'메타인지, 생각의 기술' 도서 요약

메타인지, 생각의 기술 

Metacognition 

 

AI 시대에 필요한 유일한 역량, 메타인지

1장. 메타인지는 왜 중요한가

문제해결력은 AI 시대에도 핵심이다
문제해결력은 메타인지로 향상된다
메타인지는 AI 시대를 앞서가는 방법이다
기계가 아닌 사람들에게 인정받게 한다 - AI 시대에도 업무 평가는 사람이 한다. 
AI에 지배되지 않기 위해 가장 필요한 역량이다

문제해결 과정 요약

1. 문제가 되는 사항을 파악한다. 
2. 대안을 도출한다. 
3. 보유한 자원 활용 가능성을 판단해 최적의 대안을 결정한다.
4. 실행한 뒤, 결과가 만족스럽지 않으면 다른 대안을 도출해 재시도한다. 

 

문제 해결 인지에 실패하는 이유와 처방 

1. 자신이 모른다는 것을 인지하지 못한다. → 문제 해결 과정을 다시 한번 상세히 인지시킨다. (예: 특별 교육 및 실습 진행한다)
2. 다른 사람은 나와 우선순위가 다르다는 것을 인지하지 못한다. → 주변 이해관계자들의 우선순위를 지속적으로 인지시킨다. (예: 상사가 중점을 둬야 하는 업무를 명확히 알려준다)
3. 본인의 경험에 의한 답이 틀릴 수 있다는 것을 인지하지 못한다. → 본인의 답이 틀렸을 가능성을 끊임없이 인지할 수 있는 체계를 만들어 준다. (본인의 솔루션을 의무적으로 동료들과 논의한 후에 정식 업무를 진행하도록 한다)

 

메타인지적 인식의 개념

• 내가 알고 모름을 아는 것 (Know-what)
• 업무의 목적 (Know-why), 절차와 흐름을 이해하는 것 (Know-how)
• 상황과 맥락에 대한 파악 (Know-when, Know-where)

 

메타인지의 주요 요소 및 세부 요소 

2장. 메타인지가 뛰어난 사람들의 다섯 가지 특징

지향점을 분명히 안다 - 성취자(Achiever) 형 
맥락을 파악한다 - 플레이메이커(Playmaker) 형
경험과 직관의 한계를 안다 - 버틀러(Butler) 형 
상대의 의도를 이해한다 - 네트워커(Networker) 형 
일관성을 유지한다 - 카운슬러(Counselor) 형 

3장. 어디에도 없던 메타인지 향상법

메타인지를 잘하는 방법은 있다
문제해결 전에 핵심 질문부터 시작한다
핵심 질문에 대한 답을 정리하라

 

문제 정의 훈련법

1. 모든 업무에는 업무가 나오게 된 배경이 있다. 그 배경이 무엇인지 생각해본다. 
2. 업무 배경 하에 풀어야 하는 문제가 있다. 이것이 무엇인지 생각해본다. 
3. 풀어야 하는 문제를 한 줄로 명확히 정의한다. 

• 구조화 연습 (Structure Drill) - 다양한 관점과 방식으로 구조화하는 연습 
• 레벨링 (Leveling) - 핵심 질문에 따라 어느 수준의 인지를 통해 정의된 문제를 해결할지 결정 (레벨업과 레벨다운) 
• MECE (Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive) - 상호 배타적이면서 포괄적으로 어떤 개념을 구성하는 요소를 정리할 때는 하위 개념이 겹치지 않으면서도 상위 개념의 하부 요소를 포괄적으로 다루도록 정리되어야 한다는 방법론

인지 위의 인지를 이해하라 - 인지의 수준을 구분하라. 

상대방의 메타인지 체계를 파악하라 - 사회적 메타인지는 상대를 이해하는 번역기다.  AI 시대에 공감은 상대의 핵심 질문을 이해하는 것이다. 상대방의 사고 및 인지의 관점과 레벨을 파악하는 것이 그 시작이다. 

높은 메타인지 유형의 반대 유형들

1. 추종자(Follower): 이 업무를 왜 하는지 모른다. 
2. 꼰대(Boomer): 지엽적 경험을 일반화한다. 
3. 구멍(Weakest Link): 맥락을 이해하지 못한다. 
4. 고문관(Military loser): 의도를 파악하지 못한다. 
5. 내로남불(Double Standard): 상황 논리에 따라 시각이 바뀐다. 

 

이들에게 필요한 메타강화 인지 방법

• 업무의 목적을 정의해 왜 이 업무를 진행하는지 알고, 일정한 시각을 가질 수 있는 지향점을 갖는다. 
• 성급한 일반화의 오류를 피하기 위해 생각의 논리적 구조화를 연습한다. 
• 맥락 파악을 위해 항상 상위 인지를 인식한다. 
• 상대방의 의도를 생각해보는 습관을 가진다.  

 

4장. 우리 주변에 숨어 있던 메타인지 사례

너 자신을 알라 - 멘토링은 메타인지를 아웃소싱하는 것이다. 고전을 통해 메타인지를 배워야 한다. 어떤 책을 읽는다는 것은 그 책에 담긴 글의 시대적 배경을 이해하고, 지금의 사회적 상황과 읽는 사람의 입장에 비추어 그 글의 한계점과 문제점을 고찰해보는 것이다. 다시 말해 고전을 집필한 위인들은 당시 시대 상황에서 어떤 핵심 질문을 정의했으며(어떤 문제를 풀려고 했으며), 우리에겐 이에 대한 구조화 접근이 어떠했는지, 그리고 사회적 메타인지의 시각에서 현재의 상황과 매치시켜보는 과정이 필요하다는 것이다. 

인생을 한 번 더 산다면 무엇을 바꾸겠는가?

메타인지를 습관화한다

로스쿨 교육의 메타인지 향상 습관화 방법

1. 끊임없이 문제 정의를 요구한다. 케이스를 읽고 이 사건의 이슈가 무엇인가, 쟁점이 무엇인가를 늘 묻는다. (Case Brief, Issue Spotting)
2. 사실관계를 구조화해 정리하도록 한다. 이른바 팩트가 쟁점과 관련된 부분만 일목요연하게 정리되어야 한다는 것이다.
3. 소크라테스식 질문을 통해 위 두 가지를 갖고 상대방을 설득하는 연습을 시킨다. 즉, 상대방(대부분 판사)의 관점과 사고 흐름에 따라 이를 설명하도록 한다. 학생들의 주장에 계속해서 반박과 질문을 던지는 것이다. 
   
   

메타인지로 회의를 주도하다 - 미팅이 전투인지 모르는 사람은 회사가 전쟁 중인 것도 모른다. 

1. 메타인지적 인식– Know-why: 미팅을 참석하는 것이 목표가 아니다. 이 미팅이 소집된 이유를 상위 인지에서 생각해본다.
2. 메타인지적 인식–Know-what: 이 미팅에 대해 내가 이미 아는 것과, 가서 확인해야 하는 것이 무엇인지를 생각하고 간략히 메모한다.
3. 메타인지적 인식–Know-when & Know-where: 이 회의를 둘러싼 회사 내 이슈가 있는지 생각하고, 현재 쟁점이 되고 있는 부분이 언급되면 나는 어떤 입장을 취할지 잠시 생각해본다.
4. 사회적 메타인지–상대방의 의도 파악하기: 이 회의에는 누가 들어오는지, 그 사람들의 관심사는 무엇인지 생각해본다.
5. 사회적 메타인지–상대방의 반응 예측하기: 회의 참석자들이 쟁점에 대해 어떤 반응을 보일지 잠시 생각해본다.

• 항상 토픽에 대해 한 발 앞서 생각한다.
• 생각한 내용을 구조화한다.
• 구조화한 내용을 적절한 타이밍에 전문적인 방식으로 커뮤니케이션한다.

 

먹을 때도 메타인지를 생각한다

1. 메타인지적 인식– Know-what: 식당의 역량을 알아야 한다. 무턱대고 메뉴를 늘리거나 손님을 받으면 음식의 질이 떨어진다. 
   
2. 메타인지적 인식– Know-why and Know-how: 외식업의 목적은 손님들이 저렴한 가격으로 즐겁게 한 끼를 먹고 갈 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 적정한 가격만 받고 가격은 되도록 올리지 않는다. 
3. 메타인지적 인식– Know-when and Know-where: 상권을 잘 봐야 한다. 주변 상권에 방문하는 손님들의 특성을 고려해 메뉴, 가격, 레시피를 결정해야 한다.
   
4. 메타인지적 컨트롤 – 계획: 손님이 몰리는 시간에 대응이 가능하도록 조리 동선을 계획해야 한다. 
   
5. 메타인지적 컨트롤 – 모니터링: 손님들이 음식을 남기는지, 맛있게 먹는지 계속 살펴야 한다. 음식을 만드느라 이를 놓치면 안 된다.
6. 메타인지적 컨트롤– 평가: 끊임없이 더 나은 방식의 조리법과 손님 응대법을 연구해야 한다. 
   
7. 사회적 메타인지– 상대방의 의도 파악하기: 밖에 줄을 서더라도 일단 식당 안에 들어온 손님은 세상 어디보다 편하게 한 끼를 즐길 수 있어야 한다. 
8. 사회적 메타인지 – 상대방의 인지 흐름 파악하기: 맛있게 먹는 법을 잘 설명해서 준비한 음식을 손님이 최대한 맛있게 먹을 수 있도록 해야 한다. 
9. 사회적 메타인지 – 상대방의 반응 예측하기: 위생과 관련된 부분은 손님들이 절대 용납하기 않을 부분이므로 식당 사장도 절대 용납해서는 안 된다. 

5장. AI 시대 조직의 생존을 좌우하는 메타인지

조직적 메타인지는 인간만이 가능하다

1. 메타인지적 인식– Know-what: 구성원들은 본인이 잘한 것과 더 잘할 수 있는 것에 대해 명확히 알고 있다.
   
2. 메타인지적 인식– Know-why and Know-how: 업무의 목적과 배경을 늘 알고 있으며, 이를 위해 더 나은 프로세스를 논의할 수 있다고 생각한다. 
3. 메타인지적 인식– Know-when and Know-where: 필요할 때는 논의가 가능한 공식, 비공식 소통 창구가 존재한다. 
   
4. 메타인지적 컨트롤 – 계획: 인재들이 금년에는 조직과 자신을 위해 무엇을 해야 하는지 함께 고민한다. 
   
5. 메타인지적 컨트롤 – 모니터링: 중간 피드백이 활성화되어 있다. 
6. 메타인지적 컨트롤– 평가: 평가는 승진이나 고과를 정하기 위함이 아니고, 인재를 성장시키기 위한 기업 문화다. 
   
7. 사회적 메타인지– 상대방의 의도 파악하기: 직원들이 의사결정자 입장에서 생각해본다. 
8. 사회적 메타인지 – 상대방의 인지 흐름 파악하기: 상호 간의 이해를 위해 커뮤니케이션한다. (반대: 자신의 입장을 설명하기 위해 커뮤니케이션한다)
9. 사회적 메타인지 – 상대방의 반응 예측하기: 서로 업무에 대한 예측가능성(visibility)이 있다. 

이직률이 높으면 조직적 메타인지를 의심해라 - 업무 과정에서 배울 수 있어야 한다. 상명하복은 메타인지 강화에 독이 된다. 

유사 업무가 반복되면 생존의 위기가 온다 - 맥락에 대한 이해 없이 효율적으로 진행할 수 있는 업무는 세상에 존재하지 않는다. 

AI 시대에 대한 불안감을 확인하라 - 대응 체계를 선제조치 체계로 바꾸어라. 

 

CEO처럼 생각하도록 도와라 - 오너십은 모호한 상황에서 판단 기준이 된다. 


6장. 조직적 메타인지를 높이는 다섯 가지 방법

업무 목적을 아는지 확인해라 - 포레스트 검프가 있는 조직은 미래가 없다. 문제를 정의하는 문화를 조직에 심어라.
제시된 대안을 의심하는지 보라 

1. 제시된 대안이 전부인지 질문하라. 대안을 상위 인지로 레벨업해보면 다른 각도의 대안이 나올 수 있는 것은 아닌지, 레벨다운했을 때 더 구체화되어 나타날 수 있는 대안은 없는지 끊임없이 질문해야 한다.
2. 직관의 영역도 사유의 대상이 되고 있는지 확인하라. 업계의 신념이나 관행에 대한 오래된 믿음을 깨야 한다. 당연하게 받아들이던 것에 대해 '왜'라는 질문을 던져보라.
3. 구조화 담당자를 선임하라. 회의마다 의견들을 구조화해 판서하거나 정리해 참여자들의 논의가 어떻게 정리되고 있는지를 보여줘야 한다. 또한 노의 내용 정리를 담당할 기회를 고르게 부여해 이를 습관화해야 한다. 

사실관계, 노하우, 시각차 중 무엇이 문제인지 살펴보라

사실관계가 문제라면 회의를 중단하고 사실관계를 파악하도록 유도한다. 노하우에 대한 인식 차이가 있다면 객관적인 전문가의 조언을 얻어라. 시각차가 발생하면 문제 정의와 원인에 대한 시각부터 일치시켜라. 

 

과정을 통해 배울 수 있는 체계를 만들어라

각자 다른 전제를 이해하고 있는지 확인하라

1. 상대방과 나의 전제가 다르다는 것을 늘 인식하고 있는지 확인하라. 다양성 사회에서 구성원이 가진 전제는 나와 다른 것이 정상이라는 인식을 심어주어야 한다.

2. 상대방이 주장하는 이유에 대해 생각하는지 확인해보라. 이견이 있으면 상대방은 왜 저런 주장을 하고 있다고 생각하는지 질문하라. 이런 간단한 연습만으로도 조직적 메타인지는 향상된다.

3. 이견이 있을 경우 저 사람의 전제는 무엇인지 물어보라. 상대방의 전제를 인식하고자 노력하는 습관을 구성원들에게 심어주어야 한다. 

7장. 글로벌 기업들의 조직적 메타인지 사례
메타인지로 1년에 100억 벌기
디지털 혁신으로 실패하다 - 디지털 혁신, 왜 해야 하는지부터 답하라. 주객전도를 피하라. 
임원이 쓰레기를 줍는 회사가 잘된다 - 나의 미션과 우리의 미션은 같아야 한다. 리더가 해야 하는 역할은 담당 직원이 업무를 수행하는 데 필요한 모든 것을 하는 것이다. 
방법을 고민하면 결과가 바뀐다
그래서 AI를 어디에 쓸 것인가

하루가 다르게 발전하는 AI를 활용하기 위해 우리가 던져야 할 질문

1. 지속적 데이터 수집이 가능한 체계를 어떻게 수립하는가?
2. 업무 중 자동화가 가능한 곳은 어디인가? 즉 일정한 패턴이 있는 곳은 어디인가?
3. 그 부분을 왜 자동화해야 하는가? 꼭 해야 하는가?
4. 해야 한다면 얼마나 자동화해야 하는가?

AI 프로젝트 멘토링 노트 - 코딩의 종말

코팅보다는 문제 해결사가 돼야 하는 것은 분명하다. 코딩이 문제를 해결하는 기술적 방법을 익히는 것이라면, 문제를 정의할 수 있는 메타인지도 키워야 한다. 가까운 미래에 데이터의 한계는 자가학습 AI가 해결할 것으로 예측되고, 코어 AI 기술은 특이점을 돌파할 것이다. 그때는 이것들을 가지고 무엇을 할지 유효한 판단을 하는 사람이 필요할 것이다.