퇴근길 실험실

2025년 8월 13일 전자신문의 IT 관련 주요 기사들은 우리 사회가 AI를 기술 중심에서 전략·정책·인재 기반으로 확장해 나가는 과정을 보여줍니다. AI 인프라, 생태계 조성, 기업 실적, 인재 확보 등 다층적인 전개가 이어졌습니다.1. SKT, 광복 80주년 기념 다큐 ‘AI 독립’ 공개SK텔레콤이 광복 80주년을 맞아 ‘광복 80년, 그리고 보이지 않는 전쟁: AI 독립’라는 제목의 다큐멘터리를 유튜브 채널을 통해 공개했습니다. 역사 전문가와 AI 분야 전문가들이 참여했고, 독립운동가들을 AI 기술로 복원해 애국가를 합창하는 장면을 담았습니다. 이를 통해 AI 기술과 AI 데이터센터 같은 인프라를 국가 주권 차원에서 강조했습니다. 이 콘텐츠는 AI가 기술을 넘어 전략 자산이 되어야 한다는 메시지를..

2025년 8월 6일자 전자신문에서는 한국 IT 산업 전반에 걸친 의미 있는 흐름이 관측됐다. 전통적 소비자 기술에서부터 AI, 반도체, 통신 인프라까지, 여러 분야의 변화가 동시에 진행 중이다. 이 글에서는 전날 가장 많이 노출된 주요 기사를 바탕으로 8월 7일 기준으로 주목할 만한 이슈들을 정리해보고, 그 파급력과 배경을 차분하게 짚어보고자 한다.1. 애플 RCS 베타 개시와 메시징 UX 갈등애플이 한국에서 RCS(Rich Communication Services) 기능을 베타 서비스 형태로 개방했다. 이는 그동안 iOS 사용자와 안드로이드 사용자 간 메시지 기능 차이를 해결하기 위한 조치의 일환으로 볼 수 있다. 그러나 안드로이드 사용자와의 대화창에 여전히 ‘녹색 말풍선’을 유지하며, 사용자 경험 ..

AI 프로젝트를 시작하며 가장 먼저 부딪히는 현실적인 고민 중 하나는 "우리가 GPU 서버가 정말 필요한가?"라는 질문이다. AI 플랫폼 구축을 고민하는 기업이나 기관이라면, CPU 기반 서버만으로는 한계가 있다는 것을 금세 체감하게 된다. 이번 글에서는 왜 GPU 서버가 필수적인지, 어떤 상황에서 도입을 고려해야 하는지, 그리고 초기 검토 시 어떤 기준으로 접근해야 하는지를 정리해본다.AI 플랫폼, GPU 없이는 불가능한가?결론부터 말하면, 고성능 AI 서비스를 내부에서 구축·운영하고자 한다면 GPU 서버는 사실상 필수이다. GPT, Stable Diffusion, YOLOv5 등 최신 AI 모델 대부분은 수백만~수억 개의 파라미터를 처리하며, 이는 CPU만으로는 감당이 어렵다. 예를 들어 다음과 같은..

성과관리는 제도를 만든다고 끝나지 않는다. 조직이 이를 어떻게 실행하고, 구성원이 어떻게 받아들이며, 리더가 어떻게 반응하느냐에 따라 그 성패가 갈린다. 이번 마지막 편에서는 성과관리 제도를 성공적으로 안착시킨 조직들의 공통점과, 실패로 끝난 조직에서 보이는 전형적인 패턴을 정리해보자.1. 성과관리를 잘하는 조직의 5가지 공통점1) 성과관리 = 성장의 언어라는 인식이 자리잡혀 있다평가가 처벌이나 통제 수단이 아니라, 발전의 기회로 인식된다피드백을 주는 문화가 자연스럽고, 그 안에서 성찰이 일어난다2) 제도보다 피드백이 중심이다복잡한 시스템보다도 '누가 누구에게 어떻게 피드백을 주느냐'에 초점을 둔다1:1 미팅, 회고 미팅, 리뷰 위주의 실시간 피드백 구조가 잘 작동한다3) 리더가 평가보다 코칭에 집중한다..

조직 규모가 100명을 넘기면, 성과관리는 더 이상 특정 팀이나 HR 부서만의 일이 아니다. 이제는 전사 차원의 성과관리 시스템, 리더십 교육, 조직 문화 정렬이 동시에 작동해야 한다. 이번 글에서는 101~500명 규모의 조직이 성과관리 체계를 안정적으로 운영하기 위한 평가 프로세스 설계, 관리자 교육, 전사 커뮤니케이션 전략을 소개한다.1. 이 시기의 조직 구조와 변화다수의 팀과 부서, 본부 단위까지 존재하며, 조직 간 이해관계 충돌이 발생한다성과관리의 일관성과 공정성에 대한 요구가 커진다HR팀 또는 조직문화팀이 성과관리 전담 부서로 기능하기 시작한다조직 전반의 ‘리더십 역량’이 성과관리 품질을 결정하게 된다이제는 ‘누가 더 일 잘하냐’의 문제보다, 시스템과 문화가 성과에 어떻게 기여하느냐가 중요해진..

100인 미만의 조직은 성장과 안정 사이에서 균형을 고민하게 되는 시점이다. 이 규모에 도달한 조직은 이제 중간관리자를 중심으로 평가 시스템, 정량지표, 보상 연계 체계를 구체화할 필요가 있다. 이번 글에서는 100인 미만 조직에서 KPI 기반의 성과관리 체계를 도입하고, 조직 내 혼란 없이 정착시키기 위한 실전 전략을 안내한다.1. 이 시기의 조직 특징팀과 팀장이 공식적으로 나뉘고, 대표가 더 이상 모든 팀원을 알지 못한다신규 입사자가 많아지며, 성과 기준의 명확성이 중요해진다평가-보상-성과의 선순환 구조가 요구되지만, 내부 저항도 발생하기 쉬운 단계조직 내 ‘불공정성’에 대한 민감도가 높아진다이때부터는 성과관리 제도를 구체화하지 않으면, 구성원의 동기 저하와 조직 내 혼란이 생기기 시작한다.2. KP..

직원 수 30명을 넘어 50명에 가까워지는 시점은 조직이 '관리'를 고민하게 되는 전환기다. 팀 구조가 생기고, 대표가 모든 직원과 일일이 피드백을 주고받기 어렵게 되며, 성과에 대한 ‘기준’과 ‘공정성’에 대한 요구가 커진다. 이번 글에서는 50인 미만 조직에서 가장 많이 고민하는 성과관리 도구, OKR과 MBO(KPI)의 선택과 실제 적용법을 비교해 설명한다.1. 전환기 조직의 특징팀장이 생기고, 평가와 피드백이 간접화되기 시작한다각 팀의 목표가 생기면서 '성과의 기준'에 대한 질문이 늘어난다내부에서는 ‘누가 더 잘했는가’에 대한 비교가 자연스레 발생한다대표는 보상 체계와 성과 기준의 정렬을 고민하기 시작한다이 시점에서 성과관리의 도구가 필요해진다. 많이 도입되는 것이 OKR 또는 MBO 기반 KPI..

AI와 자동화 시대, 일 잘하는 조직은 사람부터 다르다.특히 ‘AX(AI & Automation Experience)’ 시대를 준비하는 조직이라면, 기술 도입만큼 중요한 것이 바로 전문 인재 확보와 육성이다. 이번 글에서는 기업 내부에서 AX 전문인력을 어떻게 기획적으로 확보하고, 조직에 정착시킬 것인지 3개년 로드맵으로 정리해본다.왜 지금 AX 인력이 중요한가?많은 기업이 RPA, AI, 데이터 플랫폼 등을 도입하고 있지만, 실제 성과로 이어지지 못하는 이유 중 하나는 **“사람이 준비되지 않았기 때문”**이다. 단순히 시스템을 들여오는 것만으로는 부족하다. 그 시스템을 이해하고 설계하고 유지하며 개선할 수 있는 사람, 즉 AX 전문인력이 있어야 한다.하지만 이런 인력은 외부에서 바로 데려오기 어렵고,..

직원 수 30명 미만의 조직은 성과관리보다 생존과 성장 자체에 더 가까운 단계에 있다. 많은 스타트업, 초기 기업, 비영리 조직들이 이 범주에 속한다. 이런 규모의 조직은 전통적인 평가제도나 복잡한 지표보다 신뢰, 피드백, 동기부여 중심의 접근이 훨씬 효과적이다. 이번 글에서는 30인 이하 조직에서 유효한 성과관리 전략을 정리한다.1. 이 시기의 조직 구조적 특징창업자 또는 대표가 의사결정을 대부분 주도한다팀 간 경계가 모호하고, 한 명이 여러 역할을 수행한다비공식 커뮤니케이션(회의 전 대화, 메신저)이 성과 인식에 영향을 준다평가나 보상 제도가 구조화되어 있지 않다이러한 구조에서는 복잡한 KPI, OKR을 도입해도 작동하지 않는다. 오히려 피로감을 유발할 수 있다.2. 성과관리의 핵심은 '지속적인 피드..

성과관리는 모든 조직의 공통 과제이지만, 모든 조직에 같은 방식이 적용되지는 않는다. 특히 직원 수가 30명을 넘기 시작할 때, 50명을 기점으로 리더십의 형태가 바뀔 때, 그리고 100명을 초과하면 관리 구조 자체가 달라진다. 이 글에서는 ‘성과관리 방식은 왜 조직의 규모에 따라 달라져야 하는가’를 실무 관점에서 풀어본다.1. 모든 조직이 성과관리를 고민하는 이유성과관리는 결국 '일이 잘 되고 있는가'를 확인하고, '더 나은 결과'를 만들기 위한 도구다. 하지만 이 목표는 조직 규모에 따라 전혀 다른 방식으로 접근되어야 한다.30인 미만의 조직은 대표 혹은 창업자가 대부분의 결정을 주도한다. 반면 300인 이상의 조직은 구조화된 중간관리자, 평가 시스템, 리더십 교육 등이 병렬적으로 운영된다. 이처럼 ..