기업들은 AI의 성과에 따라 비용을 지불하는데, 성과가 좋을까 나쁠까?

새로운 트렌드가 확산되고 있습니다. 기업들은 AI가 창출하는 생산성에 따라 급여를 지급하고 있습니다. 이러한 'AI 성과급' 모델은 기계 기반 성과 측정 시대를 열지만, 공정성과 개인정보 보호에 대한 우려도 제기합니다.

청년들은 AI를 활용해 업무 생산성을 높인다

인공지능(AI)은 사람들의 일하는 방식을 바꿀 뿐만 아니라, 소득에도 직접적인 영향을 미치기 시작했습니다.

많은 기술 회사와 서비스 기업에서 직원 급여와 보너스는 AI 성과, 즉 인공 지능 도구를 사용하여 작업을 더 빠르고, 정확하고, 창의적으로 완료하는 능력에 따라 결정됩니다.

AI가 급여를 "결정"할 때  

2024년 중반부터 많은 국제 기업과 기술 스타트업이 AI가 만든 업무 결과에 따라 급여를 지급하는 'AI 결과 급여' 모델을 테스트하기 시작했습니다.

이 시스템은 작업 시간을 측정하는 대신 출력물의 양과 질을 분석합니다. AI 지원으로 편집된 기사 수, AI 콘텐츠 생성으로 인한 매출, 챗봇 덕분에 더 빨리 처리된 고객 통화 수 등이 그 예입니다.

차이점은 AI가 사람들이 더 빨리 일할 수 있도록 도울 뿐만 아니라 생산성을 측정하는 기준이 되어 결과적으로 소득에 직접적인 영향을 미친다는 것입니다.

AI 성과가 직원 보상의 척도가 됨

기업들은 이 새로운 계산 방식이 더 공평하다고 주장한다. 급여가 업무 성과를 정확하게 반영하기 때문이다.

AI를 활용하면 초과 근무 없이도 직원의 생산성을 두 배 또는 세 배로 높일 수 있습니다. 성과 데이터가 자동으로 수집되면 성과 기반 급여 지급이 그 어느 때보다 실현 가능해집니다.

인적 자원 비용이 증가하고 경쟁이 치열해지는 상황에서 이 모델은 수익을 최적화하는 도구로 여겨진다. 즉, 잘하는 사람은 더 많이 얻고, 잘하지 못하거나 AI를 활용할 수 없는 사람은 적게 얻는다.

이점과 위험

"AI 성과급"은 기업이 적합한 인재에게 보상을 제공하여 혁신과 기술력을 장려하는 데 도움이 됩니다. AI 활용 능력을 갖춘 근로자는 뛰어난 성과에 따른 더 높은 급여, 즉 "AI 임금 프리미엄"을 누릴 수 있습니다.

하지만 이 모델의 단점은 작지 않습니다. AI 시스템이 모든 작업을 모니터링할 때 개인정보가 쉽게 침해될 수 있습니다. 알고리즘이 편향된 데이터를 사용하거나 부정확한 평가를 내릴 경우, 피드백 메커니즘이 없는 근로자들은 불이익을 받을 수 있습니다.

지표에만 집착하다 보면 일부 사람들은 실제 가치를 창출하는 대신 "점수 최적화"를 선택하게 되고, 이는 업무의 질을 떨어뜨립니다.

AI 성능은 기업이 인간의 가치를 측정하는 새로운 방식입니다.

이 모델을 어떻게 더 공평하게 만들 수 있을까?

HR 전문가들은 기업이 AI를 최종 의사 결정자가 아닌 지원 도구로만 여겨야 한다고 말합니다.

시스템은 "인간 중심(human in the loop)" 접근 방식으로 설계되어야 합니다. 즉, AI가 추천하고 인간이 승인하는 방식입니다. 동시에 지표는 투명해야 하며 양, 질, 혁신의 균형을 이루어야 합니다.

데이터 투명성, 정기적인 감사, 그리고 직원 피드백은 편향 위험을 줄여줍니다. 장기적으로는 현대 직장에서 인간과 기계 간의 신뢰도 구축됩니다.

인공지능이 인간의 동료가 되면서 "AI 성과급"이 불가피한 미래가 될지도 모릅니다. 하지만 감독이 없다면, 근로자들은 알고리즘에 의해 가격이 매겨지는 도구로 전락할 수 있습니다.

문제는 "AI가 우리의 작업을 얼마나 더 빠르게 도울 것인가?"가 아니라 "AI가 기계로 측정할 수 있는 인간의 가치를 만들어낼 것인가?"입니다.

인공지능이 인간을 판단할 만큼 강력해지면서, 모든 보상 결정에서 인간성을 유지하는 것이 아마도 디지털 시대의 가장 큰 과제가 될 것입니다.

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판하이당

출처: https://tuoitre.vn/cong-ty-tra-luong-theo-hieu-qua-lam-viec-voi-ai-loi-hay-hai-20251029150850684.htm