알고리즘 리더

이 책의 활용법
프롤로그 알고리즘 리더의 시대가 왔다

PART 1. 사고를 전환하라

1장 미래에서부터 되짚어나가라
우리는 알고리즘에 둘러싸여 있다
점점 더 똑똑해지는 기계
미래 고객을 위한 플랫폼을 만들어라
미래를 살아갈 아이에게 배운다
기기가 아닌 경험이 중요하다

2장 10퍼센트가 아닌 10배를 목표로 하라
기하급수적 성장모델로 바꿀 수 있다
조직을 변화시킬 때 필요한 것
가장 가치 있는 자산, 데이터
조직 내 지식창고의 열쇠를 풀어라
기업이 존재하지 않는 미래

3장 갈수록 중요해지는 컴퓨팅 사고력
제1원칙, 사고하라
컴퓨터처럼 사고하기
자신의 지능을 높여라
알고리즘 혐오에서 벗어나기
컴퓨팅 사고의 효과를 높이는 법

4장 불확실성을 기꺼이 받아들여라
불확실한 시대엔 도박사처럼 세상 바라보기
어떻게 회의를 해야 하는가
의사결정을 내리는 법
알고리즘 두뇌집단을 만들어라
실험은 해법이 아닌 질문을 검증하는 과정

PART 2. 일을 재해석하라

5장 무엇이 성공하는 조직을 만드는가
중요한 것은 프로세스가 아니라 원칙이다
교도관이 아닌 정원사처럼
성공하는 팀 설계의 비밀
IBM이 재택근무를 포기한 이유
조직문화에 데이터를 이용하라

6장 일하지 말고 일을 디자인하라
나의 존재 이유에 이의를 제기하라
바빌론의 성공에는 이유가 있다
프로세스 자동화를 넘어서
직원들 각자 직무를 설계한다
제조업체 롤스로이스는 어떻게 서비스업체가 되었을까

7장 피할 수 없는 자동화, 그 이후
오래된 일자리에서 새로운 일을 찾는다
재교육-재장전-재충전이 시급하다
팀의 변화를 꾀하는 메타팀을 만들어라
일을 바꾸지 말고 재해석한다
기계가 하지 못하는 예외적인 것을 찾아라

PART 3. 세상을 바꿔라

8장 답이 X면, Y라고 물어라
페이스북과 애플의 중요한 차이
기계도 편향적일 때가 있다
작동방식을 알기 어려운 AI에 대한 우려
AI 프로그램의 잘못일까
나무가 아닌 숲을 보라

9장 의심이 들 때는 인간에게 물어라
표준화하지 말고 인간답게
갈수록 인간의 판단이 중요해진다
소수가 아닌 모두를 위한 해법
설계자처럼 사고하는 법
완전한 자동화는 어렵다

10장 목적을 좇다 보면 이익은 따라온다
일하는 목적을 찾게 하라
알고리즘으로 인한 불평등의 덫
100년 전 테일러리즘의 부활?
우리 자신을 위한 플랫폼을 구축하라
조직의 성패를 쥐고 있는 알고리즘 리더

에필로그 이끌 것인가, 끌려갈 것인가
참고 문헌

그런데 알고리즘 시대에는 경쟁자와 협력자, 로컬과 글로벌, 상사와 부하직원, 중심과 변두리, 고객과 상품, 인간과 기계를 구분하던 경계가 모호해진다. 데이터와 알고리즘은 20세기의 기업조직과 업계, 사회라는 잘 정돈된 모델을 무의미하게 하며 복합적이고 역동적인 방식으로 우리를 연결한다.
아날로그 시대의 리더가 위계조직의 사다리를 오르면서 성장했다면, 알고리즘 시대의 리더는 유기적인 생태계와 매우 흡사하게 상호 연결된 전체성에서 조직을 운영해야 한다.

마찬가지로 알고리즘 리더로 성장한다는 것은 남다른 관점에서 전략적 기회를 좇는 것은 물론 신속히 그 기회를 활용한다는 것을 의미한다. 아날로그 시대의 리더는 가격 책정에 대한 훈련, 재고 보유 또는 공급업체에 대한 지불유예 등 운영 마진에서 약간의 이익을 달성하면 호평을 얻었는 데 비해, 알고리즘 리더는 생존을 위해 더 크게 생각해야 한다.
10배의 투자 이익을 거두겠다고 말하는 벤처투자 전문가를 보고 욕심을 부린다고 볼지도 모른다. 신생 기업에 투자하는 일이 본래 위험이 따르고 기대했던 성과를 내지 못하는 경우가 많기 때문이다. 실제 투자를 막 시작한 투자가들은 대개 투자의 3분의 1은 완전히 실패하고, 3분의 1은 투자 수익으로 이어지지 않은 채 끝이 나고, 나머지 3분의 1이 결실로 돌아온다. 그러나 알고리즘 리더가 수익을 배수로 구상해야 하는 진짜 이유는 비즈니스 리스크 때문이 아니다. 데이터와 알고리즘에 기반한 21세기 업종이 ‘승자독식’의 시장에서 운영되는 경향이 있어서다.