플릿러닝 : 문제해결능력을 조직의 역량으로 만드는 법

문제 해결은 정답을 찾는 것이 아니라, 기준을 세워 문제에 대한 학습 시스템을 만드는 것입니다

스타트업의 세계는 예측 불가능한 변수의 연속입니다. 수많은 선택의 순간마다 우리가 찾아야 할 것은 '정답'이 아니라 '기준'을 세워 문제 해결을 위한 학습 시스템을 만드는 것입니다. 문제 해결 능력은 이 기준을 얼마나 명확하고 효과적으로 세우느냐에 달려 있습니다.

'기준을 세운다'는 것은 단순히 원칙을 나열하는 것이 아니라, 복잡한 문제 상황에서 어떤 가치를 우선시하고 어떤 관점에서 문제를 바라볼 것인지 명확히 하는 과정입니다.

"런칭할까, 보류할까?", "사람을 더 뽑을까, 아낄까?" 스타트업의 하루는 안개 낀 도로 위를 달리는 것과 같습니다. 이때 많은 창업가들은 뛰어난 '운전 실력(직감)'으로 모든 장애물을 피하려 합니다. 하지만 이런 접근은 매번 새로운 위기 앞에서 제로부터 다시 시작하는 것과 같습니다.

이런 질문들 앞에서 '어떤 기준으로 결정할 것인가'를 정하려면 올바른 기준을 세워야 합니다. 이 문제해결에 기준이 없다면, 결정이 '운'에 맡겨지고 실패해도 '학습'으로 이어지지 못합니다.

위대한 팀은 운전 실력에만 의존하지 않습니다. 그들은 팀 전체를 하나의 '자율주행 시스템'으로 만듭니다. 모든 주행 경험, 특히 사고나 길을 잘못 든 경험(실패)을 다음 주행의 정확도를 높이는 귀중한 '학습 데이터'로 삼습니다. 실패 데이터가 쌓일수록, 팀이라는 자율주행 시스템의 의사결정 모델은 더 정교해집니다.

살아남는 팀은 '결정을 잘하는 팀'이 아니라, '결정의 모든 과정을 자산으로 축적하여 더 똑똑한 시스템으로 진화하는 팀'입니다.

당신은 어떤 기준으로 방향을 결정하나요?

모든 문제해결의 출발점은 '정답'을 찾는 것이 아니라, '기준'을 세우는 것입니다. 기준은 안개 낀 바다에서 배가 나아갈 방향을 결정하는 나침반과 같습니다. 자율주행 자동차에 비유하자면, 이는 "어떤 경우에도 승객의 안전을 최우선으로 한다"와 같이, 모든 판단의 기반이 되는 핵심 주행 원칙입니다. 이 원칙이 없다면, 자동차는 수많은 변수 앞에서 혼란에 빠져 표류할 수밖에 없습니다.

스타트업 역시 마찬가지입니다. "시장 반응 속도가 중요한가? 버그 없는 안정성이 더 중요한가?"와 같은 질문 앞에서 명확한 기준이 없다면, 성공해도 '운'이고 실패해도 '학습'으로 이어지지 못합니다.

많은 창업가들이 "직감적으로 결정했다"라고 말씀하시지만, 직감만으로는 그 결정의 인과관계를 팀에게 설명할 수도, 다음 성공을 재현할 수도 없습니다. 따라서 "사용자 이탈률 개선 기여도", "개발 리소스 효율성"과 같이 구체적인 행동과 결과로 연결될 수 있는 2~3가지의 단순하고 명확한 기준을 세우는 것이, 문제 해결이라는 긴 여정의 첫걸음입니다.

어떤 기준이 방향 선정의 우선순위인가요?

도로 위에서는 수많은 장애물이 동시에 나타납니다. '우선순위'는 한정된 자원으로 어떤 장애물에 먼저 반응하고, 어떤 것은 무시할지 결정하는 실시간 판단 알고리즘입니다. 스타트업에게 우선순위를 정하는 것은 '선택과 집중'을 넘어, '집중할 것'과 '배제할 것'을 명확히 결정하는 기술입니다.

이때 가장 흔한 착각은 '급한 일'이 '중요한 일'이라는 것입니다. 당장 눈앞의 버그를 수정하는 일(긴급하고 중요한 일)도 필요하지만, 장기적으로 버그 발생률 자체를 낮추는 시스템을 설계하는 것(중요하지만 긴급하지 않은 일)이 팀의 미래를 결정합니다.

아이젠하워 매트릭스(Eisenhower Matrix)는 바로 이 중요도와 긴급성을 기준으로 할 일을 네 가지로 분류하여, 우리가 어디에 집중해야 할지 알려주는 강력한 프레임워크입니다.

이 기준에 따라, 우리는 어떤 일은 '즉시 처리(Do)'하고, 어떤 일은 '계획(Decide)'하며, 어떤 일은 '위임(Delegate)'하고, 어떤 일은 과감히 '제거(Delete)'할지 결정할 수 있습니다. 이처럼 명확한 우선순위 설정은 팀의 에너지를 가장 중요한 문제에 집중시켜, 한정된 자원으로 최대의 효과를 내는 폭발적인 실행력을 만들어 줍니다.

어떻게 한 대의 사고가 만 대를 똑똑하게 만들었을까?

자율주행 자동차의 가장 강력한 힘은 '플릿 러닝(Fleet Learning)'에 있습니다. 한 대의 차량이 겪은 사고나 실수 데이터가 중앙 서버로 전송되면, 네트워크에 연결된 모든 차량이 그 경험을 동시에 학습하여 같은 실수를 반복하지 않습니다.

스타트업의 '실패 아카이브'가 바로 이 플릿 러닝의 핵심입니다. 실패를 개인의 부끄러운 경험으로 숨기는 것이 아니라, 조직 전체의 '공유 메모리'로 축적해야 합니다.

혁신의 대명사 구글은 수많은 프로젝트 중 성공 확률이 50% 정도에 불과합니다. 심지어 2006년부터는 종료된 서비스들의 비석을 모아 전시하는 '구글 공동묘지(The Google Cemetery)'라는 독특한 공간을 운영하고 있습니다. 이곳에는 수많은 문제해결의 실패 프로젝트가 연도별 종료 시점과 이유와 함께 솔직하게 기록되어 있습니다. 사실 구글 제품과 서비스의 평균 수명은 4년 1개월입니다.

구글은 이러한 실패들을 포스트 모르템(post mortem, 부검) 방식으로 철저히 분석합니다. 마치 시체를 해부하듯, 문제의 직간접적인 원인을 파악하고 정확하게 기록하며 대책을 수립합니다.

여기서 중요한 점은 이 과정이 실패의 책임을 묻기 위함이 아니라는 것입니다. 포스트 모르템 과정을 공통 양식으로 만들어 기록하고 조직 전체에 공유함으로써, 축적된 실패 데이터를 귀중한 학습 자산으로 삼는 것입니다.

이 모든 좌절이 모였을 때 진짜 '자산'이 됩니다. 문제해결의 실패를 개인의 낙담으로 끝내지 않고 그 기준과 우선순위를 기록하여 조직의 힘으로 만들어야 합니다.

이중 순환 학습

왜 어떤 팀은 같은 실수를 반복하고, 어떤 팀은 실패를 통해 극적으로 성장할까요? 하버드 대학의 크리스 아지리스(Chris Argyris) 교수는 '이중 순환 학습(Double-Loop Learning)' 이론으로 그 차이를 설명합니다.

단일 순환 학습 (Single-Loop Learning)

정해진 규칙과 가정 안에서, 발생한 오류를 수정하는 단계입니다. "광고 전환율이 낮으니, 광고 문구를 바꿔보자"와 같은 행동입니다. 이는 AI 모델의 가중치를 미세 조정하는 것과 같습니다.

이중 순환 학습 (Double-Loop Learning)

오류를 수정하는 것을 넘어, "왜 우리는 이 광고 문구가 효과 있을 것이라고 애초에 가정했는가?"처럼 규칙과 가정 자체에 질문을 던지는 단계입니다. 이는 AI 모델의 구조 자체를 재설계하여, 이전에는 풀지 못했던 새로운 차원의 문제를 해결하게 만드는 것과 같습니다. 스타트업의 문제 해결 아카이브는 바로 이 '이중 순환 학습'을 가능하게 하는 핵심 도구입니다.

팀의 '문제해결 시스템'을 구축하는 3단계

1단계 : 기준과 우선순위를 설정

어떤 문제를 해결하기 전에, "이 문제 해결의 성공을 판단하는 가장 중요한 기준 3가지는 무엇인가?", "그 기준들의 우선순위는 어떻게 되는가?"를 먼저 정의하고 합의하는 문화를 만들어야 합니다.

2단계: 모든 의사 결정을 구조화하여 보관

단순 회의록을 넘어, [문제(상황) → 기준/우선순위 → 대안들 → 최종 결정과 이유 → 결과 → 학습한 점]의 프레임으로 모든 중요한 문제 해결 과정을 아카이빙해야 합니다.

3단계: 정기적으로 데이터를 함께 분석하고 학습

월 1회 이상, 팀 전체가 모여 최근의 실패 아카이브를 공유하고 토론하는 자리를 마련하십시오. 이는 비난의 자리가 아닌, 우리 팀의 자율주행 알고리즘을 업데이트하는 가장 중요한 시간입니다.

당신의 팀에는 문제 해결사가 아니라 실패까지 자산으로 만드는 '학습 시스템'의 설계자가 필요합니다

스타트업의 진짜 내공은 개인이 가진 뛰어난 문제 해결 능력이 아닙니다. 실패의 경험마저도 팀 전체의 집단 지성으로 전환하는 '학습 시스템'을 갖추었는가에 달려 있습니다. 정답은 시장이 알려주지만, 학습하는 능력은 오직 우리 스스로만 만들 수 있습니다.

[Startup Codex 22] 

브런치 작가 jaha Kim 님의 동의 하에 콘텐츠를 활용하여 제작 되었습니다.

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