[지식공유] 변호사, 회계사, 컨설턴트…프로페셔널 지식 서비스의 값어치는 어떻게 매겨야 하는가? – 뉴욕타임즈 경제 칼럼니스트 Adam Davidson 의 발견

새로운일계산방식

* 주: ‘생산성’이라는 개념을 지식 서비스에도 도입하는 것이 맞는지에 대해 고민해 보신 적이 있나요? 만약 ‘생산성’이 적합한 지표가 아니라면 어떤 대안이 바람직할지에 대해서 궁리해 본 적이 있으신가요? 프로페셔널 지식 서비스가 공장 컨베이어 벨트에서 생산되는 규격화된 제품처럼, 언제든지 교환가능한 기계부품처럼 가치가 측정되고 대우받는 것에 분개하고 다른 생각을 하게 된 한 회계사가 있습니다. 그의 이야기를 들어보세요.

1. 수많은 회계사들처럼 제이슨 블러머도 사실은 정말로 회계사가 되고 싶었던 것은 아니다. 그는 메탈 밴드에서 기타를 연주하고 싶었다. 그러나 바를 전전하며 연주하는 것으로는 돈이 되지 않는다는 것을 깨닫고 진로를 바꾸었다. 아버지의 뒤를 이어 안정적인 비즈니스로 뛰어들기로 한 것이다. 대학 졸업 후 그는 사우스 캐롤라이나의 중간급 규모의 회계 펌에 입사해서 고객들의 소득 및 세금 문제를 담당했다. 그는 고객들에게 시간당 금액 청구를 했다. 그리고 그는 이를 매우 싫어했다.

2. 블러머(42세)는 회계 펌 업계에 ‘락앤롤’ 정신을 조금 불어넣고 싶었다. 그래서 그는 아버지가 운영하던 작은 회계 사무소를 인수한 후에 자신만의 원칙을 만들었다: 업무시간 기입표도 없고, 드레스 코드도 없으며, 가장 극단적인 것은 시간당 금액 청구 제도도 없앤 것이다. 사실 그는 시간당 금액 청구 제도가 그의 직업의 즐거움을 빼앗아가는 일련의 잘못들 중의 하나라고 확신했다. 그에게는 이 제도가 죽어가는 시대의 유물이자 회계 펌이 돈을 훨씬 더 많이 벌 수 있는 기회를 빼앗아가는 것으로 보였다.

3. 시간당 금액 청구 제도는 1950년대 인기를 얻기 시작했다. 미국 변호사 협회(ABA)가 변호사의 수입이 의사나 치과의사보다도 훨씬 떨어진다는 사실을 알게 된 후 “1958 Lawyer and His 1938 Dollar” 라는 영향력있는 팜플렛을 펴낸 것이이다. 이 팜플렛에서는 변호사 업계가 고정율 수수료를 피하고 대량생산 제조회사들의 효율성을 배워야 한다고 제안한다. 공장이 기계 부품을 쪼개어서 팔듯이, 변호사도 법률 서비스를 단순하고 다루기 쉬운 단위로 쪼개어서 판매해야 한다는 것이다. ABA는 1시간이라는 단위가 공장 컨베이어 벨트를 관리하듯이 변호사의 생산성을 감독하기에 적합한 단위라고 보았다. 이는 주니어 변호사들이 파트너가 되기를 꿈꾸며 밤을 새서 일하도록 만들었고, 회계사를 포함한 수많은 다른 프로페셔널 펌들이 도입하게 되었다.

4. 지난 수십년동안 미국 경제 구조는 변화했다. 글로벌 무역과 기술의 발전 때문에 어떤 산업이든지 간에 이제는 대량 생산의 시대만큼의 수익은 거의 불가능하게 되었다. (GE, 나이키, 애플과 같은 기업들은 진짜 돈은 창의적 아이디어에 있다는 사실을 일찍 깨달았다.) 프로페셔널 서비스에도 비슷한 일들이 발생했다. 특히 회계사의 경우, 최근까지 16세기에 회계사 직업 탄생의 첫 출발과 거의 달라진 점이 없었다. 이제 TurboTax 와 같은 회계 소프트웨어는 단순한 회계 일은 다 처리할 수 있다. 인도, 아일랜드, 동유럽과 남미의 저임금 회계사들은 서서히 미국의 회계 업무 시장을 차지하고 있다. 예상만큼 빠른 속도는 아니지만.

5. 애플이 그저 MP3 플레이어 비즈니스에 머무르고 싶지 않았던 것처럼, 블러머도 시간당 수백달러의 금액을 청구하려 경쟁하는 수많은 회계사 중의 하나가 되고 싶지 않았다. 몇년 전 그는 시간당 금액 청구제도가 그의 가치를 오히려 깎아내린다는 사실을 깨달았다. 시간당 금액 청구제도는 자신의 일을 ‘범용적인 상품’ 으로 만들 뿐이었다. 고객들에게 자신의 가치가 교환가능하고 유한하며 측정가능한 단위로서 돈과 얼마든지 거래가능하다고 말하는 것이다. 그리고 가장 큰 문제는 아마도, 시간당 금액 청구제도가 시간으로 측정할 수 없으며 측정해서도 안되는 특별하고 가치있는 통찰력을 요구하는 프로젝트보다는 길고 지루한 프로젝트를 선택하도록 인센티브를 제공한다는 것이었다. 역설적으로 그와 동료들은 복잡하고 미묘한 문제를 해결하는 일보다는 통상적이며 기계적인 일에 더 많은 시간을 보내고 있었던 것이다.

6. 그러나 블러머는 그런 복잡한 문제들을 해결하고 싶었고 그의 통찰력이 문제를 해결하는데 걸리는 시간들보다 더 가치가 있다는 것을 알았다. 그래서 그는 니치 시장을 발견했다. 창의적인 프로페셔널들이 자신들의 스타트업이 큰 기업이 되기 전 단계에서 재무적 문제들에 대해 어려움을 겪고 있는 시장이었다. 그는 고객들이 돈을 벌 수 있도록, 그리고 아낄 수 있도록 도왔고 고객들은 그가 몇시간이나 일을 했는지 물어보지 않고 상당한 금액을 흔쾌히 지불했다. 블러머는 이 방법으로 크게 성공했고 자신들을 Cliff Jumpers (*주: 절벽에서 뛰어내리는 사람들) 라고 부르는 미국 전국 회계사 조합을 이끄는 리더가 되었다. 많은 Cliff Jumpers 는 전통적인 시간당 금액 청구제도를 버리고 특정 고객 그룹들을 대상으로 범용적이지 않은 회계 서비스를 제공하는데 집중한다. 어떤 이들은 신사업을 매각하려는 창업자들을 상대로 집중하고, 어떤 이들은 작은 사업을 시작하려는 사람들과 일한다.

7. 이 시장을 깨닫지 못했더라면 아마도 Cliff Jumpers 들은 현대 경제학이 맞딱드린 가장 어려운 도전들의 선두에 서 있었을 것이다. 생산성을 측정하는 것은 경제 정책의 1순위다. 미국 연방준비은행(FRB)이 의사결정을 내릴 때 생산성은 특히 중요한 요소다. 그러나 생산성을 측정하는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 철강 회사가 과거보다 더 효율적으로 철강 제품을 생산하는 것을 측정하는 것은 쉽다. 그러나 우리는 아이디어의 금전적 가치나 아이디어를 만들어내는 인재의 가치를 측정하는 방법을 알지 못한다. 서비스 산업의 생산성 분야에서 선두적인 사상가이자 경제학자인 브루킹스 연구소의 배리 보스워스는 “1900년대 중반과 비교할때 생산성은 오늘날 우리 경제에서 크게 중요한 부분이 아니지만 우리는 아직도 생산성을 측정하기 위해서 통계 자원의 90% 를 투자하고 있다”고 말한다.

8. 많은 경제학자들은 “프로페셔널 지식 노동자”들의 가치를 부분으로 쪼개려고 애쓴다. 보스워스 왈, 변호사와 회계사들이 이미 이런 과정을 겪었지만 의사와 교사 같은 직업에서는 거의 불가능하다. 한편, 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)은 미국 산업 중 겨우 60% 에 대해서 생산성을 측정하고 있다. 즉, 급속도로 성장하는 산업들 대부분을 포함해서 우리 경제의 약 절반에 대해서는 생산성을 모르고 있다는 뜻이다. 많은 경제학자들이 우려듯이, 만약 교육과 헬스케어 분야가 생산성을 더 높이지 못한다면, 향상시키기 위한 정부 정책이 제대로 작동하고 있는지조차 알기 어려울 것이다. 무엇을 측정할지조차 모르기 때문에.

9. 20세기 동안 산업은 독특한 수공업 제품들을 생산하는 작은 공방들로부터 출발했다. 시간이 흐르면서 작은 공방들은 똑같은 제품들을 수없이 찍어내는 거대한 공장으로 탈바꿈했다. 이제 종합을 해보자. 특별함이 무엇보다도 중요한 시대에서는 기업들이 고객 한명 한명이 가치를 느낄 수 있도록 고객 맞춤형 제품을 생산할 수 있는 하이테크 효율성이 필요하다. 이것은 생산자와 소비자 모두에게 대단한 이득이 될 것이다. 하지만 큰 문제는 우리가 이것을 어떻게 측정할지 모른다는 것이다. 블러머는 공식을 만들고 재무제표를 만드는 것은 새롭게 일하는 방법과 양립할 수 없다고 말한다. 고객들이 무엇을 원하는지에 대해서 충분한 (청구하지 않는) 시간을 보낸 후에야 그들에게 금액을 청구할 수 있다는 것이다. 일하는 환경이 근본적으로 변화되고 있는 것이 명확한 요즘, 세상에서 가장 오래된 직업 중 하나에서 튀어나온 몇명의 아웃라이어들이 새로운 길을 만드는 것은 적합해 보인다.

박소령

사진 포함 출처: 뉴욕타임즈, 링크

[지식공유] 빅데이터, 과연 모든 문제의 답일까?

* 주: 빅데이터가 소위 ‘대세’다. 누구나 빅데이터를 말하고 빅데이터가 모든 문제의 해결책인양 찬사를 아끼지 않는다. 그러나 빅데이터가 과연 무엇인지 명쾌한 그리고 합치된 정의를 내리기도 어렵고 그렇다보니 동일하게 이해하고 공유해서 전략을 짜고 실행으로 이어지는 성공 과정을 만들기도 쉽지 않다. 그렇다면 우리는 빅데이터를 어떻게 바라보아야 할까? 빅데이터는 우리가 추구해야 할 미래일까 아니면 한 때의 유행으로 그칠까? 7월 24일 포브스의 Rich Karlgaard 기자가 빅데이터 열풍에 대해 객관적인 시각으로 쓴 칼럼을 옮긴다.

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1. 비용, 속도, 재고회전율, 부품공급 체인, 자본 효율성 등 비즈니스의 hard side 는 정확성을 기해 측정할 수 있다. 놀랍지 않게도, hard side 는 항상 컴퓨터 기술, 데이터, 그리고 분석기술과 완벽한 파트너십을 맺어 왔다. 가장 오래된 계산 도구는 바빌로니아 시대의 주판이다. 고대 로마인들은 로마 제국의 건설 현장에 휴대용 주판을 가지고 다녔다. 비즈니스의 hard side 와 데이터 분석기술의 결합은 오늘날도 계속된다. 1980년대 월마트, 1990년대 델, 2000년대 아마존과 넷플릭스 같은 기업들은 데이터 분석기술 세계의 대가들이다.

2. 한편 비즈니스의 soft side 로 불리는 것들 – 디자인, 팀워크, 신뢰, 리더십, 스마트함, 스토리텔링 – 은 언제나 자신만의 신비와 직관의 세계를 구축해 왔다. 천재로 추앙받는 최고의 실행가들은 분석가들이 아니었다. 스티브 잡스의 안목, 잭 웰치의 리더십 트레이닝, 필 나이트의 스토리와 결합된 세일즈, 리차드 브랜슨의 열정 구축하기 등… 이러한 특질들은 쉽게 측정될 수 있는 것이 아니며 쉽게 이식될 수 있는 것도 아니다.

3. 최고의 CEO 들은 항상 이러한 ‘화성-금성의 차이’를 연결하는 방법을 찾아왔다. 스티브 잡스는 대단히 분석적인 팀 쿡에게 애플의 hard side 를 담당하는 역할을 맡겼고, 팀 쿡은 대단한 성공을 거두었다. 마이클 아이즈너는 혼자서 디즈니를 구할 수도 있었지만 뛰어난 COO 였던 프랭크 웰즈의 도움을 받아서 해냈다. 구글은 한 때 지나치게 분석적이다 보니, 웹사이트의 파란색을 41개로 쪼개어서 고객의 반응을 테스트하기도 했다. 요즘 구글은 그래픽 디자이너에게 더 많은 재량권을 주고 있고, 구글 웹사이트의 감각과 느낌은 더 나아졌다.

4. 빅데이터 시대에 던져야 할 질문은 이것이다. “비즈니스의 soft side 를 직관적인 천재들의 손에 맞겨둘 것인인가, 아니면 새로운 활기와 합리성을 가져오기 위해서 soft side 에도 빅데이터를 사용해야 할 것인가? soft side 에 빅데이터 도입이 가능하기는 한 것일까?” 이것은 성공적인 기업을 이끌고 싶다면, 작게 보고 넘어갈 문제가 아니다.

5. 오늘날 빅데이터라는 단어는 지나치게 남용되고 있다. 나는 Viktor Mayer-Schönberger 와 Kenneth Cukier 가 공저한 책, ‘Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think (Houghton Mifflin Harcourt, 2013)’ 에 나오는 빅데이터에 대한 설명을 좋아한다. 이 책에서 그들은 빅데이터를 ‘얽매여있지 않고 구조화되어 있지 않으며, 정확하지는 않지만 예측할수 있으며, 인과관계를 설명할 수는 없지만 상관관계는 보여줄 수 있다 (unbounded and unstructured; imprecise but predictive; and can’t show causation, but can show correlation.)’ 라고 설명한다. 이런 관점에서 볼 때, 빅데이터는 hard side 보다는 soft side 에 더 가깝다고 할 수 있다. 그렇다면, 빅데이터는 더 매력적인 상품을 디자인할 수 있도록, 망가진 팀을 다시 되살리고 끈끈한 조직 문화를 구축할 수 있도록, 기억에 남을만한 브랜드를 만들 수 있도록, 우리가 변화에 더 적응할 수 있도록 도와줄 수 있는 것일까?

6. 빅데이터는 새로운 세계다. 빅데이터는 매우 빠르게 진화하고 있기 때문에 진정한 통찰력을 제공할 수 있을지 아니면 돈만 낭비하는 방해물이 될지도 분명치 않다. 빅데이터는 신용카드 업계에서는 성공적이었다. 혈액을 채취해서 질병을 파악하는데도 도움을 주었다. 그러나 빅데이터가 비즈니스 리더들이 물건을 잘 팔고 팀을 동기부여하는데 어떤 도움을 줄 수 있단 말인가?

7. 빅데이터가 어떻게 적용되는지, 그리고 어떤 곳에서 유용하게 쓰일 수 있는지 알아보기 위해서 나는 여름동안 CEO, 디자이너, 마케터, 팀 리더들과 대화를 나누었다. 다양한 산업의 사람들, 그리고 회사의 규모도 다양하게 만났다. Nest Labs 의 창업자 겸 CEO 토니 파델과 만나서 대화하던 중 한가지 답이 나왔다. Nest Labs 는 실리콘 밸리의 기업으로 집안의 난방/냉방 사용량을 분석해서 돈을 절약하게 해 주는 ‘똑똑한 온도조절장치’를 만드는 곳이다. 토니 파델은 2000년대 초반 아이팟을 출시하던 일을 담당하면서, 스티브 잡스로부터 직접 제품 디자인을 배웠다.

“빅데이터가 온도조절장치의 디자인에 도움을 주나요?” 라고 질문을 했다.
“아니요.” 라고 파델이 답했다.

8. “위대한 제품은 강력한 관점(strong point of view)에서 나옵니다. 당신은 당신 자신을 위한 디자인을 해야 합니다. 데이터가 ‘당신은 이렇게 해야 합니다’ 라고 말하는 대부분의 것들에 대해 ‘아니요’ 라고 말할 수 있어야 합니다. 스티브 잡스는 ‘아니요’ 라고 말하는 것에 대단히 뛰어났습니다. 그러나 빅데이터는 당신이 예상하지 못했던 방법으로 사람들이 제품을 사용하는 법을 보여줄 수 있습니다. 제품의 소프트웨어를 어떻게 개선할지, 고객들과 커뮤니케이션을 통해 로열티 구축하는 과정을 어떻게 향상시킬지에 대해서 빅데이터는 뛰어난 통찰력을 제공합니다.”

박소령

출처: Forbes, 링크
이미지 출처: Greenbook, 링크