「함께 자라기」 애자일로 가는 길

함께 자라기 (2018)

 

“우리가 정말 매일매일 함께 자랄 수 있을까?”

이 책은 불확실한 상황에서 일해야 하는 사람이라면 누구에게나 도움이 될 것입니다. 전문성에 대한 미신을 깨고, 전문성을 키울 수 있는 제대로 된 방법을 알려줍니다. 애자일의 지엽적인 실천법과 도구에 집중하는 게 아니라 일하는 방법의 핵심과 통찰을 다루고 있습니다.

- <함께 자라기> 中

 

1. 자라기

자라기 = 학습

 

# 야생 학습

학교 학습과 반대되는 현실적 개념인 야생 학습

협력적 / 비순차적 / 자료에 한정 없음 / 평가 없음 / 정답 없음 / 목표가 불분명하며 가변적

: 학교 학습이 아닌 불확실성에 맞는 새로운 학습 방법을 학습해야 함

 

# 당신은 몇 년 차?

10년차 개발자가 반드시 2년차 개발자보다 생산성이 뛰어나지는 않다

다만 언어를 접한 경험이 6개월 미만인 경우 전반적으로 생산성이 저조했다

-> 최소한의 경험치만 넘기면 경력과 업무 수행능력은 큰 상관성 X

: 경력 편향적 선발보다는 구조화된 인터뷰와 실제 작업 테스트, 협업 능력이 중요!

 

잘 뽑는 것 보다 중요한 것 -> 이미 뽑은 사람을 어떻게 할 것인가?

회사 입장에서 개인의 전문성을 발전시키고 관리하는 것이 이득

: 1만 시간의 법칙 = 단순히 1만 시간이 아닌 ‘기량을 향상시키기 위한 의도적 수련의 시간’

 

업무와 의도적 수련을 병행하는 애자일 철학: 짧은 주기의 피드백과 교정

 

# 자기계발은 복리로 돌아온다

자기계발과 회고를 통한 지식과 능력은 복리로 이자가 붙는다

1. 어떻게 이율을 높일 것인가
2. 지속적으로 현명한 투자를 하려면 어떻게 해야 하는가

3가지 차원의 작업

• 겉으로 드러나는 A 작업
• A 작업을 개선시키는 B 작업
• B 작업을 개선시키는 C 작업

 

내가 만든 결과물을 나의 일부로 만들어 다음 단계에 되먹이는 구조

: 원금에 동일 이자가 붙는 단리가 더하기라면 복리는 이자가 매번 증가하는 곱하기

 

복리 조직이 일하는 구조

# 학습 프레임과 실행 프레임

실행 프레임 = ‘잘하기’ / 학습 프레임 = ‘자라기’

 

소통 없이 책 보고 코드를 보며 업무를 파악하는 사람 VS 적극적으로 물어보고 도와주며 업무를 파악하는 사람

: 결과적으로 학습 프레임이 성장에 유리

 

# 가장 학습하기 힘든 직업이 살아남는다

인공지능 시스템에 유리한 조건 = 인간이 학습하기 좋은 환경의 조건

: 학습하기 힘든 환경에서 힘든 주제들을 골라야 하는 상황

 

지각과 조작 / 창의적 지능 / 사회적 지능

혼자서 정해진 일만 하는 환경은 축복이 아닌 저주 -> 암묵지와 직관을 수련해야 함

 

# 당신이 제자리걸음인 이유

의도적 수련 -> 나의 실력과 작업 난이도가 비슷해야 함

 

작업 난이도와 실력의 관계

• 작업 난이도 > 실력 : 불안함
• 작업 난이도 = 실력 : 몰입
• 작업 난이도 < 실력 : 지루함

 

a1: 실력 낮추기(모래주머니) / a2: 난이도 높이기

b1: 난이도 낮추기 / b2: 실력 높이기(학습)

 

난이도와 실력을 조정하는 동적인 균형

 

# 프로그래밍 배우기의 달인 

• 튜토리얼을 읽을 때 뭘 만들지 생각하며 읽는다
• 공부할 때 표준 라이브러리 소스코드를 읽는다 (키워드, 스타일)
• 공부 중 다른 사람의 코드에 내가 필요한 기능을 추가한다
• 주변의 전문가들의 전문성을 효과적으로 뽑아내라 (구체적 사례 듣기)

 

# 실수는 예방하는 것이 아니라 관리하는 것이다

실수 관리 = “실수는 할 수밖에 없다. 대신 그 실수가 나쁜 결과로 되기 전에 일찍 발견하고 고치면 된다”

: 실수를 비난하거나 감추지 않고 실수를 공개적으로 논의해 빠르게 고치고 학습하자

 

# 뛰어난 선생에 대한 미신

선생 입장에서 과제를 수행할 때 사용하는 지식 중 70%는 가르치지 않는다

= 기술을 성공적으로 해내기 위해 필요한 30%만 가르치고 다 가르쳤다고 생각

 

메타인지: 나 자신을 객관화하고 “문제 해결에 어떤 과정을 거쳤는지” 스스로에게 질문

 

# 나홀로 전문가에 대한 미신

고독한 전문가? -> 신뢰가 깨진 상태에서는 어떤 행동을 해도 악의적으로 보인다

: 전문가는 사회적 자본과 협업 기술 또한 뛰어나다

 

2. 함께

함께 = 협력

 

# 협력을 통한 추상화

집단의 퍼포먼스가 개인의 퍼포먼스보다 못한 경우

= 시각화(화면 공유), 중간 매개(문서 등)가 배제된 협력

 

소프트웨어 공학 = 추상화를 높이는 과정

: 다른 시각을 가지는 두 사람의 협력(= 짝 프로그래밍)에서 발생

 

# 신뢰를 쌓는 공유인가 신뢰를 깎는 공유인가

정말 공유하고 소통하면 신뢰가 쌓일까?

 

최고 공유: 여러 작업(아이디어) 중 최고의 하나를 공유하는 경우 오히려 신뢰가 깎일 수 있음

= 작업물과 본인의 전문성을 동일시하며 방어적인 태도

 

복수 공유: 모든 작업(아이디어)을 공유하고 소통하는 경우 신뢰가 쌓임

 

# 객관성의 주관성

'상대방에 대해 얼마나 이해하고 계신가요? 얼마나 대화 해보셨나요?'

 

품질(가치)는 상대적이며 객관성의 개념 자체는 주관적 ~ ‘인간’에 대한 이해가 필수

: 결국 결정하는 것은 사람이며 인간의 감정과 직관을 배제할 수 없음

 

MBTI 中 ‘NT(직관 사고) / NF(직관 감성) / SJ(감각 판단) / SP(감각 지각)’에 따라 달라지는 대응

 

# 이것도 모르세요?

공감하고 이해하려는 대화

행동을 유도하는 대화

# 하향식 접근의 함정

전문가는 언제나 탑다운(top-down)으로 깔끔하게 생각할까?

<-> 나무에서 출발해 숲으로 올라가는 탐색적인 성격의 바텀업(bottom-up)

 

‘분석 > 설계 > 구현 > 테스트 > 전개’ 5단계를 순차적으로 진행하는 것이 아닌

5단계를 오가는 상향/하향식 접근 사이클을 짧은 주기로 반복

 

# 전문가 팀이 실패하는 이유

• 전문가들로만 팀을 만들면 오히려 성과가 떨어질 수 있고
• 정보 공유 및 협력을 위한 명시적 도움이 필요하며
• 소셜 스킬 등이 뛰어난 제너럴리스트가 있으면 도움이 됨

 

심리적 안정감 = 내 의견, 질문, 걱정 ,실수가 드러났을 때 처벌받거나 놀림 받지 않을 것이라는 믿음 ~ 팀원의 실수에 어떤 마이크로 인터랙션을 보이는가?

 

3. 애자일

애자일(agile) = 학습과 협력으로 불확실성에 대응 = 함께 자라기

 

# 애자일의 씨앗

‘고객에게 매일 가치를 전하라’

• ‘고객에게’ = 이해 관계자
• ‘매일’ = 학습의 빈도
• ‘가치를 전하라’ = 협력과 공유

 

# 애자일 도입 성공 요인 분석

• 애자일을 도입해 성공하는 조직들의 증가
• 함께 자라는 뛰어난 애자일 코치의 존재 여부
• 고객 참여, 리팩터링, 단위 테스트 자동화, 코드 리뷰

 

# 애자일을 애자일스럽게 도입하기

• 애자일은 불확실성이 커질 때, 어떻게 해야 하는지 고민의 결과물이다
• 보다 짧은 주기로, 다양한 사람에게 피드백을 받자
• 우리의 삶 역시 불확실하기에 함께 자라는 애자일을 삶의 방식으로 확장하자

 

Reference 🔽

애자일하게 성장하기

함께 자라기(애자일로 가는 길) 후기 및 정리