- 직관은 반복 가능한 환경에서 축적된 패턴 인식입니다. 처음 진입하는 시장이나 처음 경험하는 기술에서는 패턴이 없어 직관이 오작동합니다.
- 데이터가 새로운 현상을 측정하지 못하거나 표본이 너무 작을 때, 데이터에만 의존하면 측정된 것만 보고 측정되지 않은 것을 무시하는 오류가 생깁니다.
- 직관과 데이터가 충돌할 때, 어느 쪽을 따를지보다 '내 직관이 형성된 환경이 지금 환경과 유사한가'를 먼저 확인해야 합니다.
직관이 맞을 때와 틀릴 때
컨설팅 분석이 '진출 권고'를 내놓은 신사업을 한 중견 제조업 CEO가 보류했습니다. 이유는 '느낌이 좋지 않다'였습니다. 18개월 뒤 그 시장에 먼저 진출한 경쟁사 두 곳이 철수했습니다. 다른 중견기업 CEO는 '팀원들이 걱정한다'는 이유로 수익성이 입증된 사업 확장을 늦췄습니다. 그 결과 시장 점유율을 경쟁사에 내줬습니다. 두 CEO 모두 직관을 썼습니다. 결과는 달랐습니다.
심리학자 게리 클라인은 1998년 저서 'Sources of Power'에서 경험 많은 전문가가 위기 상황에서 데이터 분석 없이 빠른 결정을 내리는 패턴을 분석했습니다. 소방서장, 체스 마스터, 군 지휘관을 관찰한 결과, 이들은 패턴 인식을 통해 결과를 빠르게 시뮬레이션한다고 분석했습니다. 그러나 이 능력은 과거와 유사한 패턴이 있을 때만 작동합니다. 새로운 시장, 새로운 기술, 처음 경험하는 위기에서는 경험 자체가 없어서 패턴 인식이 오작동합니다.
직관은 반복 가능한 환경에서 축적된 패턴 인식입니다. 데이터는 새로운 환경에서 패턴을 대체합니다. 두 가지가 충돌할 때, 먼저 물어야 할 것은 '내 직관이 형성된 환경이 지금 환경과 유사한가'입니다.
데이터도 직관을 대체하지 못하는 상황
폴 밀(Paul Meehl)은 1954년 임상 예측과 통계 예측을 비교한 연구에서, 통계 모델이 임상 전문가의 판단을 일관되게 앞서는 결과를 정리했습니다. 그러나 이 연구의 조건은 명확합니다. 과거 데이터가 충분하고 측정 변수가 결과와 실제로 연결된 경우입니다. 데이터가 없거나 새로운 현상을 측정하지 못하는 경우 통계 모델은 작동하지 않습니다.
중소중견기업 환경에서 데이터의 한계는 더 뚜렷합니다. 시장 표본이 작고 기간이 짧고 측정 자체가 없는 변수가 많습니다. 이 상황에서 데이터에만 의존하면, 측정된 것만 보고 측정되지 않은 것을 무시하는 오류가 생깁니다.
Ahn Partners 판단: 경영 현장에서 관찰한 바에 따르면, CEO 직관이 유용하게 작동하는 조건은 크게 두 가지입니다. 첫째, CEO가 그 도메인에서 10년 이상 반복 경험을 가진 경우입니다. 둘째, 결정이 지금까지와 유사한 상황에 대한 것인 경우입니다. 반대로 처음 진입하는 시장이나 처음 도입하는 기술에서 직관을 과신할 때 오류 빈도가 높았습니다. 이는 통제 실험 결과가 아닌 Ahn Partners 관찰 기반 판단입니다.
직관과 데이터를 함께 쓰는 방법
카너먼은 2011년 'Thinking, Fast and Slow'에서 직관(시스템 1)과 분석(시스템 2)을 구분했습니다. 중요한 것은 어느 쪽이 우월한가가 아니라, 어떤 상황에서 어떤 모드를 쓰는가입니다.
실용적 접근은 두 단계입니다. 먼저 직관이 신호를 보내면, 그 직관이 어디서 왔는지를 명시화합니다. '이 직관이 형성된 경험이 무엇인가.' 다음으로 데이터가 그 직관과 충돌할 때, 직관이 잡아낸 변수가 데이터에 포함돼 있는지를 확인합니다. 데이터에 없는 변수를 직관이 잡고 있다면, 그 변수를 명시화하고 측정 가능성을 따집니다.
직관을 '근거를 대지 않아도 되는 판단'으로 쓰는 것이 문제입니다. 직관을 '내가 측정하지 못한 무언가를 감지한 신호'로 다루면, 그 신호를 데이터로 변환하는 작업이 가능해집니다.
한 문장으로 정리하면
직관과 데이터는 경쟁 관계가 아닙니다. 직관은 측정되지 않은 패턴을 포착하고, 데이터는 그 패턴이 실제인지를 검증합니다. 충돌이 생겼을 때 어느 쪽을 따를지보다, 충돌이 어디서 생겼는지를 먼저 확인하는 것이 오류를 줄입니다.
점검 목록
- 최근 직관으로 내린 결정에서 그 직관이 형성된 경험 환경을 명시화한 적이 있는가
- 데이터가 없어서 결정을 미룬 사안에서 측정 가능한 대안 변수를 찾아본 적이 있는가
- 처음 진입하는 시장에서 CEO 판단과 데이터 분석이 충돌한 마지막 사례의 결과를 검토했는가