2026년 8월 6일
DMEC CEO: Leave should be a strategic objectiveDMEC CEO "휴가는 전략적 목표여야 한다"
HR Dive다주(多州) 사업장을 운영하는 기업일수록 주별 휴가·장애 관련 법규가 계속 늘어 규정 준수 부담이 가중되고 있다.
AI가 복잡한 휴가 자격·수급 요건 파악에 도움을 줄 수 있으나, 현장 테스트에서 정확도가 최대 65%에 그쳐 전적인 의존은 위험하다.
AI 도입의 핵심은 행정 업무를 자동화해 담당자가 직원 개개인과의 실질적 소통에 더 집중할 수 있도록 설계하는 데 있다.
미국 주(州) 단위 유급 가족 휴가 확대로 C레벨의 휴가 인식이 높아졌으나, 일부 경영진은 여전히 휴가를 비용·손실로만 보고 있다.
직원 한 명이 휴가를 떠날 때 업무 공백이 동료에게 전가되면, 수개월 후 그 동료도 번아웃으로 휴가를 쓰는 연쇄 이탈이 발생한다.
HR 시사점: 휴가를 복리후생 비용이 아닌 조직 전략 목표로 위치시키고, 리더와 팀이 휴가 공백을 사전에 대비할 수 있도록 체계를 갖춰야 한다.
5th Circuit applies longstanding discrimination test even as judges call it ‘wrong’판사들도 "잘못된 기준"이라 인정하면서도 5th Circuit, 기존 차별 판단 기준 적용 유지
HR Dive미국 연방법원은 직접 증거 없는 고용차별 소송에서 'McDonnell Douglas 기준'을 수십 년간 적용해 왔으나, 최근 이 기준의 타당성에 의문이 제기되고 있다.
대법관 클래런스 토머스는 작년 Ames 판결 동의의견에서 이 기준이 법률 원문을 왜곡하고 법원에 혼란을 준다며 하급심이 기준 없이 진행할 수 있다고 시사했다.
5th Circuit 패널 다수도 토머스의 견해에 공감했으나, 이번 사건에서는 기존 기준을 그대로 적용해 P&G의 손을 들어줬다.
P&G는 직원 해고 이유로 신용카드 정책 및 조달 정책 위반 문서를 제출했고, 원고는 이를 반박하거나 차별적 의도를 입증하지 못했다.
원고는 비백인 직원 대비 불리한 처우와 인종차별 문제 제기에 대한 보복 해고를 주장했으나, 5th Circuit은 요약판결로 기각했다.
HR 시사점: 해고 등 불리한 인사조치 시 정책 위반 근거를 문서로 명확히 남겨야 차별·보복 소송에서 방어력을 확보할 수 있다.
Workers are all in fight-or-flight mode, expert says직원 대부분이 투쟁-도피 반응 상태에 있다, 전문가 경고
HR Dive - Compensation & Benefits건강·생산성 컨설턴트 크리스틴 터그먼은 사회적 혼란과 팬데믹이 누적되며 직원들이 집단적 위기 피로(crisis fatigue) 상태에 빠져 있다고 진단했다.
인간은 회복탄력성을 갖고 있지만 그 한계가 있으며, 직장에 들어서는 직원 대다수가 이미 투쟁-도피 반응 상태일 수 있다고 경고했다.
우울증 증상이 업무 태만이나 성과 저하로 나타날 수 있어, 관리자가 정신건강 문제를 성과 문제로 오인하는 실수가 빈번하게 발생한다.
패턴 변화를 주시하는 것이 핵심 판별 기준으로, 처음부터 문제를 보인 직원과 달리 갑자기 달라진 고성과자는 정신건강 위기 신호로 해석해야 한다.
심리적 안전감은 경영진 주도가 이상적이지만, 관리자 개인도 자신의 팀 내에서 소규모 심리적 안전 환경을 만들 수 있다.
HR 시사점: 의료비 상승과 치료 지연으로 정신건강 위기가 심화되는 만큼, 관리자 교육을 통해 성과 문제와 정신건강 신호를 구별하고 적시에 개입하는 체계를 갖춰야 한다.
How to Recognize When Your Customers Want You to Act고객이 지금 당장 행동을 원하는 순간을 포착하는 법
Harvard Business Review기업들은 고객의 '무엇을 원하는지'와 '어떻게 느끼는지'에 집중해왔지만, 정작 '언제 행동하길 기대하는지'라는 신호는 놓쳐왔다.
AI 기반 분석 도구의 발전으로 리뷰·지원 대화·커뮤니티 토론 등 방대한 고객 피드백을 실시간 처리할 수 있게 됐다.
'시간적 긴박성(temporal urgency)'은 고객 커뮤니케이션 속 미묘한 단서에 숨어 있으며, 이를 읽어내야 혁신 타이밍을 제대로 잡을 수 있다.
기업이 이 신호를 포착하기 위한 구체적 행동 방안 네 가지가 존재하며, 이를 실행할 때 고객 중심 전략의 실질적 완성도가 높아진다.
HR 시사점: 직원 피드백 수집 시에도 동일 원리가 적용되며, '무엇이 불만인지'보다 '언제 조직의 대응을 기대하는지'를 파악하는 체계를 갖춰야 한다.
Why Lateral Hires Rarely Become CEO외부 영입 임원이 CEO가 되기 어려운 이유
Harvard Business Review내부 후보가 부족할 때 CFO·사업부장·지역 CEO 등 고위 리더를 CEO 한두 단계 아래에 외부 영입해 승계 파이프라인을 채우려 한다.
외부 영입 임원은 이사회가 공식 후보 검토를 시작하기도 전에 이미 조직 내 신뢰 레이스에서 뒤처지기 시작한다.
조직은 이사회의 공식 선임 절차가 열리기 훨씬 전부터 누가 조직을 대표할 인물인지 집단적 판단을 이미 형성해 둔다.
이 집단적 신뢰는 장기간의 내부 경험을 통해서만 쌓이므로, 외부 영입 임원은 단기간에 확보하기 어렵다.
외부 영입 중심의 승계 파이프라인은 겉으로는 두터워 보여도 실제 CEO 배출 가능성을 담보하지 않는다.
HR 시사점: 승계 계획의 실효성을 높이려면 내부 인재가 조직 신뢰를 쌓을 수 있는 경험을 의도적으로 설계해야 한다.
AmbitionHire Crosses 30 Enterprise Clients as Skills-First Hiring Gains MomentumAmbitionHire, 스킬 기반 채용 확산 속 엔터프라이즈 고객 30곳 돌파
digital terminalAmbitionHire가 기업 고객 30곳을 확보하며 스킬 기반 채용 플랫폼으로 성장세를 이어가고 있다.
스킬 기반 채용(Skills-First Hiring)은 학력·경력보다 직무 역량을 우선하는 채용 방식으로 기업 도입이 늘고 있다.
엔터프라이즈 시장에서의 채택 확대는 스킬 중심 인재 평가 방식이 실무에서 검증되고 있음을 보여준다.
Stop Prompting AI. Start Directing ItAI에게 프롬프트를 던지지 말고, 방향을 지시하라
MIT Sloan Management Review대화형 생성 AI는 익숙한 업무 속도를 높이지만, 기존 사고 방식이 놓치는 통찰을 발굴하지는 못한다.
AI를 '지시(directing)'하는 방식은 에이전트에게 접근 가능한 데이터·수행 기능·분석 초점을 명시적으로 설정해 작동한다.
에이전트 기반 AI는 대규모 데이터셋 전체를 일관된 맥락으로 유지하며 분석하므로, 단발성 프롬프트보다 훨씬 깊은 패턴을 발견할 수 있다.
서로 다른 분석 방향을 부여한 복수의 에이전트를 동시에 운용하면, 동일한 데이터에서 다양한 해석 경로를 비교할 수 있다.
조직은 알고리즘 시스템이 어떻게 배치되느냐에 따라 의사결정 구조 자체가 달라지는 '알고리즘 어셈블리지'로 기능한다.
HR 시사점: AI를 단순 초안 작성 도구로 쓰는 단계를 넘어, 채용·성과·이탈 데이터에 방향성을 설계해 에이전트를 구성하면 기존 분석이 놓친 인사 통찰을 확보할 수 있다.
Performance Enablement: The Model, Examples, and How It Works퍼포먼스 인에이블먼트: 모델, 사례, 그리고 작동 방식
AIHR Blog성과관리에 대한 인식 격차가 크다. 임원·HR의 12%만 성과관리를 실패로 평가한 반면, 실무자는 44%가 낙제점을 줬다.
퍼포먼스 인에이블먼트(Performance Enablement)는 이 격차를 좁히기 위해 등장한 접근법으로, 평가 중심 관리에서 성장 지원 중심으로 전환한다.
핵심은 목표(Goals), 피드백(Feedback), 도구(Tools)를 실무자에게 실질적으로 제공하는 데 있다.
기존 성과관리가 연 1회 평가·등급 부여에 집중했다면, 인에이블먼트는 지속적인 대화와 자원 지원을 통해 성과 발현 환경을 만드는 데 초점을 둔다.
직원 경험과 조직 성과를 동시에 높이려면 HR은 평가 설계자 역할에서 벗어나 성장 촉진자(enabler) 역할로 전환해야 한다.
HR 시사점: 성과관리 제도 개편 시 실무자 체감 효과를 측정 지표로 포함하고, 피드백 주기를 단축하는 방향으로 설계해야 한다.
Anthropic Just Proved Why Everyone Needs a Governed Data Foundation–If They Want Trustworthy AIAnthropic 사례로 본 신뢰할 수 있는 AI의 전제 조건 — 거버넌스된 데이터 기반
One Model기업들이 AI를 도입할 때 원시 데이터 웨어하우스에 LLM을 그대로 연결하면 된다는 '플러그앤플레이' 환상에 빠지는 경향이 있다.
거버넌스(관리 체계)가 없는 데이터 위에 구축된 AI는 질문에 대한 답을 신뢰할 수 없으며, 이는 HR 의사결정에서 특히 위험하다.
Anthropic의 사례는 AI 결과물의 신뢰성이 데이터 품질과 거버넌스 수준에 직접 달려 있음을 실증적으로 보여준다.
HR 데이터는 인게이지먼트, 이직, 채용, 승계 등 여러 시스템에 분산돼 있어 통합·정제 없이는 AI 분석 결과가 왜곡될 수 있다.
신뢰할 수 있는 피플 애널리틱스를 구현하려면 AI 도구 도입 전에 데이터 통합 구조와 품질 기준을 먼저 정립해야 한다.
HR 시사점: AI 기반 인사 분석 도입을 검토 중이라면 솔루션 선택보다 데이터 거버넌스 체계 구축을 선행 과제로 삼아야 한다.
Apple is getting this wrongApple이 이번엔 틀렸다
OpenAI NewsOpenAI는 Apple의 영업비밀 소송이 사실 오류에 기반했다며 이메일과 문자 원문을 공개해 각 주장을 항목별로 반박하고 있다.
Apple은 전직원 창 리우가 퇴사 후 기밀에 무단 접근했다고 주장했지만, 실제로는 Apple 현직자들이 먼저 그에게 파일 위치 안내를 요청했음이 메시지로 확인된다.
Apple에서 24년 재직한 전직 임원 탕 탄은 OpenAI 합류 후 팀원들에게 타사 기밀 사용 금지를 명확히 지시해온 인물이다.
Apple은 퇴사자 시스템 권한을 즉시 차단하지 않아 당사자도 모르게 파일 접근이 유지되는 '잔류 접근권' 문제가 자사에 구조적으로 존재한다는 사실을 소송 과정에서 사실상 인정했다.
Apple 외부 법률팀은 아시아계 성씨를 혼동해 엉뚱한 담당자에게 연락하는 등 기초 오류를 범했고, '문제 해결 중'이라 답한 뒤 5개월간 아무 연락 없이 소송을 제기했다.
HR 시사점: 퇴직자 시스템 접근 권한을 즉시 회수하지 않으면 기밀 유출 분쟁의 빌미가 됨을 이번 사례가 실증하므로, 오프보딩(퇴직 처리) 절차에서 권한 회수를 의무화해야 한다.
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