SCALE!_기하급수 기업의 외적요소
Exponential Organizations
기하급수 기업들이 공통적으로 가지는 특성에는 MTP를 포함해 기하 급수적 성장을 이루기 위해 적극 활용되는 내적, 외적 매커니즘에 따른 10가지 속성이 있습니다. 내적 속성 5가지는 IDEAS라는 약어로 표현하고 외적 속성 5가지는 SCALE이라는 약어로 표현합니다. 기하급수라고 해서 이 10가지 속성을 모두 다 갖고 있는 것은 아니지만, 책의 저자들이 연구한 바로는 이 중 4개는 갖고 있어야 경쟁자들을 멀리 따돌릴 수 있는 기하급수 기업이라고 부를 수 있다고 합니다.
이번에는 기하급수 기업의 5가지 외적 특성을 알아보도록 하죠. 5가지 특성의 머리글자를 따서 SCALE 이라는 약어로 표현합니다.
1. Staff on Demand : 주문형 직원
2. Community & Crowd : 커뮤니티와 크라우드
3. Algorithm : 알고리즘
4. Leveraged Asset : 외부 자산 활용
5. Engagement : 참여
그럼 차례대로 좀 더 상세히 알아볼까요?
1. Staff on Demand
기하급수 기업이라면 빠르게 변화하는 세상에서 속도, 기능성, 유연성을 갖추기 위해 ‘주문형 직원’을 쓰는 것이 필수라고 합니다. 조직의 밖에 있는 인력을 활용하는 것은 우리 회사의 직원들이 아무리 뛰어난 재능을 가졌다고 한들 그 재능은 코앞에서 진부화되고 경쟁력을 상실하게 될 가능성이 크기 때문이죠. 직원들이 능력을 제때 업데이트하지 못해 인사 관리의 어려움이 커지는 위험이 있어서 인터넷 위주의 급변하는 글로벌 시장에서 절박해진 기업들은 부족한 전문 능력을 메우기 위해 점점 더 외부의 임시 인력에 의존하는 추세이기도 하구요.
정보화된 산업이라면 내부 직원을 다수 유지하는 것은 점차 불필요하고 생산적이지도 않으며 비용만 높은 일이 되고 있는 듯 합니다. 그래서 긱워크 같은 주문형 직원 조달 플랫폼을 활용해서 기존 업무의 시간을 줄이고 아이디어의 다양성을 증가시키는 이점을 얻고 있습니다.
2011년 업계 최고의 보험계리사 및 데이터과학자 40명을 보유하고 있는 보험업계의 거물 올스테이트(Allstae)는 자사의 보상 알고리즘에 개선 여지가 있는지 알아보려는 목적으로 캐글(Kaggle)을 통해 경진대회를 진행했습니다. 올스테이트의 알고리즘은 60년이 넘는 세월의 최적화된 결과물이었습니다. 결과는 어땠을까요? 대회가 종료된 3개월 후에 271%나 개선되어 해마다 수천만 달러의 비용을 절약하게 되었다고 합니다.
새로운 사고와 다양한 관점이 지닌 힘을 보여주는 사례입니다.
과거에는 대규모 인력을 보유하는 것이 회사의 차별화 요소였고 그 결과 더 많은 성과를 내기도 했습니다. 하지만 지금은 대규모 인력이야말로 회사의 가동성을 떨어뜨리고 발목을 잡는 요소가 될 수 있습니다.
회사 밖에서도 거대한 지적 자원을 동원할 수 있는 방안이 나타날 것이고 계속 진화될 것입니다. 이와 관련해 <와이어드>의 전 편집장 크리스 앤더슨의 말을 인용하자면,
‘현실을 보면 세상에서 가장 똑똑한 사람들은 제대로 된 자격증을 갖고 있지 않다. 그들은 우리의 언어를 사용하지도 않고, 우리와 같은 나라에 있지도 않으며, 우리가 아는 대학을 나오지도 않았다. 그들은 우리를 모르고 우리는 그들을 모른다. 그러니 그들을 쓰고 싶어도 쓸 수가 없고 그들은 이미 다른 직장을 갖고 있다.’
주문형 직원을 잘 활용한다면 정규 직원들은 오히려 역량을 키우는 시간을 더 가질 수 있고 새로운 경험을 할 수 있는 기회를 가집니다. 이런 부분이 축적되면 주문형 직원을 선택하고 관리하는 역량도 자연스레 더 높아지게 되겠죠.
회사가 속해 있는 산업에 따라 차이가 있을 수는 있지만 우리가 깊게 고민하고 변화해야 할 부분은 기존 방식의 틀에서 벗어나서 사고하는 습관이 반드시 필요한 것 같습니다.
[주문형 직원의 가치와 전제 조건]
2. Community & Crowd
1)커뮤니티
- DIY드론즈라는 커뮤니티를 만든 크리스 앤더슨은 ‘커뮤니티를 만들어서 공개하면 꼭 맞는 사람을 굳이 찾을 필요가 없다. 그들이 알아서 찾아올 테니까 말이다’ 라는 말을 했습니다. 400만 달러에 달하는 미군에서 사용하는 프레데터 드론 대비 98% 기능을 발휘하는 드론을 DIY드론즈는 커뮤니티를 통해 단 300달러의 비용으로 만들었기 때문이죠.
기하급수 기업이 커뮤니티와 소통하는 것은 단순한 거래가 아니라는 점을 알아야 합니다. 진정한 커뮤니티는 P2P 방식의 참여가 일어날 때에만 가능하기 때문입니다. 그러나 커뮤니티가 개방적일수록 리더십 모델은 더욱 전통적이고 성공 사례 지향이 되어야 한다고 합니다. 직원은 없어도 사람들은 여전히 책임감이 있어야 하고 본인이 한 일에 책임을 져야 하기 때문에 커뮤니티를 운영하려면 강한 리더십이 필요한거죠.
기하급수 기업이 주변에 커뮤니티를 형성하려면 전형적으로 3단계의 과정이 필요하다고 합니다
1단계 : MTP를 이용해 초기 멤버를 끌어들인다.
2단계 : 커뮤니티를 키운다,(시간을 투자하고 귀 기울이고 응답해야 한다)
3단계 : 플랫폼을 만들어 P2P 참여를 자동화한다.(ex. 깃허브)
공통의 열정으로 모인 사람들은 상상 이상의 결과를 가져옵니다.
2) 크라우드
- 핵심 커뮤니티의 바깥쪽을 구성하는 크라우드는 접촉하기가 더 어렵지만 구성원 수는 더 많습니다. 그래서 조직은 크라우드를 추구해야 합니다. 특정 업무를 위해 고용하고 관리해야 하는 주문형 직원과 달리 크라우드는 ‘끌어당기는 대상’이라고 합니다. 아이디어를 제시하고 기회와 상금을 제시하면 사람들이 기업을 찾아옵니다. 기하급수 기업은 창의성과 혁신, 검증, 자금 모집까지 크라우드를 활용할 수 있습니다.
창의성, 혁신 그리고 새로운 아이디어를 창출하고 개발하고 소통하는 전체 과정에 여러 툴과 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 이런 과정을 도와주는 플랫폼에는 아이디어스케일, 아이카, 스피기트, 이노센티브, 크라우드탭 등이 있죠.
검증을 하려면 어떤 실험이나 제품 및 서비스가 미리 정해진 사항을 만족시켰다는 측정 가능한 증거가 있어야 한데 이것을 도와주는 툴은 유저보이스, 언바운스, 구글 애드워즈 등이 있습니다.
크라우드펀딩은 웹을 이용해 비교적 작은 규모의 투자자들을 아주 많이 규합해 아이디어에 필요한 자금을 조달합니다.
기하급수 기업들은 이미 커뮤니티와 크라우드를 많은 기능 조직에 활용하고 있습니다. 아이디어 창출, 자금 조달, 디자인, 유통, 마케팅 및 세일즈 등 다양하죠. 그 결과 기업들은 훨씬 더 기동성이 생길 뿐만 아니라 다양하게 유입되는 수많은 인력들 덕분에 옛것을 잊고 새로운 것을 배우는 데 능해진다고 합니다.
3. Algorithm
- 2002년 구글의 매출은 5억 달라도 되지 않았지만 10년 후 매출이 125배 증가하여 3일마다 5억 달러를 만들어 냅니다. 웹페이지의 인기를 알려주는 페이지랭크 알고리즘 덕분이었죠.
알고리즘에는 두 가지 유형이 있는데, 바로 ‘기계학습’과 ‘딥러닝’입니다.
‘기계학습’은 훈련이나 과거 데이터를 통해 익힌 알려진 속성을 바탕으로 완전히 처음 보는 새로운 과제를 정확히 수행해내는 능력입니다.(하둡과 클라우데라가 핵심 오픈소스입니다)
‘딥러닝’은 신경망 기술에 기초해 새롭게 등장한 기계학습의 한 분야로 많은 사람들을 흥분시키고 있는 기술입니다. 딥러닝은 과거 데이터나 훈련 데이터 없이도 기계가 새로운 패턴을 찾아낼 수 있게 해줍니다. 딥러닝 덕분에 제품 및 서비스는 지금보다 효과적이고 효율적이며 개별 맞춤화가 될 것이라고 합니다 동시에 많은 화이트칼라 직종이 영향을 받고 파괴될 것입니다.
그만큼 데이터의 중요성이 커지고 있고 데이터의 성장세에 따라 알고리즘에 대한 필요가 중요한 미션이 되었습니다. 그럼에도 불구하고 현재 대부분의 기업들은 리더의 직관적인 추측에만 의존해 움직이고 있다는 점은 놀랍습니다.
다만, 각 기업이 속한 시장에 따라 의견이 달라질 수 있는데 심리학자 거트 기거렌처는 ‘불확실한 시장에서는 데이터를 단순화시키고, 더 적은 변수를 사용해서 어림짐작으로 판단하는 편이 더 낫다. 반면에 안정적이고 예상 가능한 시장에서는 많은 변수를 포함한 ‘복잡한’ 알고리즘을 만들라’고 했습니다.
오늘날 성공한 기업들 중 다수가 이미 그 DNA속에 빅데이터를 갖고 있다고 하고 이들 기업은 유리 반 헤이스트가 ‘빅데이터의 5P’라고 말하는 이점을 적극 활용할 것이라고 하네요.
그 5P는 생산성(Productivity), 예방(Prevention), 참여(Participation), 맞춤화(Personalization), 예측(Prediction) 입니다.
알고리즘을 시행하려면 1. 수집 > 2. 정리 > 3. 적용 > 4. 노출 네 단계를 거쳐야 한다고 합니다.
[알고리즘이 가치와 전제 조건]
4. Leveraged Asset
- 기하급수 기업들은 주문형 직원과 마찬가지로 전략적 부문에까지 자산을 소유하지 않는 방식을 취함으로써 유연성을 유지합니다. 이렇게 되면 자산을 관리할 직원들도 불필요하기 때문에 기업은 최적의 유연성을 가지고 놀랄 만큼 빠른 속도로 확장할 수 있습니다. 물론 기업의 자산이 보기 드물거나 극도로 희소하다면 소유하는 편이 차라리 낫습니다.
하지만, 자산이 정보화되어 있거나 상업화되어 있다면 소유보다는 이용하는 편이 낫죠.
정보화 시대 덕분에 기업들은 물리적 자산을 실제로 소유하지 않아도 언제 어디서나 그 자산에 접근할 수 있게 됐습니다. 기술 덕분에 기업들은 인근 지역뿐만 아니라 국경 없이 글로벌하게 여러 자산을 공유하고 확장하기가 쉬워졌습니다.
[출처 : 디지타임스 아시아]
애플이 핵심 제품군을 제조할 때 협력사인 폭스콘의 공장과 조립 라인을 활용하는 것이 사례입니다. 이런 사례 외에도 특히 스타트업 사이에서는 사업적으로 공유하며 협력하는 경우가 많이 생기고 있죠.(현재는 여러가지 논란이 둘 사이 있긴 합니다...)
[외부 자산 활용의 가치와 전제 조건]
5. Engagement
- 참여가 활성화되면 더욱 혁신적인 아이디어가 나오고 고객 및 커뮤니티의 충성도가 높아져 기업은 더욱 빠르게 성장할 수 있습니다. 디지털 평판 시스템과 게임, 상금으로 구성되는 참여는 긍정적인 선순환 고리가 생길 수 있는 기회를 만들어 냅니다.
참여의 핵심적인 속성에는 투명성 순위 결정, 자기 효능감(스스로 통제하고 활동하고 영향을 미친다는 느낌), 또래 압력(사회적 비교), 긍정적 감정을 끌어내 장기적인 행동 변화를 유도, 즉각적인 피드백(피드백 주기가 짧을 것), 분명하고 권위 있는 규칙, 목표, 보상(투입이 아니라 오로지 결과에 따라 보상할 것), 가상 화폐 또는 포인트가 있습니다.
제대로 시행되면 참여는 네트워크 효과와 선순환 고리를 통해 엄청난 범위까지 번져갑니다. 참여 기업의 가장 큰 효과는 고객과 기업 외부 생태계 전체에 미치는 영향입니다. 그러나 참여 기법은 내부적으로 직원들의 협업과 혁신, 충성도를 높이는 데도 사용될 수 있습니다.
게임을 활용하는 경우에는 아래 게임 기법을 적극 활용해야 합니다.
- 역학 관계 : 시나리오, 규칙, 단계별 이행을 통해 행동의 동기를 부여합니다.
- 매커니즘 : 팀워크, 경쟁, 보상, 피드백을 통해 목표 달성을 돕습니다.
- 구성 요소 : 탬색, 포인트, 레벨, 배지, 수집 등을 통해 진척 수준을 알 수 있게 합니다.
이런 게임화는 커뮤니티의 도움을 받아 난관과 문제점을 해결하는 데만 사용되는 것이 아니라 채용 툴로도 사용될 수 있습니다. 구글은 직원을 채용할 때 게임을 사용하는 것으로 유명합니다. 또한 기업의 내부 문화 개선에도 사용됩니다. 펩보이즈라는 회사는 안전과 관련된 사고나 부상을 줄이기 위해 ‘엑소니파이’라는 플랫폼을 만들어 퀴즈를 통한 교육을 진행해서 실제로 45%의 사고율을 감소시켰습니다.
커뮤니티에 어려운 과제를 제시해 과감한 돌파구가 될 아이디어를 찾아내도록 동기를 부여하는 방안으로 사용되는 상금을 건 경진대회의 방안도 있습니다.
분명하고 측정 가능하며 객관적인 목표를 잘 설정한다면 기존 산업에 혁신을 주는 것은 당연합니다. 공동의 목표를 향해 경쟁하며 만들어내는 부차적인 혁신들, 새로운 아이디어 그리고 이런 과정에서 인재를 발굴하는 등 여러가지 긍정적 효과들이 나타납니다.
[참여의 가치와 전제 조건]
다음엔 사례들을 살펴보겠습니다.
