AI도 모르는 근태 기준의 비밀

AI에게 근태 기준을 물으면 그럴듯한 답이 나옵니다. 하지만 그건 기준이 아니라 평균값입니다. 조직의 생존 맥락에서 기준을 설계하고, 판단이 학습되는 구조를 만드는 방법을 확인하세요.

Mar 25, 2026

Contents

AI에게 "우리 회사 근태 기준 좀 짜줘"라고 물어본 결과 기준은 데이터가 아니라 철학에서 나온다 회사마다 기준이 다른 진짜 이유 – 생존 OS의 차이 설계자가 결정해야 할 '임계점(Threshold)'AI는 복사하지만, 설계자는 재현한다 기준은 설계되는 것이 아니라 학습된다 결론: AI 시대에 가장 비싼 능력은 '기준을 세우는 힘'이다 자주 받는 질문 (FAQ)

근태 기준은 규정을 잘 쓰는 문제가 아니라, 우리 조직의 생존 인과를 정의하고 임계점을 긋고 판단이 재현·학습되게 만드는 설계 문제입니다.

안녕하세요. 위캔솔브OS 창업자 김재아입니다.

최근 많은 리더가 AI에게 묻습니다.

"스타트업에 맞는 합리적인 근태 규정을 만들어줘."

AI는 1초 만에 답을 내놓습니다.

문제는, 그 답이 너무 그럴듯하다는 점입니다.

근태 기준에 '정답'이 없는 이유는 간단합니다.

AI가 만들어주는 건 기준이 아니라, 기준처럼 보이는 평균값이기 때문입니다.

AI는 답을 줍니다.

설계자는 기준을 만듭니다.

조직은 그 기준을 학습합니다.

💡

특히 이런 분들께 도움이 됩니다.

AI로 근태 규정·취업규칙 초안을 만들고 계신 대표·HR 담당자

다른 회사 규정을 가져왔는데 우리 조직에 안 맞아서 고민하시는 분

근태 기준의 임계점(어디까지 예외, 어디부터 원칙 위반)을 정하기 어려우신 분

AI 시대에 기준을 세우는 힘이 왜 중요한지 알고 싶으신 분

AI에게 "우리 회사 근태 기준 좀 짜줘"라고 물어본 결과

AI가 내놓는 답은 대개 어디서 본 듯합니다.

"유연근무제를 도입하세요."

"코어 타임을 설정하세요."

"법정 근로시간을 준수하세요."

틀린 말은 아닙니다. 그래서 더 위험합니다.

이건 기준이 아니라, 통계적 평균 + 법적 최소한의 나열일 뿐입니다.

AI의 답을 그대로 복사해 조직에 이식하는 순간 기준은 생긴 것처럼 보이지만, 정작 우리 조직이 생존하기 위해 지켜야 할 맥락은 빠져버립니다.

AI는 데이터는 읽습니다. 하지만 우리 조직의 생존 맥락은 읽지 못합니다.

기준은 데이터가 아니라 철학에서 나온다

근태 1분을 대하는 방식에는, 완전히 다른 인과관계가 존재합니다.

ㅤ	Case A (정밀 제조/서비스)	Case B (창의/개발)
1분의 의미	1분 지각 → 공정 균열 → 품질 오류 → 신뢰 붕괴	1분 압박 → 몰입 단절 → 생산성 저하
결론	1분이 엄격해야 조직이 생존	1분을 강하게 잡는 게 오히려 독(毒)

같은 1분인데 결론은 완전히 다릅니다.

그래서 '기준'은 데이터가 아니라, 데이터가 만들어내는 인과를 어떻게 해석하느냐(철학)에서 나옵니다.

AI는 수만 명의 출근 기록을 분석할 수 있습니다.

하지만 그 1분 뒤에 숨겨진 직원의 심리적 이탈, 리더의 판단 피로도, 조직의 보이지 않는 긴장을 읽어내진 못합니다.

🔔 Key Points

AI가 만드는 근태 기준은 기준이 아니라 평균값입니다

같은 1분도 조직의 인과관계에 따라 결론이 완전히 다릅니다

기준은 데이터가 아니라, 인과를 해석하는 철학에서 나옵니다

회사마다 기준이 다른 진짜 이유 – 생존 OS의 차이

근태에 '전 세계 공통의 정답'이 없는 이유는, 회사마다 선택한 생존 OS(Operating System)가 다르기 때문입니다.

ㅤ	핵심 가치	기준 성격	판단 초점
성장 중심 OS	속도가 생명	유연해야 함	결과에 집중
안정 중심 OS	리스크 관리 우선	보수적이어야 함	절차에 집중

같은 10분의 지각이라도, 어떤 OS에서는 해프닝이고, 어떤 OS에서는 시스템 버그입니다.

AI는 우리 회사가 지금 어떤 생존 투쟁을 하고 있는지, 어떤 가치를 위해 싸우고 있는지 알지 못합니다.

설계자가 결정해야 할 '임계점(Threshold)'

여기서 모든 문제가 시작됩니다.

어디까지가 배려이고, 어디서부터가 버그인가?

이 선을 긋는 임계점 결정은 데이터가 해줄 수 있는 영역이 아닙니다. 설계자의 주체적인 판단입니다.

📌 임계점은 결국 이런 질문입니다

지각: 몇 분까지는 예외고, 어디부터는 원칙 위반인가

야근: 어떤 조건이면 인정하고, 어떤 조건이면 불인정인가

휴가: 사유를 어디까지 확인하고, 예외 승인을 어떤 조건으로 남길 것인가

선이 흐릿한 조직은 AI를 도입해도 '세련된 무질서'만 남습니다.

기준을 세우지 못하면, 리더는 설계자가 아니라 평균값에 휘둘리는 실행기가 됩니다.

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AI는 복사하지만, 설계자는 재현한다

남의 회사 규정을 가져오거나, AI 초안을 그대로 쓰는 건 복제(Copy)입니다.

복제된 기준은 결국 무너집니다.

그 기준을 만든 인과가 우리와 다르기 때문입니다.

설계자는 다르게 합니다.

우리 조직의 인과관계를 먼저 결정하고, 그 판단이 다음번에도 똑같이 작동하도록 기록합니다.

이것이 판단의 재현성입니다.

행정은 서류 만드는 기술이 아닙니다.

조직이라는 생태계가 오류 없이 돌아가도록 판단의 알고리즘을 설계하는 지적 작업입니다.

기준은 설계되는 것이 아니라 학습된다

기준은 한 번 정한다고 끝나지 않습니다. 조직은 계속 변합니다.

새로운 예외, 새로운 상황, 새로운 판단.

그래서 진짜 중요한 건, 기준을 '한 번 만드는 것'이 아니라 기준이 계속 학습되는 구조입니다.

판단 → 기록 → 패턴 → 기준 → 다시 판단

기준은 선언으로 완성되지 않습니다.

판단 로그로 진화합니다.

💡 위캔솔브OS는 조직의 기준이 진화하는 구조를 만듭니다.

결론: AI 시대에 가장 비싼 능력은 '기준을 세우는 힘'이다

AI 시대에는 실행은 자동화되고, 속도는 평준화됩니다.

그 다음 남는 건 하나입니다.

기준을 세우는 힘.

그리고 더 중요한 건, 그 기준을 계속 진화시키는 힘입니다.

기준이 없는 조직은 무너지고

기준이 고정된 조직은 멈추고

기준이 학습되는 조직만 살아남습니다

당신의 조직은 지금 남의 옷을 빌려 입고 있습니까, 아니면 직접 설계한 전용 OS로 움직이고 있습니까.

자주 받는 질문 (FAQ)

Q. AI로 근태 규정 초안을 만들면 안 되나요?

초안을 만드는 것 자체는 문제가 아닙니다. 문제는 그 초안을 그대로 쓰는 것입니다.

AI가 만드는 건 통계적 평균값이지, 우리 조직의 생존 맥락을 반영한 기준이 아닙니다. 반드시 조직의 인과관계에 맞게 재설계해야 합니다.

Q. 임계점(Threshold)은 누가 정해야 하나요?

데이터나 AI가 아니라, 조직의 생존 맥락을 이해하는 설계자(대표, HR 리더)가 정해야 합니다.

지각·야근·휴가 각각의 예외 조건과 원칙 위반 경계는 조직마다 다르기 때문입니다.

Q. 기준을 한 번 정하면 끝인가요?

아닙니다. 조직은 계속 변하고, 새로운 예외가 발생합니다.

기준은 판단 → 기록 → 패턴 → 기준의 학습 루프를 통해 계속 진화해야 합니다. 이것이 위캔솔브OS가 만드는 구조입니다.

이 문제를 함께 설계할 분을 찾고 있습니다!

저는 6년간 현장에서 같은 질문을 반복해서 받았습니다.

"우리 회사 기준은 어떻게 정해야 하나요?"

AI의 답을 복사해서 쓰면 기준이 생긴 것처럼 보이지만, 우리 조직의 생존 맥락은 빠져 있었습니다.

위캔솔브OS는 현장의 문제를 가장 잘 아는 분들과 함께 만들어가는 중입니다.

혹시 지금 비슷한 고민을 하고 계신다면 —

"AI로 규정을 만들었는데, 현장에서 안 맞습니다."

"다른 회사 규정을 가져왔는데, 우리 조직에 적용이 안 됩니다."

"기준의 경계를 어디에 그어야 할지 모르겠습니다."

이런 경험을 갖고 계신 분이라면, 위캔솔브 파운더스 2기에 함께 참여해 주세요!

파운더스 멤버로 참여하시면,

조직의 생존 맥락에 맞는 기준·임계점·판단 학습 구조를 같이 만들어 드립니다.

저의 경험이 실질적인 출발점이 되셨기를 바랍니다 🙌

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