추진력을 얻기 위해 작고, 빠르게, 그리고 자주 전달하라
애자일과 린 방법론의 가장 중요한 측면중의 한가지는 작은 작업 단위로 처리 하는 것이다. 처리 작업 단위의 크기를 줄이면 업무 체계의 끝에서 끝까지 최적화하여 처리할 수 있게 만든다. 이는 달성한 결과에 대한 데이터를 수집하고 초기의 성공 기대치와 비교할 수 있게 해준다. 두번째로, 수집한 데이터가 반성, 의사결정, 대응 전략을 위해 투입된다. 우리는 어떻게 원하는 결과를 향해 나아갈 것인가? 우리는 원래 최초의 목표를 조정할 필요가 있는가? 그것은 주어진 솔루션을 실행하는 것뿐만 아니라, 어떻게 실행하고 배울 것인지 더 나은 최상위 의사결정을 가능하게 한다. 다음 단계를 알리기 위해 데이터 수집을 더 오래 기다릴수록(특히 극단적으로 불확실하게 동작할 때), 우리가 노출되는 위험 수준은 높아진다. 이해 관계자들과 신뢰를 구축하는 최선의 방법은, 자주 검증 할 수 있게 진행하는 것이다. 소규모의 완성된 작업을 빠르게 자주 보여주는 것은 피드백 메커니즘과 팀원들의 신뢰와 확신을 만든다.
고객과 사용자들에게서 반복적인 피드백을 받을 수 있게 만들어라
고객 테스트는 디저트가 아니라, 아침식사여야 한다. 만약 실제로 존재하는 고객들의 문제를 이해하고 당신의 솔루션이 그것을 해결하는지 가능한 빨리 테스트 하지 않는다면, 귀중한 시간과 노력과 자원을 낭비하게 된다. 당신의 가설에 대한 피드백을 제공하는 가장 좋은 사람들은 상사, 동료, 팀원들이 아닌 실제 고객이다. 정기적이고 직접적인 고객 피드백은 적합성, 목적, 성공에 대한 가이드이다. 팀에게 자주 고객과 사용자의 피드백을 테스트하고 통합할 수 있는 기회를 제공하는 업무 체계를 설계해야 한다. 최근 ExecCamp에 따르면, 참석한 한 임원이 다음과 같은 메모를 보내왔다. "팀 중 하나가 개발한 시스템에 대한 디자인을 검토를 요청하러 왔다. ExecCamp 이후 나의 응답은 명확했다. 나는 당신과 함께 테스트 할 사람이 아니다. 당신이 정말 이야기해야 하는 사람들은 우리의 고객이다. 그들 중 몇명을 찾아가서 어떤 것이 효과적이고 어떤 것이 아닌지 피드백을 얻어라"
검증된 학습을 바탕으로 접근 방식을 조정하라
린과 애자일은 새로운 지식을 창출하기 위한 실험이 아니라, 다음에 할 일에 더 잘하고, 더 나은 정보에 입각하여 의사결정을 내리기 위해 지식을 사용하는 것이다. 많은 실험들이 '실패' 할 것이지만, 이것들은 검증된 학습 결과가 될 것이다. 검증된 학습이란 우리가 시험하는 가설 뒤에 있는 핵심 가정을 성공할 것인지 아닌지 가려내고, 꾸준히 할 것인지, 선회 할 것인지, 멈출 것인지 결정하기 위해 필요한 정도나 그 이상으로 시험하는 것을 의미한다. 시작하기전에 무엇이 성공인지 정의하고 이야기하는 것은 우리가 달성된 결과를 바탕으로 주도적으로 끌고 갈지 결정하기 위한 책임 루프를 만드는 것 같다. 실험하기 전에 성공을 정의하지 못한 조직은 계획→수행 주기에서, 결과물 검증에만 매달린다. 그들의 성공은 우리가 기대했던 결과를 달성했는가? 점점 나아지고 있는가? 에 대해 질문하는 학습 메커니즘없이 시간, 예산, 범위에만 있다.
[그림 4] 배리 오라일리가 만든 이미지
미래 투자 결정을 위해서 증명하라
잘 만들어진 비즈니스 사례를 작성하는 것은 초기자금 확보를 보장할 수 있지만, 당신이 주도하는 일의 실제 성공 여부에는 거의 영향을 미치지 않는다. 더글라스 허버드가 그에 책 "어떻게 측정할 것인가"에 기술한 것처럼, 새로운 시도의 가장 큰 위험 요소는 비용이 얼마나 되는지 언제 제공할 것인지가 아니라 시도가 취소되고 고객 또는 사용자가 그것을 사용할 것인가? 라는 우려를 줄이는 것이다. 투자 결정을 내릴 때 중요한 것은 투자를 관리하고 미래 투자 우선 순위를 정하는 평가 프레임워크를 만들고 증거 기반 접근법을 취하는 것이다. 반복과 검토의 종결은 불확실성의 수준과 일치해야 한다. 예를 들어, 금융 시장의 트레이더들은 추가 투자 결정을 내리고 성공확률을 높이기 위해 어떻게 시장이 적응하고 있는지 지속적이고 실질적인 피드백을 얻는다. 이와는 대조적으로 연간 계획 주기와 분기별 검토 프로세스를 가진 조직은 4회만 반복하거나 1년 주기로 피드백을 한다. 내 경험에 비추어 볼 때, 매우 복잡하고 대응할 수 있는 환경에서 일할 때는 연간 4회의 학습 사이클만으로는 불충분하다.
고객 테스트, 성공 척도 사전 정의, 시간, 노력, 범위에 대한 투자 경계 설정과 같은 기법들을 사용하여 위험을 최소화하고, 옵션을 발견하고, 노력에 대한 최선의 보답을 얻을 수 있다. 이는 방향을 수정하고 종료하기 위한 정기적인 피드백 루프를 형성한다. 재무 관리의 민첩성에 대해 블로그와 강연에서 이전에 얘기했듯이, 이제 비즈니스 사례를 마무리 할 시간이다.
단절을 뛰어넘도록 학습을 확장하라
애자일 프랙티스나 프레임워크를 확장하는 것은 업무가 아니라 학습을 확장하는 것이다. 팀은 동료들로부터 가장 잘 배울 수 있다. 그들은 무슨 도전에 직면했는가? 그것들을 어떻게 다루었는가? 그들은 무엇을 다르게 할 것인가? 사람들은 이야기를 기억하고, 다른 사람들의 경험에서 영감을 얻는다. 팀의 실험, 발견, 다음 단계를 선보일 수 있도록 격려하라. 모든 사람들이 서로에게 배우고, 추진력을 얻고, 변화를 이끌어내기 쉬워진다. 리더로서 당신의 책임은 팀 간의 협업 마찰을 줄이고, 학습 메커니즘을 내재한 업무 체계를 설계하여 조직적인 학습을 가능하게 하는 것이다. 학습을 조직하는 목적은 같은 실수가 아니라 더 나은 실수를 하도록 돕기 위한 것이다.
