제27화. 생존이 달린 상황에서 배운 의사결정의 균형
AI 제품을 직접 만들면서 데이터의 중요성을 다시 한 번 체감하게 됐다.
모델 성능을 비교할 때, 사용자 경험을 개선할 때, 프롬프트를 바꿀 때 등 결국 판단 기준은 데이터였다.
감이 아니라 근거로 이야기할 수 있다는 점에서 데이터는 강력한 언어였다.
이제는 일상에서도 수면 시간이나 식단, 운동 기록까지
가능한 것들을 데이터로 남기고 패턴을 보려는 습관이 생겼다.
데이터로 생각하는 방식이 점점 자연스러워졌다.
그런데 스타트업에서 일하면서 데이터를 바라보는 관점이 조금 달라지기 시작했다.
특히 생존이 달린 상황에서는 데이터가 양날의 검처럼 느껴질 때가 있다.
데이터를 충분히 확보하기 위해 실험을 반복하고, 분석을 더 정교하게 만들고,
유의미한 수치를 기다리는 과정은 분명 중요한 일이다.
하지만 그 과정이 길어질수록 의사결정은 점점 늦어진다.
데이터는 쌓이지만 실행은 뒤로 밀리고, 타이밍을 놓치는 순간도 생긴다.
데이터를 더 확보하는 것이 리스크를 줄이기 위한 선택이었는데,
어느 순간부터는 아무것도 하지 못하는 이유가 되기도 한다.
특히 초기 단계에서는 데이터 자체가 충분하지 않다.
사용자 수가 적고, 실험 횟수도 제한적이고, 시장 반응도 명확하지 않다.
이런 상황에서는 데이터를 마냥 기다리는 것이 오히려 더 큰 리스크가 되기도 한다.
그래서 어떤 순간에는 데이터보다 먼저 가설에 베팅하고 빠르게 실행하는 선택이 필요하다.
데이터를 무시하자는 이야기가 아니다.
오히려 데이터를 중요하게 생각할수록
데이터가 만들어지기 전 단계에서 어떤 판단을 해야 하는지 고민하게 된다.
데이터는 방향을 정교하게 만들어주지만, 결정을 대신 내려주지는 않는다.
특히 초기 제품에서는 맥락을 이해하는 감각, 사용자에 대한 직관,
그리고 책임을 감수하는 실행이 더 중요한 순간도 있다.
데이터가 충분한 조직과 데이터가 부족한 조직. 스케일업 단계와 생존 단계.
이 두 환경에서 일하는 방식은 달라질 수밖에 없다.
데이터는 의사결정을 정교하게 만들고, 실행은 데이터가 쌓일 토양을 만든다.
데이터에 갇히는 것이 아니라,
데이터라는 우물에서 필요한 만큼 길어 더 큰 목적을 향해 움직일 수 있는 시야가 필요하다.
어떤 조직은 모든 의사결정을 데이터로만 소통하기도 한다.
데이터가 없으면 회의조차 하지 않는 곳도 있다.
그 방식이 잘 작동하는 이유는
이미 충분한 규모의 사용자와 축적된 데이터가 있기 때문일 수 있다.
하지만 모든 조직이 같은 상황은 아니다.
조직의 크기, 사업 단계, 제품 특성, 시장 환경에 따라 데이터를 활용하는 방식은 달라질 수밖에 없다.
그래서 중요한 것은 데이터 중심이냐, 직관 중심이냐가 아니라
지금 우리에게 필요한 기준이 무엇인지 판단하는 시야다.
그 판단이 결국 리더십이다.
#생존 #스타트업 #정답은없다