데이터 의사결정
신사업 스펙을 내부 기능 목록으로 시작하면 고객 없이 제품이 완성됩니다
기능 목록을 완성하고 고객을 찾는 순서와, 고객의 현재 해결 방식에서 기능 목록을 도출하는 순서는 결과가 다릅니다. 내부가 정의한 스펙은 내부가 원하는 것을 만들고, 고객의 언어에서 나온 스펙은 고객이 돈을 낼 이유를 만듭니다.
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AI 전환을 실행의 언어로
Ahn Partners의 인사이트는 도구 소개가 아니라 조직의 의사결정, 업무 흐름, 데이터 구조, 운영 시스템을 바꾸는 방법을 다룹니다. 이메일에서는 Executive Brief를, 웹에서는 Full Insight를 제공합니다.
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신사업 실행
과정을 보여주는 협력사와 결과만 보내는 협력사 중 계약이 갱신되는 쪽은 어디입니까
에델만(Edelman)의 2023년 B2B 신뢰 연구에서 구매 결정에 영향을 미치는 가장 큰 신뢰 요소는 역량 증명이 아니라 투명성이었습니다. 결과만 전달하는 협력사는 신뢰를 만들지 못합니다. 과정이 보여야 신뢰가 쌓이고 계약이 갱신됩니다.
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조직과 사람
외주사와 지원자의 산출물이 AI로 만들어졌는지 확인하는 방법은 도구가 아니라 질문입니다
AI 콘텐츠 탐지 도구의 오탐률은 30% 이상입니다. 사람이 쓴 글이 AI 생성으로 판정되고, AI 후처리를 거친 글은 통과합니다. 탐지 도구에 의존하는 것은 이미 작동하지 않는 방법입니다. 검증은 산출물이 아닌 산출물의 배경을 묻는 것에서 시작합니다.
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조직과 사람
팀장을 실무 성과 1위로 뽑는 관행이 팀 성과를 무작위화합니다
팀 성과의 70%가 팀장에서 비롯된다면, 팀장을 어떻게 뽑는지가 팀 성과를 결정합니다. 실무 1위를 팀장으로 올리는 것은 실무 역량과 관리 역량이 같다는 전제입니다. 그 전제가 틀렸을 때 팀장 한 명이 팀 전체 성과를 낮춥니다.
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조직과 사람
좋은 아이디어가 채택되지 않는 이유 절반은 아이디어 품질이 아닙니다
아이디어가 묻히는 이유를 품질로 보면 제안자를 탓하는 것으로 끝납니다. 그런데 같은 아이디어가 6개월 뒤에는 채택됩니다. 달라진 것은 아이디어가 아니라 타이밍입니다. 예산 주기, 경영진 우선순위, 팀 에너지와 맞지 않는 제안은 의제에 오르지 못합니다.
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신사업 실행
수소충전소 사업 계획서에서 유동 수요로 손익분기를 계산하면 3년 차에 틀립니다
지나가는 승용 수소차 수를 기준으로 충전소 수익을 설계하면 손익분기가 만들어지지 않습니다. 노선 버스, 청소차, 물류 트럭처럼 매일 같은 시간에 같은 충전소를 이용하는 법인 앵커 계약이 먼저 있어야 충전소 사업의 수익 구조가 성립합니다.
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데이터 의사결정
현장을 방문하고 나서야 바뀐 결정이 있다면 그 결정은 처음부터 책상에서 내릴 수 없었습니다
도요타 생산 방식의 핵심 원칙 중 하나는 겐바(現場), 즉 일이 실제로 일어나는 장소를 직접 보는 것입니다. 보고서로는 보이지 않는 것이 현장에 있습니다. 현장 방문 후 결정이 바뀌었다면 그것은 초기 판단의 오류가 아닙니다. 처음부터 그 결정은 현장 없이는 내릴 수 없는 것이었습니다.
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업무 분석
수소 트럭을 도입하지 않는 법인이 말하지 않는 실제 이유
연료비 절감 계산은 맞습니다. 그런데 도입하지 않습니다. 수소 연료전지 부품이 고장났을 때 수리 대기 기간 동안 차량이 멈추는 비용이 연간 연료비 절감액을 초과할 수 있기 때문입니다. 정비 네트워크 공백이 법인 구매 결정을 막는 변수입니다.
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AI 전략
경영진이 개인 계정으로 AI에 입력하는 정보가 회사 데이터 정책의 외부에 있습니다
마이크로소프트와 링크드인의 2024년 조사에서 AI 도구를 쓰는 직장인의 78%가 회사 계정이 아닌 개인 계정을 사용한다고 응답했습니다. 경영진도 예외가 아닙니다. 임원이 개인 계정 AI에 입력하는 정보는 회사의 어떤 데이터 정책도 적용되지 않습니다.
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운영 시스템
전기 화물차 전환을 막는 것은 차 가격이 아니라 충전 중 멈추는 시간입니다
전기 화물차의 연료비는 경유 대비 저렴합니다. 그런데 도입을 결정하지 않습니다. 하루 16시간 운행하는 화물차에서 완충에 필요한 1-2시간은 운행 스케줄에 구멍을 냅니다. 이 운휴 시간의 비용이 연료비 절감을 상쇄할 때 전환 결정이 멈춥니다.
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운영 시스템
ERP 구축을 시작하기 전에 업무 정의가 완료되어야 하는 이유는 코드 문제가 아닙니다
Panorama Consulting Group의 2024년 ERP 보고서에서 ERP 프로젝트가 예산을 초과한 주원인 1위는 요구사항 변경이었습니다. 요구사항이 변경되는 이유는 대부분 동일합니다. 구축 시작 전에 업무 프로세스가 확정되지 않았기 때문입니다.
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운영 시스템
기술 스펙서를 그대로 보내는 B2B 영업팀이 놓치는 것은 경쟁사가 아닙니다
B2B 영업에서 기술 문서를 그대로 전달하면 고객사 담당자는 내부 설득에 실패합니다. 경쟁에서 지는 것이 아니라 고객의 내부 의사결정이 진행되지 않아서 기회가 사라집니다. 기술 스펙을 고객 언어로 번역하는 것이 영업팀의 실질 업무입니다.
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AX 교육
직원이 AI 강의를 신청할 때 CEO가 들어야 하는 신호는 강의 내용이 아닙니다
갤럽(Gallup)의 2022년 학습 수요 조사에서 직원이 교육을 요청하는 가장 큰 이유는 기술 습득이 아니라 성장 기회의 부재였습니다. AI 강의 신청이 급증하고 있다면 직원들이 AI가 필요해서가 아니라 다른 이유로 그 신청 버튼을 누르고 있을 수 있습니다.
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조직과 사람
떠난 사람에게 물어봤는데 남아 있는 사람에게는 묻지 않습니다
퇴직 면담은 정착됐지만 잔류 면담은 없는 조직이 많습니다. 떠난 이유를 아는 것과 남아있는 이유를 아는 것은 다릅니다. 잔류를 설계하려면 잔류 이유를 먼저 파악해야 합니다.
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신사업 실행
신사업팀이 1년을 버티지 못하는 것은 의지 문제가 아닙니다
신사업 담당자가 빠르게 지치는 조직이 있고 그렇지 않은 조직이 있습니다. 차이는 사람이 아니라 의사결정 거리, 보고 구조, 평가 기준에 있습니다.
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조직과 사람
AI가 팀 결과물을 매끄럽게 만들면 기존 팀장 평가 기준이 잘하는 팀장을 가려냅니까
AI 도입 후 팀 결과물 품질이 전반적으로 올라갑니다. 기존 팀장 평가 기준은 결과물 품질을 봅니다. 그 결과물이 팀장의 판단에서 나온 것인지 AI 처리에서 나온 것인지 구분하지 않으면, 평가 시스템이 AI 시대에 가장 필요한 리더십을 식별하지 못합니다.
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조직과 사람
신입이 AI 보조로 성장하면 5년 뒤 조직에서 비슷한 상황에 다른 판단이 나오기 시작합니다
신입을 뽑는 것과 신입이 판단 기준을 익히는 것은 다른 문제입니다. AI가 초급 업무를 처리하면 신입의 생산성은 올라가지만, 기존 세대가 갖고 있던 판단 기준이 다음 세대로 전달되는 경로가 달라집니다. 5년 뒤에는 조직 내부 판단 일관성이 흔들립니다.
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운영 시스템
수소충전소 사업 계획서에서 가장 자주 빠지는 비용 항목
수소충전소 수익성 계산에서 수요 예측보다 더 자주 틀리는 숫자가 있습니다. 압축기 정비 비용과 부품 조달 대기 시간입니다. 이 두 변수가 연간 운영 원가를 결정하는데, 초기 사업 계획서에 없는 경우가 많습니다.
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신사업 실행
신사업을 천천히 접으면 사람도 함께 닳습니다
중단 결정을 미루는 데 드는 가장 큰 비용은 추가 자금이 아닙니다. 능력 있는 팀원이 소진되어 다음 기회에 쓰이지 못하는 것입니다.
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업무 분석
컨설팅 계약에 무엇이 남아야 끝나는가를 먼저 쓰십시오
컨설팅 프로젝트가 완료됐는데 조직에 남은 것이 보고서뿐인 경우가 있습니다. 이 결과는 컨설턴트 선정 실패가 아닌 경우가 많습니다. 프로젝트 종료 조건을 처음부터 잘못 설계한 것입니다.
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조직과 사람
AI 활용 역량을 키운다고 쓰여 있는 교육 목표가 실제로 키우는 것은 무엇입니까
AI 도구 교육을 했는데 직원들이 AI 결과를 판단하지 못합니다. 육성 목표에 '도구 숙달'이 있고 'AI 결과 평가 역량'이 없으면 교육이 끝나도 그 역량은 생기지 않습니다. 역량 정의부터 바꿔야 프로그램이 달라집니다.
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AI 전략
직원들이 각자 AI를 잘 쓰는데 조직이 같은 질문에 다른 답을 내는 이유
AI 교육 이수율이 높고 직원들이 AI를 능숙하게 씁니다. 그런데 같은 경영 질문을 두 팀에 던지면 다른 숫자가 나옵니다. 개인의 AI 활용 능력을 합쳐도 조직의 AI 역량이 되지 않는 이유가 있습니다. ERP 도입이 필요했던 이유와 같습니다.
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AI 전략
AI가 실행한 결과에서 문제가 생겼을 때 책임은 어느 판단을 내린 사람에게 있습니까
AI가 실행했다고 책임이 AI에게 없습니다. AI는 주어진 설계 안에서 최적화합니다. 그 설계를 결정한 것은 사람의 판단이었습니다. 판단 책임은 사라지지 않고 더 이른 시점으로 이동합니다. 어느 시점의 어떤 판단이 결과를 만들었는지를 추적하는 구조가 없으면 같은 문제가 반복됩니다.
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조직과 사람
위임해도 되는 결정과 CEO만 할 수 있는 결정은 구조가 다릅니다
위임하면 효율이 높아질 것 같지만, 위임해서는 안 되는 결정을 위임하면 실행이 멈춥니다. 어떤 결정이 위임 불가인지는 느낌이 아니라 구조로 판단합니다.
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업무 분석
AI로 아낀 직원 시간이 회사 손익에 나타나지 않는 것은 전환 경로가 없기 때문입니다
AI로 절약된 시간은 측정됩니다. 그 시간이 매출이나 비용 절감으로 바뀌는 것은 측정되지 않습니다. 두 번째 사건이 일어나려면 명시적 의사결정이 필요합니다.
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운영 시스템
규정을 만드는 절차는 있는데 없애는 절차가 없는 이유
규정이 늘기만 하는 이유는 조직이 규제를 좋아해서가 아닙니다. 신설 규정에는 승인 절차가 있지만 폐지 규정에는 같은 수준의 절차가 없기 때문입니다. 구조가 비대칭이면 결과도 비대칭입니다.
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조직과 사람
AI 질문을 잘 만드는 직원이 팀에 두 명이면 그것은 역량이 아니라 의존입니다
AI를 잘 쓰는 직원이 팀에 한두 명 있으면 팀의 AI 활용 수준이 그 사람에게 달립니다. 역량은 개인에게 있고 팀에는 없습니다. 이 구조를 바꾸지 않으면 AI 투자가 특정 직원 의존으로 끝납니다.
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신사업 실행
기업 신사업이 사내 인정을 받을수록 더 빨리 죽는 이유
예산도 있고 팀도 있는 신사업이 3년 안에 해체되는 것은 시장 때문이 아닙니다. 기업 내부의 거버넌스 리듬이 신사업을 제도화하는 순간, 신사업 고유의 실험 속도가 없어집니다.
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AI 전략
AI에 예산을 배정하는 임원이 직접 써보지 않으면 놓치는 세 가지 판단
AI 도구를 직접 써본 임원과 보고로만 받은 임원은 예산 규모, 도입 범위, 성과 기준을 다르게 설정합니다. 이 차이는 기술 이해가 아니라 실패 패턴을 경험했는가에서 옵니다.
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조직과 사람
에이스가 사표를 낸 뒤에야 연봉 이야기가 나오는 구조적 이유
카운터오퍼가 가능했다면 사전 인상도 가능했습니다. 사표가 트리거가 되는 것은 개인 관계의 실패가 아니라 조직 시스템의 구조적 지연입니다.
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운영 시스템
나쁜 소식이 CEO에게 도달하는 데 며칠이 걸리는지 측정해 본 적 있습니까
나쁜 소식이 늦게 온다는 것은 알면서도 얼마나 늦는지를 측정한 조직은 거의 없습니다. 측정하지 않으면 단축할 수 없습니다.
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데이터 의사결정
도입한 AI 도구 수를 이사회에 보고하는 것이 AI 전략을 후퇴시키는 이유
도구 수는 세기 쉽습니다. 그래서 AI 진행 상황의 지표로 쓰입니다. 세기 쉬운 것이 지표가 되면, 조직은 세기 어려운 실질 변화 대신 숫자를 채우는 쪽으로 움직입니다.
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AX 교육
AI 요약을 읽은 뒤 설명하지 못하면 그것은 정보 소비이지 이해가 아닙니다
AI 요약은 내용을 빠르게 읽을 수 있게 해줍니다. 하지만 읽었다는 것이 이해했다는 뜻은 아닙니다. 이해의 기준은 유창하게 읽히는가가 아니라 설명할 수 있는가입니다.
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데이터 의사결정
회의를 시작하기 전에 결정 지도부터 그려야 합니다
회의록은 회의 후에 쓰지만 회의 구조는 회의 전에 설계해야 합니다. 참석자와 결정 권한이 먼저 확정되지 않으면 회의록은 논쟁의 속기록이 됩니다.
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AI 전략
레거시와 신규 시스템의 경계를 계약서에 쓰지 않으면 프로젝트 범위가 매 회의마다 달라집니다
레거시 통합 프로젝트에서 가장 비싼 실수는 코드 결함이 아닙니다. 두 시스템이 어디서 끝나고 어디서 시작하는지를 협상 테이블 위에 올려두는 것입니다.
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신사업 실행
정부지원사업 수주 후에 진짜 일이 시작됩니다
지원사업의 실비용은 사업비가 아닙니다. 정산, 감사 대응, 중간 보고가 만드는 그림자 업무가 팀의 실행 자원을 소모합니다.
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조직과 사람
정부 R&D를 끝낸 뒤 조직에 무엇이 남습니까
과제가 종료돼도 실행력은 과제와 함께 사라질 수 있습니다. 정부 R&D 수행이 상업 실행에 필요한 역량을 키우는지는 별개 질문입니다.
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AI 전략
시스템 도입 완료 보고를 받은 날 현장은 엑셀로 돌아가 있었습니다
도입 완료와 현장 안착은 다른 사건입니다. 회귀 신호 세 가지를 측정하지 않으면 어느 날 갑자기 시스템이 껍데기가 됩니다.
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AI 전략
경영진이 AI로 만든 도구는 그 경영진이 없으면 멈춥니다
AI 덕분에 도구를 만드는 비용이 거의 사라졌습니다. 그러나 그 도구를 이어받을 수 있게 만드는 비용은 그대로입니다. 이 둘을 혼동하면 조직에 버스팩터 1 도구가 쌓입니다.
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AI 전략
예외를 담당자가 처리한다는 ERP 정책이 시스템 전체를 개인에게 묶습니다
ERP는 정상 흐름을 위해 설계됩니다. 그런데 현장 거래의 상당수는 예외입니다. 예외 처리를 담당자 재량에 맡기면 ERP는 그 담당자가 없는 날 멈춥니다.
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운영 시스템
지표는 늘어나는데 없애는 기준이 없습니다
관제 지표는 문제가 생길 때마다 추가됩니다. 해결된 후에도 남아 있으면 팀은 아무도 보지 않는 숫자를 계속 생산합니다.
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신사업 실행
앱 다운로드 100만은 경쟁 우위가 아닙니다
설치 수는 시작점이지 해자가 아닙니다. 고객이 떠나지 않을 이유가 제품에 없으면 다운로드 수는 6개월 뒤 경쟁사도 만들 수 있습니다.
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AI 전략
인터넷 때도 ERP 때도 이런 말을 들었습니다. 이번 AI에는 한 가지가 구조적으로 다릅니다
기술 붐은 반복됩니다. 과장도, 실망도, 정착도 반복됩니다. 그러나 이번 AI 사이클에는 이전 어떤 사이클에도 없던 구조적 특이점이 하나 있습니다.
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AI 전략
데모에서 98%였던 AI 정확도가 현업에서 절반으로 줄어든 이유
벤더 데모는 정제된 데이터, 단선 흐름, 이상 조건에서 진행됩니다. 실제 업무는 비정형 입력, 다단계 승인, 예외가 뒤섞여 있습니다. 계약 전에 우리 데이터와 우리 프로세스로 다시 확인하지 않으면 이 간극을 발견하지 못합니다.
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AI 전략
AI가 쓴 코드의 보안 취약점은 누가 책임집니까
비개발자가 AI로 만든 업무 도구가 고객 데이터에 연결될 때, 코드를 검토한 사람이 없다면 취약점도 검토된 것이 없습니다. 베라코드는 2024년 AI 생성 코드의 45%에서 보안 취약점을 확인했습니다.
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AI 전략
노코드로 만드는 것은 반나절이지만 굴리는 것은 그다음부터입니다
노코드 강의는 만드는 쾌감을 팝니다. 운영하고 유지보수하는 방법은 가르치지 않습니다. 도구를 굴리는 숨은 작업입니다.
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조직과 사람
좋은 사람이라는 평판을 지키려다 팀에서 솔직한 말이 사라집니다
갈등을 피하고 관계를 지키려는 리더의 선택이 팀에서 솔직한 피드백을 없앱니다. 친절이 조직을 해치는 역설의 구조입니다.
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운영 시스템
현장에서 올라온 말이 다시 현장으로 내려오지 않으면 보고가 멈춥니다
피드백을 수집하는 것과 피드백이 순환하도록 설계하는 것은 다릅니다. 현장이 침묵하는 이유와 루프를 닫는 조건을 다룹니다.
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데이터 의사결정
지표 정의가 부서마다 다르면 대시보드 회의는 숫자 싸움이 됩니다
대시보드를 만들기 전에 지표의 정의와 품질을 책임지는 사람이 있어야 합니다. 그 사람이 없으면 데이터 투자가 커질수록 불일치도 커집니다.
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신사업 실행
B2B 계약이 검토 단계에서 멈추는 이유는 고객사 내부에 있습니다
외부 영업이 아무리 잘해도 고객사 내부에서 구매를 밀어주는 사람이 없으면 계약은 검토 중에 사라집니다. 내부 챔피언의 역할과 찾는 방법입니다.
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운영 시스템
자동화를 켜기 전에 끄는 방법을 먼저 설계해야 합니다
자동화 시스템이 잘못 작동할 때 오류는 사람보다 빠르게 증폭됩니다. 중단 기준, 복구 경로, 권한자가 없는 자동화는 오작동을 알고도 멈추지 못합니다.
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AI 전략
파일럿에서 성공한 AI가 전사 배포 이후 사라지는 이유
파일럿 팀이 누렸던 조건은 현업 조직에 옮겨지지 않습니다. AI 파일럿 성공과 운영 확장은 같은 프로젝트가 아닙니다.
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AI 전략
어느 결정을 AI에게 맡겼는지 지금 문서화돼 있습니까
AI가 추천하는 것과 AI가 결정하는 것은 다릅니다. 어느 범위까지 AI가 자율 실행하는지 명시하지 않으면 오발주, 오승인, 책임 공백이 생깁니다.
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조직과 사람
한때 통한 방식이 경영자 자신을 가두는 방식
경영자가 자기 혁신을 미루는 이유는 시간이 없어서가 아닙니다. 지금 방식이 여전히 통하고 있기 때문입니다. 가장 위험한 순간은 더 이상 통하지 않을 때가 아니라, 통하는 동안 멈춘 것입니다.
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업무 분석
12월 31일 원하는 상태를 먼저 쓰면 이번 주 할 일 목록이 달라집니다
대부분의 계획은 지금 할 수 있는 것에서 출발합니다. 그러나 연말 목표에서 지금으로 역산하면 이번 주에 시작해야 하는 것이 현재 하고 있는 것과 다릅니다.
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데이터 의사결정
8월에 확인해야 할 것은 달성률이 아니라 목표 자체가 아직 맞는가입니다
연초 계획의 상당 부분은 8월이 되면 작성 당시와 다른 환경에 놓입니다. 그런데 대부분의 기업은 달성률만 봅니다. 목표 자체가 여전히 유효한지는 묻지 않습니다.
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신사업 실행
수소차가 망했다는 말, 절반만 맞습니다
수소냐 전기냐의 기술 경쟁으로 보면 지금 전기가 이기고 있습니다. 그러나 이 싸움은 승용차에서만 일어났습니다. 대형 상용차와 장거리 운송에서는 아직 경쟁이 시작되지 않았습니다.
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신사업 실행
옳은 기술에 너무 일찍 투자한 것이 문제였습니다
수소 사업이 어렵다는 말은 기술이 틀렸다는 뜻이 아닙니다. 기술이 옳아도 시장이 준비되지 않은 시점에 들어가면 비용은 나가고 수익은 오지 않습니다. 타이밍 판단은 기술 판단과 다른 질문입니다.
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조직과 사람
AI가 초급 업무를 대신한다고 신입을 안 뽑으면 3년 뒤 조직에서 무슨 일이 생기는가
AI가 반복 업무를 처리한다는 이유로 신입 채용을 줄이는 기업이 늘고 있습니다. 단기 인건비 계산은 맞습니다. 그러나 이 결정은 3년 뒤 다른 자리에서 다른 비용으로 돌아옵니다.
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신사업 실행
전기차가 상용차 현장에서 기대와 달랐던 이유
전기차 전환을 결정하기 전에 우리 차는 어떤 짐을 싣고 하루에 얼마나 달리는지를 먼저 물어야 합니다. 기술의 우열이 아니라 차의 쓰임이 에너지 선택을 결정합니다.
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업무 분석
AI 도구를 도입한 뒤 야근이 줄지 않는 이유는 150년 전에 이미 설명됐습니다
AI가 하루 두 시간을 돌려줬다는 직원이 늘고 있습니다. 그런데 퇴근 시간이 빨라진 곳은 많지 않습니다. 효율이 높아지면 총량이 줄어야 하는데 왜 반대 방향이 되는지를 경제학이 먼저 관찰했습니다.
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AI 전략
AI로 업무가 빨라졌는데 매출이 그대로인 이유
직원들이 AI 도구를 쓰면서 개인 업무 속도가 오른 것은 사실입니다. 그런데 분기 매출은 그대로입니다. 개인 속도 향상이 조직 성과가 되려면 그 속도가 닿는 병목 지점을 먼저 찾아야 합니다.
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AI 전략
AI 강의 수강 인원이 늘어도 회사 매출이 오르지 않는 이유는 시장 구조에 있습니다
AI 교육 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 그러나 직원이 AI 도구를 더 잘 쓰게 된 것과 조직의 성과 지표가 개선되는 것은 다른 경로를 거칩니다. 그 차이를 이해하지 않으면 교육 예산이 증발합니다.
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조직과 사람
완성된 결과만 팀에 공유하면 중간 판단의 오류는 다음 사람에게도 반복됩니다
에이미 에드먼슨은 1999년 연구에서 높은 성과를 내는 팀이 더 많은 실수를 보고한다는 역설적 결과를 발표했습니다. 고성과 팀이 실수가 많아서가 아니라 중간 과정을 공개적으로 나누는 학습 행동을 했기 때문이었습니다.
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데이터 의사결정
AI가 즉시 답을 줄수록 대표가 키워야 할 역량은 질문입니다
AI가 1초 만에 답을 냅니다. 그런데 잘못된 질문을 하면 설득력 있는 틀린 답을 얻습니다. 답을 구하는 비용이 0에 가까워질수록 어떤 질문을 할 것인가가 경영 역량이 됩니다.
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업무 분석
안건이 많아도 조직이 움직이지 않는 것은 우선순위가 없어서가 아닙니다
엘리야후 골드랫은 1984년 '더 골'에서 공장의 산출량을 결정하는 것은 모든 공정의 합산 속도가 아니라 가장 느린 한 지점이라고 했습니다. 조직에서 안건이 실행되지 않는 이유도 대부분 우선순위 부재가 아니라 일이 흐르는 경로에서 막히는 지점 때문입니다.
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AI 전략
개발팀 없이 현장 직원이 AI로 업무 도구를 만들기 시작하면 조직에 세 가지 일이 생깁니다
영업팀 직원이 AI로 견적 계산기를 만들었습니다. 팀 전체가 씁니다. IT팀은 모릅니다. 이 상황이 지금 당신의 조직에서도 일어나고 있습니다. 막을 수 없습니다. 관리할 것인가 방치할 것인가의 문제입니다.
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조직과 사람
말하지 않은 기대치를 팀이 알아서 파악하기를 기다리면 팀은 성과보다 신호 해석을 먼저 배웁니다
갤럽이 7,939개 사업 단위를 분석한 메타연구에서 직원 몰입도를 가장 강하게 예측하는 항목 중 하나는 '내가 직장에서 무엇을 기대받는지 안다'였습니다. 기대치가 명시되지 않으면 팀은 일보다 리더를 읽는 능력을 먼저 개발합니다.
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데이터 의사결정
관제실에 표시하는 데이터를 늘릴수록 운영자가 정작 중요한 신호를 놓쳤습니다
1979년 미국 쓰리마일 아일랜드 원자력 발전소 사고 당시 관제실 운영자들은 수백 개의 경보가 동시에 울리는 상황에서 냉각수 유출이라는 핵심 상태 변화를 28분 동안 인지하지 못했습니다. 정보가 많을수록 판단이 빨라지는 것이 아니라 느려진다는 것은 운영 설계의 오래된 교훈입니다.
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조직과 사람
리더가 어느 회의에 시간을 쓰는지가 팀 전체에 이번 달 우선순위를 공표합니다
에드가 샤인은 1985년에 조직문화를 형성하는 메커니즘 중 가장 강력한 것은 리더가 정기적으로 무엇에 주의를 기울이고 측정하는가라고 정의했습니다. 전략 발표가 아니라 리더의 캘린더와 질문 방향이 조직의 실제 우선순위를 만듭니다.
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조직과 사람
직원이 AI 활용법을 개발해도 그 방법이 그 사람과 함께 퇴사합니다
직원이 AI로 생산성을 올렸습니다. 그런데 그 방법을 팀이 모릅니다. 그 직원이 떠나면 방법도 함께 나갑니다. AI 생산성이 개인 자산으로 쌓이는 회사와 조직 자산으로 축적되는 회사의 차이는 지금 만들어지고 있습니다.
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조직과 사람
AI에게 업무를 잘 맡기는 역량은 27년 사람 관리 경험과 같은 종류입니다
AI 도구를 도입했는데 결과물이 기대에 못 미친다는 불만의 상당수는 AI 성능 문제가 아닙니다. 업무를 맡기는 방식의 문제입니다. 사람에게 일을 위임할 때 필요한 세 원칙이 AI에게도 그대로 적용됩니다.
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AI 전략
ChatGPT를 잘 쓰는 것으로는 경쟁 우위가 생기지 않습니다
경쟁자도 같은 AI를 쓰고 있습니다. 프롬프트 기술은 빠르게 확산되기 때문에 차별화가 되지 않습니다. 자사 데이터와 업무 흐름에 AI를 연결한 도구를 직접 구축한 회사가 지금 격차를 만들고 있습니다.
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조직과 사람
월요일 오전을 받은 메일로 시작하면 그 주의 의사결정 순서는 남이 정합니다
지식 근로자는 업무 시간의 평균 28%를 이메일 처리에 씁니다. 월요일 오전을 받은 메일로 시작하면 그 주의 첫 번째 에너지가 남이 만든 안건에 먼저 들어갑니다. 순서를 바꾸는 것만으로 주의 주도권이 달라집니다.
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조직과 사람
처음 팀장이 된 개발자가 가장 먼저 잃는 것은 기술이 아닙니다
개발자가 팀장이 되면 코딩 시간이 줄어듭니다. 그런데 가장 힘든 것은 코딩 시간의 감소가 아닙니다. 내가 무언가를 직접 만들었을 때 오는 즉각적인 성취감이 사라지는 것입니다. 이 공백을 채우지 못하면 팀장 역할에서 소외감을 느끼면서 팀에는 부담을 줍니다.
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조직과 사람
보고 주기가 실행 주기를 앞지르면 팀장은 실행자가 아니라 번역기가 됩니다
중간관리자가 보고에 쏟는 시간이 실행에 쏟는 시간을 넘어서면, 현장 정보는 한 번 걸러진 채로 위로 올라가고 조직의 실질 처리 속도는 절반으로 떨어집니다. 보고 구조를 실행 리듬에 맞추는 것이 AI 도구 도입보다 먼저입니다.
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신사업 실행
신사업을 흑자로 돌린 팀이 먼저 한 일은 매출 목표 설정이 아니라 손실 구멍 막기였습니다
신사업 초기에 매출을 늘리는 데 집중하면 손실 구조가 그대로인 채로 더 많은 자원이 투입됩니다. 흑자가 되는 순서는 전체를 동시에 살리는 것이 아니라, 공헌이익이 양수인 단위 하나를 먼저 찾아 그것만 키우는 것입니다.
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조직과 사람
관리를 잘해도 방향이 틀리면 조직이 효율적으로 실패합니다
메타는 2023년에 1만 1,000명을 내보내고 효율의 해를 선언했습니다. 관리 시스템은 더 빨라졌지만 시장이 필요로 하는 방향과는 멀어졌습니다. 관리 능력과 방향 판단은 다른 기술입니다.
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신사업 실행
보조금이 가장 비싼 자본이 되는 순간은 사업 방향이 서류 요건을 따라 움직일 때입니다
정부 지원금은 이자 없이 쓸 수 있는 가장 싼 자본처럼 보입니다. 하지만 지원금 요건에 맞추기 위해 사업 방향을 바꾸기 시작하면, 지원금의 실제 비용은 지원금 금액보다 훨씬 커집니다.
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신사업 실행
거인 앞에서 협상 우위를 만드는 것은 규모가 아니라 포기할 수 있는 대안의 수입니다
글로벌 대기업과 협상하는 중소기업은 규모에서 열세라고 믿습니다. 실제로 협상에서 힘은 회사 크기가 아니라 BATNA, 즉 이 계약이 없어도 갈 수 있는 대안에서 나옵니다. 대안 없이 협상에 들어가면 규모에 관계없이 상대 조건을 받아들이게 됩니다.
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신사업 실행
수소전기차 보급이 느린 진짜 이유는 차가 아니라 충전소에 도착해도 충전이 될지 모른다는 불확실성입니다
수소전기차가 안 팔린다는 통념은 차량 기술의 문제를 지적합니다. 하지만 현대 넥쏘는 1회 충전에 611km를 달립니다. 보급의 진짜 병목은 충전소 수가 아니라 도착했을 때 충전이 완료될지 알 수 없다는 경험의 불확실성입니다.
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조직과 사람
이직률이 높아졌을 때는 이미 몰입도가 낮아진 지 수개월이 지난 시점입니다
갤럽이 36개 기업 7,939개 사업장을 메타분석한 결과, 직원 몰입도 상위 25% 사업장은 하위 25%보다 수익성이 23% 높았습니다. 그런데 이직률이나 만족도 설문을 재는 회사는 많아도 몰입도를 선행 지표로 재는 회사는 드뭅니다.
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AI 전략
AI가 분석을 다 해도 CEO가 직접 해야 하는 판단이 세 가지 남습니다
2023년 MIT와 스탠퍼드 연구팀이 콜센터 5,179명을 분석한 결과, AI 도구를 쓴 직원의 생산성이 평균 14% 향상됐습니다. 그런데 효과는 주로 신입 직원에서 났고 숙련 직원은 이미 AI 없이 비슷한 수준이었습니다. AI가 다 할 수 있는 것과 사람이 끝까지 해야 하는 것은 다른 종류의 일입니다.
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조직과 사람
성공한 공식이 환경이 바뀐 뒤에도 계속될 때, 공식 자체가 실패 원인이 됩니다
성공은 공식을 굳힙니다. 굳은 공식은 의심을 멈추게 합니다. 환경이 바뀌면 가장 위험한 것은 망했을 때가 아니라, 잘됐을 때 멈춰버린 의심이 만든 관성입니다.
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조직과 사람
대표가 매일 달릴수록 팀은 방향을 잃습니다
가장 바쁜 리더가 가장 좋은 리더는 아닙니다. 하버드 경영대학원 연구는 CEO가 전략적 방향 설정에 쓰는 시간이 지나치게 적다는 점을 지적합니다. 물러서는 것이 이끄는 방법입니다.
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신사업 실행
신사업이 느릴 때, 멈춰야 하는지 기다려야 하는지를 구분하는 방법
신사업이 더디게 자라면 두 가지 가능성이 있습니다. 가설은 옳지만 시장이 아직 준비되지 않은 것과, 처음부터 가설이 틀린 것입니다. 이 둘을 구분하지 못하면 멈춰야 할 것을 계속하거나 기다려야 할 것을 포기합니다. 같은 크기의 실수입니다.
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조직과 사람
팀 성과 차이의 70%는 복지나 제도가 아니라 관리자에서 납니다
갤럽이 270만 명, 10만 개 팀을 분석한 결과 팀 몰입도 차이의 약 70%가 팀장에게서 비롯됐습니다. 제도와 복지에 투자하면서 관리자를 변화시키지 않으면 효과는 구조적으로 제한됩니다.
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조직과 사람
주니어가 빨리 크는 조직은 교육이 많은 곳이 아닙니다
교육 예산을 늘려도 주니어 성장 속도가 달라지지 않는다는 경영자가 많습니다. 연구는 빠른 성장의 결정 변수가 교육의 양이 아니라 실패를 허용하는 범위와 피드백 주기에 있다고 말합니다.
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신사업 실행
수소충전소에 투자한 사람과 운영하는 사람이 보는 숫자가 다릅니다
투자자는 시장 규모, 기술 완성도, 정책 지원을 봅니다. 운영자는 가동률, 유지보수 비용, 공급선 안정성을 봅니다. 이 두 그룹이 같은 자산을 다른 정보로 보고 있을 때, 사업 계획이 어느 쪽 숫자로 쓰여 있는지가 중요합니다.
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조직과 사람
한 분야를 깊이 판 사람이 위기에서 흔들리지 않는 이유
빠른 결정이 경쟁력이라고 말하는 시대에, 전문성 연구는 반대를 이야기합니다. 깊이 있는 전문가일수록 더 빠르고 정확한 판단을 내리는 이유는 패턴 인식 능력에 있습니다.
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조직과 사람
논리가 맞아도 납득이 없으면 결정은 실행되지 않습니다
옳은 결정이 실행되지 않는 가장 흔한 이유는 결정 자체의 문제가 아닙니다. 그 결정을 실행할 사람들이 납득하지 못한 것입니다. 납득은 설득의 결과물이 아니라, 결정 과정에서 설계해야 하는 것입니다.
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조직과 사람
위임이 안 되는 이유는 상대를 못 믿어서가 아닙니다
팀원을 믿는다고 말하면서 업무를 넘기지 못하는 CEO가 많습니다. 조직심리학 연구는 이 간극의 원인을 신뢰 부족이 아닌 위임자 내면의 심리적 장벽에서 찾습니다.
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AI 전략
AI 도구 목록이 전략이 아닌 이유는 경계가 없기 때문입니다
어떤 도구를 쓸지보다 어느 판단에서 AI를 쓰고 어느 판단에서 사람이 책임지는지를 먼저 정한 조직이 AI를 실제로 업무에 통합합니다. 도구 선택이 경계 설계보다 먼저 오면 도입은 비용이 됩니다.
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조직과 사람
연봉을 올려줘도 떠나고, 깎여도 남는 이유
연봉은 이탈 이유를 제거하는 변수이고, 성장감과 인정은 잔류를 만드는 변수입니다. 둘을 같은 처방으로 다루면 비용만 오르고 사람은 붙잡지 못합니다.
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조직과 사람
품질을 지키려 만든 규칙이 조직을 굳히는 세 단계
규칙은 처음에 문제를 막으려고 만들어집니다. 규칙이 쌓이면 조직이 굳고 실행 속도가 느려지고 사람들이 규칙을 우회하기 시작합니다. 규칙의 원래 목적이 사라지는 순간이 있습니다.
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운영 시스템
새 시스템을 도입했는데 더 느려진 이유는 구 시스템을 끄지 않았기 때문입니다
새 시스템 도입 직후가 가장 느린 시기입니다. 구 시스템이 살아 있는 동안 팀은 두 시스템을 동시에 유지합니다. 이 기간을 설계하지 않은 도입은 처음부터 이중 부담으로 시작합니다.
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조직과 사람
내가 먼저 말한 회의에서 팀원들의 의견이 사라졌습니다
리더가 회의 초반에 방향을 제시하면, 나머지 발언은 그 방향을 보정하는 작업이 됩니다. 마지막에 말하는 리더가 더 많은 정보를 얻고, 팀은 더 솔직해집니다.
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신사업 실행
빨리 접은 프로젝트에서 건진 기준이 다음 신사업을 고칩니다
빨리 중단하는 것이 어렵습니다. 그러나 중단에서 건지는 것이 있습니다. 그 프로젝트를 끝낼 때 적용한 기준이, 다음 신사업을 판단할 때 다시 쓰입니다.
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조직과 사람
아이디어를 죽인 건 반박이 아니라 무반응이었습니다
팀이 아이디어를 더 이상 내지 않는 것은 틀릴 것이 두려워서가 아닙니다. 이전에 낸 아이디어가 아무런 반응 없이 묻힌 경험이 반복된 것입니다.
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조직과 사람
본사가 현장보다 두 달 늦게 아는 구조가 결정 오류를 만듭니다
본사 결정이 현장에서 어긋나는 것은 실행 문제가 아닌 경우가 많습니다. 본사가 현장 정보보다 늦게 아는 구조 자체가 결정의 품질을 낮춥니다.
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업무 분석
좋은 컨설팅과 나쁜 컨설팅을 가르는 기준 세 가지, 저희도 예외가 아닙니다
컨설턴트를 고를 때 이력서나 고객사 목록을 먼저 보는 것은 가장 빠르게 틀리는 방법입니다. 이 기준은 Ahn Partners 자신에게도 적용됩니다.
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AI 전략
AI 도구로 직원이 빨라졌는데 회사 실적이 그대로인 이유
생성형 AI 도입 이후 개인 업무 속도는 오릅니다. 그런데 같은 기간 대부분의 기업 손익은 움직이지 않습니다. 문제는 도구가 아니라 조직 구조에 있습니다.
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조직과 사람
카운터오퍼를 수락한 에이스가 여섯 달 안에 다시 나가는 이유
이직 통보는 오랜 결정 과정의 마지막 단계입니다. 연봉 인상은 물리적 이탈을 늦출 수 있지만, 통보 이전에 이미 형성된 마음의 거리를 되돌리지 못합니다.
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조직과 사람
경력 10년이 5년을 앞지르지 못하는 이유는 결정의 수에 있습니다
연차는 경험의 총량이 아닙니다. 같은 1년을 보내도 직접 결정을 내린 횟수에 따라 판단력의 수준이 달라집니다. 세월이 아니라 결정이 사람을 키웁니다.
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조직과 사람
기술 책임자에서 운영 총괄이 됐을 때 가장 먼저 틀리는 것
기술자는 옳은 답을 찾는 훈련을 받습니다. 운영 총괄은 옳은 답보다 조직이 그 답을 실행하게 만드는 일을 합니다. 이 차이를 모르면 기술 리더로서 쌓은 실력이 운영에서 오히려 방해가 됩니다.
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조직과 사람
리더가 매주 일을 추가할수록 팀이 완료하는 일은 줄어듭니다
업무 목록이 길수록 팀이 집중한다는 생각은 틀렸습니다. 어떤 일을 하지 않을지 결정하지 않으면 팀의 에너지는 우선순위가 없는 방향으로 흩어집니다.
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신사업 실행
수소충전소 인허가가 기술보다 오래 걸리는 이유
수소충전소 100억 사업에서 기술 준비보다 인허가 절차가 더 긴 납기를 가집니다. 이 순서를 모르고 시작하면 사업 일정이 1년 이상 밀립니다.
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신사업 실행
오늘 단가표로 10년을 사면 안 됩니다
수소버스를 도입할 때 차량 가격만 비교하면 10년 뒤에 후회합니다. 연료비, 정비비, 충전소 접근 비용, 보조금 변화까지 포함한 총소유비용이 경제성의 실제 기준입니다.
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신사업 실행
AI로 인건비를 절감한 기업이 정부지원사업 평가에서 불이익을 받는 구조
정부 R&D 지원사업은 20년 넘게 인건비 투입량을 사업 성실도의 척도로 삼았습니다. AI가 1인 생산성을 바꾸는 지금, 이 구조가 AI를 도입한 기업에게 이상한 유인을 만들고 있습니다.
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조직과 사람
대표가 혼자 결정을 내릴 때 아무도 그 외로움을 대신 져주지 않습니다
임원회의를 하고, 컨설턴트를 만나고, 이사회에 보고해도 최종 결정은 혼자입니다. 이 외로움은 리더십의 결함이 아니라 직책의 구조적 조건입니다. 문제는 이것을 모르고 외로움을 없애려 할 때 결정의 질이 나빠지는 것입니다.
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AI 전략
최고 기술을 만드는 기업이 시장을 잃는 방식
기술 우수성과 시장 선택은 같은 축에서 작동하지 않습니다. 더 정확하고 더 빠른 기술이 시장을 잡은 기술에 진 이유는 경쟁자가 더 잘 팔았기 때문이 아닙니다.
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조직과 사람
AI가 주니어 업무를 가져가면 10년 뒤 시니어는 어디서 납니까
주니어가 반복 업무를 통해 판단력을 키우던 경로가 사라지고 있습니다. AI가 초안을 쓰고, 분류하고, 정리합니다. 지금 당장은 팀이 편해지지만, 그 편함이 미래 시니어를 키우는 사다리를 없애고 있습니다.
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AI 전략
AI 에이전트는 사람을 자르지 않습니다
AI 에이전트가 반복을 가져가면 사람은 사라지는 게 아니라 설계하고 검증하고 책임지는 자리로 이동합니다. 이동을 설계하지 않은 기업에서만 감축이 됩니다.
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신사업 실행
신사업이 첫 결제 전에 멈추는 구간
CB Insights가 분석한 스타트업 실패 이유 1위는 '시장 수요 없음'이었습니다. 고객이 돈을 낼 의향이 없는 문제를 풀고 있었다는 뜻입니다. 이 확인은 제품 완성 전에 할 수 있습니다.
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운영 시스템
도입 비용은 계약서에 있고, 정착 비용은 어디에도 없습니다
ERP를 도입하고 2년이 지났는데 현장은 여전히 엑셀을 씁니다. 시스템 문제가 아닙니다. 업무 흐름을 바꾸지 않았기 때문입니다.
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AI 전략
AI를 직접 쓰는 임원과 보고로만 받는 임원의 판단이 달라지는 지점
AI를 전략적으로 중요하다고 답하는 임원과 일상 업무에서 직접 쓰는 임원 사이에는 큰 비율 차이가 있습니다. 이 격차는 기술 이해의 차이가 아닙니다.
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조직과 사람
직접 처리하는 CEO가 조직의 판단력을 빼앗습니다
위임하지 않는 이유는 대부분 불안감입니다. 그러나 CEO가 직접 처리하는 동안 조직은 스스로 판단할 기회를 잃고, 그 손실은 3년 뒤에야 모습을 드러냅니다.
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데이터 의사결정
데이터가 결정 뒤에 들어오면 그것은 보고용입니다
데이터를 갖고 있어도 결정이 바뀌지 않는 경우가 있습니다. 데이터 품질 문제가 아닙니다. 데이터가 결정 이후에 투입되는 구조 문제입니다.
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신사업 실행
대기업 신사업이 죽는 건 돈이 없어서가 아닙니다
대기업 신사업팀은 예산을 받습니다. 인원도 있습니다. 그러나 본업의 ROI 기준으로 평가받는 순간, 신사업은 살아남을 수 없습니다.
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업무 분석
가장 바빴던 주가 가장 안 움직인 주였습니다
피터 드러커는 1967년 '유능한 경영자'에서 시간을 기록하지 않는 경영자는 자신이 무엇에 시간을 쓰는지 모른다고 말했습니다. 활동을 많이 했다는 것과 성과가 나왔다는 것은 다른 문장입니다.
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조직과 사람
나쁜 소식이 늦게 도착하는 조직의 공통점
분기 손실을 CEO가 세 달 뒤에 알았다면, 숨긴 사람의 문제가 아닐 수 있습니다. 나쁜 소식의 전달 속도는 CEO가 그 소식을 과거에 어떻게 받아왔는지의 결과입니다.
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AI 전략
AI가 요약했다고 읽은 것이 됩니까
AI 요약은 정보를 이해했다는 느낌을 줍니다. 그 느낌이 정확할 때도 있고, 임원이 가장 중요한 부분을 건너뛰었는데도 생길 때가 있습니다.
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AI 전략
AI 도입을 기술 선택으로 시작하면 현장이 6개월 뒤 돌아섭니다
McKinsey 2024 조사에서 생성형 AI 파일럿을 전사 확산으로 이어가는 데 성공한 기업은 도입 기업의 절반을 넘지 못했습니다. 실패 원인 상위 세 가지 안에 기술 문제는 없었습니다.
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AI 전략
기술부채 상환 예산을 결정할 때 묻는 질문이 틀려 있습니다
기술부채 상환 예산은 부채의 크기로 결정하지 않습니다. 그 부채가 다음 사업 기회와 얼마나 충돌하는지로 결정합니다.
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신사업 실행
데이터는 쌓였는데 운영이 바뀌지 않는 이유: 충주 스마트그린산단에서 확인한 병목
센서가 연결되고 관제 화면이 켜졌습니다. 데이터는 흐릅니다. 그런데 현장 운영 방식은 관제센터 구축 전과 다르지 않습니다. 문제는 데이터가 아니라 결정 권한이었습니다.
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AI 전략
기획이 끝난 뒤에도 요구사항이 바뀌는 조직의 공통점
개발 도중에 요구사항이 바뀌면 일정이 늘어납니다. 이것은 기획이 덜 된 게 아닙니다. 기획이 언제 끝나는지를 조직이 합의하지 않았기 때문입니다.
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신사업 실행
신사업에서 중요한 것은 베팅 규모가 아니라 틀렸다는 사실을 얼마나 빨리 알 수 있는가입니다
투자 규모를 줄여도 신사업이 실패하는 이유는 같습니다. 잘못된 가정이 오래 살아있기 때문입니다. 초기 자본 배분의 진짜 기준은 금액이 아니라 학습 속도입니다.
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조직과 사람
회의를 없앴더니 팀이 더 불안해진 이유
회의가 많다는 것은 비효율의 표시가 아닐 수 있습니다. 결정권이 한곳에 집중된 조직에서 팀원은 회의에서 허락을 받습니다. 회의를 없애면 허락 경로가 사라지고 결정을 내릴 수 없는 팀만 남습니다.
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신사업 실행
수소충전소 사업을 시작하고 나서야 보이는 것: 수요와 공급이 서로를 기다리는 구조
수소충전소가 없어서 수소차를 못 산다고 합니다. 수소차가 없어서 충전소를 늘리기 어렵다고도 합니다. 두 주장이 동시에 맞습니다. 이 교착은 사업계획서에 없습니다.
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AI 전략
ERP를 직접 만들겠다는 결정이 3년 뒤 예산을 두 배로 만드는 이유
소프트웨어를 직접 만들면 업무 프로세스에 맞게 커스터마이즈할 수 있다는 장점이 있습니다. 한국 시장에서 이 장점은 첫 1년에만 존재하고, 이후 유지보수와 추가 개발 비용이 초기 구매 가격을 넘어서는 경우가 많습니다.
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AI 전략
개발이 느린 게 아니라 무엇을 만들지 결정이 안 된 것이 병목입니다
개발팀 속도를 높이기 위해 인력을 늘리거나 툴을 바꾸는 시도를 합니다. 병목이 코드 이전에 있으면, 이 시도는 잘못된 것을 더 빠르게 만들 뿐입니다.
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AI 전략
AI 도구를 너무 잘 이해하면 해결하려던 문제를 잊게 됩니다
AX 프로젝트 담당자가 코드와 모델에 깊이 들어갈수록 원래 해결하려던 업무 문제가 시야에서 사라집니다. 구현 이해도와 문제 해결 능력은 같은 방향으로 움직이지 않습니다.
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조직과 사람
에이스가 떠나기 12개월 전에 바뀌는 세 가지 행동 지표
핵심 인재가 이직 의사를 밝힐 때는 결정이 이미 끝난 뒤입니다. 이탈 결정은 평균 12개월 전에 세 가지 행동 변화로 시작됩니다. 이 변화를 측정하는 체계 없이는 신호를 보고도 지나칩니다.
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신사업 실행
이미 쏟아 부은 돈이 아까워서 계속하는 프로젝트가 남은 예산도 가져갑니다
매몰비용은 이미 쓴 돈입니다. 앞으로의 결정에 영향을 줘서는 안 됩니다. 그러나 경영 현장에서 '이미 3억을 썼는데'라는 문장은 프로젝트를 계속하게 하는 가장 강력한 이유가 됩니다.
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데이터 의사결정
바꿀 수 있는 결정에 일주일을 쓰고 바꿀 수 없는 결정을 하루 만에 통과시키는 조직의 공통점
아마존 베조스는 2015년 주주 서한에서 결정을 두 가지로 나눴습니다. 쉽게 되돌릴 수 있는 결정과 그렇지 않은 결정입니다. 두 가지를 같은 과정으로 처리하면 중요한 결정이 느려지고, 바꿔야 할 결정이 그대로 유지됩니다.
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조직과 사람
직책이 올라야만 급여가 오르는 구조가 관리자를 늘리는 이유
보상을 직책에 묶으면 전문가도 관리자가 되어야 합니다. 1969년 로렌스 피터가 설명한 문제가 지금 한국 중소기업 인사 구조에서 그대로 작동하고 있습니다.
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조직과 사람
보고를 잘하는 사람이 먼저 승진하면 일을 잘하는 사람이 먼저 떠납니다
성과 평가에서 관리자가 직접 볼 수 없는 기여는 보고된 기여로 대체됩니다. 이 구조가 반복되면 조직의 선발 기준이 바뀝니다.
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조직과 사람
팀원 세 명이 문제를 알았는데 아무도 말하지 않아 위기가 커진 구조
구성원이 문제를 말하지 않는 것은 용기가 없어서가 아닙니다. 말했을 때 어떤 일이 생기는지를 이미 학습했기 때문입니다. 이 학습 결과를 바꾸는 것은 분위기 개선이 아닌 리더의 반응 방식 변경입니다.
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업무 분석
3년 전에 했던 같은 실수를 왜 다시 하는지 아무도 묻지 않습니다
핵심 직원이 퇴사하면 업무 절차만 나가는 것이 아닙니다. 왜 그 절차가 생겼는지, 과거에 어떤 실수가 있었는지도 함께 사라집니다.
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데이터 의사결정
목표였던 숫자를 달성했는데 실제 목표에서 멀어진 팀이 공통적으로 겪는 일
지표를 달성하기 위한 가장 쉬운 방법이 실제 성과를 내는 것과 일치하지 않을 때, 구성원은 지표를 최적화하고 실제 목표를 잊습니다. 이 현상은 지표를 설계할 때가 아니라 지표를 오래 쓸 때 발생합니다.
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데이터 의사결정
데이터가 진출하라고 했을 때 CEO가 멈춘 결정, 어떤 조건에서 직관이 맞는가
CEO의 직관이 데이터 분석을 이긴 사례를 분석하면 공통 조건이 있습니다. 직관이 유용한 상황과 데이터가 필수적인 상황을 구분하지 못하면, 경험에 기반한 판단이 편향을 합리화하는 도구가 됩니다.
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조직과 사람
채용할 때 경험을 봤다가 환경이 바뀌자 그 경험이 장애가 된 이유
같은 업무를 10년 한 사람이 새로운 환경에서 반드시 잘한다는 보장은 없습니다. 채용 결정이 과거 성과 기록에만 의존할 때, 조직이 빠르게 바뀌는 환경에서 가장 먼저 뒤처지는 사람이 그 채용자일 수 있습니다.
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조직과 사람
기술팀이 경영진에게 설명할수록 결정이 늦어지는 이유
기술 전문가일수록 비전문가가 무엇을 모르는지 파악하지 못합니다. 설명이 더 상세해질수록 비전문가는 더 혼란스러워집니다. 이 현상은 기술 투자 결정 지연의 주된 구조적 원인 중 하나입니다.
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업무 분석
일정을 넉넉하게 줄수록 프로젝트가 그만큼 늦어집니다
1955년 영국 관료제 관찰에서 나온 법칙이 지금 한국 중소기업 회의실에서도 그대로 작동합니다. 업무는 주어진 시간을 채우도록 팽창합니다.
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데이터 의사결정
'그럴 줄 알았다'가 나오는 회고 회의가 실패를 반복시키는 이유
결과를 알고 나서 과거를 분석하면 당시 판단이 얼마나 어려웠는지 잊게 됩니다. 회고가 배움이 되려면 결과 공개 전에 결정 당시 정보를 먼저 복원해야 합니다.
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데이터 의사결정
좋은 아이디어를 거절하는 법
안 한다와 지금은 아니다는 다른 말입니다. 날짜 없는 나중에는 거절인데 거절로 들리지 않습니다.
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조직과 사람
문서를 개발팀이 쓰지 않고 운영팀이 씁니다
만든 사람은 아는 것을 적지 않습니다. 받는 사람이 쓰면 모르는 것이 드러납니다.
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AI 전략
기술 부채라는 말을 임원 회의에서 쓰지 않습니다
같은 일이 세 배로 늘었다는 말은 누구나 알아듣습니다. 용어 대신 숫자를 가져갑니다.
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운영 시스템
위험 목록에 서른 개가 있으면 아무도 보지 않습니다
적어 놓은 것과 보고 있는 것은 다릅니다. 자리를 셋으로 고정하면 목록이 관리가 됩니다.
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신사업 실행
요구는 기능으로 오지만 문제는 업무에 있습니다
무엇에 쓰는지와 얼마나 자주 쓰는지를 물으면 요구의 절반이 다른 모양으로 바뀝니다.
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조직과 사람
보고 단계가 하나 늘면 정보가 줄어듭니다
단계마다 요약되면서 원인이 지워집니다. 요약본 아래에 원문을 붙이는 것만으로 판단 재료가 돌아옵니다.
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운영 시스템
낡은 것과 위험한 것은 다릅니다
오래됐다는 것은 교체 근거가 아닙니다. 교체 근거는 기술이 아니라 업무 변화에서 나옵니다.
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신사업 실행
신사업 첫 채용에서 보는 것
할 일이 정해지지 않은 자리입니다. 전문성보다 모호함을 견디는 힘을 봅니다.
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운영 시스템
사고를 막으면 아무도 모릅니다
예방은 잘하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 막은 것을 세는 방법을 만들어야 예산이 붙습니다.
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데이터 의사결정
지표를 바꿨더니 행동이 바뀌었습니다
지표는 재는 도구가 아니라 행동을 정하는 장치입니다. 무엇을 재는지가 무엇을 하는지를 정합니다.
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AI 전략
자동화율 구십 퍼센트의 함정
자동화율은 보기 좋고 예외율은 아픕니다. 아픈 쪽이 실제 비용을 말해 줍니다.
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조직과 사람
결론이 안 나는 회의는 두 가지 중 하나입니다
결정할 사람이 없거나 결정할 정보가 없거나입니다. 안건마다 어느 쪽인지 먼저 가릅니다.
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운영 시스템
시스템은 우리 것인데 데이터는 우리 것이 아니었습니다
계약서에 자산이라고 적혀 있어도 읽을 수 없으면 우리 것이 아닙니다.
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운영 시스템
요구는 반드시 바뀝니다
안 바뀐다고 전제한 계약이 분쟁을 만듭니다. 바뀔 것을 전제로 절차를 넣습니다.
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신사업 실행
실패하면 안 되는 시범사업은 시범이 아닙니다
잘될 조건만 골라서 한 시범은 확대해도 되는지 알려 주지 못합니다.
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AX 교육
AI 교육은 버튼이 아니라 작업 순서를 바꿔야 남습니다
질문하고, 초안을 받고, 검증하고, 고치는 순서를 실제 업무에 심어야 교육이 성과로 이어집니다.
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업무 분석
현장 엑셀은 규정 위반이 아니라 시스템 결함의 신고서입니다
우회 작업을 없애기 전에 공식 시스템이 놓친 무엇을 복구하는지부터 확인합니다.
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업무 분석
급한 일을 먼저 처리할수록 중요한 일이 더 늦어집니다
알림에 답한 시간뿐 아니라 원래 문제로 돌아오는 시간까지 업무 비용으로 계산합니다.
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데이터 의사결정
예측 범위를 보여 줘도 결정은 저절로 좋아지지 않습니다
과잉과 부족 중 어느 실패가 더 비싼지 행동 규칙으로 번역해야 합니다.
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운영 시스템
백업 성공 알림은 복구 성공 증명이 아닙니다
실제 운영자가 목표 시간 안에 서비스와 업무를 되살리는 시험이 먼저입니다.
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운영 시스템
알람을 늘릴수록 중요한 장애에 늦게 반응합니다
깨우는 알람에는 담당자와 첫 행동이 있어야 합니다.
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조직과 사람
한 사람만 아는 업무는 전문성이 아니라 중단 위험입니다
문서 개수보다 담당자 없이도 동료가 업무를 끝낼 수 있는지를 시험합니다.
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조직과 사람
관리자의 일정표에 코칭 시간이 없으면 육성 계획도 없습니다
관찰하고 묻고 다시 시도하게 할 시간을 관리자의 업무 용량으로 확보합니다.
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신사업 실행
첫 고객의 요구를 제품 전략으로 착각하지 마십시오
두 번째 고객이 같은 핵심에 돈을 내는지 확인해야 반복 가능한 제품이 됩니다.
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AI 전략
AI는 샀는데 결재판은 그대로인 회사
AI 답변이 실제 행동으로 이어질 때까지의 시간과 권한을 다시 설계합니다.
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데이터 의사결정
회의록에는 있는데 회사에는 없는 것
선택한 안뿐 아니라 버린 대안과 다시 판단할 조건까지 남깁니다.
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업무 분석
자동화 ROI는 예외 한 건의 처리 시간에서 갈립니다
무인 완료율과 예외 한 건당 재작업 시간으로 자동화 원가를 다시 셉니다.
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데이터 의사결정
담당자 없는 KPI는 숫자가 아니라 구경거리입니다
지표에 담당자·임계값·첫 행동·행동 권한을 함께 붙입니다.
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신사업 실행
고객의 칭찬보다 다음 예약이 더 정직합니다
호평보다 재방문·선결제·자료 제공·동료 소개라는 강한 수요 신호를 봅니다.
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운영 시스템
외주 시스템의 진짜 납품일은 운영자가 혼자 복구한 날입니다
정상 시연이 아니라 내부 운영자의 단독 장애 복구를 검수 기준으로 삼습니다.
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AX 교육
AI 교육이 실패하는 이유는 교육 뒤 첫 업무가 없어서입니다
수료율 대신 7일 내 첫 산출물과 30일 내 재사용을 측정합니다.
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AI 전략
AI로 빨리 만든 코드는 언제 지울지부터 정해야 합니다
생성 비용 뒤에 숨은 운영·보안·삭제 비용을 함께 계산합니다.
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조직과 사람
질문 없는 팀은 정렬된 팀이 아니라 포기한 팀일 수 있습니다
질문의 개수보다 질문 때문에 바뀐 결정과 줄어든 재작업을 봅니다.
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신사업 실행
신사업 예산은 성공이 아니라 오답을 사는 돈입니다
기능이 아니라 가장 위험한 가설의 오답을 가장 싸게 삽니다.
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조직과 사람
일 잘하는 사람을 승진시키면 두 번 잃습니다
최고의 실무자를 잃고, 나쁜 관리자를 얻습니다. 보상과 직책은 분리할 수 있습니다.
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조직과 사람
에이스는 퇴사 통보 전에 먼저 조용해집니다
사직서는 마지막 신호입니다. 붙잡을 수 있는 시점은 그보다 몇 달 앞에 있습니다.
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AX 교육
잘 크는 주니어는 일찍 틀려본 주니어입니다
교육을 늘려도 사람이 크지 않는 이유. 성장은 안전하게 틀릴 수 있는 일터에서 일어납니다.
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AI 전략
AI 도입 프로젝트 열에 아홉은 성과 없이 끝납니다
기술이 부족해서가 아닙니다. 끝을 정하지 않고 시작하기 때문입니다.
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AI 전략
AI 전환에서 경영진이 가장 많이 하는 착각
도구를 고르기 전에 무엇을 판단할지부터 정해야 합니다.
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AX 교육
임원이 직접 만들어 본 뒤에야 보이는 것들
AI 강의 열 번보다 직접 만든 도구 하나가 판단을 바꿉니다. 바이브코딩 직접 개발 경험입니다.
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데이터 의사결정
대시보드는 늘어나는데 결정은 그대로인 이유
결정과 연결되지 않은 지표는 장식입니다. 차량 관제센터를 운영하며 배운 지표 설계입니다.
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운영 시스템
패키지 ERP를 버리고 직접 만들며 배운 것
시스템 개발의 진짜 산출물은 코드가 아니라 업무 규칙이었습니다. 자체 ERP 10년 운영 경험입니다.
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신사업 실행
100억 수소충전소에서 배운 신사업 실행의 순서
신사업은 아이디어가 아니라 실행 순서에서 갈립니다. 직접 부딪히며 확인한 순서입니다.
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업무 분석
반복 업무보다 예외 업무가 진짜 비용입니다
자동화 대상은 반복 업무 목록이 아니라 예외 지도에서 나옵니다. ERP 운영 경험입니다.
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데이터 의사결정
쌓이는 데이터와 돈이 되는 데이터는 다릅니다
결정을 바꾸는 데이터만 자산이고 나머지는 비용입니다. 운행 데이터를 쌓고 쓰며 배운 기준입니다.
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운영 시스템
외주로 만든 시스템이 1년 뒤 방치되는 이유
성패는 개발 품질보다 소유권에서 갈립니다. 자체 ERP와 외주 프로젝트를 비교한 기록입니다.
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신사업 실행
투자자보다 첫 고객이 먼저입니다
투자는 검증 수단이 아니라 증폭 수단입니다. 첫 결재를 고객에게 받는 순서를 담았습니다.
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테이블 노트
좋은 식당은 운영이 보입니다
반복되는 좋은 경험 뒤에는 설계가 있습니다. 와인과 미식에서 발견한 운영 이야기입니다.
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테이블 노트
빈 테이블은 내일 다시 팔 수 없습니다
예약금을 벌금이 아니라 취소를 앞당기고 좌석을 다시 파는 장치로 설계합니다.
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테이블 노트
팔리지 않는 와인은 취향이 아니라 묶인 현금입니다
병당 마진과 재고 회전율을 함께 봐야 와인 리스트의 실제 생산성이 보입니다.
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테이블 노트
잘 팔리는 메뉴가 반드시 많이 남기는 메뉴는 아닙니다
식재료비 뒤에 숨은 조리시간과 주방 병목까지 메뉴 손익에 넣습니다.
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테이블 노트
빨리 치운다고 테이블이 빨리 도는 것은 아닙니다
식사는 서두르지 않고 주문과 계산의 무의미한 대기만 줄이는 운영 원칙입니다.
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AI 전략
AI 전략이 실행되지 않는 이유
기술 선택보다 먼저 실행 단위, 책임자, 데이터 흐름, 의사결정 변화를 설계해야 합니다.
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AX 교육
AX 교육을 업무 전환으로 설계하는 법
좋은 교육은 강의 만족도가 아니라 다음 주 업무 방식이 바뀌었는지로 판단해야 합니다.
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업무 분석
AI 도입 전 먼저 봐야 할 업무 병목 지도
반복 업무를 찾는 것만으로는 부족합니다. 병목과 승인 지점, 예외 처리를 함께 봐야 합니다.
읽기Data Decisions
데이터 기반 의사결정
대시보드가 있어도 결정이 바뀌지 않는 이유, 지표와 회의체가 연결되는 방식을 다룹니다.
대표 글 읽기Operating Systems
운영 시스템 개발
스프레드시트와 수작업을 실제 운영되는 내부 시스템으로 바꾸는 설계 원칙을 정리합니다.
대표 글 읽기New Business
신사업 실행 구조
아이디어, TF, 실험, 매출 검증이 흩어지지 않도록 실행 구조를 만드는 방법을 다룹니다.
대표 글 읽기Table Note
테이블 노트
와인과 미식, 공간과 서비스에서 발견한 취향의 구조를 기록합니다. 본업과 다른 이야기가 아니라 좋은 경험이 어떻게 운영되고 전달되는지 관찰하는 사이드 노트입니다.