AI성과관리솔루션이 지금 필요한 이유는?

최근 HR 업무 전반에서 AI성과관리솔루션을 도입하려는 기업이 빠르게 늘고 있습니다. 성과관리 AI, 피드백 AI, 인사 AI 등 다양한 기술이 등장하면서 “이제 성과관리도 AI가 한다”는 말이 과장이 아닌 시대가 되었습니다.하지만 HR 실무자들은 실제 현장에서 이런 질문을 던집니다.

“AI성과관리솔루션이 기존 성과관리솔루션과 뭐가 다른가요?”, “평가·피드백 같은 민감한 영역에 AI를 적용해도 괜찮을까요?”, “정말 구성원들이 편해지는지, HR은 어떤 업무가 줄어드는지 궁금해요.”

이 글에서는 AI성과관리솔루션이 왜 지금 필요한지, 무엇이 달라지는지, 실제 도입 기업의 변화는 어떠했는지, 그리고 도입 전 반드시 체크해야 할 기준까지 한 번에 정리합니다.

1. AI성과관리 솔루션이란?

AI성과관리솔루션은 기존의 성과관리 프로세스(목표 설정, 중간 점검, 피드백, 평가, 보상)를 피드백 AI, 성과관리 AI, 인사 AI 기술로 자동화·지능화한 시스템입니다.

과거의 성과관리솔루션이 ‘작성-제출-보관’ 중심의 시스템이었다면, AI성과관리솔루션은 ‘작성-분석-추천-요약-코칭’까지 수행하는 지능형 도구라는 점에서 본질적으로 다릅니다.

예를 들어 AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 목표 문장의 비효율 요소를 자동 감지하고 개선안 제안
• 구성원이 작성한 피드백을 요약하고 행동 기반 언어로 변환
• 평가자 코멘트의 주관성이 높은 문장을 탐지하여 수정 제안
• 구성원별 강점 및 성과 패턴을 학습해 리더에게 코칭 포인트 제공

즉, AI는 단순한 편의 기능을 넘어 ‘일관성과 평가 공정성을 높이는 역할’을 수행합니다.

2. 기존 성과관리 솔루션과 AI 성과관리 솔루션의 차이점

기존 성과관리 솔루션은 주로 평가와 피드백을 입력·저장하는 도구에 가까웠습니다. 구성원이나 리더가 직접 내용을 작성하고, HR은 그 데이터를 조회하거나 산출하는 데 그치는 경우가 많았죠. 이 과정에서 정성 평가 작성 부담은 커지고, 데이터는 쌓이지만 이를 깊이 있게 해석하거나 활용하는 데에는 한계가 있었습니다.

기존 성과관리 솔루션과 AI 성과관리 솔루션의 차이점반면 AI 성과관리 솔루션은 단순한 기록을 넘어, 분석·요약·추천까지 수행하는 역할을 합니다. 피드백과 평가 문장은 AI가 구조화해 자동으로 생성하거나 정리하고, 축적된 데이터를 기반으로 조직의 패턴을 분석해 리스크를 탐지할 수 있습니다.

그 결과 구성원은 작성 부담이 줄어들고, HR은 평가 시즌마다 반복되던 코멘트 검수와 정리 업무에서 벗어나 보다 전략적인 판단에 집중할 수 있습니다. 즉, AI 성과관리 솔루션은 작성과 분석을 자동화해 정성 평가의 품질과 활용도를 동시에 끌어올리는 솔루션이라고 볼 수 있습니다.

3. 지금 도입해야 하는 이유 (성과관리에서 AI 사용 트렌드)

AI성과관리솔루션이 급격하게 주목받고 있는 이유는 단순히 ‘AI가 유행이기 때문’이 아닙니다. 지금의 조직 환경에서 성과관리 자체가 근본적으로 변화하고 있기 때문입니다. 평가와 피드백이 연말 혹은 반기 행사처럼 진행되던 과거와 달리, 최근 조직들은 더 빠르게 변하는 시장 환경 속에서 구성원이 어떤 방식으로 일하고 성장하고 있는지를 실시간으로 파악하고 싶어 합니다.

문제는 대부분의 기업에서 여전히 정성 평가에 대한 의존도가 매우 높다는 점입니다. 리더마다 피드백의 방식·길이·구체성이 모두 달라 구성원 경험이 불균등하게 만들어지고, 이로 인해 ‘평가에 대한 신뢰’ 자체가 흔들리는 경우가 많습니다.

AI성과관리솔루션이 급격하게 주목받고 있는 이유는 단순히 ‘AI가 유행이기 때문’이 아닌 조직 환경에서 성과관리 자체가 근본적으로 변화하고 있기 때문AI는 바로 이 지점에서 의미 있는 역할을 합니다.

AI는 리더마다 다른 문장력·표현 방식·관점의 차이를 자연스럽게 보정해주고, 일정한 기준과 구조로 피드백 품질을 맞춰 줍니다. 이로써 평가·피드백의 공정성을 높이고, 구성원이 결과를 오해하거나 억울함을 느끼는 상황을 줄일 수 있습니다.또 하나의 중요한 이유는 조직 내 세대 구성의 변화입니다.

Z세대와 밀레니얼 세대는 피드백에 대해 훨씬 높은 기대치를 가지고 있으며, 무엇보다 “구체적인 설명”을 요구합니다. 단순한 칭찬이나 지적만으로는 왜 그런 평가를 받았는지 이해하기 어렵기 때문에, 이들은 자신의 행동과 성과가 어떻게 연결되는지 명확히 알고 싶어 합니다. 하지만 모든 리더가 이런 구체성과 구조화된 언어에 익숙한 것은 아닙니다.

AI 기반 성과관리솔루션은 이러한 갭을 자동으로 메워 줍니다. 리더가 짧게 남긴 메모라도 AI가 행동 기반 피드백으로 재구성해주기 때문에, 구성원 입장에서는 훨씬 일관된 방식으로 피드백을 받아볼 수 있고, 조직 전체의 피드백 수준이 자연스럽게 올라갑니다.

하이브리드 근무 환경도 AI 도입을 가속화하는 요인 중 하나입니다. 구성원들이 물리적으로 함께 보내는 시간이 줄어들면서, 리더는 구성원의 업무 과정과 맥락을 이전만큼 가까이에서 관찰하기 어렵습니다. 그 결과, 피드백이 더 얕아지거나, 결과 중심으로만 흐르기 쉽습니다.

AI성과관리솔루션은 구성원이 남긴 업무 기록과 피드백을 기반으로 특정 행동 패턴이나 성과 지표를 자동으로 분석해 리더에게 필요한 정보를 구조적으로 정리해 줍니다. 다시 말해, 리더가 모든 정보를 직접 기억하고 정리할 필요 없이, AI가 구성원의 업무 흐름을 정돈해주는 ‘두 번째 뇌’ 역할을 하는 셈입니다.무엇보다 HR 담당자들이 AI 도입에 관심을 보이는 가장 실질적인 이유는 ‘평가 시즌 업무 폭발’을 해결하기 위해서입니다. HR은 매년 반복되는 평가 시즌마다 수백 개의 평가 내용을 검토하고, 코멘트 품질을 점검하고, 누락·지연·편향을 확인하며, 리더들에게 수정 요청을 하는 데 상당한 시간을 소모합니다.

AI성과관리솔루션은 이 과정의 상당 부분을 자동화합니다. AI가 주관식 코멘트를 자동으로 요약해 핵심만 정리하고, 코멘트의 객관성·구체성·근거 부족 여부를 감지해 수정 가이드를 제공하므로, 인사팀은 ‘노가다성 작업’이 아닌 ‘해석과 의사결정’에 에너지를 쓸 수 있게 됩니다. 실제로 AI 요약 기능을 도입한 기업들의 공통적인 피드백은 “평가 시즌 스트레스가 절반 이상 줄었다”는 것입니다.

마지막으로, 리더십 개발 측면에서도 AI 도입은 자연스러운 흐름으로 이어지고 있습니다. 과거처럼 일회성 리더십 교육이나 외부 코칭만으로는 리더들의 평가·피드백 역량을 일관되게 높이기 어렵습니다. 반면 AI는 리더가 코멘트를 작성하는 매 순간마다 실시간으로 코칭을 제공합니다. 추상적인 표현을 구체화하고, 부족한 근거를 보완하고, 행동 중심 문장으로 바꿔주면서 리더가 “좋은 피드백의 구조”를 자연스럽게 체득하도록 돕습니다. 이런 지속적인 코칭은 결국 조직 전체의 피드백 문화를 한 단계 끌어올립니다.

4. AI 성과관리 솔루션은 HR 업무를 어떻게 효율화하는가?

AI성과관리솔루션이 강력한 이유는, 성과관리의 모든 과정을 일관된 기준 아래 자동화한다는 점입니다. 특히 기존 성과관리 과정에서 구성원·관리자·인사팀이 각각 겪던 고질적 어려움을 AI가 자연스럽게 해소해 주면서, 조직 전체의 성과관리 품질을 한 단계 끌어올립니다.

우선 목표 설정 단계에서는 AI가 구성원이 작성한 문장을 단순히 저장하는 수준이 아니라, 그 문장의 구조와 완성도를 먼저 점검합니다. 목표가 모호하게 작성되었거나 측정 기준이 불분명할 경우, AI는 문장을 보다 구체적으로 만드는 가이드 문구를 즉시 제안합니다. 예를 들어 “사용자 만족도를 높인다”처럼 추상적인 목표가 입력되면, AI는 이를 “NPS 10점 향상” 또는 “고객 문의 응답 시간을 20% 단축”과 같이 KPI 중심으로 재구성할 수 있는 방법을 추천합니다.

구성원이 쉽게 놓치는 지표화·정량화 아이디어를 자동으로 제시하기 때문에, 목표의 품질 자체가 한 단계 올라갑니다. 또한 AI는 동일하거나 중복되는 목표가 여러 구성원에게 반복되는지, 혹은 지나치게 비현실적인 목표가 설정돼 있는지를 판단해 관리자와 구성원 모두에게 조정 의견을 제공합니다. 특히 목표 작성 경험이 부족한 구성원에게는 이러한 자동 제안이 매우 큰 도움이 됩니다.

과거에는 리더가 직접 일일이 피드백해야 했던 부분을, 이제는 AI가 사전에 매끄럽게 정리해 줌으로써 목표 설정 프로세스에 소요되는 시간을 크게 줄여 줍니다.다음으로 피드백 단계에서는 피드백 AI의 역할이 본격적으로 드러납니다. 많은 조직이 ‘구체적이고 행동 기반의 피드백 문화’를 원하지만, 실제 현장에서는 짧고 단편적인 표현으로 끝나는 피드백이 여전히 많습니다.

구성원이 단순히 “도와주셔서 감사합니다”, “리스크 관리가 좋았습니다” 같은 문장을 입력해도, AI는 이를 자동으로 “행동(Action)–결과(Result)–영향(Impact)–다음 스텝(Next Step)” 구조에 맞춰 확장해 줍니다. 예를 들어 “도와주셔서 감사합니다”라는 한 줄의 문장도 “이번 프로젝트에서 A님이 일정 리스크를 먼저 공유해주신 덕분에 팀 전체의 리드타임이 3일 단축되었습니다.

앞으로도 이러한 사전 리스크 공유 방식을 반복한다면 팀의 협업 효율이 더 높아질 것 같습니다”처럼 구체적이고 재현 가능한 피드백으로 바뀝니다. 이를 통해 구성원은 자신의 행동이 어떤 긍정적 변화를 만들었는지 명확히 이해할 수 있고, 리더는 문장력 부담 없이 조직이 원하는 피드백 품질을 자연스럽게 유지할 수 있습니다.성과관리에서 AI의 가장 강력한 효과는 평가 시즌 자동화 단계에서 나타납니다.

평가 시즌마다 인사팀은 팀별·리더별로 수백 개에 달하는 주관식 평가 코멘트를 취합하고, 그 내용을 하나하나 확인하며 누락이나 편향이 없는지 점검해야 했습니다. 하지만 CLAP(클랩)의 AI 평가 요약 기능처럼 최신 AI성과관리솔루션은 이러한 ‘수작업 점검’을 거의 필요 없게 만듭니다.

AI는 입력된 코멘트를 단순히 요약하는 데 그치지 않고, 구성원별로 반복적으로 등장하는 강점 키워드를 추출하고, 개선 포인트를 행동 중심의 언어로 재정리하며, 평가자가 쓴 문장 중 추상적인 표현·근거 부족 표현·편향 가능성이 있는 표현을 감지해 수정 가이드까지 제공합니다. 기존에는 인사팀이 며칠씩 시간을 들여 읽고 비교하며 손수 정리해야 했던 작업을, 이제는 시스템이 몇 분 안에 구조화된 형태로 정리해주는 것입니다.

HR 담당자 입장에서는 평가 시즌에 체감하는 업무량이 크게 줄어들 뿐 아니라, 이상치를 더 신속하게 찾을 수 있어 평가의 공정성도 강화됩니다.마지막으로 업무 효율화 측면에서 AI성과관리솔루션 도입 효과는 매우 명확하게 나타납니다. 인사팀은 반복적인 코멘트 검토·편향 점검·리더 교육 등 기존에 수동으로 하던 업무의 절반 이상을 AI에게 맡길 수 있습니다.

그 덕분에 HR은 보다 전략적인 의사결정, 예를 들어 평가 결과 기반 조직·직무 인사이트 분석이나 리더십 역량 개발 기획과 같은 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 관리자는 평가·피드백에 들어가는 시간이 줄어드는 동시에, 작성하는 문장의 완성도는 오히려 상승합니다. 구성원 역시 리더마다 편차가 크던 피드백 언어가 일정한 기준 아래 정리되면서, “이번 평가가 공정하게 진행되었는가?”에 대한 신뢰도가 높아집니다. 피드백 품질이 높아지면 구성원은 자신의 성장 방향을 더 명확히 이해하게 되고, 이는 다시 성과 강화로 연결되는 선순환을 만듭니다.

5. AI 성과관리 솔루션 도입 전 체크리스트

AI성과관리솔루션을 도입할 때 가장 중요한 것은 기술 자체가 아니라, 그 기술이 우리 조직의 성과관리 방식과 실제로 잘 맞는가입니다. 외형적인 기능만 보고 선택했다가 실제 운영 단계에서 어려움을 겪는 경우도 많기 때문에, 도입 전에는 몇 가지 핵심 요소를 꼼꼼히 점검해야 합니다.

가장 먼저 확인해야 할 것은 피드백 AI의 문장 품질입니다. AI가 단순히 문장을 멋지게 다듬어주는 수준에 머문다면, 그 솔루션은 성과관리의 본질적인 문제를 해결하기 어렵습니다. 중요한 것은 AI가 구성원이 입력한 내용을 행동 중심, 결과 중심, 영향 중심의 구조로 자연스럽게 재정리할 수 있는가입니다.

예를 들어 “열심히 했다”는 평가를 “고객 응대 SLA 2시간 내 달성률이 96%로 향상되었다”처럼 구체적인 성과로 풀어낼 수 있어야 합니다. 이러한 문장 품질이 확보되어야 구성원이 평가를 있는 그대로 받아들이고, 리더 역시 AI의 도움을 받아 더 나은 피드백을 줄 수 있습니다.

두 번째로 확인해야 할 것은 주관식 평가 코멘트에 대한 자동 요약 기능입니다. 평가 시즌에는 주관식 코멘트가 수백 건씩 쌓이기 때문에, 이를 사람이 직접 읽고 정리하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다.

AI는 단순히 문장을 요약하는 것이 아니라, 구성원별로 반복적으로 등장하는 강점 키워드를 추출하고, 개선 포인트를 행동 기반 언어로 정리하며, 조직 특성을 반영한 방식으로 내용을 재구성해야 합니다. 특히 정확도가 낮은 AI 요약 기능은 오히려 HR의 검토 부담을 증가시킬 수 있으므로, 실제로 얼마나 높은 품질을 제공하는지 시범 데이터를 통해 검증해 보는 것이 좋습니다.

세 번째로 중요한 요소는 레벨·역할 기반 피드백 추천 기능입니다. 모든 구성원이 동일한 기준과 기대 행동을 갖고 일하는 것은 아니기 때문에, AI가 레벨과 직무별로 어떤 행동이 기대되는지를 이해하고 피드백을 추천할 수 있어야 합니다. 예를 들어 신입 사원에게는 실행 중심의 피드백이, 리더급에게는 의사결정·협업·전략적 사고 관점의 피드백이 필요합니다. AI가 이러한 차이를 분리해 반영할 수 있어야 조직의 성과관리 체계와 자연스럽게 맞아떨어집니다.

또한 빠져서는 안 되는 항목이 보안 및 개인정보 보호 수준입니다. 성과관리 데이터는 조직에서 다루는 정보 중 가장 민감한 정보에 속합니다. 구성원의 평가 내용, 피드백 기록, 목표 이력 등은 외부로 유출되거나 타 부서에 과도하게 노출되어서는 안 됩니다. 따라서 솔루션 제공 회사가 어떤 보안 체계를 갖추고 있는지, 데이터는 어디에 저장되는지, 암호화 방식은 어떤지, AI 학습에 데이터가 어떻게 활용되는지 등 기술적·법적 기준을 반드시 확인해야 합니다.

다섯 번째 체크포인트는 조직의 언어와 기준을 얼마나 잘 커스터마이징할 수 있는가입니다. 기업마다 피드백 문화와 언어 습관은 전혀 다릅니다. 어떤 회사는 “근거 중심 피드백”을 강조하고, 어떤 회사는 “긍정적 표현 우선”을 선호합니다. 또한 레벨 구조나 역할 정의도 각 조직의 운영 방식에 따라 크게 다릅니다. AI가 일괄적으로 같은 문장을 생성하는 것이 아니라, 우리 조직이 정의한 피드백 원칙과 레벨 기준에 맞춰 문장을 생성할 수 있어야 AI성과관리솔루션이 실제 업무 환경에서 제대로 작동합니다.

7. AI 성과관리 솔루션 대표 서비스 예시

1. 클랩(CLAP) : AI 기반 커스터마이징 성과관리 솔루션 클랩(CLAP) 역시 이러한 흐름에 맞춰 AI 기능을 지속적으로 고도화하고 있습니다. 클랩은 평가, 목표, 피드백, 원온원 등 상시 성과관리 과정에서 생성되는 데이터를 하나의 흐름으로 연결하고, 반복적으로 발생하는 운영 업무를 자동화해 업무 리소스는 줄이고 운영 효율은 높이는 성과관리 구조를 구현하는 데 초점을 두고 있습니다.

[핵심 기능]

1.1 피드백 AI

피드백을 ‘해야 하는 일’에서 ‘업무 흐름 속 습관’으로 바꿉니다. 상시 성과관리 문화를 정착시키는 과정에서 가장 먼저 마주하는 장벽은 ‘피드백 작성의 부담’입니다. 클랩의 피드백 AI는 이 지점을 해결하기 위해, 구성원 간 협업 데이터와 업무 이력을 바탕으로 피드백 대상을 추천하고 상황에 맞는 피드백 초안을 자동으로 생성합니다. 그 결과, 피드백을 처음 작성해야 할 때 느끼는 부담이 크게 줄어듭니다.

1.2 클랩AI (피드백AI)

이 기능이 조직에 자리 잡으면 피드백은 특정 평가 시기에만 이루어지는 일회성 이벤트가 아니라, 업무 진행 과정에서 자연스럽게 이어지는 일상적인 성과관리 활동으로 정착됩니다. 구성원은 부담 없이 피드백을 주고받을 수 있고, 리더와 관리자는 축적된 피드백 내용을 통해 구성원의 업무 맥락과 협업 흐름을 보다 입체적으로 파악하실 수 있습니다.

결과적으로 조직 전체로는 지속 가능한 상시 성과관리 문화가 안정적으로 정착될 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

1.3 평가 요약 AI

서술형 평가 정리 부담을 줄이고, 리포트 품질을 표준화합니다. 평가 시즌이 되면 HR과 리더에게 큰 부담으로 돌아오는 업무 중 하나가 서술형 평가를 읽고 요약·정리하는 작업입니다. 클랩의 평가 요약 AI는 서술형 평가 등 정성 데이터를 자동으로 요약하고, 불필요한 표현을 정리해 평가 리포트에 바로 활용할 수 있는 형태로 정돈합니다.

이를 통해 HR 담당자는 정성 데이터를 수기로 정리해야 했던 번거로움을 줄일 수 있고, 리포트 담당자에 따라 달라질 수 있는 해석 편차 또한 효과적으로 완화하실 수 있습니다. 즉, 평가 결과를 더 빠르게 정리하는 것뿐 아니라, 동일한 기준과 맥락으로 정돈된 결과를 바탕으로 더 설득력 있게 커뮤니케이션할 수 있는 기반을 마련할 수 있다는 것입니다.

1.4 People Analytics 관점 확장

개인 기록을 조직 단위의 인사이트로 확장합니다. 클랩은 구성원의 다양한 성과·업무 데이터를 AI로 분석해 KPI 등 목표 분석, 성과관리 코칭, 구성원 이탈 예측 등 People Analytics 관점의 AI 기능으로도 확장하고 있습니다.

이를 통해 성과관리 데이터가 개인 단위의 기록에 머무르지 않고, 조직 차원의 성과 패턴과 잠재적 리스크까지 파악하실 수 있습니다. 이러한 접근은 AI가 HR의 역할을 대체하는 것이 아니라, 성과관리 운영을 보다 지속 가능하게 만들고 HR과 리더가 데이터 기반의 더 나은 판단을 내리실 수 있도록 돕는 도구로 작동하고 있음을 보여줍니다.

2. Workday People Analytics

글로벌 HR 솔루션 중에서도 특히 AI 기반 직원 데이터 분석 기능이 강력한 서비스로 알려져 있습니다. 기존 HRIS가 단순히 데이터를 저장·조회하는 데 그쳤다면, Workday People Analytics는 방대한 인사 데이터를 기반으로 조직의 리스크와 패턴을 자동 탐지하고, 이를 HR이 즉시 활용할 수 있는 인사이트로 전환해 제공한다는 점에서 차별화됩니다.

[핵심 기능]

2.1 AI 기반 핵심 이슈 자동 탐지(Spotlight Analysis)

Workday는 조직 내에서 발생하는 수많은 인사 지표(이직률, 휴가 사용량, 성과균형, 승진 패턴 등)를 실시간으로 모니터링하고, 변화가 감지되면 HR 담당자가 놓칠 수 있는 리스크를 자동으로 표면화합니다.

예를 들어 특정 팀의 이직률이 갑자기 높아지거나, 특정 직군에서 성별·연령별 평가 편차가 발생하면 AI가 이를 자동으로 탐지해 “지금 주의해야 할 이슈”로 알려줍니다.경영진·HR을 위한 실행 가능한 인사이트 제공(Storytelling Analytics) : 단순한 데이터 나열이나 그래프 형태가 아니라, AI가 데이터를 스토리처럼 ‘해석해 주는’ 기능이 특징입니다.

예: “지난 6개월간 고성과자 이탈 가능성이 높은 구성원이 증가했습니다. 주요 요인은 보상 경쟁력 저하 및 팀 간 역량 불균형입니다.”이런 식으로 HR 담당자가 바로 실행 가능한 수준의 인사이트를 제공해, 데이터 분석 역량이 부족해도 ‘지금 조직에 무슨 일이 일어나고 있는지’를 빠르게 파악할 수 있습니다.

2.2 성과·보상·이직 패턴의 상관 분석(Predictive Analytics)

Workday People Analytics는 머신러닝 기반 예측 기능을 통해 미래 리스크까지 보여줍니다.

“향후 3개월 내 이직 가능성이 높은 구성원 20명”, “승진 후 성과 하락 가능성이 높은 직군”, “보상 조정 필요성이 높은 구성원 그룹”이처럼 미래를 예측하는 Insight를 제공하여, HR이 보다 선제적으로 조직 운영을 할 수 있도록 지원합니다.

2.3 DE&I(다양성·형평성·포용성) 및 Workforce Planning에 특화된 분석 기능

AI가 조직 내 다양한 그룹(성별, 연령, 직무 등)의 평가·보상·이직 패턴을 분석하고, 편향 또는 불균형이 발생하는 지점을 자동으로 표시해줍니다. 또한 조직의 미래 인력 수요를 예측하는 Workforce Planning 기능과도 연동되어, HR이 전략적 의사결정을 쉽게 내릴 수 있습니다.

3. Lattice

Lattice는 미국 실리콘밸리 기업을 중심으로 빠르게 확산된 글로벌 성과관리 솔루션으로, 최근에는 다양한 AI 기반 기능을 추가하면서 ‘AI성과관리솔루션’의 대표 주자로 자리 잡았습니다.

Lattice의 가장 큰 특징은 목표관리(OKR)–피드백–1:1 미팅–성과평가–인재육성 등 구성원의 성장 사이클 전반을 하나의 플랫폼으로 통합하고, 이 과정에서 AI가 리더의 판단·작성·코칭을 실시간으로 보조하는 구조라는 점입니다.

[핵심 기능]

3.1 OKR 생성·점검을 돕는 AI 기반 목표 추천 기능 (AI Goal Assist)

Lattice는 구성원이 목표를 작성할 때 AI가 문장을 자동으로 보완해주는 기능을 제공합니다.예를 들어 목표가 모호하거나 정량적 기준이 부족할 때, AI가 다음과 같은 제안을 합니다.목표 문장을 더 구체적이고 측정 가능한 형태로 수정동일 직무의 과거 성공 패턴 기반 KPI 추천회사 또는 팀의 전략과 연결되는 표현 제안중복되는 목표나 지나치게 많은 목표에 대한 자동 경고이 기능을 통해 목표 작성이 어려운 구성원도 비교적 쉽게 “SMART 목표”를 만들 수 있으며, 리더 입장에서도 목표 검토에 드는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

3.2 AI 기반 피드백 생성 및 개선 기능 (Feedback AI)

Lattice는 피드백 문장과 리뷰 코멘트를 분석해, 보다 행동 중심·결과 중심의 구조로 개선안을 추천합니다.  예를 들어 구성원이 “OO님이 열심히 해주셨습니다”라고 쓰면 AI는 다음을 제안합니다.행동 중심 표현: OO님이 어떤 행동을 했는지 구체화성과 연결: 그 행동이 어떤 결과를 가져왔는지 설명조직적 영향 도출: 팀·고객·목표에 어떤 변화가 있었는지 제시다음 단계 제안: 재현 가능한 개선·유지 포인트 포함따라서 피드백의 품질 편차를 줄이고, 팀 전체가 일관된 언어로 피드백을 주고받도록 돕습니다.

3.3 성과 평가 코멘트의 질을 높이는 AI 리뷰 기능

리더가 작성한 평가 코멘트를 Lattice AI가 자동으로 점검하며 다음을 제안합니다.추상적 표현 → 구체적 행동 중심 표현으로 수정근거 부족 문장 → 구체적 예시·데이터 보완과도하게 부정적·일방적 표현 → 균형 잡힌 피드백으로 재작성평가 편향 가능성 탐지(최근성, 관대화, 편애 등)이 기능은 리뷰 품질을 유지하는 데 매우 유용하여, 평가 시즌의 HR 검토 부담을 크게 줄여줍니다.

3.4 1:1 미팅을 자동화하는 AI Agenda Builder

Lattice는 구성원의 최근 업무 패턴·피드백·목표 데이터 등을 기반으로 리더와 구성원이 1:1 미팅 시 사용할 대화 주제(Agenda)를 AI가 자동으로 생성합니다.예를 들어,최근 피드백에서 반복 언급된 강점미완료 상태가 지속된 목표 항목구성원이 자주 언급한 업무 리스크동료 평가에서 나타난 협업 이슈이런 항목들을 토대로 “이번 1:1에서 논의하면 좋은 주제”를 제안합니다.  리더는 미팅 준비 시간을 절약할 수 있고, 구성원은 보다 의미 있는 성장 대화를 경험할 수 있습니다.

3.5 인재육성(Performance & Growth) 모듈에서의 AI 코칭 기능

Lattice는 구성원의 역할·레벨·핵심 역량 데이터를 분석해, 개개인에게 필요한 성장 방향과 코칭 포인트를 AI가 자동으로 제안합니다.

예:“OO님은 커뮤니케이션 관련 피드백이 다수 확인되었습니다. 향후 고객 뮤니케이션 관련 목표를 함께 세워보는 것을 추천합니다.”, “지난 2분기 동안 협업 지표가 향상되었습니다. 이를 팀 내 Best Practice로 공유하면 좋겠습니다.”

AI가 단순히 평가 내용을 전달하는 것이 아니라, 평가 → 피드백 → 개선 → 성장으로 이어지는 자연스러운 루프를 만들어줍니다.

8. AI 성과관리 솔루션 FAQ

Q1. 평가가 중요한데, AI가 개입하면 평가가 왜곡되거나 부정확해지지 않을까요?

많은 HR 담당자들이 가장 먼저 걱정하는 부분이 바로 “AI가 인간의 평가를 대신하는 것 아닌가?”라는 점입니다. 하지만 AI성과관리솔루션은 평가의 ‘판단’을 대신하지 않습니다. AI는 평가 내용의 언어 품질을 개선하고, 표현을 구조화해주는 보조 도구로 작동합니다.

예를 들어 리더가 작성한 코멘트가 너무 모호하거나 근거가 부족한 경우, AI는 “더 구체적인 행동을 언급해보세요” 또는 “성과와의 연결을 명확히 해보세요”와 같은 가이드를 제공합니다. 하지만 최종 평가 등급이나 보상 판단 같은 핵심 의사결정은 여전히 리더와 조직이 직접 수행합니다.따라서 AI가 평가를 “대신한다”기보다는 리더가 더 객관적이고 정교하게 판단할 수 있도록 도와주는 코치에 가깝다고 볼 수 있습니다. 오히려 표현의 명확성이 높아지면서 평가 왜곡 가능성은 줄어드는 효과가 있습니다.

Q2. AI를 도입하면 평가 편향(관대화, 최근성, 편애 등)도 실제로 줄어드나요?

그렇습니다. AI는 평가 편향을 완전히 없앨 수는 없지만, 리더가 의식하지 못한 편향을 잡아주는 역할을 훌륭하게 수행합니다. 예를 들어 최근 한두 달의 성과만 반영해 평가하려는 ‘최근성 편향’을 줄이기 위해, AI는 구성원의 전체 기간 데이터를 기반으로 “이 구성원은 전반적으로 어떤 패턴을 보였는가”를 보여줍니다.

또한 지나치게 추상적이거나 근거 없이 긍정/부정으로 치우친 표현이 감지되면 “근거 보완 필요”, “행동 중심 표현 필요” 같은 알림을 제공합니다.

나아가 평가 코멘트를 팀·조직 단위로 분석해 “특정 리더의 평가가 지나치게 관대/엄격한 경향이 있는지”를 파악할 수 있어 HR이 사전에 편향을 조정할 수 있습니다. 이처럼 AI는 평가 과정을 더 투명하고 균형 있게 만드는 감시자(Guardian) 역할을 하며, 리더와 HR 모두가 더 객관적인 판단을 내릴 수 있도록 지원합니다.

9. 출처

1)Lattice. (2024). Lattice Product Documentation: AI-Assisted Goals, Feedback, and Performance Reviews. LatticeHQ.
2)Workday. (2024). Workday People Analytics: Spotlight, Predictive Insights, and Workforce Planning. Workday, Inc.
3)Mercer. (2024). HR Technology Trends and AI Adoption in Performance Management. Mercer Consulting.

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