성과 평가 시즌이 돌아올 때마다 반복되는 고민이 있습니다. "올해는 어떤 항목을 추가해야 할까?" 최근 몇 년 사이 AI 도구가 업무 현장에 빠르게 침투하면서, 이 고민에 새로운 질문이 얹혔습니다. "AI를 잘 쓰는 직원과 그렇지 않은 직원을 평가에서 어떻게 구분할까?" SHRM이 2026년 8월 이 질문을 정면으로 다루는 기사를 냈고, 글로벌 HR 현장이 뜨겁게 반응하고 있습니다.
AI 활용을 성과 지표로 넣으려는 시도 자체는 자연스럽습니다. 문제는 측정 방식에 있습니다. 사용 빈도나 도입률 같은 투입 지표로 설계하면 역효과가 납니다. 직원들이 실제 업무 효과보다 '보여주기식 AI 사용'에 집중할 유인이 생기고, AI 활용 지표를 개인 평가 항목으로 단독 분리하면 팀·조직 단위의 거버넌스 역량과 맥락이 끊깁니다. AI 도입 직후 나타나는 생산성 J커브 하락 시기에 단기 지표 압박까지 더해지면, 실험과 학습 자체가 위축될 수 있습니다.
설계 방향은 결과 중심으로 가야 합니다. AI가 의사결정 품질과 업무 성과에 실질적으로 기여했는지를 측정하고, 개인 단위 점수로 쪼개기보다 팀 단위 거버넌스 역량과 연계하는 것이 역효과를 막는 구조입니다. 한국에서는 이미 AI로 작성한 자기소개서를 탈락시키는 사례가 나오고 있습니다. AI 활용의 '양'보다 '적절성' 기준을 먼저 정립하는 것이 평가 항목 추가보다 앞서야 한다는 신호이기도 합니다.
HR담당자가 먼저 답해야 할 질문은 이것입니다. "AI 사용을 측정하려는 건가, AI로 인한 성과를 측정하려는 건가?" 이 둘은 완전히 다른 평가 체계를 요구합니다. 지표를 추가하기 전에, 우리 조직이 AI로 달성하려는 성과가 먼저 정의되어 있는지 확인해야 합니다.
오늘의 질문: 당신의 조직은 지금 AI 활용을 성과로 평가하고 있나요, 수단으로 보고 있나요?
📎 원문: SHRM — Should AI Usage Be a Standalone Employee Performance Metric? (2026-08)
https://www.shrm.org/topics-tools/news/should-ai-usage-be-a-standalone-employee-performance-metric
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