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브런치북 데이터 드리븐 리포트 01화

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by 데이터드리븐리포트 Oct 04. 2023

[데이터드리븐리포트 #1]
설득할 것인가 설득될 것인가

당신은 데이터로 의사결정하는 전 세계 직장인 중 1%가 되길 원하십니까

당신은 다음 중 어떤 문장에 더 설득당하는가?

A : “당신은 데이터로 의사결정하는 전 세계 직장인 중 1%가 되길 원하십니까?”

B : “요즘에 핫한 챗GPT 한번 써보실래요?”

우리는 일상에서 다양한 설득의 상황에 놓인다. 심지어 지금 이 글을 쓰고 있는 순간도 필자의 생각으로 여러분을 설득하기 위해서다. 여러분이 이 글이 아닌 다른 글을 읽을 수도 있고 독서가 아닌 다른 활동을 할 수도 있겠지만, 이 글을 읽는 데 기꺼이 시간을 사용하고 있다는 것은 곧 설득이 되는 과정이라고 볼 수 있다.

잠시 챗GPT에 관해 이야기해 보자. 오픈 AI에서 개발한 챗GPT는 사용자 경험을 송두리째 바꿔버렸다. 챗봇이 단어가 아닌 문맥을 이해하는 알고리즘으로 바뀌면서 질의응답뿐 아니라 번역, 프로그래밍, 소설, 시, 광고 문구 등 광범위한 영역의 작업이 가능해졌고, 챗GPT가 등장한 지 5일 만에 100만 명, 40일 만에 1천만 명 확보라는 결과로 이어졌다. 넷플릭스가 3.5년, 페이스북이 10개월 걸려서 100만 명의 이용자를 확보했다는 사실과 비교해 보면 5일 만에 100만 명을 확보한 챗GPT의 속도를 체감할 수 있을 것이다.

그리고 아마 이 글을 읽고 있는 사람이라면 챗GPT가 ‘멋진 기술’이라는 생각에서 그치지 않고 한 번쯤은 ‘내 업무에 어떻게 적용할 수 있을지’를 고민해 봤을 것이다. 앞으로는 챗GPT를 능가하는 더욱 새로운 기술이 쏟아질 텐데 이런 기술을 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람의 결과물은 비교 자체가 불가능할 것이다.

그렇다면 ‘기술을 잘 활용하는 직장인’은 어떤 사람일까? 우리는 대부분 의사결정을 하기 위해 정보를 수집하고 이 과정에서 기술을 활용한다. 정보 수집은 챗GPT를 활용하는 것처럼 기술에 의존해서 할 수 있지만, 의사결정은 각종 데이터로 이뤄진 정보를 해석하는 능력에 따라 달라진다. 이렇게 데이터를 읽고 쓰는 능력을 데이터 문해력 또는 데이터 리터러시라고 부른다. 데이터 문해력은 직장인이 가져야 할 중요한 역량이지만, 과연 데이터 문해력만으로 충분한지 질문해 볼 필요가 있다. 데이터를 읽고 쓸 수 있어도 고객을 설득하거나 상사를 설득하는 데까 지 연결되지 못하면 수익 혹은 새로운 가치를 창출하기 어렵기 때문이다.

직장인의 의사결정 상황은 대부분 자신을 설득하기보다는 상사 혹은 고객을 설득하는 경우다. 데이터 문해력을 바탕으로 다양한 데이터를 논리적으로 결합한 결과를 스토리텔링하여 고객의 의사결정을 돕는 것을 마케팅이라고 하고, 상사의 의사결정을 돕는 것을 보고라고 한다. 여러분이 회사에서 흔히 하는 프레젠테이션에 비유하자면, 다양한 데이터로 분석하는 것을 데이터 문해력이라고 하고 그 결과를 어떤 순서로 배치하고 어떤 메시지를 줄지 고민하는 것이 스토리 텔링인 것이다. 그래서 데이터 드리븐 보고는 데이터 문해력과 스토리텔링의 조합으로 이뤄진 예술적인 행위라고 할 수 있다. 그리고 ‘기술을 잘 활용하는 직장인’이란 데이터 문해력을 바탕으로 기술을 활용해 정보를 수집하고 분석한 후 스토리텔링으로 보고할 수 있는 직장인이다.

A : “당신은 데이터로 의사결정하는 전 세계 직장인 중 1%가 되길 원하십니까?”

B : “요즘에 핫한 챗GPT 한번 써보실래요?

앞서 한 질문에서 여러분은 대부분 A 문장을 선택했을 것이다. 그 이유는 첫 번째 질문에 데이터 문해력과 스토리텔링의 조합으로 만들어낸 데이터 드리븐 보고 기술이 적용되었기 때문이다.

필자는 HR 데이터 과학자로 근무하면서 경영진이나 의사결정자, 실무자와 일주일에 평균 5번 이상의 회의에 참여했다. 1년을 52주로 계산하면 260번, 5년만 해도 1300개의 회의를 거친 것이다. 그리고 회의와 보고에 필요한 데이터 분석을 진행하며 틈틈이 기록한 사례와 분석 결과물을 이 글에 정리했다. 또한 직장인에게 꼭 필요한 데이터 문해력과 함께 데이터 기반의 설득과 의사결정이 이뤄지는 과정에 관한 고민을 담았다.

‘내가 하는 일은 데이터 분석과 아무 관련이 없는데?’라고 반문할 수도 있다. 그러나 데이터는 이제 모두의 언어가 됐다. 취업할 때 영어 점수가 필수이지만 실제 담당하는 업무에서는 몇 년 간 단 한 번도 영어를 안 쓰는 경우가 허다하다. 영어가 사회생활을 시작하기 위한 기본 요건이었던 것처럼 이제는 데이터를 읽고 쓰는 능력, 즉 데이터 문해력이 기본 자질이 되었다. 당신의 일이 데이터 분석과 아무런 관계가 없다고 생각했다면, 데이터에 기반해서 보고해야 하는 상황이 없었는지 생각해 보자. 데이터에 근거해 보고하는 문제 해결 능력을 갖춘다면 여러분의 커리어는 자연스럽게 확장되고 전문성을 높일 수 있을 것이다. 그리고 이 글은 여러분이 회사를 능동적으로 생산성 있게 다닐 것인지, 수동적으로 다녀질 것인지를 결정할 중요한 모멘텀(momentum) 이 될 것이다.

AI는 당신을 대체하지 않을 것이다. AI를 사용하는 사람이 당신을 대체할 것이다.
- 머신러닝 엔지니어 Santiago

'모두의 연구소' 발표자료 발췌

AI는 결국 데이터를 활용해서 자동화하고 의사결정을 돕는 기술이다. 즉 데이터 기반 의사결정이라는 역량은 당신이 AI를 어떻게 활용할지 안내해 줄 것이다. 지금 하는 일에 더욱 전문성을 가진 ‘프로 직장인’으로 전환하고 싶다면, 데이터 기반으로 설득력을 얻고 싶다면, 직장에서 지속 가능한 원동력을 얻고 싶다면 앞으로 이 글과 함께하길 바란다.