[트렌드 분석 칼럼]

AI가 내린 결정, 성과와 책임은 누구의 것?

McKinsey와 Deloitte의 2026년 보고서로 살펴본 AI 시대 성과관리의 새로운 과제

AI가 자료를 찾고 분석하며 결과물을 만드는 시대입니다. 이제 AI는 단순한 업무 보조 도구를 넘어 사람의 판단과 의사결정에도 참여하고 있습니다.

그렇다면 AI와 함께 만들어낸 결과는 누구의 성과일까요? AI가 제안한 판단에 오류가 있다면 그 책임은 누구에게 있을까요?

McKinsey의 『HR Monitor 2026』과 Deloitte의 『2026 Global Human Capital Trends』를 성과관리 관점에서 살펴보았습니다.

McKinsey 보고서는 유럽 8개국과 미국·중국 등 10개국의 HR 담당자 1,303명과 구성원 5,501명을 대상으로 한 조사 결과를 담고 있습니다. Deloitte 보고서는 15개국의 비즈니스·HR 리더 3,000명 이상을 비롯해 구성원·관리자·임원 6,000명에 대한 추가 조사와 전문가 인터뷰를 바탕으로 작성되었습니다.

두 보고서는 성과관리만을 다룬 자료는 아닙니다. 그러나 AI가 업무와 의사결정에 참여하는 상황에서 무엇을 성과로 인정하고, 어떤 판단과 책임을 평가해야 하는가라는 중요한 질문을 던집니다.

◆ 1. AI와 함께 만든 성과, 무엇을 평가해야 할까?

AI가 자료를 찾고 분석하며 결과물을 만드는 상황에서는 업무를 많이, 빠르게 처리하는 능력만으로 고성과자를 정의하기 어렵습니다.

McKinsey 조사에서 문제해결력과 창의성, 데이터 분석과 AI 역량이 미래 핵심역량으로 중요하게 나타났습니다. 특히 디지털 리터러시는 2025년 20위에서 2026년 6위로 상승했고, 추론 능력도 12위에서 9위로 올라갔습니다.

AI가 반복적인 업무와 일부 전문적인 실행을 담당할수록 사람에게는 문제를 정의하고, 적절한 질문을 하며, AI의 결과에서 오류와 위험을 찾아내는 능력이 요구됩니다. 여러 정보를 종합해 더 나은 판단을 내리고 최종 결과에 책임지는 능력도 중요해집니다.

Deloitte 조사에서 리더의 66%는 사람과 AI의 상호작용을 의도적으로 설계하는 것이 중요하다고 응답했습니다. 그러나 이 분야에서 상당한 진전을 이루었다는 기업은 6%에 불과했습니다.

기업은 AI 활용을 요구하지만 사람과 AI의 역할, 기여와 성과를 어떻게 구분하고 평가할 것인지는 충분히 정리하지 못하고 있습니다.

AI를 활용해 업무시간을 절반으로 줄였다면 절약한 시간 자체가 성과일까요? 아니면 더 많은 결과물이나 더 높은 품질과 새로운 가치로 연결되어야 할까요?

AI 활용 능력은 새로운 성과역량이 될 수 있습니다. 그러나 AI를 많이 사용하는 사람이 곧 고성과자는 아닙니다.

중요한 것은 AI를 활용해 어떤 문제를 해결했고, 판단과 결과의 질을 얼마나 높였으며, 조직과 고객에게 어떤 가치를 만들었는가입니다.

◆ 2. AI가 내린 결정, 최종 책임은 누구에게 있을까?

AI가 만든 결과물과 사람이 직접 만든 결과물을 구분하기 어려워지면서, 완성된 결과만으로 구성원의 실제 역량을 판단하기 어려워지고 있습니다.

Deloitte 조사에서 임원의 48%는 AI가 잘못된 정보를 기업 데이터에 유입할 가능성을 우려했습니다. 구성원의 41%는 회사가 알지 못하는 상태에서 자신의 업무 일부를 AI로 자동화한 경험이 있다고 응답했습니다.

AI를 이용하면 정교하고 그럴듯한 결과물을 빠르게 만들 수 있습니다. 그러나 결과물이 좋아 보인다고 해서 구성원이 문제를 충분히 이해하고 있거나, AI의 오류를 찾아낼 수 있다는 의미는 아닙니다.

따라서 AI 시대에는 결과와 함께 그 결과가 만들어진 과정도 살펴봐야 합니다.

Deloitte 조사에서 임원의 60%는 이미 AI를 의사결정에 정기적으로 활용하고 있었습니다. 하지만 AI가 참여하는 의사결정과 책임체계를 제대로 구축했다는 기업은 5%에 불과했습니다.

AI는 이미 의사결정에 참여하고 있지만, 그 결정에 대한 책임체계는 아직 충분히 마련되지 않은 것입니다.

AI가 의사결정을 지원하거나 일부 결정을 대신하더라도 최종 판단과 책임까지 AI에 넘길 수는 없습니다.

AI의 결과를 비판적으로 검토하고, 필요한 순간에 이의를 제기하며 최종 결과에 책임지는 능력이 새로운 성과역량이 되어야 합니다.

◆ 3. 개인의 책임을 넘어, 조직은 무엇을 설계해야 할까?

AI가 참여한 업무의 결과를 평가하려면 개인의 역량과 책임만을 살펴보는 것으로는 충분하지 않습니다.

성과가 기대에 미치지 못했을 때 구성원의 AI 활용 능력이 부족했던 것인지, AI에 맡겨야 할 업무와 사람이 판단해야 할 영역이 불분명했던 것인지, 조직이 적절한 데이터와 도구를 제공하지 못했던 것인지 함께 살펴봐야 합니다.

Deloitte 조사에서 리더의 66%는 사람과 AI의 상호작용을 의도적으로 설계하는 것이 중요하다고 응답했지만, 상당한 진전을 이룬 기업은 6%에 그쳤습니다.

이는 AI 도입 자체를 넘어 사람과 AI의 역할, 협업 방식, 의사결정 구조를 설계하는 일이 조직의 중요한 과제로 남아 있음을 보여줍니다.

성과관리 역시 이러한 변화에 맞춰 달라져야 합니다.

목표가 명확했는지, 필요한 데이터와 도구가 제공되었는지, 사람과 AI의 역할이 분명했는지, 리더가 적절한 피드백과 지원을 제공했는지, 팀의 협업구조가 성과 창출에 적합했는지도 함께 살펴봐야 합니다.

앞으로의 성과관리는 조직의 전략과 목표, 사람과 AI의 역할, 판단과 책임, 피드백과 지원을 하나의 흐름으로 연결해야 합니다.

◆ AI 시대, 성과의 기준과 책임의 경계를 다시 설계할 때

AI는 앞으로 더 많은 업무를 수행하고 의사결정에 참여하게 될 것입니다.

그 과정에서 성과를 만들어내는 방식은 달라지지만, 결과에 대한 판단과 책임의 중요성은 오히려 커집니다.

AI가 업무의 일부를 수행했다면 사람의 기여는 어디에서 찾아야 할까요? AI의 제안을 바탕으로 결정했다면 그 결과에 대한 책임은 어떻게 나누어야 할까요?

이제 조직은 AI 활용 여부나 결과물의 양만으로 성과를 판단하기보다, 구성원이 어떤 문제를 정의하고, 무엇을 검증했으며, 어떤 판단을 통해 가치를 만들어냈는지 살펴봐야 합니다.

동시에 구성원 개인에게 모든 책임을 요구하기에 앞서 사람과 AI의 역할, 의사결정 권한과 책임의 범위를 명확하게 설계해야 합니다.

AI가 더 많은 업무와 의사결정에 참여할수록 중요한 것은 AI가 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 사람이 무엇을 판단하고 책임져야 하는지를 명확히 하는 것입니다.

성과의 기준과 책임의 경계를 새롭게 설계하는 것, 그것이 AI 시대 성과관리의 새로운 과제입니다.

※ 출처

McKinsey & Company. (2026.6). 『HR Monitor 2026: A Turning Point for the People Function』.

Deloitte. (2026). 『2026 Global Human Capital Trends: From Tensions to Tipping Points – Choosing the Human Advantage』.

※ 본 글은 위 두 보고서의 조사 결과를 바탕으로 필자가 성과관리 관점에서 핵심 내용을 선별하고 해석했으며, 초안 작성과 문장 정리에 생성형 AI의 도움을 받아 완성했습니다.

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