GMS성장관리시스템 1.0
피드백과 관찰
feat. 인사평가와 피드백
우리는 인사평가를 이야기하면서 예나 지금이나 항상 강조해 왔던 것이 있습니다. 바로 피드백이라는 단어입니다. '예나 지금이나'에서 엿볼 수 있듯 그 중요성은 항상 강조되었지만 그렇게 강조한 만큼이나 피드백이 제대로 이루어지는 경우를 찾아보기는 쉽지 않았습니다. 심지어 안 하는 것보다도 못한 피드백이라는 말을 듣기도 했습니다. 인사평가제도를 나름 설계하고 운영하고 그 제도의 적용을 받아보기도 하면서 바라보는 피드백이 잘 이루어지지 않은 이유에는 피드백이라는 형식을 채우고 있는 data의 부재에 있습니다. 일단 우리는 피드백의 대상으로서 '무엇'을 잘못 알고 있었습니다. 따라서 그 '무엇'에 대한 data도 적절하지 않은 모습이었다고 할 수 있습니다.
피드백 대상으로서 '무엇'은...
인사평가를 그 일을 수행한 개인(사람)을 평가한다고 생각할 수 있지만 개인적으로 인사평가의 대상으로서 평가대상은 사람이 아닌 일이라고 말을 합니다. 인사평가는 일을 더 잘 수행해서 '성과'를 만들고 그 성과를 판단하는 것이지 사람의 잘하고 못했음을 판단하는 것이 아니라는 생각입니다.
피드백 대상 역시 '사람'이 아닌 '일'이 되어야 합니다. '일'에 대한 data를 기반으로 제시된 피드백일 필요가 있습니다. 사람이 아닌 일을 기준으로 하는 피드백이 되어야 하는 가장 중요한 이유는 사람의 자존감 내지 최소한의 인간으로서 존엄성의 영역으로 전이되는 것을 줄여줄 수 있다는 점에 있습니다.
PARS와 피드백 data
PARS는 '일'을 중심으로 하는 피드백 data를 만드는 과정이라 할 수 있습니다. 인사평가 대상을 '사람'으로 하지 않아도 이야기를 나눌 수 있는 '일'에 대한 data입니다.
'일'에 대한 data
'일'에 대한 data를 개인적으로는 '일의 결과에 관한 data'와 '일의 과정에 관한 data'로 이야기합니다. 일의 결과에 대한 data는 인사평가, 판단에 있어 가장 기본이 되는 data입니다. 이는 월, 분기, 반기, 연간과 같이 특정 시점에서의 일의 상태에 대한 data입니다. 이는 OKR에서 KR, 혹은 기존에 제가 기록한 글에서 사용한 KRI(Key Results Indicator)와 동일한 맥락을 가집니다. 재밌는 점은 우리가 그 판단을 행하는 특정 시점의 주기를 짧게 가져가면 이들은 특정 시점에서 '일의 결과'에 대한 data가 되기도 하지만 동시에 더 긴 시간의 관점에서 보면 일을 하는 과정 data가 되기도 한다는 점일 겁니다. 이는 OKR에서 굳이 KPI와 KRI를 구분하여 사용하지 않고 KR로만 이야기하는 이유이기도 합니다.
'일의 결과 data'는 비교적 우리들에게 익숙한 대상이기도 합니다. 과거 우리가 설정했던 목표와 유사하기 때문입니다. 반면 '일의 과정 data'는 상대적으로 어렵게 느껴지기도 합니다. 사람을 대상으로 하지 않는다고 말하지만 일의 과정에는 사람이 항상 존재하기 때문입니다. 이에 대해 제가 이야기하는 건 사람을 직접 바라보지 말고 '일'을 통해 사람을 바라보라는 것입니다
조금 오래전에 DISC 성격유형 검사를 받았을 때 일입니다. 진단을 할 때 강사분이 제시한 건 '일을 할 때 자기 자신'을 생각하며 응답을 해달라는 것이었습니다. 나 자신을 직접 바라보는 대신 일을 통해 나 자신을 바라보라는 이야기입니다. 집에서 혹은 친구들과 쉬거나 놀 때의 나와 일을 할 때의 나는 다를 수 있으니까요.
PARS를 통해 수집하고자 하는 데이터
이전 글에서 기록을 했지만 다시 한번 기록하면 다음과 같습니다.
1. 산출물 및 달성 수준
2. 방법론에서의 자기 주도 수준
3. 도출된 강점 및 개선점
4. 강점 강화 및 개선점 보완을 위한 노력
5. 강점 강화 및 개선점 보완 정도
6. 이해관계자의 평가
짐작하실 수 있듯이 1번은 일의 결과에 대한 data입니다. 이 data를 구분하는 것은 어려운 일이 아니겠지요. 2번 ~ 5번은 일의 과정에 대한 data입니다. 이 과정 data를 찾는 건 생각보다 조금은 어려운 일일 수 있습니다. 최근에는 AI 등의 기술을 활용하여 이들 data를 찾고 분석하려는 시도들이 제법 많이 보입니다. 사실 사회대, 경영대를 나온 저도 최근 관련 공부를 해보려 강의를 신청했습니다.(신청하고 3일이 지났지만 아직 1강도 못 본 건 공공연한 비밀입니다) 중요한 건 이들 도구들이 우리들이 data를 보다 잘 분석하고 활용하는 도구로서 활용되어야 한다는 점일 겁니다. 그들에 우리들 자신이 종속되거나 맹목적인 상태가 되면 안 되겠지요.
AI가 하는 것도 결국 확률을 높이는 작업이라 할 수 있습니다. 어떤 data-set을 활용했을 때 정확도와 예측 수준을 더 높일 수 있을까의 이슈입니다. 이렇게 보면 우리가 통계적 지식을 가지고 있지 않아도 현장에서 사는 실무자로서 해볼 수 있는 무언가를 생각해 볼 수 있습니다. 그 무언가로 본 글에서는 패턴 찾기를 이야기합니다.
패턴 찾기
패턴이란 일정하게 보이는 형태, 유형 등으로 정의됩니다. 패턴을 찾는다는 것은 특정 개인이 일을 할 때 지속적이고 반복적으로 보이는 특성을 확인하는 것을 말합니다. 일을 하는 상황에서 일과 동료와 상급자, 그리고 그 사이에 흐르는 맥락, 상황 속에서 나타나는 말과 행동, 태도를 관찰하는 것을 통해 우리는 나름의 패턴을 찾을 수 있습니다. 이 역시 일종의 확률게임이라 할 수 있습니다. 관찰자로서 우리들 눈에 비친 특정 단어, 문장, 행동이나 태도 등이 유사한 상황에서 반복적으로 나타나는 것을 확인함으로써 우리는 그(녀)에 대해 조금 더 잘 이해할 수 있게 됩니다. 여기에서 중요한 건 data를 관찰할 때 이미 우리에게 익숙한 패턴만을 보는 선입견이 발생할 수 있음에 대해 스스로 인식하고 돌아보는 것일 겁니다.
개인적으로 이런 패턴 찾기를 활용했던 대표적인 사례는 위 6가지 data 중 6번입니다. 다면평가를 통해 복수의 응답자들의 응답에서 공통의 패턴을 찾는 것이라 할 수 있습니다.
패턴을 찾는 과정, 관찰
셜록 홈스: 자네는 보기만 할 뿐 관찰을 하지 않아. 보는 것과 관찰하는 것은 완전히 달라. 예를 들면, 자네도 현관에서 이 방으로 올라오는 계단을 여러 번 보았겠지?
왓슨 박사: 가끔 보았지.
셜록 홈스: 몇 번이나 보았나?
왓슨 박사: 수 백 번은 보았을 거야.
셜록 홈스: 그렇다면 모두 몇 계단인가?
왓슨 박사: 몇 계단? 모르겠는데.
셜록 홈스: 그것 봐. 관찰하지 않았기 때문이야. 그러나 보기는 하지. 내가 말하고 싶은 것은 바로 그 점이야. 잘 듣게나. 나는 계단이 모두 열입곱 단이라고 알고 있어. 그것은 보는 것과 동시에 관찰하기 때문이야.
누군가는 보이는 것을 봅니다.
누군가는 보고 싶은 대로 보기도 합니다.
누군가는 있는 그대로를 보려 합니다.
있는 그대로를 보는 것, 관찰하는 것은 '의도적인 노력'이 필요합니다. '있는 그대로 보는 것'이 생각보다 어려운 일일 수 있음을 말합니다. 나쁜 일은 놔두면 알아서 발생하지만 좋은 일은 의도하지 않으면 일어나지 않는다는 말을 다시금 돌아봅니다.
사람을 판단하는 것이 아닌 일을 판단하는 것, 이를 위한 일에 대한 data
"data 기반 HR"이라는 말을 사용할 때 우리는 이 문장에 어떤 의미를 담고 있는지에 대해 생각을 해보는 시간이 필요합니다. 세상에는 수많은 데이터가 있습니다. 모든 데이터들을 다 모아서 모두 다 분석하고 그 관계를 확인할 수 있다면 좋겠지만 현실에서 우리는 늘 시간, 인적자원의 한계를 마주하곤 합니다. 따라서 "data기반 HR"이라는 문장에 대해 우리가 담고 있는 의미에 대해 한번쯤 생각해 볼 필요가 있음을 이야기하고 싶습니다. 그리고 그 의미에 대해 개인적으로는 사람에 대한 data가 아닌 일의 결과와 과정에 대한 data로 관점의 이동이 필요하다고 말합니다. 사람의 모든 data가 아니라 일을 통해 바라본 사람에 대한 data의 의미입니다. 아울러 이들 data는 사람을 판단하는 것이 아니라 사람을 이해하는 용도를 가지고 있음을 이야기합니다. 그가 무엇을 잘하는지, 그가 스스로 성장하고 있는지, 멈춰 있는지, 과거의 경험에 기대어 일을 하는지 과거의 경험을 더 나은 현재의 경험으로 만드는지 아닌지에 대한 이해를 통해 우리는 그 사람을 이해하고 보다 잘 활용할 수 있게 되지 않을까 하는 생각을 남깁니다.
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개인 이야기
HR이라는 일을 현장에서 직접 만나면서 나름 조금은 긴 시간을 해왔습니다. HR이 "올바른 방향성을 올바르게 구체화하는 일"이 될 수 있도록 조금이나마 노력을 하고 있습니다. 17년의 시간에도 불구하고 여전히 현장에서 HR을 만나길 희망하고 있기에 성장관리의 방향으로 HR을 해나갈 수 있는 기업을 찾고 있습니다. 기회가 있으시다면 브런치 제안하기로 말씀 부탁드립니다. 미리 감사 인사 드립니다.
