이기는 결정

이기는 결정/

J. Edward Russo, Paul J. H. Schoemaker

 

결정의 틀 짓기

 

사고의 틀, 그 엄청난 위력

 

사고의 틀의 창과 같아서, 현실의 일부분을 중점적으로 보게하고, 다른 부분은 볼 수 없게 한다. 그것은 쉽게 알아 챌 수 없고, 쉽게 변하지도 않는다.

 

특히 사람 사이의 의사 소통에서도 사고의 틀을 보지 못하면 소통이 안 될 수가 있다.

 

사고의 틀을 알아보려면, 암묵적인 가정이 무엇인지, 강조되는 점과 경시되는 점이 무엇인지, 사고의 틀의 기원은 무엇인지(교육, 조직 등), 사고의 경계, 잣대/기준, 그리고 어떤 비유가 자주 쓰이는 지 알아봐야 한다.

 

이기는 사고의 틀 창조하기

 

“기도하면서 담배 펴도 됩니까?” “안돼.”

“고민이 있을 때마다 담배를 피는 데, 그 때 기도를 해도 됩니까?” “그럼!”

 

우리는 틀을 무의식적으로 수용하기 마련이다. 하지만 다른 사람들은 우리의 틀을 객관적으로 평가할 수 있을 것이다.

 

잭 웰치는 부서장이 자신의 시장 점유율이 60%라고 말하면, 시장을 더 넓게 잡아 점유율이 10%라고 말했다.

 

결정의 견고성은 서로 다른 틀을 가지고 평가를 해도 높게 평가를 받는 경우를 말한다. 음식점에서 음식 주문서를 회전판에 끼우는 것처럼.

 

자신의 선택안 개선하기

 

이 과정은 틀을 정립하면서, 혹은 정보를 수집하면서 자연스럽게 이루어진다.

FedEx는 자신의 서비스를 “화물서비스”가 아니라 “마음의 안정”으로 규정짓고, 화물이 어디에 있는지 알려주는 웹사이트를 개설했다.

 

석유관의 하자를 발견하기 위해 에틸 메르캅신을 이용하여 독수리가 찾도록 하였다.

 

일등석의 화물은 늦게 비행기에 올리고, 가장 빨리 하역하는 방법을 고안하였다.

 

미래가 불분명하므로 여러 경로를 대비할 필요가 있다.

 

선택악의 포트폴리오를 구성할 필요가 있다. 새차와 중고차에 동시 투자하면, 위험을 분산시킬 수 있다.

 

정보 수집하기

 

왜곡과 편향을 극복하려면

 

사람들은 정보를 왜곡하거나 편향되게 바로 보기 마련이다. 특히 쉽게 얻을 수 있는 정보에 지나치게 중요시하는데, 가장 중요한 정보가 무엇인지 결정하고 그것을 얻어야 한다. 쉽게 얻을 수 있는 정보에 주목하는 것을 availability heuristic이라고 하며, 사람들은 자기이 보고 싶은 것만 보는 confirmation bias, 최근의 일 또는 상세한 기억을 중시하는 recency, sailency effect가 있다. confirmation bias를 극복하기 위해서는 반대의견에 경청하거나, 틀렸다면 왜 틀렸을까를 질문해 볼 수 있다.

 

미국의 청소년 폭력은 사실 줄어들고 있지만, 미디어의 보도에 의해 증가하고 있다는 느낌을 준다. 이것은 가용한 정보들로 판단을 할 때 겪게 되는 편향을 보여준다.

 

왜곡과 편향을 극복하려면 자기 지식의 한계를 알아야 한다. 또한 과잉 확신하는 다른 사람도 정보의 출처와 그런 판단을 하게 된 이유를 물어보야 한다. 하지만 일단 결정을 했으면 실행할 때에는 누구보다 확신을 해야 한다.

 

anchoring bias는 어떤 초기값이 설정되느냐에 따라 그 이후의 논의가 좌우될 수 있음을 의미한다. 따라서 초기값 설정에 유의해야 하며, 그것이 임의적으로 설정되지 않도록 해야 한다. 여러 개의 초기값을 설정하는 방법이 있다.(초기값은 비슷한 대상들로 유추되는 것이므로, 비슷한 대상들을 여럿 생각해낸다!)

 

여러 가지 대안을 제시하고, 그것들을 검증할 필요가 있다. 이 때 유의할 점은 약간만 다른 대안들만 제시하는 것이 아니라, 최악과 최선의 대안을 생각해 볼 필요가 있다.

 

불확실성을 직면했을 때의 지혜

 

신뢰구간을 설정하고 피드백을 받는 연습을 할 필요가 있다. 왜냐하면 모른다는 사실을 알면 더 알려고 노력하기 때문이다.

 

prospective hindsight를 활용하기 위해서 “잘못되었다. 왜 그랬을까?”란 질문을 해 보자.

 

불확실성에 대비하기 위해, 오류 계통도를 작성하거나(어려운 일인 경우 작은 일들도 나눠서 작성해본다.), 시나리오 계획을 짜본다. 시나리오 계획은 여러 일들을 joint effect를 가늠할 수 있게 해 준다. 시나리오를 구성할 때에는 문제의 당사자를 확인하고, 기본적인 추세를 확인하고, 불확실성읠 확인한다(가능성의 대다수를 포함하라). 두 가지 불확실성의 두 결과를 적어본다. 그리고 일관성과 가능성을 검사한다.

 

겨울철 비수기의 공연 문제로 고민하던 Casino는 보조 현금이란 아이디어를 냈다.

 

정보가 많을수록 예측의 정확성이 증가한다고 믿기 쉽지만, 적정량을 넘어가면 예측의 정확성은 그대로인데, 확신만 증가한다. 따라서 적정한 정보의 양을 활용하는 것이 중요하다.

 

결정을 돕는 기술

 

Rule-based, bayesian, neural network, Genetic Algorithm 등을 활용한 결정을 돕는 기술들이 속속 등장할 것이다.

 

결론에 도달하기

 

선택하기: 접근방법들의 피라미드

 

주어지 대안들 중 하나를 선택하는 방법에는 1. 직관, 2. 규칙, 3. 가중치, 4. 가치평가가 있다. 이들 방법 중에서 주어진 상황에서 가장 단순한 방법을 선택하는 것이 좋다.

 

직관을 사용한 방법은 익숙한 상황에서 피드백이 잘 주어져서 학습이 잘 되었을 경우에 사용할 수 있다. 하지만 이 경우엔 선택의 이유를 설명하기 힘들고, 낯선 상황에서는 그 효용성이 떨어진다. 특히 많은 경우 전문가조차도 직관은 일관성이 떨어진다는 보고가 있다(의사들의 소견이나, MBA 지원자들에 대한 판단의 경우). 직관을 사용하고자 할 때에는 여러 사람의 직관을 종합하면 더 나을 수 있다.

 

규칙은 오랜 경험으로 축적된 지식을 사용하는 방법으로, 간단하다는 장점이 있다. 사전 규칙이나 역치 규칙을 사용할 수도 있다. 하지만 규칙의 관성은 조심해야 한다. 상황이 바뀌면 예전의 규칙은 더 이상 유용하지 않을 수 있다. 텍사스의 부동산 사업자 트래멀 크로우는 부동산의 규칙을 깨버림으로 성공을 거두었지만, 상황이 바뀐 후에도 그 규칙을 고수해서 실패한다.

 

규칙은 그 규칙이 어떤 정보를 중요시하고, 어떤 정보를 간과시하는지 잘 살펴보아야 한다. 규칙에 대한 정밀 검사는 이렇게 규칙이 유용한 경우와 규칙이 큰 실패를 가져올 경우를 생각해보고, 가능한 개선을 생각해봄으로써 규칙을 언제 활용하고, 언제 다른 방법을 사용해야 하는지 알려준다.

 

중요도 가중치 기법(importance-weighting technique)은 의사 결정에 중요한 변수들의 목록을 만들고, 가중치를 부여한다.(여기서 중요한 변수를 빠짐없이 포함하는 것이 중요하다!) 많은 양의 정보를 고려할 수 있게 함으로써 복잡한 상황에서의 의사결정에 유용하다.

 

많은 경우 전문가들의 판단보다 단순한 회귀분석(객관적 가중치 모델)이 더 효율적이다. 하지만 전문가들의 판단을 수집하기 위해 부트스트래핑을 이용할 수 있다. 이것은 전문가들의 판단에 대해 회귀분석을 하는 것이다. 마찬가지로 전문가들의 판단을 평균하는 것도 이와 비슷한 역할을 한다. 그것은 전문가 개개인의 판단에 포함될 수 있는 잡음들을 제거하는 것이다. 많은 연구에서 전문가 개개인의 판단보다는 부트스트래핑은 더 나은 예측 결과를 산출했다.

 

하지만 객관적 가중치 모델과 전문가의 지식을 통합한다면 더 나은 결과를 산출할 수 있다.

 

가치분석은 의사 결정자가 어떤 것에 가치를 부여하는지 알려준다. 예를 들면 강수량은 0~2000mm까지는 점점 가치가 증가하다가 그 이후에는 가치가 감소하게 될 것이다. 다특성유용성분석(multi-attribute utility analysis:MAU)라 불리는 이런 기법은 전문가들이 할 수 있다.

 

조직에서는 전문가들의 직관적 판단이 얼마나 정확하고 어떤 왜곡이 포함되어 있는지를 확인하는 것이 중요하다.

 

낯선 상황에서는 어떤 한 가지 의사결정 기법을 사용하는 것이 아니라 여러 가지를 함께 사용해 볼 필요가 있다.

 

가중치 기법을 사용할 때에는 가중치에 범위를 주는 방법을 사용할 수 있다. 가중치의 극단값을 상정함으로써 결론의 견실도(robustness)를 확인할 수 있다.

 

집단의사 결정 관리하기

 

“우리 중 어느 누구도 우리 모두만큼 똑똑하지 못하다.” - 사첼 페이지

 

하지만 집단 의사 결정과정에서 동조와 성급한 만장 일치로 인해 집단 결정은 최악의 결정이 되기도 한다(미국의 쿠바 침공, 챌린저 사고 등).

 

집단 관리, 그 중에서도 집단 내의 갈등을 어떻게 관리할 것인가가 집단 결정 과정을 좌우한다. 갈등은 관계 갈등과 과업 갈등으로 분류할 수 있다. 관계 갈등은 피하고, 과업 갈등은 권장한다. 갈등은 창의성과 학습을 촉진한다. 닛산의 ‘대립 2인조’를 보라.

 

다양한 관점을 장려하기 위해서는 이견자를 환영하고, 리더가 자신의 입장을 너무 일찍 밝히지 않으며, 두 명 이상이 이견을 제시하도록 하고(동조 압력을 줄인다), 갈등과 창의성을 지지하는 문화를 만들어야 한다. 어떤 CEO는 자신의 말에, “나는 당신이 한 말이 바보라고 생각합니다.”라는 말을 하는 컨설턴트를 고용하여, 이전 CEO에 의해 생긴 권위적이고, 수동적인 문화를 바꿀 수 있었다.

 

건설적인 갈등은 이질적인(성격, 나이) 사람들로 팀을 구성하고, 동일한 작업을 두 개의 서로 다른 팀이 하도록 하고, 익명으로 의견을 제출하게 하고, 악마의 대변인 2인을 번갈아 가며 맡고, 한 사람이 하나 이상의 대안을 제시하도록 하고(특히 일본에서는 직급이 낮은 사람부터 의견을 제시하도록 한다), 두 번째 회의를 기획한다.

 

하지만 구성원 간에 중요한 목표가 공유되지 않으면, 의사결정은 표류되기 쉽다. 그리고 그런 대립 속에서 감정적인 대립이 나타날 수 있다.

 

덴버 시의 경찰 총기 선택 과정은 이런 과정에서 사실에 근거한 의견과 가치에 기반을 둔 의견을 구분하여 성공적으로 의사 결정을 한 사례이다.

 

마지막으로 서로의 공통점을 발견하기 위해 경청할 필요가 있다. 하지만 합의 도출이 힘들 때에는 리더가 개입할 필요도 있다.(의사 결정을 위한 회의 전에 교착 상태에서는 다수결 또는 리더의 의견으로 결정할 것임을 미리 주지시킬 필요가 있다.)

 

만약 리더가 제대로 역할을 수행하지 못할 경우, 리더의 틀을 분석하여, 리더가 생각하는 문제점을 파악할 필요가 있다.

 

선택한 대안을 실행에 옮기기

 

어떻게 피드백을 체계적으로 포착할 수 있는가?

 

디즈니의 가정은 일본과 미국의 모델이 유럽에서도 통할 것이라는 것이었다. 하지만 유럽 사람들은 모두가 정오에 식사를 하려 했으며, 술을 팔지 않는 테마 파크도 별로 좋아하지 않았다. 하지만 유로 디즈니는 이런 상황에서 즉각적인 대처가 미흡했다. 따라서 조속히 학습하는 방법을 익힐 필요가 있다.

 

모든 계획은 하나의 출발점이다. 실시간으로 모니터하라. 그리고 계획의 수정과 이행이 쉽도록 조직을 구성하라.

 

의사 결정의 처음에 제시했던 대안들은 실행 단계에서 중요한 의미를 지닐 수 있다. 진척 상태를 점검하고, 설정한 가정을 검증하고, 선택안들을 실행하자.

 

하지만 자존심과 평판이 관련된 사람들은 그만두기를 거부할 수도 있다. 따라서 평가는 중립적인 사람들이 하는 게 좋다.

 

실행을 학습의 기회로 생각하고, 실제 현실과 상호작용할 기회로 생각하자.

 

경험으로부터의 학습

 

개인

 

“어떻게 성공했습니까?”

“좋은 결정을 내렸기 때문입니다.”
“어떻게 좋은 결정을 내릴 수 있었죠?”

“경험 덕분입니다.”

“어떤 경험이지요?”

“잘못된 결정을 한 경험이지요.”

 

하지만 경험만으로는 충분치 않다. 경험은 어떤 일이 일어났는지 아는 것이고, 학습은 왜 그런 일이 일어났는지 아는 것이다.

 

하지만 학습은 저절로 일어나지 않는다. 특히 피드백을 받지 못하면 학습이 일어날 수 없다. BVMGT 해석에 있어서 피드백을 받지 못했던 의사들의 판독 능력은 크게 높지 않았지만, 피드백을 받고 학습을 했던 의사의 정확률은 높았다.

 

피드백은 성공 뿐 아니라 실패에 대한 피드백도 중요하다. 이 둘을 비교하지 않으면 정확한 학습이 일어날 수 없다. 특히 성공에 대한 피드백만을 받는 것은 확신 편향의 하나로 자주 일어나는 실수이다. NASA의 챌리저 호 사고는 문제가 된 O-링만을 분석했기 때문이다. 만약 성공적인 O-링도 분석했다면 O-링이 온도에 따라 문제가 됨을 알 수 있었을 것이다. 실제 사업에 있어서도 중요한 정보들이 파기되고 있음을 본다. 그것을 정보로 활용하라.

 

학습은 사후편향(hindsight)에 의해서도 방해 받는다. 이미 일어난 일은 당연한 것처럼 여겨진다. 따라서 어떤 결정을 내리기 전에 자신의 예상을 기록으로 남긴 후에 결과와 비교해 볼 필요가 있다.

 

원인을 다각적으로 탐구하여 피드백의 정확성을 높이자. 결정의 결과 뿐 아니라 과정에 대해서도 피드백을 받자.

 

조직속에서

 

영구의 티티마우스와 레드 로빈 모두 우유병의 마개를 뚫는 방법을 개별적으로 알아냈지만, 그것을 다른 새들에게 전달하는 데에서 차이가 있었다. 조직속에서도 이렇게 훌륭한 발견, 발명들이 다른 조직원에게까지 전달되지 못하는 경우가 심심치 않다.

 

ref) The Fifth Discipline/Peter Senge

 

의사결정자에게 시기 적절한 피드백을 주고, 가보지 않은 길을 추적할 필요가 있다. 하지만 결정의 결과를 평가함에 있어 자기 충족적인 면을 경계할 필요가 있다. 어떤 사람을 선발해서 업무 성과가 높았다면, 그것은 잘 선발한 결과일 수도 있고, 회사 내의 훈련이 좋았기 때문일 수도 있다.

 

회사 내에서도 가능하면 실험을 해보자. 실험이 불가능하다면 통계적 실험이나 시뮬레이션을 고려해볼 수 있다.

 

조직을 학습 조직으로 만들어라. 내부 벤치 마킹으로 성공 사례를 배우고, 다른 조직을 벤치 마킹하자. 그리고 지식을 전달하기 위해 노력하라. 학습용 사건(learning history)을 활용해 보자. 그리고 의사 결정에 대한 사후 검토를 정례화한다.

 

IBM의 설립자 토머스 왓슨 시니어는 1,000만 달러의 손해를 끼친 임원이 “저를 해고해 주십시오.”라고 말하자, “당신을 교육하는 1,000만 달러를 사용했는데, 해고라니요?”라고 말했다.

 

하지만 시간과 비용을 적게 들이면서 자주 실패를 하는 정책이 더 유효할 것이다. 정직한 실수에 대해서는 처벌하지 않고, 그 실수로부터 뭔가를 배우지 못할 때에 처벌하는 환경을 조성하자.