[6장] 운영적 사고(OT): 혼돈과 복잡성에 대응하기
시스템 방법론: 운영적 사고(Operational Thinking)
잠시 숨을 돌리고, 달려온 길과 현재 위치를 되돌아보겠습니다.
지난 50여 년 동안 우리가 세계를 바라보는 방식은 근본적으로 달라졌습니다. 한때 조직은 톱니바퀴처럼 돌아가는 ‘무의식적 기계 시스템’으로 이해되곤 했습니다. 하지만 이제 우리는 조직이 목적을 지닌 사람들의 마음과 행동이 결합해 스스로 움직이는 사회문화적 시스템이라는 사실을 점점 더 분명히 인식하게 되었지요.
이 변화에 맞춰 사고방식도 변했습니다. 과거에는 변수를 하나씩 떼어내 분석하는 분석적 사고가 지배적이었지만, 지금의 세계는 상호의존적으로 얽힌 수많은 변수들이 동시에 움직이는 복잡계입니다. 그래서 우리는 필연적으로 시스템 사고라는, 보다 넓고 깊은 사고 틀을 요구받고 있습니다.
문제는 이런 통찰이 충분히 알려져 있음에도, 실제 조직의 의사결정과 실천에서는 여전히 분석 중심의 문화가 절대적이라는 점입니다. 복잡한 현실을 단순화해 다루는 데에는 편리하지만, 우리가 직면한 문제의 성격은 이미 그 틀을 넘어섰습니다.(2:8의 파레토 법칙, 맥킨지식 문제정의 등)
그래서 효과적인 시스템 방법론이 필요합니다. 시스템 방법론은 분석을 폐기하는 것이 아니라, 분석이 다루지 못하는 복잡성과 목적성을 보완하기 위한 일종의 ‘확장 사고 도구’인 것입니다. 그 기반은 네 가지 상호보완적 기초 위에 세워지게 되죠.
사회문화적 시스템(Sociocultural Systems) – 조직을 이루는 사람들의 마음과 그들이 만들어내는 자기 조직화 행동을 이해하는 것. 인간이 있는 시스템은 항상 목적을 지닌다는 사실을 출발점으로 삼습니다.
총체적 사고(Holistic Thinking) – 구조(Structure), 기능(Function), 과정(Process)을 반복적으로 바라보며 ‘전체가 어떻게 움직이는가’를 파악하는 사고 틀입니다.
운영적 사고(Operational Thinking) – 개념을 넘어서 실제 세계에서 어떻게 작동하는지, 그리고 문제를 어떻게 해결하는지를 묻는 실천적 지성입니다.
디자인 사고(Design Thinking) – 주어진 현실을 분석하는 데서 멈추지 않고, 바람직한 미래를 구상하고 실현하는 적극적 설계의 관점입니다.
이 네 가지가 함께 작동할 때 비로소 우리는 단순한 복잡성의 묘사나 문제 원인의 설명을 넘어, 혼돈을 관통해 패턴을 읽어내고, 서로 얽힌 목적과 행동을 이해하며, 실제로 변화할 수 있는 길을 설계하는 사고력을 갖추게 됩니다.
우리가 앞에서 살펴본 방법론은 아래와 같습니다.
- 사회문화적 시스템(Sociocultural Systems) (3장)
- 총체적 사고(Holistic Thinking) (5장)
Four foundations of systems thinking이번호에서는 위 네 가지 시스템 사고 방법론 중 운영적 사고(Operational Thinking)를 좀 더 깊이 있게 살펴보는 기회가 되겠습니다.
시스템 방법론: 운영적 사고(Operational Thinking)
0.
시스템의 '블랙박스'를 열다
우리는 어떤 시스템을 바라볼 때 흔히 입력(Input)과 출력(Output)에만 시선을 고정합니다. 그 사이에서 실제로 어떤 일이 벌어지는지는 ‘블랙박스’라는 이름 아래 손쉽게 생략시키곤 하죠. 그러나 바로 그 내부야말로 시스템의 성격과 한계를 규정하는 핵심 공간입니다. 운영적 사고(Operational Thinking)란 이 블랙박스를 열어젖히려는 지적 시도입니다. 이는 시스템 내부의 관계를 하나의 지도로 그려내고, 요소들 간의 상호작용과 연결 방식, 활동의 순서와 흐름, 그리고 작동을 가능하게 하는 게임의 규칙을 식별하는 사고방식입니다. 다시 말해, 결과가 아니라 작동 방식 그 자체를 동적인 프로세스의 관점에서 이해하려는 접근이라 할 수 있겠습니다.
Unlocking the black box이번 이야기는 우리가 당연하게 받아들여온 기존의 결과 중심적 사고가 지니는 분명한 한계를 지적하고자 합니다. 동시에 현대 사회의 복잡하고 얽힌 현상을 이해하기 위한 핵심 도구로서 운영적 사고를 제안합니다. 운영적 사고의 기본 개념과 주요 구성 요소를 정리하고, 실제 사례에 대한 분석을 통해 이 사고방식이 어떻게 피상적 설명을 넘어 보다 깊고 구조적인 통찰로 우리를 이끄는지를 차분히 탐구해 보고자 합니다.
1.
기존 사고방식의 한계와 새로운 접근의 필요성
현대 사회의 수많은 문제는 서로 얽히고설켜 있으며, 하나의 원인이 하나의 결과로 곧장 이어지는 단순한 인과 구조를 따르지 않습니다. 그럼에도 우리는 여전히 선형적이고 단편적인 사고방식에 기대어 문제를 이해하고 해결하려 합니다. 바로 이 지점이 문제 해결이 반복적으로 좌절되는 근본 원인입니다. 이 섹션에서는 기존 사고방식이 지니는 구조적 한계를 분명히 짚어보고, 왜 운영적 사고라는 새로운 인식의 전환이 불가피한지를 살펴보고자 합니다.
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시스템 다이내믹스 모델링 소프트웨어 iThink의 개발자인 故 배리 리치몬드(Barry Richmond)는 “우리가 생각하는 방식 자체가 시대에 뒤떨어져 있다”고 단언했습니다. 이 발언은 수사적 과장이 아니라, 지난 수십 년간의 냉정한 성과 평가에서 비롯된 진단입니다. 약물 문제, 빈곤, 범죄, 문맹, 부의 불균형과 같은 중대한 사회적 난제들 앞에서 우리는 얼마나 실질적인 진전을 이루었는가라는 질문 앞에 서면, 답은 결코 낙관적이지 않습니다.
선의에서 출발한 수많은 성과 개선 프로그램과 조직 재설계 프로젝트들이 왜 반복적으로 좌초되는지, 대규모 인수합병이 왜 기대했던 시너지를 창출하지 못하는지를 묻는다면, 문제는 개별 정책이나 실행력의 부족에만 있지 않습니다. 보다 근본적인 원인은 문제를 바라보는 우리의 관점, 다시 말해 사고의 틀 그 자체에 있습니다.
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리치몬드의 비판은 실패한 정책에 대한 사후 평가가 아니라, 그 정책들을 설계하는 데 사용된 도구, 즉 정신 모델(mental model)에 대한 근본적 문제 제기입니다. 우리는 현실을 이해하고 판단하기 위해 필연적으로 정신 모델에 의존하지만, 정신 모델이란 언제나 현실의 선택적 추상화이며, 본질적으로 과도한 단순화의 산물인 것입니다.
특히 인간의 인지 체계는 ‘지금 여기’에서 관찰 가능한 정적인 상태와 단방향적 인과관계, 다시 말해 개방 루프(open loop) 사고에 적합하도록 진화해 왔습니다. 그러나 리치몬드가 지적한 사회적·조직적 문제들의 실제 작동 방식은 이와 정반대입니다. 그것들은 대부분 폐쇄 루프(closed loop) 구조를 지니며, 수많은 변수들이 서로 영향을 주고받는 동적 과정 속에서 전개됩니다.
Open loop system우리는 하나의 원인이 결과를 낳고, 그 결과가 다시 처음의 원인에 되먹임(feedback)으로 작용하는 상호 의존적 관계의 그물을 머릿속에서 온전히 시각화하는 데 심각한 한계를 지니고 있습니다. 이 인지적 제약은 복잡한 시스템을 정확히 이해하고, 그 안에 효과적으로 개입하는 것을 근본적으로 가로막습니다.
Closed loop system바로 이 지점에서 사고방식의 전환이 요구됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는, 우선 복잡성을 이루는 구체적인 요소들이 무엇이며 그것들이 어떤 방식으로 상호작용하는지를 체계적으로 드러내는 작업이 선행되어야 합니다. 그리고 그 작업을 가능하게 하는 핵심 도구가 바로 운영적 사고입니다.
2.
복잡성의 해부: 시스템 행동을 결정하는 동적 요소들
복잡성은 추상적이거나 막연한 개념이 아닙니다. 그것은 시스템이 왜 종종 우리의 직관을 배반하는 행동, 곧 ‘반직관적 행동’을 보이는지를 설명해 주는 구체적인 동적 요소들의 상호작용으로 분석될 수 있습니다. 피드백 루프, 지연, 수용 능력과 같은 핵심 개념들을 이해하는 일은, 혼란스러워 보이는 현상 이면에 숨어 있는 시스템의 행동 패턴을 읽어내기 위한 첫걸음입니다.
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시스템의 행동을 이해하는 가장 기초적인 출발점은 개방 루프(open loop)와 폐쇄 루프(closed loop) 시스템 사이의 근본적인 차이를 인식하는 데 있습니다. 개방 루프 시스템에서는 한 요소의 작용이 결과를 낳지만, 그 결과가 다시 원인에 영향을 미치지 않습니다. 반면 폐쇄 루프 시스템에서는 결과가 되먹임(feedback)으로 작용하여, 이후의 행동을 지속적으로 수정하고 증폭하거나 억제합니다.
이 두 구조가 만들어내는 행동의 차이는 극적입니다. 바로 이 지점에서 ‘상호작용’이 지닌 동적인 힘이 분명하게 드러납니다. 현실 세계의 대부분의 사회적·조직적·경제적 시스템은 예외 없이 폐쇄 루프의 특성을 지니고 있으며, 바로 이 되먹임 구조 때문에 시스템의 행동은 단순한 예측을 거부합니다. 복잡성은 외부에 있는 것이 아니라, 이러한 상호작용의 그물망 속에서 생성되는 것이죠.
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폐쇄 루프 시스템은 그 작동 방식에 따라 두 가지 기본적인 행동 유형으로 구분됩니다. 이 구분은 복잡한 시스템의 행동을 이해하는 데 있어 가장 핵심적인 출발점이라 할 수 있겠습니다.
부정적 피드백 루프(목표 추구형)는 시스템을 안정화시키는 역할을 합니다. 가장 익숙한 사례는 실내 온도 조절 장치입니다. 시스템은 현재 상태인 실내 온도와 목표 상태인 설정 온도 사이의 차이를 지속적으로 측정하고, 그 불일치를 줄이기 위한 수정 조치로 냉방기나 난방기를 가동합니다. 이 과정은 외부 환경이 변하더라도 시스템이 목표를 향해 수렴하도록 이끄는 ‘목표 추구(goal-seeking)’ 행동의 전형을 보여줍니다.
Goal-seeking behavior반면 긍정적 피드백 루프(강화형)는 변화를 억제하기보다 증폭시키는 방향으로 작동합니다. 복리 이자 계좌에서 볼 수 있듯이, 결과가 다시 원인을 강화함으로써 기하급수적인 성장 곡선을 만들어냅니다. 인구 증가, 바이러스의 확산, 시장에서의 유행과 거품 현상 등은 모두 강화 루프가 지배하는 대표적 사례입니다.
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단순한 피드백 구조에 현실 세계의 제약 조건이 더해질 때, 시스템은 우리의 직관을 쉽게 배반하는 행동을 드러냅니다. 바로 이 지점에서 복잡성의 실체가 분명해집니다.
지연(delay)의 영향은 그 대표적인 예입니다. 부정적 피드백 루프에 지연이 개입하면, 시스템은 목표를 향해 부드럽게 수렴하지 못하고 목표점을 중심으로 위아래로 흔들리는 진동(oscillation) 현상을 보이게 됩니다. 샤워기 온도를 맞추려다 물이 데워지는 데 걸리는 시간을 고려하지 못해, 너무 뜨겁게 만들었다가 다시 너무 차갑게 만드는 실수를 반복하는 경험은 익숙할 것입니다. 이는 목표를 추구하는 안정화 루프에 지연이 결합될 때 나타나는 진동 현상을 일상적으로 체험하는 전형적인 사례입니다.
Counterintuitive impact of delay (oscillation).수용 능력(carrying capacity)의 영향 또한 중요합니다. 어떤 강화 루프도 무한히 성장할 수는 없습니다. 자원, 공간, 시장 규모와 같은 제약 조건, 즉 시스템의 수용 능력에 부딪히면서 성장은 결국 둔화되고, 기하급수적 곡선은 S자형 성장 곡선으로 전환됩니다. 더 위험한 상황은 성장 과정에서 수용 능력 그 자체를 훼손할 때 발생합니다. 자원을 고갈시키며 팽창한 시스템은 한계점을 넘어서며 급격한 붕괴를 겪게 되는데, 이를 ‘과잉 성장 후 붕괴(overshoot and collapse)’라 부릅니다. 닷컴 버블, 엔론 사태, 2008년 주택 시장 붕괴는 모두 이러한 시스템 구조가 만들어낸 대표적인 사례라 할 수 있습니다.
Impact of carrying capacity on the behavior of a system피드백, 지연, 그리고 한계에서 비롯되는 반직관적 행동은, 우리가 주로 사용하는 서술적 언어가 복잡한 시스템을 설명하는 데 얼마나 부적절한지를 여실히 드러냅니다. 이러한 시스템을 제대로 이해하고 실질적인 영향을 미치기 위해서는, 현상을 단순히 묘사하는 언어를 넘어, 동역학 그 자체를 다루도록 설계된 언어가 필요합니다. 바로 이 지점에서 운영적 모델링의 역할이 결정적으로 부각됩니다.
3.
새로운 사고를 위한 새로운 언어: 운영적 모델링
복잡한 시스템의 상호 의존성을 표현하는 데 있어 문자 언어는 분명한 한계를 지닙니다. 시스템 사상가 도넬라 메도우(Donella Meadows)는 이 지점을 다음과 같이 날카롭게 짚어냈습니다.
“단어와 문장은 필연적으로 한 번에 하나씩, 선형적이고 논리적인 순서로 제시될 수밖에 없다. 그러나 시스템은 동시에 작동한다. 그 요소들은 한 방향이 아니라 여러 방향으로, 동시에 연결되어 있다. 이런 경우에는 글보다 그림이 훨씬 효과적이다. 그림은 그 모든 부분을 한눈에 보여주기 때문이다.”
메도우의 이 통찰은 복잡성을 다루는 사고의 핵심을 정확히 꿰뚫습니다. 운영적 사고가 요구하는 것은 더 많은 설명이나 더 정교한 수사가 아니라, 동시에 작동하는 관계 전체를 한눈에 드러낼 수 있는 언어입니다. 운영적 모델링은 바로 이러한 요구에 응답하는 시각적 언어를 제공합니다. 놀랍게도 이 언어는 단 네 가지 기본 아이콘만으로 복잡한 시스템의 본질을 명료하게 표현할 수 있습니다.
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운영적 모델링의 네 가지 기본 구성 요소
스톡(Stock)은 사각형으로 표현되며, 시스템 내부에 축적되는 것을 의미합니다. 이는 특정 시점에서 시스템이 ‘얼마나 가지고 있는가’를 나타내는 상태 변수입니다. 예를 들어 은행 잔고, 고객 기반의 규모, 재고 수준, 제품의 품질, 조직의 지식 축적 등이 모두 스톡에 해당합니다.
플로우(Flow)는 파이프와 밸브 형태로 표현되며, 시간에 따라 스톡을 증가시키거나 감소시키는 활동, 즉 변화율을 나타냅니다. 중요한 점은 스톡의 양을 변화시킬 수 있는 유일한 수단이 바로 플로우라는 사실입니다. 예를 들면 돈을 버는 것과 쓰는 것, 사람을 고용하고 해고하는 것, 제품을 생산하고 판매하는 과정이 여기에 해당합니다.
컨버터(Converter)는 원으로 표현되며, 플로우의 크기와 방향을 결정하는 논리와 외부 요인을 담습니다. 이는 단순한 상수값—예컨대 이자율이나 세율—일 수도 있지만, 변수 간의 관계를 정의하는 방정식, 변환 테이블, 그래픽 함수와 같은 동적인 규칙을 포함하기도 합니다. 다시 말해 컨버터는 ‘왜’ 그리고 ‘어떻게’ 변화가 발생하는지를 설명하는 사고의 공간입니다.
커넥터(Connector)는 화살표로 표현되며, 스톡·플로우·컨버터 사이의 관계를 연결합니다. 무엇이 무엇에 의존하고, 어떤 변수가 다른 변수에 영향을 미치는지를 명시적으로 드러냄으로써 시스템의 피드백 구조를 가시화합니다. 커넥터는 시스템이 단순한 목록이 아니라 상호작용하는 전체임을 보여주는 핵심 요소입니다.
Four symbols that form a universal language for operational modeling4.
운영적 사고의 실제: 상호 의존성 시각화하기
운영적 모델링은 추상적 이론에 머무르지 않습니다. 그것은 현실의 복잡한 문제를 구조적으로 해부하고, 기존의 사고방식으로는 좀처럼 포착하기 어려운 핵심 통찰을 드러내는 실천적 도구입니다. 이제 몇 가지 구체적 사례를 통해, 운영적 사고가 어떻게 우리의 이해를 한 단계 끌어올리는지 살펴보겠습니다.
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학업 성공에 기여하는 요인은 무엇일까요? 전통적인 사고방식은 흔히 이 질문에 대해 세탁 목록식 답변을 제시합니다. 좋은 교육, 좋은 부모, 좋은 친구, 좋은 프로그램 등이 각각 독립적으로 학업 성취에 기여한다는 관점입니다. 이는 각 요소가 단방향적으로 결과에 영향을 미친다고 가정하는 전형적인 개방 루프 모델이며, 따라서 해법 역시 개별 요소를 하나씩 개선하는 데 머무릅니다.
Independent variables, open loop, and laundry list thinking운영적 사고는 이와 전혀 다른 그림을 제시합니다. 이 요소들은 서로 고립되어 작동하는 것이 아니라, 상호 의존적인 폐쇄 루프 시스템을 형성합니다. 좋은 교육 환경은 부모의 참여를 촉진하고, 학업적 성공은 다시 훌륭한 교사와 긍정적인 또래 집단을 끌어들이는 자석 역할을 합니다. 성공은 원인이자 결과로 되먹임 되며, 각 요소는 서로를 증폭시키는 방향으로 공명합니다. 이 모델은 왜 특정 환경에서 성공이 또 다른 성공을 낳는지, 그리고 왜 초기 조건의 차이가 장기적으로 큰 격차로 확대되는지를 훨씬 설득력 있게 설명합니다.
Interdependent variables — more realistic interactive operational model—
2008년 금융 위기는 선의로 설계된 정책이 어떻게 의도치 않은 파국적 결과를 초래할 수 있는지를 극명하게 보여주는 사례입니다. 저소득층의 주택 소유를 장려하려는 정책은 결과적으로 두 개의 강력한 강화 피드백 루프를 형성했습니다.
첫째는 서브프라임 모기지 증권화 루프입니다. 서브프라임 모기지를 증권화하여 판매하는 구조 속에서, 주택담보대출 기관들은 자신들이 발행한 대출의 위험에 대해 실질적인 책임에서 벗어났습니다. 위험한 대출은 빠르게 발행되어 즉시 거대한 증권 시장으로 이전되었고, 투자은행들은 위험 부담 없이 거래량을 늘릴 수 있는 사업 모델을 통해 이러한 의심스러운 상품에 대한 수요를 끊임없이 부추겼습니다.
Interactive operational model of housing bubble둘째는 연방준비제도의 저금리 정책 루프입니다. 낮은 금리는 주택 구매력을 급격히 확대시켰습니다. 예컨대 이자율이 10% 일 때 월 100만 원으로 1억 원 규모의 주택을 구입할 수 있었다면, 이자율이 2.5%로 낮아지면 동일한 부담으로 4억 원대 주택까지 접근할 수 있게 됩니다. 이는 실질적 수요가 아닌, 신용과 기대에 기반한 허구적 수요를 대량으로 창출하며 주택 가격을 비정상적으로 끌어올렸습니다.
이 두 강화 루프는 서로를 증폭시키며 거대한 주택 시장 버블을 형성했고, 결국 금리가 상승하자 시스템 전체는 균형을 잃고 급격한 붕괴로 치달았습니다.
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미국 항공 교통 시스템에서 반복되는 대규모 지연과 혼란 역시, 복잡한 시스템이 어떻게 취약해지는지를 잘 보여주는 사례입니다. 개별 요인만으로는 이러한 마비 현상을 설명할 수 없으며, 반드시 그 상호작용을 함께 살펴보아야 합니다.
항공사 규제 완화는 항공편 밀도를 극대화하려는 강한 유인을 만들어냈고, 동시에 개인용 제트기의 증가는 동일한 한정된 공역을 더욱 빠르게 잠식했습니다. 이러한 압력은 이미 노후화된 항공관제 시스템에 그대로 전가되었습니다. 각 요소는 단독으로 볼 때는 관리 가능한 문제였을지 모르지만, 이들이 결합되면서 시스템의 모든 여유분, 즉 완충 능력(buffer)은 점차 소진되었습니다. 그 결과, 단 한 차례의 뇌우만으로도 전국적인 연쇄 지연이 촉발될 수 있는, 극도로 취약한 엉망인 상태(mess)가 형성된 것입니다.
Interactive operational model of air traffic mess이 사례들은 공통된 메시지를 전합니다. 복잡한 시스템을 다루는 데 필요한 것은 더 많은 선의나 더 강력한 개별 조치가 아니라, 구조와 상호작용을 읽어내는 사고의 전환입니다. 운영적 사고는 바로 그 전환을 가능하게 하는 핵심적인 도구이며, 복잡한 현실에 책임 있게 개입하기 위한 필수 조건이라 할 수 있습니다.
5.
결론: 시스템과의 춤을 위한 핵심 원칙
운영적 사고는 우리에게 세상을 바라보는 새로운 렌즈를 제공합니다. 그것은 문제의 표면적 증상에 즉각 대응하는 데서 벗어나, 그러한 증상이 반복적으로 나타나게 만드는 행동 패턴의 근원적 구조를 이해하도록 이끕니다. 복잡한 시스템을 이해하고 다루기 위해 반드시 염두에 두어야 할 핵심 원칙들을 정리하면 다음과 같습니다.
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부분들의 행동을 단순히 합산하여 전체의 행동을 예측하려는 시도는 대부분 실패합니다. 오히려 전체가 보이는 반복적 행동과 패턴을 먼저 이해할 때, 개별 요소들이 왜 그렇게 행동하는지가 훨씬 명확해집니다. 시스템은 부분의 총합이 아니라, 관계의 산물입니다.
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시간은 직선적으로 흘러가는 화살이 아니라, 복잡한 현상이 반복되는 방식과 주기를 드러내는 리듬으로 이해되어야 합니다. 시스템마다 고유한 ‘박자(beat)’가 존재하며, 이 반복적 순환 구조를 파악하는 것이 변화의 동역학을 읽어내는 핵심 열쇠입니다.
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우리가 사용하는 정신 모델은 언제나 불완전한 추상화에 불과합니다. 이를 머릿속에만 두지 않고, 명시적인 그림과 구조로 드러낼 때 비로소 그 한계를 인식할 수 있습니다. 또한 그렇게 해야만 타인과 공유하고, 집단적으로 학습하며, 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
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도넬라 메도우의 통찰처럼, 복잡한 사회 시스템은 외부에서 마음대로 ‘통제’할 수 있는 기계가 아닙니다. 우리가 할 수 있는 것은 시스템을 재설계하거나, 그 고유한 리듬을 이해한 뒤 그에 맞추어 ‘함께 춤을 추는’ 일입니다. 영향력을 행사하는 길은 명령이 아니라 상호작용 속에 있습니다.
궁극적으로 운영적 사고는 하나의 분석 기법에 머무르지 않습니다. 그것은 복잡한 세상을 억지로 통제하려는 태도에서 벗어나, 그 안에서 더 지능적으로 배우고, 적응하며, 상호작용함으로써 더 회복력 있는 미래를 설계하도록 이끄는 근본적인 관점의 전환입니다.
참고자료
1. Systems Thinking: Managing Chaos and Complexity, A Platform for Designing
Business Architecture, Jamshid Gharajedaghi, 2011