역량의 빙산 모델. 데이비드 맥클리랜드는 사람의 행동에 영향을 미치는 요소를 기술, 지식, 사회적 역할, 자기 이미지, 특성, 동기 등 6가지로 보고, 각각의 개별 요소가 중요한 것이 아니라 6가지 요소가 상호작용하여 만들어지는 종합적인 내적 속성이 중요하다고 강조하며 이를 ‘역량’이라고 정의했다.
외교관 인재 3조건
정치적 안목
대인 감수성
수평적 건설적 관계
제 생각으로는 일을 잘한다는 건 어떤 상황이든 다른 사람들이 의지할 만하다는 뜻이 아닐까 싶어요. 꼭 집어서 "이 사람이라면 좋겠어요" 또는 "이 사람이 아니면 안 되겠어요" 하고 말하는 거죠. 이 사람이라면 문제없다며 믿음이 가고, 어떡하든지 꼭 필요하다고 여겨지는 사람. 그런 사람이 일을 잘하는 사람입니다.
감각을 받아들이는 데 문제점이 있습니다. 프로이트의 개념으로 말하자면, ‘감각의 사후성事後性’ 때문이죠. 사후성이란 당시에는 이해하지 못했던 것을 나중에 회상하며 새롭게 해석해 의미를 만들어내는 현상을 말합니다
하지만 사후성이란 그런 인과관계를 사전에 알 수 없다는 뜻이므로 노력의 결과 또한 사전에 알 수 없습니다. 그래서 괴롭고 불안한 것이겠죠. 이렇게 노력했는데 돌아오는 게 없으면 어쩌나, 혹은 노력이 부족해서 원하는 걸 얻지 못하면 어쩌나 하는 불안이 생기는 거죠. 사후성의 어려움이 여기에 있습니다.
상대적 약자가 강자에게 품는 질투, 원한, 증오, 열등감, 시기심 등이 뒤섞인 감정을 르상티망ressentiment이라고 하는데요, 이런 르상티망이 생기는 것이죠. 그런데 저는 이런 르상티망이 생기면 그때야말로 큰 비즈니스 기회가 찾아온다고 생각합니다.
기술의 세계에서 ‘의자 뺏기 놀이’처럼 한정된 자리를 차지하기 위한 경쟁이 이루어진다면, 감각의 세계에서는 경쟁이 성립하지 않는다.
다메스에 선수는 허들이라는 경기 자체보다도 자신이 갖고 있는 고유한 재능이나 그 재능을 스스로 발견해나가는 과정에 집념이 있더군요.
일을 잘하는 사람은 항상 이런 객관적인 관점이 자신의 사고와 행동에 깃들어 있어요.
다양한 영역에 광범위한 영향을 미치는 기술을 범용 기술general purpose technologies이라고 하는데, 감각이야말로 범용 기술이죠. 그 사람이 하는 모든 업무의 버팀목입니다.
일을 잘하지 못하는 사람이 어떤 사람인지를 생각해봅시다. 먼저 ‘즉각 분석하고 싶어 하는 사람’입니다.
정말 감각이 있는 사람은 그저 감각이 있을 뿐만 아니라 감각을 발휘할 자리를 잘 알고 있습니다. 자신이 해야 할 일인지 아닌지를 판단하는 직감이 실로 뛰어나죠. 처음에 망설여진다면 일단 해보고, ‘이건 내가 할 일이 아니야’ 하고 생각되는 분야에서는 손을 떼는 상황 판단력을 길러야 합니다.
인공지능이라거나 새로운 기술 같은 것들은 앞으로도 나올 것입니다. 하지만 그런 기술에 앞서 이치에 맞고 독자적인 전략 스토리가 있어야 합니다. 인공지능이든 사물인터넷IoT이든, 전략 스토리가 가운데서 자리를 잡아야 비로소 의미를 갖게 되니까요.
일을 잘하는 사람의 사고는 항목별로 쭉 적는 방식이나 해야 할 일의 목록을 작성하는 것과는 결코 다릅니다. 순열적인 스토리 사고가 독창적인 전략을 창출하고, 그들은 이것을 효과적으로 활용합니다.
조직의 상층부는 결국 무능한 사람들로 채워지게 된다는 ‘피터의 법칙Peter Principle’과 비슷한 이론이군요. 일을 잘하는 사람을 승진시키다 보면 더 이상 그 일을 감당할 수 없는 위치에까지 올라가는 바람에 결국은 무능한 상급자가 되고 만다는 이론이죠. 조직을 지휘해야 할 상층부가 무능한 사람들로 채워지는 것도 문제지만, 일을 잘하던 사람이 자신에게 맞지 않는 자리로 승진하면서 일의 감각이 사라진다는 점도 안타까운 부분이죠.
"그렇지, 좋았어. 우선 이것부터 해보고 최종적으로는 이걸 목표로 하자" 하고 공감할 수 있는 개연성 높은 논리로 이어진 스토리가 바로 뛰어난 전략의 조건이에요. 논리가 없으면 의미가 전달되지 않습니다. 논리가 서지 않으면 설득력이 부족하고, 결국 모두 동조해주지 않기 때문에 실행까지 갈 수가 없죠.
먼저 시간적 깊이를 고려한 스토리가 있어야 합니다. 그 스토리 가운데 특정 부분에 인공지능을 넣으면 다른 요소와 이어져 비용이 낮아지거나 이익이 생기듯이, 전체적인 배경 속에서 비로소 인공지능의 효과가 나오는 겁니다. 인공지능이라는 요소 자체에 의미가 있는 게 아니라 어떤 맥락 속에 놓이느냐가 중요합니다. 가치를 창출하는 것은 독자적인 스토리거든요.
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