지난 8월 5일 업무보고에서 대통령이 지역 단위 대입 자율권을 언급했습니다. 전남광주통합특별시를 모델로, 지역 대학이 정부의 획일적 기준에서 벗어나 자율적으로 학생을 선발하도록 하면 좋겠다는 제안이었습니다. 현재의 수능과 학생부종합전형이라는 단일한 틀을 깨자는 취지입니다. 저는 이 내용을 보면서 최적화 문제를 떠올렸습니다. 탐색 공간을 아무리 넓혀도 ‘목적함수’가 하나면 해는 같은 곳으로 모입니다. 자율권을 준다는 것은 탐색 방식을 다양화하거나 탐색 … 더 읽기

얼마 전 SNS에서 AI의 발전으로 인해 달라질 모습들을 소개한 글을 봤습니다. 그중 몇년만 지나면 지금의 대치동 학원가를 AI 에이전트로 구성된 온라인 학원가가 대신할 수도 있지 않을까 하는 이야기를 보았습니다. 만약 학생의 수준에 따라 각기 다른 진도와 약점에 맞춰 24시간 대응하는 AI가 등장한다면, 굳이 아이를 차에 태워 대치동까지 데려갈 이유가 없어진다는 이야기로 읽혔습니다. 그런데 제 생각에는 … 더 읽기

연말이나 연초, 혹은 새 과제를 시작할 때면 과제의 목표를 설정해야 합니다. 그럴 때 자주 듣는 이야기가 숫자로 정리해 오라는 말입니다. 그러면 대개 “성능 10% 개선”과 같은 큼직한 숫자 하나가 올라옵니다. 리더 입장에서는 이때부터 스무고개가 시작됩니다. 어떤 성능입니까? 속도? 메모리? 소모전력? 10%의 기준은 무엇입니까? SOTA? 경쟁사? 아니면 자체 기준? 만약 SOTA(State of the Art)라고 답이 오면 … 더 읽기

회사 생활을 하다 보면 다양한 보고를 하게 됩니다. 그리고 처음 관리자가 되고 나니 보고의 성격이 달라졌습니다. 그 전까지는 제가 만든 보고서를 직접 보고하는 일이 많았다면, 관리자 입장에서는 팀원들이 만든 보고자료로 팀원들과 함께 보고를 이끌어야 했습니다. 이때, 보고가 끝나고 나면 이 보고를 어떻게 마무리 지어야 할지 고민이 되었고, 그때 택한 방법이 보고를 복기하는 것이었습니다. 중요한 보고가 … 더 읽기

해외연구소에서 연구소장으로 일하던 시절, 함께 일하던 현지 직원들이 종종 비슷한 질문을 던졌습니다. “어떻게 하면 과제를 성공시킬 수 있습니까?”, “어떻게 하면 더 큰 성과를 만들 수 있습니까?” 저는 늘 다음의 세 가지 질문에 대한 답을 해보라고 조언해 주었습니다. 사실 이 질문들은 어디 리더십 책에서 배운 것이 아니고, 소프트웨어 구조 설계의 한 분야인 요구공학(Requirements Engineering)에서 익힌 질문들이었습니다. … 더 읽기

얼마 전, 차량 통행량이 적은 교외 지역을 지나가다가 라운드어바웃을 발견했습니다. 우리나라에도 최근 도로를 새로 정비하는 과정에서 교통량이 많지 않은 지역에 라운드어바웃, 곧 회전교차로를 적용하는 사례가 늘고 있습니다. 정부가 2010년 본격 도입한 이후 2020년 말 기준 전국에 1,500개가 넘는 회전교차로가 운영되고 있고, 앞으로도 계속 늘려간다고 합니다. 영국에서 주재원 생활을 할 때는 매일 수많은 라운드어바웃을 이용했습니다. 영국은 … 더 읽기

해외연구소장으로 있던 시절, 한 주재원이 본사에 보낼 불만 메일을 쓰고 있는 것을 본 적이 있습니다. 내용을 들여다보니 “본사 지원팀에서는 왜 이걸 이렇게 처리하느냐”는 이슈제기였습니다. 저는 상황을 정리해서 문제를 제기하는 것 자체는 좋지만, 그 전에 요청을 받는 쪽의 입장에서 한 번 더 생각해 보고 우리가 무엇을 원하는지를 명확하게 전달하는 게 먼저라고 일러 주었습니다. 회사나 큰 조직에서 … 더 읽기

영국과 러시아 해외연구소장 시절, 현지 엔지니어들로부터 가장 많이 받은 질문이 있습니다. “엔지니어에서 매니지먼트 트랙으로 옮긴 이유가 무엇인가요?” 생각해보면, 국내 기업 문화에서는 엔지니어가 경력이 쌓이고 매니저가 되는 것을 비교적 자연스럽게 보는 편입니다. 제 경우도 소프트웨어 엔지니어로 입사를 해서, 파트장, 랩장 등 관리자 트랙을 거쳐서 연구소장까지 되었습니다. 하지만 해외, 특히 서구권에서는 기술 전문가 트랙과 매니지먼트 트랙이 비교적 … 더 읽기

이전 글 「AI시대: AI-native 조직구조는? 더 낮고 더 넓게」에서 AI 시대의 조직은 더 낮고 더 넓게 변할 것이라는 이야기를 했습니다. 관리자의 역할은 더 중요해지고, 조직 구조는 수평화됩니다. 그런데 AI-native 조직은 저절로 만들어지지 않습니다. 컨텍스트 공유, AI 리터러시, 모니터링과 가시성, 권한·평가·책임의 재설계, 그리고 관계와 피드백 설계 등 함께 풀어야 할 이슈들이 있습니다. 이 글에서는 앞서 제시한 … 더 읽기