기업들은 직원 낙관주의를 이용해 내일의 직장을 어떻게 움직일 것인가

기업들은 미래의 일터를 준비하면서 심각한 불확실성에 직면하고 있다. 지난 20년 간, 전 세계 기업들은 전례를 찾아볼 수 없을 정도로 빠르고 대대적인 변화를 경험했다. 혁신, 세계화, 아웃소싱, 비정규직 및 긱(gig) 노동의 성장은 결국 인력 구조의 변화, 새로운 비즈니스 모델의 등장, 새로운 경쟁력에 대한 폭발적인 수요, 기존 업무에 대한 재정의로 이어졌다. 근로자와 비즈니스 리더들은 모두 일의 미래에 대해 큰 두려움을 갖고 있다.

조직 변화의 과학

조직 변화를 실행하는 전통적인 접근방식은 일반적으로 그다지 효과가 없다. 변화관리는 보통 천편일률적으로, 경험에 기반해 주먹구구식으로 진행된다. 리더들은 변화에 대해 증거, 분석기술, 새로운 기술을 활용하는 새로운 접근법을 취할 필요가 있다. 다시 말해서, 리더들은5가지 핵심 요소를 기반으로 하는 새로운 조직변화의 과학을 활용해야 한다

미래의 조직

앞으로 십 년 동안, 기업들이 학습률 경쟁을 해야 하는 필요성은 더욱 커질 것이다. 기술이 결정적인 역할을 할 것은 분명하다. 하지만, 학습률 경쟁을 하는 기업들이 AI를 단순히 도입하는 것만으로는 충분치 않다. AI 도입만으로는 개별 활동들의 학습만 강화시킬 수 있기 때문이다. 이전의 혁신적인 기술들과 마찬가지로, AI와 인간의 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 근본적인 조직혁신이 필요할 것이다. 다시 말해서 2020년대에 승리하기 위해서, 리더들은 기업을 차세대학습조직으로 재탄생시켜야 한다.

경쟁의 새로운 논리

경쟁의 논리가 변화했다. 상품과 서비스, 경쟁자들이 안정적인 예측가능한 게임에서 다양한 차원에서 경쟁해야 하는 복잡하고 역동적인 게임으로 변한 것이다. 이를 제대로 이해하고 조직을 적절하게 재정비하는 리더들은 다음 십 년의 승자가 될 수 있는 유리한 고지를 점할 것이다.

제로 고객마찰의 미래

화학산업이 평균 이상의 총주주수익률을 기록하고 있다. 이는 다른 산업들의 수익률이 하락하는 상황에서 특히 주목할 만한 성과이다. 지난 몇 년 동안 중국, 일본, 인도의 화학기업들은 특히 훌륭한 실적을 기록했다. 인도는 이미 전 세계에서 가장 빨리 성장하는 화학시장 중 하나였지만, 이제는 화학제품 소비의 새로운 장을 열고 있다.

화학산업의 반등과 인도의 부상

화학산업이 평균 이상의 총주주수익률을 기록하고 있다. 이는 다른 산업들의 수익률이 하락하는 상황에서 특히 주목할 만한 성과이다. 지난 몇 년 동안 중국, 일본, 인도의 화학기업들은 특히 훌륭한 실적을 기록했다. 인도는 이미 전 세계에서 가장 빨리 성장하는 화학시장 중 하나였지만, 이제는 화학제품 소비의 새로운 장을 열고 있다.

도시 이동성에서 협동의 역설 해결하기

‘일단 지어 놓으면, 사람들이 올 것이다(If you build it, they will come)‘ 라는 말이 있다. 하지만, 그것도 거기까지 갈 수가 있어야 가능한 일이다. 현재 전세계 도시에서, 교통 체증이 심화되고 대중교통수단이 악화되면서, 어딘가로 가는 것 자체가 어려운 일이다. 이동시간은 더욱 늘어나고, 도시로의 접근은 갈수록 어려워 지고 있다. 이는 단순히 짜증을 유발시키는 원인 이상의 의미가 있다. 도시들이 직면한 이 이동성 문제는 도시의 경제적 생존가능성, 환경, 사회 전반을 모두 위협한다.

관리자들을 다시 일하게 하기

기업들은 업무방식을 혁신하고 있다. 이제는 관리자들이 관리하는 방식도 변화해야 한다.

보험산업의 디지털 변혁 시작, 실행, 확장

대부분의 보험사 CEO들은 디지털화를 통해 성취하고자 하는 것에 대해서는 정확한 생각을 갖고 있다. 그들이 꿈꾸는 세계에서, 고객들은 보험사와 언제, 어디서, 어떻게 상호작용 할 지를 선택할 수 있다. 신상품은 매일 쏟아져 나온다. 보험견적서 발급과 간단한 보험금청구는 즉각적으로 처리된다. 조직은 디지털 스타트업 기업들의 집합처럼 모두 애자일(agile)한 접근법을 따른다. 이렇듯 정확한 목표를 설정하고 있음에도 불구하고, 대부분의 CEO들은 이 목표상태에 도달하기 위한 방법에 대해서는 매우 불확실한 입장이다.

학습율 경쟁 (Competing on the Rate of Learning)

인공지능을 비롯한 신기술들은 비즈니스의 학습율을 그 어느 때보다 높은 수준으로 끌어올릴 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 데이터의 규모와 속도는 폭발적으로 증가했으며, 알고리즘을 통해 복잡한 패턴과 인사이트가 전례 없이 빠른 속도로 쏟아져 나오고 있다. 상품주기가 단축되고 비즈니스 모델은 빠르게 변화하는 시대에서, 새로운 트렌드 혹은 새롭게 부상하는 니즈를 제일 먼저 파악하는 기업들에게 그 혜택을 누릴 수 있는 최고의 기회가 주어질 것이다.

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