오늘날 우리는 효율성을 강조하며 살아간다. 시간 절약, 비용 절감, 성과 극대화. 하지만 겉으로 체계적이고 합리적인 듯 보이는 행동 뒤에는 효율성을 가장한 비효율성이 도사리고 있다. 외형상 잘 돌아가는 것처럼 보여도, 실제 목적 달성과는 무관한 낭비가 곳곳에 숨어 있다.

겉보기 효율과 실속 없는 성과

체계공학(System Engineering), 시뮬레이션 보고서, AI의 답변. 겉으로 보면 혁신적 도구 활용처럼 보인다. 하지만 도구 자체가 목적이 되고, 형식적 성과를 만들기 위해 사용된다면, 그것은 단순한 형식적 효율에 불과하다. 진짜 효율은 목표 달성을 위해 도구가 어떻게 활용되는지, 실제 성과와 연결되는지에 따라 판단해야 한다.

디지털 트윈 기반 체계공학(DBSE: Digital twin Based System Engineering)은 단순히 문서화나 설계 완료에 그치지 않고, 시스템 운용과 실제 목적 달성에 중점을 둔다. 반면 MBSE(Model Based System Engineering)는 주로 체계의 설계·개발 완료와 최적화에 집중한다. DBSE는 운용 과정에서 발생하는 변수와 실제 성과를 MOE(Measure of Effectiveness) 기준으로 검증하면서 목표 달성을 지원한다.

자기합리화와 분절적 문화

조직 안에서는 자기합리화와 분절적 문화가 만연하다. 실패와 비효율을 “최선이었다”라고 정당화하고, 부서와 단계별로 목표와 책임이 분리돼 전체 목적과 연결되지 않는다. 단기 성과, 보고용 성과, 책임 회피 문화, 도구 목적화가 원인이다.

해결책은 명확하다. 업무가 전체 목적과 어떻게 연결되는지 정의하고, DBSE와 MOE 관점에서 운용과 성과를 검증하며, 문제 발생 시 책임을 분산하지 않고 학습과 개선으로 연결하는 것이다.

AI, 데이터와 몰입의 함정

AI는 속도와 편리함 덕분에 혁신적 도구처럼 보인다. 질문에 답하고, 보고서를 작성하며, 데이터를 요약한다. 하지만 AI는 데이터 없이는 아무 것도 할 수 없다. 때문에 조직과 개인은 AI 개발을 위해 데이터 확보 자체에 몰입하기 쉽다.

실제 데이터 확보는 쉽지 않다. 고품질 데이터 수집, 정제, 라벨링에는 시간과 비용, 보안 문제 등 수많은 제약이 따른다. 그런데 데이터 확보 과정에 몰입하면 목표 달성보다는 준비 과정 자체에 만족하며 자기합리화에 빠지기 쉽다. 겉보기 효율이 강화되는 동시에, 실제 문제 해결과 목표 달성은 뒤로 밀린다.

진짜 효율은 최소한의 핵심 데이터를 기반으로 목표를 먼저 정의하고, AI와 DBSE를 포함한 도구를 MOE 기준으로 목표 달성에 직접 연결할 때 나타난다. AI와 DBSE는 수단일 뿐, 목적이 되어서는 안 된다.

국방 무기체계, 획득이 목적이 아니다

국방 무기체계 획득 과정에서도 비슷한 문제가 나타난다. DBSE와 체계공학, 모델링·시뮬레이션을 활용하지만, 획득 자체가 목적화되면 진짜 목표는 사라진다. 무기체계의 진짜 목적은 전쟁 억지, 피해 최소화, 임무 성공이다. 예산과 일정 내 개발 완료, 보고서 작성, 시뮬레이션 제작은 수단일 뿐이며, DBSE와 MOE 기준으로 실제 운용과 목적 달성에 연결될 때만 의미가 있다.

진짜 효율과 효과를 위한 조건

효율성을 강조할수록 겉보기 성과와 진짜 효과를 구분해야 한다. 도구와 프로세스는 수단일 뿐이다. 목표 달성을 위해 목적과 질문을 명확히 하고, DBSE와 MOE로 운용과 성과를 검증하며, 실제 의사결정과 운용에 연결할 때 비로소 효율성은 의미를 가진다. AI든 체계공학이든, 조직 문화든, 진짜 가치의 기준은 효과성과 효율성이 동시에 실현되는가에 달려 있다.