15명의 직속 부하 직원과 신화 속의 관리자 달 (The Mythical Man(agement) Month)

모두가 AI를 위해 조직을 재설계하고 있지만... 제대로 해내는 사람들은 관련된 인간들을 위한 설계도 잊지 않을 것입니다.

Brian Armstrong은 Coinbase가 작고 민첩한 팀과 최대 15명의 직속 부하 직원 (direct reports)을 둔 관리자 중심으로 구조를 개편한다고 방금 발표했습니다 [1]. 그 논리는 매력적입니다. 더 작은 팀은 더 빠르게 움직이고, AI는 개인의 산출물 (output)을 확장하며, 계층이 적을수록 책임 소재가 명확해집니다. 저도 이 점들에 반대하지는 않습니다.

하지만 15명의 직속 부하 직원, 주 1회 30분씩 진행하는 1:1 미팅: 이는 7.5시간입니다. 꼬박 하루입니다. 그리고 이것이 그렇게 깔끔하게 계산되지는 않을 것입니다. 다른 회의와 약속들이 방해가 될 것이고, 일정은 변경되거나 취소되거나, 생산적인 업무 시간의 중요한 블록을 방해하는 요소가 될 것입니다.

Paul Graham은 2009년에 Coinbase의 관리자들이 직면하게 될 근본적인 과제에 대해 에세이를 썼습니다: 제작자의 일정 (maker's schedule)과 관리자의 일정 (manager's schedule)은 근본적으로 양립할 수 없다는 것입니다 [2]. 제작자 (Makers, 지식 노동자)는 생산적인 업무를 위해 방해받지 않는 긴 시간 블록이 필요합니다. 단 한 번의 30분 미팅은 단순히 30분만을 소모하는 것이 아니라, 그 미팅을 위해 흐름을 놓치고 미팅 후에 다시 처음부터 맥락 (context)을 재구축해야 하는 앞뒤 반나절을 소모하게 만듭니다. [여담으로: 우리는 코딩 에이전트 (coding agent)의 컨텍스트 윈도우 (context window)를 비울 때도 똑같은 현상을 목격합니다... 우리 팀은 이 고통을 줄이기 위해 비우기 전후에 세션 컨텍스트 (session context)를 저장하고 복구하는 도구를 사용합니다. 저는 인간의 컨텍스트를 효과적으로 그렇게 할 방법을 아직 찾지 못했습니다... 그리고 30분짜리 미팅은 저의 ADHD 컨텍스트 윈도우를 확실하게 비워버릴 것입니다.] Coinbase의 모델은 이 관리자들에게 리더이자 빌더인 플레이어-코치 (player-coaches)가 될 것을 요구합니다. 이는 관리자의 캘린더를 운영하면서 동시에 그 안에 제작자의 일정을 담아내려 노력해야 함을 의미합니다. 이것은 단순한 워크플로우 최적화 (workflow optimization) 문제가 아닙니다.

이것은 해결 불가능한 수학 문제입니다 (Graham은 두 교대 근무를 통해 이를 해결했습니다: 저녁 식사 전에는 관리자의 일정, 저녁 식사 후에는 제작자의 일정... 기업가들에게는 드문 일이 아니지만, 많은 사람에게 지속 가능하지는 않습니다).

1:1 미팅을 격주로 옮기면 주당 "겨우" 반나절만 사용하게 되지만, 이제는 2주마다 각 사람을 30분씩만 보게 됩니다. 월간 미팅으로 바꾼다면? 캘린더의 대부분을 되찾겠지만, 당신이 육성해야 할 사람들에게 매달 단 30분만을 투자하게 됩니다. "지속적"인 것과 "전혀 없는" 것 사이의 어떤 주기(cadence)를 선택하더라도, 효율적으로 들리면서도 조용히 모든 것을 망가뜨리는 일정이 존재합니다.

이것은 "AI를 반드시 사용해야 한다"는 열풍 속에서 간과되고 있는 조직 설계 (org design) 문제입니다. 연결 (connection)은 중요하며, 이는 기술적으로 항상 해결할 수 없는 비즈니스 운영 비용입니다.

Brooks의 통찰

Frederick Brooks는 1975년에 _The Mythical Man-Month_를 출간했습니다 [3]. 그의 핵심 관찰을 지나치게 단순화하자면 다음과 같습니다: 지연되고 있는 프로젝트에 엔지니어를 추가하는 것은 프로젝트를 더 지연시킨다. 어떤 작업은 본질적으로 순차적 (sequential)입니다. 그가 책에서 사용하는 예시는, 아기를 낳는 데는 아무리 많은 사람을 투입하더라도 9개월이 걸린다는 것입니다.

관리 업무에도 순차적이며 병렬화할 수 없는 (non-parallelizable) 구성 요소들이 있습니다. AI를 사용하여 1:1 미팅 준비를 더 빠르게 할 수 있습니다. 노트 캡처 도구와 에이전트형 AI (agentic AI)의 도움을 받는 세컨드 브레인 (second brain)을 사용하여 평소라면 잊어버렸을 사항들을 기록할 수 있습니다 (저는 이를 강력히 추천합니다!). 성과 데이터를 요약하고, 패턴을 식별하며, 주간 업데이트 초안을 자동으로 작성할 수도 있습니다. 이것은 실제 가능한 일입니다. 이러한 절약은 시간 단위로 쌓입니다.

하지만 당신이 병렬화할 수 없는 것은 관계 그 자체입니다.

1:1 미팅 직전에 AI가 생성한 브리핑을 읽는 관리자 — "Taylor는 힘든 스프린트를 보냈고, 직설적인 화법을 선호하며, 3분기 승진 면담을 준비 중임" — 는 Taylor를 알게 됩니다... 하지만 이는 IMDB 페이지를 읽는다고 해서 배우를 안다고 말하는 것과 같은 방식일 뿐입니다. 흥미로운 정보이며 유용한 맥락이지만, 그것이 설명하고 있는 대상 그 자체와는 같지 않습니다.

Dunbar의 수(Dunbar's Number)가 이 부분에 대한 통찰을 제공합니다. 영장류 인지 능력과 인간 사회 집단에 관한 Robin Dunbar의 연구에 따르면, 우리는 관계를 여러 계층으로 유지한다는 사실이 밝혀졌습니다. 가장 핵심적인 내부 서클에는 약 5명, 그다음 계층에는 15명, 그 너머에는 50명이 존재합니다 [4]. 이것은 선호도의 문제가 아닙니다. 이는 인지 부하 (cognitive load)의 한계입니다. Dunbar 본인은 가장 핵심적인 5명(배우자, 직계 가족, 가장 친한 친구, 가장 가까운 직장 동료)이 당신의 전체 사회적 시간과 정서적 자본의 약 40%를 차지한다고 말했습니다 [4]. 15명 계층의 관계는 실재하지만 더 얇습니다. 이 관계들이 기능을 유지하려면 지속적인 투자가 필요합니다.

여기서 우연의 일치를 주목하십시오. "최대 15명의 직속 부하 직원"이라는 숫자는 인간이 자연스럽게 긴밀한 업무 관계를 유지하는 계층의 바로 바깥쪽 경계에 위치합니다. 이 수치를 넘어서게 되면 단순히 회의가 늘어나는 것만이 아닙니다. 당신은 사람들에게 그들의 뇌가 추적할 수 있도록 설계된 것보다 더 많은 사람들에게 의미 있는 관심을 기울이라고 요구하는 것입니다.

저는 팀에서 이런 현상을 목격해 왔으며, 스타트업이 성장을 지속하기 위해 관리 계층 (layers of management)이 필요한 시점이 Dunbar의 수와 상당히 잘 일치한다는 점을 이전에도 언급한 바 있습니다:

• 5명일 때: 당신은 가족입니다. 모두가 자기 관리 (self-managed)를 하며, 공식적인 회의 없이도 다른 사람이 무엇을 하고 있는지 종종 분 단위로 파악하고 있습니다. 서로 간에 약속된 방식 (shorthand)이 있어, "회의"란 도넛을 먹으며 나누는 2분짜리 지식 전달 (knowledge transfers)에 불과합니다.
• 15명일 때: 당신은 대가족입니다. 일부 역할에서 여러 명의 인원으로 이동하게 되며, 관리자 (managers)를 두기 시작해야 합니다. 여전히 모두를 알고 그들이 무엇을 하는지도 알지만, 업무 분배와 작업 조직화를 위해 회의가 발생하기 시작합니다. 사촌들은 알지만, 그들 모두를 잘 알지는 못합니다. 어떻게 그럴 수 있겠습니까? 각 개인과 보내는 시간은 훨씬 줄어들었습니다.
• 50명에 도달하면: 가족 모임 (family reunion)에 더 가깝습니다. 모두를 알아봅니다. 하지만 모든 사람이 오늘 무엇을 하고 있는지 알면서 동시에 자신의 업무도 잘 수행할 수는 없습니다. 회의(및 그 외 모든 것)는 관리 가능해야 하고, 전략이 상위 경영진 (top management)으로부터 조직도 (org chart)를 따라 아래로 전달될 수 있도록 더 공식적 (formal)이어야 합니다 (이제는 관리직이 아닌 전술적 계층 (tactical layers)이 존재합니다). 중간 관리자 (middle managers)가 훨씬 더 많아집니다.
• 그다음 단계인 125150명 수준에 이르면, 인간이 어느 정도 수준에서 지속적인 관계를 관리할 수 있는 가장 큰 규모의 그룹이 나타나기 시작합니다. 이보다 커지면, 보고를 위로 취합하고 메시지를 아래로 전달하기 위해 추가적인 관리 계층 (layers of management)이 필요합니다. Dunbar의 연구 중 한 측면은 인간 부족이 125150명 규모로 커지면 여러 부족으로 분리된다는 것을 보여주었습니다. 이는 다른 인간과 관계를 관리하고 유지하는 인간 뇌의 절대적인 능력에 대해 무언가를 말해주는 듯합니다. 결국, 우리는 이동성이 제한된 작은 부족 내에서 생존을 위해 함께 일할 관계를 구축하는 데 가치를 두며 진화했습니다. 우리는 말 그대로 그렇게 만들어졌습니다.

좋은 관계로부터는 매우 많은 가치가 발생합니다. 서로의 뒤를 지켜주는 것, 즉 단순한 충성심을 넘어 팀원이 무엇을 필요로 하는지 이해하는 것(이는 매일 달라지며, 이 때문에 도처의 신임 관리자들은 애를 먹습니다)이 중요합니다. 힘든 날에는 서로에게 여유를 베풀어 주는 것, 그리고 그것이 힘든 날임을 '알아볼' 수 있을 정도로 서로를 잘 이해하는 것이 필요합니다. 서로에 대한 진정한 신뢰—때때로 업무에 지장을 줄 수도 있는 가정 내 상황을 팀원에게 신뢰하고 공유하는 것은 까다로운 일입니다. 많은 이들이 직장은 그런 곳이 아니라고 말할 것입니다(제가 지금 당장 동료를 따로 불러 가정의 어려움을 털어놓으라고 제안하는 것은 아닙니다). 그럼에도 불구하고, 우리 모두는 직장 밖의 삶이 있고 힘든 날도 있습니다... 제가 경험한 최고의 직장들은 작고 고성과를 내는 팀들이 서로를 충분히 잘 알아서, 업무에 영향을 미칠 수 있는 개인의 삶이나 고충을 서로 공유할 수 있었고, 그 결과 팀이 더 잘 계획하고 기능할 수 있었던 곳들이었습니다. 서로에 대한 존중, 애정, 그리고 솔직함(candor)을 바탕으로 한 명확한 소통이 목표입니다. 이를 위해서는 신뢰가 필요하며, 신뢰는 오직 함께 보낸 시간으로부터만 얻을 수 있습니다.

좋은 관계는 시간과 일관성을 필요로 하는 투자입니다.

숫자는 고정되어 있지 않습니다. 범위가 존재할 뿐입니다.

"하지만 던바의 수(Dunbar's Number)는 논란의 여지가 있다!"라고 말하는 사람들이 시작하기 전에 미리 말씀드리자면, 네, 정확한 수치는 논쟁 중입니다. 업데이트된 통계적 방법으로 던바의 분석을 재실행한 스웨덴 연구진은 신뢰 구간(confidence intervals)이 너무 넓어서, 어떤 단일 숫자를 지정하는 것은 그들의 표현을 빌리자면 "제한적인 가치"만을 가진다는 것을 발견했습니다 [5]. 개인차는 실재하며 기록되어 있습니다. 외향적인 사람들은 내향적인 사람들보다 자연스럽게 더 큰 네트워크를 유지합니다. 저는 관리 계층을 위한 소규모 비즈니스 수치가 약 10명, 25명, 50명, 100명 정도라고 주장하고 싶은데, 이는 아마도 업무 관계가 비업무적 관계보다 다소 얕기 때문일 것입니다. 가장 바깥쪽 관계 계층(약 150명 수치)은 내부 계층보다 문화권에 관계없이 더 안정적인 것으로 보입니다.

하지만 어떠한 변동성도 범위(range)일 뿐, 탈출구(escape hatch)는 아닙니다. 사람들이 관계 계층 전반에 걸쳐 정서적 에너지를 어떻게 배분하는지 조사한 2024년 연구에 따르면, 어떤 개인은 사회적 주의력(social attention)의 45%를 가장 내부의 5명에게 할애하는 반면, 다른 이들은 단 15%만을 할애하기도 합니다. 어떤 경우든, 그 누구도 30개의 깊은 관계를 동시에 관리할 수는 없습니다 [6]. 인지 부하(cognitive load)가 균일하지는 않을지라도, 그것은 분명 제한적입니다. 우리 각자는 사용할 수 있는 시간과 에너지가 한정되어 있으며, 그 한정된 자원을 관계에 어떻게 사용할지 선택해야만 합니다.

AI 네이티브(AI-native) 세대는 이러한 한계를 확장하는 법을 배우게 될까요? 만약 여러분이 앱을 통해 수십 개의 사회적 연결을 조정하며 성장했다면, 여러분의 뇌는 실제로 관계를 위한 더 넓은 작업 기억(working memory)을 발달시킬까요? 우리는 아직 알지 못하지만, 우리의 새로운 학습 및 노출 패턴으로부터 뇌의 변화가 나타날 것이라고 의심합니다 (예를 들어, 소셜 미디어와 함께 성장한 기존의 젊은 세대에게서 이미 이러한 현상을 목격한 바 있습니다). 우리가 확실히 아는 것은 '깊이 대 넓이(depth vs. breadth)'에 관한 연구가 지금까지 일관되게 한 방향을 가리키고 있다는 점입니다. 관리자가 직속 부하 직원들과 고품질의 관계를 구축할 수 있는 조직은, 더 넓은 관리 범위(span)를 운영하는 조직보다 신뢰, 지식 공유 및 팀 성과 면에서 유의미하게 더 나은 모습을 보입니다 [7]. 2025년의 한 연구는 관리 범위의 확장이 특히 관리 업무를 가능하게 만드는 근본적인 요소인 '관계 구축 시간'을 잠식함으로써 리더십의 효과성을 감소시킨다는 것을 발견했습니다 [7]. 만약 세상 속의 인간으로서 여러분의 경험이 저와 비슷하다면, 이 중 어떤 것도 여러분을 놀라게 하지는 않을 것입니다.

핵심은 연결의 수는 개인마다 다르지만, 인간의 상호작용을 위해 우리가 진화시켜 온 패턴은 변하지 않는다는 것입니다. 깊이를 넓이와 맞바꾸는 데에는 비용이 따르며, 그 비용은 복리로 쌓입니다. 우리가 아직 연구하지 못한 것은, 오직 높은 넓이와 낮은 깊이의 관리 방식만을 경험해 온 노동자 세대가 대규모로 나타났을 때 어떤 모습일지입니다. 저는 이 실험이 우리 주변에서 실시간으로 전개되는 것을 보게 될 것이며, 결국 추(pendulum)가 다시 반대 방향으로 움직일 것이라고 예상합니다.

IMDB 문제

저는 '제2의 뇌 (second brain)'를 사용합니다. Obsidian을 통해 모든 것에 대한 노트를 기록하고, 제가 필요할 때 바로 맥락 (context)을 제공해 주는 에이전트형 AI (agentic AI)를 활용합니다. 이것 없이는 훨씬 더 많은 것들을 놓쳤을 것입니다. 1:1 면담 시, "우리는 지난 12월에 이 문제를 논의했고, 다음과 같이 합의했습니다"라고 바로 불러올 수 있는 능력은 실질적인 가치가 있습니다.

하지만 관계를 위해 유기적으로 기억해야 한다고 느껴지는 무언가를 기억하려고 노트를 읽고 있을 때, 저는 관리 (managing)를 하는 것이 아니라 관리 행위 (performing management)를 하고 있는 것입니다. 파일에는 데이터가 있지만, 관계는 위축되었습니다. 나는 이 사람과 그들이 무엇을 필요로 하는지를 '알고' 있는 것인가, 아니면 IMDB 프로필을 통해 배우를 '알고 있는' 것처럼 그들에 '대해' 알고 있는 것인가? 이 둘은 서로 다른 것입니다.

AI는 측정 가능한 입력값들, 즉 피드백 문서화 (feedback documentation), 승진 서사 (promotion narratives), 목표 추적 (goal tracking), 어려운 대화를 위한 준비 등을 도울 수 있습니다. 이것들은 실질적인 레버리지 포인트 (leverage points)이며 반드시 활용해야 합니다. 하지만 AI가 할 수 없는 것은 함께 보낸 시간의 축적된 질감 (accumulated texture of time)을 대체하는 것입니다. 누군가가 고군분투하는 모습을 지켜보며 그 곁을 지켜줄 때 쌓이는 신뢰, 그리고 누군가가 일하는 모습을 충분히 지켜보았기에 "집중하느라 조용한 것"과 "무언가 잘못되어 조용한 것"의 차이를 구분할 수 있게 되는 직관 같은 것 말입니다.

AI를 통해 더 효율적으로 만들 수 있는 인재 육성의 영역은 행정적인 부분입니다. 실제적인 성장은 외부에서 보기에는 비효율적으로 보이는 축적된 순간들 속에서 일어납니다.

그룹 채팅에서의 관찰 사항