AI 잘 쓰는 직원, 어떻게 평가하고 보상할까요

AI 역량을 숨기는 직원들이 있다는 사실, 알고 계셨나요? 지난 8월 초, 한 직장인 커뮤니티에 올라온 게시글에서 글쓴이는 AI를 잘 쓰면서도 그 사실을 숨기는 실무자를 보고 적잖이 놀란 일화를 소개했습니다. 그 실무자가 그렇게 한 이유는 다음과 같았습니다. 

“제가 AI를 잘 써서 업무를 빨리 끝내는 걸 알면, 저에게 일만 더 많이 올 테니까요.”

씁쓸하지만 이것이 현실이기도 합니다. 많은 기업이 AI를 도입하지만, AI를 잘 쓰는 인재에게 보상을 설계한 기업은 많지 않습니다. 그렙이 올해 상반기 발표한 '2026 기업 AI 역량평가 현황 조사'에 따르면 응답 기업의 87.9%가 AI를 업무에 활용하고 있다고 답했지만, 전사 차원의 AI 활용 기준과 운영 체계를 갖춘 곳은 12.1%에 불과했습니다. AI는 10개 기업 중 9곳이 쓰는데, 기준을 세운 곳은 열 곳 중 한 곳 뿐인 셈입니다. 이러한 현실에서 AI 잘 쓰는 인재들은 자신의 역량을 드러낼지 감출지 고민할 수밖에 없습니다. 조직은 이 딜레마를 어떻게 풀어야 할까요?

새로운 평가 기준이 필요하다

기존의 기준으로 평가할 수 없는 이유는 단순합니다. AI 도입은 새로운 도구가 하나 늘어난 수준이 아니라 일하는 방식 자체, 패러다임을 바꿔 놓은 것이기 때문입니다.

[1] 일하는 주체의 변화

과거엔 사람이 혼자 일했지만 지금은 AI와 함께 일합니다. 일하는 주체가 ‘사람+AI’로 바뀐 것입니다. 그러자 “이 성과는 과연 누구의 것인가?”라는 질문이 생깁니다. 직원과 AI가 함께 만든 산출물에 대해 회사는 어떤 기준으로 점수를 매겨야 할까요?

[2] 실력에 대한 정의의 변화

예전엔 지식과 기술(노하우)을 많이 가진 사람이 실력자였습니다. 그런데 지금은 AI에게 무엇을 맡길지 판단하고, 결과물을 검토·수정하는 능력이 실력입니다. 실력의 무게 중심이 보유한 지식에서 활용성과 판단력으로 옮겨간 것이지요. 우리 회사는 ‘실력’을 어떻게 정의하고 있나요? 

[3] 시간 배분의 변화 

실행에 가장 많은 시간을 쓰던 예전과 달리, 지금은 AI가 실행을 맡습니다. 사람이 감당할 수 없는 양을, 사람이 따라갈 수 없는 속도로 처리할 수 있으니까요. 덕분에 사람은 방향을 정하고, 검토하고, 의사결정하는 데 시간을 씁니다. 그런데 조직 안에서는 이 변화가 “AI로 일을 빨리 끝내고 논다”로 읽히기도 합니다. 우리 회사는 이 변화를 어떻게 감지하고 평가하고 있나요?

AI 역량, 기업의 측정법 제안

임직원 개개인의 AI의 역량은 크게 네 가지 기준으로 평가할 수 있습니다.

이를 최종 평가에 반영할 때, 아래와 같이 살펴볼 수 있습니다.  

① AI 활용 기여도
▶ AI를 써서 실제로 어떤 성과를 냈는지 평가합니다. 
▶ 측정 기준 : 산출물의 양, 질, 속도 개선

② AI 활용 범위
▶ AI를 써서 무엇을 가능하게 만들었는지 확인합니다.
▶ 측정 기준 : 기존 직무 기여 / 새로운 업무 영역 확장 여부

③ 조직 내 활용 전파 
▶ 본인뿐 아니라 팀에 공유하고 확산시켰는지를 체크합니다.
▶ 측정 기준 : 팀 공유 횟수 및 방식 / 팀 전체 업무 변화 여부 / 활용 가이드 수립

④ AI 활용 책임
▶ AI 결과물을 그대로 쓰지 않고, 검증하고 책임졌는지 확인합니다.
▶ 측정 기준 : 보안 가이드 준수 여부 / 산출물 검증 절차 유무

비슷한 기준을 실제로 운영하는 기업이 있습니다. 전 세계 200만 기업이 쓰는 노코드(No-Code) 업무 자동화 플랫폼 기업 재피어(Zapier)1)는 지난해 5월, 모든 신규 입사자에게 최소한의 AI 활용 역량 기준을 적용하고 평가 루브릭(Rubric, 객관적 평가를 위해 만든 상세한 채점 기준표) 1.0을 공개했습니다. 이후 1년간 모든 지원자를 이 루브릭으로 평가했고, 임직원의 성과 기대치(performance expectations)에도 AI로 업무 성과를 얼마나 끌어올렸는지를 포함시켰는데요. 올해 3월 공개한 2.0 버전에서는 기준을 한층 높였습니다. AI가 핵심 업무에 녹아 있는지, 일회성 사용이 아니라 반복 가능한 시스템을 만들었는지, 품질이나 효율에 분명한 개선이 있는지를 보여줘야 최소 기준을 통과할 수 있도록 바꾼 것입니다. 결국 재피어가 보는 것은 도구를 얼마나 자주 쓰느냐가 아니라, 그 사람의 일하는 방식이 실제로 달라졌느냐입니다. 

프로그래머스 AI 역량평가로 쉬워질 3가지 

프로그래머스의 ‘AI 역량평가’는 임직원의 AI 활용 능력을 다면적으로 측정해 데이터로 증명하는 기업용 진단 서비스입니다. 도입 즉시 전사 차원의 AI 활용 기준과 운영 체계를 세우는 출발점이 되는데요. 프로그래머스의 AI 역량평가와 함께하는 기업이 손쉽게 얻을 3가지 혜택을 소개합니다. 

첫째, 전 직원의 AI 역량 수준을 진단합니다. 
누가 잘 쓰는지, 조직별 분포는 어떤지 한눈에 확인할 수 있습니다. 임직원 본인도 자신의 수준을 처음으로 객관적으로 알게 됩니다. 

둘째, 개인과 조직의 AI 역량을 함께 키웁니다.
AI 역량평가를 실시한 후 진단 리포트가 제공되고 개인화 교육으로 임직원이 각자 부족한 부분을 채웁니다. 기업은 조직 전체의 역량을 끌어올리는 것이 되고, 개인은 공식적인 학습 경로를 드디어 얻게 됩니다. 

셋째, 임직원 평가와 보상의 기준이 생깁니다. 
AI 역량평가를 주기적으로 실시하면, 기존 성과 평가와 함께 AI 활용 역량도 평가·보상 체계에 반영할 수 있습니다. 

부수적인 효과도 있습니다. AI 역량평가로 개인별 역량을 세밀하게 진단하고 맞춤형 커리큘럼을 제공하면, 기존처럼 전사 교육을 진행한 후 개인 차가 그대로 남던 비효율을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 AI 도구를 전사에 일괄 지급하던 비용 낭비를 방지하고, 데이터에 기반해 시범 도입 대상 부서를 합리적으로 결정할 수 있습니다. 뿐만 아니라 전사적으로 AI 역량을 측정하고, 교육하고, 개선하는 체계를 갖추면 신규 채용에서도 같은 기준으로 지원자의 AI 역량을 객관적으로 검증할 수 있습니다. 

이제 직무를 막론하고 조직 전체의 AI 활용 역량이 중요해졌습니다. 평가 체계를 바꾸는 일이 거창하게 느껴질 수도 있지만, 그 시작점은 의외로 복잡하지 않습니다. 바로 우리 조직의 AI 역량 수준을 정확히 파악하는 것입니다. 우리 조직의 AI 역량이 어느 단계에 있는지 조직의 현주소를 알고 나면, 교육도 평가도 보상도 수월하게 설계할 수 있습니다. 

지금 프로그래머스 AI 역량평가로 그 첫걸음을 시작해 보세요.  

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참조
1) Zapier Blog, One year later: Raising the AI fluency bar for every Zapier hire, 2026