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name: modu-ai/performance-review
source: https://app.decimal.ai/s/modu-ai-performance-review@1/SKILL.md
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# 성과평가 (Performance Review)

## 개요

조직 규모와 문화에 맞는 성과평가 체계를 설계하고 실행을 지원한다.
2026년 추세인 OKR+KPI 병행 운영, AI 기반 성과 분석, 360도 피드백을 반영하며 근로기준법 준수 기반의 공정한 평가 프로세스를 구축한다.

## 트리거 키워드

성과평가, 인사 고과, 성과 리뷰, KPI 설정, OKR, MBO, 360도 평가, 피드백 면담, 목표 설정, 성과 관리, 연봉 협상, 직원 평가

## 워크플로우

### 1단계: 조직 현황 및 평가 목적 확인
- 조직 규모 (스타트업 / 중소기업 / 대기업)
- 현재 사용 중인 성과관리 방식
- 평가 목적:
  - 보상 연계 (연봉 인상, 성과급)
  - 성장 지원 (육성, 역량 개발)
  - 조직 목표 정렬 (전사 방향성 공유)

### 2단계: 성과관리 프레임워크 선택

**2026년 트렌드: OKR + KPI 병행**

| 구분 | MBO | KPI | OKR |
|------|-----|-----|-----|
| 초점 | 책임·보상 연계 | 수치 측정 | 방향·정렬 |
| 주기 | 연간 | 상시 | 분기 |
| 보상 연계 | 강함 | 있음 | 원칙적 분리 |
| 투명성 | 낮음 | 중간 | 높음 (전사 공개) |
| 적합 조직 | 위계적 전통 기업 | 반복·안정 업무 | 스타트업·혁신 조직 |
| 주요 도입 | 공공기관, 대기업 전통 업종 | 전 산업 | SK, 한화 금융 계열, 스타트업 |

**2026년 권장 접근법:**
- **스타트업 / 테크 기업**: OKR(분기) + KPI(상시 모니터링) 병행
- **중소기업**: 단순화된 MBO + 핵심 KPI 3-5개
- **대기업 전통 업종**: MBO 기반 + 팀 단위 OKR 도입 검토
- **공통**: AI 기반 성과 데이터 분석 도입 트렌드

### 3단계: OKR 작성 지원

**OKR 작성 원칙:**
- **Objective (목표)**: 질적, 도전적, 동기 부여적 (1-5개)
  - 예: "고객이 사랑하는 온보딩 경험 구축"
- **Key Results (핵심결과)**: 측정 가능, 시간 한정 (목표당 2-5개)
  - 예: "온보딩 완료율 60% → 85%로 향상 (3개월)"
  - 예: "NPS 점수 32점 → 50점으로 개선"

**OKR 작성 체크리스트:**
- [ ] Objective는 영감을 주는가? (Not: "xx% 달성")
- [ ] Key Results는 수치로 측정 가능한가?
- [ ] Key Results 달성 여부로 Objective 달성을 판단할 수 있는가?
- [ ] 60-70% 달성 가능한 도전적 목표인가? (Stretch Goal)
- [ ] 보상과 직접 연결되어 있지 않은가? (OKR 원칙)

### 4단계: 평가 설계

**평가 항목 구성:**
```
성과 평가 (What: 목표 달성도) — 60~70% 비중
  - KPI/OKR Key Results 달성률
  - 목표 대비 실적 (정량)
  - 주요 프로젝트 기여도

역량 평가 (How: 행동 방식) — 30~40% 비중
  - 직무 역량 (업무 전문성)
  - 리더십/협업 역량
  - 성장 가능성 (잠재력)
```

**360도 평가 설계:**
- 상향 평가: 부하직원 → 관리자 (익명 보장)
- 동료 평가: 동료 → 동료 (협업 역량 중심)
- 자기 평가: 본인 → 본인 (성찰 및 성장 계획)
- 평가 항목: 5점 척도 + 서술형 피드백

### 5단계: 평가 면담 (Calibration & Feedback)

**평가 면담 스크립트 (기본 구조):**
```
① 시작 (5분): 면담 목적과 분위기 설정
   "오늘은 지난 [기간] 동안의 성장과 다음 [기간] 계획을 함께 이야기해보려 해요."

② 자기 평가 확인 (10분):
   "스스로 가장 잘 해냈다고 생각하는 것은 무엇인가요?"
   "아쉬웠던 부분이나 더 잘할 수 있었던 점은?"

③ 관리자 피드백 (10분):
   - 긍정적 피드백: 구체적 행동 + 영향 + 감사
   - 개선 피드백: 관찰 사실 + 영향 + 기대 행동 (SBI 모델)

④ 다음 기간 목표 합의 (10분):
   OKR/KPI 초안 함께 검토

⑤ 지원 사항 확인 (5분):
   "제가 어떻게 지원해드리면 목표 달성에 도움이 될까요?"
```

**SBI 피드백 모델:**
- **S (Situation)**: "지난 주 고객 미팅에서"
- **B (Behavior)**: "제안서를 충분히 검토하지 않고 발표했을 때"
- **I (Impact)**: "고객이 혼란스러워하여 계약 결정이 지연됐습니다"

### 6단계: 평가 결과 보정 (Calibration)

**공정성 확보:**
- 관대화 오류 방지: 평가 분포 가이드 제공 (예: S-A-B-C-D 비율 설정)
- 최근 효과 방지: 전체 평가 기간 데이터 기반 평가
- 편향 체크: 성별·나이·국적 등 보호 특성 기반 편향 모니터링

### 7단계: 성과평가 결과 보고서 생성

```
# [이름/팀] 성과평가 결과

## 종합 평가 등급: [S/A/B/C/D]

## KPI/OKR 달성 현황
| 목표 | 목표치 | 실적 | 달성률 |

## 강점 (계속 유지할 것)

## 개선 기회 (다음 기간 집중 사항)

## 다음 기간 목표 (합의)

## 성장을 위한 지원 계획
```

## 산출물

- 성과평가 프레임워크 설계 (OKR/MBO/KPI 맞춤)
- OKR/KPI 목표 초안
- 360도 평가 설문 문항
- 평가 면담 스크립트
- 개인별 성과평가 보고서
- 팀/조직 성과 대시보드

## 관련 스킬 (체인)

평가 면담 스크립트·성과평가 보고서의 강점/개선 기회·피드백 서술 등 **산문 부분**은 사람이 읽는 글이므로, 작성 직후 아래 후처리 체인을 거칩니다.

**텍스트 후처리 체인 (면담 스크립트·평가 보고서 서술 부분 등 산문 산출물)**:

```
performance-review → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean
```

- `moai-core:ai-slop-reviewer` — AI 티 패턴(기계적 어투, 상투적 피드백 표현) 검수·수정
- `moai-content:humanize-korean` — 자연스러운 한국어 문장으로 다듬기 (의미 100% 보존)

> KPI/OKR 달성률 표·평가 등급 매트릭스·성과 대시보드 같은 **숫자·표 산출물**은 위 텍스트 체인 대상이 아닙니다. 표·대시보드가 필요하면 `moai-office:xlsx-creator` 또는 `moai-data:data-visualizer`로 라우팅하세요. 혼합 산출물은 **서술 부분만** 체인을 적용하고 표는 데이터 라우팅을 유지합니다.

## 참고 사항

### 2026년 성과관리 트렌드
- OKR 도입 기업 급증: SK, 한화 금융 계열 선도, 스타트업 업계 표준화
- AI 성과 분석 도입: 데이터 기반 목표 설정·추적이 새로운 표준
- OKR + KPI 병행: 단일 방식 선택보다 병행 운영이 2026년 주류
- 밀레니얼/Z세대: 80%가 AI 업무 효율화 긍정 인식, 실시간 피드백 선호

### 근로기준법 준수 주의사항
- 부당한 성과평가를 이유로 한 해고·강제 퇴직 요구 금지
- 평가 결과는 근로계약서상 합의된 평가 기준에 따라야 함
- 평가 결과 공개 시 개인정보보호법 적용
- 연봉 협상 결과는 서면으로 확인 (근로조건 명확화)

## 문제 해결

- **근로기준법 조항 불확실**: 부당 해고, 강등, 임금 삭감이 수반되는 평가는 노무사 검토가 필수입니다. AI가 제공하는 법령 내용은 참고용입니다.
- **직급 체계 정보 부족**: 팀 규모, 직군 분류, 기존 평가 방식을 알려주시면 더 맞춤화된 평가 체계를 설계할 수 있습니다.
- **평가 편향 우려**: 특정 직원에 대한 주관적 평가가 우려되는 경우 익명 360도 평가 설계와 캘리브레이션 세션 진행을 권장합니다.
- **OKR 달성률 측정 불가**: 정량 지표가 없는 직무(창의 직군, 지원 부서)는 서술형 평가 + 동료 피드백 비중을 높이는 방향으로 설계하세요.

## 이 스킬을 사용하지 말아야 할 때

- **법적 노동 분쟁 대응**: 평가 결과로 인한 해고, 징계, 임금 분쟁은 노무사에게 의뢰하세요.
- **채용·온보딩 프로세스**: JD 작성, 면접 설계, 신입 온보딩은 `moai-hr:employment-manager` 스킬이 더 적합합니다.
- **오퍼 레터·연봉 협상 문서**: `moai-hr:draft-offer` 스킬을 사용하세요.
- **원격 근무 정책 수립**: 재택 정책, 협업 도구 선택은 `moai-hr:people-operations` 스킬을 사용하세요.