AI 성과 측정과 평가·보상
무엇을 재면 안 되고 무엇을 재야 하는가. 사용률의 함정, 생산성 역설, 평가·보상 재설계를 한 축으로 묶었습니다.
AI 쓰는 직원, 인사평가는 어떻게 바꿔야 하나: 사용량이 아니라 성과와 자산에 값을 매겨라
AI 사용률을 KPI로 잡으면 불필요한 사용이 늘고, 기존 평가표를 그대로 두면 성과가 숨습니다. 목표표에 없는 칸(남은 시간의 용처, 재사용 자산)을 만들고, 성과 배당과 자산 배당 두 축으로 보상하는 평가 재설계를 정리했습니다.
AI 도입 ROI, 무엇으로 측정하나: 도입지표를 버리고 전환지표로
'AI 사용률 90%' 보고의 함정: 활동을 측정하면 활동만 늘어난다
AI로 개인 생산성은 올랐는데 회사 실적은 왜 그대로인가: 장부가 100에 맞춰져 있기 때문이다
AI가 시간을 아껴줬는데 왜 나는 더 바쁜가: 아낀 시간이 새는 세 경로
회사 AI 구독료, 얼마가 맞나: 금액의 문제가 아니라 병목의 문제다
토큰 경영이란 무엇인가: 사용량 관리가 아니라 실행력의 자본 배분이다
생산성이 올랐다는 말과 생산능력이 늘었다는 말은 다르다
일할수록 회사에 능력이 남는 구조: 반년에 수백 건을 처리하고도 아무것도 남지 않는 이유
