알고리즘 혁명의 시대,
어떻게 의사결정을 하고 성과를 내고 사람들을 이끌 것인가

정말 이해가 되지 않는 사건이 벌어진 적이 있었다. 세계적인 기업에서는 일어날 수 없는 일이었다. 하지만 사건은 실제로 일어났고 대부분은 별일 다 있다며 무심코 넘어가거나 심지어 그 와중에 엄청난 보상금을 받은 피해자를 부러워하기도 했다. 하지만 진정한 리더들은 그 이면을 살피고 시대의 흐름을 읽어 낸다.
2017년 유나이티드 항공사에서 승객인 베트남계 미국 의사 데이비드 마오 박사가 강제로 끌려 나왔다. 돈을 내고 티켓을 사서 정당하게 비행기에 탔는데 끔찍한 폭행까지 당하며 비행기 통로 바닥을 질질 끌려 나오는 마오의 사진이 SNS를 타고 퍼지자 항공사를 향한 비난이 폭주했고 주가는 곤두박질쳤으며 실적 역시 떨어지기 시작했다. 결국 회장이 나서 사과 성명을 발표하고 거액의 합의금으로 승객의 소송을 막아야 했다. 합의금의 액수는 공개되지 않았지만 최소한 수백만 달러 이상일 거라고 언론은 보도했다.
범인은 알고리즘이었다. 최대한 좌석 점유율을 끌어올려 회사의 수익을 높이려는 로직으로 움직이는 알고리즘은 예매 후 나타나지 않는 승객의 비율을 예측해냈다. 그리고 그만큼 오버부킹을 지시했다. 예측이 틀려 좌석이 부족하면 일정 금액 보상금을 내세워 비행기에서 내리게 할 승객은 항상 존재한다고 가정했다. 좌석 점유율은 높아갔고, 회사 수익률도 올라갔다. 마오 박사라는 예상치 못한 변수가 나타나기 전까지는.
유나이티드 항공사의 이미지에는 승객을 공격하는 회사라는 지워지지 않는 낙인이 새겨지고 말았다. 그렇다면 이는 알고리즘의 잘못일까? 조직을 이끄는 리더의 잘못일까? 다시 말해, 이런 사태의 재발을 막기 위해서, 알고리즘의 로직을 바꾸면 해결될까? 아니면 리더가 인식을 전환해야 할까?

넷플릭스가 성공한 원인은 무엇일까?
알고리즘을 이용해서일까,
아니면 알고리즘 리더가 회사를 운영했기 때문일까?

알고리즘으로 기적을 이뤄낸 회사들도 있다. 모두가 잘 아는 구글, 아마존, 넷플릭스 같은 회사는 알고리즘이라는 무기를 사용하여 짧은 기간에 세계 최정상의 기업이 됐다. 이들 회사는 알고리즘을 사용하는 방법이 유나이티드 항공사와는 어떻게 달랐을까? 알고리즘에 쫓겨 실수를 연발하지 않고 어떻게 안정적으로 알고리즘을 지배하며 누구도 넘보지 못할 자신만의 제국을 건설했을까?
지금 세계에서는 초 단위로 그 양을 측정하기 힘들 만큼 어마어마한 데이터가 쏟아지고 있다. 정보 혁명이 이뤄지기 전에는 불가능한 일이었다. 컴퓨터의 연산 능력이 기하급수적으로 올라가고 모든 것이 디지털화되어가는 일상은 우리나라 강원도 오지의 주민이 무엇을 검색했는지까지 기록하고 이를 분석해 낸다. 이제 알고리즘과 데이터가 일하는 방식 자체를 바꾸고 있다. 조직도 고객도 경영모델도 달라지고 있는데 리더만은 과거 아날로그 시대의 리더십을 고수해서는 안 된다. 아날로그 시대의 리더가 위계조직의 사다리를 오르면서 성장했다면, 알고리즘 시대의 리더는 유기적인 생태계와 매우 흡사하게 상호 연결된 전체성에서 조직을 운영해야 한다.
변화를 도모하더라도 만약 알고리즘 경영을 잘못 이해하면 유나이티드 항공사의 전철을 밟을 수도 있다. 이제 달라져야 한다. 다양한 규칙과 역학관계가 지배하는 새로운 시대에는 새로운 리더십이 필요하다.
이 책의 저자 마이크 월시는 글로벌 컨설팅 기업 투모로우의 최고경영자이자 미래학자이다. 그리고 《포춘》지 선정 ‘글로벌 500대 기업’의 회사들을 자문하며 알고리즘 경영의 구루로 활동하고 있다. 통찰력 있는 지도자들을 비롯한 글로벌 혁신가들과 인터뷰하여 알고리즘 리더가 되는 10가지 원칙을 분석하고 정리해 이 책에 담았다.

알고리즘을 지배하는 리더
알고리즘에 쫓겨나는 리더

세상 모든 것이 알고리즘으로 돌아간다고 해도 과언이 아니다. 새로운 시대에 성공하는 리더가 되려면 다양한 접근법, 차별화된 역량, 색다른 사고방식을 갖춰야 한다. 앞으로 기업이 직원들뿐만 아니라 의사결정과 프로세스 모니터링, 자원 관리와 관련한 알고리즘 플랫폼으로 구성된다면, 리더는 정확히 어떤 역할을 해야 할까?
롤스로이스라는 회사가 있다. 자동차를 만드는 제조회사로만 아는 이들이 많겠지만 비행기 엔진 서비스업체다. 비행기 엔진을 제조하여 판매만 하던 사업구조에서 항공기 운항 시간에 따라 엔진 요금을 부과하는 가입형 모델을 개발했다. 이런 진화는 알고리즘 덕분에 가능했다. 현실의 비행기 엔진을 디지털로 가상의 쌍둥이 엔진으로 구현하여 소위 ‘디지털 트윈’을 만들었다. 그리고 운항 중인 엔진에 각종 센서를 부착하여 엔진의 성능에 관한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석했다. 오류를 파악해서 예측하고 효율적인 유지보수를 하며 연료 소비를 최적화하기 위한 새로운 방법을 구상했다. 잦은 엔진 고장으로 어려움을 겪던 항공사들은 롤스로이스의 서비스를 반길 수밖에 없었다. 그리하여 롤스로이스는 제조업체에서 알고리즘 기반의 서비스업체로 변신할 수 있었다.
롤스로이스가 유나이티드 항공사와 같은 방식으로 알고리즘을 받아들였다면 어떻게 됐을까? 수익을 올리기 위해 생산 원가를 절감하는 방식으로 알고리즘을 활용하여 공장 직원을 감시하고, 직원의 동선을 관리했을 것이다. 매출 대비 서비스 요구가 많아 비용이 많이 드는 고객은 거래를 줄였을 것이다. 이런 사고방식으로는 롤스로이스 같은 진화를 이뤄내기는 힘들다.
두 회사의 근본적인 차이는 무엇일까? 과거의 낡은 경영 방식에 알고리즘을 끼워 넣을 것인가, 아니면 알고리즘으로 완전히 새로운 차원의 사고를 할 것인가?
이 책은 3부로 나눠 있다. 먼저 자신의 마음 구조에서 출발해, 그다음 함께 일하는 사람들에게로 확장하며, 최종 자신을 둘러싼 세계로 확대해 간다. 디지털 시대에 누구에게나 필요한 깨달음과 보석 같은 지혜가 수없이 담겨 있다. 알고리즘 리더가 되기 위한 10가지 원칙은 달라진 세상에서의 생존 전략을 넘어 성공 전략이 될 것이다. 항상 옆에 두고 반복해서 읽어야 할 리더십의 교본 같은 책이다. 낡은 리더십을 버리고 도약할 준비가 됐는가? 대전환을 앞두고 나를 바꿔야 할 때다.

그런데 알고리즘 시대에는 경쟁자와 협력자, 로컬과 글로벌, 상사와 부하직원, 중심과 변두리, 고객과 상품, 인간과 기계를 구분하던 경계가 모호해진다. 데이터와 알고리즘은 20세기의 기업조직과 업계, 사회라는 잘 정돈된 모델을 무의미하게 하며 복합적이고 역동적인 방식으로 우리를 연결한다.
아날로그 시대의 리더가 위계조직의 사다리를 오르면서 성장했다면, 알고리즘 시대의 리더는 유기적인 생태계와 매우 흡사하게 상호 연결된 전체성에서 조직을 운영해야 한다. -27쪽

마찬가지로 알고리즘 리더로 성장한다는 것은 남다른 관점에서 전략적 기회를 좇는 것은 물론 신속히 그 기회를 활용한다는 것을 의미한다. 아날로그 시대의 리더는 가격 책정에 대한 훈련, 재고 보유 또는 공급업체에 대한 지불유예 등 운영 마진에서 약간의 이익을 달성하면 호평을 얻었는 데 비해, 알고리즘 리더는 생존을 위해 더 크게 생각해야 한다.
10배의 투자 이익을 거두겠다고 말하는 벤처투자 전문가를 보고 욕심을 부린다고 볼지도 모른다. 신생 기업에 투자하는 일이 본래 위험이 따르고 기대했던 성과를 내지 못하는 경우가 많기 때문이다. 실제 투자를 막 시작한 투자가들은 대개 투자의 3분의 1은 완전히 실패하고, 3분의 1은 투자 수익으로 이어지지 않은 채 끝이 나고, 나머지 3분의 1이 결실로 돌아온다. 그러나 알고리즘 리더가 수익을 배수로 구상해야 하는 진짜 이유는 비즈니스 리스크 때문이 아니다. 데이터와 알고리즘에 기반한 21세기 업종이 ‘승자독식’의 시장에서 운영되는 경향이 있어서다. -79~80쪽

기업들 대부분이 ‘직원 참여’와 ‘권한 부여’, ‘연간 실적 평가에 따른 성과금 제공’, ‘즐거운 직장생활’ 같은 이야기로 직원들을 지휘, 통제하는 시스템을 운영해왔다고 맥코드는 판단했다. 여기서 직원들은 인센티브가 있어야 업무에 헌신하고, 지시를 받아야 일을 한다는 가정부터 잘못되었다. 핵심적인 행동철학을 나누고 그것을 실천하는 자유를 부여하면 자연히 동기부여가 되어 능동적으로 움직이고 결국 뛰어난 성과를 낸다는 것이 넷플릭스의 논리였다.
중요한 것은 프로세스가 아니라 원칙이다. -150쪽

경제학자 브라이언 아서 W. Brian Arthur가 주장했듯이, 기업의 제품과 프로세스가 디지털 및 모듈화될수록 관리자들이 기존 가상구조 라이브러리에 접근할 수 있으며 레고 블록을 짜 맞추듯 완전히 새로운 조직모델을 구축할 수 있다. 데이터 수집과 분석, 시뮬레이션 등의 활동에는 기계의 지능이 도움이 되겠지만, 결국 그 결과물에 대한 효율적인 사용법을 고안하고 설계하는 일은 인간인 알고리즘 리더에게 달렸다. -192쪽

제이콥스의 의견에 따르면, 목적의식을 다시 불러일으킬 열쇠는 장인정신으로 돌아가는 것이다. 직원들은 일하는 근본 이유를 이해해야 할 뿐 아니라 업무의 흐름을 처음부터 끝까지 들여다볼 줄 알아야 한다. 때로는 소규모 프로젝트를 두고 광범위한 역할을 부여하여 직원들이 책임감 있게 일하면 좋다고 제이콥스는 말했다.
제이콥스는 설명을 이어갔다. “직원들이 특별한 존재라고 인식하도록 하는 방법의 하나는 직원들에게 부담을 주지 않는 것이지요. 직원들에게 목표를 부여하는 겁니다. 이를테면, 다리를 만들어야 한다고 하지 말고 강을 건널 방법을 함께 생각해보자고 하는 겁니다.” -276쪽

이 책의 활용법
프롤로그 알고리즘 리더의 시대가 왔다

PART 1. 사고를 전환하라

1장 미래에서부터 되짚어나가라
우리는 알고리즘에 둘러싸여 있다
점점 더 똑똑해지는 기계
미래 고객을 위한 플랫폼을 만들어라
미래를 살아갈 아이에게 배운다
기기가 아닌 경험이 중요하다

2장 10퍼센트가 아닌 10배를 목표로 하라
기하급수적 성장모델로 바꿀 수 있다
조직을 변화시킬 때 필요한 것
가장 가치 있는 자산, 데이터
조직 내 지식창고의 열쇠를 풀어라
기업이 존재하지 않는 미래

3장 갈수록 중요해지는 컴퓨팅 사고력
제1원칙, 사고하라
컴퓨터처럼 사고하기
자신의 지능을 높여라
알고리즘 혐오에서 벗어나기
컴퓨팅 사고의 효과를 높이는 법

4장 불확실성을 기꺼이 받아들여라
불확실한 시대엔 도박사처럼 세상 바라보기
어떻게 회의를 해야 하는가
의사결정을 내리는 법
알고리즘 두뇌집단을 만들어라
실험은 해법이 아닌 질문을 검증하는 과정

PART 2. 일을 재해석하라

5장 무엇이 성공하는 조직을 만드는가
중요한 것은 프로세스가 아니라 원칙이다
교도관이 아닌 정원사처럼
성공하는 팀 설계의 비밀
IBM이 재택근무를 포기한 이유
조직문화에 데이터를 이용하라

6장 일하지 말고 일을 디자인하라
나의 존재 이유에 이의를 제기하라
바빌론의 성공에는 이유가 있다
프로세스 자동화를 넘어서
직원들 각자 직무를 설계한다
제조업체 롤스로이스는 어떻게 서비스업체가 되었을까

7장 피할 수 없는 자동화, 그 이후
오래된 일자리에서 새로운 일을 찾는다
재교육-재장전-재충전이 시급하다
팀의 변화를 꾀하는 메타팀을 만들어라
일을 바꾸지 말고 재해석한다
기계가 하지 못하는 예외적인 것을 찾아라

PART 3. 세상을 바꿔라

8장 답이 X면, Y라고 물어라
페이스북과 애플의 중요한 차이
기계도 편향적일 때가 있다
작동방식을 알기 어려운 AI에 대한 우려
AI 프로그램의 잘못일까
나무가 아닌 숲을 보라

9장 의심이 들 때는 인간에게 물어라
표준화하지 말고 인간답게
갈수록 인간의 판단이 중요해진다
소수가 아닌 모두를 위한 해법
설계자처럼 사고하는 법
완전한 자동화는 어렵다

10장 목적을 좇다 보면 이익은 따라온다
일하는 목적을 찾게 하라
알고리즘으로 인한 불평등의 덫
100년 전 테일러리즘의 부활?
우리 자신을 위한 플랫폼을 구축하라
조직의 성패를 쥐고 있는 알고리즘 리더

에필로그 이끌 것인가, 끌려갈 것인가
참고 문헌