이 연장선상에서 성과를 냈다고 자평할 만한 과제를 소개하면, 코로나 팬데믹으로 촉발된 하이브리드 근무 제도에 대한 고민이 한창이던 때 네이버의 ‘커넥티드 워크(Connected work)’ 정책을 수립하는 데 기여했습니다. 근태 데이터 분석을 통해 주 3일 이상 사무실 근무(타입 O)와 완전 재택 근무(타입 R)으로 유형을 나누어 하나를 구성원이 선택할 수 있도록 했지요. 또, 한정된 성과급 재원이 조직 성과, 개인 성과, 그리고 동기부여를 위해 일관적이면서도 유연하게 제공될 수 있도록 하는 네이버 고유의 성과주의 보상 제도의 기틀을 잡는 데도 일조했다는 자부심을 갖고 있습니다.

그동안 커리어에서 쌓은 문제해결력을 하나의 기업 안에서뿐 아니라 여러 기업의 다양한 문제를 푸는 데 도움이 되도록 쓰고 싶다는 열정이 크게 작용했어요. 또, 직장인으로서 경험하고 싶은 다음 단계로 ‘불씨가 불길이 되는 과정’에 직접 참여하고 싶은 마음이 있었습니다. 이미 성숙한 대기업에서는 그런 경험을 하기가 쉽지 않잖아요. 지금까지는 조직의 문제 해결에 대한 전문가로서 활동해왔다면, 이제는 실제 비즈니스를 만들고(’불씨가’) 시장을 넓혀가는(’불길이 되는') 과정에서 제가 한 단계 더 성장할 수 있을 것이라고 봤습니다. 

입사 후 지난 1년은 새로운 비즈니스 기회와 서비스 영역을 찾기 위해 가설 수립과 검증을 거듭한 시간으로 요약할 수 있겠네요. 우선, 리더십 진단 서비스는 CEO 및 경영진이 기존에 갖고 있던 인식에 확신을 더해주거나 몰랐던 맥락을 부여하는 등으로 인사이트를 제공한다는 반응이 시장에서 나타나고 있습니다. 이러한 시장의 요구에 AI를 활용해서 비즈니스 프로세스 곳곳을 효율화하는 기술적 발전 흐름이 맞물리면서 기회를 포착했다는 생각이 듭니다. 

기회를 찾을 수 있는 환경이 주어졌다고 생각해요. 레몬베이스에서는 시장에서 기회를 찾기 위해 일단 시도해보고 실제로 성과가 나오는지를 검증해보는 방식을 반복(iteration)하는데요. 그 기회를 찾았다는 생각이 들 때까지 수많은 가설 검증이 이뤄졌다고 생각합니다. 우선 해보고, 시장의 반응이 충분치 않으면 빨리 접거나 다른 방식으로 다시 접근해보는 식의 문화가 레몬베이스에 있기 때문에 기회를 잡기 위한 노력들을 꾸준히 할 수 있었고요.

또 기회를 창출하려고 노력하는 크루(구성원)의 목소리가 경영진에까지 충분히 전달되는 문화가 있습니다. 새롭게 합류한 크루임에도 불구하고 제 의견에 계속 귀 기울이고, 다른 어떤 기준보다도 그 의견이 논리적이고 합리적인지로 판단을 내리기 때문에 보다 합리적인 방식으로 검증이 이뤄질 수 있었다고 생각해요.

Head of Advisory는 ‘HR 전문가로서 문제 해결을 돕는다’라는 역할을 회사 안팎에서 수행합니다. 회사의 전략적 혹은 인사 운영적인 의사결정을 돕기도 하고, 제품과 서비스 개발에 필요한 시장에서 통용되는 관행, 제도 유형 등에 대한 지식을 전달하기도 하지요.

동시에 전문가 서비스(Professional Service) 팀을 이끌고 있습니다. 고객의 문제 해결에 필요한 자문 서비스를 제공하는 팀입니다. 피플 사이언티스트(People Scientist)들로 구성돼 있지요. ‘어떤 데이터를 취합해 어떻게 분석하고 제공할지’ 서비스 상품을 기획하고 개발하는 것부터 서비스를 제공하는 역할까지 모두 맡고 있어요.

레몬베이스가 제공하는 전문가 서비스는 ‘CEO 및 경영진의 문제’를 집중적으로 다룹니다. 즉, 인사에 대한 의사결정을 담당하는 주체들이 효과적으로, 조금이라도 더 큰 확신을 갖고 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 서비스입니다. 단 그 결정을 대신 한다고 생각하지는 않아요. 인사는 책임이 무거운 일입니다. 그 책임을 대신 진다기보다, 책임을 효과적으로 수행할 수 있도록 보다 명확한 인식과 수월한 프로세스를 제공하는 것이지요.

의사결정자가 명확하고 새로운 인식을 얻을 수 있도록 과학적이고 통계적인 분석 기법을 활용해 인사이트를 도출하고 이를 시각화된 형태로 제공하는 것이 서비스의 첫번째 강점입니다. 감으로 갖고 있던 인식을 데이터로 확인하거나, 몰랐던 사실을 인식할 수 있도록 근거를 제시함으로써 개선 방안에 대한 뚜렷한 관점을 제안합니다. 예를 들어, 군집분석을 통한 리더십 유형 분류를 제공함으로써 ‘조직에 특정 유형의 리더들이 어떻게 분포하고 있는지’를 CEO가 한눈에 파악할 수 있도록 충분한 근거에 기반한 해상도 높은 인사이트를 제공하는 것이지요. 단순히 현황을 정리하는 수준에 머무르는 것이 아니라, 보고를 받고 결정을 내리는 사람이 머릿속에 꼭 넣어야 할 내용을 전달함으로써 ‘CEO 및 경영진의 문제 해결에 집중’합니다.

또, 레몬베이스의 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 활용해 간편한 데이터 입력을 지원하기 때문에 리더십 및 조직몰입 진단에 대한 구성원들의 부담이 크지 않은 것과 강력한 데이터 보안 등도 레몬베이스 전문가 서비스의 특장점입니다. 

여기서 과학은 형식과 태도로 나타납니다. “과학은 반증 가능한 가설”이라는 칼 포퍼의 정의대로, 레몬베이스가 제공하는 분석은 가설과 증거를 기반으로 잠정적인 결론을 제시하는 형식을 갖춥니다. 한편 사회학을 과학의 위치로 끌어올린 막스 베버의 태도 역시 마음에 새기고 있는데요, 그는 모든 텍스트에서 자신이 명확히 아는 것에 대해서만 말하고, 반대로 명확히 모르는 것은 잘 알지 못한다고 미리 전제합니다. 이처럼 우리 분석이 담지 못하고 있는 영역에 대해서 이 부분은 잘 모른다고 명확하게 전달하려고 노력합니다.

리더십 진단 문항을 예로 들어보겠습니다. 레몬베이스는 리더십을 측정할 수 있는 일반적인 문항을 설계해 제공합니다. 이렇게 설계된 문항은 범용적이기 때문에 조직 내부에 문항 설계를 할 수 있는 자원이나 경험이 없는 고객사에는 리더십 진단을 바로 시작할 수 있는 좋은 출발점이 됩니다. 같은 역량을 활용하는 다른 고객사는 이 정도 수준으로 나타난다 등의 데이터 표준(norm)을 제공할 수 있는 것도 장점입니다. 다만 범용적이기 때문에 갖는 한계도 분명합니다. 이러한 한계를 밝히는 것이 과학적인 접근이라고 할 수 있겠지요. 고객사가 조직 내에서 더 많은 검증을 거친 문항을 설계해두었다면 꼭 레몬베이스가 설계한 문항을 (해당 고객사만을 위한 검증을 충분히 거치지는 못했기 때문에) 고집하지 않고 고객사의 과학적인 접근 방식을 존중하는 것이지요. 또한 리더십 진단 결과는 각 리더의 ‘맥락’을 말해주지 않습니다. 따라서 리더십 진단 결과를 CEO에게 보고할 경우 반드시 고객사의 인사팀과 동행해 왜 이런 진단결과가 나왔는지 맥락과 함께 전달드리려 합니다.

두 가지 예를 들어보겠습니다. 먼저 리더십 진단에 대한 CEO의 질문은 크게 두 가지입니다. 첫번째 질문은 근본적으로 ‘누가 좋은 리더이고, 그런 리더를 어떻게 늘릴 수 있을까’입니다. 두번째 질문은 리더십 진단의 효과성에 대한 의심입니다. CEO가 보기에 일 잘하는 리더들의 진단 점수가 낮게 나오는 경우가 많으니, ‘리더십 진단이 누가 좋은 리더인지를 밝혀내는 데 도움이 될까’라는 질문에 대한 답도 요구되지요.

여기서 공통적으로 나타나는 니즈는 ‘누가 좋은 리더인지 알고 싶다’입니다. ‘A는 일을 잘 하는 것 같은데 조직 내에서 불만이 있는 것 같고, B가 이끄는 조직은 성과가 크게 나지는 않는데 구성원들이 만족하는 것으로 나타난다’라면, A와 B 중 누가 더 좋은 리더냐는 질문을 자주 받습니다. 이 질문에 답하기 위해 크게 두 가지 방식으로 접근해 문제를 해결합니다. 첫째, 리더십 역량에 대한 메타 분석을 통해 각각의 역량이 어떤 맥락으로 발현되는지를 높은 해상도에서 이해할 수 있도록 진단결과를 해석하고 문제해결까지 나아갈 수 있도록 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 일은 잘하는데 조직 내 불만의 대상이 되는 리더 A의 경우 어떻게 높은 성과를 낼 수 있는지, 한편 불만은 왜 나오는지 데이터로 분석해낼 수 있습니다. ‘A는 문제해결 역량이 높아 이를 토대로 성과를 내지만 소통 역량이 상대적으로 낮아 A의 문제해결 방식을 이해하고 따라가기 버거워하는 구성원들이 있다. 하지만 A와 일할 때 힘들긴 하지만 성장에 도움이 된다고 응답한 구성원들도 많다.’라고 각 역량별 점수를 주관식 응답과 연결해 해석해낼 수 있습니다. A와 같은 리더에게 필요한 문제인식과 해결방식을 전달하면서 보다 효과적으로 소통할 수 있는 역량을 육성하는 방안도 함께 제시할 수 있지요. 둘째, A의 추진력과 B의 안전감 중 누구의 리더십이 더 효과적인지는 조직에 따라 다르게 나타날 수 있습니다. 따라서 해당 조직에서 모범적 리더와 데이터상 거리가 가까운 리더가 누구인지를 제시함으로써 변화가 용이한 리더에게 먼저 자원을 투입하는 것으로 리더십 육성 프로그램의 우선순위를 결정하는 등에 진단결과를 활용할 수 있습니다.

리텐션(retention)에 대해서도 데이터 분석을 통한 의사결정을 도울 수 있습니다. ‘고성과자를 유지하기 위해서 무엇을 해야 할까’도 많은 조직에서 갖고 있는 질문입니다. 고성과자가 조직에 머무는 이유는 일반적인 수준의 성과를 내는 구성원들과는 다르다는 점을 데이터 분석을 통해 밝혀내기도 했습니다. 평균적인 성과를 내는 구성원들은 회사가 제공하는 복지나 소위 회사의 이름값, 브랜드 이미지 등을 중시하는 한편, 고성과자들은 회사 전략에 관여하며 이를 통해 더 크게 성장하려는 욕구가 강하기 때문에 전략적 의사결정에의 참여 여부가 중요한 요소로 작용할 수 있는 것으로 나타났습니다. 또, 성과급이 동기부여에 어떤 영향을 미치는지를 데이터로 분석해본 경험도 있습니다. 성과급을 평균보다 많이 받는 구성원의 조직몰입 진단 결과로 보상에 대한 만족도, 더 열심히 일해 더 큰 기여를 하고자 하는 동기와 의지 등을 살펴봤을 때 성과급 자체만으로는 동기부여에 큰 도움이 되지 않는다는 결론에 이르렀습니다. 물론 리텐션에는 긍정적인 효과가 나타난다는 등의 인사이트도 도출되었기 때문에 이를 보상 정책에 적용할 수 있었습니다.

고객들로부터 자주 받는 질문에서부터 출발해, ‘인사가 과연 성과를 내는 데 큰 영향을 미치나요?’ ‘그래서 성과관리 잘 하면 돈 더 잘 버나요?’ 등 인사가 성과에 미치는 영향에 대한 생각부터 밝혀보겠습니다. 결론부터 말하면, 평가 제도나 보상 정책 등이 성과에, 특히 재무적인 성과에 단기적이고 직접적인 영향을 미친다고 말하기는 어렵습니다. 인사 업무 중에서도 인건비 관리와 채용 등이 성과에 보다 직접적인 영향을 미치겠죠.

하지만 공정한 평가와 보상은 사람들이 함께 일하는 사회인 회사라는 조직을 보다 사람답게, 합리적으로 만드는 역할을 합니다. 누가 높은 성과를 냈고 이에 합당한 보상을 받는지 등의 규칙을 정하고 그 규칙을 지키도록 만드는 일이 인사의 몫이지요. 근본적으로 인사는 ‘사람들이 모여 일하는 하나의 사회를 만드는 일’이라고 정의할 수 있겠습니다. 즉 ‘인사를 잘 한다’는 것은 그 사회에 소속된 구성원들이 해당 사회에서 중시하는 가치에 얼라인(정렬)되어 주체적으로 성장하는 환경을 조성할 수 있다는 의미입니다.

인사는 사람에게 필연적으로 크게 영향을 끼치는 의사결정을 많이 내리는 기능을 수행해야 하기 때문에 책임이 큰 한편, 그 결정들이 100% 객관적이고 완벽할 수 없기에 부담도 큽니다. 이 사람의 성과를 평가했을 때 A등급이냐 B등급이냐, 고성과자냐 아니냐, 이 사람에게 금전적 보상을 얼마나 지급해야 하느냐 등을 가르고 판단하는 것 자체가 자칫 폭력적으로 느껴질 수도 있지요. 그럴수록 더욱 한계를 인정하고, 그 한계 안에서 과학적인 접근을 통해 근거를 모으고 이를 토대로 합리적인 판단을 하는 것이 중요한 것이고요. 인사 담당자들의 무거운 책임과 부담감에 충분히 공감하며 이러한 책임을 더 효과적으로 수행할 수 있도록 지원하는 것이 레몬베이스 전문가 서비스의 방향이자 강점이라는 점을 재차 강조하고 싶습니다.

더불어, 그렇기 때문에 AI 시대에도 레몬베이스 전문가 서비스의 가치가 더욱 빛을 발한다고 할 수 있습니다. AI 분석을 통해 기존에는 불가능했던 수준의 예측과 인사이트를 제공할 수 있게 되었지요. 이는 ‘사람’에 대한 데이터에 있어서도 마찬가지입니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 비로소 정성적 데이터의 특성을 띄는 HR 데이터 분석이 용이해지면서 이 분야의 디지털화가 이제 본격적으로 진행되게 된 셈입니다. 레몬베이스의 전문가 서비스 역시 AI 분석 기술을 적극 도입해 SaaS에 쌓인 평가 데이터를 바탕으로 이전에는 불가능해보였던 분석을 수행하고 있습니다. 허나 이렇게 만능에 가깝게 보이는 AI가 대신 해주지 못하는 것이 사람에 대한 판단과 결정의 ‘책임’입니다. 레몬베이스의 서비스는 이러한 한계에 대해 과학적 접근 방식과 태도를 잃지 않기 때문에 도구가 무엇이 되었든 사람이 져야 할 책임을 효과적으로, 보다 데이터에 기반해 수행할 수 있도록 돕기 위한 노력을 계속할 수 있습니다.