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.
