요즘은
문제를 보는 관점에 대해
다시 생각하게 되었다.
계기는 얼마 전 들은
일론 머스크의 사고 방식 때문이었다.
일론 머스크는
자동차를 단순한 이동 수단으로 보지 않는다.
그보다 먼저
이 구조가 얼마나 비효율적인지를 본다.
우리가 자동차를 사용하는 시간은
하루에 많아야 몇 시간이다.
그 외의 시간은 대부분 멈춰 있다.
그런데도 우리는 그 멈춰 있는 시간을 위해
엄청난 비용을 감당하고 있다.
자동차 한 대를 만들기 위해
거대한 생산 설비가 필요하다.
공장을 짓고, 부품을 생산하고, 운송하고,
조립하는 과정에서 막대한 에너지가 들어간다.
그 과정 자체가 이미 하나의 비용이고
환경적인 부담이 된다.
그렇게 만들어진 자동차는
대부분의 시간을 주차된 상태로 보낸다.
그래서 또 다른 문제가 생긴다.
주차 공간이다.
도시는 자동차를 보관하기 위해
끊임없이 공간을 만든다.
건물을 지을 때도
주차 공간이 먼저 고려된다.
이 모든 과정은 우리가 자동차를 사용하는 시간보다
훨씬 더 많은 자원을 소모한다.
그런데도 이 구조를 당연한 것으로 받아들이고 있다.
그런데 일론 머스크는
이 문제를 다른 방식으로 본다.
자동차를 더 잘 만드는 것이 아니라
자동차가 멈춰 있는 시간을 줄이려 한다.
자율주행을 통해 자동차를 계속 움직이게 만들고,
필요한 수 자체를 줄이려는 접근이다.
자동차 회사임에도 불구하고
자동차 자체의 비효율을 없애려는 방향이다.
전기차 역시 그 구조를 바꾸는 과정의 일부다.
이 이야기를 들으면서 하나가 걸렸다.
이건 자동차 이야기가 아니라
문제를 정의하는 방식에 대한 이야기다.
그래서 나도 문제를 다시 보기 시작했다.
지금까지는
“어떻게 더 잘 할까”를 먼저 생각했다.
이제는
“이게 정말 필요한 일인가”부터
다시 보기 시작했다.
나의 업무 대부분도
당연하다고 받아들이던 흐름 위에서 돌아가고 있었다.
그래서 그 기준을 하나씩 다시 정의하기 시작했다.
비효율적인 부분이 어디인지,
그걸 어떻게 바꿀 수 있는지
조금 더 구체적으로 보기 시작했다.
그 과정에서 AI 에이전시를 활용한 개선 방향들도
조금씩 그려지기 시작했다.
문제를 다르게 보니
이전에는 보이지 않던 부족한 부분들이 드러났다.
그리고 그걸 채우기 위해 무엇을 배워야 하는지도
전보다 더 선명해졌다.
물론 아직은 부족한 게 훨씬 많다.
경험도 부족하고 기술도 부족하다.
하지만 지금은 그 부족함 자체보다
어디를 먼저 채워야 하는지가
보이기 시작했다는 게 더 중요하다.
그래서 문제를 해결하는 것보다
문제를 어떻게 정의할지부터 먼저 고민하려고 한다.