✔️ 평가를 작성하는 사람(리더, 구성원)이 AI를 활용할 수 있는 3가지 방법을 알 수 있어요.
✔️ 평가 제도를 설계하고 운영하는 HR 담당자가 AI를 활용할 수 있는 2가지 방법을 확인할 수 있어요.
✔️ 평가 AI 도입 전 반드시 점검해야 할 기준도 함께 읽어보세요.
인사평가 시즌이 돌아오면 조직 내에서 이러한 의견들이 많이 나옵니다.
- 올해도 평가 의견 작성이 너무 부담스럽다.
- 평가의 객관적 근거를 서술하고 싶은데 근거를 찾기가 어렵다.
- 평가자마다 기준이 달라서 결과를 신뢰하기 어렵다.
- 평가 세팅에 오랜 시간이 걸린다.
- 평가 결과 리포트 작성을 위해 코멘트를 취합하고 정제하느라 야근한다.
- 피평가자는 결과를 받아도 다음에 무엇을 해야 할지 모른다.
이러한 고민들이 매년 반복되고 있다면 프로세스의 문제가 아니라 구조의 문제일 수 있습니다. 최근 많은 조직에서 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 인사평가 AI 도입을 검토하고 있습니다. 하지만 막상 어디서부터 시작해야 할지, 어떤 영역에 AI를 적용할 수 있는지 막막한 경우가 많습니다.
이 글에서는 인사평가에 AI를 적용하는 5가지 실질적인 방법을 정리했습니다. 평가를 작성하는 사람과 평가제도를 운영하는 사람, 두가지 역할로 나눠서 살펴보겠습니다.
1. 인사평가 AI란 무엇인가?
1.1 평가 AI가 등장한 배경
인사평가는 오랫동안 '사람이 사람을 판단하는' 과정으로 여겨졌습니다. 그리고 그 과정에서 늘 같은 문제가 발생했습니다. 평가자의 주관, 후광 효과, 최근성 편향 등 오래 전부터 평가를 진행할 때 문제시 되어왔던 요소들이 수십 년이 지난 지금도 여전히 많은 조직에서 문제로 여겨지고 있습니다.
AI를 인사평가에 접목하기 시작한 것은 이러한 문제를 해결하기 위한 시도라고 볼 수 있습니다. 평가 과정에서 반복적으로 발생하는 비효율을 줄이고 평가의 일관성과 객관성을 높이는 방향으로 평가 AI 기술이 발전하고 있습니다.
1.2 평가 AI의 정의와 역할
인사 AI는 채용, 교육, 성과관리, 평가 등 HR 전반에 인공지능 기술을 적용하는 것을 의미합니다. 그 중에서도 평가 AI는 성과 평가, 역량 평가, 주관식 평가 코멘트 생성 등 평가자가 수행해야 하는 것은 물론, 평가 세팅/리포트 작성 등 평가 운영자가 수행하는 내용을 포함해 평가 프로세스 전반에 AI를 활용하는 것을 말합니다.
여기서 중요한 것은 AI가 평가 결과를 '대신 결정'하는 것이 아니라는 점입니다. 평가 AI의 역할은 데이터를 분석하고 패턴을 발견하며 의사결정을 지원하는 것에 가깝습니다. 최종 판단은 여전히 사람이 해야 합니다. 다만 그 판단을 더 잘 할 수 있도록 돕는 것이 평가 AI의 본질이라고 할 수 있습니다.
1.3 AI 평가 도입 전 확인할 것
| 구분 | 확인 내용 |
|---|---|
| 목적 명확성 | 어떤 문제를 해결하기 위해 AI를 도입하려 하는지 명확한가? |
| 데이터 기반 | 평가에 활용할 수 있는 성과 데이터가 충분히 쌓여 있는가? |
| 프로세스 명확성 | 평가 기준과 절차가 문서화되어 있는가? |
| 구성원 수용도 | AI 기반 평가에 대한 구성원의 이해와 신뢰가 형성되어 있는가? |
이 네 가지 중 하나라도 불분명하다면, AI 도입보다 프로세스 정비가 먼저일 수 있습니다.
2. 인사평가에 AI를 적용하는 5가지 방법
인사평가에 참여하는 사람은 크게 두 역할로 나뉩니다.
- 평가에 참여하는 사람 — 자기평가를 쓰는 구성원, 팀원을 평가하는 리더 등
- 평가 제도를 설계하고 운영하는 사람 — HR 담당자
평가 과정에서 두 역할이 겪는 어려움은 다릅니다. 따라서 평가 AI가 도움을 줄 수 있는 지점도 다릅니다. 역할별로 나눠서 살펴보면 다음과 같습니다.
2.1 작성자 측면 - 평가에 참여하는 사람이 겪는 문제
평가 AI 활용법 1. 기존 평가 이력 요약 및 인사이트 제공
평가 시즌이 되면 많은 평가자가 비슷한 상황에 놓입니다. 이전 평가 결과를 다시 찾아서 살펴보고 올해의 성과 및 성장과 비교해보거나, 연초에 수립했던 목표와 현재를 비교해보는 작업을 매 평가마다 반복합니다. 이는 오랜 시간이 걸릴 뿐 아니라, 기억에 의존하는 만큼 일관성도 떨어지기 쉽습니다.
이러한 상황에서 평가 AI를 활용하면 AI를 통해 피평가자의 과거 평가 이력을 자동으로 요약하고 평가의 변화 흐름을 정리해서 보여줄 수 있습니다.
[평가 AI를 통해 확인할 수 있는 내용]
- 지난 평가 등급 및 코멘트 요약
- 반복적으로 언급된 강점과 개선 과제
- 이전 평가 대비 달라진 점
이를 통해 평가는 단순히 '이번 기간의 성과를 기록하는 행위'를 넘어 성장 흐름을 보는 행위로 바뀔 수 있습니다. 그리고 이러한 전환을 AI가 도울 수 있습니다.
평가 AI 활용법 2. 평가 근거 자료 자동 제공
평가자가 공정한 평가를 하고 싶어도, 막상 근거가 부족한 경우가 많습니다. 평가 기간에 해당되는 반기 혹은 1년 동안 팀원이 어떤 일을 했는지를 전부 기억하기는 무척 어렵기 때문입니다. 이는 셀프평가를 작성하는 구성원도 마찬가지입니다.
해당 문제는 평가 시점에 갑자기 발생하는 문제라기 보다, 평소에 성과 데이터가 체계적으로 쌓이지 않았기 때문에 발생하는 문제에 가깝습니다. 평가 AI는 평가 대상이 되는 기간 동안의 활동 데이터를 자동으로 취합해서 제공해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
평가 AI가 제공할 수 있는 평가 근거 데이터의 유형은 다음과 같습니다.
| 데이터 유형 | 제공 내용 |
|---|---|
| 목표 달성 현황 | 설정한 목표 및 달성률 요약, 목표 체크인 이력, 목표 달성 과정의 피드백 |
| 피드백 이력 | 주고받은 피드백 내용, 피드백의 주요 키워드 |
| 원온원(1on1) 기록 | 리더와 나눈 주요 대화 주제와 합의 내용, 액션아이템 내용 |
| 업무 활동 | 그 외 클랩 혹은 인사솔루션에 기록된 주요 업무 이력 |
여기서 중요한 것은 이러한 데이터가 평가의 '정답'이 아니라 출발점이라는 점입니다. AI가 정리해준 자료를 보면서 평가자는 객관적 사실을 토대로 기억을 보완하고 여기에 본인이 인지하고 있는 맥락을 더해 판단을 내려야 합니다.
평가 AI 활용법 3. 키워드 기반의 주관식 코멘트 다듬기
아래와 같은 상황, 많이 마주하지 않나요?
A팀장은 분기 말, 1주일 만에 부하 직원 10명에 대한 평가를 진행해야 합니다. 머릿속에는 각 팀원에 대한 ‘협업 적극적’, ‘소통 원활’, ‘신입 멘토링 우수’ 등의 키워드가 있지만 인상이 이것을 평가 맥락에 맞는 완결된 문장으로 풀어 쓰는 데 한 명당 10~15분이 걸립니다. 10명을 끝내는 데에만 2시간 이상이 걸려, 업무 진행과 병행해 평가를 진행하기가 어려워 평가 마감일을 자주 넘깁니다.
이 문제의 본질은 '평가자가 팀원을 모른다'가 아닙니다. 알고 있는 것을 글로 옮기는 과정이 번거롭다는 것입니다. AI는 이 지점을 좁혀줄 수 있습니다. 평가자가 짧은 키워드나 메모 형태의 문장을 입력하면 AI가 평가 맥락에 맞는 완결된 문장으로 다듬어 주는 것이죠. '작성의 수고로움' 자체를 줄이는 것이 출발점입니다.
AI 변환: ‘팀 내 협업 상황에서 적극적으로 참여하며 원활한 소통을 이끌었습니다. 주어진 일정을 일관되게 준수했고, 신규 입사자의 온보딩 과정에서도 자발적으로 지원하며 팀 전체의 적응을 도왔습니다.’
이 문장을 그대로 쓰는 것이 목적이 아닙니다. 초안을 보면서 수정하고, 평가자의 관점을 더하는 과정에서 코멘트의 질이 높아집니다. 그리고 그 과정이 훨씬 빠르게 끝납니다.
2.2 운영자 측면 - 평가 제도를 설계하고 운영하는 사람이 겪는 문제
평가 AI 활용법 4. 제도 분석을 통한 자동 평가 세팅
HR 담당자가 평가 시즌마다 반복적으로 오랜 시간에 걸려 처리해야 하는 작업 중 하나가 바로 평가 세팅입니다. 평가 대상자 분류, 평가 항목 구성, 평가자-피평가자 매핑, 일정 설정 등 조직 규모가 클수록, 직군과 직급이 다양할수록 이 작업은 복잡해집니다.
평가 AI는 기존 평가 제도 데이터를 분석해 이 세팅 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 조직이 지금까지 운영해온 평가 구조(직군별 문항, 평가 단계, 가중치 등)를 AI가 분석하고, 이번 시즌에도 동일한 구조를 자동으로 재현합니다. 변경이 필요한 부분만 HR 담당자가 직접 수정하는 방식입니다. 매번 처음부터 다시 세팅하는 대신, 지난번과 동일하게 진행하되 특정 부분만 변경하는 방식으로 운영할 수 있게 됩니다.
혹은 평가 AI에게 평가 제도 문서를 학습시키고 AI가 이해한 내용을 바탕으로 평가를 세팅하는 방식으로 활용하는 것도 가능합니다. 평가 주기, 평가 대상, 평가 문항, 평가 단계 등이 정리된 문서가 있다면 평가 AI가 이를 학습하고 평가 프로그램에 세팅해주는 것이죠. 새로운 평가 제도를 도입하거나, 이번에 처음으로 평가를 운영하는 조직이라면 이와 같은 방법이 좀 더 유용합니다.
다만 이와 같은 자동 세팅 기능이 제대로 작동하려면 조건이 있습니다. 기존 평가 제도가 어느 정도 구조화되어 있어야 하고 AI가 분석할 수 있는 형태로 데이터가 정리되어 있어야 합니다. 아직 평가 체계가 불명확한 조직이라면 이러한 기능보다 제도 정비가 먼저일 수 있습니다.
평가 AI 활용법 5. 피평가자별 레포트의 주관식 코멘트 요약 제공
평가가 종료되면 HR 담당자에게는 또 다른 작업이 기다립니다. 바로 전체 평가 결과를 정리하고 피평가자별 레포트를 작성하는 일입니다. 특히 여러 평가자가 작성한 주관식 코멘트를 읽고 핵심 내용을 추려서 하나의 요약으로 만드는 과정은 상당한 시간이 걸리는 부분이며 HR 담당자들이 어려움을 느끼는 요소입니다. 평가 대상자가 수십 명, 수백 명이라면 이 작업은 더 이상 사람이 감당하기 어려운 규모가 됩니다.
평가 AI는 여러 평가자가 작성한 주관식 코멘트를 자동으로 분석하고 핵심 내용을 요약해서 제공할 수 있는데요, 구체적으로 아래와 같은 업무를 평가 AI를 통해 대체할 수 있습니다.
- 반복적으로 언급된 강점 키워드 추출
- 여러 평가자의 코멘트에서 공통된 개선 과제 정리
- 욕설 등 자동 필터링
이러한 주관식 코멘트 요약 작업이 단순한 행정 처리가 아닌, 여러 사람의 시각을 통합해 한 사람에 대한 입체적인 그림을 만드는 과정이기에 중요합니다. 기존에는 단순 취합 및 요약에 시간이 많이 소요되었다면 평가 AI를 통해 여러 코멘트들을 손쉽게 분석하고 공통 내용을 바탕으로 초안을 제공받아보세요. HR 담당자는 평가 AI가 요약해준 코멘트 초안을 검수하고 맥락을 추가해 완성함으로써 평가 운영의 효율성과 효과성을 높일 수 있습니다.
3. 인사평가 AI 도입 시 자주 발생하는 실수
3.1 인사평가 AI를 '모든 것의 해결책'으로 기대하는 오류
인사평가 AI를 도입하면 평가의 공정성 문제가 해결될 것이라고 기대하는 경우가 있습니다. 물론 개인의 주관적 판단을 기반으로 작성되던 평가등급이나 두루뭉술하게 전달되던 주관식 코멘트에 비해, 평가 AI의 도움을 통해 객관적 근거 기반으로 평가등급 및 주관식 코멘트가 작성된다는 점에서 공정성이 높아질 수는 있습니다.
하지만 AI는 기존 데이터 패턴을 학습하고 반영하는 기술입니다. 기존 평가 데이터 자체에 편향이 있다면 AI도 그 편향을 학습할 수 있습니다. 공정성은 AI가 만들어주는 것이 아니라, 조직이 데이터를 어떻게 쌓고 관리하느냐에 달려 있습니다.
3.2 구성원 동의 없이 도입하는 경우
평가 AI를 도입할 때 구성원에게 충분히 설명하지 않으면, 신뢰 문제가 발생할 수 있습니다. *AI가 나를 평가하는 건지?, 내 데이터가 어떻게 활용되는 건지?*에 대한 명확한 답이 있어야 합니다. 도입 과정에서 구성원과의 소통이 빠진다면, 기술적으로 뛰어난 시스템이더라도 조직 내 저항에 부딪힐 수 있습니다.
3.3 평가 프로세스 없이 AI만 도입하는 경우
AI는 프로세스를 대체하는 도구가 아닙니다. 기존 평가 프로세스가 명확하지 않은 상태에서 AI를 도입하면, 혼란만 가중될 수 있습니다. 인사 AI 도입 전에 점검해야 할 것들을 정리하면 다음과 같습니다.
| 점검 항목 | 확인 질문 |
|---|---|
| 평가 목적 | 이번 평가는 무엇을 위한 것인가? (보상 / 성장 / 승진) |
| 평가 기준 | 평가 항목과 가중치가 명확하게 설정되어 있는가? |
| 데이터 기반 | AI가 분석할 수 있는 성과 데이터가 쌓여 있는가? |
| 평가자 역량 | 평가자가 평가 기준을 충분히 이해하고 있는가? |
| 피드백 문화 | 평가 결과가 대화로 이어지는 구조가 갖춰져 있는가? |
4. 인사평가에 AI를 도입할 때 고려할 기준
4.1 어느 단계에 먼저 적용할 것인가
인사평가 프로세스는 크게 준비 → 실행 → 조정 → 결과 활용 4단계로 나눌 수 있습니다. AI를 모든 단계에 한 번에 적용하는 것보다, 가장 큰 문제를 해결하는 데 먼저 집중하는 것이 현실적입니다.
아래 내용을 참고해 우리 조직은 어느 단계에 인사평가 AI를 도입해볼지 검토해보세요.
| 단계 | 주요 활동 | AI 활용 포인트 |
|---|---|---|
| 준비 | 평가 기준 설계, 문항 개발 | AI 문항 추천, 행동 지표 구체화 |
| 실행 | 자기평가, 상향/하향 평가 작성 | AI 피드백 초안 생성, 참고자료 제공 |
| 조정 | 캘리브레이션, 등급 조율 | 편향 분석 리포트, 통계 보정 |
| 결과 활용 | 피드백 전달, 개발 계획 수립 | 성장 방향 제안, 1on1 대화 주제 추천 |
4.2 AI 도입을 위한 질문
기술이 아무리 발전해도, 인사평가의 본질은 변하지 않습니다. 인사평가의 본질은 바로 구성원이 자신의 성과를 인정받고, 성장 방향을 이해하며, 조직에 대한 신뢰를 유지하는 것인데요. AI는 이 목적을 달성하는 데 도움을 주는 도구이며, 도구를 잘 활용하려면 도구가 해결할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 명확히 이해하는 것이 먼저입니다.
따라서 인사 AI를 검토하는 조직이라면 가장 먼저 ‘우리 평가 프로세스에서 가장 불편하거나 비효율적인 부분은 어디인가?’라는 질문에 대한 답을 고민해보세요. 그 지점이 바로 AI가 먼저 도움을 줄 수 있는 곳일 가능성이 높습니다.
5. 평가 AI 활용을 지원하는 솔루션
인사평가 AI에 대한 관심이 높아지면서 실무에서 활용할 수 있는 솔루션들도 등장하고 있습니다.
클랩 CLAP은 AI 기반 커스터마이징 성과관리 솔루션으로, 앞서 소개한 5가지 방법을 실무에서 사용할 수 있도록 지원합니다.
작성자 측면에서는 평가 이력 요약, 근거 자료 자동 제공, 주관식 코멘트 초안 생성을 통해 평가자와 피평가자 모두의 작성 부담을 줄일 수 있습니다. 운영자 측면에서는 기존 평가 제도 분석을 통한 자동 세팅과 피평가자별 코멘트 요약 레포트 생성으로 HR 담당자의 반복 작업을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
조직마다 평가 방식은 다를 수밖에 없습니다. 그렇기에 클랩은 평가 항목, 가중치, 프로세스 단계를 조직에 맞게 커스터마이징할 수 있도록 모듈형으로 설계되어 있으며, AI 기능 또한 모듈로 구성되어 원하는 기능들만 선택해 맞춤형 솔루션으로 제공할 수 있습니다.
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- CLAP은 어떤 기업을 위한 성과관리 솔루션인가요?
클랩 CLAP은 기업의 성과관리를 효율적으로 운영하고 자동화 및 고도화하기 위해 설계된 AI 기반 커스터마이징 성과관리 HR SaaS입니다. 목표, 피드백, 원온원, 평가 등 개별적으로 관리되던 성과관리 데이터를 하나의 시스템으로 통합해, 구성원의 성과 과정과 성장 이력을 흐름 단위로 관리할 수 있습니다. 또한 100개 이상의 모듈을 보유하고 있으며 신규 모듈 개발도 6주 이내에 가능하기에 기업별 제도와 조직 문화에 맞춰 유연하게 커스터마이징할 수 있으며, AI 요약과 분석 기능을 통해 반복적인 운영 업무를 효율적으로 줄이고 성과관리 인사이트에 필요한 HR 데이터를 자동으로 정리해 리포트로 제공합니다. 이를 통해 HR 조직은 운영 리소스를 절감하면서도, 누적된 데이터를 기반으로 보다 전략적인 방향에서 성과관리를 설계하고 운영할 수 있습니다.
