Stacey Matrix

프로젝트 킥오프 회의를 떠올려 보자. PM은 WBS를 꺼내 들고 "3개월 단위로 마일스톤 찍겠습니다"라고 선언한다. 그 옆에서 개발 리드가 손을 든다. "요구사항이 매주 바뀌는데 3개월짜리 계획이 무슨 의미가 있죠? 2주 스프린트로 돌립시다." 둘 다 틀린 말을 하고 있지 않다. 문제는 각자가 바라보는 "문제의 성격"이 다르다는 것이다.

PM은 이 프로젝트를 예측 가능한 엔지니어링 과제로 본다. 개발 리드는 불확실성 덩어리로 본다. 그리고 실제로는 프로젝트의 일부는 예측 가능하고, 일부는 아무도 결과를 모른다. 이 혼재된 현실을 하나의 지도 위에 펼쳐 보여주는 도구가 바로 Stacey Matrix다.

1990년대 초, 영국의 경영학자 Ralph D. Stacey는 조직 이론에 복잡성 과학(complexity science)을 끌어들이려 했다. 그가 던진 핵심 질문은 단순했다. "왜 어떤 경영 의사결정에는 분석적 접근이 먹히고, 어떤 의사결정에는 전혀 안 먹히는가?"

Stacey는 이 질문에 대한 답을 두 개의 축으로 정리했다. 하나는 확실성(Certainty) — 원인과 결과 사이의 관계를 얼마나 예측할 수 있는가. 다른 하나는 합의(Agreement) — 이해관계자들이 목표와 방향에 대해 얼마나 일치하는가. 이 두 축의 조합이 만들어내는 사분면이 곧 Stacey Matrix다.

흥미로운 점은 Stacey 본인이 나중에 이 프레임워크와 거리를 두었다는 사실이다. 현실의 조직 문제는 정적인 사분면에 깔끔하게 떨어지지 않으며, 불확실성과 불일치는 끊임없이 유동한다는 것이 그의 후기 입장이었다. 그럼에도 이 매트릭스가 살아남은 이유는, "완벽하지 않지만 충분히 유용한" 사고 도구이기 때문이다. 지도가 영토 그 자체는 아니지만, 지도 없이 숲을 헤매는 것보다는 낫다.

확실성 축은 "기술적 예측 가능성"을 측정한다. 구체적으로는 이런 질문이다:

확실성이 높은 쪽 끝에는 급여 계산이 있다. 근무일수, 세율, 수당 규정이 정해져 있으면 결과는 한 치의 오차 없이 나온다. 확실성이 낮은 쪽 끝에는 "3년 후 이 시장의 규모가 어떻게 될까?" 같은 질문이 있다. 누구도 모른다. 예측 모델을 돌려봐야 가정 위의 가정일 뿐이다.

대부분의 실무 문제는 이 스펙트럼의 어딘가에 위치한다. 핵심은 "우리가 지금 다루는 문제가 이 축의 어디쯤에 있는가"를 정직하게 인정하는 것이다. 확실성이 낮은 문제에 확실성이 높은 척 접근하면 — 예컨대 신사업 기획에 100페이지짜리 상세 계획서를 쓰면 — 계획은 완벽하지만 현실과 무관한 문서가 된다.

합의 축은 "사회적 정렬도"를 측정한다:

합의가 높은 쪽에는 "서버 다운타임을 줄이자"처럼 반대할 사람이 없는 목표가 있다. 합의가 낮은 쪽에는 "회사의 5년 후 비전"처럼 C레벨 임원들 사이에서도 의견이 갈리는 문제가 있다.

합의 축이 중요한 이유는, 기술적으로 해결 가능한 문제도 합의가 없으면 실행이 불가능하기 때문이다. 최적의 클라우드 아키텍처를 설계해 놓아도 CTO와 CFO가 비용 대비 성능에 대해 근본적으로 다른 가치관을 갖고 있으면, 그 아키텍처는 슬라이드에서 영원히 잠든다.

"답이 정해져 있고, 모두가 동의하는" 영역이다.

여기서는 베스트 프랙티스(best practice)가 존재하고, 그걸 따르면 된다. 의사결정은 논리적/합리적(Rational) 방식으로 이루어진다. 데이터를 보고, 규칙을 적용하고, 실행한다.

이 영역의 함정은 "너무 쉬워 보여서 자동화하거나 위임하지 않는 것"이다. Simple 문제에 고급 인력의 시간을 쓰는 것은 낭비다.

"답은 있지만, 전문가가 필요하거나 이해관계가 엇갈리는" 영역이다.

다리를 건설하는 상황을 생각해 보자. 구조역학은 확립된 학문이고 하중 계산에는 정답이 있다. 하지만 어떤 공법을 쓸지, 예산을 어디에 집중할지, 환경 영향 평가를 어떻게 반영할지에 대해서는 토목 엔지니어, 도시 계획가, 환경 단체, 지역 주민이 각자 다른 의견을 가진다.

의사결정은 판단적(Judgmental) 방식이다. 전문가의 분석과 판단을 근거로 하되, 이해관계자 간 조율이 필요하다.

"답도 모르고, 방향에 대한 합의도 없는" 영역이다.

이곳이 가장 흥미롭고, 동시에 가장 위험한 구간이다. 원인과 결과의 관계가 불분명하고, 이해관계자마다 "성공"의 정의가 다르다. 여기서의 의사결정은 정치적(Political) 방식을 띤다. 협상, 연합 형성, 타협, 실험이 핵심이다.

Complex 영역에서 가장 흔한 실수는 Complicated인 척하는 것이다. 컨설팅 펌을 불러서 6개월짜리 전략 보고서를 받아 들고 "이제 실행만 하면 된다"고 믿는 것. 하지만 Complex 문제는 실행하면서 문제 정의 자체가 바뀐다. 계획이 아니라 학습 루프가 필요하다.

"바닥이 무너지는" 영역이다.

합의를 이룰 시간도, 분석할 여유도 없다. 지금 당장 행동해야 한다. 의사결정은 위기 대응(Crisis Response) 모드다. 누군가 결정을 내리고, 나머지는 따른다. 민주적이지 않지만, 살아남기 위해 필요하다.

Chaotic 영역에서의 목표는 "최선의 결정"이 아니라 "충분히 괜찮은 결정을 빠르게 내리는 것"이다. 일단 상황을 안정시킨 후에야 분석과 합의가 의미를 가진다.

각 구간의 성격이 다르니, 적합한 프로젝트 방법론도 달라진다:

회의실에서의 논쟁으로 돌아가 보자. PM의 워터폴이 틀린 게 아니라, 프로젝트의 Simple한 부분에는 맞다. 개발 리드의 애자일이 틀린 게 아니라, Complex한 부분에는 맞다. Stacey Matrix는 "어느 쪽이 옳은가"가 아니라 "이 문제의 이 부분에는 어떤 접근이 맞는가"를 묻게 해준다.

Stacey Matrix에서 가장 매력적인 영역은 Complicated와 Complex의 경계, 이른바 혼돈의 가장자리(Edge of Chaos)다. 복잡성 과학에서 빌려온 이 개념은, 시스템이 완전한 질서도 아니고 완전한 무질서도 아닌 상태 — 바로 그 전이 지점에서 창발(emergence)이 일어난다는 관찰이다.

조직으로 치면, 충분한 구조는 있되 경직되지 않은 상태. 방향성은 있되 세부 실행은 자율에 맡기는 상태. 이 지점에서 혁신이 발생한다. 너무 질서 정연하면 관료제가 되고, 너무 혼란스러우면 에너지만 소모된다. 혁신적인 조직은 의도적으로 이 가장자리에 머무르려 한다.

Stacey Matrix와 자주 함께 언급되는 프레임워크가 Dave Snowden의 Cynefin Framework이다. 둘은 비슷한 문제를 다루지만 접근이 다르다:

실무에서는 두 프레임워크를 겹쳐 놓고 쓰는 경우가 많다. Stacey로 먼저 문제의 위치를 대략 잡고, Cynefin의 전이 모델로 "이 문제가 어디로 이동하고 있는가"를 추적하는 식이다.

또한 Johari Window와도 흥미로운 접점이 있다. Johari Window가 자기 인식과 타인 인식의 갭을 보여준다면, Stacey Matrix는 기술적 확실성과 사회적 합의의 갭을 보여준다. 둘 다 "우리가 모르는 것을 인정하는 것"에서 출발한다.

대부분의 스타트업 문제는 Complex 또는 Chaotic 영역에 놓여 있다. 시장이 존재하는지도 불확실하고, 공동창업자 간에도 방향에 대한 합의가 100%는 아니다. 그런데 많은 창업자가 Simple이나 Complicated 영역의 도구를 꺼내 든다. 3년치 재무 모델, 상세한 제품 로드맵, 완벽한 조직도.

이런 도구가 무의미하다는 뜻이 아니다. 다만 Complex 영역에서 이 도구들의 역할은 "실행 계획"이 아니라 "사고 실험"에 가깝다는 것을 인식해야 한다. 재무 모델의 숫자가 중요한 게 아니라, 모델을 만드는 과정에서 어떤 가정이 드러나는가가 중요하다.

제로투원 북클럽 2회차 후기에서 다뤘던 Peter Thiel의 관점도 이 맥락에서 읽을 수 있다. Thiel이 말하는 "제로 투 원" — 존재하지 않던 것을 만드는 행위 — 은 본질적으로 Stacey Matrix의 Complex/Chaotic 영역에서의 의사결정이다. 확실성도 합의도 없는 상태에서 확신을 갖고 뛰어드는 것. 그래서 "린 스타트업" 방법론이 모든 스타트업에 맞지는 않는다는 Thiel의 주장도, Stacey의 렌즈로 보면 일리가 있다. 어떤 문제는 반복 실험이 아니라 비전과 결단이 필요한 Chaotic 영역에 있으니까.

프레임워크를 소개하면서 그 창시자의 자기비판을 함께 전달하는 것은 공정하다. Stacey는 후기 저작에서 이 매트릭스의 한계를 분명히 했다:

이 비판은 타당하다. 하지만 그렇다고 매트릭스가 쓸모없다는 뜻은 아니다. 뉴턴 역학이 상대성 이론에 의해 "틀린" 것으로 판명되었지만, 일상적인 엔지니어링에서는 여전히 뉴턴 역학을 쓴다. Stacey Matrix도 마찬가지다. 완벽한 분류 도구가 아니라, "지금 우리가 다루는 문제의 성격에 대해 팀 전체가 같은 언어로 대화하게 해주는 도구"로서의 가치가 있다.

결국 가장 위험한 것은 프레임워크를 맹신하는 것도, 프레임워크를 무시하는 것도 아니다. 자신이 다루는 문제의 성격을 진지하게 묻지 않는 것이다.