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자율형 급여, 자동화가 아니라 책임이 핵심

Lara Albert — Thu, 10 Sep 2026 15:01:34 +0000

급여는 조용히 돌아갈 때만 신뢰를 얻는다. AI가 급여 업무 깊숙이 들어오면서, 정확성과 규정 준수를 넘어 투명성과 인간의 책임까지 갖춘 ‘자율형 급여’가 �鶹ԭ��의 자율형 HCM을 뒷받치는 다음 단계로 떠오르고 있다.

급여만큼 신뢰가 걸린 업무는 드물다. 정형 데이터와 규정 준수가 핵심이라 AI에 가장 잘 맞는 업무지만, 작은 오류 하나가 직원의 신뢰를 곧바로 흔들 수 있어 가장 민감한 업무이기도 하다. “급여는 잘 돌아갈 때는 아무도 모르고, 잘못됐을 때만 다들 알아챈다”는 말처럼, 지급 한 번마다 회사와 직원의 신뢰가 시험대에 오른다. �鶹ԭ�� 조사*에 따르면 전 세계 직원의 38%가 급여 오류를 겪었고, 이들은 회사에 대한 신뢰가 13%, 급여 부서에 대한 신뢰가 17% 더 낮았다. 오류가 반복될수록 신뢰는 더 떨어졌다.

급여 담당자는 더 적은 인력으로 더 많은 일을 해내라는 압박을 받는다. 직원은 더 빠르고 유연한 급여를 원하고, 세법과 임금·휴가 규정은 지역마다 계속 바뀐다. 직원의 역할과 근무지, 보상이 끊임없이 달라지면서 수동 관리는 점점 어려워지고 오류 위험도 커진다. 이제 급여는 단순 행정이 아니라 직원 경험과 규정 준수, 사업 운영을 뒷받침하는 전략적 기반이다. 이런 복잡성이 급여의 다음 단계, ‘자율형 급여(Autonomous Payroll)’를 이끌어낸다.

복잡성의 시대, 신뢰를 확장하다

자율형 급여는 AI와 통합 데이터, 실시간 모니터링을 결합해 문제가 직원에게 영향을 주기 전에 미리 찾아내도록 돕는다. 목표는 사람을 빼내는 게 아니라 담당자가 더 가치 있는 일에 집중하도록 돕는 것이다. 직원의 49%는 AI가 실패했을 때 사람에게 확인받을 수 있다면 AI를 더 신뢰하겠다고 답했고, 43%는 사람의 재검토를 요청할 수 있다면 신뢰가 높아질 것이라고 답했다. AI 급여 에이전트와 상시 급여는 급여 준비 상태를 점검하고 이상 징후를 찾아내며, 문제가 커지기 전에 예외 상황을 먼저 해결하게 해준다. 이제 오류를 주기 끝에 찾는 대신 주기 내내 살펴보고 바로 해결할 수 있다. 다만 기술만으로는 부족하며, 시스템은 적절한 감독과 투명성, 책임 아래 움직여야 한다.

자동화에는 책임이 따른다

AI가 깊이 들어올수록 논의는 ‘도입’에서 ‘책임’으로 옮겨간다. 직원은 급여 계산이나 이상 감지처럼 계산 중심 업무에는 AI를 편하게 받아들이지만, 판단과 소통이 필요한 업무, 특히 분쟁의 최종 결정에는 사람을 원한다. 중요한 건 사람을 대체하는 게 아니라 AI가 가장 도움이 되는 곳에 쓰이면서도 신뢰와 판단이 필요한 곳에서 사람의 감독을 지키는 것이다. 결국 급여의 미래는 사람이냐 AI냐가 아니라, AI로 확장된 사람의 전문성이다.

자율형 HCM의 토대를 만들다

자율형 급여의 파급력은 급여 업무를 넘어선다. �鶹ԭ��는 이를 의 핵심 요소로 본다. 채용, 보상, 승진 같은 모든 조직적 변화가 결국 급여에 영향을 주기 때문에, 급여는 기업에서 가장 신뢰할 수 있는 인력 데이터 원천이다. 이 가능성을 실현하려면 HR·급여·근태 데이터가 하나로 통합된 기반이 필요하다. 단일한 데이터 원천이 있어야 복잡성이 줄고 정확성과 규정 준수가 강화되며, AI가 더 의미 있는 통찰을 내놓을 수 있다. 흩어진 시스템 위에 AI만 얹는다고 문제가 풀리지는 않는다.

미래를 이끄는 조직은 급여를 더 효율적으로 처리하는 데서 그치지 않고, 더 지능적이고 연결된 운영으로 직원과 사업을 함께 뒷받침할 전망이다. 급여가 제대로 돌아갈 때, 그것은 월급 지급을 넘어 회사에 대한 신뢰를 만들어낸다.

* 2026년 7월 정규직 1,576명 대상 글로벌 설문조사 데이터

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AI로 변화 관리를 혁신하자

Adam Park — Fri, 13 Dec 2024 00:48:31 +0000

은 직원 요구를 이해하고 개인화된 경험을 제공함으로써 조직 변화 관리의 성공률을 높입니다. AI를 변화 관리에 활용해 효과적인 소통, 맞춤형 교육, 등으로 전환 과정을 원활하게 이끌고, 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

글쓴이: 조리트 드 그루트(Jorrit de Groot), 번역: 챗GPT(ChatGPT)

AI는 흔히 자동화와 효율성과 연관되지만, 변화 관리에서의 진정한 강점은 변화의 인간적인 측면을 해결하는 데 있습니다.

조직 변화는 그 자체로 어려운 과제이며, 변화 시도의 70%가 실패로 끝난다고 알려져 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? 복잡한 인터페이스, 혼란스러운 프로세스, 부실한 소통이 긍정적 변화를 잠재적으로 생산성 악몽으로 전락시키기 때문입니다. 하지만, 이러한 전환 과정을 더 원활하고, 직관적이며, 심지어 직원들에게 흥미로운 경험으로 바꿀 방법이 있다면 어떨까요?

변화 관리는 전통적으로 두 가지 도전 과제를 동시에 해결해야 하는 영역입니다. 첫 번째는 (전사적 자원 관리) 솔루션과 같은 복잡한 신규 시스템을 도입하는 일이고, 두 번째는 직원들이 그 변화를 받아들이도록 설득하는 일입니다. 특히 사용자 경험이 부족한 경우 ERP 도입이 실패로 끝나는 주요 이유가 됩니다.

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화��특집 기사

다양한 문화적 배경과 대니얼 카너먼 교수의 ‘빠른 생각’ 및 ‘느린 생각’ 개념을 이해하는 것은 문제 해결에 필수적입니다. 의 데이터 처리 능력과 인간의 호기심 및 창의성을 결합하여 가장 혁신적인 해결책을 찾을 방안을 확인하세요.

바로 이 지점에서 AI가 등장합니다. AI는 단순히 새로운 기술을 배포하는 데 그치지 않고, 직원들의 요구를 이해하고, 개인화된 경험을 제공하며, 변화의 이유(“왜”)를 명확히 전달하는 데 중점을 둡니다.

AI를 활용한 효과적인 소통 – “왜”를 해결하기

AI는 기술 그 자체를 넘어 변화 관리자가 사용자 수용을 촉진하는 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적으로 변화 관리자들은 새로운 시스템의 세부 사항—”무엇”과 “어떻게”를 설명하는 데 많은 시간을 할애하며, 기술적인 용어를 사용해 직원들의 흥미를 잃게 만듭니다. 이 접근법은 직원들이 진정으로 궁금해하는 핵심 질문, 즉 “이 변화가 나에게 어떤 이익을 줄까?”를 해결하지 못합니다.

베스트셀러 ‘나는 왜 이 일을 하는가?(Start With Why)’의 저자이자 동기부여 연설가인 사이먼 시넥(Simon Sinek)은 목적을 중심으로 리드하는 것이 중요하다고 강조합니다. 그는 애플의 제품 출시 사례를 언급하며, 대부분의 기업이 “무엇”—예를 들어 더 빠른 프로세서를 갖춘 새 휴대폰—에 초점을 맞추는 반면, 애플은 “왜”에서 시작한다고 설명합니다. 애플은 혁신적인 사용자 경험과 사랑하는 사람들과 더 깊이 연결될 수 있는 능력을 강조합니다. 이 감정적 연결이 고객들에게 진정으로 공감과 수용을 이끌어냅니다.

AI 기반 도구는 변화 관리자들이 이러한 접근법을 모방할 수 있도록 도와줍니다. 직원마다 “왜”를 구체적으로 다루는 맞춤형 커뮤니케이션 전략을 세울 수 있게 해주는 것입니다.

조직 변화 관리: 사람이 디지털 혁신의 주체��특집 기사

모든 규모의 조직에서 대규모 IT 프로젝트가 단순히 기술 문제가 아님을 깨닫습니다. 맥킨지(McKinsey) 연구 결과 기술 구현 이후 혁신 활동의 가치 중 20% 가량이 유실되며 볶�화관리 프로그램이 종종 직원의 저항으로 인해 실패로 귀결된다고 합니다.

예를 들어, HR 프로세스를 개인화하고 간소화하는 AI 기반 변화 관리 도구가 있다고 가정해봅시다. 이를 배포할 때 AI를 활용해 자연어 처리 기술로 직원들의 감정을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 변화 관리자는 이러한 감정에 대응하며 변화의 “왜”를 더 잘 전달할 수 있고, 이는 궁극적으로 더 높은 수준의 직원 참여로 이어질 수 있습니다.

사용자 경험을 넘어: 더 부드러운 전환을 위한 비즈니스 AI

AI는 단순히 사용자 인터페이스에 국한되지 않습니다. 변화 관리의 계획 및 실행 단계에서도 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI는 데이터 기반 통찰과 자동화 기능을 제공함으로써 변화 관리자들을 지원합니다. 다음은 AI가 변화 관리를 혁신하는 몇 가지 방법입니다:

개인화된 교육
스트리밍 플랫폼이 사용자의 콘텐츠 소비 패턴을 이해하고 적합한 추천을 제공하는 것처럼, AI는 직원 개개인의 데이터(학습 스타일, 과거 성과 등)를 분석해 새 프로세스나 기술에 맞는 맞춤형 학습 경로를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 가장 적합하고 효과적인 교육을 받게 되어 변화의 빠른 수용과 성과 개선이 가능합니다. 델타항공(Delta Airlines)은 직원의 현재 기술과 역량을 AI 알고리즘을 통해 학습 기회와 연결하는 개념 증명을 진행 중입니다.
AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악하고, 변화 시도의 잠재적 결과를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 새로운 소프트웨어 도입이 직원 생산성에 미칠 영향을 예측하고, 변화 실행 시점과 추가 지원이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
성공 측정
AI는 변화 시도와 사용자 수용 성공 여부를 측정하는 데도 사용됩니다. 로그인 횟수, 작업 완료 시간, 사용자 피드백과 같은 주요 지표를 추적하여 직원들이 변화에 어떻게 적응하고 있는지에 대한 유용한 통찰을 제공합니다. 이를 통해 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요하다고 착각합니다. 하지만 생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등 AI 시대에 진짜 중요한 것은 여전히 눈에 보이지 않습니다.

변화 관리의 미래: 인간과 AI의 파트너십

AI를 수용함으로써 변화 관리는 단순히 변화를 관리하는 것을 넘어, 변화를 선도하고 영향을 미치는 방식으로 진화할 수 있습니다. AI를 파트너로 삼아 변화 관리자들은 더 원활한 도입 과정을 보장하고, 직원들에게 힘을 실어주며, 조직 내에서 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

궁극적으로, AI는 변화 관리의 인간 전문성을 대체하는 것이 아닙니다. 오히려 신뢰를 구축하고, 우려를 해소하며, 공유된 목적 의식을 키우는 등 변화의 인간적 측면에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 인간과 AI의 이 파트너십이야말로 모든 산업에서 조직 변화를 실현하는 데 있어 진정한 잠재력을 열어줄 열쇠입니다.

원문: , , Forbes.com

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자곤 없이 전문가처럼 말하는 7가지 방법

Adam Park — Fri, 22 Jul 2022 07:40:25 +0000

비즈니스에서 전문지식을 전달하고 복잡한 주제를 간단히 표현하기 위해 전문용어나 특수용어를 뜻하는 자곤(�Ჹ��ǲ�)을 자주 사용합니다. 쉽고 편리할 수 있는 반면 몇가지 ��정이 있습니다. 특히 여러분의 팀이 너무 자주 쓰면 더욱 그렇죠. 언제 어떻게 자곤을 쓰는지 주의 깊게 살펴서 내외부 소통을 개선하고 청중과 보다 긴밀한 신뢰를 쌓으세요.

자곤에 대한 찬반 양론

특정 청중 사이에서는 자곤이 지식을 선보이거나 빠른 소통을 돕는 등 훌륭한 도구일 수 있습니다. 하지만 자곤이 항상 모든 이에게 통하는 건 아니죠. 오히려 배타적이거나 믿을 수 없다거나 로봇 같은 인상을 풍길 수도 있거든요.

보다 자곤은 장벽을 만들 수 있습니다. 실제로 는 과도한 자곤은 디지털 마케팅 환경에 복잡성을 가중시킨다고 본다는 뉴베이스(NewBase) 조사 결과도 있습니다.

자곤은 지식의 허점이나 경험 부족을 부각시킬 수도 있습니다. 에 따르면 경험이 부족한 교직원일수록 경험이 많은 교수보다 자곤을 더 쓴다고 합니다. 결국 자곤을 과도하게 쓰는 사람은 자신감과 지식의 부족을 보여준다는 사실을 시사합니다.

스토리텔링 성공을 위한 7가지 원칙��특집 기사

어린 시절 이야기를 좋아하던 우리는 어른이 되어서도 이야기에 대한 갈망이 여전합니다. 프레젠테이션과 비즈니스 회의에서 스토리텔링으로 성공하기 위한 7가지 원칙을 스탠포드 경영대학원 제이디 슈람(JD Schramm) 교수가 알려 드립니다.

자곤의 사용을 완전히 없애야 한다는 뜻은 아닙니다. 그 대신 아래에 제시한 찬반 양론에 따른 맥락을 고려하시기 바랍니다.

찬성:

제대로 사용하면 자곤은 통찰과 해결책을 제공하는 지식과 직무기술을 보유한 업계 인사이더라는 사실을 보여줄 수 있습니다.
자곤은 또 기술적인 이슈와 토픽에 관해 구체적인 내용을 표현할 수 있습니다. 때로는 프로젝트가 실제로 로켓 공학인 경우가 있고 자곤을 써야 이륙에 성공할 수 있을지 모르죠.

반대:

자곤은 모호하고 혼란스러울 수 있습니다. 청중 중에 누군가 낯선 용어를 찾아봐야만 하는 시나리오를 떠올려 보세요. 용어를 찾느라 주의집중력이 흐려지고 올바른 정의를 찾지 못하면 오해로 이어질 수 있죠. 약자를 쓸 때 자주 생기는 일입니다.
언어 스킬에 수준 차이가 있는 사람들에게 자곤은 접근성과 이해를 가로막는 장벽이 됩니다.
자곤은 과시하거나 남들을 자기 뜻대로 움직이려는 사람으로 비칠 수 있어 신뢰와 문화, 생산성, 사기진작 등을 헤칩니다.

AI, 설명하지 말고 이야기하라��특집 기사

스토리텔링은 AI와 같은 복잡한 주제를 인간의 경험으로 해석해 더 넓은 사회적 대화를 이끌어 내는 가장 효과적인 도구입니다. 답을 제시하는 대신 질문을 던지는 서사를 통해 대중이 AI의 미래를 함께 고민하는 능동적 참여자가 될 수 있도록 이끌어야 합니다.

업종별로 대표적인 자곤

의료: HMO, PPO, 가치기반 구매(value-based purchasing), 보조금 커버리지(subsidized coverage)

기술: UI, CSS, 선셋(sunset), 데이터 마이닝(data mining), 엣지(Edge)

법률: 불법행위(tort), 고소가능한 범법행위(indictable offense), 합의가능한 수단(negotiable instrument), 증거자료(exhibit)

마케팅: SEO, PPC, CAC, MQL, 도달(impressions), CTA, CTR

영업: 리드 심사를 위한 예산-권한-니즈-기간(Bant), BOFU, MOFU, TOFU, 가망고객(prospect), SQL, 계약서 상의 진술 보장 위반에 관한 샌드배깅(sandbagging)

인사: 이직률(Attrition), 브로드밴딩(broadbanding), 행동 역량(behavioral competency), KRA

고객 지원: SLA, FCRR, API, 옴니채널(omnichannel), CSAT, NPS

비즈니스 커뮤니케이션에서 자곤을 줄이는 7가지 방법

여러분의 팀이 효율적으로 일하고 하도록 명확하고 권위있게 자곤 없이 청중과 소통하도록 돕는 일곱 가지 팁을 소개합니다.

1. 청중을 이해하라

청중의 전문지식 수준을 고려하세요. 일부 용어는 청중이 여러분이 일하는 업종에 종사하지 않는다면 의미가 없을 수 있죠. 그러니 여러분의 분야 출신이 아닌 사람들을 위해 평이한 언어를 사용하세요. 동종 업계 사람들과 소통할 때는 공통의 지식 덕분에 자곤이 보다 적절할 수 있어요.

2. 듣고 배우고 따라하라

고객 리뷰나 온라인 채팅 등에서 청중이 말하는 내용은 청중과 소통할 방식을 시사하곤 합니다. 이들 포럼을 활용해 사용하기에 가장 적절한 언어를 발굴하고 따라하세요.

3. 명확히 이해하도록 설명을 부탁하라

자곤을 마주했는데 무슨 뜻인지 정확히 모르겠다면 온라인으로 검색하거나 동료에게 묻고 그 용어가 생소한 용어라는 사실을 글쓴이에게 알려주세요. 때로는 빨리 움직이고 메시지 내용을 잘 알고 있는 입장에서는 혹은 비밀의 악수로 사용해 왔다는 사실을 인식하지 못할 수 있거든요.

사람을 중심에 두는 B2B 스토리텔링 마케팅��특집 기사

코끼리와 몰이꾼. B2B 구매의 세계에서 몰이꾼은 합리적인 결정을 내리려고 노력하는 구매자입니다. 하지만 의식하건 않건 간에 종종 직감과 감정이라는 코끼리에 영향을 받습니다. 그래서 디지털 시대에도 사람의 마음을 움직이는 건 결국 스토리텔링이죠.

4. 목소리 톤을 측정하라

여러분의 커뮤니케이션 스타일을 확인하는 방법 중에는 그래멀리 비즈니스(Grammarly Business)의 톤 감지기와 으로 여러분의 팀과 기업의 목소리 톤을 가늠할 수 있습니다. 주간 분석 보고서에서 소통의 질과 정확성, 최고 톤 등에 관한 통찰을 공유하죠. 그래서 여러분이 자곤으로 소통하는 일이 많다면 얼마나 공식, 비공식, 자아도취형으로 들리는지 진단할 수 있습니다.

5. 포용하는 소통을 하라

에 따르면 포용력 있는 리더는 청중의 니즈와 가치, 관심사에 맞게 메시지를 조정합니다. 여러분이 쓴 보고서나 이메일, 채팅 대화 내용을 읽는 사람들은 모두 자신만의 경험을 바탕으로 대화에 참여하거든요. 이분들에게 의미 있는 단어와 문장 스타일, 사례 등으로 소통할 준비를 하세요.

6. 자신의 본모습을 보여라

자곤이 너무 많으면 비인간적이거나 심지어 로봇처럼 느낄 수 있습니다. 동료와 고객은 여러분이 하면 참신하다고 느낄 겁니다. 빙빙 돌리지 말고 솔직히 말하세요. 말하는 대로 글을 쓰세요. 신뢰가 쑥쑥 커갑니다.

7. 자신을 체크하라

올바른 언어를 적절히 섞어 쓰는지 확인하는 방법 중 하나는 입니다. 스스로 편집한 글을 외부인들과 검토하세요. 혹시 명확하지 않은 내용은 없는지, 자곤이 헷갈리지는 않는지 물어보세요.

그래멀리 비즈니스(Grammarly Business)를 이용해 자곤을 줄일 수도 있어요. 로 여러분 회사 브랜드의 목소리, 브랜드 용어, 소통 기준 등을 반영할 수 있죠. 여러분의 팀원 모두가 복잡한 주제에 대해 청중을 놓치지 않고 권위와 확신에 찬 글쓰기가 가능합니다.

그래멀리 비즈니스를 이용해 하면 팀원 모두가 효과적인 소통에 필요한 정확한 단어와 구절을 수용할 수 있죠.

소통의 차원을 높이고 자곤은 줄이고

“자곤의 ��정”에 빠지기는 참 쉽습니다. 그런데 보다 간단하고 솔직한 언어를 쓰면 모두가 여러분의 메시지를 이해할 수 있다는 사실!

원문: , Grammerly Business

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