믿음과 불안사이를 잇는 다리: 커뮤니케이션

팀장이 실무까지 하면서 팀을 매니징하는 것은 매우 어렵다. 따라서 팀장으로서 적절히 업무는 위임을 잘하는 것도 기술이다. 그리고 위임을 하기 위해서는 팀원에 대한 적절한 신뢰가 필요하다.

그런데 신뢰를 하려면 충분한 경험과 관계가 쌓여야 한다. 이를 위해서는 업무 완수능력에 대한 입증이 필요하다. 업무 완수능력은 피터 드러커 교수님도 "프로페셔널의 조건"에서 말씀 주셨지만, 지식근로자로서 가장 중요한 능력이다.

물론 잡담에서 오는 개인적인 친밀감도 이러한 관계 성립에 도움이 되지만, 그게 업무에서 주가 될 수 없다.  앞서 언급한 업무 완수능력을 조금 더 견고하게 이어붙여주는 딱풀 정도는 될 수 있을 것이다.

그러면 업무 완수능력은 어떻게 볼 수 있을까? 목표, 시간, 그리고 결과물이 주요 요소라고 할 때, 목표와 결과물은 특정 시점에 확인할 수 있다. 그리고 목표와 결과물 사이에는 시간이 위치한다.

이 시간 동안 팀장은 필요한 부분을 지원하고, 또는 확인해나가면서 과제를 관리할 의무가 있다. 그런데 그 시간 동안 무작정 기다리라고 하는 것은 마치 영화를 보러 갔는데 중간 내용이 전무한 것과 동일하다. 지루하거나, 불안하거나... 둘 중 하나일 것이다.

이 때 사실 필요한게 커뮤니케이션이다. 커뮤니케이션은 형태가 다양할 수 있겠지만, 컨설팅을 할 때는 티타임, 중간보고였고, 개발조직에 와서는 슬랙이나 메신저를 통한 DM, 메일등이 커뮤니케이션의 종류일 수 있겠다.

최소한의 리소스 투입 기반의 커뮤니케이션을 통해 실무는 리더의 전전긍긍하는 시간을 메꿔주면서 업무를 해나가고 이를 통해 업무를 완수하면 된다.

이런게 몇 번 반복되면, 커뮤니케이션의 빈도는 줄 수도 있고, 또는 엄청 라이트한 형태로 진행될 수도 있을 것이다.

그런데 이게 없다면? 리더에게 상당한 긴장감을 던져주는 포인트가 될 것이다. 그런데 이렇게 말해놓고도,  시도를 하려면 쉽지 않다. 그래서 가장 먼저 리더와 대화해야할 포인트는 바로 커뮤니케이션 방식과 달성해야 하는 목표이다.

리더가 처음부터 어떻게 대화를 해줬으면 좋겠다고 말하면야, 너무나도 좋은 상황이겠지만, 리더 입장에서는 리딩을 해야 하는 구성원의 수만큼 해당 대화를 반복하거나, 또는 이미 내가 들어오기 전에 했을 가능성 또한 충분히 존재하기 때문에 구성원이 먼저 해야할 가능성이 꽤 높다.

그리고, 이런 중간보고가 회사에만 있는 것이 아니다. 가족과 대화할 때도, 그리고 부모님과 대화할 때도, 지속적인 커뮤니케이션은 필요하기 때문에 사실 새로운 것이 아니다. 다만 전제조건으로 깔려있는 초기 신뢰도의 수준이 다를 뿐이다.

이런 사실을 몰랐던 나는, 초반 선배에게 엄청 깨지면서 배운 기억이 있다. 개인적으로 업무스타일이 Individual Contributor인 탓에 더더욱 그러하였다. 아무쪼록 다른 분들은 이러한 수고를 겪지 않길 바라는 마음에 글을 남긴다.

ps. 물론, 커뮤니케이션을 할 필요도 없이 일을 끝내버리는 방법도 있지만

Read more

OLS 기반 인과추론 시 오차항 관련 체크 필요 가정

OLS 기반 인과추론 시 오차항 관련 체크 필요 가정

배경 * 아래 글을 DANBI에서 보다가 더 알아보게 되었습니다. OLS를 떠받치는 몇 개의 기둥이 있는데 그중 실용적으로 가장 중요한 것이 일치성(consistency)다. 쉽게 말해서 OLS를 통해 도출된 추정량이 있을 때 샘플사이즈가 커지면서 이 값이 참 값으로 접근한다는 것이다. 일치성이 충족되면 우리는 적당하게 큰 표본에 대해서 추정치가 좋은 속성을 지니고 있다고

인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.

인공지능이 문제가 아니라 결국 사람이 문제가 될 것입니다.

사람들이 AI가 필요하다고 생각하는 시점 저 판사를 얼른 AI로 교체해야 한다. 유튜브에서 뉴스를 보다 보면 정말 많이 보이는 덧글입니다. 이러한 내용의 덧글이 달릴 때마다, 정말 많은 사람들이 공감을 표하곤 합니다. 왜 이렇게 사람들은 이러한 주장에 공감을 표하는 것일까? AI는 시킨대로 하기 때문에 공정하다는 인식 여러 이유가 있겠지만, 사람들은 아마 AI가

BG/NBD 모델은 고객 생애가치를 추정하는데 사용되는 확률 모델입니다.

BG/NBD 모델은 고객 생애가치를 추정하는데 사용되는 확률 모델입니다.

1. BG/NBD 모델이란? * BG/NBD(Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution) 모델은 **고객의 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)**를 추정하는 데 사용되는 확률적 모델입니다. * 특히 고객이 반복 구매를 할지, 아니면 더 이상 활동하지 않을지를 추정하는 데 유용합니다. 이 모델은 고객의 구매 행태를 두 가지 중요한 개념으로 나눕니다: * 고객은 활성(active)

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성(Multi Collinearity) * **Multi-Collinearity(다중공선성)**는 독립 변수들 간의 강한 상관관계가 존재할 때 발생합니다. 즉, 한 독립 변수가 다른 독립 변수에 의해 설명될 수 있을 정도로 상관관계가 높은 상황을 의미합니다. * 이 문제는 주로 회귀 분석에서 나타나며, 변수들 간의 관계를 해석하는 데 있어 큰 장애물이 될 수 있습니다. * 일반적인 회귀식을 $Y=