최고의 관행과 평균에서의 해방
최고관행과 평균에서의 해방
개인 자유의 의미
금요일에 HRD 디지털 트랜스포메이션에 관한 컨퍼런스의 사회를 보다가 HRD 전문가분들이 생각하시는 개별 맞춤형 HRD라는 생각과 내가 주장하는 개별 맞춤형 HRD 간에는 개념적 차이가 있다는 것을 깨달았다. 소위 디지털 트랜스포메이션의 글로벌 선두주자라는 회사들도 내가 평소 생각하는 관점과는 온도차가 컸다.
이분들이 생각하는 개인의 맞춤 교육이나 맞춤형 커리어는 나와 비슷한 범주나 집단 – 즉 비슷한 직급의 비슷한 년수의 비슷한 일을 하는 – 에서 성공적으로 학습했거나 성공적인 경력을 경험한 사람들의 데이터를 추적해서 그 집단에 속한 나에게도 추천해주는 것을 개인별 맞춤형이라고 생각하고 있었다. 물론 내가 속한 집단의 데이터를 수집해서 평균을 추정하고 평균보다 나은 사람들은 어떻게 하고 있나에 대한 데이터를 기반으로 나에게 알려주는 것도 기존의 주먹구구 방식에 비하면 장족의 발전인 것은 사실이지만 이것은 집단의 평균주의적 사고를 나에게 강요하는 것이지 나에 대한 맞춤형 개별화는 아니다. 내가 평균보다 얼마나 잘 하는지 못하는지를 판단해 집단 평균을 더 세게 강요하는 행동이다.
지금 기업에서 축적되고 있는 데이터는 진정 우리를 평균으로부터 해방시켜 나를 자유케하는 데이터 수준이 아니다. 지금 수준의 데이터가 아무리 빅데이터로 축적이 되고 데이터 어낼리틱의 기술이 아무리 고도화 되어도 지금 수준의 데이터로는 개인에게 완벽한 자유를 주는 개인 맞춤형 HRD의 기반을 산출하지 못한다.
개별 맞춤형 HRD가 가능한 데이터를 축적하기 위해서는 지금처럼 나와 집단 내의 다른 사람과의 개인 차이에서 오는 변량을 넘어서 각 개인에 내재화 된 개별적 데이터가 생성되어야 한다. 예를 들어 나에 관한 어떤 학습방법에 관해서 맞춤형 조언이 가능하기 위해서는 나 한 사람에 대한 시간 상 반복적인 결과들이 누적적으로 측정되어서 나에 대한 변이를 얻을 수 있어야 한다. 또한 학습방법도 나와 비슷한 집단에서 효과적인라고 추천하는 학습방법과 나에 특화된 나를 평균으로 부터 해방시키는 새로운 대안적 방법이 각 측정시점마다 처치로 작동해야 나를 중심으로 within subject variance와 between subject variance를 모두 얻을 수 있다. 이럴 경우 평균으로 부터 해방시키는 나만의 고유한 방법이 베스트 프랙티스로 알려진 일반적 방법에 비해 얼마나 더 효과가 있는지에 관해 나에게 특화된 조언을 제시할 수 있다. 이런 조언을 줄 수 있는 개별수준에 대한 빅데이터나 데이터 Analytics가 있어야 HRD가 진정 평균이라는 의미의 베스트 프랙티스에서 벗어나 나에게 특화된 방법을 찾도록 도와주는 개별 맞춤형 HRD가 된다.
빅데이터의 구조는 xAPI 구조로 설계되는데 이 구조의 설계를 이해할 수 있어야 한다. 즉 주어 술어 목적어 형태의 진술문 형태로 데이터가 구조화된다. 여기에서 xAPI가 개별 맞춤형 빅데이터로 작용하기 위해서는 주어인 나의 다양한 주도적 정체성에 따라 변이를 줄 수 있어야 한다. 즉 팀장의 정체성을 가진 나에 관한 데이터와 교육전문가의 정체성을 가지고 일하는 나에 대한 주어가 달라져야 한다. 조직이 역할중심의 전문가 조직으로 전환이 이뤄질 것이어서 역할 중심의 정체성을 반영된 다양한 주어가 마련되어야 한다. 술어의 구조는 항상 회사에서 베스트 프랙티스로 제시된 방법과는 다른 방식으로 나의 개성을 반영한 행동에 대한 역할들이 개인별로 창안될 수 있도록 허락하고 이것에 관련된 행동들이 기록되고 측정되어야 한다. 목적어 부분은 각 주어와 동사에 따라 기대되는 다양한 성과가 조직이 설정한 성과에 얼마나 얼라인이 되는지에 대한 정보가 기록되어야 한다.
이와 같은 관점에서 보았을 때 지금 개별기업에서 하는 데이터를 기반으로 개인에게 추천해주는 HRD는 자칮하면 개인에게 맞춤형을 제공해 준다는 명목으로 개인을 더 확실하게 평균의 감옥에 가두는 행위가 될 수 있다. 직급별 리더십 교육이나 역량교육, 핵심인재교육 등도 다 평균을 중심으로 직원들을 획일화 시키는 비난을 벗어나기 힘든 교육형태들이다. 디지털 혁명이 가속화되면 사라져야 할 교육의 방법론이다. 평균을 기반으로 베스트 프랙티스는 종업원에게 변화에 대한 자신만의 방법에 대한 선택의 자유를 허용하는 것이 아니라 변화를 방향을 강요하는 행동이다.
개인에 대한 진정한 해방은 이렇게 해방된 개인들이 자유를 가지고 베스트 프랙티스가 아니라 자신만의 방법으로 조직이 실현하려는 목적에 차별적으로 기여할 수 있을 때 가능한 일이다. 조직의 존재이유인 목적이 분명하지 않은 회사에서 개인의 해방은 극심한 혼돈만을 자초할 개연성이 높다. 회사의 사명괴 목적이 분명하지 않은 회사는 기존의 방식대로 평균과 베스트 프랙티스 중심으로 HRD를 운영하는 것이 맞다. 개인을 해방시키는 HRD는 개인의 다양성을 담을 수 있는 목적의 그릇이 있는 회사에서만 가능하다. 베스트 프랙티스로부터 개인을 해방시킬 수 있는 회사가 초연결 디지털 시대의 초우량기업의 조건이다.
HRDer들도 디지털 쓰나미의 와중에 제대로 된 개별화된 HRD 체험을 종업원들에게 제공해줄 수 있는 전문성을 위해서는 이런 데이터 구조를 실험할 수 있는 R이나 파이선 정도는 쓸 수 있어야 한다.
