[함께 자라기] 1부 자라기

당신은 몇 년 차? & 자기계발은 복리로 돌아온다

경력이 실질적 생산성과 양의 상관성을 띠는 시기는 굉장히 짧다. 짧은 주기의 피드백, 의식적 연습, 실수를 교정할 기회를 통해 (야생)학습을 한다면 충분히 역전이 가능하다는 반증이다.

물론 그 시행착오 속에서 목적지는 변한다. 목적지가 변할 때마다 올바르게 수정해가면 되고 절대 목적지를 잃지 말아야 한다.

혼자 수행하는 의식적 연습의 가치는 어느 정도 한계가 존재한다. 1만 시간의 법칙은 맹목적인 연습을 말하는 것이 아닌 '의식적 연습'을 일컫는다.

이 한계를 넘어설 수 있게, 목적지를 잃지 않도록 도와주는 것은 동료들의 코칭이다. 선택의 갈림길에서 다양한 의견들은 적극 검토하고 깊이 고민할 문제이지만 잘못된 코칭이 존재할지도 모르겠다.

학습 프레임과 실행 프레임

실행 프레임은 '잘하기'에 초점이 맞추는 것, 학습 프레임은 '자라기'에 초점을 맞추는 것이다. 실행 프레임은 성장이 목표라면 불리한 선택이다.

'그렇기 때문에'

이라는 단어는 핑계로 변할 수도, 원동력으로 바뀔 수도 있다. 어떤 마인드셋이냐에 따라 궁극적으로 '자라기'에 영향을 미친다. 성장을 도모한다면 적극적으로 참여하는 마인드셋이 도움이 될 것 같다.

가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다

타인과의 경쟁뿐만 아니라 기계와의 경쟁까지 고려해야 할 걱정이 늘었다.

학습에 유리한 조건, 불리한 조건

목표가 모호하고 주관적일 수 있으며 동적이다.

매 순간 선택할 수 있는 행동/선택의 종류(Move)가 불확실하다.

매 순간 내가 목표에 얼마나 근접했는지를 알기 어렵다(내가 한 선택의 피드백을 빨리 얻기 어렵다)

주로 열린 시스템(즉, 예상 못 한 외부 요소가 갑자기 들어오는 경우가 흔한) 속에서 일한다.

과거의 선택과 결과에 대한 구조화된 기록이 별로 없다.

위는 학습에 불리한 조건이고 반대로 뒤집으면 유리한 조건이 된다. 학습에 불리할 수록 인공지능이 학습하기 어렵다.

컴퓨터로 대체되기 힘든 일

지각과 조작, 창의적 지능, 사회적 지능

독창성

사회적 민감성

협상

설듯

타인을 돕고 돌보기

개발자는 더 높은 수준의 협상 능력이 필요하다.

무엇에 집중할 것인가

암묵지와 직관을 배우고 수련하는 방법을 배우면 된다.

AI를 더 잘 활용하고 AI를 감독하는 일의 비율이 높아질 것이며, 비즈니스 모델을 바라보고 그 가치에 대해 집중할 것이다. 인공지능이 모든 것을 해결해준다는 생각이 때로는 회의감을 들게 하지만, 인공지능을 강력한 무기로 적극 활용해야 한다.

달인이 되는 비결

동기가 부족하다. 피드백을 제때 받지 못한다.

실력을 개선하려는 동기가 있어야 하고

구체적인 피드백을 적절한 시기에 받아야 한다.

특정 영역에서 개인이 성취할 수 있는 최고 수준의 퍼포먼스는 경험을 오래한다고 해서 자동으로 얻을 수 있는 것은 아닙니다.

수십 년 동안 전문가가 안 되는 비결

전문성 형성에서 타당성과 피드백의 중요성 타당성과 피드백을 높이기

당신이 제자리걸음인 이유

의도적 수련의 필수조건, 적절한 난이도

작업 난이도가 높지만 실력이 낮다면 '불안함'을 느낀다. 작업 난이도가 낮지만 실력이 높으면 '지루함'을 느낀다. 작업 난이도와 실력이 비슷하다면 '몰입'을 느낀다.

i+1 이론 : 딱 한 단계 높은 수준이 유의미하게 진전한다.

실력이 늘지 않는 이유

"자신이 업무 시간 중에 불안함이나 지루함을 느끼는 때가 대부분이라면, 실력이 도무지 늘지 않는 환경에 있는 겁니다."

'더 뛰어난 스케이터가 엉덩방아를 더 자주 찧을 수 있다.' 뛰어난 선수는 자기 기량보다 어려운 기술을 연마하지만, 그렇지 못한 선수는 이미 잘하는 걸 더 연습한다.

제자리걸음에서 벗어나기

몰임 구간에서 집중을 하려면 난이도 및 실력 조절이 필요하다. 불안함이 느껴질 경우 실력을 높이거나, 난이도를 낮출 수 있다. 지루함이 느껴질 경우 실력을 낮추거나, 난이도를 높일 수 있다.

동적인 균형

step을 밟아가며 난이도를 높이는 것이 빠른 진취를 이룰 수 있다. 어려운 문제를 시작할 때 그 문제에서 가장 작은 부분, 내가 해결할 수 있는 부분을 찾는다. 그 문제를 해결하는 것은 곧 작은 성공(성취)을 하는 것이고, 자신감이 원동력이 되어 원하는 목적까지 빠르게 전진할 수 있다.

내 상태를 잘 알아차려야 한다. 지금 이 문제가 어렵다면 해결할 수 없다면, 해결할 수 있는 가장 작은 문제는 무엇인지 파악하고 자신의 감정 상태를 지속적으로 체크하며 몰입에 빠져야 한다.

팀장이 할 수 있는 일

몰입 영역 밖으로 팀원들을 몰아내는 행동은 함께 자라기에 방해가 된다. 몰입 영역으로 가도록 도와주는 것은 어렵지만 이것 자체가 고도의 의도적 수련이 될 수도 있다.

의도적 수련의 일상적 예시

지루함, 불안함에 따라 의도적으로 난이도와 실력을 조절해 의도적 수련을 한다. 의도적 수련은 곧 성장할 수 있는 발판이 되고 남들보다 높은 성장을 이룰 수 있다.

프로그래밍 언어 배우기의 달인

프로그래밍 언어의 전문가를 살펴보니 전문성을 뽑아내는 방식이 사뭇 달랐다.

튜토리얼을 읽을 때 뭘 만들지 생각하고 읽는다. 내가 만들 프로그램을 생각하며 읽고 작성할 수 있겠다는 생각이 들면 그 자리에서 즉시 코딩을 한다. 이는 '적극적 읽기' 라고 한다.

공부할 때 표준 라이브러리 소스코드를 읽는다. 해당 언어 발명자나 해당 언어의 스타일을 따르는 소수의 사람들이 작성한 소스코드를 보는 것은 가장 그 언어다운 코드들의 말뭉치다.

공부 중 다른 사람의 코드에 내가 필요한 기능을 추가한다. 아주 작은 기능이라도 생각할 수 있는 것이 곧 몰입의 시작이다.

전문성을 효과적으로 뽑아내는 전문가가 되기

전문가의 문제 해결 방법에 대한 구체적인 사건에 대해 말하도록 유도하라. 이미 무언가에 전문가가 된 사람들은 축소된 이야기를 할 수 있기에.

실수는 예방하는 것이 아니라 관리하는 것이다.

행동 ---('실수 예방')---> 실수 ---('실수 관리')---> 결과

실수를 예방하는 것보다 실수를 통해 학습하고 관리하라. 누구나 실수를 하는 것은 모두가 동의하는 사실인데, 모두 실수를 예방하려고 급급하다. 오히려 '실수를 잘 관리하는 것'이 더 효과적이며, 도움이 된다.

뛰어난 선생에 대한 미신

조직에서 지표로 삼는 '교육은 투입으로 성과를 측정'하는 것은 많은 오류가 있다. 대부분의 훈련은 6개월이 지나면 효과가 거의 사라진다. 지식이 더 많은 사람을 뛰어난 선생으로 생각하기 십상인데, 사실은 그렇지 않다. 교육자와 교육 대상에 대한 간극을 줄이는 메타인지를 통한 교육 기법이 더 중요하다.

나홀로 전문가에 대한 미신

결국 협업. 협럭. 소통이다. 사회적 신뢰가 깨진 상황에서는 같은 말, 같은 뉘앙스, 같은 맥락 등 모든 조건이 같다고 해도, 받아들이는 사람 입장에서 180도 달라질 수 있다. 전문가가 되고 싶다면, 조직에 발전을 위한다면 나 자신이 성장하고 싶다면 주변 동료들과 소통하고 협력하여 신뢰를 쌓아야 '함께 자랄 수 있고' '함께 잘할 수 있다.'

사회적 자본: 소셜 스킬 등을 일컫는다. "그 조직원들이 당신을 좋아하나요?"