뛰어난 인재란 어떤 사람을 말하는가

뛰어난 인재란 어떤 사람을 말하는가

 

쓸만한 인재가 없다고들 합니다. 채용박람회는 늘 인산인해를 이루는데 어찌 된 영문일까요? 게다가 요즘은 과거에 비해 학력 높고 스펙 좋은 사람들이 넘쳐나는데 말이죠. 대체 인재는 어떤 사람이기에 없다는 걸까요? 사전을 찾아보면 인재란 ‘학식과 능력, 재주 따위를 갖춘 뛰어난 사람’이라 정의돼 있습니다. 하지만 실제 현장에서는 그리 간단한 얘기가 아닙니다.

 

1. 인재와 인재상

먼저 ‘인재’와 ‘인재상’을 구분해야 합니다. 다음 세 회사가 구하는 인재의 모습을 살펴보시죠.

 

A : 게임 소프트웨어 회사

“저희 회사는 컴퓨터공학을 전공한 자로서 탁월한 프로그래밍 스킬 및 설득적인 소통 스킬과 도전적 실행력이 있는 인재가 필요합니다.”

 

B : 세무법인

“저희 세무법인은 공인회계사 또는 세무사 자격증을 취득한 자로서 합법적 절세 방안 스킬과 탁월한 판단력을 보유한 인재가 필요합니다.”

 

C : 백화점

“저희 백화점은 학력과 전공은 보지 않습니다. 다만 탁월한 고객 응대 스킬과 고객 불만 해소 능력을 보유한 사람을 인재를 찾고 있습니다.”

 

세 회사가 말하는 인재의 모습이 다 다릅니다. 사실 당연합니다. 각 회사가 필요로 하는 학식과 재능, 능력이 다른 만큼 인재의 정의도 백인백색일 수밖에 없습니다. 이렇게 각 회사가 정의하는 인재의 조건을 ‘인재상’이라 합니다. 보편적 개념인 인재를 조직이 필요로 하는 구체적인 학식, 재주, 능력을 반영해 기술한 문구나 슬로건이죠.  따라서 ‘우리 회사 인재상에 맞지 않다’라는 말은 나올 수 있지만 ‘인재가 없다’라는 말에는 동의할 수 없습니다.

 

2. 인재상에 맞는 사람을 찾는 기준, 역량

어떤 사람이 우리 회사의 인재상에 부합하는지는 어떻게 판단해야 할까요? 사람의 학식과 재주, 능력을 가늠하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 전공과 학위, 성적, 자격증 등이 객관적 표지가 될 수는 있지만 그것만 가지고는 실제 현업에서 성과를 낼 수 있는지 판단하기 어렵기 때문입니다. 이에 대한 고민은 이미 오래전부터 있었습니다. 기관이나 조직들이 전공과 학위, 성적, 자격증 이외에도 업무에 필요한 능력을 가늠할 수 있는 징표들을 찾기 위해 노력해 왔습니다. 50년 전으로 거슬러 올라가 보죠.

 

1970년대, 데이비드 맥클랜드(David McClelland)에 의해 ‘역량’이라는 개념이 등장합니다. ‘사람을 뽑을 때 역량을 본다’는 건 다소 당연한 말로 들립니다. 하지만 당시는 ‘IQ 검사’가 인재 여부를 판별하는 일반적 기준이던 시대였습니다.

 

맥클랜드는 역량을 ‘보통 사람과 고성과자를 구별해 주는 행동들을 설명하는 특성’이라고 설명했습니다. 이 개념은 ‘실제 우수한 성과를 내고 있는 사람들은 성과 창출 과정 중에 일반인들과는 다른 행동을 보인다’는 것을 전제합니다. 맥클랜드는 고성과자들이 일을 할 때 현장에서 드러내는 면모들을 관찰했습니다. 그리고 다른 직원들과 구분되는 요소들을 뽑아냈습니다. 한 회사 안에서 높은 성과를 내는 사람들에게 공통적으로 나타나는 모습이 있었습니다. 이를 명문화하면 일반 사람들이 따를 수 있는 ‘인재상’이 만들어진다는 것이 그의 주장이었습니다.

 

이는 큰 파장을 일으켰고 많은 조직들이 ‘성과를 내는 사람들이 보여주는 역량’을 분석해 ‘인재상’을 만들기 시작했습니다. 일부는 오늘날까지도 같은 방식으로 선발과 육성의 기준을 만들고 있죠. 회사가 지정한 역량을 일정 이상의 수준으로 보유하고 있는 사람, 즉 그들이 정의한 인재상을 충족하는 사람을 인재로 간주하는 것입니다.

 

역량 개념의 등장이 급한 불은 꺼준 듯합니다. 추상적으로 느껴질 학식, 재능, 능력을 손에 잡힐 듯한 실체로 만들어주었으니 말입니다. 하지만 상술했듯이 인재상은 특정 기관이나 조직이 자신의 필요와 목적에 따라 세운 기준에 불과합니다. 다시 말해 인재의 ‘여러 버전’, ‘파편들’이라고 할 수 있습니다. 기업마다 다른 것입니다. 자의성이 있는 개념이기에 ‘인재’라는 개념을 설명하는 데는 부족합니다.  게다가 산업이 고도화되고 다변화되면서 같은 기업이라도 하나의 인재상만 잣대로 삼는 것은 위험해졌습니다.

 

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3. 인재를 검증하는 두 가지 기준 : 기술 역량과 해석 역량

우리는 현상에 해당하는 인재상을 넘어 본질에 해당하는 인재 개념에 집중할 필요가 있습니다. 다음과 같이 질문해 봅시다. 수많은 인재상 각각의 특정한 역량이 아니라 ‘인재라면 누구나 갖추고 있어야 하는 본질적 역량’은 무엇일까요?

 

오랫동안 중요하다고 여겨진 것이 바로 ‘기술 역량’입니다.  기술 역량은 외부로부터 지식을 수용하고 필요한 경우 이를 활용해 행동으로 옮길 수 있을 정도로 능숙해진 것을 말합니다.  아는 것이 능숙하게 행동으로 이어지지 않으면 성과로 연결될 수 없습니다. 즉, 아는 것에 그치지 않고 실제 원활히 활용돼야 합니다.

 

이 기술 역량은 다시 두 가지로 나뉩니다. 하나는 추상적인 개념, 즉 정보나 지식을 관장하고 처리하는 능력이며, 다른 하나는 알고 있는 것을 필요할 때 실제 행동으로 구현할 수 있는 능력입니다. 전자를 인지성, 후자를 기능성이라 부릅니다. 따라서 기술 역량이란 아는 것을 조합하고 응용해 실제 필요한 경우에 제대로 사용하는 능력입니다. 인지성과 기능성이 잘 연합된 상태가 바로 기술 역량이라 할 수 있습니다. 이런 기술 역량은 특정 직업과 일을 통해 안정적 생계를 유지하기 위해 직접적으로 필요한 역량입니다.

 

이런 배경에서 1990년경 미국에서 탄생한 개념이 스템(STEM)입니다. 과학기술 분야 융합형 인재 육성을 표방하면서 나온 개념인데, 과학(Science), 기술(Technology), 공학(Engineering), 수학(Mathematics) 분야를 아우르는 기술 중심의 융합형 인재를 말합니다. 기술 역량의 중요성은 갈수록 강조됐습니다. 시간이 지날수록 새로운 기술이 쉬지 않고 등장했으며, 그것이 산업의 중심이 됐기 때문입니다.

 

시스템, 즉 기술 역량은 오랜 시간 요구 능력의 모든 것처럼 간주됐습니다. 오늘날까지도 인재를 판단하는 기준으로 여겨집니다. 하지만 기술 역량만으로는 부족하다는 목소리들이 나오고 있습니다.

 

경험으로부터 자신과 세상에 대한 의미 체계를 만들고 이를 통해 변화에 주체적으로 대응해 나가는 능력도 필요하다는 것입니다. 바로 ‘해석 역량’입니다. 경험을 통해 세상과 바람직한 관계를 설정해 왔다는 것은 앞으로 새롭게 출현할 것들과도 건설적인 관계를 정립할 확률이 있다는 증거입니다.

 

경험이 쌓일수록 자신을 더욱 객관화하고 타자와의 관계 속에서 균형 있게 조망할 수 있다는 것은 세상에 대한 의미 체계를 구상할 수 있음을 뜻합니다. 의미 체계를 세울 수 있다는 것은 이전에 없던 것에 대한 존재 이유와 이전에 가보지 않은 길에 대해 바람직한 방향을 주체적으로 제시할 수 있다는 말이기도 합니다.

 

이런 해석 역량은 감수성(感受性, sensing)과 감지성(感志性, sense making), 두 가지로 구별됩니다. 감수성은 세상에서 일어나는 복잡하고 다양한 변화를 받아들이는 섬세한 촉과 같습니다. 즉, 주변 상황을 예의 주시하며 바람직한 변화를 위해 필요한 경험들을 식별하고 수용하는 능력입니다. 감지성은 복잡하고 애매모호한 상황 속에서도 의미를 만들고 연결하는 연금술사와 같습니다. 즉, 경험으로부터 유의미한 메시지를 찾고 이를 축적해 의미 체계를 만드는 능력입니다. 해석 역량은 이 감수성과 감지성이 잘 연합되어 나타나는 능력이라 할 수 있습니다. 세상이 갈수록 복잡해지고 다변화되면서 이를 헤쳐나가고 올바른 방향으로 나아가기 위해서는 ‘해석 역량’이 필요해졌다는 말입니다.  다시 말해 해석 역량까지 갖춘 사람이 오늘날의 ‘인재’가 될 수 있다는 것입니다.

 

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정리하자면 기계, 기계학습, 데이터, 알고리즘에 매혹되면서 역량의 중심 또는 심지어 전부가 기술 역량인 듯 간주되고 있습니다. 하지만 결코 해석 역량을 홀대해서는 안 됩니다. 기술 역량은 자신의 우선순위와 방향을 스스로 정할 수 없기 때문입니다. 자신이 발명한 것으로 무엇을, 왜, 어떻게 할 것인지 결정할 능력이 없습니다. 진보한 유전공학 기술을 암 치료에 이용해야 할까 아니면 슈퍼 히어로를 만드는 데 써야 할까에 대해 기술 역량은 말이 없습니다. 어떤 용도를 다른 용도보다 더 선호해야 하는 이유에 대해 기술 역량은 중립을 고수합니다. 이 이유를 만들어 제시할 수 있는 것은 해석 역량이기 때문입니다.

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