우버의 생산관리 역량고객이 스마트폰에 설치한 우버 앱을 통해 탑승호출을 하면, 우버는 고객과 운전자를 플랫폼을 통해 연결하며, 연결의 결과 운전자가 고객에게 운송서비스를 제공한다. 고객은 앱을 통해 운송서비스에 대한 비용을 지불하는데, 이 비용은 우버와 운전자가 함께 나누어 가진다. 이를 고려할 때, 우버는 차량 공유 비즈니스 모델에 속하는 것으로 보인다.차량 공유 비즈니스 모델은 네트워크를 통한 시장 독점을 노린다. 양면시장 이론에 따르면, 양면시장의 경우 플랫폼은 두 시장에 서로 다른 서비스를 제공하며, 두 시장 간에는 네트워크 효과가 존재한다. 네트워크 효과란 플랫폼을 이용하는 양쪽 당사자들이 서로를 끌어들이는 것을 의미하는데, 우버의 경우, 승객은 대기시간이 짧은 앱을 선호할 것이다. 이는 많은 운전자를 보유한 플랫폼에서 가능할 것이고, 운전자 역시 승객이 많은 앱을 사용할 것이다. 승객과 운전자가 서로를 끌어들이게 되면, 운전자는 더 낮은 운임에서도 많은 수익을 낼 수 있다. 운임이 낮춰지면 승객은 더 증가할 것이고, 이를 통해 규모의 경제를 실현한다면 우버는 시장에서 다른 경쟁사를 도태시키고, 끝까지 살아남아 가격 결정권을 가질 수 있게 된다.그렇기 때문에 우버는 POM상의 목적을 ‘운전자 풀 확대와 승객 확보’로 삼은 것으로 보인다. 본 보고서는 이러한 목적을 달성하기 위한 우버의 전략을 아래와 같이 6가지로 분석하였다.1. 막대한 마케팅 비용우버는 리프트 등과의 경쟁에서 이겨 운전자와 승객을 많이 끌어오기 위해 막대한 마케팅 비용을 지출하고 있다. 실제로 2018년에는 매출의 28%에 달하는 32억 달러(3조 7900억)를 마케팅 비용으로 사용하였다. 이로 인해 우버는 3년째 적자에서 벗어나지 못하고 있다.2. 차량을 소유하지 않은 운전자에게 차량 리스·렌탈 지원우버는 차량을 소유하지 않은 운전자가 하루 혹은 일주일 기준으로 차량을 리스·렌탈해 운송서비스를 제공할 수 있도록 지원하고 있다.3. 운전자에게 최종목적지를 알리지 않기운전자들은 고객이 있는 위치에 도착해 앱에서 도착을 체크하기 전까지는 고객의 최종목적지를 알 수 없다. 이는 운전자의 탑승호출 수락 빈도를 높여 고객의 수요를 높이는 역할을 한다. 예컨대, 기본요금밖에 나오지 않는 최종목적지까지의 탑승호출이 이루어졌다고 할 때, 운전자 입장에서는 이를 수락하지 않고 기다렸다가 좀 더 요금이 많이 나오는 호출을 기다리는 것이 유리할 것이다. 그러나 우버의 입장에서 보면, 이러한 운전자의 결정이 고객의 대기시간을 늘리거나 탑승호출을 취소시키는 등 부정적 결과를 초래할 수 있다. 그러나 고객이 있는 장소에 도착하기 전까지 최종목적지를 알 수 없다면, 운전자가 이러한 의사결정을 하는 것이 불가능하다.4. 운전자에게 인센티브를 제공해 공급 유지우버는 운전자가 경쟁사의 동종 서비스를 제공하지 못하도록 유인한다. 이는 일명 ‘최소소득 보장 프로그램’으로, 우버는 1시간 당 10-26달러의 소득을 보장한다. 그러나 여기에는 조건이 있는데, 운전자가 90% 이상의 탑승호출 요청에 응해야 하고 시간당 1회 이상 운행을 해야 하며, 1시간에 최소 50분 이상은 앱을 켜고 있어야 한다는 것이다. 이는 운전자가 경쟁사의 서비스를 제공하지 못하도록 묶어두어 운전자의 공급을 유지하려는 전략이다.5. 가격급등제가격급등제는 앱상에서 서로 다른 색깔의 표현을 운전자에게 전달하여, 특정 지역의 수요-공급에 따른 일시적 요금 증가를 보여주는 시스템을 말한다. 가격급등이 이루어지면, 운전자는 급등가격이 시행되는 지역으로 몰려든다. 이로 인해 운전자 공급이 확대되며, 수요는 다시 감소한다. 승객은 대체로 자신의 현재 위치가 가격급등지역이라면, 인근 지역으로 이동해 차를 부르는 방식으로 대처하기 때문이다. 가격급등제가 시행되면 승객의 대기시간은 대부분 5분 이내로 감소하였고, 탑승호출의 수락빈도도 증가했다.우버는 이를 통해 운전자를 고용하지 않고서도 고용에 버금가는 효과를 발생시키고 있다. 매출을 늘리려면 수요가 증가하는 지역과 시간대에 서비스의 공급을 확대해야 할 필요가 있으나, 운전자는 피고용인이 아니기에 해당 지역과 시간대에 이들을 강제적으로 이동시킬 수 없다. 즉, 공급이 수요를 따라가지 못하면서 잠재적 손실이 발생할 수 있는 것이다. 그러나 우버는 가격급등제로 이러한 문제를 해결하고 있다. 가격급등제를 이용해 운전자들이 수요가 급등하는 지역으로 이동하도록 유도하고, 근무시간을 연장하도록 하여 고객의 대기시간을 감소시킬 수 있다.그러나 실제로 급등가격은 5분 이상 지속되지 않는 경우가 많았는데, 가격급등제가 해제되면 관련 비용은 온전히 운전자가 부담해야 한다. 급등가격만 보고 다른 지역으로 이동하였으나 가격급등이 해제되어 더 이상 수요가 없을 때, 이동시간과 기름값 등 여러 관련 비용에 대해서 우버는 보상해주지 않기 때문이다. 이처럼 우버는 운전자들을 고용한다면 발생하게 될 비용을 발생시키지 않으면서도 고용과 거의 동일한 효과를 내고 있는 것이다.6. 규제당국의 신원조회 강화를 거부우버는 운전자의 신원조회 강화를 지속적으로 거부해오고 있는데, 이를 시행할 경우 잠재적 운전자 풀이 줄어들 가능성이 늘기 때문인 것으로 보인다. 우버의 입장에서는, 운전자에 대한 신원조회 강화가 운전자 탐색비용을 증가시키고 운전자의 지속적인 수급에 있어 불확실성을 증대시킬 수 있다. 더불어 지문조회를 하게 되면, 운전자들이 자신들을 고용하기를 집단적으로 요구할 수도 있다. 즉, 운전자에 대한 신원조회 강화는 우버의 입장에서 비용의 증가로 이어지고, 운전자 공급을 축소시킬 수 있기 때문에 이를 거부하고 있는 것이다.
아마존아마존이 미래의 혁신을 선도할 기업으로 꼽히는 이유 중 하나는, 업계 간 경계를 허물고 있기 때문이다. 이는 기존의 경영학 프레임이나 산업 분류법으로는 분석할 수 없다. 아마존이 유통업체인지, 클라우드 컴퓨팅 회사인지, 영화 제작사인지에 대해 쉽게 답할 수 없는 것이다. 이처럼 아마존은 ‘온라인 서점’에서 출발해 마켓플레이스로 진화하였으며 이후에도 자신의 핵심 역량 안에서 비즈니스를 개척하고 성공시켜왔다. 그 뿐만 아니라, 아마존은 카니발라이제이션(cannibalization) 전략, 즉 자기파괴 전략을 취하고 있는데, 기존 주력사업에 피해를 주는 카니발라이제이션을 피해야 한다는 원칙을 깨고, 아마존에서는 카니발라이제이션이 상식처럼 여겨지고 있다. ‘플라이 휠’은 아마존 최고경영자(CEO)인 제프리 베저스가 사업계획을 구상하면서 종이 냅킨 위에 그렸다고 알려진 전략이다. 플라이 휠은 동력 없이 관성만으로 회전운동을 하는 자동차 부품을 뜻한다. 초기에는 엄청난 추진력이 필요하지만, 한 번 가속도가 붙으면 알아서 돌아간다. 플라이휠 모델은 2중 선순환 원리로 설명할 수 있는데, 비용 구조를 낮추어 싸게 팔아 고객의 경험을 향상시키면, 향상된 고객 경험은 트래픽을 높여 더욱 많은 판매자의 유입을 유도한다. 그 결과 규모가 커지면 고정비용이 낮아지고 효율성은 높아지며, 가격을 더 낮출 수 있다. 이를 통해 아마존은 월마트보다 더 큰 매장이 됐다.이상에서 살펴본 모든 전략은 결국 한 방향을 향하고 있는데, 바로 고객 가치에 대한 지독한 집착이다. 가격(price), 상품 다양성(selection), 구매가능성(availability)은 아마존에서 ‘3위 일체’로 불리는데, ‘고객들이 낮은 가격에 원하는 물건을 언제라도 살 수 있게 해야 한다’는 원칙은 아마존에서 타협의 대상이 되지 못하는 것이다. 고객가치를 높이기 위한 아마존의 특징적인 운영방식을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.1. IT를 적용한 물류창고의 혁신아마존은 직원들이 물류창고에 있는 수천만 개의 물품들 사이에서 고객이 주문한 물품을 찾아 작업대로 옮기기까지의 과정을 최적화하였다. 이로 인해 1초당 462건의 주문이 처리될 수 있었다. 물류창고 직원들의 역할은 물건을 분류하는 ‘소터(sorter)’와 물건을 찾아 배송대로 보내는 ‘피커(picker)’로 나뉜다. 소터는 새로 들어온 물품을 선반에 넣고 해당 물건의 위치 정보를 바코드에 기록하여 중앙컴퓨터로 전송한다. 중앙컴퓨터는 이를 기반으로 주문이 들어온 상품과 피커 사이의 거리를 계산하여 최단거리 동선을 피커의 스캐너 화면에 띄운다. 피커가 상품이 위치한 구역에 접근하면 팔찌를 통해 초음파로 진동을 보내준다. 피커가 상품을 찾아 스캐너에 정보를 읽히면, 다음 상품을 몇 초 안에 가져와야 하는지를 피커의 스캐너 화면에 다시 띄운다. 이는 피커가 시간을 낭비하지 않고 최대한 효율적으로 일할 수 있도록 하기 위해서이다. 아마존은 하루 동안 직원의 총 이동시간과 목표달성 여부 등과 같은 생산성을 수치화하여 목표시간 내에 일을 완수하지 못했다면 성과점수를 깎는다. 작업 속도가 떨어지는 직원에게는 “현재 목표 미달 상태이며, 작업 속도를 높이지 않으면 대가를 치르게 됩니다.”라는 경고 메시지를 보내기도 한다. 이를 통해 아마존은 물류창고를 혁신할 수 있었지만, 노동착취에 대한 비판이 나오기도 했다.2. 아마존 로보틱스(Amazon Robotics)아마존은 2012년, 무인자동화 로봇생산업 체인 키바시스템스(KIVA Systems)를 한화 약 8500억 원에 인수했다. 아마존이 단순히 기존의 물류창고 현장에 로봇을 도입하는 것을 넘어 제조회사를 통째로 인수한 것이다. 비즈니스인사이더에 따르면 아마존은 초기에 약 13곳의 물류센터에 키바를 도입하였다. 도입 후 2년 만에 물류센터 운영 비용을 20% 절감할 수 있었는데, 이를 물류센터 단위로 추정해보면 각 센터 당 약 2200만 달러를 절감한 것으로 추산된다고 한다. 키바의 도입으로 배송 준비를 위한 시간도 단축할 수 있었고, 공간의 효율화를 통해 공간 활용률도 50% 이상 증가시킬 수 있었다.3. 아마존 대시(Amazon Dash)아마존은 ‘대시’라는 버튼 인터넷 서비스를 제공하고 있다. 인터넷이나 모바일로 로그인하지 않고도 대시 버튼만 누르면 특정 제품의 주문부터 결제, 배송에 이르는 모든 프로세스가 일괄적·자동적으로 이루어지는 것이다. 4.99달러에 구매할 수 있는 대시 버튼은 주로 세탁 세제, 키친 타월, 건전지, 음료, 기저귀 등과 같은 생활용품의 주문에 활용되고 있다. 텐텐데이터에 따르면 대시 제품의 특성상 주기적인 보충이 이뤄지는 품목에서 대시버튼의 활용 빈도가 높다. 대시 버튼은 특정 브랜드의 특정 품목을 지정하여 자동으로 주문하기 때문에, 브랜드 업체에게는 대시버튼이 소비자가 경쟁 업체로 이탈하는 것을 막을 수 있는 강력한 도구이다.대시 버튼은 소비자에 대한 상세한 정보를 얻을 수 있는 수단의 의미도 지닌다. 제품이 매장이나 인터넷을 통해 주문되는 시점을 기준으로 소비자의 수요예측에 필요한 데이터가 수집된다면, 소비자의 실제 소비패턴과의 차이로 인해 상당한 괴리가 발생한다. 예컨대, 세제가 떨어졌음에도 즉각적인 구매·주문이 이루어지지 않는다면, 소비자의 실제 소비 패턴의 정확한 정보를 확보할 수가 없기 때문이다. 반면 대시 버튼은 소비자의 소비 패턴을 실제 수요 패턴에 동기화하여 정확한 수요를 예측할 수 있게 한다.아마존은 대시 버튼을 활용해 예측 배송에 관한 특허를 취득하였다. 예측 배송은 고객이 제품을 주문하기 전에 미리 제품을 준비하여 고객과 가장 가까운 물류센터에 입고시키는 것을 의미한다. 고객이 주문할 것으로 예상되는 제품을 고객 주변의 물류센터나 트럭에 적재된 상태로 대기시켰다가 고객이 주문하는 순간 빠른 시간 내에 고객에게 제품을 전달한다. 아마존은 대시 버튼을 출시하기 전부터 고객의 상제한 구매 이력 데이터와 교차 판매를 위한 제품 추천 데이터를 보유하고 있었는데, 여기에 대시 버튼의 데이터가 더해져 배송의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이로 인한 쇼핑의 편의성은 훨씬 향상되었다. 아마존의 입장에서도 필요한 재고 규모의 정확한 추산이 가능해져 창고 운영을 최적화하고 배송에 따른 비용도 절감할 수 있었다.
발가벗겨진 빅데이터서평 캐시 오닐, 『대량살상 수학무기』, 흐름출판, 2017.미국의 소매유통점 타겟이 한 여고생에게 임신?육아 관련 상품에 쓸 수 있는 쿠폰을 보내준 적이 있다. 난데없이 우편으로 받은 유아용품 쿠폰에 당황한 부모는 타겟에게 항의했고, 타겟 매니저는 부모에게 사과해야 했지만, 결과적으로는 해당 여고생이 임신한 사실이 맞았다. 타겟은 부모보다 먼저 여고생 딸의 임신을 알아챈 것이다. 타겟은 수년간 거래를 이어온 여고생의 구매 내용 변화를 통해 임신을 추정할 수 있었다. 해당 여고생은 임신 초기에는 영양제, 중기에는 로션, 말기에는 유아용품을 구매하는 등 임산부들의 일반적인 구매패턴을 따랐다. 이에 타겟은 출산시기가 다가오고 있다고 판단해 유아용품 할인쿠폰을 보낸 것이다. 빅데이터가 소비자의 무의식의 영역까지 파고들면서, 이 사건은 다른 기업들도 빅데이터를 마케팅에 도입하는 계기가 됐다. 빅데이터가 주목받으면서 기업들은 점점 개인화를 넘어 초개인화된 마케팅으로 눈을 돌렸고, 이는 마치 30년 된 단골가게처럼 소비자들도 몰랐지만 소비자에게 꼭 필요한 제품과 서비스를 추천해주며 친밀감을 높여줄 수 있을 것처럼 보였다. 그러나 한편으로는 개인정보 유출과 오용에 대한 우려를 낳기도 했다. 기업들은 매출을 올리기 위해 점점 더 많은 고객정보의 수집을 원할 것이고, 이는 개인정보의 자기결정권을 침해할 수 있기 때문이다. 특히나 우리나라의 경우 디지털 기록에 관한 개인의 소유권이 인정되지 않기 때문에 더욱 심각한 사생활 침해 문제가 발생할 우려가 있다.빅데이터 경제에 오랜 기간 몸담은 이력이 있는 전문가의 입장에서 이러한 문제에 관해 맹렬히 비판한 책이 있다. 의 저자 캐시 오닐(Cathy O’Neil)은 하버드대학에서 대수적 정수론으로 박사 학위를 받은 뒤 버나드 칼리지 수학과 종신교수로 재직하다 헤지펀드 디이 쇼의 퀀트가 됐다. 그 과정에서 2000년대 글로벌 금융계의 호황과 붕괴를 몸소 겪었으며, 이후에는 월스트리트를 떠나 월가점거운동의 하위조직인 대안어로 번역되면서 저자의 센스가 덜어내진 면이 있어 아쉬움을 주기도 한다. 빅데이터 경제에서 원동력이 되는 수학 모형 프로그램들은, 필연적으로 실수가 있는 인간의 선택에 기반을 둔다. 이런 선택 중 일부는 선한 의도를 갖고 있을 수 있으나, 대부분은 인간의 편견, 오해, 편향성 등을 코드화한 것이다. 그리고 이러한 코드는 점점 우리 삶에 깊이 주입되곤 했는데, 수학자와 컴퓨터 과학자가 아니라면 그 누구도 내부의 작동 방식을 알 수는 없었다. 저자는 이처럼 여러 빅데이터 모형 중에서도 인종?빈민?장애?젠더 등에 대한 차별을 강화하는 알고리즘을 사용하는 모형을 ‘Weapons of Math Destruction’(대량살상 수학무기, 일명 WMD)라고 명명했다. 이는 ‘Weapons of Mass Destruction’에서 발음이 비슷한 ‘Mass’ 대신 ‘Math’를 넣어 책 전체를 관통하는 저자의 태도를 언어유희적으로 드러내고 있다. 이처럼 이 책은 ‘수학’이 주는 객관적인 느낌을 뒤집으며, Political Correctness를 이야기하고 있다.저자는 WMD 모형으로 인해 혜택을 얻는 사람들이 분명히 있지만, 일부 예외를 제외한다면 고통 받는 사람들이 너무 많다는 것을 문제로 지적했다. 알고리즘이 때로는 지극히 하찮은 이유로도 수백만 명의 면전에서 기회의 문을 닫아버리고 이들이 이의를 제기할 기회조차 주지 않기 때문이다. 그렇다면, WMD는 어떤 특징을 갖고 있기에 우리에게 이토록 파괴적인 힘을 발휘하는 것일까? 저자는 우리 생활과 밀접한 여러 사례들을 들어가며 WMD의 조건을 크게 세 가지로 설명하고 있으며 책에서 소개하는 모든 WMD에서 이 세 가지의 특징을 찾을 수 있다고 말했다.첫째는, 불투명성이다. 2007년 워싱턴 교육 당국은 학생들의 성적 부진이 무능한 교사들의 탓이라고 결론을 내렸다. 이후 무능한 교사들을 가려내기 위해 ‘임팩트’라는 교사 평가 기법을 개발했다. 당시 교장과 학부모들에게서 좋은 평가를 받고 있던 새러 와이사키는 임팩트 평가에서 형했다. 워싱턴의 교사들은 평가 점수에 대한 불만은 표시하고, 상세한 정보 공개를 요청했으나 교육당국도 이를 적절히 설명하지 못했다. 부적절한 데이터의 입력과 너무 적은 표본, 피드백의 부재 등 임팩트 모형은 여러 문제를 지니고 있었지만, 교육청은 해고된 교사들의 이의제기조차 받아주지 않았다. 임팩트 외에도 많은 기업들은모형의 알고리즘이 영업 비밀이라고 주장하며 모형의 존재를 숨기기 위해 노력한다.둘째는, 확장성이다. 저자에 따르면, 이론적으로는 모형 자체에는 아무런 위해성이 없다. 그러나 하나의 모형이 국가적 혹은 세계적인 표준으로 자리 잡게 될 때 이야기는 전혀 달라진다. US뉴스는 1983년부터 미국 대학교 전체를 교육의 우수성에 따라 순위를 매겨왔다. US뉴스의 대학순위는 독자들에게 큰 인기를 끌었고, 대학들은 상위권에 들고자 수단과 방법을 가리지 않았다. 대학의 순위를 끌어올리기 위해서는 US뉴스가 정한 15개 평가지표에서 좋은 성적을 거둬야 했다. US뉴스의 모형은 모든 사람들이 정확히 똑같은 목표를 따르도록 강제했다. 사람들을 무한경쟁에 내몰면서 이전에는 겪지 않았을 여러 부작용에 시달리게 한 것이다. 예컨대, 어떤 대학들은 우수한 학생을 유치하기 위해 상당한 학자금 지원 예산을 책정했는데, 이는 학자금 지원이 필요한 저소득층 학생들에 대한 지원 액수가 줄었다는 뜻이 된다. 저렴한 학비는 기준에서 제외된 데이터였기 때문이다. 또한 미국에서는 신용평가점수에 따라 취업과 대출, 결혼 상대까지 결정되기도 한다. 신용조사를 위해서는 당사자에게 허락을 받아야 하지만, 실제로 신용조사는 거의 강제적으로 이루어진다. 기업은 신용 데이터 제출을 거부하는 지원자를 뽑지 않을 것이기 때문이다. 이 때문에 신용 이력이 나쁜 저소득층은 피해를 볼 수밖에 없다. 결과적으로 신용평가등급은 책임감, 근면함, 영리함 등을 판별하기 위한 대리 데이터로 사용되고 있으나 그 뒤에는 가난 및 인종에 대한 차별이 숨어 있는 것이다. 이처럼 저자는 확장성을 지닌 빅데이터는 공정성을 해치는 운이 좋은 범죄자는 가벼운 형량을 받고 풀려나기도 한다. 그러나 이러한 극히 일부의 예외적인 사람들을 제외하면, WMD로 인해 피해를 보는 사람들이 너무나 많다는 것이다. 예컨대, 팬실베니아의 소도시 레딩은 프레드폴이 개발한 범죄 예측 소프트웨어를 도입하여 시의 범죄 통계 데이터를 토대로 시간대별로 범죄 발생 가능성이 가장 높은 지역을 예측하고자 했다. 이 시스템을 적용하면, 범죄가 자주 발생한 지역에 경찰이 출동하게 된다. 그러나 가난한 동네에서 부랑죄, 마약 소량 복용 등과 같은 경미한 범죄는 흔한 일로, 이를 예측 모형에 입력하게 되면 경범죄 단속 건수가 늘어나 더 많은 경찰이 출동하고, 더 많은 사람이 체포당한다. 그 결과, 저자는 교도소가 ‘피해자 없는 범죄’를 저지른 흑인이나 히스패닉 범죄자로 넘쳐나게 된다고 주장했다. 모형이 피부색을 데이터로 집어넣지 않더라도, 피부색과 소득 수준에 따라 거주 지역이 달라지기 때문에 이는 필연적인 결과라는 것이다. 경범죄에 비해 피해자가 월등히 많은 화이트칼라의 금융범죄는 단속을 피해가고, ‘유전무죄 무전유죄’의 결과만 낳을 뿐이다. 저자는 이것이 심각한 문제라고 보았으며, 정의가 결코 사회의 한 부분이 다른 부분에 가하는 것이 되어서는 안 된다고 주장했다. 거주 지역을 나타내는 우편번호는 신용평가에도 사용되는 데이터인데, 우편번호와 함께 그 지역의 실업률과 연체율, 범죄율 등이 포함된다. 아무리 선량하고, 전도 유망한 학생이더라도 저소득층이 많이 사는 거주지에 산다면, 범죄자들과 함께 줄 세워질 수밖에 없다. 그 결과 해당 지역은 앞으로도 계속 실업률과 연체율 등이 높은 지역으로 남게 된다. 저자는 이것이, 수학이 알고리즘이 될 때 얻게 되는 문제점이라고 보았다. 게다가 알고리즘은 단지 복지 서비스를 원했을 사람들을 표적으로 삼아 고금리 대출을 광고하고, 그 결과 가난한 사람들은 더 많은 빚을 지게 될 뿐만 아니라 정부의 보조금에 의존하게 되면서 경제 전체적으로도 바람직하지 않은 결과를 낳는다. 알고리즘에 의해모형이 불투명하거나 비공개적이지는 않은지, 2) 모형이 기하급수적으로 성장할 역량이 있는지, 3) 모형이 불공정해서 사람들의 삶에 피해를 주거나 파괴하지는 않는지 따져봐야 한다는 것이다.그렇다면 위에서 언급한 조건을 모두 갖춘 WMD를 규제하려면 어떻게 해야 할까? 저자는 우선 데이터과학자들도 자신이 만든 모형이 잘못 사용되고 해석될 가능성에 대항할 히포크라테스 선서를 해야 한다고 봤다. 그러나 이것만으로 데이터과학자들이 상사의 구체적인 요구에 대항할 수는 없을 것이라고 보았고, 궁극적으로는 법률이 변해야 한다고 주장했다. 또한 WMD의 영향력을 측정하고 알고리즘을 대상으로 감사를 실시해야 한다고 말했다. 물론, 노예 노동력으로 만들어진 부품을 완성품에 사용하지 않도록 하기 위해 만들어진 ‘노예 모형’, 자녀학대 가능성이 큰 가정을 예측하는 모형 등처럼 착한 모형들도 존재한다. 그러나 저자는 ‘착한 의도’만으로는 충분하지 않고, 모형에 입력되는 데이터와 모형이 만든 결과를 공개해 투명성을 확보해야 하며, 감사를 받아야 한다고 주장했다. 그렇게 할 때, 21세기 초반의 WMD들이 “인간이 데이터의 시대에 공정성과 책임성을 반영하는 법을 배우지 못했던 새로운 혁명의 초창기 시절의 유물”로 기억될 수 있을 것이라며 말이다.오늘날 우리는 모든 것이 데이터화되는 시대, 이른바 ‘빅데이터 시대’에 살고 있다. 저자는 미국의 사례만을 다루고 있지만, 책에서 저자가 주장한 바는 우리나라에서도 충분히 적용될 수 있을 것이다. 코로나19로 우리는 디지털시대에 한 발 더 다가섰고, 빅데이터에 적응하지 못한 기업들은 도태되고 있기 때문이다. 필자를 비롯한 빅데이터에 관한 비전문가들은 빅데이터가 가치중립적이라고 생각하지만, 저자에 따르면 이는 명백한 오해다. 그렇기에 저자는 WMD의 알고리즘이 어떻게 우리 삶에 개입하고, 우리 사회의 양극화를 확대하고 있는지를 보여주고 있다. 겉으로 보기에는 각종 평가들이 알고리즘에 의해 행해졌기에 공정하게 보이지만, 그 실상은 오히려 인간보다 더 .
Southwest Airlines의 생산관리 역량사우스웨스트항공사는 2019년 월스트리트 저널이 발표한 에어라인 어워즈에서 3위를 차지했다. 또한 이 기업은 지난 1973년 이후 46년 가까이 흑자를 기록해왔다. 이처럼 사우스웨스트 항공은 세계에서 가장 성공한 LCC로 평가받고 있는데, 이는 낮은 가격과 차별화된 영업 방식 및 서비스, 독특한 조직문화 등으로 인한 것이었다. 이 보고서는 사우스웨스트항공사의 차별화된 영업방식, 즉 생산관리 역량을 다음의 네 가지로 분석하였다.1. 기종의 단일화사우스웨스트 항공은 보잉 737기 3대로 출범하여 이후에도 기종을 보잉 737 시리즈로 통일하였다. 이에 직원들은 항공기 기종과 관련된 업무 습득에 있어 높은 효율성을 보일 수 있었다. 이처럼 기종을 단일화함으로써, 사우스웨스트사는 정비를 효율적으로 할 수 있었으며, 항공기 운항 회전율에도 긍정적 영향을 주었다.2. 빈번하고 정확한 운행사우스웨스트사는 비행기가 착륙해 다시 이륙하는 데까지 걸리는 시간(턴어라운드 타임)을 단축하여 경쟁우위를 확보하였다. 턴어라운드 타임을 단축하기 위해, 대도시와 가까우면서도 이용률이 낮은 공항들(Love filed in Dallas, Hobby in Houston, San Jose & Oakland 공항)에 집중 취항하였다. 또한 그들은 기존 방식인 hub-and-spoke 시스템을 이용하지 않고 직접 연결 운항로(Point-to-Point routes) 방식을 선택해 비행 간의 연결로 인해 발생할 수 있는 지연을 방지했다. 이로써 정시도착의 원칙을 지키고, 왕복시간과 턴어라운드 타임을 단축하였으며, 장비 이용률을 높일 수 있었다. 예컨대, 사우스웨스트는 40분의 턴어라운드 타임을 달성하였는데, 이는 경쟁사(80분)의 절반에 달하는 수치였다. 또한 1993년 기준, 평균비행시간이 11시간이었고 게이트당 활용도가 10.5회였는데, 이는 항공계 평균(8시간, 4.5회)에 비해 월등한 수준이었다.그 결과 에어라인 어워즈의 ‘활주로 이륙 지연’과 ‘불만신고’ 분야에서 각각 1위를 차지할 수 있었다. 그뿐만 아니라 미국교통부가 공식 접수한 불만신고 자료에서도 사우스웨스트가 가장 적은 수치를 기록했다.3. 직원들의 높은 생산성사우스웨스트사는 적은 직원으로 많은 승객들에게 서비스를 제공하였다. 예를 들어, 다른 항공사들이 3명의 직원과 12명의 지상승무원을 배치하였을 때, 사우스웨스트사는 탑승구에 1명의 직원과 6명의 지상 승무원을 두었다. 또한 사우스웨스트사의 조종사들은 다른 항공사의 조종사들보다 훨씬 많은 시간을 비행하면서 낮은 연봉을 받았다. 게다가 사우스웨스트사의 비행승무원과 조종사는 항공기 청소나 승객탑승을 돕기도 했다. 신속한 운항을 위해 서로 협력하며 일한 것이다.이러한 직원들의 노력은 사우스웨스트사의 높은 생산성에 기여하였다. 예컨대, 1993년 사우스웨스트사의 비행기당 직원수는 81명이었는데, 이는 경쟁사였던 유나이티드사와 아메리칸의 157명과 152명을 훨씬 웃도는 숫자였다. 또한 유나이티느사나 아메리칸사가 직원 한 명당 795명과 840명에게 서비스를 제공한 데 반해 사우스웨스트사는 2443명의 고객에게 서비스를 제공하기도 했다. 이러한 높은 생산성은 사우스웨스트사의 손익분기점을 대폭 낮출 수 있었다.4. 운영의 단순화사우스웨스트사는 기내식으로 인해 발생하는 추가원가를 없애고, 항공기 운항의 회전율을 높이기 위해 기내식을 없앴다. 대신 승객에게 음료와 땅콩을 제공하고 장거리 비행의 경우 가벼운 스낵을 추가로 제공하였다. 또한 항공기 탑승 수속을 간소화하기 위해 좌석구분을 없애고 같은 주 안에서도 모든 운임을 통일하기 위해 노력했다. 좌석 예약배정도 하지 않았으며 승객은 게이트 도착순으로 좌석을 배정받았다.사우스웨스트사는 다른 항공사와 항로를 연결하여 운항하지 않았고, 다른 항공사와 예약시스템을 제휴하지 않았다. 대신, The Company Club이라는 단순한 frequent flyer 프로그램을 운영하였다. 이는 마일리지가 아닌, 비행 이용횟수를 적용하였다. 승객들은 비행기를 탑승할 때마다 횟수 확인도장을 받았으며 16회가 되면 무료 티켓을 받고 새로운 Company Card를 발행받을 수 있었다. 이는 마일리지 제도를 시행할 경우에 요구되는 노력과 운영비용에 비해 경제성을 가져다줄 수 있었다.이러한 운영의 단순화로, 사우스웨스트사는 핵심 서비스에 주력하고, 부수적 서비스를 없애는 새로운 시도를 할 수 있었다.위에서 언급한 사우스웨스트항공사의 생산관리 역량은 모두 비용을 낮추는 목표를 향해 있다.
로즈버드로 바라본 시민 케인영화 은 세계 100대 영화를 꼽을 때마다 매번 1위를 차지하는 작품이다. 영화는 케인이 죽음을 맞이하면서 남긴 마지막 한 마디, '로즈버드'라는 말의 의미를 찾는 여정으로 그려진다. 신문 기자 톰슨은 케인이 생전에 친분이 있던 사람들을 탐문하며 케인이 어떤 삶을 살아왔는지를 보여준다. 즉 케인의 삶에 대해 이야기하는 것은 케인이 아닌 다른 등장인물의 기억이다. 그의 정체성은 다른 사람을 통해서만 드러날 뿐, 죽은 그는 아무런 말이 없다. 등장인물들이 찾아 헤매는 '로즈버드'는 일종의 맥거핀으로 영화는 의도적으로 케인이 어릴 적 갖고 놀던 눈썰매를 감춰버린다. 결국 로즈버드의 정체는 영화의 마지막 장면인 [01:54:58-01:56:25]에 드러나는데 이는 영화의 메시지를 가장 잘 드러낸 장면으로 보인다. 그 이유는 다음과 같은 세 가지 이유로 설명될 수 있을 것이다.영화는 케인을 알고 있다고 자신하는 등장인물들의 증언으로 이어지지만, ‘로즈버드’를 통해 그들의 말은 전부 왜곡된 것일 수 있음을 보여주기 때문이다. 극중 그 누구도 로즈버드의 의미를 알지 못한 채 마지막 장면에서 일꾼들은 ‘로즈버드’를 태워버린다. 그러나 ‘로즈버드’의 의미를 알지 못하는 한, 케인에 대해 완벽히 알고 있는 이는 없다고 할 수 있다. 로즈버드는 케인의 삶을 이해할 수 있는 하나의 통로였지만, 그 통로는 차단된 채 케인의 삶은 남은 자들의 증언으로 허공을 표류하고 있을 뿐이다.또한 이 장면에서 어릴 적 타던 썰매로 드러난 '로즈버드'는 '시민' 케인이 죽음 앞에서 갈망한 어린 시절의 순수를 의미하기 때문이다. ‘순수’를 원하는 케인의 모습은 대통령의 딸과 결혼한 채로 수잔과 사랑에 빠지는 장면에서도 드러난다. 젊은 케인은 순수를 갈망했지만 동시에 욕망을 버리지 못해 수잔을 잃고 만다. ‘로즈버드’는 케인이 평생을 가득채운 탐욕과 야망을 내려두고 ‘시민 케인’으로 남고자 했던 마지막 몸부림이었다. 영화는 불에 타는 로즈버드를 통해 생의 마지막에서야 진정한 행복을 찾은 케인의 모습을 보여주고 있다.