팀장상담소 21편 회사는 학교가 아닌데..! 팀원들이 스스로 해답을 찾지 않고 답만 묻네요 _ 팀장교육,팀장과정, 관리자교육
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팀장님들, 질문 하나 드려보겠습니다! 오늘은 몇 개의 질문을 들으셨나요? 아마 매일 매일 한 100개 쯤은 되지 않을까 생각이 드는데요ㅎㅎㅎㅎ
상사, 동료, 타 팀장, 팀원들까지...그 수많은 질문들에 답을 하다보면 진짜 영혼까지 탈탈 털리는 날도 있으셨죠. 메일로, 메신저로, 면대면으로 시도때도 찾아오는 질문들을 답하다가 오늘 하루를 다 보내고 계시진 않으셨나요?
“팀장님, 이건 어쩌죠?” “저건 어쩌죠?” 팀장의 의견을 구하는 질문들...하지만 질문도 질문 나름이지, 간혹 “이걸 묻는다고??!! 왜???”라는 의문이 드는 경우도 다반사일 것 같습니다.
여기는 학교가 아닌데, 팀원들이 스스로 해답을 찾지 않고 답만 묻네요. 매일 쏟아지는 질문 세례에 정신도 없는데, 스스로 답을 찾기보단 그냥 물어보는 데만 바쁜 우리 직원들.
“설마 *핑프인가??!!” 한번쯤 생각해보고 물어봐주면 좋을텐데...(*핑거 프린세스: 스스로 검색할 생각은 않고 그냥 물어보는 사람을 지칭). 스스로 생각하지 않고 '정답만 필요로 하는 팀원들의 질문'에 오늘도 지쳐버린 팀장님들을 응원하며…
회사는 학교가 아닌데, 매일 정답을 달라는 팀원들. 질문에 답하다가 내 업무도 못하고, 팀원들도 성장하지 못하는 것 같다는 팀장님의 고민을 함께 해결해볼까요?
💬 팀원들은 항상 제 생각보다 부족하더라고요. 조금 더 기다려주고 함께 해답을 찾아보시는게 어떨까요.
💬 (1)과거 사례를 이야기 해주기. (2)도움을 받을만한 사람을 안내해주고, 할 수 있는 것까지 해오라고 하기. (3)내가 그 업무를 해놓고, 비교할 수 있도록 하기.
💬 답이 나올 때까지 계속 묻는다. ”그거 어떻게 됐어?“ ”어떻게 하면 돼?“ ”모레까진 본부장님께 보고 드려야 돼, 준비해야 해“ 그리고 가이드를 해준다. 큰 방향성만...
💬 팀원들이 스스로 해답을 찾으면 팀장이 필요할까요? 많은 고민 끝에 도저히 답을 내릴 수 없는 질문들만 어렵사리 물어본다고 생각합니다. 물론 빠른 시간에 많은 답을 해야 하는 자리가 어렵지만, 반대로 사사로운 고민들은 팀원들이 대신 해준다고 생각하면 고마운 마음이 드네요.
💬 팀원의 질문에 역 질문을 해보세요. “팀장님 이거 어떻게 해야 할까요?” “너의 생각은 어떤데?” “너는 어떻게 하면 좋을것 같아?” 이렇게 몇 번 하다보면 답을 찾아올 때가 있습니다.
💬 책상 위에 성경 구절을 적어 놓고, 매일 읽으며 참고 인내하고 있어요. ‘모든 것을 참으며, 모든 것을 믿으며, 모든 것을 바라며, 모든 것을 견디느니라.‘ 아멘.
💬 예전에 비슷한 문제 상황을 얘기하고 그 당시에 어떻게 해결 했었는지 묻는다. 그 상황의 답을 알고 있다면, 이번엔 어떻게 해야 될 지를 다시 물어본다. 이렇게 했을 때 이미 팀원이 답을 알고 있는 경우가 많다. 이게 반복되면 최소한 비슷한 상황의 질문은 줄어듭니다. “넌 이미 이 질문의 답을 알고 있다!”
💬 신입직원들이 자주 이런 행동을 하고 있는데, 큰 주제보다는 작은 주제로 중간 과정을 정리해서 오게 하는 연습을 시키면, 시간이 지나면서 스스로 답을 찾는 방법을 익히는 것을 볼 수 있었습니다.
💬 감자튀김 초장에 찍어 먹기 vs. 회 케첩에 찍어 먹기. 어떤 걸 고르시겠어요? 밸런스 게임은 선택을 강요하는 재미있는 게임이지만, 이 원리를 팀원들이 올바른 선택을 하도록 유도하는 데 활용할 수 있습니다. 매번 ‘이렇게 해라‘ 잔소리하기 싫다면, 넛지를 활용해 구성원이 스스로 행동하는 조직을 만들어보세요.
💬 혹시 ‘왜 그런 것 같아요?‘라고 팀원들에게 질문해보셨나요? 스스로 문제의식을 갖고 답을 찾을 수 있도록 트레이닝해 보세요. Why 질문법이 팀 분위기를 반전시킬 수 있습니다.
✅비록 회사가 학교도 아니고, 하나하나 떠먹여주듯 가르쳐주긴 어렵겠지요. 하지만 팀원 성장 또한 팀장의 중요한 역할이기 때문에 어떻게 팀원 스스로 해결하는 능력을 키워줄 수 있을지 지금처럼 고민하고 신경쓰다보면, 분명 어느날 크게 한 뼘 성장해있는 팀원을 보실 수 있을 겁니다!
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2025년 7월 10일 오후 12:25
최근 AI는 LLM(대규모 언어 모델)의 등장과 함께 강력하고 대중화되었습니다. 많은 사람들이 LLM의 자기 추론 능력과 빅데이터 모델에 대해 의문을 제기하고 있으며, 기업과 기관들은 이 기술을 확보하기 위해 막대한 자금을 투자하고 있습니다. 그러나 개인적인 의견으로는 LLM은 응답 지연(latency)이 크다는 단점이 있습니다. 이로 인해 대규모 데이터 처리를 위해 확장하는 과정에서 비용 손실이 발생할 수 있습니다.
... 더 보기토
... 더 보기혹시 Claude 나 cursor 등 AI 로 개발하실 때
뭔가 AI 스러운 뻔한 디자인 때문에