자라기
달인이 되기 위한 방법으로 흔히 1만시간의 법칙이 언급된다.
“특정 분야에서 1만 시간 이상 일을 하면 그 분야의 달인이 된다”는 주장이다.
하지만 이 말에는 중요한 전제가 빠져 있다.
우리는 매일 양치를 한다. 대부분의 사람은 이미 1만 시간을 훌쩍 넘겼을 것이다.
그렇다고 해서 양치의 달인이라고 부를 수 있을까? 그렇지 않다.
이 예시가 말해주는 것은 분명하다.
시간 자체는 성장의 충분조건이 아니다.
단순히 오래 했다는 사실만으로 전문성이 만들어지지는 않는다.
달인이 되기 위해 필요한 것은 시간보다 방식이다.
- 의도적일 것
- 타당성과 피드백이 존재하는 환경일 것
- 명확한 목적과 동기를 가질 것
여기서 요지는 명확하다.
얼마나 오래 했느냐보다, 무엇을 의도하고 수련했느냐가 성장을 결정한다.
의도적 수련
의도적 수련이란, 단순 반복이 아니라 자신의 기량을 향상시키기 위해 약점을 인식하고 개선하려는 반복적 노력을 의미한다.
열심히 일하는 것과 의도적으로 수련하는 것은 다르다. 전자에는 익숙한 패턴의 반복이 많고, 후자에는 불편함과 의식적인 조정이 따른다.
의도적 수련이 성립하려면 몇 가지 조건이 필요하다.
- 메타인지: 지금 내 수준이 어디인지 아는 능력
- 능력에 비례한 난이도
- 분명한 목적과 동기
이 중에서도 특히 중요한 것이 능력에 비례한 난이도다.
사람은 자신의 능력보다 쉬운 일을 하면 지루함을 느끼고,
너무 어려운 일을 하면 불안을 느낀다.
하지만 자신의 현재 수준과 비슷하거나, 약간 더 어려운 일을 할 때
몰입 상태에 들어갈 수 있다.
만약 환경이 제공하는 난이도를 조절할 수 없다면, 스스로 난이도를 조정하는 방식을 택할 수 있다.
난이도가 낮아 지루한 경우
이때는 의도적으로 자신의 편의성을 제한해 난이도를 올릴 수 있다.
- 코파일럿, GPT, Claude 같은 AI 도구를 사용하지 않기
- 디버거 없이 로그와 추론만으로 문제 해결하기
- 마우스를 사용하지 않고 키보드만으로 개발하기
겉보기에는 비효율적으로 보일 수 있다. 하지만 이 방식은 사고 과정을 강제로 노출시키고, 기본기를 단련하는 데 매우 효과적이다.
또 다른 방법은 문제 자체의 난이도를 높이는 것이다.
- 요구사항을 추가하기
- 시간 제한을 두고 개발하기
같은 작업이라도 제약 조건이 바뀌면 전혀 다른 문제가 된다. 이렇게 스스로 난이도를 높여 몰입하는 방법도 있다.
난이도가 높아 불안한 경우
이 경우에는 반대로 자신의 능력을 끌어올리거나, 문제를 낮춰야 한다.
먼저 실력을 보완하는 방법이 있다.
- 관련 서적 읽기
- 스터디 참여
- 강의 수강
- 전문가에게 조언 구하기
- 과거의 유사한 경험을 떠올려 보기
- AI와 함께 문제를 분해하며 사고하기
또는, 문제의 난이도를 낮추는 방법도 있다.
이때는 일을 단계별로 잘게 쪼개어 하나씩 해결하는 전략이 유효하다.
이 모든 과정에서 핵심은 메타인지다. 내가 지금 지루한지, 불안한지 인식하지 못한다면 난이도 조정 자체가 불가능하다.
따라서, 메타인지 → 난이도 조정 → 의도적 수련 이 순환이 만들어질 때 비로소 성장이 일어난다.
ABC 작업
작업을 바라보는 또 하나의 관점이 있다. 바로 ABC 작업이다.
- A: 업무 그 자체 (개발, 공부 등)
- B: A를 개선하기 위한 활동 (테스트 코드, 코드 리뷰, 피드백)
- C: B를 개선하기 위한 활동 (회고, 개선 프로세스 정리)
많은 사람은 A에 대부분의 시간을 쓰고,
B와 C는 “시간이 남으면” 하는 부가 활동으로 여긴다.
하지만 장기적인 성장은 B와 C의 비중이 점점 커질 때 만들어진다.
일을 잘하는 사람은 일을 하는 방식 자체를 계속 개선한다.
마인드 셋
실수는 예방하는 것이 아니라 관리 하는 것이다. - 함께 자라기
실수 예방 중심의 사고는
“실수를 하지 않기 위해 노력하는 것”을 의미한다.
이 환경에서는 실수가 발생했을 때
들키지 않으려 하거나, 개인의 문제로 덮어두기 쉽다.
반면 실수 관리는
실수가 발생했을 때 이를 수습하고, 원인을 분석하며,
다음에 더 나은 선택을 하기 위한 학습으로 이어진다.
이는 곧 학습 마인드셋이다.
학습 마인드셋을 가진 사람은 실수를 성장의 재료로 삼고,
피드백을 적극적으로 요청한다.
그래서 완벽히 이해하기 전에 시도하고,
빠르게 적용해보고,
결과를 공유하고,
문제가 생기면 원인을 분석하고,
회고를 통해 다음 시도를 더 나아지게 만든다.
반대로 성과 마인드셋에 매몰되면
완벽히 이해할 때까지 시도하지 않고,
그 완벽함은 영원히 오지 않는다.
여기서의 핵심은 단순하다.
완벽을 기다리지 말고, 빠르게 실험하고, 빠르게 실패하고, 빠르게 피드백 받자
함께
전문가 팀이 항상 최고는 아니다 - [구글]
팀의 성과는
누가 팀에 있는가보다, 팀원들이 어떻게 상호작용하는가에 달려 있다.
그렇다면 탁월한 팀이 되기 위해 중요한 요소는 어떠한 것이 있을까?
협력
연구 결과에 따르면,
전문가만 모인 팀보다 다양한 수준의 사람들이 모였지만
정보 공유와 협력이 활발한 팀이 더 나은 성과를 냈다.
차이는 실력 자체가 아니라 협력 방식이었다.
협력의 핵심은 단순하다.
지적에서 멈추지 않고, 대안을 함께 고민하는 것이다.
심리적 안전감
심리적 안전감이란
실수하거나 부족한 의견을 내도 불이익이 없을 것이라는 믿음이다.
이 감각이 낮은 팀에서는
- 의견이 사라지고
- 실수가 숨겨지고
- 문제는 커진다
심리적 안전감을 높이기 위해서는
실패를 숨기지 않는 문화가 필요하다.
- 실패 공유 세션
- 실수를 비난하지 않는 피드백
- 함께 개선 방향을 논의하는 구조
이런 환경에서 사람은 도전한다.
프로젝트 확률론
협업이 진짜 중요할까?
처음 계획했던 프로젝트 일정이 계속해서 어긋나는 경험을 해본 적이 한 번쯤 있을 것이다.
왜 프로젝트 일정이 어긋날까?
프로젝트 일정이 어긋나는 이유는 단순하다.
확률적으로 불리한 구조이기 때문이다.
작업자 한 명이 90% 확률로 일을 끝낸다고 가정하면,
7명이 모두 성공할 확률은 90%^7 ≈ 48%다.
하지만 협력을 통해
문제 해결이 공유되는 구조로 바꾸면 상황은 달라진다.
한 사람이 해결책을 공유할 경우,
문제가 해결될 확률은 OR의 논리로 전환된다.
그 결과, 성공 확률은 90%에 가까워진다.
애자일은 바로 이 구조를 전제로 설계된 방식이다.
팀을 위한 소통 방식
질문했을 때 무시당하는 경험은 질문 자체를 사라지게 만든다. 그래서 소통의 시작은 답변이 아니라 이해다.
- 어떤 부분이 헷갈리는지
- 무엇을 시도해봤는지
- 왜 그 방식을 선택했는지
이 질문들은 상대를 존중한다는 신호다.
객관성의 주관성
소통 방식에서 신경 써야 할 또 하나의 요소는 삼투압적 의사소통이다.
사람은 흔히 “나는 논리적으로 설명했다”라고 말한다.
하지만 논리는 받아들이는 사람의 관점에서 완성된다.
설득은 정보 전달이 아니라
상대의 사고방식을 고려한 재구성이다.
논쟁에서 이기는 것이 목적이 아니라 함께 더 나은 이해에 도달하는 것이 목적이어야 한다. 상대방을 굴복시키려는 방식으로는 해결할 수 없다. 상대방을 이기려고 하면 오히려 더 강한 반발을 불러 일으켜 신뢰를 잃을 수도 있다.
감정과 의사결정은 분리되지 않는다. 그래서 항상 이 질문을 던져야 한다.
내가 전달하고 싶은 방식이 아니라, 상대에게 가장 잘 전달되는 방식은 무엇일까?