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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
데이비드 리(David Lee): 미래의 직업이 일처럼 느껴지지 않을 이유
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우리는 로봇이 우리 직업을 대체할 것이라는 얘기를 들어왔습니다. 이에 대해 우리가 할 수 있는 일은 무엇일까요? 혁신 전문가 데이비드 리(David Lee)는 우리의 숨겨진 재능과 열정의 빗장을 열어 줄 직업 디자이닝을 시작해야 한다고 말합니다. 우리가 주말에 시간을 보내며 할 수 있는, 로봇의 시대에 우리 삶을 의미있기 느낄 수 있는 일 말입니다. "어떤 문제들을 해결할 필요를 느꼈는지, 그리고 그들이 일터로 갖고 오고싶은 재능은 무엇인지 사람들에게 물어보세요," 데이비드 리는 말합니다. "다른 사람들이 더 큰 재능을 발휘하게 초대한다면, 그들은 그들이 얼마나 크게 될 수 있는지 보여줌으로써 우리를 놀라게 할 수 있습니다."
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
요즘 우리가 하는 많은 걱정은
꽤나 타당합니다.
꽤나 타당합니다.
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
기술이 점점 엄청나가 발전해서
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
우리 스스로 직업 없는 미래를
걷게 되었다는 것이죠.
걷게 되었다는 것이죠.
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
가장 단적인 예가
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
자율주행차량이 아닌가 싶습니다.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
이런 것들은 여러가지 다양한 이유로
엄청나다고 할 수 있습니다.
엄청나다고 할 수 있습니다.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
그런데 여러분 혹시 '운전원'이
실제로 미국 50개 주 중 29개에서
실제로 미국 50개 주 중 29개에서
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
가장 흔한 직업이라는 것을 아십니까?
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
우리가 더 이상 차를 운전하지 않는다면
이런 직업에 어떤 일이 일어날까요?
이런 직업에 어떤 일이 일어날까요?
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
우리가 더이상 요리를 하지 않고
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
스스로 질병을 진단한다면요?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
미국 포레스터 연구소의
최근 연구에 따르면
최근 연구에 따르면
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
향후 10년 안에 2천5백만 개 직업이
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
사라질지 모른다고 합니다.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
이것을 잘 생각해보면
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
금융위기 여파로 사라진 일자리의
3배에 달하는 규모입니다.
3배에 달하는 규모입니다.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
그리고 위기에 처한 것은
블루칼러 직업만이 아닙니다.
블루칼러 직업만이 아닙니다.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
월스트리트와 실리콘밸리에 이르기까지
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
머신러닝(기계학습)으로
분석과 의사결정에 있어
분석과 의사결정에 있어
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
엄청난 질적 향상이 이뤄지고 있습니다.
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
가장 똑똑한, 고액연봉자들도
이런 변화에 영향을 받을거란 거죠.
이런 변화에 영향을 받을거란 거죠.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
분명한 것은
여러분의 직업이 무엇이든 간에
여러분의 직업이 무엇이든 간에
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
여러분이 하는 일의 전부는
아닐지라도 최소한 일부는
아닐지라도 최소한 일부는
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
향후 몇 년 안에 로봇이나
소프트웨어로 대체될 것입니다.
소프트웨어로 대체될 것입니다.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
이것이 마크 주커버그나
빌 게이츠 같은 사람들이
빌 게이츠 같은 사람들이
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
정부가 지원하는 최저소득 수준이
필요하다고 주장하는 이유입니다.
필요하다고 주장하는 이유입니다.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
하지만 만약 정치인들이 의료보험이나
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
심지어 학교 급식같은 것에 대해
동의하지 못한다면
동의하지 못한다면
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
생애 맞춤형 기본소득같이
중요하고 비용이 드는 일에 있어
중요하고 비용이 드는 일에 있어
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
그들이 합의점을 찾기란
어려워 보입니다.
어려워 보입니다.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
저는 대신 그 반응을 우리 산업계가
이끌어내야 한다고 생각합니다.
이끌어내야 한다고 생각합니다.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
우리 앞에 놓인 변화를 알고
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
새로운 종류의 직업을
설계하기 시작해야 합니다.
설계하기 시작해야 합니다.
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
로봇의 시대에도 여전히 의미있을
직업을 말입니다.
직업을 말입니다.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
좋은 소식은 우리가 이미
두 차례의 대량 직업 상실을
두 차례의 대량 직업 상실을
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
겪어보고 회복했다는 겁니다.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
1870년부터 1970년까지
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
농사일을 하는 미국 노동자의 수는
90% 감소했고
90% 감소했고
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
다시 1950년부터 2010년까지는
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
공장에서 일하는 미국인들의 수가
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
75% 감소했습니다.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
하지만 우리가 지금 시점에
직면한 과제는 시간입니다.
직면한 과제는 시간입니다.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
농장에서 공장으로 넘어가는데
100년의 시간이 걸렸습니다.
100년의 시간이 걸렸습니다.
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
서비스 경제를 이루는데 다시
60년이 걸렸습니다.
60년이 걸렸습니다.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
오늘날의 변화속도가 시사하는 것은
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
우리가 적응할 시간이 10년 또는
15년 뿐일지 모른다는 것입니다.
15년 뿐일지 모른다는 것입니다.
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
우리가 충분히 빨리 대응하지 않는다면
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
오늘날의 초등학교 학생들이
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
대학생이 될 때 쯤에는
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
많은 사람들이 일자리가 없고
일종의 소규모 공황에 빠진
일종의 소규모 공황에 빠진
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
로봇의 세계에 살고 있을지 모릅니다.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
하지만 저는 이대로가 되어서는
안된다고 생각합니다.
안된다고 생각합니다.
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
아시다시피 저는 혁신부문에서 일합니다.
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
제 업무 중 하나는 거대 기업들이 새로운
기술을 어떻게 적용할지 틀을 잡는 것이죠.
기술을 어떻게 적용할지 틀을 잡는 것이죠.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
분명 이 기술들 중 일부는
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
인간 노동자들을 대체하기 위해
구체적으로 설계되었죠.
구체적으로 설계되었죠.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
하지만 우리가
노동의 본질을 바꾸기 위해
노동의 본질을 바꾸기 위해
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
지금 당장 조치를 취하기 시작한다면
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
사람들이 일하러 가고 싶어하는 환경을
만들 수 있을 뿐만 아니라
만들 수 있을 뿐만 아니라
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
기술로 인해 사라질 수백만 개의 직업을
대체하는 데 필요한
대체하는 데 필요한
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
혁신을 만들 수 있을 것입니다.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
직업 없는 미래를 방지하는 데
가장 중요한 것은
가장 중요한 것은
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
무엇이 우리를 인간답게
만드는지를 재발견하고
만드는지를 재발견하고
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
우리가 매일 지니고 다니는 숨겨진 재능과
열정을 마음껏 드러낼 수 있도록
열정을 마음껏 드러낼 수 있도록
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
인간 중심의 직업이 있는
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
새로운 시대를 만드는 것입니다.
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
하지만 우선, 이 문제를 야기한 것이
우리 자신이라는 것을
우리 자신이라는 것을
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
인지하는 것이 중요하다고 생각합니다.
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
그리고 이것은 단지 우리가
로봇을 만들었기 때문만이 아닙니다.
로봇을 만들었기 때문만이 아닙니다.
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
수십 년 전, 대부분의 일자리가
공장에서 사라졌음에도
공장에서 사라졌음에도
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
우리난 여전히 규격화와
단순화를 중시하는
단순화를 중시하는
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
이 공장식 사고방식을
고수하고 있습니다.
고수하고 있습니다.
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
우리는 여전히 직업을
절차상의 업무로 정의하고
절차상의 업무로 정의하고
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
일을 하는데 쓴 시간을 계산해서
수당을 지불합니다.
수당을 지불합니다.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
우리는 계산원, 대출 심사원
또는 택시운전사처럼
또는 택시운전사처럼
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
좁은 의미로 직업을 정의하고
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
사람들로 하여금 이런 단일한
업무를 중심으로
업무를 중심으로
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
전체적인 커리어를 만들도록
종용해왔습니다.
종용해왔습니다.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
이러한 선택으로 위험한
부작용 두 개가 생겨났죠.
부작용 두 개가 생겨났죠.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
첫째는 이러한 좁은 개념의 직업들이
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
가장 먼저 로봇으로
대체될 것이라는 점입니다.
대체될 것이라는 점입니다.
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
하나의 업무를 수행하는 로봇은
제일 만들기 쉽거든요.
제일 만들기 쉽거든요.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
하지만 두 번째로
우리는 뜻하지 않게 로봇을 만들어
우리는 뜻하지 않게 로봇을 만들어
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
전 세계 수백만 명의 노동자들이
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
믿을 수 없을 만큼
지루하게 일하게 됐다는 것입니다.
지루하게 일하게 됐다는 것입니다.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(웃음)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
콜센터 직원을 예로 들어보죠.
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
지난 몇 십 년 동안, 우리는 운영비를
절감한 사실을 자랑해왔습니다.
절감한 사실을 자랑해왔습니다.
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
인간 지능의 필요한 부분을 가져다가
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
시스템에 넣었기 때문이죠.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
대부분의 일과에서
사람들은 스크린을 클릭하고
사람들은 스크린을 클릭하고
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
스크립트를 읽죠.
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
그들은 인간이라기보다는
기계처럼 행동합니다.
기계처럼 행동합니다.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
그리고 불행히도 향후 몇 년 간
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
우리 기술이 점점 더 발전하면서
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
그들은 계산원이나
회계장부 담당자 같은 사람들처럼
회계장부 담당자 같은 사람들처럼
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
자신들의 일 대부분이 사라지는 것을
목도하게 될 것입니다.
목도하게 될 것입니다.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
여기에 대응하려면
새로운 직업을 만들기 시작해야 합니다.
새로운 직업을 만들기 시작해야 합니다.
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
사람이 하는 직무에는
좀 덜 중심을 맞추고
좀 덜 중심을 맞추고
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
대신 사람이 일에 가져오는 역량에
좀 더 중점을 두는 직업을 말입니다.
좀 더 중점을 두는 직업을 말입니다.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
예를 들어, 로봇은
반복적이고 얽매인 일을 잘하죠.
반복적이고 얽매인 일을 잘하죠.
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
하지만 인간은 한 번도 본 적 없는
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
문제에 직면했을 때
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
능력과 창조성을 동시에 가져오는
훌륭한 능력이 있습니다.
훌륭한 능력이 있습니다.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
우리가 로봇이 아닌 인간을 위해
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
일을 만들었다는 것이
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
매일 약간의 놀라움을 가져옵니다.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
기업가들과 엔지니어들은
이미 이 세계에 살고 있고
이미 이 세계에 살고 있고
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
간호사, 배관공, 치료사도
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
마찬가지입니다 .
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
직원들을 그냥 일터로 오게 해서
일을 하도록 하는 것은
일을 하도록 하는 것은
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
많은 회사와 조직의 본성입니다.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
하지만 만약 당신이
로봇보다 일을 잘 한다면
로봇보다 일을 잘 한다면
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
또는 당신의 결정이
AI의 결정보다 낫다면
AI의 결정보다 낫다면
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
당신은 무엇을 하고 있겠습니까?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
제 생각에 관리자들은
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
향후 몇 년 간 사라질 직무에 대해
현실적으로 생각할 필요가
현실적으로 생각할 필요가
05:41
over the next few years
117
329942
1151
있다고 생각합니다.
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
또 그것을 대체할, 더 의미있고 가치있는
일을 계획하기 시작해야 한다고 생각합니다.
일을 계획하기 시작해야 한다고 생각합니다.
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
인간과 로봇 모두 번영할 수 있는 환경을
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
만들 필요가 있습니다.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
저는 로봇에게
더 많은 일을 주자고 주장합니다.
더 많은 일을 주자고 주장합니다.
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
우리가 정말 하기 싫은
일부터 주기 시작합시다.
일부터 주기 시작합시다.
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
자 로봇아
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
이 고통스럽고
바보같은 리포트를 처리하렴.
바보같은 리포트를 처리하렴.
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(웃음)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
그리고 이 박스 좀 치워줘, 고마워.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(웃음)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
그리고 시람들은
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
시카고 대학 해리스 데이비스 교수의
조언을 따라야 합니다.
조언을 따라야 합니다.
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
그는 우리가 성공해서 사람들이
자기 자신의 너무 많은 부분을 차 트렁크에
자기 자신의 너무 많은 부분을 차 트렁크에
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
두지 않게 해야 한다고 말합니다.
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
사람들이 주말에 하는
일을 보면 놀랍습니다.
일을 보면 놀랍습니다.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
여러분이 아는 사람들이 일요일마다
무엇을 하는지 떠올려보세요.
무엇을 하는지 떠올려보세요.
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
그들은 예술가이자, 목수이고,
요리사이자 운동선수입니다.
요리사이자 운동선수입니다.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
하지만 월요일이면
그들은 주니어 인사 전문가
그들은 주니어 인사 전문가
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
시스템 분석가 3으로 돌아오죠.
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(웃음)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
이 좁은 의미의 직책은
따분하게 들릴 뿐만 아니라
따분하게 들릴 뿐만 아니라
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
실제로 교묘하게 사람들로 하여금
그들의 일에
그들의 일에
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
제한적이고 지루하게 임하게 합니다.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
하지만 사람들로 하여금 역량을
좀 더 발휘하게 하면
좀 더 발휘하게 하면
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
그들은 더 나아지는 모습을 보여줌으로써
우리를 놀라게 할 것입니다.
우리를 놀라게 할 것입니다.
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
몇 년 전,
저는 큰 은행에서 일하고 있었습니다.
저는 큰 은행에서 일하고 있었습니다.
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
이 은행은 기업문화에 혁신을
좀 더 불어넣으려 노력하는 중이었죠.
좀 더 불어넣으려 노력하는 중이었죠.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
그래서 저와 제 팀은
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
원하는 것을 무엇이든 만들 수 있는
시제품화 콘테스트를 기획했죠.
시제품화 콘테스트를 기획했죠.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
저희는 실제로 혁신에 대한 주된 장벽이
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
아이디어 혹은 재능의 부족 때문인지
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
알아보고자 했고
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
결과는 그 어느 것도
아닌 것으로 나타났습니다.
아닌 것으로 나타났습니다.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
문제는 임파워먼트(자율권)였습니다.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
그리고 그 프로그램의 결과는 놀라웠죠.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
우리는 사람들에게
팀에 기여할 수 있는 것이 무엇인지
팀에 기여할 수 있는 것이 무엇인지
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
다시 마음 속에 그려보게 했습니다.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
이 콘테스트는 그들이 원하는 무엇이든
만들 수 있는 기회를 제공했을 뿐 아니라
만들 수 있는 기회를 제공했을 뿐 아니라
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
무엇이든 그들이 원하는 것이 되는
기회이기도 했죠.
기회이기도 했죠.
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
그리고 사람들이 더이상
일상의 직책에 제한받지 않을 때
일상의 직책에 제한받지 않을 때
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
그들은 자신들이 해결하고자 했던 문제에
온갖 종류의 역량과 재능을
온갖 종류의 역량과 재능을
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
자유롭게 도입할 수 있었죠.
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
우리는 기술하는 사람들이 디자이너이고,
마케팅하는 사람들이 건축가이고
마케팅하는 사람들이 건축가이고
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
심지어 재무 종사자들이 농담을
만드는 능력을 자랑하는 것을 보죠.
만드는 능력을 자랑하는 것을 보죠.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(웃음)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
저희는 이 프로그램을 두 번 했습니다.
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
매번 400명 넘는 사람들이 예상치 못한
자신의 재능을 일에 가져왔고
자신의 재능을 일에 가져왔고
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
그들이 수 년 간 해결하고
싶어했던 문제를 해결했죠.
싶어했던 문제를 해결했죠.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
총체적으로 그들은
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
좀 더 나은 콜센터용 터치톤 시스템
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
좀 더 쉬운 지점용 데스크탑 툴
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
심지어 근로자에게 기본인
감사카드 시스템 같은 것을
감사카드 시스템 같은 것을
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
만듦으로써 수백 만 달러의
가치를 창출했습니다.
가치를 창출했습니다.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
8주 간의 코스동안
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
사람들은 자신들이 일터에서 절대 활용하리라
생각지 않았던 근육을 사용했습니다.
생각지 않았던 근육을 사용했습니다.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
사람들은 새로운 역량을 습득했고
08:15
they met new people,
174
483954
2368
새로운 사람들을 만났으며
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
마지막에 몇몇 사람들은 저를 한쪽으로
데려가서 이렇게 말하기도 했죠.
데려가서 이렇게 말하기도 했죠.
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
"이 말을 꼭 해야겠어요.
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
지난 몇 주 간은 제 인생에서
경험한 것들 중 가장 빡빡하고
경험한 것들 중 가장 빡빡하고
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
힘든 근무 중 하나였어요.
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
하지만 그 중 어떤 순간도
일처럼 느껴지지 않았네요."
일처럼 느껴지지 않았네요."
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
이것이 핵심입니다.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
그 몇 주 동안, 사람들은
창조자와 혁신가가 되어야 했죠.
창조자와 혁신가가 되어야 했죠.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
그들은 수년 간 자신들을
괴롭힌 문제에 대한
괴롭힌 문제에 대한
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
해결책을 꿈꿔왔고
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
이것은 그러한 꿈을
현실로 만드는 기회였습니다.
현실로 만드는 기회였습니다.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
그리고 그 꿈은 우리와
기계를 구분하는 중요한 부분입니다.
기계를 구분하는 중요한 부분입니다.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
우선 기계들은 화를 내지 않죠,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
짜증내지도 않습니다.
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
그리고 그것들은
결코 상상을 하지 않죠.
결코 상상을 하지 않죠.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
하지만 우리 인간들은
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
고통을 느끼고
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
좌절하죠.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
그리고 우리가 문제를 파고들고
변화를 만드는 순간이,
변화를 만드는 순간이,
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
우리가 가장 짜증나고
또 가장 흥미를 느끼는 순간입니다.
또 가장 흥미를 느끼는 순간입니다.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
우리의 상상은 새로운 제품과 새로운
서비스, 심지어 새로운 산업이
서비스, 심지어 새로운 산업이
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
태어나는 곳입니다.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
저는 앞으로의 직업은
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
오늘날 우리가 분석가, 전문가라 부르는
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
사람들의 생각에서
나올 것이라고 믿습니다.
나올 것이라고 믿습니다.
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
하지만 그것은 우리가 그들에게
탐험가와 발명가로 성장하는 데
탐험가와 발명가로 성장하는 데
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
필요한 자유와 보호를
보장할 때만 가능합니다.
보장할 때만 가능합니다.
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
우리가 진정으로 우리 직업을
로봇으로부터 보호하고 싶다면
로봇으로부터 보호하고 싶다면
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
우리는 리더로서 사람들에게
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
무엇을 하라고 지시하는
사고방식에서 벗어나
사고방식에서 벗어나
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
그들이 해결하고자 하는 문제가 무엇인지
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
그들이 일터에서 발휘하고 싶어하는
재능이 무엇인지 질문하기 시작해야 합니다.
재능이 무엇인지 질문하기 시작해야 합니다.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
여러분의 토요일의 모습을
수요일마다 일터로 가져올 수 있을 때
수요일마다 일터로 가져올 수 있을 때
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
여러분은 월요일을 좀 더
고대하게 될 것이기 때문입니다.
고대하게 될 것이기 때문입니다.
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
그리고 우리가 월요일에 대해
갖고있는 그런 감정은
갖고있는 그런 감정은
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
우리를 인간답게 하는 겁니다.
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
우리가 지능화 기계의 시대를 맞아
일을 재설계하듯이
일을 재설계하듯이
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
여러분도 직장생활에
보다 인간다움을 더하시기 바랍니다.
보다 인간다움을 더하시기 바랍니다.
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
10:00
Thank you.
213
588405
1151
감사합니다.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com