독서노트 : 무기가 되는 생각법(7)

문제를 해결하는 건 AI가 아니라 인간이다

무기가 되는 생각법

변창우 저| 세이코리아| 2024년 07월 01일

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무기가 되는 생각법 - 예스24

『무기가 되는 생각법』은 인공지능 시대를 살아갈 우리들의 문제해결 능력을 향상시키기 위한 실용적인 가이드북입니다. 우리는 복잡한 비정형 문제를 다루기 위한 통합적 사고와 적절한 질문을 통해, AI를 도구로 활용하면서 인간 고유의 창의성과 지적 역량을 확장하는 방법을 배울 수 있습니다.

저자인 변창우 작가님은 30년 넘게 국,내외 글로벌기업에서 근무하시면서 다양한 산업현장의 문제를 고민하셨습니다. 이 책을 통해 인간지능의 본질인 문제해결 능력에 대해서 저자의 깊은 통찰력을 배울 수 있습니다.

* 책의 내용중에 인상 깊은 문장이나 문구를 그대로 옮겼습니다.

** 분량이 많은 관계로 나누어 업로드하겠습니다.

AI시대 리더의 덕목

사실 빅데이터는 대다수 우리나라 기업에는 선언적인 의미밖에 없다. 아무 목적도 없이 대용량 데이터 처리 인프라만 덩그러니 만들어두는 건 구글이나 네이버 같은, 돈 많고 할 일 많은 기업에서나 할 수 있는 일이다. 괜히 어설프게 그런 기업들을 흉내 낼 필요는 전혀 없다. 모든 데이터는 비즈니스에 관한 우리의 질문에 해답을 내기 위해 사용돼야 의미가 있다.

만약 데이터가 필요하다면 생성형 AI가 그러하듯이 구독료 내고 가져다 쓰면 그만이다. 글로벌 대기업이 아닌 대다수 기업에는 빅데이터 자체보다는 데이터로 통찰을 만들어내고 이를 실행으로 옮기는 것이 더 중요하다.

AI 시대의 리더라면 데이터 인력들에게 ‘그냥 알아서 그럴듯한 거 가져와’라는 식으로 지시해서는 안 된다. 맞는 질문을 하고, 문제해결의 목적과 범위를 명확하게 정해주고, 정확한 문제 정의를 해주어야 한다.

또한 데이터 분석으로 의미 있는 결과를 도출하여 비즈니스에 적용해 성과를 내기 위해서는 축적의 시간이 필요함을 이해하고, 데이터 과학 조직을 보호하고 육성해야 한다. 마지막으로 테스트를 꾸준히 실시하여 검증하고, 검증이 되었으면 신속하게 실행하는 환경을 조성해야 한다.

디자인 씽킹

손꼽히는 글로벌 기업들은 이미 디자인 씽킹을 하나의 기업문화로 장착했다. 반면에 우리나라 기업들은 디자인 씽킹이 아직 익숙하지 않다. 여기에는 몇 가지 이유가 있다.

첫째, 이제까지 우리가 해온 문제해결은 분석적이고 귀납적인 사고에 근거하고 있기 때문이다. 문제를 순차적으로 분석하고, 대안과 근거 및 사례를 제시하고, 그중 최선의 대안을 선택하는 데 익숙하다. 다시 말해 레퍼런스가 없으면 무엇을 해야 하는지 스스로 사고하는 데 어려움을 느낀다. 우리나라 기업의 관리자나 임원들은 대부분 귀납적으로 사고한다. “전례가 있어?”, “근거 가지고 와”, “무슨 뜬구름 잡는 소릴 하고 있어” 같은 이야기를 모두 많이 들어보았을 것이다. 귀납적이고 수렴적인 사고를 가진 사람은 연역적이고 확산적인 사고는 지나치게 낙관적이고 공허하고 근거 없고 대책 없다고 느낀다.

이들은 혁신이란 ‘발상Idea > 통찰Insight > 콘셉트Concept > 가치 제안Value Proposition > 해결책Soultion > 제품/서비스Product/Service’로 연결되는 끊임없는 확산과 수렴의 과정이라는 걸 잘 이해하지 못한다. 패스트 팔로어는 될 수 있어도 퍼스트 무버는 될 수 없는 사람들이다.

“창의적인 결과물은 항상 빛나고 새롭지만, 창의적인 과정은 오래되었고 변하지 않는다.”
_실바노 아리에티Silvano Arieti(정신의학자)

비교(Analogy)와 비유(Metaphor)

비교Analogy와 비유Metaphor는 복잡한 내용을 친숙한 무언가에 빗대어 조금 더 쉽게 직관적으로 이해할 수 있게 만들어준다. 창의성은 본래 이질적인 것들을 연결하는 과정에서 발현되므로, 비교와 비유는 새로운 관점에서 아이디어를 창출하는 데도 효과적이라 할 수 있다.

조지 프린스George M. Prince와 윌리엄 고든William J.J. Gordon은 비교와 비유를 활용하여 ‘시넥틱스Synectics’라는 이름의 문제해결 프로세스를 개발했다. 시넥틱스는 라틴어로 겉으로는 이질적이고 관계없어 보이는 것들을 결합시킨다는 의미를 가진 말이다. 시넥틱스는 ‘익숙한 것을 낯설게 만들고(신시감, Vu ja de) 낯선 것을 익숙하게 만들기 위해(기시감, Deja vu)’ 비교와 비유를 사용한다.

예를 들어 주전자 뚜껑을 증기 기관과 비교하고, 도꼬마리 열매에서 찍찍이Velcro를 연상해내는 식이다. 이는 문제해결에서는 주어진 문제를 관련 있는 다른 문제에 비교/비유하거나, 역할극Role Playing을 통해서 상대방은 어떻게 느끼고 행동할지 비교해보는 방식으로 해결책을 찾아가게 된다.

“최악의 과학자는 ‘예술가가 아닌 과학자’이며, 최악의 예술가는 ‘과학자가 아닌 예술가’다.”
_아르망 투르소Armand Trousseau(의사, 물리학자)

1만 미터 상공 뷰

1만 미터 상공 뷰여객기의 항속 고도인 1만 미터까지 올라가서 보면 사람, 자동차, 건물들은 보이지 않거나 점들보다 작게 보인다. 그리고 산, 평야, 강, 바다 그리고 실처럼 가늘게 이어지는 도로의 전체 모습이 눈에 들어오기 시작한다. 그러면 여러 가지 생각들이 머리를 스친다. ‘인간은 정말 지구의 조그마한 일부구나. 저 수많은 도로가 더 많은 곳을 이어주고 있구나. 모듬살이에서 조금만 멀리 떨어져도 공기가 이렇게 맑아지는구나.’

시속 900킬로미터 이상으로 날아가는데도 비행기 안에서는 전혀 느낄 수 없는 속도감, 무엇보다 탑승객들과 같이 있지만 아무도 내 생각을 알아차리지 못할 것이라는 고독감, 그리고 불현듯 떠오르는 근본적인 질문. “뭣이 중한디?”

네이트는‘네이트온’으로 모바일 메신저 사업의 선점 효과를 누릴 수도 있었다. 그러나 모회사인 이동통신사는 문자메시지 수입 감소를 우려해서였는지, 혹은 모바일 메신저의 성장을 짐작하지 못해서였는지 그만 절호의 기회를 놓치고 말았다.

신용카드사들이 한창 신용판매 시장점유율 경쟁을 치열하게 펼치고 있을 때 그들은 네이버페이와 카카오페이의 위력을 실감하지 못했다. 할인점들이 전국에 점포 늘리기 경쟁을 하고 PE가 홈플러스를 7조 원이라는 엄청난 금액을 주고 인수했을 때 그들은 쿠팡과 네이버 스마트스토어가 이렇게 빨리 크게 성장할 줄은 미처 알지 못했다. 그들은 도랑을 논에 대기 위한 싸움은 곧잘 했지만, 얼마 뒤에 큰 가뭄이 오리라는 것은 알지 못했다.

이것이 문제를 1만 미터 상공에서 “뭣이 중한디?”라며 살펴보아야 하는 이유다. 지금 일어나는 변화는 구조적 변화인가 일시적 조정인가? 현상은 무엇이고 본질은 무엇인가? 일시적 유행인가 트렌드인가? 변하는 것과 변하지 않는 것은 무엇인가? 문제해결을 하다 보면 이러한 구분이 참 어렵다.

그런데 제3자의 눈을 빌리면 안에서는 보이지 않는 것들이 보이기 시작한다. 1만 미터 상공에서 제3자의 눈으로 바라보면 이러한 구분이 명확해지고 이제껏 당연하고 익숙했던 과정과 전제가 생소하게 느껴지기 시작한다. 큰 그림을 보는 과정에서 새로운 인사이트가 떠오른다.

안다. 그게 쉬운 일이 아니라는 것을. 월급쟁이들은 당장의 KPI가 중요하다는 것을. 하지만 그렇게 눈앞의 문제에 몰두할수록 1만 미터 상공 뷰는 더욱 필요해진다. 꼭 비행기를 탈 필요는 없다. 문제와 잠시 떨어져서 전혀 다른 공간과 사람들 사이에서 대화하고 사색할 시간이면 충분하다.

워크숍 가서 분임조별 토의 발표 말고 홀로 조용히 앉아 사색하는 시간, 매일 보는 사람끼리 모여서 비슷한 대화를 나누는 거 말고 옆자리에 앉은 처음 보는 낯선 사람과 대화하는 시간, 늘 고민하던 문제로부터 떨어져 나와 문제와 전혀 상관없는 일들을 해보는 시간을 가지는 것이다.

서비스 블루프린트Service Blueprint

프로토타입이 유형의 제품을 간단하게 만들어보는 것이라면, 서비스 블루프린트Service Blueprint는 무형의 서비스를 기획해보는 방법이다. 서비스 블루프린트를 작성하려면 고객여정지도를 가로축에 놓고, 세로축에는 각 고객여정 단계별로 고객을 위해 필요한 프로세스, 활동, 시스템 등을 표시하면 된다. [표 28]은 식당 서비스의 블루프린트를 예시로 든 것이다.

[표 28] 식당 서비스 블루프린트예전에 연예인들이 직접 식당을 차려 운영하는 모습을 그린

단번에 모든 걸 테스트하려면 시간이 오래 걸리고 리스크도 크다. 작은 하위 문제로 쪼개서 테스트하는 것이 현명한 방법이다. 결국 실리콘밸리는 실패의 과정을 비용이 아니라 일종의 투자로 보는 셈이다. 테스트 과정을 통하여 조직은 학습을 할 수 있고, 고객의 피드백을 통하여 솔루션을 보다 더 빠르게 시장에 내놓을 수 있게 된다.

이러한 테스트 문화가 조직에 정착되려면 먼저 경영진이 테스트를 지지해주고, 실패를 위한 자원을 일정 부분 배분해주어야 한다. 그리고 직원들도 테스트를 진행하면서 실패에 대한 불안 없이 심리적인 안정감을 느낄 수 있는 분위기가 마련되어야 한다.

무엇보다도 업무 프로세스에서 반복적인 테스트가 예외적인 것이 아니라 기본적인 과정이 되어야 한다. 물론 이러한 접근방식은 조직에 정착되기가 쉽지 않다. 실패를 두려워하고 그저 비용으로 치부하는 우리나라 전통 기업에서는 더욱 어렵다. 그러나 실패의 비용은 실패하지 않는 비용보다 싸다는 사실을 명심할 필요가 있다.

“통계를 가지고 거짓말을 하는 것은 쉽다. 하지만 통계 없이 진실을 말하기는 어렵다.”
_안드레이스 둔켈스Andrejs Dunkels(스웨덴의 수학자)

“당신이 곤경에 빠지는 이유는 뭘 몰라서가 아니다. 확실하다고 믿었던 것이 사실은 착각이었기 때문이다.”
_마크 트웨인

문제해결 역량과 커뮤니케이션 역량

직장 생활에 필요한 기본적인 두 가지를 꼽으라고 하면, 바로 문제해결 역량과 커뮤니케이션 역량이다. 그런데 두 가지 모두 학교에서는 가르쳐주지 않는다. 심지어 회사에서도 컨설팅 회사 등을 제외하면 별도로 가르치는 곳이 없다. 회사에서 일할 때 이 두 가지 스킬이 꼭 필요하다는 점을 생각하면 참 이상하고도 아이러니한 상황이다.지금까지 문제해결 역량에 관해 자세히 살펴보았다. 이제 커뮤니케이션 역량에 관해 알아보자. 커뮤니케이션 역량은 특히 프레젠테이션과 문서 작성 역량으로 드러난다.

고수는 시각화한 자료에 스토리를 입힌다. 고수는 숫자나 팩트보다 스토리가 사람의 마음을 움직일 수 있다는 것을 깨달은 사람들이다. 이들은 조직의 목표와 데이터 간의 연결 고리를 만들기 위해, 변화를 위한 의사결정과 실행을 위해 스토리가 필요하다는 것도 알고 있다.

스토리는 사람들의 주의를 끌고 몰입하게 하며, 영감을 주고 정서적인 반응을 유도한다. 고수는 스토리를 들려주고 가만히 기다린다. 그러면 일종의 암시에 걸린 것처럼 굳이 이래라저래라 얘기하지 않아도 사람들은 나름의 결론을 끌어내고 알아서 해야 할 것들을 하게 된다.

훌륭한 리더들 가운데는 은유와 비유, 구체적인 일상의 용어를 통하여 마법처럼 메시지를 전하는 스토리텔러가 많다. 스토리를 입힐 때는 우리가 흔히 아는 이야기 구조인 ‘도입-전개-결말’ 혹은 ‘기-승-전-결’ 같은 플롯을 적용한다. 그러면 현재 상황, 문제의 발견과 통찰, 깨달음의 순간, 해결책과 다음 단계 등으로 구성하게 된다.

그런데 실제로 해보면 비즈니스 커뮤니케이션에서 영화나 드라마 같은 극적인 스토리텔링 효과를 만들어내는 것은 현실적으로 쉽지 않다. 사실 그럴 필요도 없다. 이야기의 완결성을 추구하기보다는 사람의 마음을 움직일 수 있는 메시지를 뽑아내고, 팩트 위주Fact-Driven가 아니라 메시지 위주Message-Driven의 장표를 만드는 것이 핵심이다.

이 정도만 해도 보고나 공유 미팅에서 충분히 효과를 발휘한다. 증권사 애널리스트 리포트나 기업 분석 보고서도 단순히 숫자와 그래프를 나열하는 것만으로는 투자자의 마음을 움직이기 힘들다. 자본시장처럼 숫자가 중요한 영역에서도 스토리가 매우 중요한 역할을 한다.

끈기와 맷집

경험도 프로세스도 절대적이지 않다면, 그럼 문제해결사는 대체 무엇을 문제해결의 수단으로 삼아야 하는 것일까? 30년 넘는 직장생활 동안 내가 보아왔던 문제해결사들이 가진 공통적인 품성은 ‘끈기와 맷집’이었다. 문제를 해결하겠다는 강한 의지와 꺾이지 않는 마음, 이제는 다 끝냈다고 생각했지만 거기서 한 걸음 더 나가보는 집요함, 넘어지고 깨지더라도 소주 한잔 마시고 다음 날 훌훌 털고 다시 일어나는 회복탄력성, 오늘 안 되더라도 언젠가는 될 것이라는 여유와 낙관주의, 그럼에도 현실을 왜곡시키지 않는 차가운 용기가 있었다.

아무리 스마트하고 문제해결 스킬에 통달했다고 하더라도 입이 짧고 엉덩이가 가볍고 유리 멘탈인 사람은 중간에 나가떨어지거나 결국 문제해결사로 성장하지 못했다.끈기와 맷집. 갑자기 찹쌀떡 반죽이 생각난다. 떡메로 계속 내리쳐도 끈기와 모양을 유지하고 오히려 더 차져지는 찹쌀떡 반죽 같은 문제해결사가 되어보자. 우리나라 조직 중 80퍼센트 이상은 끈기와 맷집을 가진 문제해결사를 알아볼 정도로 개선됐다고 믿는다. (물론 의견이 다른 독자들도 많이 있을 것이다.) 나머지 20퍼센트 조직이면 어떻게 하나? 때려치우는 수밖에.

“진짜 승부는 막다른 골목에 몰린 상태에서 시작된다. ‘이건 풀릴 것 같지 않다’, ‘이건 가능할 것 같지 않다’ 그렇게 생각할 때, 역으로 무엇인가 극복해내려고 생각하는 것. 나는 이것이 인생에 있어서 노력의 진짜 의미라고 생각한다.”
_고모리 시게타카古森重隆(전 후지필름 회장)

맺음말 : 모라벡의 역설

AI가 인간을 대체할 것인가? 이 질문은 마치 부모들이 아기에게 “엄마가 좋아, 아빠가 좋아?”라고 묻는 것과 크게 다를 바가 없다. 어떤 답이 나오든 크게 의미가 없다. 최소한 현재를 살아가는 우리에게는 의미 없고 비생산적인 질문일 뿐이다.

우리는 이미 저 질문의 답을 알고 있다. 과거 인터넷이 도입되고 빅데이터 열풍이 불었을 때도 AI가 특정 직업을 대체하는 것이 아닌가 하는 의문이 있었다. 그러나 그런 일은 일어나지 않았다. 사람들 자신이 아직 AI를 100퍼센트 신뢰할 만한 준비가 되지 않았고, 인간미가 살아있는 아날로그 감성에 본능적인 선호가 있다. 적어도 동시대를 살아가는 우리의 살아생전에는 AI가 인간을 완벽하게 대체하는 일은 일어나지 않을 것이다.

우리가 던져야 할 중요한 질문은 따로 있다. 바로 인간이 잘할 수 있는 것이 무엇인지, 그것을 더 잘하기 위해 AI를 어떻게 활용할 것인지를 묻는 것이다. AI는 특정 직업을 대체하는 것이 아니라 직업에서 인간의 역할을 변화시킨다는 것이 정확한 표현이다.

과거 데이터와 룰을 활용하여 해결할 수 있는 단순 반복적인 일은 AI로 대체될 가능성이 크다. 예를 들면 엑셀의 귀재인 김 대리가 하던 데이터 정리와 분석 업무가 챗GPT를 활용한 파이썬 코딩으로 대체되고, 10년 경력의 데이터 과학자인 이 과장이 3개월 동안 낑낑대며 만든 머신러닝 모델을 AI 머신러닝 프로그램을 통해서 반나절 만에 뚝딱 만들 수 있게 되는 것이다.

그렇다면 우리의 김 대리와 이 과장은 무엇을 해야 할 것인가? 인간은 이제 어떤 역할에 집중하고 그것을 위해 어떤 능력을 키워야 할 것인가? 바로 ‘맞는 질문 하기’와 ‘문제해결’, 곧 문제해결사의 역할이다.

캐나다의 인공지능 과학자 한스 모라벡Hans Peter Moravec은 ‘모라벡의 역설’이라는 개념을 제시했다. 인간에게 쉬운 것, 이를테면 감각 처리는 AI에게 어렵고, 반대로 인간에게 어려운 것, 이를테면 수학적 계산은 컴퓨터에게 쉽다는 것이다.

그렇다면 인간과 AI 모두에게 어려운 현실의 문제는 어떻게 해결하면 좋을까? 인간과 AI가 함께, 하지만 인간이 키를 잡고 AI를 잘 활용하면 될 것이다.