인적자본 공시와 인력 지속가능성
인적자본 공시 동향
세계 각국에서 인적자본 공시가 점차 확대되고 있습니다. 미국 증권거래위원회(SEC)는 2020년 8월부터 신속하게 인적자본공시를 의무화하였으며, 인적자본공시를 하는 미국 내 다수 기업들은 국제표준화기구(ISO)가 2018년 발표한 인적자본 정보공개 가이드라인 ‘ISO30414’를 주로 활용하고 있습니다. 또한, 2023년 1월 발효된 EU 지속가능성 정보공시지침(CSRD)은 보고기준인 ESRS S1을 통해 자사 직원에 대한 공시 지표를 수립하고, ESRS G1을 통해 기업 내부 문화와 비즈니스 행동에 대한 정보를 공시하도록 요구하고 있습니다. 이와 더불어, 일본 금융청도 2023년 1월부터 유가증권 보고서에 인적자본 정보의 기재를 의무화했습니다. 한편, 인적자본 공시를 포함한 한국의 ESG 공시제도는 2026년 이후로 연기되었지만, 전 세계적인 흐름을 고려하여 우리 기업들도 인적자본 공시에 미리 대비해야 합니다.
인적자본 공시와 인력 지속가능성
인적자본이 기업의 장기적 성공을 위해 중요한 자산이라는 인식이 점점 확산되며 유럽과 미국, 일본과 같은 경제대국과 투자자들이 인적자본 공시에 점점 높은 관심을 보이고 있습니다. 인적자본 공시가 주목받으면서, 인력 지속가능성에 대한 개념도 함께 거론되고 있습니다. 인적자본 공시와 인력 지속가능성은 기업의 장기적인 성공과 지속가능성을 위해 인적자본에 대한 가치 평가와 투자의 중요성을 강조하는 것으로, 상호 밀접한 연관성을 갖고 있습니다. 무엇보다도 인력 지속가능성을 우선적으로 고려하는 기업은 우수한 인적자본 관리제도를 갖추고 있을 가능성이 높고, 특히 인적자본 투자에 강력한 의지를 가지고, 보다 포괄적이고 의미 있는 인적자본 정보를 공개해 나갈 수 있습니다. 또한, 이해관계자에게 기업의 인력 지속가능성 노력에 대한 인사이트를 제공하며 평가를 가능하게 하므로, 기업에 대한 신뢰와 평판을 높이고 투자를 유도할 수 있습니다.
다만, 포괄적인 인적자본 공시는 기업의 진정한 인적자본에 대한 투자 노력이 반영되어야 합니다. 기업은 인력 지속가능성을 핵심 비즈니스 전략과 운영에 효과적으로 내재화할 때, 핵심 인재를 유치 및 유지하고 혁신을 촉진하며 장기적인 가치를 창출할 수 있습니다. 또한, 직원의 복지와 역량 개발에 투자함으로써 급박한 비즈니스 환경 속에서 더 생산적이고 회복탄력적인 인력 구성을 갖출 수 있습니다.
인력 지속가능성이란?
인력 지속가능성이란 기업이 구성원의 건강과 복지, 교육 및 개발, 성장, 역량 강화 등의 인간적 가치 증진에 우선순위를 둠으로써, 구성원의 역량 개선을 통해 기업의 성과도 향상되어 모두를 위한 더 나은 미래에 기여할 수 있도록 선순환을 구축하는 것입니다. 이를 위해 기업은 구성원이 조직에 제공하는 이익뿐만 아니라 조직이 구성원에 제공하는 가치에도 함께 집중해야 하며, 현시점의 구성원뿐만 아니라 잠재적인 직원과 가치사슬 내 근로자, 고객, 투자자, 지역사회 등 모든 이해관계자를 고려해야 합니다.
인력 지속가능성과 기업 성과
인력 지속가능성을 선도하는 기업이 더 뛰어난 비즈니스 성과를 창출한다는 연구 결과가 지속적으로 나오고 있습니다. 옥스포드 대학교 웰빙 연구 센터의 분석 결과, 직원 복지 수준이 높은 기업은 기업 수익과 주식 수익률도 더 높은 것으로 나타났으며, 이는 ’직원 복지와 기업 성과 간에 강한 긍정적 상관관계’를 보여줍니다. 또한, 인적 지속가능성을 선도하는 기업들은 러셀 1000 지수*보다 우수한 재무 성과를 지속적으로 창출했습니다. 실제로 직원 대우 점수가 높은 조직은 5년 자기자본수익률(ROI)이 2.2% 더 높았고, 매출 1달러당 CO2 배출량은 50% 적었으며, 생활임금 지급 비율이 2배 이상 높았습니다.
* 러셀(Russell) 1000 지수: 미국 주식시장의 대형 우량주를 대표하는 지수 중 하나로, 시가총액 기준 상위 1,000개 기업으로 구성되어 있어 시장 전반의 동향을 파악하는데 주로 활용됨.
※ 인력 지속가능성과 기업 성과의 관계
– 직원의 교육에 투자하는 기업의 비즈니스 성과: 성과가 높은 기업에 근무하는 직원의 84%는 업무를 잘 수행하는 데 필요한 교육을 받았다고 말했습니다.
– 근로자의 건강과 복지 개선을 통한 이직률 감소: 근로자의 대다수는 경력 개발보다 건강 개선을 우선적으로 고려하며, 웰빙(Well-being)에 더 도움이 되는 직업을 찾기 위해 이직을 고려한다고 응답했습니다.
– 인건비 절감의 역효과: 낮은 임금은 종종 높은 이직률, 판매 손실, 낮은 생산성, 낮은 실행력, 수준 낮은 혁신 등으로 이어집니다.
– 기업의 사회적 책임을 고려하는 소비자: 소비자의 76%는 사회적 책임을 다하는 기업의 상품이나 서비스를 구매할 가능성이 더 높다고 응답했습니다.
인력 지속가능성을 향상시키는 방법
1. 인적 성과 측정 지표를 수립합니다.
대부분의 조직은 성과와 영향에 대한 진척도를 평가하기보다는 활동이나 규정 준수 여부만을 체크하는 인적 지표를 설계하여 운영하고 있습니다. 기업이 사람과 조직 모두를 위한 더 나은 미래를 만들기 위해, 가치사슬 내 근로자와 지역사회 구성원도 포함하여 인적 성과를 측정하고 영향을 면밀히 분석할 수 있도록 아래 지표들을 고려해 보십시오.
2. 인력 지속가능성에 대한 비즈니스 케이스를 수립합니다.
기업이 인력 지속가능성을 강화하기 위해 노력하더라도 이사회와 최고 경영진의 명확한 비전이 없다면 단편적인 조치만 취하거나, 고립되고 단절된 방식으로 진행될 가능성이 높습니다. 그러나 이사회와 최고 경영진이 사고방식 전환을 통해 얻을 수 있는 비즈니스의 이점을 명확히 이해한다면, 보다 효율적이고 포괄적인 전략과 실행 계획을 수립할 수 있습니다. 따라서, 비즈니스 케이스 수립에 우선순위를 두고 조직의 전반적인 사고방식과 의사결정이 인력 지속가능성에 기반하도록 해야 합니다.
3. 리더와 관리자의 보상을 인력 지속가능성 지표와 연계합니다.
리더에게 책임이 부여되었을 때, 지속가능성 의제는 더 효율적으로 발전합니다. 기업은 인력 지속가능성의 주요 성과 지표를 식별하여 목표를 설정한 후, 보상 지표와 연계하여 인센티브를 제공해야 합니다. S&P 500 기업 중 4분의 3은 이미 경영진의 보상을 지속가능성 지표와 연계하고 있습니다. 나아가, 마스터카드는 성별 임금 평등, 탄소 중립 등의 조직 성과를 바탕으로 모든 근로자의 인센티브를 결정하고 있습니다.
4. 이사회와 최고 경영진 차원에서 인력 지속가능성 의제를 더 활발하게 논의합니다.
이사회에서 비즈니스 성과와 전략, 리스크, 조직문화, ESG 사이의 관계를 다루면서, 인력 지속가능성에 대한 논의 또한 이사회의 핵심 의제로 부상했습니다. 글로벌 금융기업 UBS 등 6개 기업의 이사직을 맡고 있는 래리 퀸란(Larry Quinlan)은 “이사회 수준에서 DEI 및 ESG의 논의 빈도가 증가하고 있으며, 특히 직원들의 기대, 목적의식, 기술과 역량 등의 주제도 중요하게 논의된다.”고 언급했습니다. 딜로이트의 연구에 따르면, 이사회 구성원과 최고 경영진은 인력 지속가능성 이슈를 가장 큰 내부 인력 리스크 중 하나로 꼽았지만, 이를 관리하는 것에는 어려움과 난처함을 표했습니다. 따라서 이사회와 최고 경영진 차원에서 인력 지속가능성에 대해 더욱 빈번하고 많은 논의가 이루어져야 합니다.
5. 인력 지속가능성 이니셔티브에 비정규직, 가치사슬 내 근로자, 지역사회 등 다양한 이해관계자를 참여시켜 공동의 가치를 창출합니다.
직원 개인의 의견은 조직 차원의 가치 창출을 위해 필수적입니다. 기업은 인력 지속가능성 이니셔티브 수립 과정에서 비정규직, 가치사슬 내 근로자, 지역사회 구성원 등을 참여시킴으로써 각자가 추구하는 가치에 대해 이해하고 존중할 수 있습니다 기업은 다양한 근로자들의 관점을 고려하여 기업에게 현 상황에 알맞은 이니셔티브를 수립할 수 있습니다. 이해관계자의 참여는 여러 형태를 띌 수 있지만, 웰빙을 고려한 업무 설계, 업무 수행 방법의 자율성 부여 등을 포함한 근로자의 역할 재구상에 대한 의견에 집중해야 합니다.
인력 지속가능성을 위한 기업의 태도
인력 지속가능성은 장기적인 과제입니다. 기업이 수립한 인력 지속가능성 전략은 미래를 위한 기반을 마련하고, 근로자와 조직, 사회가 계속해서 번영할 수 있을지 결정할 것입니다. 따라서, 기업은 선도적 역할을 맡아 모범사례를 제시하고, 지표를 표준화하며, 현명한 정책을 채택해야 합니다. 또한 인력 지속가능성을 위한 기업 연합체를 형성하는 것도 한 가지 방법입니다. 조직과 구성원에 대한 존중을 바탕으로 서로를 이해하고 인적 가치를 창출했을 때 모두의 비즈니스와 업무, 삶이 개선될 것입니다.
* 본 글은 Deloitte Insights의 ‘2024 Global Human Capital Trends’를 UNGC 한국협회에서 발췌 및 번역한 내용입니다. 무단 도용을 금하며, 사용 시 출처를 반드시 명기하시기 바랍니다.
변혁적 거버넌스를 위한 자가진단 도구
Transformational Governance Tool
UNGC 한국협회는 ‘유엔글로벌콤팩트 변혁적 거버넌스 씽크랩(UNGC Think Lab on Transformational Governance)이 제작한 『변혁적 거버넌스를 위한 자가진단 도구(Transformational Governance Tool)』의 번역본을 발간하였습니다.
변혁적 거버넌스는 새로운 법적 개념이 아닌 원칙에 기반한 접근법으로, 책임감 있는 행동과 ESG 성과 향상, 법률 및 시스템 강화의 원동력으로써 기업이 보다 책임감 있고, 윤리적이며, 포용적이고, 투명할 것을 요구합니다. 『변혁적 거버넌스를 위한 자가진단 도구』는 변혁적 거버넌스의 원칙에 참여하고 적용할 수 있는 프레임워크를 통해 내부 경영 뿐만 아니라 비즈니스 파트너, 공급업체 및 다운스트림 활동에 대한 기업의 현 상황을 평가할 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한, △윤리적 리더십, △거버넌스 의사결정에 ESG 통합, △효과적인 고충처리 메커니즘 및 구제수단 이용, △교육과 훈련 등에 대하여 기업의 현재 접근 방식과 비교한 주요 격차를 자세히 파악할 수 있도록 16가지 세부적인 기준이 마련되어 있습니다.
자가진단을 활용하여 변혁적 거버넌스를 적용한 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 위험 완화 및 지속가능성 확보: 기업은 자가진단을 통해 원칙 준수를 위한 인식과 계획 수립 및 운영의 변동성을 줄이고, 장기적으로 경제적 가치를 창출할 수 있습니다. 투명성과 청렴성을 강화하는 기업은 브랜드 가치와 고객 충성도가 높아지며, 직원을 유치하고 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.
- 글로벌 동향과 전략적 연계: 정부와 국제기구가 기업 거버넌스에 대한 규제를 지속적으로 강화함에 따라, 변혁적 거버넌스를 기업에 적용하기 위한 전략적 로드맵을 수립한 기업은 더욱 유리한 위치에 설 수 있습니다.
- 이해관계자의 신뢰: 투자 자본의 흐름은 강력한 거버넌스 구조를 갖춘 기업에 집중되고 있습니다. 거버넌스 혁신에 대한 의지를 보여준다면, 사회적 책임 펀드와 투자자로부터 더 많은 투자를 유치할 수 있습니다.
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넷제로 달성을 위한 AI 데이터 품질
앞으로 10년 동안은 의료부터 교통, 심지어 물리학까지 모든 산업이 인공지능(AI)으로 인해 근본적으로 변화할 것으로 예상됩니다. 또한 AI가 기후변화 및 넷제로 달성과 같은 세계에서 가장 시급한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 주장도 점점 더 확산되고 있습니다.
전 세계 90%의 CEO는 AI가 기후변화 대응에 필수적이라고 믿고 있습니다. 그러나, AI가 기후변화의 최악의 영향을 완화할 수 있는 잠재력을 갖고 있음에도 불구하고, 우리는 AI에 가장 중요한 영향을 미치는 데이터를 간과하고 있습니다.
최근 한 연구에 따르면 경영진의 75%는 데이터에 대한 신뢰도가 높지 않다고 답했습니다. AI는 강력하고 세분화된 데이터 세트에 의존하여 패턴과 트렌드를 파악함으로써 학습 능력과 예측력을 키우기 때문에 A학습한 데이터 안에서만 우수한 능력을 발휘할 수 있습니다.
만약 결함이 있는 데이터가 적용되면 AI의 강력한 분석력에 따라 부정확한 의사결정을 초래할 수 있습니다. 이러한 불안정성은 특히 기후변화와 같은 복잡한 문제를 다룰 때 심각한 리스크를 유발할 수 있습니다. AI에 제공되는 데이터의 정확성, 완전성, 신뢰성, 정밀성, 적시성이 부족하면 AI기반 시스템은 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다.
미국과 유럽에서 80%의 배출을 차지하는 에너지 섹터에서는 데이터 품질이 기후 목표의 성패를 좌우할 수 있는 대표적인 예가 될 수 있습니다. 넷제로를 시기적절하고 공정하게 달성하려면 특히 에너지 인프라 및 배출량과 관련된 데이터의 명확성이 중요합니다.
Al 도입을 통한 배출량 감축 사례 및 데이터 품질의 중요성
사례1. AI의 데이터에 기반한 효율적 의사결정을 기반시설에 적용할 때 일상생활에 혁신적 영향력을 미칩니다. 예를 들어, 2023년 11월, 보스턴 컨설팅 그룹에서 발표한 보고서에 따르면 AI에 최적화된 교통수단이 운전자에게 가장 효율적인 경로를 안내하여 배기가스 배출량을 크게 감축하게 해준다고 강조합니다.
사례2. 스테인리스 스틸 섹터의 세계적인 리더인 핀란드 스틸 제조업 아우토쿰푸(Outokumpu)는 AI가 지원하는 데이터를 활용하여 폐기물을 최소화하고 탄소배출량을 줄이는 동시에 생산 효율성을 높이고 철강 처리 및 가공에 필요한 시간을 4% 줄였습니다. 이 혁신적 솔루션의 핵심은 서로 다른 공장, 기계 및 가치사슬에서 하나의 통합된 데이터 플랫폼을 구축하는 데 있었습니다. 이는 시간을 개선하고 비용을 절감하는 동시에 폐기물을 최소화하고 탄소배출을 감소할 수 있게 합니다.
사례3. 구글 네스트(Google Nest)와 같은 AI기반 온도조절기는 약 1130억kWh의 에너지를 절약합니다. 이는 2011년부터 2022년까지 포르투갈의 연간 전력 소비량의 두 배에 해당합니다. 데이터 기반 의사결정은 AI의 보다 광범위한 적용을 가능케합니다. 따라서 여러 업계의 넷제로 달성에 있어 AI 데이터의 정확성이 크게 강조됩니다.
최근 로봇, 센서, 드론 및 기타 데이터 수집 기술의 발전으로 우리는 5년 전에는 상상할 수 없었던 방식으로 건축물에 대한 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신은 우리에게 실사 데이터에 대한 전례 없는 접근성을 제공합니다.
초음파와 같은 센서로 무장하고 도로, 건물 등의 표면을 기어 다니며 충실도 높은 데이터 레이어를 갖춘 디지털 트윈을 생성하는 로봇을 비롯한 AI 기술을 통해 이전에는 가려져 있던 문제를 이해하고 해결할 수 있게 되었습니다. 이러한 혁신적 변화는 석유 및 가스 정제소, 발전소, 제조시설과 같은 곳에서 치명적인 고장을 방지하고 원활한 운영을 보장할 수 있게 되었습니다.
또한 AI가 정확한 예측을 하도록 정보를 제공하고 학습시켜 운영을 최적화하는 동시에 지속가능성 지표를 개선할 수 있게 되었습니다. 유엔에 따르면 AI를 활용한 예측·유지·보수는 에너지 생산의 가동 중단 시간을 줄여 궁극적으로 지구의 탄소 발자국을 감축할 수 있다고 합니다.
사례4. 최근 Rho Impact에서 발표한 보고서는 에너지 산업의 문제인 보일러 튜브 고장과 관련하여 이에 로봇과 AI를 대규모로 도입할 경우 환경에 어떠한 영향을 미치는지 조사했습니다. 이 보고서는 로봇과 AI기반 소프트웨어를 결합하여 발전소 내 보일러 튜브 고장을 제거하면 전 세계 이산화탄소 배출량을 약 2억 3천만 톤(미국 배출량의 4.8%) 줄일 수 있다고 합니다. 보일러 튜브가 고장나면 발전소는 가동을 중단하고 에너지 수요를 충족하기 위해 백업 에너지를 작동시킵니다. 백업 에너지는 효율성이 떨어지고 이산화탄소 배출량이 높습니다. 기저부하에서 생성된 전력은 백업 에너지 전력보다 최대 32%는 더 효율적입니다.
오늘날 AI를 통한 이러한 혁신이 이미 이루어지고 있으며, 넷제로를 향한 우리의 전환 속도가 빠르게 진전되고 있다는 사실에 큰 희망을 갖게 됩니다. 실용적이고 책임감 있는 방식으로 AI 기술을 도입하면 지속가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 업계와 정부의 리더로서 이러한 유형의 성과에 대한 투자를 가속화하는 것이 우리의 도덕적, 재정적 의무입니다.
앞으로의 여정
가장 정교한 AI 시스템도 좋은 데이터 없이는 최고의 성능을 기대할 수 없습니다. 이것이 바로 우리가 해결해야 할 문제입니다.
향후 10년 동안 모든 산업은 AI에 의해 근본적으로 변화될 것입니다. 그러나 우리가 AI의 알고리즘에 부정확하고 대표성이 없는 데이터를 학습시킨다면 심각한 리스크를 초래할 수 있습니다. 우리는 AI 기술에 정확하고 포괄적이며 대표성 있는 데이터 세트를 제공해야 합니다. 넷제로와 같은 글로벌 이니셔티브는 우리가 이를 제대로 수행할 수 있는 능력에 따라 성패가 갈릴 것입니다.
※ 참고자료
World Economic Forum, AI can lead us to net zero – if we improve its data quality
