Talent Analytics - People Strategy Lab

수평조직을 위해 너도나도 도입한 직급 통합. 그러나 AI와 조직 고령화 시대, 40대 초반에 승진이 멈춘 핵심 인력의 생산성은 무너지고 있다. 이제 직급을 다시 세분화해야 하는 이유를 짚는다.

고령 저성과자는 어떻게 만들어지는가 — 데이터로 추적한 ‘첫 보직’의 결정적 차이

고령 저성과자의 절반은 원래부터 저성과였다. 나머지 절반의 운명은 ‘첫 보직 시점’에서 갈렸다. 평가 결과와 인사 이력을 연결한 People Analytics 분석으로, 나이가 아니라 준비되지 않은 보직 부여가 저성과를 만드는 과정을 데이터로 추적한다.

몇 주를 들인 예측 모델이 임원 앞에서 5분 만에 끝난 적 있는가. AUC가 아니라 의사결정을 중심에 놓는 HR 데이터 보고서 작성법을 사분면 프레임, 피라미드 원칙, 나쁜 보고 vs 좋은 보고 비교표로 정리한다.

조용한 퇴사를 단순한 태도 문제가 아닌 데이터로 측정하면 무엇이 달라질까? QQE Score와 코호트 정규화 분석에서 발견한 4가지 인사이트 — 고성과자 집중, 조직만족도와 무상관, 퇴직위험과의 분리, 성과 하락 선행지표로서의 의미를 정리한다.

이 글은 QQE Score 시리즈의 1편(설계·구현편)이다. 이 지표를 실제 코호트에 적용해 얻은 분석 결과는 2편 【조용한 퇴사, 데이터로 측정하면 무엇이

“이 사람은 팀에서 분위기 메이커인데요.” “작년에 한 번 큰 프로젝트를 잘 마무리했잖아요.” “이번에 안 시켜주면 나갈 것 같은데…” 승진 시즌마다

도입: “성과는 나쁘지 않은데, 뭔가 멈춰 있는 직원” HR을 하다 보면 이런 이야기를 자주 듣는다. “성과는 평균 이상인데 예전만큼 에너지가

HR 데이터, 숫자는 있는데 왜 판단은 흔들릴까? HR 현장에서 데이터에 대해 이런 질문이 많이 생긴다. “이 직원 성과 평균 이하

조직에서 “핵심인재”를 뽑으라고 하면, 대부분 이렇게 말한다. “성과가 좋은 사람”, “승진이 빠른 사람”, “임원이 좋아하는 사람”. 그런데 정말 그 사람이

당신의 조직에서 ‘핵심인재’는 어떻게 선발되고 있는가? 많은 조직에서 그 기준은 놀라울 정도로 단순하다. 올해 성과 평가 결과가 좋은 사람. 이