AI 시대 공정성을 설계하다

Why now

“결과는 받아들일 수 있습니다. 그런데 그 결과가 어떻게 정해졌는지를 모르겠어요.”

『AI 시대 공정성을 설계하다』 들어가며 중에서

사직서를 낸 입사 5년 차 직원이 면담 자리에서 남긴 말입니다. 그는 연봉이나 업무량을 이야기하지 않았습니다. 그가 끝내 받아들이지 못한 것은 지난 인사에서 자신이 왜 밀렸는지 아무도 설명해 주지 못했다는 사실이었습니다.

이제 연말 평가에는 ‘AI 분석 결과를 참고한다’는 안내가 붙고, 지원자는 사람을 만나기 전에 알고리즘의 1차 심사부터 통과해야 합니다. 결정의 무게중심이 AI로 옮겨 갈수록 이 질문에 답할 책임은 더 무거워집니다.

Four questions

AX를 추진하는 조직이
답해야 할 4가지 질문

구성원은 보상의 크기만으로 공정성을 판단하지 않습니다. 결정 과정, 존중받는 경험, 충분한 설명까지. 네 가지 관점에서 우리 조직의 AI를 살펴봅니다.

1PART 1

분배 공정성

내가 받은 몫은 공정한가

AI는 성과를 키우는 동시에 그것이 누구의 성과인지를 흐립니다. 늘어난 성과와 절약된 시간은 누구에게 돌아가야 할까요.

2PART 2

절차 공정성

결정 과정과 기준은 공정한가

설명할 수 없으면 책임질 수 없습니다. AI가 채용, 평가, 승진에 들어올 때 지켜야 할 절차의 조건을 살핍니다.

3PART 3

대인 공정성

나는 존중받으며 대우받는가

공정하다는 느낌은 정확성보다 이해받고 있다는 경험에서 옵니다. 시스템이 사람을 응대하는 시대의 존중을 이야기합니다.

4PART 4

정보 공정성

결정의 이유를 충분히 설명받는가

AI 시대의 정보비대칭은 곧 권력의 문제입니다. 숨겨진 대리 변수부터 AI 거버넌스까지 설명과 이의제기의 통로를 짚습니다.

About the talk

AI는 결정을 도울 수 있지만,
책임질 수는 없습니다

그래서 HR의 자리는 관리와 감독에서 ‘설계’로 옮겨 갑니다. 어떤 데이터로 평가할지, 그 기준을 어떻게 열어 둘지, 의문이 생기면 누가 다시 들여다볼지를 미리 정하는 일입니다.

조직공정성 연구자, 글로벌 HR 리더, 공공부문 AX 실무자, 대기업 인재전략 전문가가 함께 쓴 『AI 시대 공정성을 설계하다』의 출간을 기념하는 북토크입니다. 문제가 생기기 전에 공정한 기준과 절차를 마련하는 방법을 이야기합니다.

우리 조직에 바로 적용할 질문을 저자들과 함께 다듬습니다.

Event info

행사 정보

일시: 2026. 11. 10 (화)
19:00 ~ 21:3019:00~19:30까지 간단한 식사를 제공합니다.
장소: 패스트파이브 선릉센트럴 지하 3층서울 강남구 선릉로 511 지하 3층네이버 지도에서 보기
인원: 50명 (선착순 마감)쾌적한 행사를 위해 선착순 50명으로 인원을 제한합니다.
참가비: 2만 원참가비는 간단한 식사와 원활한 진행을 위한 노쇼 방지 목적으로 사용됩니다.

HOSTED BY

주관 오프피스트

이번 북토크는 오프피스트(Offpiste)가 주관합니다. offpiste.ai

VENUE PARTNER

장소 협찬 FASTFIVE

이번 북토크는 FASTFIVE 선릉센트럴의 공간 협찬으로 함께합니다. 공간을 내어 주신 FASTFIVE에 감사드립니다.

주관오프피스트 장소 협찬FASTFIVE 출판리브레토 문의info@optimax-partners.com

Who should join

이런 분께 권합니다

AX와 AI 도입을 이끄는 경영진과 리더도입 속도만큼 구성원의 납득을 고민하는 분
채용, 평가, 보상, 승진 제도를 설계하는 HR 담당자AI 솔루션을 검토하거나 이미 운영 중인 분
조직문화, ER, 노사관계 실무자설명과 이의제기, 감시와 보호의 경계를 다루는 분
공공기관과 비영리조직의 AX 실무자AI 기반 업무혁신을 현장에 정착시키려는 분
일의 미래와 조직공정성을 연구하는 분연구자, 대학원생, 경영 및 HR 전공자

Takeaways

북토크에서 가져가실 것

01
공정성 네 차원으로 우리 조직을 점검하는 진단 틀분배, 절차, 대인, 정보 중 어디가 비어 있는지 확인합니다.
02
사람이 개입해야 할 지점을 정하는 기준루프 안과 루프 위에 결정 권한을 어떻게 나눌지 살핍니다.
03
설명, 이의제기, 재검토 통로를 설계하는 방법책에 담긴 국내외 사례를 함께 짚습니다.
04
저자에게 우리 조직 상황을 직접 묻는 시간현장의 질문에 연구자와 실무자가 함께 답합니다.

Speakers

서로 다른 자리에서
공정성을 고민해 온 네 저자

학계, 글로벌 기업, 공공부문, 국내 대기업. 연구실과 인사 현장에서 공정성을 고민해 온 네 사람이 함께 썼습니다.

송영호 YOUNGHO SONG

University of Windsor, Odette School of Business 교수

서울과학종합대학원대학교 특임교수
Human Relations, Journal of Vocational Behavior 편집위원
McGill University 경영학 박사, Cornell University 노사관계학 석사

조직공정성, 감정노동, AI 활용에 따른 구성원의 성과와 업무행동 변화를 연구합니다. Journal of Management, Journal of Applied Psychology 등 주요 국제 학술지에 연구를 발표해 왔으며, 인간과 AI의 협업이 리더십과 인재관리에 가져오는 변화를 살피고 있습니다.

윤나영 NATALIE YUN

OptiMax Partners Inc. CEO & Principal Consultant

SHRM-SCP, MBA, CBC, BBCC
University of Windsor, Odette School of Business, MBA
캐나다 온타리오주 소재 Windsor Regional Hospital, Enterprise Risk Management Board member
캐나다 온타리오주 소재 Korean Canadian Innovation Centre 회장

Bristol-Myers Squibb, Dell Technologies, AMD 등 포춘 500대 기업에서 25년 이상 인재 개발, 조직 혁신, 리더십을 이끌었습니다. 지금은 캐나다를 거점으로 한국 기업의 북미 정착을 인사, 조직, 인재 전략으로 돕고, 행동과학과 브레인 기반 코칭으로 팀과 리더의 성장을 지원합니다.

김창일 CHANGIL KIM

한국학중앙연구원 15년 인사 실무

공공부문 AX 혁신 실천가
서울과학기술대학교 IT정책전문대학원 정책학 박사(AI공공정책)
『찐 실전 ChatGPT』, 『AI와 HR』, 『AI와 일자리』 저자

채용, 승진, 평가 제도를 현장에서 운영한 경험을 바탕으로 조직공정성과 AI 기반 인사 혁신을 탐구합니다. 인사 실무 프로그램을 직접 개발해 GitHub에 공유하고, 기업과 공공기관에서 AI와 HR을 주제로 강의하고 있습니다.

신택수 TAEGSU SHIN

현대자동차그룹, SK그룹, KT그룹 HR 실무 전문가

고려대학교 노동대학원 노동경제학 석사
첨단산업특별법 자문위원 등 정부 인재정책 자문
MBA 과정 등 다수 채용 전략 강의

성과관리와 인재영입을 비롯한 HR 전반을 맡아 왔으며, AI 시대의 산업구조 변화와 미래 인재 전략을 연구와 실무로 잇고 있습니다. Offpiste, Wanted 등에 HR과 커리어 인사이트를 기고하고 있습니다.

The book

‘AI는 공정한가’를 넘어
‘공정을 어떻게 설계할 것인가’까지

AX를 추진하는 조직이 답해야 할 4가지 질문
송영호, 윤나영, 김창일, 신택수 지음 | 리브레토

AI가 성과를 분석하고, 지원자를 거르고, 교육과 승진의 기회를 추천하는 시대입니다. 이 책은 ‘AI는 공정한가’라는 진단에 머물지 않고, ‘그래서 우리는 공정을 어떻게 설계할 것인가’까지 함께 다룹니다.

어떤 데이터로 사람을 평가할지 미리 정하고, 그 기준을 당사자가 알아들을 말로 열어 두고, 의문이 생기면 물어볼 창구와 사람이 다시 들여다볼 자리를 남기는 일. 이런 장치를 일이 터진 뒤에 갖추면 변명이 되고, 미리 갖추면 신뢰가 됩니다.

들어가며: AI 시대, 당신의 일자리는 설계된다

PART 1분배 공정성내가 받은 몫은 공정한가

1-1. 무엇이 공정한 분배인가
1-2. AI는 분배의 무엇을 바꾸는가
1-3. AI가 만드는 새로운 불공정
1-4. 분배의 균열, AI는 누구의 편이 될 것인가
1-5. 공정을 설계하다

PART 2절차 공정성결정 과정과 기준은 공정한가

2-1. 결과가 아니라 과정의 신뢰
2-2. AI는 채용 결정을 설명할 수 있는가
2-3. 평가, 교육, 승진 투명성
2-4. 왜 결정은 어긋나는가
2-5. 차별, 감시, 사생활, 그리고 공정한 절차의 조건

PART 3대인 공정성나는 존중받으며 대우받는가

3-1. 존중받는다는 것
3-2. 인간, AI, 시스템: 소통을 재편하다
3-3. 채용 주도권은 누구에게 있는가
3-4. 데이터 기반 리더십, 존중은 강화되는가
3-5. 존중을 설계하다

PART 4정보 공정성결정의 이유를 충분히 설명받는가

4-1. 정보비대칭이라는 권력
4-2. AI 채용 실험의 약속과 그림자
4-3. 숨겨진 대리 변수의 함정
4-4. 기회의 재분배, 거울인가 저울인가
4-5. AI 거버넌스, 정보 공정성을 제도로

마무리하며: 공정은 완성되지 않는다, 다만 설계될 뿐이다

출판사에서 보기

Endorsements

먼저 읽은 분들의 추천

“AI가 사람을 평가하고 성과를 배분하면, 그 결과에 대한 항의는 누구에게 해야 하고 그 알고리즘은 어떻게 추적해야 할까요? (…) 정답은 아니라도 방향은 찾을 수 있는 책입니다.”

신동헌에이플 노무법인 대표노무사

“데이터로 내린 결정이면 우리 구성원들은 공정하다고 느낄까? 이 책은 그 간극을 분배, 절차, 대인, 정보라는 네 가지 공정성으로 짚어내고 있습니다. (…) AI 도입을 고민하는 리더와 인사담당자가 자신의 조직을 돌아보며 꼭 읽어봤으면 하는 책입니다.”

이중학동국대학교 경영학과 교수

“인간에 대한 존중을 확보하기 위해 리더십과 제도, 거버넌스를 어떻게 정비해야 하는지에 대해 이론과 실제 양면에서 길잡이가 되는 조언을 네 명의 저자가 인간의 목소리로 들려줍니다.”

김한수Thermo Fisher Scientific HR 부사장

“AI를 사용하더라도 사람의 목소리와 책임을 끝까지 남겨 두어야 한다는 저자들의 메시지는 AI 시대에 인간다운 존중과 공정한 절차를 지켜내고자 고민하는 모든 리더와 인사 실무자들에게 명확한 가이드라인이 되어줄 것입니다.”

이성훈우아한형제들(배민) ER실장

“연구실과 인사 현장을 오간 네 사람의 고민이 담긴 이 책을 읽으며, AI를 도입할 때 무엇을 놓치지 말아야 할지 돌아봤습니다. 공공 AX를 고민하는 동료들에게 권합니다.”

류승인서울 광진구청 스마트정보과 주무관