2026년 8월 19일

HR Dive가 독자 추천작을 포함해 직장과 일의 의미를 다룬 여름 독서 목록을 선정했다.

킴 스콧의 「래디컬 캔도」는 직원을 진심으로 아끼면서도 직접적으로 도전하는 상사의 리더십을 제안한다.

「열정적인 직원」은 직원이 입사 초기에는 높은 의욕으로 시작하지만 잘못된 관리로 인해 점차 열정을 잃는다는 실증적 근거를 제시한다.

「도움 구함」과 「다른 흑인 여성」은 저임금 노동자 착취, 인종차별, 마이크로어그레션 등 직장 내 구조적 불평등을 문학적으로 조명한다.

「오토매틱 누들」과 「공장」은 AI·대기업 속 인간 소외를 SF와 문학으로 풀어내며, 현대 노동의 의미를 HR 관점에서 성찰하게 한다.

HR 시사점: 여름 독서를 통해 리더십 철학을 점검하고, 직원 몰입·다양성·공정한 처우 등 HR 핵심 과제를 문학적 시각으로 재성찰하는 기회로 삼을 수 있다.

와튼 스쿨 연구에 따르면, 직원에게 추천 인원을 더 많이 요청하면 첫 번째 선택지 너머로 네트워크를 확장하게 되어 여성 후보자가 채용 파이프라인에 더 많이 유입된다.

남성 중심 업종에서는 여성이 추천을 요청받거나 추천되는 빈도 자체가 낮아, 추천 채용 방식이 성별 불균형을 구조적으로 고착시키는 경향이 있다.

추천 목표 수를 높이면 직원들이 익숙한 첫 번째 인물 외에 더 다양한 인맥을 떠올리게 되며, 이 과정에서 평소 간과했던 여성 인재가 자연스럽게 발굴된다.

추천 채용은 기업 입장에서 검증된 인재를 빠르게 확보하는 효율적 방식이지만, 설계 방식에 따라 다양성을 높이거나 제한하는 양날의 검이 된다.

HR 시사점: 추천 채용 프로그램을 운영 중인 기업이라면 '몇 명을 추천하라'는 할당 수치를 단순히 올리는 것만으로도 여성 후보 유입을 늘릴 수 있는 저비용·고효율 개입 방법이 될 수 있다.

미국 성인 15,357명을 대상으로 한 조사에서 응답자의 58%가 기술 부족으로 도태될까 두렵다고 답했으며, IT·금융 업종은 74%, 73%로 더 높게 나타났다.

대다수 근로자가 업스킬링(재교육·역량 강화)을 "선택이 아닌 필수"로 인식하고 있지만, 68%는 비용 부담을, 63%는 학습 시간 확보를 가장 큰 장애물로 꼽았다.

절반 이상이 사용자의 지원을 받기 어렵다고 답해, 업스킬링 부담이 개인에게 전가되는 구조적 문제가 드러났다.

기업들은 AI 활용 교육을 제공하고 있으나 프롬프트 작성 등 기초 수준에 그치며, AI 에이전트 운용 같은 고급 역량 교육은 대부분 제공되지 않고 있다.

업스킬링 기회를 제공하는 기업의 직원은 그렇지 않은 기업의 직원에 비해 몰입도가 유의미하게 높아, 학습 지원이 리텐션(인재 유지)에 직결됨을 보여준다.

HR 시사점: 업스킬링을 개인 과제로 두지 않고 조직이 시간·비용·로드맵을 함께 제공하는 구조를 설계해야 하며, AI 심화 역량까지 포함한 학습 체계가 인재 유지의 핵심 경쟁력이 된다.

온라인 HR 자격증 과정은 수료 즉시 발급하는 형식부터 실무 역량을 검증하는 형식까지 수준 차이가 크므로, 선택 전 커리큘럼 구조를 반드시 확인해야 한다.

AIHR의 Certificate Program은 영상 시청에 그치지 않고 실제 직무에서 활용할 수 있는 기술을 직접 구축하도록 설계되어 있다.

AIHR이 제공하는 과정군은 HR BP, 피플 애널리틱스, L&D, 조직 개발, 보상·복리후생 등 HR 핵심 직무 전반을 폭넓게 다루고 있다.

AI for HR, Gen AI 프롬프트 설계, AI 전략 등 AI 관련 과정이 신규 추가되어 HR 디지털 역량 강화 수요를 반영하고 있다.

과정 선택 시 자격증의 형식적 취득보다 학습 후 실무 적용 가능성을 기준으로 삼아야 한다.

HR 시사점: 국내 HR 담당자가 글로벌 수준의 역량을 갖추려면 단순 이수 인증보다 실습 기반의 검증된 과정을 선별해 학습 로드맵을 수립해야 한다.

AI가 기업 전략 수립 방식을 바꾸고 있으며, HBR은 이를 시니어 리더들이 반드시 주목해야 할 핵심 변화로 선정했다.

생성형 AI가 전략 기획 과정에 실질적으로 활용되기 시작하면서, 기존 방식에 의존해온 조직은 프로세스 재검토가 필요한 시점에 놓였다.

전통적인 커리어 아크(단계적 승진을 전제한 직선형 경력 경로)의 종말이 거론되면서, 인재 경력 설계의 기본 전제 자체가 흔들리고 있다.

AI의 전략 활용과 커리어 패러다임 변화가 맞물리면서, 조직은 전략 수립과 인사 운영 양쪽에서 동시에 변혁 압박을 받고 있다.

HR 시사점: AI가 전략과 커리어를 함께 재편하는 지금, HR 리더는 AI 기반 전략 프로세스 참여와 비선형 경력 관리 모델 도입을 선제적으로 준비해야 한다.

매사추세츠 최대 의료 시스템 매스제너럴브리검은 2024년 AI 음성 기록 도구를 시범 도입해 전자의무기록(EHR) 행정 부담 경감을 시도했다.

AI 도구는 자연어 처리로 의사-환자 대화를 실시간 녹음·전사·요약해 의사가 문서 작업에 쓰는 시간을 줄이고 진료에 집중할 수 있도록 설계됐다.

초기 결과에서 번아웃 지수와 이직 의향이 감소하고 업무 효율이 높아지는 긍정적 신호가 나타났다.

AI가 오류나 환각(hallucination) 노트를 생성하는 사례가 보고되면서 의사들의 신뢰 부족과 도입 저항이 확산 기술 전환의 주요 장애 요인이 됐다.

의료 기술 혁신의 핵심 과제는 효율 향상과 정확성·신뢰 확보 사이의 균형으로, 편익이 효율을 넘어 신뢰와 돌봄의 질까지 포괄하는지 검증해야 한다.

HR 시사점: AI 도구 도입 시 번아웃 경감 효과를 섣불리 홍보하기보다 오류 리스크와 직원 신뢰 구축을 병행하는 단계적 변화관리 전략이 필요하다.

가장 뛰어난 직원일수록 이직 가능성도 높아, 기업은 일회성 카운터오퍼나 급여 경쟁만으로는 핵심 인재를 지킬 수 없다.

OpenAI는 2025년 직원 1인당 평균 약 150만 달러의 주식 보상을 제공했음에도 고위급 이탈이 잇따랐고, 메타 등 경쟁사의 공격적 제안을 막지 못했다.

MIT SMR 연구진은 인재 유지 요인을 체계적으로 분석한 '이동 장벽(mobility barrier)' 프레임워크를 제시하며, 요인을 수준과 통제 가능성에 따라 구조화했다.

이 프레임워크는 급여 외에도 경력 성장·소속감·조직 문화 등 다층적 요인을 관리해야 한다는 점을 강조하며, 단순 보상 경쟁을 넘어선 전략적 접근을 권고한다.

HR 시사점: 인재 유지 전략을 임기응변식 처우 개선에서 벗어나, 이직 동인을 선제적으로 파악하고 체계적으로 관리하는 시스템으로 전환해야 한다.

AI와 함께 성장하는 최초의 세대를 위해 OpenAI와 CodeAI가 학생·교육자 대상 AI 리터러시 교육 파트너십을 공식 발표했다.

고교 리더의 16%만이 학생 전원이 AI를 기술적으로 학습 중이라고 답해, 실제 활용과 이해 교육 간 격차가 크다.

고교생의 75%는 AI 이해 역량이 미래에 지금보다 더 중요해질 것이라 인식하며 조기 교육의 필요성이 높다.

이번 협력의 핵심은 단순 사용을 넘어 AI 결과물을 비판적으로 평가하고 오류를 잡아내는 판단력 함양에 있다.

청소년 전용 'ChatGPT for Teens'를 출시하며 학습 중심 설계와 보호자 통제 기능 등 안전 장치를 내장했다.

HR 시사점: 미래 인재가 AI를 맹목적으로 수용하지 않고 검증·방향 설정까지 할 수 있도록 조직 내 AI 리터러시 교육 체계 정비가 필요하다.

OpenAI는 차세대 모델 Astra가 사이버 보안 위험 임계값에 근접할 수 있다는 예비 증거가 나오자, 2주간 강화학습 훈련을 긴급 중단했다.

OpenAI-Hugging Face 보안 사고 직후 연구 클러스터 내 코드 실행과 인터넷 접근을 전면 차단하고, 각 연구 작업을 개별 점검해 순차 복구했다.

대규모 프론티어 강화학습 실행은 현재 보류 중이며, 소규모 훈련으로 모델 행동과 안전장치를 먼저 검증한 뒤 재개 여부를 판단한다.

AI가 의도대로 작동하도록 조율하는 정렬(Alignment) 연구 기준이 높아져, 훈련 전 단계 전반에서 더 강력한 행동 증거를 요구하게 됐다.

모델 능력이 커질수록 보안 기준도 함께 자동 상향되는 구조를 구축 중이며, AI 모델이 보안 업무 자체를 주도하는 체계를 목표로 한다.

HR 시사점: AI 도입 속도를 높이는 것과 동시에 안전·거버넌스 체계를 조직 내 정착시키는 것이 HR 리더의 핵심 과제로 부상하고 있다.

IRS는 2026년 8월 6일 팩트시트 FS-2026-13을 통해 적격 초과근무 수당(Qualified Overtime)의 W-2 신고 방법을 업데이트했다.

2026 과세연도부터 고용주는 W-2 서식 박스 12에 코드 TT를 사용해 적격 초과근무 수당을 별도 기재해야 한다.

적격 초과근무 수당은 FLSA 제7조에 따른 초과근무 중 통상 임금을 초과하는 부분, 즉 1.5배 중 0.5배에 해당하는 가산분이다.

연방 소득세 원천징수는 그대로 적용되며, 직원이 공제를 기대한다는 이유로 원천징수를 임의로 줄일 수 없고, 조정이 필요하면 직원이 W-4를 새로 제출해야 한다.

실제 공제 한도(단독 신고 1만 2,500달러, 공동 신고 2만 5,000달러)와 무관하게 지급한 전액을 신고해야 하며, 오류 발견 시 W-2c를 신속히 제출해야 한다.

HR 시사점: 국내 기업에 직접 적용되지는 않으나, 미국 법인을 운영하거나 글로벌 급여를 관리하는 HR 담당자는 2026년 W-2 프로세스에 코드 TT 항목을 반영하고 원천징수 절차를 사전에 점검해야 한다.