불쌍한 데밍은 절대 승산이 없었다

Source: Hacker News

이 게시물은 제가 약 5년 전에 쓴 짧은 게시물을 확장한 것입니다.

소개

20세기 중반의 두 경영 거장은 Peter Drucker와 W. Edwards Deming이었습니다. 아이러니하게도 Drucker는 오스트리아‑헝가리 출신(저와 마찬가지로 성인이 된 뒤 미국으로 이주)이고 Deming은 미국 태생이었지만, 미국에서는 Drucker가 더 큰 영향을 미쳤습니다. Deming의 영향력은 미국보다 일본에서 훨씬 더 컸습니다.

OKR을 사용하는 조직에서 일해 본 적이 있다면, 당신은 Drucker 유산의 그림자 아래에서 일한 것입니다. Deming이 토요타에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 토요타가 린 운동에 어떻게 영감을 주었는지 이야기를 할 수 있지만, 저는 여전히 미국의 경영을 망명한 Deming이라고 묘사합니다. Deming은 “목표에 의한 관리는 리더십이 아니다”라고 명시했으며, 미국 기업의 관리자 중 그 의견에 동의하는 사람을 찾기 어려울 것이라고 생각합니다.

저는 Deming의 Out of the Crisis가 더 좋은 책이라고 생각하지만, 실제 책은 가지고 있지 않습니다.

왜 드러커의 아이디어가 미국에서 데밍보다 더 오래 남았는가

모든 것은 조직과 사람들의 본성에 달려 있습니다.

조직에 대한 나의 그림. 비례 아님.

조직은 크고, 복잡하고, 뒤얽힌 혼란이며, 조직이 클수록 그 복잡함과 뒤얽힘은 더욱 심해집니다. 반면 관리자는 한정된 대역폭만을 가지고 있습니다. 하루는 정해진 시간만큼만 존재하고, 그 시간은 조직의 복잡성에 따라 늘어나지 않습니다. 그리고 솔직히 말해서, 그들은 그 대역폭의 거의 100 %를 회의에 쓰고 있습니다.

관리자는 이 혼란을 어떻게 이해할 수 있을까?

OKR을 통한 혼란 감소 메커니즘

드러커식 OKR 접근법에서는 다음을 수행합니다:

1. 소수의 목표를 설정한다.
2. 각 목표에 대해 진행 상황을 나타내는 정량적 핵심 결과를 식별한다.
3. 그 핵심 결과들을 모니터링한다.

핵심 결과는 시스템에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해하는 데 필요한 대역폭을 줄여줍니다. 전체 조직의 “피어오르는, 윙윙거리는 혼란”에 압도되는 대신, 소수의 핵심 결과만 모니터링함으로써 대역폭이 제한된 관리자는 불필요한 세부 사항을 걸러내고 진정으로 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

John Doerr가 인텔에서의 OKR 경험과 이를 구글에 도입한 과정을 다룬 책을 썼을 때 “Measure What Matters”라는 제목을 붙인 것은 우연이 아닙니다.
Measure What Matters (John Doerr)

핵심 결과 집합의 아름다움은 시스템의 복잡함을 입력으로 받아 깔끔하고 실행 가능한 요약—보통 간단한 스프레드시트나 슬라이드 덱—을 출력한다는 점에 있습니다.

Source: https://bookshop.org/p/books/out-of-the-crisis-reissue-w-edwards-deming/6697a386cfa66ed3?ean=9780262535946&next=t

Deming’s Critique

Deming의 경영 문제에 대한 접근 방식은 Drucker와 근본적으로 달랐습니다. 그의 저서 Out of the Crisis(위의 링크)에서 Deming은 “Drucker‑식” 접근법을 강렬하게 비판합니다. 그는 숫자 목표에 의한 관리를 치명적인 질병이라고 표현합니다.

목표에 의한 관리를 없애라.
숫자, 수치 목표에 의한 관리를 없애라.
리더십으로 대체하라.

Deming의 관점은 옛 격언으로 요약될 수 있습니다:

시스템을 바꾸지 않으면 시스템은 변하지 않는다.

그는 개선을 원한다면 시스템적인 변화가 필요하다고 주장했습니다. 또한 실제로 작동하는 시스템 개선을 고안하려면 시스템을 이해해야 한다고 강조했습니다.

핵심 요점

• 숫자가 아니라 시스템에 집중한다.
• 목표 중심 관리 대신 리더십이 대체한다.
• 시스템적인 변화가 진정한 개선의 전제 조건이다.

시각적 요약

Deming은 수치 목표를 쫓기보다 시스템을 연구하는 것을 옹호했다.

고전적 제어와 통계적 제어

데밍은 목표 개념에 반대하지 않았다; 실제로 그는 품질과 생산성을 향상시키려는 경영을 열렬히 믿었으며, 이 두 가지는 모두 목표이다. 그는 또한 메트릭에 반대하지 않았으며—월터 셰어하트의 통계 기법을 경영에 적용할 것을 주장했다. 두 접근 방식 사이에서 근본적으로 다른 점은 메트릭의 사용 방식이다.

고전적 (드러커식) 제어

드러커식 접근은 온도 조절기와 같은 고전적 제어 시스템과 유사하다. 핵심 결과를 지정하는 것은 원하는 온도(예: 68 °F)를 설정하는 것과 같으며, 온도 조절기는 현재 방 온도를 설정값에 맞추기 위해 출력을 생성한다.

아이디어는 조직에 설정값을 제공하고, 조직이 그 설정값을 달성하기 위해 작동하는 제어 시스템을 구현한다는 것이다.

통계적 프로세스 제어 (데밍)

데밍은 제어에 대해 명시적으로 언급했지만, 그는 다른 의미—통계적 프로세스 제어 (SPC)를 뜻했다. SPC는 출력의 변동성에 초점을 맞춘다. 나는 이전에 SPC에 대해 글을 쓴 적이 있다(incident data and SPC 참고). 여기서는 예시를 통해 개념을 다시 살펴보겠다.

두 종류의 온도 조절기, A와 B가 각각 다른 방의 온도를 제어하고 있다고 가정한다. 두 조절기 모두 68 °F라는 동일한 설정값을 가지고 있다. 두 방의 온도를 시간에 따라 그래프로 나타내면 다음과 같다:

참고: 온도 조절기 A의 점들은 좁은 범위에 머무르는 반면, 온도 조절기 B는 훨씬 많은 이상치를 보인다. 우리는 온도 조절기 A가 통계적 프로세스 제어 하에 있다고 말하고, 온도 조절기 B는 제어되지 않았다고 말한다—비록 온도 조절기 B의 평균 온도가 온도 조절기 A보다 설정값에 더 가깝더라도. (실제로는 제어 차트를 그려 시스템이 통계적 제어 하에 있는지 판단한다.)

왜 구분이 중요한가

데밍은 어떤 개입을 적용하기 전에 먼저 시스템이 통계적 제어 하에 있는지를 판단해야 한다고 주장했다:

요컨대, 고전적 제어 시스템에서는 출력을 설정값으로 강제하는 메커니즘을 구축한다. 통계적 프로세스 제어에서는 시스템의 변동성을 관찰하여 그 행동을 이해한 뒤에 어떻게 개입할지를 결정한다.

Drucker가 관리자의 삶을 더 쉽게 만들고, Deming은 더 어렵게 만든다

Deming은 Calvin과 비슷한 도전에 직면했습니다.

OKR의 장점 중 하나는 관리자가 적용하기에 직관적이라는 점입니다. 목표를 지정해 방향을 설정하고, 핵심 결과를 모니터링함으로써 책임성을 강화합니다.

반면 Deming의 접근 방식을 적용하려면 관리자의 시간과 노력을 훨씬 더 많이 투자해야 합니다. Drucker는 제한된 양의 정보를 이용한 제어 메커니즘을 제공하는 반면, Deming은 관련될 수 있는 정보의 종류에 상한이 없는 끝없는 연구 프로그램을 요구합니다. 실제로 그 정보는 관찰조차 불가능할 수도 있습니다.

“조직 관리에 가장 중요한 수치는 알 수 없고 알 수 없을 것이다.”
— Lloyd Nelson (Deming이 승인한 인용)

저는 개인적으로 Deming 편이지만, Drucker의 아이디어가 왜 더 많이 받아들여졌는지는 이해합니다. 신뢰성 공학에서는 **“올바른 일을 쉽게 만들고, 잘못된 일을 어렵게 만든다”**는 원칙을 이야기하는데, 이는 때때로 성공의 함(The Pit of Success)이라고도 불립니다(coding horror 기사). 그 이유는 사람들은 어려운 일보다 쉬운 일을 선택하는 경향이 있기 때문이며, 관리자는 역시 사람이라는 점을 고려한 것입니다.

하지만 때로는 올바른 선택이 더 어려운 일일 때도 있으며, 그에 대해 우리가 할 수 있는 일은 많지 않습니다.