본문 바로가기

전체 글

 (87)
인공지능 기반 성과 관리 도구의 최신 리뷰 (2025년 기준) 안녕하세요. HR데이터랩입니다. 성과 관리는 단순한 평가를 넘어, 지속적인 성과 향상과 조직 몰입을 이끄는 핵심 도구로 진화하고 있습니다.2025년 현재, 인공지능(AI)은 HR 분야에서 정량화된 피드백, 편향 없는 평가, 이탈 예측, 맞춤형 성장 피드백까지 가능하게 만들고 있으며,이러한 기능을 중심으로 한 AI 기반 성과 관리 도구들이 빠르게 확산되고 있습니다.이번 글에서는 최신 AI 성과 관리 도구 5종의 특징, 장단점, 활용 포인트를 리뷰합니다.1. Lattice – OKR과 실시간 피드백의 강력한 조합키워드: OKR 기반 평가, 피드백 자동화, 관리자 리포팅📌 주요 기능OKR 설정과 진척도 추적실시간 피드백, 주간 체크인관리자 편향 탐지 및 피드백 질 분석📌 장점문화 중심의 피드백 루프 강화슬..
성과와 만족도를 동시에 높이는 유지 전략 설계 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 성과를 높이려는 조직과, 만족감을 추구하는 직원 사이에는 종종 긴장감이 존재합니다.성과 중심의 문화는 동기부여를 높일 수 있지만, 지나치면 과로와 이탈을 불러오고,반대로 만족도 중심의 접근은 성과 저하나 책임 회피로 이어질 위험이 있습니다.그래서 요즘 HR에서는 ‘성과’와 ‘만족도’를 동시에 잡을 수 있는 균형 잡힌 유지 전략이 핵심 과제로 부각되고 있습니다.이번 글에서는 데이터 기반으로 직원의 퍼포먼스와 만족도를 함께 관리하는 전략 설계 방법을 소개합니다.1. 성과와 만족도, 함께 높이려면 무엇을 알아야 할까?키워드: 직원 성과, 조직 만족도, 유지 전략의 균형점📌 ✅ 직원이 성과를 내는 이유와 만족감을 느끼는 이유는 다르다성과를 유도하는 요소만족도를 높이는 요소명확한 ..
생산성을 방해하는 요소들을 데이터로 찾아내는 방법 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 기업에서 "생산성 향상"은 늘 중요한 목표지만, 정작 무엇이 생산성을 떨어뜨리는지 명확히 파악하지 못한 채 무조건적인 업무 압박이나 시간 투입만 반복되는 경우가 많습니다.그러나 업무 환경, 협업 방식, 커뮤니케이션 패턴 등 다양한 요인이 생산성 저하로 이어질 수 있으며, 이를 제대로 파악하려면 데이터가 필요합니다.이번 글에서는 조직 내 생산성을 방해하는 요소를 데이터로 분석하고 개선하는 구체적인 방법을 소개합니다.1. 생산성 저하의 원인은 '감'이 아닌 '데이터'로 찾아야 한다키워드: 업무 생산성 분석, 데이터 기반 업무 개선, 비효율 진단📌 ✅ 직감에 의존한 진단의 한계✔️ “요즘 분위기가 안 좋아”라는 막연한 느낌✔️ “업무가 많아서 그런가?”라는 근거 없는 추측✔️ ..
면접 후 데이터 분석으로 최적의 인재를 선발하는 기술 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 전통적인 면접 방식은 평가자의 주관이 강하게 개입되고, 말 잘하는 사람이 오히려 더 높은 점수를 받는 등의 비객관적 요소로 인해 ‘최적의 인재’를 놓치는 경우가 많습니다.하지만 최근에는 면접 후 데이터 분석 기술을 통해 지원자의 역량과 조직 적합도를 과학적으로 평가하는 방법이 각광받고 있습니다.이번 글에서는 면접 이후 수집된 데이터를 바탕으로 정량적 인재 선발을 가능하게 하는 기술과 도구를 소개합니다.1. 왜 면접 후 데이터 분석이 필요한가?키워드: 면접 편향, 정량적 인재 평가, 데이터 기반 채용📌 ✅ 기존 면접 방식의 한계✔️ 면접관의 주관적인 인상에 의존✔️ 비언어적 요소(복장, 말투 등)에 의해 평가가 왜곡✔️ 채용 후 성과와의 연관성 부족✔️ “괜찮아 보여서” “..
인공지능과 윤리: 데이터 중심 HR의 새로운 도전 안녕하세요 HR데이터랩입니다. AI(인공지능)와 데이터 분석은 HR(인사관리) 분야를 빠르게 혁신시키고 있습니다.채용, 평가, 이직 예측, 교육 추천까지 이제는 AI가 사람을 분석하고 판단하는 시대가 됐습니다.하지만 데이터 중심 HR이 발전할수록, 공정성, 투명성, 개인정보 보호 등 윤리적 문제도 함께 부각되고 있습니다.이번 글에서는 AI 기반 HR이 가져온 윤리적 도전 과제와 앞으로 HR이 지켜야 할 새로운 기준을 살펴보겠습니다.1. 데이터 중심 HR이 가져온 변화와 윤리적 딜레마키워드: AI HR 혁신, HR 데이터 윤리, 채용 자동화 문제📌 ✅ AI 기반 HR의 주요 변화✔️ 채용 자동화 → 이력서 분석, 면접 평가, 최종 합격자 추천까지 AI가 주도✔️ 성과 예측 → 업무 패턴 데이터로 직원의 ..
HR 기술 투자 전에 고려해야 할 데이터 포인트 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 디지털 전환이 가속화되면서, 기업들은 HR 기술(HR Tech) 에 대한 투자를 적극적으로 검토하고 있습니다.하지만 섣불리 시스템을 도입하면 기대했던 효율성 향상은커녕 비용만 낭비할 위험이 있습니다.HR 기술을 제대로 선택하고 성공적으로 정착시키기 위해서는 투자 전에 꼭 분석해야 할 핵심 데이터 포인트를 체크해야 합니다.이번 글에서는 HR 기술 투자 시 사전에 반드시 고려해야 할 데이터 기준을 정리해드립니다.1. 현재 HR 프로세스의 문제점과 비용 구조 분석키워드: HR 프로세스 진단, 인사 업무 비효율 분석, 현재 비용 구조 평가📌 ✅ 첫 번째 데이터 포인트: 현황 파악✔️ 현재 HR 업무 프로세스 매핑채용, 평가, 교육, 급여, 퇴직 관리 등 각 프로세스별 흐름 정리수..
이탈 관리에서 심리적 요인을 분석하는 데이터 도구 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 기업이 아무리 좋은 조건을 제시해도, 직원 이탈(turnover) 은 완전히 막을 수 없습니다.특히 최근에는 단순한 연봉이나 복지보다도 심리적 요인(심리적 안정감, 직무 몰입, 조직 만족도 등) 이 이탈 여부를 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다.이에 따라 기업들은 심리적 요인을 데이터로 분석하고, 조기에 이탈 신호를 포착해 대응하는 전략을 강화하고 있습니다.이번 글에서는 이탈 관리에 심리 데이터 분석을 활용하는 방법과 추천 도구를 소개합니다.1. 이탈의 70%는 '심리적 이유' 때문이다키워드: 직원 이탈 심리 요인, 조직 몰입도, 심리적 안정성 분석📌 ✅ 왜 심리적 요인이 중요한가?✔️ 이직 설문 조사 결과이직 사유의 약 70%는 "업무 스트레스", "관리자와의 갈등..
데이터로 감정적 편향을 줄인 성과 평가 사례 안녕하세요 HR데이터랩입니다. 성과 평가는 직원의 보상, 승진, 교육 기회에 직접적인 영향을 주는 중요한 HR 프로세스입니다.하지만 많은 기업에서 상사나 동료의 주관적인 인상, 감정, 편견에 의해 평가가 왜곡되는 문제가 발생합니다.이러한 문제를 해결하기 위해 최근 기업들은 데이터 기반 성과 평가 시스템을 도입하여 감정적 편향(Bias)을 줄이고 객관적인 기준으로 평가하려는 노력을 강화하고 있습니다.이번 글에서는 데이터를 통해 감정적 편향을 줄이고 성공적으로 성과 평가 체계를 개선한 실제 사례를 소개합니다.1. 왜 감정적 편향이 문제인가?키워드: 성과 평가 편향, 인상 효과, 객관적 평가의 필요성📌 ✅ 감정적 편향이 평가에 미치는 영향✔️ 인상 효과(Halo Effect) → 한 가지 강점(또는 약점)이..

티스토리툴바