2026년 10월 14일

Josh Bersin과 Workday가 Workday Rising에서 신규 파트너십을 발표했다.

파트너십의 목표는 기업들이 HR 2030 에이전틱 모델로 전환할 수 있도록 지원하는 것이다.

양사는 HR 2030을 위한 백서·도구·교육 프로그램·자문 서비스 일체를 공동으로 출시한다.

이번 지원 대상은 Workday 고객에 국한되지 않으며 규모와 무관한 모든 기업을 포함한다.

HR 2030 개념은 성장 지향을 특징으로 하며 에이전틱 AI를 HR 운영의 핵심으로 삼는다.

설문에 응한 500개 이상 기업 중 30%만이 직원 스킬을 식별·추적하는 프로세스를 갖추고 있다.

직원의 78%가 매니저가 역량 개발을 돕는다고 답해, 4년 전 84%에서 6%p 하락했다.

직원 7,000명은 업무 변화를 인식하면서도 적응 가능 여부에 불확실성을 느끼고 있다.

AI가 신입 직원의 실험·학습 기회인 단순 업무를 대체해 리더십 파이프라인이 위협받고 있다.

WTW는 직원에게 커리어 경로와 학습 기회를 명확히 보여주는 인프라 구축을 권고했다.

2026년 Betterworks 보고서는 HR의 낙관론과 실제 성과 증명 사이에 정량적 괴리가 있다고 밝혔다.

HR이 성과 관리와 연결할 수 있는 조직 성과 지표를 3~5개로 명확히 정해야 한다는 권고가 제시됐다.

'리뷰 완료율' 중심 보고 방식을 현재 목표의 정량적 진척도 논의 방식으로 전환하도록 전문가들이 제안했다.

지표가 상관관계를 나타내는지 인과관계를 나타내는지 구별하는 것도 주요 개선 과제로 언급됐다.

코넬대 2026년 연구는 수치 중심 피드백보다 서술형 피드백이 하향식 전달에서 더 효과적임을 시사했다.

급여 벤치마킹은 데이터 작업처럼 보이지만, 결과를 결정하는 선택은 서베이를 열기 전에 이루어진다.

노동시장 정의를 잘못 설정하면 자사 인재를 실제로 뽑아가지 않는 기업과 비교하게 된다.

서베이 참여를 건너뛰는 HR팀이 많지만, 참여 기업은 더 낮은 비용에 더 세밀한 데이터를 받는다.

벤치마크와 급여 체계가 어긋나면 신규 입사자가 장기 재직자보다 높은 급여를 받는 역전 현상이 생긴다.

급여 투명성 요구가 높아지면서 관리자가 벤치마크 근거를 직원에게 직접 설명하는 상황이 늘고 있다.

AI 기반 탤런트 인텔리전스가 HR 분야에서 새로운 트렌드로 부상하고 있다.

기존 채용 중심 AI 활용이 인력 전망·예측 기능으로 확장되고 있다.

조직은 AI를 통해 미래 인재 수요를 사전에 파악하는 방향으로 전환하고 있다.

탤런트 인텔리전스는 데이터 기반 인사 의사결정의 핵심 도구로 자리잡고 있다.

중국 AI 기업의 오픈 모델이 무료 배포돼 사이버 공격 도구로 악용될 수 있다는 우려가 나왔다.

현재 AI 성능 상위 8개 모델은 모두 폐쇄형이며, 오픈 모델은 수개월 격차로 뒤처져 있다.

기업이 오픈 모델을 쓰면 폐쇄 모델보다 비용이 낮고 민감 데이터를 자체 서버에서 처리할 수 있다.

학술 연구자는 오픈 모델 내부 구조와 추론 과정을 관찰·분석할 수 있어 연구에 필수적이다.

오픈 모델 지지자들은 AI 인프라 통제권이 소수 기업에 집중되는 것을 막는 수단이라고 주장한다.