조직 변화의 과학

대부분의 조직의 경우 현재 상태와 앞으로 다가올 십 년에 성공하기 위해 필요한 상태에는 격차가 있다. 2020년대에 승리하는 기업들은 변화하는 현실에 맞게 끊임없이 학습하고 적응하고, 인공지능과 인간지능을 새로운 방식으로 조합하고 더욱 광범위한 비즈니스 생태계의 혜택을 최대한 활용할 수 있도록 만들어진 기업일 것이다. 이를 위해 필요한 미래의 상태에 도달하기 위해서는 근본적인 변혁이 필요할 것이다.

이 변화의 노력은 쉽지 않은 도전이 될 것이다. 대다수의 기업들에는 서열구조와 인간의 의사결정에 기반한 운영시스템이 뿌리깊게 자리잡고 있다. 기업들은 내부 프로세스를 재설계하고 새로운 역량과 비즈니스모델을 만들어야 한다. 게다가 이는 한 번의 변화노력으로 해결될 일이 아니다. 비즈니스의 본질적인 역동성으로 인해, 조직은 발전하는 기술을 따라잡고 변화하는 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해 지속적이고 대대적인 변화에 필요한 역량을 키워야 할 것이다.

조직 변화를 실행하는 전통적인 접근방식은 일반적으로 그다지 효과가 없다. 변화관리는 보통 천편일률적으로, 경험에 기반해 주먹구구식으로 진행된다. BCG 조사에 따르면 장단기적으로 성공한 변혁은 4건 중 1건에 불과하며 이 성공률은 점차 하향하는 추세이다. 하지만, 성패에 따른 결과는 어마어마하다. 십 년간 최대 규모 변혁에 성공하느냐 실패하느냐에 따른 누적 격차는 그 회사 전체의 시장가치에 달할 수 있다.

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. (보기 1 참조.)

1. 증거를 기반으로 변화 프로그램을 수립하라.

2. 당면 과제의 성격에 따라 변화전략을 차별화하라.

3. 변화관리의 불확실성과 복잡성을 받아들여라.

4. 기술을 이용해 변화실행에 적합한 인재를 찾아라.

5. 변화프로그램을 개선하기 위해 새로운 과학기술을 이용하라.

보기 1.  조직변화의 5가지 핵심사항

증거를 기반으로 변화프로그램 수립

변화를 어떻게 실행할 것인지를 이해하는 데 있어, 비즈니스 리더들은 많은 경우 직관과 경험에 의존해왔다. 일반적인 변혁노력에서, 프로그램 설계, 전술 및 가치창출수단의 선택, 지속적 관리는 종종 고객 설문조사와 현황보고서 등 거의 주관적이라고 할 수 있는 데이터를 기반으로 한다. 하지만, 데이터의 가용성이 증가하고 새로운 분석기술 접근법이 등장함에 따라, 어떤 것이 효과가 있고 어떤 것이 그렇지 않은지를 경험적으로 분석하는 것이 가능해졌다. 따라서 리더들은 증거에 기반한 변혁 접근법이 필요하다.

중요한 변화를 경험한 수 백 개의 대기업에 대한 BCG의 경험론적 분석을 통해 많은 교훈을 얻을 수 있다. 단기적으로, 가장 성공적인 기업들은 효율성을 개선한 것은 물론이고, 설득력 있는 논리를 통해 투자자들의 기대치를 재설정했다. (보기 2 참조.) 장기적으로는, R&D 투자를 늘리는 등 매출성장 증대를 위한 대책을 추진했다. 여러 개의 임시 개선 책들보다는 공식적인 변혁 프로그램을 추진했고 이에 대해 투자를 아끼지 않았다. 또한 변혁을 선제적으로, 즉 실적이 하락하는 것에 대한 대응으로서가 아니라 기업 운영이 순조롭게 진행되고 있을 때, 추진했다.

앞으로 십 년 동안 성공하기 위해, 리더들은 증거기반 접근법 등을 모든 종류의 변화상황에 적용할 수 있다. 즉, 변혁을 어쩔 수 없이 대응하는 것에서 경쟁력상승의 기회로 변화시키는 것이다. 예를 들어, 경험론적 분석을 통해 기업들이 실적이 저조한 비즈니스를 성공적으로 인수하고 혁신할 수 있다. BCG의 연구조사에 따르면 이런 ‘턴어라운드 M&A’ 딜은 리스크가 매우 높지만, 이 높은 리스크를 극복할 수 있는 확실한 방법이 있다. 핵심 소프트 팩터(soft factor)를 주의 깊게 살피고 턴어라운드 이니셔티브에 신속히 착수하며 야심찬 시너지 목표를 설정하는 것이다. 그 예로, 목적이 잘 정의되어 있는 기업들은 턴어라운드 딜에서 훨씬 더 좋은 결과를 얻었으며, 이는 변화의 여정에서 직원들의 동기부여가 얼마나 중요한지를 확실히 보여준다.

경제성장 둔화 등 외부 조건의 변화에 대응할 수 있도록 해 주는 이와 유사한 접근법이 또 하나 있다. 대부분의 기업들이 경기둔화 시기에 실적하락을 경험하지만, 소수의 기업들은 살아남아 번영하는데, 역사적 분석을 통해 이들이 다른 기업과 차별화되는 지점을 알 수 있다.

리더들은 증거기반 변혁법을 도입하기 위해 어떤 단계를 밟아야 하는가?
• 개인적인 경험이나 주먹구구식 방법에만 의존하지 않고, 다양한 종류의 역사적 증거를 통해 인사이트 도출.

• 각각의 변화상황에 적합한 맞춤형 인사이트를 찾아내고 그에 따라 프로그램 설계를 최적화할 수 있도록 분석기술역량 강화.

• 선제적 변화를 납득할 수 있도록 조직 내에 위기감 조성.

보기 2. 증거를 통해 실적 동인이 시간기준에 따라 다양함을 알 수 있다.

 

변화전략 차별화

조직의 변화는 많은 경우 모든 상황에 대해 한 가지 유형의 변화관리를 필요로 하는 한 가지 유형의 도전과제로 여겨진다. 이에 따라, 대부분의 변화노력은 공통의 재료를 가지고 기존의 요리법을 따른다. 예를 들어, 중앙화된 관리조직, 정기 현황점검, 기 설정 마일스톤 대비 평가, 정확한 최종기일이 있는 일회성 프로세스 등이다.

하지만 현실에서, 조직변화의 종류는 매우 다양하고 이로 인해 여러 다양한 도전과제들과 요구사항들이 생겨난다. 리더들은 조직변혁을 구성요소 별로 다양화해야 하며 각 요소 별 적절한 접근법을 파악해야 한다.

변화는 가능성의 ‘풍경 ’을 가로지르는 움직임으로 이해될 수 있다. 여기서 각 지점들은 그 조직의 처할 수 있는 여러 상황에 해당한다. 조직들은 ‘더 높은 지대’로 올라가고자 하며, 이는 즉 더 높은 실적을 의미한다. 서로 다른 변화 상황은 두 가지 차원으로 생각해 볼 수 있다. 목적지는 분명한가(목표)? 여기서 저기까지 도달하기 위한 분명한 경로가 있는가(수단)? (보기 3 참조.)

보기 3. 서로 다른 상황은 서로 다른 변화전략을 필요로 한다.
도전과제를 이런 식으로 차별화함으로써 변화 전략의 다섯 가지 유형을 알 수 있다. 각 유형은 근본적으로 다른 변화관리방법을 필요로 한다.
• 계획된 여정 (planned itinerary)은 조직 관리의 전통적인 접근이라고 할 수 있다. 확실한 목표와 목표달성을 위한 정확한 대책이 있는 경우에 적합하다. 그 예로, HSBC는 기존 비핵심 지역에서 정확히 설정한 수단을 이용하고 조직에서 불필요한 단계를 제거함으로써, 비즈니스를 단순화하고 간소화하는 것을 확실한 기회로 파악했다. 이 회사는 이 프로그램을 전형적인 목표지향적인 접근법으로 실행해, 정확한 비용 및 이익 목표를 설정하고 목표대비 진행상황을 보고하며, 책임소재를 명확히 정의했다.

• 강 횡단 (river crossing)전략은 확실한 목표는 있지만 도달 경로를 알지 못할 때 더 적합하다. ₁예를 들어, 스타벅스(Starbucks)는 2008년 고객 충성도를 향상시켜야 함을 인식했지만, 정확히 어떻게 해야 할 지는 알 수 없었다. 변화프로그램을 상세히 계획하기보다는 최적의 경로를 찾기 위해 보다 실험적인 접근법을 취했는데, 소셜 미디어 등 새로운 영역에서 파일럿 프로그램을 운영하고 이런 노력을 통해 학습하며, 목표달성에 실질적인 진전으로 이어지는 행동을 강화시켜갔다.₂

• 언덕등반 (hill climbing) 전략은 변화의 수단은 확실하지만 최종상태는 불명확한 경우에 적절하다. 예를 들어, 존디어(John Deere)는 사물인터넷의 중요성이 계속해서 커짐을 인식했지만 이 기술에 대한 투자에 대해서는 열린(open-ended)접근을 취했다. 처음부터 최종목표를 설정하기보다는 우선 맞는 방향으로 나아가고 있다고 생각되는 몇 가지 최소기능제품으로 시작했다. 이 제품들의 가치에 대해 좀 더 알게 된 후, 이 회사는 ‘이 제품을 발전시켜 이를 중심으로 한 보다 확장된 서비스를 제공’하는 것을 목표로 삼고 있으며 결국은 예측할 수 없을 것 같은 최종상태에 도달하고자 한다.₃

• 기업들은 목표와 수단을 모두 알 수 없을 때에도 변화를 추구할 수 있다. 예를 들어, 다음으로 다가 올 중요한 기회를 찾고 있을 수 있다. 이런 상황에서는 정찰과 방황(scouting and wandering)의 전략이 필요하다. 예를 들어, 일본 기업인 리쿠르트(Recruit)는 링(Ring)이라는 탐색 프로그램을 추진했다. 이는 모든 직원들이 어떤 분야이건, 이 회사의 기존상품과 관련이 있는 분야는 물론이고, 새로운 비즈니스를 제안할 수 있도록 하는 것이다. 이 프로그램을 통해 매년 1000개 이상의 새로운 아이디어가 접수됐고, 이 중 몇몇은 리크루트 사의 중요한 비즈니스가 되었다.

• 마지막으로, 어떤 기업들은 확실하게 해야 할 일이 대대적으로 당장 변화해야만 하는 것밖에 없는 상황에 맞닥뜨릴 수 있다. 즉, 늪 탈출(escape the swamp) 전략이 필요한 상황이다. 예를 들어, 베스트바이(Best Buy)는 2012년 심각한 위협에 직면에, ‘변화하지 않으면, 파멸할 것이다’ 라는 생각을 인정했다. 이 회사는 소모적인 평가를 하지 않고 과감하고 실용적인 움직임을 추진했다. 어려운 상황에서 신속히 벗어나는 것이 가장 중요한 상황이었기 때문이다.

기업들이 다음 십 년 동안 스스로 변신하기 위해 거쳐야 하는 변화프로그램처럼 중요 변혁 프로그램들을 추진하기 위해서는 이 전략들의 복합체가 필요하다. 다양한 변화관리 접근법이 순차적으로 적용되거나 비즈니스의 다른 부분에서 동시에 적용되어야 한다. 따라서, 기업들은 여러 가지 종류의 변화를 효과적으로 해결할 수 있는 역량을 개발할 필요가 있다.

리더들이 꼭 필요한 변화전략을 활용하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 핵심사항들이 있다.
• 잠재적인 변화 과제와 각 과제를 성공적으로 해결하기 위해 필요한 전술이 다양함을 이해.

• 복잡한 변혁 노력을 부분별로 나누고, 그에 따른 변화전략을 선택.

• 조직 및 리더십 역량을 발전시켜 다양한 종류의 변화를 동시에 추진.

 

변화관리의 불확실성과 복잡성을 수용

비즈니스는 전통적으로 ‘기계적인’ 마인드로 관리되어 왔다. 이 사고방식은 알아야 하는 모든 것은 알 수 있고, 일어나야 하는 모든 것은 계획할 수 있고, 필요한 모든 변화는 직접적인 개입을 통해 실행될 수 있다고 가정하는 것이다.

하지만, 기업은 서로간에, 또 복잡하고 역동적인 환경 속에서 상호작용하는 사람들로 이루어져 있다. 따라서, 다른 생태계와 마찬가지로 비즈니스는 중첩된 복잡적응 시스템처럼 움직인다. 더 낮은 레벨의 시스템(개인 등)은 더 높은 레벨의 시스템(팀, 사업 부문, 기업, 산업, 국가 경제, 사회 등) 내재되어 있다. – 그리고 모든 시스템의 변화는 다른 시스템에 의도치 않은, 예상할 수 없는 결과를 야기시킬 수 있다.

현재 개인과 시스템 간의 상호작용은 디지털화 덕분에 직원, 기업, 경제의 연결성이 커지면서 나날이 복잡해지고 있다. 그리고 생산은 이제 전통적인 정적 공급 사슬이 아니라 역동적인 다기업 생태계에서 이루어지기 시작하고 있다. 따라서, 변화관리에 대한 기계적인 접근은 점점 더 부적절하다. 리더들은 ‘생물학적’ 접근을 해야 한다. 이 접근은 알 수 있고 직접 통제될 수 있는 것에 대한 보다 현실적인 접근이다.

생물학적 관리에는 몇 가지 원칙이 수반된다.

• 정적인 해결책을 구성하거나 추론하기보다는 무엇이 효과적인지 확인함으로써 변화하는 조건에 적응

• 개인 행동을 지시하기보다는 조직 맥락 형성

• 표준화에 의존하기보다는 다양한 관점에서 생겨난 새로운 접근법 허용

• 개별 부분을 최적화하기보다는 조직이 전체적으로 어떻게 행동하는지 관찰

• 정적인 효율성보다는 알지 못하는 것에 대한 회복력과 준비성에 대해 경쟁

이 원칙들은 비즈니스가 변화를 추진할 때 필요한 새로운 전략에 기본이 된다. 복잡한 과업(예를 들어, 기업 문화 변화)을 해결하는 데 있어, 직접적인 개입(개별 행동을 의무화하는 등)은 필요한 변화를 일으킬 수 없을 것이다. 직원들의 행동에 기저를 이루는 간접적인 개입-마인드, 가정, 맥락을 변화시키는 것-이 행동의 보다 깊이 있고 지속적인 동인을 자극한다는 면에서 더욱 효과적인 경우가 많다.

생물학적 접근은 또한 비즈니스 생태계의 다른 참가자들의 행동을 형성하는 등 외부 변화를 조율할 수 있다. 예를 들어, 타오바오(Taobao) 전자상거래 플랫폼의 발전 초기에, 알리바바(Alibaba)는 소규모이거나 경험이 부족한 판매자들이 쉽게 시장에 참여하게 만드는 방법으로 상품제공범위를 확대하고자 했다. 타오바오는 직접적인 대책을 통해 이 문제를 해결하지 않고, 타오바오 대학을 설립했다. 이는 기존 판매자가 새로운 판매자들을 위해 공식 교육자료를 만들어 낼 수 있는 플랫폼이었다. 이 간접적 레버리지 포인트를 찾아냄으로써, 알리바바는 시장에서 최고의 지혜를 찾아내 이를 더 큰 규모의 전문성을 가진 잠재 판매자에게 전달하고 타오바오의 서비스 품질을 개선할 수 있었으며 이를 통해 결국 세계 최대의 전자상거래 사이트가 만들어졌다.

리더들이 변화관리에 생물학적 사고를 접목시키기 위해 어떤 조치를 취해야 할까?

• 예상가능한 것과 경영진의 통제를 벗어나는 것에 대해 현실적이 되어라.

• 상충하는 이해관계를 조정하기 위해 신뢰와 상호호혜성을 키워라.

• 자주 실험하고 가장 성공적인 이니셔티브와 접근법을 확대하라.

 

기술을 이용해 변화를 추진할 적절한 인재를 찾아라

대규모 조직 변화는 종종 새로운 역량에 대한 필요로 이어진다. 이는 사내 직원들을 재배치하거나 외부에서 새로운 인재를 찾는 방식으로 해결할 수 있다. 변화를 효과적으로 실행하기 위해서는 개개인의 고유한 역량을 찾아내 이를 적절한 역할과 연결하는 전략을 개발하는 것이 필요하다.

스킬을 직책과 연결하는 문제는, 대규모 변화의 다른 여러 요소들과 마찬가지로, 개개인의 여러 가지 직무에 대한 과거 업무실적에 대한 주관적 판단을 기준으로 하는 것이 일반적이었다. 하지만 과학과 기술의 발전이 새로운 가능성을 열어주고 있다. 신경과학 연구와 기술 테스팅이 발전하면서 인지 및 감정의 특성을 빠르게, 대규모로 이해하는 것이 가능해지고 있으며, 이는 자기보고형식의 설문조사평가나 인터뷰에 기반한 평가보다 더욱 객관적이다. 또한, AI는 이제 수많은 종류의 특성 및 역할들에 대해 이 특성들과 업무실적간의 복잡한 관계를 찾아내고 정제할 수 있다.

예를 들어, 신경과학과 AI를 이용해 기업 채용 프로세스 개선을 지원하는 스타트업, 파이메트릭스(Pymetrics)와 인도 경영대학원(Indian School of Business) 의 테즈파반 간독(TejPavan Gandhok) 교수는 디지털 게임을 이용해 개인의 인지 및 감정적 특징과 다양한 시뮬레이션 문제해결환경에서 그들의 역량을 평가했다. 우리는 다른 신경 특징들이 다른 상황에서 신뢰할 만한 수준으로 성공을 예측함을 발견했는데, 이는 새로운 역할을 담당할 만한 인재를 찾는 데 있어 과학이 실제로 유용한 역할을 할 수 있음을 의미하는 것이다. 또한, 우리는 모든 환경에서 성공적인 인재는 극소수임을 확인했다. 즉 역할별로 스킬을 효과적으로 배분하는 필요성이 더욱 강조되는 것이다.

뿐만 아니라, 어떤 역량이 시간이 지남에 따라 얼마나 잘 학습될 수 있는지에 대해서는 확실한 차이가 있었다. 어떤 역량은 효과적으로 학습이 가능해 기업들이 장기적으로 내부 개발할 수 있는 역량인 데 반해 또 다른 역량은 학습속도가 매우 느려 조직 내에서 찾기 어렵다면 외부에서 확보할 필요가 있다. (보기 4 참조.)

리더들은 어떻게 변화프로그램을 성공적으로 실행할 수 있는 적절한 역량을 갖출 수 있을 것인가?
• 개인의 스킬에 대해 객관적인 평가를 하고 비즈니스의 여러 부분에 대해 인재의 니즈를 다양화하라.

• 외부에서 채용할지 내부에서 역량을 개발할 지에 대해 다양한 역량별 학습가능성과 시장을 기준으로 결정하라.

• 새로운 도전과제가 생겨날 때 조직 전체적으로 다양한 스킬을 유지하라.

보기 4. 기술을 통해 어떤 역량이 효과적으로 학습가능한지 알 수 있다.

 

새로운 과학기술을 변화개선에 활용하라.

과학과 기술이 발전하면서, 복잡하고 역동적인 환경에서 변화를 관리하는 도구들이 더욱 많이 등장할 것이다. 기존 모델을 기꺼이 버리고 이 새로운 혁신도구를 받아들이는 리더들은 앞으로 다가올 십 년 동안 조직을 혁신하는 데 있어서 유리한 고지를 점하게 될 것이다.

과학과 기술을 통한 새로운 교훈에는 다음 사항들이 포함된다.
• 조기경고 신호 확인. 변화가 언제, 어떻게 필요한 지를 알아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 전통적인 실적 지표가 변화가 필요하다는 신호를 보내면, 이미 회복하기에는 너무 늦어버린 경우가 대부분이다. 하지만, 일부 영역에 대해 과학연구를 통해 조기경고 신호를-복잡 시스템에 중요한 변화를 예측하는 고차 모드 패턴을-밝혀냈다. 예를 들어, 생태학에서 건조지역에 식물들이 특정 구성을 보이는 것은 해당지역이 완전히 황폐해 질 것이라는 신호이다.₅

기업들은 곧 다가올 변화의 조기경고 신호 –예를 들어, 기존의 성장동력이 수명이 다하고 있다는 위협- 를 알아차리고, 그에 따라 어떻게 적절히 변화해야 할 지 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 유수의 엔지니어링기업인 쏜톤 토마세티(Thorton Tomasetti)는 새로운 지표를 도입해 실적악화신호가 재무성과지표에 나타나기 전에 확인할 수 있도록 기업의 활동성을 평가하고 있다.

• 행동을 어떻게 ‘독려(nudge)’할 지 학습. 비즈니스 리더들이 기계적인 접근에서 불확실성과 복잡성을 고려하는 간접적인 접근을 취하는 방식으로 변화함에 따라, 명확하지 않은 비즈니스에서 영향력이 있는 레버리지 포인트를 알아내야 한다. 행동심리학에 대한 최신 연구는 직원들이 색다르고 보다 생산적인 행동을 하도록 유도할 수 있는 소소한 개입 방법을 알아내는데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 무작위실험을 통해 버진애틀란틱(Virgin Atlantic)은 미리알림(reminder)과 연료 사용 목표를 조종사들에게 부여함으로써 수백만 달러의 비용절감 효과를 거둘 수 있음을 알았다.₆

• 새로운 프로그램 관리기술을 활용. 기업들이 확장된 범위의 변화전략을 도입함에 따라, 변화프로그램에 대한 새로운 보고 및 관리 방법이 필요하게 될 것이다. 새로운 기술들이 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 새로운 디지털 크라우드소싱 플랫폼은 기업들이 변화 이니셔티브를 게임화해 어떤 것이 효과적이고, 효과적인지 않은지에 대한 실시간 피드백을 수집할 수 있는 본보기가 될 수 있다. 또한 역동적인 프로그램 관리 플랫폼은 리더들이 엄격한 일정을 지키기보다는 변화이니셔티브 포트폴리오를 지속적으로 조정할 수 있도록 해 줄 것이다.

• AI를 이용해 변화개선. 많은 조직들이 인공지능을 효과적으로 사용하기 위해 중대한 변화를 추진 중이다. (종종 디지털 변혁의 핵심 목표이기도 하다.) 하지만, AI역량자체를 주요 변화프로그램을 향상시키는 목적으로 사용하고 있는 기업은 거의 없다. 대부분의 변화추진노력은 여전히 주관적인 접근에 의해 구성되고 관리된다.

하지만, 향후 십 년 동안, 앞을 내다보는 기업이라면 강력한 AI 역량을 변화 프로그램의 핵심적인 부분으로 더욱 많이 활용할 것이다. 예를 들어, 머신러닝은 이미 날씨와 같은 무질서한 시스템의 역학구조를 예측하는 데 있어 놀라운 능력을 보여줬다. ₇ 유사한 기술들이 비즈니스 환경에 혁신적 파괴를 포착하고 실시간으로 조직건강을 진단할 수 있을 것이다.

예를 들어, 분석기술 스타트업인 킨코프(KeenCorp)에 따르면, 엔론(Enron)의 내부 이메일에 대한 딥시맨틱(deep semantic) 패턴을 분석하면 이 조직의 잠재된 갈등을 감지할 수 있었는데, 이를 통해 회계부정의 전말을 다 파악할 수는 없었더라도 문제의 신호는 알아차릴 수 있었을 것이다. ₈이런 유형의 분석은 법률 리스크 뿐 아니라 전략 리스크에도 적용될 수 있다.

리더들은 어떻게 변화에 대한 새로운 과학기술을 그들에게 유리하게 이용할 수 있을까?

• 기업에 조기경고신호를 할 수 있는 새로운 지표와 분석 접근법을 파악하라.

• AI를 이용해 변화프로세스 자체를 최적화하고 개선하라.

• 지속적인 기술 및 과학 발전을 모니터해 재생 AI 알고리즘, 생체인식기술, 통제이론 등 새로운 기회를 포착하라.
중대하고 지속적인 변화는 다음 십 년 동안 성공하기 위해 필수사항이 될 것이다. 하지만, 조직변화를 성공적으로 실천하는 것은 매우 어려운 일이다. 리더들이 변화의 복잡성을 인식하고 이를 해결하기 위해 과학과 분석기술을 통해 배운 점을 이용한다면, 그들의 기업은 2020년대에 승리할 수 있는 유리한 고지를 점할 수 있을 것이다.

 

참조
1. As coined by Deng Xiaoping, who described China’s reform effort as “crossing the river by feeling for the stones.”
2. Nancy F. Koehn et al., “Starbucks Coffee Company:Transformation and Renewal,” Harvard Business
School Case, June 2014.
3. Tim Greene, “John Deere is plowing IoT into its farm equipment,” Network World, May 2016.
4. Susan Berfield and Matthew Boyle, “Best Buy Should Be Dead, but It’s Thriving in the Age of
Amazon,” Bloomberg Businessweek, July 2018.
5. Martin Scheffer et al., “Early-warning signals for critical transitions,” Nature, September 2009.
6. Greer Gosnell et al., “A New Approach to an Age-Old Problem: Solving Externalities by Incenting
Workers Directly,” NBER working paper, June 2016.
7. Natalie Wolchover, “Machine Learning’s ‘Amazing’Ability to Predict Chaos,” Quanta Magazine, April
2018.
8. Frank Partnoy, “What Your Boss Could Learn by Reading the Whole Company’s Emails,” The Atlantic,
September 2018.