핵심 내용 요약
이 글은 직장에서 흔히 볼 수 있는 “이건 별로 복잡하지 않아”라는 인식의 갈등을 중심으로, 관리자와 실행자가 동일한 작업에 대해 다른 느낌을 가지는 근본적인 이유를 밝힙니다. 그 이유는 양측이 문제를 서로 다른 추상적인 차원에서 바라보기 때문입니다: 관리자는 단순화된 목표(예: “고객 환불”)만을 보는 반면, 실행자는 실제 상황에서 발생하는 수많은 예외 사항, 제약 조건, 위험 요소(예: 환불 시 네트워크 지연, 중복 제출, 권한 변경 등)에 직면해 있습니다. 또한 이러한 갈등의 배경에 있는 언어적, 조직적, 자원적 요인들을 분석하며, AI 시대에는 이러한 인식의 편향이 더욱 두드러질 것이라고 지적하고 현실의 복잡성을 직시하는 것의 중요성을 강조합니다.
1. 시각의 차이: 리더는 “한 줄”을 보지만, 실행자는 “복잡한 그물”을 마주한다
리더에게 작업은 단순화된 이상적인 프로세스처럼 보입니다(예: “고객이 환불 신청 → 시스템 검토 → 환불 완료”), 마치 몇 단계만으로 끝나는 직선처럼요. 하지만 실행자는 그 줄 너머의 모든 “예상치 못한 상황”을 처리해야 합니다: 고객이 제공한 정보가 불완전하면 어떻게 할까? 갑자기 인터넷이 끊겨서 환불이 되지 않으면 어떻게 할까? 제3자 결제 시스템이 응답하지 않으면 어떻게 재시도할까? 같은 고객이 두 번 환불을 요청하면 중복 지급되지 않도록 해야 할까? 이런 문제들은 실행자의 시간의 80%를 차지합니다.
예를 들어, 환불 기능의 데모 버전을 만드는 데는 3일이면 충분할 수 있지만, 실제 환경에 적용하려면 한 달이 걸립니다. 왜냐하면 모든 예외 상황을 고려하여 시스템이 “오류 없이” 작동하도록 해야 하기 때문입니다.
2. 언어의 “속임수”: 자연어는 복잡성을 숨긴다
우리가 요구사항을 자연어로 표현할 때 많은 세부 사항을 자동으로 생략합니다. 예를 들어, “자동 환불 기능을 추가해달라”고 말하면 10초 만에 끝납니다만, 이 말 뒤에는 많은 문제가 숨어 있습니다: 누가 자동 환불을 시작할 권한이 있을까? 환불 금액이 얼마를 초과하면 수동으로 검토해야 할까? 고객이 이미 상품을 받았는데도 자동으로 환불할 수 있을까? 환불에 실패했을 때 어떻게 고객에게 알릴까? 이러한 세부 사항들은 실행자가 “일부러 복잡하게 만든 것”이 아니라 원래 존재하는 문제들입니다.
마치 “커피 한 잔 사줘”라고 말할 때 얼음을 넣을지, 설탕을 넣을지, 어느 가게에서 사울지를 말하지 않는 것과 같습니다. 요구사항이 간단할수록 실행자가 챙겨야 할 세부 사항은 더 많아집니다. 이것이 바로 양측이 다투는 이유입니다: 요구를 하는 사람은 “왜 이렇게 많은 일을 하나요?”라고 생각하고, 실행자는 “제대로 설명하지 않았다”고 느낍니다.
3. 조직의 “압축 필터”: 상위층일수록 복잡성을 보지 못한다
대기업에서는 정보가 계층별로 압축됩니다: 일선 직원은 매일 10개의 예외 사항을 처리하지만, 기술 담당자는 이를 3개의 위험 요소로 요약하고, 부서 관리자는 이를 1개의 문제로 축소합니다. CEO에게는 “프로젝트 진행이 조금 느린다”는 정도만 전달될 수 있습니다. 이러한 압축은 필요하지만, 상위층이 문제가 없다고 오해할 수 있습니다.
예를 들어, 엘리베이터를 사용할 때 버튼을 누르면 바로 층에 도착하지만, 그 뒤에 있는 제동 시스템, 센서, 안전 장치 등 복잡한 구성 요소는 보이지 않습니다. 우수한 팀은 이러한 복잡성을 하위 단계에서 처리하여 상위층이 “모든 것이 정상적으로 작동한다”고 느끼게 합니다. 하지만 핵심 인력이 떠나면 상위층은 갑자기 “시스템이 이렇게 복잡하다는 것을 깨닫습니다.
4. 자원의 경쟁: “복잡하지 않다”는 시간과 비용을 두고의 싸움
리더가 “복잡하지 않다”고 말할 때, 그것은 진짜로 간단하다고 생각하는 것이 아니라 자원을 통제하기 위함입니다: 복잡성을 인정하면 인력과 예산을 늘리거나 시간을 연장해야 합니다. 하지만 생략된 비용은 사라지지 않고 다른 곳으로 옮겨집니다. 예를 들어, 테스트 시간을 줄이면 출시 후 문제가 발생하여 더 많은 인력과 비용이 필요할 수 있습니다; 모니터링이 제대로 되지 않으면 문제가 늦게 발견되어 더 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
예를 들어, 집을 리모델링할 때 비용을 절약하기 위해 방수 처리를 생략하면 몇 달 후에 물이 새서 수리하는 데 더 많은 돈이 듭니다. 복잡성은 지불을 미룰 수 있지만, 완전히 없앨 수는 없습니다.
5. AI 시대의 새로운 함정: “만들기는 쉽지만, 신뢰할 수 있게 만드는 것이 어렵다”
AI 덕분에 프로토타입을 빠르게 만드는 것이 가능해졌습니다. 과거에는 몇 주가 걸렸던 작업도 이제 AI를 사용하면 몇 시간 안에 완성할 수 있습니다. 하지만 이로 인해 “전체 시스템이 간단하다”고 오해하기 쉽습니다. 실제로 AI는 “만들 수 있는” 문제만 해결했을 뿐, “신뢰할 수 있게 만드는” 문제는 해결하지 못했습니다. 예를 들어, AI가 주문을 처리하는 데 도움을 줄 수 있지만, 어떤 주문은 처리할 수 없는지, 수정이 잘못되었을 때 어떻게 복구할지, 제3자 시스템에 문제가 생겼을 때 어떻게 대처할지는 알 수 없습니다.
더 위험한 것은 AI의 실행 속도가 빠르다는 점입니다: 한 직원이 하루에 10번 실수할 수 있지만, AI는 1분 안에 1000번 실수할 수 있으며, 여러 시스템을 거쳐 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시대에는 “만들 수 있는지”가 아니라 “위험을 어떻게 통제할 수 있는지”가 중요합니다. 예를 들어, AI가 언제 중단되어야 하는지, 누가 책임을 져야 하는지, 문제가 발생했을 때 어떻게 책임을 조사할지가 중요합니다.
결론
“이건 별로 복잡하지 않아”라는 말 자체에는 문제가 없습니다. 하지만 명심해야 합니다: 간단한 것은 목표일 뿐, 현실은 복잡합니다. 다음에 이런 말을 들었을 때 다투기 전에 먼저 생각해보세요: “우리가 보는 것은 이상적인 간단함인가, 아니면 이미 숨겨진 복잡성인가?” 결국 진정한 성숙함은 복잡성을 부정하는 것이 아니라 복잡성을 관리 가능한 시스템으로 만드는 데 있습니다.