독서습관280_열정이 느껴지는 책_인재경영 데이터사이언스를 만나다_김성준_2018_클라우드나인(201004)

■ 저자: 김성준

리더십 심리학자이자 조직 인류학자의 삶을 지향하면서 실무와 연구에 정진하고 있다. 그는 조직에서 일어나는 다채롭고 흥미로운 현상에 호기심이 많다. 그래서 '실제로 그런 문제가 존재하는가?' '그 원인은 무엇인가?' '정말로 효과가 있는가?' 의문을 제기하고 실마리를 찾기 위해 일선 현장에서 일하는 리더, 구성원, 그리고 그들이 함께 빚어내는 다채로운 소리에 귀 기울이고 있다. 그러면서 그는 데이터를 입수하여 분석하고 검증하여 시사점을 찾는다. 마치 소설가 아서 코난 도일이 창조한 매혹적인 주인공 셜록 홈즈처럼 말이다.

그 경험을 바탕으로 2013년에 '사람 데이터'를 분석하여 인재경영에서 어떻게 과학화를 추구할 수 있는지를 담은 책 <빅데이터, 인재를 말하다>를 출간했다. 지금처럼 전세계적으로 '사람 분석 People Analytics'붐이 일기도 전에 출간됐고 지금도 국내에서는 불모지나 다름없는 분야의 책이다. 그로부터 5년이 지났다. 그간 우리 사회는 '알파고'라는 차원이 다른 '파고'를 만났다. 국내외 여러 기업들이 머신러닝과 인공지능을 활용하여 다양한 시도들을 하고 있다. 그는 인재경영 과학화의 최전선에 있는 사람으로서 그동안 고민하고 성찰한 내용을 이 책에 담았다. 

그의 인생 목표는 실무와 학문 간의 회색지대에서 가치를 만들어나가는 일이다. 그는 현재 실무적으로는 SK그룹 아카데미 리더십개발센터에서 '역량 진단 및 사람 데이터 분석'을 담당하고 있다. 또한 학술적으로는 <계간 인력개발 Human Resource Development Quarterly> <관리심리저널 Journal of Managerial Psychology>등 해외 학술지에 주저자로 연구 결과들을 발표했다. 배울수록 무지를 깊이 자각하여 '언제나 학생'이라는 자세를 견지하고 있다. 어제는 전문가를 자칭했으나 오늘도 학생이고 내일도 학생이다.

■ 소감

2020년 추석연휴2020년 추석 연휴 마지막인 주말에 이 책을 읽었습니다. 농사를 업으로 하고 계신 부모님 댁과 전주 처갓집을 4일간 다녀오면 조용히 혼자만의 시간을 가지고 책을 읽는다는 것이 행복으로 다가왔습니다.

'경영과학'에 관한 책을 찾던 중 정약용도서관에서 만난 책입니다. 경영에 데이터를 접목한 것을 기대했는데 좀 더 구체적으로 경영학 중에서 조직관리에 데이터를 접목하여 어떻게 활용할 수 있는지 잘 보여주는 책입니다.  조직관리, 인재, 평가 등에 대한 용어가 나오면서 회사 내 인사부서 담당자들에게 적합한 책인데 읽을 필요가 있을까 고민되었습니다. 하지만 목차를 보고 리더와 경영자에게도 바람직한 모습을 보여주는 것이 담겨있어 끝까지 읽었는데 만족스럽습니다. 

인사평가에 대한 부분에서 글로벌 기업의 사례를 보여준 것이 인상깊었습니다. 한 사람에 대해 매년 6쪽 분량의 정성적 평가를 자신과 상사가 한다는 것입니다. 이것이 10년 20년 쌓이면 어떤 사람이고 어디에서 역량을 발휘할 것인지 판단하기 용이할 것입니다. 리더로서 평가를 하기도 하고 받기도 하는 입장에서 이런 제도로 한다면 수고스럽긴 하겠지만 제대로 인적자원을 활용할 수 있을 것입니다. 

또한 저자가 살아온 경험을 직접 언급한 부분이 독자로 하여금 진실성을 느끼게 해 줬습니다. 대학생과 고등학생 자녀를 둔 아버지로서 저자와 같이 자신의 뜻에 따라 공업계 고등학교를 가고 바로 취업을 해서 세상의 학력차별을 경험하고 25세에 대학에 진학해 박사과정까지 배움의 길을 걸었던 사례는 좋은 본보기라고 생각됩니다. 고등학교를 졸업하면 무조건 대학에 가야 하고 대학에 가서도 꿈이 희미해서 그럭저럭 살아가는 젊은이가 아니길 바라게 됩니다. 

이 책을 통해 저자의 열정을 느낄 수가 있었고 조직내에서 사람을 잘 성장시키기 위해, 조직에 기여하도록 하기 위해, 올바른 판단을 위해 데이터를 통한 분석과 판단이 아주 중요하다는 것을 알게 됩니다. 회사 내에서 하는 업무가 성과를 내고 경영층에 판단에 기여할 수 있는 것이어야 하고, 나아가 개인의 성장에도 도움이 되야겠습니다. 전문가가 되기 위해 종이 한 장의 차이를 극복할 수 있도록 끝까지 파고 물고 늘어지는 습관도 필요하겠습니다. 

■ 책에서 발췌

59페이지) 조직은 자신들의 미션과 목적을 달성하기 위해 극히 한정된 자원을 효율적으로 사용해야 하기 때문이다. 
63) 라즐로 복은 어느 날 구글 내 인사담당자들에게 자필로 이렇게 선언한다. "구글의 구성원에 대한 모든 의사결정은 데이터와 분석에 기반을 둬야 한다! All people decisions at Google are based on data & analytics!"
64) 스티브 잡스가 스탠퍼드대학교 졸업식 축사에서 언급한 "커넥팅 더 닷츠 connecting the dots"가 생각났다. 내 전문성과는 전혀 관계없을 법한 일들이 나중에 가서 하나의 구슬처럼 꿰어지며 빛을 발한 듯했다. 
67) "그게... 이 사람을 뽑아야 할까 말까 면접 볼 때는 잘 감이 안오더군요. 확신이 잘 서지 않기에 점심을 먹자고 했지. 그러고는 마지막에 내가 '궁금한 사항 있느냐?'고 물어보니 '잠시만요.' 하면서 가방에서 질문 리스트 종이를 꺼내는데 그때 감이 확 왔습니다. 이 사람이라고. 우리 조직과 일에 대해 궁금한 사항들을 미리 정리해 올 정도면 호기심과 학습력이 강할 것이라는 생각이 들더군요. 입사하고 나서 업무를 빠르게 파악해서 숙지하고 다양한 호기심으로 업무를 확장해 나갈 거라는 확신이 들어서 뽑았습니다."
68) 1900년대 초에 미국 노스캐롤라이나 그리소보로라는 작은 도시에 런스포드 리처드슨이라는 약사가 살고 있었다. 그는 감기 기운을 낫게 하는 빅스 바포럽Vicks VapoRub이라는 가정용 상비약을 만든다. 가슴과 목에 마사지하듯이 문질러 바르면 초기 감기 기운을 완화시켜준다. '바르는 감기약'이라는 별명이 붙은 이 제품은 지금도 피앤지P&G에서 판매하고 있다. 
85) 주장가설은 연구자가 '나는 이렇게 될 것 같은데 실제로 그러한지 검증해보자.'라고 주장하는 내용이다. 반면 영가설null hypothesis은 연구자의 주장을 아무런 가치 없게 만드는 또는 무위로 돌아가게 하는 가설이다. (중략) 또는 아무런 변화가 없는 '현상유지 가설'이라고 표현하기도 한다. 
104) 문제는 뭐였고, 그래서 가설은 어떻게 세웠으며 데이터는 어떻게 입수 및 분석했고 어떻게 보고 자료를 만들었으며 그 결과는 어떠했는지 설명할 수 있으면 좋았을 것이다. 함께 성장할 수 있을 텐데 말이다. 
116) 인과를 추론하는 몇 가지 조건들이 있다. 첫 번째 조건은 바로 상관이다. 두 현상이 유의하게 서로 관련이 있어야 한다. 상관관계를 중요하게 여기는 이유가 바로 인과관계를 추론하는 첫 번째 관문이기 때문이다. 두 번째 조건은 '시간의 선후'다. '닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐'는 익히 잘 아는 논쟁이다. 생명의 기원이 어디에서 시작되었는지는 오래전부터 질문해왔던 물음이다. 무엇이 먼저냐는 곧 시간의 선후를 의미한다. 
122) 머신러닝은 '예측'에 집중한다. 왜 어째서 이런 현상이 일어났는가에 대해서는 별로 관심이 없다. 예측을 잘하면 그걸로 만족한다. 컴퓨터가 빅데이터를 가지고 스스로 패턴을 찾아내고 학습하기 때문에 그 알고리즘을 사람의 논리로서는 이해하기 어렵다. 
138) [박사과정 입학 후 연구계획서 中] 저는 실업계 고등학교를 졸업하고 자동차 공장 라인 작업자, 영업사원, 컴퓨터 AS 기사, 건축 현장 등의 일을 전전하다가 20대 중반에 '죽을 때까지 공부하면서 살고 싶다. 평생 공부하고 연구하는 삶을 살고 싶다'는 생각을 했습니다. 1990년대 초반의 '앞으로는 자격증의 시대다'라는 구호에 자극을 받아 부모님과 선생님의 반대에도 실업계 고등학교 자동차공학과를 선택하였습니다. 하지만 현실과 이상 사이에는 괴리가 많았습니다. 고등학교 3학년 여름방학 때부터 시작되었던 자동차 공장 라인작업자 생활을 통해 사회의 학력 차별을 처절히 느끼게 되었고, 기계공보다는 공부하고 연구하는 지식인의 삶이 제 적성에 더 맞는다는 것을 알게 되었습니다. 평생 공부하는 삶을 걷기 위하여 25세에 대학교에 도전하였고 그 이후로 학부, 대학원, 회사 현장에 이르기까지 학문에 끊임없이 매진해왔습니다. ~
146) 나는 이것저것 관찰을 충분히 하고 나서 인터뷰를 시작한다. 인터뷰에서는 구성원들이 가지고 있는 암묵적인 가정을 들여다볼 수 있다. 그들의 집단적인 정신세계를 엿볼 수 있는 것이다. 
150) 팀장 중에서도 고성과자들만 추려서 비교를 해봤다. (중략) 
       1. 문제를 빠르게 해결함
       2. 조직의 전략 방향을 읽고, 이를 바탕으로 팀 목표를 추진함
       3. 팀원들의 의견을 존중하고 적극 경청함
       4. 업무에 대한 전문성, 노하우를 보유함
       5. 목표의식이 뚜렷하고 책임감이 강함
165) 영국 학자인 프랜시스 골턴 경이 성격을 처음으로 연구했다. 그는 진화론으로 유명한 찰스 다윈과 사촌지간이다. 다윈에 영향을 받아서 그런지 우생학 즉 인류를 유전학적으로 개량할 목적을 가진 학문을 처음으로 탄생시킨 천재다. '우생학eugenics'이라는 단어도 골턴이 만들어낸 것으로 '잘난' '우월한'의 뜻을 가진 그리스어 'eu'와 '태생', '태어남'을 뜻하는 'genos'를 합성해 만들었다. 말 그대로 '잘난 태생을 연구하는 학문'인 것이다. 
175) 인적성 검사는 고성과자를 예측하기 위함이 아니라 오히려 그 반대의 목적이 있다. 조직 부적응자, 우리 조직에 맞지 않는 사람을 선별하고 기본적인 직무 수행이 어려운 사람들을 사전에 스크리닝하는 데 그 효용이 있다. 
202) 인재육성 분야에서 70:20:10 모델이 상당한 주목을 받고 있다. 하지만 얼마나 과학적인 근거가 있는가에 대해서는 상당한 의구심이 많이 남아 있다. 그럼에도 불구하고 70:20:10 모델과 관련해 반박하기 어려운 명제가 하나 있으니 그것이 바로 리더는 경험을 통해 크게 성장할 수 있다는 점이다. 
208) <표> 대범주별 주요 경험 내용
 1. 전략적 변화 경험 : 회사에서 남들이 해보지 않은 새로운 일을 해보거나 새로운 전략을 고민해본 경험 등
 2. 어려운 문제 해결 경험 : 성과와 관련된 고질적인 문제 해결을 시도해보거나 성과가 저조한 조직을 턴어라운드시키려 한 경험 등
 3. 자원 배분 경험 : 조직의 매출/수익을 검토하거나 예산을 편성한 경험, 자금을 조달한 경험 등
 4. 업무 프로세스 및 제도 구축 경험 : 조직의 정책, 지침, 기본 방침을 수립하거나 업무 프로세스를 개선한 경험 등
 5. 관리 범위가 넓은 업무 경험 : 다양한 상품, 기술, 서비스 등을 책임지거나 복수의 부서를 담당한 경험 등
 6. 조직구조, 구성원 변화 경험 : 조직 구조를 설계하고, 인력을 충원하고, 조직 분위기를 변화시킨 경험 등
 7. 내외부 관계 관리 경험 : 내외부 다양한 조직, 이해관계자들과 협업, 협상, 관리한 경험 등
 8. 글로벌 다양성 관리 경험 : 해외에서 근무하면서 이질적인 문화나 가치관을 접한 경험 등
 9. 본사 및 계열사 근무 경험 : 본사에서 근무하거나 계열사에서 근무하면서 시너지를 만들기 위해 시도한 경험

225) 자신의 느낌과 생각을 담아 직접 작성한 에세이는 인지구조, 세계관, 가치관을 보여준다. 핵심인재 교육 과정을 통해서 개인의 리더십을 변화시키려 했다면 무엇보다도 멘탈 모델에 변화가 일어나야 한다. 리더란 무엇인지, 리더십이 왜 중요한지(리더십관), 팀원은 어떤 존재인지(인간관), 조직은 어떤 개체인지(조직관), 그 안에서 나의 강점과 약점은 무엇인지에 대한 생각이 달라져야겠다. 
239) 보일과 아귀나스가 분석한 집단은 연구자, 영화인, 정치인, 운동선수들이다. 이들은 일의 처음부터 끝까지 온전히 자신의 재능을 활용해 결과물을 얻어낸다. 개개인이 이윤 창출 센터profit center처럼 일을 수행하는 직업군에서는 멱법칙 분포가 더 적합할 수 있다. 반면 개인의 재능과 노력이 아니라 집단의 힘과 노력으로 성과를 내는 조직들은 어떨까?(중략) 이와 같은 조직들에서는 멱법칙 분포가 아니라 정규분포가 더 적합할 수 있다. 
243) 결국 인사평가 제도는 다음과 같은 질문들에 직간접적인 정보를 제공해주는 기능이라 생각한다. 
  - 우리 회사는 현재 시장에서 잘나가고 있는가?
  - 우리 회사가 목표로 한 바를 제대로 달성해 나가고 있는가?
  - 우리 부문, 부서, 팀은 잘 해나가고 있는가?
  - 그 과정에서 내가 이바지한 바는 무엇인가?
  - 내가 만든 결과물을 받아본 고객들은 어떻게 생각하는가?
  - 나의 결과물에 완성도와 품질을 높이려면 무엇을 어떻게 개선해야 하는가? 
246) NBA 농구선수, 메이저리그 야구 선수도 그 자신에게 바로 귀속되는, 객관적으로 파악 가능한 데이터들이 있다. 이는 다른 사람의 주관성이 개입될 여지가 없는 하드 데이터hard data에 가깝다. 
250) 위와 같은 회사에서 B라는 사람이 20년간 근무하고 승진 심사 대상자가 되었다고 가정해보자. 그에 대한 데이터가 6장씩 20년이니 총 120페이지가 있는 것이다. 이 사람이 어떻게 성장해왔는지를 역사적으로 다 볼 수 있다. (중략) 글로벌 기업 A와 같은 평가 풍토라면 평가센터를 운영할 필요가 있을까? 그럴 필요가 없을 것이다. 
256) 그 과정에서 구글의 모든 수석 엔지니어들이 집단적으로 학습을 한다. 승진 심사의 결과물이 단순히 누가 승진했고 탈락했고의 문제가 아니었던 것이다. 심사 과정 자체가 구글의 운명을 치열하게 토론하고 그 운명을 짋어질 사람들을 선출하는 중요한 의식 행위였던 것이다. 
263) 전문가는 종이 한 장 차이라고 하지 않는가. 어떠한 개념에 대해 바닥끝까지 파고 들어가 독하게 물고 늘어져 그 원리를 제대로 이해하고 적용하고 있는지 스스로에게 다그쳐보니 그게 아니었다는 것을 깨달았다. 
265) 피터 드러커는 "미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 미래를 창조하는 것이다"라는 명언을 남겼다. 그의 말처럼 지금 우리는 혼란스러운 첨단 기술을 주도적으로 활용해 기업 경쟁력을 높여야 하는 세상을 맞고 있다. 그 과정에서 '기술의 논리'에만 함몰되지 않고 '인간의 존재 가치' '인간의 영역'을 주체적으로 고민해 나가야 한다.