The puzzle of motivation | Dan Pink | TED

번역: Yong-Geun Song 검토: Gyoung-tae Kim

시작하기 전에 우선 고백 할 것이 있습니다.

I need to make a confession at the outset here.

A little over 20 years ago, I did something that I regret,

약 20년쯤 전에

저는 어떤 후회 할만한 일,

something that I'm not particularly proud of.

절대 자랑스럽지 않을,

Something that, in many ways, I wish no one would ever know,

아무도 알지 못했으면 하는 일을 했습니다.

but here I feel kind of obliged to reveal.

하지만 그것을 밝혀야만 하겠다는 의무감 같은 것이 듭니다.

(Laughter)

(웃음)

In the late 1980s,

1980년대 후반,

in a moment of youthful indiscretion,

철 없던 어린 시절에

I went to law school.

저는 로스쿨에 갔습니다.

(Laughter)

(웃음)

In America, law is a professional degree:

미국의 법학은 전문 학위이기 때문에

after your university degree, you go on to law school.

학부를 마치고 나서야 로스쿨을 갈 수 있게 됩니다.

When I got to law school,

저는 로스쿨에서

I didn't do very well.

별로 성적이 좋지 않았습니다.

To put it mildly, I didn't do very well.

좀 순화하자면, 잘 하지 못했습니다.

I, in fact, graduated in the part of my law school class

사실, 저는 로스쿨을

that made the top 90% possible.

상위 90% 의 성적으로 졸업했지요.

(Laughter)

(웃음)

Thank you.

감사합니다.

I never practiced law a day in my life;

저는 법률 업무를 하지는 않았습니다.

I pretty much wasn't allowed to.

그럴 수 있는 허가를 받지 못했으니까요.

(Laughter)

(웃음)

But today, against my better judgment,

하지만 오늘은, 저도 별로 잘하는 것 같지는 않고,

against the advice of my own wife,

그리고 아내도 하지 말라고 했지만,

I want to try to dust off some of those legal skills --

이 자리에서 약간의 기술을 보이려 합니다.

what's left of those legal skills.

그나마 남아있는 법학 기술을요.

I don't want to tell you a story.

저는 진술을 하려고 하는 것이 아닙니다.

I want to make a case.

저는 변론을 하려고 합니다.

I want to make a hard-headed,

빈틈없이, 여러 증거를 바탕으로

evidence-based,

dare I say lawyerly case,

오늘의 변론 주제인,

for rethinking how we run our businesses.

비지니스를 운영하는 방법에 대해 다시 생각해보죠.

So, ladies and gentlemen of the jury,

자, 여러 배심원 여러분, 여기를 봐 주십시오.

take a look at this.

This is called the candle problem.

이것은 촛불 문제라는 것입니다.

Some of you might know it.

전에 이 문제를 보신 분들도 있겠죠.

It's created in 1945

이 문제는 1945년도에

by a psychologist named Karl Duncker.

심리학자 Karl Duncker 에 의해 만들어졌습니다.

He created this experiment

Karl Duncker 는 행동 과학의 여러가지 측면을 관찰하기 위해

that is used in many other experiments in behavioral science.

이 실험을 고안해 냈습니다.

And here's how it works. Suppose I'm the experimenter.

이렇게 실험하게 됩니다. : 제가 실험자라고 하면

I bring you into a room.

피실험자를 방으로 데려와 초를 하나 줍니다.

I give you a candle, some thumbtacks and some matches.

그리고 압정들과 성냥을 주고,

And I say to you,

이렇게 말합니다.

"Your job is to attach the candle to the wall

"이 촛불을 벽에 붙이되,

so the wax doesn't drip onto the table."

촛농이 테이블에 떨어지지 않도록 해야 합니다." 어떻게 하시겠습니까?

Now what would you do?

Many people begin trying to thumbtack the candle to the wall.

처음에는 많은 사람들이 압정으로 초를 벽에 붙이려 합니다.

Doesn't work.

하지만 잘 안 됩니다.

I saw somebody kind of make the motion over here --

개중에, 어떤 사람들은, 제가 본 바로는,

이런 방식도 취해 봅니다.

some people have a great idea where they light the match,

어떤 사람들은 성냥으로 초의 옆을 녹여

벽에 붙이는 놀라운 아이디어를 보이기도 합니다.

melt the side of the candle, try to adhere it to the wall.

It's an awesome idea. Doesn't work.

대단한 아이디어입니다. 하지만 잘 안됩니다.

And eventually, after five or ten minutes,

그리고 결국에서야, 약 5분에서 10분 정도 지나서,

most people figure out the solution,

대부분의 사람들이 방법을 찾아냅니다.

which you can see here.

바로 이런 방법입니다.

The key is to overcome what's called functional fixedness.

이 문제를 풀려면 고정관념에서 벗어나야 합니다.

You look at that box and you see it only as a receptacle for the tacks.

보통의 경우 상자를 보면 그저 압정을 담아 두기 위한 용도로 생각합니다.

But it can also have this other function,

하지만 이처럼, 촛불을 담는 다른 기능으로

as a platform for the candle.

사용될 수도 있습니다. 이것이 촛불 문제입니다.

The candle problem.

I want to tell you about an experiment using the candle problem,

이제 제가 이 촛불 문제를 이용한 실험에

대한 이야기를 해 보겠습니다.

done by a scientist named Sam Glucksberg,

프린스턴 대학의 Sam Glucksberg 라는

who is now at Princeton University, US,

과학자가 했던 실험인데요,

This shows the power of incentives.

이 실험은 인센티브의 힘을 보여줍니다.

He gathered his participants and said:

그는 참가자들을 모집하여 이렇게 말했습니다.

"I'm going to time you, how quickly you can solve this problem."

"문제를 얼마나 빨리 풀 수 있는지 시간을 재겠습니다."

그 중 한 그룹에게는

To one group he said,

"I'm going to time you to establish norms,

이런 종류의 문제를 푸는데

averages for how long it typically takes someone to solve this sort of problem."

평균적으로 얼마나 시간이 걸리는지를 측정하기 위해

시간을 재겠다고 했습니다.

To the second group he offered rewards.

다른 그룹에게는 보상을 제시했습니다.

He said, "If you're in the top 25% of the fastest times,

"만약 상위 25% 이내로 빨리 푸는 사람에게는

you get five dollars.

$5 를 지급하겠습니다.

If you're the fastest of everyone we're testing here today,

오늘 실험에서 가장 빨리 문제를 푼 사람은

you get 20 dollars."

$20 를 받게 됩니다."

Now this is several years ago, adjusted for inflation,

몇년 전의 일이고, 그간의 물가 인상을 감안해 보자면

it's a decent sum of money for a few minutes of work.

단지 몇 분의 작업으로 벌 수 있는 것으로는 상당한 액수입니다.

It's a nice motivator.

좋은 동기 부여가 되지요.

Question:

문제는 이것입니다. : 이 동기 부여된 그룹이

How much faster did this group solve the problem?

다른 그룹에 비해 얼마나 빨리 문제를 풀었을까요?

Answer:

답은 : 평균적으로,

It took them, on average, three and a half minutes longer.

3.5 분이 더 걸리는 것으로 나타났습니다.

3.5 min longer.

3.5 분이 '더' 걸립니다. 전혀 이해가 되지 않는 일이죠?

This makes no sense, right?

I mean, I'm an American. I believe in free markets.

저는 미국인이고, 자유 경쟁 시장의 힘을 믿습니다.

That's not how it's supposed to work, right?

이렇게 되어서는 안되는 거잖아요. 안 그렇습니까?

(Laughter)

(웃음)

If you want people to perform better, you reward them. Right?

만약 어떤 사람이 일을 더 잘 하게 하고 싶으면

그 사람에게 보상을 해 줘야 하지 않겠습니까?

Bonuses, commissions, their own reality show.

보너스, 커미션, 인센티브,

Incentivize them.

이런 것들을 제시 해야죠. 그게 비지니스에서 통용되는 것입니다.

That's how business works.

But that's not happening here.

하지만 여기에서는 그런 효과가 없습니다.

You've got an incentive designed

좀 더 날카롭게 생각하고 창의성을 더 발휘하도록

to sharpen thinking and accelerate creativity,

인센티브를 받았는데도,

and it does just the opposite.

정확히 반대의 효과로 나타납니다.

It dulls thinking and blocks creativity.

생각은 굳어버리고 창의성도 발휘를 못하게 되지요.

What's interesting about this experiment

게다가 흥미로운 사실은,이 결과가 그저 한 번의 잘못된 결과가 아니라는 겁니다.

is that it's not an aberration.

This has been replicated over and over again

이 실험은 거의 40년 동안

for nearly 40 years.

재현되어 왔습니다.

These contingent motivators --

이런 동기부여자들은,

if you do this, then you get that --

이 것을 하면 저것을 받을 수 있다는 식으로

work in some circumstances.

환경을 조성합니다.

But for a lot of tasks, they actually either don't work

하지만 대부분의 경우, 이는 의도한 효과를 내지 못하고

or, often, they do harm.

때때로 방해가 되기도 합니다.

This is one of the most robust findings in social science,

이것이 사회 과학에서 찾아낸

가장 확고한 발견 중 하나입니다.

and also one of the most ignored.

하지만 가장 무시되는 발견이기도 하지요.

I spent the last couple of years

저는 지난 몇년간 사람에게 동기를 부여하는 것을

looking at the science of human motivation,

연구해 왔습니다.

particularly the dynamics of extrinsic motivators

그 중에서도 외적 동기 유발자와 내적 동기 유발자의

and intrinsic motivators.

효과에 대해서 연구를 했습니다.

And I'm telling you, it's not even close.

그 관점에서 말씀 드리자면, 현재의 인센티브 효과는 전혀 효과가 없습니다.

If you look at the science, there is a mismatch

이러한 사회과학 실험의 결과를 보면 사회과학에서 밝혀진 사실과

between what science knows

비지니스에서 통용되는 사실의 괴리를 발견하게 됩니다.

and what business does.

What's alarming here is that our business operating system --

또한 우리의 비지니스 운영 시스템이

think of the set of assumptions and protocols beneath our businesses,

어떻게 사람에게 동기를 부여하고, 인재를 활용할 것인지에 대한

how we motivate people, how we apply our human resources--

비지니스의 기반이 되는 가정들과 규약들이 --

it's built entirely around these extrinsic motivators,

완전히 당근과 채찍 같은 외적인 동기부여 효과에만 기대고 있다는 것은

around carrots and sticks.

굉장히 위험한 일입니다.

That's actually fine for many kinds of 20th century tasks.

이런 생각은 20세기 때의 작업에 적합한 생각입니다.

But for 21st century tasks,

하지만 21세기의 업무들은,

that mechanistic, reward-and-punishment approach

보상과 처벌 같은 방식은

doesn't work,

효과가 없습니다. 대개 효과가 없고, 때때로 역효과를 냅니다.

often doesn't work,

and often does harm.

Let me show you.

예를 하나 들어보죠.

Glucksberg did another similar experiment,

위에서 얘기했던 Glucksberg 는 이와 비슷한 실험을 다시 했습니다.

he presented the problem in a slightly different way,

사람들에게 약간 다른 방식으로 얘기를 했죠.

like this up here.

이렇게요 : 양초를 벽에 붙이되,

Attach the candle to the wall so the wax doesn't drip onto the table.

촛농이 테이블에 떨어지지 않도록 하십시오.

Same deal. You: we're timing for norms.

같은 방식입니다. 한 그룹은 평균을 알기 위해 시간을 잰다고 합니다.

You: we're incentivizing.

다른 그룹은 시간을 재서 인센티브를 받게 됩니다.

What happened this time?

이번엔 어떻게 되었을까요?

This time, the incentivized group kicked the other group's butt.

이 실험에서는, 인센티브를 받은 그룹이

다른 그룹을 완전히 압도했습니다.

Why?

왜겠습니까? 압정들이 박스에서 나와 있으면

Because when the tacks are out of the box,

it's pretty easy isn't it?

문제 해결이 굉장히 단순하죠. 안 그렇습니까?

(Laughter)

[바보를 위한 촛불 문제] (웃음)

If-then rewards work really well for those sorts of tasks,

행위와 결과에 대한 보상정책은

이러한 단순한 공식과

where there is a simple set of rules

명확한 목표를 가진 작업에

and a clear destination to go to.

아주 효과적입니다.

Rewards, by their very nature,

보상은 자연스럽게

narrow our focus, concentrate the mind;

사람의 시야를 좁히고, 생각을 집중하게 해서

that's why they work in so many cases.

단순/명확한 작업을 효과적으로 수행하게 합니다.

So, for tasks like this,

이런 경우에 대해서는

a narrow focus, where you just see the goal right there,

좁은 시야로 명확한 목표만을 바라보며

zoom straight ahead to it,

해결해 나가는 것이 가능하기 때문에

they work really well.

보상의 효과가 나타납니다.

But for the real candle problem,

하지만 '진짜' 촛불 문제에 대해서는

you don't want to be looking like this.

그런 식의 좁은 시야로는 문제를 해결 할 수 있습니다.

The solution is on the periphery. You want to be looking around.

해답은 눈 앞에 있지는 않습니다. 답은 주변에 있습니다.

좀 더 주위를 둘러 봐야 합니다.

That reward actually narrows our focus

보상은 실제로 우리의 시야를 좁혀서

and restricts our possibility.

가능성을 제약합니다.

Let me tell you why this is so important.

이것이 왜 중요한가 하면,

In western Europe,

서구에서나,

아시아의 많은 부분에서,

in many parts of Asia,

in North America, in Australia,

북미지역, 오스트레일리아에서,

white-collar workers are doing less of this kind of work,

화이트칼라 노동자들이 이러한 작업을

점점 덜 하게 되고,

and more of this kind of work.

대신 이러한 작업을 점점 더 많이 하게 된다는 것입니다.

That routine, rule-based, left-brain work --

반복적이고, 규칙 기반의, 좌뇌에 기인한 작업들,

certain kinds of accounting, financial analysis,

회계의 특정 종류 작업, 경제 분석의 특정 작업,

computer programming --

프로그래밍의 특정 작업들은

has become fairly easy to outsource,

이제 아웃소싱하거나 자동화 하는 것이

fairly easy to automate.

무척이나 편해졌습니다.

Software can do it faster.

프로그램은 사람보다 훨씬 더 빨리 해결할 수 있습니다.

Low-cost providers can do it cheaper.

다른 지방의 저임금 노동자는 더 싸게 해결할 수 있습니다.

So what really matters

이제 정말 문제가 되는 것은 우뇌에 기인한

are the more right-brained creative, conceptual kinds of abilities.

창의적이고, 개념화하는 능력들입니다.

Think about your own work.

자기 자신이 하고 있는 업무를 돌아 보세요.

Think about your own work.

자기 자신이 하고 있는 업무를 돌아 보세요.

Are the problems that you face,

여러분이 맞닥뜨린 문제 또는 우리가 여기에서

or even the problems we've been talking about here,

다루었던 문제들은,

do they have a clear set of rules,

명백한 공식이 있고, 한 가지 답이 있는 --

그런 문제였습니까? 아니오.

and a single solution?

No. The rules are mystifying.

규칙은 애매하고,

The solution, if it exists at all,

해결책이 있다고 해도,

is surprising and not obvious.

뻔한 방법이 아니라, 의외의 방법입니다.

Everybody in this room

이 방에 계신 여러분 모두가

is dealing with their own version of the candle problem.

자기 자신 버전의 촛불 문제를

다루고 있습니다.

And for candle problems of any kind,

어떤 종류의, 어떤 분야의

in any field,

촛불 문제도

those if-then rewards,

대부분의 비지니스에서 생각하는

the things around which we've built so many of our businesses,

당근과 채찍 같은 보상으로는

don't work!

효과가 없습니다.

It makes me crazy.

그러고나니 이게 정말 놀라운 일입니다.

And here's the thing.

이건 정말 -- 이런 것입니다.

This is not a feeling.

이것은 어떤 감정이 아닙니다.

Okay? I'm a lawyer; I don't believe in feelings.

아시죠? 전 변호사입니다. 저는 감정은 믿지 않습니다.

This is not a philosophy.

이건 어떤 철학도 아닙니다.

I'm an American; I don't believe in philosophy.

저는 미국인입니다. 저는 철학을 믿지 않습니다.

(Laughter)

(웃음)

This is a fact --

이건 사실입니다.

or, as we say in my hometown of Washington, D.C.,

혹은, 제 고향인 워싱턴 D.C. 같은 곳에서 부르는 대로 하자면,

a true fact.

진짜 사실입니다.

(Laughter)

(웃음)

(박수)

(Applause)

Let me give you an example.

다시 예를 더 들어 보도록 하죠.

Let me marshal the evidence here.

그 증거들을 나열해 보겠습니다.

I'm not telling a story, I'm making a case.

저는 진술을 하는 것이 아니라, 변론을 하는 중이니까요.

Ladies and gentlemen of the jury, some evidence:

배심원 여러분, 여기 증거들이 있습니다. :

Dan Ariely, one of the great economists of our time,

우리 시대의 손 꼽히는 경제학자인 Dan Ariely 와 그의 세 명의 동료들이

he and three colleagues did a study of some MIT students.

MIT 학생들을 대상으로 이런 연구를 했습니다.

They gave these MIT students a bunch of games,

MIT 학생들에게 여러가지 게임,

games that involved creativity,

창의성과, 자동차 기술과, 집중력을 요하는

and motor skills, and concentration.

게임들을 던져주고

And the offered them, for performance,

효율성을 위해서 그들에게

three levels of rewards:

세 단계의 보상을 제안했습니다.

small reward, medium reward, large reward.

작은 보상, 중간 보상, 큰 보상을요.

If you do really well you get the large reward, on down.

만약 정말 잘 한다면 큰 보상을 받게 되겠죠.

What happened?

어떻게 되었을까요? 이 문제는 단지 기계적인 기술만 있으면 되는 문제였고

As long as the task involved only mechanical skill

bonuses worked as they would be expected:

보너스는 정확히 예상한대로 작용했습니다.

the higher the pay, the better the performance.

높은 보상을 받은 쪽이 더 높은 성과를 보였습니다.

Okay?

자, 그런데 작업이 기본적인 인지 능력에

But once the task called for even rudimentary cognitive skill,

연관 된 것일 때,

a larger reward led to poorer performance.

더 큰 보상은 오히려 낮은 성과로 이어졌습니다.

혹자는 이렇게 말 했습니다.

Then they said,

"Let's see if there's any cultural bias here.

"어쩌면 이 결과는 문화적인 차이로 인한 것일 수도 있으니까

Let's go to Madurai, India and test it."

인도의 마두라이로 가서 실험을 해 보자"

Standard of living is lower.

생활 수준이 좀 더 낮은 곳 말이죠.

In Madurai, a reward that is modest in North American standards,

북미에서는 보통에 해당하는 보상이 마두라이에서는

is more meaningful there.

훨씬 더 큰 의미를 갖습니다.

Same deal. A bunch of games, three levels of rewards.

똑같은 실험을 했습니다. 몇 가지 게임을 주고, 보상에 세 단계를 두었습니다.

What happens?

어떤 일이 벌어졌을까요?

People offered the medium level of rewards

보통의 보상을 제시받은 사람들은

did no better than people offered the small rewards.

적은 보상을 제시받은 사람들 보다 잘 하지 못했습니다.

But this time, people offered the highest rewards,

하지만 이번 실험에서는, 가장 높은 보상을 제시 받은 사람들이

they did the worst of all.

가장 결과가 나빴습니다.

In eight of the nine tasks we examined across three experiments,

3 번의 실험을 통한 9가지 작업 중 8가지 작업에서

higher incentives led to worse performance.

인센티브가 높을 수록, 성과는 안 좋았습니다.

Is this some kind of touchy-feely socialist conspiracy going on here?

여기에 어떤 감상적인

사회주의자의 음모라도 있는 걸까요?

No, these are economists from MIT,

아닙니다. 이 실험을 주관한 경제학자들은 MIT 와

from Carnegie Mellon, from the University of Chicago.

Carnegie Mellon, 그리고 Chicago 대학의 학자들입니다.

Do you know who sponsored this research?

그리고 이 연구를 누가 후원했는지 아십니까?

The Federal Reserve Bank of the United States.

미국 연방 준비 은행입니다.

That's the American experience.

이 연구는 미국의 실험이었습니다.

Let's go across the pond to the London School of Economics,

이제 장소를 런던 정경대로 옮겨보죠.

LSE, London School of Economics,

LSE, 런던 정치 경제 대학교 말입니다.

alma mater of eleven Nobel Laureates in economics.

노벨 경제학 수상자를 11명이나 배출했지요.

Training ground for great economic thinkers

위대한 경제 사상가들이 여기서 공부했었죠.

like George Soros, and Friedrich Hayek,

조지 소로스, 프리드리히 헤이엑,

and Mick Jagger.

믹 재거(주:록 그룹 롤링스톤즈의 리더). (웃음)

(Laughter)

Last month,

지난 달에, 정확히 한 달 전에,

just last month,

economists at LSE looked at 51 studies

LSE 의 경제학자들은 성과주의를 도입한

of pay-for-performance plans, inside of companies.

51개 기업의 사례를 조사했습니다.

Here's what they said:

경제학자들은 다음과 같은 결론을 내립니다. "경제적 인센티브가

"We find that financial incentives

can result in a negative impact on overall performance."

전체 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다"

There is a mismatch between what science knows

여기서 사회과학이 밝혀낸 사실과

and what business does.

비지니스에서 하고 있는 것의 차이가 나타납니다.

And what worries me, as we stand here in the rubble

제가 걱정되는 것은, 우리가 지금 경제 위기의

of the economic collapse,

어려운 상황에 있어,

is that too many organizations are making their decisions,

너무나 많은 조직들이

능력과 사람에 대한 제도를

their policies about talent and people,

결정하는데 있어

based on assumptions that are outdated,

진부하고 검증되지도 않은 전제에 기반한 가정을

unexamined,

and rooted more in folklore than in science.

과학적인 실험의 결과보다 더 신뢰하고 사용한다는 것입니다.

And if we really want to get out of this economic mess,

그리고 정말로 이 경제 위기에서 탈출하고자 한다면,

if we really want high performance

정말로 21세기 식의 개념적인 문제를 해결하는데

on those definitional tasks of the 21st century,

높은 성과를 보이고자 한다면,

the solution is not to do more of the wrong things,

사람에 대해 더 달콤한 당근으로 유혹하고,

to entice people with a sweeter carrot,

혹은 더 가혹한 처벌로 위협하는 등의

or threaten them with a sharper stick.

잘못된 결정을 하지 않아야 합니다.

We need a whole new approach.

우리는 완전히 새로운 방법으로 접근해야 합니다.

The good news is that the scientists

좋은 소식은, 동기 부여에 대해 연구하던 과학자들이

who've been studying motivation have given us this new approach.

우리에게 새로운 관점을 가져다 주었다는 것 입니다.

It's built much more around intrinsic motivation.

내재적인 동기 부여에 훨씬 더 강조를 둔 관점입니다.

Around the desire to do things because they matter,

자신의 문제가 되기 때문에, 좋아해서,

because we like it, they're interesting, or part of something important.

재미있어서, 또는 중요한 것의 일부여서

하고자 하는 욕망에 관련된 것입니다.

And to my mind, that new operating system for our businesses

제 생각에, 비지니스에 대한 새로운 운영 시스템은

revolves around three elements:

세 가지 요소를 축으로 해서 돌아갑니다.

autonomy, mastery and purpose.

주도성, 전문성, 그리고 목적입니다.

Autonomy: the urge to direct our own lives.

주도성은 우리 삶의 방향을 결정하고 싶어하는 욕망입니다.

Mastery: the desire to get better and better at something that matters.

전문성은 의미 있는 것에 좀 더 잘 하고자 하는 욕망입니다.

Purpose: the yearning to do what we do

목적은 우리 자신보다 더 큰 무언가를 향한

in the service of something larger than ourselves.

뭔가 하고 싶다는 열망입니다.

These are the building blocks of an entirely new operating system

이것들이 우리들이 완전히 새로운 비지니스 운영 시스템을 구성하기 위한

for our businesses.

요소입니다.

I want to talk today only about autonomy.

오늘 여기에서는 주도성에 대해서 얘기하고자 합니다.

In the 20th century, we came up with this idea of management.

20세기에는 관리라는 개념이 등장했습니다.

Management did not emanate from nature.

관리라는 개념은 자연적이지 않습니다.

Management is not a tree, it's a television set.

관리는 -- 나무 같은 것이 아니라,

텔레비전 세트 같은 것입니다.

Somebody invented it.

아시겠죠? 누군가 만들어 낸 것입니다.

It doesn't mean it's going to work forever.

그리고 그것이 영원히 작용 할 것이라 생각 할 수 없습니다.

Management is great.

관리는 좋은 것입니다.

Traditional notions of management are great

단순히 복종하기를 원한다면 전통적인 관리의 개념은

if you want compliance.

매우 좋은 것입니다.

But if you want engagement, self-direction works better.

하지만 무언가에 기여하고, 자기주도적으로 더 잘 하고 싶다면 그렇지 않습니다.

Some examples of some kind of radical notions of self-direction.

여기에 자기주도의 근본적인 관념에 대해서

설명을 해 보도록 하겠습니다.

You don't see a lot of it,

자기 주도라 함은 -- 별로 잘 알고 있는 것은 아니지만,

but you see the first stirrings of something really interesting going on,

아주 재미있어 보이는 것을 처음 보았을 때 느끼는 것입니다.

what it means is paying people adequately and fairly, absolutely --

사람에게 적당히, 꽤, 혹은 절대적으로

보상하게 되는 것이기 때문에

getting the issue of money off the table,

돈은 이 논점에서 벗어나게 됩니다.

and then giving people lots of autonomy.

그렇게 하면 사람들이 좀 더 주도적으로 움직입니다.

Some examples.

여기 예를 들어보죠.

How many of you have heard of the company Atlassian?

여기에 계신 분들 중 Atlassian 이라는 회사에 대해서 들어 보신 분?

It looks like less than half.

반이 채 안 되는 것 같군요.

(Laughter)

(웃음)

Atlassian is an Australian software company.

Atlassian 은 호주의 소프트웨어 회사인데,

And they do something incredibly cool.

아주 멋진 일을 했습니다.

A few times a year they tell their engineers,

일년에 몇 번, 회사의 엔지니어들에게

"Go for the next 24 hours and work on anything you want,

"지금부터 24시간동안 정규 업무가 아니라 하지 못했던

as long as it's not part of your regular job.

것을 찾아 하십시오.

무엇이든 좋습니다."

Work on anything you want."

Engineers use this time to come up with a cool patch for code,

이 때 엔지니어들은 이 시간동안

코드를 수정하거나, 엄청난 제품 아이디어를 만들어 내었습니다.

come up with an elegant hack.

Then they present all of the stuff that they've developed

그리고 그들이 이 시간동안 만들어 낸 것을

to their teammates, to the rest of the company,

팀 동료들과 다른 회사 직원들 앞에서 발표 했습니다.

in this wild and woolly all-hands meeting at the end of the day.

그 날을 마감하면서 그러한 비 격식적인

미팅을 가졌습니다.

Being Australians, everybody has a beer.

그 다음에는, 호주인들이니, 모두들 맥주를 마시러 갔죠.

They call them FedEx Days.

그 날을 FedEx Day 라고 불렀습니다.

Why?

왜냐하면 그 날 밤 새도록 무언가를 보내야 했기 때문입니다.

Because you have to deliver something overnight.

It's pretty; not bad.

멋지지 않나요? 뭐 상표권을 침해한것 같긴 하지만,

It's a huge trademark violation, but it's pretty clever.

딱 어울리는 이름이에요.

(Laughter)

(웃음)

That one day of intense autonomy

주도적으로 일 할 수 있는 그 하루동안

has produced a whole array of software fixes

그런 활동이 없었으면 나올 수 없었을

that might never have existed.

엄청나게 많은 소프트웨어들이 등장했습니다.

It's worked so well that Atlassian has taken it to the next level

이 정책은 효과가 정말 좋아서 Attlasian 은 이 시간을 전체 일과 시간의

20% 로 끌어올렸습니다.

with 20% time --

done, famously, at Google --

Google 에서 그랬던 것 처럼,

where engineers can spend 20% of their time

엔지니어들이 일과 시간 중 20% 의 시간을

working on anything they want.

무엇이든 원하는 것에 쓸 수 있는 것 처럼요.

They have autonomy over their time,

그들은 그들의 시간과, 작업과, 팀과, 기술의

their task, their team, their technique.

주도권을 갖게 되었습니다.

Radical amounts of autonomy.

충분히 필요한 만큼의 주도권 말입니다.

And at Google, as many of you know,

그리고 Google 에서는, 많은 분들이 아시다시피,

about half of the new products in a typical year

그 해의 절반 정도의 새로운 생산품들이

are birthed during that 20% time:

이 20% 의 시간에서 만들어집니다.

things like Gmail, Orkut, Google News.

Gmail, Orkut, Google News 같은 것들이요.

Let me give you an even more radical example of it:

이보다 더 급진적인 예가 있습니다.

something called the Results Only Work Environment (the ROWE),

"결과만 내면 되는 작업 환경" (Results Only Work Environment) 이라는 것이 있습니다

ROWE 라고 하죠.

created by two American consultants,

북미의 상당수 회사들을 컨설팅 한 두 명의

in place at a dozen companies around North America.

미국 컨설턴트가 만들어 낸 개념입니다.

In a ROWE people don't have schedules.

ROWE 의 작업자는 정규 일정이 없습니다.

They show up when they want.

그저 회사에 오고 싶을 때 옵니다.

They don't have to be in the office at a certain time, or any time.

어떤 시간에 꼭 회사에 있을 필요도 없고,

아예 오지 않아도 됩니다.

They just have to get their work done.

그들은 그저 자기가 맡은 일만 완수하면 됩니다.

How they do it, when they do it, where they do it, is totally up to them.

어떻게, 언제, 어디서 하는지는,

전적으로 작업자에게 달려 있습니다.

Meetings in these kinds of environments are optional.

이 환경에서 회의는 선택 사항입니다.

어떻게 될까요?

What happens?

Almost across the board,

놀랍게도, 생산성이 향상되고,

productivity goes up, worker engagement goes up,

작업자들의 기여도는 향상되고,

worker satisfaction goes up, turnover goes down.

작업자 만족도도 향상되고, 불량은 줄었습니다.

Autonomy, mastery and purpose,

주도성, 전문성, 그리고 목적은

the building blocks of a new way of doing things.

작업을 하는 새로운 방법의 요소들입니다.

Some of you might look at this and say,

어쩌면 여러분들은 이렇게 말 할지 모릅니다.

"Hmm, that sounds nice, but it's Utopian."

"흠, 괜찮은 것 같은데, 너무 공상적이야."

And I say, "Nope.

그러면 제가 이렇게 말합니다. "아뇨, 증거가 있습니다."

I have proof."

The mid-1990s, Microsoft started an encyclopedia called Encarta.

1990년대 중반, Microsoft 는 Encarta 라는

백과사전 사업을 시작했습니다.

They had deployed all the right incentives,

그들은 모든 적절한 인센티브를 갖고 있었습니다.

모든 적절한 인센티브 말입니다.

They paid professionals to write and edit thousands of articles.

그들은 문서를 작성하고 수정하는데 전문가들을 고용했습니다.

Well-compensated managers oversaw the whole thing

좋은 대우를 받는 관리자들이 정해진 예산과 시간 내에

to make sure it came in on budget and on time.

결과가 나올 수 있도록 전체를 관리했습니다.

A few years later, another encyclopedia got started.

그로부터 몇년 후에 다른 백과사전 프로젝트가 시작되었습니다.

Different model, right?

다른 모델이죠. 아십니까?

Do it for fun.

재미로 하고, 그 누구도 한 푼도 받지 못합니다.

No one gets paid a cent, or a euro or a yen.

그것이 재미있기 때문에 합니다.

Do it because you like to do it.

만약 10년 전에 아무 경제학자에게나

Just 10 years ago,

if you had gone to an economist, anywhere,

가서 물어본다면,

"Hey, I've got these two different models for creating an encyclopedia.

"여기 백과사적은 만드는 경쟁적인 두 프로젝트 모델이 있는데,

If they went head to head, who would win?"

누가 이길 것 같습니까?"

10 years ago you could not have found a single sober economist

10년 전이라면 제 정신인 어느 경제학자도 Wikipedia 모델이

anywhere on planet Earth

이길 것이라고

who would have predicted the Wikipedia model.

냉정하게 말 하지 못합니다.

This is the titanic battle between these two approaches.

이것은 두 관점의 거대한 대결입니다.

This is the Ali-Frazier of motivation, right?

비유하자면 동기 부여 모델의 Ali - Frazier 복싱 경기 같은 것이겠죠?

This is the Thrilla in Manila.

세기의 대결입니다.

Intrinsic motivators versus extrinsic motivators.

그렇지 않습니까? 내적 동기부여 대 외적 동기부여 모델.

Autonomy, mastery and purpose,

주도성, 전문성, 그리고 목적 대

versus carrot and sticks, and who wins?

당근과 채찍이죠. 그리고 누가 이겼습니까?

Intrinsic motivation, autonomy, mastery and purpose, in a knockout.

내적 동기부여입니다. 주도성, 전문성 그리고 목적입니다.

완벽하게 승리했습니다. 이제 정리 해 보겠습니다.

Let me wrap up.

There is a mismatch between what science knows and what business does.

사회과학이 밝혀낸 사실은 비지니스에서 하고 있는 것과 차이가 있다.

사회과학이 밝혀낸 사실은 다음과 같습니다.

Here is what science knows.

One: Those 20th century rewards,

하나 : 비지니스의 자연스러운 부분으로 여겨졌던

those motivators we think are a natural part of business,

20세기 식의 보상을 통한 동기 부여 방식은

do work, but only in a surprisingly narrow band of circumstances.

아주, 굉장히, 좁은 범위에서만 적용 가능하다.

Two: Those if-then rewards often destroy creativity.

둘 : 이러한 if-then 보상은 창의성을 파괴한다.

Three: The secret to high performance isn't rewards and punishments,

셋 : 높은 성과의 비밀은

보상과 처벌에 있는 것이 아니라,

but that unseen intrinsic drive--

내재적인 욕구에 기인한다.

the drive to do things for their own sake.

자신의 것을 하고 싶어하는 욕망,

The drive to do things cause they matter.

자신에게 중요한 것을 하고 싶어 하는 욕망,

And here's the best part.

그리고 여기가 가장 중요합니다.

We already know this.

우리는 이미 그것을 알고 있다. 과학은 우리 마음 속에 알고 있는 것을 확인하는 것 뿐이다.

The science confirms what we know in our hearts.

So, if we repair this mismatch between science and business,

그러니, 이제 우리가 사회과학과 비지니스가 알고 있는

괴리를 고쳐 나간다면,

if we bring our motivation, notions of motivation

우리의 동기 부여라는 개념을

into the 21st century,

21세기에 활용한다면,

if we get past this lazy, dangerous, ideology

이 게으르고, 위험하고, 관념적인

of carrots and sticks,

채찍과 당근을 벗어난다면,

we can strengthen our businesses,

우리의 비지니스를 더 강력하게 할 수 있고,

we can solve a lot of those candle problems,

수 많은 촛불 문제를 풀 수 있으며,

and maybe, maybe --

그리고 아마, 아마도, 혹시라도,

we can change the world.

세상을 바꿀 수 있습니다.

I rest my case.

이상, 변론을 마치겠습니다.

(Applause)

(박수)