직관적 의사결정과 데이터 기반 의사결정

의사결정의 두 가지 중요한 모형인 직관적 의사결정과 데이터 기반 의사결정에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 경영은 한마디로 얘기하면 의사결정이라고 표현할 수가 있습니다. 그럼 의사결정의 구성요소는 뭐냐? 첫 번째가 직관이라고 보시면 되고요. 두 번째가 바로 데이터라고 보시면 됩니다. 그러면 직관과 데이터가 결합되었을 때 결국 보다 더 나은 의사결정을 만들어 낼 수 있다 라고 보시면 됩니다. 먼저 직관적 의사결정에 대해서 한번 살펴보도록 하겠습니다. 직관적 의사결정은 한마디로 있어서 의사결정에 있어서 경험과 직관의 중요성을 의미합니다. 왜 이런 일이 발생하냐? 고객의 욕구나 경쟁자 전략, 기술 변화 등 관련 정보 획득과 최적 대안 도출이 실제 경영 상황에서는 완벽하게 얻어내기 힘든 경우가 많습니다. 따라서 경영 의사결정자는 완벽한 합리성보다는 제한된 합리성 하에서 의사결정을 내려야 하며 이를 사이먼의 관리적 의사결정 모형이라고 표현합니다. 사이먼이라는 분은 허버트 사이먼이라고 하고요. 제한된 상황에서 의사결정 모델에 관한 이론으로 1978년 노벨경제학상을 수상한 미국 심리학자이자 경제학자, 인지과학자예요. 이에 대해서는 실질적으로 오랜 현장 경험과 노하우가 있는 경영자는 정보가 부족한데도 불구하고 가능한 대안을 파악하고 무엇이 핵심인지 직관적으로 찾아내는 놀라운 능력을 보유하는 경우가 많습니다. 이러한 것들이 바로 경험과 직관의 중요성을 얘기합니다. 의사결정에 있어서 데이터 기반 의사결정이 왜 중요해졌는지 배경을 한번 보도록 할게요. 한국 시장 규모를 한번 살펴보면 파란색으로 표현되는 오프라인 경제와 노란색으로 표현되는 디지털 경제가 있어요. 그런데 이걸 숫자로 살펴보면 2016년 기준으로 했을 때 디지털 경제의 규모는 60조 정도에 불과하고요 오프라인 경제는 870조 정도가 됩니다. 디지털 얘기를 하는데 실제 마켓 사이즈를 놓고 보면 디지털 경제가 오프라인 경제에 비해서 엄청나게 작습니다. 그런데 2017년에 디지털 경제 시장은 70조로 10조 정도가 성장합니다. 그런데 오프라인 경제는 10조 정도 하락을 해요. 그리고 2018년에는 디지털 경제는 111조로 어마어마한 성장을 해요. 그에 비해서 2019년에는 다시 133조로 엄청난 성장을 했고 작년 2020년이죠. 2020년에 여러분 디지털 경제의 성장은 여러분 스스로 충분히 생각해 볼 수 있을 거예요. 코로나 팬데믹 이후에 디지털 전환이 가속화되고 있죠. 그러다가 결국은 이 트렌드를 쭉 시계열을 쭉 연결해 보면 언젠가는 이 지점을 만나게 된다는 거예요. 이게 이제 우리 살아가는 데 되게 중요한 변곡점인데 이게 갖는 의미가 뭘까요? 결국 디지털 경제가 세상의 중심으로 자리 잡는 시기가 점점 다가오고 있다 라고 보시면 됩니다. 근데 그에 비해서 의사결정 관점에서는 이에 비해서 전통적 비즈니스 시장 특성 파란 축 같은 경우는 수십 년 업력을 갖고 있고 따라서 직관 기반 의사결정을 진행할 수 있는 충분한 경험이 확보된 시장이에요. 그러니까 전통 비즈니스에서 많은 분들이 직관 기반으로 의사결정하는데 합리적인 어떤 결과를 만들어낸 것들 부인할 수 없습니다. 충분히 그럴 수 있다고 생각할 수 있어요. 그런데 디지털 시장의 특징은 어떨까요? 디지털 시장의 특징은 완전히 새로운 시장이에요. 의사결정을 진행하기 위한 충분한 업력이라는 게 부족해요. 만약에 블록체인 시장 전문가조차 3에서 5년 정도 시장 경험이 전부예요. 직관 기반 의사결정을 한다면 이건 의사결정이라기보다는 도박이라고 우리가 생각할 수도 있습니다. 이런 상황이 대두가 되면서 디지털 경제가 활성화되다 보니까 일단 의사결정 프레임워크 자체도 모형 자체도 데이터 기반으로 변화하고 있다고 말씀드릴 수가 있습니다. 그래서 데이터 기반 의사결정에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 데이터 기반 의사결정이 중요해진 이유는 직관적 의사결정과 대칭점에 있는 의사결정 모형이 데이터 기반 의사결정이 중요한 이유는 인생은 불확실성으로 가득 차 있고 불확실성이 지배하는 세계의 가장 큰 특징은 위험이라는 게 존재하는 거예요. 따라서 위험이란 경영자가 의사결정을 내리고 행동할 때 불확실성 상태 가운데 어떤 것이 실현되느냐에 따라 두 가지 이상의 결과가 예상되며 그 결과에 대한 보상이 서로 다른 경우를 의미합니다. 확률이라고 하는 것은 불확실성 정도를 측정한 수치값이라고 생각하면 돼요. 자 그러면 이 확률이 의사결정에 어떻게 활용되는지 한번 볼게요. 예를 들어서 비올 확률 80% 의미는 비가 올 가능성이 훨씬 더 높으니 매대 상품 배치해서 우산 상품을 계산대 부근에 준비해 준다면 매출 증대 가능성이 더 높아진다 라는 의미로 의사결정을 활용하면 됩니다. 따라서 확률은 사건 발생 개연성을 측정하는 수단으로서 합리적 의사결정을 내리기 위해 경영 의사결정을 내릴 때 아래의 회들 간의 정보 차이를 수리하는 도구, 즉 리스크를 수취하는 게 확률이라고 보시면 됩니다. 이러한 확률은 의사결정 과정에서 확실성 또는 완전한 지식의 대체제 역할을 수행하게 되고 이러한 부분 갖고 실제 의사결정하는 부분을 저희 과정을 통해서 살펴보게 될 겁니다.