미래를 예측하는 방법: 불확실성의 영향 완화

Amy Zalman 박사는 조직이 전략적 예측을 통합하고 관료적 함정을 피하며 인공 지능과 같은 새로운 기술을 활용할 수 있는 방법을 설명합니다.

모퉁이를 볼 수 있는 능력이 그 어느 때보다 중요합니다. 파괴를 위협하는 새롭고 유망한 기술로 인해 그러한 변동에는 전문적인 분석과 전략이 필요합니다. 예측은 가장 잘 짜여진 분기별 계획만큼 필수 요소가 되었습니다.

조지타운의 교수이자 DC에 기반을 둔 예측 컨설팅 회사인 Prescient의 설립자인 Amy Zalman PhD에 따르면 누구나 미래학자가 될 수 있습니다. 사실 모든 사람이 그래야 합니다. 그녀의 고객으로는 Fortune 500대 기업과 민간 및 군사 정부 기관; 그녀는 조직에 전략적 예측을 대규모로 배포하는 데 필요한 도구를 제공하는 임무를 수행하고 있습니다.

Zalman 박사는 최근 Toptal Insights 편집자 David Grabowski와 함께 전략적 예측, 글로벌 혁신의 추세, 인공 지능의 유입 및 미래 지향적인 기술이 더욱 중요해지는 이유에 대해 논의했습니다.

미래파와 미래파의 역할

David Grabowski: 저는 6~7년 전에 Alvin Toffler의 Future Shock을 읽고 30년 전 누군가가 지금은 거의 현실이 된 추세를 어느 정도 예측했다는 생각이 매력적이라는 것을 알게 되었습니다. 미래학자를 어떻게 정의합니까?

Amy Zalman 박사: 정답은 전문적인 인증이 필요하지 않다는 것입니다. 오늘 카드에 "미래주의자"를 넣고 미래주의자가 될 수 있습니다.

서유럽에서는 전략적 예측을 계획 프로세스의 일부로 사용하는 것이 일반적입니다. 이것이 우리가 여기서 전략적 계획을 수행하는 방식입니다. "밖"이 아닙니다. 하늘을 나는 자동차 이야기가 아니다. 기관이나 조직 또는 회사가 잠재적인 불확실성에 대한 먼 미래를 계획하도록 돕는 일련의 활동에 관한 것입니다.

따라서 내 대답은 미래학자는 공인 여부에 관계없이 사람들이 미래에 번영하는 데 도움이 될 결정을 지금 내리는 데 도움이 되는 사고방식, 기술, 도구 및 프레임워크를 이해하는 전문가라는 것입니다.

"모든 사람의 미래 주의자"라는 또 다른 대답이 있습니다. 이러한 도구와 사고 방식은 로켓 과학이 아닙니다. 그들은 우리에게 사용할 수 있습니다. 그들은 단지 우리의 일반적인 문화의 일부가 아닙니다. 미래학자가 되는 것의 좋은 점은 누구나 미래학자가 될 수 있고, 모두가 미래학자가 된다면 좋을 것입니다.

DG: 어떻게 미래학자가 됩니까?

AZ: 미래학자가 되는 방법 중 하나는 사고방식을 받아들이는 것입니다. 첫째, 미래는 과거와 다를 것임을 이해하십시오. 인지적으로 받아들이기는 쉽지만 개인적 수준과 제도적 수준 모두에서 그 아이디어를 실제로 구현하는 것은 어려운 일이 됩니다. 개인적인 차원에서 대부분의 경우 우리의 삶은 과거에 우리 자신에 대해 기대하고 예상했던 것과 같다는 사실을 숙고하면 더 쉬워집니다. 그리고 우리가 원한다고 생각했던 것도 그 과정에서 바뀌었습니다. 미래가 어떻게 펼쳐질지에 대한 우리의 현재 비전은 우리가 생각했던 방식으로 거의 실현되지 않습니다. 그것은 사람뿐만 아니라 기관도 마찬가지입니다.

둘째, 역사는 놀라운 일이 어떻게 일어났는지에 대한 모든 교훈을 담고 있기 때문에 역사에 동조하십시오.

세 번째는 좀 더 기술적이지만 다시 사용할 수는 없습니다. 우리가 기대하는 미래가 가장 가능성이 낮은 미래일 수 있다는 사실을 분명히 하십시오. 이것을 개념화하는 방법에 대한 그림을 제공할 수 있습니다. 미국과 소련은 예상한 종류의 충돌이나 핵 대결이 예상되지 않았습니다. 역설적이게도 이는 예상된 일이었고 결과적으로 사람들이 그것을 막기 위해 노력했기 때문입니다.

우리가 기대하는 것은 일반적으로 미래에 대해 현재 보유하고 있는 아이디어의 암묵적인 합계이며, 만약 오늘이 아무런 개입 없이 미래로 계속 진행된다면 어떻게 될까요? 그것은 일반적으로 발생하지 않습니다. 우리 문화에서 이것을 가지고 노는 방법은 매우 흥미 롭습니다. 누군가는 1950년에 남자가 옆집 사무실에 앉아 있는 여자보다 달에 발을 디딘 남자를 상상하는 것이 더 쉽다고 말했습니다. 우리가 아주 쉽게 상상할 수 있는 어떤 종류의 변화가 있습니다. 그것들은 극적이며 종종 유토피아적이거나 디스토피아적입니다. 실제로 펼쳐지는 것은 사회 변화가 은밀하게 나타나는 것처럼 나타날 때 덜 극적입니다. 전개될 조짐이 있는데도 우리가 준비를 하지 않아 놀라움을 금치 못한다.

DG: 미래학자들은 어떻게 일을 합니까? 시나리오를 어떻게 구상하고 어느 것이 더 가능성이 높거나 시급한지를 결정합니까?

AZ: 음, 일련의 기술과 도구 및 프레임워크가 있습니다. 그것이 내가 가르치고 고객에게 하는 일입니다. 그들은 경로를 따릅니다. 첫째, 나는 그들이 내가 말한 사고방식에 대해 명확하고 미묘한 차이를 갖도록 돕습니다. “우리는 무엇을 기대합니까? 우리가 기대하는 프레임워크 밖에 있을 수 있는 모든 종류의 가능성이 있다는 것을 인식할 수 있도록 우리가 기대하는 것에 대해 자각합시다. 이제 우리의 미래에 영향을 미칠 수 있는 변화가 발생하는 다양한 방식을 살펴보겠습니다.”

수평선에 있는 잠재적인 변화의 범위와 이러한 변화가 동원되는 방식을 이해하고 분석하는 일반적인 방법은 시나리오를 구축하는 것입니다. 이러한 시나리오 중 어느 것도 정확히 실현될 필요는 없습니다. 대신, 그것을 구축하는 과정에서 사람들은 잠재적인 미래의 범위를 인식하게 됩니다.

내 일을 하는 것의 일부는 팀이 예측 프로세스를 제도화하도록 돕는 것입니다. 따라서 최선을 다해 미래 지향적인 조직이 된다는 것은 보고서를 받는 것이 아니라 실제로 이러한 기술과 프로세스를 사내에 보유하는 것입니다. 거대한 조직에 속해 있다면 조직을 통해 정보의 흐름을 매핑하여 멋진 작업이 수행되고 있는지 알 수 있지만 조치를 취해야 할 수도 있는 일부 사람들로부터는 잠겨 있습니다.

DG: 행동할 시나리오를 어떻게 결정합니까?

AZ: 간단한 대답은 당신이 펼치고 싶은 것에 대해 행동하기로 결정한다는 것입니다. 미래학자들은 종종 이것을 "선호하는 미래"라고 부릅니다. 당신은 당신이 식별한 가능성의 그 넓은 영역에서 어떤 공간을 발견하고 말합니다. 우리는 거기에 가고 싶습니다. 그것이 2030년에 우리가 원하는 위치입니다. 우리는 그 시장에 있기를 원합니다.” 발생하지 않을 수 있는 다른 시나리오를 무시한다는 의미는 아니지만 요점은 이 프로세스를 올바르게 수행했다면 앉아서 "좋아, 이런 일이 발생하면 준비가 되었나? 이 전개에 내재된 위험은 무엇입니까?”

조직에 전략적 예측 통합

DG: 조직은 이러한 전략을 어떻게 구현합니까? 미래학자를 고용하는 것이 그렇게 간단합니까?

AZ: 일부 회사에는 사내 미래학자가 있습니다. 제너럴 모터스는 잘 알려진 회사입니다. 사내에서 역량을 구축할 수 있습니다. 미래학자를 고용할 수도 있고 회사를 고용할 수도 있습니다.

외부 컨설턴트가 당신에게 가져와야 할 것은 어떤 계획이 아니라 “여기 있습니다. 당신은 그것을 할." 그들이해야 할 일은 당신에게 기술을 가져다주는 것입니다. 우리가 하는 일은 당신에게 물고기 잡는 법을 가르치기 때문에 당신은 영원히 외부인이 필요하지 않습니다.

세 번째 옵션은 하이브리드입니다. 우리는 최근 6월에 제공될 예측 샌드박스(Foresight Sandbox)라는 임원 교육 과정을 시작했으며 여기에서 이 기능을 가르칠 것입니다. 따라서 조직 내부에서 누군가를 보내 이러한 기술을 배우고 팀에 전달할 수 있습니다.

DG: 미래학자나 전략적 선견지명에 종사하는 사람에게 경고 신호가 될 수 있는 것은 무엇입니까? "이 문제에 대해 조치를 취해야 할 때"라는 신호는 무엇입니까?

AZ: 당신이 묻는 질문은 조직 내부에서 가장 잘 볼 수 있는 질문이라고 생각합니다. 당신은 우리가 지평선이라고 부르는 것을 바라보고 신호를 통합하고 “그거 알아? 우리는 그들에게 열려 있습니다.”

일단 모든 것을 갖추면 관료들이 필사적으로 하고 싶은 일, 즉 현상을 유지하고 파괴적인 신호를 듣지 않는 일을 하지 않게 됩니다. 당신이 GM이라면 어느 시점에서 “우리는 더 이상 자동차 회사가 아니다. 우리는 모빌리티 회사가 되어야 합니다. 우리는 자동차가 이제 컴퓨터라는 사실을 받아들이고 수용하고 경쟁해야 합니다.”

그러한 결정이 구현되는 방식은 높은 수준에서 회사의 전략 프로세스를 통해 이루어집니다. 그것은 기술을 보고 문화적 트렌드를 보는 데서 옵니다. 기술은 무엇을 하고 있습니까? 환경적 압력은 무엇을 하고 있습니까? 그 차가 연료로 움직이는 건가요? 전기 또는 다른 것이 될 것이라고 제안하는 다른 많은 반대 명령 이벤트가 있습니다. 당신이 그것을 끝낼 때까지 그것은 자동차가 아닐 수도 있습니다.

글로벌 트랜스포메이션 트렌드

DG: 우리는 전기 자동차와 모빌리티에 관한 변화에 대해 조금 이야기했지만 지금 경영진이 가장 우려해야 하는 문제는 무엇입니까?

AZ: 가장 먼저 생각하는 것은 우리 세계의 일부 거시적 변화의 복잡성입니다. 나는 비즈니스 리더가 과학이 복잡한 시스템에 대해 우리에게 가르치는 것을 일상적으로 이해하는 것이 예측의 중요한 부분이 되어야 한다고 생각합니다. 출현을 인지하고 있다. 사일로나 진공 상태에서는 아무 일도 일어나지 않습니다.

우리가 변혁의 순간에 있다는 것은 분명합니다. 어떤 사람들은 그것을 4차 산업혁명이라고 부르기를 좋아합니다. 나는 그것이 전부라고 생각하지 않는다. 단순히 경제적인 변화가 아니다. 우리는 산업 혁명의 규모에서 기술적인 변화를 겪고 있지만 가장 중요한 것은 그것이 다른 패러다임, 다른 기대치를 변화시킨다는 것입니다.

그렇다면 비즈니스 리더는 무엇을 주의해야 할까요? 하나, 기후 변화 . 그것은 아마도 세계의 지도자들이 알아야 할 가장 중요한 문제일 것입니다. 단기적으로는 극한 날씨와 그 움직임 장기적으로 모든 것의 지속 가능성, 그들의 사업, 그곳에서 일하는 사람들, 매일 음식을 배에 채우는 식량 공급.

일부 지질학자들은 이제 우리는 새로운 시대에 접어들었다고 말합니다. 마지막은 홀로세입니다. 따라서 10,000년 동안 우리는 지구 시스템이 자체 경로로 작동하는 동안 우리 자신의 시스템에서 사는 것으로 이해되었습니다. 인류세는 그것이 더 이상 사실이 아니라는 전제입니다. 그것은 우리에게만 영향을 미치는 것이 아닙니다. 우리는 그것에 영향을 미칩니다.

엄청난 규모로 이에 수반되는 것은 식량과 인구 입니다. 아마도 2050년까지 지구에는 100억 명이 될 것입니다. 이는 매우 인상적인 기술 및 창의성에 대한 몇 가지 리소스 스트레스와 기회를 소개합니다.

세 번째는 모두 컴퓨터에서 시작되는 기술의 융합입니다 . 제 말은, 그것들은 디지털로 시작해서 거기에서 인공 지능과 기계 학습이 되고 생명 공학이 되고 유전체학이 되고 등등이 됩니다. 그 결과 우리는 사회 시스템과 중요한 기반 시설에 놀라움과 체계적 위험을 매우 명확하게 도입하고 있습니다.

인공 지능

DG: 당신의 전문 지식을 바탕으로 인공 지능과 관련하여 우리가 보게 될 가장 중요한 변화는 무엇입니까?

AZ: 우리는 가장 큰 변화의 시작 단계에 있습니다. 즉, 대규모 기관의 붕괴와 재구성입니다. 그래서 자동차 회사에서 모빌리티 회사로 변모한 것이 좋은 예입니다.

헬스케어도 볼 수 있다. CVS는 인공 지능으로 돌아가는 전환의 좋은 예인 건강 보험 회사 Aetna를 방금 인수한 730억 달러의 회사입니다. 매장에서 자동화하고, 광범위한 시스템에서 의약품 주문 및 의료 기록을 사용할 수 있게 하고, 이를 보험 기록 및 고객의 추가 데이터에 연결하는 기능으로 돌아갑니다. 이러한 기술적 변화는 궁극적으로 의료의 패러다임과 의료가 이루어지는 장소를 변화시킵니다. 가까운 장래에 건강 관리를 위해 지역 약국에 갈 수 있으며 그 치료는 점점 더 예방적이며 데이터 기반이 될 것입니다.

다른 중요한 변화는 정치적입니다. 우리는 '피어 투 피어' 세계에 살고 있으며 개인은 우리가 사용하지 않은 엄청난 기술적 화력을 가지고 있습니다. 우리는 휴대폰으로 많은 일을 할 수 있습니다. 개인이 어떻게 거기에서 정치적 권력을 연결하고 획득할 수 있는지는 초기 단계이며, 그것은 급진적입니다.

그런 다음 시스템 위험이 있습니다. 아무도 Facebook의 큰 컴퓨터실 안에 무엇이 있는지 모릅니다. 알고리즘의 블랙박스가 어떻게 작동할지 정확히 아는 사람은 없으며 일부 위험이나 재난은 한 알고리즘이 다른 알고리즘과 충돌할 때만 전개됩니다.

DG: 조직은 이러한 변화 또는 필요한 경우 교대에 대한 준비가 되어 있는지 어떻게 확인합니까?

AZ: 여러 기관에서 강의를 수강할 수 있습니다. Prescient는 Foresight Sandbox를 만들기 위해 Arizona State University의 School for the Future of Innovation and Society와 파트너 관계를 맺었습니다. 우리는 전략적 예측 기술을 가르치고 새로운 기술에 대한 학습과 결합하여 기업이 "어떻게 준비합니까?"라는 질문에 답할 수 있도록 도울 것입니다.

기술자가 아닌 사람은 자신이 내리는 결정과 리소스 할당을 이해할 수 있을 만큼 글을 읽을 수 있어야 합니다. 기술에는 종종 복잡한 어휘가 있습니다. 권위 있는 용어가 없습니다. 따라서 기술에 대해 어느 정도 명확하게 이해하는 것이 좋습니다.

기술과 관련하여 발생하는 또 다른 문제는 기술이 너무 극적이고 압도적이며 경쟁 우위이기 때문에 다른 계획과 분리된다는 것입니다. 미래의 불확실성을 수용하는 세계관과 AI를 위한 계획을 통합해야 합니다.

"우리의 구현은 무엇입니까?"에 좁게 초점을 맞추는 대신 또는 "디지털 혁신 전략은 무엇입니까?" 당신은 "거기서 무슨 일이 일어나고 있습니까?"라는 질문으로 시작할 수 있습니다. 인공 지능 연구에서 무슨 일이 일어나고 있는지 봅시다. 그것은 우리의 외부 환경, 우리의 내부 환경을 어떻게 변화시키고 있습니까? 인구 통계학적 또는 기후 또는 다른 무엇이든 간에 우리가 이야기한 다른 종류의 변화와 어떻게 상호 작용할 수 있습니까?” 그거 하나야

두 번째는 위험, 기회, 실행 및 윤리를 동일한 프레임워크에서 살펴보고 실행하지 않고 5년 후에는 “아, 우리는 윤리에 대해 잊었습니다. 우리 직원들에게 무슨 일이? 아뇨, 우리는 AI 솔루션 구현에 너무 흥분했기 때문에 보안에 대해 잊어버렸습니다.”

통합적 접근이 가장 좋습니다. 사람들은 예지력이 있어야 하고 기술에 대한 소양이 있어야 하며 통합적 접근 방식을 사용하여 미래에 대해 생각하고 계획해야 합니다.

가속적인 추진력과 민첩성

DG: Alvin Toffler는 가속 추력이라고 부르는 것에 대해 이야기했습니다. 우리가 더 많이 변화하고 있을 뿐만 아니라 변화하는 속도가 증가하고 있다는 생각입니다. 2019년에는 가속 추력이 우려 사항이라고 생각하십니까? 초유동 세계에서 조직은 어떤 모습일까요?

AZ: 두 가지가 있습니다. 흥미로운 속도의 현실은 알고리즘 속도이며, 더 많은 항목을 사용하여 더 빠른 방식으로 계산할 수 있는 속도와 용량입니다. 그 객관적인 진실은 5G 네트워크에서 찾을 수 있고, 6G, 7G 네트워크가 있다고 생각합니다. 그것이 진정한 속도입니다. 우리가 자동차, 집, 시계, 우리 자신에 내장된 칩 등을 통해 해당 시스템에 묶여 있을 때 무서운 위험이 모두 발생하는 곳입니다.

그러나 이에 대응하는 다른 종류의 속도와 속도에 대한 인식이 있으며 항상 변화하고 발전하고 있습니다. 빠른 것이 우리가 변화하는 유일한 속도라는 것을 모릅니다. 세상은 넓고, 그런 속도감이 모든 곳에서 통하는 것은 아니다. 우리는 여전히 시간에 대한 계층적 인식의 세계에 살고 있습니다. 우리는 시간을 매우 다른 방식으로 인식합니다. 뜨거운 것에 손을 넣는 것은 밤새 춤을 추거나 지루한 책을 읽는 것과 다르며 결국 시간이 다르게 느껴집니다.

이 중 일부는 많은 "적시"에 의해 답변될 것입니다. 그것은 우리 대화의 시작으로 돌아갑니다. 사람들이 준비할 수 있는 패러다임 전환의 종류입니다. 민첩성은 잘 모르겠습니다. 저는 우리가 민첩하게 대처해야 하는 것은 이것이 우리의 은유와 가정의 근본적인 변화이며 일어나고 있다는 것을 이해하는 것이라고 생각합니다.

중요한 것은 “좋아, 미래의 공장이 공장이 아니라면? 그것은 무엇입니까? 앞으로 도움을 받는 곳이 진료실이 아니라면? 만약?" 해봐야 할 게임이라고 생각합니다. 사람들이 민첩성과 속도, 따라잡는 속도에 대해 묻는 이유는 패러다임을 바꾸지 않기 때문입니다. 같은 공장의 속도를 무한히 높일 수는 없습니다. 결국 당신은 패러다임을 바꾸게 될 것이고, 그래서 항상 "우리가 이것을 어떻게 할 것인가?"라고 묻지 않을 것입니다.

이전의 제 군대 사례로 돌아가서, 그것은 "어떻게 하면 더 빨리 습득할 수 있습니까?"와 같은 기관입니다. 획득 주기를 변경하려면 어떻게 해야 합니까?” 다른 기관과 마찬가지로 매우 의존적이고 리드 타임이 매우 길었습니다. 당신은 2075년에 원하는 탱크로 결정했고, 2075년에는 우리가 하지 않을 일을 알고 있습니까? 탱크로 지상전을 펼칩니다. 그래서 결국 살아남고 싶다면 “아마도 군대는 그렇지 않을 것입니다. 우리는 우리가 무엇인지 근본적으로 재고해야 합니다. 속도를 높이지 말고 속도를 높이세요.” 결국에는 지쳐서 넘어질 것입니다.

예상치 못한 결과

DG: 마지막 질문입니다. Toffler가 Future Shock에서 논의한 또 다른 것은 새로운 기술을 즉시 출시하는 것이 아니라 배양한다는 아이디어입니다. 그래서 우리가 자동차로 한 것이 아닙니다. "이봐, 우리는 이제 자동차를 가지고 있다. 엄청난 수의 자동차를 만들고 그 결과에 대해 생각하지 말자." AI 또는 기타 신기술과 관련하여 향후 예상하지 못한 문제에 대한 우려가 있습니까?

AZ: 자동차는 어떻게 이런 일이 일어나지 않는지를 보여주는 매혹적인 예입니다. 1900년에는 자동차에 연료를 공급하는 세 가지 방법이 있었습니다. 하나는 아무도 기억하지 못하는 전기 제품이었습니다. 다른 하나는 외부 증기 엔진에 의한 것입니다. 세 번째는 내연 기관과 가솔린이었습니다.

1900년에 똑똑했다면 증기 동력 자동차를 샀을 것입니다. 대부분의 사람들이 구매한 것입니다. 그리고 당신이 똑똑했다면 2000년경에 전기 자동차를 살 것입니다. 그렇다면 우리는 왜 가솔린으로 끝났습니까? 첫째, 텍사스에서 석유가 다량으로 발견되었습니다. 둘째, Henry Ford는 대량 내연 기관을 만드는 방법을 혁신하고 알아냈습니다.

따라서 불확실성은 항상 주변에 있으며 1900년에 사람들은 전개될 수 있는 모든 사건을 알지 못했습니다. 지금은 알 수 없지만 예측은 불확실성의 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다. 우리가 예상하지 못한 일이 일어날 수 있는지 묻는 것은 좋은 시작입니다. 환경이나 소비자를 위해 가능한 최선의 선택을 하기 위해 지금 우리가 무엇을 할 수 있는지 묻는 것이 좋은 출발입니다. 대부분의 경우 사람들은 이것을 하지 않습니다. 그러나 우리가 지구상에서 계속 번성하려면 시작해야 합니다.