“이제 인사평가도 사람이 아닌 AI가 한다.” 기업 현장에서 이 말은 더 이상 미래 이야기가 아니다. 최근 국내외 기업들은 직원의 업무 성과, 근태, 협업 기록, 메신저 사용 패턴까지 분석하는 인공지능 기반 인사평가 시스템을 속속 도입하고 있다. 과거 상사의 주관적 판단에 의존하던 평가 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 한 ‘객관적 평가’를 구현하겠다는 취지다.
실제로 AI 인사평가 시스템은 방대한 데이터를 빠르게 분석해 직원의 성과를 정량화한다. 프로젝트 기여도, 업무 속도, 결과물의 질, 협업 네트워크까지 수치화되며 평가의 기준이 보다 명확해지는 효과가 있다. 기업 입장에서는 평가의 일관성을 확보하고, 인사관리의 효율성을 높일 수 있다는 점에서 매력적인 도구다.
그러나 문제는 여기서 시작된다. 과연 AI의 판단은 ‘진짜 공정한가’라는 질문이다. AI는 인간처럼 감정이나 편견이 없다고 여겨지지만, 실제로는 학습 데이터에 따라 판단이 달라진다. 과거의 인사 데이터가 특정 성별이나 연령, 학벌에 편향되어 있다면, AI 역시 그 편향을 그대로 학습할 가능성이 높다. 즉, ‘사람의 편견이 제거된 평가’가 아니라 ‘데이터에 숨겨진 편견이 강화된 평가’가 될 수 있다는 지적이다.
또 다른 문제는 평가 기준의 ‘불투명성’이다. 많은 AI 시스템은 알고리즘 구조가 공개되지 않는 ‘블랙박스’ 형태로 운영된다. 직원 입장에서는 왜 자신이 낮은 평가를 받았는지 이해하기 어렵고, 이로 인해 불신이 커질 수밖에 없다. 공정성은 단순히 결과가 아니라 ‘납득 가능한 과정’에서 비롯된다는 점에서 이는 중요한 한계다.
현장에서는 이미 다양한 갈등 사례가 나타나고 있다. 일부 기업에서는 AI 평가 결과에 대한 이의 제기가 증가하고 있으며, 평가 기준 공개를 요구하는 목소리도 커지고 있다. 특히 창의성이나 리더십, 조직 기여도처럼 정량화하기 어려운 요소를 AI가 제대로 반영하지 못한다는 비판도 제기된다.
전문가들은 AI 인사평가가 ‘완전한 대체’가 아니라 ‘보조 도구’로 활용되어야 한다고 강조한다. 데이터 기반 분석은 유용하지만, 최종 판단은 여전히 인간의 몫이어야 한다는 것이다. 특히 조직문화와 개인의 맥락을 고려한 정성적 평가는 AI가 쉽게 대체하기 어렵다.
기업 역시 변화의 기로에 서 있다. 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 평가의 기준과 절차를 투명하게 공개하고, 직원과의 신뢰를 구축하는 것이 더 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI가 공정성을 강화하는 도구가 될지, 새로운 갈등의 불씨가 될지는 결국 ‘어떻게 사용하느냐’에 달려 있다.
이택호 교수(한국열린사이버대학교 스마트AI경영학과)는 “AI 인사평가는 분명 조직 운영의 효율성과 객관성을 높일 수 있는 중요한 도구”라며 “그러나 기술이 공정성을 보장해주지는 않는다. 공정성은 시스템이 아니라 운영 철학에서 나온다”고 강조한다. 이어 “AI를 맹신하기보다 인간의 판단과 결합한 ‘하이브리드 평가 체계’가 앞으로의 방향이 될 것”이라고 덧붙였다.
AI가 인사평가의 중심으로 들어온 시대. 우리는 지금 ‘더 공정한 평가’를 향해 가고 있는 것일까, 아니면 ‘더 정교한 불공정’을 만들고 있는 것일까. 그 답은 기술이 아니라, 그것을 사용하는 인간의 선택에 달려 있다.
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