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진화 가능한 전략, 비지니스 상식 깬다

149호 (2014년 3월 Issue 2)

Article at a Glance - 전략

 

가장 높은 수준의 역동성을 자랑하는 일부 기업들은 근본적으로 다른 방식으로 경쟁한다. 바로진화 가능한(evolvable) 알고리즘을 활용하는 것이다. 습득된 경험과 환경 변화에 맞춰 자가 조율하는 알고리즘은 적은 비용으로 신속하고 폭넓게 새로운 기회를 탐색(exploration)하는 방식과 이미 알려진 기회를 활용(exploitation)하는 방식 사이에서 균형을 잡는 데 도움이 된다. 진화 가능한 알고리즘은 기업들이 불확실성이 높고 변화 속도가 빠른 환경하에서 번성하는 데 도움이 된다. 이런 기업들은 좀 더 근본적인 차원에서 똑같은 진화 가능성(evolvability) 원칙들을 자사의 전략과 조직에 적용한다. 지금까지는 진화 가능한 전략이 주로 하이테크 분야에 국한돼 있는 편이었다. 하지만 다른 산업에서 활동하는 기업들도 진화 가능한 전략을 적용하기 시작했다.

 

 

편집자주

이 글은 글로벌 컨설팅그룹인 BCG에서 2014 2월 발간한 보고서 ‘The Evolvable Enterprise: Lessons from the New Technology Giants’를 번역한 것입니다.

 

 “규모가 큰 조직에서 일하는 수많은 리더들은 변화가 가능하다고 생각하지 않는 것 같다. 하지만 역사를 살펴보면 모든 것은 변한다. 만일 당신이 몸담고 있는 기업이 변하지 않는다면 문제가 발생할 것이다.”

- 래리 페이지(Larry Page)

구글(Google) CEO 겸 공동 설립자

 

지난 10년 동안 재계에서 새로운 특권 계층이 모습을 드러냈다. 바로 신기술을 앞세운 대기업들이다. 이런 기업들의 성장은 말 그대로 눈부실 정도였다. 구글, 아마존닷컴(Amazon.com), 페이스북(Facebook), 이베이(eBay) 등은 설립 후 약 5년 만에 10억 달러를 상회하는 연 매출을 기록했다. P&G(Procter & Gamble)가 연 매출 100만 달러를 달성하기까지 20년이 넘게 걸렸고 연 매출 10억 달러를 돌파하기까지는 100년이 넘게 걸렸다는 걸 감안하면 놀라운 성장이었다.

 

뿐만 아니라 이런 부류의 새로운 선도기업들은 매우 높은 수익성을 자랑한다. 마진이 25%를 상회할 정도다. 2012년에 마진이 약 26%에 달했던 구글 같은 거대 기업뿐 아니라 바이두(Baidu, 40% 이상)와 같은 소규모 기업들도 마찬가지다. 이처럼 높은 마진을 기록하는 산업은 흔치 않다. <포천(Fortune)> 선정 500대 기업들의 마진은 평균 10% 이하다.

 

진화 가능한 전략

이런 기업들이 등장할 수 있었던 것은 오직 새로운 기술 덕분일까? 그렇지 않다. 사실 이런 기업들 중 일부는 근본적으로 새로운 방식으로 경쟁한다. 습득된 지식과 변화하는 환경에 맞춰 자가 조율하는 진화 가능한 알고리즘을 활용한다는 얘기다. 고객이 온라인에서 비행기를 예약할 때 적절한 광고를 선택할 수 있도록 하고 유사한 항공편과 관련 목적지, 호텔, 자동차 등을 소개하는 알고리즘이 바로진화 가능한 알고리즘이다. 고객이 대안을 검색하면 진화 가능한 알고리즘의 추천 내용 역시 업데이트된다. 기존의 패턴을 학습해 필요할 때 참고하는 방식이다.본질적으로, 진화 가능한 알고리즘은 기업들이 포괄적이고 경제적이며 신속하게 새로운 기회를 탐색하는 전략과 이미 알려진 기회를 활용하는 전략 사이에서 균형을 잡도록 도와준다. 불확실성이 높고 변화 속도가 빠른 온라인 비즈니스 환경에서 번성할 수 있도록 도와주는 것이다.

 

전략과 조직은 대개 경영 경험, 직관, 상식에 의해 결정되는 영역이다. 하지만 이런 기업들은 좀 더 근본적인 차원에서진화 가능성을 중심으로 구성된 동일한 원칙들을 자사의 전략과 조직에 반복적으로 적용한다. 진화 가능한 전략은 좀 더 효과적이고 좀 더 조절 능력이 우수한 대안이다. , 변화하는 환경에 적응하는 데 도움이 될 뿐 아니라 경솔한 탐색을 예방하고 기존 기회를 충분히 활용하지 못하는 사태를 막는 데 도움이 되는 전략이다.

 

다양한 비즈니스 모델을 갖고 있는 것으로 보이는 구글과 아마존, 넷플릭스(Netflix)의 경우를 살펴보자. 세 기업에서 핵심적인 역할을 하는 진화 가능 알고리즘은 근본적으로 똑같은 과제를 수행한다. 세 기업의 알고리즘은 검증된성공작(winner)’을 활용한다. 다시 말해서 과거에 높은 순위를 기록했던 검색 결과와 클릭률이 높았던 광고, 많은 인기를 끌었던 책이나 영화에 대한 추천 글 등을 노출시키는 것이다. 그와 동시에, 세 기업의 알고리즘은 앞으로 얼마나 인기를 끌지 알 수 없는 새로운 검색어와 광고, 새로 출시된 영화를 지속적으로 탐색한다.

 

진화 가능한 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 불확실하고 변화하는 환경하에서 탐색과 활용 사이에서 적절한 균형점을 찾는다.

 

- 선택 범위를 매우 폭넓게 정의한다.

 

- 활용 가능한 모든 정보를 총동원해 선택방안을 통해 얻을 수 있는 기대 이익을 모형으로 표시한다.

 

- 전도유망한 선택방안을 신속하고 비용이 낮은 방법으로 시험한다.

 

- 새로운 정보를 고려해 선택방안 평가 결과를 신속하게 업데이트하며 투자 규모를 늘리거나, 투자를 중단하거나, 투자 용도를 수정해 자원을 재분배한다.

 

- 자가 조율 방식으로 위 단계를 신속하게 반복한다. 이런 과정을 통해관리를 위한 의사결정과 관련된 정보 복잡성과 속도 제약을 극복한다.

 

- 결과를 측정하고 변화하는 환경에 발맞춰 알고리즘 자체를 최적화한다.

 

이런 부류의 기업들이 자사 조직과 전략에 동일한 진화 가능성 원칙들을 적용하는 경우가 많다는 사실이 당연하게 느껴질 수도 있다. 시간이 흐른 후에 자사의 핵심 알고리즘을 복제할 가능성이 있는 경쟁상대보다 앞서 나가려면 기업 차원에서 신속한 적응 학습을 지원해야 하기 때문이다.

 

진화 가능한 조직

구글을 예로 들어보자. 구글은 자사 조직과 전략에 이와 같은 중요한 요소들을 모두 포함시켜 뒀으며 자사의 핵심 분야와 가까운 선택방안과 그렇지 않은 선택방안을 모두 포함하는 다양한 선택방안을 탐색한다. 구글은 자사의 핵심적인 광고 상품을 점진적으로 개선하고 구글 벤처스(Google Ventures)를 통해 탐색적인 벤처캐피털 투자를 실시한다. 그리고 구글 글라스(Google Glass) 같은 위험도가 높은 투자 프로젝트에 착수하는 등 다양한 노력을 기울인다. 구글은 성급하게 선택의 폭을 좁히는 우를 범하지 않게 프로젝트 개요가 한 장을 넘지 않도록 규정한다. 프로젝트 진행 도중에 방향을 바꾸고자 할 때 (사전에 만들어 놓은 프로젝트 개요 때문에) 제약이 가해질 가능성을 최소화하기 위한 방침이다.

 

 

선택방안을 평가하는 데 도움이 될 만한 모든 정보를 수집하고 활용하지 않았다면 구글은 지금의 구글이 되지 못했을지도 모른다. 구글 벤처스는 오랫동안 경험과 육감에 지배당해 온 산업에서 투자 결정을 조정하기 위해 예측 분석을 적극 활용한다.

 

구글은 또 적은 비용만으로 신속하게 선택방안을 탐색하기 위한 방법을 개발했다. 예를 들어 위험과 비용을 줄일 목적으로 기꺼이 비용을 지불할 의사가 있는 엄선된 고객들에게만 구글 글라스를 선보였다. 설사 구글 글라스가 실패하더라도 참가자들은 매우 유명하고 공상적인 실험에 참여했다는 사실에 커다란 전율을 느낄 것이다.

 

마지막으로 구글은 가치가 낮은 프로젝트에 자원을 낭비하지 않기 위해 탐색과정 자체를 조정한다. 지속적으로 결과를 측정하고 그 결과를 토대로 여러 프로젝트에 신속하게 자원을 재배치한다. 구글은 지난 10년 동안 연간 약 10∼15개의 제품을 선보였다가 폐기해 왔다. (하지만 그 과정에서 고객이나 직원들로부터 커다란 분노를 사지는 않았다.) 논란의 여지가 있는 직감이 아니라 객관적인 데이터가 모든 결정을 지배한다. 많은 사람들로부터 높은 평가를 받는 ‘20% (직원들에게 업무 시간의 20%를 비공식적인 프로젝트에 자유롭게 활용할 수 있도록 허용하는 규정)’을 생각해 보자. 이것 역시 필요에 따라 조정된 방안이다. 방향이 명확하고 광범위한 탐색이 불필요한 기존 제품 범주보다는 창의성을 요구하는 탐색적이고 투기적인 프로젝트에 더욱 많은 시간을 쏟을 수 있는 환경을 만든 것이다.

 

하이테크 분야를 넘어선 진화 가능성

그렇다면, 자가 조율 전략은 기술 기업의 전유물일까? 전혀 그렇지 않다. 좀 더전통적인기업들 역시 복잡성이 크고, 매우 역동적이며, 불확실성이 높은 상황에서 의사결정을 내릴 것을 요구하는 까다로운 운영 문제(역동적인 가격 책정, 주식 거래, 제약 임상 실험)를 해결하기 위해 유사한 원칙을 활용한다.

 

전략적인 측면을 따져보면, 거의 모든 기업들이 포트폴리오 관리, R&D 전략, 제품 개발 과정에서 탐색과 활용 사이에서 비슷한 고민에 빠진다. 하지만 몇 안 되는 기술 기업들을 제외하면 자사의 전략이나 조직에 체계적으로 진화 가능성의 원칙을 적용하는 기업은 드물다. 문제는 많은 산업에서 활동하는 기업들이 불확실성과 역동성이 나날이 증대되는 환경과 마주하게 됐다는 점이다. 따라서 진화 가능성 원칙을 적용하는 방법은 하이테크 외의 산업에서 활동하는 기업들에도 도움이 될 것으로 보인다. 역동성과 불확실성이 증대되면 새로운 지식을 습득했을 때 얻을 수 있는 가치 역시 커지기 때문이다. 하지만 필요에 따라 조절 가능하고 균형 잡힌 접근방법 없이 새로운 영역을 탐색하는 방법은 위험할 뿐 아니라 많은 비용을 초래한다.

 

적극적으로 실험에 임하거나, 탄력성과 민첩성을 기르거나, 단순한 규칙을 적용하거나, 빅데이터를 활용하라는 말로는 진화 가능한 전략을 충분히 설명할 수 없다. 진화 가능한 전략에 포함돼 있는통합적인 자가 조정 메커니즘이 갖춰지지 않은 상태에서 이런 방안을 전면적으로 활용하면 기대한 효과를 얻을 수 없을 뿐 아니라 비용과 복잡성이 증대된다. 또한 기대되는 이익과 변화하는 환경에 맞춰 위험을 조절할 수도 없게 된다.

 

진화 가능한 전략은탐색을 하라고 얘기하는 데서 그치지 않고 언제, 어디에서, 얼마나 적극적으로 탐색을 해야 할지도 알려준다. 그리고 변화하는 환경과 지식을 고려해 이와 같은 지침을 자율적으로 조정한다.

 

 

진화 가능한 조직 만들기

“전체는 부분의 총합보다 크다.”

- 아리스토텔레스(Aristotle)    

 

자가 조율 능력과 진화 능력을 갖춘 조직을 만들려면 진화 가능한 전략의알고리즘을 조직의소프트웨어속에 끼워 넣어야 한다. ( 1) 이를 위해서 기업이 해야 할 일은 다음과 같다.

 

- 탐색을 중시하는 사고방식을 장려한다. 위험 감수를 장려하고, 실패를 용인하고, 자사가 성공적인 것처럼 느껴질 때조차 현재의 상황에 도전해야 한다. 환경과 투자에 대해 좀 더 많은 정보를 얻게 됐을 때 방향을 수정할 수 있도록 진화 가능한 목표와 방법을 정해야 한다.

 

- 역동적인 정보 관리를 강화한다. 다양한 정보원을 활용하고, 탐색 과정을 측정하고 관리할 수 있도록 예측 분석 기법을 개발해야 한다.

 

- 실험 엔진을 구축한다. 제한적인 규모로 신속하게 (가상) 테스트를 실시해 실패 비용을 최소화한다. 각 테스트를 통해 최대한 많은 정보를 얻어내고 테스트 결과를 폭넓게 공유하고 활용한다.

 

- 탄력적으로 자원을 습득하고 할당한다. 자원을 공유하고 외부에서 자원을 확보한다. 또한 진행 중인 프로젝트가 중단되더라도 프로젝트 리더가 불이익을 받지 않도록 한다. 조직을 모듈화하고 지속적으로 자원을 재할당한다.

 

- 전략 클록 속도를 높인다. 계획 수립 주기와 피드백 고리를 단축한다. 승인 프로세스를 간소화하고 조직 내 계층을 줄인다.

 

- 지속적으로 알고리즘을 조정한다. 환경의 불확실성 및 역동성과 실험 엔진의 매개 변수가 얼마나 잘 어우러지는지 측정한다. 측정 결과에 따라 모형을 조금씩 수정한다.

 

위의 요소들을 모두 더하면 선두적인 기술 기업들이 나날이 복잡해지는 세계에서 번성하기 위해 활용하는 학습 시스템, 즉 정보를 기반으로 하는 통합 학습 시스템을 만들어낼 수 있다. 반대로, 개별 코드 라인에 집중하거나 개별 코드 라인을 생략하면 오류가 발생해 시스템 전체가 무력해진다.

 

일부 하이테크 기업들은 진화 전략을 능숙하게 활용한다. 하이테크 외의 분야에서 활동하는 기업들도 진화 전략을 활용하기 시작했다. 예컨대, (Shell)은 사외 아이디어 생성 경연대회를 활용해 선택방안을 폭넓게 탐색한다. 월마트(Wal-Mart)는 끊임없이 매장 계획을 실험하고 심층적인 분석론을 활용해 결과를 측정한다. 3M은 혁신 속도를 높이기 위해 가상으로 실험을 진행한다. 필자들은 진화 가능한 조직과 전략을 구축하는 것이 모든 기업에 점차 중요한 일이 될 것이라고 생각한다.

 

 

덫을 피하는 법

“성공을 뒷받침했던 정책과 태도에 대한 과대평가로 인해 과거의 성공은 항상 현재 속에 소중하게 새겨진다.”

 

- 브루스 헨더슨(Bruce Henderson) BCG 설립자

 

진화 가능한 전략과 조직은 당연히 그 개념도 낯설고, 실행하기가 쉽지 않으며, 복제하기도 어렵다. 그렇기 때문에 경쟁의 관점에서 봤을 때 진화 가능한 전략과 조직이 가치 있는 것이다. 진화 가능성을 받아들이고자 하는 조직은 다음과 같은 보편적인 덫을 피해야 한다. 이런 덫에 빠지면 탐색이 지나치게 축소되거나 확대될 수 있기 때문이다. (그림 1)

 

- 집중의 덫.

 

환경의 변화나 불확실성으로 인해 폭넓은 탐색이 필요함에도 불구하고 오직 익숙한 방안만 집중적으로 탐색하는 기업은 집중의 덫에 빠지게 된다. 필자들은 불확실성이 높거나 매우 역동적인 상황하에서는 넷플릭스나 구글, 아마존이 사용하는 것과 유사한 알고리즘을 활용하는 집중 전략이 차선책에 불과하다는 것을 알아낼 수 있었다. (‘탐색-활용 균형 모형참조.)

 

- 비관주의의 덫.

 

불확실성이 높으면 기업은 충분히 탐색을 하지 않는다. 뿐만 아니라 가치를 수치로 환산할 수 없거나 가치가 아직까지 알려져 있지 않은 경우, 아예 실제로 가치가 없다고 가정하게 된다.

 

- 과도한 탐색의 덫.

 

과도한 집중이나 비관주의와는 반대다. 환경이 매우 역동적일 때조차 지속적인 탐색에만 매몰되면 수익률 하락을 초래할 수 있다. 탐색의 (기회)비용과 실제 전략 활용 시기를 거쳐 탐색에 쏟아 부은 투자를 만회해야 할 필요성을 감안할 필요가 있다. (그림 1)

 

- 자원 관성.

 

조직 차원에서 기존 전략과 신념, 권력 구조를 강화하는 정책과 프로세스를 갖고 있는 기업은 탐색에 충분한 전략을 할당하지 않을 가능성이 크다.

 

- 포탄(Cannonball)의 덫.

 

거액의 투자, 이른바포탄 쏘기만 할 경우 위험이 커지고 탐색을 위한 합리적 투자(‘총알’)의 횟수를 늘려 탐색하고 교훈을 얻는 속도가 제한된다.

 

- 고정 공식의 덫.

 

고정된 비율의 자원을 탐색에 투자하는 기업(: 판매를 기준으로 정해 놓은 비율에 따라 자원을 투자하는 방식)은 고정 공식의 덫에 빠지게 된다. 그 결과, 환경적인 역동성이 증가할 때 충분히 탐색을 하지 못하게 된다. (혹은 환경적인 역동성이 감소함에도 불구하고 과도하게 탐색하게 될 수도 있다.)

 

- 개별 관행의 덫.

 

진화 가능한 전략을 훌륭하게 실행하는 기업들이 활용하는 개별 전략(: 실험, 지표, 인사 정책)을 모방했음에도 불구하고 통합 학습 알고리즘을 만들지 못하는 경우를 뜻한다.

 

 

가만히 서 있거나, 뒤처지거나, 뛰어넘거나

 

“가만히 서 있으면, 곧 뒤처진다.”

 

- 마크 트웨인(Mark Twain) 미국의 작가 겸 해학가

 

전보 서비스 제공기업에서부터 이스트먼 코닥(Eastman Kodak)을 비롯해 좀 더 최근에 몰락한 대기업에 이르기까지 경제 역사를 살펴보면 환경 변화에 맞춰 전략 접근방법을 수정하지 못한 기업들이 수두룩하다. 우리는 지금 기술의 변화를 맞이하고 있다. 교훈은 똑같다. 어서 움직여서 흐름을 붙들지 못하면 뒤처질 수밖에 없다. 빠르게 변화하고 불확실하고 데이터가 넘쳐나는 오늘날의 비즈니스 환경에서 성공하려면 자가 조율 방식으로 스스로 알아서 끊임없이 변화에 적응하는 전략과 조직이 필요하다.

진화 가능한 기업을 만들면 단순히 흐름을 따라잡는 차원을 넘어서게 된다. 진화 가능한 기업을 만들면 경쟁상대를 능가하고, 조직 관리와 관련된 상식을 넘어서고, 지금껏 충분히 활용되지 않았던 새로운 도구나 지금껏 오해돼 왔던 도구(체계적이고, 조절 가능하며, 지속적인 방식으로 우위를 만들어내고 강화하기 위한 도구)를 활용할 수 있는 기회가 생긴다.

 

마틴 리브스·론 니콜·테이스 베네마·게오르그 비텐부르크

마틴 리브스(Martin Reeves)는 보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group) 뉴욕 사무소 수석 파트너 겸 관리 이사이며, BCG 전략연구소(BCG Strategy Institute) 이사 겸 BCG 펠로(BCG Fellow). 론 니콜(Ron Nicol) BCG 댈러스 사무소 수석 파트너 겸 관리 이사다. 테이스 베네마(Thijs Venema) BCG 뉴욕 사무소 컨설턴트이자 BCG 전략 연구소 대표다. 게오르그 비텐부르크(Georg Wittenburg) BCG 뉴욕 사무소 컨설턴트이자 BCG 전략연구소 대표다.

번역 |김현정 translator.khj@gmail.com

 

동아비즈니스리뷰 348호 The New Chapter, Web 3.0 2022년 07월 Issue 1 목차보기