How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

번역: Yoonyoung Chang 검토: Jihyeon J. Kim

We live in a world where the collection of data

우리는 데이터가 쌓여 있는 세상에서 살고 있습니다.

is happening 24 hours a day, seven days a week,

하루에 24시간, 일주일에 7일,

365 days a year.

일 년에 365일 말이죠.

This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.

이 데이터는 소위 안내 데스크 담당자에 의해 생성됩니다.

These are the retail clerks at your favorite department stores,

이들은 여러분들이 좋아하는 백화점의 소매점 직원들입니다.

the cashiers at the grocery stores,

식료품점의 계산원

the registration specialists at the hospital

병원의 접수처 직원

and even the person that sold you your last movie ticket.

그리고 여러분들이 마지막 영화 티켓을 산 그 점원들까지도요.

They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"

그들은 이런 조심스런 질문을 하죠. "우편번호를 여쭈어봐도 될까요?"

Or, "Would you like to use your savings card today?"

아니면, "오늘 적립 카드를 쓰시겠습니까?"와 같이 말이죠.

All of which gives us data.

모두 우리에게 데이터를 제공합니다.

However, the conversation becomes a little bit more complex

어쨌든 더 어려운 질문을 해야 하는 상황이 오면

when the more difficult questions need to be asked.

대화는 점점 더 복잡해지죠.

Let me tell you a story, see.

이야기 하나 들려 드리겠습니다.

Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.

옛날에 미스 마가렛이라는 한 여성이 살고 있었습니다.

Miss Margaret had been a front-desk specialist

미스 마가렛은 20년 가까이 안내 데스크 담당자로 일했습니다.

for almost 20 years.

And in all that time, she has never, and I do mean never,

그리고 그녀는 모든 시간에 절대, 정말 절대로

had to ask a patient their gender, race or ethnicity.

환자에게 성별과 인종 혹은 민족성을 물을 필요가 없었습니다.

Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.

왜냐하면 마가렛이 여러분을 쳐다볼 눈이 있으니까요.

Uh-huh.

어허

And she can tell if you are a boy or a girl,

그리고 그녀는 여러분이 여자인지 남자인지 구별할 수 있습니다.

black or white, American or non-American.

흑인인지 백인인지, 미국 사람인지 아닌지요.

And in her mind, those were the only categories.

그리고 그녀의 머릿속엔 온통 그런 생각들 뿐이었습니다.

So imagine that grave day,

이런 심각한 날을 상상해보세요.

when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting

그녀의 대담한 상사가 그녀를 "모든 것 바꾸기" 회의에 초대하여

and told her that would have to ask each and every last one of her patients

각 모든 환자들에게 자아 정체성을 물어야 한다고 하는 겁니다.

to self-identify.

She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.

그녀는 여섯 개의 성별, 여덟 개의 인종과 백 개의 민족성을 주었습니다.

Well, now, Miss Margaret was appalled.

오, 미스 마가렛은 소름이 돋았습니다.

I mean, highly offended.

아니요, 심히 불쾌했죠.

So much so that she marched down to that human-resource department

그래서 그녀는 인사부에 걸어가서

to see if she was eligible for an early retirement.

혹시 그녀가 조기퇴직 자격이 되는지 알아보았습니다.

And she ended her rant by saying

그리고 그녀의 외침을 이렇게 말하며 마무리했습니다.

that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting

그녀의 대담한 상사가 "모든 것 바꾸기" 회의에 자신을 초대했고

and didn't, didn't, even, even

심지어, 심지어, 심지어

bring, bring food, food, food, food.

음식, 음식, 음식, 음식을 아무것도 안 가져, 안 가져왔다고요.

(Laughter)

(웃음)

(Applause) (Cheers)

(박수) (환호)

You know you've got to bring food to these meetings.

여러분들은 이런 회의에 음식을 가져와야 한다는 것을 아시죠.

(Laughter)

(웃음)

Anyway.

아무튼

(Laughter)

(웃음)

Now, that was an example of a healthcare setting,

건강관리 상황의 예시였습니다만

but of course, all businesses collect some form of data.

물론, 모든 회사들이 특정 형식의 데이터를 수집하긴 합니다.

True story: I was going to wire some money.

실화인데요, 저는 돈을 이체하려고 했어요.

And the customer service representative asked me

그리고 고객 서비스 직원이 저에게 물었습니다.

if I was born in the United States.

제가 미국 사람인지 말이죠.

Now, I hesitated to answer her question,

그때, 저는 그녀의 질문에 답하는 것을 망설였고

and before she even realized why I hesitated,

그녀는 내가 왜 망설였는지 알아채기 전에,

she began to throw the company she worked for under the bus.

그녀가 일하는 회사 탓으로 돌렸습니다.

She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."

그녀는 " 이 질문이 말도 안되지만, 회사가 물어보라니까요."라고 말했죠.

(Laughter)

(웃음)

Because of the way she presented it to me,

그녀가 저에게 대했던 방식 때문에

I was like, "Girl, why?

저는 물었어요. " 왜죠?

Why they makin' you ask this question?

그들이 왜 이 질문을 하라고 하죠?

Is they deportin' people?"

그들이 사람들을 강제 추방하나요?"

(Laughter)

(웃음)

But then I had to turn on the other side of me,

하지만 저는 저의 다른 면을 보여줘야 했는데

the more professional speaker-poet side of me.

저의 더 전문적인 강연자, 시인의 모습이었죠.

The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.

전 세계 곳곳에 미스 마가렛은 거의 없다는 것을 아는 사람이죠.

People who were good people, maybe even good employees,

좋은 사람이었던 사람은 아마도 더 좋은 직원이겠지만,

but lacked the ability to ask their questions properly

질문을 적절하게 하는 능력이 부족하고

and unfortunately, that made her look bad,

불행하게도, 그녀가 나빠 보이게 되죠.

but the worst, that made the business look even worse

더 나쁜 것은, 그로 인해 그녀가 어떻게 보이냐 보다 더

than how she was looking.

비즈니스가 나쁘게 보인다는 점입니다.

Because she had no idea who I was.

그녀는 제가 누군지 알지 못했으니까요.

I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk

그러니까, 말 그대로 TED 강연 일정이 있고

and would use her as an example.

그녀를 예시로 사용할 여자로 보일 뻔했습니다.

Imagine that.

상상해 보세요.

(Applause)

(박수)

And unfortunately,

불행히도,

what happens is people would decline to answer the questions,

사람들은 질문에 답하는 것을 피할 것입니다.

because they feel like you would use the information

왜냐면 여러분이 그들의 정보를 차별하는데 이용할 거라

to discriminate against them,

생각하기 때문입니다.

all because of how you presented the information.

여러분이 정보를 제시한 방법 때문이죠.

And at that point, we get bad data.

그때 우린 잘못된 데이터를 얻습니다.

And everybody knows what bad data does.

그리고 모두가 잘못된 데이터가 무슨 일을 하는지 압니다.

Bad data costs you time, it costs you money

잘못된 데이터는 여러분의 시간과 돈을 뺏고

and it costs you resources.

여러분의 자원을 소비합니다.

Unfortunately, when you have bad data,

불행히도 잘못된 데이터를 가지고 있으면

it also costs you a lot more,

훨씬 악영향을 미치는데

because we have health disparities,

건강 불일치와

and we have social determinants of health,

건강의 사회적 결정요인

and we have the infant mortality,

그리고 유아 사망률을 가지기 때문인데

all of which depends on the data that we collect,

이 모든 것들은 우리가 수집하는 데이터에 의존하고

and if we have bad data, than we have those issues still.

만약 우리가 잘못된 데이터를 가지면, 이런 이슈는 지속됩니다.

And we have underprivileged populations

또한 우리는 혜택을 받지 못하는 인구도 있는데,

that remain unfortunate and underprivileged,

계속 불행하고 혜택을 못 받게 됩니다.

because the data that we're using is either outdated,

우리가 사용하는 데이터가 오래 되었거나

or is not good at all or we don't have anything at all.

완전 잘못되었거나, 아예 아무것도 가지고 있기 않기 때문이죠.

Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret

미스 마가렛과 고객 서비스 직원과

and the customer-service representative at the wiring place

같은 사람이 이체를 하는 곳에서

were graced to collect data with compassionate care?

자상한 배려로 데이터 수집을 graced 한다면 놀랍지 않을까요?

Can I explain to you what I mean by "graced?"

"graced"가 무엇을 의미하는지 설명해도 될까요?

6 행시로 작성해봤어요.

I wrote an acrostic poem.

G: Getting the front desk specialist involved and letting them know

G: 안내 데스크 담당자들을 관여시켜

R: the Relevance of their role as they become

R: 그들 역할과의 관련성을 알게 하여

A: Accountable for the accuracy of data while implementing

A: 데이터 정확성에 대한 책임을 가질 수 있게 합니다.

C: Compassionate care within all encounters by becoming

C: 실행하는 동안 모든 만남 내면에 자상한 배려를

E: Equipped with the education needed to inform people

E: 교육으로 준비하는데 사람들에게

of why data collection is so important.

왜 데이터 수집이 중요한지 알려줍니다.

(Applause)

(박수)

Now, I'm an artist.

저는 예술가입니다.

And so what happens with me

그래서 제가 하는 것은

is that when I create something artistically,

뭔가를 예술적으로 만들 때

the trainer in me is awakened as well.

저 안의 조교가 역시 깨어난다는 거죠.

So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training

그래서 제가 한 것은, 6행시를 완전한 교육으로 개발하였고

entitled "I'm G.R.A.C.E.D."

"나는 G.R.A.C.E.D." 라고 이름을 지었습니다

Because I remember, being the front-desk specialist,

안내 데스크 담당자로서

and when I went to the office of equity to start working,

공정성이 작동하는 회사에 출근했을 때

I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"

저는 "왜 그런 질문을 하는 지의 문의에 대한 이유인가?" 생각했죠.

It all became a bright light to me,

모두 저에게 밝은 불빛이 되었고,

제가 사람들에게 묻고, 말했던 것을 기억해냈습니다.

and I realized that I asked people and I told people about --

I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,

저는 그들을 다른 성별, 다른 인종으로 불렀습니다.

I called them by the wrong ethnicity,

저는 그들을 다른 민족성으로 불렀고

and the environment became hostile,

분위기가 적대적으로 바뀌었습니다.

people was offended and I was frustrated because I was not graced.

사람들은 불쾌했고, 저는 제가 graced를 못해서 좌절했습니다.

I remember my computerized training,

저의 컴퓨터 교육을 기억하고

and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.

불행히도, 그 교육은 상황을 풀도록 준비시켜주지 않았죠.

It did not prepare me to have teachable moments when I had questions

질문에 대한 문의를 받을 때에 대한 학습의 순간이 준비되지 않았습니다.

about asking the questions.

I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"

저는 컴퓨터를 보고 말하겠죠. "그럼, 이런 상황에 어떻게 해야 해?"

And the computer would say ...

컴퓨터는 아무 말도 안 할 것입니다.

nothing, because a computer cannot talk back to you.

왜냐면 컴퓨터는 여러분에게 말할 수 없으니까요.

(Laughter)

(웃음)

So that's the importance of having someone there

그래서 누군가가 거기 있는 게 중요합니다.

who was trained to teach you and tell you what you do

여러분을 가르치고 무엇을 말해야 할지 말해주는 훈련된 사람이요.

in situations like that.

그런 상황에서요.

So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,

제가 "나는 G.R.A.C.E.D." 교육을 만들었을 때,

I created it with that experience that I had in mind,

저는 그런 마음 속 경험과

but also that conviction that I had in mind.

마음 속 신념으로 만들었습니다.

Because I wanted the instructional design of it

왜냐면 저는 그 교수 설계가

to be a safe space for open dialogue for people.

사람들과 개방된 대화를 위한 안전한 장이 되길 바랬기 때문이죠.

I wanted to talk about biases,

저는 편견에 대해 말하고 싶었어요.

the unconscious ones and the conscious ones,

무의식적인 것과 의식적인 것

and what we do.

그리고 우리가 하는 것들요.

Because now I know that when you engage people in the why,

왜냐면 여러분이 이유에 대해 사람들을 관여시키면

it challenges their perspective, and it changes their attitudes.

그들의 관점에 도전하고, 그들의 태도를 변화시킨다는 걸 알기 때문입니다.

Now I know that data that we have at the front desk

이제 저는 안내 데스크에서 우리가 가지는 데이터는

translates into research that eliminates disparities and finds cures.

불일치를 없애고 치료를 찾는 연구로 전환된다는 것을 압니다.

Now I know that teaching people transitional change

이제 저는 사람들에게 과도기적인 변화에 대해 가르치는 것이

instead of shocking them into change

변화로 놀래키는 것 대신에

is always a better way of implementing change.

항상 변화를 실행하는데 더 좋은 방법이라는 것을 압니다.

See, now I know people are more likely to share information

이제 저는 사람들이 더 정보를 공유할 가능성이 있다는 것을 압니다.

when they are treated with respect by knowledgeable staff members.

지식을 갖춘 직원에 의해 존중을 받을 때 말이죠.

Now I know that you don't have to be a statistician

이제 저는 여러분이 통계 전문가가 될 필요가 없다는 것을 압니다.

to understand the power and the purpose of data,

데이터의 권력과 목적에 대해 이해하기 위해서요.

but you do have to treat people with respect and have compassionate care.

다만 사람들을 존중하고 자상하게 배려하기만 하면 됩니다.

Now I know that when you've been graced,

여러분이 graced 할 때 다른 사람에게 위임하는 것은

it is your responsibility to empower somebody else.

여러분의 책임이라는 것을 저는 이제 압니다.

But most importantly, now I know

하지만 가장 중요하게, 제가 하는 것은

that when teaching human beings

사람에게 다른 사람과

to communicate with other human beings,

의사소통하는 것을 가르칠 때는

it should be delivered by a human being.

사람이 해야만 한다는 것입니다.

(Applause)

(박수)

So when y'all go to work

여러분들은 출근할 거고

and y'all schedule that "change everything" meeting --

"모든 것 바꾸기" 회의 일정을 가질 겁니다.

(Laughter)

(웃음)

remember Miss Margaret.

미스 마가렛을 기억하고

And don't forget the food, the food, the food, the food.

음식, 음식, 음식, 음식을 잊지 마세요.

Thank you.

감사합니다.

(Applause) (Cheers)

(박수) (환호)

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)