영국 드라마 '셜록'에서 홈즈는 뛰어난 추론을 통해 사건을 해결하는 모습을 보여줍니다. 그러나 그 추론 과정은 대부분 연역과 귀납에 기반을 둡니다. 이를 현실 세계와 비교해 보면, 셜록의 방식은 드라마틱 하지만 현실에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

셜록이 사용하는 추론은 극적인 결과를 위해 설계된 가설에 의존하기 때문입니다.

강도 사건을 예로 들어보겠습니다.

유리창이 깨져 있고, 문서를 도난당한 여성은 경제적으로 취약한 상황입니다. 현장에서 떠오를 수 있는 이에 대한 일반적 가설은 ‘누군가 그녀의 집에 들어와서 문서를 훔쳐 달아났다’입니다.

하지만 셜록은 유리창 조각이 창밖에 있다는 즉각적 관찰 결과를 토대로 여성이 범인일 것이라는 가설에 집중해 그녀에게 의심의 눈초리를 돌리고 이는 그녀의 자백으로 연결되어 사실로 확인됩니다.

그러나 현실에서는 이런 종류의 비약적인 추론이 사실로 빠르게 밝혀지기에는 복잡한 요소들의 직접 확인을 요구하기에 위험할 수 있습니다.

비즈니스 컨설팅의 세계에서는 이 연역, 귀납의 추론은 경영과학의 영역에서 확인됩니다.

주로 알고 있는 영역의 개선, 확장성 중심에 적합합니다. Mckinsey, BCG의 논리적 전개가 이에 부합하다 할 수 있습니다. 연역과 귀납의 대표적 특징은 시작에 가설이 있다는 점입니다. 비슷한 구조에서 이러한 접근이 효율적이라는 통계적 가정이 등장하고 이는 완성되어 있는 구조 안에서의 최적화를 이루려는 목표에 매우 적합한 결과로 이어집니다.

그리고 사업의 성장에는 성장과 위기가 반복적으로 찾아옵니다. 관리를 통한 안정적 성장을 잘하는 시기가 있다면, 성장의 끝자락에서 0에서 1을 만드는 시도를 해야 하는 시기도 있습니다.

이 새로운 영역, 시장에의 도전은 곧 높은 불확실성에의 투자를 의미합니다. 연역과 귀납적 추론에 활용되는 가설이 없거나 신뢰도가 낮을 때에는 귀추적 접근이 적절합니다.

귀추적 접근은 익숙한 가설들에 의문을 던지며 시작합니다.

이전까지 통용되던 가설에 기반한 시도들이 효과가 없을 때, 새로운 분야나 시장에의 도전을 앞두고 있어 기댈 수 있는 기준 정보들이 부족한 상황에서 우선 실제의 세계에 발을 내디뎌 보는 시작을 합니다. 그리고 그 안에서 관찰된 패턴 및 발견된 인사이트로 새로운 가설을 만들어 기존의 룰에 도전적인 질문을 던지는 독창적인 시작점을 만들어냅니다.

이 같은 접근은 모르는 영역의 탐구, 독창성 중심에 적합합니다. 사회과학의 이론에 기반하는 ReD, Gemic의 논리적 전개는 이에 부합하다 할 수 있습니다.

기업이 마주한 이슈의 불확실성의 정도에 따라 연역과 귀납, 그리고 귀추와 같은 다양한 추론에의 구분과 적용에 대해 고민해 볼 필요는 있어 보입니다.

This diagnostic framework helps identify big unknowns in business, a term that refers to unfamiliar and complex business problems where sensemaking can be especially useful. Here's an overview of the levels that categorize business problems and how sensemaking applies:

Level 1: Knowns

Characteristics: Familiar with the customers and market; clear problem definition; future outcomes can be predicted; conventional data and analytics can be used to address it.

Example: A sales issue during the holiday season can be traced to weather-related factors; increasing advertising and discounts can help resolve the problem.

Level 2: Hypotheticals

Characteristics: Moderate familiarity with the customers and market; a range of possible outcomes; similar problems seen before; hypotheses can be framed and tested; conventional data and analytical models may apply.

Example: Per-store sales are down despite increased investment in salespeople. A range of hypotheses can be tested to find the root cause.

Level 3: Big Unknowns

Characteristics: Highly unfamiliar with the customers and market; no clear sense of likely outcomes; problem not encountered before; no hypotheses to test; conventional data and analytics are unlikely to provide clear solutions.

Example: An innovation pipeline full of ideas, but product launches are not driving growth. In this case, sensemaking can help understand unfamiliar social or cultural contexts and guide new strategies.

Source: An Anthropologist Walks into a Bar…

https://hbr.org/2014/03/an-anthropologist-walks-into-a-bar⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠