20세기는 전문화와 세분화의 시기였다. 예술과 기술, 비즈니스 분야는 끊임없이 새로운 가지를 뻗어내며 전문화의 극단까지 달려갔다. 이런 흐름을 반영해 대부분의 기업은 기술과 영업, 인사 등의 기능을 확실히 구분하거나, 제품별로 사업부를 만들어 독립적으로 운영했다.
하지만 21세기가 가까워지면서 여러 분야의 통합과 통섭에 관심이 쏠리기 시작했다. 기술적 문제에 대한 해답이 종종 비기술적인 부분에서 나오며, 그 반대도 충분히 가능하다는 것을 알게 됐기 때문이다. 실제로 세상에는 분리돼 보이지만 사실은 통합된 전체의 2가지 측면인 것들이 많이 있다. 미래에는 통합적인 접근과 시각에 대한 연구가 더욱 활발해질 전망이다.
모순의 win-win
‘트리즈(TRIZ)’는 통합적 접근이라는 측면에서 큰 의미를 갖는 방법론이다. 즉 전체적으로 개별 분야를 뛰어넘는 통합적 시각을 메타포(metaphor·은유적 표현)를 이용해 구현하는 것이라 볼 수 있다. 이런 시각은 과학, 공학, 수학 등 전문기술 분야의 지식이 부족해도 관련 문제를 해결하고 많은 아이디어를 도출하게 해준다.
우리는 가능하면 한 번에 하나의 일에만 집중하고 싶어 한다. 그래야 좀더 빠르고 정확하게 해결책을 찾아낼 수 있기 때문이다. 선택에 있어서도 마찬가지다. 우리는 항상 여러 가지 대안 중에서 최선의 대안을 찾아내려 노력한다. 하지만 현실적으로 우리는 둘, 또는 그 이상의 대안 중 하나를 선택하도록 강요받는다. 게다가 어떤 경우에는 하나가 아니라 둘 다 어쩔 수 없이 선택해야 하는 상황이 오기도 한다. 특히 상반되는 2가지 대안을 선택하는 과정에서 생기는 모순은 해결책을 구하는 사람을 궁지로 몰아넣는다.
중국 전국시대 초(楚)나라에서 창과 방패를 파는 상인이 “이 창은 예리해 어떤 방패도 꿰뚫을 수 있다. 그리고 이 방패의 견고함은 어떤 창이나 칼로도 꿰뚫지 못한다”고 자랑했다. 그러자 어떤 사람이 “자네의 창으로 자네의 방패를 찌르면 어떻게 되는가?” 하고 물었다.
<한비자(韓非子)> 난일(難一) 난세편(難世篇)의 고사(故事)
여러분이 상인이라면 어떻게 대답하겠는가?
<그림1>을 살펴보자. A와 B가 서로 상충하는 경우 우리는 “딜레마에 빠졌다”고 말한다. 모순적인 상황에는 △경제 성장과 환경 보호 △매출 향상과 원가 절감 △재고 비용 절감과 생산 안정화 등 수많은 경우의 수가 있다.
트리즈는 이런 상황에서 A와 B가 둘 다 좋아지는 아이디어를 찾아주는 방법론이다. 전문가들은 A와 B 중 하나를 선택하는 것을 ‘OR적 관점’이라 하고, A와 B를 모두 선택하는 것을 ‘AND적 관점’이라고 한다. OR적 관점의 대표적 기법으로는 ‘로직트리(logic tree)’를 꼽을 수 있다. 이는 전체적 관점에서 핵심 이슈에 집중하는 탁월한 방식이다. AND적 관점의 대표적 기법은 ‘마인드맵(mind map)’이다. 이는 가능한 모든 아이디어를 도출할 수 있게 해준다. 트리즈는 AND 중에서도 모순이 생기는 경우에 사용하는 해결책의 탐색 방식이라 할 수 있다.
추상화의 이점
트리즈는 ①구체적인 특정 상황의 추상적 패턴(표준 문제)을 찾아 ②그것을 트리즈 매트릭스에 대입해 추상적 솔루션(표준 해결책)을 찾은 뒤 ③해결책을 다시 구체화하는 방법을 이용한다. 이것이 바로 메타포의 이용이다. 트리즈의 해결책은 여러 가지 모순의 해결에서 찾아낸 경험과 지식을 데이터베이스화한 것이다.
문제와 해결책의 추상화는 특정한 문제의 특정 해결책을 찾는 것보다 시간과 절차를 줄여준다는 장점이 있다. 특정 문제의 구체적 해결책을 찾아내기 위해서는 브레인스토밍을 통해 많은 아이디어를 찾아서 끝이 없는 실행을 거듭해야 한다는 단점이 있다. 더욱이 이런 방식으로는 많은 시간이 흐른 뒤에도 해결책을 찾지 못할 수도 있다. 이차방정식 문제를 생각해보자. 3x2+5x+2=0 이 문제를 그냥 풀려고 하면 브레인스토밍으로 계속 수치를 대입해 시행착오를 겪어야 한다. 이 방법은 매우 느리고 부정확하다. 답이 하나 이상일 때는 만족스러운 답을 찾기도 어렵다.
반면 문제의 추상화는 이미 추출해놓은 원리를 이용해 문제를 해결하도록 도와준다. 위의 방정식을 ‘근의 공식’을 이용해 푸는 것이 대표적이다. 이렇게 원리를 이용하면 더욱 빠르고 정확하게 문제를 해결할 수 있다.
