많은 사람이 성장을 원한다-라고 말한다.
기업에서 일하는 여러 사람과 이야기를 나누다 보면 다들 ‘성장’을 염두에 두고 있음을 알 수 있다. 나 역시 동료들과 면담하다 보면 “성장하고 싶다”라는 이야기를 자주 들었다. 혹자는 자신의 다른 동료가 ‘성장’하지 않고 자꾸 제자리에만 머물러 있다고 아쉬워하기도 한다. 어디 그뿐이랴. SNS에서도 ‘성장’은 잊을 때쯤 되면 한 번씩 주기적으로 나타나는 화두고, 많은 교육 플랫폼에서도 ‘성장’을 이야기한다. 요즘 직장인들에게 ‘성장’은 중요한 목표 중 하나라는 느낌을 많이 받는다.
그 뿐이랴, 이제는 AI가 인간의 직업을 대체할 것이다, 이런 이야기들이 공공연히 오간다. 특히 물리력이 들어가야 하는 업종보다는 주로 컴퓨터로 일을 하는 직업부터 대체될 것이다 같은 이야기가 돌고, AI를 사용하면서 인력을 감축하는 회사들의 이야기도 여기저기서 보인다. 많은 사람들은 불안해졌고, 비관론에 빠지는 사람과 ‘성장’을 일종의 생존 필수 아이템처럼 여기면서 매달리는 사람들을 동시에 볼 수 있다.
사람마다 다른 ‘성장’의 정의
그런데 이런 이야기를 듣다 보면 가끔 혼란스럽다. 그들이 말하는 ‘성장’이 과연 무엇인지 정의하기가 쉽지 않기 때문이다. 심지어 개개인이 말하는 ‘성장’의 의미가 비슷한 듯하면서도 서로 다른 것 같기도 하다. 다들 ‘성장’이라면 동일한 무언가를 말한다고 생각하겠지만, 실제로는 사람마다 생각이나 방향이 다소 다르다.
‘각자의 기술적인 역량을 향상하는 것일까?’라고 생각해 봤지만, 어떤 경우에는 맞았으나 어떤 경우에는 아니었다. ‘무언가 새로운 것, 혹은 최신 트렌드에 맞는 무언가를 하는 것인가?’라고 생각했던 적도 있다. 특히 최근 생성형 AI의 등장은, ‘최신 트렌드’가 단순한 유행이 아닌 거대한 사회적 변화로 다가올 때는, 무엇을 ‘성장’으로 보아야 할지 더 큰 혼란으로 나타나기도 한다. 하지만 역시나 꼭 이에만 국한되는 것은 아니었다.
그들에게 “당신이 생각하는 성장이란 무엇인가요?”하고 물어보면, ”많이 배우고 싶다” 이상의 무언가를 말하지 못하거나, 늘 명확하지 않은 모호한 것으로 귀결되고는 한다. 하지만 이 ‘성장’에 대한 갈망은 굉장히 크고 점점 더 커져가고 있으며, 이를 해소하지 않고서는 직업적인 만족을 성취하기 힘들다는 것은 분명해 보인다.
무언가를 성취하기 위해서는 그에 대한 정의가 명확해야 하고, 그 정의한 것을 목표로 삼은 후에 다다르기 위한 계획을 세워야 한다. 그리고 주변 사람들도 그런 구체적인 목표가 있어야 도와줄 수 있다. 내가 접했던 여러 사례처럼 무엇인지도 모르는 ‘성장’만을 좇다 보면, 자신이 하는 일이 실제로 어떤 ‘성장’과 관련이 있는지 알 수 없어진다. 가뜩이나 AI가 내 자리를 잡아먹을 지도 모른다는 생각에 불안하기 짝이 없는 마당에, 이런 불확실한 불안감에 모호하여 닿을 수 없는 목표만을 바라보다보면 심리적으로 불안정해지고 업무 환경에서 불만족스러운 부분을 먼저 찾게 된다. ’성장’이 ‘자기계발’이나 ‘경력개발’과도 비슷한 뉘앙스이기는 하나, 이보다 좀 더 모호하고 본인의 업무와 긴밀하게 연관 지어 생각한다는 점에서 업무나 회사에 대한 만족도와도 더욱 직접적인 연관이 있다. ’성장’에 대해서 본인이 어느 정도 도달하고 있다고 느끼는 것은, 일에 대해 만족하고 자신감을 느끼기 위한 필수 요소가 되고 있다. 하지만 그 도달점은 과연 어디일까?
‘성장’이란 무엇인가?
전반적으로 기업에서 각 개인에게 ‘성장’의 의미를 파악해보면, 기술적인 역량이나 개인의 업무에 대한 전문성을 향상하는 것뿐만 아니라 새로운 지식과 경험을 습득하고 문제를 해결하는 능력을 기르는 것을 의미하는 것으로 보인다. 그리고 이 안에서 본인이 생각하는 ‘성장’의 구체적인 범위가 조금씩 달라지는 것으로 생각된다.
일반적으로 ‘성장’이라고 하면 다음의 범위 안에서 논의된다. 우선 전문성을 향상하는 부분이 있다. 각 분야에 대해 최신 트렌드를 파악하고, 관련해서 중요한 기술이나 방법론을 습득한다. 많은 경우 이를 위해 온라인 및 오프라인 강의, 책, 스터디, 컨퍼런스 등을 활용하여 새로운 기법을 익힌다. 이런 부분이 개인이나 기업에서 가장 접근하기 쉬운 영역이다.
전문성 습득에 이어 새로운 지식과 경험을 얻는 것도 필요하다. 세상은 빠르게 발전하고 있으며, 많은 경우 세상의 변화에 따라 업무도 변화한다. 이런 환경에서 일하기 위해서는 변화에 적응하기 위해 노력해야 한다. 그러므로 기술적인 지식뿐만이 아니라, 외부의 지식과 관련한 경험을 얻는 것 역시 매우 중요하다. 이런 방면의 성장을 위해서는 자신의 분야와 관련된 다양한 미디어를 접하고, 논문, 기사와 글을 읽고, 업계 행사에 참여하여 새로운 지식과 경험을 습득하는 것이 필요하다. 관련하여 다양한 사람들과 이야기를 나누며 지식과 경험을 공유하는 것도 도움이 된다.
또한 전반적으로 문제 해결 능력을 향상하는 부분이 있다. 일을 하면서는 대부분 자신에게 주어진 문제를 해결해 나간다. 이를 위해서는 전문성뿐만이 아닌 문제 해결 능력이 같이 요구된다. 비즈니스 요구사항을 분석하고, 이를 자신의 영역에서 해결할 수 있는 방안을 설계하고 구현할 수 있어야 한다. 이를 위해서 어떤 방식의 협업이 필요하고 어떻게 진행해야 하는지도 점차 파악해 나갈 수 있는 능력 역시 필요하다. 이를 위해서는 자신의 분야와 관련된 다양한 프로젝트를 경험하고, 좋은 피드백을 받을 수 있어야 하다. 이는 주로 실제 일을 하면서 얻거나 발휘할 수 있는 능력으로, 직장인의 성장에 있어서는 성장에 따른 성취와도 연관된다.
모호한 ‘성장’의 부작용
하지만 여기에는 많은 것이 빠져 있다. 우선 자신이 원하는 ‘성장’이 어떤 것인지, 그리고 ‘왜 성장하려고 하는가’를 들 수 있다. “왜 성장하려고 하는지”를 물어보면 보통은 그저 “더 일을 잘하고 싶다”, ”커리어를 잘 쌓고 싶다” 같은 뭉뚱그려진 대답이 돌아오기 일쑤이다. 목표가 명확하지 않고 방법이 명확하지 않으니 그저 ‘성장’이라는 단어는 뜬구름이 될 수밖에 없다. 그리고 여기저기서 말하는 수많은 ‘성장’이란 키워드가 들어간 말에 흔들리고는 한다.
또한 이는 기업에도 영향을 끼친다. 개인의 성장에 대한 갈망은 자칫하면 환경에 대한 불만족으로 이어질 수 있고, 이는 업무 의욕을 잃게 하는 원인이 될 수 있다. 애사심을 높이고 이를 통해 업무 효과 증대를 노리는 기업들은 ‘성장’을 위한 다양한 장치를 마련하지만, 직원들이 원하는 성장이 무엇인지를 명확하게 이해하지 못한 채 만드는 장치는 직원들의 ‘진정한 성장’에 도움을 주지 못하고 자원만 낭비하는 결과를 낳고는 한다.
제 지인인 한 데이터 과학자가 다니는 회사에서는 직원의 성장을 위한 다양한 교육 프로그램을 개설하고, 프로그램을 들을 수 있도록 업무상에서도 배려해 준다고 했다. 그 이야기를 듣고 놀라서 지인에게 부럽다고 이야기했지만, 그분의 말에 따르면 본인의 경우 일에 필요한 것은 회사의 데이터가 어떤 것이 있고 이를 실질적으로 활용하는 법을 익히는 것인데, 회사는 이미 데이터 과학자라면 다들 알고 있는 SQL이나 파이썬 같은 기술의 기초 강의만 제공해서 자신이 들을 건 없고 다른 직군도 비슷한 상황이라는 것이다. 이 기업의 직원 성장을 위한 노력은 강의를 개설하고 운영하는 자원만 낭비하고 실제로 직원들의 만족도는 충족시키지 못하는 아쉬운 사례가 되고 말았다.
AI 시대, ‘성장’의 정의는 어떻게 달라지는가?
최근 생성형 AI의 등장은 ‘성장’에 대한 우리의 고민을 더욱 복잡하고 시급하게 만든다. AI가 코딩, 글쓰기, 데이터 분석 등 기존에 ‘전문성’의 영역이라 여겨졌던 많은 부분을 빠르게 대체하거나 보조하기 시작했기 때문이다.
과거의 ‘성장’이 어떤 관점에서는 특정 기술(예: SQL, 파이썬)을 ‘얼마나 잘 다루는가’에 초점을 맞췄다면, 이제는 그 관점은 다소 바뀌고 있다. 그리고 그러면서 ‘성장’을 갈구하면서 이 방향을 바라보던 많은 사람들의 불안감은 더욱 높아졌다. AI가 단순 반복적인 기술 구현을 상당 부분 대신해 주면서, 직장인에게 요구되는 ‘성장’의 방향에 다음과 같은 가지가 더 추가되거나, 기존의 내용이 변형되었다. 하지만 이 방향은 사실, 기존의 방향성에서 크게 벗어나지 않는다.
AI는 다양한 능력을 가지고 있고 매우 뛰어나지만, 당장 AI가 자신을 완벽하게 대체하는 것이 아니라면, 그만큼 AI를 일종의 업무 파트너로 잘 활용할 수 있도록 익히는 것 역시 큰 변화 적응 노력의 일부라고 생각하면 덜 혼란스러울 수 있다. AI가 목적에 맞는 결과물을 낼 수 있도록 다루고, 결과물을 비판적으로 검토하고, 이를 적절하게 리딩하는 역량을 키우는 것이다. 또한 문제 해결 능력의 향상에 있어서는, AI가 역량을 발휘하는 만큼 ‘문제 정의’나 ‘협업’ 관련 능력은 더욱 중요해졌다. 이런 관점에 보다 초점을 맞추고, AI를 ‘불안한 경쟁자’ 가 아닌 본인의 ‘강화복’으로 바라본다면, ‘성장’에 대한 본인의 기준이 보다 명확해질 수 있다. 막연하게 두려워 하는 것보다, 최대한 본인이 AI를 활용하고, 능력치를 파악하면서 이를 다룰 수 있기 위해 노력하는 것을 꾸준히 한다면, AI로 인한 막연한 불안감도 줄어들 것이다. 수많은 마음의 문제는 막연함에서 온다.
자신의 ‘성장’을 정의하자
따라서 ‘성장’에 있어서 중요한 것은 실제로 자신만의 ‘성장’을 정의하는 것이다. 자신이 무엇을 원하는지를 고민하고, 이를 위해서 내가 어느 방향으로 나아가야 할지, 그리고 그렇게 나아가기 위해서 필요한 것을 파악하는 것이 중요하다. 내가 성장을 통해 이루고자 하는 바가 무엇인지, 이를 위해 자신의 전문성-역량-비전-가치관 등에서 변화와 발전이 필요한 부분은 무엇인지, 그리고 이런 변화와 발전을 위해서 어떤 학습이 필요한지를 차근차근 구체적으로 생각해 보는 과정이 필요하다.
예를 들어, 막연히 ‘좋은 회사에 다니는 사람이 성장한 것 같다’ 정도의 생각이 있는 주니어 데이터 과학자가 있다면, 거기에서 그치지 않고 ‘좋은 회사’가 어디인지를 고민해야 한다. 구글 같은 특정 회사일 수도 있고, ’세계 매출 상위 10위 기업’ 같이 정의할 수도 있다.
예를 들어 ‘구글’이라고 정했다면, 내가 그곳을 왜 가고 싶은지 생각한다. 그 과정에서 목적을 바꿀 수도 있고, 원하는 모습을 더 구체화할 수도 있다. 그 회사에서 데이터 과학자가 어떤 일을 할 수 있는지 알아보고, 주변 사람들에게 물어보거나 채용공고 등을 확인해서 그 회사에 가려면 어떤 능력이 필요한지 알아본다. 그 회사에서 데이터 과학자의 역할이 언제까지 필요할 지 생각해본다. 그리고 자신의 능력을 객관적으로 살펴보면서 어떤 능력을 더 키워야 하는지 생각한다. 실제로 사람들이 사용하는 기능에 데이터로 기여한 경험이 필요하다고 하면, 이런 일을 할 때 어떤 능력이 필요하고 지금 내 자리에서 이런 일에 어떤 형태로 참여할 수 있을지 매니저나 동료와 이야기해 본다. 이런 식으로 차근차근 고민한다면 성장에 대한 혼란이 훨씬 줄어들 수 있고, 더 빠르게 나아갈 수 있다.
성장의 유연성
하지만 성장과 목표를 갑자기 정의하는 것은 사람에 따라서 어려울 수 있다. 그렇다고 억지로 정하면 안 맞는 옷을 입은 것처럼 어색할 것이고, 진심으로 받아들이기도 어렵다. 이럴 때는 최대한 생각할 수 있는 만큼은 생각하되, 성장과 목표의 범위를 넓게 생각해 두는 것도 괜찮을 것이다. 그리고 이 넓은 범위의 ‘성장’에서는 다양한 접근과 방법이 가능하다는 것을 인지하는 것도 도움이 된다.
예를 들어, 기획자가 자신이 기획하는 업무가 실제로 제품에 쓰이게 되었을 때 한 뼘 더 성장한 기분을 느낀다고 생각했지만, 이를 위해서 필요한 것이 무엇인지에 대해서는 구체적으로 정의하지 못했을 수 있다. 막연하게 트렌드 파악이라든가, 최신 제품 개발 방법론을 익혀야 한다고만 생각했을 수 있다. 그러면서 실제로는 최신 트렌드나 방법론을 익힐 시간은 부족하고 수많은 회의와 일정 조율에만 시달린다며 불평을 했을 수 있다.
하지만 회의를 통해 실질적인 비즈니스와 고객의 요구사항을 이해하고, 일정 조율을 통해 이런 요구사항을 적시에 제품에 반영하게 하는 것 역시 자신이 진행하는 업무가 실제로 제품에 쓰이게 하는 데에 매우 중요한 영향을 미친다는 것을 인지하게 되면 어떨까? 현재 하고 있는 일이 자신의 ‘성장’에 도움이 된다는 것을 깨닫고 보다 긍정적인 마음으로, 적극적으로 일에 임할 수 있지 않을까? 이런 식으로 자신의 성장의 범위가 넓은 만큼 멀리서 일을 바라보고, 그 일에서 성장에 기여하는 지점을 찾는 것도 도움이 될 수 있다. 기업이나 리더는 구성원에게 이런 점을 각인시켜주는 것도 충분히 그들의 ‘성장’에 기여하고 업무 효과를 높이는 데에 영향을 줄 수 있다.
혹은 단순히 동료들과 잘 지내는 것만으로도 어느 정도 ‘성장’에 기여할 수 있다. 동료들과 잘 지냄으로써 업무의 추진력을 높일 수 있고, 동료들과 다양한 지식 및 경험 공유를 할 수 있다. 또한 이는 결과적으로 업무를 성공적으로 마무리하는 데에 도움이 되며, 개인의 기술적인 성장에도 긍정적인 영향을 미친다.
이런 식으로 성장과 목표의 범위만큼의 거리로 자신의 업무를 바라보고, 거기에서 자신의 성장에 도움이 될 수 있는 부분을 생각하는 것도 도움이 된다. 기업이나 리더도 구성원의 성장을 보다 다양하게 고민하고, 다양한 각도에서 도움을 줄 수 있는 방법을 고민해 보는 것도 좋을 것이다.
오늘날 일하는 사람에게 있어서 ‘성장’은 개인적인 만족과 직업적 성공을 위한 필수 요소라고 볼 수 있다. 하지만 ‘성장’에 대해서 구체적으로 생각하는 사람들은 생각보다 적고, 그러다 보니 그 성장에 도달해 가고 있는지 헷갈려 하며 우왕좌왕하는 모습을 어렵지 않게 볼 수 있다. 심지어 어림짐작해서 대략적인 성장 공식을 만들었다고 하더라도, 세상의 변화는 녹록지가 않아 그 공식은 AI라는 변수로 인해 금새 해져버린다.
성장이란 결국 어떤 목표를 향한 것이고, 목표를 향해 가는 것은 그 목표가 어디인지, 방향성이 사회의 변화 방향과 잘 맞아떨어지는지와 거기까지 도달하는 방법에 따라 많은 것이 달라진다. 따라서 성장을 원하는 일하는 사람들은 자신의 성장에 대한 목적을 명확히 하고, 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 수립하는 것이 좋겠다. 또한 혹시 성장에 대한 목적이 명확하지 않다면 보다 유연하게 생각해 보며 자신에게 맞는 성장 방향을 모색하는 것도 도움이 될 것이다. 기업이나 리더도 그저 ‘사람들이 성장에 목말라 있다’라는 것에만 매몰되지 말고, 보다 적극적이고 다양한 방식으로 구성원의 성장에 도움을 줄 수 있는 방법을 찾아본다면, 모두가 좀 더 만족하면서 실질적인 ‘성장’에 도달해 나갈 수 있을 것이다.
이 글은 연재글 다시 쓰기 프로젝트의 일환으로 쓰게 된 글로 이 글 을 다시 쓴 것입니다. 성장은 언제나 화두이고, 이에 대한 사람들의 이야기나 나의 시각 역시 그다지 크게 변하지 않았기 때문에, 이전의 원본 글에다 약간의 시대적 흐름만 반영해서 수정했습니다. 프롬프트고 성장이고, 벡터를 명확히 표기할 수 있는-목적과 방향성이 뚜렷한-것이 가장 중요하지 않나 하는 생각을 더욱 많이 하게 됩니다.
데이터와 AI로 혼란의 시기에 혼란의 방향을 잡는 다양한 일을 하고 있습니다. 관련하여 이야기를 해보고 싶으신 분, 그 외에도 다양한 이야기를 나누고자 하시는 분은 언제든 편하게 연락을 주시면 좋겠습니다.