최고의 선수들은 더 많은 것을 본다(3)
우리는 같은 주제를 되풀이해서 살펴보고 있으며, 지금까지는 빠른 반은 시간이 요구되는 한 가지 유형의 상황, 즉 최고 성과자들이 ‘더 많이 보는’ 상황만 고려했다. 그러나 사실 이들의 뛰어난 인지력은 다른 식으로도 얼마든지 드러난다.
예를 들어, X-레이 판독을 생각해 보자. X-레이를 판독하는 데 반응 시간은 그리 중요하지 않다. 학자들은 한 연구에서 방사선 전문의들과 1년에서 4년차 사이의 레지던트들에게 열 장의 X-레이 사진을 주고 충분한 시간을 들여 검사한 뒤 진단하고 문제가 있는 것으로 보이는 부분에 표시를 해 달라고 요청했다. 이 연구에 사용된 X-레이는 다발성 종양이나 폐허탈(폐포 안에 들어간 공기가 급격히 흡수되어 호흡에 장애를 일으키는 병) 같은 심각한 질병들을 촬영한 것이었다.
여기서 전문의들이 더 정확한 진단을 내린 사실은 별로 놀랍지 않다. 예를 들어, 전문의 들은 폐허탈 발생 지점을 더 정확하게 표시했다. 하지만 어떻게 그럴 수 있었을까? 폐의 중간엽이 허탈을 일으키면 X-레이에 그 부분이 검게 나타난다. 하지만 그렇다고 즉시 암이라고 진단하지는 않는다. 정확한 진단을 내리려면 그 밖에도 인접 폐엽의 과팽창 같은 미묘한 단서들을 살펴봐야 한다. 전문의들은 X-레이 사진에서 보다 명백하고 중요한 특징들을 더 정확히 짚어냈다. 그들은 같은 X-레이를 보고 수수께끼를 푸는 데 도움이 될 만한 단서들을 더 많이 찾아냈다. 뿐만 아니라 판독 내용도 더 정밀했다. 예를 들어, 종양 X-레이 사진에는 희미한 점들이 나타나 있었다. 레지던트들은 그 점들을 ‘일반적인 폐 혼탁’이라고 보고 울혈성 심부전 징후인 폐 내 유체라고 잘못 판단했다.
전문의라고 해서 눈이 더 예민한 것은 아니다. 그들도 똑같은 사진에서 보이는 대로만 볼 수 있을 뿐이다. 두 집단의 차이는 그들이 보고 있는 대상이 아니라 본인의 인식 능력에 있었다.
최고 성과자들의 뛰어난 인식 능력은 시각뿐 아니라 다른 감각들에까지 영향을 미친다. 즉 그들은 같은 음악을 듣고, 같은 대상을 만지고도 더 많은 것을 느낀다. 아주 숙련된 조종사들과 수습 조종사들에게 항공 교통 관제사와 조종사 사이에 오간 대화를 들려주고 그 내용을 가장 잘 나타낸 항공 도표를 선탱하게 했다. 그 결과 숙련된 조종사들의 정확도가 수습 조종사들보다 두 배나 높았다. 음악가들은 일반인들보다 음조와 음의 세기에서 나타나는 미세한 차이를 훨씬 더 잘 감지한다. 실제 실험에서 모두 같은 음악을 들었는데도 수년 동안 음악을 해 온 몇몇 사람들만이 더 많은 것을 인식했다.
이런 다양한 분야의 연구 결과들은 분명 비즈니스와도 연관이 있다. 특히 여기서 우리는 비즈니스에 직접 적용할 수 있는 몇 가지 방법을 도출할 수 있다.
보통 수준의 성과자들이 알아차리기조차 힘든 지표와 중요성을 이해한다
최고의 테니스 선수가 공이 아닌 상대편 선수의 몸을 보듯이, 다른 분야의 탁월한 상과자들도 불분명하지만 중요한 정보를 가려내는 법을 안다. 그런 정보들은 대개 많은 것을 함축하고 있으며, 때로는 널리 알려지기도 한다. 월마트의 노사관계가 요즘 같지 않던 30년 전, 월마트 설립자 샘 월튼(Sam Walton)이 고객 만족도를 측정하는 획기적인 방법을 찾았다. 고객들의 행복 지수를 가장 잘 나타내는 지표가 직원들의 행복 지수임을 깨달은 것이다. 관리자가 직원을 대하는 방식이 곧 고객을 대하는 방식이었다.
아주 사소한 데서 발견하는 이런 지표들이 큰 효과를 내는 경우가 많다. 어떤 소매업자들은 손님들이 타고 온 자동차의 관리 상태를 알아내기 위해 상점 주차장의 기름 얼룩을 조사해 그들의 재정 상태를 파악했다고 한다. 1980년대 피트니스 시장이 한창 과열되던 시기에 한 비즈니스 리서치 회사에서 의류 판매를 통계를 조사해 초대형 사이즈와 그보다 더 큰 사이즈의 의류 판매량이 급증하고 있다는 사실을 알아냈다. 미국인들의 체중이 점점 늘고 있다는 신호였다. 재정 분석가 로라 리튼하우스(Laura Rittenhouse)는 기업 CEO들이 주주들에게 보낸 연례보고서에서 ‘나’라는 단어를 사용한 횟수를 세어 기업의 성과를 예측하는 자료로 삼았다. 그녀는 이런 데서 얻는 자료들이 기업 성과를 예측하는 데 도움이 된다고 주장했다.(예를 들어 ‘나’라는 단어를 많이 쓰는 자기중심적인 경영인은 성과도 나쁘다.)
한편 이런 지표들을 철저히 비밀로 하는 경우도 종종 있다. 예를 들어, 어떤 헤지펀드(hedge fund, 국제 증권 및 외환 시장에 투자해 단기 이익을 올리는 민간 투자기금)는 펀드 소유주들이 금융시장에서 찾아낸 신뢰할 만한 관계를 토대로 수학적 모델을 만들어 이용한다. 르네상스 테크놀로지스(Renaissance Technologies)도 이런 수학적 모델을 사용하고 있으며, 설립자 제임스 사이먼스(James Simons)는 수년 동안 그 펀드를 통해 개인적으로 해마다 10억 달러 이상 벌어들였다. 이런 르네상스 테크놀로지스의 독점 모델들이 널리 알려져 누구라도 사용할 수 있다면 그 펀드의 이점은 사라질 것이다. 따라서 사이먼스가 그런 모델에 대해 입을 열고 싶지 않는 것도 당연하다. 일반적으로 비즈니스와 그 밖의 분야에서 불분명한 지표의 가치가 아주 높으면 그 지표가 널리 알려지는 일은 절대 생기지 않는다.
지표가 비밀인지 아닌지에 상관없이 다양한 분야에서 지표를 개발하고 사용하는 연습을 해야 한다. 예를 들어, 당신이 테니스를 배우는 중인데, 서브를 잘 받아치는 프로 선수들의 비법에 대해서 현재 알고 있는 것이 한 가지 뿐이라면, 다음 시합에서 이 정보로 할 수 있는 일이 거의 없다. 상대방의 엉덩이, 어깨, 팔에서 미묘한 움직임을 읽어 내는 방법을 익히는 데는 많은 시간이 필요하기 때문이다. 이처럼 최고 성과자들이 사용하는 지표는 대부분 반드시 연습이 필요한 것들이다.