글로벌 브랜드 전략가, 헬레나 님의 20년 커리어 기록

"해외 진출은 번역이 아니라 재설계입니다" 🌍 [플렉스웍 커뮤니티] 글로벌 브랜딩 × 해외 진출 토크룸일시: 3월 19일(목) 오후 8시 30분 (1시간 30분) 장소: 온라인 무료 리더: Helena Yoon (글로벌 브랜드 전략가 / 전 글로벌 크리에이티브 디렉터) 이런 분들께 추천합니다 ✔ 해외 진출 브랜드 전략에 관심 있는 분 ✔ 글로벌 시장 진입 경험을 공유하거나 배우고 싶은 실무자 ✔ AI 시대 크리에이티브 리더십 및 퍼스널 브랜드 성장을 고민하는 분 👉 [신청하러 가기 (무료)] 9/11 취업난을 뚫고 네슬레·이케아를 이끈 글로벌 디렉터의 고백 안녕하세요, 플렉스웍의 CMO 이혜경입니다. 누군가의 커리어를 듣다 보면, 화려한 이력서의 줄글보다 그 이면에 숨겨진 ‘견디고 깨어지는 시간’이 더 크게 다가올 때가 있습니다.오늘 소개할 글로벌 브랜드 설계사, 헬레나 윤(Helena Yoon) 님이 바로 그러한 분입니다. :) 1995년 캐나다로 떠난 한 이민 소녀. 사회로 나갈 무렵 터진 9/11 테러로 인해 디자이너 구직 시장은 그야말로 '헬게이트'였습니다. 하지만 그녀는 오기와 끈기로 버틴 끝에 2013년 다니던 글로벌 디자인 회사 최초 '최연소, 이민자 출신, 여성 크리에이티브 디렉터'의 자리에 오릅니다. 이후 지난 20년간 북미, 중남미, 유럽, 아시아 시장을 무대로 네슬레, 이케아, 코카콜라, 월마트 등 이름만 들어도 아는 거대 브랜드들의 글로벌 전략과 광고 및 브랜딩을 지휘해 왔죠. 많은 분들이 해외 진출을 꿈꿀 때 영어를 완벽하게 다듬고 문구를 번역하는 데 집중합니다. 하지만 헬레나 님은 단호하게 말합니다. "해외 진출은 번역이 아니라, 재설계입니다." 화려한 커리어의 정점에서 "내가 이 세상에 물건만 더 팔러 왔나?"라는 중년의 각성을 맞이하고, 이제는 차세대 인재들의 커리어 코치로 나선 그녀. 오늘 인터뷰는 국경을 넘나들며 브랜드를 설계해 온 그녀의 치열했던 20년의 기록이자, 롱런하는 커리어를 위해 우리가 챙겨야 할 '진짜 기준'에 대한 이야기입니다. 1. 생존을 넘어 증명으로: 빽 없는 이민자, 최연소 디렉터가 되다"빽도 줄도 없는 낯선 땅에서, 저를 증명할 수 있는 건 오직 실력과 본질을 꿰뚫는 눈뿐이었습니다." - Helena 헬레나 님의 이야기를 들으며 가장 놀랐던 건 '위기'를 대하는 태도였습니다. 9/11 테러 직후 얼어붙은 취업 시장. 줄도 빽도 없는 이민자 1.5세 신분으로 살아남아야 했던 상황. 그녀는 이 결핍을 글로벌 시장의 '다양성을 이해하는 무기'로 바꿨습니다. Q. 9/11 직후의 헬게이트 같은 취업난, 그리고 글로벌 기업에서 아시아계 여성으로서 어떻게 그 견고한 장벽을 넘으셨나요? A. 맞아요. 처음엔 정말 막막했어요. 하지만 현장에서 부딪히며 깨달은 게 있습니다. 클라이언트가 진짜 원하는 건 화려한 언변이 아니라 '내 브랜드를 로컬 시장에 어떻게 안착시킬 것인가'에 대한 명확한 전략이라는 사실이었죠. 저는 단순히 디자인을 예쁘게 하는 것을 넘어, 소비재·패션·뷰티 등 다양한 산업에서 브랜드의 목소리와 비전을 해당 국가의 문화에 맞게 '재정의'하는 일에 집중했습니다. 그 치열한 결과물들이 쌓이다 보니 어느새 제 실력으로 승부할 수 있는 기회가 주어지더군요. [ 토론토 메트로폴리탄 대학교 강의 모습] 그녀는 언어의 장벽을 두려워하는 대신, '문화의 맥락을 읽는 눈'을 길렀습니다. 브랜딩이 단순히 포장지를 바꾸는 것이 아니라, 사람과 사람, 문화와 문화를 연결하는 '언어'임을 몸소 증명해 낸 것입니다. 2. 해외 진출의 본질: 번역이 아니라 '재설계'입니다"언어만 바꾼다고 글로벌 브랜드가 되지 않아요. 문화와 소비자, 경쟁 환경을 다시 읽어야 합니다." - Helena [호날두와의 긴박했던 4시간 촬영 현장] Q. 가장 기억에 남는 글로벌 프로젝트로 '크리스티아누 호날두' 캠페인을 꼽으셨어요 앤썸(Anthem)이라는 글로벌 에이전시에서 토론토 지사 크리에이티브 디렉터로 일할 때였어요. 허벌라이프라는 클라이언트가 호날두와 5년 계약을 맺었다며, 아주 단순한 포스터 컨셉 하나만 빨리 만들어 달라고 요구했습니다. 하지만 저는 이것을 100만 달러 규모의 프로덕션으로 판을 키웠고, 스페인으로 날아가 딱 4시간 주어진 촬영 시간 동안 1년 치 이미지와 비디오 에셋을 모두 뽑아냈습니다. 국경을 넘나들며 팀을 리드하고, 음악 작곡부터 디자인까지 저의 모든 라이프 스킬을 동원했던 이 프로젝트 덕분에, 팀과 회사의 위상이 엄청나게 높아졌죠. Q. 많은 한국 기업들이 글로벌 진출을 꿈꿉니다. 가장 많이 하는 실수나 놓치는 부분이 있다면 무엇일까요? A. 아주 명확합니다. 대부분의 기업이 '번역(Translation)'을 하려고 해요. 본국에서 한국에서 성공한 카피, 한국에서 먹혔던 디자인을 언어만 바꿔서 내보냅니다. 하지만 해외 진출은 철저한 '재설계(Redesign)'가 되어야 합니다. 소비자, 문화, 경쟁 환경이 완전히 다릅니다. 따라서 브랜드의 전략과 메시지도 밑바닥부터 새롭게 정의해야 해요. 단순한 UI/UX를 넘어 현지인의 삶 속에 우리 브랜드가 어떤 '경험'으로 자리 잡을지, 문화적 인사이트를 실제 전략에 어떻게 적용할지를 고민하는 것이 진짜 글로벌 브랜딩입니다. 그녀의 말에서 단순한 '마케터'가 아닌 '브랜드 아키텍트(설계자)'로서의 통찰력이 보였습니다. 툴과 매체는 변해도, 현지 소비자의 마음을 움직이는 본질은 변하지 않습니다. 3. 지속 가능한 성장의 비밀[후배들과 웃으며 커리어 코칭을 진행하는 모습] "어느 날 문득 그런 생각이 들었어요. '내가 이 세상에 물건만 더 팔러 왔나?' 그게 제 커리어의 방향을 바꾼 중년의 각성이었습니다." - Helena 헬레나 님의 커리어는 네슬레, 이케아 등 글로벌 탑티어를 찍으며 수직 상승했지만, 그녀는 만족하지 않았습니다.자신이 쌓은 20년의 노하우를 차세대 크리에이티브 인재 양성에 쏟기로 결심하죠. "제 커뮤니티에서는 정답을 제시하기보다, 제가 실제로 겪었던 글로벌 진출의 고민, 문화 차이의 이해, 수많은 시행착오를 솔직하게 나누고 싶어요." 그녀의 이야기는 단순히 '글로벌 브랜드 성공기'가 아닙니다. 어떻게 나만의 바운더리를 지키며 롱런할 것인가, 그리고 나의 경험을 어떻게 타인의 성장으로 연결할 것인가에 대한 치열한 철학입니다. 해외 진출을 앞두고 막막하신가요? 글로벌 시장에서 우리 브랜드를 어떻게 설계해야 할지 고민되시나요? 혹은 나의 전문성을 바탕으로 퍼스널 브랜드와 커뮤니티를 어떻게 건강하게 키워갈지 길을 찾고 계신가요? 단순한 정보 공유를 넘어, 실전 노하우를 딥하게 파헤치는 헬레나 님과의 토크룸에 여러분을 초대합니다. 🌍 [플렉스웍 커뮤니티] 글로벌 브랜딩 × 해외 진출 토크룸일시: 3월 19일(목) 오후 8시 30분 장소: 온라인 무료 리더: Helena Yoon (글로벌 브랜드 전략가/ 전 글로벌 크리에이티브 디렉터) 이런 분들께 추천합니다: ✔ 해외 진출 브랜드 전략에 관심 있는 분 ✔ 글로벌 시장 진입 경험을 공유하거나 배우고 싶은 실무자 ✔ 크리에이티브 리더십 및 퍼스널 브랜드 성장을 고민하는 분 👉 [신청하러 가기 (무료)] 📚 헬레나 님의 영감을 채워주는 추천 도서Start with WHY (Simon Sinek): "우리는 왜 이 일을 하는가? 본질을 묻는 힘" Smarter Faster Better (Charles Duhigg): "더 똑똑하고 빠르게 성과를 만드는 비밀" Darling You Can't Do Both (Janet Kestin & Nancy Vonk): "글로벌 여성 리더들을 위한 거침없는 조언" 🌐 헬레나 윤 포트폴리오 웹사이트: helenayoon.com Epilogue. "해외 진출은 번역이 아니라 재설계"라는 그녀의 말은, 어쩌면 우리 커리어에도 똑같이 적용되는 말 아닐까요? 남들의 성공 방식을 그대로 내 삶에 번역하려 하지 말고, 나만의 문맥에 맞춰 나의 가치를 '재설계' 해나가는 것. 플렉스웍에서 헬레나 님과 함께, 국경과 한계를 넘는 여러분만의 브랜드를 설계해 가시길 바랍니다. 플렉스웍 CMO 이혜경 드림.

AI시대, 플렉스웍이 채용에서 ‘이력서’ 대신 중요하게 보는 이것 (한경Job&Joy 2026년 3월 6일자)

플렉스웍의 새로운 채용 모델이한경잡앤조이 기사로 소개되었습니다. 👉 기사 보기https://magazine.hankyung.com/job-joy/article/202603062983d 플렉스웍은 채용을 바라보는 방식에서한 가지 질문을 던지고 있습니다. “이력서로 사람을 얼마나 알 수 있을까?” 이력서는 여전히 중요합니다.하지만 실제로 함께 일하게 되면 기업이 가장 궁금해하는 것은 따로 있습니다. 이 사람은어떻게 문제를 해결하는지어떤 방식으로 협업하는지그리고 실제로 일을 실행하는 사람인지입니다. 플렉스웍은 이 질문에서 출발했습니다. 실제로 함께 일해보면 알 수 있는 것들 플렉스웍은 단순히구직자와 기업을 연결하는 플랫폼이 아닙니다. 플렉스웍에는커뮤니티 기반 프로젝트 스프린트가 있습니다. 참여 인재는 글로벌 리더와 함께실제 기업 과제와 유사한 프로젝트를 수행합니다. 이 과정에서 드러나는 것은단순한 결과물이 아니라 문제를 정의하는 방식 협업하는 태도 실행 속도 AI를 활용하는 방식 같은 일하는 방식 자체입니다. 그리고 이 모든 과정은데이터로 기록됩니다. “어떻게 일하는지”를 데이터로 보는 채용 플렉스웍 프로젝트에는AI 퍼실리에이터(AI Facilitator)가 함께 참여합니다. AI는 프로젝트 과정에서 질문을 설계하고 중간 점검을 진행하며 행동 로그를 분석합니다. 그래서 단순히“이 사람 잘한다”가 아니라 이 사람이 어떻게 일하는지 협업 패턴 문제 해결 방식 실행력 AI 활용 능력 이런 것들이 데이터로 구조화됩니다. 플렉스웍은 이것을Work Data라고 부릅니다. 채용 전에 이미 함께 일해본 것처럼 기업이 프로젝트 파트너로 참여하면플렉스웍은 인재의 Work Data Report를 제공합니다. 보고서에는 실무 역량 지표 글로벌 리더의 평가 협업 패턴 분석 AI 활용 능력 등이 담겨 있습니다. 그래서 기업은단순히 “좋아 보이는 이력서”가 아니라 “실제로 우리 조직에서 어떻게 일할 사람인지” 를 데이터로 확인할 수 있습니다. 말하자면 채용 전에 이미 함께 일해본 것 같은 상태가 됩니다. 플렉스웍은 이 과정을 통해 스타트업 글로벌 진출 기업 빠른 실행이 필요한 팀 과 연결됩니다. 기업은 프로젝트를 통해 인재를 검증한 뒤 바로 계약 채용 으로 이어갈 수 있습니다. AI 시대의 채용은 달라지고 있습니다 플렉스웍 임태은 대표는 이렇게 말합니다. “AI 에이전트가 동료처럼 일하는 시대에는단순히 서류를 검증하는 것보다실제로 어떻게 실행하고 협업하는지가 더 중요한 기준이 됩니다.” “플렉스웍은 채용 전에 이미그 사람의 일하는 방식을 데이터로 확인할 수 있는 구조를 통해AI 시대의 새로운 채용 표준을 만들어가고 있습니다.” 새로운 방식의 채용을 경험해보세요 플렉스웍은이력서 중심 채용에서 업무 수행 데이터 기반 채용으로변화를 만들어가고 있습니다. 검증된 글로벌 인재를필요한 순간, 바로 연결하는 방식. AI 시대에 맞는 새로운 채용 방식이지금 플렉스웍에서 시작되고 있습니다. 👉 기업이라면검증된 글로벌 인재를 지금 만나보세요[인재 채용 시작하기] 👉 전문가라면플렉스웍 프로젝트에 참여해보세요[프로필 등록하기]

🎉 2월 설맞이 프로필 업데이트 캠페인 당첨자를 발표합니다!

이번 설맞이 프로필 업데이트 캠페인에 참여해 주신 모든 분께 진심으로 감사드립니다. 여러분이 직접 작성해 주신 한 줄 소개, 마이스토리, 실무 강점, 주요 성과들을 하나하나 읽으면서 플렉스웍 팀 전체가 정말 많은 영감을 받았습니다. 이렇게 다양한 경험과 역량을 가진 분들이 플렉스웍과 함께하고 계신다는 사실이 저희에게 큰 힘이 됩니다! 🙏 🏆 당첨자 발표🥇 1등 — 네이버페이 30만원 상품권 (1명)나요*나 님 🥈 2등 — CMO 커피챗 (2명)최*아 님박*환 님 🥉 3등 — 스타벅스 아메리카노 (10명) 정*민 님주*만 님고*솔 님 서*영 님 황*이 님 전*일 님 김*레 님 차*지 님 조*리 님 박*솔 님 🎖 이벤트 뱃지 — 참여자 전원위 당첨자를 포함한 캠페인 참여자 전원(필수 항목 기재 충족)께 이벤트 참여 뱃지를 드립니다. 뱃지는 프로필에 자동으로 반영될 예정입니다. 📌 유의사항✅ 경품은 등록하신 연락처로 순차 안내 드릴 예정입니다✅ CMO 커피챗은 별도로 개별 일정 문의 드릴 예정입니다.✅ 개인정보 미기재 또는 오기재 시 당첨이 취소될 수 있습니다.✅ 개인 사유로 인한 미수령 시 재발송이 어려울 수 있습니다.✅ 문의사항은 Flexwork 공식 채널로 연락 주세요. 다시 한번 참여해 주신 모든 분께 감사드립니다. 여러분의 이야기가 쌓여 Flexwork가 만들어집니다. 🙌 Flexwork 팀 드림

[interview]🇺🇸 이력서만 1,300번! AI시대 미국에서 UX designer로 살아남기!

낯선 땅, 27인치 캐리어 하나에서 시작된 질문과 해답 안녕하세요, 플렉스웍의 CMO 이혜경입니다. 누군가의 커리어를 듣다 보면, 화려한 결과물보다 그 이면에 숨겨진 ‘견디는 시간’이 더 크게 다가올 때가 있습니다. 오늘 소개할 레이첼 조(Rachel Yeagyeong Cho) 님이 바로 그러한 것 같아요 :) 2014년, 27인치 캐리어 하나를 끌고 미국 땅을 밟았을 때 그녀의 손엔 완벽한 영어도, 든든한 재정 지원도 없었습니다. 토익 700점, 토플 38점. 숫자로만 보면 ‘불가능’에 가까웠던 시작. 하지만 그녀는 지금 글로벌 기업과 AI 헬스케어 스타트업을 거치며, 가장 예민하고 중요한 문제를 다루는 시니어 UX 디자이너로 일하고 있습니다.많은 분들이 포트폴리오를 더 예쁘게 만들면 합격률이 올라간다고 생각합니다. 하지만 레이첼 님은 단호하게 말합니다. "실제로 미국 UX 인터뷰에서 탈락하는 가장 큰 이유는 결과물이 부족해서가 아니라, '평가 기준'을 이해하지 못했기 때문입니다." 그녀는 최근 6개월 동안 약 1,300개의 포지션에 지원했고, 52번의 파이널 인터뷰를 거쳐 최종 4곳에 합격했습니다. 이 치열한 데이터 속에서 그녀가 발견한 패턴은 무엇일까요? 오늘 인터뷰는 그 답을 찾아 나선 그녀의 치열했던 10년의 기록이자, AI 시대에 우리가 준비해야 할 진짜 무기에 대한 이야기입니다. 1. 생존의 언어, 디자인: 결과물이 아니라 '판단 기준'을 봅니다 [낯선 미국 땅, 첫 인턴십 회사 앞에서] "이때는 제가 UX 디자이너가 될 줄은 꿈에도 몰랐어요. 그저 낯선 환경에 저를 던져보는 선택을 했을 뿐이었죠." - Rachel 레이첼 님의 이야기를 들으며 가장 놀랐던 건 '결핍'을 대하는 태도였습니다. 유학생 신분으로 학비와 생활비를 스스로 해결해야 했던 상황. 영어가 유창하지 않아 겪어야 했던 수많은 오해들. 그녀는 이 결핍을 '관찰'이라는 무기로 바꿨습니다. Q. 언어의 장벽을 어떻게 넘으셨나요? 영어가 완벽하지 않다는 건 큰 핸디캡일 텐데요.A. 맞아요. 처음엔 영어가 안 되니 주눅도 많이 들었어요. 그런데 현장에서 부딪히며 깨달은 게 있습니다. '인터뷰 질문들은 단순히 작업 과정을 묻는 게 아니라, 나의 판단 기준을 평가하고 있구나'라는 사실이었죠. 면접관들의 질문은 결국 다음을 확인하기 위함이었어요. 문제를 어떻게 정의하는가? 리스크를 고려할 줄 아는가? 트레이드오프(Trade-off)를 논리적으로 설명할 수 있는가? 협업 속에서 의사결정에 어떤 영향을 미치는가? 그때부터 디자인은 저에게 단순한 ‘표현’이 아니라, ‘나의 의사결정 구조를 증명하는 커뮤니케이션’이 되었습니다. 말이 안 통하면 그림으로, 그림이 안 되면 프로토타입으로. 어떻게든 내 의도와 판단 근거를 전달하려는 절박함이 저를 UX라는 본질로 이끌었죠. [스스로 문제를 정의하고 해결해야 했던 유학생 시절 자료] 그녀는 영어를 마스터하는 대신, '맥락을 읽는 눈'을 길렀습니다. 디자인이 단순히 예쁜 화면을 만드는 것이 아니라, 사람과 사람, 문제와 해결책을 연결하는 '언어'임을 몸소 체험한 것입니다. 2. AI 시대, 디자이너의 무기는 무엇인가: 화면 설계에서 '판단 설계'로 [맥북을 펴고 일하는 레이첼 님의 모습] "도구는 빠르게 변합니다. 하지만 사람을 이해하고 복잡한 구조를 단순화하는 원리는 변하지 않아요." - Rachel 지금 레이첼 님은 Axle Health(의료 기관과 환자 간의 소통·약속 스케줄링을 자동화해주는 헬스테크 스타트업)에서 리드 디자이너로 일하고 있습니다. 환자와 의사의 스케줄링이라는 복잡한 문제를 UX로 풀어내는 최전선에 서 있죠. Q. AI가 디자인 영역까지 들어온 지금, 디자이너의 역할은 어떻게 달라지고 있나요? A. 예전엔 픽셀 하나하나 깎는 장인 정신이나 화면 설계 능력이 중요했다면, 지금은 '시스템이 어떤 판단을 내리도록 설계하는가'가 훨씬 중요해지고 있습니다. AI는 우리가 시키는 대로 만듭니다. 결국 '무엇을, 어떤 기준으로 만들라'고 시킬지 결정하는 건 사람의 몫이죠. 변화의 방향은 명확합니다. 사용자 흐름 설계 → 판단 기준 설계 UI 완성도 → 의사결정 근거 정의 화면 설계 → 시스템 행동 설계 그래서 이제는 인터뷰 준비도 '결과물 설명' 중심에서 '판단 과정 설명' 중심으로 이동해야 합니다. 개발자, PM, 스테이크홀더들이 각자의 언어로 이야기할 때, 복잡한 요구사항을 정리하고 "우리가 진짜 해결해야 할 문제는 이것입니다"라고 리딩하는 능력. 그게 AI 시대 디자이너의 진짜 무기입니다. [지금도 꾸준히 읽고 참고하는 책들] 그녀의 말에서 '테크니션'이 아닌 '설계자'로서의 UX 디자이너의 미래가 보였습니다. 화려한 툴 스킬보다 중요한 건, 결국 문제를 꿰뚫어 보는 통찰력입니다. 3. 실패는 데이터가 된다: 1,300번의 지원이 알려준 것 [스페인 미술관에서 UX 버그를 발견했던 :) ] "피카소를 보러 갔다가 UX 버그를 발견했어요. 직업병이죠. (웃음) 결국 냅킨에 와이어프레임을 그려서 직원에게 건네줬어요." - Rachel 레이첼 님의 커리어는 직선이 아니었습니다. 패션 디자인에서 애니메이션으로, 다시 UX 디자이너로 해고를 겪기도 했고, 수없이 많은 거절 메일을 받기도 했습니다. 하지만 그녀는 그 모든 과정을 '데이터'로 삼았습니다. 레이첼: "미국 취업 시장은 냉정해요. 저조차 최근 6개월간 1,300곳에 지원했고 수십 번 떨어졌습니다. 그런데 반복되는 인터뷰를 통해 패턴을 발견했어요. 미국 UX 인터뷰는 디자인의 시각적 완성도가 아니라, '의사결정 구조'를 평가한다는 것을요. 실패를 개인적인 무능력으로 받아들이지 않고, '아직 내 핏(Fit)을 못 찾은 과정'이자 '평가 기준을 학습하는 과정'이라고 생각했습니다. 멘토를 찾아가 끊임없이 피드백을 구하고, 이력서를 수십 번 고쳐 썼죠. 그 치열한 과정 자체가 저에겐 UX 리서치였던 셈이에요. 혼자 고민하지 마세요! 인터뷰 말미, 레이첼 님은 이렇게 말했습니다. "제가 겪었던 시행착오를 다른 분들은 조금 덜 겪었으면 좋겠어요. 정답을 줄 수는 없겠지만, 실제 인터뷰 현장에서 평가되는 기준을 같이 나눌 수는 있으니까요." 그녀의 이야기는 단순히 '미국 취업 성공기'가 아닙니다. 불확실한 환경 속에서 '나'라는 사람을 어떻게 정의하고, 세상과 소통하며 나만의 자리를 만들어갈 것인가에 대한 치열한 기록입니다. AI 시대, 디자이너로서의 방향성이 고민되시나요? 해외 취업의 높은 벽 앞에서, 내가 무엇을 준비해야 할지 막막함을 느끼시나요? 시니어로서 어떤 리더십과 판단력을 발휘해야 할지 길을 찾고 계신가요? 오는 [2월 28일(토)], 레이첼 님과 함께 그 답을 찾아보는 시간을 마련했습니다. 단순한 이력서 팁이 아닌, 실제 인터뷰에서 평가되는 기준을 구조적으로 설명해 드립니다. [플렉스웍 라이브 세션] 미국에서 UX 디자이너로 살아남기 일시: [2월 28일(토) 12:00 - 13:30] 장소: 온라인 (구글밋) 연사: Rachel Yeagyeong Cho (Senior UX Designer) 주요 내용: 미국 UX 인터뷰가 확인하는 디자이너의 신호(Signal) 탈락하는 포트폴리오의 공통 패턴과 합격의 평가 기준 AI 이후 바뀌는 UX 역할과 시스템 행동 설계 실제 사례 기반의 인터뷰 답변 구성 방법 (판단 과정 설명법) 👉 [세션 신청하러 가기 (링크)] 📚 레이첼 님의 요즘 추천 콘텐츠 !"기술보다 '사고방식'을 다루는 콘텐츠에 관심이 많습니다." Co-Intelligence (Ethan Mollick): AI와 인간의 협업 지능에 대한 통찰 (링크) The Alignment Problem (Brian Christian): AI가 인간의 가치를 따르게 만드는 법 (링크) Anthropic HCI Blog: AI와 인간 상호작용(HCI)의 최전선 (링크) Articulating Design Decisions (Tom Greever): 디자인을 말로 설득하는 법 (링크) Epilogue. 인터뷰가 끝나고 레이첼 님이 보내준 사진 속에는, 밤늦게까지 포트폴리오를 다듬던 치열한 흔적과 동료들과 환하게 웃고 있는 모습이 공존하고 있었습니다. 그녀의 10년 시간이 증명합니다. 결국, 기술이 아무리 발전해도 사람을 향하는 마음과 문제를 해결하려는 의지는 대체될 수 없다는 것을요.플렉스웍에서 레이첼 님과 함께, 여러분만의 '대체 불가능한 이야기'를 만들어 가시길 바랍니다. CMO 이혜경 드림.

🇬🇧 영국 의료 AI 스타트업 디자이너는 어떻게 일할까? (feat. Figma & Cursor)

AI가 디자이너의 업무를 어떻게 바꾸고 있을까요? 단순히 이미지를 생성하는 것을 넘어, 이제는 직접 코드를 짜고 제품을 배포하는 영역까지 확장되고 있습니다. 지난 2월 3일, 영국 런던의 의료 AI 스타트업 Scarlet에서 프로덕트 디자이너로 재직 중인 황소흠 님을 모시고, 현업에서의 AI 활용 방식과 글로벌 커리어에 대한 이야기를 나눴습니다. 그 생생한 현장의 인사이트를 공유합니다. 👩‍💻 리더 소개 — 황소흠 님 (영국 런던 근무)1. 피그마(Figma)와 커서(Cursor), 어떻게 연결할까?많은 디자이너들이 디자인 시스템 관리에 고민이 많으실 텐데요. 소흠님은 피그마의 디자인을 실제 코드로 구현하는 과정에서 AI를 적극적으로 활용하고 있었습니다. MCP(Model Context Protocol) 활용: 피그마에 있는 디자인 컴포넌트를 MCP를 사용해 코드로 변환하여 커서(Cursor)로 옮깁니다. 100% 완벽하진 않지만, 초기 코드를 잡는 데 매우 효율적입니다. 워크플로우: [피그마 디자인] → [MCP로 코드 변환] → [Cursor에서 다듬기] → [개발자 리뷰 & PR] 디자인 수정: 배포 후 간단한 CSS 수정이나 디자인 변경은 개발자를 거치지 않고 디자이너가 직접 코드를 수정하여 반영합니다. 2. "AI는 최고의 코딩 선생님입니다"비전공자나 디자이너가 코딩을 배우는 것은 큰 장벽처럼 느껴지죠. 소흠님 또한 처음엔 깃허브(GitHub) 사용법조차 낯설었지만, AI 에이전트를 통해 이를 극복했습니다. "AI에게 '대신 해줘'가 아니라, '어떻게 하는지 단계별로 알려줘'라고 프롬프트를 입력해보세요." 초기의 과도기: 처음엔 AI 툴을 쓰는 게 익숙한 방식보다 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 하지만 이 '적응기'를 거치고 나면 업무 속도에 가속도가 붙습니다. 모델별 활용 팁: Claude Sonnet: 전체적인 구조를 잡고 계획(Plan)을 세울 때 유용합니다. Gemini: 코드 디버깅이나 막혔을 때 창의적인 해결책을 찾는 데 강점이 있습니다. 3. 스타트업의 속도: 리서치보다 빠른 배포소흠님이 재직 중인 의료 AI 분야는 사용자를 대상으로 리서치를 진행하기 까다로운 환경입니다. 그래서 선택한 전략은 'AI를 활용한 빠른 실행'입니다. 긴 기간의 사용자 리서치를 수행하기보다, AI를 활용해 기능을 빠르게 개발하고 배포합니다. 사용자가 실제 제품을 쓰면서 주는 피드백을 바탕으로 개선하는 Lean한 프로세스를 통해 제품의 완성도를 높여갑니다. 4. 영국에서의 커리어, 그리고 조언영국 현지에서 일하며 느낀 점과 해외 취업을 꿈꾸는 분들을 위한 조언도 아끼지 않았습니다. 풀 리모트 vs 오피스: 영국 내에서도 완전 재택(Full Remote)보다는 하이브리드 근무가 일반적입니다. 특히 커뮤니케이션 속도 면에서 오프라인의 장점을 무시할 수 없기 때문입니다. 나만의 무기: 기존에 하던 업무(예: 그래픽 디자인, 마케팅 등)가 있다면 버리지 말고 활용하세요. 프로덕트 디자이너라고 해서 UX만 하는 것은 아닙니다. 비주얼 강점이 있다면 그 또한 강력한 차별화 포인트가 됩니다. 💬 Q&A 하이라이트Q. AI 도입으로 일자리가 사라질까 걱정됩니다. A. 저도 그런 고민을 했지만, 생각을 바꿨습니다. 예전에 한 달 걸리던 일을 일주일 만에 끝낼 수 있게 되면서 '내가 할 수 있는 일이 더 많아졌다'고 긍정적으로 생각합니다. 디자이너가 개발 능력까지 갖추게 되면 대체 불가능한 인재가 될 수 있습니다. Q. 디자인 시스템과 개발 코드는 어떻게 싱크를 맞추나요? A. 새로운 컴포넌트는 피그마에서 먼저 잡고 MCP를 통해 코드로 옮깁니다. 반대로 코드에서 수정된 사항이 확정되면, 다시 피그마로 돌아와 컴포넌트를 업데이트하는 방식으로 관리합니다. 아직 완전 자동화는 되지 않았지만, 이 과정에서 AI가 큰 도움을 줍니다. 🚀 더 많은 인사이트가 궁금하다면? 플렉스웍 커뮤니티에 합류하여 글로벌 리더들의 경험과 노하우를 직접 들어보세요. 다음 세션에서도 실무에 바로 적용 가능한 생생한 이야기를 전해드리겠습니다. 👉 [플렉스웍 커뮤니티 살펴보기]

실무검증은 ‘테스트’가 아니라, 채용 의사결정에 필수적인 도구다

채용을 하면서, 이런 장면을 한 번쯤 경험해 보셨을 것입니다. "면접 답변을 AI가 학습시킨 걸 외운 건 아닐까?" "이 경력은 진짜일까? AI가 학습시킨 것일까?" "이 성과는 본인이 직접 한 것일까?" 이제 AI는 그럴듯한 이력서를 쓰고, 면접 질문에 대한 완벽한 답변을 생성하며, 심지어 포트폴리오까지 대신 만들어 줍니다. 그리고 AI 시대 이전부터도, 이런 상황을 한 번쯤은 경험해 보셨을 겁니다. “이력은 정말 좋아요.” “면접도 무난했는데요.” “그래도 막상 투입하면 어떨지 모르겠네요.” 후보자에 대한 정보는 충분해 보이지만, 정작 ‘채용 결정을 내리기엔 애매한 상태’ . 이 순간 채용 담당자와 현업 부서에서는 자료를 더 보고 싶어도, 질문을 더 던지고 싶어도 이미 활용할 수 있는 수단이 거의 남아 있지 않다는 사실을 체감합니다. 위의 두 사례는, 지금 채용 담당자들이 마주하고 있는 현실입니다. 그런데 더 본질적인 질문이 있습니다. “AI가 대신할 수 없는 영역, 즉 태도, 협업 능력, 윤리적 판단 같은 인간 고유의 역량(Soft Skills)을 어떻게 제대로 확인할 것인가?” 이력서와 면접만으로는 이 영역을 검증하기 어렵습니다. 그리고 이러한 문제는 기업과 채용 담당자의 판단 능력이 부족해서가 아니라, 결정에 필요한 정보가 구조적으로 부족하기 때문 에 발생합니다. 바로 이 지점에서, 실무검증 이라는 새로운 채용 도구의 필요성이 분명해집니다. 왜 채용 결정은 늘 어려울 수밖에 없는가 대부분의 채용 프로세스는 이력서와 면접을 중심으로 설계되어 있습니다. 이력서는 과거의 성과와 경험을 요약한 문서입니다. 면접은 생각과 경험을 말로 설명하는 자리입니다. 하지만 실제 채용 결정에서 HR과 리더가 고민하는 질문은 조금 다릅니다. 이 사람은 우리 조직의 맥락을 얼마나 빨리 이해할까? 실제 업무 상황에서 우선순위를 어떻게 판단할까? 문제가 생겼을 때 혼자 해결하려 할까, 소통하려 할까? 이 질문들은 ‘말’이 아니라 ‘일하는 과정’에서 드러나는 요소 입니다. 그리고 이 영역은 이력서와 면접만으로는 확인하기 어렵습니다. 실무검증을 ‘테스트’로 오해하는 순간 생기는 문제 실무검증을 도입하려 할 때, 조직 내부에서 자주 나오는 우려가 있습니다. “지원자에게 부담을 주는 것 아닐까요?” “과제형 채용 테스트랑 뭐가 다른가요?” 이런 반응은 실무검증을 사람을 평가하기 위한 시험 으로 인식할 때 나타납니다. 하지만 실무검증의 본질은 평가가 아닙니다. 채용 의사결정에 필요한 정보를 보완하는 과정 입니다. 즉 실무검증은 합격과 불합격을 가르기 위한 장치가 아니라, 결정 과정에서의 불확실성을 줄이기 위한 도구입니다. 실무검증은 ‘결정을 쉽게 만드는 장치’ 실무검증이 필요한 이유는 단순합니다. 채용 결정은 언제나 정보가 부족한 상태에서 내려지는 선택 이기 때문입니다. 실무검증은 이 부족한 정보를 보완해 줍니다. “괜찮아 보인다”라는 인상 대신 “이 업무 기준에서는 검증됐다”는 근거를 제공합니다. 이 차이는 채용 담당자와 현업 부서 모두에게 큽니다. 실무검증에서는 무엇을 확인하는가 플렉스웍의 콘텐츠 마케터 실무 검증 화면 플렉스웍 실무검증은 정답을 맞히는 과제나 장시간의 무상 노동을 요구하지 않습니다. 짧고 명확한 실무 단위에서 다음과 같은 지점을 확인합니다. 문제를 어떻게 이해하고 접근하는지 질문을 던지는 방식과 커뮤니케이션 흐름 피드백을 받아들이고 수정하는 태도 이 과정에서 드러나는 정보는 면접 질문 몇 개로는 얻기 어렵고, 실제 현업 투입 이후에야 보이는 요소들입니다. 채용 회의에서 실제로 달라지는 변화 실무검증을 경험한 조직에서 공통적으로 나타나는 변화가 있습니다. 주관적인 인상 위주의 논의 감소 현업 리더의 불안과 망설임 감소 HR의 ‘설명 역할’ 부담 감소 채용 회의에서 이런 문장이 등장하기 시작합니다. “이 후보는 이 업무 범위에서는 충분히 검증됐습니다.” “우리 팀 방식에 대한 적응력은 확인이 됐어요.” 결정이 빨라지고, 결정에 대한 책임도 분산됩니다. 개인에게도 실무검증은 '나를 증명할 기회' 실무검증은 기업만을 위한 도구가 아닙니다. 지원자 입장에서도 실무검증은 나의 진짜 역량을 보여줄 수 있는 기회 입니다. 이력서에 담기 어려운 문제 해결 능력 면접에서 말로만 설명했던 실무 스킬 팀워크와 커뮤니케이션 방식 이러한 요소들은 스펙이나 경력 기술서로는 증명하기 어렵습니다. 하지만 실무검증 과정에서는 실제로 일하는 모습 을 통해 자연스럽게 드러납니다. 또한 지원자 입장에서도 입사 전에 조직의 업무 방식, 커뮤니케이션 문화, 협업 스타일을 미리 경험할 수 있습니다. 이는 입사 후 미스매칭을 줄이는 중요한 검증 과정 이 됩니다. "이 회사는 정말 내가 일하고 싶은 방식으로 운영되는가?" "나의 강점이 이 조직에서 실제로 발휘될 수 있는가?" 실무검증은 기업과 개인 모두에게 서로를 제대로 이해하고 선택할 수 있는 장 을 제공합니다. 결국 좋은 채용은 일방적인 평가가 아니라, 양방향의 상호 검증에서 시작됩니다. 채용의 목적은 ‘완벽한 사람을 찾는 것’이 아닙니다. 틀릴 가능성을 줄이는 선택을 하는 것 , 그리고 그 선택에 대해 조직이 납득할 수 있는 근거를 갖는 것입니다. 실무검증은 채용을 복잡하게 만드는 단계가 아니라, 그 결정을 가능하게 만드는 도구입니다. 면접 이후에도 망설여지는 채용 결정, 이제 ‘감’이 아니라 ‘검증된 근거’로 판단해 보세요. 플렉스웍 기업회원으로 가입하면 직무·상황에 맞춘 실무검증을 바로 설계하고 운영 할 수 있습니다. 실무검증으로 채용 의사결정 구조를 바꿔보세요. 👉 플렉스웍 실무검증 바로 보기

AI 시대, 커리어는 더 이상 혼자 관리할 수 없습니다

요즘 이런 생각, 한 번쯤 해보셨을 거예요. AI 덕분에 혼자서도 정말 많은 일을 할 수 있게 됐 죠. 기획도, 분석도, 글쓰기도, 개발도 — 예전 같으면 팀이 필요했던 일들을 이제는 개인이 해냅니다. 그런데 이상하지 않나요? 혼자서 할 수 있는 건 늘었는데, 기회는 오히려 더 잡기 어려워진 느낌 입니다. 왜 이런 걸까요? 이 질문에 대한 힌트를 리드 호프먼 은 이미 오래전에 던졌습니다. 그는 기술이 고도화될수록, 오히려 사람과 사람 사이의 연결이 더 중요해진다 고 말했죠. 리드 호프먼 인터뷰 원본 AI in 2026: Reid Hoffman’s Predictions on Agents, Work, and Creation AI가 바꾼 건 ‘능력’, 남은 건 ‘차이’ AI 덕분에 개인의 역량 차이는 빠르게 줄어들고 있습니다. 솔직히 말하면, 이제 결과물만 놓고 보면 “이건 누가 만든 거지?” 구분하기도 어려워졌죠. 그래서 커리어에서 던지는 질문도 바뀌고 있습니다. 이 사람은 어떤 맥락에서 일해봤을까? 누구와 함께 결과를 만들어봤을까? 이 사람의 일하는 방식은 실제로 검증된 적이 있을까? 이제는 이력서 한 장보다, 관계 속에서 남긴 흔적 이 더 많은 걸 말해줍니다. 네트워크는 ‘인맥’이 아니라 ‘검증 장치’입니다 호프먼은 네트워크를 이렇게 설명합니다. ‘지능의 확장’이라고요. AI가 쏟아내는 수많은 정보 속에서 무엇을 믿어도 되는지 걸러주는 필터 라는 뜻입니다. 이 관점에서 보면, 커뮤니티의 역할도 분명해집니다. 커뮤니티는 친목을 위한 공간이 아니라 사람이 어떻게 일하는지를 자연스럽게 드러내는 공간 입니다. 누가 말을 잘하는지는 금방 알 수 있죠. 하지만 정말 중요한 건 이런 것들입니다. 실제로 실행하는 사람인지 어떤 방식으로 협업하는지 문제가 생겼을 때 어떻게 풀어가는지 이런 것들은 결국, 함께 시간을 써보고, 함께 일해봐야 보입니다. 플렉스웍 커뮤니티가 지향하는 연결 방식 그래서 플렉스웍 커뮤니티는 단순한 정보 공유 공간을 목표로 하지 않습니다. 우리가 연결하고 싶은 건, 딱 이 세 가지입니다. 첫째, 느슨하지만 지속적인 연결 매일 붙어 있지는 않지만, 필요할 때 서로의 맥락을 이해하고 있는 관계. 둘째, 실무 기반의 상호 관찰 스터디, 프로젝트, 챌린지, 협업을 통해 ‘말’이 아니라 과정과 결과가 남는 구조 . 셋째, 검증이 기회로 이어지는 흐름 커뮤니티 안에서 쌓인 신뢰와 기록이 채용, 협업, 프로젝트 제안으로 자연스럽게 이어지는 구조입니다. 약한 연결이 강해지는 순간은 딱 하나입니다 호프먼이 말한 ‘약한 유대관계’. AI 시대에는 오히려 이 연결이 더 강력해집니다. 다만 조건이 하나 있습니다. 같은 공간에만 있는 관계는, 아무 일도 함께 하지 않으면 끝까지 약한 관계로 남습니다. 그래서 플렉스웍 커뮤니티는 가볍게 들어올 수는 있지만, 무언가는 꼭 함께 해보게 만드는 구조 를 만듭니다. 그 순간, 관계가 바뀝니다. ‘아는 사람’이 ‘함께 일해본 사람’이 됩니다. 그리고 이 차이가 AI 시대 커리어의 생존력을 만듭니다. AI는 도구이고, 커뮤니티는 증명입니다 AI는 분명 대단한 도구입니다. 개인의 생산성을 극적으로 높여주죠. 하지만 하나는 대신해주지 못합니다. 신뢰를 만드는 일 입니다. 플렉스웍 커뮤니티가 지향하는 구조는 단순합니다. AI로 시간을 벌고, 그 시간을 다시 사람과의 협업과 연결에 투자하는 것 . 그 안에서 개인은 고립되지 않고, 기업은 덜 실패하는 채용을 하며, 커뮤니티는 살아 있는 네트워크가 됩니다. 결국, 커리어의 질문은 다시 사람으로 돌아옵니다 2026년을 준비하며 가장 중요한 질문은 이것일지도 모릅니다. “나는 어떤 사람들과, 어떤 방식으로 연결되어 있을까?” 플렉스웍 커뮤니티는 이 질문에 이력서가 아니라 ‘과정’으로 답할 수 있는 공간 을 만들고 있습니다. AI 시대의 커리어는 혼자 잘하는 사람이 아니라, 함께 일해본 기록이 남아 있는 사람 이 완성합니다.

해외 채용 검증 사례로 살펴보는 ‘검증형 채용’ 트렌드

채용은 더 이상 “사람을 뽑는 일”이 아닙니다. 글로벌 기업에게 채용은 리스크를 관리하는 의사결정 에 가깝습니다. 실제로 전 세계 많은 기업들은 이미 하나의 질문을 공유하고 있습니다. “이 사람을 뽑아도 될까?”가 아니라 “이 사람은 우리 팀에서 실제로 잘할 수 있을까?” 이 질문에 답하기 위해, 글로벌 채용의 기준은 빠르게 바뀌고 있습니다. 이력서와 면접 중심 채용에서, 검증 중심 채용 으로 바뀌고 있는 것입니다. 왜 ‘채용 전에 검증’하는가 1. 채용 실패는 더 이상 개인의 문제가 아닙니다 잘못된 채용 1건은 단순히 한 명을 잘못 뽑은 문제가 아닙니다. 조직 전체에 연쇄적인 비용을 발생시킵니다. 대표적인 채용 실패의 영향은 다음과 같습니다. 생산성 손실: 기대한 성과를 내지 못하며 프로젝트 일정이 지연됩니다. 팀 내 갈등: 업무 속도, 협업 방식, 의사결정 기준의 불일치로 갈등이 누적됩니다. 온보딩·교육 비용 증가: 재채용이 발생할 경우 동일한 비용이 반복적으로 소모됩니다. 글로벌 기업들의 채용과 검증 사례에서 공통적으로 언급되는 결론은 명확합니다. 채용 실패는 개인의 문제가 아니라 조직의 리스크 라는 점입니다. 2. 이력서와 면접의 구조적 한계 그렇다면 기존 채용 방식은 왜 한계를 가질 수밖에 없을까요? 이력서는 결과만 보여줍니다. 무엇을 했는지는 알 수 있지만, 어떻게 했는지, 왜 잘했는지는 충분히 드러나지 않습니다. 면접은 ‘말 잘하는 사람’을 선별합니다. 실제 업무 역량보다 커뮤니케이션 능력이 과대평가되기 쉽습니다. 실제 업무 환경과 괴리가 큽니다. 면접장에서의 답변과 실무 환경에서의 행동은 다를 수밖에 없습니다. 그래서 글로벌 기업들은 다른 선택을 하기 시작했습니다. 뽑기 전에, 먼저 함께 일해보는 것입니다. 글로벌 기업이 실제로 활용하는 채용 검증 방식 8가지 1. Toptal 상위 3%만 남기는, 검증 자체가 브랜드가 된 다단계 프로세스 Toptal은 전 세계적으로 유명한, 검증형 인재 네트워크 로 ‘상위 3%만 선별하는’ 다단계 프로세스를 통해 인재를 검증합니다. 커뮤니케이션 능력 검증 직무별 실무 과제 실제 프로젝트 시뮬레이션 일정 기간 동안의 성과 및 태도 모니터링 Toptal의 다단계 검증 프로세스는 단순한 실력만 평가하는 것이 아닌, 일하는 방식과 태도, 협업 적합성까지 검증합니다. 2. 아마존의 다단계 평가 기반(Assessment-First Approach) 프로세스 아마존은 다단계 평가 기반 프로세스를 통해 후보자를 평가 및 분류합니다. 온라인 직무 지원 평가 테스트 전화/화상 인터뷰 현장 추가 인터뷰의 프로세스로 진행 테스트에는 직무 시뮬레이션 및 업무 스타일 평가인 Virtual Job Tryout이 포함 소프트웨어 엔지니어나 매니저, 물류 등 직무별로 다른 기술이나 행동, **적성 테스트 적용 이렇게 아마존의 다단계 평가 기반 프로세스는 실제 직무 시뮬레이션과 구조화된 평가를 시행하면서 후보자를 분류합니다. 3. 기술 기반 평가 (Skills-Based Hiring) 여러 글로벌 기업들이 도입한 방식으로, 직무 역량(Soft/Hard Skill)을 아래와 같은 다양한 평가 도구로 검증합니다. 기술 테스트 인지 능력 테스트 상황판단(SJT) 과제형 평가 실무 과제 제출 등 기술 기반 평가는 전통적인 이력서 및 학력 중심 채용에서 벗어나, 정량/정성 기술 경험을 데이터로 검증합니다. 4. Assessment Day Assesment Day는 지원자를 하루 혹은 일정 시간 동안 다양한 평가 활동으로 검증하는 방법으로, 금융과 IT, 제조 등 대규모 채용에서 많이 사용됩니다. Assesment Day는 다음과 같은 평가 요소를 포함합니다. 그룹 토론 개별 프레젠테이션 심리/적성 검사 역할놀이 및 사례 분석 면접 평가 Assesment Day는 지원자의 행동이나 의사소통, 문제 해결 능력 등을 실제 업무 시나리오로 검증합니다. 5. Topgrading Method Topgrading 평가 기법은 “Threat Of Reference Check”와 같은 후기 추천인 검증 위협으로, 솔직한 답변을 유도하는 등의 고급 인터뷰 전략을 포함하는 방식입니다. Topgrading 평가 기법은 아래와 같은 방식으로 A-Player 인재 식별을 목표로 합니다. 구조화된 인터뷰 추천인 검증 강화 과거 성과 검증 등 실제로 Topgrading을 적용한 기업들이 리더십 팀 및 핵심 인재 선발에서 성공하는 사례들이 보고되고 있습니다. 6. AI/데이터 기반 평가 플랫폼 AI 기술의 발달로, AI 및 데이터 기반으로 지원자를 평가하는 플랫폼을 사용하는 사례가 늘어나고 있습니다. Knockri: AI 기반 답변 행동/능력 중심 평가 플랫폼 응답을 텍스트로 전환하고 역량 사전**(competency dictionary)** 기준으로 점수화 응답 편향을 줄이고, 역량 데이터 정량화하는 장점 Canditech: 실제 업무 시뮬레이션 기반 테스트, 인지/행동/기술 평가, 1-way 비디오 인터뷰, 챗봇 기반 프리스크리닝 등 다양한 평가를 제공하는 플랫폼 AI를 활용한 자동점수화, ATS 통합, 프록터링(감시) 기능도 포함 전 세계에 분산된 지원자들을 대상으로 한 원격·자동화된 검증 도구로 활용 7. 국제적 검증 서비스: Document / Background Checks DataFlow Group은 대표적인 국제 신원·자격증/학위 등 검증 서비스 제공 기업으로, 전 세계 200개국의 자료를 기반으로 문서 진위 및 자격을 검증해 줍니다. 8. Online Pre-Employment Tests Online Pre-Employment Tests는 전 세계 채용 시장에서 널리 쓰이는 접근 방식입니다. 해당 테스트는 월마트나 맥도날드 등 대형 기업에서도 활용되는데요. 초기 지원자 풀을 줄이고, 기초능력을 검증하는 데 유리해 대량 지원자에 대비하고 기본적인 스크리닝 기준을 제공받을 수 있습니다. 그렇다면 한국 조직은 어떻게 적용할 수 있을까 해외에서는 이렇게 다양한 방식으로 인재를 평가하고 분류하는데요. 물론 이러한 해외의 방식을 우리나라에서는 그대로 적용하기 어렵고, 그 이유도 분명합니다. 빠른 채용 속도 제한된 인력 규모 계약·고용 구조 문화적 차이 그래서 국내 상황에 맞는 현실적인 검증 방식 이 필요합니다. 짧고 명확한 검증 기간 실무 기반 평가 프로젝트·프리랜서·정규직 모두 적용 가능한 구조 검증형 채용을 고민하고 있다면, 채용 전에 함께 일해보는 방식을 고려하고 있다면 플렉스웍 실무 검증 채용의 기준은 이미 바뀌었습니다 글로벌 채용의 공통 분모는 분명합니다. 바로 검증 입니다. 이력서는 참고 자료일 뿐, 채용의 핵심 기준은 이미 바뀌었습니다. “이 사람은, 우리 팀에서 실제로 성과를 낼 수 있는가?” 이 질문에 답할 수 있는 채용 방식이 앞으로 우리에게도 표준이 될 것입니다.

저성과자는 정말 ‘사람’의 문제일까요? 그 이유를 데이터로 설명할 수 있다면?

저성과자는 정말 ‘사람’의 문제일까요? 저성과자 관리가 어려운 진짜 이유 조직을 운영하다 보면 언젠가 반드시 마주하게 되는 질문이 있습니다. “성과가 잘 나오지 않는 팀원, 우리는 어떻게 관리해야 할까?” 누군가는 더 강하게 관리해야 한다고 말하고, 누군가는 면담과 코칭을 반복해 보지만, 문제는 생각보다 쉽게 해결되지 않습니다. 특히 원격 근무와 하이브리드 근무, 외부 인력과의 협업이 늘어난 지금, 저성과자 관리 문제는 더 복잡해지고 있습니다. 저성과자 관리가 어려운 이유는 단순히 ‘누군가 일을 안 해서’가 아닙니다. 문제의 핵심은 성과가 만들어지는 과정이 보이지 않는 구조 에 있습니다. 누가 어떤 업무에 시간을 쓰고 있는지 알기 어렵고 바쁘게 일하는 것처럼 보이지만, 왜 결과가 나오지 않는지 설명하기 어렵고 결국 성과 평가는 ‘감’과 ‘기억’에 의존하게 됩니다. 이 과정에서 팀 리더와 구성원 사이에는 자연스럽게 갈등이 생깁니다. “열심히 했는데 왜 이런 평가가 나왔나요?” “분명히 문제가 있는 것 같은데, 근거를 설명하기가 어렵네요.” 결국 저성과자 관리는 사람을 관리하는 문제 가 아니라, 보이지 않는 업무 구조가 관리되지 못했다는 문제 로 이어집니다. 기존 저성과자 관리 방식의 한계 많은 조직이 다음과 같은 방식으로 저성과자 문제를 해결하려 합니다. 정기적인 평가와 면담 성과 지표 중심의 결과 관리 개인의 태도와 역량에 초점을 둔 피드백 하지만 이 방식에는 분명한 한계가 있습니다. 첫째, 결과만 보고 과정은 알 수 없습니다. 성과가 낮은 이유가 개인의 역량 때문인지, 업무 설계 때문인지는 판단하기 어렵습니다. 둘째, 관리가 곧 ‘감시’로 받아들여질 수 있습니다. 데이터 없이 이루어지는 평가는 구성원에게 방어적인 태도를 만들고, 신뢰는 빠르게 무너집니다. 셋째, 문제의 원인을 구조적으로 개선하기 어렵습니다. 같은 문제가 반복되지만, 왜 반복되는지는 알 수 없습니다. 그래서 많은 조직이 같은 질문 앞에서 멈춥니다. “이 사람의 문제일까요, 아니면 우리 팀 구조의 문제일까요?” 퍼포미는 저성과자를 ‘관리’하지 않습니다 퍼포미는 업무 패턴을 진단합니다 퍼포미(Performi)는 저성과자를 ‘관리’하는 방식이 맞는지에 대한 질문에서 출발한 서비스입니다. 퍼포미는 사람을 평가하거나 감시하는 도구가 아닙니다. 대신, 업무가 어떻게 흘러가고 있는지를 데이터로 보여주는 AI 기반 업무 패턴 진단 솔루션 입니다. 퍼포미는 모든 근무 환경에서 업무 활동을 자동으로 기록·분석해 개인과 팀의 업무 흐름을 투명하게 시각화합니다. 그래서 결과나 성과가 나오지 않는 이유를, 사람이 아닌 구조와 패턴의 관점 에서 바라볼 수 있게 합니다. 퍼포미가 저성과자 이슈를 해결하는 3가지 방식 1. “일을 한다, 안 한다”가 아니라 어떤 업무에 시간이 쓰이고 있는지를 보여줍니다 퍼포미는 PC 프로그램 실행 기록을 기반으로 근무 환경과 상관없이 업무 시간을 자동으로 기록합니다. 문서 작성 디자인 작업 회의 및 커뮤니케이션 기타 반복 업무 이러한 업무 유형이 자동으로 분류되기 때문에 “바쁜데 왜 성과가 안 나오는지”를 감이 아니라 데이터로 설명할 수 있습니다. 이를 통해 개인의 문제인지, 아니면 불필요한 업무와 회의 등 다른 요소들이 성과를 가로막고 있는지 구분할 수 있습니다. 2. 성과가 높거나 낮은 이유를, 몰입도와 업무 흐름으로 진단합니다 퍼포미는 개인별 몰입도를 점수로 시각화합니다. 시간대별로 집중도가 어떻게 변화하는지, 업무 전환이 잦은 구간은 어디인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 회의 이후 몰입도가 급격히 떨어지는 구간 잦은 커뮤니케이션으로 집중 흐름이 끊기는 패턴 특정 시간대에만 높은 몰입도를 보이는 업무 유형 과 같은 데이터를 통해 저성과자로 분류되는 케이스가 ‘일을 안 하는 사람’이 아니라, 집중하기 어려운 환경에 놓인 사람 으로 다시 해석될 수 있습니다. 그 결과 관리의 방향도 통제가 아닌, 코칭과 환경 개선 으로 바뀌게 됩니다. 3. 관리자와 리더는 ‘감’이 아닌 객관적인 기준으로 성과를 판단합니다 퍼포미는 관리자용 대시보드를 통해 팀 전체의 업무 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다. 팀별 업무 효율 비효율적인 업무 및 업무 누수 구간 업무 유형별 리소스 배분 상태 이러한 데이터를 통해 특정 개인을 지목해 책임을 묻는 방식이 아니라, 업무 구조와 역할 분담을 개선하는 방식으로 문제를 해결 할 수 있습니다. 저성과자 관리가 개인 평가에서 조직 설계의 문제로 전환되는 것입니다. 퍼포미, 실제 조직에서는 이렇게 활용되고 있습니다 퍼포미 클로즈드 베타에 참여했던 5인 스쿼드 팀은, PM과 개발자, 디자이너로 구성되어 있는데요. 이 팀은 하이브리드 근무 환경에서 서로의 업무 스타일을 파악하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 하지만 이 팀은 퍼포미를 도입한 이후, 팀은 주 1회 AI 기반 업무 리포트를 함께 확인하며 대화를 시작했습니다. 각자 어떤 시간대에 집중이 잘 되는지 회의가 몰리는 구간은 어디인지 협업 방식은 어떻게 개선할 수 있을지 그 결과, 개인 몰입도 점수는 평균적으로 상승했고, 팀 만족도는 5점 만점에 4.7점을 기록했습니다. 무엇보다 중요한 변화는 “누가 못하느냐”가 아니라 “어떻게 함께 일하면 더 잘할 수 있느냐”에 대한 대화가 시작되었다는 점입니다. 퍼포미는 ‘저성과자 관리 도구’가 아닙니다 퍼포미는 성과 회복과 팀 신뢰를 만드는 솔루션입니다 저성과자 문제는 모든 조직이 피할 수 없는 현실입니다. 중요한 것은 누군가를 관리하거나 통제하는 것이 아니라, 성과가 나지 않는 이유를 투명하게 드러내고 개선할 수 있는 구조 를 만드는 일입니다. 퍼포미는 데이터를 통해 성과 저하의 원인을 명확히 보여주고 구성원이 납득할 수 있는 기준을 만들며 팀 전체의 협업 방식을 개선합니다 그래서 퍼포미는 저성과자를 관리하는 도구가 아니라, 성과가 회복되는 팀을 만드는 진단 솔루션 입니다. 감시가 아닌 데이터로, 저성과자 관리의 방식을 바꿔보세요 저성과자를 관리하는 대신, 성과가 나오는 구조를 먼저 진단해 보세요. 이런 조직에 퍼포미를 추천합니다 원격·하이브리드 근무를 운영 중인 조직 외부 인력 및 프리랜서와 협업이 잦은 팀 성과 관리 문제로 조직 내 갈등이 누적된 조직 저성과자 이슈를 제도와 문화로 해결하고 싶은 팀 데이터로 시작되는 투명하고 효율적인 팀 퍼포먼스 향상을, 퍼포미와 함께 경험해 보세요. 👉 퍼포미 도입 문의하기

커뮤니티에서 탄생하는 새로운 커리어 기회

네트워크가 만든 연결, 연결이 만든 성장 커리어를 돌아보면 중요한 전환점에는 늘 사람이 있었습니다. 혼자 공부하고, 혼자 이력서를 고치고, 혼자 기회를 기다리던 시기보다 누군가와 연결되어 있을 때 커리어는 더 빠르고, 더 안정적으로 성장 했습니다. 이제 커리어의 경쟁력은 단순한 스킬이나 경력의 합이 아니라, 어떤 네트워크 안에 속해 있고, 그 안에서 어떤 관계를 쌓고 있는가 로 결정되는 시대입니다. 전문가가 커뮤니티에서 얻는 가장 큰 자산: ‘관계 기반의 기회’ 많은 전문가들이 커뮤니티에 참여하는 이유를 “정보를 얻기 위해서”라고 말합니다. 하지만 실제로 커뮤니티가 만들어내는 가장 큰 가치는 정보보다 관계 입니다. 공개 채용 공고로는 나오지 않는 프로젝트 제안 “이 일, 이 사람에게 잘 맞을 것 같아요”라는 추천 이력서가 아닌 평판과 맥락으로 연결되는 기회 이러한 기회는 검색이나 지원으로는 얻기 어렵습니다. 관계 속에서만 자연스럽게 발생하는 기회 이기 때문입니다. 전문가에게 커뮤니티는 단순한 모임이 아니라, 자신의 경험과 관점이 누군가에게 인식되고, 다시 기회로 되돌아오는 순환 구조의 시작점 입니다. 전문 네트워크가 확장될수록 커리어가 안정되는 구조 사실 혼자 일하는 전문가일수록 커리어는 불안정해지기 쉽습니다. 프로젝트가 끝날 때 쯤이면, 다시 ‘다음 기회’를 처음부터 찾아야 하기 때문입니다. 하지만 전문 네트워크가 형성되면 구조는 완전히 달라집니다. 한 프로젝트가 끝나도, 다음 프로젝트로 자연스럽게 이어지고 특정 회사나 역할에 종속되지 않고 내 전문성과 스타일을 아는 사람들이 주변에 남습니다 이 때 커리어는 단발성 프로젝트 성과의 집합이 아니라, 신뢰가 축적되는 장기 구조 로 전환됩니다. 네트워크가 넓어질수록, 그리고 그 네트워크가 ‘전문성 기반’일수록 커리어는 더 예측 가능하고 더 안정적인 형태로 성장합니다. 플렉스웍 커뮤니티의 지향점: 네트워크 기반의 실질 성장 플렉스웍 커뮤니티는 단순한 정보 공유 공간이 아닙니다. 전문가의 성장을 관계 중심 구조로 설계한 커뮤니티 입니다. 플렉스웍이 지향하는 커뮤니티는 다음과 같습니다. 실무 중심 성장: 강의보다 실험과 프로젝트, 경험 공유를 통해 배우는 커뮤니티 연결에서 기회로: 대화와 교류가 채용·협업·프로젝트로 자연스럽게 이어지는 구조 유연한 일의 방식: 원격·프리랜서·프로젝트·정규직이 공존하는 일자리 문화 확산 검증 가능한 커리어: 말이 아닌 실제 결과와 과정이 기록되고 축적되는 구조 플렉스웍은 ‘더 많은 사람을 모으는 커뮤니티’보다 서로에게 의미 있는 연결이 되는 커뮤니티를 지향합니다. 이 안에서 시니어는 자신의 경험을 확장된 브랜드로 만들고, 미들·주니어는 실무와 관점을 빠르게 내재화합니다. 중요한 점은, 이 모든 연결이 단순한 친목이 아니라 실제 커리어 성장으로 이어진다는 것 입니다. 플렉스웍 프로필과 연결될 때 커뮤니티는 더 강해진다 관계 기반 커뮤니티가 제대로 작동하기 위해서는 ‘누가 어떤 사람인지’를 빠르게 이해할 수 있어야 합니다. 그래서 플렉스웍 커뮤니티는 플렉스웍 인사이트 프로필 과 연결됩니다. 플렉스웍 프로필은 단순한 경력 요약이 아니라, 어떤 문제를 어떻게 해결해왔는지 어떤 기준으로 의사결정을 하는지 어떤 프로젝트 맥락을 거쳐 지금의 전문성이 만들어졌는지 를 보여주는 전문가의 서사형 프로필 입니다. 이 프로필이 커뮤니티 안에서 공유될 때, 연결은 훨씬 정확해지고 추천은 더 신뢰도 높아지며 협업은 훨씬 빠르게 성사됩니다 즉, 전문가에게 프로필은 개인의 기록이 아니라, 커뮤니티 안에서 작동하는 연결 장치 가 됩니다. 이제 커리어는 혼자 증명하는 것이 아니라, 관계 속에서 검증되고 확장되는 구조 로 바뀌고 있습니다. 플렉스웍 커뮤니티는 전문가가 혼자 버티는 커리어가 아니라, 함께 성장하는 커리어를 설계할 수 있도록 돕습니다. 네트워크가 연결을 만들고, 연결이 기회를 만들며, 그 기회가 다시 성장을 만들어내는 구조. 그 중심에, 플렉스웍 커뮤니티와 인사이트 프로필이 있습니다.

전문가의 성장은 ‘혼자’가 아니라 ‘함께’에서 시작됩니다

왜 지금, 커리어에 커뮤니티가 필요한가요? 전문가의 커리어는 더 이상 직선적인 경로로 설명되지 않습니다. 하나의 회사, 하나의 직무, 하나의 역할로 성장하던 시대는 이미 지나갔기 때문인데요. 특히 프리랜서와 프로젝트 기반으로 일하는 전문가에게 커리어는 끊임없이 확장·전환·재정의되는 과정 에 가깝습니다. 그런데 여전히 ‘혼자’ 성장하려 하는 분들이 많습니다. 혼자 공부하고, 혼자 네트워크를 만들고, 혼자 다음 기회를 고민하는 것이죠. 이 방식은 과연 지금의 커리어 환경에 적합할까요? 기존 커리어 성장 방식의 한계 - 혼자 학습하고, 혼자 버텨야 했던 전문가의 현실 지금까지의 커리어 성장은 개인의 노력에 과도하게 의존해 왔습니다. 온라인 강의와 자료를 찾아 혼자 학습 필요할 때마다 일회성 네트워킹 프로젝트가 끝나면 다시 혼자 다음 기회를 탐색 이 구조는 특히 프리랜서와 외부 전문가에게 더 가혹한데요. 조직 안에 있을 때는 자연스럽게 얻을 수 있었던 정보, 피드백, 맥락이 모두 사라지기 때문입니다. 그 결과 많은 전문가가 다음과 같은 문제를 겪습니다. 지금 내 방향이 맞는지 판단하기 어렵습니다 실무에서 얻은 인사이트가 쌓이지 않고 흩어집니다 같은 문제를 이미 해결한 사람이 있어도 연결되지 않습니다 그래서 성장의 속도와 방향에 대한 불안은 더욱 커집니다. 이것이 ‘혼자 성장하는 커리어’가 가진 구조적 한계입니다. 커뮤니티가 만드는 성장의 구조 - 리더십·지식·현장 인사이트의 순환 커뮤니티는 단순히 사람이 모이는 공간이 아닙니다. 잘 설계된 커뮤니티는 성장이 순환되는 구조 를 만듭니다. 리더의 경험이 콘텐츠와 대화로 공유되고 실무에서 나온 질문이 다시 논의와 인사이트로 축적되며 개인의 경험이 집단의 자산으로 확장됩니다. 이 과정에서 중요한 것은 ‘누가 중심이 되는가’입니다. 사실 익명성과 정보 나열 중심의 커뮤니티는 쉽게 소모됩니다. 반면 경험을 가진 리더가 중심이 된 커뮤니티 는 지속됩니다. 리더 중심 커뮤니티에서 리더는 답을 주는 사람이 아니라, 기준을 제시하고 사고의 방향을 열어주며 실무의 맥락을 연결해 주는 역할을 합니다. 이런 구조 안에서 전문가는 더 이상 혼자 고민하지 않습니다. 같은 수준, 혹은 한 단계 앞서 있는 사람들과 함께 사고하고 성장합니다. 시니어와 주니어·미들이 함께 성장하는 구조 - 브랜드 확장과 실무 성장의 Win-Win 커뮤니티의 가장 큰 가치는 세대 간, 연차 간 함께 성장하는 구조 에 있습니다. 시니어 전문가는 자신의 경험과 관점을 정리하며 개인 브랜드를 확장 할 수 있고 단순한 경력 나열이 아닌, 사고 방식과 기준 을 전달할 수 있으며 새로운 협업과 기회를 자연스럽게 연결할 수 있습니다. 주니어·미들 전문가의 경우 교과서가 아닌 현장에서 검증된 인사이트 를 배우고 실무 판단 기준을 빠르게 체득하며 단기 성과가 아닌 장기 커리어 관점 을 설계할 수 있습니다. 이러한 구조는 일방적인 멘토링이 아닙니다. 경험은 위에서 아래로 흐르지만, 질문과 실행력은 아래에서 위로 올라옵니다. 그래서 커뮤니티가 항상 살아 움직이게 됩니다. 플렉스웍 커뮤니티 - ‘리더 중심 운영 모델’로 설계된 성장 커뮤니티 플렉스웍 커뮤니티는 단순한 정보 공유 공간이 아닙니다. 전문가의 성장을 전제로 설계된 구조 를 가지고 있습니다. 리더 중심 운영 각 커뮤니티는 특정 분야에서 실무 경험과 관점을 가진 리더를 중심 으로 운영됩니다. 리더는 콘텐츠 생산자이자 토론의 기준점이며, 커뮤니티의 방향을 만듭니다. 실무 기반 논의 플렉스웍의 커뮤니티는 추상적인 이론이 아니라, 실제 프로젝트 실제 의사결정 실제 실패와 성공 사례를 중심으로 대화가 이루어집니다. 개인 커리어와의 연결 플렉스웍은 커뮤니티 활동이 개인의 커리어 자산으로 연결되도록 설계합니다. 경험, 참여, 기여는 단절되지 않고 하나의 흐름으로 이어집니다. 커뮤니티는 목적이 아니라 수단 입니다. 플렉스웍 커뮤니티는 전문가가 더 잘 성장하고, 더 좋은 기회를 만날 수 있도록 돕는 구조입니다. 지금의 커리어 환경에서 성장은 더 이상 개인의 문제만이 아닙니다. 어떤 사람들과 연결되고, 어떤 기준과 대화를 나누느냐가 커리어의 방향을 결정합니다. 플렉스웍은 전문가의 성장은 혼자 버티는 것이 아니라, 함께 확장하는 과정 이어야 한다고 믿습니다. 당신의 커리어가 다음 단계로 나아가기 위해 지금, 커뮤니티가 필요합니다.

사람이 성과를 만들고, AI가 증폭시키는 시대: HR·리더가 꼭 알아야 할 채용 전략

* 이 글은 <2025 기고만장 송년회>에서 진행된, 하종욱 올릿 리더의 <AI가 바꾸는 채용의 본질: 지금 핵심이 되는 사람> 강의를 발췌, 편집한 콘텐츠입니다. AI 시대, 조직의 본질은 ‘인당 생산성’입니다 AI 도구의 확산은 조직 구조 자체를 바꾸고 있습니다. 과거에는 인력이 많을수록 성과도 커지는 구조였다면, 지금은 소수 인원으로도 거대한 매출을 내는 팀 이 등장하는 게 이상하지 않습니다. 이제 조직의 성장은 사람 수가 아니라 인당 생산성 레버리지 로 평가됩니다. 핵심 인재는 곱셈을 만들고, 비핵심 인재는 나눗셈을 만듭니다 핵심 인재는 매출과 의사결정 속도를 높이고, 팀의 에너지를 끌어올립니다. 반대로 기준에 맞지 않는 인재는 팀 전체의 동기를 떨어뜨리며 성장을 저해합니다. 하버드비즈니스리뷰는 아래와 같이 설명합니다. “슈퍼스타를 못 뽑아서 잃는 이익보다, 부적합한 사람을 잘못 뽑아서 생기는 손실이 2배입니다.” 잘못된 채용은 가장 큰 조직 비용입니다 부적합 인재 한 명이 만들 수 있는 손실은 다음과 같습니다. 동료의 동기 저하 리더의 의사결정 부담 증가 불필요한 관리·조율 비용 장기적으로 누적되는 기회비용 손실 특히 AI 시대에는 생산성 차이가 더욱 극단적으로 드러나기 때문에, 잘못된 채용의 비용은 이전보다 훨씬 커지고 있습니다 . HR은 더 이상 행정 부서가 아닙니다. ‘조직 레버리지 설계자’입니다 이제 HR은 단순히 사람을 뽑고 문서를 관리하는 부서가 아닙니다. AI 시대의 HR은 조직 생산성의 구조를 설계하는 핵심 역할 을 맡고 있습니다. HR이 다뤄야 할 새로운 핵심 지표 AI 시대 HR이 관리해야 하는 지표는 다음과 같습니다. 인당 매출·영업이익 조직 밀도(핵심 인재 비중) 의사결정 속도 팀 간 협업 비용 즉 HR은 사람을 관리하는 역할을 넘어, 조직 성능을 기획하고 설계하는 역할 로 확장되고 있습니다. 커리어와 직무는 ‘데이터 기반 설명’으로 이동합니다 과거에는 이력서에 업무 리스트를 나열하면 되었지만, 앞으로는 다음이 핵심입니다. 어떤 지표를 개선했는지 어떤 의사결정에 기여했는지 자동화·툴 활용으로 생산성을 얼마나 높였는지 이런 인재는 시장에서도 빠르게 가치가 상승하며, HR 직무 자체도 연봉 2~3배 성장 가능성이 높은 직군 으로 평가되고 있습니다. 자동화와 투명성은 중간관리자의 역할을 줄이고 있습니다 AI·SaaS가 확산되면 업무 데이터가 실시간으로 공유되고, 투명성이 조직의 전제 조건이 됩니다. 이러한 환경에서는 정보만 전달하는 중간관리자 역할이 빠르게 축소 됩니다. 그래서 HR은 이 변화 속에서 다음 역할을 집중해야 합니다. 협업 구조 설계 몰입·동기·심리적 안전감 구축 성과 기준과 피드백 시스템 운영 즉 HR은 “사람 관리”를 넘어서 조직이 잘 작동하도록 설계하는 엔지니어링 역할 을 맡게 되는 것입니다. 채용 프로세스는 ‘TO를 줄이는 과정’으로 바뀌고 있습니다 AI 시대의 채용은 공석을 채우는 행위가 아닙니다. 채용을 시작하기 전에, 조직은 “왜 이 채용이 필요한가”를 먼저 검증해야 합니다. 채용 전 반드시 이 3가지 질문을 던져 보세요 이 업무는 정말 사람이 해야 하는가? 자동화할 수 있는 반복 영역은 없는가? 자동화 후 남는 ‘핵심 업무’는 무엇인가? 이 질문을 구조적으로 적용하면, 실제로 많은 업무가 AI·툴·아웃소싱으로 대체 가능한 영역 임을 확인하게 됩니다. 즉 AI 시대의 TO 설계는 늘리는 것이 아니라 줄이는 방식 으로 진화하고 있습니다. 핵심 인재가 해야 할 ‘코어 업무’만 남겨야 합니다 자동화 이후에도 사람의 역량이 필요한 영역은 명확한데요. 문제 정의 이해관계 조율 의사결정 이 세 가지가 남을것입니다. 핵심 인재는 이 영역에서 레버리지를 만들며, 나머지 반복업무는 자동화하거나 외주로 전환하는 것이 효율적입니다. 빠르게 뽑아야 하는 순간에도 기준을 낮추면 안 됩니다 그런데 채용 현장에서 가장 위험한 순간은 다음과 같습니다. “지금 너무 급한데, 기준을 조금 낮춰도 되겠죠?” 이 선택은 단기적으로는 해결책처럼 보이지만, 실제로는 6개월~1년 동안 보았을 때 더 큰 비용을 만듭니다. 그래서 뛰어난 HR은 다음과 같은 구조를 제안합니다. 프리랜서로 즉시 리소스 확보 일정·스코프 조정 내부 리소스 재배치 즉 “기준을 낮추지 말고, 기준을 지키기 위한 시간을 버는 구조” 가 좋은 HR의 핵심 역할입니다. 사람을 고르는 기준은 스펙이 아닌 ‘서사·학습력·문제 해결력’입니다 스펙보다 중요한 것은 ‘왜 이 일을 하는가’의 서사입니다 AI 시대의 인재는 스펙으로 구별되지 않습니다. 조직이 정말 알고 싶은 것은 한 가지입니다. “왜 이 일을 이렇게까지 열심히 하는가?” 이 질문에 선명하게 답할 수 있는 사람은 다음 특징을 가집니다. 장기적으로 몰입할 이유가 명확함 동료에게 긍정적 영향을 줌 성장 곡선이 꾸준히 올라감 서사가 분명한 사람은 조직에 높은 LTV(Long Term Value)를 제공합니다. 지식보다 중요한 것은 ‘학습 역량’입니다 기술의 스킬 반감기는 1년 이하로 줄어들고 있습니다. 따라서 “얼마나 알고 있는가”보다 “얼마나 빨리 배울 수 있는가”가 경쟁력입니다. 이를 판단하는 가장 간단한 질문이 있습니다. “어제 새로 배운 것은 무엇인가요?” 이 질문에 꾸준히 답할 수 있는 사람은 지적 갈증과 탐구심을 기반으로 성장하는 사람 이며, AI 시대에서 가장 빠르게 퍼포먼스를 내는 인재입니다. AI가 대체하기 어려운 것은 문제 해결력과 회복탄력성입니다 AI는 답을 제시할 수 있지만, 문제의 맥락을 정의하지는 못합니다. 그래서 조직은 여전히 다음 두 능력을 가진 사람을 높게 평가합니다. 문제 해결력 – 문제를 정리하고 대안(Plan A/B/C)을 제시하는 능력 회복탄력성(Resilience) – 실패 후 다시 일어나는 힘 특히 문제 해결력은 하나의 경험을 6~8단계로 파고드는 탐침 질문 을 통해 실제 역량을 확인할 수 있습니다. 정리: AI 시대 조직은 ‘자동화 + 핵심 인재’로 성장합니다 AI 시대 조직은 TO를 늘리는 방식으로 성장하지 않습니다. 자동화로 불필요한 일을 제거하고, 핵심 인재가 레버리지를 만드는 구조로 성장합니다. 따라서 조직과 리더, HR은 다음을 점검해야 합니다. 우리는 불필요하게 많은 반복 업무에 인력을 쓰고 있지 않은가? 채용 기준을 지키기 위한 구조가 있는가? 핵심 인재가 몰입할 수 있는 환경이 설계되어 있는가? 직원 개개인의 서사·학습력·문제 해결력을 평가하고 있는가? AI는 생산성을 증폭시키는 도구입니다. 조직이 해야 할 일은 “사람이 성과의 곱셈을 만들 수 있는 구조를 설계하는 것” 입니다.