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전략 & 혁신

안전해진 4륜구동?그렇다고 눈길 마구달리면…

매거진
2013. HBR in DBR (~2013)


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편집자주

이 글은 <하버드비즈니스리뷰(HBR)> 2013 4월 호에 실린 로버트 C. 머튼의 글 ‘Innovation Risk: How to make smarter decisions’를 전문 번역한 것입니다.

 

새로운 제품과 서비스는 사람들이 일을 더 잘할 수 있도록 하거나 이전에는 하지 못했던 일을 할 수 있도록 하기 위해 만들어진다. 하지만 혁신에는 위험이 따른다. 어떤 혁신이 얼마나 위험한지는 상당 부분 사람들이 그것을 이용해 내리는 결정에 달려 있다.

 

스스로에게 물어보라. 만일 눈보라치는 날씨에 보스턴에서 뉴욕까지 운전해야 한다면 4륜 구동 자동차와 2륜 구동 자동차 중 어떤 것이 더 안전할 것으로 느껴지는가? 아마 당신은 4륜 구동 자동차를 택할 것이다. 그러나 사고 통계를 들여다보면 4륜 구동 자동차가 눈 오는 날 거리당 사고 비율을 낮추는 데 크게 기여하지 않았다는 사실을 발견할 것이다. 이는 혁신이 눈길 운전을 더 안전하게 만든 것은 아니라는 결론을 내리게 할지도 모른다.

 

물론 혁신이 더 안전하게 만드는 데 실패한 것이 아니라 더 안전해졌다고 느낀 사람들이 운전 습관을 바꿨다는 것이 정확한 사실이다. 눈 오는 날 위험을 무릅쓰고 밖으로 나가는 사람이 전보다 늘었고 아마 그들은 더 부주의하게 운전했을 것이다. 만약 당신을 비롯한 모든 사람들이 전과 같은 속도로 같은 도로를 이용해 뉴욕까지 운전한다면 실제로 4륜 구동 자동차는 훨씬 안전할 수 있다. 하지만 당신과 다른 사람들이 모두 훨씬 더 빠른 속도로 달린다면 눈보라 치는 날씨에서 마주치는 위험의 정도는 줄어들지 않을 것이다. 본질적으로는 (의식적으로든 무의식적으로든) 위험 축소와 성과 향상 사이의 선택인 셈이다.

 

만약 사람들이 어떤 선택을 내리느냐에 따라 혁신의 위험이 달라진다면 정보를 더 많이 갖고 정신을 똑바로 차릴수록 위험이 낮아질 것이다. 하지만 기업과 정책결정자들이 혁신의 결과들 - 사람들이 선택하는 상충관계(trade-offs)와 행동을 혁신이 어떻게 바꾸는가 - 을 고려할 때는 사람들이 혁신을 어떻게 활용할 것인지 결정하는 데 기반이 되는 모델들의 한계를 염두에 둬야 한다. 앞으로 살펴보겠지만 모델 중 일부는 개선할 수 있지만 일부는 근본적으로 흠이 있어 폐기해야 한다. 일부 모델은 특정한 경우에만 적용할 수 있고 일부는 사용자가 정교해야만 좋은 결과를 낼 수 있다. 심지어는 혁신을 어떻게 사용할지 적합한 모델을 통해 선택하더라도 - 위험과 성과 사이에서 알맞은 균형을 유지하면서 - 바뀐 행동이 자신이나 다른 사람들이 내린 다른 선택과 행동의 위험성에 어떤 영향을 미칠 것인지 예측하기란 불가능에 가깝다. 전혀 무관해 보이는 영역에서도 종종 그렇다. 이것은 물론 의도하지 않은 결과다. 혁신이 발생하는 시스템이 복잡할수록 그 결과는 더 가혹해질 가능성이 높다. 실제로 혁신과 관련된 많은 위험들은 혁신 그 자체보다는 그것이 적용될 환경에서 비롯된다.

 

핵심은 모든 혁신이 위험과 이익 사이의 상충관계를 변화시킨다는 것이다. 위험과 의도하지 않은 결과를 최소화하기 위해 사용자와 기업, 정책결정자들 모두 어떻게 하면 충분한 정보를 토대로 새로운 제품과 서비스에 대한 결정을 내릴지 알아야 한다. 특히 경험을 바탕으로 만들어진 다음의 다섯 가지 규칙을 지켜야 한다.

 

모델이 필요하다는 점을 인정하라

새로운 제품이나 기술을 받아들일 때 위험과 이익에 대한 당신의 결정은 인지과학자들이 멘탈 모델(mental model)이라고 부르는 것에서 정보를 얻는다. 눈이 오는 날 뉴욕까지 운전해야 할 때 당신은 아마도 가는 동안 발생할 수 있는 위험 전부를 통제할 수는 없더라도 운전할 자동차의 유형과 속도는 선택할 수 있다고 생각할 것이다. 따라서 위험과 이익의 상충관계를 평가하는 간단한 멘탈 모델은 자동차 유형과 속도 대비 안전을 도식화한 그래프로 나타낼 수 있을 것이다.

물론 이 모델은 지극히 단순화한 결과다. 안전과 속도 사이의 관계는 날씨, 도로 상황, 교통량, 도로 위 다른 차량들의 속도 등 다른 변수에 따라 달라질 수 있다. 대부분 당신이 통제할 수 있는 범위를 벗어난다. 올바른 선택을 내리기 위해서는 이런 변수들과 당신이 선택한 속도 사이의 관계를 정확히 이해해야 한다. 많은 요소를 고려할수록 특정 속도에 대한 위험성을 평가하는 일은 점점 더 복잡해진다. 정확한 평가를 위해 데이터를 편집하고, 각 요소의 매개변수(parameter)를 추정하고, 그 요소들이 서로 어떻게 영향을 주고받는지 결정한다.

 

역사적으로 사람들이 실제 현실 상황에 적용했던 모델 중 대부분은 사람들의 마음속에 반의식적으로(semiconsciously) 존재해왔다. 심지어 오늘날 우리는 운전을 할 때도 부정확하지만 강력한 멘탈 모델에 반사적으로 의존한다. 여기서 각 요소들의 관계는 경험을 토대로 추정된 것이다. 하지만 컴퓨터 기술이 등장하면서 이제까지 인간의 인지를 요했던 많은 활동들이 점점 더 정규화된 수학적 모델링으로 가능하다는 점이 입증되고 있다. 예를 들어 당신이 비행기를 타고 대서양을 건너가고 있다고 하자. 비행기의 대부분은 컴퓨터로 작동할 것이다. 속도와 고도, 비행경로 등에 대한 컴퓨터의결정들은 위치와 기압, 비행기의 무게와 항공 교통의 위치, 바람의 속도와 다수 기타 요인들의 연속적 입력을 처리하는 수학적 모델에 의존한다. 컴퓨터 비행사는 너무나 정교해서 심지어 착륙도 스스로 할 수 있을 정도다.

 

금융도 비행기와 마찬가지다. 스톡옵션의 가치를 평가하기 위한 블랙-숄즈 공식(Black-Sholes Formula) - 1970년대 내가 개발에 참여했다 - 은 측정할 수 있거나 관찰할 수 있는 외부 요소들과의 관계를 수립하려는 시도다. 구체적으로는 기초자산(underlying asset)과 가격 변동성, 이자율, 만기 등과 특정 자산을 구입할 수 있는 옵션(call option) 가격과의 관계다. 금융회사들은 컴퓨터가 거래를 수행할 수 있도록 블랙-숄즈와 같은 모델을 활용한다. 예를 들면 실제 주가와 옵션 가격이 블랙-숄즈 또는 다른 정밀한 가치 측정 모델에서 추정한 밸류에이션에서 벗어나면 주식이나 옵션을 사고파는 주문을 내도록 컴퓨터를 프로그래밍해 둘 수 있다.

 

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