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HRD

교육훈련, 역량 개발, 리스킬링·업스킬링, 현업 성과와 연결되는 학습 전략 등 HRD 전반을 다루는 태그입니다.

  • AI가 신입 직무를 없앤다는 해석, HR이 먼저 봐야 할 것은 역할 재설계다

    AI가 신입 직무를 없앤다는 해석, HR이 먼저 봐야 할 것은 역할 재설계다

    AI가 신입 일자리를 없앤다는 말은 빠르게 퍼진다. 하지만 HR이 먼저 봐야 할 질문은 조금 다르다. 어떤 직무가 사라지는가보다, 신입이 맡던 과업이 어떻게 쪼개지고 다시 묶이는가에 가깝다.

    Cognizant와 Pearson이 6월 18일 공개한 조사 요약은 이 차이를 잘 보여준다. 인도에서는 신입 직무 과업의 37%가 이미 AI로 수행되고, 전 세계 평균도 33%라고 제시했다. 동시에 HR 리더의 94%는 앞으로 5년 안에 AI가 새로운 신입 역할을 만들 것이라고 봤다. 대체와 생성이 같은 표 안에 들어 있는 셈이다.

    신입 일자리 논쟁의 출발점은 대체율보다 과업 구성이다

    이번 조사 요약에서 가장 눈에 띄는 숫자는 37%다. 인도 신입 직무 과업 가운데 이미 AI가 수행하는 비중이다. 전 세계 평균 33%보다 높다. 또 HR 리더의 18%는 AI가 신입 업무의 절반 이상을 처리하고 있다고 답했다. 숫자만 보면 불안이 먼저 올 수 있다.

    그런데 이 수치를 곧바로 “신입 채용 축소”로 읽으면 HR 판단이 거칠어진다. 과업 일부가 AI로 이동해도 직무 전체가 사라지는 것은 아니다. 오히려 채용 담당자는 직무기술서 안의 반복 입력, 초안 작성, 정보 검색, 검증, 고객 응대, 내부 조율 과업을 분리해 봐야 한다. 어느 과업은 자동화되고, 어느 과업은 사람의 판단을 더 많이 요구한다.

    채용 기준은 전공보다 AI와 함께 일하는 능력으로 이동한다

    Cognizant와 Pearson 조사에서 HR 리더의 96%는 5년 안에 신입 역할이 AI 시스템을 감독하거나 관리하는 방향으로 진화할 것이라고 봤다. 94%는 지금 존재하지 않는 새로운 신입 역할이 AI로 생길 것이라고 답했다. 이 대목은 채용 기준의 초점이 “AI를 쓸 줄 아는가”에서 “AI 결과를 검토하고, 맥락에 맞게 고칠 수 있는가”로 옮겨간다는 뜻에 가깝다.

    흥미로운 점은 기술 전공만 강조하지 않는다는 것이다. 조사 요약은 HR 전문가의 97%가 소프트 스킬의 중요성이 더 커졌다고 답했고, 69%는 초기경력 인재에게 좁은 전문성보다 폭넓은 학제적 배경이 더 중요하다고 봤다고 전했다. 한국 기업도 신입 채용 평가표를 다시 본다면 전공명, 자격증, 도구 사용 경험만 세기보다 문제 정의, AI 출력 검증, 협업 설명 능력을 함께 봐야 한다.

    교육 수요는 늘었지만 L&D의 속도는 뒤처진다

    조사 요약에 따르면 HR 전문가의 91%는 최근 12개월 동안 구성원의 AI 교육 수요가 늘었다고 답했다. 하지만 60%는 L&D 프로그램이 AI로 인한 직무 변화 속도를 따라가지 못한다고 봤고, 인도 응답에서는 이 비율이 63%로 제시됐다. 교육 수요와 교육 공급 사이의 간격이 이미 운영 이슈가 된 것이다.

    이 지점에서 HRD는 단발성 AI 특강보다 직무별 과업 지도를 먼저 만들어야 한다. 예를 들어 신입 영업, 마케팅, 개발지원, 인사운영 직무에서 AI가 맡는 초안·검색·분류 과업과 사람이 확인해야 할 판단 과업을 나눠야 한다. 그리고 교육 지표도 수강 인원만 볼 일이 아니다. 교육 후 실제 과업 전환율, 관리자 피드백, 오류 검토 기준, 온보딩 기간 변화까지 같이 확인해야 한다.

    중간관리자가 AI 채용과 온보딩의 병목이 된다

    Cognizant와 Pearson 조사에서 HR 리더의 95%는 중간관리자가 구성원의 효과적인 AI 활용을 보장하는 데 중요하다고 답했다. 92%는 AI가 일상 업무를 바꾸는 과정에서 중간관리자가 직무 역할 재정의에 중요한 역할을 한다고 봤다. 신입을 뽑아도 현장 관리자가 AI와 사람의 일을 다시 배분하지 못하면 변화는 채용 공고 문구에서 멈춘다.

    따라서 HR의 다음 점검 질문은 비교적 구체적이어야 한다. 첫째, 신입 직무별로 AI가 가져간 과업과 새로 생긴 검증 과업을 적었는가. 둘째, 온보딩에서 AI 사용법보다 판단 기준과 금지 기준을 가르치는가. 셋째, 중간관리자에게 역할 재설계 권한과 코칭 문장을 제공했는가. 넷째, 2025년에 신입 2만 명을 채용했고 2026년에는 이를 넘길 계획이라는 Cognizant 사례처럼, 대규모 초기경력 채용을 유지하는 기업은 교육·배치·관리자의 실행역량을 함께 확장하고 있는가.

    한국 기업에 그대로 같은 비율을 적용할 수는 없다. 이 조사의 조사 범위는 미국, 영국, 인도 3개국이고, 조사 대상은 직원 1,000명 이상 기업의 director급 이상 HR 전문가 750명이다. 표본과 응답자 구성은 2026년 3월 23일부터 4월 3일까지 온라인 survey 방식으로 수집됐다. 그래도 메시지는 분명하다. AI 시대 신입 채용의 핵심은 “몇 명을 줄일 수 있나”가 아니라 “어떤 과업을 새로 설계하고, 어떤 역량을 초기에 길러야 하나”다. HR이 이 질문을 놓치면 AI는 인력계획의 해답이 아니라 온보딩 실패의 또 다른 원인이 된다.

    ReferencesCognizant Newsroom, 37% of Entry-Level Tasks in India Already Done by AI, Finds Cognizant and Pearson Study, 2026-06-18

  • AI 도입률보다 낮은 교육 참여율, HR 운영모델의 병목을 드러내다

    AI 도입률보다 낮은 교육 참여율, HR 운영모델의 병목을 드러내다

    AI 도구를 깔았다는 말과 사람들이 실제로 일을 바꿨다는 말은 다르다. Aon이 6월 17일 공개한 글은 이 간격을 꽤 선명하게 보여준다. 전 세계 조직의 거의 4분의 3이 AI를 배포했거나 파일럿을 돌리고 있지만, 구성원 다수가 AI 리스킬링·업스킬링에 참여한 조직은 18%에 그쳤다는 대목이다.

    이 숫자는 HR팀이 AI 프로젝트를 볼 때 첫 질문을 바꿔야 한다는 신호다. “어떤 도구를 도입했나”보다 “누가 배웠고, 어느 업무가 달라졌으며, 그 변화가 성과 지표로 잡히는가”가 먼저다. 도입률이 높아도 학습 참여율과 운영 기준이 낮으면 AI 투자는 HR 운영모델의 병목을 그대로 드러낸다.

    배포율과 학습 참여율 사이의 간격이 가장 먼저 보인다

    2026년 6월 17일자 Aon insight는 AI 배포나 파일럿이 이미 넓게 진행되고 있다고 설명한다. 숫자로는 전 세계 조직의 거의 4분의 3이 AI를 배포했거나 시험 중이다. 또 고용주 기준으로는 4분의 3을 넘는 곳이 AI 도구를 이미 내놓았다고 제시했다. 겉으로 보면 AI 전환은 빠르다.

    하지만 같은 자료가 던진 두 번째 숫자가 더 불편하다. 구성원 다수가 AI reskilling과 upskilling에 참여한 조직은 18%뿐이다. 배포율과 학습 참여율의 차이는 단순한 교육 일정 지연이 아니다. HRD 예산, 직무별 우선순위, 관리자 역할, 업무 재설계가 한 화면에서 연결되지 않았다는 뜻일 수 있다.

    사용 횟수만 세면 AI 투자의 성과가 보이지 않는다

    Aon은 AI 활용을 여전히 “frequency of use”로 측정하는 경우가 많다고 짚었다. 몇 명이 로그인했는지, 몇 번 프롬프트를 입력했는지, 어떤 팀이 가장 많이 썼는지는 초기 확산 지표로는 쓸 수 있다. 그러나 이 지표만으로는 채용 리드타임, 교육 전환율, 고객 대응 품질, 문서 검토 시간, 관리자 의사결정 속도가 나아졌는지 확인하기 어렵다.

    교육 커버리지도 같은 문제를 보여준다. Aon은 10%의 인력조차 교육하지 못한 고용주가 3분의 1 미만이라고 썼고, 6곳 중 1곳은 어떤 직원도 교육하지 않았다고 설명했다. AI 프로젝트 회의에서 “사용자 수”만 보고 끝내면 이 공백이 가려진다. HR은 교육 대상, 직무군, 사용 사례, 전후 성과 지표를 함께 묶어 봐야 한다.

    HRD와 People Analytics가 같은 대시보드를 봐야 한다

    이제 AI 교육은 독립된 캠페인처럼 운영하기 어렵다. 18%라는 참여율 숫자는 HRD팀만의 문제가 아니라 People Analytics와 HRBP, IT, 현업 리더가 같이 봐야 할 운영 지표다. 예를 들어 교육 수료율만 볼 것이 아니라 교육 후 실제 업무에 AI가 투입된 비율, 승인된 사용 사례 수, 리스크 검토가 끝난 프로세스 수를 같이 놓아야 한다.

    John McLaughlin은 조직이 AI를 배포하면서도 그것을 효과적으로 쓰는 데 필요한 clarity, direction, operating model을 충분히 제공하지 않는다고 말했다. 이 문장은 HR 운영모델의 체크포인트로 읽을 수 있다. 직무별 AI 사용 기준이 있는가. 관리자는 어떤 산출물을 승인해야 하는가. 교육 후 30일, 60일, 90일에 무엇을 비교할 것인가. 이런 질문이 없으면 AI 활용은 개인의 호기심에 맡겨진다.

    한국 기업의 다음 회의 질문은 도구가 아니라 준비도다

    Aon 자료는 글로벌 컨설팅 관점의 글이므로 한국 기업의 법적 의무나 산업별 규정을 대신 설명하지 않는다. 이번 자동 실행에서 표본, 조사 범위, 산업별 응답자 분포까지 확인한 것은 아니기 때문에 숫자는 인력준비도 점검의 신호로 읽어야 한다. 다만 HR 실무 판단에는 적용 가능한 경고가 있다. AI 전환을 솔루션 도입 프로젝트로만 다루면 교육, 역할, 성과 측정, 책임 구조가 뒤따라오지 못한다는 점이다.

    다음 AIHR 회의에서는 기능 목록보다 준비도 표를 먼저 펼치는 편이 낫다. 직무군별 교육 참여율, 실제 적용 업무, 관리자 승인 기준, 금지 사용 사례, 성과 지표, 데이터 보안 점검 상태를 한 줄씩 확인해야 한다. 도구가 이미 들어왔다면 더 늦기 전에 물어야 한다. 우리 조직은 AI를 쓰는 사람을 늘리고 있는가, 아니면 AI를 쓸 수 있는 일을 새로 설계하고 있는가.

    참고한 공개 자료

  • [2026 HR Trend ⑤] 실시간 업스킬링, HRD는 업무 흐름을 설계해야 한다

    [2026 HR Trend ⑤] 실시간 업스킬링, HRD는 업무 흐름을 설계해야 한다

    2026 HR Trend 연재의 5편이다. 4편이 채용 자동화보다 스킬 기준이 먼저라고 봤다면, 이번 글은 그 다음 질문을 다룬다. 필요한 스킬을 외부에서 충분히 뽑기 어렵다면, HRD는 무엇을 바꿔야 하는가.

    답은 교육 과정을 더 많이 여는 데 있지 않다. 2026년의 업스킬링은 교육 일정표가 아니라 업무 흐름의 문제다. 직원이 새로운 업무를 맡는 순간, 목표가 바뀌는 순간, 고객 요구가 달라지는 순간에 필요한 스킬을 확인하고 연습하게 만드는 체계가 필요하다.

    업스킬링은 교육 일정이 아니라 인력 확보 전략이 된다

    SHRM 2026 Talent Trends 요약은 2,000명 이상 HR 전문가 응답자 표본을 바탕으로 채용난, 유지, 스킬 부족을 함께 다룬다. 공개 요약에 따르면 HR 전문가 약 70%는 정규직 채용에서 어려움을 겪고, 41%는 충원하기 어려운 역할을 위해 기존 직원을 훈련한다고 제시한다.

    이 수치는 HRD의 역할 변화를 보여준다. 업스킬링은 더 이상 교육 부서의 연간 과정 운영만을 의미하지 않는다. 외부 채용으로 채우기 어려운 역할을 내부에서 어떻게 키울 것인가라는 인력 확보 전략이 된다. 그래서 교육 계획은 채용 계획, 내부이동, 성과관리와 분리될 수 없다.

    실시간 학습은 업무 변화가 발생하는 지점에서 시작된다

    같은 Talent Trends 요약은 HR 전문가 42%가 최근 12개월 동안 정규직 유지 어려움을 경험했다고 설명한다. 사람을 뽑기도 어렵고 유지하기도 어렵다면, 조직은 직원이 현재 업무에서 다음 역할로 이동할 수 있는 경로를 더 정교하게 만들어야 한다.

    실시간 업스킬링은 모든 직원을 매일 교육 플랫폼에 접속시키는 일이 아니다. 업무가 바뀌는 지점에서 필요한 스킬을 짚어주는 것이다. 신규 프로젝트 투입, 직무 전환, 승진 후보자 육성, AI 도구 도입, 고객 대응 방식 변화 같은 순간이 학습의 출발점이 된다.

    HRD는 과정 설계자에서 업무 흐름 설계자로 이동해야 한다

    SHRM 2026 HR Trends는 2026년 AI 활용을 비용 절감, 생산성 향상, 더 나은 인력 의사결정과 연결해 설명한다. 또한 2026 Talent Trends의 2,000명 이상 HR 전문가 응답자 표본은 채용난과 스킬 부족을 함께 보여준다. HRD에 이 관점을 적용하면 AI는 교육 콘텐츠 추천 도구에 머물지 않는다. 어떤 직원에게 어떤 스킬이 부족한지, 어떤 업무 경험이 필요한지, 어떤 피드백이 반복되는지를 확인하는 신호가 될 수 있다.

    따라서 HRD는 과정 설계자에서 업무 흐름 설계자로 이동해야 한다. 강의명, 교육시간, 만족도만 관리하는 방식으로는 스킬 부족을 해결하기 어렵다. 역할별 핵심 스킬, 업무 과제, 관리자 피드백, 동료 코칭, 내부 프로젝트 배치를 하나의 학습 경로로 묶어야 한다.

    성과관리와 업스킬링을 분리하면 학습은 실행으로 이어지지 않는다

    SHRM의 2026년 트렌드 해설은 AI 코칭과 People Analytics가 연례 성과평가 중심의 흐름을 바꿀 수 있음을 시사한다. 3편에서 본 것처럼 AI 코칭 시대의 성과관리는 목표, 피드백, 개발을 더 자주 연결하는 방향으로 이동한다. 업스킬링도 이 흐름 안에 있어야 한다. 교육 이수 기록은 남았지만 성과 목표와 연결되지 않으면 학습은 실행으로 이어지지 않는다.

    관리자는 직원에게 어떤 스킬이 필요한지 가장 가까운 곳에서 확인한다. HRD는 이 신호를 교육 과정으로만 번역하지 말고, 업무 과제와 피드백 루프로 연결해야 한다. 예를 들어 데이터 분석 역량이 부족하다면 온라인 강의 수강만으로 끝내지 않고 실제 보고서 작성, 리뷰, 개선 과제를 함께 설계해야 한다.

    한국 기업은 교육 이수율보다 스킬 적용 지표를 먼저 봐야 한다

    한국 기업의 HRD는 오랫동안 교육시간, 이수율, 만족도, 법정교육 준수율을 중요한 관리 지표로 삼아 왔다. 이 지표들은 여전히 필요하지만, 2026년의 스킬 전환을 설명하기에는 부족하다. 중요한 것은 직원이 배운 내용을 업무에서 사용했는가다.

    먼저 역할별 핵심 스킬을 정의해야 한다. 다음으로 각 스킬을 업무에서 확인할 수 있는 행동 기준으로 바꿔야 한다. 그리고 교육 후 30일, 60일, 90일 동안 실제 업무 산출물과 관리자 피드백이 어떻게 달라졌는지 봐야 한다. HRD의 성과는 교육장 안이 아니라 업무 현장에서 확인되어야 한다.

    2026년 HRD의 과제는 더 많은 교육 콘텐츠를 확보하는 것이 아니다. 일의 변화가 곧 학습의 출발점이 되도록 조직의 흐름을 설계하는 것이다. 실시간 업스킬링은 교육 프로그램이 아니라 일하는 방식의 재설계다.

    HR 트렌드 시리즈 함께 읽기

    이 글은 2026 HR 트렌드 시리즈의 한 편입니다. AI 도입, 책임선, 성과관리, 채용, 업스킬링, 혼합형 인력, Polywork, 직원경험을 연결해 읽으면 HR 운영모델 변화의 흐름을 더 입체적으로 볼 수 있습니다.

    참고자료

    이 글은 SHRM의 2026 Talent Trends, 2026 HR Trends, 그리고 2026 State of the Workplace를 바탕으로 작성했다. Talent Trends의 2,000명 이상 HR 전문가 응답자 표본, State of the Workplace의 1,800명 이상 HR 전문가와 2,000명 이상 근로자 데이터 등 공개 요약에서 확인되는 조사 범위를 기준으로 삼았다. 공개 자료에서 확인 가능한 수치와 문구만 본문 근거로 사용했고, 회원 전용 상세 보고서의 비공개 내용은 인용하지 않았다.

  • [2026 HR Trend ④] 채용 자동화보다 먼저 바꿔야 할 스킬 기준

    [2026 HR Trend ④] 채용 자동화보다 먼저 바꿔야 할 스킬 기준

    2026 HR Trend 연재의 4편이다. 앞선 글들이 AI 책임선과 성과관리 재설계를 다뤘다면, 이번 글은 채용이다. 2026년 채용의 핵심 질문은 “AI로 얼마나 빨리 선별할 것인가”가 아니라 “무엇을 기준으로 사람을 볼 것인가”다.

    채용 자동화는 지원서 검토, 후보자 분류, 면접 질문 생성의 속도를 높일 수 있다. 그러나 직무요건이 낡아 있고 스킬 기준이 모호하다면 자동화는 채용 문제를 해결하기보다 같은 문제를 더 빠르게 반복하게 만든다.

    채용난은 선별 속도의 문제가 아니라 기준의 문제다

    SHRM 2026 Talent Trends 요약은 조사 대상에 2,000명 이상 HR 전문가 응답자 표본을 포함하고, 채용난과 스킬 부족을 함께 다룬다. 공개 요약에 따르면 HR 전문가 약 70%는 정규직 채용에서 여전히 어려움을 겪고, 42%는 최근 12개월 동안 정규직 유지 어려움을 경험했다.

    이 수치는 채용 문제가 단순히 공고 노출이나 서류 검토 속도의 문제가 아니라는 점을 보여준다. 필요한 사람이 시장에 부족하고, 뽑은 사람을 유지하기도 어렵다면 채용 기준 자체를 다시 봐야 한다. “좋은 사람을 빨리 찾는 문제”가 아니라 “우리 조직이 어떤 스킬을 필요로 하는지 정확히 정의하는 문제”가 된다.

    자동화는 모호한 요건을 더 빠르게 반복할 수 있다

    SHRM 2026 HR Trends는 채용 문제를 자동화와 알고리즘만으로 해결할 수 없다는 문제의식을 제시한다. AI가 지원서를 빠르게 요약하고 후보자를 정렬하더라도, 입력된 직무요건과 평가 기준이 모호하면 결과도 모호해진다.

    예를 들어 공고에는 “커뮤니케이션 역량”이라고 쓰여 있지만 실제로는 고객 대응, 이해관계자 조율, 문서 작성, 갈등 중재 중 무엇을 의미하는지 분명하지 않은 경우가 많다. AI는 이런 표현을 더 깔끔하게 정리할 수는 있지만, 조직이 원하는 성과 행동을 대신 정의해주지는 못한다.

    스킬 기준은 직무요건, 면접, 내부육성을 함께 바꿔야 한다

    SHRM 2026 Talent Trends 요약은 HR 전문가 41%가 충원하기 어려운 역할을 위해 기존 직원을 훈련한다고 제시한다. 채용난이 계속되면 외부 채용만으로는 필요한 역량을 확보하기 어렵고, 내부육성과 채용 기준이 함께 움직여야 한다.

    스킬 기반 채용은 학력이나 경력 조건을 단순히 줄이는 일이 아니다. 직무 성과에 실제로 필요한 스킬을 정의하고, 그 스킬을 어떤 방식으로 검증할지 정하며, 부족한 스킬은 입사 후 어떤 경로로 키울지 연결하는 일이다. 따라서 직무요건, 면접 질문, 과제 전형, 온보딩, 교육 계획이 같은 언어를 써야 한다.

    채용팀과 HRD는 같은 스킬 언어를 써야 한다

    채용팀은 후보자를 선별하고 HRD는 입사 후 교육을 담당한다는 식으로 역할을 나누면 스킬 기준은 끊어진다. 채용 단계에서 “필수”라고 본 스킬이 온보딩과 교육 과정에서는 다르게 해석되거나, 교육에서 키우려는 역량이 채용 기준에는 반영되지 않는 일이 생긴다.

    2026년 채용 운영에서 필요한 것은 채용팀과 HRD가 함께 쓰는 스킬 언어다. 역할별 핵심 스킬, 입사 전 반드시 확인할 스킬, 입사 후 3개월 안에 개발 가능한 스킬, 장기적으로 육성해야 할 스킬을 나눠야 한다. 그래야 채용 자동화도 단순 필터링이 아니라 인력계획과 연결된다.

    한국 기업은 지원자 선별표보다 역할별 스킬 맵을 먼저 점검해야 한다

    한국 기업에서 채용 개선은 종종 채용관리시스템 교체, AI 서류검토 도입, 면접 평가표 개선으로 시작된다. 하지만 그보다 먼저 필요한 것은 역할별 스킬 맵이다. 직무별로 현재 필요한 스킬과 앞으로 중요해질 스킬을 분리하고, 각 스킬을 어떤 증거로 확인할지 정해야 한다.

    첫째, 공고의 자격요건을 스킬 단위로 분해해야 한다. 둘째, 면접 질문이 실제 스킬을 검증하는지 확인해야 한다. 셋째, 내부 후보자와 외부 후보자를 같은 스킬 언어로 비교할 수 있어야 한다. 넷째, 부족한 스킬을 채용 실패로만 보지 말고 온보딩과 교육으로 보완할 수 있는지 판단해야 한다.

    채용 자동화의 성패는 알고리즘의 정교함만으로 결정되지 않는다. 자동화할 기준이 정확해야 한다. 2026년 채용의 출발점은 더 빠른 선별이 아니라 더 정확한 스킬 기준이다.

    2026 HR Trend 연재 글

    채용·스킬 편은 성과관리와 업스킬링 사이에서 인재 기준을 다시 정리한다.

  • [2026 HR Trend ①] AI보다 먼저 바뀌어야 할 것은 HR 운영 방식이다

    [2026 HR Trend ①] AI보다 먼저 바뀌어야 할 것은 HR 운영 방식이다

    2026 HR Trend 연재의 1편이다. SHRM이 공개한 2026년 HR 트렌드는 한 문장으로 요약하면 “AI를 도입하라”가 아니다. 더 정확히는 AI, 채용난, 스킬 변화, 직원 기대 상승이 동시에 밀려오는 상황에서 HR의 운영 방식을 다시 설계하라는 메시지에 가깝다.

    2025년까지 많은 조직이 AI 실험, 자동화 도구, 채용 시스템 개선에 집중했다면 2026년의 질문은 조금 달라진다. 이 기술이 실제 성과를 냈는가. 직원의 일하는 방식은 명확해졌는가. 관리자는 더 나은 피드백을 하고 있는가. 채용은 더 공정하고 정확해졌는가. SHRM의 2026 HR Trends, Talent Trends, State of the Workplace 자료는 이 질문을 여러 각도에서 던지고 있다.

    자료의 조사 대상도 넓다. SHRM 2026 Talent Trends 요약은 2,000명 이상 HR 전문가 데이터를 바탕으로 채용과 유지 문제를 다루고, State of the Workplace 요약은 1,800명 이상 HR 전문가와 2,000명 이상 근로자 응답자를 바탕으로 직원경험과 번아웃 문제를 제시한다. 따라서 이 글은 개별 예측보다 공개 요약에서 반복되는 운영 신호를 중심으로 읽어야 한다.

    AI의 과제는 도입률이 아니라 성과와 통제다

    SHRM은 2026년에도 AI가 HR의 중심 의제로 남을 것으로 본다. 다만 분위기는 초기의 낙관론과 다르다. AI가 비용 절감, 생산성, 인력 의사결정에 어떤 효과를 내는지 확인해야 한다는 압력이 커지고 있다.

    이 지점에서 HR의 역할은 단순한 도구 도입 담당자가 아니다. SHRM은 CEO의 89%가 2026년에 AI가 조직의 가치 창출과 확보 방식을 재정의할 것으로 예상한다고 소개한다. 기대가 큰 만큼 HR은 AI 활용 기준, 데이터 사용 범위, 편향 점검, 의사결정 책임선을 함께 설계해야 한다. 채용 AI가 후보자를 걸러내고, 성과관리 AI가 피드백을 제안하고, HR 데이터 분석 도구가 이직 가능성을 예측할수록 “누가 최종 판단을 하는가”라는 질문은 더 중요해진다.

    따라서 2026년 AIHR의 핵심 키워드는 자동화가 아니라 설명 가능성이다. HR은 AI 결과를 그대로 받아들이는 조직이 아니라, AI가 만든 판단을 검토하고 구성원에게 설명할 수 있는 조직을 만들어야 한다.

    성과관리는 연례평가에서 실시간 피드백으로 이동한다

    SHRM이 제시한 또 하나의 강한 신호는 성과관리의 변화다. AI 코칭과 People Analytics가 확산되면서 연 1회 평가 중심의 방식은 점점 설득력을 잃고 있다. 업무 속도가 빨라지고 역할이 자주 바뀌는 환경에서 1년 전 목표를 기준으로 한 번에 평가하는 방식은 현장의 학습 속도를 따라가기 어렵다.

    앞으로의 성과관리는 더 자주, 더 구체적으로, 더 데이터에 기반해 작동해야 한다. 관리자는 평가 시즌에 점수를 매기는 사람이 아니라 일하는 과정에서 우선순위, 행동 기준, 성장 방향을 조정하는 사람이 된다. HR은 이를 위해 피드백 문항, 관리자 교육, 성과 데이터, 보상 연결 방식을 함께 손봐야 한다.

    중요한 것은 AI 코칭이 관리자를 대체한다는 뜻이 아니라는 점이다. 오히려 관리자의 판단 품질이 더 드러난다. AI가 피드백 문장을 추천할 수는 있어도, 어떤 맥락에서 어떤 대화를 해야 하는지는 여전히 리더의 책임이다.

    채용 자동화보다 스킬 기준의 재정의가 먼저다

    SHRM의 2026 Talent Trends는 채용난이 여전히 광범위하게 남아 있다고 본다. 정규직 채용의 어려움, 핵심 직무의 스킬 부족, 유지 문제는 단기간에 사라질 이슈가 아니다. 여기서 눈에 띄는 방향은 스킬 기반 채용과 내부 인재 육성이다.

    많은 기업이 채용 자동화에 기대를 걸지만, SHRM의 문제의식은 더 근본적이다. 알고리즘만으로 좋은 채용이 완성되지 않는다는 것이다. 공개 요약에서 SHRM은 HR 전문가의 약 70%가 정규직 채용에 여전히 어려움을 겪고, 42%는 최근 12개월 동안 정규직 유지의 어려움을 경험했다고 제시한다. 채용난은 단순히 공고 노출이나 선별 속도의 문제가 아니라 직무 요건과 유지 전략의 문제라는 뜻이다.

    HR은 먼저 해당 직무에서 실제로 필요한 역량이 무엇인지 다시 써야 한다. 학위, 근속연수, 특정 산업 경험이 정말 필수인지 점검하고, 면접 질문과 과제, 평가표를 스킬 검증 중심으로 바꿔야 한다. SHRM이 언급한 것처럼 충원하기 어려운 역할에 기존 직원을 훈련하는 HR 전문가가 41%에 이른다는 점도 중요하다. 내부 이동과 L&D 경로는 더 이상 교육 부서의 별도 과제가 아니라 채용 전략의 일부가 된다.

    인력 구조는 정규직 중심에서 혼합형으로 흔들린다

    SHRM은 프리랜서, 독립계약자, 긱워커, 소규모 프로젝트팀, AI 에이전트가 섞이는 인력 구조를 중요한 변화로 제시한다. 이를 workforce fragmentation, fractional work의 확산으로 볼 수 있다. SHRM의 2026 HR Trends 페이지는 CEO의 72%가 2026년에 독립계약자, 긱워커, 프리랜서 활용 증가를 예상한다고 소개한다.

    한국 기업에도 이 변화는 낯설지 않다. 이미 프로젝트 단위 외부 전문가 활용, 단기 계약, 플랫폼 인력, 자동화 도구가 동시에 들어오고 있다. 문제는 제도가 이 속도를 따라가지 못한다는 점이다. 누가 조직의 구성원인가. 어떤 정보에 접근할 수 있는가. 성과는 어떻게 평가하는가. 보안과 컴플라이언스 책임은 어디까지인가.

    이제 HR 운영모델은 정규직 인사관리만으로 충분하지 않다. 내부 직원, 외부 전문가, 자동화 도구가 함께 일하는 구조를 전제로 역할, 권한, 책임, 보상 기준을 다시 정리해야 한다.

    직원경험과 보상은 다시 심리적 계약의 문제가 된다

    SHRM의 State of the Workplace 자료는 직원 기대 상승, 번아웃, 직원경험을 2026년의 중요한 과제로 다룬다. 동시에 HR Trends에서는 부업, polywork, side hustle, 재정적 압박과 보상 전략의 변화를 언급한다.

    이는 단순히 복지 항목을 늘리라는 뜻이 아니다. 직원은 더 많은 성과와 적응을 요구받지만, 조직이 제공하는 안정감과 성장 기회가 줄어든다고 느낄 수 있다. 이 간극이 커지면 몰입 저하, 번아웃, 이직, 조직문화 약화로 이어진다.

    따라서 Total Rewards는 임금표나 복리후생 패키지의 문제가 아니라 직원과 조직 사이의 심리적 계약을 다시 설계하는 작업이다. 보상, 성장, 유연근무, 웰빙, 관리자 품질, 일의 의미가 함께 연결되어야 한다.

    2026년 HR 부서가 먼저 점검할 다섯 가지

    SHRM의 2026년 트렌드를 한국 기업의 실무 과제로 옮기면 다음 다섯 가지 질문으로 정리할 수 있다.

    첫째, AI 도구별로 사용 목적, 책임자, 검토 기준이 문서화되어 있는가. 둘째, 성과관리는 연례평가가 아니라 상시 피드백 구조로 작동하고 있는가. 셋째, 채용 기준은 학력과 경력보다 실제 스킬을 검증하도록 바뀌었는가. 넷째, 내부 직원과 외부 인력, 자동화 도구가 함께 일하는 권한 체계가 정리되어 있는가. 다섯째, 직원경험과 보상 전략은 높아진 기대와 번아웃 위험을 함께 다루고 있는가.

    2026년 HR 트렌드는 새로운 유행어 목록이 아니다. AI 현실화, 성과관리 재설계, 스킬 기반 채용, 실시간 업스킬링, 혼합형 인력 구조, 직원경험, Total Rewards라는 키워드는 결국 하나의 방향으로 모인다. HR이 더 이상 제도 운영 부서에 머물지 않고, 조직이 일하는 방식을 설계하는 기능으로 이동해야 한다는 것이다.

    2026 HR Trend 연재 글

    이 허브 글은 SHRM 2026 HR 트렌드를 한국 기업 HR 운영 의제로 재구성한 연재의 출발점이다. 아래 후속 글에서 각 쟁점을 세부 주제로 나눠 다룬다.