여기에서 우리가 물어야할 질문은 과연 그 방식이 오늘날 적절한가 하는 것과, 그 방식이 다른 분야에도 적절한가 하는 것입니다.
우선 제가 Are We a Team이라는 위키 페이지에 썼던 글과 워드 커닝햄이 썼던 글을 인용하겠습니다. 워드는 관심사의 분리(Separation of Concerns)가 아니라 관심사의 섞임(Mingling of Concerns)을 말합니다. 그리고 이 방식이 더 나은 코드로 가는 더 빠른 길이라고 말합니다.
많은 팀들은 사실 "팀"이 아니다. 그냥 일하는 사람들의 집단일 뿐이다. 상호 협력과 인터액션이 부족하다. 우리가 팀인지, 단순한 워크그룹인지 쉽게 아는 방법:
일단 1주일 이하 단위의 공유 미팅이 없으면 일단 제껴야 한다. 그 다음, 주간 회의 시간에 업무 공유를 할 때 사람들을 유심히 보라. 한명씩 돌아가면서 자기가 한 일을 발표하는 데에 각자 3분 이상 걸리는가? 단지 사실의 나열을 읽는 것일 뿐이고 다른 사람과 교감이 없는가(질문이 있다든지)? 다른 사람들이 그 동안 딴 짓을 하는가? 조는 사람이 있는가? 그렇다면 우리는 팀이 아닐 확률이 높다.
이런 사람들에게 애자일 방법론을 권하면 반응은 한결같다. "우리는 서로 업무가 너무 달라서 그런 방식이 맞지 않아요." 우리는 팀이 아니에요 하는 말과 꼭 같다. 워드가 MinglingOfConcerns에서 말하듯이 대다수의 매니저는 12가지 일이 있고 사람이 12명이면 한 사람에게 하나의 일을 맡기는 것을 최선으로 생각한다. 그러나 그것이 진정 최고의 코드를 만드는 방법인가? --김창준
알렉산더 에지드(Alexander Egyed)의 작업을 연구하는 학생에게 보낸 편지 중에서...
저는 에지드의 논문을 잘 모릅니다. 학생이 보낸 이메일을 읽고난 후 온라인을 검색해서 그가 보엠과 함께 모델링에 대해 많은 글을 썼다는 사실을 알게 되었습니다. 그 글 전부가 우리가 "초기 대형 설계"(BigDesignUpFront^) 철학이라고 부르는 것과 같아 보이는데, 저는 그 철학을 거부합니다. 학생의 연구 목표로 생각되는 "관심사의 분리"(SeparationOfConcerns^)에 대해서도 언제나 팬의 입장은 아닙니다. 제 생각을 설명해줄 사고 문제가 여기에 있습니다:
어떤 소프트웨어 관리자(manager)에게 12가지 할 일이 있고 그 일을 할 사람도 12명이 있습니다. 그는 어떻게 해야 할까요?
대다수의 관리자들은 각자에게 한가지씩 일을 할당할 것인데, 이 경우에 병렬 진행이 최대화될 수 있다고 보기 때문입니다. 하지만 이것이 최고의 코드로 가는 가장 빠른 지름길일까요? 저는 그렇지 않다고 봅니다. 제 생각에는 관리자가 사람들에게 함께 작업하지 말라고 지시했을 겁니다. 그들이 따로 떨어져서는 할 수 없는 것을, 다 같이 모여서 도대체 무슨 일을 할 수 있을런지 그 관리자는 아마 상상조차 못할 것입니다. 그럴 수 밖에 없는 것이, 사람들이 하나의 문제를 해결하기 위해 각자의 경험을 동원할 수 있도록 허락했을 때 그들이 무슨 일을 할지 한 사람으로서는 상상하기가 무척이나 어렵기 때문입니다.
제가 선호하는 접근법은 관리자가 12명 모두에게 단지 3가지 일만 주고 서로 협동해서 그 일을 하도록 요청하는 것입니다. 그 일들이 완료되면 관리자는 할 일을 3개 더 만들어 냅니다. 사람들은 작업을 완료하기 위해 자기조직화(self-organize)할 수 있는 권한이 있고, 또 매번 다르게 조직화할 수도 있을 겁니다. 이 방식이 잘 돌아가는 이유는 사람들이 "관심사의 섞임"(mingling of concerns)을 통해 서로에 대해 엄청나게 많은 것을 매우 빨리 배울 수 있기 때문입니다. 이런 식으로 학습한 지식은 관리자나 혹은 누구든 딱 한 사람이 모델링한 것의 위험을 피할 수 있는데, 그런 한 사람에 의한 모델링 때문에 모델 주도 접근법(model driven approaches)은 불리해 집니다.
제 접근법은 또한, 첫 3가지 작업에 대한 해결책을 조정해서 두번째 3가지 작업에 대한 니즈를 수용하고, 계속해서 결국 모든 작업이 완료될 때까지 이를 계속하는 팀의 능력에 의존하고 있기도 합니다. 우리는 이것을 리팩토링이라고 부릅니다. 초기 대형 설계 쪽의 사람들은 이것은 어려운 문제이고 따라서 회피해야 하는 것이라고 믿습니다. 그렇지 않습니다. 문제는 이미 간단하며, IntelliJ IDEA 같은 강력한 리팩토링 툴 덕택에 더욱 간단해졌습니다.
"소프트웨어 공학" 공동체가 그런대로 간단한 것(프로그래밍)을 갖고는 매우 복잡하게 만들어 버리지나 않았는지 저는 걱정이 듭니다. 독창적 연구의 기회가 많아지기 때문에 이것은 학생에게는 득이 될 수도 있겠습니다. 저는 학생이 계획했던 대로 연구를 완성하기를 권합니다. 명심해야 할 것은, 학생은 어떤 인공적 구조물을 연구하고 있는 것이며 그것은 앞서의 가상의 관리자가 내렸던 열등한 선택들 때문에 존재하게 되었다는 점입니다. 자신의 연구가 훗날에도 경쟁력이 있게 하려면, 제가 장려하는 기법들이 널리 퍼지는 경우 그 연구가 어떻게 적용될지 혹은 적용되지 못할지를 논하는 작은 섹션을 하나 추가하면 되겠지요.
행운을 빕니다. 그럼 이만.
-- 워드 커닝햄, MinglingOfConcerns에서 (번역: 김창준)
도요타는 자동차 회사입니다. 도요타에서는 테일러리즘과는 정반대의 길을 장려하고 있습니다. 한 사람이 여러 직능을 갖는 것을 권하며, 노동자들이 머리를 짜내어 공정을 지속적으로 개선하는 것(카이젠이라고 합니다)을 강조합니다. 팀으로 일하며 서로 협력할 것을 권합니다. 결과는? 도요타는 전세계 자동차 회사 중 최고의 이익을 내고 있다고 합니다.
제트기 엔진 같이 복잡하고 전문성이 많이 필요한 분야는 어떨까요?
GE의 제트기 공장 중 최고 성과를 내는 곳이 노스 캐롤라이나 더럼(Durham)의 공장입니다. Fast Company라는 잡지에 이 공장에 대한 기사가 났습니다. 제목이 Engines of Democracy와 How Teamwork Took Flight입니다.
직원 수는 170여명인데 상관은 딱 한명입니다. 그 170명이 모두 동일한 한 사람의 상관만 두고 있습니다. 공장장이지요. 실질적으로는 모두가 상관 없이 일하는 것입니다. 여기에는 전통적 조립 라인이 없습니다. 각각의 팀이 엔진 처음(부속 단계)부터 끝까지(트럭에 실을 때까지) 모든 것을 책임집니다. 각 팀은 매일 14시 30분에 만납니다. 단순한 일간 보고가 아닙니다. 그야 말로 팀에 대해 모든 것을 이야기하는 자리입니다. 뭔가 팀으로 작업하고 있는 것이지요. 또한 관심사의 섞임을 권합니다. 모든 사람이 자신의 기술을 넓히도록 합니다.
"Multiskilling is how the place is kept together," says Derrick McCoy, 32, a tech-3 and a buddy of Duane Williams's on Team Raven. "You don't hoard your skills. That way, when I'm on vacation, the low-pressure turbine can still be built without me."
예상하시겠지만, 이곳에서 사람을 뽑을 때엔 단순히 기술능력만 보지는 않습니다. 총 11개의 영역이 있고, 그 중 기술은 한가지일 뿐이고 다른 나머지 10개에서 기준치를 넘지 못하면 뽑지 않습니다. 그 영역은 도와주는 능력, 의사소통 능력, 다양성, 유연성, 코칭 능력 등 다양합니다.
The most interesting measure may be one that the people at GE/Durham talk about themselves. They don't really think that their main job it so make jet engines. They think that their main job is to make jet engines better.
"I think what they've discovered in Durham is the value of the human being," says McEwan.
저는 테일러리즘은 오늘날 점점 더 그 의미를 잃어가고 있으며, 적절한 분야도 점점 줄어들고 있다고 생각합니다. 하지만 불행히도 우리의 무의식 속에는 테일러리즘이 깊히 뿌리박혀 있습니다. 각자 자신의 최선만 다하면 된다고 생각하며, 관리자는 그런 환경 -- 자기 일만 최선을 다하면 전체 성과가 좋은 -- 을 만들어 내려고 많은 노력을 합니다. 하지만 대다수의 경우 이런 태도는 반대효과를 불러 일으킵니다. 최적의 성과가 나지 않습니다. 지역 최적(local optima)에 도달하지 전역 최적(global optima)에 도달하지 못합니다. 나는 잘 했는데 우리 회사는 망하는 꼴이 납니다.
관심사가 섞이는 곳에 혁신이 있고 개선이 있다고 생각합니다.
--김창준