들이 AI를 지렛대 삼아 글로벌 마켓의 최신 동향, 고도화된 데이터 분석 프레임워크, 새로운 툴 활용법을 스펀지처럼 흡수하고 있다. 마이크로소프트가 발표한 2024 업무 동향 지표에 따르면, 전 세계 직장인의 78%가 회사 정책과 무관하게 개인적으로 AI 툴을 업무에 활용하는, 이른바 'BYOAI(Bring Your Own AI)' 현상을 보이고 있으며, 이 거대한 흐름은 Z세대와 밀레니얼 세대 등 젊은 실무자 그룹이 압도적으로 주도하고 있는 것으로 나타났다. 이는 곧 리더조차 미처 알지 못하는 폭넓은 정보와 최신 스킬을 실무 구성원들이 실시간으로 선점하고 있음을 뜻한다. 리더가 '모든 답을 아는 유일하고도 전지전능한 존재'로서 조직에서의 존재 가치를 증명하고, 톱다운으로 정답을 내려주던 시대는 빠르게 저물고 있다. 1월에 박제된 KPI, 12월의 비즈니스를 담아낼 수 있는가 이렇듯 리더와 구성원 간의 정보 비대칭이 역전되고 비즈니스의 불확실성이 극대화된 상황에서, 우리는 여전히 가장 낡고 경직된 잣대로 조직을 이끌고 평가하려 든다. 그 대표적인 모순이 바로 연초에 목표를 세우고 연말에 이를 채점하는 '목표관리제(MBO, Management by Objectives)'나 연 단위 KPI 평가 시스템에의 매몰이다. MBO는 1954년 경영학자 피터 드러커가 주창한 이래 기업 경영의 훌륭한 표준으로 자리 잡았다. 시장의 변동성이 적고 예측 가능성이 높았던 제조업 기반의 산업화 시대에는 연초에 세운 목표를 1년 내내 일사불란하게 달성하도록 통제하는 것이 가장 효율적인 프레임워크였기 때문이다. 하지만 AI가 매주 새로운 툴을 쏟아내고 시장의 룰을 실시간으로 바꾸는 현재의 압도적인 클럭 스피드(Clock Speed) 아래에서, 1년에 한 번 고정해 둔 박제된 목표는 더 이상 조직의 나침반이 되지 못한다. 오히려 1분기만 지나도 낡아버린 연초의 KPI에 얽매여, 구성원들이 새로운 툴을 도입해 폭발적인 생산성을 낼 시도 자체를 가로막는 보이지 않는 천장으로 전락할 위험이 크다. 성장을 멈추게 하는 '하향 평준화'의 늪 연말 평가 기간이 다가올수록 조직은 오직 '목표 달성률'이라는 정해진 성과에만 집착하게 된다. 이는 필연적으로 구성원들이 무조건 달성 가능한 수준으로만 목표를 낮춰 잡는 뼈아픈 주객전도와 하향 평준화를 유도한다. AI 시대가 요구하는 초고난도의 10배 도약은 커녕, 구성원의 무한한 잠재력을 11개월 전의 낡은 잣대에 가두는 셈이다. 정해진 성과만을 사후에 채점하고 감시하려는 과거의 관리 시스템은 이 거대한 전환기 속에서 완전히 그 수명을 다했다. 이제 조직은 1년에 한 번 과거의 잘못을 심판하는 결과론적 '성과 평가'에서, 구성원 각자가 한계를 열어두고 폭발적으로 역량을 키우도록 돕는 '성장 관리'로 패러다임을 완전히 이동해야 한다. 다음 4편에서는 낡은 MBO의 감옥을 부수고, 조직을 10배 도약으로 이끌 새로운 성장 관리 프레임워크인 'GDR(Goal, Direction, Role & Responsibility)'의 구체적인 작동 원리를 공개한다.

2026.07.25 08:30김필재 컬럼니스트

워크데이, 클럽메드에 AI 기술 공급…채용·근태·인재관리 통합

워크데이가 글로벌 리조트 기업 클럽메드 인사 시스템에 인공지능(AI) 기술을 적용했다. 워크데이는 클럽메드에 인사관리 플랫폼 '워크데이 인적자본관리(HCM)' 솔루션을 공급했다고 22일 밝혔다. 클럽메드는 이를 기반으로 전 세계 임직원에게 개인 맞춤형 인사 서비스를 제공하고 채용부터 퇴직까지 인사 업무 전반을 단일 시스템에서 관리할 계획이다. 클럽메드는 전 세계 40개국에서 약 70개 리조트를 운영하고 있다. 임직원은 110개국 출신 약 3만명 규모로 수천명의 계절 근로자도 포함됐다. 클럽메드는 글로벌 사업을 확대하면서 지역별로 흩어진 채용과 근태·인재관리 체계를 통합해야 했다. 이번 워크데이 도입을 통해 변화하는 인력 수요를 예측하고 지역별 인재 확보와 육성·유지 전략을 체계적으로 운영할 수 있게 됐다고 밝혔다. 워크데이 HCM은 사람과 업무 프로세스·보상 체계를 AI 기반으로 통합 관리하는 플랫폼이다. 클럽메드는 통합 인사 데이터 기반을 구축해 인력 성과와 보유 기술·인재 동향을 종합적으로 파악할 수 있다. 클럽메드는 채용 부문에 '워크데이 리크루팅'을 활용한다. 계절 근로자와 정규직을 같은 플랫폼에서 대규모로 채용하고 지역과 고용 형태별 채용 과정을 일관된 기준으로 관리할 수 있다. 또 현장 직원의 근태 관리를 '워크데이 타임 트래킹'으로 지원한다. 직원들은 웹과 모바일 환경에서 근무 시간을 입력하고 확인할 수 있다. '워크데이 베네핏'은 급여와 복리후생을 포함한 총보상 정보를 임직원에게 제공한다. 클럽메드는 단순한 복리후생 관리 업무를 줄이고 보상 체계에 대한 임직원의 이해를 높일 계획이다. 워크데이는 클럽메드가 고객에게 제공해 온 올인클루시브 경험을 임직원 업무 환경으로 확대하는 데 초점을 맞췄다고 밝혔다. 인사 업무 부담을 줄여 직원들이 고객 서비스에 더 집중할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 제스 오라일리 워크데이 아세안 제너럴 매니저는 "우리는 클럽메드가 임직원들에게도 브랜드 철학에 걸맞은 포용적이고 현대적인 근무 경험을 제공할 수 있도록 지원하게 된 것을 매우 뜻깊게 생각한다"고 말했다.

2026.07.22 13:22김미정 기자

CJ올리브영, 코딩테스트 대신 'AI 과제'…개발자 채용 방식 바꾼다

CJ올리브영이 개발 직군 경력직 공개채용에서 기존 라이브 코딩 테스트를 없애고 'AI 과제' 전형을 도입한다. 생성형 AI 활용 능력이 개발자의 핵심 경쟁력으로 떠오른 만큼 결과뿐 아니라 AI 활용 과정까지 평가해 'AI 네이티브' 인재를 선발하겠다는 취지다. CJ올리브영은 개발 직군 경력직 공개채용을 진행하고, 채용 과정에 AI 과제 전형을 새롭게 도입한다고 21일 밝혔다. 모집 분야는 ▲커머스 플랫폼 엔지니어 ▲코어 플랫폼 엔지니어 ▲AI 추천 시스템 엔지니어 등 3개 직군이다. 지원 대상은 관련 경력 2년 이상 개발자이며, 접수는 오는 8월 9일까지 진행된다. 이번 채용에서 가장 큰 변화는 기존 라이브 코딩 테스트를 AI 과제로 대체한 점이다. 올리브영은 단순히 AI를 사용할 줄 아는 수준을 넘어 AI와 협업해 문제를 해결하는 'AI 네이티브' 역량을 갖춘 인재를 선발하기 위해 전형을 개편했다고 설명했다. AI 과제 전형에는 크래프톤의 채용·평가 솔루션 '코파 프로브(Cofa-Probe)'가 활용된다. 회사는 지원자의 최종 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식, AI 활용 및 프롬프트 작성 과정, 반복 개선 과정, 결과 검증 방식 등 문제 해결 전 과정을 종합적으로 평가할 계획이다. 올리브영은 AI 인재 확보를 위한 협업도 확대한다. 오는 30일 크래프톤과 함께 '크래프톤×올리브영 AI 해커톤'을 개최한다. 참가자는 양사가 제시한 AI 과제를 제한 시간 안에 해결해야 하며, 올리브영은 실제 유통 현장의 고객·상품·데이터를 기반으로 한 문제를 출제할 예정이다. 해커톤 총상금은 1000만원이며, 올리브영 과제 입상자에게는 이번 공개채용 서류전형 면제 혜택도 제공한다. 올리브영 관계자는 "개발 환경의 패러다임 변화에 맞춰 인재를 발굴하는 방식도 선제적으로 바꿨다"며 "AI 과제 전형을 통해 AI 네이티브 인재를 확보하고 리테일테크 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:50안희정 기자

정답 자판기서 '맥락 디자이너'로...AI 시대 리더 생존법

지난 1편에서 우리는 주니어의 실무 실행력을 비약적으로 끌어올린 AI 앞에서 리더들이 어떻게 정체성의 위기를 겪고 지엽적인 오류에 집착하는 할루시네이션 헌터로 퇴행하는지 짚어봤다. 그렇다면 AI 시대에 리더들이 수년간 뼈를 깎는 노력으로 축적해 온 경험은 모두 폐기처분돼야 하는가? 결코 그렇지 않다. 낡은 '경험 권력'이 무너졌다는 것은 경험 자체가 무가치해졌다는 뜻이 아니다. 그 경험이 조직 내에서 발현되는 인터페이스가 실무적인 '정답 티칭'에서 비즈니스적인 '맥락 코칭'으로 완전히 바뀌어야 함을 의미할 뿐이다. 생성형 AI의 치명적 사각지대, '현실의 맥락' 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 보편적이고 논리적인 팩트와 초안을 도출하는 데는 압도적인 능력을 자랑한다. 하지만 모니터 밖의 현실에서 벌어지는 복잡다단한 맥락을 읽어내는 데는 철저히 무능하다. 예컨대 특정 프로젝트를 추진할 때 타 부서와 얽혀 있는 미묘한 정치적 이해관계, 경영진이 공식적인 텍스트 이면에 숨겨둔 진짜 전략적 의도, 시장의 비합리적인 변동성, 혹은 업무를 수행하는 팀원의 표정에서 묻어나는 미세한 번아웃 징후 등은 아무리 뛰어난 초거대 AI라도 서툴 수밖에 없는 사각지대다. 오직 그 조직에서 수많은 성공과 실패를 온몸으로 겪어낸 '인간 리더'만이 이 보이지 않는 선들을 읽어낼 수 있다. AI가 주니어에게 무결점의 구슬(데이터와 초안)을 무한대로 만들어주는 도구라면, 리더는 그 파편화된 구슬들을 우리 회사의 고유한 현실에 맞게 꿰어 보배로 만드는 사람이어야 한다. 빨간펜을 꺾고 '맥락 디자이너'로 진화하라 따라서 리더는 이제 팀원에게 완벽한 해답을 내려주던 거대한 정답 자판기의 역할에서 과감히 물러나야 한다. 대신 올바른 질문을 통해 조직의 숨은 맥락을 연결하는 맥락 디자이너로 거듭나야 한다. 주니어가 챗GPT를 활용해 1시간 만에 뽑아온 신사업 기획서 앞에서, 리더는 지엽적인 수정 작업이나 검수에서 나아가 고차원적인 질문을 던져야 한다. "이 제안의 데이터는 완벽하지만, 이번 분기 우리 회사 CFO의 보수적인 예산 기조를 설득할 수 있을까?" "이 새로운 기능이 영업팀의 기존 업무 프로세스와 충돌하여 현장의 반발을 사지는 않을까?" "이 프로젝트가 실패했을 때, 우리가 챙길 수 있는 플랜 B의 런웨이는 충분한가?" 기계가 실행의 영역을 완벽하게 보완해 줄수록, 리더는 인간만이 할 수 있는 '조율과 공감, 그리고 방향성 설정'이라는 본질적인 리더십의 영역으로 시선을 돌려야 한다. 정답을 주는 사람에서, 질문을 통해 조직의 입체적인 맥락을 설계하는 사람으로 진화하는 것. 이것이 바로 AI 시대에 리더의 묵직한 경험이 가장 빛나게 다시 쓰이는 생존법이다. 시속 200km의 실무, 1년에 한 번 도장 찍는 낡은 시스템 하지만 개인 리더십의 진화만으로는 이 거대한 파도를 온전히 넘을 수 없다. 여기서 우리는 조직 운영의 더 거시적이고 본질적인 모순에 직면하게 된다. 현장 실무의 속도는 생성형 AI를 만나 시속 200km로 빨라졌고, 리더의 역할마저 '지시와 통제'에서 '맥락의 조율'로 근본적으로 재정의되고 있다. 그런데, 이토록 역동적으로 변해버린 조직을 관리하고 평가하는 기업의 시스템은 과연 어떠한가. 대다수 기업은 여전히 1년에 단 한 번, 연초에 수립해 박제해 둔 목표를 연말에 몰아서 회고하는 1950년대 산업화 시대의 산물, 목표관리제(MBO)나 연 단위 KPI 평가 시스템으로 AI 시대의 인재들을 통제하려 들고 있다. 실무 혁신을 가로막는 아날로그 톨게이트를 없애고 하이패스망을 깔아야 할 시점에, 정작 조직 전체를 이끄는 성과 관리 제도는 1년에 한 번 정산하는 낡은 주판을 튕기며 변화의 발목을 잡고 있는 격이다. 통제의 빈자리를 채울 '연속적 동기화'의 필요성 실무의 속도가 기계의 속도로 비약적으로 빨라졌다면, 조직의 목표를 정렬하고 궤도르 수정하는 주기 역시 그에 맞춰 연속성을 가져야만 한다. 리더가 팀원과 정기적으로 마주 앉아 실무의 병목을 파악하고, 경영진의 전략적 의도를 실시간으로 동기화하는 지속적인 소통 시스템이 뒷받침되지 않는다면, 리더는 결코 맥락 디자이너로서의 역할을 수행할 수 없다. '경험 권력'의 익숙한 인터페이스가 허물어진 지금, 기업에게 남겨진 진짜 과제는 단순히 중간관리자들에게 새로운 AI 툴 활용법을 며칠에 걸쳐 교육하는 것이 아니다. 무너진 통제의 빈자리를 채우고, 파편화된 실무를 조직의 맥락으로 묶어낼 '새로운 성과 관리 패러다임'을 구축하는 일이다. 박제된 연말 평가에 매몰되는 것에서 벗어나, 리더와 구성원이 지속적으로 교감하며 조직의 방향성을 맞추는 연속적 동기화 시스템으로 전환하는 것. 이것이 바로 다가오는 10배 도약의 시대를 준비하기 위한 필수 조건이다. 3편에서는 이 낡은 MBO(목표관리제)가 현장의 '정보 역전' 현상과 맞물려 어떻게 조직의 혁신을 옭아매고 있는지, 그 뼈아픈 모순의 실체를 낱낱이 파헤쳐보겠다.

2026.07.18 08:30김필재 컬럼니스트

"우리 회사 '알잘딱깔센' AI 동료, 플렉스를 소개합니다"

조직과 구성원의 문제를 함께 풀어가는 '동료 같은 AI 기술'을 예고했던 인적자원(HR) 플랫폼 플렉스가 기업의 AI 전환(AX)을 완성하는 'HR 데이터 기반 AI 플랫폼'으로 재탄생했다. 한마디로 우리 회사 '알잘딱깔센'(알아서, 잘, 딱, 깔끔하고, 센스 있게를 뜻하는 신조어) AI 플랫폼으로 탈바꿈한 것이다. 플렉스에서 서비스 고도화를 이끌던 김태은 최고제품책임자(CPO)는 이제 최고AI책임자(CAIO)라는 새 직책과 함께, 회사의 정체성 진화를 이끌고 있다. 김 CAIO는 이번 변화에 대해 “단순한 직책 변경이 아니라 플렉스의 정체성이 AI 플랫폼으로 도약했다는 증명”이라며 “과거에는 올인원 HR 플랫폼으로서 플렉스 제품 고도화에 주력했다면, 지금은 AI 엔지니어링부터 자연어 대화 기반의 사용자화면(UI)·사용자경험(UX) 설계, 제품을 통한 비즈니스 임팩트까지 통합적으로 주도하며 B2B AI 플랫폼의 표준을 제시하는 역할을 하고 있다”고 말했다. 지난해 직접 만났던 김 CAIO와 1년 만에 서면 인터뷰를 진행, '조직을 제대로 아는' 기업용 AI 플랫폼으로 진화한 플렉스의 새 기능과 쓰임에 대해 자세히 들어봤다. 범용 AI의 한계 넘는 '관계 기반 AX'… 조직의 맥락과 보안을 동시에 잡다 플렉스가 선보이는 AI 플랫폼의 핵심 정체성이자 차별성은 이 회사의 새 브랜드 슬로건인 '관계 기반 AI 전환(Relations Driven AX)'에 압축돼 있다. 김태은 CAIO는 수많은 기업이 클로드나 제미나이 같은 글로벌 빅테크의 범용 생성형 AI를 도입하면서도 실질적인 성과를 내지 못하는 현상을 짚어냈다. 김 CAIO는 “범용 AI는 기업 고유의 조직 구조와 업무 맥락에 대한 이해가 부족해 개인의 생산성 도구 이상의 효과를 거두지 못하고 있다”면서 “조직을 알지 못하는 AI는 기업에게 가공되지 않은 다이아몬드 원석과 같다”고 진단했다. 반면 플렉스는 사용자가 누구인지 '바로' 알고, 시키기 전에 '이미' 할 일을 제안하며, 사내에 흩어진 데이터 맥락을 '모두' 연결해 기업의 두뇌로 작동함으로써 이런 한계를 넘는다. 한마디로 플렉스 AI는 조직과 구성원들 간 관계까지 이해하고 고려한 똑똑한 AI란 뜻이다. 조직을 제대로 아는 AI의 효용성은 실제 업무에서 명확하게 드러난다. 대표적인 예가 질문자의 역할에 따른 맞춤형 답변이다. 김 CAIO는 “CEO와 신입사원이 플렉스에 똑같이 '이번 분기 목표 달성 현황 알려줘'라고 입력하더라도 플렉스는 사용자의 소속, 직책, 직무 및 조직 내 관계와 맥락을 알고 있어 전혀 다른 답변을 내놓는다”며 “CEO에게는 전사의 조직별 목표 달성률과 병목이 있는 조직을 보여주고, 신입사원에게는 본인의 목표나 팀 목표 달성률을 내놓는 식”이라고 설명했다. 업무를 할 때마다 사내 규칙, 조직 배경, 업무의 의도와 목적을 구구절절 프롬프팅해야 하는 범용 AI의 시간적·비용적 비효율을 걷어냈다는 설명이다. 특히 철저한 보안이 요구되는 기업 환경에서 플렉스의 관계 기반 접근 제어 체계는 중요한 해자(무기) 역할을 한다. 인사 발령으로 역할과 관계가 바뀌면 데이터 접근 권한도 실시간으로 동기화돼 보안 사고를 미연에 방지한다. 김 CAIO는 “권한이 없는 사용자가 요청하는 데이터에는 그 사용자의 AI 조차 접근할 수 없다”면서 “총무팀 구성원이 고객사 정보를 아무리 캐물어도 그의 AI는 접근조차 못 하고, 제가 제 하위 조직 구성원의 연봉 등 보상 정보를 물어도 답변받지 못하는 건 마찬가지”라고 말했다. 그는 이어 “이런 정교한 권한 제어 체계 없이는 전사에 보여줄 수 있는 극소수 데이터만 넣고 모두가 쓰게 하거나, 모든 데이터를 다 넣고 극소수만 쓰게 하는 양자택일에 다름없다”며 “어느 경우든 이런 AI 활용을 AX라고 일컫기는 어렵다”고 꼬집었다. 묻기 전에 움직이는 에이전트… 파편화된 실무 데이터를 '기업의 두뇌'로 연결 새로운 플렉스는 사용자가 질문을 던져야만 동작하는 수동적 형태를 넘어, 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단해 선제적으로 움직인다. 김 CAIO는 이를 “조직과 구성원의 문제를 HR이라는 도메인의 경계를 넘어 해결하는 시작점”이라고 표현했다. 김 CAIO는 “과거 플렉스의 인사이트 기능은 특정 메뉴로 진입해 제공되는 커스텀 양식에 따라 데이터를 직접 조회하고 분석해야 했기 때문에 문제 해결책을 만드는 것은 여전히 사용자의 몫이었다”면서 “지금의 플렉스는 에이전트가 조직 내 상황을 스스로 이해하고 판단하기 때문에 사용자가 묻기 전에 먼저 위험 신호를 알려주고, 데이터 기반의 인사이트를 내놓으며 해결 방법도 제안한다”고 차이점을 설명했다. 플렉스의 AI 에이전트는 기능과 역할에 따라 ▲오늘 챙겨야 할 일을 먼저 알려주는 '인텔리전스 에이전트' ▲업무 맥락을 모아 버튼 하나로 실제 실행을 돕는 '태스크 에이전트' ▲플렉스의 노하우를 집약한 퍼포먼스코치·헬프데스크·HR멘토 등 '전문가 에이전트'로 나뉜다. 또 기업이 직접 '커스텀 에이전트'를 만들어 배포할 수도 있다. 업그레이드된 플렉스는 복잡한 경영 판단 영역까지 지원한다. 김 CAIO는 “특정 프로젝트 거래 성사 여부를 고민할 때 플렉스는 해당 프로젝트에 최적화한 사내 인재를 발굴하고, 각 팀의 현재 업무 부하와 목표 달성 현황을 분석해 참여 가능한 최적의 조직 자원을 제안한다”면서 “동시에 과부하 위험이 있는 부서를 사전에 경고해 실행 리스크를 선제적으로 낮춘다”고 밝혔다. 자금 계획 등 실무 영역 역시 사내 연동 데이터와 로컬 파일을 활용하므로 고품질의 해답을 기대할 수 있다. 신규 도입 기업이 우려하는 파편화된 데이터의 정제 부담 또한 플렉스만의 노하우로 해결했다. 김 CAIO는 “기업의 주요 데이터는 조직 구조나 집중하는 사업이 바뀔 때마다 함께 변화하므로, 이를 매번 기업이 직접 정제하고 분류하는 것은 불가능에 가깝다”며 “플렉스는 이미 기업·조직·구성원 정보는 물론 전자결재·미팅 등 기업 경영의 근간인 데이터를 가장 체계적인 형태로 내장한 플랫폼이기 때문에 도입과 동시에 데이터의 기본 기반을 갖추는 셈”이라고 자신감을 드러냈다. 이 위에 기존 업무 도구들을 커넥터로 연결하기만 하면 파편화된 데이터가 조직의 맥락에 맞게 자동으로 해석된다. 이런 시스템은 ▲관계 데이터 파이프라인 ▲단단한 엔지니어링 플랫폼, 그리고 스스로 진화하는 ▲멀티 에이전트 시스템이라는 세 가지 기술적 근간을 통해 작동한다. 특히 최신 거대언어모델(LLM ) 등장 시 즉각 이식할 수 있는 확장성도 갖추고 있다. AX 실패 기업부터 공공기관까지… 실질적 비즈니스 가치를 증명하는 필수재 이달 정식 출시된 플렉스 AI 플랫폼은 AI 전환을 고민하는 다양한 기업들에게 명확한 솔루션을 제시한다. 김태은 CAIO는 특히 세 가지 부류의 기업들이 도입했을 때 효과가 극대화된다고 설명했다. 먼저 글로벌 빅테크의 AI 계정을 전사 구독시켰으나 성과를 내지 못한 AX 실패 기업들이다. 김 CAIO는 “도입한 AI가 비즈니스 목표 달성이나 구성원 성장에 별다른 효용이 없다면 이는 AX 투자가 아니라 개인의 AI 토큰 비용에 대한 복지 지출에 불과하다”며 “플렉스는 멀티 에이전트 시스템 뒤에서 최적의 모델들이 조합돼 돌아가므로 중복 지출할 필요가 없다”고 강조했다. 또 AX 의지는 강하지만 방법을 모르는 기업에 대해서는 “플렉스를 사용하는 것만으로도 AX는 자동으로 시작된다”면서 “강력한 모델이 등장하고 제도가 바뀌어도 플렉스가 자동으로 업데이트하니 걱정할 필요 없다”고 덧붙였다. 마지막으로 데이터를 축적해 온 기존 고객사 역시 즉각적인 변화를 체감할 수 있는 핵심 대상이다. 나아가 김 CAIO는 명확한 위계와 엄격한 원칙을 지닌 정부부처 및 공공기관 역시 플렉스 AI 플랫폼의 최적 파트너로 꼽았다. 김 CAIO는 “관계와 맥락 데이터가 가장 잘 축적된 조직이 바로 정부부처와 공공기관”이라며 “명확한 위계 아래 원칙을 내재화하고 모든 업무를 문서화하는 문화를 갖고 있어 엄격한 접근 권한 통제 등 내부 보안을 고려할 때 오히려 플렉스와 가장 핏이 맞는다”고 자신했다. 특히 재정경재부가 공공기관 평가에 신설한 'AI 활용 혁신 가점'이 실제 평가등급을 가르는 핵심지표로 부상한 만큼 명확한 수요가 있을 것으로 전망했다. 그는 끝으로 “지난 7년간 직장생활을 가장 깊이 이해한 채 관계 데이터의 정교한 축적 구조를 플랫폼화해 온 역량은 누구도 흉내 낼 수 없는 강력한 무기”라며 "기업이 AX를 고민할 때 '어떤 빅테크 도구와 견줘봐도 플렉스만 우리 조직을 제대로 안다'는 평가와 함께 선택받는 유일무이한 제품이 되겠다"고 자신했다. 이어 "플렉스가 유니콘을 넘어 글로벌 데카콘 기업으로 도약하는 여정의 최전선에서 기술적 해자를 뛰어넘는 압도적 비즈니스 가치를 증명하겠다"고 강조했다.

2026.07.08 09:27백봉삼 기자

플렉스, HR 플랫폼 넘어 '조직을 제대로 아는 AI'로 진화

플렉스가 인적자원(HR) 플랫폼을 넘어, '조직을 제대로 아는 AI 플랫폼'으로 한단계 진화한다. 플렉스는 기업의 AI 전환(AX)을 완성하는 'HR 데이터 기반 AI 플랫폼'을 출시, AI 서비스 기업으로 재탄생했다고 7일 밝혔다. 그동안 플렉스는 기업·조직·구성원 정보는 물론 전자결재·미팅 등 기업 경영의 근간인 '관계 데이터'를 체계적으로 축적하고 인사이트를 제공하는 플랫폼을 서비스해왔다. 이 견고한 데이터 기반과 AI를 결합, 조직의 관계와 맥락을 제대로 파악한 채 작동하는 기업용 AI 플랫폼으로 탈바꿈한 것이다. 새 브랜드 슬로건인 'Relations Driven AX'(관계 기반 AI 전환)에도 이 같은 정체성이자 차별성을 담았다. 플렉스는 기업들이 클로드, 제미나이 등 범용 AI를 도입하더라도 기업 고유의 조직 구조와 업무 맥락에 대한 이해가 부족해 개인 생산성 도구 이상의 효과를 거두지 못한 한계를 포착했다. 조직을 알지 못하는 AI는 기업에게 '다이아몬드 원석'과 같다고 진단했다. 이 같은 AI 원석들이 기업의 AX에 최적화되도록 조직의 관계와 맥락을 통합한 것이 플렉스의 AI 플랫폼이다. 범용 AI 모델들의 성능을 최대로 활용하면서도 조직을 제대로 아는 상태에서 구동되도록 한 것이 핵심이다. 즉 플렉스는 ▲사용자가 누구인지 '바로' 알고 ▲각 사용자가 묻거나 시키기 전에 '이미' 할 일을 제안하며 ▲사내에 흩어진 데이터 맥락을 '모두' 연결해 기업의 두뇌로 작동한다. 예컨대 회사 대표와 사원이 "이번 분기 목표 달성 현황을 알려줘"라는 동일한 질문 시, 플렉스는 질문자가 누구인지 바로 알아챈다. 이에 대표에게는 전사 평균 진척률과 병목 현상이 발생한 조직을 요약 보고하고, 구성원에게는 본인의 개인 목표 달성률을 보여준다. 또 사용자의 인사 발령으로 조직·직무·직급 등 역할과 관계가 바뀌면 데이터 접근 권한도 실시간으로 바꿔 보안 사고를 방지한다. 권한 없는 사용자가 요청하는 데이터에는 그 사용자의 AI 조차 접근할 수 없다. 또한 조직과 업무의 맥락에 따라 이미 사용자의 할 일을 파악하고 있어 시급도·중요도는 물론 협업이 필요한 동료의 업무 상황 등을 종합적으로 판단한다. 이어 우선순위를 세워 각 구성원에 해야 할 업무를 먼저 제안한다. '작업 시작' 버튼 하나로 업무 실행도 직접 지원한다. 이는 기업 내 '관계 데이터'는 물론, 메신저·이메일·캘린더·프로젝트 관리 툴·조직 문서 툴 등 서드파티 도구에 흩어진 업무 맥락까지 모두 연동해 해석할 수 있어 가능하다. 이 같은 AI 플랫폼은 '기업의 두뇌'로 작동함은 물론, 각 PC에서 개인의 로컬 파일까지 결합할 경우 구성원 고유의 업무 맥락을 가장 잘 아는 '나만의 두뇌'로도 작동한다. 플렉스 AI 에이전트들은 각 기능과 역할에 따라 클로드, 제미나이 등 여러 거대언어모델(LLM)들을 최적으로 조합한 형태로 움직인다. 향후 최신 모델 등장 시 즉각 플렉스에 이식 가능한 확장성까지 갖췄다. 이에 기업은 여러 AI를 중복 도입할 필요 없이 플렉스 하나만으로 기업의 AX를 손쉽게 실현할 수 있다. 장해남 플렉스 대표는 "그 어떤 글로벌 빅테크의 범용 AI와 견주어 봐도 우리 조직을 제대로 아는 AI는 결국 플렉스뿐일 것"이라며 "기업용 AI 시장의 패러다임을 전환하고, AX를 고민하는 기업들에게 신뢰를 바탕으로 가장 먼저 선택 받는 서비스가 되겠다"고 자신했다.

2026.07.07 10:04백봉삼 기자

美 'AI 채용 도구' 주의보..."한 번 찍히면 계속 탈락"

기업들이 도입한 AI 채용 도구가 특정 지원자를 시스템적으로 배제하고 있으며, 특히 흑인과 아시아계 등 소수 인종에게 심각한 불이익을 주고 있다는 조사 결과가 나왔다. 특히 많은 기업이 동일한 외부 공급업체 AI 알고리즘을 공유해 사용하면서, 한 기업의 AI 툴에서 감점된 구직자가 다른 기업의 채용 과정에서도 연쇄적으로 원천 배제되는 이른바 '알고리즘 획일화(Algorithmic Monoculture)' 현상도 감지됐다. 스탠퍼드 대학교 인간중심 AI연구소(HAI)는 최근 실제 대규모 채용 데이터셋을 활용해 AI 채용 도구가 구직자들에게 미치는 영향을 분석한 연구 결과를 발표했다. 조사 대상은 150개 고용주, 11개 산업 섹터에 걸친 1700건의 구인 광고와 여기에 응모한 340만 명의 지원 서류 400만 건이다. 이들 구인 안건은 모두 동일한 외부 공급업체가 구축한 AI 채용 도구를 통해 서류 분류 및 등급 매기기 평가를 받았다. 미국 기업 90% AI 채용 도구 사용...아시아계·흑인계 지원자 불이익 최근 생성형 AI의 보급으로 구직자들의 이력서 작성이 수월해지면서 미국의 기업당 채용 응모 건수는 2022년 대비 3배 가까이 증가했다. 이에 대응하기 위해 현재 미국 기업의 약 90%는 AI 채용 도구를 사용해 지원자를 선별하고 있다. 문제는 스탠퍼드 HAI의 조사 결과, 이 과정에서 심각한 인종적 편향이 나타났다는 점이다. 지원자 수 기준 백인이나 히스패닉 구직자가 AI 알고리즘에 의해 불이익을 받은 비율은 1% 미만에 그쳤다. 반면 아시아계는 5.3%, 흑인은 무려 10.6%의 사례에서 AI 채용 도구로 인해 악영향을 받은 것으로 확인됐다. 이를 개별 응모 건수별로 확대해 보면 수치는 더욱 심각해진다. 아시아계는 전체 응모 건수의 약 15%, 흑인은 약 26%에 달하는 구인 안건에서 서류 심사 단계부터 원천 배제된 상태였던 것으로 드러났다. HAI 연구진은 "만약 AI 채용 도구가 흑인이나 아시아인 구직자를 백인과 동일한 비율로 추천했다면, 4만 건 이상의 구인 프로세스에서 이들이 탈락하지 않고 다음 단계(면접 등)로 진학할 수 있었을 것"이라고 설명했다. 단일 AI 채용 도구가 심사 기준 독점 시 '알고리즘 획일화' 우려 이번 연구에서 가장 경종을 울리는 부분은 '알고리즘 획일화'가 불러온 도미노 탈락 현상이다. 과거 이론으로만 존재했던 이 위험성이 실제 데이터를 통해 증명됐다. 동일한 알고리즘을 사용하는 AI 채용 도구 기반 일자리에 여러 번 응모한 구직자들의 경우, 각 기업이 사람의 눈으로 독립적인 채용 결정을 내렸을 때와 비교해 응모한 모든 기업에서 전방위로 거부(불채용)당할 가능성이 비정상적으로 높았다. 연구팀은 교차 검증을 위해 포춘 500대 기업 108개사의 구인 안건 8만 3000건을 대상으로 (AI 툴 사용 여부를 통제하지 않고) 조사를 실시했다. 그 결과, 개별 기업들이 각자 독립적으로 채용을 결정한 일반적인 상황에서는 특정 지원자가 응모한 모든 기업에서 동시에 거절당하는 비율이 통계적 예측치를 넘지 않았다. 결국 특정 구직자가 시장에서 완전히 퇴출당하는 현상은 '단일 AI 채용 도구'가 심사 기준을 독점하고 지배할 때만 발생하는 특이 현상임이 확인된 셈이다. "규제 당국, AI 고용 정책과 법안 시급히 마련해야" 스탠퍼드 HAI는 현재 취업 시장의 의사결정을 주도하는 채용 AI 도구들이 사회적으로 공존해서는 안 되는 세 가지 치명적인 특성을 모두 갖고 있다고 경고했다. 바로 ▲사회 전반에 '널리 보급돼 있고' ▲개인의 삶에 '치명적인 영향력'을 미치며 ▲정작 일반 시민과 구직자들에게는 철저히 '불투명하다'는 점이다. 연구진은 "알고리즘 채용 기법에 대한 독립적이고 객관적인 연구가 지속적으로 뒷받침되지 않는다면, AI가 개별 고용 전망과 국가 노동력 구성에 미치는 부정적 영향을 통제하기 어려워질 것"이라며 "향후 규제 당국이 명확한 증거에 기반한 AI 고용 정책과 법안을 시급히 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.06.28 10:07백봉삼 기자

"된다, 데카콘"...플렉스 임직원, 키움 히어로즈 홈경기 직관

플렉스 임직원들이 키움 히어로즈 홈경기를 직관하며 '데카콘 기업'으로의 도약을 다짐했다. 플렉스는 지난 12일 서울 고척스카이돔에서 열린 '2026 플렉스 팀데이'를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. 이번 팀데이는 플렉스가 공식 후원하는 프로야구단 키움 히어로즈 홈경기(한화 이글스전)에 맞춰 진행했다. 플렉스 장해남 대표와 송호진 이사는 각각 등번호 '10'이 새겨진 유니폼을 입고 시구자와 시타자로 그라운드에 올라 경기 포문을 열었다. 플렉스 측은 '10의 10제곱 달러, 즉 기업가치 100억 달러 이상의 글로벌 데카콘 기업으로 도약하겠다는 비전을 담은 숫자'라고 설명했다. 플렉스는 이번 행사에서 'Relations Driven AX'라는 새 브랜드 슬로건을 첫 공개하며, 관계 데이터와 고도화된 AI 에이전트를 결합한 기업용 AI 플랫폼으로의 진화를 알렸다. 이에 발맞춰 플렉스 구성원들은 Relations Driven AX 문구와 각자 개성이 담긴 220개의 다채로운 치어풀을 활용해 팀별 포토제닉을 선정, 경기 승리 점수 예측 등 다양한 사내 이벤트를 함께 즐겼다. 이날 경기는 키움 히어로즈가 4대3 짜릿한 대역전승을 거뒀다. 특히 플렉스는 키움 히어로즈와 파트너십을 맺은 이래 3년 연속 '1점 차 역전승'이라는 각본 없는 드라마를 직관하게 됐다. 매 파트너데이 마다 구단에 짜릿한 승리의 기운을 불어넣는 플렉스는 '직관 승률 100%'라는 명실상부 '승리 요정' 공식을 올해도 이어가게 됐다. 또 경기 중간 진행된 이닝 이벤트에서는 객석의 야구팬들을 대상으로 브랜드 퀴즈를 출제해 현장 분위기를 더욱 뜨겁게 달궜다. 퀴즈 정답자들에게는 플렉스 로고가 새겨진 키움히어로즈 모자를 선물했다. 장 대표는 "플렉스팀의 모든 구성원들이 한뜻으로 뭉쳐 역동적인 에너지를 나눈 순간이었다"며 "각 포지션의 선수들이 승리라는 하나의 목표를 향해 몰입하듯, 플렉스 역시 강력한 원팀 시너지를 바탕으로 100억 달러 이상의 글로벌 데카콘 기업으로 반드시 성장하겠다"고 자신했다.

2026.06.18 16:08백봉삼 기자

"채용부터 오프보딩까지"...HCG, AI 에이전트 '일라이자엑스' 출시

휴먼컨설팅그룹(이하 HCG)이 기업 구성원의 채용부터 퇴사까지 관리하는 자체 AI 에이전트를 선보였다. HCG는 12일 HR 업무 전 주기를 지원하는 HR 특화 AI 에이전트 '일라이자엑스'를 출시했다고 밝혔다. 일라이자엑스는 HR 데이터를 AI가 곧바로 읽을 수 있는 구조로 저장·가공·연결한다. 이후 데이터·조직·활용 맥락 위에서 기업별 제도와 운영 방식, 활용 목적을 종합 반영해 조직의 상황과 업무 흐름을 고려한 답변 및 인사이트를 제공한다. 또 HCG HR 솔루션의 엄격한 개인정보 접근 권한 통제 기준을 적용해 사용자의 권한을 벗어난 질문에는 답변을 제공하지 않아, 인사·급여·평가 등 구성원의 민감한 개인정보를 보호한다. 일라이자엑스는 HCG의 HR 솔루션 휴넬·제이드·탈렌엑스와 연계해 ▲채용·온보딩 ▲성과관리 ▲급여·보상 ▲배치·승계 관리 ▲교육·육성 ▲퇴사 등 HR 업무 전 단계에서 데이터 기반의 AI 기능을 제공한다. 주요 기능은 ▲사내 규정 문의에 답변하고 구성원의 연차·급여·평가 정보 확인 및 관련 신청·처리를 돕는 'HR 어시스턴트' ▲직무와 지원자 간 적합도를 데이터로 분석하는 '채용 지원자 적합도 분석' ▲목표 설정부터 인사 피드백 분석까지 성과 관리를 지원하는 'AI 성과관리' ▲대화를 통해 급여·인력·조직 데이터를 분석하고 시각화하는 'HR 통계분석' ▲부서에 필요한 핵심 역량 도출 및 적합한 사내 인재를 추천하는 '인재 배치' 등이다. 이 밖에도 면접 질문 자동 생성, 신규 입사자 분석, 리더십 적합도 분석, 커리어 경로 추천, 퇴사 패턴 분석 등 업무 자동화 및 예측·제안 기능을 탑재했다. 백승아 휴먼컨설팅그룹 최고제품책임자는 “일라이자엑스는 채용 단계의 강점이 배치 결정의 근거가 되고, 누적된 평가가 다음 성장 경로로 이어지도록 인사 데이터를 맥락으로 연결하는 HR 특화 AI다”며 “개인의 데이터를 조직의 맥락으로 확장해 인사 운영의 정교함을 높일 것”이라고 밝혔다.

2026.06.12 08:38백봉삼 기자

기업 10곳 중 6곳 "AI 교육 필요"...체계적 실행 기업은 '글쎄'

기업들은 AI 교육의 필요성에 강하게 공감하면서도, 정작 실행 단계에서 큰 간극을 드러냈다. 많은 기업들이 AI 전환(AX)을 핵심 과제로 여겼지만, 정작 AI 교육을 체계적으로 설계하고 운영하는 경우는 여전히 부족했다. 팀스파르타(대표 이범규)는 국내 기업들의 AX 추진 현황과 구조적 문제를 분석한 '2026 기업 AX 교육 트렌드 리포트'를 발간했다고 10일 밝혔다. 이번 리포트는 비즈니스 네트워크 서비스 '리멤버'를 통해 국내 기업 인적자원개발(HRD) 담당자 330명을 설문한 결과를 담았다. 보고서에 따르면, 기업 10곳 중 6곳 이상(64.0%)은 AI 교육 필요성을 인식하고 있었지만, 역량 진단부터 교육 설계·운영까지 체계적으로 연계한 기업은 3.6%에 불과했다. 수요와 실행 체계 사이에 구조적 격차가 컸다. 기업들의 AX 추진 속도에 대한 불안감도 적지 않았다. 절반 이상(54.5%)은 자사의 AX 추진 속도가 업계 평균보다 느리다고 평가했으며, 61.5%는 2027년까지 전사 AX 완료를 목표로 설정했다. AX 추진의 출발점은 뉴스·콘텐츠(40.6%), 경쟁사 사례(17.9%)가 높은 비중을 차지했다. 상당수 기업이 시장 변화에 선제적으로 대응하기보다 외부 자극에 의해 움직이는 경향이 확인됐다. 가장 주목할 부분은 AX 추진의 핵심 장애물이 예산보다 실행 체계에 있다는 점이다. 실제로 AI 교육 이후 현업 적용에 한계를 느낀 비율은 53.0%로 집계됐다. 주요 원인으로는 ▲임직원 간 AI 활용 수준 편차(54.8%) ▲직무·산업별 맞춤형 커리큘럼 부재(50.9%)를 꼽았다. 예산 및 시간 부족을 지목한 비율은 21.8%에 그쳐, AX의 성패가 조직에 맞는 실행 설계에 달려 있음을 보여줬다. 교육 형태도 변화가 나타났다. '챗GPT 사용법' 수준의 범용 리터러시 교육에서 벗어나, 업무 혁신과 성과로 직결되는 교육을 찾는 기업이 늘었다. 가장 희망하는 교육 형태 1위는 직무별 특화 AI 실무 교육(60.6%)이었고, AI 역량 진단 기반 수준별 교육 설계(33.0%)가 뒤를 이었다. 현업에 곧바로 쓰이는 '핀포인트형' 솔루션을 향한 갈증이 그만큼 커졌다는 의미다. 팀스파르타는 흐름에 맞춰 'AI 역량 진단→직무별 맞춤 커리큘럼→현업 적용'으로 이어지는 AX 교육 체계를 운영하고 있다. 기업별 사전 인터뷰와 역량 진단으로 매 회차 핵심 과제를 다시 측정해, 동일 산업이라도 표준안을 그대로 쓰지 않고 처음부터 새로 설계하는 방식이다. 핵심은 직급·직무·산업을 유기적으로 조합하는 매트릭스형 커리큘럼에 있다. 일반 사무직부터 엔지니어, 마케터, HR, 개발, PM·PO, 재무·회계, 영업, 전략기획 등 주요 직무는 물론, 신입사원부터 임원까지의 직급, 금융, 제조, IT, 유통, 에너지, 바이오, 공공 등 산업을 폭넓게 갖춰 맞춤형 교육을 제공한다. 커리큘럼은 100% 자체 제작을 원칙으로 한다. 챗GPT(GPT-4o), 클로드, 제미나이 등 최신 거대언어모델(LLM) 변화에 맞춰 빠르게 개편하며, 산업별 외부 자문단 정기 검토와 교육 종료 후 현업 피드백도 정기적으로 반영한다. 최근엔 검색증강생성(RAG) 기반 사내 문서 활용, 로우코드·노코드 업무 자동화, AI 에이전트 실습 등 업무 혁신 과정으로 영역을 넓혔다. 운영 단계에서는 PM, 강사, 기술 튜터가 한 팀을 이뤄 교육 전·중·후 과정을 통합 관리하고 있다. 교육 과정 중 현업 피드백은 다음 회차 교안에 곧바로 반영해 현업 적용률을 극대화하고 있다. 팀스파르타의 교육 모델은 실제 성과로 입증했다. 기업교육은 전년 대비 2.5배 성장했다. 수료생의 AI 활용 역량은 평균 160% 높아졌다. 반복 업무 시간은 평균 2.5배 단축했고, 현업 적용률 92%, 교육 만족도 4.6점(5점 만점)을 기록하는 등 높은 현장 활용도를 보였다. 이범규 팀스파르타 대표는 “이번 리포트는 기업들이 직면한 AX의 본질적인 어려움이 결국 '방법론의 부재'에 있음을 보여준다”며 “정밀한 역량 진단부터 직무별 미시적 맞춤 커리큘럼, 현업 적용의 사후 관리까지 전 과정을 유기적으로 잇는 것이 실질적인 업무 혁신과 AX 격차 해소를 이끄는 길”이라고 강조했다.

2026.06.10 17:44백봉삼 기자

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