글로벌 칼럼 | 애널리틱스만 잘 써도 해고를 없앨 수 있다

CIO
'개인적으로 해고를 별로 좋아하지 않는다'고 말하는 것은 절제된 표현일 것이다. 해고 대부분은 개인들에게 끔찍하게 다가오고 해당 기업 브랜드와 CEO 이미지에 더 큰 손상을 입히기 때문에 결국 기업 경쟁력이 약화되고 심지어 절대로 빠져나올 수 없는 죽음의 소용돌이로 이어지기도 한다.


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이런 실패의 대부분은 해고 관련된 의사결정을 위해 제대로된 데이터를 수집하는 경우가 거의 없고 결국 정보가 의사결정에 전혀 반영되지 않기 때문이다. 그나마 눈에 보이는 데이터 요소가 비용 절감인데, 이는 산출 방식에 따라 조작이 가능한 데다 때로는 겉으로 드러나지 않는 부수적인 영향으로 인한 피해가 비용절감 요소보다 더 큰 경우도 있다.

그러나 제대로 된 애널리틱스를 통해 해고 관련된 요소 전체를 한눈에 조망할 수 있다. 그 결과 애널리틱스를 현명하게 활용하는 기업에서는 (지금 흔히 논의되는) 해고가 더는 필요없을 수도 있다.

해고로 인한 문제
해고의 가장 큰 문제는 실제 '문제'에 집중하기보다는 문제의 '증상'에 집중한다는 점이다. 예를 들어, 해고의 계기는 일반적으로 재정적 실적 악화이지만 이런 문제는 종종 외부적인 사건이나 잘못된 내부 의사결정에 의해 발생하는 경우가 많다. 그리고 둘 모두 일반적으로 과도한 인력 확보로 인한 문제는 아니다.

기업이 잘못된 의사결정을 하거나 시장 침체 국면에 접어들었다면 처음부터 회사에 왜 그런 문제가 발생했는지 파악하고 해결하는 것이 최선이다. 그러고 나서 인력 부분에 손을 대는 것이 맞다. 이것은 우선 질병 진단에 집중한 후에 세부적인 시정 계획을 세워 질병을 해결할 뿐 아니라 재발을 방지하는 것과 같다.

반면 해고는 (칼을 대는) 외과적인 방식의 변화를 통해 문제의 증상을 해결하려 시도하는 것이다. 마치 의사가 처음부터 도끼를 들고 나타나 절단하자고 덤비는 것과 같다. 그 결과 정서적 외상이 질병 자체보다 더 좋지 않은 결과로 나타날 가능성이 커진다.

대표적인 사례가 칼리 피오리나 전 HP CEO이다. 피오리나는 엄청난 규모의 해고를 했지만 HP는 실제로 회복되지 않았다. 결국 그는 일자리를 잃었고 미국 대통령은 물론 다른 지위 높은(?) 정치인이 되겠다는 희망도 이룰 가능성이 거의 없어 보인다. 도끼로 무엇인가를 고친다는 것은 그만큼이나 어려운 일이다.

부수적인 피해
해고의 부수적인 피해는 엄청날 수 있다. 필자가 목격한 가장 체계적인 해고 조치는 1990년대 초반의 IBM이었다. 해고된 직원은 임금을 추가로 받았고 새로운 일자리를 찾을 수 있도록 사무실을 비롯한 기타 지원을 받았다. 그러나 이런 조치에도 불구하고 IBM은 기술 부재로 실패했다. 해고자 상당수는 경쟁사로 자리를 옮겼고 이 경쟁사들은 IBM의 사업을 뛰어넘었다.

해고의 부수적인 피해는 상상 이상이다. 경쟁사로의 기술 유출, 떠난 사람의 분노와 남은 사람의 불신, 기업 이미지의 추락과 장기적인 매출 피해를 유발하는 반감 등이 포함된다. 기업에서 해고된 사람은 기업의 구매자가 된다. 그리고 이제는 이들 뿐만 아니라 이들의 친구와 친척도 해당 기업의 제품 구매를 꺼리게 된다. 소셜 미디어에서는 회사와 임원을 비판하기도 한다.

아이러니한 것은 해고를 경영 수단의 하나로 생각했던 CEO 대부분은 스스로를 해고한 적이 없다는 것이다. 그들은 관련된 문제를 제대로 이해하지 못한 상태에서 눈앞의 재정적 이점만을 바라본다.

해고 조건이 좋은 경우도 문제다. 직원 모두가 떠나고 싶어하고 그렇지 않은 사람은 오히려 멍청한 것으로 여겨지므로 결국 모두가 떠나게 될 가능성이 있다. 멍청한 영업 사원을 자를 수 있다면 차라리 이런 결과가 더 낫다고 말한 한 CEO가 떠오른다(그는 머지 않아 해고됐다). 필자는 해고를 수단으로 이용하는 CEO가 해고에 대해 제대로 이해하고 있지 못한 경우를 자주 봤다.

애널리틱스가 해법이다
이때 애널리틱스를 올바르게 활용하면 현재 진행 중인 의사 결정 관련된 모든 요소를 수집해 수학적으로 제공한다. 해고의 경우 초기의 재정적 이점뿐만 아니라 거대한 부수적인 피해가 포함돼 있으므로 이것까지 고려해야 한다.

특히 해고되는 직원의 가치는 그동안 회사가 지급했던 월급으로 단순 환산할 수 없다. 훗날 잠재적인 기여 혹은 피해가 나타날 수 있다.

예를 들어 성과가 뚜렷하지 않은 나이든 직원이라도 어쩌면 그가 불만이 있는 모든 고객을 알고 있을 수 있다. 이런 사람과 정보를 경쟁사에 넘겨주는 것보다는 데리고 있는 것이 비용이 적게 들 것이다. 그가 고객 만족 문제를 해결하는데 기여할 수 있는 방법을 찾는다면 훨씬 도움이 될 것이다.

또한, 애널리틱스는 시장, 회사, 환경을 더 잘 이해하는데 도움이 된다. 이를 통해 일반적으로 해고로 이어지는 재정상의 충격에 잘 대처하고 더 신중하게 대응할 수 있다. 이는 시장 변화에 대한 회사의 적응을 강화하고 의사결정자로서 CEO의 역할을 더 효과적이게 한다.

해고의 종말
강압적인 성과 측정과 부당 해고 등은 수십년 전에 사라졌다(그렇게 믿고 싶다). 그러나 해고는 여전히 존재하다. 해고의 영향을 보여주는 데이터가 수집, 축적되지 않아 잘못된 의사결정을 되풀이 하기 때문이다.

따라서 애널리틱스를 올바르게 이행하면 기업이 해고를 유발하는 위험을 방지하고 해고를 통해 기업이 회복될 가능성이 거의 없다는 사실을 깨닫게 될 것이다.

잘못된 의사 결정의 원인을 추적해 보면 데이터 부족이나 긍정적인 결과만을 보고 부정적인 부분을 간과하는 경우가 많다. 개인적으로도 해고는 관리자가 직원을 대체 가능한 부품이라고 생각하기 때문에 이뤄진다고 생각한다.

모든 직원이 가진 특수한 성격과 관계, 기술을 고려할 때 인력 관리는 거대하고 파멸적인 방식이 아니라 신중하면서도 정확해야 한다. 애널리틱스를 통해 해고가 사라지기를 기대한다.

*Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr