이공계 직업은 ‘지적 운동선수’ 인가? (feat. "인문사회계-붐"은 오는가?)
2023/02/06
최근 제가 아는 교수 한 분께서 인문사회계 전공이 장기적으로 이득인 이유라는 제목의 포스팅을 하셨습니다. 저도 인문사회계 출신이라 반갑지 않을 수 없었습니다. 읽다 보니 다음과 같은 솔깃한 문장이 있었습니다.
"20대 후반과 30대 초반에는 공학계가 잘 나가지만 30대 후반 이후에는 인문계와 공학계의 처지가 역전된다."
위 진술은 해당 교수님이 2006년에 수행하신, 당시 유행하던 이공계열 위기론에 대한 한 연구의 결론이라고 합니다. 자세한 것은 포스팅과 그 토대가 된 논문을 참조하시기 바랍니다.
이 글을 보고, 저는 예전부터 갖고 있던 생각 하나를 떠올렸습니다. 그것은 바로 이공계 – 물론 ‘이공계’라는 말로 싸잡아 지칭된 수많은 전공들에 대한 일반화에는 많은 함정들이 따르겠지만 – 에서 일하는 것이 어쩌면 운동선수와 비슷한 것이 아닐까 하는 생각입니다. 어떤 점에서 비슷한고 하니, 운동선수들은 종목에 따라 차이는 있지만 젊은 시절, 이를테면 10대 후반에서 20대 초반에 프로 무대에 데뷔합니다. 그리고 성적에 따라 낮은, 또는 높은 연봉을 받죠. 이렇게 선수 생활을 하면서 종목에 따라 편차가 있지만 대략 20대 후반이나 30대 초반쯤 전성기에 도달합니다. 그러다가 30 중반을 바라보면서 성적이 떨어지고 어느 시점에 은퇴를 하게 되죠. 이런 원치 않는 이른 은퇴는 물론 아시겠지만 운동선수라는 직업이 신체적 능력이 매우 중요한 직업이기 때문입니다. 노화가 본격적으로 진행되면 후배들한테 밀려날 수밖에 없죠.
그런데 이공계 사람들도 이와 비슷한 인생 경로를 따르지 않나 하는 생각입니다. 운동선수보다는 약간 늦을 수 있지만, 20대 중후반에 취업하여 젊은 신체와 짱짱한 체력을 바탕으로 빠르게 몸값을 높여갑니다. 한 5년 경력을 쌓으면 꽤 쓸만한 개인 기여자 (individual contributor, IC) 가 되죠. 아직 다른 직원들을 관리하는 직책은 아니지만 혼자서는 프로젝트를 짊어지고 완수할 수 있는 실력에 도달한다는 의미입니다. 이게 대략 30대 초중...
심리학을 전공했지만 졸업 후에는 미국에서 데이터과학자로 일하고 있습니다. 데이터를 가지고 가치 있는 활동을 하는 데 관심이 많습니다. [가짜뉴스의 심리학], [3일 만에 끝내는 코딩 통계], [데이터과학자의 일] 등을 썼습니다.
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문제 상황: 고위직에서는 기술적인 역량보다 인간에 대한 통찰과 경험, 노하우가 중요해진다.
선택지 1)
- 고위직들을 대상으로 매해마다 one-day 워크숍을 열어서 6시간짜리 인문학 리더십 강좌를 듣게 한다. 그리고 이를 위해 매년 X백만 원의 예산을 추가로 지출한다.
선택지 2)
- 인문학을 전공한 전문가 임원을 추가로 0명 채용한다. 그리고 이를 위해 매년 X천만 원 내지 억대의 인건비를 추가로 지출한다.
대다수 기업체들의 인사담당자들은 후자보다는 전자를 선호하고, 실제로 전자를 고르는 모습들을 많이 봤습니다.
인문학 붐은 오는가?! 하는 질문에 대해서 제가 마지막까지 차마 반론하지 못하는 부분이 이것입니다. 아무리 인문학이 중요해져도 기업은 기를 쓰고 이공계 출신 임원들에게 인문학 강좌를 듣게 하지, 인문학 전공자들만을 위해서 추가로 임원 채용을 하지는 않는다는 겁니다.
인문학적 역량이 후딱 해치우는 몇 시간짜리 강좌만으로는 부족하고 정말 오랫동안 체계적으로 훈련된 너희(전문가)들을 필요로 하는 역량인가 하는 질문이 제기된다면, 이 부분은 인문학 전공자들 개개인이 스스로의 역량을 보여줘야만 (즉 '다시는 우리를 무시하지 마라' 를 실력으로 직접 보여줘야만) 해결될 문제인 것 같습니다.
수년 전부터 비슷한 생각을 한 적이 있습니다.
곰곰히 생각하면서 다른 결론을 얻었습니다.
우선, 리더쉽이나 인간관계, 센스 등은 지식으로 획득되지 않는다는 것입니다.
지식은 보조적 역할을 하지, 중추적 역할이 아니라는 것이 제 판단입니다.
예컨데, 경영학은 경영에 도움이 됩니다. 유용하게 참고할 수 있죠.
하지만 경영학자 중에 실제 사업을 성공시킨 사람은 의외로 적습니다.
그들이 온갖 종류의 경영 전략을 꿰고 있는 것을 생각하면 의외입니다.
혹자는 그들은 학자로서의 삶을 택했기 때문이란 사람도 있습니다.
하지만 저는 다르게 생각합니다.
우선 실제 경제는 복잡계입니다. 헌데 인간의 지식은 대개 분석에 기반해 있습니다. 그래서 지식의 적용이 어렵죠.
쉬운 예를 볼까요? 기상 현상은 복잡계입니다. 이것을 어떻게 예측할까요? 기압을 지역별로 분석하고, 여기에 유체역학의 근사식을 적용해서... 알고리즘을 어떻게 하고.. 이렇게 "과학적 지식" 을 사용하는데, 과학적 지식은 "분석적 사고"에 기반해 있습니다.
분석은 단순계에 유용합니다. 변인이 별로 없어서 계산만 하면 되거든요. 하지만 변수가 많아질수록 두뇌로 계산불가합니다. 그래서 컴퓨터가 등장하죠. 것도 고전 알고리즘으로는 부족하고, 고급 빅데이터 기법과 AI 를 활용해야 합니다.
그렇게 해도 틀립니다!
분석적 사고는 애초에 복잡계를 풀기 어렵고, 통계와 AI 기법도 결국 부정확하기 때문입니다.
의료, 경제 분석, 주식, 심리 모두 마찬가지입니다.
체스는 단순합니다. 그래서 머리로 수를 계산할 수 있습니다.
분석적인 건 명확해서 쉽고 좋습니다.
바둑은 아닙니다. 분석은 미시적인 것이고, 진짜 중요한 것은 종합적 시야입니다. 고수의 세계로 가면 수를 일일히 계산하는게 아니라 "직관으로 느낍니다".
직관은 뭘까요? 대체로 논의의 여지는 있지만, 많은 데이터(경험)에 기반한다고 하죠. 그래서 이 직관을 만드려고 기사들은 수많은 기보를 학습합니다.
체스 AI 는 한참 전 등장했죠. 단순하니까요.
알파고는 체스 AI 처럼 모든 수를 분석하는게 아니라(바둑은 수가 많아서 불가능) 최적의 수를 "느낍니다."
이 "느낌"은 책으로 얻을 수 없습니다.
자 그럼 다시, 왜 경영학자들이 경영자로서 성공하지 못한 경우가 많을까요?
바로 위의 이유 때문입니다.
예를 들면, X라는 회사에 A 전략과 B 전략 중에 무엇이 적합한지 "느끼기" 어렵습니다.
스티브 잡스는 이를 잘 "느낀" 사람이라고 할 수 있죠.
소위 "센스" 입니다. 또는 그저 운이라 할 수도 있죠.
비록 이렇게 복잡계가 어렵다고 하더라도 사람들은 나름 생각을 지식으로 남깁니다.
그것이 경영학의 존재 이유이죠.
역사도 마찬가지입니다.
역사에서 배울 수 있지만, 완벽히 똑같은 조건은 반복되지 않기 때문에 역사의 교훈을 활용하는 것에는 생각의 차이가 있습니다.
속담도 마찬가지입니다.
"돌다리도 두들겨 건너라" 와 같은 것이 결국 그렇습니다.
통계학적으로 엄청나게 고도화된 철학이자 지식이죠.
하지만 결국 언제는 돌다리를 두들겨야 하고 언제는 생략해도 되는지는 각 개인이 결정해야 합니다. 이 판단을 잘하는 사람이 센스가 있죠.
그럼 다시 돌아가서 인간관계는 어떨까요?
문과생이 사회과학을 공부하거나 인문학을 공부했다고 합시다.
이 사람은 마치 바둑의 어떤 "~~류" 나 "~~류" 의 기법을 공부하는 것과 같습니다.
전술에 대한 "지식"이죠.
예컨데 심리학적으로 실험해보니 사람은 이러저러한 특성이 있더라~
하지만 실제 바둑을 잘하는 것은 다른겁니다.
실제 연애를 하고 친구를 잘 사귀고 인간관계에서 성공하는 것은 심리학을 공부하는 것과 다른 것이죠.
지식은 보조적 역할을 하지, 중추적 역할이 아니기 때문입니다.
그래서 문과가 지식의 보조를 받아 아주 조금 유리할지언정 큰 차이가 없다는 입장입니다.
것보다는 개인마다 기본적 센스의 차가 큰 것 같습니다.
그에 반해 이공계가 리더로서 확실히 유리한 점이 있는데 도메인(domain)과 기술적 횡단 관심사(cross cutting concern) 에 대한 이해입니다.
우선 도메인은 사업 분야에 대한 이해를 의미합니다.
철강왕 카네기는 "나는 철강에 대해 모른다. 숫자와 경영을 알 뿐이다." 라고 했습니다.
이런 마인드는 근대 경영학에도 큰 영향을 주었습니다.
도메인에 대한 이해 없이 경영 전략으로 승부하는 겁니다.
헌데 당시 철강 사업은 꽤 단순했습니다.
철광 생산 효율, 제조, 운송, 판매 등에 별 변수가 없었습니다.
그리고 수요와 소비가 온건하고 안정적이었습니다.
그런데 현대로 올수록 문명이 기하급수적으로 발전하기 시작했습니다.
특히 기술 분야는 "격변" 이라고 할 만했습니다.
그래서 최근 기술 분야를 보면 상당 경영진이 모두 해당 기술 분야 출신입니다.
도메인에 대한 이해가 있는 사람들이죠.
하루하루 업계 변화가 커서 도메인이 중요하고, 더 이상 카네기의 방식이 통하지 않는 것이죠.
두번째로 횡단 관심사는 서로 다른 도메인이라도 알아야 하는 것을 의미합니다. 예로 빅히트 엔터테인먼트와 포스코는 도메인상 겹치는 공통점이 없습니다. 하지만 경영을 위해 국내 법률을 잘 알아야 하죠. 법은 횡단 관심사입니다.
헌데 기술이 중요해지면서 기술이 횡단 관심사로 떠오르기 시작했습니다.
예컨데 IT 기술은 분야에 상관없이 중요해지기 시작했습니다.
그래서 기술 백그라운드를 가진 사람이 임원급으로 필요해졌죠.
결론적으로 문과는 공부한 학문에 따라 인간관계, 조직 관리, 심리, 리더십, 사회 분석 등에서 "약간"은 더 이익을 얻을 수도 있다고 하겠습니다. 하지만 이 근본적 차이는 크지 않다고 봅니다. 오히려 갈수록 기술 분야의 정확한 이해가 중요해지는 측면을 주시해야 한다고 하겠습니다.
너무나도 인상깊은 글 감사합니다.
문제 상황: 고위직에서는 기술적인 역량보다 인간에 대한 통찰과 경험, 노하우가 중요해진다.
선택지 1)
- 고위직들을 대상으로 매해마다 one-day 워크숍을 열어서 6시간짜리 인문학 리더십 강좌를 듣게 한다. 그리고 이를 위해 매년 X백만 원의 예산을 추가로 지출한다.
선택지 2)
- 인문학을 전공한 전문가 임원을 추가로 0명 채용한다. 그리고 이를 위해 매년 X천만 원 내지 억대의 인건비를 추가로 지출한다.
대다수 기업체들의 인사담당자들은 후자보다는 전자를 선호하고, 실제로 전자를 고르는 모습들을 많이 봤습니다.
인문학 붐은 오는가?! 하는 질문에 대해서 제가 마지막까지 차마 반론하지 못하는 부분이 이것입니다. 아무리 인문학이 중요해져도 기업은 기를 쓰고 이공계 출신 임원들에게 인문학 강좌를 듣게 하지, 인문학 전공자들만을 위해서 추가로 임원 채용을 하지는 않는다는 겁니다.
인문학적 역량이 후딱 해치우는 몇 시간짜리 강좌만으로는 부족하고 정말 오랫동안 체계적으로 훈련된 너희(전문가)들을 필요로 하는 역량인가 하는 질문이 제기된다면, 이 부분은 인문학 전공자들 개개인이 스스로의 역량을 보여줘야만 (즉 '다시는 우리를 무시하지 마라' 를 실력으로 직접 보여줘야만) 해결될 문제인 것 같습니다.
수년 전부터 비슷한 생각을 한 적이 있습니다.
곰곰히 생각하면서 다른 결론을 얻었습니다.
우선, 리더쉽이나 인간관계, 센스 등은 지식으로 획득되지 않는다는 것입니다.
지식은 보조적 역할을 하지, 중추적 역할이 아니라는 것이 제 판단입니다.
예컨데, 경영학은 경영에 도움이 됩니다. 유용하게 참고할 수 있죠.
하지만 경영학자 중에 실제 사업을 성공시킨 사람은 의외로 적습니다.
그들이 온갖 종류의 경영 전략을 꿰고 있는 것을 생각하면 의외입니다.
혹자는 그들은 학자로서의 삶을 택했기 때문이란 사람도 있습니다.
하지만 저는 다르게 생각합니다.
우선 실제 경제는 복잡계입니다. 헌데 인간의 지식은 대개 분석에 기반해 있습니다. 그래서 지식의 적용이 어렵죠.
쉬운 예를 볼까요? 기상 현상은 복잡계입니다. 이것을 어떻게 예측할까요? 기압을 지역별로 분석하고, 여기에 유체역학의 근사식을 적용해서... 알고리즘을 어떻게 하고.. 이렇게 "과학적 지식" 을 사용하는데, 과학적 지식은 "분석적 사고"에 기반해 있습니다.
분석은 단순계에 유용합니다. 변인이 별로 없어서 계산만 하면 되거든요. 하지만 변수가 많아질수록 두뇌로 계산불가합니다. 그래서 컴퓨터가 등장하죠. 것도 고전 알고리즘으로는 부족하고, 고급 빅데이터 기법과 AI 를 활용해야 합니다.
그렇게 해도 틀립니다!
분석적 사고는 애초에 복잡계를 풀기 어렵고, 통계와 AI 기법도 결국 부정확하기 때문입니다.
의료, 경제 분석, 주식, 심리 모두 마찬가지입니다.
체스는 단순합니다. 그래서 머리로 수를 계산할 수 있습니다.
분석적인 건 명확해서 쉽고 좋습니다.
바둑은 아닙니다. 분석은 미시적인 것이고, 진짜 중요한 것은 종합적 시야입니다. 고수의 세계로 가면 수를 일일히 계산하는게 아니라 "직관으로 느낍니다".
직관은 뭘까요? 대체로 논의의 여지는 있지만, 많은 데이터(경험)에 기반한다고 하죠. 그래서 이 직관을 만드려고 기사들은 수많은 기보를 학습합니다.
체스 AI 는 한참 전 등장했죠. 단순하니까요.
알파고는 체스 AI 처럼 모든 수를 분석하는게 아니라(바둑은 수가 많아서 불가능) 최적의 수를 "느낍니다."
이 "느낌"은 책으로 얻을 수 없습니다.
자 그럼 다시, 왜 경영학자들이 경영자로서 성공하지 못한 경우가 많을까요?
바로 위의 이유 때문입니다.
예를 들면, X라는 회사에 A 전략과 B 전략 중에 무엇이 적합한지 "느끼기" 어렵습니다.
스티브 잡스는 이를 잘 "느낀" 사람이라고 할 수 있죠.
소위 "센스" 입니다. 또는 그저 운이라 할 수도 있죠.
비록 이렇게 복잡계가 어렵다고 하더라도 사람들은 나름 생각을 지식으로 남깁니다.
그것이 경영학의 존재 이유이죠.
역사도 마찬가지입니다.
역사에서 배울 수 있지만, 완벽히 똑같은 조건은 반복되지 않기 때문에 역사의 교훈을 활용하는 것에는 생각의 차이가 있습니다.
속담도 마찬가지입니다.
"돌다리도 두들겨 건너라" 와 같은 것이 결국 그렇습니다.
통계학적으로 엄청나게 고도화된 철학이자 지식이죠.
하지만 결국 언제는 돌다리를 두들겨야 하고 언제는 생략해도 되는지는 각 개인이 결정해야 합니다. 이 판단을 잘하는 사람이 센스가 있죠.
그럼 다시 돌아가서 인간관계는 어떨까요?
문과생이 사회과학을 공부하거나 인문학을 공부했다고 합시다.
이 사람은 마치 바둑의 어떤 "~~류" 나 "~~류" 의 기법을 공부하는 것과 같습니다.
전술에 대한 "지식"이죠.
예컨데 심리학적으로 실험해보니 사람은 이러저러한 특성이 있더라~
하지만 실제 바둑을 잘하는 것은 다른겁니다.
실제 연애를 하고 친구를 잘 사귀고 인간관계에서 성공하는 것은 심리학을 공부하는 것과 다른 것이죠.
지식은 보조적 역할을 하지, 중추적 역할이 아니기 때문입니다.
그래서 문과가 지식의 보조를 받아 아주 조금 유리할지언정 큰 차이가 없다는 입장입니다.
것보다는 개인마다 기본적 센스의 차가 큰 것 같습니다.
그에 반해 이공계가 리더로서 확실히 유리한 점이 있는데 도메인(domain)과 기술적 횡단 관심사(cross cutting concern) 에 대한 이해입니다.
우선 도메인은 사업 분야에 대한 이해를 의미합니다.
철강왕 카네기는 "나는 철강에 대해 모른다. 숫자와 경영을 알 뿐이다." 라고 했습니다.
이런 마인드는 근대 경영학에도 큰 영향을 주었습니다.
도메인에 대한 이해 없이 경영 전략으로 승부하는 겁니다.
헌데 당시 철강 사업은 꽤 단순했습니다.
철광 생산 효율, 제조, 운송, 판매 등에 별 변수가 없었습니다.
그리고 수요와 소비가 온건하고 안정적이었습니다.
그런데 현대로 올수록 문명이 기하급수적으로 발전하기 시작했습니다.
특히 기술 분야는 "격변" 이라고 할 만했습니다.
그래서 최근 기술 분야를 보면 상당 경영진이 모두 해당 기술 분야 출신입니다.
도메인에 대한 이해가 있는 사람들이죠.
하루하루 업계 변화가 커서 도메인이 중요하고, 더 이상 카네기의 방식이 통하지 않는 것이죠.
두번째로 횡단 관심사는 서로 다른 도메인이라도 알아야 하는 것을 의미합니다. 예로 빅히트 엔터테인먼트와 포스코는 도메인상 겹치는 공통점이 없습니다. 하지만 경영을 위해 국내 법률을 잘 알아야 하죠. 법은 횡단 관심사입니다.
헌데 기술이 중요해지면서 기술이 횡단 관심사로 떠오르기 시작했습니다.
예컨데 IT 기술은 분야에 상관없이 중요해지기 시작했습니다.
그래서 기술 백그라운드를 가진 사람이 임원급으로 필요해졌죠.
결론적으로 문과는 공부한 학문에 따라 인간관계, 조직 관리, 심리, 리더십, 사회 분석 등에서 "약간"은 더 이익을 얻을 수도 있다고 하겠습니다. 하지만 이 근본적 차이는 크지 않다고 봅니다. 오히려 갈수록 기술 분야의 정확한 이해가 중요해지는 측면을 주시해야 한다고 하겠습니다.
너무나도 인상깊은 글 감사합니다.