MZ세대와도 팀워크가 가능합니다.
프로젝트는 혼자 진행하기도 하지만 규모에 따라 팀으로 일하기도 한다. 작년 가을 온라인 글로벌 컨퍼런스를 진행할 때는 다수의 전문가들이 여러 팀으로 구성되어 유기적으로 일하기도 했다. 이때는 PM이 한 명 있었고, PM 밑에 여러 팀으로 나눠서 팀장 밑에 1~2명의 대학생이나 1~2년 경력 보유자로 구성했다. 만약 예산의 한계가 있다면 전문가 한 명과 대학생 인턴 한 명이 팀이 되어 효율적으로 움직일 수도 있다. 요즘 MZ세대와 일하기 어렵다고 다들 투덜대지만 배우려는 의지가 있고 똘똘하고 빠릿빠릿한 대학생 인턴 한 명과 일하면 경력 직원과의 협업 부럽지 않게 만족스러운 결과를 얻을 수도 있다.
함께 협력하고 성장하기 위해 라포 형성이 중요
나는 일을 시작하기 전에 함께 일하는 대학생이나 대학원생과 캐주얼한 대화를 통해 Rapport 형성하는 데 심혈을 기울인다. 이 프로젝트의 경험이 본인에게 어떤 의미가 있고 특별히 해보고 싶은 업무가 있는지, 앞으로 진로나 인생의 방향성을 찾은데 이 경험이 어떤 도움이 될지 확인해야 프로젝트 기간 동안 그 친구가 맡을 업무의 범위와 역할을 정할 수 있기 때문에 도움이 된다. MZ세대는 일의 의미와 본인의 인생 방향성(비전)을 동일시하는 경향이 크다고 들었기 때문에 이 부분에 신경을 더 쓰려고 한다. (당연히 사생활은 묻지않는다) 그래서 성장 의지와 배우려는 의지, 경험하고 싶은 의지가 강한 친구들에게는 본인에게 챌린지가 될 수 있을 만큼 넓고 깊게 업무를 주도적으로 경험할 수 있도록 다양한 기회를 주고 독려하며, 그렇지 않은 경우에는 적당한 분량의 업무와 적당한 피드백을 제공한다. 당연히 기대치도 이에 맞게 수위를 조절한다. 그리고 수시로 체크인한다. 업무 진행에 어려움은 없는지, 현재 업무에 만족도는 어떤지, 성장을 느끼고 있는지, 내가 도와줄 수 있는 부분은 무엇인지. 돈을 버는 것도 중요하지만 무엇보다 이 프로젝트를 통해 함께 협력하고 성장하는 것이 나에게 중요한 가치이기 때문에 이런 정기적 점검이 필요하다. 아마도 나는 주니어 시절에 보스로부터 이런 케어를 받지 못한 아쉬움이 있기 때문에 의식적으로 더 신경을 쓰는 것일 수도 있다.
구체적인 피드백과 인정, 감사, 독려를 자주하고 강점을 강화시킨다.
피드백도 구체적으로 자주 주고 수시로 인정과 감사, 독려도 한다. 이 부분은 코칭 수업을 받은 경험이 도움이 됐다. 그리고 해당 프로젝트의 목표와 KPI에 대해서 명확하게 공유한다. 숲과 나무를 볼 수 있게 해야 왜 지금 이 업무를 중요한지 스스로 파악할 수 있다. 잘못하거나 실수를 하면 바로 지적하기보다는 그렇게 된 상황과 맥락을 보려고 하고 세심하고 친절하게 바로 잡아준다. 또한 강점을 인정하고 독려하는 편이다. 이 친구들에게 좋은 레퍼런스를 경험시켜줘야겠다는, 프로페셔널하게 일한다는 것은 어떤 것인지 보여주고 싶은 책임감도 느낀다. 나의 성장에 관심을 보였던 상사가 손에 꼽기 때문에 더욱 이런 부분에 신경을 쓰는 것 같기도 하다. 보잘것없지만 인생의 후배에게, 다음 세대에게 내가 할 수 있는 작은 선한 영향력을 끼치고 싶은 마음에서다. 당연히 이런 커뮤니케이션에서는 “라떼는 말이야~,”는 없다.
다음에 또 같이 일하고 싶은지는 냉정하게 평가
프로젝트를 같이 하다 보면 보이는 게 있다. 이 친구와 또 같이 일하고 싶은지 아닌지. 서로 호흡이 잘 맞았고 팀 워크를 느꼈다면 또 같이 일하고 싶을 것이고 그렇지 않다면 프로젝트가 끝나고 바이 바이하는 거다. 이 부분에서는 나는 냉정한 편이다. 지금까지 같이 일하고 깊은 친구와 그렇지 않은 친구는 반반이었던 것 같다. 그래서 기업에서 채용을 할 때는 신중해야 한다고 생각한다. 작은 기업일수록 사람 한 명 한 명이 조직에 끼치는 영향력이 크기 때문이다. 하지만 3개월 수습 기간 후 정규직 전환 결정 제도는 서로에게 상처가 될 수 있기 때문에 그다지 추천하고 싶지는 않다. 오히려 이렇게 프로젝트 베이스로 함께 일을 한다면 기업 입장에서는 고용이란 부담을 줄일 수 있고, 프로젝트 담당자 또한 얽매이지 않고 자유롭게 일할 수 있어서 서로 윈윈이지 않을까 생각이 들기도 한다. 물론 정답은 없다. 상황에 맞게 끊임없이 실험을 하며 적합한 모델을 탐색하는 과정이 있을 뿐.