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공정한 보상 外

336호 (2022년 01월 Issue 1)

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MZ세대가 기업의 주요 구성원이자 고객으로 성장하면서 앞선 세대가 다져 놓은 제도가 곳곳에서 잡음을 빚고 있다. 그중 가장 시끄러운 문제는 단연 보상 제도다. 2021년 초 SK하이닉스 성과급 논란이 그 불씨를 댕겼다. 2020년 SK하이닉스의 영업이익은 약 5조 원으로 2019년 영업이익 2조7000억 원과 비교해 약 2배가 됐는데도 성과급 규모는 연봉의 20% 수준으로 이전과 차이가 없다는 점이 문제가 됐다. SK하이닉스 성과급 논란부터 시작해 최근 삼성전자의 파격적인 인사 제도 개편까지. 기업들은 ‘공정성’을 소리 높여 외치는 MZ세대 달래기에 한창이다.

책의 저자이자 보상 전문가인 신재용 서울대 교수는 사회의 각종 변화를 주도하기 시작한 MZ세대의 가치관을 보다 잘 이해함으로써 조직의 효율성과 지속성을 높일 수 있다고 말한다. 그렇다면 과연 이들이 요구하는 ‘공정’이란 무엇일까? 그들에게 공정이란 노력에 대한 정당한 대가를 의미하는 실용적인 개념이다. MZ세대는 대학 입학과 기업 입사의 경쟁에서 합격과 선발이라는 대가로 보상받는 과정을 반복하며 개인 차원의 공정성 개념을 형성해왔다. 무한 토너먼트에서 살아남기 위한 이 세대의 핵심 원칙이 바로 공정인 것이다.

이 새로운 세대가 쏘아 올린 ‘공정한 보상’에 대한 요구는 곧 잠잠해질 일시적 화젯거리가 아니라 앞으로도 지속될 근본적인 변화의 시작점이다. MZ세대는 손해를 본다고 생각하면 참지 않으며 익명의 플랫폼을 통해 정보를 공유하고 뭉쳐서 집단의 목소리를 낸다. 불공정에 대한 분노가 개개인의 문제로 끝나지 않고 사회 전체에 영향을 미치는 이유다. 게다가 투명성, 역할 중심, 다양성 등 공정한 보상을 이루는 핵심 키워드들은 MZ세대뿐 아니라 기업의 이해관계자 모두가 공감할 수 있는 가치들이다. 2021년 SK그룹의 사회적가치연구원은 직장인 2544명을 대상으로 사회에 가장 필요한 기업에 대한 설문 조사를 진행했다. 그 결과 ‘성과 평가 보상을 합리적으로 하는 기업’이 가장 높은 순위를 차지한 것으로 나타났다.

MZ세대들의 평가와 보상에 대한 시각은 세대 간의 차이를 벗어나 조직의 지속가능성을 높이는 주요 변수다. 이런 MZ세대의 요구를 보상 제도에 반영하기 위한 가장 현실적인 대안은 직무와 역량에 기반해 설정한 기본급 및 능력급에 과감하게 성과에 기반한 보상을 더하는 것이다. MZ세대의 요구를 이해하고 제도를 정렬하는 것부터 권한 부여를 통해 기회를 제공해야 한다는 것까지. 이론적인 논의를 토대로 공정한 보상 제도를 마련하기 위한 지침을 소개한다.

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구글에서 제작한 셀프서비스 광고 프로그램 구글 애드워즈(현 구글 애즈)로 시작된 CPC(Cost Per Click, 클릭당 비용) 성과 측정이 마케팅의 문법을 바꾸고 있다. 인공지능과 머신러닝이 마케터의 역량을 크게 대체해 나가고 있는 지금, 이를 이해하고 활용할 수 있어야만 경쟁력 있는 마케터로 거듭날 수 있다. 책은 디지털 마케팅의 성과를 한층 끌어올리고 싶다면 의사, 파일럿, 교사라는 3가지 역할에 집중하라고 말한다. 의사처럼 올바른 진단을 내리고, 때로는 경쟁자의 실수를 놓치지 않고 전투기 파일럿과 같이 과감하게 공격해야 한다. 더 나아가 교사와 같이 머신러닝 시스템을 학습시킬 수 있어야 한다. 인공지능을 활용할 수 있는 무기를 얻고 싶다면 일독을 권한다.

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사람들은 저마다 생각이 다르다. 책은 상대방의 다른 생각을 ‘틀렸다’고 단정하며 바꾸려 하지 말고 그 생각의 배경을 뇌과학을 통해 분석해야 한다고 설명한다. 어쩌면 타인을 그렇게 바라보는 당신의 사고 회로에 맹점이 있을 수도 있다. 저자는 뇌과학이 과학자들만의 전유물이 아니라 경영과 인사, 관리와 행정, 그 밖에 사람을 직접 다루는 직업군에 있는 모든 사람이 자신의 분야에 바로 적용할 수 있는 필수 공공재라고 말한다. 베이비붐세대와 X세대, MZ세대가 같은 사무실에서 협업하는 이 시대 직업 환경에서 뇌과학이 서로를 이해할 실마리가 돼줄 것이다. 뇌과학 이론과 더불어 비즈니스 실전에서 바로 활용할 수 있는 뇌과학 경영 전략을 소개한다.

동아비즈니스리뷰 345호 Fake Data for AI 2022년 05월 Issue 2 목차보기