올해도 Agile에 기반한 상시성과관리 Trend 및 이를 위한 기업들의 노력이 계속되었다. 높아지는 불확실성, 제품 서비스 주기의 단축, 새로운 세대의 등장 등 역행할 수 없는 기업환경적 변화에 기반한 것이기 때문에 앞으로도 이러한 기조는 계속될 것으로 보인다. 상시성과관리의 이념과 합이 맞는다고 여겨지는 수시 피드백, 다면진단, 절대평가 또한 이미 많은 기업이 도입하였거나 제도개선을 진행 중이다. 이러한 노력에도 불구하고 HR 리더의 81%는 성과관리의 변화가 기대하는 효과를 발생시키는가에 대해서는 여전히 의심을 품고 있다. 최근에 벌어지는 변화의 모습을 살펴보고, 성과관리의 본질에 좀 더 접근할 수 있는 방안이 무엇일지 모색해 보자.

연착륙한 OKR 구글의 트렌드 분석에 의하면 ‘OKR’ 키워드에 대한 검색 건수가 지난 10년간 약 11배 늘었다고 한다. Agile 환경에서 경쟁하기 위한 경영 Tool로서 OKR에 대한 관심은 앞으로도 계속될 것으로 보인다. 지난 수년간 OKR을 대하는 기업들의 반응은 대략 두 가지였던 것 같다. OKR을 도입하는 것만으로 기업의 성과가 올라갈 것이라는 막연한 기대감을 갖거나, MBO도 잘 안되는 상황에서 OKR이 되겠냐는 근거 없는 불안감을 갖거나 말이다. 대부분은 MBO와 OKR을 완전히 다른 시스템으로 오해하는 데서 비롯되었지만, 사실 양자는 목표(Objective)에 의한 관리체계라는 점에서 본질은 동일하다. 그간 OKR에 대한 연구가, 특히 MBO 대비 특징적인 차이점(달성방안과 과정에 주목, Bottom-up 방식 등)에 대한 이해가 높아지는 동시에, OKR을 원활히 운영할 수 있는 제도와 시스템이 갖춰지면서 OKR 정착에 성공하는 사례가 늘어나고 있다. OKR을 받아들이는 유형에 있어서 IT와 스타트업은 조직 특유의 유연함을 바탕으로 OKR 체계를 그대로 받아들이는 경우가 많고, 그 외의 경우에는 자사의 특성에 맞게 일부 수정하는 사례들이 발견된다. H사는 목표와 결과가 비교적 고정적이고 명확한 영업직군은 MBO를, 그 외 직군은 OKR을 운영한다. A사는 OKR을 기본 원칙으로 하되, Bottom-up을 더욱 강조하여 개인 Objective를 Task 개념으로 대체하는 방식을 택했다. 그룹 S사는 계열사 업의 특성에 맞춰 MBO와 OKR 중 자유롭게 선택할 수 있도록 했다.

HR Tech: 기술과 제도의 융합 올해 SHRM 성과관리 세션의 주제는 ‘연간평가에 대해 다시 생각하기’였다. 내용을 살펴보면 결국 구성원을 몰입하게 하고 성과를 창출하게 하는 것은 지속적인 피드백(Continuous Feedback)이라는 것이다. 상호 간의 소통과 피드백이 핵심인 상시성과관리 시스템은 폭발적으로 성장하고 있는 HR Tech 분야에서도 고유의 특수성을 지닌다. 시스템 내에서 목표를 수정하고 관리자에게 Check-in을 요청하는 행위, 협업 중인 동료에게 실시간으로 피드백을 전송하는 행위 등은 그 자체로 상시성과관리의 이념적 지향점을 그 즉시 구현하는 것과 다름이 없다. 때문에 이 시스템은 제도와 기술이 상호 발전적으로 융합하는 분야이자, 기술 없이는 제도를 운영하기 불가능한 특성을 갖는다. 어쩌면 상시성과관리 체계를 도입하거나 현재 운영에 어려움이 있는 기업들에 있어서, 핵심이념이 충실히 구현된 솔루션을 구축하는 것이 곧 HR 담당자들이 고민할 수 있는 최선의 선택지가 될 수 있다. 최근 등장한 GenAI(생성형 인공지능) 등 AI 기술은 HR에 한 차원 높은 가능성을 열어줬다. IBM의 AI는 평가 과정에서 대상자의 승진 여부에 대해 추천하는 것까지 수행한다. AI가 과거 평가등급, 보유한 기술, 교육 이수 여부, 고용 기간 등에 대한 데이터를 종합해서 추천을 하면 관리자가 Cross-check을 하는 식이다. 다만, 현재 진행 중인 기술의 발전 단계를 고려하면 성과관리 영역에서 AI의 역할은 인간의 일차적인 판단을 유사한 수준에서 ‘대체’하기 보다는 ‘보조’하는 역할에 중점을 둘 것으로 예상된다. 성과관리 영역에서 GenAI의 활용 가능성에 대해 논의되는 것들의 예시는 다음과 같다.

•공식/비공식 소스에 분산된 성과 데이터를 요약, 완결된 피드백 초안 생성 •커뮤니케이션 및 협업 패턴 분석 •사전 설정된 기준에 따라 성과목표 생성을 보조 •성과 리뷰 및 경력 선호를 기반으로 맞춤형 학습 제안