가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다 | 함께 자라기 - 애자일로 가는 길, 김창준 저

 

함께 자라기

 

작년에 ebook으로 구매한 책이다. 지난 8월 1일 이후로 나의 경력은 3년차가 되었고, 성장에 대한 마음가짐도 신입 때 보다 무거워졌음을 느끼고 있다. 그리고 ebook에 먼지만 쌓여있던 『함께 자라기』 책이 생각 났다.
 

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※  아래 내용은 책을 읽고 인상깊은 부분을 정리한 글입니다.

 

1부, 자라기

학습 프레임과 실행 프레임

학습 프레임 (learning frame) = 자라기

"내가 안 그려 보았던 방식들을 실험해 보는 시간이에요. 여러 가지 방식으로 실험해 보세요."

현재 주어진 과업이 내가 얼마나 배우느냐로 여기게 되는 틀 

실행 프레임 (execution frame) = 잘하기

"여러분이 얼마나 그림을 잘 그리는지 보고자 하는 겁니다. 여러분의 창의성을 측정 해 보려고 합니다. 점수를 매길거에요. 각자 그림을 하나씩 그려서 내야 합니다."

현재 주어진 과업이 뭔가 좋은 성과를 내는 것으로 생각하는 틀

업무와 관련지으면?
- 내가 인정을 받아 다음 단계로 올라가냐, 아니냐에 집중하며 다음 단계로 가지 못하고 떨어지면 자신이 속한 곳에서의 학습 기회를 보기보다 다른 경쟁체제와 다른 타이틀, 다른 자리에 관심을 둘 것이다.
- 실행 프레임은 우리의 목표가 학습을 통한 성장이라면 불리한 선택

누군가는 이렇게 말한다. "현재 상황 자체가 어렵지 않냐. 업무하면서 학습이 중요하다는 생각을 갖기가 어렵지 않냐."

동일한 자극/조건이 주어졌을 때 어떤 사람은 더 많은 학습과 성장의 기회를 찾고 오히려 그 조건을 자신에게 유리한 조건으로 생각하기도 한다.
지금 자신의 상황 때문에 학습 프레임을 갖는 것이 힘들다는 생각이 든다면, 이 우주 어딘가의 누구는 비슷한 상황 덕분에 학습 프레임을 가질 수 있었다고 생각할 것이다.  

뛰어난 개발 전문가들의 특징

사회 자본 (social capital), 인맥이 훌륭하다.
"업무적으로 꼭 해야 하는 건 아니지만, 당신이 도와주는 사람이 누구이고, 또 당신이 도움을 요청하는 사람은 누구입니까?"

업무 성과가 뛰어난 개발자들은 이 질문에 답을 더 잘할 수 있다.

 

"아직 1년도 되지 않아서 책 보고 코드 보고 업무를 배워가는 중입니다. 그래서 누구에게 딱히 물어보지 않고 또 업무 파악이 안 된지라 누굴 도와주거나 할 입장도 아닙니다."

"아직 1년도 되지 않아서 많이 물어보며 배우고 있습니다. A 선임, B 책임.. 그리고 제가 공부하고 싶은 내용을 주제로 팀 내 스터디를 운영하고 있습니다. 같이 공부해 가는 거지요.
아직 1년도 안 되어서 시간이 있으니 적극적으로 다른 분들 일을 도와드리려고 나서고 있습니다. A 선임, B 책임..."

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가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다

배우기 힘든 것에 집중하라

AI 시대에 대비하려면 배우기 힘든 것에 집중해야 합니다.

 

AI 시스템에 유리한 조건

1. 목표(Goal)가 분명하고 객관적으로 정해져 있으며 정적이다.
2. 매 순간 선택할 수 있는 행동/선택의 종류(Move)가 유한하게 정해져 있다.
3. 매 순간 자신이 목표에 얼마나 근접했는지를 알 수 있다. (내가 한 선택의 피드백이 빨리 주어진다.)
4. 주로 닫힌 시스템 (즉, 예상 못 한 외부 요소가 갑자기 들어오지 않는) 속에서 일한다.
5. 과거의 선택과 결과에 대한 구조화된 기록이 많다. 

이 다섯 개의 조건은 사실 인간이 학습하기 좋은 환경의 조건이기도 합니다.
이 조건이 많이 갖춰질수록 효과적으로 빨리 학습할 수 있습니다.
피드백이 주어지고 작업이 반복되며 객관적 분석이 가능한 경우에 해당 직업에서 전문성이 잘 드러납니다.
학습이 잘 일어나는 조건이죠. => AI는 인간을 우습게 뛰어넘어 버립니다.

 

딜레마, 우리의 일자리가 인공지능으로 대체되지 않으려면?

실제로 이런 영역에는 어떤 역량이 중요할까? = 컴퓨터로 대체되기 힘든 일

- 독창성(Originality) : 주어진 주제나 상황에 대해 특이하거나 독창적인 생각을 해내기, 혹은 문제를 해결하는 창의적인 방법들을 만들어내기
- 사회적 민감성(Social Perceptiveness) : 타인의 반응을 알아차리고 그 사람들이 왜 그렇게 반응하는지 이해하기
- 협상(Negotiation) : 사람들을 화해시키고 서로 간의 차이를 조정하려고 노력하기
- 설득(Persuasion) : 다른 사람들이 마음이나 행동을 바꾸게 설득하기
- 타인을 돕고 돌보기(Assisting and Caring for Others) : 개인적 도움, 치료, 감정적 지지, 혹은 동료, 고객, 환자 같은 타인들에 대한 기타의 개인적 도움을 제공하는 것

 

소프트웨어 개발자 vs 컴퓨터 프로그래머

소프트웨어 개발자는 사용자의 요구사항을 분석하고 그에 대한 솔루션을 설계하는 사람
컴퓨터 프로그래머는 스펙대로 코드를 만드는 사람

등수	컴퓨터화 가능 확률	직업 구분자	직업명
130	0.042	15-1132	Software Developers, Applications
293	0.48	15-1131	Computer Programmers

 

컴퓨터 프로그래머는 대체될 확률이 높은 '중위험군' 직업 군입니다.

다른 사람이 준 스펙대로 개발하는 것을 주 업무로 하며, 그 과정에서 협상, 설득이 크게 필요하지 않습니다.
반면에 소프트웨어 개발자는 무슨 소프트웨어를 만들지 고민하고 설계하는 부분이 포함되며, 그 과정에서 타인과 상호작용하는 업무가 많습니다.

앞서 이야기한 독창성, 협상, 설득 등에서 차이가 나는 것이죠.
협상을 예로 들면 컴퓨터 프로그래머는 요구되는 수준이 30점인데 반해, 소프트웨어 개발자는 요구수준이 43점으로 13점이나 더 높습니다. 

개발자는 더 높은 수준의 협상 능력이 필요하다는 뜻이지요.

 

무엇에 집중할 것인가, 내가 실제로 매일 하는 일이 어떤 성격의 일인가

자신이 주로 하는 일이 남이 시킨 대로 혼자 프로그램을 만드는 것이라면 그런 스킬과 경력만 계속 쌓일 것입니다.
창의적으로, 사회적으로 (다른 사람의 생각과 마음에 관심을 갖고, 그들을 설득하고 협상하는 것) 일하지 않는 기간이 계속된다면 결국 자신의 커리어에 막대한 손해가 될 수 있다는 점입니다.

혼자서 딱 정해진 일만 할 수 있는 환경이 축복이 아니라 저주가 될 수 있다.

 

미래에는 암묵지와 직관을 잘 학습하는 사람들이 높은 경쟁력을 가질 것입니다.

지금부터라도 암묵지와 직관을 배우고 수련하는 방법을 배우면 됩니다.
관련 연구
- 자연주의 의사결정론 (naturalistic decision making) 학파(56쪽 참고)와 적응적 전문성(adaptive expertise/flexibility)의 연구

AI와 경쟁하기보다는 협력하는 방법을 배웁니다.
AI를 사용하는 데에 필요한 암묵지, 직관, 독창성, 다른 사람과 협력을 잘하는 것이 AI를 얼마나 잘 쓰냐를 결정하는 핵심이 될 것

 

 

달인이 되는 비결

양치질을 10년 넘게 한다고 달인이 되지 않는다.

자신이 10년 넘게 해온 것 중에 전문성이 실제로 높아진 역량이 무엇이고, 거의 변화가 없는 것은 무엇인가?
이 둘을 가르는 차이가 무엇인가?

 

이유 1. 동기가 부족하다.
더 잘 하고자 하는 의지가 부족하다.

 

이유 2. 피드백을 제때 받지 못한다. 
매번 이를 닦은 직후에 내가 이를 어떻게 닦았는가에 대한 정확하고 꼼꼼한 피드백을 받지 못합니다.
그래서 내가 뭘 잘했는지 못했는지 알지 못하고 실력도 늘지 않습니다.

 

꾸준한 반복으로 달인이 되려면 적어도

1. 실력을 개선하려는 동기가 있어야 함

2. 구체적인 피드백을 적절한 시기에 받아야 함

 

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

 

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수십 년 동안 전문가가 안 되는 비결

타당성과 피드백이 부족한 환경

- 복잡한 상황에서 뒤죽박죽으로 일하거나

- 오늘 실수한 것을 몇 달 뒤에 알거나 혹은 영영 모르거나

 

타당성

직관이 적용되는 영역에 어느 정도 인과관계와 규칙성이 존재해야 한다는 것

예측가능성이라고도 말할 수 있다.

 

피드백

자신이 내린 직관적 판단에 대해 빨리 피드백을 받고 이를 통해 학습할 기회가 주어지는 환경이 갖춰져야 한다는 것

 

타당성과 피드백을 높이기

일하는 방식, 개발하는 방식을 바꾸면 타당성과 피드백을 높일 수 있다. 

 

1. 타당성

변수를 제한하고 실험을 하면서 규칙성과 인과관계를 찾으려는 노력을 한다.

 

2. 피드백

동료나 상사, 고객, 혹은 내가 개발하는 프로그램에서 직접 피드백을 적극적으로 구한다.

 

자신이 10년 넘게 해온 것 중에 전문성이 실제로 높아진 역량이 무엇이고, 거의 변화가 없는 것은 무엇인가?
이 둘을 가르는 차이가 무엇인가?

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당신이 제자리걸음인 이유

의도적 수련의 필수 조건, 적절한 난이도

의도적 수련이 되기 위해서는 나의 실력과 작업 난이도가 비슷해야 한다.

출처:  Csikszentmihalyi (1990) ,  몰입, 미치도록 행복한 나를 만나다(최인수 역, 2018) p.144  그림 인용

 

가로축 = 작업에 대해 자신이 느끼는 자기 실력

세로축 = 작업에 대해 자신이 느끼는 난이도

 

지루함 영역

실력이 작업 난이도를 초과하는 지역,

지금 당장은 잘 됐다 싶긴 해도, 지루함을 느끼게 된다.

 

불안 영역

실력보다 높은 난이도의 일을 하는 영역,

불안함이나 두려음을 느끼게 된다.

 

플로우 통로 = 몰입 영역

난이도와 실력이 엇비슷하게 맞는 부분,

인간이 몰입을 경험하는 부분으로 최고 수준의 집중력을 보이고, 퍼포먼스와 학습 능력이 최대치가 될 수 있다고 한다.

 

그리고 최고 수준의 행복감을 경험한다.

 

인지 부하 이론 (Congnitive Load Theory)

학습 시 불필요하게 인지적인 부담을 주면 어떤 것도 제대로 학습하기 어렵다.

핵심은 적절한 난이도이다.

 

지루함 영역, 불안 영역

지루함 영역이나 불안 영역에 있다면 의도적 수련이 되지 않고 실력 향상에 별 도움이 되지 않는다.

자신이 업무 시간 중에 불안함이나 지루함을 느끼는 때가 대부분이라면,

실력이 도무지 늘지 않는 환경에 있는 것이다. 

 

더 무서운 것은 점차 이런 환경에 익숙해지고 행동이 습관화된다는 점이다.

그때는 자기 인식도 잘 되지 않는다.

 

피겨 스케이팅 선수들에 대해 연구를 진행한 결과,

더 뛰어난 스케이터가 엉덩방아를 더 자주 찧을 수 있다는 것을 발견했다.

 

뛰어난 선수는 그렇지 않은 선수에 비해 몇 배 더 많은 트리플 악셀을 연습했다.

그렇지 않은 선수는 이미 익숙하고 자신 있는 '예술적 표현' 등의 연습에 시간을 더 썼다.

 

뛰어난 선수는 자기 기량보다 어려운 기술을 연마하지만,

그렇지 못한 선수는 이미 잘하는 걸 더 연습한다는 두 그룹의 차이를 볼 수 있다. 

 

나는 '지루함 영역' 이라는 안전지대 안에 머무르고 있지 않은가? 

지루함 속에서 자기 실력에 대해 안심하고, 그 상태에 익숙해진 것은 아닌가?

 

제자리걸음에서 벗어나기

그럼 어떻게 해야 할까? 팀장이 내 실력에 맞는, 혹은 그보다 약간 어려운 일들만 주면 좋겠지만 그렇지 않다면?

현재 내 직무 자체가 단순 반복 작업이라면?

 

네 가지 전략

나의 하루가 불안하거나, 지루한 때가 대부분이라면 이 전략들을 사용해야 한다.

출처:  Csikszentmihalyi (1990) ,  몰입, 미치도록 행복한 나를 만나다(최인수 역, 2018) p.144  그림 인용

지루함을 느끼는 경우 - 실력 낮추기

작업 난이도는 그대로 두고 실력을 낮추는 전략

 

프로그래머의 예를 들자면?

1. 평상시 즐겨 쓰던 보조 도구를 일부러 안 쓴다. (마우스를 안 쓰고 키보드로만 개발한다던가, 디버거를 안 쓴다거나)

2. 컴파일을 30초마다 한 번씩 했다면 5분에 한 번씩으로 주기를 늘려 본다.

 

실력이 떨어진 느낌이 들어서, 좀 더 집중해야 하고 머릿속에서 좀 더 많은 연산을 해야 한다.

난이도와 실력이 잘 맞아 들어가면서 의도적 수련이 될 수 있고,

지루하던 작업이 몰입하는 작업이 되고 실력이 늘 수 있다.

 

지루함을 느끼는 경우 - 난이도 높이기

실력은 그대로 두고 난이도를 높이는 전략

 

프로그래머의 예를 들자면?

 

첫 번째, 흔한 방법의 예시

1. 요구되는 수준을 더 높게 여긴다. 하루 만에 개발하라고 주어진 업무를 한 시간 만에 할 수 있도록 방법을 고안한다.

2. 100 rps (초당 응답수)면 되는 시스템을 1,000 rps 기준으로 만들기

(필요 수준 이상으로 좋게, 혹은 복잡하게 만드는 오버엔지니어링의 부작용이 있을 수 있음)

3. 평소 코드를 검토할 때 버그를 시간당 하나 찾았다면 오늘은 두 개 찾기

4. 익숙한 작업을 새로운 언어로 진행해 보기

 

두 번째,  공식적으로 안 해도 되는 업무를 자신의 의지로 추가하는 방법 = 자신의 업무를 개선하는 일의 예시

이렇게 안 해도 되는 일을 더 하는 것을 학술적으로 잡 크래프팅(Job Crafting) 혹은 자기주도성(Personal Intiative)의 일종으로 볼 수 있고, 이걸 많이 하는 직원은 업무 성과와 직무 만족이 높으며, 직무 탈진을 적게 경험한다는 연구가 많다.

 

1. 리팩토링

2. 자동화 테스트

3. 자신만의 도구를 개발하거나 하는 것들

 

인지심리학에서 상대의 전문성을 빠른 시간 내에 간파하는 기법 중에,

남들보다 일을 좀 더 효율적/효과적으로 하기 위해 내가 직접 만들어 쓰는 나만의 도구,방법을 묻는 방법이 있다.

 

저자의 예시로 임베디드 장비의 데드락 문제를 도와줬던 사례가 있다.

이 경우 데드락을 자신만의 도구로 찾았는데,

해당 C 파일에 자동으로 특정 로그를 삽입해서, 스레드나 프로세스가 어떻게 동작하는지 쉽게 분석해주는 도구 (일종의 Code Instrumentation)을 직접 만들어 쓰고 있었다고 함.

 

이런 도구를 만들기 위해서는 자주 일어나는 반복 패턴을 파악하고 분석해야 하며,

부족한 시간에도 짬을 내어 도구를 고안하고 작성해야 한다. = 일의 난이도가 올라간다.

 

불안함을 느끼는 경우 - 실력 높이기

1. 사회적 접근

- 나보다 뛰어난 전문가의 도움을 얻는다. 

- 잘하는 사람에게 가서 짝 프로그래밍을 해달라고 부탁한다.

-  인터넷에서 전문가의 도움을 얻는다.

-  괜찮은 튜토리얼 문서가 있다면 그 문서를 따라간다.

 

2. 도구적 접근

-  다른 도구의 도움을 받는다.

-  괜찮은 디버거, 자동 통합 도구, 코드 분석툴, REPL 환경 (Read-Eval-Print Loop, 프로그래머가 한 줄 입력할 때 읽어서 평가하고 결과를 출력하는 것을 반복하는 구조) 이용하기

- 오픈소스 라이브러리 빌려 쓰기

 

3. 내관적 접근

- 비슷한 일을 했던 경험을 머릿속에서 되살려보기

- 그 때 그 일을 어떻게 했는지 떠올려 보면서, 비유적으로 문제를 해결하기

- 자기 효용감이 올라가며 스스로 인식하는 자기 실력이 향상되고, 결과적으로 몰입 영역으로 들어가기 좋음

불안함을 느끼는 경우 - 난이도 낮추기

자신이 맡은 일의 가장 간단하면서 핵심적인 결과물 = 0.0.1 버전(아기 버전)을 첫 번째 목표로 삼는다.

애자일에서 말하는 WTSTTCPW (What's The Simplest Thing That Could Possibly Work?, 작업을 시작할 때 동작할 수도 있는 가장 간단한 건 뭘까? 하고 서로 묻는 것을 말함. Simplest와 Possibly의 조합이 핵심이다.)

 

이 때 주의할 것은 자료구조나 회전 알고리즘을 먼저 완성하는 것이 아니라는 점이다.

살아있으면서도 간단한, 아기 버전의 결과물을 만드는 것이다.

 

사례

대학 시절 알고리즘 수업에서 사용한 전략이 있다.

과제는 C언어로 작성했어야 했는데, 남들이 C언어로 시작할 때 

P 프로그래머의 경우 1) 파이썬으로 한 번 2) C언어로 한 번, 총 두 개의 프로그램을 만들었다.

파이썬은 스크립트 언어라 로우 레벨에 신경 쓰지 않고 알고리즘 자체에만 신경을 쓸 수 있다.

 

P 프로그래머는 상대적으로 쉬운 언어를 쓰면서 과제의 난이도를 일시적으로 낮추어 몰입을 경험했다.

같은 프로그램을 두 번 만들며 학습 효과가 생겨 실력도 높아지니 C언어로 작업할 때 복리 효과도 얻었다.

 

쉬운 문제를 먼저 풀고 어려운 문제를 풀 경우 결함 수가 낮아진다.

학습 효과, 동기 강화, 스트레스 감소, 자기 효능감 증가 같은 효과가 생긴다.

 

이와 마찬가지로,

유지보수 작업에서 어려운 작업을 먼저 시작하냐, 쉬운 작업을 먼저 시작하냐에 따른 수행 시간과 정확도를 비교한 연구에서

수행 시간은 차이가 없으나 쉬운 작업을 먼저 시작할 경우 정확도가 높아졌다. 

 

메타인지 전략 

지속적으로 자신의 감정 상태를 살피면서 지금 지루한지 불안한지를 알아채고, 만약 지루함이나 불안함을 느낀다면 앞의 네 가지 전략을 적절히 사용해야 한다.

 

자기가 어떤 상태인지 살피는 '알아차림 (mindfulness)'이 꼭 필요하다. 모든 분야의 전문성에 있어서도 이런 메타인지는 핵심적인 요소이다.

 

작업이 너무 어렵게 느껴져서 난이도를 낮추고, 그랬더니 할 만해서 좋긴 한데 의외로 지루하다면, 난이도를 다시 높이거나 실력을 낮춰야한다. 그러던 중 내 실력이 붙으면 난이도를 다시 높이는 식으로, 현재 자신의 업무 처리 속도가 문제가 되지 않는 범위 내에서 적절하게 난이도와 실력을 조정해나가야 한다.

 

팀장의 역할

팀원들이 현재 어떤 상태를 주로 경험하고 있는지 파악하고 적절한 전략을 구사할 수 있도록 도와줄 수 있다. 

하지만 정반대의 팀장이 더 많다. 몰입 영역 밖으로 팀원들을 몰아내는 행동이다.

 

- 실력보다 낮은 난이도의 일을 해서 지루함을 느끼는 직원에게 동기 고취 차원에서 스터디를 시키거나 콘퍼런스에 보내서 실력을 더 높이게 하는 것

- 혹은 실력보다 높은 난이도의 일을 해서 불안함을 느끼는 직원에게 핀잔을 줘서 인지하는 실력(자기효능감)을 더 떨어뜨리 것

- 진행 안 되는 일들의 문제를 분석해서 보고서를 제출하라는 추가 업무로 난이도를 더 높이는 것

 

팀장들에게는 팀원의 상태를 파악하고 그들이 몰입으로 가게 도와주는 것 자체가 고도의 의도적 수련이 될 수 있다.

 

우리는 어떤 하루를 살고 있나? 
지루하거나 불안하지는 않는가?

이긴, 그러나 진 싸움으로 나의 훈련 방법 전반을 재검토 한다.

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Reference

함께 자라기 - 애자일로 가는 길 | 김창준