2026년 7월 15일

미국 제10순회항소법원은 월마트 직원이 제기한 성적 지향에 기반한 적대적 근무환경(hostile work environment) 소송을 1심 법원이 부당하게 기각했다고 판단하고 사건을 파기환송하였다. 항소법원은 1심 법원이 "고양이 걸음걸이" 조롱, "손톱 부러질까 봐 무섭냐", "요정(fairy)" 같은 발언을 성적 지향과 무관하다고 배제한 것은 오류라고 지적하였다. 약식판결(summary judgment) 단계에서는 증거를 원고에게 유리하게 해석해야 하므로, 동성애혐오적으로 읽힐 수 있는 발언은 그렇게 해석해야 한다는 것이 항소법원의 입장이다. 또한 발언자를 특정하지 못했거나 자신에게 직접 향하지 않은 발언도 적대적 근무환경 입증에 활용될 수 있으며, 일정한 빈도의 차별 발언을 수량적으로 입증할 필요도 없다고 밝혔다. 적대적 근무환경 성립 여부는 '심각성 또는 만연성' 기준으로 질적으로 판단해야 한다는 미국 평등고용기회위원회(EEOC) 해석도 재확인되었다. 한국 HR 실무자 입장에서도 직장 내 괴롭힘·혐오 발언에 대한 사용자의 인지 의무와 시정 조치 책임이 강조되는 이번 판결은, 직장 내 소수자 보호 정책 수립과 신고 체계 점검의 필요성을 상기시켜 준다.

뉴욕타임스(NYT)가 미국 평등고용기회위원회(EEOC)를 상대로 반소를 제기하며, EEOC의 소송이 법적 근거 없는 정치적 보복이라고 주장하였다. EEOC는 2025년 초 NYT의 부동산 담당 부편집장 채용 과정에서 부동산 보도 경험이 있는 백인 남성 편집자를 배제하고 경험이 부족한 비백인 여성을 선발했다며 인종·성별 차별 소송을 제기하였다. 이에 NYT는 최종 채용자가 서비스 저널리즘 경험과 다양한 보도 포맷 역량에서 가장 적합한 인물이었으며, 구인 공고에서도 해당 역량을 핵심 요건으로 명시했다고 반박하였다. NYT는 또한 EEOC가 8개월간 1,000페이지 이상의 문서를 확보하고 9명 이상을 면담하고도 차별 증거를 제시하지 못했으며, 오히려 원고 측에 불리한 증거—원고가 다른 두 자리 제안을 거절한 사실—를 의도적으로 누락했다고 주장하였다. NYT는 트럼프 행정부가 자사의 비판적 보도에 대한 보복으로 EEOC를 통해 소송을 유도했다고 지목하였으며, EEOC 내부 위원 한 명도 해당 소송이 법적 실익보다 정치적 의도에서 비롯된 것 같다고 공개 우려를 표명하였다. 이번 사례는 한국 HR 실무자에게도 중요한 시사점을 제공한다. 채용 결정은 직무기술서(JD)에 명시된 역량 기준에 근거해 이루어져야 하며, 그 과정을 문서화하고 구조화된 면접 절차를 갖추는 것이 법적 리스크를 줄이는 핵심 방어 수단임을 보여준다.

미국 퀀트 트레이딩 기업 서스쿼해나 인터내셔널 그룹(Susquehanna International Group)은 내년 여름 인턴에게 주당 8,600달러, 10주 프로그램 기준 총 8만 6,000달러의 기본급을 제공한다. 이 금액에는 사이닝 보너스, 주거 지원, 조식·중식 등의 복리후생이 포함되지 않은 순수 기본급이다. 해당 인턴십은 뉴욕시의 급여 공개법(pay transparency law) 적용을 받아 공개되었으며, 석·박사 재학생을 대상으로 한다. 이처럼 과열된 인턴 보상 경쟁의 배경에는 AI 인재 확보를 둘러싼 금융권과 빅테크 간의 충돌이 있다. ManpowerGroup의 보고서에 따르면, AI 스킬은 올해 처음으로 전통적인 IT·엔지니어링을 제치고 전 세계에서 가장 구하기 어려운 역량 1위에 올랐으며, 이는 '역사적 전환'으로 평가된다. AI 직무는 더 이상 기술직에 국한되지 않아, 조사 대상 6개국 중 5개국에서 AI 관련 직무의 절반 이상이 비기술 직종에서 발생하고 있다. 한국 HR 실무자 입장에서, 고급 AI·데이터 인재에 대한 보상 체계를 재점검하고 조기 확보 전략을 강화해야 할 시점임을 이 사례는 시사한다.

미국 임상검사기관 Quest Diagnostics가 발표한 2025년 보고서에 따르면, 근로자 약 5명 중 1명이 모발 검사에서 약물 사용 양성 반응을 보였다. 모발 검사는 90일간의 검출 기간을 제공하므로, 이 수치는 일회성이 아닌 만성적·반복적 약물 사용을 시사한다. 2021년 대비 약물 양성률은 46% 상승했으며, 업종별로는 건설업에서 코카인 사용이, 의료 및 교육 분야에서는 암페타민 사용이 가장 높게 나타났다. 마리화나 재분류 행정명령 등으로 법적 환경이 변화하는 가운데, 미국 연방정부는 오히려 자체 인력에 대한 약물 검사를 강화하는 방향을 택했으며, 많은 고용주들은 마리화나보다 오피오이드·코카인 위주로 검사 대상을 조정하고 있다. 전문가들은 약물 검사 자체보다 업무 중 실제 기능 손상(impairment), 즉 거리·시간 인지 저하, 협응 능력 부족, 부주의 등을 판단 기준으로 삼는 방식을 권고한다. 한국 HR 실무자도 약물 관련 사규나 대응 방침을 설계할 때, 검사의 법적 타당성뿐 아니라 직무 수행 능력 저하를 실질적으로 판별할 기준을 마련하는 접근법을 참고할 만하다.

HBR 매니징 에디터 그레첸 가벳은 팀이 실제로 최고의 성과를 발휘하는 방식에 맞추어 업무를 설계해야 한다는 주제를 다룬다. 이 글의 핵심 전제는, 뛰어난 팀이 언제 함께 일하고 언제 혼자 일해야 하는지를 구분할 줄 안다는 것이다. 항상 협업하는 것이 좋다는 통념과 달리, 과업의 성격에 따라 단독 작업과 협업을 전략적으로 전환하는 능력 자체가 팀 성과를 좌우하는 핵심 역량임을 시사한다. 업무 설계(work design)의 관점에서 보면, 모든 과업을 회의와 공동 작업으로 처리하는 방식은 오히려 개인의 깊은 사고와 집중 작업을 방해할 수 있다. HR 리더 입장에서 이 시각은, 협업의 양을 늘리는 것보다 협업이 실질적으로 필요한 순간과 조건을 식별하고 구조화하는 것이 조직 성과 향상의 핵심임을 일깨운다. 특히 회의 중심의 업무 문화가 고착된 조직에서는, 개인 집중 시간을 구조적으로 보장하는 방향으로 팀 운영 방식을 재검토하는 것이 실질적인 개선 방향이 될 수 있다.

대형 언어 모델(LLM)이 기업의 ESG 지속가능성 분석을 획기적으로 빠르고 저렴하게 수행할 수 있다는 연구 결과가 하버드 비즈니스 리뷰에 발표됐다. 저자인 로버트 에클스와 시바람 라즈고팔은 네 가지 LLM을 활용해 엑슨모빌의 공개 공시 자료를 분석하는 실험을 진행했다. 목적은 기업이 스스로 재무적으로 중요하다고 밝힌 환경·사회적 이슈를 손익계산서·재무상태표·현금흐름표의 구체적 항목과 연결하고, 각 이슈의 성과가 기업 가치에 미치는 영향을 추정하는 데 있었다. 동일한 분석을 사람이 직접 수행하면 약 100시간이 소요됐으나, AI를 활용하면 핵심 작업이 약 1시간, 일부는 수분 내에 완료됐다. ESG의 S(사회) 영역에는 임직원 복지, 다양성, 노동 관행 등 인사 핵심 지표가 포함된다는 점에서 이 연구는 HR 실무자에게도 직접적인 함의를 지닌다. AI 기반 분석 도구는 HR 정책의 재무적 가치를 경영진과 이사회에 구체적으로 입증하는 수단이 될 수 있으며, ESG 보고 의무가 강화되는 흐름 속에서 HR 부서가 인력 데이터와 경영 성과의 연결 고리를 보다 효과적으로 제시하는 데 활용될 수 있을 것이다.

디지털 플랫폼과 생성형 AI는 글로벌 인재·자본·지식에 대한 접근 장벽을 낮추고, 언어와 문화를 넘어 해외 고객에게 도달하는 일을 이전보다 훨씬 용이하게 만들었다. 그러나 MIT 슬론 경영대학원의 연구에 따르면, 주요 거점 도시 밖에 위치한 기업들은 여전히 글로벌 확장에 어려움을 겪고 있으며, 그 원인은 기술 부재가 아니라 전략적 집중력의 결여에 있다. AI와 디지털 도구는 지리적 불리함을 해소하는 동시에 오히려 심화시킬 수도 있다는 점에서, 기술 도입 자체가 해결책이 될 수 없음을 이 연구는 강조한다. 연구진은 기업들이 빠지기 쉬운 두 가지 함정을 제시하며, 위치에 관계없이 자신만의 조건으로 경쟁할 수 있도록 돕는 실용적 프레임워크를 제안한다. HR 실무자 관점에서 이 논의는 글로벌 인재 확보 전략을 수립할 때 기술 역량 못지않게 조직의 전략적 방향성이 선행되어야 함을 시사한다. 특히 해외 인재 채용이나 글로벌 협업 구조를 설계하는 기업이라면, AI 도구 활용 이전에 어떤 시장에서 어떤 방식으로 경쟁할 것인지를 먼저 명확히 정의해야 한다.

OpenAI는 기업이 AI 투자를 효과적으로 관리하기 위한 다섯 가지 실천 방안을 제시하였다. GPT-4에서 GPT-5.4까지 토큰당 비용이 97% 하락하는 등 AI 사용 비용은 크게 낮아졌으나, 토큰 가격만으로는 AI가 실제 가치를 창출하는지 판단하기 어렵다. 대신 '달러당 유효 업무량', 즉 완료된 과제 수, 절약된 시간, 개선된 의사결정을 기준으로 평가해야 한다. 첫째, 관리자는 누가 어떤 모델을 얼마나 사용하는지를 파악할 수 있는 가시성을 확보해야 하며, 둘째, 모델을 단순 토큰 비용이 아닌 '수용 가능한 결과물당 비용'으로 평가해야 한다. 셋째, 고도화된 워크플로우가 확산되기 전에 거버넌스 체계를 마련하고, 넷째, 복리 효과를 낼 수 있는 핵심 워크플로우에 집중 투자하며, 다섯째, 검증된 수요에 맞게 AI 사용 용량을 배분해야 한다. HR 실무 관점에서 이 원칙은 직접 적용 가능하다. 채용, 온보딩, 인사 문의 처리 등 반복적 HR 업무에 AI를 도입할 때 단순 도입 여부보다 업무 완료율이나 처리 시간 단축 같은 성과 지표를 사전에 정의하고 측정하는 접근법이 필요하다.