구글이 Gemini 2.0 Flash를 발표했네요. 거의 모든 벤치마크에서 1.5 “Pro”를 뛰어 넘는 성능을 가지면서도 속도는 두 배 빠른 모델입니다.

Flash가 가격과 속도는 정말 좋은데, 성능이 약간 미묘해서 사용하기가 애매했는데요. 이제 정말 거의 모든 작업에 LLM을 물쓰듯이(?) 쓸 수 있겠네요.

구글이 Gemini 2.0 Flash를 발표했네요. 거의 모든 벤치마크에서 1.5 “Pro”를 뛰어 넘는 성능을 가지면서도 속도는 두 배 빠른 모델입니다. Flash가 가격과 속도는 정말 좋은데, 성능이 약간 미묘해서 사용하기가 애매했는데요. 이제 정말 거의 모든 작업에 LLM을 물쓰듯이(?) 쓸 수 있겠네요.

오늘은 6개월간 다닌 건축 회사의
데이터 분석 인턴십 기간을 마무리하는 날입니다.

그 동안 데이터 분석 인턴으로 근무하면서,
그 동안 배운 교훈 5가지를 여러분과 나누고자 해요.

1. 작은 오류를 해결하기 위해서, 전체적인 시야를 먼저 확보하세요.

처음 일을 시작한 첫번째 주에, 잘못 입력된 데이터 오류 하나를 고치는 업무를 맡게 되었어요. 엄청 쉬워보이는 일이였지만, 그 오류를 고치기 위해 몇일 동안 전체적인 데이터 흐름과 구조를 파악하는 과정이 필요했어요.

그 뒤로 아무리 작은 문제라도, 전체적인 데이터가 어떻게 구성되어 있는지를 먼저 파악하게 되었어요.

2. 기록하는 습관은 체계적인 프로세스를 만드는 재료로 사용되어요.

체계적인 업무 프로세스를 만들고 나의 것으로 만들기 위해서는 [기록]이라는 재료가 필요해요. 나만의 업무 지도를 만들어보세요. 문제를 해결한 뒤, 나만의 지도에 그 해결 방법을 기록해두면, 다시 그 문제가 발생했을 때 나만의 업무 지도 안에서 해결책을 금방 찾을 수 있어요.

3. 멀티테스킹은 비효율적이지만, 프로세스를 정립하기 위해 꼭 필요한 과정이에요.

여러가지를 동시에 처리하는 것이 비효율적이라는 사실은 요즘 대부분의 사람들이 아는 사실일 거에요. 하지만 그 비효율을 단순히 아는 것과 직접 느끼는 것에는 큰 차이가 있어요. 그렇기 때문에 나만의 업무 프로세스를 정립하기 전, 여러가지 일들을 동시에 해보는 경험은 나중에 매우 큰 도움이 되었어요.

4. 매니저와의 신뢰 비용과 소통 비용을 줄이는 것이 매우 중요해요.

인턴은 매니저의 입장에서는 마치 어린아이와 같아요.
잘 모르는 영역도 많고, 쉽게 실수를 저지를 수 있기 때문에 매니저의 입장에서는 신경이 많이 쓰일수 밖에 없어요.

하지만 인턴이 작은 일이라도 매니저가 재확인하지 않도록 미리 소통하는 습관을 들여놓으면 둘 다에게 큰 도움이 됩니다. 100% 일을 완성하기 전, 80%의 지점에서 한번더 매니저에게 확인 받아보세요. 일을 처리하는 시간과 단계가 확실히 더 줄어들거에요.

5. 다음 인턴들을 위해 가이드와 자료를 만들어두세요.

다음 인턴들을 위해 내가 헤멘 영역와 실수들이 미리 대비할 수 있는 가이드로 활용될 수 있도록 가이드와 자료를 제공해주세요. 저는 인턴 기간 중 저만의 [이슈 트래커 템플릿]을 만들어서, 예상하지 못한 문제가 발생할 때 마다 [문제] - [분석] - [해결책]을 기록해두었어요.

내가 헤멘 영역이 다음에 도착할 그을 위해 사용될 수 있도록 해주세요.
저의 경험이 미래의 인턴들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다 :)

오늘은 6개월간 다닌 건축 회사의 데이터 분석 인턴십 기간을 마무리하는 날입니다. 그 동안 데이터 분석 인턴으로 근무하면서, 그 동안 배운 교훈 5가지를 여러분과 나누고자 해요. 1. 작은 오류를 해결하기 위해서, 전체적인 시야를 먼저 확보하세요. 처음 일을 시작한 첫번째 주에, 잘못 입력된 데이터 오류 하나를 고치는 업무를 맡게 되었어요. 엄청 쉬워보이는 일이였지만, 그 오류를 고치기 위해 몇일 동안 전체적인 데이터 흐름과 구조를 파악하는 과정이 필요했어요. 그 뒤로 아무리 작은 문제라도, 전체적인 데이터가 어떻게 구성되어 있는지를 먼저 파악하게 되었어요. 2. 기록하는 습관은 체계적인 프로세스를 만드는 재료로 사용되어요. 체계적인 업무 프로세스를 만들고 나의 것으로 만들기 위해서는 [기록]이라는 재료가 필요해요. 나만의 업무 지도를 만들어보세요. 문제를 해결한 뒤, 나만의 지도에 그 해결 방법을 기록해두면, 다시 그 문제가 발생했을 때 나만의 업무 지도 안에서 해결책을 금방 찾을 수 있어요. 3. 멀티테스킹은 비효율적이지만, 프로세스를 정립하기 위해 꼭 필요한 과정이에요. 여러가지를 동시에 처리하는 것이 비효율적이라는 사실은 요즘 대부분의 사람들이 아는 사실일 거에요. 하지만 그 비효율을 단순히 아는 것과 직접 느끼는 것에는 큰 차이가 있어요. 그렇기 때문에 나만의 업무 프로세스를 정립하기 전, 여러가지 일들을 동시에 해보는 경험은 나중에 매우 큰 도움이 되었어요. 4. 매니저와의 신뢰 비용과 소통 비용을 줄이는 것이 매우 중요해요. 인턴은 매니저의 입장에서는 마치 어린아이와 같아요. 잘 모르는 영역도 많고, 쉽게 실수를 저지를 수 있기 때문에 매니저의 입장에서는 신경이 많이 쓰일수 밖에 없어요. 하지만 인턴이 작은 일이라도 매니저가 재확인하지 않도록 미리 소통하는 습관을 들여놓으면 둘 다에게 큰 도움이 됩니다. 100% 일을 완성하기 전, 80%의 지점에서 한번더 매니저에게 확인 받아보세요. 일을 처리하는 시간과 단계가 확실히 더 줄어들거에요. 5. 다음 인턴들을 위해 가이드와 자료를 만들어두세요. 다음 인턴들을 위해 내가 헤멘 영역와 실수들이 미리 대비할 수 있는 가이드로 활용될 수 있도록 가이드와 자료를 제공해주세요. 저는 인턴 기간 중 저만의 [이슈 트래커 템플릿]을 만들어서, 예상하지 못한 문제가 발생할 때 마다 [문제] - [분석] - [해결책]을 기록해두었어요. 내가 헤멘 영역이 다음에 도착할 그을 위해 사용될 수 있도록 해주세요. 저의 경험이 미래의 인턴들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다 :)

데이터 분석 인턴십을 마무리하며

GitOps Cookbook - 커스터마이즈, 헬름, 텍톤, Argo CD를 활용한 쿠버네티스 CI/CD 구축하기
    
      
        
          
            
          
          
            GitOps Cookbook - 커스...

[Book] GitOps Cookbook :: Outsider's Dev Story

최근에 인사이트에서 출간된 GitOps Cookbook을 미리 보고 운좋게 추천사도 쓰게 되었습니다.

간단하게 책에 대한 후기를 적어봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1745

최근에 인사이트에서 출간된 GitOps Cookbook을 미리 보고 운좋게 추천사도 쓰게 되었습니다. 간단하게 책에 대한 후기를 적어봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1745

Outsider's Dev Story

🧑🏻‍💻📱 D+90

- 디자인 90% 완료
- 디자인 구현 개발 시작
- 컨텐츠 및 과금 구조 설계중
- 회사 소개 및 IR 자료 작성 시작

근 한달간 개인 이슈와 나라 이슈🤦🏻‍♂️로 작업을 많이 진척하지 못했다. 다시 열심히 달려야지.

🧑🏻‍💻📱 D+90 - 디자인 90% 완료- 디자인 구현 개발 시작- 컨텐츠 및 과금 구조 설계중- 회사 소개 및 IR 자료 작성 시작 근 한달간 개인 이슈와 나라 이슈🤦🏻‍♂️로 작업을 많이 진척하지 못했다. 다시 열심히 달려야지.

Cloud AI providers brag that their generative AI and large language models are open, and enterprises are falling for it.

Open-washing and the illusion of AI openness

현재 많은 AI 업체들이 오픈해서 제공한다고 하는 많은 모델들이나 내용들이 결국은 그들의 영향력을 확대하기 위한 마케팅 전략일수도 있다는 냉철한 비판적인 측면의 오픈 워싱(Open-washing) 글입니다. 참고하시기 바랍니다~

< 배경 >
 * AI 골드러시에서 특이한 경향이 나타나고 있다: OpenAI부터 Google, Microsoft에 이르기까지 이 분야의 주요 업체들이 자사의 AI 모델을 “개방형”이라고 대대적으로 마케팅하곤 한다. 이러한 기업들은 오픈 소스 소프트웨어와 관련된 투명성, 협업, 공유 발전이라는 개념에 맞춰 '개방형 AI'와 같은 용어를 사용하고 있다. 그러나 자세히 살펴보면 이러한 “개방성”의 수용은 대부분 성과에 따른 것으로, 현재는 “오픈 워싱”이라는 개념으로 불린다.
 * 실제
 * 기업들은 자신들의 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 모든 사람에게 개방되어 있다고 주장하지만, 실제로는 이러한 시스템이 특정 기업이 통제하는 프레임워크에 갇혀 있는 것이 현실
 * 이러한 전략은 진정한 개방성을 촉진하기보다는 소수의 권력 집중을 공고히 하는 경우가 많다. 즉, 겉으로는 민주적이고 협력적인 것처럼 보이지만 실제로는 통제권을 영구화하기 위한 정교한 마케팅 전략에 불과합니다.
 * 이러한 개방형 모델 중 상당수가 클라우드 제공업체에 존재하고 클라우드 제공업체가 구축 및 판매한다는 점을 고려하면 이는 전적으로 클라우드 컴퓨팅과 관련이 있다.

< AI에서 오픈워싱 >
 * AI에서 오픈 워싱이란 무엇인가?
 * AI 회사들은 종종 자사 모델의 오픈 소스 접근성을 선전합니다. 하지만 자세히 들여다보면 데이터 세트, 인프라, 학습 방법, 심지어 LLM의 실제 사용까지 이러한 시스템의 중요한 측면이 엄격하게 보호되고 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 요소는 사소한 구성 요소가 아니라 제너레이티브 AI 시스템의 기능, 혁신 잠재력, 확장성을 이끄는 핵심 요소이다.
 * 기업들은 파이프라인의 특정 부분을 개방형으로 제시함으로써 지적 재산의 우위를 유지하는 동시에 생태계의 대부분을 통제하고 도구를 커스터마이징하거나 확장하려는 사용자로부터 가치를 창출한다.
 * 이는 특히 경험이 부족한 개발자나 스타트업에게는 AI를 대중화하는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 이러한 모델은 완전한 학습 데이터 세트나 모델을 처음부터 복제하는 데 필요한 계산 능력과 같은 중요한 기능에 대한 액세스를 배제하는 경우가 많다.

< 잘못된 인식 >
 * 오픈 워싱의 핵심에는 개방성, 투명성, 재사용성이라는 원칙이 왜곡되어 있다.
 * AI의 투명성은 모델이 어떻게 개발, 학습, 미세 조정 및 배포되는지 공개적으로 문서화하는 것을 수반한다. 여기에는 모델 구축과 관련된 데이터 세트, 가중치, 아키텍처 및 의사 결정 프로세스에 대한 전체 액세스가 포함된다.
 * 그러나, 대부분의 AI 기업은 이러한 수준의 투명성에 미치지 못한다. 이들은 모델의 일부를 선택적으로 공개함으로써(종종 핵심적인 세부 정보가 제거된 채로) 개방성이라는 환상을 심어준다.
 * 개방성의 또 다른 축인 재사용 가능성도 마찬가지이다.
 * 기업들은 API나 다운로드 가능한 가벼운 버전을 통해 모델에 대한 액세스를 허용하지만, 사용법을 독점적인 에코시스템에 묶어 의미 있는 적응을 막는다.
 * 이 부분 릴리스는 경쟁사의 리스크를 최소화하면서 빅 클라우드의 가치 추출을 극대화하는 계산된 수준의 재사용성을 제공한다
 * 예를 들어, OpenAI의 GPT 모델은 액세스할 수 있지만 통합은 항상 특정 웹 클라이언트, 유지 관리 라이브러리 및 회사 소유의 애플리케이션에 묶여 있다.
 * 기업 개발자는 이러한 모델을 자유롭게 조정, 수정 또는 재배포할 수 없으며, 이는 라이선스 계약에 위배된다.

< 집중된 AI 역량 >
 * 생성형 AI의 개발은 방대한 데이터 세트, 컴퓨팅 파워, 전문 프레임워크 등 막대한 리소스에 필요하다. 즉, 최첨단 LLM을 훈련하려면 계산 에너지와 하드웨어 리소스가 필요하다. 대부분의 기업이 계획대로 LLM을 구축하지 않는 데에는 이유가 있다: 바로 감당할 여력이 없기 때문이다. 따라서, LLM은 원격 리소스가 될 것이며, 아마도 앞으로도 그렇게 될 것입니다.
 * Meta의 Llama 3 허용적 라이선스 모델
 * 라마3도 배포 또는 적용 방법을 제한하는 제한적인 조건이 있다. 이러한 선택적 투명성으로 인해 소규모 조직은 이러한 기업의 생태계에 계속 의존하게 되어 힘의 불균형이 고착화된다.
 * 게다가 데이터 세트를 큐레이팅하고, 라벨을 붙이고, 조정하는 노동 집약적인 프로세스는 종종 가려져 있다. 민주화라는 수사에도 불구하고, 이러한 기업들은 전 세계의 노동력을 착취하고 중요한 데이터 세트를 사일로에 보관하고 있다.이로 인해 복제가 거의 불가능하다.

< 이것이 기업에게 의미하는 바는 무엇일까? >
 * 기업 리더는 누군가가 자사의 AI 모델이 “개방형”이라고 말할 때 어려운 질문을 던져야 한다. 제한 사항이 있을 가능성이 높다.
 * 정확히 무엇을 수정할 수 있나요?
 * 전체 문서는 어디에 있나요?
 * 원하는 곳 어디에서나 사용할 수 있나요?
 * 제한 사항이 있을 가능성이 높습니다.
 * 궁지에 몰리면 제공업체는 자선 단체가 아니라 기업이라는 사실을 상기시켜 줄 것이다. 여러분은 가치에 대한 대가를 지불해야 한다.
 * 많은 기업에서 클라우드 AI 계획을 추진하고 있다. 당연히 우려도 있다. 대형 클라우드 서비스 업체라면 LLM이나 기타 AI 기술을 훨씬 간단한 방식으로 판매하는 업체를 선호하는 흐름에 주목할 필요가 있다.
 * 오픈 워싱 과대 광고에 휘말리지 말자. AI 도구가 제약 조건 내에서 비즈니스에 어떤 도움을 줄지에 집중하라. 지나치게 개방적인 것은 사실 그 반대일 가능성이 높다는 점을 기억하자.
 
 
 * 참고: https://www.theregister.com/2024/10/25/opinion_open_washing/
 * 출처: https://www.infoworld.com/article/3615678/open-washing-and-the-illusion-of-ai-openness.html

현재 많은 AI 업체들이 오픈해서 제공한다고 하는 많은 모델들이나 내용들이 결국은 그들의 영향력을 확대하기 위한 마케팅 전략일수도 있다는 냉철한 비판적인 측면의 오픈 워싱(Open-washing) 글입니다. 참고하시기 바랍니다~ &lt; 배경 &gt;<ul ><li>AI 골드러시에서 특이한 경향이 나타나고 있다: OpenAI부터 Google, Microsoft에 이르기까지 이 분야의 주요 업체들이 자사의 AI 모델을 “개방형”이라고 대대적으로 마케팅하곤 한다. 이러한 기업들은 오픈 소스 소프트웨어와 관련된 투명성, 협업, 공유 발전이라는 개념에 맞춰 '개방형 AI'와 같은 용어를 사용하고 있다. 그러나 자세히 살펴보면 이러한 “개방성”의 수용은 대부분 성과에 따른 것으로, 현재는 “오픈 워싱”이라는 개념으로 불린다.</li><li>실제<ul ><li>기업들은 자신들의 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 모든 사람에게 개방되어 있다고 주장하지만, 실제로는 이러한 시스템이 특정 기업이 통제하는 프레임워크에 갇혀 있는 것이 현실</li><li>이러한 전략은 진정한 개방성을 촉진하기보다는 소수의 권력 집중을 공고히 하는 경우가 많다. 즉, 겉으로는 민주적이고 협력적인 것처럼 보이지만 실제로는 통제권을 영구화하기 위한 정교한 마케팅 전략에 불과합니다.</li><li>이러한 개방형 모델 중 상당수가 클라우드 제공업체에 존재하고 클라우드 제공업체가 구축 및 판매한다는 점을 고려하면 이는 전적으로 클라우드 컴퓨팅과 관련이 있다.</li></ul></li></ul> &lt; AI에서 오픈워싱 &gt;<ul ><li>AI에서 오픈 워싱이란 무엇인가?<ul ><li>AI 회사들은 종종 자사 모델의 오픈 소스 접근성을 선전합니다. 하지만 자세히 들여다보면 데이터 세트, 인프라, 학습 방법, 심지어 LLM의 실제 사용까지 이러한 시스템의 중요한 측면이 엄격하게 보호되고 있다는 것을 알 수 있다. 이러한 요소는 사소한 구성 요소가 아니라 제너레이티브 AI 시스템의 기능, 혁신 잠재력, 확장성을 이끄는 핵심 요소이다.</li><li>기업들은 파이프라인의 특정 부분을 개방형으로 제시함으로써 지적 재산의 우위를 유지하는 동시에 생태계의 대부분을 통제하고 도구를 커스터마이징하거나 확장하려는 사용자로부터 가치를 창출한다.</li><li>이는 특히 경험이 부족한 개발자나 스타트업에게는 AI를 대중화하는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 이러한 모델은 완전한 학습 데이터 세트나 모델을 처음부터 복제하는 데 필요한 계산 능력과 같은 중요한 기능에 대한 액세스를 배제하는 경우가 많다.</li></ul></li></ul> &lt; 잘못된 인식 &gt;<ul ><li>오픈 워싱의 핵심에는 개방성, 투명성, 재사용성이라는 원칙이 왜곡되어 있다.<ul ><li>AI의 투명성은 모델이 어떻게 개발, 학습, 미세 조정 및 배포되는지 공개적으로 문서화하는 것을 수반한다. 여기에는 모델 구축과 관련된 데이터 세트, 가중치, 아키텍처 및 의사 결정 프로세스에 대한 전체 액세스가 포함된다.</li><li>그러나, 대부분의 AI 기업은 이러한 수준의 투명성에 미치지 못한다. 이들은 모델의 일부를 선택적으로 공개함으로써(종종 핵심적인 세부 정보가 제거된 채로) 개방성이라는 환상을 심어준다.</li></ul></li><li>개방성의 또 다른 축인 재사용 가능성도 마찬가지이다.<ul ><li>기업들은 API나 다운로드 가능한 가벼운 버전을 통해 모델에 대한 액세스를 허용하지만, 사용법을 독점적인 에코시스템에 묶어 의미 있는 적응을 막는다.</li><li>이 부분 릴리스는 경쟁사의 리스크를 최소화하면서 빅 클라우드의 가치 추출을 극대화하는 계산된 수준의 재사용성을 제공한다</li></ul></li><li>예를 들어, OpenAI의 GPT 모델은 액세스할 수 있지만 통합은 항상 특정 웹 클라이언트, 유지 관리 라이브러리 및 회사 소유의 애플리케이션에 묶여 있다.<ul ><li>기업 개발자는 이러한 모델을 자유롭게 조정, 수정 또는 재배포할 수 없으며, 이는 라이선스 계약에 위배된다.</li></ul></li></ul> &lt; 집중된 AI 역량 &gt;<ul ><li>생성형 AI의 개발은 방대한 데이터 세트, 컴퓨팅 파워, 전문 프레임워크 등 막대한 리소스에 필요하다. 즉, 최첨단 LLM을 훈련하려면 계산 에너지와 하드웨어 리소스가 필요하다. 대부분의 기업이 계획대로 LLM을 구축하지 않는 데에는 이유가 있다: 바로 감당할 여력이 없기 때문이다. 따라서, LLM은 원격 리소스가 될 것이며, 아마도 앞으로도 그렇게 될 것입니다.</li><li>Meta의 Llama 3 허용적 라이선스 모델<ul ><li>라마3도 배포 또는 적용 방법을 제한하는 제한적인 조건이 있다. 이러한 선택적 투명성으로 인해 소규모 조직은 이러한 기업의 생태계에 계속 의존하게 되어 힘의 불균형이 고착화된다.</li></ul></li><li>게다가 데이터 세트를 큐레이팅하고, 라벨을 붙이고, 조정하는 노동 집약적인 프로세스는 종종 가려져 있다. 민주화라는 수사에도 불구하고, 이러한 기업들은 전 세계의 노동력을 착취하고 중요한 데이터 세트를 사일로에 보관하고 있다.이로 인해 복제가 거의 불가능하다.</li></ul> &lt; 이것이 기업에게 의미하는 바는 무엇일까? &gt;<ul ><li>기업 리더는 누군가가 자사의 AI 모델이 “개방형”이라고 말할 때 어려운 질문을 던져야 한다. 제한 사항이 있을 가능성이 높다.<ul ><li>정확히 무엇을 수정할 수 있나요?</li><li>전체 문서는 어디에 있나요?</li><li>원하는 곳 어디에서나 사용할 수 있나요?</li><li>제한 사항이 있을 가능성이 높습니다.</li></ul></li><li>궁지에 몰리면 제공업체는 자선 단체가 아니라 기업이라는 사실을 상기시켜 줄 것이다. 여러분은 가치에 대한 대가를 지불해야 한다.</li><li>많은 기업에서 클라우드 AI 계획을 추진하고 있다. 당연히 우려도 있다. 대형 클라우드 서비스 업체라면 LLM이나 기타 AI 기술을 훨씬 간단한 방식으로 판매하는 업체를 선호하는 흐름에 주목할 필요가 있다.</li><li>오픈 워싱 과대 광고에 휘말리지 말자. AI 도구가 제약 조건 내에서 비즈니스에 어떤 도움을 줄지에 집중하라. 지나치게 개방적인 것은 사실 그 반대일 가능성이 높다는 점을 기억하자. </li></ul><ul ><li>참고: https://www.theregister.com/2024/10/25/opinion_open_washing/</li><li>출처: https://www.infoworld.com/article/3615678/open-washing-and-the-illusion-of-ai-openness.html</li></ul>

InfoWorld

[Infoworld] 오픈 워싱과 AI 개방성에 대한 환상(?)

From AI and technological innovation to climate change, social dynamics and global transformations, the most popular TED Talks of 2024 offer insights into the issues shaping the future.

Most popular TED Talks of 2024 | TED Talks

 * 미국이 젊은이들의 미래를 파괴하는 방법 - Scott Galloway
 * 그래서 AI가 결국 무엇일까요? - Mustafa Suleyman
 * 팔레스타인인과 이스라엘인, 얼굴을 마주하다 - Aziz Abu Sarah and Maoz Inon
 * 기후 변화의 임계점 - 우리는 현재 어디에 있을까요? - Johan Rockström
 * 외계인이 존재한다는 증거를 찾기 위한 나의 검색 - Avi Loeb
 * 직장에서 긍정적인 피드백만 주면 생기는 문제들 - Tessa West
 * 미국의 정치가 망가진 이유와 해결책 - Andrew Yang
 * 민주주의를 살리는 방법에 대한 코미디언의 견해 - Jordan Klepper
 * 공간 지능을 통해 AI가 현실 세계를 이해하게 된다 - Fei-Fei Li
 * 내가 잘못 알았던 티핑 포인트 - Malcolm Gladwell

https://www.ted.com/playlists/852/most_popular_ted_talks_of_2024

<ul ><li>미국이 젊은이들의 미래를 파괴하는 방법 - Scott Galloway</li><li>그래서 AI가 결국 무엇일까요? - Mustafa Suleyman</li><li>팔레스타인인과 이스라엘인, 얼굴을 마주하다 - Aziz Abu Sarah and Maoz Inon</li><li>기후 변화의 임계점 - 우리는 현재 어디에 있을까요? - Johan Rockström</li><li>외계인이 존재한다는 증거를 찾기 위한 나의 검색 - Avi Loeb</li><li>직장에서 긍정적인 피드백만 주면 생기는 문제들 - Tessa West</li><li>미국의 정치가 망가진 이유와 해결책 - Andrew Yang</li><li>민주주의를 살리는 방법에 대한 코미디언의 견해 - Jordan Klepper</li><li>공간 지능을 통해 AI가 현실 세계를 이해하게 된다 - Fei-Fei Li</li><li>내가 잘못 알았던 티핑 포인트 - Malcolm Gladwell</li></ul> https://www.ted.com/playlists/852/most_popular_ted_talks_of_2024

www.ted.com

2024년 가장 인기있었던 TED 강연들

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.

다시 공부한다면 탑다운 방식으로

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다.
에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터.

C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다.
부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다.

그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고…
컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스.
그렇게 차근 차근 공부했습니다.

지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다.
그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?
코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지.
그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로.

실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다.
운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만…
앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다.

이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다.

다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다.
기술이 금세 바뀌어 버리니까.
요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다.
모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로.

이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다.
조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다.
이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

군대에 다녀와서 컴퓨터 공부를 처음 시작할 때 어떻게 해야 할지를 몰랐습니다. 에라 모르겠다. 처음부터 차근차근 해보자. 010101 부터. C언어도 아니고 모리스 마노 교수의 디지털 논리와 컴퓨터 설계를 읽기 시작했습니다. 부울 연산이 뭔지, NAND 게이트가 뭔지부터 시작했던 것입니다. 그리고 C언어도 공부하고 자료구조와 알고리즘도 공부하고… 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워킹, 데이터베이스. 그렇게 차근 차근 공부했습니다. 지금 생각하면 좋은 방법이었는지 의문이 듭니다. 그냥 간단한 웹 개발 같은 걸로 시작했으면 어땠을까?코딩을 잘하고 싶으면 코딩을 많이 해봐야지. 그러다 궁금한 게 생기면 하나씩 파고들어가는 탑다운 방식으로. 실제로 이렇게 공부한 친구들을 회사에서 많이 만났습니다. 운영체제 내부는 거의 아는 게 없지만… 앱 개발이나 서버 개발은 저보다 훨씬 잘했습니다. 이런 걸 보면서 난 그동안 뭘 한 거지? 하는 자괴감이 들곤 했습니다. 다시 대학생으로 돌아간다면 탑다운 방식으로 공부해 보고 싶습니다. 기술이 금세 바뀌어 버리니까. 요즘 새로운 기술을 공부할 때는 저도 이렇게 탑다운 방식으로 하는 것 같기도 합니다. 모르는 게 생기면 ChatGPT에게 물어보면서 점점 깊이 내려가는 식으로. 이렇게 공부할 때는 주의할 점도 있습니다. 조금 어려워진다 싶으면 ‘이딴 건 몰라도 돼’ 하는 마음이 올라온다는 것입니다. 이런 마음만 잘 다스릴 수 있으면… 탑다운 어프로치도 좋은 학습 전략인 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/10/top-down-approach.html

K리그 프로그래머

학부를 졸업하고 8년 정도 프로그래머로 일을 했고, 올가을부터 조지아텍 컴공 석사를 병행하고 있다. 경력이 5년을 넘어가면서 배움이 많이 더뎌졌다. 특히 지난 3년은 새로운 것을 배우기보다는 기존에 잘하던 것을 활용하는 데 집중했던 시간이었다.

대학원을 시작하면서 찾아온 가장 큰 변화는 오랜만에 수업을 통해 지적 자극을 받으며 배움에 점점 더 목말라지기 시작했다는 것이다. 그래서 그동안 소홀했던 독서를 정말 많이 했다. 육아를 하다 보니 온전한 1시간을 확보하기 쉽지 않았지만, 15분, 30분씩 틈틈이 공부, 과제, 독서를 이어갔다.

LLM 덕분에 요즘 온라인에는 AI가 쓴 글이 넘쳐나는데, 넋 놓고 읽다 보면 너무 당연한 말이나 심지어 틀린 말을 그럴싸하게 포장한 글을 읽고도 무언가를 배웠다고 착각할 때가 있었다. 하지만 책은 달랐다. 저자의 수십 년의 전문성이 녹아 있는 통찰이 페이지마다 꽉꽉 담겨 있다. 지식과 실력을 쌓고, 삶에 변화를 가져다 줄 수 있는 힘은 여전히 책에 있다는 생각이 들었다.

대학원 첫 학기를 마치고 나니 그동안 잊고 지냈던 배움의 즐거움과 호기심이 다시금 살아난 것을 느낀다.

학부를 졸업하고 8년 정도 프로그래머로 일을 했고, 올가을부터 조지아텍 컴공 석사를 병행하고 있다. 경력이 5년을 넘어가면서 배움이 많이 더뎌졌다. 특히 지난 3년은 새로운 것을 배우기보다는 기존에 잘하던 것을 활용하는 데 집중했던 시간이었다. 대학원을 시작하면서 찾아온 가장 큰 변화는 오랜만에 수업을 통해 지적 자극을 받으며 배움에 점점 더 목말라지기 시작했다는 것이다. 그래서 그동안 소홀했던 독서를 정말 많이 했다. 육아를 하다 보니 온전한 1시간을 확보하기 쉽지 않았지만, 15분, 30분씩 틈틈이 공부, 과제, 독서를 이어갔다. LLM 덕분에 요즘 온라인에는 AI가 쓴 글이 넘쳐나는데, 넋 놓고 읽다 보면 너무 당연한 말이나 심지어 틀린 말을 그럴싸하게 포장한 글을 읽고도 무언가를 배웠다고 착각할 때가 있었다. 하지만 책은 달랐다. 저자의 수십 년의 전문성이 녹아 있는 통찰이 페이지마다 꽉꽉 담겨 있다. 지식과 실력을 쌓고, 삶에 변화를 가져다 줄 수 있는 힘은 여전히 책에 있다는 생각이 들었다. 대학원 첫 학기를 마치고 나니 그동안 잊고 지냈던 배움의 즐거움과 호기심이 다시금 살아난 것을 느낀다.

대학원 첫 학기 마친 소감

📝 한강 작가의 노벨상 수상소감

- 소설가의 수상 소감은 격이 다르구나..😳
- 노벨상 연회는 격이 다르구나. 말로만 듣던 귀족들의 연회란 이런 것인가..😳
- o1 으로 번역해봤는데, 번역 품질이..😳

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폐하들, 왕실 가족 여러분, 신사숙녀 여러분.

제가 여덟 살이던 어느 날을 기억합니다. 오후 주산 수업을 마치고 나서 갑작스레 쏟아지기 시작한 폭우 속에 제가 있었지요. 그 비는 무척이나 거세서 스물여명이나 되는 아이들이 건물 처마 아래에 몰려들었습니다. 길 건너편에도 비슷한 건물이 있었고, 그 건물 처마 밑에도 비를 피해 모여 있는 작은 무리가 눈에 들어왔습니다. 마치 거울을 들여다보는 듯한 광경이었습니다. 퍼붓는 빗줄기를 바라보며, 젖어드는 팔과 종아리를 느끼며, 저는 문득 깨달았지요. 제 어깨를 맞대고 서 있는 이 사람들 모두, 그리고 길 건너편의 저 사람들 모두, 각각 하나의 ‘나’로서 존재한다는 사실을요. 지금 이 비를 저처럼 똑같이 바라보고 있고, 제 얼굴에 닿은 이 축축함을 그들 또한 느끼고 있다는 것을 깨달은 순간이었습니다. 수많은 ‘나’들이 공존한다는 그 경험은 경이로웠습니다.

그 뒤로 제가 읽고 쓰는 시간을 되돌아볼 때면, 이 경이의 순간을 다시금 경험하곤 합니다. 언어라는 실을 따라 다른 이의 마음 깊숙한 곳으로 들어가 또 다른 내면과 조우하는 일. 가장 절실하고 긴급한 질문들을 그 언어의 실에 실어 다른 ‘나’들에게 보내는 일 말입니다.

어릴 적부터 저는 알고 싶었습니다. 우리가 태어난 이유는 무엇인지, 고통과 사랑이 존재하는 이유는 무엇인지 말입니다. 이 질문들은 수천 년 동안 문학이 던져온 것이며, 오늘날까지도 계속되고 있습니다. 이 세상에 우리가 잠깐 머물다 가는 의미가 무엇인지, 어떤 어려움 속에서도 인간다움을 지키는 일이 얼마나 힘든지에 대해 말입니다. 가장 어두운 밤에도, 우리가 무엇으로 이루어져 있는지 묻고, 이 지구에 살아가는 사람들과 생명체들의 1인칭 시선을 상상해보라 말하는 언어가 있습니다. 서로를 이어주는 그 언어가 있습니다. 그러한 언어를 다루는 문학은 필연적으로 일종의 체온을 지니게 됩니다. 그리고 당연하게도, 문학을 읽고 쓰는 행위는 생명을 파괴하는 모든 행위에 반대하는 입장에 서게 됩니다.

이 문학이라는 이름으로 주어진 상의 의미를 여기, 함께 서 계신 여러분과 나누고 싶습니다. 감사합니다.

📝 한강 작가의 노벨상 수상소감 - 소설가의 수상 소감은 격이 다르구나..😳- 노벨상 연회는 격이 다르구나. 말로만 듣던 귀족들의 연회란 이런 것인가..😳- o1 으로 번역해봤는데, 번역 품질이..😳 — 폐하들, 왕실 가족 여러분, 신사숙녀 여러분. 제가 여덟 살이던 어느 날을 기억합니다. 오후 주산 수업을 마치고 나서 갑작스레 쏟아지기 시작한 폭우 속에 제가 있었지요. 그 비는 무척이나 거세서 스물여명이나 되는 아이들이 건물 처마 아래에 몰려들었습니다. 길 건너편에도 비슷한 건물이 있었고, 그 건물 처마 밑에도 비를 피해 모여 있는 작은 무리가 눈에 들어왔습니다. 마치 거울을 들여다보는 듯한 광경이었습니다. 퍼붓는 빗줄기를 바라보며, 젖어드는 팔과 종아리를 느끼며, 저는 문득 깨달았지요. 제 어깨를 맞대고 서 있는 이 사람들 모두, 그리고 길 건너편의 저 사람들 모두, 각각 하나의 ‘나’로서 존재한다는 사실을요. 지금 이 비를 저처럼 똑같이 바라보고 있고, 제 얼굴에 닿은 이 축축함을 그들 또한 느끼고 있다는 것을 깨달은 순간이었습니다. 수많은 ‘나’들이 공존한다는 그 경험은 경이로웠습니다. 그 뒤로 제가 읽고 쓰는 시간을 되돌아볼 때면, 이 경이의 순간을 다시금 경험하곤 합니다. 언어라는 실을 따라 다른 이의 마음 깊숙한 곳으로 들어가 또 다른 내면과 조우하는 일. 가장 절실하고 긴급한 질문들을 그 언어의 실에 실어 다른 ‘나’들에게 보내는 일 말입니다. 어릴 적부터 저는 알고 싶었습니다. 우리가 태어난 이유는 무엇인지, 고통과 사랑이 존재하는 이유는 무엇인지 말입니다. 이 질문들은 수천 년 동안 문학이 던져온 것이며, 오늘날까지도 계속되고 있습니다. 이 세상에 우리가 잠깐 머물다 가는 의미가 무엇인지, 어떤 어려움 속에서도 인간다움을 지키는 일이 얼마나 힘든지에 대해 말입니다. 가장 어두운 밤에도, 우리가 무엇으로 이루어져 있는지 묻고, 이 지구에 살아가는 사람들과 생명체들의 1인칭 시선을 상상해보라 말하는 언어가 있습니다. 서로를 이어주는 그 언어가 있습니다. 그러한 언어를 다루는 문학은 필연적으로 일종의 체온을 지니게 됩니다. 그리고 당연하게도, 문학을 읽고 쓰는 행위는 생명을 파괴하는 모든 행위에 반대하는 입장에 서게 됩니다. 이 문학이라는 이름으로 주어진 상의 의미를 여기, 함께 서 계신 여러분과 나누고 싶습니다. 감사합니다.

구글이 양자 컴퓨팅 칩인 Willow로 기존의 슈퍼컴퓨터로 10제타년ㅇ_ㅇ;;이 걸리는 계산을 단 5분 만에 완료해서 양자 컴퓨터의 실제 유용성을 증명했다고 하네요.

제 생각으로는 AI를 학습시키는데 사용하는 것이 가장 유용한 용도이지 않을까 싶은데요.(AI 성능이 올라가면 양자 컴퓨터의 알고리즘도 빠르게 발전 시킬 수 있을테니) 잘 몰라서 그냥 뇌피셜이지만, 뉴럴넷 알고리즘은 다른 알고리즘들에 비해 수월하게 포팅(?)할 수 있지 않을까 싶고요.

만일 그렇다면, GPT-4 수준의 AI를 거의 실시간으로 학습시킬 수 있고, 그 이야기는 인간과 같이 실시간으로 배우고 성장해가는 진짜 AGI가 만들어질 수도 있다는 이야기가 아닐까요? 간만에 소설 한 번 써 봅니다. 😎🍿🥤

구글이 양자 컴퓨팅 칩인 Willow로 기존의 슈퍼컴퓨터로 10제타년ㅇ_ㅇ;;이 걸리는 계산을 단 5분 만에 완료해서 양자 컴퓨터의 실제 유용성을 증명했다고 하네요. 제 생각으로는 AI를 학습시키는데 사용하는 것이 가장 유용한 용도이지 않을까 싶은데요.(AI 성능이 올라가면 양자 컴퓨터의 알고리즘도 빠르게 발전 시킬 수 있을테니) 잘 몰라서 그냥 뇌피셜이지만, 뉴럴넷 알고리즘은 다른 알고리즘들에 비해 수월하게 포팅(?)할 수 있지 않을까 싶고요. 만일 그렇다면, GPT-4 수준의 AI를 거의 실시간으로 학습시킬 수 있고, 그 이야기는 인간과 같이 실시간으로 배우고 성장해가는 진짜 AGI가 만들어질 수도 있다는 이야기가 아닐까요? 간만에 소설 한 번 써 봅니다. 😎🍿🥤

이 글은... '이름 들으면 알 정도의' 스타트업이 아니라, 그 아래에서 성공하기 위해 고군분투하고 있는 작은 스타트업 주니어에 대한 글이다. 그리고 그 안에서 고군분투했던 내가 어떤 실패를 겪었는지, 무엇을 느꼈는지에 대해 적어보고자 한다. 초기 스타트업이라고 불리는 곳에 '지원해볼까? 말까?'하고 있는, 혹은 다니고 있는 주니어들에게 도움이 되지 않을까

13화 스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다.

주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.
조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다.

하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다
어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.
결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다.

회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.
실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다.

여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.
현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다.

시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.
그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다.

회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.
이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.
단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다.

논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.
조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다.

하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.
주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

거의 5년이 지나가는 글이지만, 몇 달에 한번씩 우연히 이 글을 볼 때 마다 매번 내용이 좋다고 생각하는 글입니다. 주니어로 한정짓기보다는 그냥 직장인로써 회사 업무를 진행하며 성장하고 있다고 느껴질때, 과연 실제로 그 업무가 시장에서 인정받는 성장 인지 판단해봐야 한다는 교훈을 주는 글입니다. 주니어가 스타트업에 채용되어 입사했다면 대개 그 스타트업은 성장한다.조직 내부에 있으면 외부에 있을 때보다 훨씬 성공이 크게 다가온다. 매출이 1억에서 2억으로 뛰었을 때, 고무적인 성장을 이뤄낸 것에 대해 다 같이 자축하고 동기 부여된다. 특히 주니어로서 많은 권한과 책임을 안고 시도한 일들이 어떤 성과를 냈을 때 당연히 기분이 좋을 수 밖에 없다. 하지만 나와 회사의 위대함은 어디까지나 은밀하게 위대했다어떤 모임에 나가 무슨 스타트업이라 이야기해도 아무도 모르고, 연 매출 100억 회사가 되었다고 열심히 이야기하더라도 그들입장에서는 그냥 똑같은 스타트업이었을뿐이다.결국 대기업에 비해 보여지는건 그냥 작은 스타트업 일뿐이었다. 회사의 성장은 나의 성장이라고 믿었다.실제로 회사가 성장하는 만큼 나도 꽤나 성장했다. 작은 비즈니스라도 쉬운일이 아니고, 실력이 있어야만 가능한 일이라는 것을 배웠다. 하지만 주변에 아무나 잡고 이야기해봐도 '그래?'가 끝이였고, 메이저 스타트업 출신의 다른 동료분들의 비해 주늑 드는 나 자신을 발견하게 되었다. 여기서 나의 착각은 '회사의 성장이 곧 나의 성장' 이라는 것만 믿었다는 것이다.현업에 치여 매일 실무들을 쳐내다 보니 작은 성장들이 너무나 크게 보였고, 정작 '나의 성장' 에는 소홀했다. 커리어 개발의 기준을 '시장'에 두어야 하는데 단지 그 '회사' 안에서만 두었던 것이다. 그러니 시장에 나갔을 때 이야기할만한 '나의 성장'이 적을 수 밖에 없었다. 시장의 기준에서 통용될 수 있는 성장의 근거를 만들어야한다.그 근거가 조직 내부의 관점에 머물러 있으면 작은 성공도 커보이고, 시장의 관점에서 인정받는 성장을 놓치게 된다. 주인의식을 갖고 몰입하는 건 좋지만 언제나 '시장'의 관점을 견지하고 있어야 한다. 개인 커리어 관점에서 말이다. 회사의 성장과 회사 안에서 나의 성장은 실체보다 더 크게보인다.이에 매몰되지 않도록 항상 '시장'의 관점에서 사고하고 판단할 수 있게끔 유관업계 현직자들과 네트워킹 해야하고, 시장의 관점으로 나 자신의 성장을 판단해야한다.단순히 회사의 성장에 기대지 않도록 나만의 포트폴리오를 만들어가야 하고, 단순히 숫자나 성과 위주가 아닌, 숫자의 크기와 상관없이 적용 가능한 '문제 해결 방법론과 의사결정 히스토리' 를 중심으로 기록하는게 좋다. 논리와 근거가 있어도 쉽게 무너진다.조직 안에서는 서로간의 신뢰가 있기 때문에 논리와 근거를 바탕으로 이야기했을 때 상대방을 설득해낼 수 있지만, 외부로 나가면 논리와 근거보다 직급과 나이, 출신이 실제로 더 힘이 있었던것 같다. 그러니까 단순히 스타트업에서 '해봤다'는 것만으로는 부족하고, 나의 전문성을 입증할 수 있을 만한 근거를 일하는 동안 끊임없이 모아야 한다. 구직 시장에서 먹힐 수 있는, 공신력 있는 근거들을 쌓아두지 않으면 씨알도 먹히지 않는다. 하고 싶은 일이나 성장이라는 허울 좋은 가치만 쫒는 동안 해야 하는일과 생존을 놓쳤다.주말 없이 바쁘게 살고 있으니 퇴근 후 조금은 워라벨을 즐겨야 한다고 생각하고 쉬기도했다. 회사도 성장하고 있고 그 안에서 나도 누구보다 바쁘게, 어디서 해볼 수 없는 다양한 일들을 경험하며 성장하고 있으니까 괜찮다고 안일하게 생각했다. 내 경험이 재산이 될 거라고 생각했고 일에 대한 관점과 논리적인 생각이 경쟁력이 될 거라고 생각했으나 실제로는 인정받기 어려웠다.

Brunch Story

스타트업에서 성장한다는 주니어의 착각

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다.

 1. 유지 보수성
    * 코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.
    * 코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.
 2. 복잡성의 비용
    * 불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다
    * 가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.
 3. KISS 원칙
    * "Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.
 4. YAGNI 원칙
    * "You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.
 5. DRY 원칙
    * "Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.

경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다.

잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다.

 1. 기능주의 사고방식
    * "많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.
 2. 단순화 기술 부족
    * 복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.
 3. 과잉 설계 (Overengineering)
    * 모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.

더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다.

"I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

구글 코딩 가이드라인을 보면 코드 가독성(Readability)을 강조한다. 코딩 주짓수 하지 말고 읽기 쉬운 코드를 작성하라는 건데 그래야 다른 개발자들 뿐만 아니라 본인이 본인의 코드를 나중에 볼 때 도움이 된다. 기본적으로 실리콘밸리에서는 개발자들의 이직이 워낙 잦기 때문에 유지 보수의 중요성에 대한 전반적인 인식이 더 있지 않나 싶다. 좋은 코드가 갖는 여러가지 원칙이 있겠지만 아래와 같은 것들을 들어볼 수 있을 듯 하다. <ol ><li>유지 보수성<ul ><li>코드가 단순할수록 이해하기 쉽고, 수정하거나 확장할 때 실수를 줄일 수 있다.</li><li>코드 리뷰, 디버깅, 팀 협업에서 단순한 코드는 더 효율적이다.</li></ul></li><li>복잡성의 비용<ul ><li>불필요하게 복잡한 코드는 버그를 유발하기 쉽고, 기능을 추가하거나 수정할 때 전체 시스템을 망칠 위험이 커진다</li><li>가독성이 떨어지면 개발자는 코드 이해에 더 많은 시간을 소비한다.</li></ul></li><li>KISS 원칙<ul ><li>"Keep It Simple, Stupid"라는 원칙은 소프트웨어 설계에서 중요한 가이드라인으로, 과도한 설계나 복잡한 논리를 피하고 간단한 해결책을 찾는 것을 권장한다.</li></ul></li><li>YAGNI 원칙<ul ><li>"You Aren’t Gonna Need It"이라는 원칙은 필요하지 않은 기능을 미리 작성하지 말라는 뜻으로, 불필요한 코드 생성을 막는 데 초점이 맞춘다.</li></ul></li><li>DRY 원칙<ul ><li>"Don't Repeat Yourself"라는 원칙은 비슷한 코드를 copy-and-paste 형태로 반복하지 말고 함수나 클래스의 형태로 모듈화하는 걸 이야기한다. 그래야 유지보수가 쉬워진다.</li></ul></li></ol> 경험상 정말 잘 하는 개발자는 코드를 양산하기 보다는 불필요한 코드를 줄이고 단순화하는 특성(빼기의 미학)이 있다. 하지만 대부분의 개발자들은 코드를 양산하는데 집중을 하기 쉬운데 일반적으로 우리는 가산 편향에 빠져 있기 때문이다. 즉 문제 해결을 하려면 뭔가를 새로 추가해야 한다고 생각하기 쉽다는 거다. 잘 하지 못하는 개발자가 코드를 양산하는 이유는 다음과 같다. 잘 하는 프로덕트 매니저와 같이 일을 한다면 아래 이슈 중의 몇 가지는 피할 수 있다. <ol ><li>기능주의 사고방식<ul ><li>"많은 기능 = 좋은 코드"라는 착각에 빠져, 기능 추가에만 집중하는 경우가 많다.</li></ul></li><li>단순화 기술 부족<ul ><li>복잡한 문제를 단순화하는 기술과 경험이 부족하면, 더 많은 코드로 문제를 해결하려는 경향이 생긴다.</li></ul></li><li>과잉 설계 (Overengineering)<ul ><li>모든 가능성을 고려해서 너무 많은 구조와 패턴을 적용하려다 보면, 실제로 필요하지 않은 코드가 양산되며 이는 유지보수 문제로 이어진다.</li></ul></li></ol> 더하기가 아닌 빼기의 미학에 대해 생각해보자. 스티브 잡스는 무언가를 더 추가하려는 유혹에 저항하는 것이야말로 훌륭한 디자인과 혁신의 핵심이라고 말했다. 진정으로 중요한 것에 집중하기 위해 불필요한 것들을 과감히 제거해야 한다는 거다. 스티브 잡스의 아래 문구로 글을 마무리하고자 한다. "I'm as proud of many of the things we haven't done as the things we have done. Innovation is saying no to a thousand things."

코드 가독성과 빼기의 미학

차세대 자바스크립트 런타임이자 올인원 개발 키트인 Bun에 대한 국내 첫 기술서인 헬로 Bun을 이제 eBook으로도 만나 보실 수 있습니다!

사실 eBook 출간은 아이러니하게도 저자인 제가 제일 손꼽아 기다렸는데요 😅 해외에 있어서 정적 저는 종이 책을 손에 아직 쥐어보지 못했거든요 😭 선편으로 부쳤다는데 캐나다 우체국이 현재 파업 중이라서 언제 도착할지 모르겠습니다 ㅋㅋ

저처럼 종이 책을 읽기 어려운 분들께 eBook이 좋은 대안이 되었으면 좋겠네요! 많은 관심 부탁드립니다 🙏

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📗 교보문고: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214450265
📘 알라딘: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ISBN=9791193926710

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헬로 Bun 🥟 eBook 출간 소식 📨

1
명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다.

2
설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다.

3
설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다.

4
당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다.

5
누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다.

6
평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다.

7
그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다.

#싸우지않고이기는기술

1 명심하라. 설득은, 설득이 필요한 순간에 꺼내들면 대부분 실패한다. ​ ​2 설득이 필요하지 않은 순간에 설득을 차곡차곡 쌓아놓으면, 언젠가 그것이 꼭 필요해질 때가 온다. ​ ​3 설득을 쌓아놓았다가 설득이 필요한 순간에 꺼내 쓰기만 하면 된다. ​ ​4 당신을 팔아야 할 때도 마찬가지다. ​ ​5 누군가에게 간절히 당신을 팔아야 할 때는, 아무리 영업을 잘해도 당신은 팔려나가지 않는다. ​ ​6 평소에 더 많은 사람들의 장바구니에 당신이 담겨 있어야 한다. ​ ​7 그러다가 당신이 간절히 필요해질 때 그들은 마침내 구매 버튼을 누른다. #싸우지않고이기는기술

< 당신을 팔고 싶다면, 평소에 장바구니에 담겨라 >

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응.

처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다.

게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다.

프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것.

고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다.

그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 업계에서 자동사냥이 시작되었던 때, 자동사냥에 대한 업계인들의 반응. 처음 자동사냥이 시작되었을 때, 그게 게임이냐라거나 핵 쓰는거나 다름없다 막 그랬지만, 결국 자동사냥 게임은 많은 일반인(?)들의 선택에 의해 게임 장르의 한 축이 되었다. 게임의 특성은 여러가지가 있지만, 수집 욕구가 큰 축을 차지하는데 자동사냥은 그걸 쉽게 만들어 준 것. 업계 고인물이나 골수 게이머들은 인정하지 않았지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 게임을 즐길 수 있게 됨으로써 게임의 저변이 넓어졌다. 프로그래밍, 코딩도 마찬가지로, 코딩의 즐거움과 유용함에는 여러가지가 있지만 그중 가장 큰 축은 소프트웨어적으로 작동하는 무언가를 창작해내는 것에 있는데, 이를 쉽게 이룰 수 있게 해 준 것. 고인물들에게는 쓰레기 코드만 양산되는거 아니냐 싶겠지만, 결과적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어를 만들 수 있게 됨으로써 저변이 넓어질 것으로 생각된다. 그리고 이건 생성형 AI로 혁신되는 거의 모든 업계에 해당되는 말이지 않을까 싶다.

지금 AI와 코딩하는 일에 대한 의견은 약간 그런거 같다. 게임 

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신.

바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,
아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요.

당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

직장에서 처음으로 데이터 분석 프로젝트를 시작하게 된 당신. 바로 데이터 분석에 뛰어들기 전,아래의 체크리스트를 먼저 확인해보세요. 당신의 데이터 분석이 더욱 가치있어질 거에요.

데이터 분석 전 체크해야 하는 체크리스트 6가지

[Leadership] 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까.

1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다.

예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다.

그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다.

권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다.

켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다.

이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다.

조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다.

그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다.

그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다.

따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다.

미국의 만화 <딜버트(Dilbert)>는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다.

열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다.

이 내용은 만화 <딜버트의 법칙>으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다.

딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다.

피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다.

무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장생활의 풀리지 않는 미스터리다. 회사 뿐 아니라 정부, 종교단체, 학교 등 근무지에 상관없이 그리고 시대와 동서양 문화권을 막론하고 보편적인 현상이다. 유능한 직원은 떠나고 무능한 상사만 남는 이유는 무엇일까. 1969년 미국의 교육학자 로런스 피터와 레이먼드 헐은 정치, 법률, 교육, 산업 등 모든 조직에서 시간이 지날수록 무능한 관리자들이 넘쳐나는 현상을 발견했다. 이를 ‘피터의 법칙(Peter Principle)’이라고 하는데 ‘승진 후 새로운 업무를 수행할 때 과거보다 일 처리 능력이 떨어지는 것은 자연스러운 현상’이라는 주장이다. 예를 들어 보자. 업무 성과가 탁월한 김 대리는 팀장으로 특진했다. 그러나 기쁨도 잠시 ‘아직도 빛나는 유능한 실무능력’이 문제가 된다. 자신의 뛰어난 실무능력을 팀원들에게 효율적으로 전수하면서 팀원들을 격려하고 동기부여를 하는 동시에 리더로서 해야 할 일에 전념해야 하지만, 특진까지 했으니 짧은 시간에 뛰어난 실적을 보여 자신의 능력을 입증하려 한다. 그러나 생각보다 좋은 결과가 나오지 않으니 팀원들을 격려하기보다는, 자신에 비해 업무능력이 떨어지는 팀원들을 비난하며 질책한다. 결국 자신이 직접 나서 실적을 채우려 실무까지 처리한다. 권한 위임을 하는 것에 대해서는 불안을 느낀다. 통제와 관리, 신뢰와 위임 사이에서 끊임없이 갈등만 한다. 팀장 본연의 업무가 무엇인지 깨닫지도 못한 상황에서 무엇을 어떻게 해야 할지 답답하기만 하다. 팀원들은 팀장이 자기들을 믿지 못해 실무적인 일까지 나서서 한다는 생각에 의욕을 잃어가고, 그러는 사이에 팀 내에서는 웃음소리가 사라져 버린다. 켈리 슈 예일대 경영대학원 교수는 높은 성과를 인정받아 승진한 관리자들이 리더로서 새로운 업무도 잘 수행하는지 알아보기 위해 131개 기업을 분석했다. 조사 결과는 피터의 법칙을 그대로 보여주었다. 주로 1등 영업사원 출신 관리자들의 실적이 최하위에 머물렀다. 이에 대해 켈리 슈는 “최고의 엔지니어가 창업한다고 해서 반드시 최고의 경영자가 되는 것은 아니며, 이는 최고의 엔지니어가 되는 것과 엔지니어를 잘 관리하는 리더가 되는 것은 다른 역량이기 때문”이라고 설명했다. 즉 리더는 성과를 내는 추진력 뿐만 아니라 팀원을 독려하고 시너지를 만드는 관리 능력이 매우 중요하다는 것이다. 조직의 리더는 대부분 실무능력이 뛰어난 사람들이다. 성과가 뛰어난 사람이 승진하는 것은 공정하다고 인식되기 때문이다. 여기에는 실무를 잘하면 자신의 담당 업무뿐 아니라 부하직원의 교육과 관리 등 리더의 역할도 잘 해낼 거라는 기대가 포함되어 있다. 그러나 실제로 리더의 과거 업무 성과는 리더십과 직접적인 연관성이 없다. 과거의 직무 수행능력을 승진 후의 직책에 필요한 능력과 같은 것으로 생각하는 판단의 오류는 승진할수록 되레 무능해지는 상사들을 만드는 아이러니를 낳는다. 그런데 피터의 법칙이 경고하는 진짜 위험은 ‘유능한 직원들이 조직을 떠나게 된다’라는 사실이다. 무능해진 상사들에게 자리를 지키는 것은 가장 중요한 문제다. 이들의 눈에 창의적 사고로 새로운 도전을 시도하는 유능한 직원은 질서를 어지럽히는 존재일 뿐이다. 따라서 창의적이고 도전적인 인재들은 오히려 승진에서 제외되기 쉽고 결국 스스로 버티지 못하고 떠나게 된다. 피터의 법칙이 관료적 조직에서 더욱 강하게 나타나는 건 바로 이런 속성 때문이다. 미국의 만화 &lt;딜버트(Dilbert)&gt;는 65개국 2000여 개의 신문에 연재된 세계적인 콘텐츠다. 엔지니어 딜버트의 직장생활을 그린 3~4컷의 만화는 경영진의 무능과 상사의 횡포, 권위주의적 계층구조를 신랄하게 풍자하는 내용으로 선풍적인 인기를 끌었다. 열광한 독자들은 작가 스콧 애덤스에게 자신들의 직장생활 이야기를 보냈는데 이는 고스란히 만화의 소재로 활용되었다. 작가는 열렬한 반응에 힘입어 독자들을 대상으로 ‘어떤 관행이 직원들을 가장 화나게 하는가’라는 설문조사를 했다. 가장 많은 표를 얻은 것은 ‘경영진으로 승진한 멍청이’였다. 이 내용은 만화 &lt;딜버트의 법칙&gt;으로 출간됐고 100만 부 이상이 팔렸다. 여기서 ‘무능력하고 비효율적인 직원일수록 경쟁 단계를 거치지 않고 곧바로 승진하는 현상’을 뜻하는 딜버트의 법칙이 탄생했다. 딜버트의 법칙이 작용하는 조직은 변화를 두려워하고 현실에 안주하려는 경향이 강하다. 혁신을 외치지만 혁신을 시도하지 않는다. 이런 풍토에 어울리는 사람이 바로 무능한 사람이다. 만화에서는 무능하지만 승진하고 싶은 사람들에게 “상사에게 잘 보이면 그만이고 너무 열심히 일하면 오히려 곤란하다”라고 조언한다. 피터의 법칙은 조직이 리더의 자질을 제대로 평가하지 않을 때 무능한 리더가 조직을 가득 채운다고 경고한다. 무능해진 리더들은 자신의 결점을 보완하고 리더로서 필요한 자질과 지식을 습득하기보다는 조직에 딜버트의 법칙을 만연하게 만든다. 무능한 상사들은 일에 대한 열정을 가진 직원이 오히려 껄끄럽다. 그래서 의도적으로 똑똑하지 않은 직원을 승진시켜 옆에 두는 최고경영자도 실제 현실에서 존재한다. 무능한 사람이 고위직으로 승진하는 꽤 흔한 이유다. 만년 저성과 조직은 이렇게 만들어진다.

www.chiefexe.com

‘어떻게 저렇게 무능한 사람이 임원 자리에 앉아있는 걸까?’ 직장

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다.

👉 총 45-55p 사이
👉 서비스 3~4개
👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p
👉 프로젝트 = 서비스 아님
👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음
👉 한 프로젝트 구성
- 프로젝트 배경 > 문제인식 및 정의 > 가설 > 솔루션 > 결과해석 > 레슨런
👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨
👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

가장 많이 여쭤보시는 질문 중 하나입니다. 채용 담당자 시절과 현재 코칭을 많이 하며 느낀 제 기준입니다. 👉 총 45-55p 사이👉 서비스 3~4개👉 프로젝트 6~7개, 장당 7-8p👉 프로젝트 = 서비스 아님👉 서비스 하나당 n개의 프로젝트가 나올 수 있음👉 한 프로젝트 구성- 프로젝트 배경 &gt; 문제인식 및 정의 &gt; 가설 &gt; 솔루션 &gt; 결과해석 &gt; 레슨런👉 문제 해결력을 잘 보여줄 수 있는 중요도 순서로 배치: 최신순 아니어도 됨, 같은 서비스가 붙어 있지 않아도 됨👉 JD상 필요시 장표 후반에 Appendix 추가 후 BX, 개발, 그래픽 관련 작업들 추가

✋적당한 문제 해결 포트폴리오 장수는?

Findings in our latest study show that the quality of code written with GitHub Copilot is significantly more functional, readable, reliable, maintainable, and concise.

Does GitHub Copilot improve code quality? Here’s what the data says

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다.

5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다.

연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다.

https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습니다. 5년 이상의 개발자 202명을 모집 후 절반은 GitHub Copilot을 쓰고 절반은 AI도구를 일체 사용하지 않은 채 웹 서버의 API 엔드포인트를 작성하도록 한 뒤 준비된 단위 테스트의 통과 여부와 전문가 검토를 통해서 코드를 평가했습니다. 연구 결과에 따르면 GitHub Copilot을 사용한 코드가 단위테스트를 통과할 가능성이 56% 더 높았고 가독성은 1~3% 좋고 유지보수 면에서도 쉬운것으로 평가 받았다고 합니다. https://github.blog/news-insights/research/does-github-copilot-improve-code-quality-heres-what-the-data-says/

The GitHub Blog

GitHub에서 Copilot의 효과를 파악하기 위해 실험을 했습

요즘은 정말 먹고 자는 것 말고는 대부분 시간에 강의 준비만 한다. 2~3시간 분량의 가벼운 Spring Boot TDD 강의를 기획했는데 현실은 슬라이드 200장과 커밋 40개에 다가가는 중이다. 드디어 컨텐트 제작 끝이 보이고 이번주에는 촬영을 시작할 수 있을 듯 하다.

이제 주변 분들에게 컨텐트 리뷰를 받기 시작했는데 반응이 괜찮아서 다행이다.

요즘은 정말 먹고 자는 것 말고는 대부분 시간에 강의 준비만 한다. 2~3시간 분량의 가벼운 Spring Boot TDD 강의를 기획했는데 현실은 슬라이드 200장과 커밋 40개에 다가가는 중이다. 드디어 컨텐트 제작 끝이 보이고 이번주에는 촬영을 시작할 수 있을 듯 하다. 이제 주변 분들에게 컨텐트 리뷰를 받기 시작했는데 반응이 괜찮아서 다행이다.

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