‘될 수 있는 사람’보다 ‘이미 증명한 사람’을 찾는 기업들

[Why now]

'잠재력'의 시대는 가고, '증명'의 시대가 오다

과거의 성과주의는 열심히 일하면 언젠가 보상받을 수 있다는 믿음에 기반해 있었다.
성장은 선형적으로 축적된다는 전제였고, 잠재력은 미래 성과의 신호로 간주됐다.

그러나 AI의 급속한 도입과 장기화된 경기 불확실성 속에서 기업의 인재관은 근본적으로 달라지고 있다.

이제 기업은 더 이상 이렇게 묻지 않는다.

“이 사람이 앞으로 얼마나 성장할 수 있을까?”

대신 질문은 훨씬 명확해졌다.

“이미 우리 조직에 어떤 가치를 만들어냈는가?”

Scale AI의 CEO 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)의 선언 이후,

최근 실리콘밸리 기업들의 리더십 메세지를 살펴보면 공통된 변화가 보인다.

과거의 일이 ‘성장과 학습’의 과정이었다면,

현재의 일은 ‘검증된 지능의 고효율 출력’으로 일의 본질이 재정의되고 있기 때문이다.

일부 테크 리더들은 이를 MEI(Merit·Excellence·Intelligence) 중심으로 한 평가 관점으로 설명한다.

즉, 인재를 ‘될 수 있는 사람’이 아니라, 이미 결과로 증명한 사람으로 보겠다는 관점이다.

#MEI(Merit·Excellence·Intelligence)이란?

Merit: 실질적 기여, Excellence: 지속적으로 재현 가능한 탁월함, Intelligence: 문제 해결과 판단의 질

이제 성과는 더 이상 막연한 가능성의 신호가 아니라, ‘검증된 결과’ 그 자체가 되었으며, 이에 따라 주니어들에게는 학습 자체보다 학습을 성과로 연결할 수 있는 ‘확장 가능한 학습 능력’이 더욱 중요해지고 있다.

1. 정성적 강점에서 정량적 증거로

- 아마존의 ‘포르테(Forte)’와 Impact 중심 성과 평가

이 변화를 가장 분명하게 보여주는 사례 중 하나가 아마존이다.

비즈니스 인사이더(Business Insider)에 따르면,

앤디 재시(Andy Jassy) CEO 체제의 아마존은 새로운 성과 리뷰 시스템인 ‘포르테(Forte)’를 도입했다.

이 제도는 직원에게 3~5개의 핵심 성과를 명확히 기술하게 하고,

각 성과가 조직과 비즈니스에 어떤 영향을 미쳤는지를 스스로 입증하도록 요구하는 방식이다.

이 제도는 아마존이 성과와 비용 대비 효율(ROI)이 명확히 드러나지 않는 기여에 대해 더 엄격한 기준을 적용하고 있음을 보여준다.

• 보상 구조의 재편: 보상 체계를 상위 성과자 중심으로 조정하며, '모두에게 적당한' 보상이 아닌, ‘확실한 성과를 낸 소수’에게 자원을 집중하겠다는 신호다.

• 임팩트 중심 평가 강화: 노력이나 과정 설명보다, 실질적인 '업무 영향력(Impact)'에 압도적인 비중을 두고 있다.

• 혁신•리스크 감수 사례 포함 요구: 기대에 미치지 못한 결과라도 명확한 가설과 학습이 있었다면 성과 서술에 포함하도록 요구한다. 이는 실패를 장려하기 위함이 아니라, 아마존 특유의 ‘실패를 두려워하지 않는’ 혁신 문화를 보호하기 위한 장치이다.

결국 아마존이 말하는 성과란, “얼마나 바빴는가?”가 아니라, “무엇을 바꾸었는가”다.

2. 성과•임팩트 중심 평가 시대로의 진입

- 글로벌 테크 기업 전반으로 확산되는 ‘규율’과 ‘효율’

이 변화는 아마존만의 이야기가 아니다.

많은 기업들이 더 이상 “당신은 어떻게 기여했는가”라는 질문을 던지지 않는다.

대신 묻는다. “회사에 어떤 결과물을 제공했는가?”

• 메타(Meta): ‘효율의 해(Year of Efficiency)’와 ‘강도의 해(Year of Intensity)’를 선언하며 저성과자 관리와 조직 효율을 핵심 아젠다로 삼았다.

• 구글(Google): GRAD(Googler Reviews and Development) 시스템을 통해 성과 변별력을 높이고, 고성과자에 대한 보상 집중을 강화하고 있다.

국내 대기업들 역시 연차•직급 중심 구조에서 벗어나, 개인 성과와 기여도를 더 크게 반영하려는 흐름을 보이고 있다.

결국 ‘오래 다닌 사람’이 아니라, ‘압도적인 임팩트를 남긴 사람’에게 자원을 집중하겠다는 것이다.

3. 느슨해지는 직함, 전면에 등장하는 Skill

- 성과 중심 조직이 요구하는 구조 변화

“전통적인 직업이 노동의 척도라는 개념은 중요성을 잃을 것”

Standard Chartered 최고전략책임자(CSO) 타누지 카필라슈라미(Tanuj Kapilashrami)의 이 말은

최근 조직 변화의 방향을 잘 설명한다.

기업은 직원을 고정된 직함이 아닌 ‘다양한 기술의 집합체(Skill set)’로 인식하기 시작했다.

이 흐름 속에서 등장한 것이 AI 기반 플랫폼을 통해 부서의 경계를 허물고,

프로젝트 단위로 인재를 연결하는 사내 인재 마켓플레이스, 즉, 사내 긱(Internal Gig)모델이다.

#긱 경제(Gig Economy): 기업의 필요에 따라 인력을 임시로 고용하는 경제 시스템

- 최근 글로벌 기업들은 이를 조직 내부에 적용하여, 정규직 직원이 마치 프리랜서처럼 사내 프로젝트를
자유롭게 선택해 일하는 ‘사내 긱 경제’ 구축

• 스탠다드차타드(SC): ‘인재 마켓플레이스(Talent Marketplace)’를 통해 직원들을 프로젝트 단위로 재배치된다. IMD(2025)에 따르면, 전 세계 직원의 절반 이상이 활동하며 수백만 달러 규모의 가치를 창출했다.

• 유니레버(Unilever): 글로벌 HR 리포트(Gloat/Deloitte 자료)에 따르면, AI 기반 플랫폼 ‘FLEX Experiences’를 도입하여 조직 전체 생산성을 41% 개선했으며 팬데믹 당시 수요가 급증한 부서로 8,300명의 인력을 즉시 재배치하는 유연함을 보여주었다. 또한 정규직의 안정성과 프리랜서의 유연함을 결합한 ‘U-Work’ 모델을 운영 중이다.

• 관련 아티클: Five Years of U-Work: Flexibility Meets Agility at Unilever | Unilever

조직도와 직무 기술서보다, 어떤 Skill을 언제 투입할 수 있는가가 더 중요해지는 구조다.

4. AI 시대가 요구하는 새로운 인재상

- 효율적인 사람이 아닌, 확장 가능한 사람

앤디 재시 CEO는 AI를 인력 감축의 도구가 아니라 ‘팀 동료’로 정의한 바 있다.
이는 AI를 비용 절감 수단이 아닌, 인간의 성과 밀도를 증폭시키는 레버리지로 본다는 의미다.

•반복 업무에서 혁신 업무로: AI가 단순 업무를 자동화할수록, 구성원은 고도 기술 영역에서 새로운 기회를 만들거나 프로세스 개선과 같은 고부가가치 성과 창출에 집중해야 한다.

•리스크를 감수하는 도전: 기대한 결과로 이어지지 않았더라도, 위험을 감수했거나 혁신을 시도했던 과정 역시 성과를 설명하는 맥락으로 포함한다.

결국 AI시대의 성과는 결과와 시도, 학습 및 확산 가능성까지 포함하며 안전한 성공보다 의미 있는 실험이 더 높은 가치를 갖는다.

5. 실전 가이드

- 아마존 ‘포르테(Forte)‘식 성과 기술법

아마존이 요구하는 3~5개의 핵심 성과를 작성할 때는 다음의 가이드라인을 반드시 기억해야 한다.

•구체적 산출물(Specific Deliverables): “팀 프로젝트에 기여했다”는 모호한 표현 대신, “서버 다운타임을 15% 줄여 200만 달러의 비용 절감 효과를 거두었다”와 같이 정량화된 데이터를 명시해야 합니다.

•비즈니스 임팩트(Business Impact): 단순한 업무 나열이 아니라 구체적인 프로젝트, 목표 달성, 혹은 프로세스 개선 등 조직에 미친 실질적 영향력을 기술해야 한다.

•맥락있는 설명: 단순히 과거의 성과를 기록하는 데 그치지 않고, 아마존의 ’16가지 리더십 원칙’중 어떤 것을 실천한 결과인지 연결해야 하며, 회사 안에서 성장하기 위해 어떤 행동을 이어갈지도 함께 제시해야 한다.

결국 아마존 포르테의 핵심은 바쁨과 생산성을 혼동하지 않겠다는 명확한 기준이다.

[맺음말]

기록하지 않은 성과는 성과가 아니다, 그러나, 모든 기록이 같은 가치를 갖는 것도 아니다.

아마존과 글로벌 기업들이 던지는 질문은 분명하다.

＂당신은 우리 조직에게 어떤 실질적인 가치를 창출했는가?“

이제 직장인에게 기록은 평가를 위한 부가 작업이 아닌 일의 결과를 증명하는 업무 그 자체다.

그리고 지금의 성과 평가가 요구하는 기록은 단순한 숫자 나열이나 결과 과시가 아니다.
무엇을 바꾸었는지, 그 과정에서 어떤 시도와 학습이 있었는지를 맥락 있게 설명할 수 있는 능력이다.

결국 이 시대에 필요한 것은
‘더 많이 증명하는 사람’이 아니라, 자신의 임팩트를 맥락 있게 설명할 수 있는 사람이다.