thoughts
생각들
사람과 조직을 이해하고, 회사에서 다음 일을 준비합니다.
추천창업8분
회사에서 다음 일을 준비한다는 건 퇴사를 준비하는 게 아닙니다
다음 일을 생각하기 시작하면 떠날 준비부터 하기 쉽습니다. 그런데 다음 일에서 오래 살아남은 사람들은 지금 일에서 손을 빼지 않았습니다. 떠날 준비와 다음 일을 준비하는 것은 시간을 반대 방향으로 씁니다.
추천AX6분
AI가 일해줄수록 사람이 더 지치는 이유
AI가 쉬운 일을 가져가면 하루에는 판단할 일만 남고, 여러 일을 한꺼번에 돌리면 쉬던 틈도 사라집니다. 지친 것은 의지가 아니라 하루의 구조입니다.
추천일과 성장11분
사회진출의 첫 칸은 이제 스스로 만듭니다
신입에게도 일할 능력을 묻는 시장에서 회사가 주던 첫 칸이 사라졌습니다. 스스로 만들어야 하는 것은 회사가 아니라 그 첫 칸입니다.
일과 성장8분
10년을 해도 늘지 않는 일이 있습니다
1만 시간은 체스와 바이올린에서 잰 숫자입니다. 상황이 매번 바뀌는 일에서는 연습한 시간이 성과 차이를 거의 설명하지 못했고, 차이를 가른 것은 시간이 아니라 그 시간에 답이 돌아왔는지였습니다. 회사 일은 대부분 답이 늦게 오거나 오지 않는 자리라, 연차는 쌓여도 전문성은 저절로 쌓이지 않습니다. 내 일에 답이 돌아오게 만드는 방법 셋을 적습니다.
조직과 사람7분
동기는 타고나는 것이 아니라 옮겨 가는 것입니다
일하는 이유에는 여섯 칸이 있고, 혼나지 않으려고 하는 일과 열심히 보이려고 하는 일은 같은 쪽에 있습니다. 돈은 칸이 아니라 그 돈이 삶에서 하는 일이 칸을 정하고, 사람은 세 가지 조건이 갖춰지면 칸을 옮겨 갑니다. 오늘 한 일의 이유를 한 칸에 놓아보는 방법을 적습니다.
일과 성장6분
목표에 못 닿은 일도 어딘가에는 도착해 있습니다
목표에 못 닿은 프로젝트의 회고는 대개 못 한 이유로 끝납니다. 같은 석 달을 실제로 도착한 곳에 비춰 한 번 더 적으면, 그 사이에 할 수 있게 된 것과 다음 목표의 재료가 보입니다. 회고에 세 칸을 두는 방법을 적습니다.
AX8분
실행이 빨라질수록 목표는 더 자주 봐야 합니다
AI로 실행은 하루 단위가 됐는데 목표를 다시 보는 날은 1년에 두 번 그대로입니다. 바꿀 것은 목표를 세우는 주기가 아니라 다시 보는 주기입니다. 하루, 2주, 분기에 서로 다른 질문 하나씩을 두는 방법을 적습니다.
AX7분
왜 하는지 아무도 모르는 일부터 자동화됩니다
AI를 들이면 가장 먼저 자동화되는 일은 아무도 왜 하는지 설명하지 못하는 일일 때가 많습니다. 반대할 사람도, 결과를 따질 사람도 없어서입니다. 자동화를 다섯 단계의 마지막에 두는 한 엔지니어의 순서를 빌려, 자동화 앞에 서야 할 질문 둘을 적습니다.
AX7분
초안을 쓰던 자리가 배우는 자리였습니다
AI가 초안을 써주면 일은 빨라집니다. 그런데 초안을 쓰고 고쳐지던 시간은 회사에서 적힌 적 없는 것을 배우던 자리였고, 적힌 것으로 배운 AI는 그 자리를 대신하지 못합니다. AI에게 맡길지 정할 때 "할 수 있나" 옆에 둘 질문 하나를 적습니다.
조직과 사람7분
모두가 브랜드가 될 때, 누가 발견될까요
자기 일을 알리는 것은 기회를 만듭니다. 하지만 발견될 책임을 개인에게만 맡기면 자기홍보가 모든 일의 입장권이 됩니다. 자기 길을 가는 사람의 일이 발견되도록, 찾고 평가하고 연결하는 쪽의 역할을 묻습니다.
AX6분
더하자는 말은 쉽고, 빼자는 말은 어렵습니다
AI로 만드는 일이 쉬워지자 더해지는 속도만 빨라졌습니다. 빼자는 말이 잘 나오지 않는 것은 용기의 문제가 아니라, 빼기를 떠올릴 자리가 일 안에 없어서입니다. 그 자리를 만드는 방법을 적습니다.
일과 성장5분
AI로 할 수 있다는 생각이 커질수록
AI 덕분에 다시 해볼 자신이 커졌습니다. 그 확신이 어디까지 근거를 갖고 있는지, 계속하는 동안 무엇을 바꿀 수 있는지 돌아봅니다.
조직과 사람7분
꼰대는 자기 경험에 대한 반론을 허락하지 않습니다
경험이 많은 사람의 조언은 팀에 필요합니다. 그 조언을 다른 사람이 고칠 수 없을 때 문제가 시작됩니다. 꼰대를 줄이는 일은 말투를 바꾸는 데서 더 나아가, 누구의 판단이든 검토할 수 있도록 일하는 방식을 바꾸는 일입니다.
일과 성장9분
AI로 할 수 있는 일은 늘었는데, 왜 시작은 어려울까요
AI가 실행을 도와줘도 주도성이 저절로 생기지는 않습니다. 스스로 작은 일을 정하고, 해보고, 결과에 따라 바꿔본 경험이 필요합니다. 그 경험은 개인이 연습하고 조직이 허용할 때 쌓입니다.
일과 성장6분
AI로 잘 만들수록 결과물이 서로 닮아가는 이유
AI를 쓰면 각자의 결과물은 좋아지지만, 모두가 같은 곳에서 출발하면 서로 닮아갑니다. 그때 차이는 완성도가 아니라, AI가 본 적 없는 것을 내가 먼저 적어두었는가에서 납니다.
조직과 사람6분
쉬는 시간을 성과로 갚지 않아도 됩니다
쉬라고 말하면서 그 시간이 더 나은 결과로 돌아오기를 기대하고 있지는 않을까요. 쉬어도 된다고 말했다면, 무엇을 줄이고 미룰지 정하는 일도 그 말을 한 사람의 몫입니다.
창업6분
대표가 꼭 필요한 회사는 어디까지 커질 수 있을까요
처음에는 창업자가 직접 해결하는 힘으로 회사가 움직입니다. 하지만 모든 판단이 계속 대표를 거쳐야 한다면, 사람이 늘어도 회사가 할 수 있는 일은 대표의 시간에 묶입니다. 내가 잘하는 일을 회사도 잘하게 만드는 연습이 필요합니다.
일과 성장7분
이력서가 완벽해질수록 같이 일해본 사람이 비싸집니다
이력서와 면접 답변은 누구나 완벽하게 만들 수 있게 됐습니다. 남는 것은 만들기 어려운 것 둘, 같이 일해본 사람의 기억과 일하면서 남은 기록입니다. 지금 하는 일이 다음 일의 이력서입니다.
일과 성장7분
회사를 옮기지 않아도, 경력은 다시 설계해야 합니다
마이크로 커리어 사이클은 경력을 짧은 배움과 실행의 주기로 나누어 보는 관점입니다. 지금 맡은 일에서 얻은 경험을 돌아보고, 다음에 맡을 역할을 정할 수 있습니다.
조직과 사람7분
맡겼는데 결국 내가 다시 하는 이유
넘긴 일이 "못하겠어요"로 돌아오거나 성에 안 차 다시 손대게 되는 원인은 대개 받는 쪽이 아닌 넘기는 쪽에 있습니다.
조직과 사람8분
아무도 퇴사하지 않는데, 팀은 멈출 수 있습니다
사람이 남아 있다는 사실만으로 팀이 건강하다고 볼 수는 없습니다. 자발적으로 나서던 사람이 조용해졌다면, 자세히 살펴볼 때입니다.
일과 성장6분
일을 빨리 끝내는 사람의 다음 단계
일을 빨리 끝내게 됐다면 그 일이 어디에 쓰이는지도 물어볼 차례입니다. 목적을 묻고, 필요한 근거를 고르고, 판단을 제안하는 연습을 할 수 있습니다.
창업9분
창업에서 어려운 것은 만드는 일이 아닙니다
만드는 일은 쉬워졌습니다. 같이 할 사람, 고객에게 묻는 법, 서류의 중요성 셋 다 회사 안에서 미리 겪을 수 있습니다.
AX7분
어려운 일도 대체됩니다
어려운 일을 한다는 사실만으로 자리를 지킬 수는 없습니다. 익숙한 일을 내가 먼저 쉽게 만들고, 그동안 풀지 못했던 문제를 맡아야 합니다.
일과 성장5분
나눌수록 전문성의 값이 오릅니다
혼자만 아는 것은 협상 카드가 아니라 회사의 숙제입니다. 전문성은 출발선이고, 그 값을 올리는 것은 기록으로 나누는 일입니다.
창업8분
목표는 나눠주는 것이 아니라 네 번의 대화로 만듭니다
초기팀 목표를 사람 수대로 쪼개면 각자 자기 칸만 채우고 팀은 실패합니다. 창업팀이 공통 목표를 세우는 데 필요한 것은 툴이 아니라 네 번의 대화입니다.
AX5분
실행비용이 저렴해질수록 목표가 비싸집니다
남는 일은 목표를 정하는 일입니다. 그런데 그 일은 사람이 원래부터 잘 못하던 일입니다.
조직과 사람6분
주도적인 사람은 회사가 만듭니다
X이론과 Y이론의 차이는 사람을 보는 리더의 관점에 있습니다.
일과 성장4분
알아서 해보라는 말이 어려운 이유
회사에서 가장 먼저 배우는 것은 시킨 일을 빠르고 정확하게 끝내는 법이고, 그러다 알아서 해보라는 말이 오면 멈춥니다. 문제를 내본 적이 없어서이고, AI가 먼저 가져가는 것도 시킨 일을 잘하는 쪽입니다.
조직과 사람5분
한국은 협업을 못하는 게 아닙니다
부서 안에서는 과할 만큼 합니다. 부서와 부서 사이, 그리고 직급과 직급 사이가 문제입니다. 그 경계를 그은 것은 문화가 아니라 평가 제도입니다.
AX6분
검토는 만드는 것보다 어렵습니다
실무자가 감독관이 된다는 말은 틀린 것을 알아보려면 맞는 것을 알아야 하는 역량을 키워야한다는 의미입니다.
조직과 사람7분
관리자가 하던 일, 리더가 해야 할 일
정보를 옮기는 일과 판단하고 책임지는 일. AI가 가져간 것은 하나뿐인데 관리자가 통째로 사라졌고, 남은 판단은 리더에게 올라갑니다.
AX7분
AX 기업을 만들어가는 순서
지우고, 기록하고, 규칙을 어길 수 없게 만들고, 무엇을 사람에게 남길지 정한 다음에 자동화합니다. 대부분이 걸려 넘어지는 곳은 마지막 단계가 아니라 그 앞입니다.
AX4분
네가 뭔데 AX를 말하냐
자격은 지식이 희소하던 시대의 문지기였습니다. AI는 그 문지기를 먼저 낡게 만듭니다.
AX11분
AI를 쓰지 않기 위해 AX합니다
AI에게 일을 맡기기 위해서가 아니라, 무엇을 맡기고 무엇을 사람이 할지 결정하기 위해 전환합니다
AX4분
AX는 무엇을 전환하는가
AI도입과 AI전환은 다릅니다. 도구가 들어왔는지가 아니라, 일하는 규칙이 바뀌었는지가 기준입니다.