2026 HR 트렌드 6 종합본

[ 2026 HR 트렌드 6 종합본 ]

"일·조직·인재·리더십·성과가 동시에 재설계되는 해"

2026년 HR 트렌드의 핵심은 개별 제도나 HR 기능의 변화가 아닙니다. 일(Work)과 조직(Organization) 자체가 동시에 다시 설계되고 있다는 점입니다.

AI의 확산은 단순히 생산성을 높이는 수준을 넘어, 일의 단위, 그 일을 수행하는 주체, 조직이 일을 조율하는 방식, 리더가 관여해야 하는 지점, 그리고 성과를 판단하고 보상하는 기준까지 한 번에 흔들고 있습니다.

이번 2026 HR 트렌드 시리즈는 “무엇을 해야 하는가”보다 조직은 어떤 구조로 바뀌고 있는가에 초점을 맞춰 이 변화를 여섯 가지 흐름으로 정리한 기록입니다.

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변화의 출발점은 ‘사람’이 아니라 ‘일’입니다.

2026년 HR 트렌드의 첫 번째 변화는, 일이 더 이상 직무라는 틀 안에 머물지 않는다는 점에서 시작됩니다.

1. Atomic Work: 직무의 해체와 워크플로우 엔지니어링

2026년 HR의 가장 근본적인 변화는 더 이상 ‘직무(Job)’라는 단위만으로 사람과 일을 설명할 수 없다는 사실입니다. 시장 변화 속도는 빨라지고, AI 에이전트가 일상 업무에 깊숙이 들어오면서, 실제 업무는 주 단위·일 단위로 재조정되고 있습니다. 연 단위로 정의되는 전통적인 JD(Job Description)는 현실을 설명하지 못하는 문서로 남고 있습니다.

트렌드에 관한 글은 용어 정의도 필요하니, 이러한 흐름을 Atomic Work(업무의 원자화)라 불러보겠습니다. Atomic Work란 업무를 최소 단위의 태스크(Task)로 해체하고, 각 태스크에 가장 적합한 수행 주체를 배정하는 새로운 운영 체계를 의미합니다.

Atomic Work의 핵심은 일 자체의 분해가 아니라, 쪼개진 태스크에 가장 적합한 수행 주체를 배정하는 새로운 운영 방식입니다. 예를 들어, 맥락 판단과 사람 간 조율이 필요한 태스크는 내부 직원이 담당하지만, 반복적 처리나 데이터 기반 의사결정이 필요한 영역은 AI가 더 빠르고 정확합니다. 특정 기간 동안만 필요한 고난도 전문 역량은 정규직이 아닌 외부 전문가나 프리랜서(Gig Talent)가 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

즉, HR은 단순히 사람을 뽑고 배치하는 역할을 넘어,

“이 태스크는 누구에게 맡기는 것이 가장 가치 대비 효율이 높은가?”

를 판단하는 워크플로우 엔지니어(Workflow Engineer)가 되어야 합니다.

그 과정에서 HR은 조직의 주요 태스크 맵(Workflow Mapping), 필요한 스킬셋, 각 수행 주체의 강·약점을 이해하고, 사람·AI·외부 인력이 하나의 유기적 구조로 협업하는 모델을 설계해야 합니다.

이제 HR이 관리해야 하는 것은 ‘소속’이 아니라 ‘기여’입니다. 업무가 작게 분리되고 수행 주체가 다양해질수록, 시간이나 소속 부서의 의미는 점점 흐려집니다. 조직이 집중해야 하는 것은 “이 사람이 얼마나 오래 일했는가”가 아니라, “주어진 태스크를 얼마나 완결성 있게 수행했는가”라는 결과 중심(Outcome-based) 기준입니다.

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일이 태스크 단위로 해체되면,

그 일을 수행하는 ‘구성원’의 정의 역시 바뀔 수밖에 없습니다.

2. Total Workforce Management: 인간과 AI 에이전트의 '공식적' 협업

Atomic Work가 일의 단위를 재편하는 변화라면, Total Workforce Management는 그 일을 실제로 수행하는 ‘구성원’의 정의를 재편하는 변화입니다. 2026년의 조직에는 더 이상 사람만 존재하지 않습니다. 스스로 판단하고 결과물을 생성하는 AI 에이전트(AI Agent)가 하나의 ‘역할(Role)’로 편입되며, 조직은 인간-AI-외부 파트너가 함께 움직이는 초(超)하이브리드 구조로 전환됩니다.

이 변화는 단순한 자동화 도입과 다릅니다.

어떤 태스크를 AI에게 일임할 것인지, 어느 지점에서는 인간의 판단이 필요한지, 외부 전문 인력이 투입되는 것이 더 효율적일지 등을 체계적으로 구분해내는 것이 핵심입니다. 반복적이고 예외가 적은 태스크는 AI가 담당하고, 문제정의, 이해관계 조율, 의미 해석이 필요한 업무는 인간이 맡는 구조로 재편됩니다.

이제 HR은 사람의 배치만을 고민해서는 안 됩니다.

“우리 조직의 핵심 워크플로우에서 인간과 AI는 각각 어떤 역할을 수행해야 하는가?”라는 새로운 질문에 답해야 합니다. 이를 위해 직무가 아니라 프로세스 전체를 기준으로 R&R을 정의하고, AI를 팀에 배치하는 방식, 성과 기준, 예외 처리 규칙 등을 설계해야 합니다.

특히 인간-AI-프리랜서가 함께 일하는 복합 구조에서는 책임 구분, 의사결정 권한, 데이터 활용 원칙을 포함한 AI 거버넌스 체계가 필수적인 HR 역량으로 자리 잡을 것입니다.

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사람·AI·외부 인력이 함께 일하기 시작하면, 다음 질문은 자연스럽게 이것으로 이어집니다. “이렇게 늘어난 일과 태스크를, 조직 차원에서는 어떻게 조율할 것인가?”

3. Enterprise Work Management: 전사적 ‘일’의 관리

Atomic Work가 업무를 태스크 단위로 해체하고, Total Workforce Management가 인간·AI·외부 인력이 함께 일하는 구조를 만들었다면, 다음으로 반드시 필요한 것은 전사 차원에서 일의 질서를 잡는 체계입니다.

앞으로도 조직에서 일은 줄어들지 않습니다. AI 도입과 자동화 확산으로 새로운 태스크는 더 빠르게 생성됩니다. 각 조직과 개인이 필요에 따라 일을 정의하고, 도구를 붙이고, 자동화를 시도하면서 조직 전체에서는 중복된 일, 역할이 겹치는 업무, 책임이 불명확한 태스크가 동시에 늘어납니다.

이 지점에서 많은 조직이 어려움을 겪을 가능성이 매우 높습니다. 비용은 ERP를 통해 관리하고 있지만, 일(Work)’ 자체를 전사 관점에서 관리하는 체계는 존재하지 않기 때문입니다.

이러한 문제의식에서 Enterprise Work Management, 즉 전사적 Work 관리가 등장하게 됩니다. 일을 통제하는 시스템이 아니라, 일이 생성·변경·위임·자동화되는 방식을 조직 차원에서 설계하고 조율하는 체계를 의미합니다.

ERP가 자원의 흐름을 관리하는 시스템이라면, Enterprise Work Management는 일의 흐름을 관리하는 구조라고 볼 수 있습니다. 관리의 대상은 인력 수나 공수 산정이 아니라, 태스크의 존재 이유, 워크플로우 상의 위치, 그리고 조직·부서 간 역할과 책임(R&R)의 연결 관계입니다.

“이 일은 왜 필요한가, 기존 태스크와 중복되지는 않는가, 사람·AI·외부 인력 중 누가 수행하는 것이 가장 합리적인가, 자동화 이후 최종 책임과 의사결정은 누구에게 남는가”

이 질문에 대한 공통 기준이 없으면, 조직은 보이지 않는 갈등 비용, 협업 비용, 내부 마찰 비용이 급격히 증가합니다.

HR의 역할은 더 중요해집니다. HR은 더 이상 제도를 운영하거나 직무를 고정하는 부서가 아니라, 전사적 관점에서 일이 설계되고 연결되도록 조율하는 역할을 맡게 됩니다.

조직·부서 간 R&R 조정, 워크플로우 단위의 역할 재정렬, AI 도입 시 업무 재설계 가이드라인 수립, 태스크 변경 시 검토 기준 정의까지, 이 모든 영역이 전사적 Work 관리의 범위에 포함됩니다.

중요한 점은, 전사적 Work 관리가 중앙집중적 통제를 의미하지 않는다는 것입니다. 오히려 목적은 반대입니다. 각 조직이 자율적으로 일을 설계하되, 그 설계가 조직 전체 맥락과 충돌하지 않도록 공통 언어와 기준을 제공하는 것입니다.

앞으로 조직의 경쟁력과 생산성은 “이 조직은 일이 생길 때마다, 더 나은 구조로 설계되고 있는가?” 라는 질문에 답할 수 있는지에 달려 있습니다.

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일의 구조가 바뀌면,

조직이 어떤 사람을 인재로 판단하는가 역시 달라질 수밖에 없습니다.

4. AI-Augmented Talent: 인재의 기준이 다시 정의된다

AI의 확산은 단순히 업무 효율을 높이는 변화가 아닙니다. 2026년은 AI로 증강된 인재와 그렇지 못한 인재가 조직 안에서 본격적으로 구분되기 시작하는 해가 될 가능성이 큽니다. 이제 AI 활용 여부는 가산점 정도가 아니라, 업무 수행의 기본 전제가 됩니다.

이미 변화는 시작되었습니다. 글로벌 빅테크를 중심으로 한 구조조정의 기준은 직무 자체가 아니라, 해당 업무를 AI와 함께 수행할 수 있는가로 이동하고 있습니다. 같은 역할, 같은 연차라도 AI를 활용하지 못하는 인재는 빠르게 경쟁력을 잃고 있습니다.

이러한 흐름을 AI-Augmented Talent라는 개념으로 설명할 수 있습니다. AI-Augmented Talent란, AI를 단순한 도구로 사용하는 수준을 넘어 AI를 자신의 사고와 업무 흐름에 자연스럽게 결합해 성과를 증폭시키는 인재를 의미합니다.

중요한 점은 이 차이가 특정 직무에만 국한되지 않는다는 사실입니다. 기획, HR, 영업, 마케팅, 개발 등 거의 모든 영역에서 AI는 문제 정의 방식, 판단 속도, 결과물의 밀도를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 그 결과, 개인 간 성과 격차는 점점 더 구조적으로 벌어지고 있습니다.

이 변화는 조직과 리더에게 불편한 질문을 던집니다.

과거에 "핵심인재"라고 불리던 사람이, 앞으로도 핵심인재일 것인가라는 질문입니다. 좋은 경력, 조직 내 인정, 풍부한 경험을 가졌던 인재라도 AI와 함께 일하는 방식으로 전환하지 못한다면 그 영향력은 빠르게 줄어들 수 있습니다. 반대로, 과거에는 크게 드러나지 않았던 인재가 AI를 활용해 사고와 실행을 증폭시키며 조직 내 핵심 인재로 부상하는 사례도 늘어날 것입니다.

즉, 2026년 이후의 인재 판단은 새로운 인재가 등장하는 문제가 아니라, 기존 인재의 재분류가 일어나는 과정에 가깝습니다. 과거의 성과 이력, 경력, 경험만으로는 미래의 기여 가능성을 설명하기 어려워지고 있습니다.

이제 조직과 리더가 던져야 할 질문은 달라집니다.

“이 사람은 성실한가?”, “경력이 좋은가?”라는 질문만으로는 미래 인재를 판단하기 어렵습니다. 앞으로 핵심인재 판단의 기준이 되는 질문 중 하나는 이것이 됩니다. “이 사람은 자신의 일을 AI로 얼마나 증강시키고 있는가?”

AI 활용 능력은 더 이상 하나의 기술 스킬이 아닙니다.

구성원 한 명 한 명이 AI를 단순 보조 도구로 쓰는지, 반복 업무를 대체하는 수준에 머무는지, 문제 정의와 의사결정까지 확장해 활용하는지에 따라 업무 생산성과 성과의 질은 완전히 달라집니다. 그렇기에 2026년 이후의 인재 판단은 “AI를 쓸 줄 아는가”가 아니라, “AI 활용 능력이 어느 단계에 있는가”를 구분하는 문제로 이동합니다.

2026년은 AI로 증강된 인재와 그렇지 못한 인재의 차이가 조직 안에서 명확해지는 해 가 될 가능성이 큽니다. 인재의 기준은 다시 정의되고 있습니다. 그 기준은 직무나 연차가 아니라, AI와 함께 사고하고 일할 수 있는 역량에 놓이게 됩니다.

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인재의 기준이 달라지면,

리더십의 역할과 관여 방식 역시 그대로일 수는 없습니다.

5. Hands-on Leadership Revisited: ‘믿고 맡기는 리더십’의 한계

오랫동안 ‘좋은 리더십’의 조건 중 하나는 실무에 과도하게 개입하지 않는 태도였습니다. 리더는 방향만 제시하고, 실행은 팀원에게 맡기는 것이 성숙한 리더십으로 여겨졌습니다.

하지만 AI가 실무의 상당 부분을 대신 수행하기 시작한 지금, 이 리더십 방식은 점점 더 위험한 선택이 되고 있습니다. 문제는 개입의 많고 적음이 아니라, 판단이 어디에서 사라지고 있는가입니다.

AI는 누구에게나 그럴듯한 결과물을 제공합니다.

경험이 많지 않은 구성원도 AI의 도움을 받아 짧은 시간 안에 80점짜리 산출물을 만들어냅니다. 이때 리더가 과정과 맥락을 이해하지 못한 채 “믿고 맡긴다”는 태도를 유지하면, 조직에서는 중요한 역할 하나가 조용히 사라집니다.

검증과 판단의 역할입니다.

과정에 관여하지 않은 리더는 결과물의 가정과 논리를 검증할 수 없습니다. 질문은 점점 본질에서 멀어지고, 형식과 표현 같은 표면적 요소만 남게 됩니다. 리더십의 역할이 의사결정자가 아니라 형식적 승인자로 축소되는 것입니다.

이러한 배경에서 2026년에는, Hands-on Leadership의 재등장이 하나의 흐름으로 나타납니다. 다만, 이것은 과거의 마이크로매니지먼트로의 회귀가 아닙니다. 판단이 만들어지는 지점에 먼저 개입하는 리더십입니다.

리더는 결과를 뒤늦게 평가하는 사람이 아니라, 문제가 어떻게 정의되었는지, 어떤 가정 위에서 선택이 이루어졌는지를 초기 단계에서 함께 점검하는 역할로 이동합니다.

핵심은 간단합니다.

AI가 평균적인 답을 빠르게 만들어낼수록, 조직의 성과는 평균으로 수렴하려는 압력을 받습니다. 이 흐름을 넘어서는 유일한 방법은 리더가 다시 판단의 중심에 서는 것입니다.

결국 2026년의 리더십 경쟁력은 얼마나 잘 맡겼는지가 아니라, "어떤 기준으로, 어디에 관여해 팀원 결과물의 품질을 높여주었는가"에 의해 결정됩니다.

"알아서 해"는 가장 편한 말이지만, AI 시대에는 가장 위험한 리더십이 될 수 있습니다. Hands-on Leadership의 부활은 통제의 강화가 아니라, 판단의 복귀를 의미합니다.

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일의 구조, 인재의 기준, 리더십의 관여 방식이 모두 바뀌었다면,

마지막으로 남는 질문은 하나입니다.

“그렇다면 우리는 이제 성과를 어떻게 정의하고, 어떻게 보상해야 하는가?”

6. Performance Redefined: 문제 중심 성과관리로의 전환

성과관리는 분명 진화를 거쳐왔습니다.

얼마나 오래 일했는지, 얼마나 많은 노력을 들였는지를 보는 인풋 중심 평가에서 벗어나, 무엇을 만들어냈고 조직에 어떤 영향을 미쳤는지를 기준으로 성과를 판단해야 한다는 방향으로 이동해왔습니다. 많은 기업들이 결과와 임팩트를 중심으로 성과를 정의하려고 시도해왔고, 분명 의미 있는 변화였습니다.

하지만 AI가 일의 실행을 본격적으로 대체하기 시작한 지금, 이 성과관리 프레임 역시 새로운 한계에 직면하고 있습니다. 앞으로 조직 안에서는 이런 질문이 나오기 시작합니다.

“이 성과는 정확히 무엇 덕분에 나온 것일까?”

AI가 초안을 만들고, 사람이 보완하며, 여러 역할과 산출물이 하나의 워크플로우로 연결되는 구조에서는 결과만으로 성과를 설명하기가 점점 어려워집니다. 결과나 임팩트 중심 평가만으로는, 성과가 만들어진 맥락과 기여를 충분히 설명하지 못하는 상황이 늘어나고 있는 것입니다.

이 지점에서 중요한 변화가 나타납니다.

성과의 중요성이 줄어드는 것이 아니라, 성과를 만들어내는 출발점이 이동하고 있다는 점입니다.

앞으로의 일(work)은 점점 이렇게 재편됩니다.

(1)사람은 문제를 정의하고,

(2)AI가 실행을 담당하며,

(3)다시 사람은 결과를 편집하고 최종 결정을 내립니다.

이 구조에서 성과의 상한선을 결정하는 것은 실행 속도가 아니라, 처음에 어떤 문제를 정의했는가입니다. AI는 주어진 문제를 빠르고 정확하게 풀 수는 있지만, 무엇을 풀어야 하는지는 정하지 않습니다. 문제를 어떻게 규정하느냐에 따라, 같은 AI와 같은 리소스를 사용해도 결과의 방향과 가치는 완전히 달라집니다.

그렇기에 앞으로 조직이 주목해야 할 성과는 단순히 “얼마나 좋은 결과를 냈는가”가 아닙니다. 점점 더 이런 질문들이 중요해집니다.

- 이 사람은 어떤 문제를 문제로 정의했는가

- AI를 단순한 도구가 아니라 판단을 확장하는 수단으로 활용했는가

- 결과를 그대로 제출했는가, 아니면 조직의 맥락에 맞게 편집하고 해석했는가

- 불확실한 상황에서 최종 선택과 책임을 감당했는가

이 질문들은 과정을 관리하자는 이야기가 아닙니다. 성과를 더 잘게 쪼개자는 제안도 아닙니다. 성과가 만들어지는 방식과 판단의 질을 보지 않으면, 결과 중심 평가조차 설득력을 얻기 어려워진다는 현실을 말하는 것입니다.

AI를 잘 활용해 성과를 만들어낸 개인의 기여는 분명 존재합니다. 다만 그 성과는 더 이상 ‘혼자 만든 결과’로 설명되기 어렵습니다. 개인의 문제 정의, AI의 실행, 협업과 워크플로우, 최종 판단이 결합된 결과이기 때문입니다. 이 복합적인 성과를 기존의 평가 언어로만 설명하려 할수록, 평가는 애매해지고 보상의 공정성은 논란이 됩니다.

결국 2026년 이후의 성과관리는 결과를 평가하느냐, 과정을 보느냐의 문제가 아닙니다. 성과가 어디서 시작되었고, 어떤 판단을 거쳐 만들어졌는지를 설명할 수 있는가의 문제로 이동하고 있습니다. 성과의 기준을 바꾸기 위한 시도라기보다, 평가와 보상의 공정성을 다시 설명하기 위한 흐름에 가깝습니다.

성과는 여전히 중요합니다.

다만 앞으로 조직이 인정하고 보상하게 될 성과는, 실행을 많이 한 사람이 아니라, 무엇이 진짜 문제인지 명확히 정의하고, AI를 활용해 결과를 키우며, 그 선택에 대해 끝까지 책임지는 사람에게 점점 더 가까워질 것입니다.

성과의 재정의는 기준을 새로 만드는 일이 아니라, 이미 달라진 일의 현실에 맞게 성과를 이해하는 언어를 다시 정비하는 과정에 가깝습니다.

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이 여섯 가지 트렌드는 서로 다른 주제를 다루는 것처럼 보이지만,

실제로는 하나의 질문으로 연결되어 있습니다.

“이 조직은, AI 시대의 일을 어떤 구조로 설계하고 있는가?”

직무를 유지한 채 AI만 붙이는 조직과,

일의 단위부터 다시 정의하는 조직은

같은 기술을 쓰더라도 전혀 다른 결과를 만들게 됩니다.

인재를 그대로 둔 채 AI 교육만 늘리는 조직과,

AI와 함께 사고하고 판단하는 역량을 기준으로 인재를 재정의하는 조직 역시

시간이 갈수록 성과의 간극이 벌어질 수밖에 없습니다.

2026년 HR 트렌드는 새로운 제도를 도입하라는 제안이 아닙니다.

이미 바뀐 현실을 어떤 구조로 받아들이고 있는지에 대한 점검에 가깝습니다.

이 변화는 한 번의 프로젝트로 끝나는 일이 아니라, 조직이 앞으로 일을 설계하고, 사람을 판단하고, 성과를 설명하는 방식 전반을 다시 써 내려가는 과정이 될 것입니다.