AI로 빨라진 업무 성과 평가…“결과 보다 문제 정의·검증·피드백 기록이 중요” 작성일 05-28 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">목표·업무·피드백을 연결하는 성과관리 플랫폼 주목</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7P8XkVpXsM"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7537ddf525c629b51de9f3b217a7f30ffb8c1eaa7350fd1842e19f71b7822a23" dmcf-pid="zQ6ZEfUZwx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/etimesi/20260528133157352viun.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="ukj9YgQ9mR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/etimesi/20260528133157352viun.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="aa98eea4104be2ccd2d5a2be6ea2186589c64108a1e07a9c90941db72edf3758" dmcf-pid="qXGN2yrNmQ" dmcf-ptype="general">생성형 AI가 기업 업무 전반으로 확산되면서 성과관리의 기준도 바뀌고 있다. 한국은행의 'AI의 빠른 확산과 생산성 효과' 보고서에 따르면 생성형 AI 활용으로 업무시간은 평균 3.8% 단축됐고, 이는 주 40시간 근무 기준 약 1.5시간의 업무시간이 줄어든 효과로 분석됐다.</p> <p contents-hash="3e1d844df9ed24374c679aa5cbec48eed2bcd841e4a849457ffa31512e3cc8c2" dmcf-pid="BZHjVWmjsP" dmcf-ptype="general">그러나 업무 시간이 줄었다고 해서 성과 판단이 쉬워지는 것은 아니다. AI는 보고서 초안 작성, 자료 조사, 회의록 정리, 데이터 분석 같은 업무를 빠르게 처리하지만, 결과물의 속도와 양만으로 구성원의 기여를 설명하기는 어렵다는 점에서다. 같은 보고서를 제출했더라도 누가 문제를 정의했는지, 누가 AI 결과를 검증했는지, 어떤 판단으로 최종안을 선택했는지에 따라 실제 성과는 달라진다.</p> <p contents-hash="47dae479f8a086e25ddebf977f6199d4c11d1417cd4aa19226696430913e4409" dmcf-pid="b5XAfYsAE6" dmcf-ptype="general">AI 시대의 성과관리는 “얼마나 빨리 처리했는가”를 보는 데서 그치지 않는다. 기업은 결과물이 어떤 KPI에 기여했는지, 구성원이 어떤 판단과 검증 과정을 거쳤는지, 그 과정이 피드백과 평가에 어떻게 반영됐는지를 함께 관리해야 한다.</p> <p contents-hash="4a697358fb0ec794d320971c939673e89706412392823b984329d08feb66846c" dmcf-pid="K1Zc4GOcO8" dmcf-ptype="general">조직성장플랫폼 에스게이트(Sgate)를 운영하는 이즈파크는 “많은 기업에서 KPI와 실제 업무는 따로 움직인다. KPI는 연초에 입력되지만, 실제 업무 기록은 메신저, 이메일, 엑셀, 회의록, 협업툴에 흩어진다. 평가 시점이 되면 관리자는 구성원의 업무 이력을 다시 모아야 하고, 구성원은 자신이 한 일을 성과기술서에 다시 정리해야 한다”고 조언했다.</p> <p contents-hash="dc79fa3d015796867ebf95ed14cbac0eb9e91b9c02f0f559ef80dce369e49560" dmcf-pid="9t5k8HIkE4" dmcf-ptype="general">이즈파크는 AI 도입 이후 이 문제는 더 커질 수 있다고 봤다. AI가 업무 산출물의 속도를 높이면 결과물은 빠르게 쌓인다. 하지만 그 결과물이 어떤 KPI와 연결됐는지 확인하지 않으면 “바빴지만 성과로 설명되지 않는 일”이 늘어난다. 반대로 KPI만 보고 업무 과정을 보지 않으면, 목표 달성에 필요한 검증 업무나 협업 기여가 평가에서 빠질 수 있다는 점에서다.</p> <p contents-hash="afb344ddda8498c453667ed581ca6285c4f8636b9127fabe6d720fe1c2402136" dmcf-pid="2F1E6XCEsf" dmcf-ptype="general">성과관리 기준이 바뀌어야 하는 이유는 인재 기준의 변화에서도 확인된다. 대한상공회의소의 2025년 하반기 기업 채용 트렌드 조사에서 기업의 69.2%는 채용 시 AI 역량을 고려한다고 답했다. AI 역량이 채용 기준이 됐다면, 입사 이후에는 AI 활용이 KPI 달성, 업무 품질, 협업 방식, 의사결정 과정에 어떤 영향을 미쳤는지도 성과관리 안에서 다뤄야 한다.<br>AI 시대 성과관리에서 중요한 것은 KPI를 더 많이 만드는 것이 아니다. KPI와 실제 업무를 연결하고, 업무 과정에서 발생한 피드백과 개선 이력을 평가 근거로 남기는 일이다. 성과관리 플랫폼도 평가표 입력과 점수 산정 중심에서 벗어나, 목표·업무·피드백·평가를 하나의 구조 안에서 관리하는 방향으로 바뀌고 있다.</p> <p contents-hash="33a16319e4713329d08fbda8f5541fcea985956407d37ebe6012242a960863b5" dmcf-pid="V3tDPZhDDV" dmcf-ptype="general">조직성장플랫폼 Sgate(는 KPI와 OKR로 조직과 구성원의 목표를 정렬하고, 실제 업무 활동을 KPI 실적과 연결해 관리하는 구조를 갖추고 있다. 개인 업무보드를 과제와 매핑하고 진행 시그널, 공유자 설정, 수시 피드백을 통해 업무 과정의 기록을 남기는 방식이다. 이를 통해 평가 시점에 구성원의 업무 이력을 다시 모으는 부담을 줄이고, 성과 판단의 근거를 업무 수행 과정에서 축적할 수 있다.</p> <p contents-hash="ace9c9d8c14e0facc4aa345eadedfd379a9e6ad41fd4dba3fc19a5079fefc7e5" dmcf-pid="f0FwQ5lwE2" dmcf-ptype="general">AI 기반 추천 기능도 이 구조 위에서 작동한다. KPI 추천은 목표 설정을 돕고, 실행 과제를 구체화하며, 평가 피드백 추천은 업무 이력과 피드백 기록을 바탕으로 평가 의견을 제안한다. AI가 평가를 대신하기보다, 관리자가 목표 설정과 실행 점검, 피드백 대화를 구체적으로 준비하도록 돕는 방식이다.</p> <p contents-hash="587449c68c5742e545506e854fa7eca967cba1120c41c2a147c9272a80573034" dmcf-pid="4p3rx1SrD9" dmcf-ptype="general"><strong>성과관리는 평가 시즌의 일이 아니다<br></strong><br>AI 시대에는 결과평가만으로 구성원의 기여를 설명하기 어렵다. 결과가 좋더라도 AI가 만든 내용을 충분히 검증하지 않았다면 리스크가 남을 수 있다. 반대로 단기 결과가 기대에 미치지 못했더라도 문제를 정확히 정의하고 협업 구조를 개선했거나 다음 실행을 위한 데이터를 남겼다면 과정상의 기여가 존재한다.</p> <p contents-hash="9353f955a7965efc338ba7947781c99a331b83adf10542f2f4917f12e493659b" dmcf-pid="8U0mMtvmEK" dmcf-ptype="general">앞으로의 성과관리는 연말 평가표를 작성하는 절차가 아니라, KPI와 업무, 피드백, 평가 근거를 상시적으로 연결하는 관리 방식에 가까워질 가능성이 크다. 기업이 던져야 할 질문도 달라진다. “누가 더 많은 일을 했는가”가 아니라 “그 일이 어떤 목표에 기여했는가”, “누가 어떤 판단과 검증을 했는가”, “피드백은 다음 실행으로 이어졌는가”를 물어야 한다.</p> <p contents-hash="c55f44ceb4a6d575a9f0656f7bbb333499c7e8fcac9d766adf196be1e1414bed" dmcf-pid="6upsRFTswb" dmcf-ptype="general">성과관리가 이 질문에 답할 수 있을 때, AI 도입은 단순한 업무 속도 개선을 넘어 조직의 실행력을 높이는 방향으로 연결될 수 있다.</p> <p contents-hash="f34d5164812fb81672b8942a5b27631d375c6e93bae83328addc14a972bdb3b9" dmcf-pid="P7UOe3yOIB" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 서울대병원, 희귀질환 환아 ‘뼈 성장 차이’ 세계 첫 규명 05-28 다음 [단독] 2조원 규모 정부 GPU 사업…삼성SDS·네이버클라우드·엘리스그룹이 맡는다 05-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
