AI는 나쁜 매니저를 만든다

Performance Assessments

• 성과 평가가 힘들게 느껴지는 이유는 많은 관리자가 아직 관리 기본기에 능숙하지 않기 때문
• 성과 평가 작성은 관리자의 정밀한 표현력과 공감 능력을 시험하는 핵심 활동이며, 관리자가 성장할 수 있는 핵심 훈련 과정
  • 훌륭한 관리자는 재즈 연주처럼 피드백을 즉흥적이고 매끄럽게 전달할 수 있어야 함
  • 이런 능력은 수천 시간의 어색하고 어려운 대화·문장 다듬기·정확히 전달하려는 스트레스를 거치며 형성되는 장기 훈련의 산물임
• 성과 평가 문서는 정밀함·공감·전략적 사고를 동시에 요구하는 관리의 축소판이며, 이를 AI에 떠넘기는 행위는 운동을 건너뛰는 지름길과 같아 관리자 자신의 성장 이득을 0으로 만드는 선택임
• AI에 의존하면 팀에는 겉보기에 그럴듯한 문서가 제공되지만, 관리자는 실질적 훈련 기회를 상실하게 됨
• 성과 평가는 보고 대상의 성장을 위한 도구일 뿐 아니라 관리자의 리더십 역량 향상 수단이기도 함

AI는 추상화가 아닌 보조 도구

• 진정한 추상화 도구(메모리 안전 언어, 맞춤법 검사기, 계산기)는 항상 동일한 결과를 내므로 그 위에 기술을 쌓을 수 있음
• 그러나 관리용 AI는 예측 불가능하고 일관성이 없으므로, 관리 활동 전체를 AI가 인터페이스하는 상황이 아니라면 신뢰할 수 있는 추상화 계층이 될 수 없음
• 따라서 AI에 성과 평가, 프레젠테이션, 승진 관리 같은 핵심 의사소통·의사결정 업무를 위임하는 것은 관리자의 성장(현장 감각과 판단 근육의 발달)에 장애물이 됨

Dos and Don’ts

• 일부 일은 아파야 성장하는 영역으로, AI가 모서리를 둥글게 만들어 당장 시험에는 유리해도 내일의 숙련을 갉아먹는 시험날 치팅과 같음
• 따라서 관리자는 즉시 효율보다 누적 역량을 우선시하며, 무엇을 위임하고 무엇을 직접 수행할지에 대한 선 긋기 원칙을 가져야 함

관리 업무에서 AI 사용 가이드

• 이력서 검토: AI 사용 권장, 규칙을 정하면 대량 후보자 선별에 효과적임
• 인재 영입(세일링/설득): 반드시 사람이 직접 수행해야 하는 핵심 관리 기술이며, 반복 필수
• 프로세스 설계: 대다수 워크플로는 범용 프레임이므로 AI 초안 활용 가능, 반복적이고 표준화된 영역임
• 프로세스 운영: 자동 알림·컴플라이언스 체크 일부 자동화 가능하지만, 회의 운영·백로그 관리 등은 관리자가 팀 호흡을 배우는 중요한 기회임
• 성과 관리: 반드시 사람이 수행해야 하는 분야, 피드백은 장인 정신에 가까운 영역임
• 경력 성장 지도: AI를 스파링 파트너로 활용해 아이디어를 모으되, 최종 설계와 실행은 관리자 몫임

핵심 원칙

• AI는 반복적이고 정답이 명확한 업무에서만 활용
• 모호성과 인간 행동이 얽힌 상황은 관리자가 직접 경험하고 고민해야 성장할 수 있음
• AI는 보조자일 뿐이며, 관리자의 리더십과 성장 경험을 대체할 수 없는 영역이 존재함

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 관리자 평가가 직원의 성과 평가서 품질에 기반한다고 생각하는 게 귀엽게 느껴짐
  내용에는 동의함
  잘 고민한 리뷰는 직원이 더 잘 일하도록 도와줌
  AI가 성과 평가서를 처음부터 잘 만들어주지는 못함
  최소한 리뷰에서 전달하고 싶은 내용을 직접 생각하고 메모해두고, AI는 언어만 다듬어 주는 용도임
  그런데 대부분 관리자의 상사입장에선 이런 노력은 시간 낭비로 여겨짐
  현실적으로 성과 평가는 그때그때 필요에 따라 임의적으로 결정되는 경향이 많음
  예산이 부족하면, 갑자기 성과가 대단하지 않게 보이고, 승진할 자격이 있는 직원이 없다는 평이 됨
  반대로 직원들이 연봉에 대한 불만을 표현하는 시기거나 채용이 어려울 땐, 직원이 갑자기 핵심인재로 등극함
  효율적인 관리자는 AI에 "승진에 어울리게 좋은 평가로 만들어줘" 또는 "아직 개선 여지 있는 보통 평가로 만들어줘"라고 시키고, 결과만 맞춰서 애매모호한 평가서를 뽑아냄
  진짜 실력 좋은 관리자는 시간을 투자해서 평가서를 직접 쓰고, 인재를 성장시키는 관점임
  하지만 관리자들은 효과적인 리더십을 발휘하는 데 인센티브를 잘 못받는 상황임
  내 경험에서 우러난 이야기임, 각자 상황마다 다를 수 있음

  • 꽤 오랫동안 관리를 해보면서, 성과 평가 과정에 대해 새롭게 알게 된 점이 많았음
    기본적으로 모두가 곡선에 따라 평가되고, “기대 이상” 등급은 많이 줄 수 없음
    기대 이상 평가를 많이 주면 그 역할을 뛰어넘는 일을 했다는 뜻이 되고, 승진 근거가 되기 때문임
    많은 승진을 해줄 수 없으니, 최상위 실적자들도 자신이 얼마나 잘하는지 모르도록 하는 것임
    성과 평가는 참 멍청한 시스템임, 애초에 새로 알게 되는 내용이 없어야 하고, 1년 내내 꾸준한 피드백이 있어야 함
    승진 또한 전략적으로 가능할 때에만 해야 함

• 만약 모든 관리자가 AI로 인해 못해지면, 그게 곧 새로운 AI 일상임

• 내가 40여 년 동안 만나온 거의 모든 관리자들은 정말 형편없었음
  AI가 차라리 나은 개선이라고 생각함

  • "40년 동안 만난 관리자들이 정말 나빴다"는 말에 대해, 나는 내 매니저보다 내가 더 잘할 수 있다고 믿지 않는 사람을 본 적 없음
    결론적으로, 누군가가 관리자로 승진하는 순간 그 사람은 하위 직원들에게 무능한 PHB(Pointy-Haired Boss)로 보이게 됨

  • 나도 마찬가지임
    실제로 나는 코딩하는 일이 재미있고 잘하지만, 지금까지 만난 대부분 관리자 밑에서 일하느니 내가 관리자가 되는 편을 택할 것임
    대부분 직장 문제는 해결할 수 있지만, 못난 관리자는 진짜 막다른 길임

  • "'Forbidden' AI Technique"(Computerphile)라는 주제의 유튜브 영상 공유함
    요약은 대부분의 AI 모델은 결국 사용자와 단위테스트에 대해 거짓말하도록 적응하게 됨

• 관리자에게 팁을 하나 주자면: 만약 직원들이 성과 평가 때까지 자기 실적을 알 수 없다면, 당신은 제대로 관리자 역할을 못하고 있다는 것임
  직원 입장이라면: 만약 내가 내 업무 성과를 모른다면, 내 관리자도 제대로 일 안 하고 있는 것임
  모든 성과 평가는 특별히 해고를 고려하는 게 아니면 항상 긍정적이어야 함
  직원이 개선이 필요한 점이 있다면 미리 분명하게 알고 있어야 하기 때문임
  관리자 기본기 101임

  • 나쁜 관리자를 가진 사람은 사실 이미 대부분 알고 있음
    불행하게도, 퇴사하거나(혹은 훨씬 더 어렵게) 노조 결성해서 회사 정책과 의사결정에 직원들이 의견을 낼 수 있도록 요구하는 것 외에 별다른 해결책이 없음
    노동자 권한 기본 101임

• 이제 문제가 생긴 것임
  AI가 프로그래머를 대체해서 우리가 필요 없어지면, 그 다음엔 우리 관리자를 대체하러 올지도 모름
  음… AI가 우릴 못 대체한다고 설득하는 기사를 써야겠다
  좋은 생각임, 그 전에 ChatGPT에게 프롬프트부터 넣어보겠음

  • 내 경험상, AI는 못난 관리자를 오히려 더 드러나게 해줌
    진짜 최악(혹은 유독성)인 관리자가 AI를 쓰면, 바보처럼 보이지 않게 해준다는 기대만 할 수 있을 뿐임
    내가 본 바로는, 관리자가 구체적이지도 않고 입증도 불가한 피드백만 제공하는 경우가 많았음
    예를 들어, '회의에서 중요한 포인트를 잘 집어넣는다'와 '회의에서 주제를 벗어나지 마라' 같은 상충되는 피드백을 일관성 없이 주거나, 모든 팀원이 스프린트 마감일을 지켰는데도 '너무 느리게 일한다'라고 하는 상황임
    최악의 경우라면 ChatGPT의 아부 떨던 버전을 아주 좋아한 관리자들이, 컴퓨터가 추천했다는 이유로 터무니없는 아이디어에 빠져드는 현상임
    유독성의 예시로, '병가 내려면 의사소견서 제출하라' → '의사한테 갈 정도면 출근도 가능하네' 같은 순환논리 펼치는 관리자임
    그 뒤로 팀원 절반이 며칠 내로 다 같이 아프게 됨

• 이건 대부분 사람들이 AI에 대해 갖고 있는 생각의 구체적 사례라고 봄
  즉, AI는 지루하거나 명확하게 범위가 정해진 일만 맡기고, 핵심 업무는 절대 맡기지 않는 게 맞다는 의견임
  학생들도 AI를 공부 친구나 튜터로 쓰는 정도이지, 숙제 전체를 맡기진 않음
  소프트웨어 엔지니어도 마찬가지로, AI를 코드 리팩터링이나 간단한 작업에 쓰지만, 전체 시스템 설계나 정교한 추상화엔 직접 관여함
  (여기 많은 댓글에서 성과 관리가 관리자의 핵심 업무인지 논의 중인데, 참고로 내 생각엔 성과 관리는 핵심임)

• 성과 평가 자체를 정말 싫어했음
  내 매니저는 언제나 평가가 애매했음
  그는 동료들을 보호하려 했고, 나의 실제 업무를 관찰하지도 않음
  피드백은 대부분 누군가에게 내가 잘하는 것과 못하는 게 뭔지 이메일로 물어본 결과임
  5년간 분기마다 돌아왔던 평가문은 "NAHWheatCracker는 훌륭한 엔지니어. 가끔 일하기 어렵다"는 식의 공허한 문장임
  일대일 면담에서 항상 "일하기 어렵다"는 부분에 대해 물었지만
  내 매니저는 누가 어떤 말을 했는지 절대 밝히지 않고, 구체적인 상황도 설명하지 않고, 직접 대화할 기회도 만들어주지 않음
  한번 있었던 문제인지, 일상적인 문제인지, 아니면 단순히 하루 기분탓인지 알기 어려웠음
  나는 구체적으로 개선할 만한 내용을 원했음
  추정만 하게 되면 오히려 더 큰 문제를 낳게 되고, 불명확함이 팀 사이 거리감을 키움
  내가 누군가에게 불리한 말을 할까봐 아예 대화 자체를 꺼리게 됨
  여기에 AI가 비인간적인 방식으로 리뷰를 뽑아내게 된다면 더 우울할 것 같음
  그래도 못난 관리자가 이미 이 프로세스를 망치고 있으니, AI가 더 나쁠 수는 없을 것 같음

  • 25년 넘게 일했는데도 쓸모 있는 성과 평가를 받은 적이 없음
    더 많은 사람들이 강하게 거부 의사를 표한다면 이런 제도가 사라질 수도 있다고 생각함

  • 관리직은 수많은 난제 앞의 균형 잡기가 필요함
    익명 피드백을 요청하면 '등 뒤에서 뒷말하는' 느낌이 들어 신뢰가 무너질 수 있음
    반대로 투명함을 위해 모두가 직접적으로 솔직한 피드백을 하려다 보면, 갈등·보복 위험이 있거나 오히려 솔직한 피드백이 안 나오고 문제와 불만이 묻히게 됨

  • 동료 업무능력을 평가하라는 요청엔 절대 응할 생각 없음
    그건 관리자 자신의 일임
    쓸데없는 긴장만 만들고, 결국 그의 역할임
    왜 이렇게 다들 따라가는지 이해 안 됨
    엔지니어들이 서로 험담만 하고, 매니저 계급을 위해 대신 평가까지 해줌
    그냥 내 일만 하면 충분함

• 처음으로 프롬프트 인젝션이 자기평가에 도입되는 사례가 나오길 기다리고 있음
  생각해보면, 사전 정의된 등급 기준/피드백 폼에 따라 LLM 기반 대화가 이뤄지는 성과 평가라면 그렇게 나쁜 아이디어는 아닌 것 같기도 함
  LLM이 사내 데이터나 직원 데이터를 넣어서 곧장 완성하는 게 아니라, LLM이 일련의 질문을 던지고, 필요한 경우 후속질문으로 유의미하고 실행 가능한 피드백을 도출하도록 도움을 주는 구조를 상상해봤음

• 반론을 던지고 싶음
  만약 좋은 매니저란 게 훌륭한 성과 평가서 한 장 써내는 일이라고 생각한다면, 이미 그 사람은 매니저로서 실격임

  • 성과 평가서가 다는 아니지만, 분명히 중요한 파트라고 했고 나 역시 이에 동의함

• 성과 평가서를 작성하는 관리자를 쓸 바엔 차라리 AI가 더 나은 관리자 역할을 할 수 있다고 생각함