자동화는 생산성보다 유연성에 초점을 맞춰야 한다
HBR 구독에서 일상 활용으로
HBR 이번 호의 Spotlight 제목 <사람과 기계 사이의 새로운 관계>가 특별하게 느껴진 이유는 아마도 얼마 전에 읽은 <새로운 관계 맺기>라는 제목 탓인 듯하다.
자동화는 생산성보다 유연성에 초점을 맞춰야 한다
Spotlight 첫 번째 기사 <로봇, 더 똑똑하게 활용하는 전략>은 두 MIT교수가 '자동화는 생산성보다 유연성에 초점을 맞춰야 한다'는 교훈을 전한다. 기사의 요약 중에서 원인과 해결책을 발췌하면 다음과 같다.
기업이 자동화에서 얻는 생산성 증가의 편익은 프로세스 유연성에서 손실되는 경향이 있어 결과가 제로섬이 된다. <중략> 포지티브섬 자동화는 기계, 시스템, 팀이라는 3가지 수준에서 성공을 측정한다. 자동화를 통해 인간 팀이 더 행복해지고 업무를 더 잘 수행할 수 있게 된다면 성공이라고 볼 수 있다.
이에 대한 근거로 GM의 '깜깜한 공장' 실험을 실패 사례로 언급한다.
GM의 ‘깜깜한 공장’ 실험은 엉망이었다. 로봇을 이용한 미래의 공장은 수천 명의 노조 노동자를 고용하는 공장보다 생산비가 높았다. 로봇은 자동차 모델을 잘 구분하지 못했다. 뷰익 범퍼를 캐딜락에 부착하거나 캐딜락 범퍼를 뷰익에 부착하려고 했다.
저자들은 실패 원인을 두 가지로 꼽는다.
첫째, 기술 채택이 중단되고 제한 돼왔다. <중략> 연구결과에 따르면 기업이 자동화 기술을 채택하더라도 생산성이 높아지면서 직원 수가 줄어드는 것이 아니라 결국 늘어난다. 둘째, 우리 연구결과에 따르면 기업이 자동화에서 얻는 생산성 향상의 편익은 프로세스 유연성에서 손실되는 경향이 있다. 센서 재조정 같은 정기적인 로봇 유지보수를 위해 외부 컨설턴트가 방문하는 동안 생산이 중단될 수 있다. 사전 프로그래밍 된 로봇은 똑같은 방법으로 작업을 완수하기 때문에 일선 노동자의 혁신을 방해한다. 우리는 이를 제로섬 자동화라고 한다.
저자들은 질문이 잘못되었다고 말한다. 그리고, 다음과 같은 질문을 제안한다.
자동화 기술을 사용하는 팀은 그렇지 않은 팀보다 더 혁신적인 아이디어를 떠올리거나 더 다양한 작업을 수행하게 될까?
'깜깜한 공장' 자동화의 한계
저자들은 자신들의 주장에 대한 근거로 일론 머스크의 말도 인용한다.
일론 머스크는 테슬라 모델 3을 대량생산하기 위해 2017년 깜깜한 공장 아이디어를 다시 시도했다. <중략> 테슬라는 생산 지연에 직면했고 머스크가 “미치게 복잡한 컨베이어벨트 네트워크”라고 표현한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었다. GM과 마찬가지로 테슬라는 방향을 바꿔 자동화에 대한 투자를 일부 포기하고 숙련된 노동인력을 확장했다. 머스크는 “인간이 과소평가됐다”라고 결론 내렸다.
그리고 중국 제조사들의 비슷한 결론과 함께 하버드 사회학자의 표현을 인용한다.
하버드대 사회학자 야웬 레이는 어느 제조사 임원의 말을 인용했다. “로봇은 섬세하고 값비싼 부품을 망가뜨리곤 했다. 그 과정에서 나는 사람의 몸이 마법이라는 걸 깨달았다.”
포지티브섬 자동화
이 기사의 주요 제안이다.
이 아티클에서 우리는 ‘생산성과 유연성을 향상하는 새로운 기술의 설계와 배포’라고 정의한 포지티브섬 자동화의 개념을 소개한다.
유연한 자동화를 위해 3가지 열쇠를 제시한다.
1. 쉽게 이해할 수 있는 도구를 설계하고 교육에 투자하라
기업은 기술적 지식이 없는 일선 직원이 실시간으로 수리하거나 조정할 수 있는 로우코드 프로그래밍 인터페이스처럼 쉽게 이해할 수 있는 기술을 자동화 시스템에 통합해야 한다.
로봇은 아니지만, 디지털 코어 설계에도 참조할만한 내용이다.
한 작업자에게 이유를 묻자 로봇은 동작 순서가 미리 프로그래밍 돼 있지만 자신은 다른 순서로 작업하는 걸 좋아한다고 말했다. 시스템이 유연하지 않게 구축되면 로봇의 움직임에 대한 코드가 복잡해서 기술자가 개인적인 선호대로 로봇이나 작업 공간을 조정할 수 없다.
어디 로봇뿐이랴. 업무용 프로그램이 현장에서 외면받은 이유도 같다. 내가 '모던 UX'라는 말을 지어낸 동기도 여기 있다.
로우코드 프로그래밍 인터페이스가 언급된 이유가 아래 문장이라 할 수 있다.
인간이 로봇에게 프로세스를 보여주면 로봇이 보고 배운다.
한편, 디지털 코어가 추구하는 추적의 한 가지 쓰임새이기도 하다.
기술의 운영과 새로운 애플리케이션에 맞게 재구성하는 일선 직원의 독립성을 구축하기 위한 교육에 투자해야 한다. 실패 지점이 없고 결과를 설계, 통합, 측정하는 데 다양한 관점이 고려되도록 교육은 여러 역할의 다양한 사람들을 포함해야 한다.
2. 일선 직원에게 피드백을 요청하라
상향식 접근방식에서는 프로세스가 어떻게 운영돼야 하는지 잘 알고 있는 직원들이 자동화 방법을 조언하고 개발하는 역할을 맡는다.
<XP는 어떤 조직에서나 쓸모가 있다>에 썼던 팀 개선(Team improvement) 지침 내용이 떠오른다.
문제가 요청하는 쪽(upstream team)에 있다면 개발 팀이 노력한다고 해결할 수 없으니 팀에 대한 재검토가 필요합니다.
3. 올바른 KPI를 선택하라
<린 분석>에서도 비슷한 말을 한다.
기업은 자동화할 각각의 프로세스, 관련된 각각의 팀, 작업이 변경될 수 있는 직원 한 명 한 명을 고려해 KPI를 개발해야 한다.
로봇 도입은 일종의 혁신이란 점에서 완전 원격근무에서 배울 수도 있다.
근무시간 기록을 확인하는 대신 우리는 부서별로 가장 중요한 지표를 주시한다. 영업직원에게 그 지표는 총매출액과 고객만족도다. 고객지원 직원에게는 대응과 해결 시간이, 소프트웨어 엔지니어에게는 개발과 배포 속도가 주요 지표다. 흥미롭게도 엔지니어들이 완수한 프로젝트 수 대신 한 달에 얼마나 많은 작업 항목을 완결해 ‘출하’할 수 있는지를 측정하기로 결정했을 때, 많은 직원들이 업무를 훨씬 더 작은 부분으로 쪼개 성과를 부풀릴 우려가 있다고 말했다. 우리는 그렇게 하라고 했고, 그런 분절적 접근법은 더 신속하면서 더 나은 결과를 만들어냈다.
또한, 생산성 향상이라는 모호한 동기에 갇히는 위험도 지적한다.
생산성은 기업이 자동화 기술을 채택하는 가장 큰 동기다. 하지만 우리가 더 깊이 파고들어 관리자들에게 이유를 자세히 설명해 달라고 하자 매우 다양한 동기를 내놓았다. 어떤 회사는 위험한 작업을 처리하기 위해 자동화를 구축했다.
내가 '도메인 드리븐'이라는 말을 좋아하는 이유이기도 하다. 현장은 다양한 이유를 제공한다.
어떤 회사는 작업자가 하지 않으려는 작업을 자동화하기로 선택했다. 다른 회사는 폐기물 감소나 프로세스 안정성 개선에 중점을 뒀다. 우리가 이야기를 나눈 몇몇 회사는 호기심 때문에 또는 경쟁사가 로봇을 이용해서 도입하기도 했다.
기계, 시스템, 팀이라는 3가지 수준의 지표
앞서 저자들은 이렇게 기록했다.
포지티브섬 자동화는 기계, 시스템, 팀이라는 3가지 수준에서 성공을 측정한다. 자동화를 통해 인간 팀이 더 행복해지고 업무를 더 잘 수행할 수 있게 된다면 성공이라고 볼 수 있다.
먼저, 기계 수준 지표의 예시는 단순한 생산성 향상이 아닌 실용적인 유연성 측정을 강조한다.
기계 수준에서 성공 측정은 실용적인 유연성, 즉 자동화 시스템이 인간 작업자에 비해 새로운 작업을 학습하는 데 얼마나 시간이 걸리는지에 초점을 맞출 수 있다.
다음으로 시스템 수준에서는 전환 비용을 말한다.
시스템 수준에서는 전환 비용에 중점을 둘 수 있다. 로봇이나 자동화 소프트웨어가 새로운 프로세스를 시작하고 실행하는 데 얼마나 걸리는지 주목하는 것이다.
마지막으로 팀 수준의 지표는 어떤 것일까?
인간 팀의 성공 척도가 가장 중요하다고 생각한다. 자동화된 시스템이 팀원들이 팀원들이 업무를 더 잘 수행하게 하는가? 팀원들이 이전보다 더 높은 성과를 내는가? 자신의 역량을 더 창의적으로 적용할 수 있게 하는가? 자동화 기술 덕분에 팀이 전에는 할 수 없었던 일을 할 수 있는가?
기술의 쓰임새의 중요성
저자들의 결론이다.
생산성과 유연성을 결합하려면 인간이 그 과정에 참여해 기술이 잘 작동하는 부분과 개선될 수 있는 부분이 무엇인지 학습해야 한다는 점을 배웠다. 기업은 똑똑한 기계, 관리자, 엔지니어, 일선 직원 모두의 강점을 활용하는 포지티브섬 자동화를 통해 최상의 결과를 낼 수 있다. 비전은 인간을 없애는 것이 아니라 자동화된 시스템이 인간을 더 유능하고 활력 있게 만드는 것이다.
나는 '디지털 코어'라는 우리의 활동을 함께 하는 동료들에게 이 내용을 공유할 생각이다. 로봇은 아니지만 우리가 만드는 기업용 응용 프로그램에 대해서도 똑같은 시사점을 주기 때문이다.
지난 HBR 활용기사
10. 좋은 후원자가 되는 법 활용
12. 전략과 원칙의 의미와 활용
14. 현명한 업무 설계를 돕기
15. 비허가형 기업 만들어가기
17. 위대한 리더의 차별점과 4가지 종류의 창의성 기르기
18. 가격 책정 패러다임을 확장하라
19. 세계 최대 규모의 완전 원격근무 기업 CEO에게 배우기
20. 분노의 시대에 경영하기
