정성을 들였다고 마음을 놓지 마라

‘정성(精誠)’이 지닌 내적 충실함은 보장하지만, 외부에 영향을 미치는 결과는 통제 불가능함을 보여줍니다.

'정성'의 '정(精)'은 쌀이 잘 찧어진 것처럼 맑고 순수한 상태를 의미하며, '성(誠)'은 진실함을 뜻합니다. 즉, 정성은 주관적으로는 최선을 다했다는 내적 충실함을 의미하지만, 그 노력의 결과는 시장 상황이나 자연 환경 등 수많은 외생 변수에 의해 좌우됩니다. 이 속담은 우리가 정성을 들였다는 사실에 스스로 만족하는 것을 경계하고, 결과가 나올 때까지 긴장감을 유지해야 함을 언어적으로 상기시킵니다.

뇌는 노력 자체에 대한 '도파민 보상'을 주어, 실제 완수가 되기 전에 '다 끝냈다'는 착각, 즉 완수 편향에 빠지게 합니다.

우리가 큰 노력을 기울이면 뇌는 '이 정도 했으니 됐다'는 심리적 휴리스틱을 작동시킵니다. 이는 일종의 완수 편향(Completion Bias)으로, 엄청난 정성(노력 투입) 이후에 오는 안도감과 도파민 보상이 실제 결과와 관계없이 긴장을 풀게 만듭니다. 이 함정에서 벗어나려면, 목표 달성이라는 최종 결과가 나오기 전까지 의도적으로 자기 검토 과정을 추가하는 메타인지 훈련이 필요합니다.

프로세스의 성공을 확신하는 순간, 시장 변화에 대한 민감성이 떨어져 조직 전체가 '경계 경영'에 실패하게 됩니다.

경영에서 '정성'은 치밀한 전략 수립과 실행 과정을 의미합니다. 하지만 완벽한 계획을 세웠다고 안심하면, 갑작스러운 경쟁자의 전략 변화나 예측 불가능한 거시 경제 리스크에 대응하지 못합니다. 성공적인 CEO는 노력이 아닌 지속적인 개선 시스템에 의지하며, 최종 결과가 나오기 전까지 모든 변수를 모니터링하는 경계 경영 태세를 유지해야 합니다.

노력은 '상관관계'를 가질 뿐 인과관계가 아니며, 예측 모델의 '오차 범위'를 항상 염두에 두어야 합니다.

데이터 관점에서, 노력(Input Variable)과 결과(Outcome Variable)는 높은 상관관계를 보일 수는 있지만, 100%의 인과관계는 아닙니다. 데이터 과학자는 아무리 정교한 모델을 만들더라도 필연적으로 존재하는 오차 범위를 인정해야 합니다. 정성을 들여 데이터를 정제했더라도, 모델의 예측력이 외부 변동성 때문에 떨어질 수 있으므로, 실시간 모니터링과 지속적인 모델 최적화가 필요합니다.

경기의 흐름은 예측 불가능합니다. 큰 점수 차이로 앞설 때 방심하여 상대팀에게 '루즈 볼'을 허용하면 역전패를 당합니다.

축구 경기에서 3대 0으로 앞서고 있다면, 선수들은 종종 '이 정도면 충분하다'며 무의식적으로 수비 집중력을 놓습니다. 이것이 바로 '정성을 들였다고 마음을 놓는' 스포츠적 사례입니다. 상대방에게 경기 흐름을 내어주는 순간, 순식간에 동점골을 허용하고 멘탈이 무너져 역전패를 당할 수 있습니다. 경기는 최종 휘슬이 울릴 때까지 전력 질주해야 합니다.

초기 재난 대응의 성공만으로는 안심할 수 없으며, 방심은 더 큰 피해를 부르는 '2차 재해'의 원인이 됩니다.

재난 상황에서 초기 대응팀이 훌륭하게 인명 구조 활동을 마쳤다고 가정합시다. 하지만 '이제 끝났다'고 마음을 놓는 순간, 건물의 붕괴 위험 같은 예측하지 못한 2차 재해에 노출될 수 있습니다. 안전 시스템은 설계(정성) 자체보다, 그 시스템을 24시간 동안 지속적으로 검토하고 개선하는 경계 체계가 핵심입니다. 방심은 곧 대가로 돌아옵니다.

직원들이 투입된 '노력'이 아닌, 그 노력으로 달성한 '성과'에 집중하도록 목표 관리 시스템을 설계해야 합니다.

HR 관점에서 이 속담은 동기 부여의 방향성을 제시합니다. 만약 직원이 밤샘 근무나 주말 출근 등 물리적 '정성'만으로 충분하다고 느낀다면, 이는 비효율적인 활동에 매몰되어 실제 비즈니스 성과는 놓치게 됩니다. HR은 MBO(목표에 의한 관리)를 통해 단순히 과정을 평가하기보다, 최종 결과 지향의 문화를 확립하고, 목표 달성 전까지의 지속 가능성을 평가해야 합니다.