별 생각 없다. 빅데이터라는 말이 쓰여진 지 한 5년 정도 됐다. 난 그 전, 15년 전부터 이 일을 해 왔다. 난 그냥 내가 할 일을 해 왔을 뿐이다. 결과적으로 존재하지 않은 일을 했던 것인데 이제 와서 빅데이터 전문가라고 불리는 것이다. 

 

 

 

말 그대로 사람의 마음을 이해하고 캐내는 것이다. 사람들이 이야기하고 글을 쓸 때 생각이 들어간다. 그걸 모으면 생각의 조각들이 생긴다. 그 데이터들을 합치면 전체가 이해된다. 그래서 ‘Mind’가 아닌 복수형 ‘Minds’라고 쓴 것이다. 

 

 

 

그렇다. 소셜마인드를 읽는 것이다. 사람들이 어떤 것들을 고민하고 어떻게 살고 있는지, 그리고 어떻게 이해하고 어떻게 합의하는지 생각의 다양한 매커니즘들을 읽어내는 것이다. 그렇게 해서 사람이 만든 데이터를 다시 사람에게 돌려주는 것이다. 

 

 

 

컴퓨터는 사람의 언어를 이해하는 기술을 계속 습득해 나간다. 앞으로 통ㆍ번역가는 없어질 직업이라고 말하지 않는가. 그렇게 유능한 컴퓨터 소프트웨어를 이용해 사람들이 남긴 수백억 개 데이터 속에서 유의미한 패턴을 찾아내는 것이다. 마치 광업처럼 흥미로운 일이다. 

 

 

 

당연하다. 예를 들어 사람들의 외식패턴을 분석해 보자. 맛있는 공간 못지않게 ‘사진찍기 좋은’ 공간을 선호하는 패턴이 있다. 이것은 앞으로 조명산업이 뜬다는 의미이다. 감각적인 조명을 살릴 수 있는 인테리어 사업도 함께 뜰 수 있다. 이것이 트렌드다. 

 

 

 

욕망이 인풋이라면 산업은 아웃풋이다. 욕망은 존재하는데 산업은 아직 준비되지 않은 것, 그게 트렌드다. 즉 욕망을 파악하면 산업을 예측할 수 있다는 것이다. 그래서 나는 욕망을 ‘Understanding’으로 생각한다. 욕망을 이해하면 부족한 부분을 알게 된다. 그걸 도와주는 게 산업이다. 그러니까 벤치마킹, 카피하려하지 말고 변화된 욕망을 읽는 것이 중요하다. 이렇게 욕망을 읽어내면 트렌드는 도처에 널려 있다. 

 

 

컴퓨터의 역할과 사람의 역할이 효과적으로 구분되어야 할 거 같다. 

 

그렇다. 기계가 절반을 해 준다. 나머지 분석은 사람이 하는 것이다. 위의 예를 들면 외식 패턴에서 사진찍기 좋은 공간을 선호하는 패턴을 알아내는 것은 컴퓨터가 한다. 여기서 조명산업이 뜨겠다는 분석은 사람이 한다. 난 이 방식을 ‘기계와의 협업’이라고 말한다. 기계가 할 수 있는 일을 똑같이 하면 기계에게 진다. 기계가 못하는 걸 하면서 협업을 이루어나가야 기계도 인간도 살아남을 수 있다. 

 

 

 

산업혁명 초기 기계에 적응 못한 사람들이 기계를 파괴하는 러다이트 운동을 벌였다. 그렇게 기계와 경쟁한 사람들은 적응을 못한 반면 기계가 못 하는 걸 손으로 한 사람들은 장인으로 살아남았다. 산업기술이 더욱 발전한 현재는 보다 적극적으로 기계와 네트워킹하려는 사고가 필요하다. 

 

 

산업기술이 발달하고 자동화가 보편화되면서 사람들의 일자리가 주는 것은 기정사실이다. 이런 상황에서 기계와의 네트워킹이라는 말은 어렵게 느껴진다. 

 

‘Technological unemployment’는 어쩔 수 없는 현실이다. 인간 모집단이 효율화를 위해 그쪽으로 드라이브를 걸기 때문이다. 이런 현실에서 ‘Sudden death’를 피하고 조금이라도 확률이 있는 쪽을 선택하는 게 중요하다. 기계의 로직을 잘 살펴보면 기계가 할 수 없는 일들이 있다. 추상화되어 있거나 깊은 생각이 필요한 일, 크리에이티브한 작업 그리고 인간과 인간을 엮어 주는 일 등 기계가 하기 어려운 일을 찾아야 한다. 

 

 

 

이른바 ‘승자의 저주’다. 한 방식으로 성장했기 때문에 그것만 유효할 것이라고 생각하는 거다. 자산이 생기면 아파트를 샀고 그게 올라 돈을 벌었다. 하지만 지금은 아파트 안 오른다. 그래도 아파트를 사는 것이다. 그것 밖에 모르니까. 이런 현상은 단일민족이라는 집단성, 군대문화, 수직계열화되어 있는 의사결정체계 등에도 기인한다고 본다. 교과서를 주고 정답을 맞추도록 체크업하는 교육현실도 문제다. 

 

 

 

바뀌고 있다. 예를 들어 서울대 졸업생들이 9급 공무원 시험을 보고 교직원 시험을 본다. 교수들은 더 좋은 일을 할 수 있는데 왜 그러냐고 이해를 못한다. 하지만 학생들은 어차피 신분상승이 어려운 상황에서 저녁이 있는 삶을 택하겠다고 말한다. 누구의 판단이 옳은지는 모른다. 하지만 사고의 패턴과 의사결정 방향이 스스로 답을 찾아가고 있는 방향으로 조금씩 바뀌고 있는 것은 사실이다. 

 

 

 

중요한 건 자발성이다. 한국에서 안 되니까 나가라. 이건 회피의 논리다. 한국이 힘들어서가 아니라 해외진출이 ‘좋아서’ 나가야 한다. 피해가면 어디든 힘들다. 좋아서 가야 한다. 예를 들어 추세에 따라 러시아로 가려는 청년이 있다고 치자. 그곳에 가면 러시아가 정말 좋아서 간 청년이 반드시 있다. 그 청년에게는 못 당한다. 자기가 좋아하는 걸 스스로 결정하고 실행한다면 그 곳이 한국이든 코스타리카든 그곳에 그의 천국이 되는 것이다. 

 

 

 

심리학, 사회학, 철학, 인류학 등 여러 인문학 분야 교수님들과 대화를 통해 많이 배웠다. 그렇게 어깨 너머로 약간 배운 게 인문학을 조금 이해할 수 있는 수준이 된 것 같다. 강의를 하면서도 현장에서 청중들의 말을 많이 듣고 많이 배운다. 

 

 

 

“소비자는 기업만큼 브랜드를 중요하게 여기지 않는다. 일단 기억을 못한다. 소비자가 우리 브랜드를 좋아하고 사랑해주길 바라는 것은 기업의 환상일 뿐이다. 

 

나는 대학원을 마치고 IT 일을 하다가 마케팅 쪽으로 분야를 바꾸었다. 그때 가장 먼저 한 일이 머리 기르는 것이었다. IT 분야에서는 10년쯤 일했으니 사람들이 내가 누군지 대충 알아주었는데, 마케팅 쪽에 오니 아무런 존재감이 없었다. 명함을 건네도 다음에 만나면 또 모르고. 그래서 머리를 길렀다.

 

그 뒤로는 처음 본 사람들도 ‘아, 머리 긴 애’ 하며 잘 기억해 줬다. 팍스콘 회장이 두 번째 본 나를 기억한 것도 순전히 머리 덕분이었다. 일반적으로 IT업계 출신이라고 하면 머리도 짧고 캐주얼하게 입는다는 선입견이 있는데, 그 중에 머리 긴 사람이 하나 있으니 기억한 것이다. 

 

남들과 똑같아 보이면 그 순간 가치가 사라진다. 어떻게든 달라야 한다. 다르면 인지가 되고, 인지된 다음에 기능을 올리면 자연스럽게 기억된다. 이 프로세스를 나의 차별화에 그대로 적용한 것이다. ‘송길영’이란 이름 석 자를 알리는 것보다 나의 특징과 효용을 알리면 자연스럽게 사람들에게 기억된다.”