인사보이

대체 불가능한 직원이 회사를 떠나게 되는 이유

2026-09-11T10:52:30Z

1. “이건 OO님이 맡는 게 제일 확실하겠네요.” 처음에는 중요한 일이 제게 오는 것이 좋았습니다. 내가 일을 잘하고 있다는 뜻이었고, 회사가 나를 믿고 있다는 뜻이라고 생각했습니다. 2. “이것도 한번 맡아주시면 좋겠어요.” 처음 맡은 프로젝트에서 좋은 결과를 냈습니다. 얼마 뒤에는 다른 프로젝트도 같이 봐달라는 요청이 왔습니다. 다음에는 중요한 고객

리더십 평가로 얻는 것과 피해야 할 실수

2026-08-30T03:33:21Z

넷플릭스의 《규칙 없음》은 솔직한 피드백의 중요성을 대중적으로 알린 책입니다. 그런데 이 책에서 제가 더 흥미롭게 읽은 건 공저자 에린 마이어 교수의 관찰입니다. 솔직한 피드백이 아무리 중요해도, 한국이나 일본 같은 고맥락 사회에서는 "솔직하게 말해달라"고 요청하는 것만으로는 피드백이 나오지 않는다는 것. 위계가 있고 관계가 있기 때문입니다. 그래서 이런

리더의 관점이 시도를 만들고 조직의 학습량을 결정합니다

2026-08-17T07:12:34Z

코닥은 세계 최초의 디지털카메라를 만든 회사였습니다. 디지털의 미래를 누구보다 먼저 알고 있었습니다. 다만 필름과 인화지가 만들어내는 수익이 너무 컸습니다. 알고 있었지만 그만큼 빠르게 움직이지 못했고, 결국 자신이 처음 만든 기술이 주도하는 시장에서 밀려났습니다. 노키아도 다르지 않았습니다. 스마트폰이라는 변화의 가능성을 몰랐던 것이 아닙니다. 당시

AI로 사라지는 것은 주니어의 일만이 아닙니다.

2026-08-14T06:44:25Z

1. 그동안 많은 논의는 AI가 주니어의 일을 대체할 가능성에 집중해왔습니다. 하지만 더 중요한 변화는 시니어가 주니어를 거치지 않고도 일할 수 있게 됐다는 데 있습니다. 2. 이 관점에서 보면 문제는 단순히 신입 채용이 얼마나 줄어드는가에 그치지 않습니다. 회사가 신입과 초기 경력자를 계속 채용하고 교육하더라도, 중요한 업무는 그들에게 흘러가지 않을 수

5년 후, 직장은 어떻게 바뀔까

2026-07-26T05:18:15Z

5년 후, 직장은 어떻게 바뀔까 지금까지 나타난 변화와 AI 에이전트의 발전 속도를 바탕으로 5년 후 직장의 모습을 예측해봤습니다. 물론 가정입니다. 5년 뒤 다시 이 글을 보며 얼마나 맞았는지 확인해보는 것도 재미있겠죠. 지금까지 직장은 사람만 일하는 곳이었습니다. 회사는 필요한 일을 직무로 나누고, 그 일을 수행할 사람을 채용했습니다. 사람에게 목표

모든 직장인이 시키는 사람이 되었다

2026-07-19T02:12:51Z

모든 직장인이 갑자기 시키는 사람이 되었습니다 지금까지 매니징은 리더의 특권이었습니다. 실무자는 일을 받는 사람이었습니다. 팀장이 목표를 공유하고, 일을 나누고, 진행 상황을 확인하고, 피드백을 했습니다. 위임하고, 맥락을 설명하고, 중간 결과를 보고 방향을 다시 잡아주는 기술. 대부분의 직장인은 이걸 배울 기회가 없었습니다. 팀장이 되고 나서야 처음

문제는 동기부여가 아니라 사라지는 동기입니다.

2026-07-13T12:53:06Z

1. 신규 입사자는 대체로 의욕을 갖고 들어옵니다. 무엇이든 배우려 하고, 조직에 빨리 기여하고 싶어 하고, 작은 일에서도 의미를 찾으려 합니다. 아무도 특별히 동기부여를 하지 않았는데도 먼저 움직입니다. 2. 그런데 1년쯤 지나면 어떤가요. 처음에는 질문하던 사람이 점점 말을 아낍니다. 먼저 해보겠다고 하던 사람이 시키는 일만 합니다. 3. 처음부터

말하지 않아도 아는 시대는 끝났습니다

2026-07-12T08:23:23Z

말하지 않아도 아는 시대는 끝났습니다 리더의 커뮤니케이션은 왜 중요할까요. 원래 중요했습니다. 새삼스러운 이야기는 아닙니다. 그런데 지금, 이 오래된 역량의 무게가 달라지고 있습니다. 두 가지 변화가 겹치고 있기 때문입니다. 하나는 세대 변화입니다. 젊은 구성원일수록 직책이나 권위만으로 움직이기보다, 일의 목적과 이유를 이해하고 납득하기를 원합니다.

동기부여에 대해 착각하는 2가지

2026-07-11T02:42:34Z

한 팀장이 있습니다. 그는 의욕이 떨어진 팀원을 보며 생각했습니다. “동기는 결국 자기가 찾는 거지.” 그래서 크게 개입하지 않았습니다. 일을 맡기고 기다렸고, 필요한 말은 했지만 더 깊이 들어가지는 않았습니다. 회사가 학교도 아니고, 성인이면 스스로 책임져야 한다고 생각했습니다. 하지만 달라지는 것은 없었습니다. 또 다른 팀장이 있습니다. 그는 정

리더십에 대한 3가지 정의

2026-07-10T02:59:55Z

저는 리더십을 세 가지로 정의합니다. 1. 리더 스스로 격을 높인다. 2. 자발적인 팔로워가 생긴다. 3. 혼자 못 낼 성과를 팔로워들과 힘께 만든다. 대부분의 리더십 이야기는 둘째나 셋째부터 시작합니다. 사람을 어떻게 따르게 할까. 성과를 어떻게 낼까. 하지만 그것은 스킬의 영역이고 결과이지, 본질은 첫째에 있습니다. 자발적 팔로워십은 만들어내는 기

AI 에이전트, 언제부터 생산성에 도움이 될까

2026-06-20T01:39:06Z

우리 팀은 AI 에이전트가 등장한 초반부터 적극적으로 배우고 활용해왔습니다. 이제는 팀원 각자가 거의 모든 업무에 에이전트를 사용합니다. 팀 문화로 내재화된 것 같습니다. 지금은 단일 결과물 만들기에서 워크플로우 자동화로 흐름이 넘어가는 것이 보입니다. 사용의 수준이 단계적으로 올라가고 있는 것입니다. 그리고 그 단계마다 기대할 수 있는 것이 다릅니다.

사람을 잘 본다는 착각

2026-06-16T22:35:58Z

1. 채용은 보통 “누구를 뽑을 것인가”의 문제로 이해됩니다. 좋은 후보를 찾고, 좋은 사람을 알아보고, 최종 합격자를 결정하는 일. 그래서 채용 회의에서도 많은 시간이 “이 사람을 뽑아도 될까”에 쓰입니다. 2. 하지만 실제로 더 어려운 결정은 따로 있습니다. “누구를 거절할 것인가”입니다. 명백히 부족한 사람을 거절하는 것은 어렵지 않습니다. 진짜 어

인센티브는 의도한 대로가 아니라, 보상한 대로 작동한다

2026-05-30T01:46:08Z

인센티브는 조직 운영에 가장 큰 영향을 미치는 단일 요소 중 하나. 조직은 사람으로 이루어져 있고, 모든 일은 사람이 함. 인간의 행동을 가장 직접적으로 움직이는 장치가 보상임. 그래서 인센티브는 잘 설계되면 약이 되고, 잘못 설계되면 독이 됨. 문제는 이 약과 독의 경계가 생각보다 얇다는 것. 1. 잘못된 인센티브는 정확히 보상한 대로 작동함 인센티브

AI 딸깍의 시대, 더 중요해지는 전문성

2026-05-25T03:08:22Z

"AI 딸깍의 시대, 더 중요해지는 전문성" 상당히 많은 일을 AI와 함께 하면서 최근 더 강하게 느끼고 있는 지점. 타협하지 않고 AI에게 불편한 피드백을 하고 더 강하게 요청할수록 더 좋은 결과를 만들 수 있음. AI에 요청하면 그럴듯한 답이 한 번에 나옴. 보고서도, 분석도, 글도. 그냥 보면 충분히 괜찮아 보이지만 깊이 들여다보면 아직은 기준에 못

[북리뷰] 인간 제국 쇠망사

2026-05-23T01:25:17Z

"우리는 인구의 수가 정점에 오르고 곧이어 감소하게 될, 우리 종의 역사를 통틀어 유일무이한 시기를 살고 있다. 그러므로 지금은 아주 특별한 시간이다. 우리에게 주어진 길은 두 갈래이다. 호모 사피엔스의 개체 수가 급감하여 1만 년 이내에 멸종하거나, 우주행을 진지하게 받아들이고 혼신의 노력을 기울여 우주로 확장해 (잠재적으로) 수백만 년을 살거나." <

AI가 조직을 바꿔줄 것이라는 착각

2026-05-19T09:38:12Z

1. 빅테크 기업에서 토큰 사용량으로 직원 평가를 한다는 이야기가 나옵니다. 하루 종일 AI를 돌려 토큰 사용량을 늘린 사람이 좋은 평가를 받는다면, 올바른 방향일까요? 2.. 이제 구성원들은 AI를 쉽게 사용합니다. 만들어낼 수 있는 양도 크게 늘었습니다. 예전 같으면 시간이 오래 걸려서 못 했던 일도 이제는 훨씬 쉽게 만들어낼 수 있습니다. 그런데 이

평가 제도가 정교할수록 성과관리를 잘한다는 착각

2026-05-17T07:28:42Z

"평가 제도가 정교할수록 성과관리를 잘한다는 착각" 평가를 잘하는 것은 중요함. 등급을 정교하게 매기고, 분포를 맞추고, 이의 없이 마무리하는 것은 성과관리의 필요한 부분. 문제는 많은 조직이 거기서 멈춘다는 것. 평가는 성과관리의 일부일 뿐, 실제로는 전부인 것처럼 작동함. 그래서 평가는 매년 정교해지는데, 정작 성과를 만드는 일은 늘 제자리임. 1

채용에서 가장 위험한 건 사람을 좋게 보는 능력

2026-05-16T03:13:32Z

채용에서 가장 위험한 건 사람을 좋게 보는 능력 AI가 이력서, 자기소개서, 면접 답변까지 매끈하게 다듬어주는 시대. 준비된 사람처럼 보이는 것은 쉬워지고, 진짜 잘하는 사람을 구별하는 것은 더 어려워짐. 면접관에게 필요한 역량도 달라짐. 좋은 사람을 알아보는 능력보다, 좋아 보이는 사람을 착각하지 않는 능력이 더 중요. 1. 우리는 사람을 평가하는

AI는 조직의 수준을 넘지 못한다.

2026-05-10T01:52:00Z

많은 회사가 AI를 도입하면 달라질 거라 기대합니다. 이 가정, 맞을까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 어떤 조직은 AI를 활용해 일하는 방식을 바꿉니다. 반면 어떤 조직은 AI를 적극 활용하는 것처럼 보여도 체감 효과는 크지 않습니다. 차이는 어디서 날까요? 조직이 원래 갖고 있던 기본기입니다. 특히 변화의 순간에 가장 먼저 드러나는 기본기는 "목적과 가치

인수인계 시대가 끝나고, AI 에이전트 양도의 시대로

2026-05-09T06:04:32Z

2027년 달라질 일. 인수인계 시대가 끝나고, AI 에이전트 양도의 시대로. 지금까지는 직원이 퇴사하면 인수인계가 중요했습니다. 그 직원의 머릿속에 있던 맥락, 자주 쓰던 양식, 다음 사람이 알아야 할 사항을 인수인계 파일에 남기고 퇴사합니다. 2027년에는 어떨까요. 인수인계의 의미가 달라질 수 있습니다. 퇴사자가 회사에서 일하는 동안 회사