윤경구의 Log on Java

개발 조직을 관리하면서 가장 중시하는 목적 지표 중 하나는 parallelism 수준, 또하나는 더 나은 의사결정을 하는 aggregate intelligence 수준으로 생각하는 편이다. 1. parallelism 혹은 vectorization 병렬화 수준 혹은 동시성 수준은 각자 자신의 일을 진행하는 데 병목이 되는 기다림이나 동기화를 최소화하는 것이고, 그 이전에 자신의 일이 가지는 목표가 분명하고 또 스스로 업무를 잘 큐잉해서 언제든지 자신의 큐에서 넣고 뺄 수 있어야 한다. 물론 목표가 자신의 수준에서 조직의 수준에서 다를 수 있기 때문에 기다림을 최소화하면서 동기화하는 리뷰나 이슈 토론 같은 것들이 오히려 중요할 수 있다. 업무를 나눌 때에도 다른 사람이 의존하는 일들은 우선 순위를 좀더 높인다거나 협업에 대한 부분을 미리 스케줄링하는 것들이 중요하게 된다. 여러 사람의 업무와 관련한 의사결정이 필요한 시점에는 어쩔 수 없이 waiting이 있을 수 있다. 이를 최소화하고 잘못된 의사결정으로 인한 폐기 업무, 반복 업무를 최소화하는 것은 의사결정에 책임이 있는 사람들에게 매우 높은 우선 순위가 된다. 2. aggregate intelligence or collaborative decision making 여러 사람의 아이디어가 한 사람의 아이디어보다 더 나을 가능성이 크다는 것은 인간의 불완전함이나 생각의 바이어스 등을 고려할 때 단순한 산수 이상이라고 할 수 있다. 더 나은 의사 결정을 하는 것은 단순히 개인이 돌아가면서 의사결정을 하거나 한 사람의 의사결정을 투표하는 것이 될 수 없다. 여러 의견들 중 최선의 의견에 기반하면서도 공유 과정에서 더 나은 의사 결정으로 발전시키는 과정은 수많은 의사결정을 여러 조직 단위에서 이루어내는 문화 구축과 상관 있다. 기술적 의사 결정은 보다 더 깊은 기술적 이해와 여러 가지 가설에 대한 분석, 연구 등의 반복적인 과정을 필수적으로 요구한다. 물론 이 과정에서 여러 사람의 아이디어를 수집하고 이해하고 논의할 ...

O&KR, 가설과 검증 구글이 전통적인 관리 기법은 모두 거부했지만 O&KR(목표와 핵심결과) 방식은 채택했다는 것은 잘 알려져 있는데 엄청난 인재들을 모아두고 불필요한 간섭을 하기보다는 스스로 목표를 설정하는 최소한의 관리 원칙만 두겠다는 것이었다고 생각한다. 목표 설정은 생각의 방향에 관한 것이니까 전반적으로 어떤 방향으로 갈 것인지가 어느 정도 연결되도록 하는 것이 핵심이고 그외에는 자율적으로 판단할 수 있게 했다고 생각할 수 있다. 목표 설정 외에 핵심 결과를 지표로 두는 것은 과학적 사고의 핵심과 연결된다고 생각하는데 구글에서는 핵심 결과 즉, Key Results를 평가 지표로 생각하지 않았고 스스로 목표를 구체화하는 검증 방법으로 바라보았다. 검증할 수 없는 추상적 목표를 검증 가능한 구체적 결과물로 리타겟팅하여 사고할 수 있게 해주는 것으로 가설과 검증에 관련된 과학적 사고 기법과 연결된 관리 방식인 셈이다. 물론 O&KR의 핵심 결과는 엄밀한 검증을 위한 것은 아니다. 목표를 직간접적으로 측정할 수 있는 방법을 설정하는 것이며 목표를 정량화한다기보다는 목표의 수준 혹은 개인적 방향을 간접적으로라도 계량할 수 있는 숫자이면 충분하다고 본다. 구글의 가이드라인을 보면 너무 쉬운 목표가 되거나 너무 어려운 목표가 되지 않도록 개인이 판단하기에 60~70% 달성을 목표로 할 수 있는 수치를 잡으라고 권고한다.  분기별로 알아서 업데이트하는 방식으로 최소한 분기별로는 한번 더 목표를 구체적으로 생각할 수 있게 해서 중점적으로 생각하는 방향을 스스로 관리하는 관리 방법이라고 할까. (O&KR을 평가 지표로 사용하는 경우도 있는데 그런 경우에는 좀더 KPI에 가까워지리라고 생각한다.) 우리는 과학이란 용어를 쉽게 사용하면서 검증을 게을리하는 것을 종종 본다.  과학이 절대적인 답을 주는 경우는 그렇게 많지 않다. (어쩌면 그것이 과학과 수학의 차이점일지 모르겠다.) 요즘은 데이터가 모든 것이라는 슬로건과 함께 데...