오랫동안 리더십은 직관적인 ‘소프트 스킬’로 여겨져 왔다. 경영이나 관리 업무가 ‘하드 사이언스’로 간주돼 온 것과 대조적이다. 그러나 둘 사이의 경계는 점차 모호해지고 있다. 오롯이 직관에 의존해 의사결정을 내리던 시대는 끝났다. 많은 리더가 데이터에 기반을 두어 의사결정을 내리고 있다. 일종의 하이브리드 방식인 “정보에 기반한 직관” 접근법을 채택하고 있다. 예를 들어 넷플릭스는 새로운 제품을 탐색할 때 수년간의 경험과 정교한 시청자 분석을 결합한다.
이러한 컴퓨팅 사회과학(사람, 관계에 대한 정보를 분석하기 위해 데이터를 처리하고 데이터 과학 도구를 사용하는 것)을 활용하는 것은 이제 비즈니스에 중요해졌다. 마케팅과 공급망에서 전략적으로 의사결정을 내리고규정을 준수하는 일에 이르기까지 그렇다. 지금의 혁신은 이익을 높이고, 운영을 효율화하며, 의사결정을 최적화하는 데 도움이 된다.
CLS(컴퓨팅 리더십 과학, Computational Leadership Science)는 시뮬레이션과 네트워크 분석, AI, 기타 컴퓨팅 접근법을 사용해 리더십을 근본적으로 개선하도록 설계됐다. 이 기술은 최첨단 과학과 잘 정리된 리더십 연구, 실무에서 얻은 귀중한 지식이 교차하는 지점에서 차세대 혁신을 이끌고 있다.
이 글에서는 조직 내에서 CLS의 역할이 무엇인지, 비즈니스 가치를 창출하기 위해 어떻게 CLS를 사용해야 하는지, 현재 IBM에서 CLS를 어떻게 사용하는지에 대해 살펴본다.
