AI & Data 직무에서 깨달은 4가지 공리 ②
Data Scientist 4년을 일하면서 느낀 가치에 대하여
이전 글에서 이어집니다.
세 번째, 명확함(Clarity)
세 번째 공리는 명확함으로 정의하고 싶습니다. 아래는 명확함이 필요하다고 느낀 부분들을 간단한 제 경험과 덧붙여 구성하였습니다.
Case 1) 제가 주니어 시절에 이해한 것을 다르게 받아 들어서 클라이언트가 원하지 않는 분석 결과물을 제시하던 시절이 기억납니다. 물론 하달받은 Task가 명확하지 못한 경우도 있을 수 있겠으나 당시 저는 경험이 부족하여 제가 이해를 못 한 책임도 있습니다.
하지만 예전에 프로젝트 수행 단계에서 중간에 많은 피드백을 받아야 하는데 부득이하게 그러질 못했는데요. 그 시간들은 프로젝트에서 리소스 태우는 것이며, 프로젝트 내에서 리스크라는 씨앗을 키우는 행위라고 생각합니다.
이 부분은 업무를 하달받았을 때 "내가 이해한 것이 맞는지 재차 질문하기" & "이해한 내용에 대해서 그림 등을 제시하여 명확하게 다시 설명하기" 등과 같이 조금씩 개선을 한 것 같습니다. 이때 기대효과는 (1) 업무를 시킨 사람도 안심을 하면서 프로젝트에서 집중할 수 있는 부분에 대해 집중을 하게 되며, (2) 업무를 수행하는 사람도 Task가 명확해지기 때문에 좋은 방향으로 프로젝트가 진행되는 것 같습니다.
이 부분에 대해서 저도 성장하게 되면서 다른 주니어 분들에게 교육을 했던 경험이 생각납니다. 그만큼 명확함이 결여된 의사소통이 진행되면 원치 않는 Product나 결과가 나오게 됩니다. 작게는 사이좋게 다 같이 야근을 하지만, 길게는 프로젝트 기간이 연장이 되거나 서로에게 책임을 물으려 하게 되는 시발점이 됩니다.
Case 2) 또 다른 예시로는 관점이 조금 다른, 결과에 대한 "명확함"을 느끼지 못하고 "적당함"을 만족하고 넘어간 경우입니다. 에러가 나타났는데, 그 에러의 경중을 따졌을 때 사소하다고 느껴 그냥 넘어가는 경우는 양반입니다. 분석 모델을 구축하는 과정에서 잘 안되다가 결과는 결과대로 대충 나온다거나 명확하게 설명은 되지는 않으나, 운 좋게 좋은 결과를 얻은 경우에 그냥 넘어가는 자세나 현재 문제 상황에서 도피하는 Case들입니다.
명확함을 결여시키는 장벽은 각자 본인의 무의식과 생활 습관이 누적된 결과라는 것을 인지하여야 합니다. 장벽들은 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다.
1. 언어 습관
- 서론이 너무 길거나 결론이 없는 것
- 말 끝맺음을 흐리는 경향성을 보이는 것
- '아마도', '다소' 등과 같은 모호한 단어를 사용
2. 행동 습관
- 중요한 문제나 의사결정을 충분히 시간을 투자하지 않고 내일의 나에게 미루기 → 행동과 문제를 미루면 스트레스가 사라지지 않음
3. 여러 인지 편향
- 특정 이론이나 데이터에서 모순되는 증거를 무시하고 기존 신념에 과하게 신뢰하는 확증 편향
- 프로젝트에서 특정 방법을 과하게 투자하고, 그 이전에 투자한 것에 연연하여 독립적이고 새로운 의사결정을 하지 못하는 매몰 비용 오류
이러한 장벽을 인지라도 해봤다면 반은 성공했다고 볼 수 있습니다. 여기에 대한 해법은 사람들마다 차이가 존재하지만, 다음과 같은 해결 방법을 제시하면서 다음 공리로 넘어가보겠습니다.
1. 언어 습관
- 결론부터 언급하기(데이터 직군에서 특히 중요!)
- 짧고 간결하게 말하는 습관 들이기
- 명확한 언어 사용하는 습관 들이기
2. 행동 습관
- 남과 나를 쉽게 이해시키려고 노력하기 → 좋은 의사결정력 향상 및 의사결정 시간 단축
3. 여러 인지 편향
- 항상 배움의 자세를 가지기(학습, 독서 등)
- 투명성, 객관성 확보를 위하여 익힌 것을 공유하기 → 메타 인지 상승
네 번째, 실행하기(Just Do It)
앞의 세 가지 공리들은 태도나 자세, 가치, 마인드에 포커싱이 되었다면 마지막 공리는 실행하는 것입니다. 앞서 이야기한 공리들 중에서 높은 명확함을 추구하거나 이전 글에서 언급한 의심이 과하면 실행도 못해본다는 것입니다. 때로는 불확실성이 있다 하더라도, 도전과 Try를 해보는 것이 상당히 중요합니다.
어떻게 보면 잘못된 실행이 크고 작은 기회비용일 수 있습니다. 하지만 기존에 생각하고 있었던 작은 아이디어를 바탕으로 내가 구현한 Prototype, 또는 내가 데이터에서 생각하고 있었던 가설을 검증하다 또 새로운 결론을 얻었을 때 기회로 올 수 있다고 생각합니다.
그래서 실행할 용기와 도전 정신이 중요하다고 생각합니다. 작년 하반기 뜨겁게 달군 문구인 '중요한 건 꺾이지 않는 마음' 대신, 최근에 '중요한 건 꺾였는데도 그냥 하는 마음'이라는 문구가 훨씬 더 명언처럼 다가왔습니다.
물론 강한 실행력이 오히려 큰 상처나 실패로 다가올 수 있습니다. 하지만 여러 가지 유형의 실패가 점점 본인에게 더 좋은 방향성을 잡아준다고 믿고 있습니다. 실행하면서 자연스럽게 몰입을 하게 될 것이고 이 과정에서 내가 무엇을 좋아하는지, 싫어하는지, 어떤 일을 잘하는지, 못하는지, 이 일을 사랑하는지 아닌지 등을 알 수 있으니깐요.
또한 세상 사람들의 불확실성의 크기가 전부 동일하거나 0이라고 가정한다면 경쟁이나 발전이라는 단어는 존재하지 않을 것이고, 기회라는 것은 창출되지 않기 때문입니다. 원래 인간은 불확실성을 상당히 싫어하게끔 코딩이 되어있다고 합니다. 하지만 불확실성이라는 것은 누군가에게는 새로운 기회가 될 수많은 두려움을 가지지 않았으면 좋겠습니다. 그리고 걱정과 두려움을 키우기 전에 당장 오늘 실행하는 것을 추천드립니다. 제가 좋아하는 김승호 회장님은 "자기 인생에서 아무것도 못하는 날이 이틀 존재하는데 바로 '어제'와 '내일'이다"라는 말씀을 하셨습니다.
이전 글과 함께 4개 공리들에 대해 다시 간단히 정리하면 다음과 같습니다.
1. 끊임없는 학습
2. 좋은 의심
3. 명확함
4. 실행하기
이 부분들은 다른 직무에도 적용이 충분히 가능하며, 넓게 보면 인생에도 충분히 적용할 곳이 존재합니다. 물론 제시한 내용들은 정답이 아닙니다. 또한 의미론적으로 비슷하나 더 좋은 워딩이 있다면 추천해 주시면 더욱 좋겠습니다. 여러분들이 생각하는 또는 데이터 직군이나 IT 섹터에서 일하시는 분들에게는 각자 중요한 자세나 가치들은 어떤 것들이 있을까요? 앞으로도 좋은 콘텐츠로 뵙겠습니다.
