HR의 이직
인살롱
인살롱 ・ 2024.01.20
HR의 이직
24년 1월, 인살롱 필진으로서의 첫 글감으로 어떤 것을 들고 나와야 되나 적잖이 고민이 되었습니다. 갖은 상념끝에, 저의 경험에 기반한 이야기를 해야겠다고 정리가 되더군요.
몸담았던 조직이 어느새 5군데가 넘게 되어갑니다. 조직을 ‘옮긴다’라는 것은 어떤 의미이고, 특히나 HR담당자로서 이직한다는 것은 부가적으로 어떤 의미가 있는지 고찰해보겠습니다.
저는 올해 초 다시 이직을 하게 되면서 다시, zero 베이스로 리뉴얼이 되었습니다. ‘새로움’이 주는 건강한 활력과 적당한 신경과민속에 24시간을 2시간 40분처럼
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담당자님! 아직도 엑셀로만 근태관리 하세요? (feat. SQL)
안녕하세요. 포스타입 HR팀에서 일하고 있는 송지현입니다.근태 업무를 담당해보신 분이라면 한 번쯤은 '어떻게 하면 데이터를 더 잘 관리할 수 있을까?'를 고민해보셨을 것 같은데요. 오늘은 SQL을 근태관리 업무에 활용했을 때의 장점을 공유하고자 합니다. 결론부터 말씀드리면, 저는 월평균 하루 이상의 근태관리 리소스를 20분 내외로 줄일 수 있었고요. 수식 오류나 누락건 등 휴먼에러를 줄여 정확성을 높일 수 있었습니다. 또한 근태 데이터에 기반한 다양한 제도를 기획하고 테스트하고 있답니다. 😀
1. 엑셀을 사용할 때의 장단점
많은 HRer 분들은 엑셀을 활용해 데이터를 가공합니다. 근태 관리 솔루션이나 출퇴근기록기를 사용하게 되면 대부분의 로데이터(raw-data)는 엑셀 파일로 되어 있고, HR 매니저에게는 엑셀이 친숙하기 때문일 것 같은데요. 하지만 회사가 성장하며 구성원 수가 늘어나게 되면 데이터의 양이 많아지고 특이사항도 증가하죠. 자연스럽게 누락이나 수식 오류 같은 휴먼 에러가 발생하거나, 히스토리를 파악하기 힘든 자료가 되어버립니다. 사용은 쉽고 편리하지만, 데이터가 많아질수록 업무 속도가 느려지고 정확성에도 영향을 미치게 되는 것이 단점이죠.저도 이전 직장에서는 매월 근태 데이터를 정리하는 것이 루틴이었는데요. 근무 기록 누락은 없는지, 근무 미달은 없는지, 주 또는 월별 총 초과 근무 시간은 얼마나 되는지, 지각자는 몇 명인지 등을 살펴보기 위해 근태 데이터를 정리하고는 했습니다.
2. SQL을 사용할 때의 장단점
하지만 포스타입에서 SQL을 배우며 근태관리를 더 효율적으로 할 수 있게 됐습니다. SQL은 Structured Query Language의 약자로, 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 가공하는 데에 사용하는 프로그래밍 언어입니다. 쉽게 말해, 데이터베이스에 저장된 정보를 쉽게 찾고 정리하게 도와주는 도구인데요. SQL을 통해 데이터베이스에 저장된 흩어진 데이터를 효율적으로 추출하고 가공할 수 있어 기존 엑셀의 단점인 느린 속도와 정확성을 해결할 수 있습니다.. 참고로 포스타입은 SQL을 활용하기 위한 오픈소스 BI(Business Intelligence)툴로 Metabase를 사용하고 있습니다. 🙂
3. SQL 활용 예시
그럼, SQL로 어떻게 근태 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는지 예시를 통해 살펴보겠습니다. 구성원의 초과 근무 수당을 지급하기 위해 또는 주 52시간 근무시간 준수 여부를 확인하기 위해 주차별, 월별 초과근무시간을 정리해야 한다고 가정해 보겠습니다. 엑셀을 이용한다면, 구성원의 출퇴근 시간이 기록된 로데이터를 다운로드 한 뒤 열을 추가해서 수식을 만들고, 주차별, 월별 근무시간을 정리해야 합니다. 물론, 엑셀이 능숙한 분들이라면 피벗 테이블이나 매크로(VBA)를 활용해 시간을 단축하고 계실 것 같습니다. 하지만 살펴보고 싶은 기간이 길어질수록, 확인해야 하는 구성원 수가 늘어날수록 데이터 가공은 시간이 오래 걸리거나 로딩 오류가 발생할 위험이 커집니다.반면, SQL을 이용하면 데이터를 훨씬 빠르고 정확하게 정리할 수 있습니다. Metabase에서 데이터소스를 선택하고 DB 문법에 맞는 쿼리를 작성하면 되는데요. 쿼리는 한 번만 작성하면 이후에는 계속 활용이 가능하기 때문에 매주, 매월 같은 업무를 반복할 필요가 없습니다. 이후에는 로데이터를 업로드하는 것으로도 원하는 정보를 얻을 수 있으니 업무 속도는 빨라지고, 수기로 조정하는 부분이 줄어 정확도는 올라갑니다. 여기에 몇 가지 조건만 부여하면 기간별, 소속별, 직책별, 근속연수별로 원하는 데이터를 쉽게 조회할 수도 있습니다.SQL 사용 시 이점을 더 살펴볼까요? 엑셀이라면 서로 다른 시트에 있는 정보를 함께 살펴보기가 어려운데요. 대부분 같은 시트로 탭을 옮겨 사용하거나, 매크로를 이용하는 복잡한 작업을 거쳐야 합니다. 하지만 SQL을 이용하면 JOIN(INNER, OUTER, CROSS 등) 쿼리를 이용해 여러 시트(테이블)에 있는 로데이터를 한 번에 살펴볼 수 있습니다. 출퇴근 기록과 연차휴가 사용 기록, 점심 식비 사용 기록을 가져와 근무가 아닐 때 점심 식비가 사용되진 않았는지 간단히 체크할 수 있고요. 초과근무 사용일에 초과근무 사전신청 워크플로우를 제출했는지도 매칭해볼 수 있습니다.번외로, BI툴 중 하나인 메타베이스는 데이터 시각화가 용이합니다. 가공한 데이터에 색을 넣어 강조하거나, 라인/바/콤보/파이 등 여러 형태의 그래프로 표현할 수 있고요. 대시보드를 구성할 수도 있어 여러 데이터를 한 눈에 보기 쉽도록 정리할 수 있답니다. 😉
4. 마무리하며 : HR과 SQL
SQL은 관리 업무의 효율을 증가시켜줄 뿐 아니라, data-driven 의사결정에도 도움을 준다고 생각하는데요. 빅데이터 기반의 가설-검증이 용이해짐에 따라 우리 회사에 필요한 부분을 빠르게 찾아 테스트 적용해볼 수 있습니다. 예를 들어 원온원 진행 횟수가 평가 결과에 미치는지 여부를 파악해 원온원 활성화 캠페인을 진행해 볼 수 있고요. 출근 시간과 평가 결과의 상관관계를 분석해 시차출퇴근 허용 범위를 앞/뒤로 조율하는 것을 제안할 수도 있습니다. (데이터에 기반한 기획은 경영진분을 설득하는 강력한 무기가 되니까요!)이외에도 저는 법인카드 지출내역을 파악할 때, 성장지원금 잔여 한도를 확인할 때, 구성원이 선호하는 식당 리스트를 만들 때, 휴가 사용 추이를 확인하고 싶을 때 등 다양한 업무에 SQL을 사용하고 있답니다.데이터를 효율적으로 관리하고 싶은 분들, 데이터 기반의 가설-검증으로 인사 기획업무를 하고 싶으신 분들, 데이터 중심의 의사결정을 하고 싶으신 분들이 계신다면 HR 업무에 SQL을 접목해 보시면 어떨까요? 불필요한 리소스를 최소화하면서 린하게 일하는 HRer, 데이터 기반의 의사결정으로 더 신뢰받는 HRer로 성장하는 기회가 될 수 있을 것이라 생각합니다. 😊오늘도 고군분투하며 성장하는 모든 HR 담당자분들, 화이팅입니다. 감사합니다.
인살롱 in 인살롱 ・ 2024.01.18 GPT와 Python을 활용한 HR 대시보드 만들기
들어가며
현대 기술의 발전, 특히 생성형 인공지능은 일상과 업무방식에 혁신적 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 변화는 HR Analytics 분야에서도 명확하게 나타나고 있는데, 과거에 높은 진입장벽으로 인해 접근하기 어려웠던 여러 부분들이 이제는 접근이 용이해지면서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이번 글에서는 Chat GPT와 Python을 활용하여 HR 대시보드를 구축하는 과정이 얼마나 간소화되고 접근성이 향상되었는지 살펴보려고 합니다. 또한, 현대 기술이 HR 분야의 전통적인 관리 방식을 어떻게 혁신적으로 변모시키고 있으며, 이러한 변화가 조직에 미치는 긍정적인 영향에 대해서도 살펴보고자 합니다.
1. 파이썬 설치 및 활용하기
이번 글은 Chat GPT와 Python을 활용하여 수행하였습니다. Python은 사용 범위가 광범위하기 때문에, 이 글에서 Python 사용법을 상세히 다루기는 어렵습니다. 하지만, 관심 있는 분들은 YouTube에서 '파이썬 무료 강의'를 검색해 보시면 다양한 무료 강의를 찾을 수 있습니다. 그중에서도 특히 '나도코딩' 채널의 영상을 추천합니다. 이 영상은 Python의 활용법을 쉽게 설명하여, Python 프로그래밍에 아직 익숙하지 않은 분들이 가장 처음 시작할 때 보기 좋습니다. https://www.youtube.com/watch?v=kWiCuklohdY
2. HR 대시보드 만들기
2. 1. HR 기초통계 시각화
**<** **IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Data>**IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Data는 IBM의 HR부서에서 직원의 이직률 및 성과를 분석하기 위해 자주 사용되며 HRKIM 브런치 글 R과 Chat GPT를 활용한 직원 퇴직 요인 분석하기, R과 Chat GPT를 활용한 HR Data 시각화, R과 Chat GPT를 활용한 퇴사자 예측하기, Chat GPT를 활용한 온보딩/오프보딩 실시하기 편에서도 활용한 한 적이 있는 데이터 셋입니다. 이 데이터셋은 직원의 개인정보(나이, 성별, 교육 수준 등), 직장 내 경험(직무 만족도, 월급, 초과근무 여부 등), 그리고 이직 여부 등의 정보를 포함하고 있습니다. 이런 정보들은 인사관리와 관련된 다양한 분석과 연구에 주로 활용됩니다. 이번 글에서는 HR 대시보드를 만들기 위한 Raw Data로 활용하고자 합니다. https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset 먼저 위 IBM HR Data를 ChatGPT에 탑재한 뒤, Plotly Dash 라이브러리를 사용하여 해당 데이터를 시각화하는 Python 코드를 요청하였습니다. 특히, 일부 데이터는 사용자가 드롭다운 메뉴를 통해 선택할 수 있도록 설정하고, 그 외 데이터는 선택한 범주 내에서 통계적 내용을 시각화할 수 있도록 요청하였습니다.
Python 명령어 라이브러리 설치: pip install library-name 라이브러리 실행: import (라이브러리 이름) as (라이브러리 별칭)
Python 코드 중 일부는 위 화면에서 확인할 수 있는 바와 같이 Chat GPT와 추가 대화를 주고받으며 수정 보완하였습니다. Chat GPT가 최종적으로 제공한 코드를 Visual Studio Code에 입력하여 실행한 결과는 아래 화면과 같습니다. 화면 상단에 있는 '변수' 메뉴를 클릭하면, 선택된 변수에 관한 통계가 시각화되어 사용자에게 표시됩니다.
Python 코드: 파이선 파일실행 방법명령 프롬프트, 터미널에서 해당 파일이 위치한 디렉터리로 이동한 다음 아래 명령어를 입력python 파일명.py
이와 같은 HR 대시보드 시각화 자료는 인사 관리 업무를 수행할 때 직관적으로 파악하기 어려운 통계적 정보를 인사담당자와 관리자가 쉽게 인지할 수 있도록 도와줍니다.
2. 2. 조직구성원 퇴직 예측 대시보드 만들기
**<** **IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Data>**조직구성원 퇴직 예측 대시보드 만들기에서도 IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Data 데이터를 활용합니다. IBM HR Data를 활용하여 조직구성원 퇴직을 예측을 수행하는 구체적은 방법은 이미 R과 Chat GPT를 활용한 직원 퇴직 요인 분석하기, R과 Chat GPT를 활용한 퇴사자 예측하기를 통해 소개드리적 있습니다. 퇴직 예측 분석의 구체적인 방법론에 대해 더 알고 싶으신 분들은 위 2개의 글을 함께 참고해 주시기 바랍니다.이번 글의 초점은 퇴직 예측 분석을 활용해 대시보드를 만드는 과정에 맞춰져 있습니다. 우선, IBM HR Data를 Chat GPT에 탑재한 후, 이를 기반으로 다양한 요건들을 설정했습니다. 설정된 요건에 따라, Chat GPT는 Python 코드를 작성하는 데 도움을 주었습니다. 처음에, ROC 커브 상 중간 선이 보이지 않아 중간선을 추가해 달라고 요청하여 그래프 부분의 코드를 일부 수정하였습니다.
Python 코드: 파이선 파일(streamlit) 실행명령 프롬프트, 터미널에서 아래와 같은 명령어를 입력streamlit run app.py
Visual Studio Code를 사용하여 ChatGPT으로부터 받은 Python 코드를 실행했습니다. 이 웹 애플리케이션은 Streamlit 라이브러리를 기반으로 구축되었으며, 추가적으로 pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn과 같은 라이브러리들도 활용되었습니다. 각 라이브러리의 구체적인 사용 목적과 실행 방법에 대한 자세한 정보는 ChatGPT에게 다시 질문하면 추가로 GPT가 잘 설명해 줍니다.
위에서 확인할 수 있는 바와 같이, 기존에 Visual Studio Code를 사용하여 코딩으로 진행하던 로지스틱 회귀분석을 웹 환경으로 옮겨 구현했습니다. 이를 통해 Python 코드에 익숙하지 않은 사용자들도 간단한 클릭 몇 번만으로 조직 구성원의 퇴직 예측 분석을 수행할 수 있게 만들 수 있습니다.
2. 3. 조직구성원 몰입 현황 대시보드 만들기
저는 작년 10월 30일 '제1회 피플 애널리틱스 컨퍼런스'를 참여하였습니다. 해당 컨퍼런스에서 다양한 발표가 있었고 정말 다양한 발표 내용은 모든 내용이 흥미로웠습니다.https://www.youtube.com/watch?v=0uFxsy2pXcM 그중에서도 특히 KIA 팀의 발표가 인상적이었습니다. KIA에서는 '조용한 사직'을 막기 위한 직무만족과 조직몰입 현황 분석, 그리고 이를 바탕으로 한 조용한 사직 예방 전략에 대해 발표했습니다. 발표에서는 조직몰입도와 직무만족도를 기준으로 4분면(이중몰입, 조직편중, 저몰입, 직무편중)으로 구분하고, 이를 통해 개선 방향을 도출하였는데요. 이와 같은 방식은 매우 흥미로웠습니다.
이러한 컨셉을 공공 부문에도 적용할 수 있을 것으로 생각하며, 한국행정연구원이 매년 실시하는 '공직생활 실태조사' 데이터(2018년부터 2021년까지의 데이터)를 활용해 동일한 분류 모델을 적용한 인사정책 방향 제시 대시보드를 개발해 보았습니다. 해당 대시보드에 활용된 '공직생활 실태조사'의 개요는 아래와 같습니다.
.공직생활 실태조사.조사주관기관: 한국행정연구원조사주기: 매년 1회 실시조사목적: 공무원 인적자원관리에 대한 주요 현황 및 공무원의 다양한 차원에 대한 인식을 조사하여 공무원이 공직을 수행하면서 경험하고 느끼게 되는 인식변화를 체계적으로 파악표본추출: 층화표본추출조사방법: E-mail 웹 조사2018년 데이터:공무원 4,000명(중앙행정기관 소속 공무원 1,263명, 광역자치단체 소속 공무원 2,737명)2019년 데이터:공무원 4,111명(중앙행정기관 소속 공무원 1,270명, 광역자치단체 소속 공무원 2,841명)2020년 데이터:공무원 4,339명(중앙행정기관 소속 공무원 1,983명, 광역자치단체 소속 공무원 2,356명)2021년 데이터:공무원 4,000명(중앙행정기관 소속 공무원 2,000명, 광역자치단체 소속 공무원 2,000명)
2018년부터 2021년까지의 '공직생활 실태조사' Data에서 다음과 같은 문항을 활용하였습니다. 34번(조직몰입) 3개 설문문항, 35번(직무만족) 3개 문항을 각각 활용하였는데, 각 문항은 산술평균을 통해 조직몰입과 직무만족의 최종 점수를 산출하였습니다.
공직생활 실태조사 34번 문항(5점 Likert 척도)1) 나는 이 조직에 남기 위하여 어떤 직무라도 수행할 용의가 있다.3) 나는 우리 조직에 대해 소속감을 강하게 느낀다.4) 우리 조직이 추구하는 가치는 나의 가치와 일치한다.공직생활 실태조사 35번 문항(5점 Likert 척도)1) 나는 담당업무에 흥미가 있다.2) 나는 열정적으로 업무를 수행한다.3) 나는 업무를 수행하면서 성취감(보람)을 느낀다.
데이터 정제 후에는 Streamlit과 Chat GPT API를 사용하여 조직 구성원의 몰입 현황을 나타내는 표를 생성하고, 인사 정책 방향에 관해 GPT와 대화할 수 있는 인터페이스를 제작해 달라고 요청했습니다.
사실 해당 작업에서 처음 ChatGPT가 제공한 코드는 완벽하지 않았고, 몇 가지 오류가 있었습니다. 이에 따라 저는 Python 코드를 여러 번 실행하며 그래프와 메뉴바의 크기 조정 방법 등을 직접 수정하고 보완했습니다. 이러한 코드 수정 과정에서 ChatGPT에게 현재 상황에 대한 정보를 제공하면 ChatGPT는 코드를 효과적으로 수정하고 개선하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 에러 메시지나 결과물의 스크린샷, 혹은 Visual Studio Code에서의 코드 작성 과정을 캡처하여 ChatGPT에게 전달하면 보다 구체적인 피드백을 받을 수 있습니다.
마지막으로, 수정된 코드를 Visual Studio Code에 입력하여 실행하였으며, 코드 실행 결과 구현된 대시보드는 아래 화면과 같습니다. 아래 화면에서 확인할 수 있는 바와 같이, 왼쪽 다양한 변수를 클릭하여 특정 조건 조직구성원의 몰입 상태를 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 GPT API와 연결된 채팅창을 통해 GPT와 인사정책 방향에 대화도 수행할 수 있습니다.
생성형 AI 기술의 진보는 전문가만이 다룰 수 있었던 대시보드 구축을 일반인에게도 접근 가능하게 만들었습니다. 이와 같은 대시보드를 구축하면 인사담당자와 관리자는 몇 번의 클릭만으로 조직 구성원의 몰입 상태와 같은 중요한 정보를 손쉽게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 인사관리를 효율적으로 수행할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.
나가며
이번 'HR Analytics 끄적끄적' 매거진에서는 Chat GPT의 활용을 통해 HR 대시보드 구축의 진입 장벽이 얼마나 낮아졌는지 몇 가지 사례를 통해 살펴봤습니다. 데이터 기반 HR 대시보드는 HR 담당자에게 객관적이고 심층적인 정보를 제공합니다. 이 정보를 활용하면 복잡한 통계 지식이 없어도 필요한 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 더욱이 생성형 AI 기술을 통합함으로써, 분석 과정을 더욱 효율적이고 체계적으로 만들 수 있으며, HR 담당자는 전략적 업무에 더욱 집중할 수 있습니다. 생성형 AI가 HR 부서를 넘어 조직 내 전사적으로 도입될 경우, 단순히 조직 내 업무방식의 혁신을 넘어 조직문화의 변화까지 이끌어낼 잠재력이 있습니다. 앞으로도 지속적으로 이루어질 생성형 AI 기술의 발전은 조직 내에서 지속적인 혁신을 가능하게 할 것입니다.
Reference
한국행정연구원. 2022. 2021년 공직생활실태조사보고서.한국행정연구원. 2021. 2020년 공직생활실태조사보고서.한국행정연구원. 2020. 2019년 공직생활실태조사보고서.한국행정연구원. 2019. 2018년 공직생활실태조사보고서.
Kaggle 사이트. https://www.kaggle.com/
kaggle IBM HR Analytics Employee Attrition & Performance Data 사이트
https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset
HRKIM. 2023. R과 Chat GPT를 활용한 퇴사자 예측하기: 두번째 이야기: 모델 성능 향상 및 목적에 맞는 분석모델 찾기. 2023년 7월 2일 작성. 2023년 12월 10일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/56
HRKIM. 2023. R과 Chat GPT를 활용한 직원 퇴직 요인 분석하기: Kaggle IBM HR Data를 활용하여. 2023년 5월 5일 작성. 2023년 12월 10일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/37
HRKIM. 2023. R과 Chat GPT를 활용한 HR Data 시각화: Kaggle IBM HR Data를 활용하여. 2023년 6월 4일 작성. 2023년 12월 10일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/48
HRKIM. 2023. Chat GPT를 활용한 온보딩/오프보딩 실시하기: IBM HR Data를 활용하여. 2023년 11월 4일 작성. 2023년 12월 10일 접속. https://brunch.co.kr/@publichr/83
나도코딩. 2020. 파이썬 코딩 무료 강의 (기본편). https://www.youtube.com/watch?v=kWiCuklohdY
PARI. 2023. 제1회 피플 애널리틱스 컨퍼런스 with PARI & HR Tech Korea. https://www.youtube.com/watch?v=0uFxsy2pXcM
인살롱 in 인살롱 ・ 2024.01.19 신뢰가 되지 않는 상사의 모습과 조치
신뢰가 되지 않는 상사의 모습신뢰란 사전적 의미는 ‘굳게 믿고 의지함’이다. 사실 어떤 상황에서 굳게 믿고, 어떠한 경우 의지 하느냐에 따라 그 기준과 수준은 다양할 것이다. 중요한 것은 믿고 의지한다는 점이다. 직장에서 신뢰란 ‘자신의 역할을 다하고 서로 믿고 존중한다’로 배웠다.직장에서 가장 기본은 자신의 역할과 일에 있어서는 완벽해야 한다. 자신의 일도 못하면서 누구를 미워하거나 시기하는 사람을 어떻게 믿겠는가? 서로 살아온 환경이나 성격이 다른 모르는 사람이 만나 공동의 목표를 달성하여 성과를 내는 곳이 기업이다. 서로 다름을 인정하고 믿고 존중해야 한다. 멘티에게 신뢰가 되지 않는 상사의 모습을 요청했다.답변을 기다리면서 내가 생각하는 신뢰가 되지 않는 상사를 떠올려 보았다.
자신이 해야 할 역할을 모르고
지시 받은 것을 무조건 시키면 된다는 생각을 가진 상사,
말과 행동이 앞 뒤가 다르고, 직원에게는 가혹하고 사장에게는 비굴한 상사,
자신의 이익만 챙기고 회사에 대해 무관심한 상사.
‘기아 대책이라는 가슴 뛰는 일’을 하고 있는 멘티는 신뢰할 수 없는 상사의 모습을 3가지 영역으로 다음과 같이 정리하였다..1. 지식
전문성 부족으로, 업무에 대해 어떻게 해야 하는지 모를 때
판단력이 부족하고, 올바른 의사결정을 하지 못할 때
새로운 것을 배우고자 하는 자세가 없고, 기존에 했던 경험에 의존해서 할 때
분명한 목표와 비전 제시가 없을 때
.2. 기술
시간관리(회의, 약속 시간) 기술이 부족
리더십 역량이 부족하여 조직 및 팀원 관리가 안됨
조직 장악을 하지 못하고 팀원에게 끌려 다님
.3. 태도
부정적이고 비판적인 태도(험담, 비난)
정치적인 태도 : 정치적인 분파를 만듦. 자기에게 충성하는 사람에게 호의적이고 관대하고, 자기에게 비판적인 사람에게 냉담하고 엄격함으로써, 팀을 분열시킴
시기, 질투하는 태도 (뛰어난 다른 사람들을 시기 질투하고, 깎아내림)
말과 행동이 다를 때
신뢰할 수 없는 상사, 어떻게 조치하겠는가? 직속 상사가 신뢰롭지 못한 언행으로 조직과 구성원을 힘들게 하고 있다면, 구성원 입장에서 해결안을 찾기는 쉽지 않다. 가장 바람직한 모습은 직접 대화를 하는 방법이다. 대화를 통해 본인이 잘못하는 부분이나 현실을 명확하게 인지하고 개선해 나가도록 하는 일이다. 하지만, 상사에게 이러이러한 점이 문제가 있으니 개선해야 한다는 말을 쉽게 할 수 있는 구성원이 몇 명이 되겠는가? 그렇다고 상사의 상사에게 이야기해 상사의 잘못된 점을 개선토록 요청하는 것도 여러 부담이 있다. 대부분의 구성원은 신뢰할 수 없는 상사에 대해 포기하고 업무적으로만 대하거나, 상사가 싫어 회사를 떠나기까지 한다. 직원 입장에서는 상사가 전문성이 높고, 업무 분장이 명확하며, 방향 제시와 의사결정을 신속하게 하고, 인간성 좋고 동기부여 해주는 상사를 인정하고 존경할 것이다.하지만, 상사 입장에서는 어떨까?자신을 좋아하고 자주 찾아와 이런저런 이야기를 해 주며 주도적으로 일하는 직원을 더 생각하지 않을까? 뭔가 아쉽거나 불편할 때 편하게 부르고, 자신을 보완해 주는 직원이 있다면 행복할 것이다. 신뢰할 수 없는 상사에 대한 조치 방안으로 크게 4가지 방안을 가져가면 어떨까?**첫째, 상사가 올바른 판단과 결정을 할 수 있도록 사전에 지원해 주는 것이다.중요 업무, 의사결정, 회의 마감 시간을 상기시키거나, 사전에 정보나 자료를 제공하여 상사가 여유롭게 준비하고 늦거나 부족함이 없게 한다둘째, 공동의 기준을 정해 팀워크를 강화하고 한 방향 정렬을 하도록 한다.**조직과 구성원이 반드시 지켜야 할 그라운드 룰을 정하거나, 조직이 달성해야 하는 목표들을 명확히 하여 최우선적으로 이를 실행할 수 있도록 한다.셋째, 주 단위 업무와 역량에 대한 실적과 계획을 발표하고 공유한다팀원들 전체가 매주 목표 대비 업무와 역량 실적과 계획을 발표하여, 자신이 무엇을 했고 무엇을 할 것인가 공유하고, 점검과 피드백을 받도록 한다.**넷째, 팀장과의 매주 30분 정례 면담이다.**면담은 절대 30분을 넘지 않도록 하고, 일과 관계에 있어 팀장과 다양한 이야기를 나누는 시간이다. 팀장이 일방적 훈계가 아닌 팀원이 주도적으로 이야기하고, 이 자리에서 상호 개선 또는 강화할 내용에 대해 의견을 나누는 것이다. 상사라면, 반드시 팀원 개개인의 다음 주 중점 과제 또는 성장에 대한 피드백을 주도록 한다. 상사가 횡령, 뇌물 수수, 불법이나 정도 경영에 위반하는 행동을 할 경우에는 직접 상사에게 이야기하기 보다는 회사 담당 부서에 이야기해서 해결하도록 하는 것이 바람직하지 않을까? 상사의 지시 사항이나 일을 수행하는 방법의 차이로 갈등이 발생했을 때, 부딪치기 보다는 논리와 대안을 가지고 대응하고, 그 어떠한 경우도 상사에 대한 부정적 이야기를 하지 않아야 한다.상사와는 마음을 열고 간직되어 있어야 하며, 불편하거나 주눅 드는 관계가 되면 곤란하다.
홍석환 in 인살롱 ・ 2024.01.21 월급 대신 포인트로 받을 수 있을까?
월급 대신 포인트로 드릴게요.소설가 장류진 작가의 단편소설 ‘일의 기쁨과 슬픔’에는 중고물품 거래 사이트 ‘우동마켓’에 글을 가장 많이 올리는 사용자인 ‘거북이알’이 나옵니다. 하루에 100여개의 글을 올리고, 더군다나 중고물품이 아닌 뜯지도 않은 새 상품을 파는 이 였습니다. 사실 그에게는 기막힌 사연이 있었지요. 카드회사 공연기획팀 소속이던 거북이알은 유명 뮤지션의 내한 공연을 성사시키고 특진을 약속받았으나 공연 소식을 개인 SNS에 가장 먼저 올리지 못해 삐친 회사 회장의 심술로 월급을 카드 포인트로 대신 받은 것이지요. 모멸감에 울다가 “돈도 결국 이 세계, 우리가 살아가는 시스템의 포인트”라고 생각을 고쳐먹고 직거래로 포인트를 돈으로 바꾸는 방식으로 곤경을 극복합니다.****70년대에는 광부들에게 ‘쌀 반, 돈 반’으로 월급을 줬고, 그나마 형편이 어려우면 업주가 임금 대신 탄을 한 무더기씩 광부들에게 나눠주는 관행이 있었습니다. 80년대에는 불황의 여파로 모 섬유업체가 월급 대신 각종 의류를 떠맡겼고, 모 전자회사는 월급 일부를 자사 전자제품으로 지급한 다음 월급에서 공제하는 경우도 있었습니다. 상품권과 외식상품권을 월급대신 지급한 사례도 있었습니다.그렇다면 월급을 회사의 제품이나 포인트로 지급받는 것이 가능할까요? 월급지급의 원칙은 4가지 입니다.19세기 초 영국에서 재고를 처리할 수 있으면서도 근로자를 회사에 묶어두기 위해 회사의 제품을 급여의 일부로 지급하는 꼼수가 만연해 있었습니다. 문제가 커지다보니 법에서 규제를 하게 되었고, 1831년 현물지급 금지령 (Truck Acts)이 제정되었습니다. 우리나라도 급여지급의 원칙이 근로기준법에 규정되어 있습니다..근로기준법 제43조.① 임금은 통화(通貨)로 직접 근로자에게 그 전액을 지급하여야 한다. 다만, 법령 또는 단체협약에 특별한 규정이 있는 경우에는 임금의 일부를 공제하거나 통화 이외의 것으로 지급할 수 있다.② 임금은 매월 1회 이상 일정한 날짜를 정하여 지급하여야 한다. 다만, 임시로 지급하는 임금, 수당, 그 밖에 이에 준하는 것 또는 대통령령으로 정하는 임금에 대하여는 그러하지 아니하다. 월급은 통화로 (통화불) 직접 직원에게 (직접불) 그 전액을 (전액불) 매월 1회 이상 일정한 날짜를 정하여 (월 1회 정기불) 지급해야 한다는 원칙입니다. 흔히, ‘임금지급의 4원칙’이라 하지요.‘통화불의 원칙’의 취지는 월급을 현금이 아닌 제품으로 지급하는 경우 가격의 불안정, 현금으로 바꾸는 불편과 제고품 처리 등으로 발생하는 직원의 불이익을 해소하려는 것 입니다.여기에서 ‘통화’ (通貨)는 한국은행에서 발행한 화폐를 의미합니다. 자기앞 수표는 현금과 동일한 기능을 하는 것으로 보아 통화불로 인정됩니다. 그러나 문화상품권, 외식상품권이나 포인트로 월급의 일부를 지급받는다면 법위반 입니다. 또한, 외국통화로 월급을 지급받아도 법위반 입니다..관련 행정해석. 근로자의 임금을 유로(EURO)화로 지급하기로 정한 경우에는 동 유로(EURO)화는 은행 등을 통하여 별도의 환전절차를 거쳐야 하는 등 국내에서 강제통용력이 있는 화폐로 보기 어려울 것이므로, 근로기준법의 규정에 의한 임금의 직접·통화불 원칙에 위배되는 것으로 보아야 할 것임.반면에 유로(EURO)화를 기준으로 임금을 책정하고 이를 임금지급 시점의 환율에 의하여 원화로 환가·지급하기로 정한 경우에는 근로기준법 위반의 문제는 발생되지 않는 것으로 보아야 할 것임. 이 경우 임금지급시점마다 환율변동에 따른 환가금액이 달라지게 되어 매월의 임금액에 변동이 생기는 결과가 초래될 수 있어 바람직한 것으로는 볼 수 없을 것임.(임금 68207-55, 2002. 7. 29.) **예외적으로 현물로 받을 수 있는 경우가 있습니다.**단, 법령이나 단체협약에 별도로 정해졌다면 통화 이외의 것으로 지급받을 수 있습니다. 단체협약으로 정한 경우에는 조합원에 한하여 월급을 현물이나 주식, 상품교환권 등으로 지급받을 수 있습니다. 하지만 이때에도 직원 본인의 동의가 있거나 노동조합 대표에게 임금공제에 대한 권한을 위임하는 경우에 한하여 가능합니다. .관련 행정해석. 단체협약에 의해 임금의 일부를 공제하여 통화 이외의 것으로 지급하는 경우는 단체협약에 조합비 등과 같이 임금공제 대상항목이 특정되어 있어야 할 뿐만 아니라 본인의 동의가 있거나 노동조합 대표에게 임금공제에 대한 권한을 위임하는 등의 경우에 한하여 가능하다 할 것임.매월 임금에서 직급에 따라 2만원~3만원을 공제한 후 회사가 정한 상품권으로 지급할 수 있도록 단체협약에 규정되어 있다 하더라도, 개별 근로자의 동의 없이 임금의 일부를 상품권으로 지급할 수는 없을 것으로 사료됨. (근로조건지도과-2514, 2008. 7. 11.) 장류진 작가의 소설 ‘일의 기쁨과 슬픔’ 속 직원 ‘거북이알’이 월급을 카드 포인트로 대신 받는다면 회사는 법을 위반하는 것입니다. 만일 월급을 카드 포인트로 받는 것에 대해 ‘거북이알’의 동의가 있었다고 하더라도 단체협약에 규정에 근거가 없다면 동의가 있다는 사정만으로는 불가합니다. 글쓴이 : 이호석 / 공인노무사, 경영지도사, PHR(쓴 책 : '인사팀 이부장이 알려주는 위풍당당 회사생활 가이드', '채용올인원(All in One)')
인살롱 in 인살롱 ・ 2024.01.22 처음 마음으로
인사 업무를 처음 시작하면서 가졌던 마음이 있습니다.
"쉬운 길보다는 어려운 길을 택하자"
A라는 사람의 행동이 악영향을 미친다면 A를 다른 곳으로 보내 해결하는 것은 매우 쉬운 일입니다. 하지만 대부분 그 이면엔 다른 원인이 존재합니다. 악영향을 미치는 행동이 결국 B라는 문제 때문이라면 우리는 B에 집중해야 합니다. B를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 집요하게 파헤쳐야 합니다. 그리고 진짜 문제를 찾아야 합니다. 발견하면 처음 해결하고자 했던 방법과는 전혀 다른 방법이 나오게 됩니다.
말은 쉽지만 이렇게 해결하는 것은 참 지루한 과정입니다. 이 과정을 다들 견뎌내줘야 합니다. 견뎌내는 것을 넘어 "이렇게 하는 것이 옳다"는 조직 전체의 컨센서스가 필요합니다. 이것이 더 리소스를 줄이는 길이라고 끊임없이 알려주어야 합니다. 경영진과의 대화는 선택이 아닌 필수입니다.
하지만 업무의 홍수 속에서 처음 가졌던 생각을 잊을 때가 많습니다. 인사 업무는 생각보다 반복 업무가 많습니다. 작은 조직이라면 인사업무를 빙자한 여러 가지 추가 업무가 떨어질 때도 많습니다. 다른 급한 일이 생기면 일의 우선순위가 바뀌고, 당장 눈 앞에 떨어진 일을 처리하기에 급급합니다.
그럼에도 짬을 내어 문제를 찾고 솔루션을 제시합니다. 잘 될것 같지만 하지만 현실은 녹록치 않습니다. 이 문제를 경영진과 리더들이 알게하고, 이해하고, 체득시켜야 가장 말단의 구성원에게까지 전달 할 수 있지만 그것조차 쉽지 않습니다. 간신히 그렇게 해내어 조직이 변화하는 모습을 꿈꾸지만 조직은 그대로인 것 같아 보입니다. 나는 계란이고 조직은 바위 같습니다.
좋은 해결책이 있더라도 이것을 전사적으로 적용하는 것은 또 다른 일입니다. 그 과정에서 생각이 변하기도 하고, 내가 의도했던 대로 실행되지 않는 경우도 많습니다. 좋은 아이디어가 실행된다고 해도 끝이 아닙니다. 계속 팔로업하면서 목적대로 진행되고 있는지 안된다면 그 이유는 무엇인지 찾고 지속적으로 수정해야 합니다. 그 과정에서 구성원들은 솔루션에 대한 무수한 평가를 내놓습니다. 때로는 그 평가들을 마주할 때 지치기도 합니다.
"쉬운 길보다는 어려운 길을 택하자"라는 말은 수많은 반복 업무를 뚫고, 추가적인 업무를 뚫고, 좌절감을 뚫고, 사람들의 평가를 뚫고서야 비로소 할 수 있는 이야기입니다. 문장은 가벼우나 문장의 무게는 상당합니다.
어떤 SNS에서 이런 댓글을 봤습니다. "귀찮다는 건 내가 꼭 해야하는 일이다" 그 문장에 매우 동의합니다. 어렵다고, 힘들다고, 지루하다고 쉽게 결론 내어 피상적으로 문제를 해결하는 것이 아니라 문제 너머의 문제를 발견하고 해결할 때 우리 조직이 더 나은 조직이 될 수 있다고 말이죠.
인살롱 in 인살롱 ・ 2024.01.29 0
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