포용 탐색 | 밀라디 스토움보우 (Myladie Stoumbou) | TEDxVitosha

직업상의 불평등은 실제합니다. 강연에서, 밀라디 스토움보우 (Myladie Stoumbou)는 빅테크 기업 중 한 곳의 지역 책임자이자 여성 리더십 옹호자로서, 기술 산업에서 여성이 마주한 현실을 반영한 통계 자료를 바탕으로 다음과 같은 메세지를 전달합니다: 공감은 우리가 살고 있는 디지털 세계를 보다 포용적인 장소로 변화시키는 핵심입니다. 다양성은 힘입니다. 모든 사람들에게 권한을 부여하고, 동등한 기회를 제공 할 때, 우리는 모두 승리하게 됩니다.

그녀는 아내이자, 어머니이며, 여행자 및 열정적인 사진가이면서, 동시에 세계적인 규모의 프로젝트를 관리하고, 끊임없이 변화하는 환경에서 다국적 팀에 영감을 주고, 사회적으로 중요한 주제에 관련한 세미나를 제공합니다.

그녀의 이름은 밀라디 스토움보우 (Myladie Stoumbou)이며, 팀이 다양성을 갖추고, 높은 성과를 낼 수 있도록 개발 및 혁신하고, 기업이 급속도로 발전한 기술을 활용하도록 돕고, 4 차 산업 혁명으로 발생한 기회를 활용할 수 있도록 지원하는 것을 전문적으로 하고 있습니다.

그녀는 "기술 전도사"라고도 불립니다. 그녀에겐 기술 분야의 유용한 정보를 여러 커뮤니케이션 채널을 통해 가능한 한 많은 전문가에게 전달하는 것이 중요하기 때문입니다.
 
TEDx 형식은 밀라디에게는 전혀 낯선 무대가 아닙니다. 그녀는 여성 리더십, 직장의 미래, 사회적 포용 및 디지털 기술 개발과 같은 주제를 다루는 국제 기조 연설자입니다. 그녀는 또한 첫 직업 단계에서 젊은 여성을 지원하는 비영리단체인 '우먼 온 탑'(Women on Top)의 멘토이기도 합니다.

이 강연은 TED의 형식에 맞춰 별도로 개최된 지역 TEDx 행사에서 발표되었습니다. 더 자세한 내용을 알고 싶으시면 https://www.ted.com/tedx를 방문해 주세요.

거의 일년 전,
2019년 2월로 기억합니다.

인터넷을 돌아다니다가
이것을 보았습니다.

여성들이 기술 산업을 구축했다.

그런 다음 그녀들은 밀려났다.

꽤 강력한 헤드라인이죠,
그렇게 생각하지 않으세요?

실제로 이 기사는 사실입니다.

여성은 기술 산업 최전선에 있었습니다.

기술직이 문서작성기사와 유사하게
하찮은 직업으로 여겨지던 때였죠.

1946년, 미군은

세계 최초 컴퓨터를 연구할
팀을 선발했습니다.

무슨 일이 있었을까요?

50%가 넘는 팀원이
여성으로 구성되었습니다.

사진 속 여성은 마거릿 해밀턴입니다.

아폴로 11호가 달로 가는 길을
도식화 한 코딩 팀을 이끈 팀장이었죠.

당시 가장 유명한 또다른 여성은
그레이스 호퍼입니다.

그레이스 호퍼는 미 해군 제독으로
최초의 컴파일러를 개발했습니다.

그녀의 프로그래밍과 코딩기술 덕에

미국은 원자 폭탄의 영향력을
가상으로 확인 해 볼 수 있었죠.

몇 가지 수치를 살펴 보죠.

미국 연방 정부에 따르면,

70년 대에서 90년 대에
컴퓨터를 공부한 여성의 수,

여성의 비율은 37%입니다.

사실 이 수치가 최고점이었습니다.

37%는 90년 대 초반에

컴퓨터 과학 분야의 여성 비율이
최고에 이르렀을 때의 수치입니다.

당시에 기술 산업의 근무 조건은

그리 매력적인 것이 아니었습니다.

그렇지만 여성들은
섬세한 직업 윤리 의식을 지녔고,

세부적인 것에 주의를 기울였습니다.

그 당시 유명한 일화 중 하나가

그레이스 호퍼가 처음으로
컴퓨터 버그를 식별해 낸 방법입니다.

그녀는 시스템 결함을 회로 사이에
끼어 있던 나방으로부터 추적해냈죠.

오늘날 미국에서는 컴퓨터 발전에
공로를 세운 여성들을 기리기 위해서

그레이스 호퍼의 이름을 딴
연례 행사를 진행합니다.

그 이후에는

컴퓨터 산업의 수익성이
훨씬 좋아지게 되었습니다.

기술직에 대한 인식이 점차 나아졌고,

더 높은 급여를 받게 되었죠.

이로써 기술 회사는 엔지니어링에 적합한

최고의 인재들을 찾아 나서게 됩니다.

코딩은 새로운 기술이었기 때문에
누구를 뽑아야 하는지는 몰랐죠.

회사는 성격 테스트라는 것을 개발합니다.

성격 테스트는 회사가 원하는
능력있는 컴퓨터 엔지니어가

어떤 모습일지 구분해 내는데
도움이 될 것이었죠.

성격 테스트는 사실,

사회성이 없고, 외향적이지 않은
사람들을 선호했습니다.

이것이 괴짜 프로파일의 탄생입니다.

(웃음)

컴퓨터 엔지니어들은 컴퓨터만 알고,
반 사회적이어야 했던 것이죠.

그때부터 그런 사람들이 기술업계에
전형적인 구성원으로 자리잡게 됩니다.

오늘날 우리가 프로그래머들은
컴퓨터만 다룰 줄 알고,

반 사회적일 거라 믿는 고정관념은

그때 시작된 악순환의 일부입니다.

성격 테스트가 여성보다
남성을 더 선호함으로써

기업은 남성을 더 많이 대표하게 되고,

컴퓨터 공학은 남성에게만 적합하다는

대중의 인식을 불러 일으켰습니다.

그렇게 오늘에 이르렀지요.

2018년 3월,
3월 8일이었던 걸로 생각됩니다.

국제 여성의 날에,
유럽 위원회가 조사를 발표합니다.

제목은 디지털 시대의 여성이었습니다.

연구는 사실, 우려가 되는
많은 실상을 내포하고 있습니다.

유럽 기술 산업에서
여성이 대표하는 위치에 대해서요.

오늘날, 4배 많은 남성들이

컴퓨터 또는 기술 관련 산업 분야를
차지하고 있습니다.

같은 조사 내용을 바탕으로

유럽 대학교를 나온
여자 졸업생 1000명 중에

24명이 기술 관련 분야를
전공한 것으로 나타났습니다.

그 중 오직 여섯 명 만이
디지털 직업을 갖게 되었습니다.

각 1000명의 남자 졸업생 중에서는

49명이 디지털 분야에
종사하게 된 것으로 나타났죠.

이보다 더 우려되는 바는

여성이 남성보다 더 자주
디지털 직종을 떠난다는 것입니다.

실제로, 2015년 조사된 바에 의하면

9% 여성이 기술관련직을
그만 둔 것으로 집계되었습니다.

같은 해 남성의 퇴사 비율은
1.2%에 불과했습니다.

서른에서 마흔 네 살 사이에
이런 현상이 발생했습니다.

이 연령대는 물론 근로 최적령기입니다.

동시에 대부분의 유럽인들이
첫 아이를 낳는 시기이기도 합니다.

따라서 성별 격차가 커지고 있죠.

디지털 기업가 정신에 대해 말하면,

유럽 스타트업 모니터(ESM)에서는

여성 창업자가 14.8%에
이른다고 집계하고 있습니다.

오직 여성 창업자들만 있는 신생 기업은

5%의 글로벌 벤처 캐피탈 투자만을
유치해 낼 수 있었습니다.

여성 창업자가 일군
신생 기업에 대한 평균 투자는

지난 5년 간 감소세를 지속했습니다.

저는 컴퓨터 공학과를
90년 대 초에 졸업했습니다.

이때는 성별 격차가 수치로
확연히 드러나지는 않았지만,

무의식적이고 때로는 의식적인
편견이 존재하고 있었습니다.

저는 대학교 컴퓨터 센터에서
자원 봉사 활동을 해야만 했습니다.

물론, 학교 바깥에서 열리는
많은 파티에는 가지 못했습니다.

교수님과 학과 동기들에게
진지하게 받아들여져야 했으니까요.

보시다시피, 저는 괴짜 프로파일과
관련이 없는 사람이었습니다.

또한 당시 여성성은
명석함과 상반관계에 있었죠.

전문직 생활을 시작하고부터는
상황이 편해지고, 나아졌습니다.

전 매일 배우면서, 매일 성장해 갔죠.

동료들로부터 신임도 얻었습니다.

그러다 제 커리어의 발전과 개발을 위해

높은 곳으로 향해야 할
시기라고 결심을 했습니다.

당신은 할 수 없어요. 엄마잖아요.

남편이 뭐라고 하시겠어요?

누가 자녀들을 돌보죠?

긴 시간을 어떻게 감당하려고 그래요?

놀랍게도, 긴 시간을 어떻게 일하냐고
전에는 누구도 물어보지 않았습니다.

정해진 기간 내에 복잡한 프로젝트를
하자없이 마쳐야 했을 때는 말이죠.

(박수)

남편이 오늘 여기 함께 했습니다.
웃고 있는 것 같네요.

(박수)

저는 오늘, 고통스런 진실의 순간을
여러분과 공유할 수 있어서 감사합니다.

그것이 저를 더 강하게 만들었으니까요.

그것이 제 의지를 불태웠습니다.

저는 이루어 내기 위해서
열심히 노력했습니다.

제 꿈을 실현시키기 위해서
정말 열심히 노력했습니다.

그곳엔 물론 발전이 있었고

물론 좌절도 있었고

수없는 무의식적 편견들과
맞닥트려야 했습니다.

성별에 의한 편견만은 아니었다는 걸
꼭 말씀드리고 싶습니다.

그리스 위기 때에는

그리스 인들은 무능력하다는
무의식적 편견을 극복해야만 했습니다.

매우 무능하고, 게으르고,
타락했다는 편견이었죠.

(웃음)

하지만 저는 이루어 냈습니다.

그리고 오늘 저는 이 이야기를
공유해야겠다고 생각했습니다.

젊은 여성들이 자신의 꿈을 좇도록
힘을 실어 주고 싶었기 때문이죠.

제가 살아 온 이러한 기술 진화는

수년 동안 폭발적으로 일어난
기술의 발전에 의한 것이었습니다.

그러나 포용적인 것은 아니었습니다.

인구의 50% 이상이 배제되었습니다.

과연 성별에 의해서만 제외된 것일까요?

단지 성별 때문만이 아니었습니다.

왜냐하면 다양성은 성별과는
무관한 것이기 때문입니다.

나이와도 관련이 있습니다.

민족성과 관련이 있습니다.

피부색과 관련이 있습니다.

종교와 문화와 관련이 있습니다.

노인분들을 예로 들어보죠.

오늘날 우리는

인류 역사상 최초로

다섯 연령대가 동시에 작업장에서
지내는 시대를 살고 있습니다.

향후 5년 안에 분석가들을

노동력의 25%를 55세 넘는 분들이
채우게 될 것으로 예상합니다.

어떻게 이분들이 직장에서
배제되지 않도록 할 수 있을까요?

어떻게 세대 간 협업을
추진할 수 있을까요?

어떻게 그분들이 번창할 수 있는
기회를 제공할 수 있을까요?

디지털화의 이점은
어떻게 활용할 수 일까요?

왜 이런 토론이 지금 일어날까요?

무엇보다도, 비지니스 사례가
생겨나고 있기 때문입니다.

맥킨지에 따르면

높은 임원진의 자리에 여성이 있고,

이사회에 다양성 비율이 높은 기업들은

35% 가량 더 많은 수익을 낼
가능성이 크다고 합니다.

유럽 연합에서는 연간
생산성 비용을 추정했는데

9%의 여성이 직장을
떠남으로써 발생하는 비용이

연간 160억 유로(22조)라고 합니다.

비단 국가와 회사의 재정 문제에
국한된 것이 아닙니다.

다양성은 행동이고,

포용성은 문화입니다.

소속감은 감정입니다.

그리고 세 가지 모두에 대한
요구는 매우 인간적입니다.

우리가 사람들에게 힘을 줄 때,

그들의 강점 부각시키고,
최고의 재능을 이끌어내는

기회를 제공할 때,

우리 모두가 승자가 됩니다.

오늘날에는, 그 이상입니다.

인공지능(AI)과 같은 기술 진보로

많은 것들, 많은 활동들, 예를 들면

인재 채용과 같은 업무가
기술에 의존해 이루어집니다.

2018년 로이터 보도에 따르면

전 세계 주요 전자 상거래
회사 중 한 곳에서 채택한

기계 학습을 한 인재 채용봇이

여성들을 채용에 불합리하게
처리한 사실이 밝혀졌습니다.

기계 학습 알고리즘은

회사에 가장 적합한 지원자가 누군지를

10년 넘게 누적 제출된
이력서 내용을 바탕으로

학습하고, 패턴을 파악해서 추려냅니다.

물론, 그 이력서들은 대부분
남성 지원자들이 제출한 것이죠.

그러니까 채용봇은

'여성 축구동호회 참가'와 같이
'여성'이라는 단어를 발견할 때마다

그 지원자를 탈락 처리 한 것입니다.

데이터에 편견이 깔려있던 것이죠.

데이터에 대한 의존이
점점 더 높아져 가는 세상에

이 데이터를 기반으로
결정을 내리는 세상에서

이런 편견들은
재생산 및 강화될 수 있습니다.

자기충족예언 효과를 초래할 수도 있죠.

저는 그리스인이고,
그리스에서 자랐습니다.

저는 고대 그리스 철학자들의
사상을 교육받았습니다.

오늘날에는 구식으로
보일 수도 있는 것들이

실은 윤리적이고 영속적인
가치들을 지니고 있습니다.

우리가 돌이켜 봐야 할 가치들이죠.

우리는 기술에 대한 새로운
윤리적 가르침을 필요로 합니다.

신뢰를 얻고,

기술을 신뢰할 수 있게 하며,

이것이 공정하게 사용될 것이라는
믿음을 가능하게 해 주는 것이죠.

우리가 인공 지능과 같은
새로운 기술에 대해 논할 때

이러한 기술들이 공정하고,
편견이 없기를 원합니다.

데이터가 어떻게 사용되는지,
결정이 어떻게 이루어지는지,

이런 것들을 이해하기 위해서
기술의 투명성을 원합니다.

기술이 안전하고, 의존할 수 있는
방식으로 작동하기를 원합니다.

기술이 우리의 사생활을
존중해 주기를 바랍니다.

모두를 포함시키고, 모두에게
힘을 실어주기를 바랍니다.

이제 우리는 포용력을 지닌 기술이
필요하다는 것을 알고 있습니다.

그러기 위해서, '왜로 시작하라'라는
사이먼 사이넥의 말을 인용하겠습니다.

'왜'가 중요합니다.

우리는 왜 기술을 구축합니까?

기술은 인간의 능력을
향상시키기 위해 존재합니다.

우리가 더욱 현명한 결정을
보다 빠르게 내릴 수 있도록 돕고,

실수를 줄여 줍니다.

'왜'는 중요합니다.

그 다음은 '누구'입니다.

기술을 쌓아 올리는데
참여한 사람들이 누구입니까?

기술을 구축하는 데에는
더욱 다양한 팀이 필요합니다.

'누구'인가는 중요합니다.

그리고 마지막으로 '어떻게'입니다.

기술을 개발하는 방식은
얼마나 투명한가요.

데이터는 어떻게 사용되고 있나요?

기계는 어떻게 학습을 하고 있나요?

'어떻게'가 중요합니다.

진화하는 디지털 세상에서,

로봇, 홀로그램,
인공 지능을 받아들이고

점점 더 많은 자동화 시스템을
수용하게 되면서

사람들은 미래에 대해
점점 더 두려하게 되었습니다.

미래의 직업은 어떤 모습일까요?

인간의 미래는 무엇일까요?

미래는 우리가 어떻게
만드느냐에 달렸습니다.

기술은 인간의 능력을 향상시키기 위해
항상 우리 주변에 존재하고 있었습니다.

인간인 우리의 미래가 어떤 모습일지
제게 물으신다면,

이렇게 말씀드릴 것입니다.

우리는 인간 정체성의
핵심을 돌아봐야 합니다.

인간의 핵심에는

공감이 있습니다.

공감은 있으면 좋은 그런 게 아닙니다.

미래로 가는 인간으로서의 우리에게
공감은 절대적으로 필수입니다.

공감은 편견을 극복하는 것입니다.

타인을 존중하는 것입니다.

이해하는 것이나,
이해하려고 노력하는 것입니다.

귀를 기울이는 것입니다.

연민을 보여주는 것입니다.

도움의 손길을 내미는 것입니다.

미래는

모두를 참여시키고, 모두의 재능을
포용시킬 때만 긍정적일 것입니다.

미래는 공감에 기댈 수
있을 때만 나을 것입니다.

디지털 세상에서
개개인의 능력이 존중받고,

최고를 향해가는 삶을 추구할
자율권이 모두에게 부여되면,

더이상 이런 기사 제목은
발견할 수 없게 될 것입니다.

오늘, 여러분께 한 가지
부탁드릴 것이 있습니다.

우리 함께 결정을 내려봅시다.

수용은 나로부터 시작합니다.

우리 각 자와 모두에게서 시작합니다.

행동하고, 귀 기울이고, 이해하고,
서로를 존중해 줍시다.

공감합시다.

이 진화하는 디지털 세상을
좀 더 수용적인 곳으로 만들어 갑시다.

감사합니다.

(박수)