Rainer Strack: The surprising workforce crisis of 2030 — and how to start solving it now
212,042 views ・ 2014-12-03
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번역: Yookyung Nam
검토: Jeong-Lan Kinser
00:12
2014 is a very special year for me:
0
12973
3134
2014년은
저에게 아주 특별한 해입니다.
00:16
20 years as a consultant,
1
16107
1927
상담가로서 20년째,
00:18
20 years of marriage,
2
18034
1672
결혼생활도 20년째,
00:19
and I'm turning 50 in one month.
3
19706
3181
그리고 한 달 후에 50세가 됩니다.
00:22
That means I was born in 1964
in a small town in Germany.
4
22887
5550
저는 1964년에 독일의
한 작은 마을에서 태어났습니다.
00:28
It was a gray November day,
5
28437
1718
11월의 어느 흐린 날,
00:30
and I was overdue.
6
30155
1880
저는 출산예정일보다
늦게 태어났습니다.
00:32
The hospital's maternity ward
was really stressed out
7
32035
3483
병원의 분만실은
이미 많이 지친 분위기였어요.
00:35
because a lot of babies were born
on this gray November day.
8
35518
4505
왜냐하면 11월의 이 흐린 날,
많은 아기들이 태어났거든요.
00:40
As a matter of fact,
9
40023
2122
사실은요,
1964년은 독일에서 가장 높은
출산율을 기록한 해입니다.
00:42
1964 was the year with the highest
birth rate ever in Germany:
10
42145
4426
00:46
more than 1.3 million.
11
46571
2020
130만 명을 넘었으니까요.
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
48591
3134
작년에 독일에서 태어난 아기가
겨우 60만을 넘었으니
00:51
so half of my number.
13
51725
1502
제가 태어난 해의 반이네요.
00:53
What you can see here
is the German age pyramid,
14
53490
3831
여기서 볼 수 있는 것은
독일의 연령 피라미드인데요,
00:57
and there, the small black point
at the top, that's me.
15
57321
2809
저 꼭대기에 있는 작은 점,
그게 저입니다.
01:00
(Laughter) (Applause)
16
60130
3994
(웃음) (박수)
01:06
In red, you can see the potential
working-age population,
17
66307
4133
빨간 부분은 잠재적인
노동연령 인구를 가리킵니다.
01:10
so people over 15 and under 65,
18
70440
4249
즉 15세 이상
65세 이하의 사람들이죠.
01:14
and I'm actually only interested
in this red area.
19
74689
3715
저는 사실 이 빨간 부분에만
관심이 있습니다.
01:18
Now, let's do a simple simulation
20
78404
2043
자, 이제 단순한
시뮬레이션을 해봅시다.
01:20
of how this age structure will develop
over the next couple of years.
21
80447
4528
이 연령구조가 몇 년 후에
어떻게 될까에 대해서요.
01:24
As you can see,
22
84975
1439
여러분들도 보시다시피,
01:26
the peak is moving to the right,
23
86414
2299
정점이 오른쪽으로 이동하고 있습니다.
01:28
and I, with many other baby boomers,
will retire in 2030.
24
88713
6525
저도 그렇고, 다른 많은 베이비 붐 세대의
사람들이 2030년에 은퇴를 하겠죠.
01:35
By the way, I don't need any forecasts
25
95238
2275
그런데, 저는 이
빨간 부분을 예측하기 위해
01:37
of birth rates for predicting
this red area.
26
97513
2869
출산율을 미리 알 필요도 없습니다.
01:40
The red area,
27
100406
1248
이 빨간 부분,
01:41
so the potential
working-age population in 2030,
28
101678
3612
즉, 2030년의
잠재적인 노동연령 인구는
01:45
is already set in stone today,
29
105291
3298
이미 오늘날 고정되어 버렸거든요.
01:48
except for much higher migration rates.
30
108589
3552
이민율이 훨씬 높아지지 않는다면요.
01:52
And if you compare this red area in 2030
with the red area in 2014,
31
112141
6130
그리고 2030년의 이 빨간 부분을
2014년의 빨간 부분과 비교를 해보면
01:58
it is much, much smaller.
32
118271
3111
훨씬 더 작습니다.
02:01
So before I show you
the rest of the world,
33
121382
2438
그럼 세계의 나머지
지역을 보여드리기에 앞서,
02:03
what does this mean for Germany?
34
123820
3297
이게 독일에서
의미하는 바는 무엇일까요?
02:07
So what we know from
this picture is that the labor supply,
35
127117
4087
이 그림에서 우리가 알 수 있는 것은
노동의 공급이,
02:11
so people who provide labor,
36
131204
1927
즉 노동력을 공급하는 사람들이,
02:13
will go down in Germany,
and will go down significantly.
37
133131
3669
독일에서 감소할 것이고,
그 감소폭은 상당할 것이라는 것이죠.
02:16
Now, what about labor demand?
38
136800
2600
자, 노동의 수요는 그럼 어떡하죠?
02:19
That's where it gets tricky.
39
139400
1811
여기서부터 문제는 까다로워집니다.
02:22
As you might know, the consultant's
favorite answer to any question is,
40
142163
4807
아실지 모르지만, 어떤 질문에든
상담가가 하기 좋아하는 대답은,
02:26
"It depends."
41
146970
1741
"상황에 따라 다릅니다."이죠.
02:28
So I would say it depends.
42
148711
2368
따라서 저도 상황에 따라
다르다고 말씀드리겠습니다.
02:31
We didn't want to forecast the future.
43
151079
2369
우리는 미래를
예측하고자 했던 것이 아닙니다.
02:33
Highly speculative.
44
153448
1509
상당히 추측에 근거한 일이니까요.
02:34
We did something else.
45
154957
1556
대신 다른 걸 했습니다.
02:36
We looked at the GDP
and productivity growth of Germany
46
156513
3390
우리는 독일의 지난 20년동안의
02:39
over the last 20 years,
47
159903
1695
GDP와 생산성 성장을 관찰했습니다.
02:41
and calculated the following scenario:
48
161598
2484
그리고 그에 따른 시나리오를
계산해보았죠.
02:44
if Germany wants to continue
this GDP and productivity growth,
49
164082
4481
독일이 계속 이 GDP와
생산성 성장을 유지하고 싶다면,
02:48
we could directly calculate
50
168563
2113
우리는 바로
계산해볼 수 있을 것입니다.
02:50
how many people Germany would need
to support this growth.
51
170676
3971
이 성장을 뒷받침하기 위해 독일이
얼마나 많은 사람들을 필요로 할지를요.
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
174647
2972
이것이 노동 수요를 가리키는
녹색 선입니다.
02:57
So Germany will run into
a major talent shortage very quickly.
53
177619
5712
그래서 독일은 꽤 조만간 주요인재들이
부족해지는 때가 올 것입니다.
03:03
Eight million people are missing,
54
183331
1834
8백만 명이 부족합니다.
03:05
which is more than 20 percent
of our current workforce,
55
185165
2763
이는 현재 우리 노동력의
20%보다도 더한 숫자입니다.
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
187928
2670
큰 수치죠, 아주 큰 수치죠.
03:10
And we calculated several scenarios,
57
190598
2113
우리는 여러개의 시나리오를
계산해봤는데요.
03:12
and the picture always looked like this.
58
192711
2462
그럴 때마다 그림은
항상 이런 모습이었습니다.
03:16
Now, to close the gap,
59
196565
1881
이제 이 격차를 없애기 위해서
03:18
Germany has to significantly
increase migration,
60
198446
4063
독일은 이주민을
상당한 정도로 늘려야 하고,
03:22
get many more women in the workforce,
61
202509
2206
더 많은 여성 인력을 구해야 하며,
03:24
increase retirement age —
62
204715
1765
은퇴 연령을 높여야 합니다.
03:26
by the way, we just
lowered it this year —
63
206480
2415
- 올해가 되어서 낮췄습니다만 -
03:28
and all these measures at once.
64
208895
2763
이 모든 게 한꺼번에 이루어져야 해요.
03:31
If Germany fails here,
Germany will stagnate.
65
211658
4063
만약 독일이 여기서 실패하면
경기는 침체될 겁니다.
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
215721
2322
우리는 더 이상 성장하지 않겠죠.
왜냐구요?
03:38
Because the workers are not there
who can generate this growth.
67
218043
3413
이런 성장을 만들어낼 수 있는
노동자들이 없으니까요.
03:41
And companies will look
for talents somewhere else.
68
221456
4457
그리고 회사들이
다른 곳에서 인재를 찾겠죠.
03:45
But where?
69
225913
1376
하지만 어디서 찾을까요?
03:48
Now, we simulated labor supply
and labor demand
70
228730
4046
이제 우리는 세계 GDP의
70퍼센트 이상을 대표하는
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
232776
3169
세계에서 가장 큰 15개 경제 국가들의
03:55
representing more than 70 percent
of world GDP,
72
235945
3692
노동 공급과 수요를 가지고
모의 실험을 해봤습니다.
03:59
and the overall picture
looks like this by 2020.
73
239637
3947
2020년까지의
큰 그림이 이와 같습니다.
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
243584
2693
파란색이 노동 과잉을 가리키고,
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
246277
2485
빨간색이 노동 부족을 가리킵니다.
04:08
and gray are those countries
which are borderline.
76
248762
3692
회색은 경계선에 있는 나라들이고요.
04:12
So by 2020, we still see a labor surplus
in some countries,
77
252454
6106
그래서 2020년까지 우리는 일부 국가에서
여전히 노동 과잉을 경험할 겁니다.
04:18
like Italy, France, the U.S.,
78
258560
2183
이탈리아, 프랑스, 미국 같은 나라들이죠.
04:20
but this picture will change
dramatically by 2030.
79
260743
4597
하지만 이 그림은 2030년까지
극적으로 달라질 것입니다.
04:25
By 2030, we will face
a global workforce crisis
80
265340
4621
2030년에 우리는 전 세계적으로
노동력의 위기에 직면하게 될 거예요.
04:29
in most of our largest economies,
81
269961
2995
세계에서 가장 큰
경제국가들의 대부분에서요.
04:32
including three
out of the four BRIC countries.
82
272956
2415
BRIC의 4개국 중에서
3개를 포함해서 말이죠.
04:35
China, with its former
one-child policy, will be hit,
83
275371
3158
중국은 이전에 시행했던
한 자녀정책으로 타격을 입을 것이고,
04:38
as well as Brazil and Russia.
84
278529
3924
브라질이나 러시아도 마찬가지입니다.
04:42
Now, to tell the truth,
85
282453
3715
솔직하게 말씀드리자면,
04:46
in reality, the situation
will be even more challenging.
86
286168
4806
실제로 상황은 더 힘들 수도 있습니다.
04:50
What you can see here are average numbers.
87
290974
3343
지금 보시는 건 평균 수치들인데요.
04:54
We de-averaged them
88
294317
1696
우리는 이것들을
평균내기 전 상태로 돌려서
04:56
and broke them down
into different skill levels,
89
296013
2620
여러 개의 능력수준으로
쪼개어 보았습니다.
04:58
and what we found
90
298633
1317
그리고 발견한 것은
04:59
were even higher shortfalls
for high-skilled people
91
299950
3934
숙련된 노동자들의 수가
많이 부족한 것에 반해,
05:03
and a partial surplus
for low-skilled workers.
92
303884
4179
덜 숙련된 노동자들은 부분적으로
과잉 상태라는 것입니다.
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
308063
3158
전체적으로 이렇게
노동력이 부족한 상태에서
05:11
we will face a big
skill mismatch in the future,
94
311221
4232
우리는 미래에 숙련도 면에서
짝이 맞지 않는 상황에 직면할것이고,
05:15
and this means huge challenges
95
315477
1699
이것은 큰 어려움을 의미하죠.
05:17
in terms of education, qualification,
96
317200
2065
교육이나
자격조건의 측면에서도 그렇고,
05:19
upskilling for governments and companies.
97
319289
3025
정부나 기업의
숙련도 향상 측면에서도요.
05:24
Now, the next thing we looked into
was robots, automation, technology.
98
324397
5978
다음으로 우리가 본 것은
로봇, 자동화, 기술입니다.
05:30
Will technology change this picture
and boost productivity?
99
330375
4014
기술이 이런 그림을 바꾸고
생산성을 높일 수 있을까요?
05:35
Now, the short answer would be
100
335728
2070
짧게 답하자면,
05:37
that our numbers already include
a significant growth in productivity
101
337798
4561
이 숫자들은 이미 기술이 가져온
05:42
driven by technology.
102
342359
1583
생산성의 상당한 성장을
포함하고 있다는 것입니다.
05:45
A long answer would go like this.
103
345093
3535
길게 답하자면 이렇게 되겠죠.
05:48
Let's take Germany again.
104
348628
2485
다시 독일의 예를 들어보죠.
05:51
The Germans have
a certain reputation in the world
105
351113
2554
독일은 생산성의 측면에서
05:53
when it comes to productivity.
106
353667
2577
어느 정도 세계적으로
명성이 있는 나라입니다.
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office
for almost two years,
107
356244
4597
90년대에 전 우리 보스턴 사무실에서
거의 2년 정도 근무했었는데요.
06:00
and when I left, an old senior partner
told me, literally,
108
360841
4157
제가 떠날 때, 연세가 있으신 한 동료가
저한테 말그대로 이렇게 말씀하셨습니다.
06:04
"Send me more of these Germans,
they work like machines."
109
364998
3482
"독일 사람들을 내게 좀 더 보내줘요.
그들은 기계처럼 일을 해요."
06:08
(Laughter)
110
368480
4487
(웃음)
06:12
That was 1998.
111
372967
3292
그게 1998년이었습니다.
06:16
Sixteen years later,
you'd probably say the opposite.
112
376259
3483
16년 후, 여러분은
아마 반대로 말씀하실 걸요.
06:19
"Send me more of these machines.
They work like Germans."
113
379742
3668
"이런 기계들을 더 보내줘.
기계가 독일 사람들처럼 일을 해."
06:23
(Laughter) (Applause)
114
383410
4156
(웃음) (박수)
06:30
Technology will replace
a lot of jobs, regular jobs.
115
390108
4703
기술은 많은 직업,
정규직을 대체하게 될 것입니다.
06:34
Not only in the production industry,
116
394811
1997
단지 생산을 하는 산업뿐 아니라
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
396808
1858
사무실 직원들조차도 위태롭습니다.
06:38
and might be replaced by robots,
118
398690
2831
로봇, 인공 지능, 빅 데이터, 자동화로
06:41
artificial intelligence,
big data, or automation.
119
401521
2515
대체될 지도 모르겠군요.
06:45
So the key question is not
if technology replaces some of these jobs,
120
405120
4922
그래서 핵심질문은 기술이 이런 직업을
대체할 것인가의 여부가 아니라
06:50
but when, how fast, and to what extent?
121
410042
3646
언제, 얼마나 빨리, 어느 정도로
대체할 것인가입니다.
06:53
Or in other words,
122
413688
1695
다시 말해서,
06:55
will technology help us
to solve this global workforce crisis?
123
415383
4676
기술이 이런 세계적인 노동력의 위기를
해결하는 데 도움이 될까요?
07:01
Yes and no.
124
421334
1920
도움이 되기도하고 되지 않기도 하죠.
07:03
This is a more sophisticated
version of "it depends."
125
423254
2902
"상황에 따라 달라요."보다는
좀 더 세련된 버전이군요.
07:06
(Laughter)
126
426156
1047
(웃음)
07:07
Let's take the automotive industry
as an example,
127
427227
5083
자동차 산업을 예로 들어보겠습니다.
07:12
because there, more than 40 percent
of industrial robots are already working
128
432310
4504
왜냐하면 거기에는 40%가 넘는
산업 로봇들이 이미 일을 하고 있고
07:16
and automation has already taken place.
129
436814
2732
자동화가 이미 자리를 잡았기 때문이죠.
07:21
In 1980, less than 10 percent
of the production cost of a car
130
441332
5327
1980년에
자동차 한 대의 생산 비용에서
07:26
was caused by electronic parts.
131
446659
2670
전자 부품이 차지하는 건
10% 미만이었습니다.
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
449329
3251
오늘날 이 비율은 30%를 넘었고
07:32
and it will grow
to more than 50 percent by 2030.
133
452580
4823
2030년에는
50%를 넘어설 것입니다.
07:37
And these new electronic parts
and applications
134
457427
4181
이런 새로운 전자 부품과 응용은
07:41
require new skills
and have created a lot of new jobs,
135
461632
4020
새로운 능력을 요구하고
새로운 직업을 창조해냈죠.
07:45
like the cognitive systems engineer
136
465652
2547
운전자와 전자 시스템 간의
상호작용을 최적화하는
07:48
who optimizes the interaction
between driver and electronic system.
137
468223
4465
인지 시스템 공학자처럼 말입니다.
07:54
In 1980, no one had the slightest clue
that such a job would ever exist.
138
474081
6587
1980년에는 그런직업이 존재하리라고
아무도 생각조차 하지 못했죠.
08:01
As a matter of fact,
139
481534
1493
사실상
08:03
the overall number of people
involved in the production of a car
140
483051
4195
자동차를 생산하는 데
관여하는 사람의 수는
08:07
has only changed slightly
in the last decades,
141
487246
3413
로봇과 자동화에도 불구하고
08:10
in spite of robots and automation.
142
490659
3018
지난 수십 년 간
아주 약간만 줄어들었습니다.
08:13
So what does this mean?
143
493677
1766
그래서 이것이 뭘 의미하죠?
08:15
Yes, technology
will replace a lot of jobs,
144
495443
2413
네, 기술은 많은 직업들을
대체할 거예요.
08:17
but we will also see a lot of new jobs
and new skills on the horizon,
145
497880
5827
하지만 새로운 직업과 새로운 능력이
지평선 위로 떠오르는 것도 볼 겁니다.
08:23
and that means technology will worsen
our overall skill mismatch.
146
503731
6037
그리고 이것은 기술이 전체 숙련도의
불일치를 악화시킬 것을 의미하죠.
08:29
And this kind of de-averaging
147
509768
1742
이런 탈평준화 현상은
08:31
reveals the crucial challenge
for governments and businesses.
148
511510
3601
정부와 기업들이 겪게 될
중대한 어려움을 보여줍니다.
08:37
So people, high-skilled people,
149
517175
3831
그래서, 사람들,
고도로 숙련된 사람들,
08:41
talents, will be the big thing
in the next decade.
150
521006
4040
그리고 그 능력이 다음 10년동안
아주 큰 역할을 하게 될 겁니다.
08:45
If they are the scarce resource,
we have to understand them much better.
151
525046
5642
그들이 희소자원이라면, 우리는 그들을
더 잘 이해하도록 해야 합니다.
08:50
Are they actually willing to work abroad?
152
530688
2949
그들이 해외로 나가
기꺼이 일하려 할까요?
08:53
What are their job preferences?
153
533637
1765
그들은 어떤 직업을 선호할까요?
08:56
To find out, this year we conducted
a global survey
154
536552
5041
이걸 알아내고자 우리는 올해
세계적인 조사를 실시했습니다.
09:01
among more than 200,000 job seekers
from 189 countries.
155
541617
5253
189개국에서 200,000명이 넘는
구직자들을 대상으로요.
09:08
Migration is certainly
one key measure to close a gap,
156
548021
5428
이민이 확실히 격차를 좁혀주는
중요한 척도이긴 합니다.
09:13
at least in the short term,
157
553469
1544
적어도 단기적으로는요.
09:15
so we asked about mobility.
158
555013
2600
그래서 우리는 유동성에 대해 물어봤죠.
09:17
More than 60 percent
of these 200,000 job seekers
159
557613
4621
이 200,000명이 넘는
구직자들의 60%가 넘는 숫자가
09:22
are willing to work abroad.
160
562234
2600
기꺼이 해외에서 일하고자 합니다.
09:24
For me, a surprisingly high number.
161
564834
2160
저에게는 아주
놀라울 정도로 높은 수치였죠.
09:26
If you look at the employees
aged 21 to 30,
162
566994
3413
21세에서 30세 사이의 직원들을 보면
09:30
this number is even higher.
163
570407
2299
이 수치는 훨씬 더 높습니다.
09:32
If you split this number up by country,
164
572706
3320
이 수치를 국가별로 나누어보면
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
165
576026
5201
네, 전 세계가 유동적이지만
부분적으로만 그렇습니다.
09:41
The least mobile countries
are Russia, Germany and the U.S.
166
581227
4052
가장 덜 유동적인 나라는
러시아, 독일, 미국입니다.
09:46
Now where would these people like to move?
167
586358
3274
그럼 이 사람들은
어디로 이동하고 싶어할까요?
09:49
Number seven is Australia,
where 28 percent could imagine moving.
168
589632
4830
7위가 호주군요.
28%가 이민을 생각하고 있고,
09:54
Then France, Switzerland,
Germany, Canada, U.K.,
169
594462
4318
프랑스, 스위스, 독일, 캐나다,
영국이 그 다음이고
09:58
and the top choice
worldwide is the U.S.
170
598804
3305
세계적으로 가장 많이
선택한 나라는 미국입니다.
10:02
Now, what are the job preferences
of these 200,000 people?
171
602744
3495
200,000명이
갖고 싶은 직업은 무엇일까요?
10:06
So, what are they looking for?
172
606263
1483
그들은 무엇을 원하는 걸까요?
10:09
Out of a list of 26 topics,
salary is only number eight.
173
609043
6432
26가지의 주제들 중
봉급은 8위에 불과합니다.
10:15
The top four topics
are all around culture.
174
615475
4528
모든 문화권을 통틀어
최고의 4가지 주제가 선정되었는데요.
10:20
Number four,
175
620003
1555
4위,
10:21
having a great relationship with the boss;
176
621558
2996
상사와 좋은 관계를 맺는 것;
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
624554
4017
3위, 일과 생활 간의
멋진 균형을 즐기는 것;
10:28
two, having a great relationship
with colleagues;
178
628571
3761
2위, 동료들과
좋은 인간관계를 맺는 것;
10:32
and the top priority worldwide
179
632332
3395
그리고 세계에서 최고로 꼽힌 것은
10:35
is being appreciated for your work.
180
635751
3589
자신이 일한 것에 대해
감사하게 여겨지는 것입니다.
10:40
So, do I get a thank you?
181
640321
2831
자, 제가 고맙다는 말을 들을까?
10:43
Not only once a year
with the annual bonus payment,
182
643152
3344
매년 한번씩 보너스를
지급받을 때만이 아니라
10:46
but every day.
183
646496
2205
매일 말입니다.
10:48
And now, our global workforce crisis
becomes very personal.
184
648701
5225
자, 이제 우리의 세계적인 노동력 위기는
아주 개인적인 문제가 되고 있습니다.
10:53
People are looking for recognition.
185
653926
3041
사람들은 인정받기를 원합니다.
10:56
Aren't we all looking
for recognition in our jobs?
186
656967
3300
우리 모두가 우리의 직장에서
인정받기를 원하지 않습니까?
11:03
Now, let me connect the dots.
187
663302
3580
자, 이제 점들을 연결해보겠습니다.
11:06
We will face a global workforce crisis
188
666882
2368
우리는 세계적인
노동력 위기를 맞이할 것입니다.
11:09
which consists
of an overall labor shortage
189
669250
2972
이 위기에는
전체적인 노동력 부족뿐 아니라
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
672222
1951
숙련도의 불일치와
11:14
plus a big cultural challenge.
191
674173
3134
거대한 문화적인 어려움도 있습니다.
11:17
And this global workforce crisis
is approaching very fast.
192
677307
3924
그리고 이 세계적인 노동력 위기가
굉장히 빨리 다가오고 있습니다.
11:21
Right now, we are
just at the turning point.
193
681231
2740
바로 당장, 우리는
전환의 기로에 서 있습니다.
11:23
So what can we, what can governments,
what can companies do?
194
683971
4388
그러면 우리가, 정부가,
기업이 무엇을 할 수 있을까요?
11:28
Every company,
195
688359
1603
모든 회사가,
11:29
but also every country,
196
689962
1787
그리고 모든 나라가,
11:31
needs a people strategy,
197
691749
1928
인간 전략을 필요로 합니다.
11:33
and to act on it immediately,
198
693677
2972
그리고 즉시 그 전략을
행동으로 옮겨야 합니다.
11:36
and such a people strategy
consists of four parts.
199
696649
3947
그 인간 전략은
4가지 부분으로 이루어져 있는데요.
11:40
Number one, a plan
200
700596
1811
1번, 다양한 직업과 다양한 능력에 대한
11:42
for how to forecast supply and demand
for different jobs and different skills.
201
702407
6130
공급과 수요를 예측할 수 있는
방법에 대한 계획입니다.
11:48
Workforce planning will become
more important than financial planning.
202
708537
4735
재정적인 계획보다 노동력 계획이
점점 더 중요해질 겁니다.
11:54
Two, a plan for
how to attract great people:
203
714109
3623
2번, 좋은 사람들을 끌어들이는
방법에 대한 계획입니다:
11:57
generation Y, women, but also retirees.
204
717732
3099
Y세대, 여성들, 그리고 퇴직자들요.
12:01
Three, a plan for how to educate
and upskill them.
205
721865
3989
3번, 그들을 교육시키고 능숙하게
만드는 방법에 대한 계획입니다.
12:05
There's a huge
upskilling challenge ahead of us.
206
725878
2555
우리 앞에, 숙련도를 높여야 하는
큰 과제가 있습니다.
12:09
And four,
207
729666
1834
그리고 4번,
12:11
for how to retain the best people,
208
731500
2529
어떻게 최고인력들을
보유할 지에 대한 방법입니다.
12:14
or in other words,
209
734053
1346
다시 말해서,
12:15
how to realize an appreciation
and relationship culture.
210
735423
4875
사람의 진가를 알아봐주고 좋은
관계의 문화를 실현하는 방법이죠.
12:23
However, one crucial underlying factor
is to change our attitudes.
211
743643
6032
하지만 한 가지 중요한 내재적 요소는
우리의 태도를 바꾸는 것입니다.
12:30
Employees are resources, are assets,
212
750424
4203
노동자들은 자원이고 재산이지,
12:34
not costs, not head counts,
213
754627
2445
비용이 아니고 머릿수도 아니고,
12:37
not machines,
214
757096
1385
기계도 아니고,
12:38
not even the Germans.
215
758505
1541
심지어 독일인도 아닙니다.
12:40
Thank you.
216
760176
1102
감사합니다.
12:41
(Applause)
217
761302
3887
(박수)
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