과대 포장된 기술에 지쳤는가? 혁신과 위험 관리의 균형을 맞추고, 흔히 빠지는 함정을 피하고, 최신 기술을 전략적 도입하기 위한 단계별 원칙을 정리했다.

기술 업계에서 일하는 큰 장점 중 하나는 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전들이다. 예를 들면 지금까지는 다음과 같은 것들이 있었다:

• 개인용 컴퓨터
• 인터넷
• 클라우드
• 블록체인
• 사물인터넷(IoT)
• 생성형 AI(genAI)

하지만 기술 업계에서 종사하면서 따르는 단점 역시 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전들이다. 왜 그럴까?

• 과대 광고가 현실을 빠르게 넘어선다.
• 그것이 무엇이든 간에 인간의 일자리를 빼앗곤 한다.
• 앞으로도 안전할 수 있는 방법이 없다.
• 이를 먼저 활용하기 위한 경쟁이 치열하다.
• 신기술의 정체와 실제 기능성을 누구도 알지 못하기 때문에 단기간에 전문가가 되어야 한다.

즉 조직의 IT 리더는 해당 신흥 기술이 무엇이고 어떤 기능을 하는지 자세히 이해하고, 이 기술을 활용하여 조직을 개선하는 방법에 대한 실제적 사용 사례를 파악해야 한다.

기존의 비즈니스 방식에 중대한 변화를 일으킴으로써 업계에 큰 충격을 줄 잠재력을 가진 첨단 기술들이 있다. 이에 대한 기업들의 일반적인 반응은 해당 기술이 무엇인지, 어떤 기능을 하는지, 비즈니스에 어떤 이점이 있는지, 어떻게 안전하고 안전하게 배포할 수 있는지 파악할 수 있을 때까지 사용을 금지하는 것이다.

하지만 그게 현명한 방법일까? 기업 고유의 비즈니스를 알지 못하는 외부의 사람과 조직이 활용법을 알아내서 서비스를 판매할 때까지 기다리는 것이 정말 이득일까? 새로운 기술에 먼저 정통해진 외부 다른 사람들로부터 기업이 충분한 수혜를 거둘 수 있을까?

안타깝게도 대부분의 기업에서 보이는 현실적 대답은 ‘그렇다’이다.

혁신이 SEC 10K에 제출한 전략 선언문의 글머리 기호에 불과한 일부 기업을 위해, 미지의 신흥 영역에 확실하게 대처할 수 있도록 하는 접근법을 정리했다.

The safest technology adoption path versus the danger zone.
Jim Wilt

먼저 이 경우에 작용하는 두 가지 주요 요인이 있음을 기억할 필요가 있다.

기술은 성숙과 숨가쁜 변화를 반복한다.
기업 인력의 역량은 신기술을 습득하면서 성숙해간다.
이 두 가지 요소를 겸손하게 존중하는 것이 중요하다. 그럼 시작해 보겠다.

하지만 일단 감안해야 할 위험 영역
초기에 피해야 할 것들.

비즈니스 사용 사례를 명확히 제시하기. 왜 그럴까? 여기서 피해야 할 두 가지 함정이 있다:

• 새로운 기술의 한계를 아직 모른다.
• 기술의 당초 의도와 동떨어진 과장된 약속을 할 위험성이 있다.

고객/구성원에게 기술을 너무 일찍 노출하기. 왜 그럴까? 몇몇 실수의 여지가 있다.

• 기술 자체 또는 기술의 오용이 대중의 평판을 손상시킬 수 있다.
• 유의할 만한 가치가 없는 기술 과대광고에 휘말릴 위험이 있다.

새로운 기술을 비슷한 영역을 담당하는 팀에 맡기기. 왜 그럴까? 몇 가지 이유가 있다:

• 기술의 특성이 기존 경험과 정반대일 수 있다(많은 조직이 IaaS에 초점을 맞추느라 클라우드 네이티브의 가치를 놓쳤다. 생성형 AI는 기본적으로 기존 예측 AI와 크게 다르다).
• 한 가지 패러다임에 기득권을 가진 팀은 종종 새로운 기술을 위협으로 간주한다.

단일 공급업체/플랫폼 제휴를 구독하기. 왜 그럴까? 신흥 기술 분야의 경우 리더가 끊임없이 바뀐다:

• 초기에는 여러 공급업체가 서로서로를 추월할 것이며, 어떤 업체는 살아남지 못한다.
• 초기 릴리스에서는 API나 계약, 페이로드 등이 정기적으로 변경된다. (예: 오픈AI 2에서 3으로, 다시 4로 이동할 때 상당한 API 변경이 있었다.) 버전 종속을 초래할 수 있다.

이러한 여러 함정에 자주 빠지면 조직이 포기하고 시도를 멈추는 끔찍한 결과로 이어지기도 한다. ‘시도해봤지만 효과가 없었다’는 표현은 안이한 인식을 드러낼 뿐이다. 최첨단 기술의 채택은 현재 상태가 아니라 그 잠재력을 감안하는 행위이기 때문이다.

현명하면서도 안전한 접근 방식
갈의 법칙(Gall’s La)이 유용하다. “작동하는 복잡한 시스템은 항상 작동하는 단순한 시스템에서 진화한 것이다”라는 법칙이다. 작게 시작하라. 간단하게 시작하라. 그리고 진화하라.

학습 단계
두 가지 핵심 기반이 필요하다:

미션 크리티컬하지 않은 워크로드 및 (공용) 데이터
내부/비공개(폐쇄형) 노출
이들 기반은 기업 정보나 시스템이 위험에 노출되지 않도록 해준다.

성공을 향해 노력할 열정적인 소규모 가상 팀을 구성한다. 이 팀의 역할은 새로운 기술이 조직에 도움되는 방법을 탐색하는 것이다.

• 설령 완전히 실패하더라도 억지로 움직인 사람들이 아닌, 성공을 위해 열심히 노력한 사람들로부터 관련 지식을 확보할 수 있다.
• 팀에게 권한을 부여해 기술을 마음껏 활용할 수 있도록 하라.
• 여러 버전과 공급업체의 기술을 사용해 본다. 까다로운 조언처럼 들릴 수 있겠지만, 예상보다 훨씬 쉬울 것이다. 어떤 기술을 언제 사용해야 하는지 깨닫는 경험이 될 수도 있다.

미션 크리티컬하지 않고 내부 전용이기 때문에 일단은 제한을 설정할 필요가 없다. 제한은 나중에 적용하면 된다.

사용/활용 목적에 따라 기술을 배우고 적용한다. 모든 영광을 만끽하라(논다는 것은 최고의 학습 형태 중 하나다). 이를 통해 팀은 기술이 제공하는 ‘좋은 점’을 진정으로 파악할 수 있게 된다.

이제 한계에 도전한다. 기술의 작동 한계를 벗어났을 때 어떻게 실패하는지 파악한다. 가능한 한 많은 실패 시나리오를 확인해 실패와 관련된 파급 효과를 실제로 파악한다.

연습을 통해 새로운 기술이 공개 데이터에 미치는 보안 영향을 파악하고 해당 기술이 제공하는 보호 기능을 테스트한다. 공개 데이터에 대한 보호 조치를 위반해 볼 수도 있다.

비용, 성능, 품질을 늘 모니터링한다.

이 단계가 끝나면 해당 기술이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일, 그리고 현재 상태에서의 보안 경계를 확실히 이해하게 될 것이다. 비즈니스 사례와 관련하여 약간의 토론을 진행할 수 있지만, 그 길을 본격적으로 밟기에는 다소 이르다.

성장 단계
이 시점에서 가상 팀은 기본을 넘어섰다. 이제 실험을 본격화할 단계다.

미션 크리티컬 워크로드 및 (비공개) 데이터
내부/비공개(폐쇄형)의 노출
실제 데이터와 시스템을 사용하기에 이제부터는 모든 단계에서 보안 정책 및 관행에 큰 주의를 기울여야 한다(이제 놀이 시간은 끝났다).

측정 가능한 명시적 결과를 산출하기 쉬운 내부 효율성 향상과 최적화에 집중한다. 비즈니스 사용 사례에 대해서는 (아직) 걱정할 필요 없다. 내부 사용 사례를 통해서도 팀은 긍정적인 영향을 충분히 확인할 수 있다. 예를 들어, 처음에는 생성형 AI는 초기 콘텐츠 생성을 위해 등장했지만, 일부 얼리어답터들이 코드 생성에 이를 활용하면서 개발 품질과 시간을 개선할 수 있음을 확인했다.

재사용성이 아닌 교체가능성. 이상하게 들릴 수 있겠다. 하지만 언제든 대체할 수 있도록 코드를 설계하고 작성하는 것이 중요하다. 신기술은 안정화 단계에 이르지 못했기에 코드를 즉시 변경해야 할 수 있다.

• 기술 영역의 API 및 계약 변경에 쉽게 대응할 수 있게 한다. 인터페이스와 통합에 대한 주요 변경 사항을 쉽게 수용할 수 있도록 솔루션을 설계하면 기술 변화로 인한 피해를 막을 수 있다.
• 기술 공급업체/플랫폼을 전환할 수 있어야 한다. 성숙 과정에서 쓸모가 사라질 수 있기에 다양한 기술에 익숙해져야 할 필요성을 강조해야 한다. 또한 각 기술 플랫폼의 활용성과 비용효율성이 높은 시기를 파악해야 한다.

성숙에 따른 보안성 확보. 새로운 기술과 팀의 역량이 모두 성숙해지고 새로운 모범 사례가 발전함에 따라 활용을 늘린다. 예를 들어, 생성형 Al 학습 단계에서 공개 데이터를 검색 증강 생성(RAG) 에 업로드하여 맞춤화를 실험했을 수 있다. 이제 팀이 성장 단계에 있으므로 플랫폼에 데이터를 업로드하지 않는 에이전틱 RAG를 구축하는 것이 더 안전한 접근 방식일 수 있다.

고비용 접근 방식이 필요한 경우와 저비용 접근 방식이 허용되는 경우를 파악한다. 이러한 지식을 아키텍처와 설계에 활용한다.

배치 단계
가상 팀은 새로운 신기술로 높은 수준의 성과를 달성했을 것이다. 이제 더 나아갈 준비가 됐다:

미션 크리티컬 워크로드 및 (비공개) 데이터
외부/공개(개방형) 노출
기술과 역량이 모두 안정화되고 있으므로 자신 있게 이 작업을 수행할 수 있다. 이제 아키텍처 패턴과 모범 사례를 공개하고 현명한 도입을 장려할 시점이다.

고객 가치 흐름에 직접적인 영향을 미치는 의미 있는 비즈니스 사용 사례를 파악하고 소개한다. 거듭 강조한다: 작게 시작하라. 간단하게 시작하라. 그리고 진화하라.

새로운 기술이 조직의 나머지 부분에 가치를 더할 때 이를 공유하고 홍보함으로써 다양한 사용 사례를 발전시키는 데 집중한다. ‘새롭고 멋진 도구 신드롬’과 실제 적용 가치를 구분한다.

고객의 반응을 테스트한다. 새롭고 멋진 제품을 세상에 공유하기 전에 고객 포커스 그룹과 얼리어답터들을 대상으로 테스트해 본다. 이들의 피드백을 활용하여 사각지대를 파악하고 오해를 미리 완화한다.

그리고 항상 비용, 성능 및 품질을 모니터링한다.

잠깐, 더 있다…
패턴, 레퍼런스 아키텍처/구현 및 모범 사례의 99.999%는 지속적으로 진화해야 한다. 왜 그럴까?

• 아직은 기술이 너무 초기 단계이기에 고정짓기 어렵다.
• 플랫폼들이 앞으로도 발전함으로써 팀이 구축했던 많은 커스텀 및 통합 작업을 품어낼 것이다(앞서 언급한 재사용성이 아닌 교체가능성을 기억하도록 한다).
• 보안 분야가 지속적으로 변화할 것이기에 업데이트가 필요할 것이다.
• 더 탁월한 기능을 제공하는 솔루션도 등장할 것이다(예: 랭체인과 오토젠이 생성형 Al 분야에서 해낸 일을 떠올려보라).

새로운 첨단 기술을 받아들이는 리듬에 익숙해지면 할 말이 하나만 남는다:

기술 분야에 종사하면서 특히 보람 있는 일 중 하나는 업계를 뒤흔드는 놀라운 발전이다.

https://www.cio.com/article/3557977/%ea%b8%b0%ea%b3%a0-%ec%8b%a0%ea%b8%b0%ec%88%a0-%eb%8f%84%ec%9e%85%ec%9d%84-%ea%b3%a0%eb%af%bc%ed%95%98%eb%8a%94-it-%eb%a6%ac%eb%8d%94%eb%a5%bc-%ec%9c%84%ed%95%9c-%ec%95%88%eb%82%b4%ec%84%9c.html

당신이 최고의 성과를 이끌어내기 위해 무엇을 배우고 따를 수 있는지 알아보세요.

무언가를 하려고 생각하지만 계획을 세우지 않을 때.

나는 결코 그것을 다 끝내지 못하는 것 같아.

특정한 시간과 장소에서 작업을 완료하는 것에 대해 스스로에게 말한다면,

완성할 가능성이 높아집니다.

무언가를 하기 위해 간단한 계획을 세우면 놀라운 효과가 나타날 수 있습니다.

생각해보세요,

루틴이 당신을 위해 할 수 있는 일

1. 하루를 일찍 시작하세요

생산성이 높은 사람들은 하루를 일찍 시작하기 위해 종종 일찍 일어납니다.

이런 조용한 시간은 그들이 방해받지 않고 중요한 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.

- 일정한 기상 시간을 정하세요: 주말에도 매일 같은 시간에 일어나도록 노력하세요.

- 알람 시계를 사용하세요: 스누즈 버튼을 누르는 일을 방지하려면 방 반대편에 두세요.

- 애플 CEO 팀 쿡은 일찍 일어나 하루를 시작합니다.

2. 아침 운동

유명인이 아침 일과에 신체 활동을 포함시킨다는 말을 몇 번이나 보셨나요?

왜냐하면,

운동은 에너지를 높이고 집중력을 향상시킵니다.

- 빠른 속도로 걷는다: 20~30분만 걸어도 큰 변화를 느낄 수 있다.

- 요가나 스트레칭을 해보세요. 이러한 활동은 신체와 정신 모두에 좋습니다.

3. 건강한 아침 식사

영양가 있는 아침 식사는 하루를 위해 몸과 마음에 에너지를 공급합니다. 무겁거나 설탕이 많은 음식을 피하면 나중에 에너지가 폭락하는 것을 예방할 수 있습니다.

- 단백질과 섬유질을 섭취하세요: 계란, 오트밀, 스무디 등이 좋은 선택입니다.

- 수분을 충분히 섭취하세요. 하루를 물 한 잔으로 시작하세요.

4. 하루를 계획하세요

아침에 몇 분만 시간을 내어 하루를 계획하면 생산적인 분위기를 조성할 수 있습니다. 이 시간을 이용해 업무와 우선순위를 간략하게 정리하세요.

- 할 일 목록을 만드세요. 그날의 가장 중요한 업무를 적으세요.

- 시간 차단을 활용하세요. 각 작업에 대해 구체적인 시간 슬롯을 할당하세요.

5. 중요한 작업에 먼저 집중하세요

생산성이 높은 사람들은 에너지 수준이 가장 높을 때, 보통 아침 시간에 가장 중요한 업무를 처리합니다.

- 작업 우선순위를 정하세요. 아이젠하워 매트릭스를 사용하여 어떤 작업이 긴급하고 중요한지 확인하세요.

- 멀티태스킹을 피하세요: 더 나은 결과를 얻으려면 한 번에 한 가지 작업에만 집중하세요.

6. 정기적으로 휴식을 취하세요

하루 종일 짧은 휴식을 취하는 것은 생산성을 유지하고 소진을 예방하는 데 도움이 됩니다.

- 포모도로 테크닉을 따르세요. 25분 동안 작업한 다음 5분 휴식을 취하세요.

- 스트레칭이나 움직임: 휴식시간을 이용해 걷거나 가볍게 스트레칭을 하세요.

7. 산만함을 제한하세요

생산적인 사람들은 집중력을 유지하기 위해 방해 요소를 최소화합니다.

잠시 전화기를 던져 보세요.

- 경계 설정: 방해해서는 안 될 때를 다른 사람에게 알리세요.

- 기술을 현명하게 사용하세요. 기기에서 불필요한 알림을 끄세요.

8. 반성하고 내일을 계획하세요

하루가 끝나면 지금까지 이룬 일을 검토하고 다음 날 계획을 세우는 시간을 가지세요.

- 할 일 목록을 검토하세요. 완료된 작업에 체크 표시를 하고, 완료하지 못한 작업이 있는지 확인하세요.

- 내일의 목표 설정: 꼭 해결해야 할 가장 중요한 세 가지 작업을 적어보세요.

9. 충분한 수면을 취하세요

좋은 수면은 생산성을 유지하는 데 필수적입니다. 매일 밤 7~8시간의 양질의 수면을 목표로 하세요.

- 취침 전 루틴을 만드세요. 독서나 명상 등 편안한 활동을 하며 하루를 마무리하세요.

- 화면 시간 제한: 잠자리에 들기 전 최소 1시간 전에는 전자 기기를 피하세요.

일상에 머무르면 가능한 가장 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 월요일과 화요일에는 열심히 일하고 나머지 주에는 무시하면 일이 잘 되지 않습니다.

일관성이 핵심이라는 점을 기억하세요. 작은 변화도 시간이 지나면서 상당한 개선으로 이어질 수 있습니다.

https://medium.com/@adityapatel880099/the-daily-routine-of-highly-productive-people-b8e73964557c

일부 IT 리더들은 AI가 코드 작성에 더 능숙해지면서 소프트웨어 개발팀이 시니어 몇 명 수준으로 축소될 수 있다고 내다봤다.
 
초기 성과는 각기 다르지만, 결과는 분명해 보인다. 생성형 AI 코딩 어시스턴트가 소프트웨어 개발팀의 구성 방식을 바꾸고, QA와 주니어 개발자의 일자리는 위험에 처할 수 있다는 것이다. 

일부 IT 리더는 AI 어시스턴트가 코드 작성을 더 잘하게 되면서 CIO와 개발 리더들이 AI 전문가와 선임 개발자를 중심으로 팀을 재편해 AI 생성 코드를 감독하게 할 수 있다고 말했다.

클라이밋 테크 전략 어드바이저의 설립자이자 차량-그리드 간 애플리케이션 제공업체 페르마타 에너지의 전 개발팀장인 안나 데메오는 애플리케이션 개발팀이 더 간소화되고, 남은 시니어 개발자들이 제품 요구 사항을 소프트웨어 개발로 옮기는 일에 집중하게 될 것이라고 전망했다.

데메오는 특히 기업들이 AI 코딩 어시스턴트에 의존하면서 주니어 개발자, 인턴, 경우에 따라서는 제품 관리자의 역할을 AI로 대체할 것이라고 예상했다. 그는 “큰 팀에는 항상 A 플레이어와 B 플레이어가 있다. C 플레이어는 없길 바라지만 그들도 존재한다. AI는 어떤 면에서 C나 B 플레이어의 설 자리를 더 줄일 수 있다”라고 말했다. 

그는 남은 개발자들이 이제 비즈니스 요구사항을 이해하고 제품 전문가, 마케팅 부서, 기타 직원들과 교차 기능팀에서 활약할 수 있는 비판적 사고를 가져야 한다고 조언했다. 

‘편집자’로서의 개발자
데메오는 이미 일부 고객사가 AI를 중심으로 개발팀을 재편하고 있으며 시니어 개발자나 소프트웨어 아키텍트가 AI 생성 코드를 감독 및 수정하고 있다고 말했다. 그는 다양한 역할에 영향을 미치고 있는 이런 변화를 소설 출판 과정에 비유했다.

데메오는 “개발자는 더 이상 작가가 아니라 편집자다. 시니어 개발자는 콘텐츠와 독자가 누구인지, 다시 말해 고객이 누구이며 조직이 무엇을 달성하려고 하는지 이해해야 한다”라고 설명했다.

세일즈포스용 데브옵스 플랫폼 제공업체 코파도(Copade)의 에반젤리즘 담당 수석 부사장인 데이비드 브룩스는 미래의 개발팀이 제품 매니저 또는 비즈니스 분석가, UX 디자이너를 비롯해, AI 도구로 프로토타입을 생성한 다음 출시 준비가 될 때까지 코드를 조정하는 소프트웨어 아키텍트 등으로 구성될 것이라고 말했다. 그는 보안 및 규정 준수 검토 등의 나머지 소프트웨어 개발 역할을 AI가 담당할 가능성이 높다고 언급했다.

브룩스는 “언젠가는 현재의 소프트웨어 개발 일자리가 없어질 수 있다. 그렇다면 주니어 소프트웨어 개발자가 가장 먼저 피해를 볼 것"이라며 "소프트웨어 아키텍트는 코딩 대신 더 높은 수준의 시스템을 설계하며 AI가 생성한 솔루션을 확인하는 일을 주로 맡게 될 수 있다"라고 설명했다.

브룩스는 몇 가지 난관도 있다면서, 특히 다음 세대의 소프트웨어 아키텍트를 양성하는 일이 주요 과제라고 언급했다. 주니어 개발자 일자리가 줄어들면 더 높은 직급으로 자연스럽게 올라갈 수 있는 길인 도제식 교육도 이뤄질 수 없기 때문이다.

확산되고 있는 코딩 어시스턴트
개발팀 재편이 얼마나 빨리 이뤄질지는 불분명하지만, 깃허브가 최근 실시한 설문조사에 따르면 개발자들 사이에서 AI 코딩 어시스턴트의 사용은 이미 확산되고 있다. 4개국 개발자의 97% 이상이 직장에서 AI 코딩 어시스턴트를 사용한 적이 있다고 답했는데, 이는 코딩 어시스턴트가 오늘날 생성형 AI의 최대 인기 사용 사례 중 하나라는 업계의 관측과 일맥상통한다.

깃허브는 지난 1월 말 기준 코파일럿 코딩 어시스턴트 사용자가 130만 명으로 전 분기 대비 30% 증가했다고 밝혔다. 마이크로소프트에 따르면 지난 7월 말까지 7만 7,000개 이상의 조직에서 코파일럿을 도입했다.

한편 온라인 교육 제공업체 플루럴사이트의 최근 연구 결과에 따르면, 조사에 참여한 IT 전문가의 약 4분의 3이 AI로 인해 자신의 기술이 쓸모없게 될 것을 우려하고 있었다.

또한 일부 전문가는 많은 개발팀이 빠른 시일 내에 AI를 최대한 활용하기 위해 노력하는 상황에서 AI의 영향이 장기적으로 나타날 전망이라고 언급했다.

IT 컨설팅 및 서비스 제공업체 인텔리버스(Intelibus)의 설립자 에드 와탈은 기존 팀의 생산성을 높이고 AI 프롬프트 엔지니어링 기술을 구축하는 데 추가 코치가 필요하기 때문에 향후 1~2년 내에 개발팀 규모가 실제로 더 커질 수 있다고 말했다. 하지만 3명의 소프트웨어 엔지니어가 과거 5~6명이 하던 코딩 업무를 할 수 있기 때문에 장기적으로는 개발팀이 점점 더 축소될 것이라고 덧붙였다.

와탈은 더 많은 직원이 AI와 로우코드/노코드 도구를 사용해 애플리케이션을 작성하게 되면 기존 개발팀의 혼란이 가중될 수 있다면서, “직원들은 AI 생성 코드가 어떻게 작동하는지 깊이 이해하지 못할 수 있지만 코드를 작성할 역량은 충분하다”라고 언급했다.

많은 IT 리더들이 AI 코딩 어시스턴트가 궁극적으로 개발자 일자리를 줄일 것이라고 예측했지만, 일부 개발 리더들은 AI를 사용한 코드 작성과 디버깅이 현명한 방법인지 의문을 제기하기도 했다.

과대 평가된 장점?
코드 테스트 솔루션 기업 소스랩스의 수석 테스트 전략가인 마커스 머렐은 일부 조직이 AI 코딩 어시스턴트로 절약되는 시간을 과대 평가했을 수 있다고 말했다. 그는 개발자 생산성을 약 30% 개선한다는 것이 좋은 출발점으로 작용할 수는 있지만 근본적인 변화로 이어질 정도는 아니라고 지적했다. 

머렐은 “오늘날 현장에서는 팀들이 이런 도구를 통해 엄청난 이익을 얻을 수 있다고 생각해 도구에 과잉 투자하거나, 구조 및 프로세스 변경을 과도하게 진행하거나, AI 도구의 예상되는 장점만 갖고 이미 계획했던 직원 감축을 한층 더 심화하는 모습을 볼 수 있다”라고 지적했다. 

머렐은 생성형 AI가 개발자 일자리를 대체할 것이라고 생각하지 않으며, 그보다 로우코드/노코드 도구가 더 큰 영향을 미칠 수 있다고 내다봤다. AI 코딩 실험이 적당한 성공을 거두며 계속되더라도 결국 AI 대기업들은 막대한 투자액만큼의 수익을 거둬야 하기 때문이다.

머렐은 “앞으로 2~3년간 이 기술에서 온갖 생산성을 짜내기 위해 노력한 다음에는, 결국 허울에 불과했다는 것을 인정하는 데까지 매우 오래 걸릴 수 있다. 우려되는 점은 도구에 익숙해지고 나면 기업들이 모델을 운영하는 데 드는 비용을 청구하기 시작한다는 것이다. 그 때가 되면 시스템에는 큰 충격을 줄 수 있다”라고 진단했다.

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민감하거나 논란의 여지가 있는 주제, 또는 감정이 격해질 문제를 다루기란 쉽지 않다. 이를 위해서는 감성 지능, 공감 능력, 그리고 적극적으로 경청하는 태도가 필요하다.

IT 리더는 많은 과제에 직면하지만, 신뢰할 수 없거나 업무를 소홀히 하는 직속 직원, 특히 팀장급 직원을 다루는 것만큼 어려운 일은 많지 않다. 

스킬소프트(Skillsoft)의 CIO 올라 달리는 관리자나 임원이 직속 직원과 솔직한 대화를 해야 하는 여러 이유가 있다면서도, “근본적으로 개인이 성과 기대치를 충족하고 팀과 전반적인 문화에 긍정적으로 기여하고 있는지 여부가 중요하다”라고 말했다.

대화의 성공 여부는 다양한 관점을 이해하고, 명확하게 소통하며, 메시지가 어떻게 받아들여지는지 관찰하는 능력에 달려 있다. 

어려운 대화를 덜 고통스럽고 더 효과적으로 만드는 6가지 방법을 소개한다.

1. 열린 태도 유지하기
달리는 열린 태도를 갖고 사실에 기반해 대화에 임하는 것이 중요하다고 강조했다. 대화에 들어가기 전에 여러 관점에서 상황을 종합적으로 파악해야 한다고 그는 조언했다. 또한 “행동이나 기대에 미치지 못한 사례를 준비하면 맥락을 제공하는 데 유용하기 때문에 이런 부분을 미리 생각하는 것이 중요하다”라고 말했다. 

대화의 성공은 다양한 관점을 이해하고, 명확하게 소통하며, 메시지가 어떻게 받아들여지는지 관찰할 수 있는 능력에 달려있다. 달리는 공감 능력과 감정 지능 등의 소프트스킬이 현대 리더에게 필수이며, 이를 통해 성공한 대화와 실패한 대화의 차이를 만들 수 있다고 언급했다. 이 기술은 하루아침에 개발되는 것이 아니라 지속적으로 공부하고 연습해야 한다.

달리에 따르면 최근 스킬소프트는 생성형 AI 기반 코치인 케이시(CAISY)를 개발했다. 이 시스템은 리더가 대인 관계 기술을 개발하고 안전한 환경에서 연습할 수 있도록 지원하며, 각 시뮬레이션 후 개인화된 피드백을 제공한다. 이 시나리오에서 팀장급 직원들은 성과가 저조한 팀원에게 건설적인 피드백을 제공해야 한다.

달리는 "시뮬레이션을 하는 동안 학습자는 공감, 인내심, 그리고 적극적이고 해결책 지향적인 접근 방식으로 어려운 상황을 효과적으로 관리하는 다양한 전략을 접하게 된다"라고 설명했다.

2. 서번트 리더십으로 접근하기
ISG의 파트너인 올라 차우닝은 대화에 앞서 다뤄야 할 행동이나 성과에 대한 명확한 예시를 준비해야 한다고 조언했다. 이를 위해 지표, KPI, 개인적 관찰 등 가능한 한 객관적인 정보를 확보해야 한다. 

차우닝은 “회의 전에 팀원이나 동료들과 일상적인 대화를 나누는 것도 도움이 될 수 있다”라고 말했다.

그는 행동 문제와 관련해 구성원을 섬기는 자세로 접근하는 서번트 리더십이 효과적일 수 있다고 설명했다. 그는 “직속 직원의 집중력, 주의력, 정신 건강에 영향을 미치는 외부 요인이 있는지 물어보라. 성과 문제는 일반적으로 사실에 근거하겠지만, 성과를 저해하는 내부 요인이나 제약이 있는지 물어보는 것이 적절할 수 있다. 이후의 대화는 결과, 사례, 기대되는 변화로 이어질 수 있다”라고 말했다. 

3. 상대방의 관점 고려하기
의료 소프트웨어 및 IT 자문 기업 리버액스(Riveraxe)의 CEO 데이비드 펌프리는 대화의 목표를 검토하고 개인의 관점을 이해해 대화를 준비해야 한다고 조언했다. 그는 적극적으로 경청하고 개방적으로 질문할 것을 제안했다. 

필요할 때 건설적인 지침을 제공하는 것도 중요하다. 펌프리는 “직속 팀의 한 팀장이 프로세스 간소화에 어려움을 겪고 있을 때, 먼저 약속 일정의 자동화부터 시작해 점진적으로 확장해 나가라고 제안했다. 이런 조언과 경험은 해당 직원을 다시 정상 궤도에 올리는 데 도움이 됐다”라고 회상했다.

추가 지원이 필요해 보일 경우 핌프리는 코칭이나 교육과 같은 단계를 권장했다. 그는 “한번은 직원의 의사 소통 기술을 돕기 위해 컨설턴트를 초빙한 적도 있다”라고 말했다. 

다른 모든 방법이 실패할 경우 직원의 재능과 능력에 더 잘 맞는 직책으로 재배치하는 것도 고려해야 하지만, 핌프리는 이 방법이 마지막 수단으로 사용돼야 한다고 언급했다. 그는 “지원이 있으면 많은 직원이 개선되지만, 때로는 팀과 비즈니스의 성공을 위해 변화가 필요할 수 있다. 하지만 역할 교체 전에 해당 직원을 정상 궤도에 올리는 것이 목표여야 한다”라고 설명했다. 

팀과 목표는 항상 우선시돼야 한다. 대화의 목표는 직속 직원에게 개선을 위한 기회와 리소스를 제공하는 것이지만, 필요할 때는 어려운 결정도 내려야 한다. 펌프리는 “강력한 리더십과 의사 소통이 핵심”이라고 덧붙였다. 

4. 명확한 목표 설정하기
지니어스 솔루션(Genius Solutions)의 사장 겸 CIO인 진 마그니는 공식적인 대화 일정을 잡기 전에 직속 직원과 비공식적으로 만나 회의의 구체적인 목표를 설정할 필요가 있다고 제안했다. 

마그니는 회의가 시작되면 전체적인 맥락을 파악하고 직속 직원의 관점을 이해하기 위해 경청해야 한다고 말했다. 그는 “개방적인 질문을 통해 전체적인 상황을 파악한 뒤에 지침을 제공하라. 해결해야 할 문제를 파악했다면 구체적인 예시와 개선을 위한 제안을 통해 직접적이면서도 건설적인 태도를 취하라”라고 조언했다. 

초기 논의 후 추가 조치가 필요한 경우 코칭, 교육 또는 역할 변경 등 적절한 다음 단계를 결정해야 한다. 직원의 능력에 확신이 서지 않는다면 최후의 방법으로 인사 담당자를 개입시키거나 역할을 재배치해야 한다고 마그니는 덧붙였다. 

마그니는 "열린 의사소통과 지원으로 많은 문제를 해결해 팀이 다시 잘 작동하게 할 수 있다. 하지만 어떤 경우에는 팀과 프로젝트 또는 비즈니스 목표의 성공을 위해 역할 교체가 필요할 수 있다"라고 말했다.

5. 마음가짐을 갖추기
IT 서비스 기업 어센던트 테크놀로지스(Ascendant Technologies)의 비즈니스 개발 매니저인 매튜 프란지센은 대화에 임할 마음가짐이 갖춰졌는지 점검하는 것이 중요하다고 말했다. 그는 "객관적으로 대화에 접근할 수 있는 마음가짐을 갖춰 사실에 집중하고 전문적인 태도를 유지할 수 있어야 한다"라고 설명했다.

프란지센은 "직원을 사무실로 부르기 전에 예의 바르고, 전문적이며, 협력적인 방식으로 대화에 접근할 계획을 세워야 한다. 대화의 목표에 집중해야 한다. 그들의 행동을 바꾸고 싶은 것인가, 직면한 문제에 대한 설명을 듣고 싶은 것인가, 아니면 둘 다인가?"라며 대화를 시작하기 전에 목표를 아는 것이 중요하다고 말했다.

6. 성급한 판단 피하기
디지털 컨설팅 에이전시 디비사(DIVISA)의 CEO 디터 샤오는 직속 직원의 관점을 완전히 이해하기 위해 판단 없이 경청해야 한다고 말했다. 그는 "성과 부진의 근본 원인을 파악하기 위해 심도 있는 질문을 하고 구체적이고 건설적인 피드백과 권장 사항을 제공하라"라고 조언했다.

참여와 지원에도 불구하고 어려움이 지속되다면 개인의 역할을 재평가해야 할 수 있다. 샤오는 "역할 교체는 엄청난 혼란을 초래할 수 있기 때문에, 그 단계를 밟기 전에 개선을 위한 기회와 자원을 제공하기 위해 모든 노력을 기울인다. 대부분의 문제를 해결하는 열쇠는 열린 의사 소통과 협력적인 접근 방식이지만, 팀과 비즈니스 목표의 성공이 최우선이어야 한다”라고 말했다. 

다른 이해관계자의 개입은 직속 직원이 추가적인 코칭, 교육 또는 독립적인 중재로부터 이익을 얻는 경우에만 있어야 한다. 샤오는 "성과와 역량을 다시 정상 궤도에 올리기 위해 가능한 한 투명하고 지원적으로 문제를 해결하는 데 목표를 둬야 한다"라고 덧붙였다. 

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