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기고 | IT부서가 신생벤처에서 배울 점 '민첩한 디지털화'

2015.12.29 William Heitman  |  CIO


지식 노동자들이 ‘정당한 낭비’를 정당화하는 방법
기업 중역과 그들의 IT팀이 기계성의 디자인을 똑같이 할 수는 없을까? 그럴 수 있다. 대부분 시간제 노동에서 이미 하고 있지만 지식 노동까지는 아니다. 이는 그들이 지식 노동을 시간제 노동과 다른 ‘낭비’로 보고 있기 때문이다. 예를 들어 새로운 판매 주문이 평상시처럼 누락되고 부정확한 데이터와 함께 도착하면 지식 노동 ‘공장’은 단순히 수정하는 수리 작업을 시작한다. 질문은 필요치 않다. 지식 노동자들은 이런 수정을 피할 수 없는 넘어갈 수 있는 비즈니스 과정의 비용으로 본다. 하지만 디지털 신생벤처는 이 피할 수 있는 비용을 없애기 위한 산업화와 디지털화에서 기회를 본다.

제조 공장과 달리 지식 노동 공장에는 오류를 가치 있는 재고안 기회로 인식하는 산업 엔지니어가 없다. 그 대신 각각의 지식노동 공장 직원들은 일회성 수정을 알아서 처리하는 역할을 부여 받는다. 만약 그들이 이런 수정들을 생각해 보면 그들과 관리자들은 이를 가치 있는 활동으로 볼 것이다. 결국 그들이 매출을 지키고 판매를 더욱 효과적으로 만들어 고객들을 행복하게 하는 것이다. 이게 ‘정당한 낭비’ 활동이다.

이런 순환 논리에도 불구하고 정당한 낭비 오해는 지식 노동자들이 현 상태를 유지하게 하는 기회를 준다. 신생기업들은 이 기회를 공략한다.

현재의 지식 노동: 산업화 없는 자동화
당신이 지식 노동자라고 상상해 보자. 당신은 출근길에 디지털로 커피를 뽑은 후 사무실 즉 지식 노동 공장에 도착한다. 당신의 워크스테이션에서 당신의 자리에 앉는다. 이제 속도를 낮출 시간이다. 최신 기술로 수행됨에도 불구하고 당신은 손수 처리해야 할 일들이 있다. 작업흐름 시스템은 디지털 컨베이어벨트 역할을 해 당신의 컴퓨터 모니터에 “작업 제품”을 전달한다. 이는 주문, 보고서, 데이터 분석 요청 혹은 당신이 처리해야 할 유사한 아이템들 일 수 있다.

만약 당신이 기계적 산업화된 공장이라면 이 아이템들은 완벽하고 올바른 순서로 도착할 것이다. 산업 엔지니어들은 당신의 작업과 당신의 작업 생산품의 스펙을 분명하게 규정할 것이다. 데이터는 깔끔하고 정돈된 재고로 저장될 것이다. 표준 지시와 절차가 찾기 쉽게 문서화될 것이다. 당신의 작업 부하는 문서화된 표준과 타당한 시간대안에 배열되고 완료가 예정될 것이다. 하지만 이런 방식으로 지식 공장이 돌아가는 건 아니다.

현실에서 작업 흐름은 종종 우회된다. 관리 보고서 등의 긴급하고 헷갈리는 요청들이 당신에게 예측할 수 없이 이메일, 전화, 문자메시지 등으로 들어온다. 당신이 작업을 시작하면 당신이 필요로 하는 데이터의 깔끔하고 정돈된 재고도 찾을 수 없다. 당신은 손수 요청받은 관리 보고서를 위한 데이터를 수집해야만 한다. 데이터는 호환되지도 완료되지도 않을 것이다. 데이터를 쓸모 있게 바꾸기 위해 손수 닦고 조정하는 작업이 필요하다. 이런 방식의 업무는 너무나 일반적이어서 ‘데이터 랭글링(data wrangling)’이라는 이름까지 얻었다.

그 다음으로 관리 보고서 설계에는 표준화된 스펙이 없다. 완료되었을 때의 이름 규칙도 없다. 당신은 동료들과 암묵적인 ‘내부자 지식’으로 논의하고 당신의 최선을 다해 보고서를 설계한다. 당신만의 비공식적인 이름 붙이기 시스템도 만들어낸다. 완료된 보고서를 위한 마스터 재고도 없어서 당신은 이를 당신만 필요할 때 찾을 수 있도록 숨겨두게 된다.

포춘 500대 기업들에는 전체의 35%인 900만 명이 넘는 지식 노동자들이 있는데 이들은 마케팅, 고객 서비스, 금융, 판매, 제품 관리, 심지어 IT에 이르기까지 비슷한 하루 일과를 보낸다. 그들의 시간 40%는 산업화의 부재로 잃는 셈이다. 우리는 이런 일들을 수 많은 회사에서 목격했다.

산업화 아웃소싱을 멈추고 디지털화를 시작하라
기업 중역과 그들의 IT팀이 디지털화 기회를 찾는데 실패하고 있을 때 그들은 자신들의 업무를 신생벤처로 위탁하고 있는 것이다. 신생벤처에 비교해보면 기존의 비즈니스는 전략과 운영 모두에서 유리한 점이 있다. 그들은 경쟁에서 이길 수 있는 수많은 기회와 자원이 있다. 기존의 조직적 오해 극복이 가장 큰 과제다.

우선 그들은 시도하고 실패해서 결국에는 전문가가 될 수 있는 기회가 훨씬 많다. 전형적인 신생기업은 단 한번의 기회밖에 주어지지 않는다. 한번에 성공 못하면 망한다. 하지만 포춘 500대 기업은 거의 300만 명 노동자들 분량의 정당한 낭비가 지식 노동 공장에서 벗어나 디지털화 될 준비가 되어있다. 각각의 회사마다 영속적인 ‘지식 노동 산업화 공장’을 설립하기 위한 충분한 기회가 있다. 이는 지식 노동을 전담하는 산업 엔지니어링 그룹을 설립하는 것과 크게 다르지 않다. 그들의 목표는 일상적인 지식 노동 작업을 커피 주문처럼 디지털로 간단하게 만드는 것이다.

둘째로 기존의 비즈니스들은 이미 신생기업이 갈구하는 데이터, 기술, 경험 있는 노동자, 고객, 투자 자본 등 모든 자원을 가지고 있다. 하지만 지식 노동 산업화 관점에서 이 자원 대부분은 정돈되지 않은 무더기다. 데이터 표준은 느슨해 실질적으로 내부적이고 의도치 않은 ‘데이터 호수’를 만들어낸다. ‘디지털 기계성’을 위한 설계 지식 작업에 협동하는 역량은 대부분의 기본적 제조 작업에 비교하면 무색해진다.

중역들에게 정당한 낭비를 없애고 디지털 신생벤처를 이겨내기 위해 지식 노동 공장에 투자하도록 제안하라. 그들은 비웃을 지도 모른다. 이건 ‘지식 노동’이고 수작업 노동이 아니다고 말이다. 하지만 중요한 것은 당신들이 비웃는 와중에도 신생벤처들은 자신들의 가장 가치 있는 디지털화 기회들을 공략해가고 있다는 점이다.

*William Heitman은 더랩컨설팅(The Lab Consulting)의 전무다. ciokr@idg.co.kr

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