'전략'에 해당되는 글 3건

  1. 2016.03.12 알파고 키즈의 등장
  2. 2013.07.29 지금 나에겐 Visionary가 필요해
  3. 2012.07.09 사용자 지향 조직

알파고 키즈의 등장

Gos&Op 2016.03.12 10:30 |
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(금요일에 생각한 것 위주로...) 어제 이세돌 9단과 알파고의 구글 딥마인드 챌런지 2차 대국이 끝난 후에는 나름 멘붕에 빠져 아무런 생각도 나지 않았는데, 자고 일어나서 다른 분들의 글을 읽으면서 여러 생각들이 막 떠오른다. 휴가를 내고 하루 종일 운전하면서 떠오른 생각을 정리하려 한다. 그냥 출근했더면 글을 적느라 아무 것도 못했을 것 같다.

알파고 키즈
역사적인 현장에는 늘 새로운 스타가 등장한다. 그러면 그를 모델로 삼은 새로운 세대가 등장하곤 한다. 최초의 메이저리거였던 박찬호나 맨체스터 유나이티드에서 당당히 레귤러 멤버로 확약한 박지성을 보고 자란 박찬호 키즈나 박지성 키즈가 있지만, 가장 대표적인 사례는 골프 여제 박세리를 보고 자라난 박세리 키즈가 있다. 이번 대국에서 아마도 바둑계에서는 이세돌 9단이 무난히 승리해서 국내에서 바둑 신드롬을 일으켜서 이세돌처럼 되기를 꿈꾸는 이세돌 키즈의 등장을 내심 기대했겠지만, 결과적으로 알파고의 영향을 받아서 인공지능이나 로봇공학에 관심을 가지고 연구하려는 세대가 등장할 것 같다. 이 세대의 사람들을 알파고 키즈라 부르면 될 것 같다. 이세돌 개인과 박둑계에는 안타까운 일이지만, 5년에서 10년 내로 알파고를 보고 인공지능을 만들고 싶었어요라고 말하는 연구자들이 나올라 것이고 — 인공지능이 디스토리아를 만들지 않는다면 — 인류 전체에는 분명 큰 전진을 위한 일보 후퇴였다. 당장 1~2년 안에 정부에서 인공지능 쪽으로 지원이 많이 늘어날 듯...

전략
좋은 전략이란 무엇인가?라는 질문을 던지게 된다. 듣기에 아주 그럴듯한 전략도, 과거에 성공했던 전략도, 또는 다수가 좋아하는 전략도 좋은 전략일 수가 있지만, 결국 좋은 전략은 이기는 전략이다라는 결론을 내린다. 아무리 참신한 전략이더라도 진다면 좋은 전략이 아니고, 마지막까지 승기를 잡은 전략이더라도 끝에 지면 좋은 전략이 아니다. 알파고가 어떤 전략과 전술을 사용했는지 모르겠으나 결국 이겼다. 알파고는 바둑을 둔 것이 아닐지는 몰라도, 최소한 이기는 전략을 펼쳤고, 이기기 위해서 최선을 다 했다.

춘래불사춘
인공지능에 대한 정의가 광범위하지만 적어도 인간과 같은 지능의 등장은 아직도 멀었다. 2패 직후에는 인간과 같은 지능의 등장이라는 생각에 힘이 빠졌지만 자세히 생각해보면 그 단계에 이르려면 아직 갈 길이 멀다. 특정 분야에서는 인간만이 할 수 있을 것같은 일들을 기계가 해내고 있지만 그건 그렇게 하도록 프로그래밍된 것에 불과하다. 프로그래밍됐다는 하드코딩됐다는 의미가 아니다. 알파고를 인공지능이라고 불러야할까?를 고민해봤지만, 어쩌면 아니다라고 말하는 것이 맞을 것 같다는 생각이다. 인간을 이긴 것은 맞지만 그렇다고 지능을 가졌다라고 말하는 것에는 무리가 있다는 얘기다.

딥블루가 체스 그랜드마스터를 이겼지만 그건 지능의 승리가 아니라 컴퓨팅 파워의 승리였다. 당시 최고의 슈퍼컴퓨터의 컴퓨팅 파워가 인간이 할 수 있는 것 이상을 처리해낸 것에 불과하다. 왓슨이 쿼즈 프로그램에서 이긴 것은 조금 더 발전한 건 맞다. 사회자의 목소리를 해석해서 맞는 답을 찾아냈기 때문에 그렇다. 그러나 결국 왓슨은 방대한 양의 정보의 승리에 더 가깝다. 언어 추론과 정답 매핑을 평가절하하는 것이 아니다. 만약 다른 사람들이 왓슨만큼의 정보를 가졌다면 버즈를 누르는 타이밍은 놓쳤을지라도 정답을 몰랐을 수는 없다. 만약 사람 얼굴 사진을 보여주고 누구냐?라는 퀴즈가 나왔다면 당시 왓슨은 대답하지 못했을 가능성이 있다. 그런데 지금의 알파고 (를 가능케한 ConvNet)는 가능하다. 그런 의미에선 지능이 발전했다.

알파고도 결국 컴퓨팅 파워, 즉 연산의 승리로 보인다. 알파고의 승리는 결국 (인간) 집단지성의 승리고, 그런 집단지성을 한데 모아서 패턴을 찾아낼 수 있게한지 컴퓨팅 파워와 아키텍쳐의 승리다. 결국 인간의 바둑을 모사한 것이지 엄밀히 말해서 바둑 규칙에서 전략을 스스로 만들어낸 것은 아니다. 그리고 딥블루 이후로 컴퓨팅 파워가 아주 발전했다는 것을 확인할 수가 있었고 또 분산처리 패러다임이 딥블루보다 진일보한 것이다. 결국 — 러프하게 말하면 — 알파고는 수많은 인간의 바둑 기보의 집합체에 불과하다고 볼 수도 있다. 물론 모든 기보를 가졌다고 알파고처럼 할 수 있다는 얘기는 아니다. 강화학습 — 정확히 표현하면 자기강화 self-reinforcement — 을 통해서 인간의 기보를 발전시킨 점에서 대단한 능력을 가진 것은 분명해 보인다. 추론컨대 사람의 기보 및 자기강화를 통한 학습은 대국의 극초반과 지협적인 전투만 국한해서 영향을 줬지, 중반 이후의 승기는 학습과는 좀 무관해 보인다. 경우의 수가 많을 때는 임의 시뮬레이션을 통해서 그리고 경우의 수가 충부히 줄어들었을 때는 풀스캔을 통해서 최고의 점수를 얻는 길을 그냥 선택한 것 뿐이다. (간단한 것처럼 적었지만 이게 어려우니 아직까지 등장하지 못했던 거긴 하다.)

체스나 바둑과 같은 전략 게임에서 새로운 전략을 스스로 세워서 경쟁하는 것이 아니라, 가능한 모든 시나리오 또는 (사실상 불가능하니) 임의의 시뮬레이션을 통해서 가장 좋은 수를 얻는다는 것은 스스로 생각하는 기계가 아니라 원래부터 컴퓨터가 가장 잘 하던 것 (빠른 연산)을 잘 수행한 것 그 이상이 아니다. (이걸 가능케한 연구진들에게는 박수와 찬사를 보낸다.) 봄이 왔지만 봄은 오지 않았다. 컴퓨터가 인간을 이기고 있지만 인공지능의 시대가 도래한 것은 아니다. 인공지능의 수준에 따라서 이견이 있겠으나, 적어도 기계가 인간을 지배하는 그런 류의 마치 인간처럼 또는 인간 이상으로 행동하는 그런 지능의 시대는 멀었다는 얘기다. 스카이넷은 잠시 잊어라.

사람과 컴퓨터
그동안 데이터 분석을 업으로 삼으면서 약간 모호함 (과 인간의 직관)을 중시하는 편이었다. 이전 글들에서 적었듯이 데이터와 알고리즘에서 나온 엄격함보다는 인간이 이해할 수 있는 또는 사람에게 설명할 수 있는 것을 추구하는 것이 필요했다. 경험과 감에 의해서 조절되는 것에 많은 의미를 뒀다. 그러나 이젠 사조가 바뀌어야할 것 같다. 사람이 이해를 못하더라도 모델과 데이터에서 얻은 것으로 끝까지 밀고 나가야할 것 같다. 알파고는 바둑에서 집 싸움을 하지 않았다. 그래도 이겼다. 사람을 이해시키기 위한 노력은 이젠 헛것이 된 것 같다. 몇 수 앞을 내다보는 것은 더이상 의미가 없다. 모든 수, 즉 마지막 수까지 내다보고 계산해서 현재의 가능성을 가장 높이는 것이 최적의 솔루션이 됐다. 분석 이후의 해석이 중요하다고 생각했지만, 이젠 해석이 필요없는 시대로 접어들었다. 그저 결과가 좋으면 그만이다. 더 촘촘하게 짜맞춰야 한다.

한계
이번 대국에서 놀라웠던 점이 있다. 원래 인간과 컴퓨터의 대결에서 후반부로 가면 인간이 절대 불리하다. 바둑의 경우의 수는 현재의 컴퓨터로는 아직 넘어설 수 없다. 그런데 한 수 한 수 진행되면서 종반으로 가면 컴퓨터가 감당할 수준의 경우의 수만 남는다. 바둑판이 361칸이라서 최소 200이나 250수가 넘어서면 풀스캔이 가능하다고 생각했는데, 생각보다 (사실상) 풀스캔이 이른 시점에 가능하다는 점이다. 100수 정도가 지난 중반부터는 사실상 풀스캔이 이뤄지고 그때부터는 기존에 충분한 영역을 확보해놓지 않으면 절대 컴퓨터를 이길 수 없다. 1200개의 CPU 클러스터가 생각보다 연산 능력이 뛰어났다. 그리고 경우의 수가 크다는 의미는 역설은 수가 진행될수록 경우의 수가 기하급수적으로 줄어든다는 점에 있다. 뿐만 아니라, 영역이 어느 정도 정해지면 (자신의 영역 및 남의 영역 모두) 그 부분은 고려 대상에서 제외시켜버리면 경우의 수가 매우 제한적이다. 361개의 가능한 포인트에서 이미 100수가 진행되었다면 100집 정도는 이미 안정적으로 구축돼서 파고들 여지가 없다. 그렇다면 이제 남은 150개 정도의 지점을 누가 가져가느냐의 싸움이 시작되는데, 이 수준에 이르렀을 때 사람들은 여전히 불확실하지만 컴퓨터는 그렇지 않다. 사실상 컴퓨터는 대국의 승패를 알고 있다. 이 순간부터 인간이 자칫 실수를 하면 인간의 완패다. 두번째 대국에서 이세돌 9단이 승기를 잃었던 시점도 이때부터였던 것같다. 현재까지 본 것을 결론을 지으면 극초반에 자신의 영역을 확실히 선언하고 중반으로 가면서 공통 영역인 중앙에서 밀리면 안 된다. 초반에 충분한 집을 확보해놓지 못하고 또 중반에 중앙에서 밀리면 그냥 끝이다.

(낮동안 많은 생각을 했지만 밤 늦게 글로 옮기면서 행간의 의미를 모두 끼워넣지 못한 점이 있습니다. 낮에 생각한 그대로 표현하지 못한 것도 있고…)

승패는 결국 중요하지 않다. 인간과 컴퓨터의 대결에서 승자와 패자가 아닌, 인간만이 할 수 있는 것을 묵묵히 해가고 있는 이세돌 9단을 끝까지 그리고 대국 이후에도 계속 응원합니다.

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며칠 전에 몇가지 선호도 질문에 레이팅을 하면 그 사람의 직업적 성향을 분석해서 알려주는 GOOD.CO라는 서비스를 접했습니다. 열대야 때문에 새벽에 깼다가 영어로 된 질문을 정확히 파악하지 않고 선호도를 대강 선택했는데, 결과가 긴가민가했습니다. 그래서 낮에 선호도를 다시 설정했습니다. 그랬더니 저는 Inventor와 Idealist 성향이 강하다고 제시해주었습니다. 아래처럼 평소에 존경하던 아인슈타인과 간디 아이콘이 나와서 기분은 좋았는데, 그래도 결과에 대한 확신은 없었습니다. 그런데 Inventor의 내용 중에 'you spent the first half of this analysis trying to figure out the algorithm, and the second half brainstorming how you could make it better.'라는 문장을 보고 결과에 수긍하지 않을 수 없었습니다.

제시된 아키타입의 설명을 더 일어보면 아래 쪽에 다른 유형의 사람들과의 관계에 대해서 설명을 해주고 있습니다. 제 눈에 띈 것은 스티브 잡스의 아이콘을 한 Visionary였습니다. 그런데 Inventor로써는 Visionary와 관계가 맑은데, Idealist로써는 Visionary와 완전 상극으로 나왔습니다. 완전히 상반된 결과가 나왔지만 양쪽 모두의 결과에 수긍이 갑니다. 지금 제 모든 열정을 쏟아부을 더 큰 그림을 그려주고 독려해줄 Visonary에 대한 갈급함이 크면서도 실행계획이 없는 그런 뜬구름만 얘기하는 사람들에게 피로감을 느낍니다. 그런 의미에서 비전과 실행력을 동시에 갖춘 인물에 대한 동경이 있습니다. 실행의 측면에서는 Maverick과 Strategist에 대한 욕구도 강합니다. 참고로 Inventor는 Maverick과 Strategist와 모두 잘 맞지만, Idealist는 Maverick과는 상극이고 Strategist와는 원만한 관계입니다. Inventor와 Idealist의 관계는 원만한데, 그들이 상대하는 사람들의 유형에 대한 적합도는 극단의 반대성향을 보여주는 것이 재미있는데, 그런 두 타입이 저를 대표한다는 것이 재미있습니다.

최근에 제가 힘들어하는 이유를 GOOD.CO를 통해서 조금 이해할 수 있었습니다. 앞서 말했듯이 저는 지금 큰 그림을 그려서 보여줄 사람과 그것을 이룩해줄 전략과 실행을 가진 사람이 필요합니다. 최근에 회사 생활에서 불만이 쌓이는 이유도 그런 것같습니다. 비전의 부재에서 오는 답답함, 전략의 부재에서 오는 안타까움, 그리고 실행의 상실에서 오는 허탈감이 총체적으로 저의 만족도를 떨어뜨리는 것같습니다. 순간순간 좋은 아이디어와 해결책은 제시해주지만 제가 조직의 전체를 책임질 큰 그림을 그리는 능력도 없고 또 그런 위치에 있지 않습니다. 그래서 저는 Visionary가 아닌 전형적인 Inventor가 맞습니다. 그렇다고 제가 꺼집어낸 해결책/아이디어를 온전히 혼자서 구현해서 보여줄 역량이 있는 것도 아닙니다. 저의 큰 문제는 '이건 되면 좋겠어' '이건 되어야 해'와 같이 Inventor와 Idealist의 언어는 구사하지만, '이건 이런 절차로 이런 식으로 해결하면 돼'라거나 'all done'과 같이 구체적인 실행안을 내거나 업무를 완수하는 타입이 아닙니다. 그런데 주변에 동료들을 잘 활용하면 후자인 전략이나 실행은 어느 정도 욕구가 채워지는데, 궁극적으로 전자의 비전 수립에서 오는 허전함은 여전히 채울 수가 없습니다. 조직의 윗선을 훑어보더라도 제대로된 비전을 제시하고 열정을 불러일으키는 인물은 잘 보이지도 않고, 그렇다고 외부에서 저의 열정을 터치하는 인물도 아직은 연결되지 못한 듯합니다. 일이 많고 힘들고 바쁜 것에서는 큰 스트레스를 받지 않았는데, 비전의 부재 그래서 발생하는 헛된 바쁨과 빈둥거림에서 오는 스트레스는 잘 감당하지 못하는 것같습니다. 그나마 목표가 명확하고 가능성이 있는 일에 정진할 때는 좌우를 살필 겨를이 없어서 그나마 나았는데, 그 시기가 지나고 정신을 차리고 보니 망망대해에 표류하고 있는 자신을 발견했을 때 불안감과 불만을 느끼고 있습니다.

글이 제 하소연으로 이어졌지만, 지금 당장 제게 길을 보여주고 열정을 일으켜줄 Visionary가 필요한 시점입니다. 여러 분은 어떤 유형이고 또 지금 어떤 사람의 조력이 필요한가요?

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사용자 지향 조직

Gos&Op 2012.07.09 13:24 |
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오늘날 서비스를 만드는 회사가 어때야한다는 정형적인 기준이나 조건은 없다. 공개 Open이 최고의 덕목처럼 여겨지지만 애플의 고공행진을 설명해주지 못하고, 인터넷 시대에 영원한 베타가 맞는 것같지만 진짜 베타같은 서비스는 사용자의 주목을 받지 못한다. 공개 공유 공짜라는 3공의 패러다임이 현재를 설명해주는 것같지만 그 역트렌드에 편성해서 성장하는 기업/서비스들도 많이 본다. 정답이란 없는 이 세상에서 내 나름대로의 조직론을 펼쳐봐야할 것같다. 또 누군가의 요청도 있었던 터라... 그리고 요즘 계속 생각하는 다음이라는 회사는 뭔가?에 대한 고민에 대한 나름의 관점이라고 볼 수도 있다.

최근에 에런 샤피로의 <유저>라는 책을 읽었다. 그런데 책에서 뭔 말을 하는지 모르겠다. 아니 너무 어이없이 당연한 걸 가지고 장황설을 펼치니 몰입이 안 되었는지도 모르겠다. 어쨌던 서비스의 근간은 유저/사람이다. Serving이라는 것이 사람을 모시는 일이니 당연히 Service는 사람에 대한 것일터... 그러니 그런 서비스를 만드는 조직도 어쩌면 그 근간인 사람/유저에 초점을 맞춰서 분화되고 진화되어야할 듯하다. 그리고 인터넷 서비스라는 것이 기본적으로 기술적인 부분이 많이 가미되기 때문에 기술적인 요소도 무시할 수 없다. 그렇게 서비스와 기술과 사람을 어떻게 하나로 묶어서 또는 그런 조화를 잘 이루는 조직이란 어떤 모습일까?에 대한 여러 상상을 해본다. 이 글에서 밝히는 조직의 모습이 이상적일 수도 없고 어쩌면 현실적일 수도 없다. 그냥 각자가 처한 상황에 맞게 특화된 모습을 가지고 있을뿐이다.

Apple | iPhone 4 | Normal program | Pattern | 1/324sec | 3.9mm | ISO-80 | Off Compulsory | 2012:07:09 13:17:33그냥 글을 적기 전에 메모한 내용.

지금 생각하는 사용자 지향 조직 User-Oriented Organization (서비스지향아키텍쳐 Service-Oriented Architecture에서 차용한 용어다)은 3부분으로 나누어져있다. 3부분으로의 구분은 말 그대로 구분이다. 조직이 3개로 분리되어야 한다는 의미가 아니라, 기능이나 특성상으로 3개로 구분될 수 있을 것같다는 의미다. 그리고 회사라는 조직에 있는 지원부서들은 본 글에서 일단 생략한다. (그들까지 포함시키기에는 글이 너무 복잡해지고... 또 난 그들에게는 관심이 없다. 어느 사이엔가 그들은 스스로 회사의 갑이 되어버렸다. 지랄하고 있네.) 3개의 구분된 그룹을 MANA 그룹, PLOP 그룹, 그리고 TEKI 그룹이라고 이름붙이겠다. MANA 그룹은 말 그대로 management에서 따온 거다. 굳이 경영진을 뜻하는 것은 아니고, 일종의 전략적 판단을 내려야할 그룹을 뜻한다. PLOP은 Planning & Operation이다. 말 그대로 서비스를 기획하고 운영하는 그룹이라는 뜻이다. 그리고 TEKI는 발음에서 연상되듯이 Technical Asset을 담당하는 그룹이다. 처음에는 서비스중심의 회사를 생각하면서 기술기반을 만드는 그룹과 서비스를 기획하는 그룹으로 이원화를 생각했지만, 조금 부족한 것같아서 삼원화 조직을 생각했다. 앞서 말했지만 이들 3개의 그룹은 단순히 분리를 의미하는 것이 아니라, 그냥 구분을 의미하는 것이고, 또 이들이 특화된 기술을 가지고 분화될 것이 아니라 그들의 특화된 기술을 다른 그룹과 조화 Harmonizing시키는 것이 성공적인 사용자지향조직이 될 것인가 아닌가의 관건이다.

참고. 왜 3인가? 3은 최소의 숫자이고 최대의 숫자이다. 어떤 일에 대한 이유를 설명하기 위해서 최소 3가지 이유가 있어야 설득력이 있고, 또 최대 3가지 이유를 넘기면 설명이 구차해진다. 그래서 3이다. 조직이 구색을 맞출려면 3개의 서브 조직이 있어야하고, 또 3개를 넘어가면 조직이 너무 방대해진다. 또 다른 이야기. 로봇 시스템 등의 지능형 시스템 Intelligence System은 보통 3개의 기능/모듈로 구성된다. 여러 학자들이 다양한 용어로 시스템/아키텍쳐를 그렸지만 결론은 3의 기능이다. 주변환경을 관찰하고 정보를 수집하는 Monitoring 또는 Sensing, 그런 관찰된 내용을 바탕으로 의사결정을 내리는 Decision-making, 그리고 결정사항을 실행에 옮기는 Execution이 그거다. 일반 조직에서도 관찰하는 그룹, 의사결정을 내리는 그룹, 그리고 실행하는 그룹이 필요하다.

MANA 그룹. 이 그룹의 역할을 사용자를 비롯한 주변환경을 관찰하는 것이고 그리고 최종 판단을 내리는 그룹니다. 이들 그룹은 Seeing Outside다. 항상 외부를 보고 있어야 한다. 그리고 단순히 주변의 작은 움직임보다는 더 큰 움직임, 전체적인 모습의 변화에 민감해야 한다. 사업이나 기술상의 메가트렌드 Mega-trend를 파악해야 한다. 그리고 사용자들의 Macro-behavior를 늘 주시해야 한다. 전체 맥락을 항상 생각해야 하고, 그런 맥락 속에서 변화를 감지하고, 전략적 판단을 내려야 한다. 그런 판단의 결과가 다양한 투자일 수도 있고 완전히 새로운 서비스 Killing App일 수도 있고, M&A나 구조조정 등의 경영활동일 수도 있고, 때로는 회사정리/법정관리 등의 극단적인 판단일 수도 있다. 그러나 일단 이 글에서는 기술투자와 신규사업/서비스 런칭으로 국한하자. 어쨌든 이 그룹은 전략적 판단을 내려야 한다. 이들이 봐야만했던 메가트렌드는 소셜이나 큐레이션 등의 조금은 단기적인 트렌드의 변화일 수도 있고, 모바일/스마트 세상에서의 회사의 전략적 위치선정 등일 수도 있다.

PLOP 그룹. 이 그룹의 역할은 사용자와 직접적인 인터렉션을 하는 것이다. 사용자들과 늘 접점을 가지고 있어야 하고, 그래서 사용자들의 라이브 니즈를 늘 파악해서 그것을 어떻게 채워줄 것인가를 고민해야하는 그룹이다. 그런 고민의 결과로 여러 작은 새로운 서비스를 기획해내고 또 그것을 운영해나가야 한다. 이들의 주요 업무도 사용자를 관찰하는 (또는 사용자의 피드백을 접수하는) 것이고, 그들에게 피드백을 주는 것이다. MANA 그룹과는 달리 좀 더 단기적인 마이크로 트렌드를 파악하고, 사용자들의 micro-behavior에 늘 주목해야 한다. 그래서 이들의 업무를 Seeing Inside로 정의하겠다. 늘 내부의 서비스의 모습과 그것을 사용하는 사용자의 모습, 불만, 피드백에 초점을 둬야 한다는 얘기다. 전술적 판단과 실행이다. 단기적으로 발생하는 여러 서비스의 오픈이나 개편 등의 통상적인 업무는 이들이 해야할터... 새로운 블로그 서비스를 오픈/개편할 것인가? 아니면 커뮤니티 서비스에 어떤 기능을 더 추가하거나 빼버려야할까? 등의 고민 그리고 그 고민에 따른 실행.. 사용자 지향 조직에서 사용자와 가장 활발한 접점을 가지기 때문에 중요한 위치에 있다.

TEKI 그룹. 이 그룹의 역할은 말 그대로 기술기반을 다지는 거다. 마나그룹의 전략적 판단에 따른 기술기반을 다지는 것도 필요하고, 플롭그룹의 요청에 잘 대응하기 위해서 다양한 기술을 다지는 것도 중요하다. 그뿐만 아니라, 그룹 내에서의 판단에 따라서 여러 기술기반을 다지는 것이 어쩌면 더 필요할지도.. 그래서 난 이들의 Seeing Onside로 표현해볼까 한다. 언제나 준비된 상태여야 한다. 마나의 전략적 판단에서 효과적으로 대응할 수 있어야 하고 플롭의 전술적 판단에도 빠르게 대응할 수 있을려면 늘 준비된 상태여야 한다. 구체적인 예를들자면,빅데이터 기술을 준비해뒀다가 새로운 클라우드 서비스를 만들어낸다거나 아니면 여러 서비스에서 취합된 데이터를 빠르고 효과적으로 분석해서 피드백을 줄 수 있어야 할거다. 로부스트한 추천엔진/알고리즘을 미리 만들어뒀다가 다양한 새로운 서비스에 맞도록 추천시스템을 붙여주는 것도 예가 될 수 있을 듯하다.

T그룹의 덕목은 Uniformity다. 여러 다양한 전략적, 전술적 요구에 균등하게 대응해줘야 한다. 어떤 상황이 발생하더라도 안정된 기술을 지원해줘야한다. P그룹의 덕목은 Diversity다. 늘 사용자들의 다양한 새로운 요구사항을 파악하고 그에 따른 다양한 기능들을 제공해줄 수 있어야 한다. 그리고 M그룹의 덕목은 Intensity다. 즉,늘 초점을 맞춰야 한다는 거다. 그냥 시대의 흐름에 따라서 전략이 전술처럼 바뀌는 것이 아니라, 확고한 믿음을 가지고 있어야 한다. (다음의 경우... 요즘의 실패..왜? 마이피플의 실패..왜? 다음플레이스의 실패...왜? 난 적어도 M그룹의 무능이라 본다. 이디엇) 또 하나. M그룹은 have-to에, P그룹은 love-to에, 그리고 T그룹은 able-to에도 특화된다. 어쩌면... 설명생략.

앞서 말했지만, 위의 세개의 그룹은 단순 구분이지 분리가 아니다. 사람이나 팀을 기능에 따라서 분리해야 한다는 말이 아니다. 그냥 그런 마인드셋을 가진 이들이 필요하다는 거다. 다양한 그룹에 속한 사람들이 한 팀을 이루기도 해야 한다. 그리고 단순히 개발자는 T그룹이고 기획자는 P그룹이다라는 말이 아니다. T마인드셋을 가진 기획자, 운영자도 필요하고, P마인드셋을 가진 개발자도 필요하다. 제대로된 사용자를 위한 서비스를 만들기 위해서는 늘 그렇다. 그리고 M, P, T는 독립 그룹도 아니다. 항상 M-P, P-T, T-M의 조합 (믈론 MPT의 조화는 당연)을 유기적으로 만들어야 한다. MT의 조합으로는 빅데이터분석대응, 모바일환경을 위한 시스템아키텍쳐의 준비와 같은 장기/전략적 기술기반을 만들 수 있고 (기술로드맵), PT의 조합으로는 새로운 사용자 니즈에 맞는 서비스를 빠르게 개발/개변할 수가 있고 (온서비스), MP의 조합에서는 현재 사용자들의 필요뿐만 아니라 장기적인 서비스의 플랫폼화 또는 에코시스템화를 어떻게 준비할 것인가? 또는 그런 플랫폼/에코시스템에서 필요한 서비스는 무엇인가? 등의 다양한 전략전술적 대응을 만들어낼 거다 (서비스로드맵). Key is Connectivity.

사용자를 위한 새로운 서비스를 만들 때 고려해야할 사항은... 흔히들 사용자가 필요한 것을 제공하고 사용자가 원하는 것을 제공해야 한다고 말한다. 맞는 말이다. 필요성 need과 욕구성 want에 더해서 강제성 must이라는 항목도 넣어야할 것같다. 강제성이란 용어는 없다. 그냥 만든 용어다. 필요하기 때문에 그리고 원하기 때문에 그 이상의 또는 그 이하의 mandatory한 부분이 있다. 지금 당장 사용자가 필요로 하지 않더라도 또는 사용자가 원하지 않더라도 있어야만 하는 서비스가 있다. 그런 것은 ROI가 나오지 않더라도 개발하고 제공해야 한다. 적당한 예가 생각나지는 않지만... 사용자의 일상 생활에서의 필요를 충족시켜주기 위해서 다양한 생활정보를 제공하고, 그들의 엔터메인먼트적 욕구를 충족시켜주기 위해서 연예, 스포츠 뉴스를 제공해주듯이, 그들이 (특수계층이 아닌 일반적인 경우) 당장은 관심이 없고 재미없지만 정치경제 뉴스를 함께 제공해주는 것도 어쩌면 이런 이치다. 좌파에게도 가끔은 조중동의 논조를 읽어보도록적어도 기사는 제공해주는 것이 어떤 측면에서의 강제성이다.

암묵적 우연성 Implicit Serendipity와 명시적 우연성 Explicit Serendipity에 대한 것도 아침에 생각했었는데, 일단 패스. 다음이라는 회사는 사용자 (대한민국 그리고 대한국민)들에게 어떤 가치를 주고 어떤 기여를 하고 있는가?에 대한 물음도 그냥 오픈퀘스쳔으로 남기자. 그리고 다음은 사용자를 팬으로 만들 여력이 될까? 그냥 궁금하다. 

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