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전략 & 운영관리

초예측력: 조직의 판단력을 업그레이드 하는 기술

매거진
2016. 5월호

 

신 회사의 예측 능력을 극적으로 개선할 수는 있지만 그렇게 하려면

그 예측과 예측 작업을 한 사람들이 실상은 얼마나 신뢰할 수 없는지를 드러내야 한다고 상상해 보라. 이는 미국 주요 정보기관들이 실제로 했던 일이다. 그리고 그 결과는 놀라웠다.

 

Idea in Brief

문제점

조직과 개인들은 불확실한 사건의 발생 가능성을 판단하는 데 매우 서툴다고 알려져 있다. 예측은 예측가가 가진 인지 편향, 다른 사람에게 영향을 미치려는 욕구, 명성에 대한 우려 등에 의해 종종 왜곡된다. 잘못된 판단은 물론 심각한 결과를 초래할 수 있다.

 

연구 결과

25000명의 예측가들이 내린 100만 건의 예측 작업을 포함한 연구 결과에 근거해 저자들은 기업의 예측 역량을 개선할 수 있는 몇 가지 프랙티스를 가려냈다. 통계의 기본과 편향에 대한 훈련, 팀 내부에서 이루어지는 예측에 대한 토론, 성과 추적과 신속한 피드백 등이 그것이다.

 

실무 적용

예측 역량을 향상시키려면 기업들은 자사 최고의 팀들이 어떻게 의사결정을 내리는지에 관해 실시간 자료를 보유해야 한다. 여기에는 판단에 깔려 있는 전제 조건, 데이터의 출처, 외부 사건 등이 포함된다. 성공의 열쇠에는 빈번하고 정확한 예측의 요구와 비교를 위한 정확성 측정 등이 포함된다.

 

 

2002 10, 미국 국가정보위원회NIC는 이라크가 화학무기와 생물학적 무기를 보유하고 있으며 더 많은 대량살상무기를 생산하고 있다는 공식 입장을 발표했다. 물론 그 판단은 엄청나게 잘못된 것으로 밝혀졌다. 이러한정보 분석 실패에 충격을 받은 나머지, 500억 달러 규모의 거대한 관료 조직은 앞으로 더 나은 성과를 거둘 수 있는 방법을 결정하는 작업에 착수했다. 그 과정에서 조직의 심각한 결함이 드러날 수도 있다는 점을 자각하면서 말이다.

 

그 결과로 탄생한 리서치 프로그램 중에는 수년에 걸쳐 실시된 대규모 예측 토너먼트로, 이 글의 저자 중 한 명인 필립 테틀록이 공동으로 이끌었던좋은 판단 프로젝트GJP’가 있다. 경험이 풍부한 정보분석가들에 대항해 수천 명의 아마추어들이 경쟁했던 이 경연 시리즈는 우리에게 다음의 세 가지 놀라운 통찰을 제시했다. 첫째, 재능 있는 제너럴리스트라면 때때로 스페셜리스트보다 예측에서 더 좋은 성과를 거둘 수도 있다. 둘째, 신중하게 고안된 훈련은 예측을 위한 날카로운 감각을 강화할 수 있다. 셋째, 팀이 효과적으로 운영될 경우, 개인보다 월등한 성과를 낼 수 있다. 이런 연구 결과들은 경쟁업체가 신제품 출시에 어떻게 대응할지, 판매촉진 활동이 얼마나 많은 매출을 일으킬 수 있을지, 또는 채용 후보가 좋은 성과를 낼 수 있을지와 같은 불확실한 결과를 조직이나 기업이 예측하는 방식과 관련해 중요한 시사점을 제공한다.

 

지속적으로 발전을 거듭하는 조직적인 예측 역량을 구축하는 데 있어서, 우리가 이 글에서 설명하게 될 접근방식은 성공을 보장하는 검증된 레시피를 제공하는 요리책의 성격을 지니지는 않았다. 여기에 제시되는 원칙 중 많은 부분은 상당히 새로울 뿐 아니라 최근에야 비즈니스 환경에 적용되기 시작했기 때문이다. 하지만 우리 연구에 따르면 이 원칙들은 어떤 곳에서 활용되든 상관없이, 리더가 자신의 조직이 가진 최고의 예측 역량을 발견해 내고 육성하는 데 도움이 될 수 있다.

 

스위트 스폿 찾아내기

 

그동안의 연구 결과들을 보면 잘 알 수 있지만, 기업이나 개인은 모두 불확실한 사건의 가능성을 판단할 때 서투르기로 악명이 높은 존재들이다. 물론 잘못된 판단에는 심각한 결과가 따라올 수 있다. “아이폰이 의미 있는 수준의 시장점유율을 차지할 가능성은 없다고 했던 2007년 스티브 발머의 예측 때문에 마이크로소프트에는 대안이 될 만한 시나리오를 검토해 볼 여지도 없었다. 하지만 예측 역량이 조금만 향상되더라도 기업에는 경쟁 우위가 생길 수 있다. 예컨대 다섯 번 중 세 번 옳은 판단을 하는 기업은 다섯 번 중 두 번 옳은 판단을 하는 경쟁업체에 대해 갈수록 더 커져가는 우위를 확보할 수 있다.

 

그러면 한 조직에서 예측의 경쟁력을 어떻게 구축할 수 있을지 논의하기 전에, 먼저 개선의 여지가 가장 큰 판단 유형과 집중적으로 살펴볼 가치가 없는 판단 유형을 살펴보기로 하자. 아주 간단하고 쉽거나 얼핏 봐도 불가능한 예측들은 제외해도 된다. 지금부터 5시간 뒤 시곗바늘이 어디에 있을지는 누구라도 알지 않는가. 또 생명보험 회사들의 경우에는 갱신된 사망률 통계표를 바탕으로 안정적으로 프리미엄을 산정할 수 있고 말이다. 이처럼 계량경제학과 오퍼레이션 리서치 툴을 활용해 매우 정확하게 예측할 수 있는 이슈들의 경우, 그런 분야에서 주관적인 판단력을 개발해 얻을 수 있는 이득은 없다. 데이터 자체만으로도 크고 분명하게 말해주기 때문이다.

 

그리고 이 스펙트럼의 반대쪽 끝에는, 복잡하고, 이해하기 어려우며, 수치화가 어려운 이슈들이 있다. 특정한 날의 구름 패턴이 어떻게 될지 혹은 판도를 바꿔놓을 차세대 기술이 언제 실리콘밸리의 차고에서 등장할지와 같은 것들이다. 물론 여기에서도 체계적으로 기업의 판단력을 끌어올리는 일에 자원을 투자해 얻을 수 있는 이득은 거의 없다. 통쾌한 해결책을 내놓기에는 너무 까다로운 문제들이기 때문이다.

 

기업들이 초점을 맞춰야 할 스위트 스폿[1]은 다른 유형의 예측 작업들이다. 데이터와 논리, 그리고 분석을 어느 정도는 활용할 수 있지만 경험을 바탕으로 한 판단과 신중한 질문 역시 핵심적 역할을 담당하는, 그런 예측을 말하는 것이다. 예컨대 임상시험을 통해 약의 상업적 잠재력을 예측하는 일에는 과학적 전문성과 함께 사업적 판단도 요구된다. 인수기업 후보를 평가하는 사람들은 공식적인 스코어링 모형에도 의존하지만, 문화적 적합성, 리더들 간 궁합, 예상하는 시너지가 실제로 발휘될 가능성 등의 무형자산도 평가해야 한다.

 

1990년대 초기에 뜨거운 관심을 받았지만 곧 상황이 악화된 미국 케이블 회사에 자금을 대여해 많은 손실을 본 영국의 한 은행이 겪었던 일을 살펴보자. 이 은행의 최고대출책임자는 과오로 추정되는 대출건에 대한 감사를 실시해 집행된 대출의 유형, 해당 고객과 대출 담당자의 특징, 운영 중이던 인센티브 제도와 기타 다른 요인들을 분석했다. 이 책임자는 요인별로 부실대출의 점수를 매긴 다음, 그중 어떤 요인이 손실 금액의 분산값(변동성)을 가장 잘 설명하는지 알아보는 분석을 해봤다. 이 책임자는 상당한 손실이 발생한 사례들을 살펴본 뒤 언더라이팅(계약 인수) 과정에 문제가 있었고, 그로 인해 재정상태가 좋지 않은 고객이나 은행과 기존 거래가 없었던 고객에게 대출을 해주는 상황이 발생됐다는 사실을 알아냈다. 이런 이슈에는 전문성과 판단이 중요하게 작용했다. 이 은행은 성과를 높이고 손실을 최소화할 수 있는, 지향점이 뚜렷한 개선책을 만들어낼 수 있었다.

 

그간의 연구와 컨설팅 경험을 바탕으로 우리는 이 같은 중간지점에서 리더가 기업의 판단 능력을 개선하기 위해 적용할 수 있는 몇 가지 관행을 찾아냈다. 우리의 제안은, 훈련을 통해 개개인의 예측 능력을 개선하고, 정확성을 끌어올리기 위해 팀을 활용하며, 예측 성과를 추적하고 신속한 피드백을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다. 물론 이는 일반적인 접근방식인 만큼 개별 조직에 맞춰 수정돼야 하며 그 조직이 어떤 상황에서 어떤 방법이 적절한지 파악하게 됨에 따라 진화해야 할 필요는 있다.

 

[1]어떤 분야에서든 최고로 좋은 시기나 부분, 한마디로 최적화된 상태를 의미한다. 원래 스포츠 용어로 공을 칠 때 원하는 방향으로 멀리, 빠르게 날아가게 하는 최적 지점을 뜻한다.

 

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