🌎 기업들의 성과 리뷰 프로세스 with 생성형 AI
- 씨티은행 Performance Assist: 평가 초안 작성 지원
- JP모건 LLM Suite: 연말 평가 작성 지원
- 보스턴컨설팅그룹 AI 비서: 평가 작성 시간 40% 단축
- 대부분 기존의 서술형 평가를 보다 완성도 높게 다듬어 빠르게 작성하는데 주로 활용 중. 그렇다고 해서 제대로 성과 리뷰가 되고 있는지는 또다른 얘기일 수 있음
- AI가 작성하는 평가문은 대개 유창하고 자신감 넘치는 어조로 수렴하는 경향을 가지므로 부실한 정보나 근거가 가려지는 우려가 있음
🎈 인공지능이 해결할 수 있는 결함
- 평가는 늘 일관성 부족, 불완전한 증거라는 문제점 안고 있었음. 그래서 측정하기 쉬운 산출물, 지표, 결과물에 의존해왔음.
- 이런 접근법은 고차원적 기여, 즉 전략적 통찰력, 성장을 위한 멘토링, 갈등 해결 능력 등 눈에 보이지 않는 부분이 간과될 위험 존재. 결국 조직이 측정할 수 있는 것과 실제 성공을 이끄는 요소 사이에는 지속적인 격차 존재
- 생성형 AI는 이런 기여를 발굴하는 데 활용될 수 있음
🎯 더 나은 길
- 대상자의 전략적 사고를 판단할 때 평가문 보정을 요청하지 말고, 전략적 사고가 드러나는 메모, 이메일, 회의 자료 등을 AI가 찾아주도록 요청할 것. 원본 검토는 리더의 몫
. '전략적 리더십 발휘' → 잘못되 가정을 발견하고 수정했던 구체적인 메모
. '탁월한 영향력' → 지역 구조 조정을 이끌었던 구체적인 지시 사항
- 행동 평가 활용
. 증거를 수집하고 분석하는 데 드는 높은 비용이 급격히 감소
. 의사소통 네트워크를 분석하여 다른 사람의 문제 해결을 꾸준히 돕는 직원을 식별
. 프로젝트 논의 과정에서 의사결정 패턴을 분석하여 전략적 사고를 파악
. 이메일과 회의록에서 영향력의 흐름을 추적하여 리더십의 실제 모습을 분석
- 구체적인 사례
. 이미 영업 조직은 오랫동안 CRM 대시보드 형태로 개별 영업 담당자를 평가해옴 (할당량 달성률, 수주율, 거래 속도, 활동량 등)
. 아마존은 자기 평가의 핵심 요소로 프로젝트 완료, 목표 달성, 이니셔티브 시작, 프로세스 개선 등 3-5가지의 구체적인 성과를 제출하도록 요구
- 물론 위 사례 역시 결과에 영향을 미치는 심층적인 기여, 즉 건설적 통찰력, 멘토링, 협력적 리더십은 담지 못함. 이제 인공지능이 이러한 격차를 해소하기 시작할 수 있음
🚩 차세대 AI의 잠재력 활용
- 성과에 대한 논의를 특성 분류나 탁월함보다는 중요한 순간을 중심으로 재구성
(예) "이 직원의 업무 중 어떤 순간이 이러한 역량을 가장 명확하게 보여주는가?"
(예) "이번 분기에서 당신의 전략적 사고력이 가장 잘 드러난 순간은 언제였나요?"
(예) "당신의 영향력이 프로젝트의 방향을 가장 분명하게 바꾼 순간은 언제였나요?"
- 직원 주도권 부여
. AI는 검증 가능한 출처를 제시하는 큐레이터 역할 수행
. 자신의 성과 평가에 포함할 증거 풀에 대한 주도권 부여 (AI가 관련 있는 행동 사례를 직원에게 제시하면 직원은 선택)
| 
