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우리가 자주 쓰는 시스템이라는 말은, 구조화된 전체를 의미하는 그리스어에서 기원햇습니다.
그리고 목적을 위해 상호작용하는 요소들의 집단이라는 정의도 있습니다. 세상을 시스템으로 보
자는 것입니다. 요소들을 알기 위해 분석하고, 상호작용이 무엇인지 모델링하고, 목적을 규명하고
자 알고리즘과 휴리스틱을 씁니다. 학사, 석사, 박사, 그리고 교수까지 모두 전공분야가 시스템을
다루는 산업공학이지만, 이렇게 세상이라는 시스템을 보는 기술을 간략하게 설명하는 것은 전혀
쉽지 않군요.
236쪽
이때 알고리즘이 나옵니다. 알고리즘은 원래 필산의 뜻으로 손으로 풀어나간 계산은 과정이
눈에 다 보일 만큼 명확하고 한정되어 있다는 특성을 물려받습니다. 어떤 문제에 알고리즘이 있
다는 것은 정답, 그러니까 최적의 답을 구할 수 있다는 것을 보장해주니, 이 얼마나 매력적입니까?
그런데 그것이 동시에 맹점이 되기도 합니다. 이유는 이렇습니다. 답을 꼭 얻고자 합니다. 그
래서 알고리즘에 집착하고, 알고리즘이 가능한 모델에 주력하고, 그러다 보니 그에 합당하게
세상의 구성요소를 적절히 취사선택하게 됩니다. 답을 얻기 위해 거꾸로 세상과 문제를 재구성
한 셈이죠.
234쪽
더 나아가면 어떤 문제나 현상을 분석하기 위해 많이 쓰는 것으로 MECE가 잇습니다. 이것은
Mutually Exdlusive and Collectively Exhaustive의 앞 글자를 딴 것으로 좀 있어 보이려면 기억
해둘 만한 말입니다. 문제를 구성하고 있는 구성요소나 또는 그 문제에 영향을 미치는 요인들을
찾아가는 과정에서, 전체를 중복 없고 누락 없는 개체들의 합으로 표현하는 방식입니다. 과거에
는 없었던 완전히 독창적인 방법이라고 할 수는 없지만, 세계 최고의 컨설팅회사라 할 수 있는
맥킨지에서 유래했다 하여 유명해졌습니다.
231쪽
그러고보니 세상을 보는 기술의 두 단어, 세상과 기술고 썩 어울리는 단어는 아닙니다. 그렇지
만 말입니다. 폭과 깊이를 줄이면 됩니다. 광활한 세상의 심오한 이치까지는 욕심내지 않고 당면
한 현실의 문제와 이슈를 들여다보는 데는 기술이 도움을 줄 수 있습니다. 한계를 인식하기만 한
다면, 기술적인 방법으로 세상을 보는 것은 요긴하다는 얘기입니다.
이 책을 사내강의를 통해 만났기에 우습게(?) 보았었습니다. 그런데 알찬 내용들이 꽤 있네요.
왜 이 책을 우습게 봤었을까 반성했습니다. 일독할 만한 이야기가 곳곳에 있네요.