TEDSummit 2019
Margaret Heffernan: The human skills we need in an unpredictable world
마가렛 헤페르난(Margaret Heffernan): 예측할 수 없는 세상에서 필요한 사람의 능력
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"더욱 효율을 높이기 위해 기술에 의존할수록, 예상치 못한 상황에 맞서는 기술은 줄어들게 됩니다" 라고 작가이자 기업가인 마가렛 헤페르난(Margaret Heffernan)은 말합니다. 그녀는 왜 우리가 예측 불가능한 시대에 비즈니스, 정부, 그리고 삶의 문제들을 해결하기 위해 더 적은 기술과 더 지저분한 인간의 기술이 필요한지에 대해 공유 합니다. "우리는 전에 보지 못한 것들을 만들수 있을 만큼 용감합니다." "우리는 우리가 선택하는 어떤 미래도 만들어 낼수 있습니다." 라고 그녀는 말합니다.
Margaret Heffernan - Management thinker
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
The former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray. Full bio
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00:12
Recently, the leadership team
of an American supermarket chain
of an American supermarket chain
0
731
3606
최근 미국 어느 슈퍼마켓의
리더십 팀은
리더십 팀은
00:16
decided that their business
needed to get a lot more efficient.
needed to get a lot more efficient.
1
4361
3456
그들의 사업에 더 효율성을
도입 하기로 결정하고
도입 하기로 결정하고
00:19
So they embraced their digital
transformation with zeal.
transformation with zeal.
2
7841
3855
기꺼이 디지털화를 수용합니다.
00:24
Out went the teams
supervising meat, veg, bakery,
supervising meat, veg, bakery,
3
12174
3948
고기, 야채, 빵집을
감독하는 팀들이 나갔고
감독하는 팀들이 나갔고
00:28
and in came an algorithmic task allocator.
4
16146
4156
알고리즘 기반의 작업 분배기를
도입하였죠.
도입하였죠.
00:32
Now, instead of people working together,
5
20914
2103
이제는 사람들이 같이 일하는 대신
00:35
each employee went, clocked in,
got assigned a task, did it,
got assigned a task, did it,
6
23041
4241
직원들은 출근카드를 찍고
작업을 할당받고 일을 하고나서
작업을 할당받고 일을 하고나서
00:39
came back for more.
7
27306
1578
다른 일을 위해 다시 들르죠.
이건 강력한 과학적인 관리이며
00:41
This was scientific
management on steroids,
management on steroids,
8
29429
3727
통일적이고 효율적인 분배였었죠.
00:45
standardizing and allocating work.
9
33180
2082
매우 효과적일 줄 알았는데,
00:47
It was super efficient.
10
35580
2090
00:50
Well, not quite,
11
38750
1366
별로 그렇지 않았죠.
00:53
because the task allocator didn't know
12
41351
2326
왜냐하면, 작업 분배기는 모릅니다.
00:55
when a customer was going
to drop a box of eggs,
to drop a box of eggs,
13
43701
2922
언제 고객이 계란 박스들을 쓰러뜨릴지
00:58
couldn't predict when some crazy kid
was going to knock over a display,
was going to knock over a display,
14
46647
3849
아이들이 화면을 쳐서
쓰러뜨릴지 알 수 없으며
쓰러뜨릴지 알 수 없으며
01:02
or when the local high school decided
15
50520
1916
혹은 근처 학교들이 모든 학생이
01:04
that everybody needed
to bring in coconuts the next day.
to bring in coconuts the next day.
16
52460
2635
다음날 코코넛을
가져오도록 할지도 몰랐죠.
가져오도록 할지도 몰랐죠.
01:07
(Laughter)
17
55119
1000
(웃음)
01:08
Efficiency works really well
18
56143
2137
효율성은 여러분이 무엇이 필요할지
정확하게 예측할 수 있을 때
매우 효과적입니다.
매우 효과적입니다.
01:10
when you can predict
exactly what you're going to need.
exactly what you're going to need.
19
58304
3039
01:13
But when the anomalous
or unexpected comes along --
or unexpected comes along --
20
61815
3276
하지만, 변칙적이고
예상치 못한 일이 생길때가 있죠.
예상치 못한 일이 생길때가 있죠.
01:17
kids, customers, coconuts --
21
65115
2332
아이들, 고객들, 코코넛 등 말이에요.
01:19
well, then efficiency
is no longer your friend.
is no longer your friend.
22
67471
2873
효율성은 더 이상
여러분의 친구가 아닙니다.
여러분의 친구가 아닙니다.
정말 중요한 문제가 되는 것은
01:24
This has become a really crucial issue,
23
72074
2117
예상치 못한 문제를
해결할 수 있는 능력입니다.
해결할 수 있는 능력입니다.
01:26
this ability to deal with the unexpected,
24
74215
2618
예상치 못한 일들은
이제 일반적이기 때문입니다.
이제 일반적이기 때문입니다.
01:29
because the unexpected
is becoming the norm.
is becoming the norm.
25
77771
3457
01:33
It's why experts and forecasters
are reluctant to predict anything
are reluctant to predict anything
26
81660
4077
전문가들과 예보자들도
400일 이상의 일들을 예측하는것을
주저하는 이유기도 하죠
주저하는 이유기도 하죠
01:37
more than 400 days out.
27
85761
2572
01:41
Why?
28
89054
1446
왜냐고요?
01:42
Because over the last 20 or 30 years,
29
90524
1924
왜냐하면 지난 20~30 년간,
01:44
much of the world has gone
from being complicated
from being complicated
30
92472
3810
대부분의 세상은 복잡함에서 벗어나
01:48
to being complex --
31
96306
1296
복합적이 되었다는 것이죠.
01:50
which means that yes, there are patterns,
32
98431
2283
즉, 물론 세상에 패턴이 존재하지만
01:52
but they don't repeat
themselves regularly.
themselves regularly.
33
100738
2296
규칙적으로 반복되지는
않는다는 뜻입니다.
않는다는 뜻입니다.
매우 작은 변화도
불균형적인 영향을 끼치며
불균형적인 영향을 끼치며
01:55
It means that very small changes
can make a disproportionate impact.
can make a disproportionate impact.
34
103440
4288
02:00
And it means that expertise
won't always suffice,
won't always suffice,
35
108244
2666
전문지식만으로 항상 충분하지
않다는 것을 의미하는데
않다는 것을 의미하는데
02:02
because the system
just keeps changing too fast.
just keeps changing too fast.
36
110934
3634
시스템이 너무 빠르게
변화하기 때문이죠.
변화하기 때문이죠.
02:08
So what that means
37
116192
2632
그것이 의미하는 것은 바로
02:10
is that there's a huge amount in the world
38
118848
2887
세상에는 예측이 빗나가는 것들이
02:13
that kind of defies forecasting now.
39
121759
2990
너무 많다는 겁니다.
잉글랜드 은행은 또 다른 붕괴가
있을 것이라고 말하지만
있을 것이라고 말하지만
02:16
It's why the Bank of England will say
yes, there will be another crash,
yes, there will be another crash,
40
124773
3830
02:20
but we don't know why or when.
41
128627
2430
왜, 그리고 언제 인지는 모르죠.
02:23
We know that climate change is real,
42
131807
2616
우리는 기후변화가 사실인 것을 알지만
02:26
but we can't predict
where forest fires will break out,
where forest fires will break out,
43
134447
3076
언제 산불이 발생할지 예측할 수 없고
02:29
and we don't know which factories
are going to flood.
are going to flood.
44
137547
3250
어느 공장이 홍수에 잠길지
알 수 없습니다.
알 수 없습니다.
02:33
It's why companies are blindsided
45
141313
2691
회사들은 갑자기 기습을 당하기도 하는데
플라스틱 빨대와 가방 그리고 물병이
02:36
when plastic straws
and bags and bottled water
and bags and bottled water
46
144028
4869
주요 상품이었다가 하룻밤 사이에
불량품이 되기도 하죠.
불량품이 되기도 하죠.
02:40
go from staples to rejects overnight,
47
148921
3305
02:45
and baffled when a change in social mores
48
153488
3572
그리고 몹시 당황스러운 것은
사회적으로 스타가 추락할 때나
동료들이 따돌림을 당할 때 그렇죠.
동료들이 따돌림을 당할 때 그렇죠.
02:49
turns stars into pariahs
and colleagues into outcasts:
and colleagues into outcasts:
49
157084
4540
근절할 수 없는 불확실성 입니다.
02:55
ineradicable uncertainty.
50
163155
3054
02:59
In an environment that defies
so much forecasting,
so much forecasting,
51
167319
4336
예측에 도전하는 환경에서는
03:03
efficiency won't just not help us,
52
171679
3204
효율성은 도움이 그다지 되지 않습니다.
03:06
it specifically undermines and erodes
our capacity to adapt and respond.
our capacity to adapt and respond.
53
174907
6954
그건 확실히 우리를 취약하게 하고
서서히 무너뜨리는데
서서히 무너뜨리는데
변화를 수용하고
대응할 수 있는 능력을 말이죠.
대응할 수 있는 능력을 말이죠.
03:16
So if efficiency is no longer
our guiding principle,
our guiding principle,
54
184055
3141
만약 효율성이 더 이상
우리의 원칙이 아니라면
우리의 원칙이 아니라면
03:19
how should we address the future?
55
187220
1748
우리는 어떻게 해야 할까요?
03:20
What kind of thinking
is really going to help us?
is really going to help us?
56
188992
2452
어떤 아이디어가 정말 도움이 될까요?
03:23
What sort of talents
must we be sure to defend?
must we be sure to defend?
57
191468
5147
우리는 어떤 재능을 반드시
지켜야 할까요?
지켜야 할까요?
03:29
I think that, where in the past we used to
think a lot about just in time management,
think a lot about just in time management,
58
197601
4885
과거에는 그때 그때 처리했었지만
이제는 만약의 경우에 대해
생각하기 시작해야 합니다.
생각하기 시작해야 합니다.
03:34
now we have to start thinking
about just in case,
about just in case,
59
202510
3884
전반적으로 확실하지만, 구체적으로는
여전히 모호한 일을 준비해야 하죠.
여전히 모호한 일을 준비해야 하죠.
03:38
preparing for events
that are generally certain
that are generally certain
60
206418
3397
03:41
but specifically remain ambiguous.
61
209839
2543
03:45
One example of this is the Coalition
for Epidemic Preparedness, CEPI.
for Epidemic Preparedness, CEPI.
62
213110
5198
한 가지 예로는
CEPI(전염병 예방 협회)가 있는데
CEPI(전염병 예방 협회)가 있는데
우리는 미래에 더 많은 전염병이
생길 것 이란걸 알고 있죠.
생길 것 이란걸 알고 있죠.
03:50
We know there will be
more epidemics in future,
more epidemics in future,
63
218332
4096
03:54
but we don't know where or when or what.
64
222452
3886
하지만, 어디서, 언제, 혹은
어떤 병일지는 모르죠.
어떤 병일지는 모르죠.
03:58
So we can't plan.
65
226362
1941
그래서 우리는 계획할 수 없습니다.
04:00
But we can prepare.
66
228942
1651
하지만, 대비할 수는 있죠.
04:03
So CEPI's developing multiple vaccines
for multiple diseases,
for multiple diseases,
67
231257
5768
그래서 CEPI는 다양한 질병에 대한
다양한 백신을 개발하고 있지만
다양한 백신을 개발하고 있지만
04:09
knowing that they can't predict
which vaccines are going to work
which vaccines are going to work
68
237866
3547
어떤 백신이 효과가 있을지
어떤 전염병이 생겨날지
어떤 전염병이 생겨날지
04:13
or which diseases will break out.
69
241437
2020
예측할 수 없다는 것을 알고 있습니다.
04:15
So some of those vaccines
will never be used.
will never be used.
70
243481
2973
그래서 그중 일부는
아예 사용조차 되질 않아요.
아예 사용조차 되질 않아요.
이건 분명 비효율적입니다.
04:18
That's inefficient.
71
246478
1472
04:20
But it's robust,
72
248794
1911
하지만, 확실한 것입니다.
04:22
because it provides more options,
73
250729
1935
왜냐하면, 더 많은 선택권을 제공하며
04:24
and it means that we don't depend
on a single technological solution.
on a single technological solution.
74
252688
5010
우리가 한 가지 기술적 해결책에
의지하지 않아도 된다는 의미이죠.
의지하지 않아도 된다는 의미이죠.
전염병 반응 또한 서로 믿고 의지하는
04:30
Epidemic responsiveness
also depends hugely
also depends hugely
75
258566
3368
사람들에 의해 크게 달라지는데
04:33
on people who know and trust each other.
76
261958
2917
04:36
But those relationships
take time to develop,
take time to develop,
77
264899
2787
하지만, 이런 관계 시간이 많이 걸리며
전염병일 발병했을 때
시간은 항상 촉박하죠.
시간은 항상 촉박하죠.
04:39
time that is always in short supply
when an epidemic breaks out.
when an epidemic breaks out.
78
267710
4225
CEPI는 현재 친밀한
연합 관계를 발전시키고 있는데
연합 관계를 발전시키고 있는데
04:43
So CEPI is developing relationships,
friendships, alliances now
friendships, alliances now
79
271959
5088
04:50
knowing that some of those
may never be used.
may never be used.
80
278197
3196
일부는 쓸모가 없다는 것을
알면서도 말이죠.
알면서도 말이죠.
04:53
That's inefficient,
a waste of time, perhaps,
a waste of time, perhaps,
81
281949
3153
이건 비능률 적이고,
시간 낭비일 것입니다.
시간 낭비일 것입니다.
04:57
but it's robust.
82
285126
1294
하지만, 확실하죠.
04:59
You can see robust thinking
in financial services, too.
in financial services, too.
83
287161
3805
금융 서비스에도
확실한 생각을 볼 수 있는데
확실한 생각을 볼 수 있는데
05:02
In the past, banks used to hold
much less capital
much less capital
84
290990
3754
과거에는 은행들은
더 적은 자산을 가지고 있었는데
더 적은 자산을 가지고 있었는데
05:06
than they're required to today,
85
294768
2223
지금 필요한 자산보다 말이죠.
05:09
because holding so little capital,
being too efficient with it,
being too efficient with it,
86
297015
3741
왜냐하면 적은 자본을
효율적으로 운용하는 것은
효율적으로 운용하는 것은
05:12
is what made the banks
so fragile in the first place.
so fragile in the first place.
87
300780
3150
은행들을 초반에 취약하게 만들죠.
05:16
Now, holding more capital
looks and is inefficient.
looks and is inefficient.
88
304581
5489
요즘은 더 많은 자본을 쥐고 있는 것은
비효율적으로 보지만,
비효율적으로 보지만,
05:22
But it's robust, because it protects
the financial system against surprises.
the financial system against surprises.
89
310094
6053
금융 시스템을 불확실성으로부터
지킬 수 있기 때문에 좋은 선택입니다.
지킬 수 있기 때문에 좋은 선택입니다.
05:29
Countries that are really serious
about climate change
about climate change
90
317078
2994
기후 변화에 대해 진지하게 생각하는
국가들은 알고 있습니다.
국가들은 알고 있습니다.
05:32
know that they have to adopt
multiple solutions,
multiple solutions,
91
320096
3554
다양한 해결방안과
재사용이 가능한 에너지를
재사용이 가능한 에너지를
05:35
multiple forms of renewable energy,
92
323674
3028
받아들이고 사용해야 한다는 것을요.
05:38
not just one.
93
326726
1329
단 하나가 아닙니다.
05:40
The countries that are most advanced
have been working for years now,
have been working for years now,
94
328079
4860
대부분 선진국들은 몇 년간
수도와 식량 공급,
수도와 식량 공급,
05:44
changing their water and food supply
and healthcare systems,
and healthcare systems,
95
332963
3666
의료 보험 시스템을 바꾸고자
노력하고 있습니다.
노력하고 있습니다.
05:48
because they recognize that by the time
they have certain prediction,
they have certain prediction,
96
336653
4612
왜냐하면 그들이
어떤 예측을 할 때 쯤이면
어떤 예측을 할 때 쯤이면
이미 너무 늦을지도 모른다는 것을
알고 있기 때문입니다.
알고 있기 때문입니다.
05:53
that information may very well
come too late.
come too late.
97
341289
3311
05:57
You can take the same approach
to trade wars, and many countries do.
to trade wars, and many countries do.
98
345458
4456
많은 국가들 간 무역전쟁에서도
똑같은 것을 확인할 수 있습니다.
똑같은 것을 확인할 수 있습니다.
06:01
Instead of depending on a single
huge trading partner,
huge trading partner,
99
349938
3823
큰 하나의 파트너의 의지하는 대신
06:05
they try to be everybody's friends,
100
353785
2104
모든 나라와 친구가 되려고 노력하죠.
06:07
because they know they can't predict
101
355913
2338
왜냐하면, 어떤 시장이
갑자기 불안정해질지
갑자기 불안정해질지
06:10
which markets might
suddenly become unstable.
suddenly become unstable.
102
358275
3754
예측할 수가 없기 때문입니다.
06:14
It's time-consuming and expensive,
negotiating all these deals,
negotiating all these deals,
103
362053
4237
그 모든 거래를 협상하는 건
시간과 비용의 소모가 큽니다.
시간과 비용의 소모가 큽니다.
06:18
but it's robust
104
366314
1158
하지만, 확실하긴 하죠.
06:19
because it makes their whole economy
better defended against shocks.
better defended against shocks.
105
367496
5411
경제 붕괴에 대비할 수 있도록
만들어 주기 때문입니다.
만들어 주기 때문입니다.
06:24
It's particularly a strategy
adopted by small countries
adopted by small countries
106
372931
3679
특히, 작은 국가들이
이런 전략을 도입하는데
이런 전략을 도입하는데
그들은 절대 시장 지배력을
갖지 못할 것을 알고 있죠.
갖지 못할 것을 알고 있죠.
06:28
that know they'll never have
the market muscle to call the shots,
the market muscle to call the shots,
107
376634
4086
06:32
so it's just better to have
too many friends.
too many friends.
108
380744
3154
그래서 많은 친구를 두는 게
훨씬 더 나은 거죠.
훨씬 더 나은 거죠.
06:37
But if you're stuck
in one of these organizations
in one of these organizations
109
385922
2407
만약 여러분이 그런 단체 중
하나에 소속되어 있고
하나에 소속되어 있고
06:40
that's still kind of captured
by the efficiency myth,
by the efficiency myth,
110
388353
4895
그런 효율성의 신화에 갇혀 있다면
06:45
how do you start to change it?
111
393272
1762
어떻게 바꿀수 있을까요?
06:48
Try some experiments.
112
396011
1556
몇 가지 실험을 해보세요.
06:50
In the Netherlands,
113
398421
1366
네덜란드에서는
06:51
home care nursing used to be run
pretty much like the supermarket:
pretty much like the supermarket:
114
399811
4714
가정 요양이 슈퍼마켓처럼
운영돼곤 했습니다.
운영돼곤 했습니다.
06:56
standardized and prescribed work
115
404549
2778
표준화되고 규정된 분당 작업 시간은
06:59
to the minute:
116
407351
1768
07:01
nine minutes on Monday,
seven minutes on Wednesday,
seven minutes on Wednesday,
117
409143
3656
월요일 9분, 수요일 7분
07:04
eight minutes on Friday.
118
412823
1714
금요일 8분입니다.
07:06
The nurses hated it.
119
414561
2382
간호사들은 정말 싫어했었죠.
07:08
So one of them, Jos de Blok,
120
416967
2372
그중 한명인 요스 드 블록은
07:11
proposed an experiment.
121
419363
1581
실험을 하나를 제안했습니다.
07:13
Since every patient is different,
122
421564
1632
모든 환자는 다르고
07:15
and we don't quite know
exactly what they'll need,
exactly what they'll need,
123
423220
2414
그들이 무엇을 필요로 할지
모르기 때문에
모르기 때문에
07:17
why don't we just leave it
to the nurses to decide?
to the nurses to decide?
124
425658
2687
그냥 간호사가 결정하게
놔두면 어떨까요?
놔두면 어떨까요?
07:21
Sound reckless?
125
429267
1370
무모하게 들리나요?
07:22
(Laughter)
126
430661
1395
(웃음)
(박수)
07:24
(Applause)
127
432080
2120
07:26
In his experiment, Jos found
the patients got better
the patients got better
128
434224
4134
요스는 이 실험을 통해
기존에 걸리던 시간의
기존에 걸리던 시간의
절반의 시간 안에
환자들이 더 나아지는 것을 알았고
환자들이 더 나아지는 것을 알았고
07:30
in half the time,
129
438382
2529
07:32
and costs fell by 30 percent.
130
440935
3679
30%의 비용 절감을 하였습니다.
07:37
When I asked Jos what had surprised him
about his experiment,
about his experiment,
131
445920
4212
저는 요스에게 무엇이 그를
놀라게 했는지 물었죠.
놀라게 했는지 물었죠.
07:42
he just kind of laughed and he said,
132
450156
1793
그는 그냥 웃으며 말했죠.
"글쎄요, 그렇게 큰 개선책을
이렇게 쉽게 발견할 지 몰랐어요.
이렇게 쉽게 발견할 지 몰랐어요.
07:43
"Well, I had no idea it could be so easy
133
451973
3192
07:47
to find such a huge improvement,
134
455189
2590
그건 책상 앉아서나,
컴퓨터 스크린을 본다고
컴퓨터 스크린을 본다고
07:49
because this isn't the kind of thing
you can know or predict
you can know or predict
135
457803
3623
07:53
sitting at a desk
or staring at a computer screen."
or staring at a computer screen."
136
461450
2830
알거나 예측할 수 있는 게
아니었거든요."
아니었거든요."
07:56
So now this form of nursing
has proliferated across the Netherlands
has proliferated across the Netherlands
137
464734
3774
그래서 이런 형태의 간호는 네덜란드와
전 세계적으로 확산되었습니다.
08:00
and around the world.
138
468532
1734
하지만 새롭게 도입된 각국에서는
여전히 실험단계입니다.
여전히 실험단계입니다.
08:02
But in every new country
it still starts with experiments,
it still starts with experiments,
139
470290
3220
08:05
because each place is slightly
and unpredictably different.
and unpredictably different.
140
473534
4858
각 장소는 조금씩 다르기 때문입니다.
08:11
Of course, not all experiments work.
141
479246
3950
물론, 모든 실험이
효과가 있는 것은 아닙니다.
효과가 있는 것은 아닙니다.
08:15
Jos tried a similar approach
to the fire service
to the fire service
142
483220
3056
요스는 비슷한 실험을
소방대에게 실행해 봤지만
소방대에게 실행해 봤지만
08:18
and found it didn't work because
the service is just too centralized.
the service is just too centralized.
143
486300
3537
너무 중앙 집권적이었기 때문에
효과가 없다는 것을 알게 됐죠.
효과가 없다는 것을 알게 됐죠.
08:21
Failed experiments look inefficient,
144
489861
2563
실패한 실험은 비효율적으로 보이죠.
08:24
but they're often the only way
you can figure out
you can figure out
145
492448
3183
하지만, 그건 진짜 세상이
어떻게 돌아가는지
어떻게 돌아가는지
08:27
how the real world works.
146
495655
2274
여러분이 알아낼 수 있는
유일한 방법이죠.
유일한 방법이죠.
그래서, 그는 지금 선생님들 위해
노력하고 있죠.
노력하고 있죠.
08:30
So now he's trying teachers.
147
498280
3033
08:34
Experiments like that require creativity
148
502746
3747
그런 실험들은 창의성을 요구하며
08:38
and not a little bravery.
149
506517
2307
작은 용기가 필요 합니다.
08:41
In England --
150
509613
1563
잉글랜드에서는
08:43
I was about to say in the UK,
but in England --
but in England --
151
511978
2905
영국을 말하려고 했는데,
어쨌든 잉글랜드에서는
어쨌든 잉글랜드에서는
08:46
(Laughter)
152
514907
1742
(웃음)
08:48
(Applause)
153
516673
4314
(박수)
08:53
In England, the leading rugby team,
or one of the leading rugby teams,
or one of the leading rugby teams,
154
521363
4086
잉글랜드에서 선두에 있는
럭비팀 중 하나는
럭비팀 중 하나는
08:57
is Saracens.
155
525473
1360
사라센즈인데
08:59
The manager and the coach there realized
that all the physical training they do
that all the physical training they do
156
527299
5065
그 팀의 코치와 매니저가 깨달은 것은
그들이 하는 모든 트레이닝들과
09:04
and the data-driven
conditioning that they do
conditioning that they do
157
532388
2714
데이터 기반 훈련은
일반적이라는 겁니다.
일반적이라는 겁니다.
09:07
has become generic;
158
535126
1154
정말로 모든 팀들이 정확히
똑같이 했습니다.
똑같이 했습니다.
09:08
really, all the teams
do exactly the same thing.
do exactly the same thing.
159
536304
2790
09:11
So they risked an experiment.
160
539683
2332
그래서 그들은 모험 삼아 실험을 했는데
09:14
They took the whole team away,
even in match season,
even in match season,
161
542039
4245
경기가 한창인 시즌 중 임에도
모든 선수들을 스키여행을 보냈습니다.
09:18
on ski trips
162
546308
1415
09:19
and to look at social projects in Chicago.
163
547747
3294
그리고 시카고에서 열리는
사교 모임 프로젝트를 알아봤는데
사교 모임 프로젝트를 알아봤는데
09:23
This was expensive,
164
551065
1526
엄청 비싸고 시간낭비였습니다.
09:24
it was time-consuming,
165
552615
1952
럭비 선수들을 스키장에 보내는 건
꽤나 무모한 것 같죠, 그렇죠?
꽤나 무모한 것 같죠, 그렇죠?
09:26
and it could be a little risky
166
554591
1681
09:28
putting a whole bunch of rugby players
on a ski slope, right?
on a ski slope, right?
167
556296
3774
(웃음)
09:32
(Laughter)
168
560094
1047
하지만, 그들이 알게 된 건
선수들이 돌아왔을 때
선수들이 돌아왔을 때
09:33
But what they found was that
the players came back
the players came back
169
561165
3344
09:36
with renewed bonds
of loyalty and solidarity.
of loyalty and solidarity.
170
564533
5266
한층 새로워진 충성심, 단결심과
결속력을 보여주었죠.
결속력을 보여주었죠.
09:41
And now when they're on the pitch
under incredible pressure,
under incredible pressure,
171
569823
3409
이제는 경기가 고조되어
그들이 중압감을 느낄 때
그들이 중압감을 느낄 때
09:45
they manifest what the manager
calls "poise" --
calls "poise" --
172
573256
4426
그들은 매니저가 말하는
"침착성"을 보입니다.
"침착성"을 보입니다.
09:50
an unflinching, unwavering dedication
173
578515
4159
주눅 들지 않고, 확고한
서로에 대한 믿음과 헌신을 말하죠.
서로에 대한 믿음과 헌신을 말하죠.
09:54
to each other.
174
582698
1475
상대팀은 이것을 두려워하고
09:56
Their opponents are in awe of this,
175
584824
3753
여전히 효율성에 사로잡혀
시도하긴 힘든 것 이었죠.
시도하긴 힘든 것 이었죠.
10:00
but still too in thrall
to efficiency to try it.
to efficiency to try it.
176
588601
4152
10:05
At a London tech company, Verve,
177
593783
2032
런던의 기술 회사인
Verve의 CEO는
Verve의 CEO는
10:07
the CEO measures just about
everything that moves,
everything that moves,
178
595839
3343
진행 중인 모든 것을 측정하였지만
10:11
but she couldn't find anything
that made any difference
that made any difference
179
599206
3024
그녀는 회사 생산성에 영향을 끼치는 걸
아무것도 찾지 못하였습니다.
아무것도 찾지 못하였습니다.
10:14
to the company's productivity.
180
602254
2127
그래서, 그녀는 "Love week"
라고 불리는 걸 생각해냈는데
라고 불리는 걸 생각해냈는데
10:16
So she devised an experiment
that she calls "Love Week":
that she calls "Love Week":
181
604405
3755
10:20
a whole week where each employee
has to look for really clever,
has to look for really clever,
182
608184
4537
일주일 내내 각 직원들은
찾아보도록 하는 겁니다.
찾아보도록 하는 겁니다.
똑똑하고, 도움이 되며,
창의적인 것 들을요.
창의적인 것 들을요.
10:24
helpful, imaginative things
183
612745
2279
10:27
that a counterpart does,
184
615048
1800
다른 누군가가 이미 하는 것을요.
10:28
call it out and celebrate it.
185
616872
2464
그리고 크게 축하 해줍니다.
10:31
It takes a huge amount of time and effort;
186
619360
2117
엄청난 시간과 노력이 필요하기에
10:33
lots of people would call it distracting.
187
621501
3037
많은 직원들은 쓸데없는 짓이라고
말하였습니다.
말하였습니다.
10:36
But it really energizes the business
188
624562
2232
하지만, 그건 비즈니스에 대한
열정을 돋우며
열정을 돋우며
10:38
and makes the whole company
more productive.
more productive.
189
626818
3638
회사 전체를 생산적이게 만들었죠.
10:44
Preparedness, coalition-building,
190
632048
3306
준비성, 연합성
10:47
imagination, experiments,
191
635378
3582
상상력, 실험정신,
10:50
bravery --
192
638984
1167
용감함.
10:53
in an unpredictable age,
193
641028
1597
예측할 수 없는 시대에는
10:54
these are tremendous sources
of resilience and strength.
of resilience and strength.
194
642649
5668
이것들은 굉장히 중요한
회복력과 힘의 원천입니다.
회복력과 힘의 원천입니다.
11:00
They aren't efficient,
195
648673
2568
그것들은 효율적이지 않지만
하지만 우리에게 무한한 능력을 줍니다.
11:04
but they give us limitless capacity
196
652278
2669
수용과 적응 그리고 창의력을 말이죠.
11:06
for adaptation, variation and invention.
197
654971
4495
11:12
And the less we know about the future,
198
660284
2422
우리가 미래에 대해 모를수록
11:14
the more we're going to need
these tremendous sources
these tremendous sources
199
662730
5402
우리는 더욱 이러한
굉장한 요소들이 필요합니다.
굉장한 요소들이 필요합니다.
11:20
of human, messy, unpredictable skills.
200
668156
5621
인간적이고, 복잡하며,
예측할 수 없는 능력들 말이죠.
예측할 수 없는 능력들 말이죠.
하지만 기술에 대한 의존도가 증가하면서
11:27
But in our growing
dependence on technology,
dependence on technology,
201
675336
4060
우리는 이 능력을
팔아 치우고 있습니다.
팔아 치우고 있습니다.
11:32
we're asset-stripping those skills.
202
680318
3350
11:36
Every time we use technology
203
684642
3565
매 순간 우리가 기술을 사용하여
우리를 어떤 결정이나
선택을 하게 하거나
선택을 하게 하거나
11:40
to nudge us through a decision or a choice
204
688231
4192
11:44
or to interpret how somebody's feeling
205
692447
2314
혹은, 다른 사람의 감정을 이해하려거나
11:46
or to guide us through a conversation,
206
694785
2177
대화를 이끌어 가고자 할 때
우리는 우리 스스로 할 수 있는 것을
기계에게 맡기는데
기계에게 맡기는데
11:48
we outsource to a machine
what we could, can do ourselves,
what we could, can do ourselves,
207
696986
5114
11:54
and it's an expensive trade-off.
208
702124
2524
엄청나게 비싼 거래입니다.
11:57
The more we let machines think for us,
209
705847
2902
더욱더 기계가 우리를 대신해 생각할 때
12:01
the less we can think for ourselves.
210
709780
2869
우리는 스스로 생각할 수 없게 됩니다.
12:05
The more --
211
713661
1153
(박수)
12:06
(Applause)
212
714838
4570
의사들이 더더욱 디지털 의료 기록을
쳐다볼수록
쳐다볼수록
12:11
The more time doctors spend
staring at digital medical records,
staring at digital medical records,
213
719432
4721
그들은 더욱 적은 시간을
환자를 돌보는데 쓰죠
환자를 돌보는데 쓰죠
12:16
the less time they spend
looking at their patients.
looking at their patients.
214
724177
3386
12:20
The more we use parenting apps,
215
728325
2788
우리가 육아 애플리케이션을
더 사용할수록
더 사용할수록
12:23
the less we know our kids.
216
731137
2157
자기 자녀에 대해선 더욱 모르게 되죠.
12:26
The more time we spend with people that
we're predicted and programmed to like,
we're predicted and programmed to like,
217
734310
5086
더 많은 시간을 우리가 좋아하는
사람들과 보낼수록
사람들과 보낼수록
12:31
the less we can connect with people
who are different from ourselves.
who are different from ourselves.
218
739420
3710
우리와 다른 사람들과는
더 적은 시간을 보내게 되죠.
더 적은 시간을 보내게 되죠.
12:35
And the less compassion we need,
the less compassion we have.
the less compassion we have.
219
743154
5027
더 적은 동정심이 필요할수록
더 적은 연민을 느끼게 됩니다.
더 적은 연민을 느끼게 됩니다.
12:41
What all of these
technologies attempt to do
technologies attempt to do
220
749825
3534
이 모든 기술이 시도하려는 것은
12:45
is to force-fit a standardized model
of a predictable reality
of a predictable reality
221
753383
6797
예측 가능한 현실의 표준화된 모델을
무한히 놀라운 세계에
강제 적용하려는 것입니다.
강제 적용하려는 것입니다.
12:52
onto a world that is
infinitely surprising.
infinitely surprising.
222
760204
3368
12:56
What gets left out?
223
764926
1352
무엇이 빠졌을까요?
우리가 측정할 수 없는 모든 것들
12:58
Anything that can't be measured --
224
766965
2603
그건, 모든 중요한 가치들입니다.
13:02
which is just about
everything that counts.
everything that counts.
225
770451
2359
13:05
(Applause)
226
773810
6965
(박수)
13:14
Our growing dependence on technology
227
782854
4087
우리의 기술 발전에 대한
의존이 높아지면
의존이 높아지면
13:18
risks us becoming less skilled,
228
786965
3773
우리의 능력은 부족해져
자신을 위태롭게 하며
자신을 위태롭게 하며
13:22
more vulnerable
229
790762
1595
점점 더 복잡해지는 현실 세계에
더 취약하게 됩니다.
더 취약하게 됩니다.
13:24
to the deep and growing complexity
230
792381
2951
13:27
of the real world.
231
795356
1373
13:29
Now, as I was thinking about
the extremes of stress and turbulence
the extremes of stress and turbulence
232
797951
5384
제가 생각을 해 봤는데요.
우리가 마주해야 할 극심한 스트레스와
격동에 대해서 생각해봤습니다.
격동에 대해서 생각해봤습니다.
13:35
that we know we will have to confront,
233
803359
2656
저는 생과 사를 오가는 경험을 겪어냈던
13:39
I went and I talked to
a number of chief executives
a number of chief executives
234
807412
2952
13:42
whose own businesses had gone
through existential crises,
through existential crises,
235
810388
4168
다수의 CEO들과 얘기를 나눠봤습니다.
13:46
when they teetered
on the brink of collapse.
on the brink of collapse.
236
814580
2888
그들이 붕괴 직전의 상황에
처했을 때에 대해서 말이죠.
처했을 때에 대해서 말이죠.
13:50
These were frank,
gut-wrenching conversations.
gut-wrenching conversations.
237
818594
4808
속이 뒤집힐 정도의
솔직한 대화였습니다.
솔직한 대화였습니다.
그저 회상하는 것만으로 눈물을 흘렸죠.
13:56
Many men wept just remembering.
238
824302
3277
14:00
So I asked them:
239
828214
1514
전 그들에게 물었습니다.
"무엇이 당신을 계속
나아가게 만들었나요?"
나아가게 만들었나요?"
14:02
"What kept you going through this?"
240
830603
2065
14:05
And they all had exactly the same answer.
241
833328
2654
그들은 하나같이
똑같은 대답을 하였습니다.
똑같은 대답을 하였습니다.
14:08
"It wasn't data or technology," they said.
242
836006
3110
"그건 데이터나
기술 같은 것들이 아닙니다.
기술 같은 것들이 아닙니다.
14:11
"It was my friends and my colleagues
243
839926
3385
저를 지탱해준 건
제 친구와 동료들이었습니다.
제 친구와 동료들이었습니다.
14:15
who kept me going."
244
843335
1336
14:17
One added, "It was pretty much
the opposite of the gig economy."
the opposite of the gig economy."
245
845173
5315
긱 이코노미 같은 것과는
완전히 다른 것이죠"
완전히 다른 것이죠"
14:24
But then I went and I talked to a group
of young, rising executives,
of young, rising executives,
246
852056
3734
그러고 성장 중인 젊은 CEO 그룹과
얘기를 나누었습니다.
얘기를 나누었습니다.
14:27
and I asked them,
247
855814
1807
그들에게 물었죠.
14:29
"Who are your friends at work?"
248
857645
1542
"직장에서 누가와 친구예요?"
14:31
And they just looked blank.
249
859211
1778
그들은 그저 눈만 깜박거렸고
14:33
"There's no time."
250
861765
1850
"시간이 없어요."
14:35
"They're too busy."
251
863639
1809
"너무 바빠요."
14:37
"It's not efficient."
252
865472
1438
"그건 효율적이지 않아요."
14:39
Who, I wondered, is going to give them
253
867906
3572
저는 누군지 궁금했습니다.
폭풍이 올 때 누가 그들에게
상상력과 체력 그리고 용기를 줄까요?
상상력과 체력 그리고 용기를 줄까요?
14:43
imagination and stamina and bravery
254
871502
4539
14:48
when the storms come?
255
876065
1516
미래를 안다고 말하려는 사람은
14:51
Anyone who tries to tell you
that they know the future
that they know the future
256
879694
3643
14:55
is just trying to own it,
257
883361
2198
누구나 소유하려고 할 뿐입니다.
14:57
a spurious kind of manifest destiny.
258
885583
3308
그럴싸한 잘못된 미래를 말이죠.
15:01
The harder, deeper truth is
259
889794
2321
더 분명한 깊은 진실은
15:05
that the future is uncharted,
260
893126
2409
미래는 그려지지 않은 지도입니다.
15:07
that we can't map it till we get there.
261
895559
2244
그곳에 도착하기 전까지는요.
15:10
But that's OK,
262
898734
2063
하지만 괜찮아요.
15:12
because we have so much imagination --
263
900821
3017
우리는 너무나 많은 상상력이 있거든요.
15:15
if we use it.
264
903862
1447
만약 그걸 사용한다면
15:17
We have deep talents
of inventiveness and exploration --
of inventiveness and exploration --
265
905333
5477
깊고 독창적인 상상력과
탐사하는 재능을 갖게 되고
탐사하는 재능을 갖게 되고
15:22
if we apply them.
266
910834
1777
만약 그걸 적용한다면
15:24
We are brave enough to invent things
we've never seen before.
we've never seen before.
267
912635
5517
우리가 여태껏 보지 못한 것을
만들 만큼 충분히 용감하게 되죠.
만들 만큼 충분히 용감하게 되죠.
기술에 그만 집착 하세요.
15:31
Lose those skills,
268
919175
1615
그리고 우리는 방황하겠지만
15:33
and we are adrift.
269
921810
1722
15:36
But hone and develop them,
270
924384
2725
그것들을 발전시키고 갈고 닦으세요.
15:40
we can make any future we choose.
271
928498
2458
우리가 선택한 어떤 미래라도
만들 수 있습니다.
만들 수 있습니다.
15:44
Thank you.
272
932382
1174
감사합니다.
15:45
(Applause)
273
933580
6086
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Margaret Heffernan - Management thinkerThe former CEO of five businesses, Margaret Heffernan explores the all-too-human thought patterns -- like conflict avoidance and selective blindness -- that lead organizations and managers astray.
Why you should listen
How do organizations think? In her book Willful Blindness, Margaret Heffernan examines why businesses and the people who run them often ignore the obvious -- with consequences as dire as the global financial crisis and Fukushima Daiichi nuclear disaster.
Heffernan began her career in television production, building a track record at the BBC before going on to run the film and television producer trade association IPPA. In the US, Heffernan became a serial entrepreneur and CEO in the wild early days of web business. She now blogs for the Huffington Post and BNET.com. Her latest book, Beyond Measure, a TED Books original, explores the small steps companies can make that lead to big changes in their culture.
Margaret Heffernan | Speaker | TED.com