스타트업을 성공하게 만드는 가장 큰 요인은 무엇일까? by 황순삼

스타트업 성공요인 : 아이디어, 팀, 비지니스모델, 자금, 시기   

스타트업이 세상을 바뀌어 놓고 있습니다. 구글, 아마존, 넥플렉스, 유뷰브와 같은 인터넷 기업뿐만 아니라 AirBnB, Uber와 같은 공유경제 기반의 스타트업들도 사람들의 생각과 행동을 변화시키고 있습니다. Idealab의 창업자이며 창업 투자자인 Bill Gross는 TED의 "The single biggest reason why startups succeed" 강연에서 스타트업에 성공에 영향을 미치는 5가지 요인으로 아이디어, 팀, 비지니스 모델, 자금, 시기(timing)을 도출하고 과연 무엇이 성공에 가장 큰 영향을 미치는가를 200개 기업을 대상으로 분석해 보았습니다. 

6분 정도의 짧은 강연이라서 분석방법을 제시하지는 않았지만, 결과를 보면 성공에 가장 큰 요인을 미치는 것은 시기(timing)로 성공에 42%의 영향을 미치는 것으로 제시합니다. 두번째는 팀/실행력, 세번째가 아이디어 그리고 비지니스 모델과 자금의 순서입니다. 기발한 아이디어와 비지니스 모델을 갖추어더라도 시기가 좋지 않으면 성공하기 어렵다는 점입니다. 똑같은 아이디어지만 시기에 따라 성공할 확율이 달라질 수 있다는 점에서 일종의 운이라는 성격도 포함됩니다.

Airbnb의 경우 많은 투자자들이 개인이 자신의 집을 낯선사람에게 빌려준 것인가에 대해 의구심을 가졌지만, 경제적 불황의 시기에 공유경제를 통해 개인에게 부수입의 기회를 제공했기에 성공할 수 있었습니다. 동영상 컨텐츠 서비스 모델로 그가 창업했던 Z.com이 실패했지만 2년뒤 비디오 코덱과 브로드밴드 확산이 이루어진 뒤 유튜브는 멋지게 성공합니다. 창업을 생각하고 있다면 무엇보다 고객이 원하는 것인지, 지금이 적합한 시기인가에 대해 솔직하고 깊이 있게 생각해 봐야겠습니다.  



과거를 바꾸는 방법 : 실존주의에 기반하여 by 황순삼

시간의 흐름에 따라 사람은 누구나 과거와 현재 그리고 미래를 갖게 됩니다. 종종 사람들은 과거를 돌아보며 후회하는 경향이 있습니다. 그때 좀더 좋은 선택을 했다면과 같은 질문을 통해 현재의 삶이 바꿔지기를 바랍니다. 인터스텔라 영화처럼 웜홀 여행이나 타임머신이 개발되어 과거로 돌아가 그 일을 바꾼다면 현재가 바뀌어 있을까요? 

미국 뉴욕시립대의 댄 그린버거 교수는 과거로 돌아가 결혼 전의 할아버지를 살해한다면 아버지가 태어나지 않게 되고, 나 역시 존재하지 않게 되는 ‘할아버지 살해의 패러독스’가 발생한다는 것으로 과거를 바꿀 수 없다고 주장합니다. 

그럼 타임머신으로도 바꿀 수 없는 과거를 어떻게 바꿀 수 있을까요? 실존주의자들은 우리가 과거를 바꿀 수 있다고 이야기합니다. 과거에 일어난 사건(event) 그 자체를 바꾸는 것이 아니라 그 사건의 의미(mean)를 바꿈으로써 과거에 변화를 줄 수 있다는 것입니다. 여기서 사건과 의미를 생각해 볼 필요가 있습니다. 일어나는 사건(일) 자체는 통제할 수 없지만 이를 어떻게 받아들인 것인가하는 것은 개인의 인식(의미)의 영역입니다. 실존주의 창시자로 볼 수 있는 니체는 그저 "지난 일"을 "내가 원해서 한 일"로 바꾸는 것이 구원이라고 얘기합니다. 

같은 역사를 두고도 다른 해석을 하는 역사가들을 있듯이, 사건 자체를 어떻게 바라볼 것인가에 따라 그 의미는 달라지게 됩니다. 가령 좋은 직장에서 갑자기 당한 해고를 매우 불행한 것으로 여길 수 있지만 휠씬 좋은 일자리를 얻는 기회로 연결된다면 실직은 좋은 사건일 수 있습니다. 오랫동안 사궜던 여자친구와 헤어져 무척 괴로웠지만 이로 인해 이상형의 새로운 여자친구를 만나게 되었다면 그 이별은 꼭 슬픈 일만은 아닐 것입니다. 

스티즈잡스는 2005년 스탠포드 졸업 연설문에서 "connecting the dot" (점의 연결)을 통해 과거의 다양한 사건들이 어떻게 연결되어 미래로 이어지는가를 말해줍니다. 양부모가 평생 모은 돈을 쓰는 것이 미안해 대학을 중퇴하고 서체학을 배운 일, 자신이 설립한 애플에서 해고 당하고 절망속에 넥스트를 설립한 일, 암진단을 받고 죽음을 경험했던 일들이 애플과 그를 어떻게 성공으로 이끌어주었는가를 통해서 말이죠. 

앞을 내다보고 점을 연결할 수는 없지만 나중에 돌아보면 그 점들이 연결된다는 것을 알 수 있습니다. 과거의 점들을 어떻게 연결하는가 하는 것이 바로 사건을 인식하는 방법입니다. 지금의 현실이 싫다면, 미래에 취할 행동을 통해 현실에 변화를 줄 수 있고 향후에 돌아보면 과거가 달라져 보일 것입니다. 사과가 빨갛게 보이는 것은 그 자체가 빨게서가 아니라 빨간색만 반사하고 나머지 빛깔은 흡수하기 때문입니다. 과거의 사건은 바꿀 수 없지만 그 사건을 어떻게 인식할 것인가는 자신에게 달려있습니다. 



슬라이스 식빵의 발명에서 얻을 수 있는 스타트업 인사이트 by 황순삼

바쁜 현대인에게 식빵처럼 유용한 식사거리도 드물죠. 특히 서양인에게 빵의 존재는 동양인의 쌀과 같은 것으로 인류는 3천년전부터 빵을 먹고 살아왔습니다. 슬라이스된 식빵이 발명된 것은 1920년대입니다. 빵을 일정하게 잘라 놓은 것에 불과하지만 슬라이스 식빵을 발명하고 성공한 스토리는 오늘날의 창업과정에서도 유용한 인사이트가 담겨져 있습니다. 


창업기회 발견  

독일이민자 집안에서 1880년 덴버에서 태어난 Otto Rohwedder은 20살에 시카고로 이사와서 시력검사를 전공하지만 졸업후에는 보석가게에 취직을 합니다. 이후 자신의 보석가게를 열고 7년동안 3개의 보석가게를 세우며 보석가공을 위한 도구나 공구들을 직접 만들어 수익율을 높였다고 합니다. 

전공보다 시장상황에 읽어 직업을 구하고 직접 일을 배우며 창업을 합니다. 짧은 기간동안 가게를 3개를 내고 손수 공구와 도구를 개발한 것을 보면 엔지니어링 창업가 마인드가 있었던 것 같습니다. 

당시에는 빵의 신선도를 위해 식빵이 한덩어리로 팔렸는데 부인이 식빵을 짜를때마다 불평을 하는 것입니다. 일정한 두께로 빵을 썰기가 힘들고, 바쁜 아침시간에 시간도 많이들고 칼이 날카롭지 않으면 빵이 뭉게지기 쉽다는 거죠. 그는 여기서 사업 아이디어를 떠올립니다. 

미리 잘려져 있는 식빵을 만들어주는 기계를 만들면 어떻까? 

창업기회를 발견하는 좋은 방법 중 하나는 주변에서 흔히 발생하는 
고충(pain point)을 해결해주는 것입니다. 일상생활에서 불편하지만 대안이 없어 참고 넘어가는 고충들이 많이 있습니다. 비디오 반납을 놓쳐 연체료를 내야하는 고충을 해결한 것이 Netflex이고, 길거리에서 소매상이나 노점상이 카드결제를 할 수 없는 고충을 해결한 것이 Square입니다. 기발하고 대단한 사업거리를 찾기보다는 생활속에서 해결되지 못한 고충을 관찰하고 탐색하는 것이 성공할 수 있는 사업 아이디어가 됩니다. 

그는 자신의 아이디어를 검증하기 위해 바로 시장조사를 합니다. 사람들에게 이상적인 빵의 두께를 결정하기 위한 설문지를 간단하게 만들어 몇몇 대형 신문사에 광고를 냅니다. 그리고 몇 달안에 30,000명의 주부로부터 설문응답을 받았습니다. 

Eric Ries은 린스타트업에서 아이디어를 검증하고 피드백을 받아 반복적으로 제품을 개선해나갈 것을 강조합니다. 린스타트업이 사업을 성공시키기 위해서는 아이디어를 빠르게 검증하고 제품에 대한 피드백을 받아 개선하는 체계를 구축해야 합니다. 1910년대에 Rohwedder는 신문광고를 통해 30,000명의 잠재고객으로부터 아이디어를 검증하고 요구사항을 받아 사업성 검증과 시장조사를 수행합니다. 

창업의 좌절과 성공  

시장조사를 마친 Rohwedder는 1916년에 보석가게를 모두 정리하고 도심외곽에 창고를 빌려 프로토타입을 개발하기 시작합니다. 빵을 잘라놓으면 신선도가 떨어진다는 문제를 해결하기 위해서 슬라이드 빵의 끝에 고정핀을 붙여 만들었는데 이게 제조과정에서 자꾸 삐져나오는 문제가 발생합니다. 그는 이를 해결하기 위해 수백장이 넘는 설계도를 제작하며 연구에 몰두합니다. 그런데 1917년에 공장화재로 모든 설계도면과 기계가 소각되는 불운을 경험합니다. 그럼에도 Rohwedder는 포기하지 않고 주식거래 에이전트로 일을 하며 가족을 부양하면서 꾸준히 기계제작에 매달려 1927년에 슬라이싱 기계 개발을 완성합니다. 빵에 고정핀대신 왁스 종이로 빵을 덮어 빵의 신선도와 모양을 유지시켜 해결한 뒤 이 기계에 대한 특허를 등록합니다. 그리곤 Mac-Roh Sales & Manufacturing이라는 회사를 설립하게 됩니다. 


성공한 창업가들은 창업과정을 종종 롤러코스터에 비유합니다. 잘 나가는 듯 싶다가도 뜻하지 않은 일들로 한꺼번에 주저앉는 경험을 하게 됩니다. 그도 보석가게를 모두 정리하고 과감하게 사업에 몰두했지만 화재로 모든 것을 날려버립니다. 그런데 포기하지 않고 주식거래 에이전트로 일하면 10년만에 이전보다 향상된 제품을 개발해 냅니다. 그리고는 회사를 세우기전에 특허를 등록합니다. 기업이 작고 기술이 핵심일수록 특허는 비지니스를 지켜주는 든든한 자산이 되기 때문입니다. 

발명된 슬라이싱 기계에 대한 평가는 좋았음에도 불구하고 고객을 찾기가 쉽지 않았습니다. 5피트 넓이와 3피트 높이의 크고 복잡해 보이는 기계를 사려는 제과생산업자가  보이지 않았습니다. 몇달이 지나고 Rohwedder는 친구인 제과점오너인 Frank Bench에게 구매를 부탁을 합니다. 망해가기 직전이던 Frank Bench은 어려운 형편이었지만 그의 부탁을 들어줍니다. 1928년 7월 7일 최초의 슬라이스 식빵이 Kleen Maid라는 이름으로 출시가 됩니다. 슬라이스 식빵은 나오자마자 엄청난 인기를 끌며 매체들의 큰 관심도 얻게 됩니다. 1950년대 이후로는 훌륭한 신제품에 대한 찬사문구로 “the greatest thing since sliced bread”라는 말이 사용될 정도였습니다.  


Frank Bench는 슬라이스 식빵의 인기로 2주만에 자신의 매출이 2,000%가 증가합니다. 슬라이스 식빵이 인기를 얻자 뉴욕에 기반을 둔 Continental Baking Company는 Rohwedder의 기계를 사용해 회사의 모든 제품을 생산하며 Wonder-Cut이라는 슬라이싱 식빵을 대대적으로 광고하며 큰 성공을 거두기도 합니다. 1933년에 이르자 규모있는 모든 제과생산업자들은 슬라이스 머신 기계를 모두 사용하게 되었고 미국에서 생산되는 빵의 80%를 슬라이스가 차지합니다. Rohwedder는 자신의 특허를 다국적 기계제조사였던 Micro-Westco 회사에 매각하고 그 회사에 직원으로 입사하여 1951년에 세일즈 부사장으로 은퇴합니다. 


세상을 바꾸는 혁신은 기발한 제품만으로는 부족한 경우가 많습니다. 제품이 시장에서 협력할 수 있는 파트너를 찾아 윈윈하는 협력관계를 만들어 고객과 가치가 증가할 때 성장할 수 있습니다. (이를 생태계 이론이란 말로 표현을 합니다.) 1930년대 제과시장을 변화시킬 수 있었던 것도 특허를 팔아 큰기업에서 비지니스를 만들어 나갔기 때문에 가능했을 것입니다. Rohwedder가 특허를 팔아 돈도 많이 벌었을텐데 직원으로 입사하여 은퇴때까지 일을 했던 것을 보면 근면한 인격을 갖추었다고 생각됩니다. 


규제와 혁신  

슬라이드 식빵이 주방과 제과점을 점령해가던 1930년대를 지나 1943년이 되어 세계 2차 대전이 발발하자 미국정부는 자원절약 차원에서 슬라이드 식빵 판매를 금지시킵니다. 슬라이스 식빵이 통으로 된 식빵보다 포장에 종이도 많이들고 제조과정에서 효율성이 떨어뜨린다는 것이죠. 그런데 3개월이 지나고 주부들과 제조사들의 항의와 불만에 판매금지를 포기합니다. 생각보다 자원절약이 별로 안되더라는 궁색한 변명을 늘어놓으면서요. 


소비자의 욕구를 반하는 정부의 규제는 결국 소용이 없게됩니다. 시장을 규제하고 통제하려고 해도 결국은 수요가 공급을 창출시키게 마련입니다. 단통법, 공인인증서를 위시한 금융규제법, 게임규제법 등등 수많은 법들은 오히려 국내시장의 성장을 저해할뿐 수요에 따라 변화될 수 밖에 없다고 생각됩니다. Rohwedder가 슬라이드 식빵을 하나씩 만들어 세상을 변화시킨 것처럼 말이죠. 


"저물어가는 프로그래밍의 시대" 칼럼을 읽고 by 황순삼

ZDNETKOREA에 임백준님의 저물어가는 프로그래밍의 시대 (2014.11.04) 라는 제목의 칼럼을 보면, IBM 왓슨과 같은 수퍼컴퓨터와 머신러닝 기술을 통해서 개발자가 코드를 짜는 고전적 의미의 프로그래밍 시대는 저물어가고 새로운 프로그래밍 시대가 오고 있다고 얘기합니다. 한국과 미국에서 프로그래머와 아키텍쳐 오랜 경험과 IT 베스트셀러를 다수 내신 임백준님의 칼럼인지라 주제를 생각해보게 만들더군요. 

과거 1990년대에도 손으로 개발을 할 필요가 없을 것이라는 전망이 있었습니다. CASE(Computer Aided Software Engineering) 기술의 발달로 UML(Unified Modeling Language) 기반의 모델링 도구와 컴포넌트 기반 개발 방법 등으로 설계만 상세하게 하면 코드는 자동으로 생성하기 때문에 개발자들이 필요없다는 것이죠. 그런데 현실에서 설계를 개발 수준까지 상세하게 작성하는 것이 엄청 번거롭습니다. 설계 과정에서 수정사항될 사항이 많을뿐만 아니라, 컴파일 이후 발견되는 결함도 상당합니다. 아울러 자동생성되는 코드에도 쓸데없는 코드가 많고 코드품질이 낮아서 개발에 큰 도움이 되지 않았습니다. 따지고보면 개발에서 할일을 설계로 옮겨와 몇 배로 수작업을 했어야 했는데, 자동화도 아니고 설계와 개발간의 왕복과정을 고려하지 못하여 이상적인 생각이었습니다. 

2000년대에 들어서면서 문서보다 동작하는 코드와 개인 간의 상호작용을 강조하는 애자일(Agile)의 등장과 더불어 CASE 도구라는 말은 사라지고, 소프트웨어 라이프사이클의 관리와 각 단계별 자동화 도구, 통합 및 배포 도구들이 등장합니다. 과거와 비교해보면 자동화는 상당부분 진척된 것이 사실이지만 개발은 여전히 사람의 손에 의지합니다. 

새로운 프로그래밍 시대의 도래    

2011년 마크 앤드리슨(Marc Andreessen)은 "왜 소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있나(Why Software Is Eating The World)?"라는 글로 소프트웨어 시대가 도래했음을 선언합니다. 영국과 미국에서 프로그래밍을 초등학생때부터 가르친다고 하고, 한국도 따라하기 바쁠만큼 소프트웨어 개발은 미래의 성장동력으로 관심을 얻고 있습니다. 이처럼 소프트웨어 개발에 관심이 높아지고 선진국도 어려서부터 프로그래밍을 가르치려고 하는데 프로그래밍 시대가 저물어 간다고 하니 어떻게 받아들여야 할까요? 

앞에서 임백준님이 얘기한 새로운 프로그래밍 시대는 머신러닝을 통해 기계가 인간을 대치하는 프로그래밍 환경입니다. 이런 시대가 멀지 않았음을 얘기하면 한가지 예로 그리드(thegrid.io)를 언급하고 있습니다. 

그리드는 인공지식을 통해 디자인과 개발을 개발한다고 합니다. 내년 봄에나 서비스를 오픈한다고 하니 지금은 어느 수준으로 만들 수 있을지 파악하기는 어렵습니다. 요즘 웹호스팅 업체들도 오픈 CMS와 디자인 템플릿을 제공하여 간단하게 웹사이트를 만들어줍니다. 이것이 이미 개발된 사이트에 디자인 템플릿 중 하나를 선택하는 것이라면, 그리드는 요구사항과 컨텐트를 받아서 디자인과 개발을 인공지능이 만들어준다는 것입니다. 

머신러닝에서 중요한 것은 개발기술도 필요하지만 알고리즘이 중요합니다. 알고리즘을 잘하기 위해서는 수학에 대한 고급지식과 논리적 추론 능력이 필요하죠. 따라서 그리드 사례처럼 정형화되고 표준화된 개발기술들은 기계가 대치하고 머신러닝을 다룰 수 있는 수학과 논리적 추론 능력이 새로운 프로그래밍 시대에 요구된다고 볼 수 있습니다. 

새로운 프로그래밍 시대의 기대와 현실 

Edsger Wybe Dijkstra는 네델란드 컴퓨터 과학자로 1972년 개발언어 대한 그의 공로를 인정받아 컴퓨터 과학의 노벨상이라 불리는 튜링어워드(Turing Award)를 수상한 분입니다. 그가 인공지능에 대하여 아래와 같은 얘기를 합니다. 

"The effort of using machines to mimic the human mind has always struck me as rather silly. I would rather use them to mimic something better."  (인간의 마음을 모방하기 위해 기계를 활용하려는 그동안의 노력은 나에게 언제나 바보같이 느껴진다. 다른 뭔가를 보다 잘 모방하는데 그것들을 사용해야 한다. 번역: 황순삼) - Edsger Wybe Dijkstra 

튜링어워드에 나오는 수학자 알런 튜닝은 생각하는 기계(thinking machine)를 만들 수 있다고 생각하고 실제 기계가 정말 생각할 수 있는지를 실험하기 위해 튜링 테스트(Turing Test)를 제안합니다. 
 
세 개의 방이 있고 각 방에는 각각 사람과 기계가 그리고 나머지 한방에는 면접관이 있다.  피실험자는 컴퓨터 화면을 통해서 면접관과 연결되어 있다. 면접관은 다른 두 방의 안쪽을 볼 수 없고 다만 텔레그라프를 통해 문자를 주고받는 방식으로 대화하면서 누가 기계인지 또는 누가 사람인지를 판별해야 한다. 그 실험에서 기계는 자신을 인간이라고 주장해야 한다. 만약 면접관이 끝내 기계와 인간을 구분해내지 못해서, 결과적으로 기계가 면접관을 속이고 인간으로 간주된다면 "그 기계는 생각할 수 있다고 판단하자"는 규칙이다.
 
수많은 과학자들이 인공지능에 도전했지만 튜링테스트를 통과하지는 못했습니다. 이에 인간이 어떻게 생각하고 판단하는지가 더욱 궁금해지게되었는데  이를 알 수 없다면 결국 인간의 지능을 복제하는 것도 가능하지 않기 때문입니다. 미국 현대철학자 가운데 가장 영향력 있는 인물 중 한 명인 드레이퍼스(Dreyfus, L. Hubert)는 다음과 같이 얘기합니다. 
 
우리가 무엇이 의자인지 혹은 무엇이 망치인지 이해할 수 있는 이유는, 일련의 문화적 실천 전체, 즉 우리가 그 속에서 성장하여 점차 친숙하게 된 그 전체 안에서 그 대상이 들어맞기 때문이다. 그것은 알고리듬으로 환원될 수 없는 문맥적 지식이다. 그러므로 지능은 살아있는 문화 안에 존재하는 유기체의 목적에 의해서만 동기화될 수 있다.

구글이 무인으로 자동차를 운행하고, 기계가 인간과 소통을 하는 시대를 맞이하고 있지만 아직은 제약적인 상황에서만 이루어지는 것이 현실입니다. 어린아이도 쉽게 할 수 있는 고양이와 사람을 구분한다거나, 탁자 위에 물병을 들어 컵에 따르는 간단한 일도 컴퓨터가 하는데는 수년이 걸릴만큼 어려운 일입니다. 제퍼디(Jeopardy!) 퀴즈쇼에서 우승한 IBM 수퍼컴퓨터 왓슨(Watson)을 장학퀴즈와 같은 다른 퀴즈쇼에 내보내기 위해서는 새롭게 프로그래밍을 하고 데이타를 쌓고 학습을 하는데 상당한 시간이 필요합니다. 이때도 사람이 작업을 해야 합니다. 

디지털, 빅데이타, 모바일, 사물인터넷, 수퍼컴퓨터, 인공지능...등 ICT 신기술들을 통하여 폭증하는 데이타와 컴퓨터의 연산능력, 이를 기반으로 점점 고도화된 지능을 갖춰가는 머신러닝 시대기 도래할 것이라는데는 이견이 없습니다. 따라서 많은 영역에서 자동화가 이루어지고 컴퓨터가 인간을 대치하게 될 것입니다. 그러나 머신러닝때문에 프로그래머가 사라질 것 같지는 않습니다. 다양한 분야에서 머신러닝을 통해 많은 일들이 자동화되어가고 있지만 머신러닝 시스템을 개발하는 일은 여전히 사람에 의존합니다. 

그래픽 사용자 인터페이스를 통해 컴포넌트들과 변수를 정의하고 연결을 시켜 간단한 어플리케이션을 만드는 경우는 도구들을 종종 볼 수 있습니다. 기능을 정의하고 설계할 수 있다면 프로그래밍 언어를 몰라도 어플리케이션을 개발할 수 있는 것이죠. 이런 도구들이 있다고 프로그래머가 필요없다고 하지는 않는 것은 아이디어가 소프트웨어로 만들어지는 과정은 개발 언어뿐만 아니라 창의적이고 협업적인 수많은 과정을 거쳐야 하기 때문입니다. 과거 CASE 도구가 발전하면 프로그래머가 없어질 것이라고 예상했던 것처럼, 미래의 머신러닝 시대에도 기계가 인간을 대치하기는 어려울 것 같다는 개인적 생각입니다.  


유지보수하기 어렵게 코딩하는 방법: 평생개발자로 먹고 살 수 있다. by 황순삼

클린코드(Clean Code)에 관한 원고로 자료를 찾다가 한빛미디어에서 제목이 재미난 책을 발견했습니다. "유지보수하기 어렵게 코딩하는 방법: 평생개발자로 먹고 살 수 있다."  한빛미디어에서 이북을 무료로 다운로드 받을 수 있습니다. 유지보수를 어렵게하는 안티패턴들(Anti-patterns)을 간략한 에세이 형식으로 소개하는데 48페이지 분량으로 실용적?입니다. 가령, 길고 비슷한 변수명을 써서 혼동을 주라던지, 자바의 중복성을 남용하기, Final로 클래스 정의해서 확장 막기, 인터페이스 피하기, 전역변수 사용 등등을 제시하며 어떻게하면 관리자를 속이거나 숨길 수 있는 방법도 알려줍니다. 
원본 사이트는 http://mindprod.com/jgloss/unmain.html 이며 아래 각 주제를 클릭하면 내용을 보실 수 있습니다. 마지막에 저자는 본 글은 농담이며 유지보수를 잘하는 코딩방법으로 얘기를 하면 아무도 관심을 갖지 않을 것 같아서 이렇게 썼다고 얘기하네요. 결국 이와 반대로 개발하면 유지보수를 손쉽게 할 수 있다는 얘기겠지요. 



문화에 맞춰 발표를 조정해라 : Tailor Presentation to Fit the Culture by 황순삼

HBR 블로그에 실린 "Tailor Presentation to Fit the Culture" (2014/10/29)글에서 청중들의 문화와 자신의 발표 논리 전개가 달라서 생겼던 경험담을 들려주고 있습니다. Erin Meyer는 14년 전 시카고에서 파리에 가서 교육 강의를 하게 되었습니다. 설득적인 강의 자료와 요점, 예상 질문 등을 꼼꼼히 챙기고  강의를 진행하게 됩니다. 

그동안 미국에서 성공적으로 수행했던 핵심을 먼저 제시하고 전략과 실제 사례로 이어지는 프리젠테이션을 수행하는데 청중들의 반응이 이상했습니다. 그리고 첫번째 질문이 들어옵니다. 

어떻게 그런 결론이 나올 수 있죠? 당신은 우리에게 툴과 추천하는 방식들을 얘기해 주었지만 저는 당신이 어떻게 그런 결론에 도달했는지에 대해 충분히 듣지 못했습니다. 몇 명에게나 설문을 한 것인가요? 어떤 질문들을 했나요? 당신의 데이타를 분석하는데 어떤 방법론이 사용되었고, 어떻게 그런 결론에 이끌게 되었는지 설명해주세요? 

저자는 도도하고 자신의 평판에 도전하는듯한 질문에 당황합니다. 실용적 내용과 실질적이고 흥미있던 교재였고, 이론적이고 상세한 분석방법을 설명하면 강연이 지루해질까봐 사용된 방법론은 탄탄하며 세심한 연구조사 방법이 사용되었다. 자세한 것은 쉬는 시간에  토론을 하면 좋겠다고 응답하고 강의를 진행하려고 했습니다. 그런데 상황은 더욱 악화되기 시작합니다..... 

연역적 사고 문화 vs. 귀납적 사고 문화  

저자는 Principles-first reasoning (Deductive reasoning, 연역 추론)에 부딕쳤던 것입니다. 연역 추론은 보편적 원칙이나 이론으로부터 새로운 결론을 유도하는 사고방식입니다. 프랑스, 스페인, 독일, 러시아와 같은 유럽국민들은 연역적 사고에 익숙합니다. 명제간의 논리적 타당성을 따지는데 삼단논법으로 잘 알려진 방법입니다. 이들이 행동하기 위해서는 제안이나 요구에 앞서 왜(WHY)를 이해시켜야 합니다. 반면 미국인이던 저자는 Application-first reasoning (Inductive reasoning, 귀납 추론) 귀납적 사고에 익숙합니다. 경험적 사실로부터 가설과 원리를 추론해 내기 때문에 왜(WHY)보다는 어떻게(HOW)에 초점을 둡니다. 

저자는 미국에 살던 독일인 Jens Hupert는 자신과는 반대의 경험을 했다는 이야기를 들려줍니다. 인터뷰에서 독일에서 익숙했던 방식대로 결론의 토대를 이루는 지표와 데이타, 방법론, 주장을 하나씩 설명하는데, 듣고 있던 보스가 그에게 다음부터는 핵심 결론부터 먼저 얘기하라고 아니면 중요하지 않은 것에 초점을 잃게 된다고 조언합니다. 그러나 Jens Hupert 변수를 정의하지 않고는 결론에 도달할 수 없다고 생각합니다.  

사람들은 연역 혹은 귀납 추론을 다 할 수 있는 능력이 있지만 교육 환경에서 어떤 사고 방식을 강조하느냐에 따라 영향을 받게 됩니다. 대표적인 귀납주의적 학자였던 프랜시스 베이컨은 영국의 고전경험론의 창시자로 르네상스 이후 자연철학과 과학적 방법을 이끌며 확률이론의 발전을 가져옵니다. 반면 3단 논법으로 대변되는 연역 추론은 그리스의 소크라테스에서 데카르트의 수학적 연역법을 거쳐 헤겔에 이르는 변증법 사고에 도달하고 이론철학과 종교적 교리를 발전시켰습니다. 

발표방식을 어떻게 조정할까? 

연역적 사고에 익숙한 사람에게 발표할때는 결론이나 사례를 내놓기 전에 주장에 담긴 개념을 설명하고 타당성을 제시합니다. 이 부분에 충분한 시간을 두고 진행하며, 배경과 원칙에 대한 설명과 토론을 충분하게 가져야 하므로 발표 시간을 좀더 넉넉하게 갖도록 하고 어떻게보다 왜에 대하여 설명을 합니다. 

귀납적 사고에 익숙한 청중들에게는 요점을 먼저 전달합니다. 구체적 사례와 도구를 제시하고 주장에 담긴 개념이나 이론들을 설명하는데는 시간을 적게 둡니다. 실제 사례를 제시하고 다른 곳에서 어떻게 적용되었는가를 설명하고 왜보다는 어떻게를 강조합니다. 

대체로 한국사람은 결론을 뒤에 두는 연역적 사고에 익숙하다고 생각되지만 집단과, 상황 그리고 개인성향에 따라 달라집니다. 가령 학회에서 발표를 한다면 연역적 전개가 적합합니다. 결론에 도달하기 전에 지표와 데이타, 방법론 등이 근거로 충분하게 설명되어야 합니다. 반면 회사에서 윗사람에게 보고할 때는 귀납적 전개를 해야 합니다. 중요한 요점을 먼저 제시하고 구체적 방법과 사례가 설명되어야 합니다. 동양 고전을 살펴보면, 연역적 사유가 많았으나 현대적 교육을 통해 미국적 사고가 보편적으로 받아지면서 귀납적으로 논리를 전개하는 것이 선호되고 있습니다. 결론을 먼저 제시하고 이유와 사례를 전개해야 한다는 것이지요. 잘 알려진 방법으로 PREP 논리구조가 있습니다. 


어떻게(How)는 실무자급 레벨에서, 왜(Why)는 경영진이나 고객을 대상으로 설득할 때 중요합니다. 사이먼시넥은 골든서클(Golden-circle)을 통해 위대한 리더들의 연설은 Why->How->What로 이루어진다고 설명합니다. 사람들을 설득하여 행동으로 이끌어내는데 논리보다 감정이 중요하기 때문에 "왜"라는 감정영역에서 부터 진행되어야 한다고 주장하는 것이죠. 그러다고 골든서클 방식으로 연설을 하면 다 잘되는게 아닙니다. 청중의 관심과 상황, 수준, 성향 등이 고려되어야 합니다. 


성격 유형을 테스트하는 방법중에 MBTI라는 것이 있습니다. 이는 4개의 축으로 총 16가지의 성격유형이 나오게 됩니다. 네개의 축은 에너지를 어떻게 얻는지, 정보를 어떻게 습득하는지, 판단을 어떻게 내리는지, 행동을 어떻게 하는지에 대한 선호도로 결정되고, 이를 통해 4개의 글자로 성향을 판단하게 됩니다. 


가령, 큰 그림을 선호하는 직관형(N)과 개별적이고 구체적인 사실을 중요하게 여기는 감각형(S)은 전혀 다른 발표스타일을 선호합니다. 직관형이라면 큰 틀을 먼저 제시하고 논리적으로 접근하는 연역적 방식을 선호하고 감각형은 구체적인 사례와 데이타를 충분하게 제시하는 귀납적 방식을 좋아합니다. 

감정과 가치가 중요한 감정형(F)형에게는 Why가 중요하고 논리가 중요한 사고형(T)는 How가 타당해야 합니다. 결정을 내리기 좋아하는 판단형(J)는 결론부터 명확하게 제시하는 귀납적 방법에 매력을 느끼고, 여러 옵션을 열어두고 정보를 받아들이려고 하는 인식형(P)는 하나씩 근거를 풀어나가며 토론도 하는 연역적 방법이 좋습니다. 

청중에 따라 발표나 강연방식이 맞춰져야 합니다. 청중을 한 국가의 문화로 묶는 것보다 청중의 관심과 상황, 수준, 성향까지섬세하게 고려될 필요가 있습니다. 한가지 더 추가한다면, 연역이나 귀납적 추론이라는 형식도 중요하지만 청중들과 공감될 수 있는 자신만의 이야기가 더욱 매력을 발휘하는 세상입니다. 


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