안녕하세요, 하이커 님

오랜만입니다. 125번째 레터를 보내고 두 계절을 지나 다시 찾아뵙게 되었네요. 오래 기다려주셔서 감사하고도 송구한 마음입니다. 이 마음을 담아 앞으로 더 충실한 콘텐츠로 2주에 한 번 만나겠습니다.

추운 겨울은 어떻게 보내고 계신가요? 저는 예년처럼 겨우내 성과관리 트렌드를 찾고 묻는 데 많은 시간을 보냈네요. 최근 발표된 국내외 HR 및 성과관리 트렌드 관련 자료를 면밀히 검토했고, 이 내용을 바탕으로 설문을 구성해 현장의 인식을 물었습니다. 다만 올해는 다양한 트렌드가 공존했던 예년과 달리 AI를 중심으로 업무와 조직이 재편되는 양상이 나타나기 시작하면서 이러한 거대한 변화가 다른 변화를 견인하고 있는 것으로 보이기 때문에 'AI 활용'으로 주제를 좁혀 설문 문항을 구성했습니다. 문항은 △AI 활용 현황 △성과관리에서 AI 활용 현황 및 확대 △AI 활용 확대에 따른 HRᐧ중간관리자 역할 변화 △향후 과제를 묻고 있습니다. 12월 1일부터 19일까지 진행된 이번 설문에는 총 289명의 HR담당자가 응답했습니다. 응답 내용이 궁금하시다면 '성과관리 AI 활용 트렌드 2026' 리포트를 다운로드 받아보세요.

2026년은 'AI 네이티브 프로세스'가 수립되는 원년

2026년은 AI가 단순히 부가적인 툴로서 활용되는 것이 아니라, 자동화, 예측, 의사결정 등에 AI를 활용할 목적으로 'AI 네이티브 프로세스'가 새롭게 수립되는 원년이 될 것이란 전망이 나옵니다.(링크) 생성형 AI에서 나아가, 에이전트형 AI(AI 에이전트) 활용 능력이 핵심 역량으로 부상하면서(링크) AI를 도구가 아닌 사람과 공동으로 일하는 '인력'으로 설계할 필요성이 커지고 있다는 설명입니다.(링크) 에이전트형 AI는 사용자의 명령을 수행하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 여러 작업을 연속적으로 실행하는 인공지능을 일컫습니다.(링크) 매사추세츠공과대(MIT)슬론매니지먼트리뷰와 보스턴컨설팅그룹(BCG)의 조사 결과, 업무에 생성형 AI를 도입한 비율은 70%를 넘어섰고 에이전트형 AI 도입률도 35%에 달하며 아직 도입하지 않은 조직 중 44%는 곧 도입할 예정이라고 밝혔습니다.(링크)

그동안 새로운 도구를 활용하려는 시도가 활발했다면, 이제는 실제로 프로세스를 간소화하고 가치를 창출하기 위한 접근 방식이 강조되고 있습니다.(링크) 조쉬 버신 컴퍼니의 대표 조쉬 버신은 'AI 도입을 통한 효율화, 워크플로 자동화'가 이미 일어나고 있다고 진단했고(링크), 이중학 동국대 경영학과 교수는 "생성형 AI를 아직 안써본 경우부터 별도 서버를 구축해 인사 데이터를 관리하고 분석하는 경우까지 차이가 크게 벌어지고 있다"고 분석했습니다. 이번 설문을 통해 확인된 AI 활용도도 이처럼 넓은 스펙트럼을 보이고 있습니다. 이번 레터에서는 리포트 내용의 일부인 HR 업무 및 성과관리 과정에서의 AI 활용 현황과 이를 가로막는 장애물을 소개합니다.

HR 업무 및 성과관리 과정에서의 AI 활용 현황

우선 AI 활용 현황을 파악하기 위해 HR 업무 전반과 성과관리 과정에서의 활용을 각각 물었습니다. 'HR 담당자로서 현재 어떤 업무에 AI를 주로 활용하고 있나요?(복수 응답 가능)'라는 질문에 대한 응답으로는 △구성원 서베이 주관식 응답, 퇴사 인터뷰 등 비정형 데이터(텍스트)에 대한 감성 분석 △복리후생, 인사 정책 관련 질문에 응답하는 챗봇 운영이 1,2위를 차지했습니다(그래프 1). 한편 '활용하고 있지 않음'을 선택한 응답자는 88명으로 전체의 31.1%에 달했습니다.

성과관리 과정에서 AI 활용을 가로막는 장애물

단순 비교는 어렵지만 앞서 언급한 MIT슬론매니지먼트리뷰와 BCG의 조사 결과, 업무에 생성형 AI를 도입한 비율은 70%를 넘어섰고(링크), 본 설문에서도 HR 업무에 AI를 활용하는 비율이 70%에 가깝게 나타난 것에 비해 성과관리 과정에서 AI 활용도는 상대적으로 저조한 수준이라고 평가할 수 있겠습니다.

이에 대해 '현재 성과관리 전 과정에서 AI를 활용하고 있지 않다면, 이유는 무엇입니까?'라는 질문에 대한 212개의 주관식 응답을 분석한 결과, 가장 주된 원인은 '구체적인 활용 방법의 부재'와 '시스템 미비'로 나타났습니다. 'AI를 업무에 어떻게 적용해야 할지 모른다'는 답변이 가장 많았고, '성과관리 체계가 정립되지 않아서 AI를 도입하기 어렵다'는 답변도 상당수를 차지했습니다. '데이터 보안' 문제도 주요한 걸림돌로 확인됐습니다. 인사 데이터 특성상 대외비가 많고 개인정보 유출 우려가 크기 때문에 AI툴 활용에 제약이 많고, 이에 대한 조직 차원의 가이드라인의 부재도 도입을 가로막는 원인으로 꼽혔습니다.

당장 실무적인 활용도는 높지 않지만 니즈는 크다는 것이 전문가의 의견입니다. 이중학 동국대 경영학과 교수는 "성과관리는 관리자의 고유 권한이기 때문에 아직까지는 AI를 활용하는 것이 익숙하지 않다"며 "하지만 관리해야 할 인원이 많아질수록 팀원 개개인의 1년 치 활동을 세세히 파악하기 어려워지는 인지적 한계에 봉착하게 되기 때문에 성과 데이터 분석에 대한 AI 활용 니즈가 큰 상황"이라고 전했습니다. '팀원 각자가 1년 동안 무엇을 했는지 정확히 모른다'는 고충이 크기 때문에 1년 치 정형ᐧ비정형 데이터를 입력하면 피드백 및 평가 초안을 써주는 AI 에이전트에 대한 수요가 높은 상황이라는 설명입니다. 이러한 니즈에 부합해 AI 활용이 활성화되기 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 성과관리 제도의 체계화와 함께 데이터 보안 기준 수립, 실무자 대상의 활용 사례 전파 등이 선행돼야 한다는 분석이 나옵니다.

한편 현재 성과관리 과정에서 'AI를 활용하고 있다'고 응답한 22.5%의 응답자 대상으로 '구체적으로 어떤 활동에서 AI를 활용하고 있나요?(복수 응답 가능)'를 물었을 때, 다양한 답변이 선택됐습니다(그래프 2). AI를 초안 작성에 활용한다는 답변이 많았습니다. 가장 많은 응답자가 '피드백 요약 및 초안 작성'에 AI를 활용한다고 답했고, △평가 문항 초안 작성 △목표 초안 작성이 그 뒤를 이었습니다. 이외 △평가 결과 분석 및 조정 △목표 정렬 점검 △프로젝트 관리 툴, 이메일, CRM 등에서 성과 데이터 자동 수집 등에 AI를 활용한다는 HR 담당자도 다수였습니다.

AI 활용 현황 뿐 아니라 △성과관리에서의 AI 활용 확대 방안 △AI 활용 확대에 따른 HRᐧ중간관리자 역할 변화 △향후 과제에 대한 보다 심층적인 내용이 궁금하시다면, 리포트를 다운로드 받아 살펴보실 수 있습니다.

지금 리포트를 다운로드하고, HR담당자들의 답변을 확인하세요!