### 🙋 추천 이유
- 미디엄에서 329개 이상의 박수를 기록한 콘텐츠입니다.
- 해외 물류사와 관련된 시스템 개발에 어려움을 겪고 있는 분들에게 추천합니다.

### ✅ 간단 요약
- 추상화와 리팩토링을 통해 코드의 유연성과 확장성을 높이는 방법을 설명합니다.
- OCP와 LSP 원칙을 적용하여 개발 비용과 테스트 비용을 절감하는 사례를 공유합니다.
- 합성을 통해 특정 물류사에 종속되지 않고 다양한 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 구조를 제안합니다.

추상화 & 리팩토링을 통한 해외 물류사 개발 비용 절감 | 일일일

추천 이유
 * 해외 물류사와 관련된 시스템 개발에 어려움을 겪고 있는 분들에게 추천합니다.

간단 요약
 * 추상화와 리팩토링을 통해 코드의 유연성과 확장성을 높이는 방법을 설명합니다.
 * OCP와 LSP 원칙을 적용하여 개발 비용과 테스트 비용을 절감하는 사례를 공유합니다.
 * 합성을 통해 특정 물류사에 종속되지 않고 다양한 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 구조를 제안합니다.

# 서버 개발

추천 이유<ul ><li>해외 물류사와 관련된 시스템 개발에 어려움을 겪고 있는 분들에게 추천합니다.</li></ul> 간단 요약<ul ><li>추상화와 리팩토링을 통해 코드의 유연성과 확장성을 높이는 방법을 설명합니다.</li><li>OCP와 LSP 원칙을 적용하여 개발 비용과 테스트 비용을 절감하는 사례를 공유합니다.</li><li>합성을 통해 특정 물류사에 종속되지 않고 다양한 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 구조를 제안합니다.</li></ul> # 서버 개발

일일일

✅ 추상화 & 리팩토링을 통한 해외 물류사 개발 비용 절감

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데이터 시각화 도구, Graphy

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 1. 안정성 & 장기 지원
    * 네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성
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    * 최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공
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💡 주요 특징<ol ><li>안정성 &amp; 장기 지원<ul ><li>네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성</li><li>장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능</li></ul></li><li>오픈소스 &amp; 자유로운 활용<ul ><li>소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능</li><li>기술 커스터마이징</li></ul></li><li>강력한 보안<ul ><li>최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공</li><li>기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑</li></ul></li></ol> https://navix.navercorp.com/

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NAVIX - 네이버가 만든 리눅스 배포판 🐧

Want to know which AI tools businesses and creators are flocking to? Here's 2024's AI leaderboard and how ChatGPT, Canva, Gemini, Copilot, and more stack up in market share.

The most popular AI tools of 2024 (and what that even means)

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.)

 1.  ChatGPT - 시장 점유율 54.96%
     * 생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표
     * https://chatgpt.com/
 2.  Canva - 시장 점유율 14.92%
     * 웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공
     * https://www.canva.com/
 3.  DeepL - 시장 점유율 5.38%
     * 33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능
     * https://www.deepl.com/
 4.  Google Gemini - 시장 점유율 4.75%
     * 최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡
     * https://gemini.google.com/
 5.  CharacterAI - 시장 점유율 3.90%
     * 사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음
     * https://character.ai/
 6.  ﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%
     * 사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스
     * https://www.remove.bg/﻿
 7.  JanitorAI - 시장 점유율 1.72%
     * 온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중
     * https://janitorai.com/
 8.  QuillBot - 시장 점유율 1.68%
     * 온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공
     * https://quillbot.com/
 9.  Grammarly - 시장 점유율 1.66%
     * 2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함
     * https://www.grammarly.com/
 10. Claude - 시장 점유율 1.57%
     * Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡
     * https://claude.ai/
 11. Perplexity - 시장 점유율 1.46%
     * 챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록
     * https://www.perplexity.ai/
 12. Suno - 시장 점유율 1.26%
     * 텍스트-노래 생성 서비스
     * https://suno-ai.org/
 13. CapCut - 시장 점유율 0.89%
     * AI 기반 비디오 편집기
     * https://www.capcut.com/
 14. Poe - 시장 점유율 0.89%
     * 다중 대규모 언어 모델 챗봇
     * https://poe.com/
 15. Quizizz - 시장 점유율 0.67%
     * AI 기반 대화형 학습 플랫폼
     * https://quizizz.com/
 16. Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%
     * Microsoft 제품에 내장된 AI 기능
     * https://copilot.microsoft.com/
 17. Luma AI - 시장 점유율 0.54%
     * 텍스트-비디오 생성 AI
     * https://lumalabs.ai/
 18. ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%
     * 텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성
     * https://elevenlabs.io/
 19. OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%
     * ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경
     * https://platform.openai.com/playground/
 20. DeepAI - 시장 점유율 0.46%
     * 이미지, 음악, 비디오 생성 AI
     * https://deepai.org/

 * 출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/

웹 검색, 대화 및 멘션을 기반으로 트렌드를 분석하는 회사인 Exploding Topics에서 웹 분석 플랫폼인 Semrush와 Similarweb에서 데이터를 수집하고 20개 도구의 총 트래픽 양을 계산하는 방식으로 접근한 8월 기준의 데이터로 2024년 전체를 평가했을때의 2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비입니다.(단, 12월까지의 데이터를 취합해서 한다면 조금은 차이가 있을거 같습니다.) <ol ><li>ChatGPT - 시장 점유율 54.96%<ul ><li>생성형 AI 서비스의 원조로 막대한 투자와 지속적인 판매 수익으로 최고의 자리를 유지. 최근 텍스트-비디오 애플리케이션 Sora와 월 $200의 프리미엄 서비스를 발표</li><li>https://chatgpt.com/</li></ul></li><li>Canva - 시장 점유율 14.92%<ul ><li>웹 기반 이미지 편집 및 마케팅 도구로, AI를 활용한 템플릿 생성, 배경 제거, 자동 크기 조정, 텍스트-이미지 생성 등 다양한 기능 제공</li><li>https://www.canva.com/</li></ul></li><li>DeepL - 시장 점유율 5.38%<ul ><li>33개 언어를 번역하는 온라인 번역 서비스. PDF, Word, PowerPoint 등 파일 번역 가능. "Language AI 플랫폼"으로 다양한 애플리케이션과 통합 가능</li><li>https://www.deepl.com/</li></ul></li><li>Google Gemini - 시장 점유율 4.75%<ul ><li>최근 Gemini 2.0 업데이트로 많은 기능 추가. 사용자 10억 명 이상 도달했다는 Google CEO의 발표와 달리, 실질적인 프로그래밍 테스트 성능은 다소 미흡</li><li>https://gemini.google.com/</li></ul></li><li>CharacterAI - 시장 점유율 3.90%<ul ><li>사용자 맞춤형 챗봇 생성 도구. 논란이 있지만 독특한 AI 캐릭터를 시뮬레이션할 수 있어 인기를 끌고 있음</li><li>https://character.ai/</li></ul></li><li>﻿Remove bg - 시장 점유율 1.76%<ul ><li>사진의 배경을 제거하는 서비스. 배경을 흐리게 하거나 새로운 배경을 추가 가능. 유료 기반 서비스</li><li>https://www.remove.bg/﻿</li></ul></li><li>JanitorAI - 시장 점유율 1.72%<ul ><li>온라인 역할극에 초점을 맞춘 캐릭터 생성기. 많은 사용자가 애니메이션 스타일의 캐릭터를 제작 중</li><li>https://janitorai.com/</li></ul></li><li>QuillBot - 시장 점유율 1.68%<ul ><li>온라인 글쓰기 보조 도구로 문법 검사기, 표절 검사기, AI 감지기, 요약 도구, 인용 생성기 등 다양한 기능 제공</li><li>https://quillbot.com/</li></ul></li><li>Grammarly - 시장 점유율 1.66%<ul ><li>2009년 출시된 문법 및 스타일 점검 도구로, 현재는 AI 기반 글쓰기 보조로 확장. 표절 경고 및 톤 제안 기능도 포함</li><li>https://www.grammarly.com/</li></ul></li><li>Claude - 시장 점유율 1.57%<ul ><li>Anthropic의 챗봇으로 Amazon, Google과의 대규모 투자와 Slack 통합을 통해 성장 중. 프로그래밍 테스트 성능은 미흡</li><li>https://claude.ai/</li></ul></li><li>Perplexity - 시장 점유율 1.46%<ul ><li>챗봇으로 프로그래밍 테스트에서 좋은 성능을 기록</li><li>https://www.perplexity.ai/</li></ul></li><li>Suno - 시장 점유율 1.26%<ul ><li>텍스트-노래 생성 서비스</li><li>https://suno-ai.org/</li></ul></li><li>CapCut - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>AI 기반 비디오 편집기</li><li>https://www.capcut.com/</li></ul></li><li>Poe - 시장 점유율 0.89%<ul ><li>다중 대규모 언어 모델 챗봇</li><li>https://poe.com/</li></ul></li><li>Quizizz - 시장 점유율 0.67%<ul ><li>AI 기반 대화형 학습 플랫폼</li><li>https://quizizz.com/</li></ul></li><li>Microsoft Copilot - 시장 점유율 0.56%<ul ><li>Microsoft 제품에 내장된 AI 기능</li><li>https://copilot.microsoft.com/</li></ul></li><li>Luma AI - 시장 점유율 0.54%<ul ><li>텍스트-비디오 생성 AI</li><li>https://lumalabs.ai/</li></ul></li><li>ElevenLabs - 시장 점유율 0.51%<ul ><li>텍스트-음성 변환 및 AI 음성 생성</li><li>https://elevenlabs.io/</li></ul></li><li>OpenAI Playground - 시장 점유율 0.47%<ul ><li>ChatGPT 개발사의 모델 테스트 환경</li><li>https://platform.openai.com/playground/</li></ul></li><li>DeepAI - 시장 점유율 0.46%<ul ><li>이미지, 음악, 비디오 생성 AI</li><li>https://deepai.org/</li></ul></li></ol> <ul ><li>출처: https://www.zdnet.com/article/the-most-popular-ai-tools-of-2024-and-what-that-even-means/</li></ul>

ZDNET

[ZDnet]2024년 생성형 AI 시장 점유율 상위 20개 서비스

이 글에서는 사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템인 AI 에이전트의 개념과 이를 통한 차세대 이커머스 구축 전략 및 프레임워크를 자세하게 다룹니다.

AI 에이전트가 바꾸는 이커머스 생태계 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

현재 핫이슈이고, 내년에 본격화 될 AI 에이전트에 대한 개념과 이커머스 산업의 여러 유즈케이스, 관련 구조와 프레임워크를 상세하게 설명해주는 글이 있어 공유해봅니다. 보다 상세한 내용은 원문을 참고해주세요~ ^^

[ AI 에이전트를 통한 개선 ]
 * AI 에이전트
   * 사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템
   * 사용자로부터 구체적인 명령이나 목표를 설정받으면, 이를 성공적으로 수행하기 위해 주변 환경과 상호작용하며 필요한 데이터를 획득하고 분석
 * AI 에이전트를 통한 개선 방향
   * 언어 상호작용과 의사 결정 기능: 자연어 피드백을 기반으로 LLM 기반의 에이전트가 리플렉션 프레임워크를 통해 언어 생성뿐만 아니라 추론에서도 더 나은 성능을 보여주어 복잡하거나 모호한 문제에 대한 해답을 찾고 올바른 의사 결정 가능
   * 유연한 적응성: 적응형 플래닝을 지원하는 프롬프팅 프레임워크는 피드백을 반영하여 스스로 생성한 계획을 개선할 수 있고, 코드 스타일의 프롬프트를 사용하여 환각 문제를 완화하고, 더욱 정확하고 효율적인 적응성을 지원
   * 협력적 상호작용: 인간의 정보처리 과정이 직관적 사고와 분석적 사고로 나뉜다는데서 영감을 받아 다양한 학습 모듈로 구성되어 있어 협력적 상호작용이 가능하도록 설계됨
   
   
[ AI 에이전트를 이용한 차세대 이커머스 ]
 * 답변 정확도가 높은 AI 챗봇으로
   * 언어 상호작용을 통해 상담원 연결 없는 고객지원 자동화 서비스 가능
   * 사용자의 구매 패턴의 변화를 추적하고, 질문 추세를 파악하며, 상담 도중 제공된 피드백에서 사용자의 감정 변화를 인식 가능하며, 이를 이용해 고객과의 상호작용을 개선하고 응답을 개인화 할 수 있음
 * 맞춤화된 사용과 개인화
   * AI 에이전트를 상품 추천에 접목시킨다면 실제 고객의 구매 데이터를 여러 채널에서 파악하여 취향과 앞으로 필요한 상품에 대한 분석이 가능해지고, 이를 통해 선호도에 맞는 맞춤형 상품 추천 가능
 * 정확한 재고 예측과 타깃 마케팅
   * 분석과 예측이 정확해지므로 상품 수요 예측 및 공급망 관리를 자동화
   * AI 에이전트를 활용한 예측은 기업이 시간 또는 이벤트에 따른 수요 변화를 예상하고 선제적 대응이 가능
 * 간편한 쇼핑과 간소화된 사용 여정
   * 사용자가 직접 온라인 사이트에 접속하지 않아도 상품 구매 가능하며 개인화된 쇼핑 경험과 함께 간단하고 빠른 쇼핑 가능
   * 애플 인텔리전스 기반의 시리(Siri)를 사용할 경우 직접 사진 앱이나 메모 앱에 접속하지 않고, 사진을 수정하고 메모 앱에 사진을 삽입하는 워크프로세스 명령 가능

[ AI 에이전트 구조와 개발 프레임워크 ]
 * AI 에이전트 동작 방식
   * 데이터를 기반으로 추론하고, 추론에 따라 계획과 요구사항을 실행하는 방식으로 동작
   * ReAct = '추론(Reasoning)' + '행동(Act)'
   * 올바른 답을 도출하기 위해 계획 - 실행 - 관찰 - 조정을 반복하는 ThinkSLOW 로직
 * 추천 프레임 워크
   * 랭체인 (LangChain)
     * 다양한 기능과 전문성을 가진 LLM 모델을 서비스에 도입할 때, 각 요구사항에 맞게 개발 비용을 줄이고 워크플로우를 단순화
     * 하나의 에이전트가 여러 시스템을 활용해 연속 작업을 분해하고 순차적으로 수행함으로써 텍스트 생성, 데이터 분석, 정보 검색 등 다양한 작업을 체계적으로 처리
   * 오토젠(AutoGen)
     * 여러 에이전트를 통합적으로 활용하여 복잡한 대화나 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 프레임워크
     * 마이크로소프트가 발표한 에이전트 간 계층 구조를 갖고 마스터 에이전트가 복수의 실행 에이전트와 협업하는 프레임워크인 마젠틱 -원 (Magentic-One)
   * 수퍼AGI (SuperAGI)
     * 복잡한 비즈니스 요구사항을 효율적으로 처리하면서도 신속하고 정확한 대응을 가능하게 하는데, 이는 각 에이전트가 명확히 분담된 역할과 책임을 가지고 협력하는 구조
     * 고도화된 자동화와 지능적 의사결정을 가능

 * 출처: https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-agents-in-e-commerce-ecosystem.html?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0hyse_LbdyLKVzRN64bExE-90tlPC5RXScgAe4IodUlpCYt9JQua3F2Mg_aem_n64PQw9EYGruoFQzLNug2w

현재 핫이슈이고, 내년에 본격화 될 AI 에이전트에 대한 개념과 이커머스 산업의 여러 유즈케이스, 관련 구조와 프레임워크를 상세하게 설명해주는 글이 있어 공유해봅니다. 보다 상세한 내용은 원문을 참고해주세요~ ^^ [ AI 에이전트를 통한 개선 ]<ul ><li>AI 에이전트<ul ><li>사람의 개입 없이 자율적으로 특정 작업을 수행하는 지능형 시스템</li><li>사용자로부터 구체적인 명령이나 목표를 설정받으면, 이를 성공적으로 수행하기 위해 주변 환경과 상호작용하며 필요한 데이터를 획득하고 분석</li></ul></li><li>AI 에이전트를 통한 개선 방향<ul ><li>언어 상호작용과 의사 결정 기능: 자연어 피드백을 기반으로 LLM 기반의 에이전트가 리플렉션 프레임워크를 통해 언어 생성뿐만 아니라 추론에서도 더 나은 성능을 보여주어 복잡하거나 모호한 문제에 대한 해답을 찾고 올바른 의사 결정 가능</li><li>유연한 적응성: 적응형 플래닝을 지원하는 프롬프팅 프레임워크는 피드백을 반영하여 스스로 생성한 계획을 개선할 수 있고, 코드 스타일의 프롬프트를 사용하여 환각 문제를 완화하고, 더욱 정확하고 효율적인 적응성을 지원</li><li>협력적 상호작용: 인간의 정보처리 과정이 직관적 사고와 분석적 사고로 나뉜다는데서 영감을 받아 다양한 학습 모듈로 구성되어 있어 협력적 상호작용이 가능하도록 설계됨</li></ul> </li></ul>[ AI 에이전트를 이용한 차세대 이커머스 ]<ul ><li>답변 정확도가 높은 AI 챗봇으로<ul ><li>언어 상호작용을 통해 상담원 연결 없는 고객지원 자동화 서비스 가능</li><li>사용자의 구매 패턴의 변화를 추적하고, 질문 추세를 파악하며, 상담 도중 제공된 피드백에서 사용자의 감정 변화를 인식 가능하며, 이를 이용해 고객과의 상호작용을 개선하고 응답을 개인화 할 수 있음</li></ul></li><li>맞춤화된 사용과 개인화<ul ><li>AI 에이전트를 상품 추천에 접목시킨다면 실제 고객의 구매 데이터를 여러 채널에서 파악하여 취향과 앞으로 필요한 상품에 대한 분석이 가능해지고, 이를 통해 선호도에 맞는 맞춤형 상품 추천 가능</li></ul></li><li>정확한 재고 예측과 타깃 마케팅<ul ><li>분석과 예측이 정확해지므로 상품 수요 예측 및 공급망 관리를 자동화</li><li>AI 에이전트를 활용한 예측은 기업이 시간 또는 이벤트에 따른 수요 변화를 예상하고 선제적 대응이 가능</li></ul></li><li>간편한 쇼핑과 간소화된 사용 여정<ul ><li>사용자가 직접 온라인 사이트에 접속하지 않아도 상품 구매 가능하며 개인화된 쇼핑 경험과 함께 간단하고 빠른 쇼핑 가능</li><li>애플 인텔리전스 기반의 시리(Siri)를 사용할 경우 직접 사진 앱이나 메모 앱에 접속하지 않고, 사진을 수정하고 메모 앱에 사진을 삽입하는 워크프로세스 명령 가능</li></ul></li></ul> [ AI 에이전트 구조와 개발 프레임워크 ]<ul ><li>AI 에이전트 동작 방식<ul ><li>데이터를 기반으로 추론하고, 추론에 따라 계획과 요구사항을 실행하는 방식으로 동작</li><li>ReAct = '추론(Reasoning)' + '행동(Act)'</li><li>올바른 답을 도출하기 위해 계획 - 실행 - 관찰 - 조정을 반복하는 ThinkSLOW 로직</li></ul></li><li>추천 프레임 워크<ul ><li>랭체인 (LangChain)<ul ><li>다양한 기능과 전문성을 가진 LLM 모델을 서비스에 도입할 때, 각 요구사항에 맞게 개발 비용을 줄이고 워크플로우를 단순화</li><li>하나의 에이전트가 여러 시스템을 활용해 연속 작업을 분해하고 순차적으로 수행함으로써 텍스트 생성, 데이터 분석, 정보 검색 등 다양한 작업을 체계적으로 처리</li></ul></li><li>오토젠(AutoGen)<ul ><li>여러 에이전트를 통합적으로 활용하여 복잡한 대화나 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 프레임워크</li><li>마이크로소프트가 발표한 에이전트 간 계층 구조를 갖고 마스터 에이전트가 복수의 실행 에이전트와 협업하는 프레임워크인 마젠틱 -원 (Magentic-One)</li></ul></li><li>수퍼AGI (SuperAGI)<ul ><li>복잡한 비즈니스 요구사항을 효율적으로 처리하면서도 신속하고 정확한 대응을 가능하게 하는데, 이는 각 에이전트가 명확히 분담된 역할과 책임을 가지고 협력하는 구조</li><li>고도화된 자동화와 지능적 의사결정을 가능</li></ul></li></ul></li></ul> <ul ><li>출처: https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-agents-in-e-commerce-ecosystem.html?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0hyse_LbdyLKVzRN64bExE-90tlPC5RXScgAe4IodUlpCYt9JQua3F2Mg_aem_n64PQw9EYGruoFQzLNug2w</li></ul>

www.samsungsds.com

[SDS] AI 에이전트가 바꾸는 이커머스 생태계

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠.

늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요.

은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요.

우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요.

하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요.

모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

지난봄, 길을 걷다 마주한 벚꽃을 보며 감탄했어요. 벚꽃이 최고인 줄 알았죠. 늦가을에 같은 길을 지나는데 커다란 은행나무가 있었어요. 아름다움에 다시 한번 감탄했어요. 은행나무도 5월쯤 꽃을 피운대요. 화려하지 않아서 잘 몰랐던 거죠. 대신 가을에 아름답게 물든 잎으로 주목받아요. 우리는 모두 벚꽃처럼 빠르고 화려하게 인정받고 싶어 해요. 하지만 은행나무처럼 묵묵히 자신만의 방식으로 자라나는 것도 멋진 일이에요. 조용히 쌓아온 내공과 신뢰는 시간이 지나야 비로소 진가를 드러내요. 모두가 벚꽃이 될 필요는 없어요. 각자의 계절에서 각자의 방식으로 인정받을 수 있으니까요.

벚꽃과 커리어

데이터 과학은 21세기 가장 섹시한 직업이라고 불렸던,
(Data Scientist: The Sexxist Job of the 21st Century) 데이터 과학자가
하는 업무의 모든 것들을 의미합니다.

아래 그래프에서 보시다시피,
데이터 과학은 다양한 학문들을 종합한 종합 과학입니다.

기존 개발자들이 사용하던 컴퓨터 과학 (Computer Science) 한 스푼,
통계학자들과 수학자들이 사용하던 수학 (Mathmetics) 한 스푼,
그리고 기업가들과 다양한 기획자들이 사용하는 경영(Business Management) 한 스푼을
첨가하면 데이터 과학이라는 레시피(Recipe)가 만들어집니다.

흥미로운 점은 이 레시피(Recipe)가
각 도메인 별, 분야 별, 그리고 주요 목적과 환경에 따라
천차만별로 달라진다는 점입니다.

데이터라는 하나의 이름만 같지,
어떤 데이터를 어떻게 사용하고 해석할지,
그리고 그 결과물로 어떤 비즈니스에 도입할지에 따라
데이터 과학은 다양한 형태의 모습으로 변형됩니다.

어떤 기업은 명확하고 정확한 데이터 자체를 중요시 여기는 반면,
또 다른 기업은 패턴을 찾아내는 케이스가 더 중요시 여겨지기도 합니다.

그렇기 때문에, 각 분야에 종사하고 있는 데이터 직무 종사자들은
사실 자신의 영역 외에는 데이터가 어떻게 처리되고 사용되는지를
모르고 있는 경우들도 많습니다.

이런 한계점들이 데이터 과학을 입문하는 입문자들의 발목을 잡고 있다고 생각해요.

내가 어디까지 얼마나 배워야 하는지,
그리고 배운 내용을 통해 어떤 결과물을 어떻게 전달해야 하는지를
누가 정확하게 알려준 적이 없어, 데이터 과학의 가장 큰 병목을 만들고 있습니다.

그렇기 때문에 가장 데이터 과학을 배울 수 있는 가장 좋은 방법은
바로 직접 데이터 과학을 사용해 의사결정을 해보는 것입니다.

엑셀, SQL, 파이썬, 태블로, R, SAS, SPSS, Scala 뭐든 상관없습니다.
여러분이 직접 데이터를 활용해 무엇이든 알아낸다면,
그 뒤로는 여러분만의 데이터 과학이 시작될 것입니다.

데이터 과학은 21세기 가장 섹시한 직업이라고 불렸던, (Data Scientist: The Sexxist Job of the 21st Century) 데이터 과학자가 하는 업무의 모든 것들을 의미합니다. 아래 그래프에서 보시다시피, 데이터 과학은 다양한 학문들을 종합한 종합 과학입니다. 기존 개발자들이 사용하던 컴퓨터 과학 (Computer Science) 한 스푼, 통계학자들과 수학자들이 사용하던 수학 (Mathmetics) 한 스푼, 그리고 기업가들과 다양한 기획자들이 사용하는 경영(Business Management) 한 스푼을 첨가하면 데이터 과학이라는 레시피(Recipe)가 만들어집니다. 흥미로운 점은 이 레시피(Recipe)가 각 도메인 별, 분야 별, 그리고 주요 목적과 환경에 따라 천차만별로 달라진다는 점입니다. 데이터라는 하나의 이름만 같지, 어떤 데이터를 어떻게 사용하고 해석할지, 그리고 그 결과물로 어떤 비즈니스에 도입할지에 따라 데이터 과학은 다양한 형태의 모습으로 변형됩니다. 어떤 기업은 명확하고 정확한 데이터 자체를 중요시 여기는 반면, 또 다른 기업은 패턴을 찾아내는 케이스가 더 중요시 여겨지기도 합니다. 그렇기 때문에, 각 분야에 종사하고 있는 데이터 직무 종사자들은 사실 자신의 영역 외에는 데이터가 어떻게 처리되고 사용되는지를 모르고 있는 경우들도 많습니다. 이런 한계점들이 데이터 과학을 입문하는 입문자들의 발목을 잡고 있다고 생각해요. 내가 어디까지 얼마나 배워야 하는지, 그리고 배운 내용을 통해 어떤 결과물을 어떻게 전달해야 하는지를 누가 정확하게 알려준 적이 없어, 데이터 과학의 가장 큰 병목을 만들고 있습니다. 그렇기 때문에 가장 데이터 과학을 배울 수 있는 가장 좋은 방법은 바로 직접 데이터 과학을 사용해 의사결정을 해보는 것입니다. 엑셀, SQL, 파이썬, 태블로, R, SAS, SPSS, Scala 뭐든 상관없습니다. 여러분이 직접 데이터를 활용해 무엇이든 알아낸다면, 그 뒤로는 여러분만의 데이터 과학이 시작될 것입니다.

데이터 과학, 그거 어떻게 하는건데?

지난 수요일에 마곡에서 조쉬님의 솔로프리너 1인 개발자 컨퍼런스에 연사로 참여하고 왔습니다. 400명 가까이 오셔서 무려 밤 10시가 될 때까지 계셨는데요. 질문이 150개가 넘었지만 시간이 늦어 답변을 거의 드리지 못했었습니다.

솔로프리너 컨퍼런스 질문 답변

지난 수요일에 마곡에서 조쉬님의 솔로프리너 1인 개발자 컨퍼런스에 연사로 참여하고 왔습니다.
400명 가까이 오셔서 무려 밤 10시가 될 때까지 계셨는데요.
질문이 150개가 넘었지만 시간이 늦어 답변을 거의 드리지 못했었습니다.

저를 지명해서 해준 질문, 그리고 제가 간단히라도 답변할 수 있는 것들을 늦게나마 정리해 봤습니다.

https://jeho.page/essay/2024/12/15/solo-preneur-conference.html

지난 수요일에 마곡에서 조쉬님의 솔로프리너 1인 개발자 컨퍼런스에 연사로 참여하고 왔습니다. 400명 가까이 오셔서 무려 밤 10시가 될 때까지 계셨는데요. 질문이 150개가 넘었지만 시간이 늦어 답변을 거의 드리지 못했었습니다. 저를 지명해서 해준 질문, 그리고 제가 간단히라도 답변할 수 있는 것들을 늦게나마 정리해 봤습니다. https://jeho.page/essay/2024/12/15/solo-preneur-conference.html

K리그 프로그래머

솔로프리너 1인 개발자 컨퍼런스 질문 답변

콘텐츠의 첫인상은 제목입니다. 잘 지은 제목은 클릭을 불러 트래픽과 조회수를 증가 시킵니다. 본 포스팅을 통해 클릭하고 싶은 제목의 패턴을 알아가 바로 적용해보세요.

트래픽을 결정하는 콘텐츠 제목 3가지

1.간결하지만 흥미롭게
콘텐츠 제목은 간결한 동시에 흥미로워야 합니다. 흥미로운 느낌을 주기 위해서 ‘엄청난’, ‘독특한’, ‘파격적인’ 등 자극적인 형용사를 사용하면 사람들의 눈길을 끕니다. 따라서 독자의 호기심을 자극하면서 본문의 내용이 궁금해 글을 클릭하게 만들어야 합니다.
2.부정적인 단어를 사용하여 불안함 주기
실제로 부정적인 단어가 포함된 콘텐츠가 소셜 미디어에 더 공유가 많이 된다는 콘텐츠 마케팅 통계도 있습니다.
3.숫자 활용하기
제목에 숫자를 활용하면 전문적인 느낌도 들면서 궁금증을 유발할 수 있습니다.
4. 문제 해결을 해준다는 제목
고객이 내 글을 읽는다면 어떤 고민을 해소할 수 있는지 제목을 통해 짐작할 수 있게 해줘야 합니다.
5. 사회적 현상을 이용한 제목
뒤쳐지지 않기 위해 읽어야할 것 같은 심리를 활용하여 사회적 현상이 반영된 제목을 만듭니다.
6. 바로 활용할 수 있는 제목 12가지
본 게시글은 ‘tbwakorea’의 콘텐츠를 보고 영감을 받아 공유합니다. 자세한 내용은 아래 원문을 읽어보세요 🙏🏻

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TBWA 데이터랩

당신만 모르는 제목 잘 짓는 엄청나게 쉬운 5가지 방법

 'AI 학살자' 샘 올트먼, 커머스에 등장한다면?

커머스 업계도 오픈AI의 행보에 주목해야 하는 이유는 이렇습니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣샘 올트먼은 ChatGPT를 선보인 OpenAI의 CEO로, 생성형 AI의 선구자로 유명하지만, 원래는 스타트업 씬에서도 잘 알려진 인사였는데, 특히 당시 그는 <스타트업 플레이북>이라는 책을 통해 경쟁사를 모방하거나 견제하기 보다는 독창적 가치를 가진 '제품'에 집중해야 한다는 메시지를 전하기도 했었습니다.

2️⃣ 하지만 막상 OpenAI의 전략은 달랐는데, 경쟁사들의 투자 유치를 방해하는 등 적극적으로 경쟁사를 견제하였고, 이는 마치 경쟁을 피하고 독점적 지위를 구축하는 것이 중요하다는 피터 틸의 <제로 투 원>에 나온 독점 전략에 가까웠습니다.

3️⃣그래서 커머스 업계는 향후 OpenAI의 행보를 유심히 지켜봐야 할 것인데, 생성형 AI는 향후 검색 및 노출에 지대한 영향을 미칠 가능성이 높고, 여기서도 과격한 경쟁자 배제 전략이 지속된다면, 커머스 업계도 장기적으로 이들의 '학살' 대상이 될 수 있기 때문입니다.

💡기묘한 관점➕
생성형 AI 시장은 막대한 인프라를 필요로 하기 때문에, 과점보다는 독점 형태로 시장 경쟁 구도가 만들어질 가능성이 높습니다. 여러 빅테크 기업들이 뒤를 보지 않는 치킨 게임을 벌이고 있는데요. 여기서 승리한 곳은 경쟁자를 용납하지 않을 것이기에, 앞으로 커머스 시장도 영향을 받을 수밖에 없습니다. 아직은 먼 일이라도 생성형 AI의 도입과 활용에 대해 지속적으로 관심을 가지고 대응이 꼭 필요하지 않을까 싶네요.

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https://bit.ly/3iSbx4e

커머스 업계도 오픈AI의 행보에 주목해야 하는 이유는 이렇습니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣샘 올트먼은 ChatGPT를 선보인 OpenAI의 CEO로, 생성형 AI의 선구자로 유명하지만, 원래는 스타트업 씬에서도 잘 알려진 인사였는데, 특히 당시 그는 &lt;스타트업 플레이북&gt;이라는 책을 통해 경쟁사를 모방하거나 견제하기 보다는 독창적 가치를 가진 '제품'에 집중해야 한다는 메시지를 전하기도 했었습니다. 2️⃣ 하지만 막상 OpenAI의 전략은 달랐는데, 경쟁사들의 투자 유치를 방해하는 등 적극적으로 경쟁사를 견제하였고, 이는 마치 경쟁을 피하고 독점적 지위를 구축하는 것이 중요하다는 피터 틸의 &lt;제로 투 원&gt;에 나온 독점 전략에 가까웠습니다. 3️⃣그래서 커머스 업계는 향후 OpenAI의 행보를 유심히 지켜봐야 할 것인데, 생성형 AI는 향후 검색 및 노출에 지대한 영향을 미칠 가능성이 높고, 여기서도 과격한 경쟁자 배제 전략이 지속된다면, 커머스 업계도 장기적으로 이들의 '학살' 대상이 될 수 있기 때문입니다. 💡기묘한 관점➕생성형 AI 시장은 막대한 인프라를 필요로 하기 때문에, 과점보다는 독점 형태로 시장 경쟁 구도가 만들어질 가능성이 높습니다. 여러 빅테크 기업들이 뒤를 보지 않는 치킨 게임을 벌이고 있는데요. 여기서 승리한 곳은 경쟁자를 용납하지 않을 것이기에, 앞으로 커머스 시장도 영향을 받을 수밖에 없습니다. 아직은 먼 일이라도 생성형 AI의 도입과 활용에 대해 지속적으로 관심을 가지고 대응이 꼭 필요하지 않을까 싶네요. 🥤트렌드라이트 구독하기https://bit.ly/3iSbx4e

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💥'AI 학살자' 샘 올트먼, 커머스에 등장한다면?

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

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

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 🙏

📕 YES24: https://www.yes24.com/Product/Goods/134021042
📗 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

### 🙋 추천 이유
- 메이커의 레시피를 통해 다양한 주제와 코멘트를 확인하고 싶은 분에게 추천합니다.

### ✅ 간단 요약
- 우선순위 설정의 중요성과 다양한 기준을 소개하며, 효율적인 업무 진행을 강조합니다.
- 벤치마킹의 장기적인 전략 통합 필요성과 지속적인 학습의 중요성을 설명합니다.
- 유저 스토리 작성 시 자주 발생하는 실수와 구체적인 작성 방법을 제시합니다.

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추천 이유
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간단 요약
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 * 유저 스토리 작성 시 자주 발생하는 실수와 구체적인 작성 방법을 제시합니다.

# 프로덕트 매니징

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