문제 찾기
모로 가도 서울만 가면 된다.
# 문제를 찾아내자
최근 들어 인공지능 (AI)에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 인공지능에 대한 연구 중에 하나는 문제를 해결하는 것이다.
하지만 아직은 인공지능이 스스로 문제를 만들지는 못한다고 한다.
문제를 찾기 위해서는 먼저 목표를 생각해야 한다.
목표를 찾기 위해서는 문제를 해결하는 것보다 많은 창의력이 필요하다.
기존에 있는 제품에서 개선할 점을 찾아내는 것과 기존에 없는 제품을 생각하여 목표를 정하는 것이라 생각하면 어떤 것이 창의성을 요구하는지 알게 될 것이다.
목표를 정하기 위해서는 여러 가지 관점에서 생각해 봐야 한다.
활을 쏴서 과녁의 정중앙에 맞추는 것이 목표라고 하면 문제점을 찾아봐야 한다.
과녁의 정중앙에 맞지 않는 게 현재 상황이라고 볼 수 있다.
그렇다면 과연 얼마나 중앙에 맞지 않는가를 알아야 한다.
목표를 정하는 단계는 목표 설계라고 할 수도 있다.
현재 10발 중 1발이 중앙에 맞는 수준인지 아니면 10발 중 9발이 중앙에 맞는 수준인지를 알아야 한다.
현 수준을 분석하기 위해서는 다면적 사고가 필요하다.
문제를 발생시키는 것이 무엇인지가 중요하다.
문제를 찾기 위해서는 먼저 문제를 들여다보는 과정이 필요하다.
올바른 문제에 Focusing 하려면 먼저 Zoom-In 과정을 통하여 문제를 확대해봐야 한다.
문제를 자세히 들여다본 후에는 Zoom-out 과정을 통하여 전체를 봐야 한다.
이런 과정이 반복되면서 문제에 대한 Focusing은 명확해진다.
아이디어를 내는 방법은 상당히 많이 있다.
문제에 대한 제대로 된 정의 없이 아이디어를 내는 것은 아이디어가 아니라 다른 문제를 만들어내는 것이다.
문제가 점점 크게 될 수 있고 목적과 상관없이 문제 해결을 위한 문제가 될 수 있다.
우리가 학교 다닐 때 수학 시험을 볼 때를 생각해보자.
1번 문제를 왜 푸는지 문제를 풀어서 정답을 맞히는 이유는 무엇인지 생각해 보았는가?
정답을 다 맞히는 것은 무슨 목적에 의해 맞추는 것일까?
바로 눈 앞에 있는 목적이 과연 맞는 것인지도 확인해봐야 한다.
신상품 개발을 한다고 하면 도대체 왜 신상품이 있어야 하는지를 생각해봐야 하는데 일단 신상품이 필요할 것이라는 막연한 느낌으로 신상품을 찾아내려고 한다.
모든 목적이 명확할 필요는 없다. 하지만 우리를 움직이게 하려는 목적은 분명해야 한다.
모로 가도 서울만 가면 된다라는 속담이 있다.
여기서 '모로'는 대부분 어떤 방법으로 가도 즉, 과정이 어떻든 결과에 도달하면 된다라는 뜻이라는 것이 대부분의 의견이고 가끔 '모로'를 '모르고'로 해석하는 사람도 있다.
어쨌든 서울만 가면 된다라는 것이 목적이다. 그렇게 해서 서울에 도착하고 목적 달성했으면 그다음은 무엇을 할까?
서울에 가는 것이 목적이 될 수는 없다. 물론 많은 함축적 의미는 있겠지만 그래도 목적이 서울이 되면 안 된다.
하지만 왜 서울을 가야 하는가? 서울을 가지 않고 다른 목적은 없는지도 검토해봐야 한다.
많은 사람들이 결과만 중시하고 살아왔지만 이제는 과정을 중시해야 하고 과정을 중시하기 위해서는 먼저 시작점을 중요하게 생각해야 한다.
시작이 반이다. 시작이 반인데 어쩜 우린 나머지 반만 보고 있지 않을까?
