To be Loved or To be Feared?

Source: HBR, “Love and Fear and the Modern Boss”, by Scott A. Snook, Jan 2008.

500여년 전 마키아벨리는 “리더가 사랑 받는 것이 좋은지, 아니면 두려움의 대상이 되는 것이 좋은지” 라고 질문 하면서,  ”두 가지를 동시에 선택할 수 없다면 두려움의 대상이 되는 것이 바람직하다“고 말했다.    이후 사회는 두려움 모델이 지배해 왔다.   학교에서는 체벌이, 그리고 기업에서는 규칙 준수 여부에 따라  보상과 처벌이 일반적이었다. 

그러나 최근 사회는 두려움 모델에서 보다 소프트한 사랑 모델로 변화하고 있다.   대표적인 예로 대부분의 선진국 학교에서 체벌이 금지된 것을 들 수 있다.    기업 리더들도 부드러운 모델로 변화하고 있다.   이와 같은 변화는 산업경제에서 정보경제로 변화한 것이 영향을 주었다.   산업경제의 공장에서는 규칙의 준수가 무엇보다 중요하기 때문에 규칙 준수 여부에 따른 보상과 처벌이 중요했다.   하지만 지식 노동자들에게 규칙과 공포적인 분위기는 효과가 없다.   고객에게 좋은 서비스를 제공하기 어렵고, 창조적인 일을 수행하기 어렵기 때문이다.

두려움 모델을 유지하고 있는 기업리더들은 아직도 많이 있다.   과거의 관습이 그대로 유지되고 있거나 보스가 강하게 요구할 경우에 조직원들이 더 성과를 낼 수 있다는 믿음 때문이다.   아직 두려움 모델과 사랑 모델을 동시에 볼 수 있는 것이다.    대표적인 예로 대학 농구를 들 수 있다.   Texas Tech의 Bobby Knight는 두려움 모델, Duke의 Coach K는 사랑 모델로 유명하다.   

• Coach K는 자신의 저서 Leading with the Heart에서 open communication과 세심한 관심에 기반을 둔 자신의 리더십을 잘 설명하고 있다.   
• Bobby Knight는 연습 중에 선수를 거의 질식 시켰다는 주장이 있을 정도로 거친 행동으로 유명하다.   하지만 선수들은 그에게 절대적인 충성심을 보이고 있다.  

Bobby Knight는 원래 소프트한 분위기의 Indiana 대학에서 거친 행동과 스타일로 행동해서 해고되었다가 Texas Tech로 스카웃 되었다.   사랑 모델이냐 두려움 모델이냐는 상황에 따라 선택되어야 할 것 같다.   잘못 선택될 경우에는 부작용이 크게 발생할 수 있다.    리더가 성공하기 위해서는 조직의 상황과 분위기를 잘 읽고 거기에 자신의 모델을 맞출 필요가 있다.  하지만 이미 스타일이 고정되었을 때는 그것이 쉽지 않을 것이다.   이런 경우 자신의 모델에 맞는 조직을 찾는 것이 좋을 것이다.

사회적으로 좋은 일을 하면 재무 성과가 좋을까?

기업이 사회적으로 좋은 일을 하는 것이 기업의 재무 성과에 긍정적인 영향을 줄까?   그렇다면 기업의 사회 봉사 활동은 사회, 종업원, 고객, 주주 모두가 함께 만족할 수 있는 좋은 기업 전략이 될 수 있다.    하지만 이와 관련된 과거 35년간의  167개 연구 결과를 분석한 바에 의하면,

• 사회적으로 좋은 일을 하는 것이 주주 가치를 훼손하지는 않지만 재무 성과에 주는 영향은 아주 작은 것으로 나타났다.  
• 재무 성과를 좋게하기 위한 목적으로 사회적으로 좋은 일은 하는 것은 바람직하지 않다.     재무 성과가 주 목적이라면 사회적으로 좋은 일보다는 수익율이 더 높은 다른 투자 대상을 찾는 것이 더 효과적이다.
• 회사가 스캔들과 같은 사회적으로 좋지 않은 일과 관계된 것이 외부에 알려지는 것은  재무 성과에 매우 나쁜 영향을 준다.

이와 같은 연구 결과는 이미 제시된 바 있는  Wal-Mart 사례: Doing good is good for business?와 유사하다.    

Source: HBR, “Do Well by Doing Good?  Don’t Count on It”,  by Joshua D. Margolis and Hillary Anger Elfenbein, Jan 2008

Openness in Scientic Problem Solving

Source: HBS Working Knowledge, “The Value of Openness in Scientic Problem Solving“, Karim R. Lakhani, Lars Bo Jeppesen, Peter A. Lohse, and Jill A. Panetta, Feb 7, 2007.

과학계는 겉으로는 지식의 공유를 내세우고 있지만 과학자들은 연구 성과에 따라 개별적으로 평가 받기 때문에 실제로는 개인적으로 또는 소수의 팀을 만들어 연구를 진행해왔다.   하지만 최근 수행된 연구에 의하면 Open innovation, open source software에서 큰 성과를 거둔 open, share 방식이 과학 연구 분야에서도 큰 성과를 거둘 수 있는 것으로 나타났다.    이 연구의 구체적 내용은 다음과 같다.

• 26개 기업 연구소가 장기간 동안 답을 찾을 수 없었던  166개의 과학 문제에 대해 그 해결방안을 8만 명의 외부 과학자들에게 공개적으로 질의한 결과,  문제의 1/3이 이들 외부 과학자들에 의해서 해결될 수 있었다.  
• 문제를 연구소 외부의 많은 과학자들에게 공개함으로써 혁신적인 해답을 얻을 수 있었으며,  결과적으로 연구 생산성을 향상 시킬 수 있었다.
• 문제가 전공 분야가 다른 과학자들에 의해 쉽게 풀리는 경우가 많았다.   이들 외부 과학자들은 문제를 새로운 시각에서 볼 수 있기 때문이다.
•  Open과 협력을 이루기 위해서는 과학자와 연구소에 사고의 전환이 필요했다. 

전문가들을 필요로 하는 분야는?

Source: HBR, “What Good Are Experts?”, by Michael J. Mauboussin, Feb 2008.

Expert System의 발달과 Wisdom of Crowds의 적극적인 활용으로 과연 기업에 전문가들이 필요할까 하는 의문이 제기되고 있다.    Expert System은 신용평가와 같이 인과관계가 명확해서 rule-based reasong 기법이 적용되는 분야에,  그리고 wisdom of crowds는 주가 예측과 같이 인과관계가 명확하지 않고 확율적인 성격을 갖고 있는 문제에 효과적으로 적용된다.   확율 문제에서는 전문가의 판단보다는 일반인 다수의 종합적인 판단이 더 정확하다고 알려졌다. 

그러면 전문가들은 어떤 문제에 어떻게 활용될 수 있을까?  일반적으로 자유도가 높은 문제에 전문가들이 능력을 발휘할 수 있다.   자유도는 문제의 해결 대안이 많을수록 높다.    Tic-tac-toe 게임보다 바둑의 자유도가 높다.   자유도가 높은 문제일수록 복잡하다.    Expert system나 Wisdom of Crowds는 자유도가 높은 문제에는 적용하기 어렵다.    바둑에서는 Expert System이 별로 능력을 발휘하지 못한다.   기업에서 자유도가 높은 작업의 예는 전략 수립,  디자인 개발, 혁신 작업 등을 들 수 있다.

그리고 자세한 지식과 정보가 필요한 분야에는 Wisdom of Crowds 보다 전문가를 활용하는 것이 바람직하다.    예를 들면 Wisdom of Crowds의 대표적인 적용 사례라고 할 수 있는 Prediction Market은 이라크가 대량 살상 무기를 보유하고 있는지의 여부를 예측하는데 오류를 범한 것으로 널리 알려졌다.   판단에 참여한 일반인들이 정보를 전혀 갖고 있지 않을 경우에는 아무리 많은 사람들이 참여하더라도 좋은 판단을 내리지 못하는 것이다.

기업은 해결하려는 문제를 잘 분석해서,  expert system, power of crowds, 전문가 중에서 가장 적절한 해결 방법을 선택해야 한다. 

TV를 대체하게 될 Metaverse

Source: HBR, “The Metaverse: TV of the Future?” by Miklos Sarvary, Feb 2008. 

Miklos Sarvary는 SecondLife와 같은 metaverse(인터넷 가상세계)가 앞으로 TV를 대체하게 될 거라고 예측한다.    그는 metaverse에도 TV 산업 처럼  Network 효과가 있기 때문에 점유율이 높을수록 더 많은 고객을 끌어들일 수 있다고 주장한다.     따라서 metaverse에 진출하고자 하는 기업은 빨리 metaverse에서 다양한 실험을 해봐야 한다는 것이다.  예를 들면, 화장품 기업이 metaverse에서 어떻게 브랜드를 쌓을 것인지,   metaverse에서 학생들을 효과적으로 교육시키는 방법이 무엇인지 등을 지금부터 기업들은 SecondLife를 통해 파악할 필요가 있다는 것이다.