조직의 스트레스 관리법

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회사를 다니면서 ‘아 오늘 정말 일 재밌게 잘 했다’라고 생각하며 퇴근한 날이 얼마나 될까? 업무에 파묻혀서 늦게까지 일을 해도 다 끝내지 못했을 때의 스트레스는 물론, 반대로 일이 너무 없어 하루종일 인터넷 검색만 하다가 퇴근하는 날에 느껴지는 찝찝함도 그리 좋지 못하다. 한쪽은 과도한 스트레스로 인해 인재들이 번아웃 (burn out) 되어 회사를 떠나거나 안좋은 회사 문화가 형성될 수 있고, 다른 한쪽은 나태해진 조직으로 인해 경쟁력이 조금씩 무뎌져 경쟁사에 뒤쳐질 수 있는 위험이 있다. 한마디로, 너무 빡셔도(?) 문제, 너무 널널해도 문제인 것이다. (어쩌라고?!)

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실제로 여러 연구에 따르면 업무 효율성, 그리고 그에 따른 성취감은 적당한 스트레스가 있을 때 극대화 된다고 한다 (“Yerkes-Dodson Law”). 예전 회사에서도 일년에 한두번 정도 부서 단위로 조직의 효율성 및 성과와 관련하여 임원 회의를 하였는데, (당연하게) ‘태평의 시대’에는 해이의 문제로, 큰 신사업 출시 전후로는 직원들의 번아웃 문제가 제기가 되곤 하였다. 이 때 나왔던 아이디어 중 개인적으로 적용해서 성공한 것들을 공유해 본다:

나태함 방지

직원, 그리고 조직이 나태해지는 이유는 업무가 재미가 없거나, 인정을 받지 못하거나, 아니면 열심히 할 이유를 찾을 수 없어서인 경우가 많다. 이럴 때 다양한 방법을 통해 약간의 긍정적인 스트레스를 가미하면 업무 효율을 높일 수 있다.

  • 작은 것에도 성취감을 부여하라: 칭찬은 고래도 춤추게 한다고, 조그마한 업무에서 나오는 작은 단위의 결과물부터 인정하면 ‘어? 이게 잘한거구나!’라고 생각하며 자신감있게 더 열심히 일할 수 있는 계기를 만들어 줄 수 있다.
  • 팀/업무를 바꿔라: 모든 직원들에게 매일 다른 업무를 부여할 수는 없지만, 한 업무를 오랫동안 담당하여 흥미를 느끼지 못하는 직원들에게 팀을 바꿀 기회를 주거나 새로운 업무를 시작할 수 있는 기회를 제공하면 ‘새로움’에서 오는 동기부여의 효과를 톡톡히 누릴 수 있다.
  • 남들 앞에서 발표를 시켜라:  높은 사람, 혹은 많은 사람들 앞에서 발표하자고 제안을 하면 대다수는 두려움이 앞선다 — 잘못해서 ‘까일까봐’. 하지만 건강한 조직에서는 동료를 까기 보다 그 업무의 들인 노력을 인정해주고, 또 더 좋은 결과를 내기 위해서 어떻게 해야할지 도와주려 한다. 발표의 두려움으로 스트레스를  ‘팍’ 받아서 열심히 일하고, 또 나중엔 격려와 칭찬으로 그것이 해소되는 과정은 나태함 방지에 상당히 효과적이다. (서로 못 잡아먹어서 안달인 조직은 이 방법 비추).

번아웃 방지

반대로, 조직이 극한으로 긴장되어 있는 상태는 어떻게서든지 그것을 풀어주어야 업무를 더 수월하게 풀어나갈 수 있다. (고성이라고 덜 와가야 편하게 업무를 볼 것이 아닌가!)

  • 근무 시간 외에 이메일 금지: 내가 남들에게 자랑하는 최고의 비법이다. 나는 평일 6시 넘어서, 그리고 주말엔 99% 이상 이메일을 보내지 않는다. 게다가 스마트폰에서 회사 이메일도 아예 빼버렸다. Out of sight, out of mind 숙어가 이때 100% 적용된다. 서로 존중되지 않는 시간대에 이메일을 주고 받지 않으면 그 시간 만큼은 스트레스를 덜 받을 수 있다. (물론, 카톡으로 업무 연락하는 것도 금지)
  • 개인의 ‘리듬’을 존중하기: 사람은 모두 다른 페이스로 일을 하기 마련이다. 누구는 주어진 시간에 열심히 일하는 스타일이고 다른 사람은 조금 더디지만 휴일/주말 가릴 것 없이 일을 하는 스타일일 수 있는 것이다. 반면에 누구는 새벽형 인간이라 아침에 일찍 출근해서 업무를 봐야하고 다른 누구는 정 반대로 일을 해야하는 사람일 수도 있다. 이들의 업무 스타일 합집합에 조직의 업무 스타일을 맞추는 것은 365일 24시간 일해야 하는 번아웃 고속도로를 까는 행위이다. 남(= 집에 안 들어가시는 부장님)의 눈치 보지 말고 개개인의 리듬을 존중하는 문화를 조성한다면 같은 양의 일도 더 적은 스트레스를 받으면서 끝낼 수 있다.
  • 주기적으로 바람쐬기: 업무의 자연스러운 ‘멈춤’을 만듬으로써 스트레스가 쌓이는 것을 방지하는 것이다. 개인적으로 자료를 공유하거나 화이트보드를 이용해야하는 경우가 아닌 경우 최대한 ‘걷는 회의’를 하려고 노력한다. 이러면 바람도 쐬고 조금 더 캐쥬얼한 상태에서 이야기를 나눌 수 있어 스트레스 해소에도 큰 도움이 된다. 세계적인 정유회사인 쉐브론은 이 개념을 약간 극단적으로 적용하여 2시간마다 5분씩 컴퓨터가 아예 멈추어 버리게 만들었다고 한다. 암튼, 중요한 것은 강도 높은 업무의 현장에서 물리적으로 잠시 벗어나라는 것.

관리자의 중요한 역할 중 하나는 조직의 ‘건강’을 책임지는 것이다. 조직의 건강한 스트레스 레벨을 유지하는 비법은 존재하지 않지만, 너무 나태해진 조직, 혹은 너무 긴장감 넘쳐 작은 여유조차 안보이는 붕괴직전의 조직을 감지할 땐 즉각 조치할 것을 권한다.

우리는 이미 일상 생활에 머신러닝의 개념을 적용하고 있었다…

Precision과 recall은 머신러닝에서 모델의 성능을 가늠하는 가장 중요한 두 가지 지표이다. Precision은 내가 찾고자 하는 것을 정확하게 찾아내는 능력이고, recall은 내가 찾고자 하는 것을 주어진 표본에서 최대한 많이 찾아낼 수 있는 능력이다. 보통 precision을 높이면 recall이 떨어지고, recall을 높이면 precision이 떨어지기 나름이다. 아쉽지만 당연하게도, 이상적인 시나리오인 precision과 recall이 모두 매우 높은 경우는 현실적으로 존재하지 않는다. 따라서 어떻게 이 두 지표들을 나의 목적에 맞게 최적화 시키는 것이 중요한데, 문득 이런 사고 방식이 머신 러닝 뿐만 아니라 우리 일상에 예전부터 적용되고 있음을 느꼈다.

Precision과 recall 정의 (출처: wikipedia)

Precision 우선주의

Precision을 높인다는 것은 내가 예측한 것 중에 그 예측이 맞을 확률을 더 높인다는 것이다. 인공지능을 이용하여 고객에게 제품을 추천을 해주는 시스템을 고안하는 회사들은 precision을 매우 중요시 해야한다. 예를 들어 남성 스포츠 의류를 구입할 의향이 있는 사람에게 여성 속옷을 추천한다면 이건 안하느니만 못한 것 아닌가. 즉, false positive (위양성; 실제론 틀린데 맞다고 예측된 것)의 위험성이 높아 이를 최소화 해야하는 경우엔 precision 우선주의를 택하는 것이 좋다. 일상 생활에서도 이런 방식을 택하는 제도들을 찾을 수 있다:

  • 채용 과정: 실력있는 사람들이 떨어지는 것이 아쉽지만, 혹시나 실제로 실력 없는 사람이 입사하는 것을 방지하는 것이 더 중요.
  • 사법 기구: 죄 있는 사람들이 간혹 무죄를 받는 것이 괘씸하지만, 무죄인 사람이 처벌을 받는 것을 방지하는 것이 더 중요.
  • 위험한 수술 결정: 심한 질병을 가진 환자들을 모두 찾아내지 못하는 것은 안타깝지만, 병이 없는 사람에게 위험한 수술을 시행하는 것을 방지하는 것이 더 중요.

Recall 우선주의

Recall을 높인다는 것은 내가 찾고자 하는 것을 더욱 더 많이 찾는 다는 것이다. Recall 우선주의는 false negative (위음성; 실제론 맞는데 틀리다고 예측된 것)의 위험성이 높을 때 택하는 것이 좋다. 예를 들어 구글 플레이에서는 머신러닝 기법을 이용하여 악성앱들을 찾아내는데, 나쁜 앱 하나라도 더 찾는 것이 중요하기에 recall을 강조해야만 한다. 이 방식에서 주의할 점은 false positive에서 오는 비용이 높을 수 있기 때문에, 이 비용을 고려한 후 얼마 만큼의 recall을 추구할 것인지 선택을 해야 한다. 일상 생활에서 recall 우선주의를 택하는 것들의 예는 다음과 같다:

  • 음주 단속: 음주 운전을 하지 않는 사람이 대다수 이지만, 소수의 음주 운전자들을 찾아내서 더 안전한 도로를 유지하는 것이 중요하기에 체크포인트에서 일일히 모두 음주 측정기 검사를 거친다.
  • 예방 접종: 대부분은 신종 바이러스에 감염되지 않을테지만, 혹시 한 명이라고 걸리게 되면 전염성 및 사망률이 높기 때문에 최대한 많은 사람들에게 예방 접종을 함.
  • 119 전화 대응: 장난전화의 의심이 커도 혹시 실제 상황일 것을 대비하여 대응을 함. (119 장난전화는 제발 엄벌하길…-_-+ )

아무리 머신러닝을 잘하는 천재이건, 아무리 잘 만들어진 제도이던, 위와 같이 문제의 본질을 파악하고 precision과 recall에서 오는 장단점, 그리고 제약 조건들을 제대로 파악하고 접근해야지 최적의 결과를 얻을 수 있을 것이다. 바로 이런 사고 방식과 판단력이 인공지능의 시대에서 인간이 제공하는 ‘가치’가 아닐까?