어제 Ringle 웨비나에서, AI 시대 실리콘밸리의 HR 트렌드라는 주제로 웨비나를 진행했습니다.

8가지 포인트를 짚었고, 현지에서 듣고 보고 느꼈던 부분을 나름 재해석해서 전달하였습니다.

1. HR, HRBP 특히 Business Partner 로서 역할이 중요해진다

HR 이 채용/평가/보상을 얼마나 잘 운영했는지 보다, 회사가 사람/조직을 잘 운용해서 일을 더 빠르게 더 잘 해내서, 결과적으로 business impact 을 더 낼 수 있게 하는지에 대한 역할이 중요해집니다.

HRBP 역할의 증대는 과거의 HR 분들께는 위기일 수 있는데, HR 분들이 HRBP 를 맡는 경우가 대부분이지만, 최근에는 비즈니스에 대한 이해도가 높고 사람에 대한 리더십이 훌륭했던 PM/Biz Dev. 분들이 HRBP를 훌륭하게 해내는 경우가 많아지고 있기 때문입니다.

HR은 Head Count 를 관리하고, 인건비를 관리하고, 문화를 정비하는 역할을 넘어 Business Impact 을 만들어내는 적극적 역할을 요구받고 있습니다.

2. CHRO에게 기대되는 역량도 종합 성과 극대화(매출/이익/주가 등)를 위한 사람/업무 구조 제안을 할 수 있느냐고 귀결되고 있다.

결국 CEO/CFO와 함께 동석하며 회사의 unit economics 에 대한 이해에 기반하여 (이익을 담보하는 비용 구조) "어떤 조직 구조가 회사의 성장과 이익을 극대화 하는가?"에 대해 함께 논의할 수 있고, 인당 생산성 극대화를 넘어 Human Capital에 대한 ROI 극대화를 설계해내는 역할을 기대받고 있습니다.

사람이 곧 제품이고, 사람이 곧 매출/이익을 만들어내는 핵심이며, 사람이 곧 전략/운영의 본질이다는 믿음하에, 사람에 대한 결정을 총 책임지는 CHRO의 중요도가 높아지고 있습니다.

3. AI-Native 조직의 핵심은 '사람 최소화' 'AI 활용 극대화'가 아닌, Human X AI 최적화' 이다.

AI-Native 조직 논의 시, 시작점을 '인력 최소화' 또는 'AI 활용 극대화'로 잡고 AI-Native 조직을 접근하는 조직들이 많은데, 보통 그 결과가 좋지 못합니다. 사람들이 일한 데이터를 학습한 AI Agent 를 만들고, 그 사람들을 내보내고 AI Agent 를 전면에 내세웠다가, 사람과의 협업에 대한 니드가 증가해서, 다시 사람을 선발하는 일이 벌어지고 있기도 합니다.

AI-Native 최적화의 시작점은 '핵심인재 발굴' 및 '그 인재에게 일을 몰아주는 것'에 있습니다. 핵심인재에게 일을 몰아주면, 그 인재가 결국 AI를 잘 써서 더 많은 일을 처음부터 끝까지 빠르게 해내게 됩니다. 그 사람이 기준점이 되는 조직을 설계하게 되면, 결국 과거 대비 소수의 사람들이 AI 를 바탕으로 활약하는 조직이 됩니다.

사람 수는 결과적으로 줄어들게 되는 것이지, 그리고 AI 역시 결과적으로 잘 활용되게 되는 것이지, 조직 슬림화/AI 최적화 자체가 AI-Native 의 시작이 되면 안됩니다.

4. AI 시대에 HR은 '평가 프로세스를 문제없이 운영하는 것'을 넘어, '진짜 잘하는 인재를 찾아내고 발굴하는 것'을 해내야 한다.

과거의 평가 (상사 평가/360도 평가/실적을 감안한 평가)는 주관적인 데이터 및 결과 데이터를 바탕으로 운영되는 한계 및 평가서 작성에 많은 시간이 소요되는 한계가 있었습니다.

AI 시대에는 다양한 raw 데이터 (슬랙/노션 문서, 소통 내용, 캘린더, 이메일, 성과와 연계된 중간 지표들 등등)에 대한 접근 및 AI 분석 활용 등 통해, 좋은 태도/맞는 접근/Quality 결과물/Impact 연계 등 관점에서 진짜 잘하는 인재를 찾아내기 위한 HR 관점의 노력이 진행되고 있습니다.

더불어, 기록되지 않고 데이터로 남아있지 않지만 임직원들의 마음속/기억속에 남아있는 중요한 요소들을 HR 이 임직원들과의 대화/소통/코칭/멘토링을 통해 찾아내서, 문제의 본질을 찾아내고, 이를 리더십에게 빠르게 솔직하게 안전하게 소통하는 과정에서, 개선안을 찾고 이를 실행해서 impact 을 낼 수 있도록 기대받고 있습니다.

더 다양한 data 에 대한 활용, 그리고 HR의 인간적 접근에 기반한 judgement call, 결과적으로 문제 진단, 잘하는 인재에 대한 판단, 이를 기반으로 한 조직/업무 설계 및 운영 등 통해 일 잘하고 성과 잘 내는 회사로 만드는 것이, AI 시대 HR 에게 기대되는 '평가'의 본질입니다.

5. AI Tool 을 잘 쓰는 것은 HR 에게는 필요조건, 사람만이 할 수 있는 일을 잘해내는 것이 충분조건이다.

사람만이 할 수 있는 일은, 깊은 소통, 문제 파악, 어려운 결정 내리기, 책임지고 다시 도전하기 입니다. 그래서 CEO 가 더 자주 찾는 discussion partner 가 되는 것이 가장 중요합니다. CEO 는 AI 를 잘쓰는 사람 보다는, 문제의 본질을 이해한 상태에서 대화가 되는 사람을 더 찾기 때문입니다.

6. Case by Case 이긴 하지만, AI 전문가를 외부에서 채용하기 보다는, 내부 핵심인재에게 AI 를 익히게 해서

AI 조직을 만들어 나가는 것이 더 효과적이다.

AI 전문가를 외부에서 비싼 돈을 주고 영입한 회사들 중, '그런데 AI 전문가가 정작 우리 회사 비즈니스/서비스/제품/조직의 본질을 이해하지 못해서 한계가 있었어요. 그래서 그 사람이 결국 나갔어요' 라는 이야기가 종종 들립니다.

'대신 기존 핵심인재들이 AI 를 익혀서, 결국 회사가 원하는 성과를 AI 를 잘 활용해서 만들어내는 경우가 많아지고 있어서, 회사 방향으로 내부 인재 육성으로 잡았어요' 라고 말씀해 주시는 분들을 더 많이 만납니다.

AI 를 배우는 것이, 고객/제품/회사의 본질을 이해하는 것 보다 쉽고 더 빠릅니다. 반대로 이야기 하면, 회사에 대한 깊은 이해도를 가지고 있는 인재가 더 귀합니다.

7. AI 시대, 핵심인재가 남을 이유를 만드는 것이 중요하다.

AI 시대에는 '앞으로 5년 같이 해봅시다' 보다는 '앞으로 1~2년 내 대단한 것을 만듭시다'가 효과적입니다. 긴 관점의 커리어 설계 보다는, 1~2년 내 대단한 것을 함께 만들자는 제안이 핵심인재 retention 에 도움이 됩니다.

더불어, 회사를 떠나 창업을 한 인재를 M&A를 통해 다시 영입해서 대단한 것을 회사 안에서 만들게 하는 관점도 주목받고 있습니다. 떠난 인재도 다시 보는 것이 AI 시대 Retention 의 핵심입니다.

8. (한국 기업) 달라진 한국 기업의 위상에 맞는 HR 전략을 짜는 것이 중요하다.

한국 기업은 이제 미국 선도 회사들과 full-value-chain 에서 협업을 기대 받습니다. 함께 기술개발하고, 함께 제품을 설계하고, 미국 현지에서 제조/생산하며, 현지에서 판매하고 O&M 까지 함께 해내길 기대 받습니다.

한국 본사에서 다 결정하고 다 만드는 접근에서, 한국 본사의 핵심인재를 미국에 파견하여, 현지에서 결정하고 현지에서 실행하여 현장감/속도를 더 빠르게 높여야 합니다.

그 관점에서 한국 핵심인재가 미국 인재와 대등하게 소통하며 협업할 수 있는 역량이 필요하고, 일도 잘하는 사람이 영어도 못하지 않는 조직을 만드는 것이 무엇보다 중요해지고 있습니다.

주관적인 view 가 섞여 있었지만, 최대한 들은 내용을 취합하고 정리한 내용을 8가지 포인트로 적어 보았습니다. 조직을 운영하는 분들께 조금이나마 도움이 되었길 희망합니다!

(주관적인) 실리콘밸리의 HR 트렌드

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