자기계발 건강정보 습관 공부방법

"오늘은 어떤 협상을 했나요?"

강의를 시작하면서 교수가 학생들에게 질문을 던진다.

협상이라면 몇 억 이상 걸린 계약서에 사인하는 장면을 떠올린 학생들은 대답을 주저한다.

하지만 일상은 협상의 연속이다. 연애를 할 때나 친구와 여행 스케줄을 짤 때, 면접을 볼 때조차도 우리는 무의식적으로 협상을 한다. 실제로 내가 원하는 것을 말하는 모든 행동이 협상이기 때문이다. 결국 협상은 설득이나 의사소통과 같은 말이라고 볼 수도 있다.

다이아몬드 교수의 강의는 와튼스쿨 (Wharton Univ. of Pennsylvania)에서 20년 연속 최고 인기 강의로 선정됐다. 학생들은 강의 내용을 자신의 일상생활에 적용하기 위해 노력한다. 그 결과로 작게는 할인 쿠폰이나 무료 업그레이드와 같은 혜택을 얻고, 크게는 연봉 협상이나 인간관계에 활용하며 삶의 질을 높여나갈 수 있었다.

강의를 들은 학생들은 이렇게 말한다. 

"단 하루도 이 강의에서 배운 걸 사용하지 않은 날이 없습니다."

"MBA 과정 중 가장 가치 있는 수업이었죠."

이 강의의 핵심을 모아 놓은 책이 <어떻게 원하는 것을 얻는가>이다. 이미 150만 부나 팔린 이 책은 제목과 같이 원하는 것을 얻는 방법을 알려준다. 도대체 무슨 방법일까?

저자는 '상대방의 표준을 이용하라'라고 말한다.

여기서 '표준'이란 상대가 스스로 정한 기준이나 약속이다. 사람들은 자신의 말을 스스로 어기는 모습을 보이기 싫어하기 때문에, 상대가 가지고 있는 표준을 활용하면 큰 효과를 볼 수 있다.

한 남자가 아내와 함께 다른 도시의 최고급 호텔에서 주말을 보내게 되었다. 그런데 호텔 욕실 바닥에 개미들이 많이 돌아다니는 것을 발견했다. 그는 데스크에 전화를 걸어 화를 내려다가, 생각을 바꿔 '표준을 활용하는 대화법'을 시도했다.

"이 호텔은 항상 최고 수준의 서비스를 약속했는데, 그 서비스에 욕실 바닥 개미도 포함되는 건가요?"

대화가 끝난 후 그는 특실과 디너 서비스 그리고 샴페인도 제공받았다.

표준을 이용하는 것과는 반대로, '상황에 예외를 적용한 적은 없는지'를 확인하는 것도 좋은 방법이다.

저자가 실수로 카드 대금을 늦게 냈을 때의 일이다. 카드사는 연체 고객에게는 제휴 항공사의 마일리지를 제공할 수 없다고 말했다.

저자는 담당자에게 전화를 걸어,

"제가 이 카드사 오랜 고객인데, 카드 대금을 연체한 고객에게 예외적으로 마일리지를 준 적은 한 번도 없나요?"라고 물었다.

담당자는 고객이 사과하고 다음부터 카드 대금을 연체하지 않겠다고 약속하면, 마일리지를 주기도 한다고 대답했다. 저자는 그 즉시 정중하게 사과를 했고 마일리지를 받을 수 있었다.

저자는 예외를 적용해줄 수 있냐는 질문을 던지는 것만으로도 생각보다 많은 혜택을 얻을 수 있는데, 대부분의 사람들은 그냥 손해를 감수하거나 화를 낸다고 말한다.

다이아몬드 교수가 말하는 두 번째 방법은, '상대에게 감정적 지불을 하라'이다.

다르게 말해서, 상대의 감정을 보살피는 것이다. 칭찬이나 사과 때로는 상대방의 이야기를 들어주는 것도 감정적 지불이 될 수 있다.

책을 읽은 한 독자는 감정적 지불을 이용해 작은 협상에 성공했다.

공항에 갔을 때였지요. 조금 늦은 탓에 비행기 좌석은 제일 불편한 중간 밖에 남아있지 않았습니다. 사람들은 체크인 담당자에게 짜증을 내고 있었죠.

제 차례가 되자 직원에게 사탕을 건네며 "늦은 시간에 많이 힘드시죠? 이것 좀 드세요. 아까 기침하시던데... 혹시 나중에라도 자리가 난다면 복도 쪽 좌석을 줄 수 있느냐?'라고 부탁했고, 몇 분 후 저는 다른 자리보다 넓은 비상구 좌석과 식사권, 헤드셋을 받을 수 있었습니다.

사람들은 이런 상황에서 쉽게 화를 낸다. 그러나 상대방 기분을 상하게 하면 절대 원하는 것을 얻을 수 없다. 만약 상대방을 모르거나 상황에 불만을 갖고 있더라도 상대방을 존중하려 노력한다면, 생각보다 큰 도움을 받을 수 있다.

이렇게 협상은 연애, 육아, 면접, 계약 등 다양한 상황에서 꼭 필요하다.

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다이아몬드 교수의 대화법은, '사람이 가장 중요하다'라는 생각에서 출발하기 때문에, 결국 양쪽 모두 더 많이, 기분 좋게 원하는 것을 얻을 수 있는 방향을 제시해준다.

한 가지 기본사항...

여러분은 오늘 원하는 것을 얻으셨나요?

망했던 무인양품, 어떻게 세계를 사로잡았나? 브랜드 없는 (無印) 좋은 제품 (良品)이라는 무인양품만의 독특한 경영 비결을 알아보자.

1) No Brand 상업주의 반대

상품에 불필요한 기능이나 특징이 없고, 대신 꼬리표에 상품의 존재 이유를 설명했다. 미니멀리즘과 간소한 라이프스타일이 유행하는 시대에 'No Brand'의 철학이 주목받고 있다. 즉 '나답게 나 자신을 사랑하고 싶다는 사람'들에게 도움을 줄 수 있는 제품을 만드는 것'

2) No Design 디자인보다는 기능

무색.무취 디자인으로 제품의 개성을 줄이고, 최대한 많은 사람들에게 적당한 만족감을 전달하는 것. 목표는 조금씩 생략하고, 빼내고, 간소화해서 매력을 만들어내는 것이다.

3) No Marketing 마케팅 성공 방정식을 거부

성공한 많은 소비재 기업과는 달리, 대표 상품이 없는 무인양품. 목표 고객군도 없고, 각 제품별 차별화도 없다. '가장 많은 사람들이 쓸 수 있는 제품을 만드는 것'이 그들의 모토다.

애당초 필요 없는 일을 지나치게 효율적으로 처리하는 것만큼 쓸데없는 것도 없다. 시간과 노력이 잘못된 방향에 투입되면, 오히려 더 많은 오류를 만들어낼 수 있기 때문이다.

조직 구성원의 역량이 아무리 뛰어나도, 시스템이 없다면 흔히 일어나는 일들이다.

2001년 무인양품이 사상 최대 적자를 냈을 때 취임한 마쓰이 타다미쓰 회장 (松井忠三, 무인양품 전 회장) 그가 회사 정상화 해법으로 내건 것은, 구조조정이나 인건비 절감이 아니었다. 해결책은 '시스템'이었다.

그는 회사가 어려워진 가장 큰 이유는, 경험과 감에만 의존하는 경험지상주의에 있다고 말한다. 개개인이 가진 업무 스킬이나 노하우를 축적하는 구조가 없었기에, 담당자가 이직이라도 한다면 처음부터 다시 기술을 배워야 했던 것이다. 그런 식이면 급변하는 비즈니스 환경에 대응할 수 없다.

그는 담당자가 바뀌어도 스스로 돌아갈 수 있는 시스템을 만들기 시작했다. 대표적인 것이 매장 매뉴얼과 본사 매뉴얼을 5년에 걸쳐 체계적으로 정비한 것이다. 무인양품의 영어 이름인 무지(MUJI)에서 이름을 딴 '무지그램'의 매장 매뉴얼은 무려 2천 페이지에 달한다.

그곳엔 상품개발, 매장 디스플레이, 접객에 이르기까지 모든 업무의 노하우가 기록되어 있다. 그리고 신입사원도 이해할 수 있도록 쉽게 설명되어 있다. 매장 디스플레이 매뉴얼은 단 한 페이지로 구성됐다.

'마네킹의 옷을 코디할 때는 실루엣을 삼각형이나 역삼각형으로 한다.'

'옷에 들어가는 색은 세 가지 이내로 제한한다.'

매뉴얼만 보고도 신입사원은 다른 직원들의 도움 없이 혼자서도 마네킹을 코디네이트 할 수 있다. 본사 업무매뉴얼인 업무기준서는 6,600페이지다. 새 점포 출점에 대한 판단 방법까지 정해져 있는데, 후보지에 대한 정보수집부터 현지조사, 출점 이후 판매방식 등을 매뉴얼로 만들었다.

어떤 직원이 오더라도 이미 수집한 데이터를 바탕으로 점수를 매기고 등급으로 평가해, C 등급 이상을 받은 후보지만 검토하면 된다. 점포개발부 등 일부 부서에서는 거래처 명함을 공유하고, 상담내용을 공유한다는 것을 업무기준서에 명문으로 제도화했다. 

비고란에는 '명함을 교환한 사람의 특징이나 인상을 적는다'와 같은 어떤 데이터를 수집해야 하는지 구체적으로 명시했다. '이 정도는 말로 해도 되지 않을까?' 마쓰이 회장은 이런 것까지 철저히 명문화해야 한다고 말한다.

점포 분위기는 레이아웃과 상품 진열방식, 스태프의 태도, 청소방법 같은 세부사항의 총합이라고 할 수 있는데, 이런 것들은 매뉴얼로 통일되어야 고객이 어느 점포에 가든 일관된 서비스를 제공받을 수 있고, 브랜드 정체성이 각인될 수 있다는 것이다.

디테일이야말로 정체성의 주춧돌이다. 작은 것들이 더해져서 하나의 문화가 된다. 처음 방문한 사람이 무인양품에 들어오는 순간 '무인양품은 어떤 브랜드다.'라고 스스로 정의 내릴 수 있어야 한다.

그렇게 만들어 줄 수 있는 것이 디테일이다. 결국 시스템이 만들어야 하는 건, 기복 없는 일관된 디테일이다. 이것은 회사가 아닌 '사람'에게도 적용된다. 기업의 시스템과 같은, 당신의 사소한 습관 하나하나가 상대방에게 내가 누구인지 말해준다.

<無印良品 Muji Sweets Market> <버리고, 세우고, 지키기> <조선 Biz>를 참고했습니다.

위대한 과학자 파스퇴르는, "평화는 도서관과 연구실에서 찾을 수 있습니다."라고 말했다. 

왜 평화가 그곳에 있다는 걸까?

도서관이나 연구실에 있는 사람들은 세상의 원리를 찾기 위해, 한 가지 일에 너무 몰두한 나머지 '자신의 문제'에 대해 걱정할 틈이 없기 때문이다. 통계적으로 볼 때, 연구원들은 신경쇠약에 걸릴 확률이 다른 직업에 비해 현저히 낮다.

컬럼비아 대학교의 제임스 교수는 말한다. "걱정은 당신이 행동하고 있을 때가 아니라, 일과가 끝난 시간에 당신을 괴롭힙니다." 일을 마치고 난 뒤의 시간, 오히려 그때가 걱정이 활발히 활동할 때라는 것이다.

여가 활동을 즐기며 가장 행복해야 할 시간인데, 현실은 걱정으로 인한 우울함이 찾아오는 경우가 많다.

▷내가 과연 잘 살고 있는 건지,

▷판에 박힌 삶을 사는 건 아닌지,

▷오늘 직장 상사가 한 말에 어떤 숨은 의도가 있었던 건 아닌지

등을 고민하기 시작하는 것이 바로 '여유로운 시간'인 것이다.

'자연은 진공 상태를 싫어한다.'

사람의 마음도 '마음의 진공 상태'를 싫어해 여러 감정이 몰려든다. 걱정, 두려움, 증오, 질투 따위다.

그러면 어떻게 해야 걱정으로부터 진정 자유로워질 수 있을까?

어떤 행위에 완전히 몰입하는 것이다. 큰 비극의 사건일수록 더 구체적인 작은 일에 몰두하라.

하버드 대학 임상의학교수 캐버트 박사,

"과도한 의심, 주저, 동요, 두려움으로 정신적 마비 증세를 겪는 많은 사람들을 보아왔습니다. 그리고 그들이 어떤 일을 통해 치유되는지를 관찰해왔지요. 그들은 행동을 수반한 일을 통해 용기를 얻게 되었습니다."

한 환자의 고백은 시사하는 바가 크다.

"너무 힘들 때 백화점에서 판매사원으로 일했습니다. 손님들이 벌떼처럼 몰려들어 가격, 사이즈, 색상 등을 물어봤죠. 당장 해야 할 일 말고는, 어떤 것도 생각할 겨를이 없더라고요. 일을 마치고 밤이 되면 아픈 다리를 풀어주는 것 말고는 다른 걸 떠올릴 수 없었습니다.

저녁을 먹자마자 침대에 누워 정신없이 잠들기를 몇 달 보내자, 줄곧 저를 쫓아다니던 걱정들이 저도 모르게 사라져 있었습니다. 그래서 정신적으로 힘든 사람들에게 저는, 쉬는 것도 좋지만 오히려 일을 더 열심히 하라고 권합니다. 일을 통해 바쁜 상태를 유지하라고 말이지요. 이것이 지구상에서 가장 저렴하면서도, 가장 효과적인 좋은 약이 아닐까 생각합니다."

많은 심리학 연구들이 이를 뒷받침한다.

아무리 똑똑한 사람이라도 한 번에 한 가지 이상을 생각하는 것은 절대로 불가능하다. 따라서 한 가지에 집중해 행동해 보라.

이 외에도 수없이 많은 사례들이 있다.

'마음속으로 걱정이 들어오지 못하도록 하는 원리'가 너무 평범하고 진부한가?

걱정이 머리 주변을 맴돌면 떠올려라. 단 하나의 원칙.

데일 카네기의 <자기관리론>을 참고

스탠퍼드 대학교 스타트업 분야 최고의 명강사로 꼽히는 페이팔 창업자 피터 틸은, 현재 페이스북, 스페이스X와 같은 수백 개 기업에 투자자로 참여하고 있다.

혹시 지금 무언가를 새로이 시작하려 하는가? 좋은 출발을 위해 그의 이야기에 귀를 기울여 보자.

"미래를 생각할 때 우리는 당연히 진보된 미래를 떠올립니다. 진보란 둘 중 하나입니다.

'수평적 진보'와 '수직적 진보'

수평적 진보는 이미 입증된 것을 복제하는 것입니다. 사회 전체적으로 볼 때 1에서 n으로 수가 확대됩니다. 복제된 n이 커지면 어떻게 될까요? 혁신이 수반되지 않는 한, 필연적으로 경쟁이 심화됩니다. 경쟁이 심해지면? 경제학적으로 이익은 '0'으로 수렴하게 되지요.

그다음 수직적 진보는 아예 새로운 일을 하는 것입니다. 이것은 0에서 1로 가는 것을 의미합니다. 복제가 아닌 무에서 새로운 유를 창출하는 것이죠. 예를 들어 볼게요.

한 개의 타자기를 보고 100개의 타자기를 만들었다면? 그것은 수평적 진보를 이룬 것입니다. 그런데 한 개의 타자기를 보고 워드프로세서를 만들었다면? 그것은 수직적 진보를 이룬 것입니다. 워드프로세서를 만드는 '1'은 경쟁시장 '0'과 대비되는, 곧 유일의 독점기업이 되는 것이라고 할 수 있습니다.

0의 시장에서 1의 시장으로의 이동은, 0의 이익과 대비되는 막대한 독점 이윤을 얻게 됩니다. 이제 여러분들과 수직적 진보를 이룬 '1' 독점기업들의 네 가지 특징에 대해 얘기해보겠습니다.

첫째, 독점기업은 독자 기술을 보유하고 있습니다.

독자 기술은 타인이 복제하기가 어려운 것입니다. 제 경험으로 볼 때, 독자 기술은 현존 대체 기술보다 10배 정도 더 뛰어나면 됩니다. 10배가 되지 못한 개선은 지엽적인 개선으로 인식되어, 그 가치를 인정받기 어렵습니다.

둘째, 독점기업들은 네트워크 효과를 갖고 있습니다.

네트워크 효과는 더 많은 사람들이 사용할수록 해당 제품이 더 유용해지는 것입니다. 네트워크 효과를 어떻게 얻을 수 있을까요? 역설적이게도 아주 작게 시작해야 합니다. 초기 페이스북은 하버드 대학에서만 사용되었습니다. 지구의 모든 사람을 대상으로 디자인된 것이 아닙니다.

셋째, 규모의 경제입니다. (생산량이 증가할수록 생산비용이 줄어드는 효과)

소프트웨어 사업을 예로 들어볼까요? 제품 한 단위를 추가 생산하는데 드는 비용이 거의 제로입니다. 따라서 제품의 생산량을 늘리면 늘릴수록 초기 투자비용의 분산효과를 누릴 수 있습니다.

반면에 요가센터를 운영하는 경우는 어떨까요? 사업이 잘 되어 지점을 낼 수도 있겠지만, 임대료와 인건비를 빼면 수익률이 그저 그렇습니다.

넷째, 브랜드 전략입니다.

독점기업은 튼튼한 브랜드를 갖고 있습니다. 그렇다면 튼튼한 브랜드는 어떻게 구축할까요? 브랜드 역시 역설적이게도, 브랜드 자체에서 시작하면 위험합니다. 브랜드 전략 하나만으로 브랜드는 결코 일어설 수 없습니다.

애플 브랜드의 바탕에는 여러 우위 요소들이 자리 잡고 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어, 콘텐츠 구성 생태계 등 실질적인 요소들이 그 바탕에 자리 잡고 있는 것입니다.

설명이 길어졌지만 이 중에서 한 가지만을 강조한다면, 반드시 작게 시작하고 점차 늘려가라는 것입니다. 작게 시작하면 저절로 독점이 되기 때문입니다. 너무 작다 싶을 만큼 작게 시작하기 바랍니다. 큰 시장보다 지배하기가 훨씬 쉽습니다.

이제 새로운 일을 한 번 시작해볼까요? 그런데 여전히 초기 시장이 크다는 생각이 든다고요? 그러면 큰 것이 맞습니다. 줄이세요. 그리고 독점하세요.

<Zero to One>의 저자 피터 틸의 강연회 [경쟁하지 말고 독점하라]와 <체인지 그라운드>를 참고.

수영이나 자전거 타는 법은 한번 배우면 평생 기억됩니다. 마치 몸이 스스로 알아서 움직이는 듯한, 이런 현상을 '절차기억'이라 부릅니다. 이것을 잘 활용하면 좋은 습관을 만드는데 도움이 될 수 있답니다.

키보드를 보고 치지 않아도 빠른 속도로 문서를 작성하고, 휴대전화로 문자를 보낼 때도 막힘없이 자판을 누릅니다. 반복된 신체 동작이 뇌를 계속 자극하면 장기기억으로 남아, 언제든지 꺼내 쓸 수 있게 되는 원리입니다.

절차기억이 담당하는 작업은 우리 의식을 방해하지 않는 특징을 가지고 있다는군요. 전문가들은 이런 원리를 잘 활용하면, 평소 생활 습관을 교정할 수 있다고 조언합니다. 특히 자녀들과의 지속적인 상호작용을 통해 좋은 절차기억을 형성한다면, 올바른 생활 습관을 만드는데 도움이 된다고 덧붙였습니다.

밤에 주로 활동하고 낮에 자는 올빼미족 이야기를 해보죠. 아침에 일어나고 밤에 자는 건 꿈도 못 꿀 정도로 야행성 습관을 지녔습니다. 오죽하면, 그래 가지고 군에 입대하면 훈련받겠냐고 할 정도였지요.

그런데 신기한 게 뭐냐 하면, 군대에 가서 생활해보니 아침 6시만 되면 저절로 눈이 떠진다는 겁니다. 어떻게 이런 일이 가능할까요? 살다 보면 참 놀라운 일이 많지요?

평생을 올빼미족으로 살아온 사람이 군대에 가면 아침에 쉽게 일어나기도 하고, 죽어라 하고 컴퓨터 게임만 하던 사람이 1년에 책 300권을 읽는 다독가에다 실력 있는 작가로 변모하기도 하지요. 이래서 어른들이 인생은 살아봐야 안다고 하나 봐요. 신비와 경이의 연속이니까요.

그러면 우리도 이들처럼 새로운 습관을 만들어서 변할 수 있는 방법이 있을까요? 그럼요. 당연히 있습니다. 뇌를 잘 이해하고 활용한다면, 얼마든지 새로운 습관을 만들 수 있습니다. 조금 더 알아보죠.

먼저 '뇌'에 대해 알아보겠습니다. 그 작은 크기와는 다르게 우리가 하는 모든 행동에 영향을 끼치는 뇌는, 시간이 날 때마다 끊임없이 하는 작업이 있다네요. 바로, '일을 쉽게 만들기'입니다.

일을 쉽게 만들어서 우리가 생각을 거치지 않고 행동하게 되면, 뇌는 쉴 수 있답니다. (이 친구도 우리처럼 놀고 쉬는 걸 좋아하네요?ㅎ) 이 때문에 우리가 특정 행동을 반복하게 되면, 뇌는 이걸 머리에 새겨서 '습관'으로 만드는데요, 그러니까 '새로운 습관'을 만들고 싶다면 특정 행동을 계속 '반복'하기만 하면 되는 거죠. 어렵지 않죠?

사실 그렇게 간단하지만은 않습니다. 우리의 숨어 있는 문제, '반복을 못한다는 것'이 진짜 문제지요.

매일 책을 읽자고 다짐하고, 영어 단어를 외우자고 다짐하고, 운동을 하자고 다짐하지만, 그 행동을 반복하지 못합니다.

중요한 일이지만 어렵거나 귀찮은 일은, 반복하기가 쉽지 않다는 것을 잘 알고 있습니다. 그러나 그 어떤 일도 '반복'해서 '좋은 습관'으로 만들 수 있는 방법이 있습니다.

▶ 하루 일과로 정하기

예를 들어 독서를 습관으로 만들고 싶다면, 이렇게 해보세요.

'매일 아침 기상 후 40분간 독서 실시'

알람을 맞추거나, 특정 장소를 활용하거나, 정기적인 독서 모임에 참여해도 좋습니다. 귀찮고 어렵지만 습관으로 만들고 싶은 행동을 일과로 만들어 '반복'하게 되면, 뇌는 노력을 들이지 않고도 자연스럽게 그 행동을 지속할 수 있도록 만든답니다.

이런 방식을 잘 활용하면 마치 올빼미족이 군대에서 벌떡 일어나는 것처럼, 컴퓨터 게임만 했던 사람이 다독가, 작가가 된 것처럼 여러분도 훌륭한 습관을 통해 원하는 모습 대로 변할 수 있습니다.

올해는 아니 이번 달에는 어떤 좋은 습관을 만들고 싶은가요?

변화는 굳센 의지가 아니라, '꾸준한 습관'을 통해서 시작된다는 것을 기억하세요.

무조건 달라진다 국내도서 저자 : 션 영(Sean D. Young) / 이미숙역 출판 : 21세기북스(북이십일) 2018.02.05 상세보기

션 영의 책 <무조건 달라진다>와 순천향대 구미병원 신경과 주재정 교수 인터뷰를 참고했습니다.

"상위 1%가 돼라. 그게 진짜 멋진 인생 아니겠는가!"

"한번 뿐인 인생, 멋지게 살기 위해 더 나은 직업, 비싼 차, 넓은 집을 가져라!"

"더 똑똑하게, 더 빠르게, 더 풍족하게, 완벽하고 놀라운 사람이 되어 최고가 돼라!"

이런 극단적 정보의 홍수 속에 우리는 예외적인 삶을 동경할 수 밖에 없는데, 그렇게 되면 허세를 부리면서까지 남들에게 인정받으려는 욕구가 생겨, 갑자기 벼락부자를 꿈꾼다거나 평소 관심도 없던 봉사를 한답시고 훌쩍 아프리카로 떠나버리기도 하지요.

이런 허세에 사로 잡혔던 한 남자, 마크 맨슨

"난 대단한 사람이고, 남들은 다 머저리야. 그러니까 난 특별한 대우를 받을 자격이 있다고..."

그는 젊은 시절의 대부분을 자기 맘대로 말하고 행동하며 쿨하게 보냈다. 아니 쿨한 척 했다. 하지만 그의 삶은 피폐했다. 직장에서 여러번 짤리기도 했고, 친구 집의 소파에서 얹혀 지내기도 하면서, 바닥까지 추락한 삶을 살기도 했다.

그러나 어느 날 인생의 진리(?)를 깨달은 이후, 그는 미국에서 가장 영향력 있는 파워블로거이자 스타트업 CEO가 되었다. 마크는 그 진리를 정리해 책을 냈는데, 출간 즉시 베스트셀러가 되면서 미국 네티즌이 추천하는 2017년 최고의 책으로 선정됐다.

"많은 이들이 평범함을 받아들이는 걸 두려워합니다. 그걸 받아들이는 순간, 뭔가를 성취하지도 앞으로 나아가지도 못해서, 별 볼일 없이 살게 될 거라고 믿기 때문이지요. 하지만, 이런 사고방식은 위험합니다. 돋보이고 대단한 삶만이 가치있다는 전제를 받아들이는 것은, 자신을 비롯한 대부분의 사람들이 가치없는 존재라는 결론 또한 받아들이는 거니까요."

"이런 메시지에 현혹되면 오히려 우리는 쓸데없는 것에 신경 쓰게 됩니다. 그래서 좋은 삶을 살려면, 인생에서 마주하는 중요하지 않은 모든 것을 향해 이렇게 말해야 합니다."

"꺼져!!!"

행복한 삶을 살려면 더 많이 신경 쓸게 아니라, 더 적게 신경 써야지요. 우리는 참 사소한 것에 신경을 씁니다. 지나간 시험 한 문제에 신경을 쓰고, 말 한마디 표정 하나에 신경을 씁니다. 갖지 못한 것에 신경을 쓰고, 외모의 작은 한 부분에 신경을 씁니다.

중요하고 의미 있는 무언가를 찾는 일이야말로, 우리에게 주어진 시간과 에너지를 가장 생산적으로 사용하는 방법입니다.

SNS에서는 아무런 문제 없이 잘 살고 있는 사람들을 많이 볼 수 있지요. 그런데 그런 비현실적인 정보에 현혹되면 불안감은 더욱 커질 뿐이고, 마치 자신이 루저가 된 기분이 들기도 할 겁니다. 그러나 자세히 들여다 보면, 그들의 사생활은 엉망진창인 경우가 더 많습니다.

그러니 타인의 시선을 의식하면서 남의 인생을 살지 말고, 자신이 아주 평범한 존재라는 사실을 우선 받아들여야 합니다. 어떤 평가나 거창한 기대 따위는 버리고, 자유롭게 자신이 진정으로 바라는 걸 이루는 데 신경쓰며 살기 바랍니다.

우리는 무언가를 원할수록, 그 반대로 결핍을 느끼게 됩니다. 새로운 물건을 사고 싶을수록 자신이 더 가난해 보입니다. 더 섹시하고 더 멋있어지고 싶어할수록, 실제 외모와 무관하게 자신이 못나 보입니다. 더 사랑받기를 열망할수록 더 외로워집니다. 뭔가를 바라는 행위는 내가 그걸 갖지 못했음을 강조하는 것이기 때문입니다.

우리가 사소한 것에 신경을 쓰면 쓸수록, 그것은 자신을 더 옥죄어옵니다. 우리가 해야 하는 일은 무언가를 더 원하거나 신경 쓰는 것이 아니라, 결핍을 받아들이고 인정하는 것입니다. 그리고는 우리를 정말로 행복하게 해주는 것에 신경을 돌려야 합니다.

사소한 것에 신경을 끄고나면 신기한 일이 벌어집니다. 생각보다 일이 잘 풀리고, 생각보다 자신이 괜찮은 사람인 걸 알게 되고, 생각보다 주변에 나를 사랑해주는 사람이 많다는 것이 그제서야 보이기 시작합니다. 그러니 앞으로 사소한 일로 기분이 계속 나빠지면, 이렇게 말해봅시다. "에이, 짜증나네. 근데 중요한 일도 아닌데 뭘..."

시간이 지나면 알게 될 겁니다. 사람들은 내 일거수일투족 따위엔 전혀 관심 없다는 사실을... 사는 건 다 고만고만하고 모두 똑같이 늙어간다는 사실을... 그러니까 진짜로 가치있는 것에만 신경쓰는 연습을 하세요. 그리고 또 다시 허세에 빠지게 되면, 스스로에게 이렇게 말해 주세요.

"애쓰지 마! 노력하지 마! 신경 쓰지 마!

마크 맨슨이 전하는 우리 삶을 변화시킬 '5가지 가치'

1) 삶에서 일어나는 모든 일에 책임을 질 것.

2) 당신이 옳다는 믿음을 버릴 것.

3) 실패를 두려워하지 말 것.

4) 무엇을 거부할 지 선택할 것.

5) 언젠가 죽는다는 사실을 받아들일 것.

책 <신경끄기의 기술>은 여기에 한가지 조언을 더합니다.

"우리가 정말 신경을 써야하는 가치있는 일은 무엇일까요?"

저자는 말합니다. "당신은 어떤 고통을 원하는가? 당신이 견딜 수 있는 고통을 선택해라."

우리는 무엇을 원하는가에 대한 대답은 비교적 쉽게 합니다. 더 좋은 몸매, 안정적인 돈, 명성 등이지요. 하지만 좋아 보이는 모든 것에는, 그걸 달성하기 위한 고통이 숨겨져 있습니다. 예컨대 많은 사람이 창업을 원하지만, 창업에는 위험, 불확실, 반복되는 실패가 숨겨져 있습니다. 그 고통을 모른다면 사업가로서 성공할 수 없지요.

"쾌락에 관한 질문은 답하기 쉽다. 더 흥미로운 질문은 바로 고통에 관한 것이다."

당신은 어떤 고통을 견디고 싶은가요? 어떤 분야의 고통이라면 그것을 견디면서도 앞으로 나아갈 수 있겠습니까?

당신은 오늘 어떤 일에 신경을 썼었나요?

정말 그건 당신 인생에 중요한 일이었나요?

당신이 견딜 수 있는 고통은 무엇인가요?

신경 끄기의 기술 국내도서 저자 : 마크 맨슨(Mark Manson) / 한재호역 출판 : 갤리온 2017.10.27 상세보기

경제나 돈을 충분히 이해하려면 금융의 중심인 주식시장에 뛰어들어야 한다. 자본주의의 꽃이라 불리는 주식시장(자본시장)은 사람들의 욕망이 소용돌이치는 세계이고, 현대 자본주의의 장.단점을 모두 분명하게 보여주는 곳이다.

어쨌거나 자본시장은 이미 경제 발전에 필수적인 체제가 되었고, 금융 역사의 귀결이자 사람의 욕망을 최적화한 결과임을 받아들일 필요가 있다.

2016년 후반부터 비트코인을 비롯한 가상통화가 보급되기 시작하여 찬반 논쟁을 부르더니, 단 1년 만에 우리 경제의 모든 것인 양 세력을 확장했다. 2018년에는 가상통화를 기반으로 한 자금 조달 수단인 가상통화공개(ICO)가 사람들 입에 오르내리며, 누가 보더라도 돈과 경제의 양상은 크게 변해가고 있다.

오늘날 돈의 발행을 결정하는 기관은 국가가 관리하는 중앙은행인 한국은행이다.

세계 최초의 중앙은행은 대영제국의 잉글랜드 은행이라고 한다. 프랑스와의 전쟁 비용을 조달하기 위해 1694년에 만든 이 은행은, 원래 영국 왕실과 귀족들이 제안해 만들어진 민간의 대형 은행이었다.

당시엔 은행이 각자의 예탁증권인 은행권을 발행하여 유통했다. 지금의 가상통화 가운데 '알트코인'과 같은 것이다. 잉글랜드 은행이 발행했던 은행권도 국가가 정한 법정통화가 아니라, 대형 은행이 발행하는 증서의 하나였던 것이다.

▶ 알트코인 (Altcoin) : 비트코인 이외의 모든 가상통화를 통칭하는 말이다.

그 후 150년 가까이 지난 1833년에야 비로소 잉글랜드 은행이 발행하는 은행권을 법정통화로 정하고, 1844년 Peel's Bank Act에 따라 은행을 국유화하여, 마침내 국가가 중앙은행을 소유하고, 국가 경제를 조정하는 기본 틀이 완성됐다.

미국과 일본이 그 후 중앙은행 제도를 도입했고, 1900년대 18개국, 1960년대에는 50개국에서 중앙은행을 설치했다. 지금은 대부분의 국가가 이 제도를 갖고 있지만, 중앙은행의 역사는 100여 년 정도인 최근에 구축된 제도임을 알 수 있다.

반면에 최근의 경제에 가장 큰 영향을 미치고 있는 비트코인으로 대표되는 가상통화를 한번 살펴보자. 비트코인은 중앙에서 통제하고 관리하는 사람이나 기구가 없이 생성되고 유통되는 가상의 통화다. 일본의 나카모토 사토시라는 인물이 2009년에 만들었다고 하는데, 블록체인이라는 기술이 활용되고 있다.

이것은 일정 기간의 데이터를 덩어리(블록)로 기록하고 체인처럼 연결함으로써, 네트워크 전체에 거래 기록이 보존되어 제삼자가 해킹하거나 고치기 어렵다. 다시 말해 중앙에 관리자가 없는 P2P 네트워크의 결과물이고, 참여하는 사람들에 대한 보상을 적절하게 설계한 잘 만들어진 시스템이다.

비트코인은 참여하는 사람들이 무엇을 하면 어떤 이익을 얻게 되는가를 알 수 있는, 보상 체계가 명확하게 설계되어 있다. 채굴자나 투자자(투기꾼)를 이익을 내세워 끌어들이고, 블록체인이라는 기술로도 흥미를 유발하며, 자유의지론에 입각한 사상으로 일반인들의 관심을 불러 모아 체제를 강화하고 있다.

▷ 자유의지론 (Libertarianism) : 전체주의나 계획 경제처럼 국가가 경제나 사회를 계획하고 통제할 수 있다는 발상에 반대하고, 개인의 신념과 의지에 따른 선택에 맡겨야 한다는 자유주의를 지지하는 사상.

보상을 지나치게 강조하여 붕괴해가는 기존의 금융시장이나, 누가 이득을 보는지 알 수 없는 신기술, 이론의 정합성에만 매달리는 학술 논문 등은 세상에 나왔다가 소멸해가는, 시대의 소모품이 되어가고 있다. 그러나 비트코인은 경제, 테크놀로지, 사상이 각자의 역할을 수행하는 시스템으로, 이를 효과적으로 이용해 보급하고 스스로 새로운 체제를 만들어 퍼뜨리는 방식이다.

그리고 비트코인은 오픈소스를 채택해서 만약 비트코인이 쓸모가 없어져도, 참여자가 알트코인을 비롯한 대안을 쉽게 선택하도록 되어있다. 결과적으로는 문턱을 낮춰 위험을 분산하고 가상통화 전체가 참여하는 안정된 시장이 형성되어 가고 있는 것이다.

경제는 자연과 인간의 뇌 구조와 꼭 닮았다고 한다. 수없이 많은 개체로 구성되는 유기적인 네트워크로 정보와 에너지를 교환하며 전체가 하나의 생물처럼 움직인다. 또 정보와 에너지가 순환하는 과정에서 시스템은 더욱 복잡해지고 계속 진화해간다. 자연은 땅과 바다만 있던 상태에서 식물과 동물이 흘러넘치는 복잡한 생태계로 진화했다.

중앙은행이 통화를 발행하고 국가가 경제를 운용하는 방식으로 표준을 만든 지 100여 년밖에 안된 것을 감안하면, 최근에 나온 가상통화나 블록체인이 그보다도 훨씬 짧은 시간 안에 세계의 표준이 될 것이라고 봐도 이상한 이야기는 아니다.

그 미래의 자본시장 중심에 ICO가 자리 잡는 때는 언제쯤일까?

21세기북스의 <머니 2.0>을 참고했습니다.

인공지능이란 무엇인가? 새삼스럽지만 중요한 질문입니다.

인공지능으로 어떤 비즈니스를 할 것인가? 많은 분들은 인공지능하면 대단한 사업일 거라고 생각하는 경향이 있습니다.

구글, 페이스북, 아마존, 애플과 같은 유명 거대기업들은 하루가 멀다하고 인공지능을 선보이고 있습니다. 그러나 냉정하게 봐야지요. 이 기업들은 제품을 팔아 먹기 위해서 혹은, 자신들의 서비스에 더 많은 시간을 쓰도록 인공지능을 이용하는 것일 뿐입니다.

여기에 함정이 하나 있습니다.

이런 거대기업들의 인공지능 서비스만을 인공지능으로 생각한다면, 우리는 아무 것도 할 수 없을지도 모른다는 겁니다.

인공지능은 인격체가 아니다

또 하나의 오류를 지적하고 넘어가야 합니다. 많은 분들은 인공지능이 로봇과 동일하다고 생각하기도 하고, 이제 인간이 할 수 있는 일이란 존재하지 않는다고도 생각할 수 있습니다. 그러나 영화 속 로봇을 인공지능이라고 생각한다면, 비즈니스에서의 활용법은 찾을 수 없을 것입니다.

인공지능을 활용하는 것은 '데이터 활용'이라고 생각해야만 합니다. 그렇습니다. 여기서도 많은 분들은 '데이터 활용'이 분석이라고 생각하실 겁니다. 하지만 이것도 아닙니다.

기업의 현실이 말해줍니다.

실제로 보면 데이터를 기반으로 의사결정을 하는 경우는 거의 존재하지 않습니다. 대부분은 의사결정을 먼저 내려놓고, 근거 자료를 위해 '데이터 분석'을 사용하는 경우가 많지요. 따라서 기업에서 분석 리포트가 어떤 가치를 창출하는 결과로 이어지는 경우는 극히 드물다는 것입니다.

그러니 우리는 '인공지능으로 무엇인가를 해야한다'는 생각에 매몰되어 있는 것은 아닐까요? 이 의문을 잘 고민해 보아야만 합니다.

인공지능이란 무엇인가?

이제 원점에서 다시 시작해 보겠습니다.

'인공지능은 무엇이다.'라고 쉽게 말할 수 있으면 좋겠지요. 그러나 대중적으로 합의된 '인공지능의 정의'는 존재하지 않습니다. 사람마다 각자의 배경 지식과 경험에 따라 인공지능을 다르게 생각한다는 뜻이지요.

따라서 부정적인 입장과 긍정적인 입장으로 나눌 수 있습니다. 우선 '인간과 기계의 대결'로 보는 부정적 입장이 있고, '인간의 도구'라고 보는 긍정적 입장이 있습니다.

인공지능은 경영학과 비슷하다

인공지능이 처음 만들어지기 시작했을 때부터 명확한 형태가 있었던 것은 아닙니다. 그렇기 때문에 많은 분들은 인공지능의 의미를 혼동하고 있는데, 특히 인공지능과 로봇을 동일시하는 경우가 제일 많습니다. 그러나 인공지능과 로봇은 분리하고 구분해서 인식해야 합니다.

'데이터 드리븐 비즈니스'라고 언급되는 사업영역들이 있습니다. 이것은 인공지능을 본격적으로 활용하는 경영방법을 말합니다. 이렇게 표현하면 데이터를 분석해서 이를 기반으로 의사결정을 한다고 말씀하시겠지만, 이런 행위의 중심에는 언제나 데이터가 아닌 인간이 있었다는 점을 주목하세요.

데이터가 이끄는 대로 결정하는 것이 아니라, 항상 데이터를 인간이 볼 수 있도록 만들고, 여기에 다시 인간의 주관적인 견해를 붙여서 결정해왔던 것입니다.

그리고 '데이터 드리븐 비즈니스'는 원래부터 그렇게 하는 것이 아닙니다. 머신러닝 (Machine Learning)과 딥러닝 (Deep Learning)이라는 것이 있는데, 데이터 드리븐 비즈니스에서 많이 사용되고 있는 인공지능은 바로 이 두 가지로 볼 수 있겠지요. 물론 이 개념도 혼용되고 있는 게 사실입니다.

머신러닝

컴퓨터가 데이터를 통해 '스스로 학습하는 것처럼'하는 기술입니다. 여기서 주목할 것은 '스스로'와 '학습하는 것처럼'인데, 머신러닝에서 인간은 컴퓨터에게 처리방법을 알려주지 않습니다. 대신 머신러닝은 충분한 데이터만 있다면 광범위하게 사용될 수 있고, 그래서 기업경영에서 최근 매우 중요한 자리를 차지하고 있습니다.

머신러닝의 종류

머신러닝에는 몇 가지 유형이 있습니다.

1) 우선 '지도 학습'으로 '예측하기'가 있는데, '경험 기반 타게팅'을 생각할 수 있고, 영화 마이너리티 리포트 처럼 범죄 예측 모형도 사실은 '지도 학습'이라고 봐야합니다.

2) '비지도 학습'으로 '이해하기'가 있는데, 이것은 컴퓨터에게 정답을 알려주지 않는 방법으로, 데이터에서 고객 세그먼테이션을 하는 경우가 해당됩니다.

3) 마지막으로 '강화학습'은 알파고에 사용된 알고리즘으로, 보다 강력한 실행 결과를 만들어 냅니다.

반면, 딥러닝은 머신러닝과는 약간 다릅니다. 엄밀히 보면 '머신러닝'의 하위 개념이지요.

즉, 딥러닝은 인공신경망의 일종입니다. 그러나 많은 분들은 머신러닝과 혼용하고 있기도 합니다. 딥러닝의 하위 분류로는 DNN, CNN, RNN, GAN이 있는데, 이 내용은 너무 깊게 들어가야 하니, 여기서는 생략합니다. (책에는 설명이 있음.)

빅데이터란 무엇인가?

인공지능은 데이터를 활용하는 것이라고 위에서 설명했습니다. 그렇다면 우리가 생각하는 빅데이터란 과연 무엇인가?

미디어에서는 '빅데이터 분석에 따르면' 이라는 표현을 많이 사용합니다. 물론 이런 표현이 늘어나게 된 이유가 있습니다. SNS 인기가 높았던 시기, 때 마침 '하둡의 실무 적용'이 진행 중이었지요. 그러다보니 자연어 처리 기술에 기반한 텍스트 마이닝 기법으로 SNS 텍스트를 분석했고, 그 결과가 '빅데이터 분석'이란 이름으로 대중에게 소개되었던 것 뿐입니다.

빅데이터는 방해만 될 뿐이다

그러나 빅데이터란 개념은 기업들에게 방해만 될 뿐입니다. '빅'이라는 말은 오해를 만들고 방향에 혼돈을 줍니다. 그리고 적절치 않은 기대를 만들어 주기까지 합니다. 사실 빅데이터 분석은 데이터 분석과 다르지 않습니다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들은 빅데이터가 어려운 기술이기 때문에, 데이터 전문가의 영역이라고 생각하기까지 합니다.

빅데이터는 하나의 '기술'로 이해해야만 한다.

빅데이터는 분석할 대상이 아니라, 기술의 집합으로 인식해야 합니다. 기업 경영에서도 걸핏하면 빅데이터를 운운하는데, 이 말은 제한적으로 사용되는 것이 옳습니다.

우선 데이터 분석을 프로세스의 일부로 포함해야 합니다. 뒤에서도 나오지만, 데이터 분석을 통해 의사결정을 한다는 것은 맞지도 않고 실제 그렇게 하지도 않습니다.

데이터 분석은 컴퓨터가 더 잘합니다. 그러니 그것을 프로세스로 인식해야 합니다. 예컨대 금융업에서 인공지능으로 잘 알려진 '켄쇼'와 의학분야의 'IBM 왓슨'은 데이터 분석을 인공지능에게 맡긴 사례입니다. 그러므로 중요한 점은 데이터 분석에서 전통적인 시각을 이제는 버려야 한다는 것입니다.

미래를 예측하지 않는다

인공지능은 도구일 뿐입니다. 미래 예측이라는 거대 담론 적용은 적절치 않다는 뜻입니다. 실제로 인공지능을 이용한 예측은 미래를 향하지 않습니다. 그리고 미래에 대한 분석도 아닙니다.

예측 분석의 정확한 실체는 과거와 현재에 대한 분석입니다. 특정 고객이 특정 상품을 구매할 것인지 예측하는 것은 전적으로 과거의 데이터를 기반으로 할 뿐입니다.

따라서 인공지능을 도구로 인식하고 사용해야만 합니다. 이미 그렇게 시행하고 있는 기업들이 많습니다. 월마트 진열대 스캔 로봇은 2016년 10월 확대 적용되고 있습니다. 게다가 인공지능은 그림 그리기나 소설 쓰기 또는 작곡을 하기도 합니다. 모두 도구적인 사용일 뿐이지요.

물론 인간은 이 인공지능을 어떻게 통제할 것이냐를 계속 고민해야 할 것입니다. 그러나 인공지능을 도구로 이용한다면, 인간의 창작 능력은 비교할 수 없을 만큼 월등해질 것입니다.

경영의 방법을 바꿔라

데이터를 활용하기 위한 해법, 그것은 기술에 있지 않습니다. 인공지능을 대하는 기업의 현실부터 짚어 보겠습니다.

많은 분들은 아직까지 데이터를 분석해서 의사결정을 한다고 생각하실지도 모르겠습니다. 그러나 이 행위의 중심에는 데이터가 아닌 인간이 있습니다. 그리고 아무리 뛰어난 알고리즘이 있더라도, 현업 담당자가 이해하지 못하면 채택되지도 않습니다. 여전히 자기중심적이지요. 현업에서는 '데이터를 분석하자'라는 말을 주고 받는데, 말하는 사람과 듣는 사람 모두 서로 다른 생각을 하고 있는 것은 아닐까요?

이처럼 기업은 데이터에 대한 개념이 정확하지 않습니다. 그럼에도 불구하고, 구체적으로 생각하지도 않고, 그냥 구체적인 계획만 세우려고 합니다. 인공지능, 머신러닝 그리고 데이터 업무에서 지향하는 목표부터 세운다는 것이지요.

그러나 이렇게 구체적인 계획만 세우면 오히려 일이 되지 않습니다. 데이터 업무에서 계획은 통하지 않습니다. 구체적인 계획이 필요한 일과 그렇지 않은 일을 구분할 수 있다면, 데이터 업무는 구체적인 계획을 세우지 말아야 하는 업무입니다.

그렇지만 많은 기업들은 어떻게 하고 있나요? 관리자들은 협업과 KPI만 강조할 뿐 데이터를 모르고 있는 것은 아닐까요? 현업에서 데이터 전문가들은 현업 부서의 권한이 없으면 데이터에 접근하지도 못합니다. (KPI : Key Performance Indicator '핵심성과지표'는 비즈니스 목표에 대한 성과를 추적하는 데 사용되는 지수 측정. KPI는 비즈니스 성과에 대한 향상 또는 저하 여부를 지수로 측정)

심지어 어떤 데이터가 있는지도 모르는 것이 현실이지요. 이런 상황에서 협업은 너무나 먼 이야기일 뿐입니다. 게다가 매년 KPI를 설정해야 하는데, 데이터 업무는 매번 새로운 시도를 해야하기 때문에, 이게 적절한 것인지는 다시 한번 생각해봐야 합니다.

기업의 근본적인 변화는 늘 하향식으로만 가능했습니다. 이것은 지금까지의 기업의 역사가 잘 웅변해 주고 있지요. 상향식으로 이루어진 적은 거의 없다고 봐야겠지요. 따라서 데이터를 어떤 식으로든 활용하겠다고 결정했다면, 기업문화부터 바꿔야 한다는 것입니다.

GE의 구조조정에서 배울 점이 있습니다. 최근 GE가 비행기 엔진에 센서를 붙여서 새로운 사업을 추진하고 있는데, 여기에서 배울 점이 있습니다.

1) 신규 비즈니스와 데이터

GE는 산업장비 데이터를 분석해서 '산업 인터넷 플랫폼 신규사업'을 만든 것이 결코 아닙니다. 이 점에 주목할 필요가 있습니다.

많은 기업들이 '데이터 기반 신규사업' 또는 '머신러닝과 인공지능 기반 신규사업'이라 말하기도 하는데, 신규사업에 있어서 데이터 분석이 결코 먼저일 수는 없습니다.

2) 비전 제시 리더십과 기술에 대한 태도

당연하게도 2011년 GE의 제프리 이멜트 회장이 기업 변신을 선언했을 때, 내.외부의 시각은 곱지 않았습니다. 그러나 명확한 비전으로 실행에 옮겼다는 사실에 주목해야 합니다.

그리고 GE는 회사 소개자료에 기술을 언급하지 않고 있습니다. 기술이 중요한 게 아니라, 고객에게 어떤 효용가치를 줄 수 있는지가 중요하기 때문에 제일 먼저 언급하는 것이지요.

3) 관리가 아니라 새로운 도전을 해야한다.

GE는 원래 식스 시그마로 대표되는 관리 중심 경영을 했던 기업입니다. 하지만 GE는 패스트웍스를 도입했지요. 이 말은 데이터 업무에서 구체적으로 계획하고 엄격하게 관리하는 방법은 적절치 않다는 것을 인지한 결과일 것입니다.

어떻게 실행할 것인가?

인공지능 시대의 비즈니스 전략 - 무엇을 해야하는가?

1) 데이터 전문 조직을 만들어라

데이터 활용을 하려는 기업은 전문조직이 반드시 필요합니다. 여기에 해당하는 방법은 분산형, 중앙집중형, 혼합형 등이 있지요. 각 방법들은 여전히 장.단점이 있기 때문에 제대로 파악 후 실행이 중요하겠지요. 현재 상태에서는 기업의 데이터 관련자들은 단기 목표가 있을 경우에만 협업이 가능한 실정임을 고려할 필요가 있습니다.

2) IT부서와 데이터 부서는 다르다

아직도 많은 기업의 관리자는 데이터 업무를 IT부서에 부여하는 경우가 있더군요. 그러나 두 업무는 전혀 다른 성격을 가지고 있습니다.

우선 IT부서 업무의 중요한 가치는 '안정성'이지요. 반면에 데이터 부서의 중요한 가치는 '변화'입니다. 이렇게 서로 지향하는 가치가 다르기 때문에, 데이터 업무를 IT부서에 맡기면 안됩니다.

3) 현실적인 계획을 세워라

가장 기본적인 과제인데 데이터 사이언티스트, 현업 데이터 분석가, 데이터 기획자, 데이터 엔지니어, 마지막으로 데이터 스튜어드는 다른 직종입니다.(ㅎㅎ 종류도 많아라...) 그 차이를 파악하고 데이터 부서를 구성하되, 전문조직을 구성할 사람부터 먼저 채용해야 합니다.

그리고 실무적으로 데이터 업무는 기존 IT 업무와는 전혀 다른 방식으로 일해야 합니다. 여기에는 테스트 서버 운영을 비롯한 세부적인 사항들이 있는데, (너무 세부 내용이고, 글이 길어지니) 여기서는 생략하겠습니다.

인공지능 시대의 비즈니스 전략 국내도서 저자 : 정도희 출판 : 더퀘스트 2018.01.23 상세보기

<인공지능 시대의 비즈니스 전략>을 참고, 많은 부분을 베끼고 일부 요약했습니다.

▶ 로보어드바이저 (robo-adviser) : 투자자에게 인공지능을 이용하여 자산관리나 자산운용에 대한 조언을 하는 체제나 서비스를 말한다. (최근에는 애플리케이션 상에서 조언하는 인공지능이 출현했다. 실제로는 빅데이터 분석 결과를 프로그래밍하여 보여주는 수준이다.)

최근 3년 동안 '핀테크'라는 말을 많이 들어왔다. 핀테크(Fintech)란 finance와 technology를 조합한 용어로, IT를 비롯한 새로운 테크놀로지의 발전에 따라 금융이 급격히 변화하는 흐름을 가리킨다.

오늘은 금융의 영역에서도 전혀 다른 두 가지 현상이 뒤섞여 논의되고 있는 듯하며, 이를 편의상 핀테크 1.0과 핀테크 2.0으로 구별해서 풀어본다.

핀테크 1.0

기존의 금융 서비스를 변화 없이 IT 기술을 이용해 업무 효율만 극대화하는 것. 결제, 투자, 융자, 보험, 회계 등의 틀은 그대로 두고 스마트폰이나 빅데이터 등을 사용해 쓸데없는 업무를 없애거나, 새로운 마케팅 기법을 활용하는 것이다. 이미 존재하는 기술을 활용해 효율을 높인 것으로 보면 된다.

모든 것이 기존 금융의 연장선에 있으므로, 현재 금융기관이 사용하는 핀테크란 거의 1.0이라고 할 수 있다. 어떤 비즈니스 모델을 설명할 때, 쉽게 이해할 수 있다면 핀테크 1.0이라고 보면 정확하다.

▷ AI를 활용해 투자를 최적화하는 로보어드바이저

▷ 스마트폰을 이용한 결제 방식

▷ 인터넷상에서 많은 사람의 자금을 모집하는 크라우드펀딩

등이 전형적인 예가 될 수 있다.

핀테크 2.0

기존의 만들어진 금융의 틀 자체를 무시하고 백지상태에서 재구축하는 유형. 2.0 서비스는 새로 만들어지는 개념이 많아 기존의 금융 지식이 풍부한 사람일수록 오히려 이해하기가 힘들다. 기존 틀에 적용해 판단하기가 매우 어려워서, 관련 서비스나 개념이 무엇인지 한마디로 표현하기 힘들다.

흔한 예로는 '비트코인'이 있다.

비록 가상통화라고 '통화'라는 이름은 붙어 있지만, 일반적인 통화와는 성격이 전혀 다르다. 달러나 원처럼 국가가 발행하는 화폐가 아닐뿐더러, 인터넷 은행처럼 관리자가 있는 것도 아니다.

통상의 금융 지식만이 아니라 게임이론, 암호이론, 개인 간 네트워크(P2P) 같은 전문 지식을 갖추고 있지 않으면 온전히 이해할 수도 없다.

2.0은 사회 기반을 완전히 재구축할 잠재력이 있다. 다만, 잠재력이 아직은 발휘되지 않았을 뿐이다. 기존 상식과는 너무나 다르게 운용되기 때문에, 경제계 주류의 사람들은 회의와 불안을 품고 바라보기 십상이다. (이런 증상을 2.0은 완전히 새로운 패러다임이라는 것을 입증하는 증거로 볼 수 있다.)

가상통화와 법정통화는 전혀 다른 시스템에서 운용되므로, 기존의 법정통화를 기준으로 가상통화를 평가하는 것은 의미가 없다. 같은 틀에 적용해서는 안 된다. 1.0과 2.0을 구분할 때도, 머릿속의 스위치를 '위쪽'과 '아래쪽'으로 전환하는 방식이 필요하다. 기존의 틀에서 생각을 전개하기 십상이라, 명확히 다른 식으로 구별하지 않으면 눈앞에서 일어나는 일조차도 올바로 인식할 수 없다.

무언가 새로운 것이 나오면 업계에서 통용되는 지식에 투영하여 바라보는 경향이 강하다. 가상통화도 금융업계 사람일수록 이해하기 어렵고, 사전 지식이 전혀 없는 젊은 사람들이나 일반인이 더 자연스럽게 받아들여 능숙하게 이용한다.

가상통화나 블록체인을 완전히 새로운 규칙에 따라 돌아가는 새로운 시스템으로 인식할 필요가 있다. 제대로 이해하고 활용하려면, 지금까지 알고 있던 것들을 스위치-OFF 후 접근하는 게 바람직하다.

21세기북스의 <머니 2.0>을 참고

블로그 포스팅으로 낯선 디지털을 익히기 시작한지 어제로 정확히 7개월. 매일 12시간 이상 모니터와 책으로 헤맨 덕분에, 갈 길은 아직 멀지만 이젠 디지털 낙제 수준은 넘어섰다고 자평하고 싶습니다.

최근에는 밑도 끝도 없이 이 디지털 세상은 도대체 어디로 향하고 있는지가 궁금해져서, 6월 초 들어 33살 일본 젊은이가 쓴 머니 2.0(MONEY 2.0)을 받아 오늘까지 다섯 번을 읽었지요.

디지털 세상의 변화를 흐름으로 읽어 내기는 아직 실력이 많이 모자라고, 키워드 한 조각씩으로 이어 붙여 기록으로 남기려 합니다. 이 책을 요약하고, 베끼고, 편집하고, 비틀어 약 50개 내외 포스트로 쓸 수 있겠네요. 타이틀도 중요하니 '키워드로 읽는 디지털 세상과 미래'라고 해볼까요?

그들은 학창 시절부터 줄곧 개인용 컴퓨터나 인터넷을 사용하며 자란 세대다. 일반적으로는 1980년대 이후에 태어난 세대를 가리킨다. 컴퓨터가 없는 시대는 상상할 수 없고, 당연히 컴퓨터가 등장하기 전의 시대를 모르고, 그 전과 후를 비교할 수도 없다. (비교할 필요도 없겠지만...)

휴대전화나 인터넷이 생겼을 때도, 이로 인해 무엇이 어떻게 변했는지 모르고, 그들은 그냥 눈앞에 있는 편리한 도구를 사용했을 뿐이다. 휴대전화가 보급될 때의 여러 논쟁에 대해서도 당연히 알지 못한다.

그 당시에는 '사회가 엄청나게 진보한다는 주장'과,

'범죄에 이용되어 무서운 세상이 될 수도 있기 때문에 규제해야 한다'라며 걱정했던 사람도 아주 많았다.

SNS가 확산될 때도 어른들은 '만남 사이트나 아동 매춘의 온상이 될 테니 빨리 규제해야 한다'는 신문기사와 전문가 칼럼에 신나게 맞장구를 쳤었다. 그러나 디지털 네이티브는 그저 편리하고 재미있는 서비스를 접해 즐겁게 가지고 놀았을 뿐이었다. 10년이 지나는 지금은 자연스러운 사회 인프라로 자리 잡았다.

비트코인, 블록체인, 토큰경제 등의 논란도 그런 기시감을 주기에 충분하다. 이것들이 없던 시절을 살았던 사람들은, 지금까지 사회를 지배해온 경제적 사고와는 동떨어진 것을 보고,

'국가의 통제나 중앙 관리자가 없는 화폐는 있을 수 없다.'

'신종 사기'라는 식의 반응을 보였던 것도 한편으로는 이해가 된다.

단시간 화제를 불러 모으다 지금은 수면 아래로 잠수해 버렸지만, 세상의 의견은 정확히 둘로 나뉘었다.

'금융을 바꿀 혁신적인 테크놀로지'

vs.

'순전한 사기이며 매우 수상쩍은 것'

금융계 관계자나 경제학자들은 더욱 받아들이기 힘들었을 것이다. 기존의 금융이나 경제 틀에 익숙한 사람의 눈에는 그렇게 보일 수밖에 없다. 규칙이 전혀 다른 신종 통화가 등장했으니까.

하지만 지금 대학생은 오래전부터 익숙한 금융 시스템이 비트코인과 함께 운용되기 때문에, 아마도 편견 없이 받아들일 수 있었을 것이다.

사람의 뇌는 상식으로 자리 잡은 틀 안에서 생각하거나 판단하고, 새롭게 탄생하는 기술을 편견 없이 보기는 어렵다. 지금도 어른들은 하루 종일 스마트폰만 만지작거리고 있는 젊은 사람들을 보고 혀를 찬다.

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▷ 토큰 (token) : 상품권, 교환권, 선물권, 주차권, 증표

지금의 초등학생부터는 '토큰 네이티브'로 세대의 분류가 바뀌지 않을까? 태어난 순간부터 비트코인이나 블록체인을 접했기 때문에, 지금의 우리와는 전혀 다른 관점에서 돈과 경제를 파악할 것이다. 멀지 않은 미래에는 디지털 네이티브 세대마저 짐작도 하지 못하는 서비스가 끊임없이 생겨날 것이다.

10~20년 후 토큰경제나 인공지능을 능숙하게 사용하며 가상현실, 증강현실, 혼합현실(MR)에 몰두하는 젊은이들을 미덥지 않게 볼지도 모른다. 하지만 이런 식으로 신진대사를 되풀이하며 세상은 진화를 거듭해왔고, 앞으로도 그럴 것이다.