AI와 데이터가 세상을 재편하는 시대, 많은 조직이 기술을 어떻게 활용해야 할지 고민하고 있습니다. 그러나 더 본질적인 질문은 “우리가 이 기술을 제대로 이해하고, 사람답게 사용할 수 있는가?”일지도 모릅니다.
한명주(Isabel Han) 대표는 오랜 시간 기술과 인간의 경계에서 그 해답을 찾아온 리더입니다. Adobe와 Monks에서 글로벌 데이터 전략을 이끌던 커리어를 넘어, 현재는 Mentorian Group을 통해 데이터 리터러시와 인간 중심의 리더십을 전파하고 있습니다.
그녀의 사명은 명확합니다.
“사람들이 데이터를 읽고, 데이터를 통해 세상을 다시 읽을 수 있도록 돕는 것.”
비기술자와 기술자, 조직과 개인, 그리고 AI와 인간 사이의 다리를 놓는 그녀의 여정은 우리가 진정한 ‘디지털 리더십’의 의미를 다시 생각하게 만듭니다.
개인과 커리어 여정
커리어에서 가장 큰 전환점은 언제였습니까?
제 커리어의 가장 결정적인 전환점은 2010년, 어도비(Adobe)에 합류하며 웹 분석(Web Analytics)의 세계를 처음 접했을 때입니다. 지금은 너무나 당연하게 여겨지는 사용자들의 웹사이트 행동 분석이, 그 당시에는 ‘이런 세상이 있구나’ 하고 눈을 뜨게 된 계기였죠. 특히 한국 시장을 넘어 다양한 국가의 글로벌 고객들을 대상으로 컨설팅과 교육을 진행하면서, 각기 다른 문화와 비즈니스 환경 속에서도 ‘데이터’라는 공통의 언어로 소통하고 성과를 만들어내는 귀중한 경험을 쌓을 수 있었습니다. 이 시기를 통해 데이터가 제 경력에 있어 매우 중요한 자산이 되었습니다. 여권에 더이상 스탬프를 찍을 자리가 없을 정도로 해외 출장을 많이 다녔던 것 역시 어디에서도 얻을 수 없었던 귀중한 경험들이었지요. 이때부터 데이터라는 기술적 도구를 인간이 어떻게 이해하고 활용할 수 있을지에 대한 고민이 시작되었다고 해도 과언이 아니겠네요.
글로벌 무대에서의 경험이 한국에서의 리더십에 어떤 영향을 주었습니까?
몽크스(전 Media.Monks)에서 한국 오피스를 총괄하며 한국 팀을 글로벌 조직의 핵심적인 부분으로 통합시키는 과정은 리더로서 가장 집중적인 경험이었습니다. 어도비에서 약 10년간 다양한 국가의 팀들과 고객들과 협업하며 겪었던 수많은 성공과 실패 사례들이 이때 큰 자산이 되었습니다. 덕분에 문화적 차이나 업무 방식의 차이에서 오는 시행착오를 크게 줄일 수 있었죠. 글로벌 스탠다드와 한국 시장의 특수성 사이에서 균형을 잡고, 한국 팀의 강점을 글로벌 무대에서 어떻게 가장 잘 발휘할 수 있을지 전략적으로 연결하는 ‘가교’ 역할을 할 수 있었습니다. 시도했던 많은 것들이 모두 성공적이진 못했지만, 그 덕분에 멘토리언 그룹이 글로벌 회사들과 경쟁하거나 글로벌 팀들과 협업해야 하는 한국 기업들의 데이터 기반 역량을 강화하는 데 어떤 역할을 할 수 있는가에 대해 고민할 수 있게 된 큰 밑거름이 되고 있습니다.
기술 중심 사회 속에서 ‘인간적인 리더십’을 어떻게 정의하십니까?
과거 썬마이크로시스템즈 시절, 존경하던 한 상사분께 좋은 리더가 되는 법을 여쭌 적이 있습니다. 답은 의외로 “밥을 자주 사주세요”였습니다. 오랜 시간이 지나 그 의미를 되새겨보니, 단순히 친목을 다지라는 의미를 넘어, 만남을 통해 구성원 개개인의 상황과 관계의 ‘맥락(Context)’을 읽으라는 뜻이 아니었을까 싶어요.
기술 중심 사회에서의 ‘인간적인 리더십’이란, 감정에 호소하거나 모호한 위로를 건네는 것이 아니라고 생각합니다. 조직이 어떤 목적지를 향해 달려가는 자동차 여행이라면, 기술이나 데이터는 길을 알려주는 ‘내비게이션’ 정도가 될 것 같아요. 이때 인간적인 리더십은, 팀원이 운전대를 잡고 달릴 때 그 옆자리에 함께 타주는 것과 같다고 생각합니다. 그래야 그들이 처한 맥락을 이해할 수 있지 않을까요. 초보 운전자가 장거리 여행을 떠날 때, 길을 잃지 않도록 내비게이션을 함께 봐주고, 예기치 못한 문제가 생겼을 때 침착하게 대처할 수 있도록 돕는 역할이죠.
결국 기술은 ‘어디로’ 갈지 알려주지만, 그 여정을 ‘어떻게 함께’ 완주할지는 사람이 정하는 거니까요.
데이터와 기술을 다루는 과정에서 가장 인상 깊었던 경험은 무엇이었습니까?
한 글로벌 제조사와 진행했던 프로젝트가 특히 기억에 남습니다. 그들은 최신 데이터 플랫폼과 데이터에 막대한 투자를 했지만, 원하는 성과를 얻지 못해 답답해하고 있었습니다. 경영진은 데이터를 한곳에 모으기만 하면 많은 부분, 고민의 부분이 해결된다고 생각하고 있었습니다. 그런데 프로젝트를 진행하면서 그들은 ‘무엇을 위해서’ 이 거대한 프로젝트를 하는지 명확히 정의하지 못한 채 달려가고 있었습니다. 그리고, 거대한 조직들이 이 프로젝트를 바라보는 관점들과 원하는 아웃풋이 너무 달라서 프로젝트의 성공에 대한 이미지를 누구도 그리고 있지 못한 상황이었습니다.
이 경험을 통해 얻은 가장 큰 깨달음은, 많은 조직이 ‘어떤 도구를 살까?’를 고민하기 전에 ‘우리가 함께 풀고 싶은 문제가 무엇인가?’라는 가장 당연한 질문을 놓치고 있다는 점입니다. 기술은 목적이 아닌 수단이라는 이 간단한 순서를 지키는 것이야말로, 여전히 가장 중요하고 인상적인 발견입니다.
멘토리언 그룹의 시작과 철학
Mentorian Group을 설립하게 된 계기와 배경은 무엇이었습니까?
어도비와 몽크스에서 많은 고객을 만났습니다. 많은 조직들이 최고의 기술과 데이터를 보유하고도 성과를 내지 못하는 이유는 기술의 부재가 아니었습니다. 진짜 문제는 ‘왜 이 데이터를 봐야 하는지’에 대한 비즈니스 질문이 없었고, 부서 간에 데이터를 해석하는 언어가 달라 소통이 단절되어 있다는 점이었습니다. 기술 전문가와 비즈니스 리더 사이의 간극을 메우고, 데이터라는 언어로 모두가 소통하며 함께 문제를 해결하는 조직을 만들고 싶다, 그리고 기술이 제 역할을 할 수 있도록 데이터와 AI에 대한 문해력을 높이는 서비스가 필요하다는 신념으로 멘토리언 그룹을 설립하게 되었습니다.
Mentorian이 추구하는 핵심 가치는 무엇입니까?
멘토리언 그룹이 추구하는 핵심 가치는 두 가지, ‘호기심을 통한 자신감(Confidence through Curiosity)’과 ‘대화를 이끌어내는 데이터(Data that Drives Dialogue)’입니다.
첫째, ‘호기심을 통한 자신감’은 데이터 도입의 가장 큰 심리적 장벽인 ‘두려움’을 해결하는 것입니다. 저희는 복잡한 이론 대신, 참가자 본인의 업무와 관련된 작은 호기심에서 교육을 시작합니다. 제가 지향하는 기업고객의 데이터/AI 리터러시 교육은 바로 여기서 출발합니다.
둘째, ‘대화를 이끌어내는 데이터’는 조직의 사일로(Silo)를 허무는 것입니다. 많은 조직에서 데이터는 소통의 도구가 아니라 논쟁의 무기가 되곤 합니다. 저희는 데이터 스토리텔링을 통해 데이터를 가지고 효과적으로 소통하는 방법을 코치합니다.
어떤 조직이나 개인이 Mentorian의 교육을 통해 가장 큰 도움을 받을 수 있다고 생각하십니까?
크게 두 그룹입니다. 첫째는 데이터 기반의 혁신을 원하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 조직의 리더 그룹입니다. 기술 도입에 많은 투자를 했음에도 불구하고 실질적인 성과 변화를 체감하지 못하는 분들이죠. 둘째는 데이터 전문가와 비즈니스 현업 사이에서 ‘번역가’ 역할을 해야 하는 중간 관리자 및 실무자 그룹입니다. 기술과 비즈니스 사이의 간극을 줄이고 데이터 기반의 설득력을 높이고 싶은 분들에게 가장 큰 도움을 드릴 수 있습니다.
데이터 리터러시와 AI 시대의 인간 역할
데이터 리터러시가 오늘날 기업과 개인에게 왜 중요하다고 보십니까?
과거에는 리더의 경험과 직관, 소위 ‘감’으로 중요한 결정을 내리는 것이 미덕인 시대가 있었습니다. 하지만 지금은 비즈니스 환경이 너무나 복잡해져서 개인의 경험만으로는 최적의 답을 찾기 어렵습니다. 많은 기업들 혹은 개인이 ‘안다’고 믿는 것이 아닐 수도 있겠다는 의심을 해 보아야하는 시대가 되었고, 그 검증의 출발점이 데이터가 보여주는 시그널입니다. 이것들의 의미를 이해하는 것 만으로도, 이미 이것을 모르는 기업 혹은 개인과는 다른 출발점에서 시작한다고 생각합니다.
AI 시대에 인간의 역할은 어떻게 변화하고 있다고 느끼십니까?
매우 어렵고, 누구도 답을 찾기 어려운 질문이에요. 우리가 이미 아는 것과 같이 AI는 ‘답을 찾아내는 것’에 대해서는 이미 인간을 초월했습니다. 많은 분들이 이미 언급하듯이 AI시대에 인간은 ‘질문을 하는 역할’이라는 것에 동의합니다. 그런데 이제는 구체적으로 무엇에 대해 질문을 해야하는지에 대해 고민해야 할때라고 생각합니다. 올바른 질문은 결국 ‘무엇이 옳은가’에 대한 판단에서 시작되기 때문입니다.
그런 의미에서 인간은 가치를 심판하는 역할(Arbiter of Values)로 변화해야합니다. AI는 효율성과 최적화를 추구하지만, 그것이 ‘옳은 일’인지는 판단하지 못합니다. 숫자가 보여주지 않는 장기적 가치, 윤리, 사회적 책임을 저울질하고 최종 판단을 내리는 역할, 기술이 추구하는 것이 인간의 세상에 옳은 가치인지를 판단하는 역할로 변화해야하지 않을까요.
기술을 잘 모르는 사람들에게 데이터를 ‘이해시키는’ 비결이 있으신가요?
저는 데이터를 이해하는 과정이 ‘수학 수업’이 아니라 ‘추리 소설 읽기’ 같아야 한다고 믿습니다. 아무도 미적분을 풀고 싶어 하진 않지만, 흥미로운 살인사건의 범인을 찾는 건 좋아하잖아요? “매출이 여기서 뚝 떨어졌네요. 용의자는 누구일까요? 1번, 갑자기 바뀐 광고 문구? 2번, 경쟁사의 신제품 출시?” 이렇게 모두를 탐정으로 만들면, 데이터는 무서운 숫자가 아니라 사건을 해결할 가장 흥미로운 단서가 됩니다. 숫자에 관심이 없는 사람들이 이야기하듯이 데이터스토리에 몰입을 하게 하는 것, 이것이 제가 지향하는 데이터 교육입니다.
데이터 중심 조직 문화를 만들기 위해 가장 먼저 바꿔야 할 부분은 무엇이라고 생각하십니까?
앞서 말씀드린 ‘대화를 이끌어내는 데이터’를 조직에서 실현하려면, 기술이나 시스템 도입보다 가장 먼저 바꿔야 할 것은 ‘리더의 첫 질문’입니다. 많은 조직에서 데이터는 잘못을 찾아내고 책임을 묻는 ‘성적표’로 사용됩니다. 이런 문화에서는 누구도 솔직한 데이터를 내놓으려 하지 않죠. 리더가 먼저 “누구의 잘못인가?”라는 질문 대신 “우리가 이 데이터를 통해 무엇을 배울 수 있을까?”라고 질문해야 합니다.
실패를 비난하지 않고 학습의 기회로 삼는 심리적 안정감이 확보될 때, 비로소 조직은 데이터를 가지고 솔직하게 대화할 수 있습니다. 조직에서 책임을 물어야 할 것은 실패가 아니라, 실패로 얻은 교훈을 잊고 똑같은 실패를 반복하는 것이 되어야 합니다.
성장과 전략 (Business Growth & Differentiation)
Mentorian Group은 유사한 교육 기업들과 어떤 점에서 차별화되어 있다고 보십니까?
가장 큰 차이는 저희가 ‘데이터’를 가르치는 방식에 대한 근본적인 관점의 차이에서 출발합니다. 대부분의 교육이 ‘숫자를 읽는 법’ 즉, 기술적인 분석이나 툴 사용법에 집중한다면, 저희는 ‘데이터를 통해 원하는 것을 얻어내는 논리를 만드는 법’에 집중합니다. 이것은 두 그룹, 즉 실무 담당자와 리더 그룹에게 각기 다른 방식으로 적용됩니다.
첫째로, 실무 담당자들에게는 ‘데이터 스토리텔러’가 되는 법을 알려드립니다. 단순히 차트를 보고 “매출이 20% 하락했습니다”라고 보고하는 것은 데이터 분석의 절반에 불과합니다. 저희는 그 데이터를 가지고 회사의 임원, 고객, 동료 등 나의 이야기를 듣는 청중을 설득할 수 있는 ‘나의 데이터 스토리’를 만들도록 돕는 것을 목표로 합니다. “A라는 이유로 인해 매출이 하락했으니, B라는 해결책을 시도하면 C라는 결과를 얻을 수 있습니다”와 같이, 데이터를 근거로 명확한 논리를 세우고 상대방을 움직이게 하는 커뮤니케이션 기술에 초점을 맞추는 것이죠. 데이터를 읽는 것을 넘어, 내가 가진 데이터로 청중들과 소통하고, 궁극적으로 내가 원하는 것을 얻도록 하는 것. 이것이 이 여정을 통해 얻게되는 결과물입니다.
둘째로, 임원들에게는 ‘데이터를 답하는 사람’이 아니라 ‘데이터로 질문하는 사람’이 되도록 돕습니다. 리더에게 필요한 데이터 리터러시는 코딩을 하거나 복잡한 통계 모델을 이해하는 것이 아닙니다. 오히려 우리 조직이 올바른 방향으로 가고 있는지, 우리가 풀어야 할 진짜 문제가 무엇인지 알기 위해 “무엇을 질문해야 하는가?”를 아는 것이 핵심입니다. 저희는 리더들이 데이터의 본질과 분석의 구조를 이해함으로써, 기술팀이나 데이터팀에게 의존하는 것이 아니라, 비즈니스의 방향을 제시하는 날카로운 질문을 던질 수 있도록 돕습니다.
멘토리언 그룹은 기술 교육 회사가 아닙니다. 저희는 데이터라는 ‘언어’를 통해 조직의 소통 방식을 바꾸고, 리더가 올바른 질문을 던지게 함으로써 조직 전체의 문제 해결 능력을 키우는 ‘커뮤니케이션 및 리더십 성장 파트너’에 가깝다고 할 수 있습니다.
기억에 남는 고객 사례나 프로젝트가 있으신가요?
한 공공기관의 프로젝트가 특히 기억에 남습니다. IT 소프트웨어 교육을 통해 기술 인력을 양성하는 곳이었는데, 좋은 프로그램을 갖추고 있음에도 불구하고 여러 디지털 채널, 특히 핵심인 웹사이트로의 유입이 너무 저조하다는 고민을 안고 계셨습니다. 또한 외부 광고의 성과에 대해서도 회의적이었구요.
저희가 가장 먼저 한 일은 거창한 전략을 제시하는 것이 아니라, 웹사이트에 데이터를 수집하고 사용자의 행동을 있는 그대로 관찰할 수 있도록 저렴하고 간단한 분석툴을 설치했습니다. 어떤 경로로 들어와서 어떤 페이지에 가장 오래 머무는지, 그리고 어느 지점에서 흥미를 잃고 떠나는지를 데이터로 추적하기 시작했죠. 놀랍게도, 단 한 달 만에 문제의 핵심과 개선점이 명확하게 드러났습니다. 기관에서 강조하고 싶은 정보가 방문자에게 노출이 되기도 전에 사이트를 빠져나가고, 생각보다 사이트의 구조가 모바일 사용자들의 여정에 맞지 않았던 것을 발견하게 되었습니다. 이 데이터를 근거로 담당 임원께 사용자의 실제 행동에 부합하는 사이트 구조 변경을 제안했고, 설득할 수 있었습니다.하지만 더 큰 성과는 리더와 팀의 변화였습니다. 데이터를 본 리더는 “방문자를 늘려라”는 막연한 지시 대신, “어떤 가설을 테스트해볼까?”처럼 날카로운 질문을 던지기 시작했습니다. 리더의 질문이 바뀌자, 실무팀은 데이터를 통해 스스로 변화를 만들고 성과를 증명하는 길을 찾게 되었습니다.
이 프로젝트는 저희가 목표로 하는 데이터로 의사결정을 할 수 있는 방법을 조직이 이해하게 하여, 단기간에 성과를 만들어낸 프로젝트였습니다.
향후 3~5년 내 Mentorian Group이 그리고 있는 미래 비전은 무엇입니까?
향후 3~5년 내의 단기적 목표는 제가 계속해서 강조해온 ‘데이터 리터러시의 보편화’를 더 넓은 시장에서 실현하는 것입니다. 데이터 활용 능력이 특정 부서나 전문가의 전유물이 아니라, 조직의 모든 구성원이 갖춰야 할 기본적인 소양으로 자리 잡도록 만드는 데 집중할 계획입니다.
하지만 더 큰 그림, 즉 장기적인 비전은 단순히 강의를 하는 회사를 넘어 ‘데이터 기반 문화 컨설팅의 허브(Hub)’가 되는 것입니다. 저는 멘토리언 그룹이 모든 것을 직접 하는 거대한 컨설팅펌이 되기를 원치 않습니다. 대신, 뜻을 같이하는 각 분야의 실력 있는 전문가, 즉 스몰 자이언트(Small Giants)들과 파트너십을 맺고 함께 성장하는 상생의 전문가 생태계(Ecosystem)를 만들고 싶습니다. 저는 그들을 ‘멘토리언(Mentor +ian)’ 이라고 부르고, 각 분야의 전문가들이 데이터라는 언어를 통해 사람과 조직을 연결하고, 나아가 실력 있는 전문가들이 서로 돕고 성장할 수 있는 새로운 협업의 판을 만드는 것, 그것이 제가 그리는 멘토리언 그룹의 미래입니다.
