마판이 안되려면 당나귀 새끼만 모여든다

수익성은 낮고 요구사항만 많은 '당나귀 고객'은 기업의 핵심 자원을 갉아먹는 위험 신호입니다.

매출이 급감하면 기업은 기준을 낮춰서라도 고객을 유치하려는 유혹에 빠집니다. 하지만 이는 돈은 안되면서 불만만 많은 고객들만 끌어들여 '마판에 당나귀 새끼만 모이는' 결과를 낳습니다. 이들은 고객 서비스 자원을 과도하게 소모시켜, 정작 충성도 높은 핵심 고객에게 돌아갈 혜택과 서비스를 저하합니다. 결국 기업의 전반적인 수익성 악화로 이어지는 악순환이 시작됩니다.

초기 성장에 조급해하면, 돈 안 되는 '당나귀 유저'만 모여 생존에 치명적인 성장 착시를 일으킵니다.

제품-시장 적합성(PMF)을 찾기 전, 무리하게 마케팅을 집행하면 실제 구매 전환은 일어나지 않는 '허수 사용자'만 늘어날 수 있습니다. 이들은 회원 수나 앱 다운로드 같은 허영 지표(Vanity Metrics)는 부풀려주지만, 서버 비용과 운영 리소스만 낭비시키는 '당나귀 새끼'와 같습니다. 이러한 성장 착시는 올바른 사업 방향 전환(피봇)의 기회를 놓치게 만들어 결국 실패의 원인이 됩니다.

초기 데이터의 작은 편향이 예측 모델을 왜곡시켜 더 나쁜 결과를 유도하는 '음성 피드백 루프'와 같습니다.

성능이 좋지 않은 추천 시스템은 마치 '안되는 마판'과 같습니다. 시스템이 사용자의 관심을 끌지 못하는 콘텐츠('당나귀 새끼')를 계속 추천하면, 사용자들은 낮은 평점을 주거나 앱을 이탈합니다. 모델은 이 부정적 데이터를 학습해 더 편향된 추천을 하게 되고, 상황은 점점 악화됩니다. 이처럼 초기 조건의 작은 문제가 시스템 전체를 망가뜨리는 음성 피드백 루프(Negative Feedback Loop)는 데이터 기반 시스템 설계 시 가장 경계해야 할 현상입니다.

우울과 불안은 부정적인 정보만 선택적으로 받아들이는 필터를 만들어, '역시 내 인생은 안 풀려'라는 믿음을 강화합니다.

마음이 힘든 상태는 '안되려는 마판'과 같습니다. 이때 우리의 뇌는 주변의 긍정적인 신호는 무시하고, 부정적인 사건('당나귀 새끼')만 유독 크게 받아들이는 인지 왜곡을 겪습니다. 예를 들어, 칭찬 아홉 번은 잊고 비난 한 번에 집착하는 식입니다. 이런 선택적 추상화는 '세상은 위험하고 나는 무능하다'는 부정적 신념을 계속해서 강화시키며 스스로를 고립시키는 악순환을 만듭니다.

임시방편으로 해결한 코드는 시스템의 복잡도를 높여, 예측 불가능한 버그들을 계속해서 불러들입니다.

프로젝트 일정이 급할 때 근본 원인을 해결하지 않고 땜질식으로 코드를 수정하는 것은 '당나귀 새끼'를 들이는 것과 같습니다. 당장은 문제가 해결된 듯 보이지만, 이런 코드는 기술 부채(Technical Debt)가 되어 시스템의 복잡도를 높입니다. 결국 나중에 다른 기능을 추가하거나 수정할 때 예상치 못한 곳에서 계속 버그가 터져 나오고, 시스템 전체의 안정성을 무너뜨리는 연쇄 반응을 일으킵니다.

가난, 질병, 실업 등 하나의 위기는 다른 위기들을 연쇄적으로 불러와 개인과 가정을 더 깊은 수렁으로 몰아넣습니다.

한 가정이 실직이라는 위기를 맞으면('마판이 안되려면'), 소득 감소로 인한 주거 불안, 자녀 교육 문제, 건강 악화('당나귀 새끼들')와 같은 복합적 위기가 연달아 찾아오는 경우가 많습니다. 각 문제는 서로의 원인이자 결과가 되어 상황을 더욱 악화시킵니다. 이는 개인의 의지만으로 벗어나기 어려운 빈곤의 덫으로, 이 악순환의 고리를 끊기 위해서는 촘촘한 사회적 안전망의 역할이 절대적으로 중요합니다.

특정 문제를 해결하려는 선의의 정책이, 의도치 않게 더 해로운 행위자들을 유인하는 부작용을 낳을 수 있습니다.

정부가 특정 산업의 위기를 극복하기 위해 보조금을 지급하는 정책을 편다고 가정해봅시다. 이 정책이 정작 경쟁력 있는 기업의 혁신을 돕기보다, 보조금만 노리는 좀비 기업이나 기술 없는 브로커('당나귀 새끼')들만 시장에 몰려들게 할 수 있습니다. 이는 도덕적 해이를 유발하고 시장 생태계를 교란시켜, 결국 산업 전체의 건강을 해치는 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 정책 설계 시 이러한 부작용을 면밀히 검토해야 합니다.