- 활동 지표(시간, 회의 수, 이메일)가 많으면 바쁜 것이고, 결정과 납품이 늘어야 진척입니다.
- 이 두 가지가 일치하지 않는 조직은 바쁨을 진척으로 착각하고 병목을 놓칩니다.
- 이번 주 내린 결정 수를 세어 보는 것이 진척 측정의 가장 단순한 시작입니다.
가장 바빴는데 가장 안 움직였습니다
피터 드러커는 1967년 저서 '유능한 경영자(The Effective Executive)'에서 지식 노동자의 시간을 관리하는 첫 단계는 실제로 시간을 어디에 쓰는지를 기록하는 것이라고 말했습니다. 드러커의 관찰은 지금도 반복됩니다. 임원이 가장 바쁜 주에 회의, 보고, 메일, 대응에 시간을 쓰고 나면, 그 주에 내린 결정이 몇 개인지 물었을 때 답이 잘 나오지 않습니다.
한국 중소기업에서 분기 말이 되면 공통 증상이 나타납니다. 팀장들은 분주하게 보고서를 준비하고, 회의는 늘고, 자료는 쌓입니다. 분기 시작에 세운 목표와 비교하면 달성률이 기대에 못 미칩니다. '열심히 했는데 왜 안 됐냐'는 질문이 나옵니다. 열심히 한 것은 사실이고, 성과가 부족한 것도 사실입니다. 두 문장이 동시에 성립합니다.
이것은 노력의 문제가 아닙니다. 활동 지표를 보는 것과 성과 지표를 보는 것을 구분하지 않았기 때문입니다. 활동 지표는 회의 참석 수, 보고서 작성 건, 이메일 응답률입니다. 성과 지표는 이번 주 내린 결정 수, 납품 완료 건, 계약 체결 수입니다. 조직에서 활동 지표만 보이면 바쁨이 진척처럼 보입니다.
활동이 많아도 진척이 없는 세 가지 구조
첫째는 보고 순환입니다. 보고서를 만들고, 검토받고, 수정하고, 다시 검토받는 루프가 반복되면 담당자는 계속 일하는 상태이고 결정은 계속 미뤄집니다. 보고가 늘수록 실행은 줄어드는 역설이 생깁니다. 보고의 목적이 결정이 아니라 검토 그 자체가 됩니다.
둘째는 긴급 대응 증가입니다. 긴급 요청이 많으면 팀은 계획 업무를 미루고 요청 처리에 시간을 씁니다. 하루가 끝나면 많은 것을 처리했는데, 원래 해야 했던 일은 그대로 있습니다. 긴급 대응은 활동이지 진척이 아닙니다.
셋째는 회의 밀도 증가입니다. 불확실한 상황이 되면 회의를 늘려 공유와 조율을 합니다. 회의는 같은 정보를 여러 명이 동시에 갖게 만들지만, 결정이 없으면 회의 뒤 업무가 바뀌지 않습니다. 같은 안건이 다음 회의 어젠다에 다시 올라오는 조직이 이 상태입니다.
진척을 측정하는 가장 단순한 방법
Ahn Partners 판단: 아래는 바쁨과 진척을 구분하는 가장 단순한 측정 방법입니다. 통제 실험이 아니라 경영 현장 관찰에 기반한 제안입니다.
매주 월요일에 두 가지를 기록합니다. 지난 주에 내린 결정이 몇 개이고, 그 중 이번 주에 실행으로 연결된 것이 몇 개인지입니다. 결정 수가 적으면 조직이 정보는 처리하지만 방향을 잡지 않고 있다는 신호입니다. 실행 연결이 적으면 결정이 있어도 실행 구조가 없다는 신호입니다.
두 번째 조치는 팀 미팅 마지막 5분에 '오늘 회의에서 나온 결정을 한 문장씩 말해 보자'를 넣는 것입니다. 결정 없이 끝난 회의를 그 자리에서 확인할 수 있습니다. 이번 주에 가장 바빴던 팀의 지난 7일 결정 목록을 뽑아 보면, 바쁨의 원인이 어디에 있는지 보입니다.
점검 목록
- 지난 주 팀이 내린 결정 수를 말할 수 있습니까
- 분기 목표 달성률이 낮을 때 활동 지표(회의, 보고)와 성과 지표(결정, 납품) 중 어느 쪽을 먼저 봅니까
- 같은 안건이 두 번 이상 회의 어젠다에 올라온 경우가 이번 달 몇 건입니까
출처
- Drucker, Peter F. (1967). The Effective Executive. Harper & Row. 지식 노동자의 시간 기록과 효과성 중심 관리 원칙.
- McKinsey Global Institute (2023). Superagency in the Workplace: Empowering People to Unlock AI's Full Potential. 지식 노동자 활동 대비 실제 성과 산출 패턴 분석.
운영 현황을 빠르게 파악하고 결정하는 관제 설계는 어떻게 만드는가 관제실에 표시하는 데이터를 늘릴수록 운영자가 정작 중요한 신호를 놓쳤습니다에서 이어집니다.
AI 도입 효과가 야근 감소나 업무 부담 완화로 이어지지 않는 이유는 무엇인가 AI 도구를 도입한 뒤 야근이 줄지 않는 이유는 150년 전에 이미 설명됐습니다에서 이어집니다.