메타인지 생각의 기술

이 책은 AI로 대체할 수 없는 유일한 역량인 메타인지에 대한 모든 것을 알려준다. 남다른 메타인지의

소유자인 저자는 메타인지가 뛰어난 많은 리더와 인재를 만났던 그동안의 경험을 바탕으로, 메타인지

의 기본 개념부터 메타인지를 향상시키는 방법, 조직에서 메타인지가 발휘되면 어떤 효과가 나타나는

지, 메타인지가 뛰어난 사람은 업무 상황에 닥친 문제를 어떻게 해결하는지 등등을 알려준다.

메타인지, 생각의 기술

▣ Short Summary

일 잘하는 사람의 특징은 무엇일까? '업무 센스가 있다.' '유능하다.' '일머리가 있다.' 등으로 흔히 표현

되지만, 일 잘하는 사람은 결국 메타인지가 뛰어난 사람이다. 참고로 메타인지란 자신이 무엇을 알고

무엇을 모르는지 아는 것을 뜻한다. 또 업무의 목적과 절차, 상황과 맥락을 파악하는 능력을 의미한다.

그리고 메타인지가 높은 사람은 문제해결력 또한 높은데, 문제해결력은 업무에 가장 필요한 역량으로

손꼽히므로, 결국 메타인지가 업무 능력을 결정짓는 중요한 요소라고 할 수 있다

이 책은 AI로 대체할 수 없는 유일한 역량인 메타인지에 대한 모든 것을 알려준다. 남다른 메타인지의

소유자인 저자는 메타인지가 뛰어난 많은 리더와 인재를 만났던 그동안의 경험을 바탕으로, 메타인지

의 기본 개념부터 메타인지를 향상시키는 방법, 조직에서 메타인지가 발휘되면 어떤 효과가 나타나는

지, 메타인지가 뛰어난 사람은 업무 상황에 닥친 문제를 어떻게 해결하는지 등등을 알려준다.

저자는 업무와 관련한 메타인지는 연습을 통해 어느 정도 향상시킬 수 있다고 말한다. 우선 업무 배경

과 문제 상황을 정리하고 그에 대한 핵심 질문을 정의하는 것이 중요하며, 다음은 핵심 질문에 대한

답을 정리하는 것인데, 이는 구조화 연습을 꾸준히 함으로써 훈련할 수 있다고 말한다. 다음은 인지

위의 인지를 이해하고, 마지막으로 상대방의 인지 체계를 파악하는 것 또한 중요하다고 강조한다.

▣ 차례

머리말 - AI 시대에 필요한 유일한 역량, 메타인지

1장 메타인지는 왜 중요한가

문제해결력은 AI 시대에도 핵심이다 / 문제해결력은 메타인지로 향상된다

메타인지는 AI 시대를 앞서가는 방법이다 / 기계가 아닌 사람들에게 인정받게 해준다

AI에 지배되지 않기 위해 가장 필요한 역량이다

AI 프로젝트 멘토링 노트 - 메타인지의 요소 이해하기

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메타인지, 생각의 기술

2장 메타인지가 뛰어난 사람들의 다섯 가지 특징

지향점을 분명히 안다 / 맥락을 파악한다

경험과 직관의 한계를 안다 / 상대의 의도를 이해한다

일관성을 유지한다 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - 메타인지 유형 이해하기

3장 어디에도 없던 메타인지 향상법

메타인지를 잘하는 방법은 있다 / 문제해결 전에 핵심 질문부터 시작한다

핵심 질문에 대한 답을 정리하라 / 인지 위의 인지를 이해하라

상대방의 메타인지 체계를 파악하라 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - 메타인지 강화 연습

4장 우리 주변에 숨어 있던 메타인지 사례

너 자신을 알라 / 인생을 한 번 더 산다면 무엇을 바꾸겠는가?

메타인지를 습관화한다 / 메타인지로 회의를 주도하다

먹을 때도 메타인지를 생각한다 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - 메타인지를 대하는 자세

5장 AI 시대 조직의 생존을 좌우하는 메타인지

조직적 메타인지는 인간만이 가능하다 / 이직률이 높으면 조직적 메타인지를 의심해라

유사 업무가 반복되면 생존의 위기가 온다 / AI 시대에 대한 불안감을 확인하라

CEO처럼 생각하도록 도와라 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - 편향 방지하기

6장 조직적 메타인지를 높이는 다섯 가지 방법

업무 목적을 아는지 확인해라 / 제시된 대안을 의심하는지 보라

사실관계, 노하우, 시각차 중 무엇이 문제인지 살펴보라 / 과정을 통해 배울 수 있는 체계를 만들어라

각자 다른 전제를 이해하고 있는지 확인하라 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - AI 적용 영역 결정하기

7장 글로벌 기업들의 조직적 메타인지 사례

메타인지로 1년에 100억 벌기 / 디지털 혁신으로 실패하다

임원이 쓰레기를 줍는 회사가 잘된다 / 방법을 고민하면 결과가 바뀐다

그래서 AI를 어디에 쓸 것인가 / AI 프로젝트 멘토링 노트 - 코딩의 종말

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메타인지, 생각의 기술

메타인지, 생각의 기술

메타인지는 왜 중요한가

문제해결력은 AI 시대에도 핵심이다

우리는 이미 AI 시대를 살고 있다: 2020년 4월 28일 연합뉴스는 AI가 초고를 작성한 날씨 기사를 보도

했다. 'AI가 초고를 작성한 기사가 보도되었다'는 내용 자체를 뉴스거리로 보도한 또 다른 매체는 "AI

활용으로 뉴스 생산성이 높아지고 기자들이 심층 취재에 몰두할 수 있게" 되기를 기대한다고 덧붙였다.

한편 AI의 추가적 발전 소식에 늘 패키지로 따라오는 언급은 'AI가 인간을 단순 작업에서 해방시키고,

인간은 보다 창의적이고 의미 있는 일에 집중하는 효과가 기대된다'는 내용이다. 그렇다면 인간이 더

많은 시간을 쏟을 수 있다는 '창의적이고 의미 있는 일'의 실체는 대체 무엇일까?

AI 시대에는 문제해결력이 더 중요하다: 이 책에서는 인간이 '더 의미 있다'거나 '더 생산적인' 일에 집

중할 수 있도록 해준다는 것의 실체가 무엇인지 따져보는 데 더 중점을 둔다. 나아가 평범한 직장인

수준에서 더 의미 있고 생산적인 일을 하려면 당장 오늘부터 향후 3~5년간 어떤 역량을 개발해야 하

는지에 집중하고자 한다. 필자는 이러한 논의를 시작하기 위해 앞서 AI가 작성한 날씨 보도 기사에서

무언가 힌트를 얻을 수 있을까 주의 깊게 살펴보았다. 실제 해당 기사 말미에는 "기사가 인공지능 자

연어처리 기술로 자동 작성되어 편집자의 데스킹을 거쳤다."라고 각주를 달고 있다.

언론계에서 '데스킹'은 흔히 책상에 앉아 업무를 보는 비중이 높은 차장급 이상 고참 기자들이, 후배

기자들의 작성 기사를 손질하고 헤드라인을 결정해 출고하는 일을 말하는 것으로 알려져 있다. 이를

바탕으로 추론하자면 적어도 날씨 기사 작성 및 송고에서는 '더 의미 있고' '생산적인' 업무와 그렇지

않은 업무가 다음과 같이 구분되었다고 볼 수 있다. '[날씨 기사 작성 시 AI가 담당한 덜 의미 있고 비

생산적인 과정 예시] ㉠ 기상청 데이터 및 미세먼지 관측ㆍ예측 데이터를 확인한다. ㉡ 보도자료 등을

통해 기상청 관계자 등의 코멘트를 확인한다. ㉢ 수집된 데이터를 바탕으로 초고를 작성한다. [날씨 기

사 작성 시 인간이 담당한 더 의미 있고 생산적인 과정 예시] ㉠ 기사에 문제가 있는지 사전에 검토한

다. ㉡ 기사의 문장 표현을 개선한다. ㉢ 기사의 분량을 조절한다. ㉣ 미디어 시장 환경을 기반으로 기

사의 상품성을 높일 헤드라인을 뽑는다.'

상기에 예시로 나열한 상세 업무를 보자면, 단순 사실관계 및 데이터 확인과 이에 기반한 문장의 작성

은 AI에게 맡겨졌다. AI가 이 업무를 담당하기 전에는 필시 경력이 짧은 수습기자가 훈련 차원에서 담

당했을 것 같다. 반면에 인간은 문제의식에 기반한 비판적 사고가 좀 더 필요한 영역을 맡았다. 결국

문제해결이 필요한 부분이 더 의미 있고 생산적인 업무의 실체라는 것이다. 고객사의 문제를 해결해주

고 수수료를 지급받는 것이 업(業)인 경영 컨설팅 회사에서 오랜 기간 근무했던 필자가 볼 때도, 앞에

묘사된 데스킹이라는 과정은 문제의식을 갖고 시작한 전형적인 문제해결행위다.

문제해결력은 메타인지로 향상된다

문제는 인지해야 해결된다: 문제해결력은 문제를 정의하고 해결하는 과정을 빠르고 효과적으로 진행할

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메타인지, 생각의 기술

수 있는 능력인데, 잘 수행하기 위해서는 다음이 필수적이다. 첫째로 문제해결 과정에 대한 이해가 있

어야 한다. 둘째로 문제해결 전체 과정 중 본인이 어디쯤에 있는지를 알아야 한다. 셋째로 문제해결

과정 중 본인이 취약한 부분을 보완할 방법을 주어진 자원 내에서 찾을 수 있어야 한다.

한편 시중에는 문제해결과 관련된 서적과 자료가 많이 나와 있다. 필자가 기업체의 요청으로 문제해결

과 관련된 워크숍이나 강의를 진행해봐도, 웬만한 국내 기업체 재직자의 절반 이상은 한 번쯤 문제해

결의 개념이나 이론적 부분을 접해본 경험이 있었다. 그러나 이론적 개념을 알아도 실행이 잘 안 된다

고 한다. 막상 해보려고 하면 쉽지 않은 것인데, 그 대부분의 이유는 다음의 세 가지로 정리된다.

첫째, 문제해결 방법론을 제대로 모르는 경우다. 둘째, 우선순위에 대한 생각이 다르다. 즉 '내가 이런

하찮은 문제를 해결하는 데 문제해결 과정까지 고민하면서 해야 해?' 하는 마음이다. 셋째, 익숙하거나

잘 안다고 생각하기 때문에 성급한 솔루션을 낸다. 이 문제만큼은 본인이 전문가라고 생각하는 경우다.

한 산업이나 업무 영역에 오래 종사한 '잔뼈 굵은' 중간 관리자급에서 많이 보이는 유형이다.

이런 현상은 왜 발생하는 것일까? 문제해결 관점에서 볼 때, 각각의 유형은 다음의 근본적 원인을 갖

고 있다. '① 자신이 모른다는 것을 인지하지 못한다. ② 다른 사람은 나와 우선순위가 다르다는 것을

인지하지 못한다. ③ 본인의 경험에 의한 답이 틀릴 수 있다는 것을 인지하지 못한다.' 문제해결은 앞

의 각 원인을 인지하는 것에서부터 시작해야 한다. 본인의 문제해결 과정에서 개선이 필요한 부분을

인지할 수 있는 힘은 개인과 조직의 문제해결력을 기르는 데 큰 차이를 만들어낸다. 이렇게 본인의 사

고 흐름과 개선이 필요한 부분을 인지할 수 있는 힘을 '메타인지(Metacognition)'라고 부른다.

메타인지가 문제해결력을 키운다: 메타인지라는 용어는 미국 스탠퍼드대학교 심리학과 명예교수인 존

플라벨 박사가 처음으로 메타인지 개념을 이론화하면서 사용했다. 메타인지와 관련해 1979년에 발표

된 그의 논문에서는, 나이가 어린 학생 집단과 상대적으로 나이가 많은 학생들을 비교 집단으로 삼아

실험을 진행했다. 두 집단에 각각 학습을 하도록 지시한 후, 스스로 생각하기에 학습이 완료되었다고

생각하면 선생님에게 학습 내용을 확인받는 형식의 실험이었다. 해당 실험에서는 나이가 어린 학생 집

단이 학습이 충분히 완료되지 않았음에도 본인의 학습이 끝났다고 착각하는 비율이 높았다. 플라벨 박

사는 이 결과를 통해 메타인지가 성장 과정을 따라 성숙한다는 가설을 수립하기도 했다.

메타인지라는 개념을 학습이 아닌 업무 영역에도 적용할 수 있을까? 기업체 고객들의 메타인지를 돕는

일을 장기간 해온 필자는 오히려 학습의 영역보다 더 광범위하게 메타인지가 적용되는 곳이 기업 업무

현장이라고 답한다. 특히 문제해결을 중점적으로 진행하는 업무에서 메타인지는 대단히 중요할 수밖에

없다. 왜냐하면 문제해결력을 키우는 거의 유일한 방법이기 때문이다.

메타인지는 AI 시대를 앞서가는 방법이다

메타인지로 나의 부족함을 안다: 나의 인지에 대한 인지에 관여하는 메타인지의 속성을 '메타인지적

지식' 또는 '메타인지적 인식'이라고 하는데, 이 책에서는 '메타인지적 인식'이라는 용어로 통일하도록

하겠다. 메타인지적 인식이라는 개념에 대한 설명은 다양한데, 그중 업무 현장에서 의미가 있는 내용

을 쉽게 설명하면 다음의 세 가지 하위 개념이 메타인지적 인식을 핵심적으로 설명한다. '① 내가 알고

모름을 아는 것(노왓, Know-what) ② 업무의 목적(노와이, Know-why)과 절차 및 흐름을 이해하는 것

(노하우, Know-how) ③ 상황과 맥락에 대한 파악(노웬/노웨어, Know-when/Know-where)' 이 중 노하

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메타인지, 생각의 기술

우는 많이 들어봤을 것이다. 직장 생활을 해본 사람들은 특정 업무 주제가 주어졌을 때 이는 이렇게

저렇게 진행되고, 그다음에 담당자 누구를 통해 처리된다는 식의 절차와 흐름이 머릿속에 직관적으로

떠오르고, 이런 경우를 우리는 흔히 해당 주제에 대해 노하우가 있다고 이야기한다.

노왓은 내가 아는 것과 모르는 것을 구분하는 것이다. 예를 들어 차년도 사업 계획 작성이라는 업무를

처음으로 맡았다고 가정하자. 이때 계획서에 포함하기로 결정한 항목 또는 꼭 포함해야 하는 주요 항

목들 중 '내가 아는 항목과 모르는 항목(또는 잘 알지 못하는 항목)'에 대한 구분은 업무 담당자로서

판단이 용이하다. 이처럼 자신이 아는 것과 모르는 것을 빠르게 판단할 수 있는 인지 기능이 노왓이다.

그리고 이 개념은 메타인지적 인식의 하위 요소로서 중요하게 다루어진다. 이 요소가 명확히 작동할

경우 내가 아는 내용은 내가 잘 진행하면 될 것이고, 내가 모르는 내용은 해당 내용의 전문가나 담당

자에게 자료나 도움을 구하는 등의 방법을 찾아야 한다.

한편 메타인지에 대해 국내에서 많은 강연을 진행한 아주대학교 김경일 교수는 자신이 아는 것과 모르

는 것을 순간적으로 판단할 수 있는 것은 인간만이 가진 메타인지의 힘이라고 강조했다. 또 김경일 교

수는 이러한 메타인지적 인식이 인간을 AI보다 우월한 존재로 만든다고 이야기했는데, 필자의 시각으

로는 메타인지적 인식의 하위 요소인 노왓을 강조한 것으로 해석된다.

참고로 2018년 1월 핸슨 로보틱스에서 개발한 AI 로봇 소피아의 시연회가 한국에서 개최됐다. 이때

소피아는 "불이 난 곳에 노인과 아이가 있다면 누구를 먼저 구할 것인가?"라는 질문을 받았다. 이에

대해 소피아는 "나는 아직 윤리적 결정을 내릴 수 있는 수준이 아닙니다."라고 즉각 답변했다. 본인이

모르는 것을 모른다고 빠르게 판단한 것이다. 또한 "논리적으로는 출구에서 가까운 사람을 먼저 구하

겠습니다."라고 덧붙였다. 물론 사전에 학습된 내용이지만, 특정 범위를 벗어난 내용은 모른다는 즉시

적 판단을 프로그래밍할 수 있다는 예시다. 그렇다면 노왓을 AI도 흉내 낼 수 있을까?

메타인지로 평가하고 개선한다: 내가 아는 것과 모르는 것을 직관적으로 판단하는 노왓은 많은 경우

메타인지의 전체 메커니즘을 작동시키는 촉발 요소 역할을 한다. 한편 스스로 아는 것과 모르는 것을

판단할 수 있다면 이를 통해 파악한 모르는 점을 스스로 개선하는 데 활용할 수 있어야 하는데, 대부

분은 자신의 부족한 점은 알지만 이를 개선하기 위한 실천이 어렵다고 한다. 하지만 메타인지적 관점

에서 이는 정확히 아는 것이라 볼 수 없다. 실천에 방해가 되는 원인까지 생각할 수 있어야 하기 때문

이다. 또 실천의 방해 요소가 밝혀지면 이를 개선해 실제 실천까지 할 수 있어야 한다. 메타인지의 메

커니즘을 통해 부족한 부분을 끊임없이 개선해 온 것이 인간의 오래된 생존 비결이기도 하다.

인간은 본인이 모르는 부분에 대한 판단이 서면, 필요한 경우 빠르게 이를 습득하거나 전문가 등을 통

해 외부에서 해당 지식을 구하고자 한다. 한편 앞서 소개한 AI 로봇 소피아의 사례는 인간의 노왓 프

로세스를 AI로 재현한 사례일 수는 있으나, 이를 통해 AI가 모르는 것을 효과적으로 습득하거나, 외부

에서 효율적으로 구해오기 위함은 아니다. 기술적 시각에서 볼 때, AI 알고리즘이 모르는 부분을 확인

하면 이를 추가 학습하도록 설계할 수는 있지만, 이는 아직까지 별개로 구동되는 문제로 봐야 한다.

앞서 소피아 사례에서 소피아는 이 질문에 대해 본인은 이런 문제에 대한 답변을 할 정도의 수준에는

이르지 못했다고 했다. 그렇다고 해서 소피아가 인터뷰를 마치고 돌아가는 차 안에서 '노인과 아이' 딜

레마에 대해 다시 한 번 곱씹어보고 본인의 관점을 세우고자 노력하는 모습은 상상하기 극히 어렵다.

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메타인지, 생각의 기술

그러나 대부분의 인간은 '아까 많은 기자들 앞에서 대답을 회피하기보다는, 이렇게 대답했으면 좋지

않았을까.'라는 식으로 상황을 복기해보고, 자신의 부족함을 부끄러워하기도 한다. 나아가 '추후 비슷

한 상황이 생기면 이렇게 대처해야지.' 하고 생각한다. 이러한 인지 활동의 바탕에는 노웬과 노웨어의

작동이 동시에 이루어진다. 여러 참관객과 기자들이 둘러싼 상황에서 적시에 적절한 답변을 했으면 더

좋았을 것이라는 인간의 판단이 바로 노웬과 노웨어에 기반한 인지 판단이다.

즉 노왓에서 촉발된 '내가 부족했다'는 문제의식은 노웬 및 노웨어를 거쳐, '나의 답변이 때와 장소에

적합하지 않았다'고 강화된다. 문제의식이 증폭되는 과정이다. 이를 통해 개선점을 찾는 종합적 인지

과정으로 넘어가게 된다. 개선점을 찾는 인지 과정은 메타인지의 또 다른 주요 요소인 '메타인지적 컨

트롤(Metacognitive Control)'과 밀접한 관련이 있다. 메타인지적 컨트롤은 무언가를 사전에 계획

(Planning)하고, 수행하면서 이것이 제대로 진행되고 있는지 모니터링(Monitoring)을 하는 인지 활동으

로 구성된다. 또한 사후에 해당 과정을 복기하고 다음번에 유사한 과정을 거쳤을 때, 보다 나은 방법

과 결과를 만들 수 있게 해준다. 이를 쉽게 평가(Evaluating) 과정이라고 한다.

소피아 사례로 치자면, 인터뷰 상황을 복기하고 향후 유사한 상황에 보다 나은 답변을 준비하는 과정

이 평가에 해당한다. 평가 내용을 바탕으로 유사한 상황이 생기면 이렇게 답변하겠다고 다짐하는 것이

계획이며, 실제로 유사한 상황을 맞아 답변하는 동안에 청중의 반응에 따라 내용을 조절하는 것이 모

니터링이다. 메타인지의 세부 요소들에 의한 이 메커니즘이 AI 로봇 소피아에게도 제대로 작동한다면,

소피아는 분명 다음 시연회에서 모두를 깜짝 놀라게 할 답변을 할 수 있을 것이다.

메타인지가 뛰어난 사람들의 다섯 가지 특징

지향점을 분명히 안다

성취자는 지향점이 분명하다: 업무적으로 메타인지를 탁월하게 발휘하는 사람들의 대표 유형을 필자는

5가지로 분류하는데, 그중 첫 번째가 지향점이 분명한 '성취자(Achiever)형'이다. 기업 현장의 많은 리

더들이 성취자형 메타인지를 드러내는 것을 여러 번 목격했다. 직관적으로 이해하기 쉬운 대표적 성취

자형 인물로는 스티브 잡스가 있다. 스티브 잡스는 세상에서 가장 위대한 제품을 만들겠다는 강한 지

향점을 가지고 애플을 이끌었던 것으로 유명하다. 심지어 애플에서 이익이 중요한 이유는 세상에서 가

장 위대한 제품을 만드는 데 재투자되어야 하기 때문이라고 했다. 그의 확고한 지향점은 여러 딜레마

상황에서 판단의 준거가 되었다. 분명한 지향점을 바탕으로 본인이 현재 무엇을 해야 하는지 인지하고

이를 망설임 없이 추진하는 것이 성취형 메타인지에 기반한 사람들의 특징이다.

맥락을 파악한다

플레이메이커는 시야가 넓다: 축구, 농구 같은 단체 운동경기에서 플레이메이커(Playmaker)라는 용어

가 자주 쓰이는데, 전체 게임의 흐름을 판단하고, 같은 팀의 선수들을 활용해 득점에 유리한 상황을

계속 만들어가는 선수를 뜻한다. 대표적으로 축구에서는 리오넬 메시 같은 선수가 있다. 메타인지가

뛰어난 사람들의 두 번째 유형이 바로 이 플레이메이커형이다. 플레이메이커형 메타인지가 뛰어난 리

더들은 특정 쟁점에 대해 전체 맥락상 적절성을 먼저 인지하고자 하는 경우가 많다. 또한 조직이 가진

역량을 기반으로 할 수 있는 일에 대한 우선순위를 정하고자 한다. 그리고 이러한 과정을 넓은 시야를

바탕으로 변화하는 환경에 맞게 끊임없이 모니터링하면서 수정한다.

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메타인지, 생각의 기술

경험과 직관의 한계를 안다

버틀러형 메타인지는 신뢰를 받는다: 버틀러(Butler)라는 단어는 보통 '집사'라는 뜻으로 많이 사용된다.

신중하고 차분히 계획된 일을 처리하며 고객의 반응을 늘 살피는 직업인데, 업무상 메타인지가 뛰어난

사람들의 세 번째 유형이 버틀러형이다. 버틀러형은 주로 자신과 조직의 취향, 고객 또는 이해관계자

의 반응을 예측해 계획 수립에 신중하고 많은 시간을 쏟는다. 이를 메타인지적 요소로 설명하자면 노

왓과 이해관계자 반응 예측에 기초한 계획이 자연적 지적능력, 즉 메타인지를 주도한다고 해석할 수

있다. 버틀러형은 상황과 자신 그리고 상대방에 대한 신중한 인지를 우선적으로 행하기 때문에 리더가

보유한 경험이나 학습된 지식에 근거해 성급한 결정을 내리는 실수를 최소화한다.

상대의 의도를 이해한다

네트워커는 상대를 이해한다: 네트워커(Networker)는 네트워킹을 잘하는 사람을 의미하는데, 메타인지

가 뛰어난 유형 중 네 번째가 이 네트워커형이다. 이 유형은 눈치가 빠르다. 상대방의 의도를 잘 읽기

도 하거니와 늘 상대방의 의도를 파악하고자 노력을 기울이기 때문이다. 그리고 상대방의 의도를 잘

읽고 반응을 예측해 눈치 있게 행동하니 조직 내에서 평가가 괜찮을 수밖에 없다.

메타인지의 구성 요소 중 네트워커형이 주로 활용하는 것은 상대방의 의도 파악, 맥락에 대한 눈치와

관련 있는 노웨어 및 노웬, 그리고 상대방의 반응 예측을 꼽을 수 있다. 따라서 5가지 메타인지 유형

중에 사회적 메타인지의 요소를 가장 많이 활용하는 유형이다. 사회적 메타인지는 상대의 의도와 인지

체계, 그리고 반응을 예측할 수 있는 인지 능력을 의미한다.

일관성을 유지한다

카운슬러는 다양한 시각을 이해한다: 다섯 번째 유형의 특징은 쟁점을 바라보는 본인의 시각이 일정하

다는 것인데, 이는 카운슬러형 메타인지라 불린다. 카운슬러(Counselor)형 메타인지 유형은 자신뿐만

아니라 상대방의 인지 흐름과 관점을 이해하려고 노력하는 것이 가장 큰 특징이다. 이를 위해 노와이

와 모니터링을 부수적으로 활용하는 경우가 많다. 간단한 예를 들어 설명해보겠다. 원뿔이라는 실체를

놓고 어떤 사람은 위에서 보고 원 안에 점이 있다고 주장하고, 어떤 사람은 옆에서 보고 삼각형이라고

주장한다. 아래에서 본 사람은 그냥 원이라고 주장하기도 한다. 물론 일부는 '이건 원뿔인데 무슨 소리

들이냐'고도 한다. 이것이 업무 현장에서 서로의 인지를 이해해야 하는 단적인 이유다.

이 유형의 리더들은 앞의 상황에서처럼 시각 차이가 발생하면, 저 사람은 왜 이것을 원으로 인식하는

지 생각해본다. 혹시라도 이 원뿔의 밑면에 무엇인가를 그려 넣어야 하는 상황이라서 밑면만 보고 원

이라고 하는 건 아닌지 이해하려고 한다. 메타인지 세부 요소로서는 노와이의 과정이다. 이렇게 자신

과 상대방의 인지 상황을 최대한 이해하고자 노력하는 것이 카운슬러형 메타인지의 특징이다.

어디에도 없던 메타인지 향상법

문제해결 전에 핵심 질문(Key Question)부터 시작한다

핵심 질문을 정의하라: 메타인지를 강화하는 첫걸음은 핵심 질문을 정의하는 연습이다. AI 도입 프로젝

트이건 ERP 고도화 프로젝트이건 간에 모든 업무에는 목적이나 지향점이 있어야 한다. 즉 당신의 업

무가 추구하는 가치가 무엇인지는 머릿속 어딘가에라도 정의되어 있어야 한다는 말이다. 이는 지극히

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메타인지, 생각의 기술

상식적인 일임에도 불구하고 많은 사람들이 실천하지 못한다. 그 이유를 물어보면 대부분 업무의 가치

와 목적을 정하는 것은 상사나 전략 기획 담당자의 몫이라고 생각한다. AI 시대 이전에는 이런 사고방

식이 어느 정도 통용되었다. 그러나 AI 시대에는 더 이상 그렇지 않을 것이다. 왜냐하면 본질적 고민

없이 그저 일만 하는 것은 AI가 더 경제적인 방식으로 잘할 수 있기 때문이다.

문제 정의 훈련법을 이해하라: 업무상 발휘될 수 있는 메타인지를 강화하려면 일단 업무의 목적과 범

위를 정의하기 위한 질문을 던질 수 있어야 한다. 실천 방법은 간단하다. 진행하는 업무의 목적이 무

엇인가를 생각해보고 다음 단계를 밟아 이를 한 문장의 핵심 질문으로 정의해보는 것이다. '① 모든 업

무에는 업무가 나오게 된 배경이 있다. 그 배경이 무엇인지 생각해본다. ② 업무 배경 하에 풀어야 하

는 문제가 있다. 이것이 무엇인지 생각해본다. ③ 풀어야 하는 문제를 한 줄로 명확히 정의한다.'

핵심 질문에 대한 답을 정리하라

구조화로 인지를 다듬는다: 핵심 질문을 정의하는 것이 습관화되면, 다음에는 핵심 질문에 대한 답과

그 구성 요소를 구조화(Structure)해 정리하는 방식으로 메타인지를 강화할 수 있는데, 여기서 정리한

다는 개념은 일종의 자신만의 프레임워크를 만든다는 것이다. 메타인지 강화 훈련을 위해 통상적으로

추천하는 프레임워크는 트리(Tree) 형태 마인드맵이다. 예로 아시아 국가에 화장품을 수출하고자 하는

기업이 있다고 가정해보자. 핵심 질문으로 '어느 나라에 진출할 것인가?'라는 내용이 먼저 정의되었다

면, 그 다음에는 이에 대한 답의 구성 요소를 구조화해 정리해야 한다. 아시아라는 개념을 구성하는

요소를 중앙아시아, 동아시아, 서남아시아, 동남아시아라는 하위 구성 요소로 쪼개어 구분하고, 이를

다시 각 국가라는 하위 구성 요소로 쪼개어 구성하는 방식이 바로 트리 형태 구조화의 핵심이다.

이때 본인의 인지를 정리하는 데 가장 중요한 원칙으로 잘 알려진 MECE를 빠뜨릴 수 없다. MECE는

'미씨'라고 읽으며, 상호 배타적이면서 포괄적(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)이라는 뜻

을 가진 영어 표현의 약자인데, 어떤 개념을 구성하는 요소를 정리할 때는 하위 개념이 서로 겹치지

않으면서도 상위 개념의 하부 요소를 포괄적으로 다루도록 정리되어야 한다는 의미다.

인지 위의 인지를 이해하라

레벨링으로 인지의 수준을 구분한다: 핵심 질문 정의, 구조화 다음으로 필요한 메타인지 강화 훈련은

레벨링(Leveling)이라는 연습이다. 레벨링은 상식선에서 충분히 진행이 가능한 영역이다. 예로 동물을

구분해 구조화할 경우 '영장류, 조류, 파충류, 명태'라고 구분된 것을 보았을 때 이상함을 느꼈다면 레

벨링이 충분히 가능한 역량을 가졌다는 뜻이다. 당연히 명태 대신에 어류라고 적어야 다른 요소들과

논리적 수준이 조화를 이루기 때문이다. 레벨링은 핵심 질문의 정의 이후, 핵심 질문에 대한 답의 개

념을 구조화하고, 구조화된 요소들의 논리적 레벨을 다시 한 번 검토해봄으로써 연습할 수 있다. 레벨

링은 나의 인지 중에서 상위 인지와 하위 인지를 명확하게 구분해 정리하는 효과가 있다.

레벨업과 레벨다운을 활용하라: 다음 단계의 메타인지 강화 방법은 트리 형태에서 하위 레벨의 인지와

상위 레벨의 인지를 상황에 맞게 오르내리는 것이다. 사실 이것이 자유자재로 가능하다면 메타인지는

이미 상당히 높은 수준이라고 볼 수 있다. 참고로 주어진 핵심 질문에 따라 어느 수준의 인지를 통해

정의된 문제를 해결할지 결정하는 과정을 레벨업(Level-up) 또는 레벨다운(Level-down)이라고 한다.

레벨업은 인지의 수준을 올려서 사고하는 것을 의미하며, 반대로 레벨다운은 레벨을 낮추어 사고하는

것을 뜻한다. 기업 업무 현장에서 어떤 쟁점을 다룬 진행안에 대해 임원이 보다 구체적인 내용을 원했

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메타인지, 생각의 기술

던 경험이 한 번씩은 있을 것이다. 여기서 그 임원이 바로 레벨다운해 사고하고 해결책을 찾는 대표적

인 경우다. 반대로 사업진행안을 다 들은 임원에게 "그래서 우리가 그 사업을 통해 장기적으로 얻을

수 있는 가치가 무엇인가?" 수준의 철학적 질문을 받아본 경험도 꽤 있을 것이다. 그렇다면 그 임원은

레벨업 상태에서의 고민을 하고 있었던 것이다.

상대방의 메타인지 체계를 파악하라

사회적 메타인지는 상대를 이해하는 번역기다: 영화〈잡스〉에서 애플 창업 초기에 많은 공헌을 한 스

티브 워즈니악이 스티브 잡스에게 도대체 하는 일이 무엇이냐고 불만을 토로하는 장면이 있다. "자네는

엔지니어도 아니고 디자이너도 아니야. 당신은 대체 뭘 하는 사람인가? 못 하나 박을 줄 모르지 않나?

회로판은 내가 설계했고, 그래픽 인터페이스는 베껴 온 것이지. 그런데 왜 신문에는 하루에도 열 번씩

스티브 잡스가 천재라는 보도가 나오는 거야?" 이에 대해 잡스는 이렇게 답변한다. "뮤지션은 악기를

연주하고, 나는 오케스트라를 지휘하는 사람이지." 이를 구조화해보면 잡스와 워즈니악의 인식 차이를

메타인지 개념을 통해 설명할 수 있다. 워즈니악은 레벨 2 수준의 인지에서 스티브 잡스의 역할이 무

엇인지를 질문했다. 그러나 잡스는 이에 대한 답변으로 레벨 1 위의 상위 인지, 즉 메타인지적 답변을

주었다. 업무 현장에서도 서로 다른 인지의 레벨을 두고 설왕설래하는 경우가 무척 많이 관찰된다. 이

때 상대방이 어느 레벨에서 사고하고 인지하는지를 이해해보는 것은 큰 도움이 된다.

AI 시대에 공감은 상대의 핵심 질문을 이해하는 것이다: AI 시대에 공감 능력은 상대방의 인지 구조를

이해할 수 있는 힘인데, 사회적 메타인지는 상대방의 핵심 질문을 이해하는 것만으로도 많은 효과를

거둘 수 있다. 사회적 메타인지 강화의 핵심은 두 가지다. 첫째, 상대방의 핵심 질문을 이해하고자 노

력하라. 둘째, 핵심 질문의 해결을 위해 접근하는 사고 및 인지의 흐름을 이해하고자 노력하라.

조직적 메타인지를 높이는 다섯 가지 방법

업무 목적을 아는지 확인해라

포레스트 검프가 있는 조직은 미래가 없다: 영화〈포레스트 검프〉는 주인공 포레스트가 3년이 넘도록

목적도 방향도 없이 미국 전역을 달리는 장면으로 유명하다. 시간이 흘러 사람들이 포레스트에게 왜

달리고 있는지 묻는다. 포레스트는 그냥 달리고 싶어서 달린다고 답한다. 포레스트가 일종의 고행을

하는 성자라는 생각에 이유 없이 함께 달리는 추종자도 한 무리 따르게 된다. 그런데 영화의 앞부분을

보면 포레스트의 달리기 본능이 어린 시절부터 시작된다는 사실을 알 수 있다. 몸이 불편한데다가 저

능아로 찍힌 포레스트를 동네 개구쟁이들이 돌을 던지며 괴롭히기 시작한다. 포레스트는 괴롭힘을 피

해 도망치며 자랐고, 고등학생이 되어서는 동네 불량배들이 자동차로 쫓아가도 달리는 포레스트를 잡

기가 어려운 수준에 이르렀다. 이를 목격한 고교 미식축구 감독이 그를 스카우트한다.

필자가 목격한 기업 현장에도 수많은 포레스트 검프들이 있었다. 목적과 방향 없이 달리는데, 운이 좋

으면 미식축구단에 스카우트가 되고, 세계 평화에 기여하며, 때론 고행을 하는 성자가 되기도 한다. 그

러나 대다수는 힘만 낭비하고 건강만 소진한다. 만일 AI 시대에도 조직에서 포레스트 검프를 키워내고

방치한다면, 그 조직의 생존 여부는 불투명하다.

문제를 정의하는 문화를 조직에 심어라: 업무의 목적, 즉 문제를 정의하는 문화는 조직적 메타인지 강

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메타인지, 생각의 기술

화에 핵심적인 부분인데, 조직적 메타인지 강화를 위해 리더가 해야 하는 역할은 다음과 같다. 첫째,

업무의 목적을 정확히 알려주는 것이다. 두루뭉술하게 업무를 던지고, 알아서 하라는 식의 업무 지시

는 조직적 메타인지를 저하시키는 방법이다. 둘째, 업무의 지향점을 아는지 끊임없이 질문해보는 것이

다. 왜 이것을 하는 것인지, 리더로서 나는 왜 이것을 중요시 여기는지 끊임없이 소통해야 한다. 셋째,

구성원들이 서로의 업무 목적에 관심을 갖고 있는지 확인해야 한다. 유기적으로 얽힌 조직 안에서 각

자의 업무가 다른 사람들과 어떤 상관관계 및 인과관계가 있는지 확인하는 것은 조직적 메타인지 향상

에 큰 도움이 되며, 조직 내 사회적 메타인지의 개선에도 보탬이 된다.

제시된 대안을 의심하는지 보라

구조적 논의 문화를 조직에 심어라: 집단사고라는 용어를 한 번쯤 들어보았을 것인데, 이는 1972년 미

국의 사회심리학자인 어빙 재니스가 제시한 개념으로, 기업 구성원같이 하나의 목표를 향해 강한 응집

력으로 결속된 조직이 갈등을 최소화하고 상대방의 의견에 반박을 하지 않으려는 현상을 의미한다. 이

는 반대 의견이 제시될 수 없는 상태이고, 종종 상식적으로 이해가 안 될 정도의 불합리한 결정을 조

직이 내리게 만드는데, 그렇게 되면 조직적 메타인지가 완전히 멈춘 상태가 된다.

집단사고라는 개념을 처음 제시한 어빙 재니스는 집단사고를 예방하는 방법으로 다음 다섯 가지 내용

을 제시했는데, 이는 메타인지의 각 개념과도 매우 유사하다. 핵심 내용을 간략히 정리하면 다음과 같

다. '① 조직 내 비판하는 평가자 역할 부여, ② 리더 본인의 의견 제시 자제, ③ 조직 밖의 멘토에게

조언 요청, ④ 사안에 대한 노하우(Know-how)가 있는 전문가 초빙, ⑤ 회의 시 악역(Devil's Advocate,

의무적으로 반론만 계속 펴는 사람) 지명'

한편 집단사고를 방지하는 것에서 나아가 그 대안을 구조적으로 논의하는 것을 조직의 구조적 논의 문

화라고 부를 수 있는데, 구조적 논의는 조직 구성원들이 핵심 질문을 세우고 이를 공유한 상태에서 그

해결책을 구조화하기 위해 진행하는 공식ㆍ비공식 회의가 그 실체다. 조직 내 논의가 구조적으로 진행

될 수 있도록 하는 것이 조직적 메타인지를 향상하기 위해 리더가 해야 하는 일인데, 구조적 논의 문

화를 조성하기 위해 리더가 해야 하는 일은 다음 세 가지로 요약된다.

'① 제시된 대안이 전부인지 질문하라. 대안을 상위 인지로 레벨업 해보면 다른 각도의 대안이 나올 수

있는 것은 아닌지, 레벨다운 했을 때 더 구체화되어 나타날 수 있는 대안은 없는지 질문해야 한다. ②

직관의 영역도 사유의 대상이 되고 있는지 확인하라. 업계의 신념이나 관행에 대한 오래된 믿음을 깨

야 한다. 당연하게 받아들이던 것에 대해 '왜'라는 질문을 던져보라. 특히 코로나19 이후의 상황처럼

새로운 노멀(New Normal)이 자리 잡고 있는 환경에서는 더욱 유효한 방식이다. ③ 구조화 담당자를

선임하라. 회의마다 의견들을 구조화해 판서하거나 정리해 참여자들의 논의가 어떻게 정리되고 있는지

를 보여줘야 한다. 또한 논의 내용 정리를 담당할 기회를 고르게 부여해 이를 습관화해야 한다.'

사실관계, 노하우, 시각차 중 무엇이 문제인지 살펴보라

사실관계, 노하우, 시각차를 알면 회의가 효율적이다: 조직에서 업무에 따라 생기는 이견은 사실관계

에 대한 이슈, 노하우에 대한 견해 차이, 같은 문제에 대한 시각차 중 하나에 속하는데, 구성원들이 이

3가지 중 무엇에서 비롯된 언쟁을 벌이고 있는지를 인지하고 확인하는 과정에서 조직적 메타인지가 향

상된다. 이 측면에서 리더가 도움을 줄 수 있는 방법은 다음과 같다. '① 사실관계가 문제라면 회의를

중단하고 사실관계를 파악하도록 유도해야 한다. 가정을 수립하는 데 필요한 사실관계에 격차가 크면,

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메타인지, 생각의 기술

각 시나리오를 적용했을 때 달라지는 결과값의 차이가 얼마나 큰지를 보게 하라. ② 노하우에 대한 인

식 차이가 있다면, 객관적인 전문가의 조언을 얻어라. 소중한 구성원들의 시간을 노하우에 대한 언쟁

으로 소비하게 하지 마라. ③ 시각차가 발생하면 문제 정의와 원인에 대한 시각부터 일치시켜라. 서로

의 시각에 대한 언쟁을 하고 있으면 문제에 대한 인식이 같은지 확인하고, 원인에 대한 인식이 같은지

확인해야 한다. 그다음에는 문제를 해결하려면 어떤 시각으로 바라보는 것이 좋은지에 대한 논의를 유

도해야 한다. 구체적인 시각에 대한 논쟁으로 레벨다운시키면 절대 안 된다.'

과정을 통해 배울 수 있는 체계를 만들어라

장기적으로 조직적 메타인지 향상을 위해 업무 과정에서 배울 수 있는 체계를 만들어야 한다. 이는 평

가 체계와 연동되며, 이런 체계가 잘 작동하고 있는지 확인하기 위해 다음 내용을 질문해야 한다. '①

조직 구성원은 본인이 희망하는 업무를 수행하고 있는가? ② 무엇을 잘하는지 알 수 있는 피드백을 받

은 적이 있는가? ③ 무엇을 더 잘할 수 있는지에 도움이 되는 피드백을 받은 적이 있는가?'

각자 다른 전제를 이해하고 있는지 확인하라

상대의 인식을 이해하는 것이 공감보다 중요하다: 소통의 핵심은 '경청'이다. 그리고 경청의 핵심은 상

대방의 인식에 대한 이해다. 이는 흔히 이야기하는 '공감'과는 다른 개념이다. 공감은 상대의 전제를

그대로 받아들이고, 이에 따른 상대의 마음을 있는 그대로 이해하는 것이다. 이는 곧 상대의 이야기에

집중한다는 것이며, 내가 이해한 상대의 마음을 그대로 표현해 확인하는 것이다. 반면에 상대방의 인

식을 이해하는 과정은 메타인지적 과정이 요구된다. 상대방이 어떤 문제의식을 갖고 있으며, 문제해결

을 위해 어떤 인지적 과정을 거치고 있는지에 대한 이해가 공감보다 더 중요하다.

AI 시대 인간 조직의 경쟁력 중 하나는 맥락에 따른 상대방의 입장을 이해하는 힘이다. 이는 단순한

공감을 넘어 서로의 인지 흐름을 이해하고자 노력할 때 발휘된다. 이를 위해 조직 구성원들은 먼저 상

대방이 가진 문제의식이 무엇인지 파악하고자 커뮤니케이션해야 한다. 그다음에는 문제의식의 원인에

대한 시각이 무엇인지를 파악하고자 커뮤니케이션해야 한다. 그리고 상대방이 가진 대안과 그 대안이

도출된 전제나 배경을 이해하고자 커뮤니케이션해야 한다. 나아가 어떤 조직이건 당면한 문제의 해결

이나 공통의 목표 같은 '목적의식'이 있다는 점을 늘 상기해야 한다. 즉 조직적 메타인지가 높은 팀은

공통의 목표를 달성하고자 상대방이 가진 입장을 이해하려고 커뮤니케이션을 하는데, 이는 자신의 입

장을 일방적으로 전달하기 위한 커뮤니케이션과는 완전히 다르다.

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