경제경영] 인공지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅… 압도적 기술의 시대에 필요한 단 하나의 비즈니스 전략, 센스메이킹!

경제경영] 인공지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅… 압도적 기술의 시대에 필요한 단 하나의 비즈니스 전략, 센스메이킹!

기사입력 2017-09-29 17:29

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경제경영

 

센스메이킹

크리스티안 마두스베르그 지음/김태훈 옮김/위즈덤하우스/2017년 7월/308쪽/16,000원)

 

인공지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅… 압도적 기술의 시대에 필요한 단 하나의 비즈니스 전략, 센스메이킹!

 

자연과학은 우리가 사는 세계를 설명하는 유용한 수단이다. 하지만 인간은 과학만으로 충분히 설명할 수 없다. 유명 물리학자인 닐 디그래스 타이슨이 말한 것처럼 “과학에서 인간의 행동이 방정식에 포함되면 상황이 비선형적으로 변한다. 물리학은 쉽지만 사회학이 어려운 이유가 거기에 있다.”

 

그럼에도 사물 인터넷, 기계학습 등 매일같이 접하는 4차산업혁명 이슈 속에서 수치와 모형이 모든 문제에서 완벽한 해결책을 제시해줄 것이라는 믿음은 날로 커져가고 있다. 급변하는 시장 환경에서 살아남기 위해 기업들이 ‘더 많은 데이터를 더 빨리 처리하는 것’에만 골몰하면서 한동안 비즈니스 전략에서 인간의 역할은 축소된 것처럼 보였다. 하지만 데이터 상에서는 완벽한 모형으로 보였던 서브프라임 모기지론이 실패하면서 전 세계에 금융 위기를 초래했던 리먼 브라더스의 사례처럼 인간 행동이 반영되는 비즈니스에서 수치와 모형에만 의존해서는 정확한 해답을 찾아낼 수 없다.

 

결국 비즈니스는 인간의 행동에 대한 베팅이다. 즉 어떤 제품이 팔릴 가능성이 가장 높은지, 어떤 직원이 성공할 가능성이 가장 높은지, 고객이 어느 정도 가격이면 만족하고 기꺼이 돈을 지급할지 판단해야 한다. 이런 베팅을 잘하는 기업들이 시장에서 성공한다. 그 유일한 방법은 사람을 더 잘 이해하는 것이다. 회사든 개인이든 비즈니스에 관련되어 있다면 이 베팅에서 성공하고 싶어 할 것이다.

 

이 책『센스메이킹, 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다』는 데이터 이면에 숨어 있는 인간 행동에 대해 ‘관점’을 갖고, 통찰력을 발휘하게 해주는 ‘센스메이킹’이 무엇인지, 또 센스메이킹을 갖기 위해서 어떻게 해야 하는지 그 방법을 알려주는 책이다.

 

이 책은 먼저 하이데거, 아리스토텔레스의 철학 이론을 토대로 센스메이킹의 개념을 설명하고, 각 분야의 전문가들의 업무 사례를 통해 구체적인 적용 방안을 제시한다. 데이터의 틈을 파고드는 날카로운 감각이자 데이터의 흐름을 꿰뚫는 관점을 가져다주는 탁월한 능력인 ‘센스메이킹’은 압도적 기술의 시대에 비즈니스에서 살아남기 위한 생존전략이자 데이터가 놓치고 있는 숨겨진 기회까지도 포착할 수 있는 승부수로 작용한다.

 

“데이터는 완벽하다. 하지만 인간을 설명하는 데는 적합하지 않다” 빅데이터가 놓치고 있는 고객을 만들고 기회를 포착하는 힘!

 

한때 포드를 대표했던 고급 자동차 브랜드 링컨은 시장점유율이 5.5퍼센트까지 떨어지면서 임원들의 골칫거리로 전락했다. 링컨을 되살리기 위해 포드는 시장점유율과 고객층에 관한 자료는 물론, 인체공학 같은 신체와 관련된 여러 유용한 통계에 이르기까지 모든 데이터를 수집했다. 하지만 거기에 링컨을 부활시킬 해결책은 없었다. 데이터 속에는 현실 속 고객이 자동차를 ‘왜’ 소비하는지에 대한 관점이 결여되어 있었기 때문이다. 레드 어소시에이츠는 포드 사와 협력하여 링컨이 포섭해야 할 새로운 고객들의 운전 경험을 탐구하는 프로젝트를 실행했다. 그 결과 그들의 새로운 고객들은 자동차를 호화스러운 경험을 누릴 수 있는 공간으로 소비한다는 것을 알아챌 수 있었다. 포드 사는 즉시 차 내부에서 그들의 경험을 극대화 시킬 수 있는 방안을 모색했고, 2015년 6년 만에 최고 매출액을 기록할 수 있었다. 단순히 빅데이터를 모으는 것이 더 좋은 성과, 더 효율적인 해결책을 의미하는 것은 아니다. 우리에게 가장 필요한 것은 데이터를 해석하고 현실에 적용하는 인간의 ‘관점’이다.

 

지금처럼 기술이 주는 약속에 매료된 적이 없었다! 또한 이처럼 전 세계가 긴밀하게 연결된 적도 없었다! 격변하는 비즈니스 상황에서 승부수가 되는 다섯 가지 센스메이킹 전략 

 

이 책은 전 세계 범위로 넓어진 시장 상황에 적응하고, 기회를 포착하는 데 필요한 다섯 가지 센스메이킹 원칙을 구체적인 사례를 통해서 설명한다. 1992년 조지 소로스는 영국과 독일의 통화전쟁에서 파운드 투매를 선택해 이후 10년간 누구도 넘어서지 못한 최고의 수익을 올렸다. 조지 소로스에게 “영란은행을 파산시킨 남자”라는 별명을 붙인 이 투자는 자신의 경험, 신문 기사, 사람들의 반응, 대화 내용 등 정량화 할 수 없는 내러티브 데이터에 기반한 것이었다. 이는 “피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다”는 센스메이킹의 원칙을 잘 설명해주는 사례다. 이 밖에도 보틀 상품에 중국인의 차 문화를 도입해 현지화에 성공한 코카콜라의 전략은 “동물원에서 벗어나 초원으로 나가라”는 원칙을, 건축가 비야케 잉겔스가 스위스의 시계 브랜드 오데마 피게의 전시관 디자인을 결정짓는 과정은 “제조가 아니라 창조한다”는 원칙을 설명해준다.

 

기술은 우리에게 무한한 정보에 접근할 혜택을 주었다. 하지만 누구나 쉽게 정보를 손에 넣을 수 있게 된 현재 상황에서 단순히 데이터를 모으는 것만으로는 아무런 결과도 얻을 수 없다. 책에서 제시하는 사례를 통해 센스메이킹의 다섯 가지 원칙을 파악해보자. 문화 · 언어 · 역사에 대한 깊은 이해를 토대로 데이터를 해석하고 결론을 도출해내는 능력인 센스메이킹은 격변하는 비즈니스 시장에서 승자로 살아남는 최강의 무기가 되어줄 것이다.

   

☞ 책 내용 옅보기

[실리콘 밸리는 인문학에 기초한 교육을 폄하하거나 21세기의 과업과는 상관없는 쓸모없는 존재로 여겼다. 유력한 창업투자자인 마크 안드레센은 2014년에 블로그에 올린 <문화충돌>이라는 글에서 교양학문이 문화적 조류에 뒤처진다고 주장하면서 이런 사고방식을 드러냈다. 그는 “수학과 과학, 기술 분야에서 깊은 지식을 갖지 못한 사람은 앞으로 세상을 이해하기가 훨씬 어려울 것”이라고 썼다. 페이팔의 창립자이자 투자자인 피터 틸은 심지어 젊은 창업자들이 대학을 포기하고 창업 프로젝트에 매달릴 수 있게 지원해주는 틸 펠로우십을 설립했다. ... ‘실리콘 밸리식’ 태도에서는 센스메이킹이 더없이 부족하다. 따라서 그 어느 때보다 시급히 필요하다.]

- 「실리콘 밸리의 위험한 낙관」 중에서

 

[연금보험 같은 금융상품이 아니라 노화에 대한 이야기를 시작하는 순간 감정이 충만한 대화가 이어졌다. 우리는 ‘저접촉’이라는 주제와 달리 질환, 위험, 부모나 자녀를 잃는 일에 대한 내밀한 이야기들을 들었다. 모든 민족지적 데이터, 센스메이킹을 통함 심층적 데이터를 정리한 결과 인상적인 패턴이 나타났다. 많은 대상자는 약 55세 무렵부터 삶에 대한 통제력을 상실했다고 느끼기 시작했다. 그들은 대개 자녀가 있는 중산층이었는데, 그런 경험은 모든 지역에서 비슷한 양상을 보였다. 일부는 자녀들이 떠나가는 모습을 보면서 존재론적 위기를 겪었다고 말했다. ... 센스메이킹을 사업적 통찰에 적용한 결과 연금 및 보험 납입액뿐 아니라 고객과의 교류도 늘어났다. 무엇보다 감소율, 즉 해약하는 나이 든 가입자 수가 2년 후 80퍼센트가 줄어들었다. 이 모든 성과는 고객서비스 비용을 늘리지 않고도 이루어졌다. 이처럼 고객과 노화의 의미에 대해 이야기를 나누는 것은 사업적으로 충분히 의미가 있다. 고객에게 중요한 것은 회사에도 중요하다.]

- 「사람들은 나이 드는 것을 어떻게 인식할까」 중에서

 

[매일 우리가 사는 세계에서 이뤄지는 작고도 중요한 행위에는 방대한 지식이 담겨 있다. 그런데도 우리는 미래의 안녕, 생산성, 안전성, 인간의 정신의 육성을 큰 위험에 빠뜨리면서 이 지식을 무시한다. 내가 “사람은 무엇을 위해 존재하는가?”라는 웬델 베리의 질문을 되풀이한 것은 알고리즘과 기계학습을 없애자는 것이 아니다. 다만 자연과학에 얽매인 경직된 문화가 모든 문화를 대변할 수 없다는 사실을 상기하고 싶을 뿐이다. 기술과 그 해결책을 다른 무엇보다 높이 떠받들 때 우리는 최소 수준의 인간 지성이 지닌 기민성과 뉘앙스를 보지 못하게 된다. 또한 기술을 우리보다 앞세울 때 다른 자료와 데이터를 통합하는 일을 멈추게 된다. 그리고 최적화는커녕 총체적 사고에서 나오는 지속 가능한 효율성을 놓치고 만다.]

- 「사람, 의미를 만들고 해석하다」 중에서