사무보조 인력이 핵심인재라고요?   

2010. 3. 30. 09:00
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많은 회사들이 대졸 사원 이외에 사무보조 업무를 담당하는 인력을 운영합니다. 보통 '여사원'이라는 말로 잘못 호칭되는 사무보조인력들은 대개 실업계 고등학교나 전문대를 졸업한 자들이 맡으며, 전표 처리 등 부서 내 각종 서무 업무를 수행하지요.


그런데 ERP와 같은 시스템들이 속속 구축되면서 이들의 업무량이 크게 줄어들었습니다. 업무량이 줄면 인력 감축이든 재배치든 인력효율화 작업이 뒤따라야 하겠지요. 그러나 갈등을 야기시키고 싶지 않아서 인지 실제로 잘 이루어지는 경우가 없습니다.

모 기업의 경우, 일반직 직원의 20%를 사무보조인력들이 차지할 정도였는데 ERP, SCM 등 시스템 구축에도 불구하고 이들에 대한 효율화는 지지부진했던 사례가 있습니다.

실제로 그러하든 그렇지 않든, 일선부서들은 인사부서에 인력 증강을 요구하는 게 보통입니다. 인사부서는 인건비 부담 등을 이유로 일선부서의 요구를 최대한 통제하다가, 이른바 ‘목소리가 큰’ 부서에게 어쩔 수없이 한 명 두 명 T/O를 늘려주게 됩니다. 

이 때 대졸 사원을 배치하기 보다는 임금이 싼 사무보조인력으로 충원하려는 유혹에 빠집니다. 당장은 인건비 상승을 억제하는 효과가 있겠지만 나중에 인력 운용 상 문제를 야기함을 유념해야 합니다.

사무보조인력을 받게 되는 부서는 인력이 부족하다 보니, 의도하건 그렇지 않건 대졸사원이 담당해야 할 업무를 사무보조인력에게 부여하는 경우가 생깁니다. 이런 관행이 굳어지면 업무의 공백 현상이 발생할 수밖에 없습니다.

일반적으로 사무보조 인력들은 대졸사원에 비해 이직률이 높고 근속 의지가 낮다고 합니다. 사무보조 인력들의 대부분은 여성인데, 이들은 결혼이나 진학 등을 이유로 3~5년차 정도되면 회사를 떠나는 경우가 매우 잦죠.

또한, 사무보조인력 관리의 원칙을 잃게 됩니다. 대졸사원과 같은 일을 하면서 사무보조인력이라는 이유로 낮은 임금을 받는다는 사실을 인지하면 그들의 불만은 당연히 크겠죠. 그리고 대졸사원보다 오히려 일을 잘하는 사무보조인력을 부하직원으로 둔 부서장은 그들을 조직 내 핵심인력으로 키워야 한다든지, 경력개발을 위해 회사 차원의 특혜를 줘야 한다고까지 요구합니다. 모 기업에서 실제로 제기됐던 주장입니다.

그러나 그런 주장은 옳지 않습니다. 야박하게 들릴지 모르지만 사무보조인력은 어디까지나 대졸사원(일반직)의 업무를 보조하기 위해 운용하는 인력이므로, 경력개발의 대상으로부터 제외해야 합니다. 더욱이 사무보조인력은 핵심인재관리 대상은 아닙니다. 만일 사무보조인력이 매우 중요한 일을 담당하거나, "우리 팀의 핵심인재다" 라고 말하는 사람이 있다면 인사관리에 뭔가 문제가 생긴 것이 틀림 없습니다.

효과적인 인력 운용은 직무, 직종, 직급 등의 경계선을 명확하게 긋는 것에서 출발합니다. 인사부서가 원칙을 버리고 변칙에  끌려가기 시작하면 인력관리는 초점을 상실하게 됩니다.

물론 능력을 누구나 인정하는 사무보조인력에게는 대졸사원과 동일한 '급'으로 승격시키는 제도가 필요합니다. 그러나 예외사항으로 적용되어야 하며 진입 장벽이 반드시 존재해야 합니다. 연차만 되면 자동으로 승격해주는 제도는 문제가 있습니다.

그런데 몇몇 회사에서는 대졸사원 급으로 승격된 사무보조인력에게 여전히 ‘사무보조업무’를 담당케 하는 경우가 있습니다. 당사자도 그런 업무를 당연시합니다. 이는 옳지 않습니다. 대졸사원 급으로 승격했다면, 대졸사원과 동일한 양과 질의 업무를 부여해야 하고 동일한 기준에 의해 평가 받고 보상 받아야 하는 것이 당연합니다.


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37퍼센트의 규칙을 아십니까?   

2010. 3. 29. 09:20
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마트에 가보면 물건의 종류가 굉장히 많습니다. 한 가지 품목에 여러 회사의 제품이 spec.별, 가격별로 진열되어 무엇을 고를지 몰라 고민스러운 적도 있을 겁니다. 선택지가 많아지면 좋은 선택을 할 것 같지만, 오히려 많은 가짓수는 선택을 어렵게 만듭니다.


이렇게 여러 개의 선택지 중 하나를 선택해야 하는 경우에 도움이 되는 규칙 하나가 있습니다. 그것은 바로 '37퍼센트의 규칙'입니다. 이 규칙은 여러 개의 제품 중에서 37% 정도 되는 제품 수만 살펴보고 그것들 중 가장 좋은 제품을 선택하면 '좋은 선택'이 가능함을 말합니다.

예를 들어, 하나의 품목에 30개의 제품이 진열 중이라고 해보죠. 그렇다면 여러분은 각 제품의 우수함을 나름의 기준을 가지고 평가할 겁니다. 30개를 모두 살펴보고 가장 좋은 놈을 고르는 일은 꽤나 힘들고 시간이 많이 드는 일이겠죠.

이때 37퍼센트의 규칙이 적용됩니다. 30개 중 37%는 11개입니다. 30개 중에서 11개의 제품만 무작위로 살펴본 후에 그 중 가장 좋은 제품을 선택하면, 30개를 모두 살펴볼 때와 그리 차이 나지 않는 '좋은 결정'을 할 수 있다는 것이 바로 37퍼센트의 규칙입니다.

증명을 위해 실험을 해 보겠습니다. 평가점수의 만점을 100점이라고 하고, 30개의 제품이 100점부터 70점 사이의 값을 무작위로 가진다고 가정해 보겠습니다. 그리고 그 중에서 11개의 제품을 선택해 보겠습니다. 그런 다음, 30개 중에서 가장 높은 점수와, 11개 중 가장 높은 점수 사이의 차이(gap)을 살펴보겠습니다.

다음의 그래프는 180번을 시행했을 때 차이(gap) 값의 분포입니다. 180번 이상 시행하면 분포가 좀더 매끄러운 곡선으로 나타날 겁니다.


이 실험 결과는 다음의 엑셀 파일에 저장돼 있으니, 참고하세요. (예쁘게 만든 게 아니니 양해를... ^^)

차이가 0일 때가 가장 많고, 차이가 커질수록 도수는 급격하게 줄어듭니다. 이런 그래프는 분포가 '멱함수'를 따를 때 나타납니다. 차이 값이 4정도에 이르면 누적 퍼센테이지가 90%를 넘습니다. 이 말은 5 이상의 gap이 나타날 확률이 아주 작음을 의미합니다.

즉, 30개 중에서 선택할 때와 11개 중에서 선택할 때가 '좋은 선택'의 차원에서 별 차이가 없다는 말입니다. 애써 30개 모두를 평가하느니, 11개만 평가해서 가장 좋은 제품을 선택해도 된다는 말이죠. 물론 차이 값이 10 이상이 나올 확률도 존재하지만, 그 확률은 아주 미미합니다.

37퍼센트의 규칙은 수학적으로 증명된 것이라고 합니다. 37퍼센트는 1 / e 에 가까운 수입니다. e는 여러분이 고등학교 수학시간에 배운 자연 로그의 밑인 초월수를 말하죠. 수학적인 증명은 복잡하니 생략하겠습니다(저도 어떻게 하는지 모릅니다 ^^).

37퍼센트의 규칙은 선택지가 많을 때 유용하고 또 잘 맞아들어 갑니다. 선택지가 고작 서너 개일 때는 적용하기가 곤란하겠지요. 

여하튼, 수 많은 선택지 중 가장 좋은 것을 택할 때 37퍼센트의 규칙을 적용해 보세요. 물론 그렇게 해서 선택된 것이 최고의 것이란 보장은 없지만, '최선의 선택'은 가능하게 할 겁니다.



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아이폰으로 담은 봄 풍경   

2010. 3. 28. 19:18
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바람이 차가웠지만 오랫만에 햇살이 좋았던 일요일이었습니다.
혼자 공원을 산책하면서 아이폰으로 막샷을 날려보았습니다.

달력으로는 봄이지만, 아직 봄을 느끼기 어려운 풍경 속에서
노란 산수유와 개나리가 봄이 왔음을 어렴풋이 알려줍니다.
우리가 모르는 사이, 풍경은 어느덧 봄이 깃들어 있습니다.

오늘 하루 잘 보내셨나요?

공원에 들어서자 여객기 한 대가 눈에 들어옵니다. 육안으로 보니 대통령 전용기인 코드원으로 추정됩니다. 아마 시험 비행 중인가 봅니다. 사진 상으로는 확인하기 어렵지만 코드원이 확실했습니다. ^^


바람이 제법 세게 불어 쌀쌀한 날씨입니다.


사진 찍는 제 모습이 찍혔군요.


아직 을씨년스러운 풍경


곧 연두색 잎들이 돋아나겠죠?


산수유 나무 너머로 자전거를 즐기는 사람들.


산수유 나무 너머 2


신수유 나무 너머 3


잔디광장


보리가 제법 많이 컸습니다. "아주머니, 들어가면 안 된답니다." ^^


약간 추웠지만 벤치에 앉아 햇살 받으며 광합성 좀 했습니다.


이곳에도 올래길이 있습니다.


제법 운동이 되는 구간입니다.


개나리가 꽃잎을 틔웠습니다. 아직 만개하려면 좀 기다려야겠네요.


조선시대 때 지방 유지였던 누군가의 묘지


햇살이 가득합니다


나무 계단을 오르는 사람들


자전거 탄 풍경?


4~6인용 자전거가 손님을 기다립니다.


평화의 문


저녁 해가 뉘엿뉘엿 넘어갑니다.




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아들에게 부여한 '독서 KPI'   

2010. 3. 27. 13:25
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요즘 아들이 컴퓨터에 관심을 가지기 시작했습니다. 영어학습을 하려면 컴퓨터가 필요한데, 자연스레 컴퓨터를 켜고 프로그램을 실행시키고 볼륨을 조절하는 법을 스스로 터득하더군요. 역시 아이들은 참 빠르게 흡수합니다.

문제는 제가 하는 일(원고 쓰거나, 인터넷을 검색하는)이 종종 방해 받는다는 것입니다. 또한, 이제 겨우 초등학교 1학년인데, 벌써부터 컴퓨터의 재미에 빠져들면 안 되겠다 싶더군요. 

(제가 만들어준 독서기록장)


그래서 결심했습니다. 아들에게 '독서'라는 KPI를 부여하고 타겟을 주기로 했지요. 어느 정도의 타겟이 좋을까 생각하다가 500 권으로 합의를 봤습니다. 아이들 책은 얇으니까 500 권 정도면 그리 많은 독서량이 아니겠다 생각했죠.

그리고 아들에게 "500 권을 다 읽으면 너만의 컴퓨터를 사주마"라고 '보상책'을 제시했지요. 아들이 선뜻 그러겠다고 대답하더군요. 자기 방에 따로 설치해 주냐고도 묻고요.

또 한 가지 조건은 500 권을 다 읽었는지를 tracking 하기 위해서 '독서기록장'을 쓰기로 한 것입니다. 써야 할 내용이 너무 많으면 그것도 짐이 될 듯하여, 제목과 저자, 느낀점만 간단히 쓰기로 약속했지요. 독서기록장 1권에 144 권의 책이 기록되니까 얼추 4권은 채워야 목표를 달성하겠죠.

역시 아이들 책은 금방 읽힙니다. 10분 만에 다 읽었다면서 독서기록장을 어서 내놓라고 합니다. 게다가 얼른 'very good'이라는 도장을 찍으라고 야단입니다. 이러다가 금세 500 권이 될 듯한 불안감이 엄습합니다. ^^ 책 읽는 습관만 길러 준다면야 컴퓨터 구입 비용은 충분히 빠지겠죠?



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거짓말탐지기, 정말 믿으세요?   

2010. 3. 26. 09:06
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얼마 전 김길태 사건 때문에 거짓말탐지기에 대한 관심이 늘어난 듯 합니다. 또한 몇몇 오락 프로그램에서도 거짓말탐지기를 사용해 참가자를 꼼짝 못하게 만드는 코너가 인기를 끌더군요. 알다시피 거짓말탐지기는 심장 박동수, 호흡, 피부의 습기 등으로 거짓말 여부를 측정하는 도구죠. 


여러분은 거짓말탐지기의 신뢰도가 어느 정도라고 생각합니까? 어떤 용의자가 거짓말탐지기를 통해 '거짓말 한다'라는 판정을 받았다면 그가 진짜 범죄자일 확률은 어느 정도나 될까요? 그 값을 한번 계산해 보겠습니다.

먼저 다음의 글을 읽어보기 바랍니다.

검찰은

"거짓말탐지기는 미국의 관련 학회에서 92%의 신뢰도를 보인 것으로 분석된 검사 도구이며, 혐의를 부인하는 피의자에겐 오히려 억울함을 풀어주는 기능도 하고 있다. 검사와 재판 결과가 약 81.3%의 일치도를 보였고, 그간의 연구와 노력을 법원도 인정하기 시작했다."

라고 말했다.

이 글은 거짓말탐지기의 신뢰도가 높으므로 증거로 채택해야 한다는 검찰 측의 주장입니다. 실제로 그런지 따져보겠습니다.

통계에 따르면, 지난 2008년에 우리나라에서 거짓말탐지기 검사를 받은 사람은 2,719명이라고 합니다(출처 : 중앙일보 2010.1.12 일자). 계산을 간단하게 하기 위해, 3,000 명이 거짓말탐지기 검사를 받는다고 하겠습니다.

이 3,000 명 중에서 실제 범죄자는 어느 정도일까요? 이것에 대한 자료는 없기 때문에 정확한 값은 모릅니다. 대략 추측해서 70% 라고 정하겠습니다. 그렇다면, 3,000 명 중 70%인 2,100 명이 실제 범죄자입니다. 하지만 누가 2,100 명에 속하는지는 아직 알지 못하는 상태입니다.

이 2,100 명의 범죄자가 거짓말탐지기를 통해 '범죄 있음'으로 옳게 판정 받을 확률은 얼마일까요? 위의 검찰의 글에서 '검사와 재판 결과가 약 81.3% 일치한다'라고 했으므로, 81.3%가 답일 겁니다. 그러면, 2,100 명의 81.3%인 1,707 명이 '범죄 있음'으로 옳게 판정 받겠네요.

하지만, 3,000 명 중에서 범죄자가 아닌 사람(900 명)들이 거짓말탐지기에 의해 '범죄 있음'으로 잘못 판정 받을 가능성도 있습니다. 이럴 확률은 딱 들어맞진 않지만 100 에서 81.3을 뺀 18.7% 라고 간주하겠습니다.

하지만 결백한 사람들도 거짓말탐지기 앞에서 불안에 떨기 때문에 이 값(18.7%)보다는 훨씬 높다고 합니다. 어쨋든 거짓말탐지기의 성능을 최대한 좋게 봐줘서 18.7% 이란 확률을 적용하면, 900 명 중 168 명이 억울하게도 거짓말탐지기 때문에 범죄자로 의심 받습니다.

이런 상황일 때, 어떤 용의자가 거짓말탐지기에 의해 '범죄 있음'으로 판정 받았다면 그가 진짜 범죄자일 확률은 얼마일까요? 그 값은 다음과 같이 91%로 계산됩니다.

1707  /  (1707 + 168 )  = 91%

위에서 검찰이 말한 '92%의 신뢰도'와 비슷한 값이군요. 신뢰도가 비슷하게 나왔다는 말은 앞에서 대충 추측한 70%란 값이 대략 맞다는 의미이거나 우연이거나 둘 중 하나겠네요.

여러분은 이 값을 보고 거짓말탐지기의 신뢰도가 높다고 생각하는지요? 아마 그렇게 믿을지도 모르겠지만, 저는 그렇게 생각하지 않습니다.

첫 번째 이유는, 범죄가 있는데도 그걸 못 맞추는 확률이 18.7%나 된다는 점 때문입니다. 이럴 경우, 거짓말탐지기의 증거능력을 인정하면 범죄자가 풀려나는 어이없는 상황이 발생하고 맙니다.

두 번째 이유는, 거짓말탐지기 검사를 확대해서 실행하면 91%란 신뢰도가 뚝 떨어진다는 점 때문입니다. 다시 말해, 조금이라도 범죄가 있을 것 같은 사람을 죄다 모아 검사를 시키면 거짓말탐지기의 신뢰도는 추락합니다.

위에서 검찰이 자신 있게 언급한 거짓말탐지기의 신뢰도 "92%"는 수사를 통해 범죄 증거가 어느 정도 확보된 용의자들만을 대상으로 거짓말탐지기 검사를 했기 때문에 나온 값일지도 모릅니다.

만일 3,000 명 이상의 사람들에게 거짓말탐지기를 적용하면, 그 중 실제 범죄자의 비율은 70% 보다 작은 값을 가질 겁니다. 죄 없는 사람까지 무분별하게 거짓말탐지기를 확대 적용하기 때문이죠.

검사 대상자를 3,000 명에서 6,000 명으로 확대해보죠. 그렇다면 범죄자의 비율은 70%에서 35%로 줄어듭니다. 다음의 결과는 이럴 경우 거짓말탐지기의 신뢰도가 얼마나 떨어지는지 보여줍니다(위에서 계산한 방식을 그대로 따랐습니다).

검사대상자 :     6,000 명
범죄자 비율 :     35%
범죄자 수  :       2,100 명
결백한 사람 수 : 3,900 명

범죄자가 거짓말탐지기에서 양성 판정을 받을 확률 : 81.3% = 1,707 명
결백한 사람이 거짓말탐지기에서 양성 판정을 받을 확률 : 18.7% = 729 명

양성 판정을 받은 사람이 실제 범죄자일 확률 : 1,707 / (1,707 + 729)  = 70.1%

이처럼 거짓말탐지기를 '마구' 사용하면 더 많은 무고한 사람을 거짓말탐지기 앞에 세우기 때문에 거짓말탐지기로 인해 억울하게 죄인 취급을 받는 사람이 많아지게 됩니다. 그렇기 때문에 거짓말탐지기로 유죄 여부를 판정하겠다는 검찰이나 경찰의 생각은 매우 위험합니다.

또한 거짓말탐지기로 인해 심리적으로 압박을 받아 죄가 없는데도 죄가 있는 것처럼 스스로 생각하는 사람도 간혹 있기 때문에 거짓말탐지기의 사용은 자제되어야 합니다.

허나 거짓말탐지기 사용은 매년 증가 추세에 있습니다. 2009년 상반기에만 1,715번이나 거짓말탐지기가 사용됐는데 단순하게 계산해도 2008년 수준보다 급증한 횟수입니다.

거짓말탐지기는 유죄 여부를 가리는 도구가 아니라, 범죄자를 심리적으로 압박해서 자백에 이르게 하는 도구라고 봐야 합니다. 그렇기 때문에 거짓말탐지기 사용에 신중을 기해야 하고, 검사 결과를 지나치게 맹신하지 말아야 합니다. 무고한 사람의 인생을 '기계 장치' 하나 때문에 망쳐서는 절대 안 되기 때문입니다.


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