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계정을 잊어버리셨나요?

by morrie Sep 11. 2022

높은 타율로 좋은 판단을 내리는 사람들의 2가지 특징

The Law of Smart Decision

오늘은 얼마 전 (내 나름) '유레카!'를 외쳤던 발견에 대해 이야기하려 한다.

나는 배울 점 많고 똑똑한 사람들이 많은 환경에 나를 많이 노출시키려 노력한다. 그리고 똑똑한 사람들이 모여있는 곳에서, 누군가 유난히 더 똑똑한 생각을 해내는 상황이 가장 흥미롭다. 이럴 때 내 생각 회로는 풀가동된다.

"저 사람은 다른 똑똑한 사람들보다 뭘 더 알고, 어떤 노력을 더 했길래 저런 생각을 할 수 있었을까?"

그러다가 퍼뜩 깨닫게 된 뇌내 망상 법칙을 지금부터 끄적여보겠다. 이름하여, '똑똑한 판단을 잘하기 위한 2가지 법칙'이다.

The Law of Smart Decision (있어 보이려고 영어로 적은 것은 비밀임)

1법칙. 최대한 많은 인풋을 넣기 위해 노력한다.

요행과 운으로 딱 한 번 똑똑한 판단을 하는 것이 아니라, 꾸준히 좋은 판단을 많이 하는 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 아는 것이 훨씬 많다. 예전엔 이게 너무 당연한 이야기로 들렸다. 하지만 이들의 노력을 관찰하다 보니 요즘 나는 "아는 것이 힘이다"라는 말이 더는 뻔하게 보이지 않는다.

좋은 판단을 하는 사람들은 어떤 모습을 많이 보이나?

좋은 판단을 잘하는 사람들은 많은 인풋을 받기 위해 아주 겸손하고, 재수 없음과는 거리가 멀다. 이들은 새로운 환경에 노출되었을 때, 섣불리 주장을 펴기보다 많은 자료를 읽고 질문을 많이 한다. 또, 좋은 인풋을 놓치지 않기 위해 생각을 유연하게 하고 다른 사람들의 말을 아주 귀 기울여 듣는다. 말하는 사람이 경력이 짧아도, 이전에 멍청한 소리를 했던 적이 있더라도 늘 편견 없이 경청한다. 좋은 듣기 태도 덕분에 점점 더 많은 사람들이 이들에게 더 좋은 정보들을 전해준다.

이들이 가진 정보에는 사물에 대한 것만 있는 것이 아니다. 이들은 사람에 대한 정보도 소홀히 하지 않는다. 예를 들어 팀원들이 어떤 생각을 하고, 어떤 것에 취약하고, 요즘 어떤 것으로 고통받고 있는지 잘 알고 있다. 사용자에 대한 정보를 모을 때에도 요약이 쉬운 정량적인 정보뿐 아니라, 설명하기 어렵지만 중요한 피부로 와닿는 정성적으로 느껴지는 바이브를 섬세하게 캐치한다.

또, 이 사람들은 끊임없이 다양한 소스의 인풋을 발굴한다. 팀원들의 생각, 팀의 발전 과정, 프로덕트 히스토리, 프로덕트의 특징, 시장조사, 인터뷰, 사용자 응대, 리더에 대한 이해, 경쟁자에 대한 이해, 책, 업계 이야기, 최신 기술 동향...

예를 들어 우리의 기존 사용자에 대한 인풋만 편향되게 수집하면, 이들과 조금 다르지만 우리가 설득해야 할 잠재 사용자에 대한 좋은 생각을 할 수 없다. 또, 경험적 지식에만 너무 치중하다 보면 시대가 변해도 변하지 않는 진리를 놓치고 단기적으로만 좋은 판단을 하게 될 수 있다.

학교와 달리 회사에서는 잘 정리된 문제가 없기 때문에, 인풋의 중요성이 더 강조될 수밖에 없는 것 같다. 많은 것을 알지 못하면, 좋은 문제를 발견할 수도, 그 문제를 해결할 수도 없다.

많은 인풋'만' 가진 사람들의 한계점

하지만 많은 인풋을 가진 사람들이 모두 좋은 판단을 잘 하진 않았다. 이들 중에는 아주 많은 정보를 가지고 있으면서도 계속해서 더 많은 자료 수집만을 원하며, 판단을 유보하는 경향을 보이는 사람도 있었다. 이런 경향을 보이는 경우에는 중요한 상황에서 결정을 잘하지 못했다. 훌륭한 서포터에만 머물러 있었다. 어떤 특성이 함께 있을 때 이 문제가 해결되는지를 고민하다가 발견한 것이 아래에 소개할 제2법칙이다.

2법칙. 추상화를 통해 설명력이 가장 좋은 프레임워크를 만든다.

시간이 무한정 주어진다면, 누구라도 좋은 판단을 할 확률이 더 높아질 것이다. 하지만 우리는 늘 시간에 쫓겨 멍청한 선택을 하고 만다. 좋은 판단을 잘하는 사람들은 1법칙에서 수집한 방대한 데이터를 추상화해, 설명력이 아주 뛰어난 프레임워크를 만든다. 그렇기 때문에 한정된 시간 자원 안에서도 높은 타율로 좋은 판단을 한다.

좋은 판단을 하는 사람들은 어떤 모습을 자주 보이나?

이들은 틀릴 수 있다는 것을 인지하고 있음에도, 알게 되는 인풋을 추상화하고 하나의 프레임워크 안에 편입시킬 수 있도록 최선을 다한다. 프레임워크를 만들 때 가장 중요한 것은 '설명력'이다. 프레임워크는 특정 사례만 만족시키면 안 되고, 최대한 많은 사례가 설명되는 포괄성을 가질 때 더 강력한 힘을 갖는다.

이런 프레임워크를 가지고 있는 사람들은 새로운 상황을 맞닥트려도 당황하는 일이 줄어든다. 여러 문제가 복잡하게 얽혀 있는 상황에서도 가장 중요한 문제에 잘 집중하고, 시원시원하게 결정한다. 예를 들어 우리 회사에선 훌륭한 판단을 하는 사람들이 이런 프레임워크를 전파하고 있다.

UX에 의견이 다를 때에는 쉽고 > 편하고 > 예쁘게 관점으로 판단하자. 보기에 예쁜 것보다, 사용하기 편한 것이 중요하고, 사용하기 편한 것보단 처음 보고 이해하기 쉬운 것이 더 중요하다.

어떤 프로덕트 / 기능이 잘 될지 예측하는 것은 불가능하다. 예측을 더 잘하는데 시간을 쏟기보다, 빠르게 실행하고, 결과를 빨리 보고, 잘 반성하자.

2가지가 충족시키면 팀원들이 비전을 찾으며 불안해하지 않는다. 1) 좋은 일을 선택하는 것과 2) 빠르게 실행하는 것이다.

동시에 이들은 인풋이 많아짐에 따라 프레임워크를 더 설명력이 좋은 방향으로 수정하고 개선하기 위해 노력한다. 이 프레임워크가 틀릴 수 있다는 것을 인지하고, 이 프레임워크가 설명하지 못하는 사례를 찾는다. 그리고 더 설명력이 높은 프레임워크가 될 수 있도록 계속 발전시킨다.

추상화 능력 '만' 가진 사람들의 특징

많은 인풋 '만' 가진 사람들보다 추상화 능력'만' 가진 사람들이 더 위험하다. 이 경우에 잘못된 논리를 고집할 수 있다. 남의 말을 잘 안 듣기까지 한다면.. 계속해서 잘못된 판단을 할 수밖에 없다. 추상화 능력만 가져서 프레임워크를 잘 만드는 사람들은 처음엔 매력적으로 보이고, 많은 사람들이 따를 수 있다. 하지만 이것은 일시적인 효과일 수밖에 없고, 충분한 인풋이 없어 설명력이 떨어지는 프레임워크라는 점이 발견될수록 따르던 사람들이 떠나간다.

판단을 하기 전 많은 정보를 확보하라는 말과, 추상화를 통해 프레임워크를 만들어 빨리 판단하라는 말은 언뜻 보면 서로 상충되는 이야기로 들릴 수 있다.

하지만 (나의 짧은 경험치라는 한계가 있지만) 좋은 판단을 많이 하는 사람들은 대체로 이 상충되는 모습을 모두 가지고 있었다. 좋은 판단을 잘하는 것이 어려운 일인 만큼, 두 능력을 함께 가지기도 어려운 것이 아닐까?