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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.

온라인 비즈니스 분야를 개척하는 분들을 위해서, 오늘은 Bill Gross의 2015. 10. 5일 유튜브에 올라온 'TED 강연'을 요약합니다.

오늘 여러분들과 스타트업의 성공에 제일 중요한 것이 무엇인지, 어떤 요소들이 회사를 성공하도록 만드는 지에 대한 몇 가지 조사.연구를 공유하고자 합니다.

스타트업 조직은 이 세상을 발전시킬 여러 형태 중 하나라고 믿습니다. 만약 우리가 올바른 성과급 시스템을 이용해 스타트업을 만든다면, 우리는 이전에 볼 수 없었던 잠재력을 만날 수 있고, 믿을 수 없을 만큼 놀라운 것들을 달성할 수 있을 것입니다.

그렇지만 스타트업 조직이 그 정도로 좋은 것이라면, 왜 많은 사람들이 실패할까요? 그 점이 제가 알고 싶었던 것이었습니다. 저는 스타트업이 성공하기 위한 가장 중요한 요소를 찾기 원했습니다. 그리고 그것을 체계적으로 연구해서, 제가 그동안 지켜본 수많은 회사들로부터 얻은 직관과 연관되어 있을지 모를 잘못된 오해를 피하고자 했습니다.

이 연구를 원했던 이유는 12살 때부터 저는 스타트업을 해왔기 때문이었습니다. 중학교 때 저는 버스정류장에서 사탕을 팔았고, 고등학교 때는 태양에너지 장치를 만들었습니다. 대학교 때는 스피커를 만들었지요. 대학 졸업 후에 저는 소프트웨어 회사를 창업했습니다.

20년 전에는 아이디어랩을 시작했고, 그 이후 저는 100개가 넘는 회사를 창업했습니다. 많은 성공과 큰 실패도 있었습니다. 우리는 실패로부터 많은 것을 배웠습니다. 저는 어떤 요소들이 회사의 성공과 실패를 좌우하는지 연구해 보았습니다. 그 5가지 요소를 찾았습니다.

1) 아이디어 : 저는 아이디어가 모든 것이라고 생각했었습니다. 회사 이름을 '아이디어랩'이라고 지은 것만 봐도 짐작할 수 있을 겁니다.

2) 팀 : 하지만 시간이 흐르고 아마도 팀과 실행력, 적응력 등이 아이디어보다 더 중요하지 않을까 생각했습니다. 이 자리(TED)에서 복싱선수 타이슨을 말할줄 몰랐습니다만, 그는 이렇게 말했지요.

"모든 사람은 계획이 있다. 그들이 얼굴에 한방 먹기 전까지 말이다."

저는 그 말이 사업에도 정말 맞는 말이라고 생각합니다. 팀의 실행력은 고객에게 한방 먹을 때 진가를 발휘하지요. 고객은 정말 현실 그 자체입니다. 그래서 저는 팀이 가장 중요한 요소라고 생각했습니다.

3) 비즈니스 모델 : 그리고는 비즈니스모델을 살펴 봤습니다. 회사는 수익을 창출할 확실한 방법이 있는가? 성공에 대한 가장 중요한 요소가 이것일지도 모른다고 생각이 들었습니다.

4) 자금조달 : 가끔 회사들은 엄청난 자금을 조달합니다. 이것이 가장 중요한 요소일까요?

5) 타이밍 : 아이디어가 시대를 너무 앞지른 건가요? 그래서 우리는 이 세상을 교육해야 하는 것일까요? 과연 그런 걸까요? 아니면 이미 늦어서 너무 많은 경쟁자들이 있는 것일까요?

그래서 이 다섯 요소들을 많은 회사들에 적용하고 지켜봤습니다. 100여개의 아이디어랩 회사와 또 다른 100여개 아이디어랩이 아닌 회사들을 지켜보고 연관성을 찾으려 노력했습니다.

먼저 아이디어랩 중 최고의 5개사,

▶ citysearch, CarsDirect, GoTo,com, NETZERO, tickets.com 등 몇 십억불씩 최고의 성공을 거둔 회사들입니다.

그리고 최악의 5개사,

▷ Z.com, Insider Pages, myLife, Desktop Factory, People Link 등 많은 기대를 했지만, 성공하지는 못했지요.

그리고 아이디어랩이 아닌 회사들 중 광범위하게 성공한 케이스 5개사,

▶ airbnb, Instagram, UBER, YouTube, Linkedin

그리고 몇몇 실패한 회사들,

▷ webvan, kozmo, pets.com, flooz, frendster.com 등, 이 회사들은 많은 자금을 지원 받았고 좋은 비즈니스모델을 가지고 있었지만 성공하지 못했습니다.

이 모든 회사들의 성공과 실패에 어떤 요소가 가장 큰 영향을 주는지 살펴보았고, 그 결과를 보고 저는 대단히 놀랐습니다.

5가지 요소중 가장 중요한 것은 '타이밍'이었습니다. 성공과 실패를 구분짓는 중요도가 42%였지요. '팀과 실행력'은 두번째, '아이디어, 차별화, 독창성'은 세번째였습니다. 이 결과가 절대적이지는 않습니다. 더불어 아이디어가 중요치 않다는 말은 아니고, 아이디어가 가장 중요한 요소는 아니라는 점이 놀라웠습니다. 타이밍이 좋았을 경우에는 좀 더 중요할 수도 있었지만 말입니다.

마지막의 비즈니스모델과 자금조달에 대해서는 결과가 합리적이라고 생각했습니다. 비즈니스모델이 중요도가 낮은 이유는, 그것 없이도 사업을 시작할 수 있고, 이후에 고객 요구에 따라 추가할 수도 있기 때문입니다. 자금조달에 대해서도, 처음엔 부족하다 해도 점차 인정받으면, 특히 오늘날과 같은 시대에는 자금조달하기는 매우 쉽기 때문입니다.

이제 제가 구체적인 사례를 비교하며 말씀드리겠습니다.

모두들 알고있는 airbnb의 성공에 대해 살펴보면, 많은 훌륭한 투자자들이 회의적으로 생각했다는 점은 잘 알려져 있지요. 왜냐하면 그 사람들은 '누구도 외부인에게 자기집을 빌려주지 않을 것이다'라고 생각했기 때문입니다. 물론 잘못된 생각이었음을 증명해주었죠.

그것이 성공한 가장 큰 이유 중 하나는, (좋은 비즈니스모델, 아이디어, 실행력은 별도로 생각하면,) '타이밍'입니다. 그 회사는 장기 경기불황 속에서 사람들이 돈을 필요로 할 시기에 사업을 시작했기 때문입니다. 그 점이 사람들이 외부인에게 자기 집을 빌려주기 싫다는 그 단점을 극복한 것입니다.

UBER의 경우에도 마찬가지입니다. 우버가 출범했고 놀라운 비즈니스모델과 실행력이 있었습니다. 하지만 타이밍이 너무 완벽했습니다. 운전자들에게 매력적으로 보인 것이지요. 운전자들은 추가 수입이 필요했고, 그 점이 아주 중요했습니다.

초창기 성공 회사인 citysearch는 사람들의 웹페이지 수요 시기에 등장했고, 1998년 TED에서 발표한 GoTo.com은 회사들이 트래픽 원가절감 방법을 찾고 있을 때 시작했습니다. 우리는 아이디어가 훌륭하다고 말했지만, 실제로는 타이밍이 훨씬 더 중요했습니다.

그리고 실패 케이스들을 보면, 우리가 온라인 엔터테인먼트 회사 Z.com을 시작했을 때, 굉장히 흥분했었습니다. 충분한 자금과 좋은 비즈니스모델이 있었고, 엄청 유명한 헐리우드 탤런트와 계약도 했습니다. 그러나 1990~2000년 사이 인터넷 보급률은 매우 낮았고, 비디오 콘텐츠를 소비하기는 어려운 환경이었습니다. 서비스를 이용하기 위해 복잡한 프로그램을 설치해야 했습니다. 결국 회사는 2003년에 문을 닫았지요.

정확히 2년 후에 그 코덱 문제는 Adobe Flash에 의해 해결됐고, 미국에서 인터넷 보급률도 50%를 넘었습니다. YouTube가 정말 완벽한 시기에 등장했지요. 훌륭한 아이디어였고 타이밍도 맞아 떨어진 것입니다. 사실 유튜브가 서비스를 시작했을 때 비즈니스모델이 없었습니다. 실제로 서비스가 실행될지 여부마저 불투명했지요. 하지만 타이밍이 모든 것을 해결했습니다.

요약하면, '실행력'은 굉장히 중요합니다. '아이디어'도 마찬가지입니다. 하지만 '타이밍'이 모든 것을 결정합니다. 타이밍을 측정하기 위한 최선의 방법은, 당신이 제공하고자 하는 것에 대해 소비자들이 충분히 준비되었는지 알아보는 것입니다. 솔직히 현실을 부정하면 절대 안됩니다.

여러분은 좋아하는 것을 무조건 추진하고 싶을 것입니다. 그러나 타이밍에 대해서는 정말 매우 매우 객관적으로 검토해야 합니다.

말씀드렸듯이 저는 스타트업이 이 세상에 큰 기여를 할 것이라 생각합니다. 이 몇몇 연구결과가 스타트업을 시작하려는 분들에게 도움이 되고 성공율을 조금이라도 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 그리고 그동안 이 세상에 존재하지 않았던 것을 실현하여 세상을 발전시키기를 바랍니다.

하루 종일 바쁘게 움직인 것 같은데, 막상 뭘 했는지 모르겠다는 때는 없나요?

만약 매일 바쁘게 사는 데 결과물이 신통치 않다면, '꼭 바쁘게 살아간다고 좋은 결과를 보장해주지는 않는다'는 말을 한번 상기해보세요.

누구에게나 공평하게 주어진 하루 24시간을 누구는 잘 쓰고, 나는 왜 잘 못쓰고 있다는 생각이 들까요? 시간을 잘 관리하고 활용하는 '시간관리의 원칙은 시간도둑을 퇴치하는 것'에서 출발해야 합니다.

시간도둑이란 '나 자신을 위해 사용하고 싶다고 생각하는 시간'을 빼앗아가는 모든 일을 지칭합니다.

▶약속없이 찾아온 영업사원, 거래처 사람

▶내 일도 아닌데, 일을 억지로 시키는 상사

▶쓸데없이 흘려보내는 나의 나쁜 습관

▶질책 받거나, 의기소침한 기분으로 있거나, 일할 의욕이 나지 않는 나의 심리

이것들 역시 일종의 시간도둑입니다.

'인재 프로듀서'라는 좀 특이한 직업으로 각 분야 인재들을 발굴하여, 다양한 비즈니스로 이끌고 있는 나츠가오 가오의 '시간도둑을 잡아라' 중에서 시간을 내 편으로 만드는 방법을 골라 정리해 봅니다.

다른 사람이나 쓸데없는 일에 시간을 허비하지 않는 시간관리 기술을 알아두면, 소중한 시간을 자신을 위해 더 잘 활용할 수 있겠지요.

1) 다른 사람의 프로세스에 얽매이지 마라

회사에는 회사의 시간이, 상사에게는 상사의 시간이, 나에게는 내 시간이 있다. 그리고 내가 회사에서 일하는 것은, 다른 누구를 위해서가 아니라 바로 나 자신을 위해서다.

따라서 아무 의미 없는 회의나 시간낭비에 불과한 보고에 너무 구애받거나, 다른 사람이 원하는 프로세스에 얽매일 필요는 없다. 나는 내 방식대로 합리적으로 생각해서 행동하면 된다. (한국적 사고방식과는 조금 거리가 있는 듯...)

2) 때로는 다른 사람에게 맡겨버리거나 내버려두는 것도 좋은 방법이다

일례로 여러 사람들과 팀을 구성해 일하게 될 경우, 자신의 생각을 다른 사람들에게 관철시키려해도 잘 안될 때가 있다. 이럴 때는 생각을 바꿔서 각자 알아서 해달라고 하면, 시간도 단축될 뿐 아니라 상상도 못했던 질 높은 성과가 나올 수도 있다. 그럼에도 불구하고 일일이 간섭하고 지시하려 하면, 상대방을 시간도둑으로 만들게 될 뿐이다.

3) 행동하면서 생각하라

사람은 세 가지 타입이 있다.

- 생각하고 나서 행동하는 타입

- 행동하고 나서 생각하는 타입

- 행동하면서 생각하는 타입

행동하는 것도 중요하지만 생각하는 것 역시 중요하다. 하지만 생각 없이 행동하는 것은 시간을 허비하게 될 확률이 높다. 흔히 시간도둑은 생각하고 행동하는 사이의 시간, 그리고 행동하고 난 후에 생각할 때까지 시간 사이에 생기게 마련이다. 이런 점에서 보면 '행동하면서 생각하는 사람'은 쓸데없이 허비하는 시간을 막을 수 있는 셈이다.

4) 두 가지를 동시에 하기보다, 한 가지로 두 가지 성과를 내자

하나의 작업에 두 가지 이상의 의미를 부여하는 것은, 두 가지를 동시에 하는 것보다 훨씬 간단하다. 예컨대 책을 읽으면서 자신의 시간효율을 향상시키는 방법에 대해 생각하거나, 자신에 대한 이런저런 면을 판단해 보거나, 속독기술을 연마하거나, 여백에 낙서를 해보는 것이다.

또 회사에서 판매일을 맡고 있다면, 회사를 위해 매출을 올리는 노력과 자신의 커뮤니케이션 능력을 높이는 노력을 동시에 시도해보는 것도 시간도둑을 내쫓는 좋은 방법이다.

5) 말 안해도 되는 것은 굳이 말하지 마라

보고할 때 결론만 간단히 말해 달라는 상사에게 굳이 구구절절 설명할 필요는 없다. 또 계약을 성사시키지 못해 풀이 죽어있는 부하직원에게, 당사자가 더 잘 알고 있는데도 실패한 이유를 꼬치꼬치 캐묻거나 아니면 조언을 해준답시고 길게 이야기를 늘어놓는 경우가 있는데, 서로 잘 알고 있는 사안을 새삼 확인하려고 허비하는 시간도 시간도둑이다.

6) 정확한 정보전달은 시간낭비를 막는다

사람들의 인식에는 저마다 미묘한 차이가 있다. '상당히'라든지 '대체로', '종종' 등과 같은 표현에 대해 서로 다르게 인식할 수가 있다. 이런 인식의 간극을 메우기 위해서는, '정확한 정보'를 전달하는 습관을 들여야 한다. 정확한 정보란 이른바 '5W1H' 형식으로 신문기사처럼 전달되는 정보다.

7) 완벽주의보다 70%라도 좋으니 진행하라

일을 미루는 습관을 가진 사람들은 너무 완벽을 추구하려는 심리패턴을 가지고 있다고 한다. 즉 너무 잘하려다보니 시간을 끌게 되고, 아직 준비가 덜 됐다면서 눈앞의 일을 뒤로 미뤄버리곤 하는 것이다. 이런 유형의 사람에게 필요한 것은 '이것으로 됐다'라는 자신과의 타협이다.

예를 들면 보고서를 제출할 경우 70% 정도만 완성하고, 그 다음은 상사에게 맡겨버리는 것이다. 그러면 완벽하지 않더라도 나중에 상사의 의견을 반영해 수정할 수 있다. 그렇지 않고 자꾸 미루면 다음 단계로 나아갈 수가 없다. 70%든 60%든 중요한 것은 앞으로 나아가는 것임을 잊지 말자.

8) 사전준비나 일정한 습관 (Routine)을 통해 시간도둑을 막아라

시간도둑을 막기 위해서는 자기 나름의 일을 시작하는 습관을 들이는 것도 좋은 방법이다. 예를 들어 사무실에 출근해서 --> 컴퓨터를 켜고 --> 커피를 한잔하고 --> 메일을 확인하고 --> 일을 시작한다는 것을 습관화하는 것이다. 그러면 항상 같은 느낌을 가지고 일하는 모드로 들어가기가 쉬워진다.

9) 일할 의욕이 나지 않을 때는 기분전환도 효율적인 선택이다

의욕이 생기지 않을 때는 무리하게 일하려 하지 말고, 머릿속을 정리하는 시간을 가져보자. 이를테면 회사에서 전혀 의욕이 나지 않을 때는 잠깐 자리를 비우고, 다른 부서의 동료를 만나러 가거나 휴게실 같은 데서 잠시 휴식을 취해보는 것이다.

더 좋은 방법은 수면을 취하는 것이다. 뇌는 사람이 자고 있는 동안 정보를 정리하는 작업을 한다. 따라서 의욕 저하로 머리가 둔해져 좋은 아이디어가 생각나지 않을 때는, 억지로 떠올리려 애쓰지 말고 수면을 취하면, 다음날 아침에 묘안이 떠오르는 경우도 있다.

이런 시간관리 방법도 있습니다.

▷ 명확히 숫자로 된 나의 시간 가치를 알아라 → 시간은 금이고 돈. 나의 1시간은 얼마?

40시간/주, 52주/년 2,080시간/년 → 연봉 1억짜리/2,080시간 = 48,000원/시간

▷ 10년 후에 원하는 내 모습을 그려보자 → 일할 때마다 내 목표에 도움이 되는지 점검하고, 안되면 굳이 할 필요는 없다.

▷ 다른 사람에게 내 시간을 순순히 내어주지 마라 → 단호하게 No! 라고 말해라

▷ 모든 것에 답할 필요는 없다.

▷ 위임하라 → 값어치가 덜하면 위임하거나 Outsourcing 해라

▷ 그날의 가장 중요한 일 3가지를 써라 → 그 3가지에 집중해라

▷ 일정은 30분 단위로 실행하고 점검하라

그러나 아무리 좋은 내용도 실천하지 않으면 아무짝에도 쓸모없다.

단순히 돈을 많이 번다고 진정한 부자는 아닐 것입니다. 그러나 여러 중산층과는 많이 다른 생각과 행동을 하는 부자들의 말을 좋은 것만 추려서 정리해 봅니다.

1) 중산층은 사다리를 오르기 위해 애를 쓰고, 부자는 그 사다리를 자기 것으로 만든다.

대부분 사람들은 누군가의 밑에서 일을 하고 싶어합니다. 직업과 경력을 얻는데 집중한다는 얘기지요.

하지만 부자들은 스스로 고용된다고 생각한다는군요. 일을 지배하고 비즈니스를 가지려 노력하는 것이죠. 그리고 중산층이 오르려는 사다리를 아예 사들여, 사람들이 올라가고 싶다고 생각할만한 사다리를 더 만든답니다. 그리고는 더 많은 돈을 벌어 들이죠.

2) 중산층은 누구나와 친구가 되려하지만, 부자들은 현명하게 고른다.

만약 성공하지 못한 사람들에게 둘러싸여 있다면 들을 수 있는 말은 대개 신세한탄인 경우가 많죠. 그리고 수입은 친구들 수입의 평균일 확률이 높습니다.

그러나 부자들은 성공한 사람으로 둘러싸여 있으면 성공이 저절로 따라 온다는 걸 잘 알고 있답니다. 그러니 주변을 나보다 더 수입이 좋은 사람들과 친해져야죠. 성공하려면 성공하는 사람들처럼 생각부터 고쳐야 한답니다.

3) 중산층은 벌기 위해 일하고 부자는 배우기 위해 일한다.

대부분 사람들은 누군가 더 많은 수입을 보장하면 이직 하려 합니다.

부자들은 일은 돈이 문제가 아니라는 생각을 한답니다. 일의 초창기는 더욱 그렇다네요. 중요한 것은 자신의 실력을 키우고 성공한 사람들의 자질을 자신도 갖는데 집중한다는군요.

부자와 가난한 사람의 현상을 비교한 설문결과가 나와있네요. 재미로 한번 보시지요.

뭔가 더 바람직한 것이 보이면, 지금부터라도 조금씩 습관을 고쳐보는 건 어떨까요?

회사를 둘러보면 이런 사람 꼭 한 명쯤은 있지요. '뭘 해도 잘 되는 사람'

남들보다 일처리가 빠르고 인간관계에서도 빈틈이 없어, 이들이 임원이 되는 건 단지 시간 문제일 뿐.

남들보다 앞서 나갈 수 있는 비결은 과연 무엇일까요?

이타이 스턴 경영전략 교수는 대기업 경영진이 어떻게 임원이 됐는지 알아보기 위해 연구를 진행했는데, 한 가지 흥미로운 사실이 밝혀졌습니다.

성공적으로 임원이 된 사람들은 '상사에게 자주 조언을 구한다는 것'이었지요.

그들의 질문은 이랬습니다.

▶"어떻게 그런 성공적인 경력을 쌓게 됐나요?"

▶"제가 이런 게 부족한데 어떻게 실력을 키우죠?"

이런 질문은 실용적인 정보를 얻게 해줄 뿐만 아니라, 상사의 마음까지 살 수 있게 해주겠지요.

에어비앤비의 젊은 CEO 브라이언 체스키는 조언을 구하는 것에 거리낌이 없었습니다. 경영을 배우기 위해 디즈니의 로버트 아이거를, SNS를 이해하기 위해 페이스북의 마크 저커버그를, 디자인 감각을 높이기 위해 애플의 조너선 아이브를 찾아갔고, UBER, Dropbox, Square, Lyft 등 성공한 스타트업 책임자들을 만나 노하우를 전수 받기도 했지요.

체스키가 성공했으니까 그런 기라성 같은 인물들을 만날 수 있었겠지... 맞는 말입니다. 게다가 조언을 듣는다고 해서 성공할 수 있는 것도 아닙니다. 하지만, 여기에 2가지가 더해지면 얘기가 달라집니다. 그리고 그 2가지는 체스키가 에어비앤비를 잘 이끌고 온 동력이기도 한데, 바로 '독서'입니다.

우리는 멘토를 만나지 않고도 그들의 책을 통해 조언을 얻을 수 있습니다. Linked-In 창업자 리드 호프먼은 이렇게 말했지요. "체스키가 가진 가장 큰 장점은 학습입니다. 그는 학습하는 기계와 같아요. 끊임없이 읽고 연구하거든요."

실제로 체스키는 독서광입니다. 그는 에어비앤비를 시작하면서 틈틈이 경영과 비즈니스에 관련된 서적을 탐독했는데, 특히 스티브 잡스나 월트 디즈니 같은 인물들의 전기를 자신에게 적용시키며 끊임없이 학습했습니다. 

어느 날 그는 평소 존경하던 워런 버핏을 만나게 되지요. 그리고 엄청난 인사이트를 얻게 됩니다. "그의 방에는 주식 시세 표시기도 TV도 없어요. 그는 하루 종일 독서만 합니다. 또 하루에 한번은 미팅을 하고 종종 묵상을 즐기지요. 그의 일과를 보고 깨달은 사실은 이것입니다. '누군가의 훈수나 비난에 휘둘리고 끌려 다니기보다는, 자기만의 주관과 생각을 키우는 일이 훨씬 더 중요하다'는 것.

체스키는 버핏과 헤어진 날, 버핏에게 배운 점들을 글로 적어 팀원들과 공유했지요. 버핏 또한 젊은 시절 월트 디즈니를 만난 후 그날의 일을 글로 남긴 적이 있는데, 그것은 배운 것을 제대로 체화시키기 위한 일종의 노력이었습니다.

그렇습니다.

조언 구하기, 독서하기에 이어 글쓰기는 학습하는 인간의 중요한 습관입니다.

"기업의 경영자라면 글쓰기에 능해야 합니다. 그것이 곧, 경영의 강력한 도구가 되기 때문이지요." 체스키의 말. 실제로 글을 쓰면 학습한 내용을 장기 기억으로 만들 수 있을 뿐 아니라, 자신의 상황을 객관적으로 들여다볼 수 있습니다.

원하는 결과를 만들어내는 데에 있어, 지식의 습득은 매우 중요합니다. 지식량의 차이에 따라 일의 성패가 달라질 수 있기 때문이지요. 그런데 여기에도 한 가지 문제가 있습니다. 디지털 기술의 발달로 인해, 지식의 유통기한이 점점 짧아지고 있다는 사실.

<일취월장>의 저자 고영성 작가는 이렇게 말합니다.

"이러한 변화 속에서는 지식의 유무보다 더 중요한 게 있는데, 그것이 바로 '학습 능력'입니다."

언어 정보를 이해하고 평가하고 활용할 수 있는 능력인 '문해율'을 높이고, 과학적으로 검증된 '학습법'을 체득함으로써 우리는 학습 능력을 얼마든지 높일 수 있습니다. 그러니까 모든 것의 기본이 되는,

▶ 조언 구하기

▶ 독서

▶ 글쓰기

를 절대로 게을리 하지 마세요.

"모르면 알 때까지, 안 되면 될 때까지, 꾸준히 매일마다 실천해 일취월장 합시다."

- 고영성, <일취월장> 중에서, 일을 성취하여 월등히 성장한다 -

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