실패했어도 좋은 결정을 반복하라

데이터로 배우는 ‘실수’와 ‘판단’의 차이

“그건 실수가 아니라 나쁜 결과였을 뿐이야.”

데이터 분석가로 일하면서 가장 많이 받는 질문 중 하나는 이것이다.

“이 결정이 틀렸던 걸까요?”

의외로 많은 사람들은 ‘결과’를 기준으로 ‘결정’을 판단한다.

마치 로또에 당첨되면 그것이 현명한 투자였다고 믿는 것처럼.

하지만 그것은 착각이다.

앤니 듀크(Annie Duke)의 책에서 배운 가장 중요한 교훈 중 하나는 이것이다.

“좋은 결정이 항상 좋은 결과를 보장하지는 않는다.”

그럼 데이터가 말하는 ‘좋은 결정’의 기준은 뭘까?

좋은 결정은 지금 가진 정보, 즉 ‘현재의 확률 분포와 조건’을 기반으로 합리적인 선택을 내리는 것이다.

나쁜 결정은 반대로 감정에 휘둘리거나 충분한 정보를 무시하고 내린 선택이다.

예를 들어 생각해보자.

- 오전 8시 20분 기차를 탄다 → 평소보다 가장 빠르고 정확한 선택이다.

하지만 기차가 고장 나면? 결과는 나쁘지만 결정은 ‘옳았다’.

- 로또를 산다 → 가끔 당첨되지만, 그건 ‘좋은 결정’이 아니다.

수익률과 확률을 고려했을 때 감정적 선택일 뿐이다.

그러니 당신이 한 선택이 결과적으로 좋지 않았다고 해서 그것이 ‘실수’였다고 단정하지는 말자.

스타트업이 실패했어도, 그 창업은 잘한 결정일 수 있다는 것이다.

우리는 종종 스타트업의 실패를 창업자의 ‘오판’으로 몰아간다.

그들은 아마 열심히 당시의 시장 데이터를 분석하고, 고객 인터뷰를 거치고, MVP 테스트를 했을 것이다.

즉 “할 수 있는 모든 최선의 정보를 가지고 내린 결정”이었다면 좋은 결정이었다.

시장의 급격한 변화, 경쟁자의 갑작스러운 진입, 정부 정책의 방향 전환까지.

이 모든 “컨트롤 불가능한 변수들”이 원인이라면, 그건 나쁜 결과일 뿐이다.

이해하고 구분하는 것이 중요하다.

실수(mistake)는 반복하면 안 되지만,

좋은 결정(good decision)은 비록 실패하더라도 반복할 가치가 있다.

데이터 분석가의 시선으로 보면? 결국 결정의 품질을 측정해야 하는 것이다.

데이터 분석은 ‘결과’를 보는 작업이 아니다.

진짜 고수는 ‘과정’을 분석한다.

- 이 결정은 어떤 데이터에 기반했는가?

- 충분한 대안이 고려되었는가?

- 편향이나 압력에 의해 결정이 왜곡되지 않았는가?

성공 사례만 베끼는 기업은 쉽게 무너진다.

결정의 맥락과 과정을 들여다보는 기업만이 실패에서도 배우고 다음을 준비할 수 있다.

실패에도 불구하고 희망을 놓지 않는 법을 생각해보자.

우리는 앞으로도 수많은 결정을 내릴 것이다.

그 중 일부는 잘못된 결과로 돌아올 것이다.

하지만 그 결정이 좋은 판단에 기반했다면 다시 시도하자.

그건 실수가 아니다.

운이 따르지 않았을 뿐이다.

“결과에 반응하지 말고 과정에 집중하자.”

이것이야말로 데이터 시대의 진짜 회복탄력성이다.

그리고 이 문장을 기억하자.

“좋은 결정은 반복해야 한다. 실패했더라도.”