2026년 7월 11일
Rethinking How We Measure Soccer Performance축구 성과 측정 방식을 다시 생각한다
Knowledge at Wharton와튼 스포츠 애널리틱스 연구팀(Wharton Sports Analytics and Business Initiative)의 박사과정 연구원 조너선 피핑은 축구 분석에서 가장 널리 쓰이는 기대득점(XG·슈팅이 골로 이어질 확률) 지표가 경기의 핵심 위험 순간을 충분히 포착하지 못한다고 지적한다. 그가 개발한 XG+는 슈팅이 발생할 확률과 골로 연결될 확률을 동시에 산정함으로써 기존 지표의 공백을 메운다. 선수 추적 데이터를 활용하면 전통적 XG로는 드러나지 않던 득점 기회 창출 능력을 측정할 수 있으며, 마무리 결정력보다 기회를 만들어내는 역량이 선수의 실제 기여를 더 정확히 예측한다는 것이 이 연구의 핵심 주장이다. 나아가 정교한 지표 체계는 선수의 이적 가치 산정에도 유의미한 근거를 제공한다. HR 관점에서 이 연구는 성과 측정 설계의 근본 문제를 환기한다. 최종 결과물(매출·계약 건수 등)만으로 구성원을 평가하면 협업·정보 공유·기회 발굴 같은 보이지 않는 기여를 간과하게 되며, 다층적 데이터를 설계할수록 핵심 인재의 진정한 가치를 파악하고 적정 보상 및 이직 방지에 활용할 수 있다.
Research: AI Is Changing What Employers Want from New Hires연구: AI가 신규 채용에서 기업이 원하는 인재상을 바꾸고 있다
Harvard Business Review생성형 AI(Generative AI)의 급속한 확산이 기업이 신입 채용에서 요구하는 역량의 기준 자체를 바꾸고 있다는 연구 결과가 발표되었다. Harvard Business Review에 게재된 Jim Doucette와 Vishal Gaur의 연구에서, 한 글로벌 대형 은행 임원은 "3년 전만 해도 우리 부서에서 생성형 AI 도구를 쓰는 사람이 아무도 없었지만, 지금은 부서원 100%가 매일 수 시간씩 생성형 AI를 활용한다"고 밝혔다. 이 발언은 AI가 특정 직군을 넘어 업무 전반에 걸쳐 이미 일상화되었음을 보여주는 단적인 사례다. 연구진은 이처럼 급변하는 업무 환경 속에서 잠재력 높은 인재를 구별 짓는 세 가지 역량이 새롭게 부각되고 있다고 밝힌다. 이는 기업들이 신규 채용 시 기존의 학력·전공·기술 스펙을 넘어 AI 시대에 적합한 새로운 평가 기준을 도입하기 시작했음을 시사한다. 한국 HR 실무자 역시 이 흐름에 주목해, AI 활용 맥락에서 실질적 성과를 낼 수 있는 인재를 식별하기 위한 채용 평가 체계의 재설계를 본격적으로 검토해야 할 시점이다.
Nearly 7 in 10 workers say they didn’t get a raise in the past 6 months지난 6개월간 임금 인상을 받지 못한 직원이 10명 중 7명에 달해
HR Dive - Compensation & Benefits글로벌 채용기업 Morgan McKinley가 2,799명의 직원과 214개 기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 최근 6개월 내 임금 인상을 받지 못한 직원의 비율이 70%에 달하며, 이는 전년 동기의 65%보다 증가한 수치다. 반면 고용주 측에서는 48%가 임금을 인상했다고 응답해 직원과 기업 간의 인식 격차가 뚜렷하게 나타났다. 신규 채용 시 제시하는 연봉 수준도 절반 이상의 기업이 전년과 동일하게 유지한 것으로 조사됐으며, Glassdoor 경제연구소의 보고서는 인플레이션 압력으로 인해 초기 경력자들이 실질적인 임금 감소를 경험하고 있다고 지적했다. 임금 정체에 대한 불만은 이직으로 이어지는데, 고용주의 67%가 최근 6개월간 인력 이탈을 경험했고 19%는 그 원인으로 임금에 대한 부정적 인식을 꼽았다. Morgan McKinley는 인식 격차를 해소하기 위해 기업이 임금 계획과 인력 운영 결정에 대한 투명성을 높여야 한다고 제언했다. 한편 직원의 절반 이상은 정신건강 및 웰빙 지원이 재직 결정에 영향을 미친다고 밝혔으며, 기업의 63%는 관련 투자를 확대했다고 응답했다. 한국 HR 실무에서도 임금 수준뿐 아니라 보상 체계의 투명한 소통과 비금전적 복지가 구성원 유지에 미치는 영향을 함께 고려할 필요가 있다.
Thailand studies broader early retirement scheme to reshape public sector workforce태국, 공공부문 인력 구조 개편을 위한 조기 퇴직 제도 확대 검토
HRM Asia태국 정부가 공무원 인력 감축과 디지털 전환 대응을 목적으로 자발적 조기 퇴직 제도의 대상 연령을 하향 확대하는 방안을 검토 중이다. 현행 제도는 만 55세 이상 또는 정년 2년 이내 공무원에 적용되지만, 이번 개편안은 40대 공무원까지 포함하는 방향으로 논의되고 있다. 태국 공무원위원회(OCSC)가 주관하는 이 검토는 재정 부담을 줄이고 투자·복지 재원을 확보하려는 정부의 재정 전략과 맞닿아 있으며, 승인 시 2027 회계연도 도입이 목표다. 강제 구조조정 대신 재정 인센티브와 재교육(reskilling) 프로그램을 병행하여 자발적 참여를 유도한다는 방침으로, 부총리 파콘 닐프라풋은 40대 공무원이 퇴직 임박자보다 새로운 커리어로 전환하기에 유리한 위치에 있다고 언급했다. 디지털 기술의 확산으로 타이피스트·행정 보조 등 일부 전통적 역할의 수요가 줄어드는 현실도 이번 제도 검토의 주요 배경이다. 한국 HR 실무 관점에서 주목할 점은, 구조조정을 '강제 감원'이 아닌 '자발적 전직 지원'과 연계하여 설계했다는 점이다. 인력 감축 필요성과 구성원의 심리적 안전감을 동시에 고려하는 이 접근은 공공·민간을 막론하고 조직 재편을 앞둔 HR 담당자에게 시사점을 제공한다.
Separating signal from noise in coding evaluations코딩 평가에서 신호와 노이즈를 분리하기
OpenAI NewsOpenAI는 AI 모델의 코딩 능력을 측정하는 데 널리 활용되어 온 벤치마크(성능 평가 기준) 'SWE-Bench Pro'를 상세히 감사한 결과, 전체 과제의 약 30%에서 심각한 오류가 발견되었다고 밝혔다. 자동화 파이프라인은 731개 공개 과제 중 200개(27.4%)를 결함으로 플래그했으며, 숙련된 소프트웨어 엔지니어 5인이 참여한 인간 주석 캠페인에서는 249개(34.1%)로 집계되어 두 방법 모두 문제의 규모를 일관되게 지목했다. 확인된 오류는 크게 네 가지 유형으로 분류되었으며, 과제 자체의 설계 결함과 데이터 오염이 주된 원인으로 지적되었다. OpenAI는 이전에도 SWE-bench Verified 벤치마크가 근본적인 설계·오염 문제로 인해 유의미한 신호를 제공하지 못한다고 판단해 커뮤니티에 SWE-Bench Pro로의 전환을 권고한 바 있어, 이번 결과는 그 대안마저 신뢰성에 흠집이 생겼음을 의미한다. 이번 감사는 AI 역량 평가의 정확성이 안전 결정과 연구 우선순위 설정에 직결된다는 OpenAI의 Preparedness Framework 원칙에 따라 수행되었다. HR 실무자 관점에서 이 사례는 AI 채용·업무 도구를 도입할 때 벤치마크 수치를 액면 그대로 받아들이는 데 따른 위험을 상기시킨다. 외부 평가 지표에 의존해 AI 솔루션의 성능을 판단할 경우, 지표 자체의 설계 결함이 조직의 의사결정을 왜곡할 수 있으므로 복수의 검증 경로를 확보하는 것이 필요하다.
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