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한 심리학자가 마케터에게 전하는 ‘좋은 리더십의 비결’

호주 사회 신경과학원의 파스칼 몰렌버프 교수가 성공적인 리더가 되는 방법을 공유했다. 멜버른에서 열린 ‘CMO 모멘텀’ 행사에서다.  몰렌버트 교수는 먼저 알렉산서 허슬램의 저서 ‘The New Psychology of Leadership: Identity, Influence and Power’를 인용하며 조직에의 소속감이 사람들의 의견에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 설명했다. 그는 “좋은 리더란 팔로워들이 이해할 수 있는 미래 비전을 공유할 수 있는 사람들이다. 리더에 대한 비전이 아니라 팔로워에 대한 비전을 제시하며, 팔로워들이 따를 수 있는 공동의 비전을 생성한다”라며, 이에 따라 성과를 내는 리더들은 조직을 위해 자신이 아닌 ‘우리’라는 단어를 이용한다고 전했다. 몰렌버프에 따르면 정치인들의 연설을 분석한 결과 ‘I’나 ‘me’보다 ‘we’나 ‘us’를 이용하는 후보자들의 승리 확률이 80%에 달한다. 그는 “좋은 리더로 보이고 싶다면 ‘우리’와 같은 단어를 더 많이 이용해 비전을 공유하라”라고 조언했다.  그는 또 조직에의 소속감, 소속 여부가 큰 영향을 미친다는 점을 다양한 연구를 인용해 설명했다. 몰렌버프는 “사람들은 같은 그룹에 속한 것으로 보이는 리더의 발언을 훨씬 더 영감어린 것으로 평가한다. ‘조직 내 리더’로 간주되는 것이 중요하다. 조직 외부의 리더로 간주될 경우 사람들은 메시지의 부정적인 측면과 부가적인 측면에 집중하곤 한다”라고 말했다.  이에 따라 영감을 주려는 리더라면 조직원에게 공유할 수 있는 정체감을 부여할 수 있도록 유의해야 한다는 설명이다.  공정성에 대한 언급도 있었다. 그에 따르면 대다수 사람들은 모든 이들이 공평하게 대우받는 것을 원하지 않는다. 사람들 스스로 차별적인 대우가 동기를 부여한다고 생각하기 때문이다. 그는 “상하 이동성이 보장된다면 임금 격차가 있는 경우에 사람들이 더 행복해한다. 각자의 노력, 역량에 따라 불평등하다는 전제에서다”라고 말했다. 그는 그...

리더 동기 부여 조직 관리 의욕 심리학자 파스칼 몰렌버프

2019.10.18

호주 사회 신경과학원의 파스칼 몰렌버프 교수가 성공적인 리더가 되는 방법을 공유했다. 멜버른에서 열린 ‘CMO 모멘텀’ 행사에서다.  몰렌버트 교수는 먼저 알렉산서 허슬램의 저서 ‘The New Psychology of Leadership: Identity, Influence and Power’를 인용하며 조직에의 소속감이 사람들의 의견에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 설명했다. 그는 “좋은 리더란 팔로워들이 이해할 수 있는 미래 비전을 공유할 수 있는 사람들이다. 리더에 대한 비전이 아니라 팔로워에 대한 비전을 제시하며, 팔로워들이 따를 수 있는 공동의 비전을 생성한다”라며, 이에 따라 성과를 내는 리더들은 조직을 위해 자신이 아닌 ‘우리’라는 단어를 이용한다고 전했다. 몰렌버프에 따르면 정치인들의 연설을 분석한 결과 ‘I’나 ‘me’보다 ‘we’나 ‘us’를 이용하는 후보자들의 승리 확률이 80%에 달한다. 그는 “좋은 리더로 보이고 싶다면 ‘우리’와 같은 단어를 더 많이 이용해 비전을 공유하라”라고 조언했다.  그는 또 조직에의 소속감, 소속 여부가 큰 영향을 미친다는 점을 다양한 연구를 인용해 설명했다. 몰렌버프는 “사람들은 같은 그룹에 속한 것으로 보이는 리더의 발언을 훨씬 더 영감어린 것으로 평가한다. ‘조직 내 리더’로 간주되는 것이 중요하다. 조직 외부의 리더로 간주될 경우 사람들은 메시지의 부정적인 측면과 부가적인 측면에 집중하곤 한다”라고 말했다.  이에 따라 영감을 주려는 리더라면 조직원에게 공유할 수 있는 정체감을 부여할 수 있도록 유의해야 한다는 설명이다.  공정성에 대한 언급도 있었다. 그에 따르면 대다수 사람들은 모든 이들이 공평하게 대우받는 것을 원하지 않는다. 사람들 스스로 차별적인 대우가 동기를 부여한다고 생각하기 때문이다. 그는 “상하 이동성이 보장된다면 임금 격차가 있는 경우에 사람들이 더 행복해한다. 각자의 노력, 역량에 따라 불평등하다는 전제에서다”라고 말했다. 그는 그...

2019.10.18

알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

구글 바둑 이세돌 신경망 스탠퍼드대학교 심리학자 프랭크 로젠블랫 앤드류 응 구글 브레인 텐서플로 익스피디아 아마존 개인정보 보호 인공지능 존 매카시 MIT 기계학습 테슬라 딥마인드 딥마인드 헬스

2017.07.27

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

2017.07.27

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