R&D 조직 관리 목표를 하나로 표현하라면

목표가 여러 개가 되면 기억하기도 힘들고 생각이 분산되어 추진하기도 힘들다.

메트릭이라고 하긴 어렵지만 제대로 된 방향성을 가지고 관리 체계가 돌아가는지 돌아볼 때 혹은 중간 관리자들에게 얘기할 수 있는 쉬운 관리 목표로 나는 병렬성을 얘기한다.

10명이 일을 하면 관리자를 제외한 9명의 병렬성을 보장해줘야 하는 것이 아닐까 하는 단순한 문제 제기.

이렇듯 R&D 조직 관리 시 가장 중시하는 게 parallelism을 높이는 것이다. concurrency라고 해도 좋겠다.

management에 대한 wait을 최소화하도록 개인적으로 목표를 협의하여 설정하고 스스로 생각을 하게 하는 것이다.

management의 코칭과 의사결정, 지원이 잘못되어 지연되거나 시간을 낭비하는 것을 줄이고, 더 나은 결정을 위해 단선, 다선 간 생각을 모아가는 게 쉬운 일은 아니지만, 기본적으로는 management 를 쳐다보지 않고 각 개인들이 자기 일을 하는 것이 첫 출발점이다.
management는 그 기반 위에서 조율을 할 수 있다.

어찌 보면 학습의 목적 함수에 goal에 해당하는 classification이나 regression loss를 최소화하는 항 외에 entropy를 최대화하도록 하는 항을 포함시키는 것과 비슷하다.

사실, management가 병목 역할을 하게 되는 경우가 종종 있는데 어쩔 수 없는 병목이 있는 것은 당연하지만, 너무 과도하게 친절한 코칭 혹은 자신에 대한 과도한 신뢰(?), 생각할 필요가 없을 정도로 단순화된 지시 등을 해서 개개인을 수동화하는 경우가 가장 실패한 managing이라고 본다.

생각을 하는 학습이 되지 않은 사람들을 모으는 회의에서 어떤 의견이 나올 수 있을까.

목표가 분명하면 생각을 하지 않을 수가 없고, 또 주변의 환경이 갖춰지면 쉽게 목표 중심의 사고를 배울 수 있다.

좋은 의견이란 deterministic하지 않고 stochastic하다. 그런 경우라야 collective decision이 더 나을 수 있다.

물론 collective decision의 룰이 science의 룰을 따르느냐, authoritarianism의 룰을 따르느냐, democracy의 룰을 따르느냐 그건 컨텍스트에 따라 다를 수 있다.

알고리즘적으로 best-fit, first-fit, worst-fit, random 등을 따를 수도 있고... ^^

나의 역할은 가능하면 science의 룰을 따르는 decision을 하는 조직을 만드는 것이다.

(현실은 다른 경우가 많이 생긴다. 괴롭...)