4월 4일 금요일 저녁엔 시즌5 첫 번째 모임을 가졌습니다. 시즌4부터 함께 모임을 만든 민영 님 덕분에 가장 고민이 많은 첫 모임을 여느 때보다 편안하게 시작할 수 있었습니다. (고맙습니다, 든든한 파트너 민영 님) 이번 모임이 편안했던 건 지난 시즌에서 함께 했던 멤버들이 새로운 시즌을 함께 이어가준 덕분입니다. 혜민 님과 윤정 님과 채영 님, 태희

트레바리 시즌5, 첫 번째 모임을 마치고 – 양보는 하더라고 포기할 수 없는 선에 대하여

4월 4일 금요일 저녁엔 <리서치 하는데요> 시즌5 첫 번째 모임을 가졌습니다. 시즌4부터 함께 모임을 만든 민영 님 덕분에 가장 고민이 많은 첫 모임을 여느 때보다 편안하게 시작할 수 있었습니다. (고맙습니다, 든든한 파트너 민영 님) 이번 모임이 편안했던 건 지난 시즌에서 함께 했던 멤버들이 새로운 시즌을 함께 이어가준 덕분입니다. 혜민 님과 윤정 님과 채영 님, 태희 님, 아름 님이 시즌4에서 또 호준 님과 현 님이 시즌3에 이어서 <리서치 하는데요>를 더 지적으로, 여전히 잔잔하지만 단단하게 만들어주셨습니다. 다섯 번째 시즌이 이어질 수 있도록 지난 모임을 함께 해준 멤버분들께 감사한 마음을 간직하며 이번 시즌 첫 모임을 회고합니다.

모임에서 함께 나눈 지적 대화의 쿠키들

1. 사용자는 각자 자기만의 방식으로 불편을 극복하고 그 불편을 극복한 순간 어떤 것은 더 이상 불편이 아닌게 된다.

식자재 주문 서비스를 만들 때 사장님들이 식당에서 주문하는 모습을 관찰하면서 발견한 것. 크게 인쇄한 종이를 코팅해서 보드마카로 당일 필요한 식자재를 적은 후 사진을 찍어서 카카오톡으로 전송하는 패턴이었다. 디지털화가 되어 있지 않아도 사용자는 자기만의 방법으로 최적화하고 있었다. 그렇다면 디지털 프로덕트가 해야 하는 것은 무엇일까? - 혜민 님의 이야기를 듣고 메모한 것

사용자는 "이렇게도 쓰는구나"를 단적으로 이해하기 쉬운 사례가 있습니다. 구글 검색창에 "따라올 수 있겠나?"를 검색하고 '겹홑낫표'를 복사해서 사용하는 사용자가 있습니다. 기호 이름이 어려운데 문장 안에서 참고한 자료의 출처를 밝힐 때 책 제목이나 신문이름 앞뒤에 사용하는 『』 기호의 이름입니다. 홑낫표(「」)는 소제목이나 예술 작품의 제목, 법률이나 규정을 나타낼 때 주로 사용하죠.

특수부호 입력하기 위해서 윈도우에서 한자키를 사용하시는 경우가 많습니다. 자음을 누르고 한자키를 누르는 방식입니다. 또는 네이버 스마트보드와 같은 도구에 자주 쓰는 문구로 추가해두기도 하죠. 가장 흥미로운 케이스는 트위터에서 본 것으로 '따라올 수 있겠나'입니다. 일단 구글에 "따라올 수 있겠나"를 검색해 보세요. 그럼 첫 번째 검색결과가 디시인사이드의 게시글인데, 검색결과 요약에 " 「 ────따라올 수 있겠나? 웃기고 자빠졌네」 "라는 내용이 나옵니다. 이걸 복사해서 붙여 넣고 가운데 텍스트는 필요한 내용을 바꾸는 방식입니다. 이 트윗은 @meemem_void 님이 올린 것인데, 조회수가 73만 회가 넘었습니다. 사용자는 자기만의 방식이 있고 리서처는 어떤 방식으로 사용하고 있는지 뿐만 아니라 그게 해결해야 하는 문제인지 판단해야 합니다. 단순한 불만이기나 학습해서 해소한 불편인 경우에는 문제가 아닐 수 있습니다.

2. "시간 많아?"라는 질문에 대한 답은 "실패할 시간도 없어 굳이 이렇게까지 하는 겁니다"

"굳이 이렇게까지 해야 하나?"라는 마음이 들면 지금 그럭저럭 잘하고 있다고 스스로를 위로해 줘도 괜찮습니다. 리서치를 잘하기 위해서, 정확하게 하기 위해서는 품이 들고 손과 발, 그리고 입이 바쁩니다. 질을 높이기 위해서 어느 정도의 양이 반드시 필요한 것이 리서치입니다.

때로는 "굳이 이렇게까지 해야 하나?"라는 마음이 들기 전에 누군가 "시간 많으세요?"라고 날이 선 말을 던지기도 합니다. 가치판단을 떠나서 더 나은 경험을 만들기 위해 애쓰는 과정을 공급자의 이해득실로 따질 때 쉽게 나오는 말입니다. 문제를 정의하는 일 자체가, 리서치를 통해 제품 조직에서 임팩트를 만드는 과정 자체가 누군가를 불편하게 하는 속성이 있기 때문입니다. 일정과 예산 안에서 출시를 늦춘다는 것은 누군가 책임을 져야 한다는 것이니까요. 그런데 리서치로 문제를 정의하는 건, 리서처가 자신의 역할을 증명하기 위해서일까요? 혹은 실패 확률을 줄이고 제품이 성공할 수 있도록 만들기 위해서일까요? 리서치는 실패할 확률을 줄이고, 제품이 고객에게 전달하는 가치를 더 높은 타율로 달성할 수 있게 만들기 위해 만드는 일입니다. 그 선한 의도를 전달하는 것까지가 리서처의 일입니다.

만약 그렇게 하고 있는데 조직 내 리서치를 요청하는 동료와 불편한 관계가 형성된다면 그것도 나쁘지 않습니다. 불편한 관계는 일에서 양보하더라도 포기할 수 없는 부분에 대해서 명확하게 커뮤니케이션하고 있다는 것일 수 있으니까요. "이럴 거면 뭐 하러 UT 해요?"라는 말을 들은 적이 있습니다. 동료는 UT를 해서 디자인을 수정하느라 출시 일정이 늦어진다는 것을 대표님께 이야기하기 어려웠을 겁니다. 그렇다고 UT를 해서 심각한 사용성 문제를 발견했고 해결이 되지 않았는데 그대로 출시한다는 것은 괜찮을까요? 결국 "UT를 하느라 디자인 수정이 거듭되고 때문에 출시가 지연되었으니 출시하면 무조건 잘 되어야 한다"라는 마음을 제게 그릇되게 표현했던 것으로 이해했습니다.

UT를 해서 사용성 문제를 검증하는 목적은 사용성을 확보한 상태로 제품을 출시하기 위해서였습니다. 그런데 사용성 만으로 제품이 사랑받지 않습니다. 고집스럽더라도 갈등을 피하지 않고 안 되는 것과 되는 것을 구분해야 합니다. 차라리 충분한 시간이 확보되지 않았을 때에는 빠르게 출시하고 실제 사용자 반응을 빠르게 보면서 Live UT를 통해 문제를 해결하거나 롤백하는 것이 효과적일 수 있습니다. 그럴 땐 거절하는 것까지 리서처의 일입니다.

3. 이 정도면 괜찮지 않아요?

"이 정도면 괜찮다" "당연하다", "쉽다", "직관적이다"라는 것은 상대적 기준입니다. 장애인 사용자가 OTT 스트리밍 서비스를 TV에서 사용할 때 평소 전혀 의식하지 못하는 것을 불편하게 받아들이는 것을 관찰했던 예지 님 이야기가 인상 깊었습니다. 키보드로 검색할 때 '전체 삭제' 버튼이 있는 것과 없는 것의 차이로 느끼는 불편함의 정도는 전혀 다를 수 있습니다. 하나의 버튼을 여러 번 눌러야 하는 것이 누군가에게는 매우 힘이 든 일입니다.

자판에서 'Q'자를 기준으로 왼쪽으로 끝까지 가서 한번 더 누르면 맨 오른쪽 자판으로 선택영역이 넘어갈 것이라고 예상했지만 막혔을 때, 누군가에게 삼킬 수 있는 불만이 누군가에게는 좌절이 될 수 있습니다. 놓치고 있는 사용자 그룹이 있는 것은 아닌지, 비즈니스 논리 앞에 사용자를 충분히 대변하고 있는지 조직 내에서 가장 예민하게 반응하는 것이 리서처의 일입니다.

https://redbusbagman.com/trevariseason51/

4월 4일 금요일 저녁엔 &lt;리서치 하는데요&gt; 시즌5 첫 번째 모임을 가졌습니다. 시즌4부터 함께 모임을 만든 민영 님 덕분에 가장 고민이 많은 첫 모임을 여느 때보다 편안하게 시작할 수 있었습니다. (고맙습니다, 든든한 파트너 민영 님) 이번 모임이 편안했던 건 지난 시즌에서 함께 했던 멤버들이 새로운 시즌을 함께 이어가준 덕분입니다. 혜민 님과 윤정 님과 채영 님, 태희 님, 아름 님이 시즌4에서 또 호준 님과 현 님이 시즌3에 이어서 &lt;리서치 하는데요&gt;를 더 지적으로, 여전히 잔잔하지만 단단하게 만들어주셨습니다. 다섯 번째 시즌이 이어질 수 있도록 지난 모임을 함께 해준 멤버분들께 감사한 마음을 간직하며 이번 시즌 첫 모임을 회고합니다. 모임에서 함께 나눈 지적 대화의 쿠키들 1. 사용자는 각자 자기만의 방식으로 불편을 극복하고 그 불편을 극복한 순간 어떤 것은 더 이상 불편이 아닌게 된다. 식자재 주문 서비스를 만들 때 사장님들이 식당에서 주문하는 모습을 관찰하면서 발견한 것. 크게 인쇄한 종이를 코팅해서 보드마카로 당일 필요한 식자재를 적은 후 사진을 찍어서 카카오톡으로 전송하는 패턴이었다. 디지털화가 되어 있지 않아도 사용자는 자기만의 방법으로 최적화하고 있었다. 그렇다면 디지털 프로덕트가 해야 하는 것은 무엇일까? - 혜민 님의 이야기를 듣고 메모한 것 사용자는 "이렇게도 쓰는구나"를 단적으로 이해하기 쉬운 사례가 있습니다. 구글 검색창에 "따라올 수 있겠나?"를 검색하고 '겹홑낫표'를 복사해서 사용하는 사용자가 있습니다. 기호 이름이 어려운데 문장 안에서 참고한 자료의 출처를 밝힐 때 책 제목이나 신문이름 앞뒤에 사용하는 『』 기호의 이름입니다. 홑낫표(「」)는 소제목이나 예술 작품의 제목, 법률이나 규정을 나타낼 때 주로 사용하죠. 특수부호 입력하기 위해서 윈도우에서 한자키를 사용하시는 경우가 많습니다. 자음을 누르고 한자키를 누르는 방식입니다. 또는 네이버 스마트보드와 같은 도구에 자주 쓰는 문구로 추가해두기도 하죠. 가장 흥미로운 케이스는 트위터에서 본 것으로 '따라올 수 있겠나'입니다. 일단 구글에 "따라올 수 있겠나"를 검색해 보세요. 그럼 첫 번째 검색결과가 디시인사이드의 게시글인데, 검색결과 요약에 " 「 ────따라올 수 있겠나? 웃기고 자빠졌네」 "라는 내용이 나옵니다. 이걸 복사해서 붙여 넣고 가운데 텍스트는 필요한 내용을 바꾸는 방식입니다. 이 트윗은 @meemem_void 님이 올린 것인데, 조회수가 73만 회가 넘었습니다. 사용자는 자기만의 방식이 있고 리서처는 어떤 방식으로 사용하고 있는지 뿐만 아니라 그게 해결해야 하는 문제인지 판단해야 합니다. 단순한 불만이기나 학습해서 해소한 불편인 경우에는 문제가 아닐 수 있습니다. 2. "시간 많아?"라는 질문에 대한 답은 "실패할 시간도 없어 굳이 이렇게까지 하는 겁니다" "굳이 이렇게까지 해야 하나?"라는 마음이 들면 지금 그럭저럭 잘하고 있다고 스스로를 위로해 줘도 괜찮습니다. 리서치를 잘하기 위해서, 정확하게 하기 위해서는 품이 들고 손과 발, 그리고 입이 바쁩니다. 질을 높이기 위해서 어느 정도의 양이 반드시 필요한 것이 리서치입니다. 때로는 "굳이 이렇게까지 해야 하나?"라는 마음이 들기 전에 누군가 "시간 많으세요?"라고 날이 선 말을 던지기도 합니다. 가치판단을 떠나서 더 나은 경험을 만들기 위해 애쓰는 과정을 공급자의 이해득실로 따질 때 쉽게 나오는 말입니다. 문제를 정의하는 일 자체가, 리서치를 통해 제품 조직에서 임팩트를 만드는 과정 자체가 누군가를 불편하게 하는 속성이 있기 때문입니다. 일정과 예산 안에서 출시를 늦춘다는 것은 누군가 책임을 져야 한다는 것이니까요. 그런데 리서치로 문제를 정의하는 건, 리서처가 자신의 역할을 증명하기 위해서일까요? 혹은 실패 확률을 줄이고 제품이 성공할 수 있도록 만들기 위해서일까요? 리서치는 실패할 확률을 줄이고, 제품이 고객에게 전달하는 가치를 더 높은 타율로 달성할 수 있게 만들기 위해 만드는 일입니다. 그 선한 의도를 전달하는 것까지가 리서처의 일입니다. 만약 그렇게 하고 있는데 조직 내 리서치를 요청하는 동료와 불편한 관계가 형성된다면 그것도 나쁘지 않습니다. 불편한 관계는 일에서 양보하더라도 포기할 수 없는 부분에 대해서 명확하게 커뮤니케이션하고 있다는 것일 수 있으니까요. "이럴 거면 뭐 하러 UT 해요?"라는 말을 들은 적이 있습니다. 동료는 UT를 해서 디자인을 수정하느라 출시 일정이 늦어진다는 것을 대표님께 이야기하기 어려웠을 겁니다. 그렇다고 UT를 해서 심각한 사용성 문제를 발견했고 해결이 되지 않았는데 그대로 출시한다는 것은 괜찮을까요? 결국 "UT를 하느라 디자인 수정이 거듭되고 때문에 출시가 지연되었으니 출시하면 무조건 잘 되어야 한다"라는 마음을 제게 그릇되게 표현했던 것으로 이해했습니다. UT를 해서 사용성 문제를 검증하는 목적은 사용성을 확보한 상태로 제품을 출시하기 위해서였습니다. 그런데 사용성 만으로 제품이 사랑받지 않습니다. 고집스럽더라도 갈등을 피하지 않고 안 되는 것과 되는 것을 구분해야 합니다. 차라리 충분한 시간이 확보되지 않았을 때에는 빠르게 출시하고 실제 사용자 반응을 빠르게 보면서 Live UT를 통해 문제를 해결하거나 롤백하는 것이 효과적일 수 있습니다. 그럴 땐 거절하는 것까지 리서처의 일입니다. 3. 이 정도면 괜찮지 않아요? "이 정도면 괜찮다" "당연하다", "쉽다", "직관적이다"라는 것은 상대적 기준입니다. 장애인 사용자가 OTT 스트리밍 서비스를 TV에서 사용할 때 평소 전혀 의식하지 못하는 것을 불편하게 받아들이는 것을 관찰했던 예지 님 이야기가 인상 깊었습니다. 키보드로 검색할 때 '전체 삭제' 버튼이 있는 것과 없는 것의 차이로 느끼는 불편함의 정도는 전혀 다를 수 있습니다. 하나의 버튼을 여러 번 눌러야 하는 것이 누군가에게는 매우 힘이 든 일입니다. 자판에서 'Q'자를 기준으로 왼쪽으로 끝까지 가서 한번 더 누르면 맨 오른쪽 자판으로 선택영역이 넘어갈 것이라고 예상했지만 막혔을 때, 누군가에게 삼킬 수 있는 불만이 누군가에게는 좌절이 될 수 있습니다. 놓치고 있는 사용자 그룹이 있는 것은 아닌지, 비즈니스 논리 앞에 사용자를 충분히 대변하고 있는지 조직 내에서 가장 예민하게 반응하는 것이 리서처의 일입니다. https://redbusbagman.com/trevariseason51/

REDBUSBAGMAN | 빨간색 버스에 가방을 메고 탑니다

《트레바리 시즌5, 첫 번째 모임을 마치고》

스스로에게 관대하고 친절해지는 게 어른이 되는 것이다. 한 마디 보태고 싶을 때 꾸욱 참고 가만히 있어주는 게 어른이 되는 것이다. ‘굳이' 안 했을 일들을 하는 것, 낯선 이가 편히 들어올 수 있게 무거운 문을 잡고 있는 게 어른이 되는 것이다. 무리하면서 나아지려고 하지 않는 것이 어른이다.

https://www.instagram.com/redbusbagman/

스스로에게 관대하고 친절해지는 게 어른이 되는 것이다. 한 마디 보태고 싶을 때 꾸욱 참고 가만히 있어주는 게 어른이 되는 것이다. ‘굳이' 안 했을 일들을 하는 것, 낯선 이가 편히 들어올 수 있게 무거운 문을 잡고 있는 게 어른이 되는 것이다. 무리하면서 나아지려고 하지 않는 것이 어른이다. https://www.instagram.com/redbusbagman/

《메모한 문장들》

⟪위대한 디자인, 주인의식이 사라지고 주인이 바뀌는 시대⟫

최근 가장 인상 깊게 읽은 UX TRENDS의 글을 의역했습니다. 제 평소 생각을 담아 번역한 것이라 원문을 함께 읽어보시면 좋겠습니다. 위기의식이 여느 때보다 높은 UX 업계에서 어찌어찌 꾸역꾸역 일하는 분들께 작은 공감과 위로가 되길 바랍니다. 원문 제목이 &#39;A Love Letter About Change&#39;였습니다.

2010년대 후반에 정점을 찍었던 UX 열풍이 이제 사그라들고 있습니다. 디자이너들의 영향력은 약화되고, UX는 비즈니스 목표의 원동력이 아닌 부산물이 되어가고 있습니다. 이제 디자인 영향력(통제권)은 디자이너에서 알고리즘, 자동화 도구, 비즈니스 이해관계자로 이동하고 있습니다.

1️⃣ 문제의식이 사라진 디자인 데이터 제공: Figma 등 여러 도구에 디자인 산출물을 올리면서 AI 훈련에 암묵적으로 동의하고 있습니다. 이로 인해 디자인할 자격, 소요 시간, 금전적 가치에 대한 인식은 생각보다 더 빠르게 바뀔 것입니다. 그 영향을 받는 것도 디자이너가 될 테죠.

2️⃣ 비즈니스 중심 디자인: 사용성보다 클릭률을 높이기 위해 사용자 여정을 바꾸고 기만적 패턴을 계속 더하고 있습니다. 빼는 대신 늘리는 디자인에선 의미보다 성장 지표가 우선시 됩니다.

3️⃣ 알고리즘 중심 접근: 깊이 있는 UX 리서치 대신 자동화된 A/B 테스트를 활용하고, 데이터가 의사결정을 주도하게 됩니다. 알고리즘은 모든 고민의 면죄부가 되고 있습니다.

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The State of UX in 2025 | Walcoln SJ Rhee

최근 가장 인상 깊게 읽은 UX TRENDS의 글을 의역했습니다. 제 평소 생각을 담아 번역한 것이라 원문을 함께 읽어보시면 좋겠습니다. 위기의식이 여느 때보다 높은 UX 업계에서 어찌어찌 꾸역꾸역 일하는 분들께 작은 공감과 위로가 되길 바랍니다. 원문 제목이 'A Love Letter About Change'였습니다.

2010년대 후반에 정점을 찍었던 UX 열풍이 이제 사그라들고 있습니다. 디자이너들의 영향력은 약화되고, UX는 비즈니스 목표의 원동력이 아닌 부산물이 되어가고 있습니다. 이제 디자인 영향력(통제권)은 디자이너에서 알고리즘, 자동화 도구, 비즈니스 이해관계자로 이동하고 있습니다.

1️⃣ 문제의식이 사라진 디자인 데이터 제공: Figma 등 여러 도구에 디자인 산출물을 올리면서 AI 훈련에 암묵적으로 동의하고 있습니다. 이로 인해 디자인할 자격, 소요 시간, 금전적 가치에 대한 인식은 생각보다 더 빠르게 바뀔 것입니다. 그 영향을 받는 것도 디자이너가 될 테죠.

2️⃣ 비즈니스 중심 디자인: 사용성보다 클릭률을 높이기 위해 사용자 여정을 바꾸고 기만적 패턴을 계속 더하고 있습니다. 빼는 대신 늘리는 디자인에선 의미보다 성장 지표가 우선시 됩니다.

3️⃣ 알고리즘 중심 접근: 깊이 있는 UX 리서치 대신 자동화된 A/B 테스트를 활용하고, 데이터가 의사결정을 주도하게 됩니다. 알고리즘은 모든 고민의 면죄부가 되고 있습니다.

4️⃣ 미완성 제품 출시: '완벽보다 빠른 실행'이나 '빠르게 실패하기', 'Lean UX' 같은 개념을 핑계로 준비되지 않은 제품을 출시하고 있습니다. 만드는 이의 애씀이 사라진 제품 경험은 사용자의 애씀이 되거나, CES에서 번쩍 광고하고 사라지는 폭죽과 닮았습니다.

5️⃣ 정치적 환경: 디자이너들은 디자인보다 이해관계자 조정에 에너지를 쏟고, 정리해고 위협 속에서 본질적 역할 대신 생존에 집중합니다. 필요한 Internal Politics와 불필요한 사내 정치를 구분할 필요가 있습니다.

6️⃣ 타인의 인정 갈구: 직장에서 얻지 못하는 인정을 위해 LinkedIn에 자극적인 게시물을 올리고, 깊이 있는 토론보다는 '좋아요' 모으기에 집중합니다. 자신의 루틴을 위한 기록과 보여주기 위한 기록을 구분할 필요가 있습니다.

7️⃣ 기업 주도 디자인 담론: IxDA 같은 독립적인 디자인 커뮤니티 이벤트는 쇠퇴하고, 피그마나 Adobe 같은 기업이 디자인 의제를 결정합니다. 그곳에 가지 못하면 잊히거나 외면받는 것 같은 느낌은 또 다른 Peer Pressure입니다.

그럼에도 변화 속 기회를 찾을 수 있다면

이 순간에도 디자인은 진화하고 있습니다. 이런 변화는 커리어 전환의 기회가 될 수 있습니다. 매니저 트랙으로 나아가거나 사용자 심리, 접근성 분야의 전문가가 되는 길, 혹은 기본으로 돌아가 디자인 본질에 집중하는 방향도 있습니다.

디자인과 UX 리서치의 핵심 가치는 사람에 대한 이해와 공감입니다. 기술은 변해도 이 본질은 변하지 않습니다. 디자인을 진정으로 사랑한다면, 이 변화의 시대에도 의미 있는 길을 찾을 수 있을 것입니다.

Source: 『The State of UX in 2025』, Fabricio Teixeira, Caio Braga 작성

https://www.linkedin.com/posts/redbusbagman_the-state-of-ux-in-2025-activity-7315173201091743744-Gkjy?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

최근 가장 인상 깊게 읽은 UX TRENDS의 글을 의역했습니다. 제 평소 생각을 담아 번역한 것이라 원문을 함께 읽어보시면 좋겠습니다. 위기의식이 여느 때보다 높은 UX 업계에서 어찌어찌 꾸역꾸역 일하는 분들께 작은 공감과 위로가 되길 바랍니다. 원문 제목이 'A Love Letter About Change'였습니다. 2010년대 후반에 정점을 찍었던 UX 열풍이 이제 사그라들고 있습니다. 디자이너들의 영향력은 약화되고, UX는 비즈니스 목표의 원동력이 아닌 부산물이 되어가고 있습니다. 이제 디자인 영향력(통제권)은 디자이너에서 알고리즘, 자동화 도구, 비즈니스 이해관계자로 이동하고 있습니다. 1️⃣ 문제의식이 사라진 디자인 데이터 제공: Figma 등 여러 도구에 디자인 산출물을 올리면서 AI 훈련에 암묵적으로 동의하고 있습니다. 이로 인해 디자인할 자격, 소요 시간, 금전적 가치에 대한 인식은 생각보다 더 빠르게 바뀔 것입니다. 그 영향을 받는 것도 디자이너가 될 테죠. 2️⃣ 비즈니스 중심 디자인: 사용성보다 클릭률을 높이기 위해 사용자 여정을 바꾸고 기만적 패턴을 계속 더하고 있습니다. 빼는 대신 늘리는 디자인에선 의미보다 성장 지표가 우선시 됩니다. 3️⃣ 알고리즘 중심 접근: 깊이 있는 UX 리서치 대신 자동화된 A/B 테스트를 활용하고, 데이터가 의사결정을 주도하게 됩니다. 알고리즘은 모든 고민의 면죄부가 되고 있습니다. 4️⃣ 미완성 제품 출시: '완벽보다 빠른 실행'이나 '빠르게 실패하기', 'Lean UX' 같은 개념을 핑계로 준비되지 않은 제품을 출시하고 있습니다. 만드는 이의 애씀이 사라진 제품 경험은 사용자의 애씀이 되거나, CES에서 번쩍 광고하고 사라지는 폭죽과 닮았습니다. 5️⃣ 정치적 환경: 디자이너들은 디자인보다 이해관계자 조정에 에너지를 쏟고, 정리해고 위협 속에서 본질적 역할 대신 생존에 집중합니다. 필요한 Internal Politics와 불필요한 사내 정치를 구분할 필요가 있습니다. 6️⃣ 타인의 인정 갈구: 직장에서 얻지 못하는 인정을 위해 LinkedIn에 자극적인 게시물을 올리고, 깊이 있는 토론보다는 '좋아요' 모으기에 집중합니다. 자신의 루틴을 위한 기록과 보여주기 위한 기록을 구분할 필요가 있습니다. 7️⃣ 기업 주도 디자인 담론: IxDA 같은 독립적인 디자인 커뮤니티 이벤트는 쇠퇴하고, 피그마나 Adobe 같은 기업이 디자인 의제를 결정합니다. 그곳에 가지 못하면 잊히거나 외면받는 것 같은 느낌은 또 다른 Peer Pressure입니다. 그럼에도 변화 속 기회를 찾을 수 있다면 이 순간에도 디자인은 진화하고 있습니다. 이런 변화는 커리어 전환의 기회가 될 수 있습니다. 매니저 트랙으로 나아가거나 사용자 심리, 접근성 분야의 전문가가 되는 길, 혹은 기본으로 돌아가 디자인 본질에 집중하는 방향도 있습니다. 디자인과 UX 리서치의 핵심 가치는 사람에 대한 이해와 공감입니다. 기술은 변해도 이 본질은 변하지 않습니다. 디자인을 진정으로 사랑한다면, 이 변화의 시대에도 의미 있는 길을 찾을 수 있을 것입니다. Source: 『The State of UX in 2025』, Fabricio Teixeira, Caio Braga 작성 https://www.linkedin.com/posts/redbusbagman_the-state-of-ux-in-2025-activity-7315173201091743744-Gkjy?utm_source=share&amp;utm_medium=member_desktop&amp;rcm=ACoAAAZSc3oBarIEHbo_ENsWiZv-BA5Ud1-qJ3U

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⟪위대한 디자인, 주인의식이 사라지고 주인이 바뀌는 시대⟫

아는 척하고 혹평하는 사람이 아니라 사랑하고 인내하며 용서할 줄 아는 사람이 늘 승리했습니다. 앞과 뒤가 다른 사람이 아니라 불리한 상황에서도 소신을 지키며 자신에게 불리한 상황도 감수한 사람이 늘 승리했습니다. 눈에 보이지 않는 가치를 지키기 위해 애를 쓰고 그 애를 쓰는 동료의 애씀을 보듬어주는 사람들이 늘 승리했습니다. 굳이 그렇게까지 해야 해? 유난하다며, 예민하다며 “시간 많아?”라는 이야기를 듣더라도 섬세함을 지켜가며 해야 하는 것을 결국 해내는 사람이 늘 승리했습니다.

대단해 보이지 않더라도 내 일을 사랑하고 그 일을 오늘도, 내일도 묵묵하게 하는 사람이 좋습니다.

아는 척하고 혹평하는 사람이 아니라 사랑하고 인내하며 용서할 줄 아는 사람이 늘 승리했습니다. 앞과 뒤가 다른 사람이 아니라 불리한 상황에서도 소신을 지키며 자신에게 불리한 상황도 감수한 사람이 늘 승리했습니다. 눈에 보이지 않는 가치를 지키기 위해 애를 쓰고 그 애를 쓰는 동료의 애씀을 보듬어주는 사람들이 늘 승리했습니다. 굳이 그렇게까지 해야 해? 유난하다며, 예민하다며 “시간 많아?”라는 이야기를 듣더라도 섬세함을 지켜가며 해야 하는 것을 결국 해내는 사람이 늘 승리했습니다. 대단해 보이지 않더라도 내 일을 사랑하고 그 일을 오늘도, 내일도 묵묵하게 하는 사람이 좋습니다.

《오늘 하루 문득 떠올린 애쓰는 마음》

롱블랙 프렌즈 K 여행 중 맘에 드는 숙소를 찾을 때면, 문득 이런 생각이 들죠. ‘이곳이 우리 집이면 얼마나 좋을까.’ 상상을 현실에 가져오는 호텔이 일본에 있다고 해요. 낫어호

낫어호텔 : 그 날짜는 47년 동안 예약 완료되었습니다

'낫어호텔'이라는 일본의 공동소유 부동산 중개회사 이야기를 소개합니다. '호텔계의 테슬라'로 평가받기도 하는 이유를 잘 다루고 있어서 전문 링크를 공유드립니다. 24시간 동안 열람하실 수 있어요!

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 호텔을 분양하면서 '기간별로' 나눠서 판매하는 방식 - 1년에 10박만 이용하는 방식

2️⃣ 원할 때는 집으로, 아닐 땐 호텔로 운영해서 수익을 내는 방식 - 분양을 받은 후 내가 머물지 않는 기간 동안에는 임대해서 수익을 창출하거나 다른 호텔을 이용하며 교환하는 방식

3️⃣ '아깝다'는 감정에서 시작한 비즈니스 - 누군가 건물을 소유하는 걸 넘어 '잘 쓰게 할 순 없을까?'에서 문제 정의

4️⃣ 호텔 사업에 크라우드 펀딩을 도입해 3D 조감도만으로 호텔을 분양하는 새로운 방식 - 기존의 호텔업에 막대한 비용이 초기부터 들어가고 부도 위험을 갖는 리스크 헷지

5️⃣ 두근거림을 설계해 객실 가동률을 높이는 새로운 방식의 오모테나시

https://www.longblack.co/note/1289?ticket=NT2515d607780b0a12a75b732f784dab4d46e6

'낫어호텔'이라는 일본의 공동소유 부동산 중개회사 이야기를 소개합니다. '호텔계의 테슬라'로 평가받기도 하는 이유를 잘 다루고 있어서 전문 링크를 공유드립니다. 24시간 동안 열람하실 수 있어요! [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 호텔을 분양하면서 '기간별로' 나눠서 판매하는 방식 - 1년에 10박만 이용하는 방식 2️⃣ 원할 때는 집으로, 아닐 땐 호텔로 운영해서 수익을 내는 방식 - 분양을 받은 후 내가 머물지 않는 기간 동안에는 임대해서 수익을 창출하거나 다른 호텔을 이용하며 교환하는 방식 3️⃣ '아깝다'는 감정에서 시작한 비즈니스 - 누군가 건물을 소유하는 걸 넘어 '잘 쓰게 할 순 없을까?'에서 문제 정의 4️⃣ 호텔 사업에 크라우드 펀딩을 도입해 3D 조감도만으로 호텔을 분양하는 새로운 방식 - 기존의 호텔업에 막대한 비용이 초기부터 들어가고 부도 위험을 갖는 리스크 헷지 5️⃣ 두근거림을 설계해 객실 가동률을 높이는 새로운 방식의 오모테나시 https://www.longblack.co/note/1289?ticket=NT2515d607780b0a12a75b732f784dab4d46e6

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⟪호텔업을 혁신하는 방법 - '낫어호텔'의 문제 정의⟫

1. 그랜트 카돈, <10배의 법칙> : 창업과 사업이란 기본적으로 10배 이상의 성장을 꿈꾸는 일입니다.

2. 이나모리 가즈오, <사장의 그릇> : 사업은 사장의 그릇만큼 성장합니다.

3. 켄 코시엔다, <잡스의 기준> : 창업자의 기준이 곧 회사의 기준이 됩니다.

4. 노지 츠네요시, <도요타 이야기> : 시스템을 만드는 자가 결국 승리합니다.

5. 가이 가와사키, <당신의 기업을 시작하라> : 빅 테크 창업자들도 참고했다는 창업 바이블입니다.

6. 문영미, <디퍼런트> : 비즈니스란 곧 차별화의 연속입니다.

7. 조나 버거, <컨테이저스> : 돈 없는 사업자에게 바이럴은 축복입니다.

8. 벤 호로위츠, <하드씽> : 사업은 원래 개빡센 겁니다.

9. 바바 마사타카 외, <도쿄R부동산 이렇게 일합니다> : 회사가 오래 살아남으려면 자신만의 일하는 방식이 있어야 합니다.

10. 테라오 겐, <가자, 어디에도 없었던 방법으로> : 발뮤다 창업기입니다.

11. 레이 달리오, <원칙> : 10번, 100번 읽어야 할 책입니다. 적어도 저는 그럴 생각입니다.

12. 에이드리언 슬라이워츠키 외, <디맨드> : 고객의 욕망을 이해하지 않고서 사업을 성장시킬 수 없습니다.

13. 더글라스 홀트 외, <컬트가 되라> : 니치 마켓에서부터 어떻게 커뮤니티를 구축해야 하는지를 알려주는 책입니다.

14. 랜디 코미사, <승려와 수수께끼> : 투자자와 창업자 간의 대화를 통해 비즈니스에 대해 알려줍니다.

15. 임정민, <창업가의 일> : 창업가가 해야 할 일에 대해 구체적으로 알려줍니다.

16. 미노와 고스케, <미치지 않고서야> : 고객은 자신이 하는 일에 미쳐 있는 사람의 비즈니스를 좋아합니다.

17. 세스 고딘, <자수성가로 성공하는 법> : 가난한 사업가들의 위해 세스 고딘이 수십 년 전에 쓴 책입니다.

18. 이기문, <크래프톤 웨이> : 크래프톤 창업 및 생존기입니다.

19. 로버트 서튼, <또라이 제로 조직> : 자신이 하는 일에 미쳐야지, 회사에 미친 또라이가 있으면 안 됩니다.

20. 다니엘 핑크, <When 언제 할 것인가> : 타이밍에 관한 책입니다.

21. 짐 콜린스, <좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로> : 10번, 20번 읽어야 할 책입니다.

22. 제프 베조스, <발명과 방황> : 제프 베조스가 그동안 쓴 글과 한 말들을 모아놓은 책입니다.

23. 콜린 브라이어 외, <순서 파괴> : 아마존 조직 문화에 관한 책으로, <발명과 방황>과 함께 읽으면 좋습니다.

24. 필 나이트, <슈독> : 나이키의 시작이 얼마나 허접했는지를 알려주는 책입니다.

25. 브레네 브라운, <마음가면> : 취약성을 인정하지 않고서 성장할 수 있는 사람, 사업은 없습니다.

26. 노암 와서먼, <창업자의 딜레마> : 회사가 성장하면 창업자가 어떤 딜레마에 처하게 되는지를 알려주는 책입니다.

27. 레이 크록, <사업을 한다는 것> : 시니어 창업을 해 맥도날드가 어떻게 시작했고, 성장했는지를 알려주는 책입니다.

28. 마스다 무네아키, <지적 자본론> : 창업을 한다는 건 자신만의 지적 자본을 만들어 기존의 패러다임을 변화시키는 일입니다.

29. 브렌트 슐렌더 외, <비커밍 스티브 잡스> : 스티브 잡스와 함께 오래 일한 동료들의 시선에서 스티브 잡스의 평생을 정리한 책입니다.

30. 제임스 다이슨, <제임스 다이슨> : 온갖 실패 끝에 성공한 다이슨 창업기입니다.

31. 야마구치 요헤이, <생각하는 힘은 유일한 무기가 된다> : 앞으로는 생각하는 힘이 곧 비즈니스가 됩니다.

32. 오바라 가즈히로, <프로세스 이코노미> : 프로세스부터 팔 수 있어야 물건도 잘 팔 수 있습니다.

33. 피터 드러커, <자기 경영 노트> : 자기 자신부터 경영해야 다른 것도 할 수 있습니다.

34. 마크 랜돌프, <절대 성공하지 못할 거야> : 좌충우돌, 파란만장한 넷플릭스 창업기입니다.

35. 야마모토 노리아키, <사원 제로, 혼자 시작하겠습니다> : 혼자서도 잘 해야, 다른 사람과도 함께 할 때 저 할 수 있습니다.

36. 에드 캣멀 외 <창의성을 지휘하라> : 스티브 잡스를 포함해 픽사의 초기 멤버들이 어떻게 픽사를 성공시켰는지를 알려줍니다.

37. 게리 바이너척, <구멍가게 마인드가 정답이다> : 구멍가게도 제대로 못 운영하는 게 어떻게 더 큰 사업을 운영할 수 있죠?

38. 다니엘 코일, <최고의 팀은 무엇이 다른가> : 전 세계 최고의 팀들은 어떻게 움직이는지를 분석한 책입니다.

39. 크리스 와이드너, <영향력> : 자기 자신을 던지지 않고서 제대로 된 영향력을 만들 수 없습니다.

40. 바라트 아난드, <콘텐츠의 미래> : 이 책을 읽지 않는 콘텐츠 사업자에게 미래는 없습니다.

41. 엔드류 첸, <콜드 스타트> : 네트워크 효과를 모르고, 디지털 시대에 창업을 한다는 건 첫출발부터 잘못한 겁니다.

42. 윌리엄 손다이크, <현금의 재발견> : 투자를 많이 받는 게 중요한 게 아니라, 작은 돈이라도 돈을 어떻게 쓰느냐가 성패를 좌우합니다.

43. 찰리 멍거, <가난한 찰리의 연감> : 찰리 멍거의 말과 글을 정리한 책입니다.

44. 조안 마그레타, <당신의 경쟁전략은 무엇인가?> : 자신만의 차별화 전략을 고도화하는 게 곧 비즈니스입니다.

45. 간다 마사노리, <큰 돈 버는 기회는 모두가 어렵다고 할 때 찾아온다> : 사람들이 다들 어렵다고 말할 때 비즈니스를 해야 오히려 더 큰 기회를 잡을 수 있습니다.

46. 니르 이얄, <훅> : 사람들의 관심을 사로잡아야 비즈니스도 제대로 워킹됩니다.

47. 무라마츠 다츠오, <고객의 80%는 비싸도 구매한다> : ‘비싸냐 아니냐’보다‘중요한 건 ‘가치 있느냐 없느냐’입니다.

48. 프레드 라이켈트, <목적으로 승리하는 기업> : NPS의 개념을 모르고 사업하는 자, 모두 유죄.

49. 스콧 벨스크, <어도비 CPO의 혁신 전략> : 제목이 구리지만, 혁신은 원래 어렵고 힘든 중간 과정(=메시 미들)을 거치면서 탄생합니다.

50. 로버트 맥키 외, <스토리노믹스> : 스토리를 지배하는 자가 마케팅을 지배합니다

++ 이 중에서 재미도 있고, 유용한 책을 뽑아서 읽고 토론하는 ‘[썸원 북클럽] 비즈니스 입문’에 참여할 분들을 모집하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다.

1. 그랜트 카돈, &lt;10배의 법칙&gt; : 창업과 사업이란 기본적으로 10배 이상의 성장을 꿈꾸는 일입니다. 2. 이나모리 가즈오, &lt;사장의 그릇&gt; : 사업은 사장의 그릇만큼 성장합니다. 3. 켄 코시엔다, &lt;잡스의 기준&gt; : 창업자의 기준이 곧 회사의 기준이 됩니다. 4. 노지 츠네요시, &lt;도요타 이야기&gt; : 시스템을 만드는 자가 결국 승리합니다. 5. 가이 가와사키, &lt;당신의 기업을 시작하라&gt; : 빅 테크 창업자들도 참고했다는 창업 바이블입니다. 6. 문영미, &lt;디퍼런트&gt; : 비즈니스란 곧 차별화의 연속입니다. 7. 조나 버거, &lt;컨테이저스&gt; : 돈 없는 사업자에게 바이럴은 축복입니다. 8. 벤 호로위츠, &lt;하드씽&gt; : 사업은 원래 개빡센 겁니다. 9. 바바 마사타카 외, &lt;도쿄R부동산 이렇게 일합니다&gt; : 회사가 오래 살아남으려면 자신만의 일하는 방식이 있어야 합니다. 10. 테라오 겐, &lt;가자, 어디에도 없었던 방법으로&gt; : 발뮤다 창업기입니다. 11. 레이 달리오, &lt;원칙&gt; : 10번, 100번 읽어야 할 책입니다. 적어도 저는 그럴 생각입니다. 12. 에이드리언 슬라이워츠키 외, &lt;디맨드&gt; : 고객의 욕망을 이해하지 않고서 사업을 성장시킬 수 없습니다. 13. 더글라스 홀트 외, &lt;컬트가 되라&gt; : 니치 마켓에서부터 어떻게 커뮤니티를 구축해야 하는지를 알려주는 책입니다. 14. 랜디 코미사, &lt;승려와 수수께끼&gt; : 투자자와 창업자 간의 대화를 통해 비즈니스에 대해 알려줍니다. 15. 임정민, &lt;창업가의 일&gt; : 창업가가 해야 할 일에 대해 구체적으로 알려줍니다. 16. 미노와 고스케, &lt;미치지 않고서야&gt; : 고객은 자신이 하는 일에 미쳐 있는 사람의 비즈니스를 좋아합니다. 17. 세스 고딘, &lt;자수성가로 성공하는 법&gt; : 가난한 사업가들의 위해 세스 고딘이 수십 년 전에 쓴 책입니다. 18. 이기문, &lt;크래프톤 웨이&gt; : 크래프톤 창업 및 생존기입니다. 19. 로버트 서튼, &lt;또라이 제로 조직&gt; : 자신이 하는 일에 미쳐야지, 회사에 미친 또라이가 있으면 안 됩니다. 20. 다니엘 핑크, &lt;When 언제 할 것인가&gt; : 타이밍에 관한 책입니다. 21. 짐 콜린스, &lt;좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로&gt; : 10번, 20번 읽어야 할 책입니다. 22. 제프 베조스, &lt;발명과 방황&gt; : 제프 베조스가 그동안 쓴 글과 한 말들을 모아놓은 책입니다. 23. 콜린 브라이어 외, &lt;순서 파괴&gt; : 아마존 조직 문화에 관한 책으로, &lt;발명과 방황&gt;과 함께 읽으면 좋습니다. 24. 필 나이트, &lt;슈독&gt; : 나이키의 시작이 얼마나 허접했는지를 알려주는 책입니다. 25. 브레네 브라운, &lt;마음가면&gt; : 취약성을 인정하지 않고서 성장할 수 있는 사람, 사업은 없습니다. 26. 노암 와서먼, &lt;창업자의 딜레마&gt; : 회사가 성장하면 창업자가 어떤 딜레마에 처하게 되는지를 알려주는 책입니다. 27. 레이 크록, &lt;사업을 한다는 것&gt; : 시니어 창업을 해 맥도날드가 어떻게 시작했고, 성장했는지를 알려주는 책입니다. 28. 마스다 무네아키, &lt;지적 자본론&gt; : 창업을 한다는 건 자신만의 지적 자본을 만들어 기존의 패러다임을 변화시키는 일입니다. 29. 브렌트 슐렌더 외, &lt;비커밍 스티브 잡스&gt; : 스티브 잡스와 함께 오래 일한 동료들의 시선에서 스티브 잡스의 평생을 정리한 책입니다. 30. 제임스 다이슨, &lt;제임스 다이슨&gt; : 온갖 실패 끝에 성공한 다이슨 창업기입니다. 31. 야마구치 요헤이, &lt;생각하는 힘은 유일한 무기가 된다&gt; : 앞으로는 생각하는 힘이 곧 비즈니스가 됩니다. 32. 오바라 가즈히로, &lt;프로세스 이코노미&gt; : 프로세스부터 팔 수 있어야 물건도 잘 팔 수 있습니다. 33. 피터 드러커, &lt;자기 경영 노트&gt; : 자기 자신부터 경영해야 다른 것도 할 수 있습니다. 34. 마크 랜돌프, &lt;절대 성공하지 못할 거야&gt; : 좌충우돌, 파란만장한 넷플릭스 창업기입니다. 35. 야마모토 노리아키, &lt;사원 제로, 혼자 시작하겠습니다&gt; : 혼자서도 잘 해야, 다른 사람과도 함께 할 때 저 할 수 있습니다. 36. 에드 캣멀 외 &lt;창의성을 지휘하라&gt; : 스티브 잡스를 포함해 픽사의 초기 멤버들이 어떻게 픽사를 성공시켰는지를 알려줍니다. 37. 게리 바이너척, &lt;구멍가게 마인드가 정답이다&gt; : 구멍가게도 제대로 못 운영하는 게 어떻게 더 큰 사업을 운영할 수 있죠? 38. 다니엘 코일, &lt;최고의 팀은 무엇이 다른가&gt; : 전 세계 최고의 팀들은 어떻게 움직이는지를 분석한 책입니다. 39. 크리스 와이드너, &lt;영향력&gt; : 자기 자신을 던지지 않고서 제대로 된 영향력을 만들 수 없습니다. 40. 바라트 아난드, &lt;콘텐츠의 미래&gt; : 이 책을 읽지 않는 콘텐츠 사업자에게 미래는 없습니다. 41. 엔드류 첸, &lt;콜드 스타트&gt; : 네트워크 효과를 모르고, 디지털 시대에 창업을 한다는 건 첫출발부터 잘못한 겁니다. 42. 윌리엄 손다이크, &lt;현금의 재발견&gt; : 투자를 많이 받는 게 중요한 게 아니라, 작은 돈이라도 돈을 어떻게 쓰느냐가 성패를 좌우합니다. 43. 찰리 멍거, &lt;가난한 찰리의 연감&gt; : 찰리 멍거의 말과 글을 정리한 책입니다. 44. 조안 마그레타, &lt;당신의 경쟁전략은 무엇인가?&gt; : 자신만의 차별화 전략을 고도화하는 게 곧 비즈니스입니다. 45. 간다 마사노리, &lt;큰 돈 버는 기회는 모두가 어렵다고 할 때 찾아온다&gt; : 사람들이 다들 어렵다고 말할 때 비즈니스를 해야 오히려 더 큰 기회를 잡을 수 있습니다. 46. 니르 이얄, &lt;훅&gt; : 사람들의 관심을 사로잡아야 비즈니스도 제대로 워킹됩니다. 47. 무라마츠 다츠오, &lt;고객의 80%는 비싸도 구매한다&gt; : ‘비싸냐 아니냐’보다‘중요한 건 ‘가치 있느냐 없느냐’입니다. 48. 프레드 라이켈트, &lt;목적으로 승리하는 기업&gt; : NPS의 개념을 모르고 사업하는 자, 모두 유죄. 49. 스콧 벨스크, &lt;어도비 CPO의 혁신 전략&gt; : 제목이 구리지만, 혁신은 원래 어렵고 힘든 중간 과정(=메시 미들)을 거치면서 탄생합니다. 50. 로버트 맥키 외, &lt;스토리노믹스&gt; : 스토리를 지배하는 자가 마케팅을 지배합니다 ++ 이 중에서 재미도 있고, 유용한 책을 뽑아서 읽고 토론하는 ‘[썸원 북클럽] 비즈니스 입문’에 참여할 분들을 모집하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다.

사업 및 비즈니스 관련해 참고하면 좋은 책 추천 50권

썸원 북클럽 모집 안내는 여기서 (호호) https://somewon.notion.site/6-1c846dbced95809da805da9503474168

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세상에서 만나는 캐릭터 중에 속마음을 정직하게 소통하는 사람들이 있습니다. 개인적으로 정말 부러워하는 캐릭터입니다. 왜냐하면 저는 그렇지 못하거든요. 저는 속마음을 빙빙 돌려 말하는 습관이 있습니다. 이 습관은 상대방을 배려한다는 핑계로 미움받기 싫다는 뜻입니다. 그러니까 대화 상대방이 듣기 싫을 것 같은 이야기는 잘 하지 않고, 굳이 해야 하는 순간에는 우회적으로 돌려까는 전법을 구사하고 있습니다.

정직하게 소통하지 못하면 이야기는 해놓고 속이 시원하지 않은 구석이 있습니다. 당연하죠. 하고 싶은 말이 아니었으니 당연히 찜찜한 기분을 느끼는 것이죠. 속마음은 ‘거 참 거지 같네’라고 말하고 싶은데, 사회적 체면과 상대방의 기분을 고려하여 ‘거 참 마음대로 풀리지 않네요’라고 대체 텍스트를 사용하는 것입니다. 그러니 온전하게 제 마음을 다 담지 못한 말로 속이 시원하지 못했던 것입니다.

그런데 세상 시원하게 자신의 속마음을 거의 다 표현하는 사람이 있습니다. 느껴집니다. 그 사람이 지금 하고 싶은 말을 거의 다 하고 있구나. (추측이니 아닐 수도 있습니다) 그 사람은 좋겠다. 하고 싶은 말을 하고 살아서 속이 시원할 수 있겠다. 혼자 마음속으로 생각하며 부러워합니다. 왜 나는 그러지 못하는가? 왜 나는 착한 척하려고 하는가? 마음은 착하지 않은데, 보이는 모습이 착하고 싶은 이유는 무엇일까? 

정직한 소통을 하면 미움받을 것 같지만, 그렇지 않습니다. 별로인 것을 별로라고 말하는 사람을 상대방은 그렇게 말하는 사람을 별로라고 느끼지 않습니다. 다만, 그 말 안에 악의가 없다면 말이죠. 진짜 검은 마음을 품고 독설을 퍼붓는다면, 그건 정직한 속마음을 이야기하는 것이라도 듣기 싫을 것입니다. 그런데 악의 없이 선한 의도로 정직하게 소통한다면 표현이 거칠어도 듣기 싫거나 말을 하는 사람이 이상해 보이지 않습니다. 그렇지 않나요?

정직한 소통에도 남을 깎아내리는 표현은 좋지 않습니다. 어떤 상황에 대해서 정직한 것은 좋습니다. 다만, 대상으로 이러쿵저러쿵 부정적으로 표현하며 자신을 높이는 것은 피해야 합니다. 어제 길을 걷다가 광고판을 보았습니다. 광고에는 타사 서비스의 단점을 꼬집어 자신들이 제공하는 서비스는 그런 단점이 없는 것처럼 홍보하는 내용을 보았습니다. 서비스에 그런 단점이 있다는 정보를 얻은 것은 고마웠습니다. 그렇지만, 타사를 깎아내리고 자신들 서비스를 자랑하는 방식이 좋아 보이지 않았습니다.

정직한 소통을 하는 사람들의 마음에는 스스로 행복하고 싶다는 배경이 있을 것이라고 추측합니다. 건강한 자아를 유지하기 위하여 할 말은 하고 산다는 마음이 아닐지 추측해 봅니다. 하고 싶은 말을 하지 못하면 마음의 병이 생길 수 있습니다. 말 못 하는 병을 많이 겪어 보아서 잘 알고 있습니다. 그래서 새로운 환경에 가면 하고 싶은 말을 다 하고 살자고 다짐하지만, 마음먹은 대로 입이 잘 움직여주지 않습니다.

저도 행복하게 살고 싶습니다. 남들 배려하지 않고 제가 더 행복하면 좋겠습니다. 착한 척 흉내 내지 않고 속 시원하게 살고 싶습니다. 그런데 그게 잘되지 않습니다. 아마도 저는 스스로를 사랑하는 방법을 잘 알고 있지 못한 것 같습니다. 생각해 보니 가족과 친구, 이웃을 사랑하기 위해 부단히 노력하면서, 정작 자신을 사랑하기 위한 마음과 행동은 잘 떠올리지 못합니다. 왜 그런 걸까요?

여러분은 자신을 얼마나 잘 사랑하고 계십니까? 자신을 사랑하기 위해 어떤 고민과 행동을 하고 계십니까? 오늘은 나에게 어떤 선물을 줄까 매일 고민하고 계십니까? 건강한 자아는 자신을 진심으로 사랑하는 것으로 만들어진다고 믿습니다. 이런 믿음을 앞으로 실천하며 살고 싶습니다. 여러분도 자신을 사랑하며 살기를 바랍니다.

회사에서 좋은 사람이 되고 싶다는 후배의 고민을 들었습니다. 건강한 고민이라고 생각했습니다. 그 순수한 고민을 하는 모습 자체가 아름다워 보였습니다. 그런데 회사에서 좋은 사람이라는 정의가 무엇일까 궁금했습니다. 혹시 저와 같이 동료에게 비치는 모습이 좋아 보이는 사람인 것은 아닐지 걱정이 되었습니다. 하지만 이런 고민을 하는 후배에게 착해 보이고 싶은지 묻지 않았습니다. 분명히 스스로 정의하는 회사에서 좋은 사람에 대한 모습이 있을 것이고, 그 정의 자체가 옳고 그름이 없다는 생각이 들었습니다.

속마음을 시원하게 표현하든 못하든, 말하는 표현 자체가 어쩌면 내가 하고 싶은 말을 다하는 것일 수 있겠다는 생각도 듭니다. 굳이 평소에 사용하지 않던 표현까지 곁들이며 속 시원하기 위해 애쓰는 것도 나름의 부작용이 있을 수 있겠습니다. 그냥 생긴 대로 사는 것이 진짜 속이 편안한 모양은 아닐지 답이 없는 고민을 오늘도 계속합니다. 부디 여러분은 오늘 하루 편안한 몸과 마음의 컨디션으로 말하고 행동할 수 있기를 진심으로 응원합니다.

﻿세상에서 만나는 캐릭터 중에 속마음을 정직하게 소통하는 사람들이 있습니다. 개인적으로 정말 부러워하는 캐릭터입니다. 왜냐하면 저는 그렇지 못하거든요. 저는 속마음을 빙빙 돌려 말하는 습관이 있습니다. 이 습관은 상대방을 배려한다는 핑계로 미움받기 싫다는 뜻입니다. 그러니까 대화 상대방이 듣기 싫을 것 같은 이야기는 잘 하지 않고, 굳이 해야 하는 순간에는 우회적으로 돌려까는 전법을 구사하고 있습니다. 정직하게 소통하지 못하면 이야기는 해놓고 속이 시원하지 않은 구석이 있습니다. 당연하죠. 하고 싶은 말이 아니었으니 당연히 찜찜한 기분을 느끼는 것이죠. 속마음은 ‘거 참 거지 같네’라고 말하고 싶은데, 사회적 체면과 상대방의 기분을 고려하여 ‘거 참 마음대로 풀리지 않네요’라고 대체 텍스트를 사용하는 것입니다. 그러니 온전하게 제 마음을 다 담지 못한 말로 속이 시원하지 못했던 것입니다. 그런데 세상 시원하게 자신의 속마음을 거의 다 표현하는 사람이 있습니다. 느껴집니다. 그 사람이 지금 하고 싶은 말을 거의 다 하고 있구나. (추측이니 아닐 수도 있습니다) 그 사람은 좋겠다. 하고 싶은 말을 하고 살아서 속이 시원할 수 있겠다. 혼자 마음속으로 생각하며 부러워합니다. 왜 나는 그러지 못하는가? 왜 나는 착한 척하려고 하는가? 마음은 착하지 않은데, 보이는 모습이 착하고 싶은 이유는 무엇일까?&nbsp; 정직한 소통을 하면 미움받을 것 같지만, 그렇지 않습니다. 별로인 것을 별로라고 말하는 사람을 상대방은 그렇게 말하는 사람을 별로라고 느끼지 않습니다. 다만, 그 말 안에 악의가 없다면 말이죠. 진짜 검은 마음을 품고 독설을 퍼붓는다면, 그건 정직한 속마음을 이야기하는 것이라도 듣기 싫을 것입니다. 그런데 악의 없이 선한 의도로 정직하게 소통한다면 표현이 거칠어도 듣기 싫거나 말을 하는 사람이 이상해 보이지 않습니다. 그렇지 않나요? 정직한 소통에도 남을 깎아내리는 표현은 좋지 않습니다. 어떤 상황에 대해서 정직한 것은 좋습니다. 다만, 대상으로 이러쿵저러쿵 부정적으로 표현하며 자신을 높이는 것은 피해야 합니다. 어제 길을 걷다가 광고판을 보았습니다. 광고에는 타사 서비스의 단점을 꼬집어 자신들이 제공하는 서비스는 그런 단점이 없는 것처럼 홍보하는 내용을 보았습니다. 서비스에 그런 단점이 있다는 정보를 얻은 것은 고마웠습니다. 그렇지만, 타사를 깎아내리고 자신들 서비스를 자랑하는 방식이 좋아 보이지 않았습니다. 정직한 소통을 하는 사람들의 마음에는 스스로 행복하고 싶다는 배경이 있을 것이라고 추측합니다. 건강한 자아를 유지하기 위하여 할 말은 하고 산다는 마음이 아닐지 추측해 봅니다. 하고 싶은 말을 하지 못하면 마음의 병이 생길 수 있습니다. 말 못 하는 병을 많이 겪어 보아서 잘 알고 있습니다. 그래서 새로운 환경에 가면 하고 싶은 말을 다 하고 살자고 다짐하지만, 마음먹은 대로 입이 잘 움직여주지 않습니다. 저도 행복하게 살고 싶습니다. 남들 배려하지 않고 제가 더 행복하면 좋겠습니다. 착한 척 흉내 내지 않고 속 시원하게 살고 싶습니다. 그런데 그게 잘되지 않습니다. 아마도 저는 스스로를 사랑하는 방법을 잘 알고 있지 못한 것 같습니다. 생각해 보니 가족과 친구, 이웃을 사랑하기 위해 부단히 노력하면서, 정작 자신을 사랑하기 위한 마음과 행동은 잘 떠올리지 못합니다. 왜 그런 걸까요? 여러분은 자신을 얼마나 잘 사랑하고 계십니까? 자신을 사랑하기 위해 어떤 고민과 행동을 하고 계십니까? 오늘은 나에게 어떤 선물을 줄까 매일 고민하고 계십니까? 건강한 자아는 자신을 진심으로 사랑하는 것으로 만들어진다고 믿습니다. 이런 믿음을 앞으로 실천하며 살고 싶습니다. 여러분도 자신을 사랑하며 살기를 바랍니다. 회사에서 좋은 사람이 되고 싶다는 후배의 고민을 들었습니다. 건강한 고민이라고 생각했습니다. 그 순수한 고민을 하는 모습 자체가 아름다워 보였습니다. 그런데 회사에서 좋은 사람이라는 정의가 무엇일까 궁금했습니다. 혹시 저와 같이 동료에게 비치는 모습이 좋아 보이는 사람인 것은 아닐지 걱정이 되었습니다. 하지만 이런 고민을 하는 후배에게 착해 보이고 싶은지 묻지 않았습니다. 분명히 스스로 정의하는 회사에서 좋은 사람에 대한 모습이 있을 것이고, 그 정의 자체가 옳고 그름이 없다는 생각이 들었습니다. 속마음을 시원하게 표현하든 못하든, 말하는 표현 자체가 어쩌면 내가 하고 싶은 말을 다하는 것일 수 있겠다는 생각도 듭니다. 굳이 평소에 사용하지 않던 표현까지 곁들이며 속 시원하기 위해 애쓰는 것도 나름의 부작용이 있을 수 있겠습니다. 그냥 생긴 대로 사는 것이 진짜 속이 편안한 모양은 아닐지 답이 없는 고민을 오늘도 계속합니다. 부디 여러분은 오늘 하루 편안한 몸과 마음의 컨디션으로 말하고 행동할 수 있기를 진심으로 응원합니다.﻿

정직한 소통

얼마전에 신입 개발자 채용시 과제를 10분 내에 빠르게 만들어서 보낸 사람을 채용했다며, 빠르게 결과를 냈기 때문에 채용했다는 글이 SNS에 많이 돌았다. 그러면서 이렇게 말한다.

"알고리즘 많이 푸는 개발자보다, AI로 빠르게 결과 내는 사람을 선호. 알고리즘, 코딩 책 안 봐도 AI 도구만 적극 활용하면 취업 기회 잡을 수 있다."

개인적으로 이런 말 퍼뜨리는 사람들 너무 나쁘고 무책임하다고 생각한다. 취업하는 분들에게도 안 좋고, 개발자 생태계에도 안 좋다.

AI 도구를 활용하고 AI로 빠르게 결과를 내는 건, 오히려 이제 누구나 다 쉽게 할 수 있는 것이기 때문에 차별성이 없다. 그렇기 때문에 반대로 알고리즘을 많이 풀어보고 책을 많이 본 개발자를 더욱 선호할 수 밖에 없다.

보통 빠르게 결과를 낸 사람을 우대하는 이유는, 결과를 빠르게 만들었다는 이유보다는, 적극적으로 빠르게 소통을하기 때문이다.

속도도 물론 매우 중요하다. 하지만, 빠르게 만드는 것이 최우선인 회사가 있다면 그 회사는 빨리 거르거나, 1~2년 정도 경험을 많이 쌓는 용도로만 활용하겠다고 생각하는 것이 좋다. 좋은 회사일수록 이런 사람을 찾지 않는다.

얼마전에 신입 개발자 채용시 과제를 10분 내에 빠르게 만들어서 보낸 사람을 채용했다며, 빠르게 결과를 냈기 때문에 채용했다는 글이 SNS에 많이 돌았다. 그러면서 이렇게 말한다. "알고리즘 많이 푸는 개발자보다, AI로 빠르게 결과 내는 사람을 선호. 알고리즘, 코딩 책 안 봐도 AI 도구만 적극 활용하면 취업 기회 잡을 수 있다." 개인적으로 이런 말 퍼뜨리는 사람들 너무 나쁘고 무책임하다고 생각한다. 취업하는 분들에게도 안 좋고, 개발자 생태계에도 안 좋다. AI 도구를 활용하고 AI로 빠르게 결과를 내는 건, 오히려 이제 누구나 다 쉽게 할 수 있는 것이기 때문에 차별성이 없다. 그렇기 때문에 반대로 알고리즘을 많이 풀어보고 책을 많이 본 개발자를 더욱 선호할 수 밖에 없다. 보통 빠르게 결과를 낸 사람을 우대하는 이유는, 결과를 빠르게 만들었다는 이유보다는, 적극적으로 빠르게 소통을하기 때문이다. 속도도 물론 매우 중요하다. 하지만, 빠르게 만드는 것이 최우선인 회사가 있다면 그 회사는 빨리 거르거나, 1~2년 정도 경험을 많이 쌓는 용도로만 활용하겠다고 생각하는 것이 좋다. 좋은 회사일수록 이런 사람을 찾지 않는다.

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이력서를 처음으로 작성해 보는 사람들이 하는 가장 큰 오해는 이력서를 작성하는 성공 방정식이 있을 것이라는 생각입니다. 그런 오해를 가질 만도 한 것은 이력서란 문서 제목이 주는 딱딱한 느낌이 있고, 다양한 매체를 통해 자연스럽게 보게 되는 내용이 형식이 정해진 문서이고, 취업이라는 활동이 주는 무게감이 있기 때문입니다.

막상 채용 전형이라는 업무의 뚜껑을 열어보면 굉장히 주관적이라는 사실에 놀랍니다. 한 장의 이력서를 살펴보는 사람의 주관적인 견해에 따라 당락이 결정됩니다. 더 놀라운 것은 비슷한 내용을 가진 입사 지원자의 이력서가 두 장 있다면, 어떤 사람은 합격이 되고, 다른 한 사람은 불합격이 되기도 합니다. 제가 채용 업무를 하며 그런 경험이  있어서 공개적으로 반성합니다.

사람의 마음을 한 방향으로 정의하고 명확한 기준을 세운다는 것이 불가능한 일도 아닌데, 같은 회사에서 서류 전형 검토를 하는 다른 사람들끼리 합격과 불합격 기준이 다릅니다. 그러니까 이력서를 잘 쓴다는 것에 정답이 없습니다. 우리가 쓰는 이력서를 제출한 회사의 서류 전형 검토자가 부디 우리 이력서를 긍정적으로 봐줄 수 있는 사람이길 염원하는 것이 최선의 방법입니다.

정답은 아니지만, 제가 좋아하는 이력서 글쓰기는 논리적인 흐름이 있는 내용입니다. 이력서를 통해 ‘나’를 소개하는 내용이 논리적인 흐름을 가지고 있다면, 저는 이력서가 어떠한 형태이든 괜찮다고 생각하는 편입니다. 제가 생각하는 논리적인 흐름이란 이력서를 쓰는 사람이 했던 일을 왜, 어떻게, 그래서 결과가 어떻게 되었는지 설명하는 것입니다. 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 내용이 글을 읽는 사람을 설득할 수 있다고 믿습니다.
이력서는 ‘나’를 소개하는 문서이고, ‘나’를 채용해 달라고 이력서를 읽는 사람을 설득하는 문서입니다. 따라서 매력적인 이력서 작성을 위해 흥미로운 소재가 필요합니다. 그리고 흥미로운 소재를 가지고 논리적인 이야기 전개를 할 수 있다면, 이력서를 읽는 사람을 설득할 수 있습니다. 흥미로운 소재란 입사 지원하는 회사의 사람이 관심을 가질 수 있는 이야깃거리를 의미합니다. 

우리가 유튜브 채널을 구독하거나 주로 시청하는 넷플리스 콘텐츠 장르가 어느 정도 정해져 있는 것과 같이, 우리가 입사 지원하는 회사의 사람은 입사 지원자의 이력서에서 관심을 갖게 되는 내용이 있습니다. (비유가 적합한가요?) 입사 지원자의 경험이 회사가 하는 일과 오버랩 되는 부분이 있다거나 그런 것과 관계없이 입사 지원자의 경험이 유별나거나 하면 이력서를 읽는 사람이 흥미롭게 여기는 포인트가 됩니다.

위에 언급한 내용이 이력서를 반드시 그렇게 작성해야 한다는 의미는 아니었습니다. 왜냐하면 개인적으로 흥미로운 소재보다 논리적인 글쓰기가 더 중요하다고 생각하기 때문입니다. 같은 소재를 가지고 고개를 끄덕이게 만드는 내용으로 작성할 수도 있고, 무슨 말인지 이해하기 어렵게 만들 수도 있습니다. 그래서 왜, 어떻게, 결과를 설명하는 구조가 중요합니다. 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 방식이 좋습니다.

아이디어 경진 대회에 참가했습니다. 감사하게 최우수상을 받게 되었습니다. 이 내용을 이력서에 어떻게 담을까요? 먼저 아이디어 경진 대회에 참가하게 된 배경을 설명합니다. 그다음 어떤 아이디어를 제시했는지 작성합니다. 그리고 다른 참가자와 다른 차별점이 무엇인지 설명합니다. 아이디어 경진 대회 참가 배경과 제시한 아이디어, 차별점으로 인해 최우수상을 수상하게 되었다고 이야기를 푼다면, 이야기를 읽는 사람이 자연스럽게 이해를 잘할 수 있지 않을까요?

이력서에 작성하는 모든 경험과 역량에 대한 설명의 구조가 논리적이고, 창의적인 방식이면 좋겠습니다. 제가 소개한 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 구조는 하나의 예시일 뿐 더 흥미로운 이야기 전개 방식이 있다면 그렇게 이력서를 작성하는 것도 좋습니다. 이력서를 검토하는 사람은 하루에 평균 20명 이상의 사람이 제출한 이력서를 읽습니다. 글을 읽지 않는 시대에 이력서를 검토하는 일이 얼마나 지루하고 따분할까 상상해 보면 그들의 마음을 어느 정도 헤아릴 수 있습니다. 그래서 우리의 이력서는 흥미로워야 합니다. 흥미로운 이야기에 정답이 있나요? 전혀 예상하지 못한 드라마 스토리에 열광하지 않나요? 저는 이력서도 마찬가지라고 믿습니다.

창의적인 아이디어로 이력서를 작성해 보세요. 반드시 이전과 다른 결과를 얻게 될 거라고 감히 확신합니다. 이력서 형태, 항목, 내용의 구성 등 전부 이전 방식을 거부하는 겁니다. 그리고 완전히 새롭게 ‘나’를 드러내는 개성을 잔뜩 담아보세요. 차라리 파격적인 이력서가 지루한 이력서보다 취향 저격할 확률이 높다고 믿습니다.

﻿이력서를 처음으로 작성해 보는 사람들이 하는 가장 큰 오해는 이력서를 작성하는 성공 방정식이 있을 것이라는 생각입니다. 그런 오해를 가질 만도 한 것은 이력서란 문서 제목이 주는 딱딱한 느낌이 있고, 다양한 매체를 통해 자연스럽게 보게 되는 내용이 형식이 정해진 문서이고, 취업이라는 활동이 주는 무게감이 있기 때문입니다. 막상 채용 전형이라는 업무의 뚜껑을 열어보면 굉장히 주관적이라는 사실에 놀랍니다. 한 장의 이력서를 살펴보는 사람의 주관적인 견해에 따라 당락이 결정됩니다. 더 놀라운 것은 비슷한 내용을 가진 입사 지원자의 이력서가 두 장 있다면, 어떤 사람은 합격이 되고, 다른 한 사람은 불합격이 되기도 합니다. 제가 채용 업무를 하며 그런 경험이&nbsp; 있어서 공개적으로 반성합니다. 사람의 마음을 한 방향으로 정의하고 명확한 기준을 세운다는 것이 불가능한 일도 아닌데, 같은 회사에서 서류 전형 검토를 하는 다른 사람들끼리 합격과 불합격 기준이 다릅니다. 그러니까 이력서를 잘 쓴다는 것에 정답이 없습니다. 우리가 쓰는 이력서를 제출한 회사의 서류 전형 검토자가 부디 우리 이력서를 긍정적으로 봐줄 수 있는 사람이길 염원하는 것이 최선의 방법입니다. 정답은 아니지만, 제가 좋아하는 이력서 글쓰기는 논리적인 흐름이 있는 내용입니다. 이력서를 통해 ‘나’를 소개하는 내용이 논리적인 흐름을 가지고 있다면, 저는 이력서가 어떠한 형태이든 괜찮다고 생각하는 편입니다. 제가 생각하는 논리적인 흐름이란 이력서를 쓰는 사람이 했던 일을 왜, 어떻게, 그래서 결과가 어떻게 되었는지 설명하는 것입니다. 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 내용이 글을 읽는 사람을 설득할 수 있다고 믿습니다.이력서는 ‘나’를 소개하는 문서이고, ‘나’를 채용해 달라고 이력서를 읽는 사람을 설득하는 문서입니다. 따라서 매력적인 이력서 작성을 위해 흥미로운 소재가 필요합니다. 그리고 흥미로운 소재를 가지고 논리적인 이야기 전개를 할 수 있다면, 이력서를 읽는 사람을 설득할 수 있습니다. 흥미로운 소재란 입사 지원하는 회사의 사람이 관심을 가질 수 있는 이야깃거리를 의미합니다.&nbsp; 우리가 유튜브 채널을 구독하거나 주로 시청하는 넷플리스 콘텐츠 장르가 어느 정도 정해져 있는 것과 같이, 우리가 입사 지원하는 회사의 사람은 입사 지원자의 이력서에서 관심을 갖게 되는 내용이 있습니다. (비유가 적합한가요?) 입사 지원자의 경험이 회사가 하는 일과 오버랩 되는 부분이 있다거나 그런 것과 관계없이 입사 지원자의 경험이 유별나거나 하면 이력서를 읽는 사람이 흥미롭게 여기는 포인트가 됩니다. 위에 언급한 내용이 이력서를 반드시 그렇게 작성해야 한다는 의미는 아니었습니다. 왜냐하면 개인적으로 흥미로운 소재보다 논리적인 글쓰기가 더 중요하다고 생각하기 때문입니다. 같은 소재를 가지고 고개를 끄덕이게 만드는 내용으로 작성할 수도 있고, 무슨 말인지 이해하기 어렵게 만들 수도 있습니다. 그래서 왜, 어떻게, 결과를 설명하는 구조가 중요합니다. 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 방식이 좋습니다. 아이디어 경진 대회에 참가했습니다. 감사하게 최우수상을 받게 되었습니다. 이 내용을 이력서에 어떻게 담을까요? 먼저 아이디어 경진 대회에 참가하게 된 배경을 설명합니다. 그다음 어떤 아이디어를 제시했는지 작성합니다. 그리고 다른 참가자와 다른 차별점이 무엇인지 설명합니다. 아이디어 경진 대회 참가 배경과 제시한 아이디어, 차별점으로 인해 최우수상을 수상하게 되었다고 이야기를 푼다면, 이야기를 읽는 사람이 자연스럽게 이해를 잘할 수 있지 않을까요? 이력서에 작성하는 모든 경험과 역량에 대한 설명의 구조가 논리적이고, 창의적인 방식이면 좋겠습니다. 제가 소개한 이유와 방법, 그리고 결과를 설명하는 구조는 하나의 예시일 뿐 더 흥미로운 이야기 전개 방식이 있다면 그렇게 이력서를 작성하는 것도 좋습니다. 이력서를 검토하는 사람은 하루에 평균 20명 이상의 사람이 제출한 이력서를 읽습니다. 글을 읽지 않는 시대에 이력서를 검토하는 일이 얼마나 지루하고 따분할까 상상해 보면 그들의 마음을 어느 정도 헤아릴 수 있습니다. 그래서 우리의 이력서는 흥미로워야 합니다. 흥미로운 이야기에 정답이 있나요? 전혀 예상하지 못한 드라마 스토리에 열광하지 않나요? 저는 이력서도 마찬가지라고 믿습니다. 창의적인 아이디어로 이력서를 작성해 보세요. 반드시 이전과 다른 결과를 얻게 될 거라고 감히 확신합니다. 이력서 형태, 항목, 내용의 구성 등 전부 이전 방식을 거부하는 겁니다. 그리고 완전히 새롭게 ‘나’를 드러내는 개성을 잔뜩 담아보세요. 차라리 파격적인 이력서가 지루한 이력서보다 취향 저격할 확률이 높다고 믿습니다.﻿

취향저격

나는 폭망했다 ④ | 재창업 전문가 3인 좌담회 유희숙 재도전협회장·전화성 AC협회장·양동우 호서대 교수 투자자가 재창업 격려하는 ‘컴퍼니빌딩’ 길 열려 민간 주도로 도와야...“리스크 줄이며 방향성 세워야” 창업에

재창업 전문가 3人 “창업 실패=인생 실패 아냐...‘3수’ 때 성공률 제일 높다”

1. 창업에 있어 실패는 결과가 아닌, (자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫는) 과정이다.

2. 관련 연구에 따르면, 미국 실리콘밸리 기업인이 성공하기까지 겪는 실패 경험은 약 2.8회라고 한다. 3번은 실패하고, 뭐가 잘못 됐는지를 깨달아야 성공이 따라온다는 얘기다.

3. 따라서 창업이란, 실패를 딛고 한 발 더 나아가는 것이다. 첫 실패 때 느낀 부분을 토대로 리스크를 줄일 방안을 고민해야 한다.

4. (특히) 실패를 통해 자신만의 경영 철학과 방향성을 세워야 한다. 가장 약했던 부분을 가장 강한 부분으로 성장시켜야 한다.

5. 일론 머스크, 스티브 잡스 등 세계적으로 성공한 창업자들도 대부분은 2번 이상의 실패를 겪었다. (그래서인지) 세번째 시도할 때 창업은 성공률이 가장 높아진다. 실패했더라도 10년치 공부를 한 번에 한 셈쳐라. 너무 무겁지 않은 마음으로 그간 쌓은 내공을 백분 활용해 다시 도전해야 한다.

1. 창업에 있어 실패는 결과가 아닌, (자신의 생각이 잘못되었다는 것을 깨닫는) 과정이다. 2. 관련 연구에 따르면, 미국 실리콘밸리 기업인이 성공하기까지 겪는 실패 경험은 약 2.8회라고 한다. 3번은 실패하고, 뭐가 잘못 됐는지를 깨달아야 성공이 따라온다는 얘기다. 3. 따라서 창업이란, 실패를 딛고 한 발 더 나아가는 것이다. 첫 실패 때 느낀 부분을 토대로 리스크를 줄일 방안을 고민해야 한다. 4. (특히) 실패를 통해 자신만의 경영 철학과 방향성을 세워야 한다. 가장 약했던 부분을 가장 강한 부분으로 성장시켜야 한다. 5. 일론 머스크, 스티브 잡스 등 세계적으로 성공한 창업자들도 대부분은 2번 이상의 실패를 겪었다. (그래서인지) 세번째 시도할 때 창업은 성공률이 가장 높아진다. 실패했더라도 10년치 공부를 한 번에 한 셈쳐라. 너무 무겁지 않은 마음으로 그간 쌓은 내공을 백분 활용해 다시 도전해야 한다.

n.news.naver.com

적어도 스스로가 틀렸다는 걸 3번은 깨달아야 사업이 성장합니다

In this paper, we revisit one of the simplest problems in data structures: the task of inserting elements into an open-addressed hash table so that elements can later be retrieved with as few probes as possible. We show that, even without reordering elements over time, it is possible to construct a hash table that achieves far better expected search complexities (both amortized and worst-case) than were previously thought possible. Along the way, we disprove the central conjecture left by Yao in his seminal paper ``Uniform Hashing is Optimal''. All of our results come with matching lower bounds.

Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다.

역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요.

논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305

기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고 해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다. 역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요. 논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305 기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

arXiv.org

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

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🐳 컨테이너 런타임:
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코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠.

지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅)

당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다.

인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠. 지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅) 당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다. 인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰 중 AI를 사용해도 될까요...? 🤔

Java에서 병렬 처리나 비동기 작업을 구현할 때 Thread를 직접 생성해 사용하는 방식은 더 이상 일반적이지 않습니다. 요즘 Java에서는 ExecutorService를 사용하여 스레드 풀(Thread Pool)을 효율적으로 관리하는 것이 표준입니다. 특히 Executors 클래스에서 제공하는 팩토리 메서드들을 활용하면 다양한 유형의 스레드 풀을 간편하게 생성할 수 있습니다.이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다. newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면..

Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.
 
newFixedThreadPool(int nThreads)
이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); 

✅ 사용 시점
 * 처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우
 * CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우
🧪 예시
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}

⚠️ 주의
 * 과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가
 * 스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함
 
newCachedThreadPool()
이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간 동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

✅ 사용 시점
 * 작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때
 * 짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용
🧪 예시
for (int i = 0; i < 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
} 

⚠️ 주의
 * 요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음
 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요
 
newSingleThreadExecutor()
항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

✅ 사용 시점
 * 작업 순서가 중요할 때
 * 하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때
🧪 예시
for (int i = 0; i < 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
} 

⚠️ 주의
 * 하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음
 * 스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음
 
newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)
지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);

✅ 사용 시점
 * 주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등
 * 특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때
🧪 예시
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복

⚠️ 주의
 * 작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음
 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려
 
 
🧠 마무리
Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.&nbsp;newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);&nbsp;</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우</li><li>CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가</li><li>스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함</li></ul>&nbsp;newCachedThreadPool()이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간&nbsp;동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때</li><li>짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요</li></ul>&nbsp;newSingleThreadExecutor()항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업 순서가 중요할 때</li><li>하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음</li><li>스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음</li></ul>&nbsp;newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등</li><li>특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">scheduler.scheduleAtFixedRate(() -&gt; {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려</li></ul>&nbsp;&nbsp;🧠 마무리Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

덕토피아

🕊️ Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준

이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다.

(참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다.

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📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개
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🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic)
ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다.
바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다.

에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다.

❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다.
AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요.

“이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?”
오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다.
왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다.

모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다.

- 자체 인증 규칙
- 고유한 데이터 형식
- 다른 기능 및 엔드포인트
개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다.

🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어
만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요?
마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다.

이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다.

AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다.
시작해 봅시다.

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📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
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🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다.
MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다.

MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요.

- 어떤 도구를 사용할 수 있는지
- 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지
- 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지

🔍 주요 개념

- MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다:
ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?”
ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.”

- MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다:
ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기")
ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로
ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공

- 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다.

🔁 이것이 왜 중요한가
- MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다.
- MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다.

✅ 실제 예시
에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까?

“Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기”

MCP를 사용하면,
1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등).
2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다.
3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다.

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📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가
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🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다
인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼,
AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다.

도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼
이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다.
단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다.

🧠 예시
다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다.
- 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1)
- 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간)
- 미팅 노트 읽기
- 주간 요약 생성
이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다.

📌 중요한 이유
도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트.

2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼
때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다.
대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다.

🧠 예시
목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기.
🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기
📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기
📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기
이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다.

📌 중요한 이유
에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼.

🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가
오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다

- 제한된 작업
- 메모리 없음
- 다른 에이전트와 협업 불가
- "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음

이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해.

🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진
단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다.
어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다.

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📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점
=========================

MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다.

😫 넘어야 할 현실적인 장벽들
MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다.

느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate)
- 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다.
- 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다.

구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation & Maintenance)
- 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다.
- 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다.

표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization)
- 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다.
- 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다.

성능 및 보안 문제 (Performance & Security Concerns)
- 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다.
- 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다.

기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity & Ecosystem Support)
- 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다.

💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요
MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다.

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📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법
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🎯 왜 관심을 가져야 하는가
만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다.
- LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다.
- 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다.
- 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다.

🚪 참여 방법: 3가지 방법

1️⃣ MCP 서버 구축하기
당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요.

🔧 필요한 것
- 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기
- call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기
- 표준 컨텍스트 스키마 따르기
마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다.

💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요.

2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기
MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요.
- 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요.
- AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요.
- 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다.

3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기
MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다.
- 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다.
- 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요.
- 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다.

🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage)
MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다.
지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다

✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기
✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기
✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기

📌 결론
만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다.

🧭 구축할 준비가 되셨나요?
핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요.
모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다.

에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요.

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누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준 이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. (참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다. ====================================== 📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개 ====================================== 🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic) ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다. 바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다. 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다. 하지만 여기에 문제가 있습니다. ❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다. AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요. “이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?” 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다. 왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다. 모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다. - 자체 인증 규칙 - 고유한 데이터 형식 - 다른 기능 및 엔드포인트 개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다. 🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어 만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요? 마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다. 이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다. AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. 시작해 봅시다. ============================ 📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가? ============================ 🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다. MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다. MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요. - 어떤 도구를 사용할 수 있는지 - 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지 - 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지 🔍 주요 개념 - MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다: ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?” ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.” - MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다: ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기") ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로 ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공 - 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다. 🔁 이것이 왜 중요한가 - MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다. - MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다. ✅ 실제 예시 에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까? “Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기” MCP를 사용하면, 1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등). 2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다. 3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다. ================================= 📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가 ================================= 🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다 인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼, AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다. 도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼 이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다. 단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다. 🧠 예시 다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다. - 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1) - 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간) - 미팅 노트 읽기 - 주간 요약 생성 이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다. 📌 중요한 이유 도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트. 2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼 때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다. 대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다. 🧠 예시 목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기. 🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기 📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기 📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기 이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다. 📌 중요한 이유 에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼. 🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가 오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다 - 제한된 작업 - 메모리 없음 - 다른 에이전트와 협업 불가 - "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음 이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해. 🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진 단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다. 어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다. ========================= 📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점 ========================= MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다. 😫 넘어야 할 현실적인 장벽들 MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다. 느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate) - 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다. - 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다. 구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation &amp; Maintenance) - 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다. - 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다. 표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization) - 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다. - 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다. 성능 및 보안 문제 (Performance &amp; Security Concerns) - 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다. - 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다. 기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity &amp; Ecosystem Support) - 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다. 💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요 MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다. ======================= 📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법 ======================= 🎯 왜 관심을 가져야 하는가 만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다. - LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다. - 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다. - 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다. 🚪 참여 방법: 3가지 방법 1️⃣ MCP 서버 구축하기 당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요. 🔧 필요한 것 - 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기 - call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기 - 표준 컨텍스트 스키마 따르기 마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다. 💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요. 2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기 MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요. - 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요. - AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요. - 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다. 3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기 MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다. - 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다. - 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요. - 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다. 🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage) MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다. 지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다 ✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기 ✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기 ✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기 📌 결론 만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다. 🧭 구축할 준비가 되셨나요? 핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요. 모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다. 에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요. 도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드

똑닥닷컴 SEO(a.k.a. 네이버 월 노출 수 1000만 달성기) | 비브로스 기술 블로그

어떤 접근으로 노출수를 높였는지 단계별로 잘 나와있네요.
https://boostbrothers.github.io/2025-03-04-ddocdoc-com-seo/

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boostbrothers.github.io

똑닥: SEO 최적화 사례

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.
다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다.

그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...
아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.
네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들.

근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.
5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나.

한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.
나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?
다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.
큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다.

엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.
이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...
지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.
만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다.

이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다.

(인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다. 그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들. 근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나. 한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다. 엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다. 이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다. (인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

다른 회사를 먼저 알아보지 않고 퇴사하면

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요.

물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을
모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만,

그럼에도 위와 같은 이유들로
서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요.

이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다.

https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요. 물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만, 그럼에도 위와 같은 이유들로서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요. 이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다. https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

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왜 Data fetching 을 서버에서 해야할까요?

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폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다.

2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게 

 * ① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기
   ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기

2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기

토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다.

 * ① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭
 * ② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가
 * ③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명
 * ④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'

3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인

마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다.

4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때

토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠.

 1. 토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.
 2. 휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.
 3. 토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다. 
 4. 랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.

https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다. 2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게&nbsp; <ul ><li>① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기 ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기</li></ul> 2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기 토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다. <ul ><li>① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭</li><li>② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가</li><li>③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명</li><li>④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'</li></ul> 3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인 마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다. 4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때 토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠. <ol ><li>토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.</li><li>휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.</li><li>토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다.&nbsp;</li><li>랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.</li></ol> https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

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《디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'》

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다.

2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다.

3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다.

4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다.

5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다.

6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다.

7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다.

8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다.

9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다.

- 짐 콜린스 외, <좋은 리더를 넘어 위대한 리더로> 중

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다. 2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다. 3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다. 4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다. 5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다. 6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다. 7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다. 8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다. 9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다. - 짐 콜린스 외, &lt;좋은 리더를 넘어 위대한 리더로&gt; 중

최악의 리더들이 가진 특징 9가지

AI와 PR의 만남 - 혁신적인 PR을 위한 인공지능의 활용 | 안녕하세요, 박윤찬(Theodore)입니다. 브랜드전략과 파트너십을 기반으로, 기업의 마케팅 방향성을 제시하고 있습니다. ChatGPT 4.0이 세상에 알려지고서 생성형 AI를 향한 산업계와 학술계의 뜨거운 관심이 연일 이어지고 있습니다. 수많은 핵심인력을 대체하는 인공지능 기반의 산업혁명이 열린 만큼, 이번 아티클이 홍보인과 마케터에게 도움이 되시면 좋겠

AIPR : 생성형AI를 활용한 PR 전략

개인적으로 생성형 AI에 관심이 많아서 최근 다양한 소스로 공부를 하고 있는데요. 단순한 기능 설명보다는 구체적인 Use Case를 설명한 글을 보면 도움이 많이 되더라구요. 알바트로스 브랜드십 파트너로 일하고 계신 박윤찬님의 글인데요. PR 실무에 즉각적으로 활용할 수 있도록, PR과 관련한 생성형 AI 서비스를 소개하고 어떤 맥락에서 이를 활용할 수 있는지 잘 설명한 아티클입니다.

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Brunch Story

[생성형AI를 활용한 PR 전략]

여행 스타트업 마이리얼트립의 Growth Lead로, 데이터 분석과 마케팅을 담당하고 있습니다. 데이터를 통해 서비스와 비즈니스가 마주한 문제를 해결하는 일에 관심이 많습니다. <그로스 해킹>이라는 책을 썼습니다.

양승화

딜라이트룸 Data Lead입니다. 데이터를 통해 서비스와 비즈니스가 마주한 문제를 해결하는 일에 관심이 많습니다. <그로스 해킹>이라는 책을 썼습니다.

https://bit.ly/leoyang6

[생성형AI를 활용한 PR 전략]

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