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칼럼 | ‘지식 조합’이 필요하다, ① 지식 관리와 구분하기

2024.05.21 Daniel Forrester, Jerold Zimmerman  |  CIO
혁신적인 문화를 조성하려는 리더라면 지식 관리(knowledge management)와 지식 조합(knowledge assembly)을 구분해야 한다. 하나는 시스템, 데이터, 협업에 대한 이야기이며, 다른 하나는 통찰, 대화, 우연성, 행동 방침에 대한 이야기다.
 
Image Credit : Getty Images Bank


작년 말 하마스가 가한 이스라엘 공격은 9/11 테러 이후 군사 정보 분야에서 최대의 실패 사례로 간주된다. 두 상황 모두 정보기관은 임박한 위협을 경고하는 중요 정보를 수집하지 못했다. 정보 요원들은 임박한 공격을 암시하는 많은 단서를 가지고 있었지만, 비극적인 결과를 예측할 정도로 신속히 통합해내는 데는 실패했다. 데이터는 풍부했지만 열린 대화를 통해 의미를 도출하지 못한 것이다.

9/11 테러 이후 미국이 국토안보부를 설립하고 정보 수집, 공유 및 분석을 조정하기 위한 여러 가지 개혁을 단행한 이유도 이것이었다. 이후 미국 영토에 대한 외국의 테러 공격이 발생하지 않았다. 적어도 지금까지는 이러한 개혁이 효과적이었던 셈이다. 하지만 군사 정보 영역을 넘어설 정도로 데이터의 양이 급증하는 문제가 지속되고 있다.

합동특수작전사령부를 이끌었던 스탠리 맥크리스탈 장군은 "정보 부족에 대처하려는 군사 영역의 오랜 투쟁은 이제 압도적인 정보 유입을 관리해야 한다는 새로운 도전으로 전환됐다”라고 표현하며 “적들이 전진하는 가운데 이미지로 이루어진 1,000조각 퍼즐을 완성하는 것과 같은 형국이다. 상황을 정확하게 파악하기 위해 관련 데이터를 신속하게 식별하고 조합할 수 있어야 한다”라고 말했다.

생성형 AI의 시대가 열리면서 경영 전문가들은 ‘학습 조직’과 ‘지식 관리’라는 개념을 계속해서 뭉뚱그려 제시하고 있다. 지식 경영 또한 비즈니스 프로세스 개선의 개념을 담고 있기는 하다. 그러나 이를 둘러싼 허세와 과대 광고로 인해 핵심 하나가 종종 간과되곤 한다. 리더와 직원이 지식을 조합하는 방법이 바로 그것이다. 

지식 조합의 정의
지식 조합은 조직 내부와 외부의 다양한 디지털화 및 비디지털화 데이터 소스에서 다양하고 이질적인 정보를 수집하는 역동적이고 창의적인 프로세스를 의미한다. 여기에는 새로운 인사이트와 관점을 창출하기 위해 적극적으로 정보를 찾고, 결합하고, 종합하는 과정이 포함된다. 지식 조합은 지식 창출의 예측 불가능하고 때로는 우발적인 특성을 인정하며, 관리자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 지식을 갖추는 동시에 개방적인 정보 공유를 장려하는 문화를 필요로 한다.

지식 조합의 실제
조직이 지식을 조합함에 있어 실패하는 이유를 이해하려면 먼저 몇 가지 기본 개념을 이해하고, 지식 조합이 어떻게 진행되는지 이해해야 한다.

- 데이터는 숫자, 텍스트, 이미지와 같이 정리되지 않은 원시적인 사실로서 그 자체로는 맥락과 의미가 부족하다.

- 정보는 데이터를 정리, 처리 및 맥락화하여 의미와 관련성이 부여된 것이다. 이를 통해 "누가", "무엇을", "언제", "어디서" 등의 구체적인 질문에 답할 수 있게 한다.

- 지식은 어떤 문제나 행동 방침에 대해 더 높은 수준의 이해를 얻기 위해 정보를 수집, 종합, 분석, 해석하는 체계적인 프로세스를 통해 만들어진다.

지식 창출을 위한 표준적인 방법은 과학적 기법이다. 과학자들은 관찰(데이터)을 통해 관찰된 현상에 대한 가능한 설명을 제공하는 명확하고 구체적인 가설을 세우고, 특정 가설을 뒷받침하거나 반박할 수 있는 결론을 도출하기 위해 정보를 수집하고 분석하여 가설을 테스트하는 실험을 수행한다. 즉 과학적 방법은 체계적이고 투명한 지식 창출 접근 방식이라고 할 수 있다.

다음은 비즈니스 세계의 한 사례다:

한 대형 글로벌 코코아 및 커피 생산업체는 원두를 재배, 건조, 분쇄한다. 이 회사의 고위 경영진은 분쇄기마다 생산량이 다르기 때문에 이러한 차이를 조사하면 가치 있는 지식을 창출할 수 있다는 사실을 깨달았다. 모든 기계의 데이터를 집계하여 수율이 높은 기계와 낮은 기계를 식별한 보고서를 작성한다. 그런 다음 엔지니어로 구성된 타이거 팀이 파견되어 이러한 차이의 원인을 조사한다. 한 엔지니어가 몇 주 동안 유난히 생산성이 높은 기계를 관찰하는데 성공했다. 어느 날 우연히 엔지니어와 해당 기계의 작업자가 같은 시간에 도착했는데, 엔지니어는 작업자가 모닝 커피를 마시기 전에 기계의 전원을 켠 후 15분 후에 그라인더를 작동하기 시작한 것을 발견했다. 엔지니어는 기계가 예열될 때까지 기다렸기 때문에 수율이 높아진 것으로 추측했다. 그는 시설의 일부 기계는 예열하고 다른 기계는 예열하지 않는 방식으로 이 가설을 테스트했다. 예열한 그라인더의 수율이 높았다. 관찰, 성찰, 연구, 사회적 상호작용을 통해 얻은 이 지식은 회사 전체의 새로운 정책으로 이어졌다. '그라인더를 15분 동안 예열한다'는 새로운 정책은 추가 비용 없이 수백만 달러의 추가 수익을 창출했다.

커피 업계와는 거리가 먼 또 다른 비즈니스 조직이 지식 조합을 통해 성과를 개선한 사례도 들 수 있다. 바로 마피아의 사례다. 필자의 책, ‘Relentless: The Forensics of Mobsters’ Business Practices’에서는 뉴욕시 범죄 조직에 잠입한 FBI 잠복 요원의 일상을 묘사한다.

마피아들은 프라이빗 사교 클럽에서 모여 그날 밤에 저지를 수 있는 범죄에 대해 논의했다. 그들은 훔친 보석, 모피 또는 기타 제품을 장물화하는 방법에 대해 이야기했다. 이 과정에서 각 범죄자는 도난 가능한 물품에 대한 정보를 제공하고, 다른 범죄자는 법 집행 기관의 존재에 대한 정보를 입력하며, 다른 범죄자는 훔친 물건을 장물화하는 가능한 방법에 대한 정보를 입력하는 등 지식을 모았다. 낮 동안 수집된 정보은 그날 밤 범죄 결정권자이 판단을 내리도록 도왔다.

지식 습득은 우연적으로 발생하기도 한다. 예를 들어 펜실베이니아 의대 연구원이자 최근 노벨상 수상자인 카탈린 카리코 박사와 드류 와이즈먼 박사는 사무실 복사기 사용 문제로 싸우던 중 우연히 mRNA 돌파구 발명으로 이어지는 뜻밖의 협업을 시작하게 되었다고 밝힌 바 있다.

우연성(Serendipity )은 의도치 않게 새로운 통찰력, 아이디어 또는 솔루션을 발견하여 획기적인 결과를 이끌어내는 것을 말한다. 우연한 지식 창출은 종종 예상치 못한 발견의 가치를 인식하는 능력과 관련이 있다. 고위 리더는 새로운 지식을 창출하기 위해 미지의 영역을 기꺼이 탐험하고 우연한 발견을 받아들여야 한다. 다음 기사 '칼럼 | ‘지식 조합’이 필요하다, ② 지식 관리의 8가지 오해와 진실'(22일 게재 예정)에서 지식 관리의 8가지 신화를 파헤치도록 하겠다. 

-> 칼럼 | ‘지식 조합’이 필요하다, ② 지식 관리의 8가지 오해와 진실  

* Danial Forrester는 전략, 데이터 수익화, 변화 관리, 기업 문화를 다루는 경영 자문 전문가다. 
* Jerold Zimmerman은 로체스터 대학 사이먼 비즈니스 스쿨의 경영학 명예 교수이자 7권의 저서를 서술한 작가다. 

ciokr@idg.co.kr
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