뉴햄프셔 대학교의 교수이자 저자인 바네사 드러스캇(Vanessa Druskat)은 우리가 팀을 잘 만들지 못하는 이유와 기술이 가장 큰 문제들을 해결하지 못할 수도 있는 이유를 설명했습니다.
많은 리더들은 새로운 AI 기술이 팀을 개선할 것이라고 가정했습니다. 생산성이 증가하고, 신선하고 혁신적인 아이디어가 나오며, 모든 것이 더 빠르고 더 나아질 것이라고 믿었습니다.
그러나 일부 사상가들은 AI가 직장에서 가장 뿌리 깊은 사람 문제들을 실제로 해결할 수 있는지에 대해 의문을 제기했습니다. AI가 직장 내 외로움 위기를 해결할 수 있을까요? 신뢰 수준을 높일 수 있을까요?
사실, AI는 팀을 그렇게 더 혁신적으로 만들지도 못할 수 있었습니다.
직장에서 혁신을 가로막는 진짜 문제는 기술 문제가 아니었습니다.
“리더들이 팀을 개선하고, 직원들을 만족시키거나, 일을 더 쉽고 빠르고 효율적으로 만들기 위해 항상 어떤 형태의 기술에 의존해 왔습니다.”라고 『감성지능 팀(The Emotionally Intelligent Team)』의 저자이자 뉴햄프셔 대학교 교수인 드러스캇은 말했습니다.
“사람 문제를 피할 수는 없습니다.”라고 그녀는 덧붙였습니다. “팀을 성공하거나 실패하게 만드는 것은 사람이고, 조직의 성과를 성공하거나 실패하게 만드는 것도 사람입니다.”
점점 더 많은 관리자들이 AI에 의존하고 있습니다
최근 설문조사에 따르면 리더들은 이미 경영 의사결정을 위해 AI 기술에 의존하고 있었습니다. 1,342명의 관리자를 대상으로 한 온라인 조사에서, 64%의 관리자가 업무에서 AI를 사용한다고 답했고, AI를 사용하는 이들 중 94%는 “직속 부하 직원과 관련된 의사결정을 내리는 데 AI 도구를 사용한다”고 밝혔습니다.
이 추세는 점점 더 적은 수의 관리자가 점점 더 많은 직원들을 관리하게 되면서 증가할 가능성이 있었습니다. 현재 관리자는 5년 전보다 두 배 많은 직원을 감독하고 있었습니다.
AI가 팀의 일을 향상시킬 수는 있었지만, 드러스캇은 기업들이 인간적 연결과 상호작용을 고려하지 않는다면 목표를 놓치게 될 것이라고 경고했습니다.
“우리의 기술, 재능, 아이디어가 통합될 때 복잡한 문제에 대한 해결책이나 혁신이 나옵니다.” 드러스캇은 말했습니다. “혁신은 언제나 사람들이 함께 모여 이야기하고, 논쟁하는 과정에서 이루어져 왔습니다.”
AI는 생산성을 높여줄 수는 있었지만 인간적 연결을 대체할 수는 없었습니다. 그것은 팀의 일원일 수 있었지만, 사람 리더와의 직접적인 연결이 없다면 혁신에는 문제가 생겼습니다.
고성과 팀을 이끄는 요인은 무엇이었을까?
“리더들은 사실 팀을 어떻게 만들어야 하는지 잘 모릅니다.” 드러스캇은 말했습니다. 너무 자주, 리더들은 개인의 기술이나 성격에 집중했지만, 그것은 미래 행동을 잘 예측해주지 못했습니다. 성과를 높이기 위해 문제 인력을 제거하려 하기보다는, 드러스캇의 30년 연구는 환경적, 구조적 요인이 훨씬 더 중요하다고 밝혔습니다.
“사람들은 자신이 받아들여지고 이해받지 못한다고 느낄 때 예측 가능하게 나쁜 행동을 하게 됩니다.” 그녀는 설명했습니다.
고성과 팀을 만들고 싶었던 리더에게 해답은 직원들의 경험이 올바른 결과를 이끌어내도록 환경을 구축하는 것이었습니다. 드러스캇은 90년대 한 바이오제약 회사에서 연구했던 예를 들었습니다. 최고 성과를 내는 팀은 평균 팀보다 연간 980만 달러 더 많은 수익을 창출하고 있었습니다.
차이는 무엇이었을까요? 직원들이 자신이 경청되고, 존중받고, 가치 있다고 느끼는 방식이었습니다.
Great Place To Work의 연구 또한 포춘 100대 일하기 좋은 기업과 같은 최고 성과 기업에서 이러한 경험을 발견했습니다. 이 기업들은 직원 1인당 수익이 시장 평균보다 8.5배 높았습니다.
더 나은 팀을 만드는 세 가지 행동 세트
드러스캇의 연구에서 팀이 동료들보다 압도적으로 뛰어난 성과를 내도록 하는 규범과 경험은 다음과 같았습니다:
1. 직원들이 서로 성공을 돕는 방식
첫 번째 단계는 직원들이 서로를 알 수 있도록 하는 것이었습니다. 이 공유된 지식은 팀원들이 서로의 강점을 활용할 수 있게 했으며, 상호 존중의식을 키웠습니다.
“서로를 아는 것은 대체 불가능합니다.” 드러스캇은 말했습니다. “서로를 알게 되면 서로 피드백을 주고받을 수 있습니다. 제 모델에서 가장 중요한 규범은 — 제가 연구한 모든 팀에서 성과와 연결된 — 서로를 알아가는 것이었습니다.”
2. 개선에 대한 대화에 모두를 참여시키기
“중요한 것은 모두가 영향력을 갖고 있다고 느끼는 것입니다.” 드러스캇은 말했습니다. 팀원들은 통제감을 원했고, 대화의 일부라고 느끼기를 원했습니다.
피드백이 팀 전체에서 수집되면, 그룹 전체가 최종 결과에 대한 소유감을 가질 수 있었습니다.
3. 자신에게 필요한 정보가 부족하다는 것을 인식하기
최고의 성과를 내는 팀은 팀 외부로부터 아이디어를 얻는 겸손함을 가지고 있었습니다. 다른 사람들의 전문성을 활용할 수 있었고, 그 요청을 감정적으로 지혜롭게 다룰 수 있었습니다.
“우리가 팀에 들어갈 때마다 사회적 욕구가 활성화됩니다.” 드러스캇은 설명했습니다. “이건 로켓 과학이 아니었습니다.”
AI를 활용해 팀을 개선하는 방법
AI를 활용해 팀 내 연결을 개선할 수 있는 좋은 사용법은 무엇이었을까요? 드러스캇은 팀이 서로 대화할 수 있도록 하는 활동을 설계하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
“AI는 아이디어를 내는 데 사용할 수 있습니다. ‘우리 회의에서 뭘 할까? 그냥 AI가 말하는 대로 해보자.’” 드러스캇은 말했습니다. AI는 또한 처음에는 어색하거나 민망하게 느껴지는 활동을 팀이 더 쉽게 받아들이도록 도울 수 있었습니다.
AI는 또한 기술 학습 도구가 될 수 있었습니다. 리더는 AI와 먼저 대화를 연습하거나, 아이디어를 AI 도구에 먼저 돌려보아 그것을 더 낫게 만들거나 비판을 예상할 수 있었습니다. 효과가 없는 방법은 AI를 자신의 기술을 대체하는 데 사용하는 것이었습니다.
“지금 기술에 의존하면서 대인관계를 구축하지 않는 사람들을 봅니다.” 그녀는 말했습니다. “협업에는 갈등이 필요했고 — 그것은 당신의 아이디어가 내 아이디어와 부딪히는 관계가 필요했습니다. — 내 AI와 당신의 AI가 부딪히는 것이 아니었습니다.”
