메타에서 페이스북의 좋아요와 댓글 버튼 소셜 플러그인을 내년 2월에 공식 종료합니다. 발표처럼 단순히 "사용량이 줄었으니 정리하는구나"라고 받아들일 수도 있고, 메타 내에서 인스타그램과 쓰레드에 밀려난 페이스북의 위상으로 볼 수도 있겠죠. 하지만 그 이면에는 웹 생태계가 어떤 방식으로 변화하고 있는지 돌아볼 만한 지점들이 있다고 생각합니다.


🔗 메타 공식 발표: https://developers.facebook.com/blog/post/2025/11/10/platform-evolution-facebook-social-plugins-to-be-discontinued-february-2026/

좋아요 버튼이 처음 등장했던 2010년, 웹의 모습은 지금과 사뭇 달랐습니다. 인터넷 곳곳에 박혀 있던 이런 작은 위젯은 대양한 웹사이트와 블로그를 소셜 미디어와 이어주는 중요한 통로였습니다. 우리는 이러한 수많은 연결점을 통해 콘텐츠가 퍼지고, 대화가 이어지고, 트래픽이 순환하는 시대를 경험했습니다. 소위 "오픈 웹"이 번성하던 시절이었습니다.

이렇게 덩치를 키워온 플랫폼들은 이제 사용자가 플랫폼 내부에서 더 오래 머무르도록 만드는 데 훨씬 더 큰 가치를 두고 있습니다. 외부 링크 노출은 줄어들고, 내부 콘텐츠 소비는 강화되며, 알고리즘은 점점 사용자들을 가두는 구조로 설계되고 있죠. 이런 전략적 전환 속에서 외부 연동을 위한 플러그인은 자연스럽게 설 자리를 잃었습니다. 사실상 대형 플랫폼들이 웹에서 사용자의 행동 패턴을 의도적으로 재설계해 온 결과이기도 합니다.

여기에 프라이버시 규제와 서드파티 쿠키 제한까지 더해지면서, 외부 웹에서 데이터를 모으던 방식은 빠르게 쇠퇴했습니다. 한때 강력한 무기였던 소셜 플러그인은 GDPR 이후 오히려 리스크가 큰 도구가 되었고, 플랫폼 입장에서도 더 이상 큰 매력이 없는 레거시 기능으로 취급되기 시작했습니다. 외부에서 트래픽을 확보하는 것보다 내부 생태계에서의 체류 시간과 상호작용을 극대화하는 편이 더 유리한 환경이 되었습니다.

최근 AI의 부상도 이러한 흐름에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 사용자가 웹사이트를 직접 방문해 콘텐츠를 읽고, 그 경험을 기반으로 소셜 미디어에서 공유하고 논의하는 방식이 자연스러운 정보 소비 경로였습니다. 그러나 이제는 AI가 그 중간 단계를 상당 부분 대체하기 시작했습니다. 원본 페이지에 들어가기 전에 이미 요약된 내용으로 핵심 정보를 먼저 접하고, 필요한 부분만 선별적으로 소비하는 일이 늘어나면서, 웹사이트는 정보 소비의 출발점으로서 예전만큼 위치를 유지하기 어려워졌습니다. AI가 정보를 해석하고 재구성하는 과정에서, 한때 중요한 역할을 했던 소셜 공유 플랫폼 역시 점차 뒤로 밀려날 수 있을 것입니다.

그래서 이번 발표는 기능 하나가 사라지는 문제가 아니라, 우리가 익숙하게 사용해온 웹 생태계의 구조가 어떤 방향으로 이동하고 있는지를 보여주는 상징적인 사건에 가깝습니다. 좋아요와 댓글 버튼이 필요 없어졌기 때문이 아니라, 이러한 위젯들이 탄생했던 배경 그 자체가 더 이상 존재하지 않기 때문에 자연스럽게 퇴장하는 것이죠.

기술은 늘 진화하지만, 플랫폼은 그보다 훨씬 복잡한 의도와 전략으로 움직입니다. 페이스북의 좋아요와 댓글 버튼의 퇴장은 웹 생태계가 시대의 흐름에 맞춰 계속 재편되고 있다는 사실을 다시 한 번 일깨워주는 것 같습니다.

메타에서 페이스북의 좋아요와 댓글 버튼 소셜 플러그인을 내년 2월에 공식 종료합니다. 발표처럼 단순히 "사용량이 줄었으니 정리하는구나"라고 받아들일 수도 있고, 메타 내에서 인스타그램과 쓰레드에 밀려난 페이스북의 위상으로 볼 수도 있겠죠. 하지만 그 이면에는 웹 생태계가 어떤 방식으로 변화하고 있는지 돌아볼 만한 지점들이 있다고 생각합니다. 🔗 메타 공식 발표: https://developers.facebook.com/blog/post/2025/11/10/platform-evolution-facebook-social-plugins-to-be-discontinued-february-2026/ 좋아요 버튼이 처음 등장했던 2010년, 웹의 모습은 지금과 사뭇 달랐습니다. 인터넷 곳곳에 박혀 있던 이런 작은 위젯은 대양한 웹사이트와 블로그를 소셜 미디어와 이어주는 중요한 통로였습니다. 우리는 이러한 수많은 연결점을 통해 콘텐츠가 퍼지고, 대화가 이어지고, 트래픽이 순환하는 시대를 경험했습니다. 소위 "오픈 웹"이 번성하던 시절이었습니다. 이렇게 덩치를 키워온 플랫폼들은 이제 사용자가 플랫폼 내부에서 더 오래 머무르도록 만드는 데 훨씬 더 큰 가치를 두고 있습니다. 외부 링크 노출은 줄어들고, 내부 콘텐츠 소비는 강화되며, 알고리즘은 점점 사용자들을 가두는 구조로 설계되고 있죠. 이런 전략적 전환 속에서 외부 연동을 위한 플러그인은 자연스럽게 설 자리를 잃었습니다. 사실상 대형 플랫폼들이 웹에서 사용자의 행동 패턴을 의도적으로 재설계해 온 결과이기도 합니다. 여기에 프라이버시 규제와 서드파티 쿠키 제한까지 더해지면서, 외부 웹에서 데이터를 모으던 방식은 빠르게 쇠퇴했습니다. 한때 강력한 무기였던 소셜 플러그인은 GDPR 이후 오히려 리스크가 큰 도구가 되었고, 플랫폼 입장에서도 더 이상 큰 매력이 없는 레거시 기능으로 취급되기 시작했습니다. 외부에서 트래픽을 확보하는 것보다 내부 생태계에서의 체류 시간과 상호작용을 극대화하는 편이 더 유리한 환경이 되었습니다. 최근 AI의 부상도 이러한 흐름에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 과거에는 사용자가 웹사이트를 직접 방문해 콘텐츠를 읽고, 그 경험을 기반으로 소셜 미디어에서 공유하고 논의하는 방식이 자연스러운 정보 소비 경로였습니다. 그러나 이제는 AI가 그 중간 단계를 상당 부분 대체하기 시작했습니다. 원본 페이지에 들어가기 전에 이미 요약된 내용으로 핵심 정보를 먼저 접하고, 필요한 부분만 선별적으로 소비하는 일이 늘어나면서, 웹사이트는 정보 소비의 출발점으로서 예전만큼 위치를 유지하기 어려워졌습니다. AI가 정보를 해석하고 재구성하는 과정에서, 한때 중요한 역할을 했던 소셜 공유 플랫폼 역시 점차 뒤로 밀려날 수 있을 것입니다. 그래서 이번 발표는 기능 하나가 사라지는 문제가 아니라, 우리가 익숙하게 사용해온 웹 생태계의 구조가 어떤 방향으로 이동하고 있는지를 보여주는 상징적인 사건에 가깝습니다. 좋아요와 댓글 버튼이 필요 없어졌기 때문이 아니라, 이러한 위젯들이 탄생했던 배경 그 자체가 더 이상 존재하지 않기 때문에 자연스럽게 퇴장하는 것이죠. 기술은 늘 진화하지만, 플랫폼은 그보다 훨씬 복잡한 의도와 전략으로 움직입니다. 페이스북의 좋아요와 댓글 버튼의 퇴장은 웹 생태계가 시대의 흐름에 맞춰 계속 재편되고 있다는 사실을 다시 한 번 일깨워주는 것 같습니다.

페이스북의 좋아요와 댓글 버튼 소셜 플러그인 종료 소식

1. 감사하는 마음, 그것은 자기 아닌 다른 사람에게 보내는 감정이 아니라 실은 자기 자신의 평화를 위해서이다.

2. 감사하는 행위, 그것은 벽에다 던지는 공처럼 언제나 자기 자신에게로 돌아온다.


#이어령의말

1. 감사하는 마음, 그것은 자기 아닌 다른 사람에게 보내는 감정이 아니라 실은 자기 자신의 평화를 위해서이다. ​2. 감사하는 행위, 그것은 벽에다 던지는 공처럼 언제나 자기 자신에게로 돌아온다. ​ #이어령의말

< 감사는 남을 위한 게 아니라 나를 위한 것이다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/224039931428

1. 달리기를 완주하고 나서 조금 지나면, 고통스러웠던 일이나 한심한 생각을 했던 일 따위는 깨끗이 잊어버리고, 다음에는 좀 더 잘 달려야지하고 결의를 굳게 다진다.

2. 아무리 경험이 쌓이고 나이가 들어도, 결국은 똑같은 일의 반복인 것이다.

3. 어떤 종류의 프로세스는 아무리 애를 써도 변경하는 것을 받아들이지 않는다.

4. 그 프로세스와 어느 모로나 공존하지 않으면 안된다고 가정하면, 우리가 할 수 있는 일은 집요한 반복에 의해 자신을 변형시키고(혹은 일 그러뜨려서), 그 프로세스를 자신의 인격의 일부로서 수용할 수 밖에 없다.


#달리기를말할때내가하고싶은이야기

1. 달리기를 완주하고 나서 조금 지나면, 고통스러웠던 일이나 한심한 생각을 했던 일 따위는 깨끗이 잊어버리고, 다음에는 좀 더 잘 달려야지하고 결의를 굳게 다진다. ​2. 아무리 경험이 쌓이고 나이가 들어도, 결국은 똑같은 일의 반복인 것이다. ​3. 어떤 종류의 프로세스는 아무리 애를 써도 변경하는 것을 받아들이지 않는다. ​4. 그 프로세스와 어느 모로나 공존하지 않으면 안된다고 가정하면, 우리가 할 수 있는 일은 집요한 반복에 의해 자신을 변형시키고(혹은 일 그러뜨려서), 그 프로세스를 자신의 인격의 일부로서 수용할 수 밖에 없다. ​ #달리기를말할때내가하고싶은이야기

< 변하지 않는 걸 받아들이는 순간, 내가 변하기 시작한다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/224073797457

밴쿠버 KDD 온라인 밋업에서 "꾸준함의 복리효과"라는 주제로 발표를 하게 되었습니다. 작은 실행이 쌓여 커리어를 성장시킨 실제 경험과 노하우를 나누려고 합니다. 저처럼 특별한 재능은 없지만 꾸준함을 자산으로 만들고 싶은 평범한 개발자에게 인사이트가 되었으면 좋겠습니다.

일정이 임박하였지만 아직 자리가 조금 남아있는 것 같아서 공유드립니다.

🔗 이벤트 링크: https://luma.com/pqaj7m7b

밴쿠버 KDD 온라인 밋업에서 "꾸준함의 복리효과"라는 주제로 발표를 하게 되었습니다. 작은 실행이 쌓여 커리어를 성장시킨 실제 경험과 노하우를 나누려고 합니다. 저처럼 특별한 재능은 없지만 꾸준함을 자산으로 만들고 싶은 평범한 개발자에게 인사이트가 되었으면 좋겠습니다. 일정이 임박하였지만 아직 자리가 조금 남아있는 것 같아서 공유드립니다. 🔗 이벤트 링크: https://luma.com/pqaj7m7b

11월 KDD 온라인 모임 "꾸준함의 복리효과"

1. 유난히 논리를 따지는 팀원이 있었다. 그는 모든 기획에 ‘데이터’와 ‘근거’를 요구했다. “이건 논리적으로 말이 안 되는 거 같아요”, “레퍼런스가 있나요?” 틀린 말은 아니지만, 숨이 막혔다. 세상의 모든 새로운 것들이 언제나 논리로만 태어난 건 아니니까.

2. 10년 전 기억이 떠올랐다. 2014년, 쿠팡에 로켓배송이 없던 시절. 나는 그 비즈니스를 처음부터 만들어가는 PO였다. “당일 배송이 어떻게 가능해요?” “누가 그런 서비스에 돈을 써요?” “물류비는 어떻게 감당하죠?” 대부분은 ‘논리적으로 안 된다’고 했다. 하지만 지금의 세상은 그 논리의 밖에서 움직이고 있다.

3. 그 기억을 떠올릴 때마다 하나의 상상이 따라붙는다. 지금의 세상을 그대로 들고 10년 전으로 돌아간다면 사람들은 뭐라고 했을까. 아마 대부분은 비웃었을 것이다. “말도 안 된다.” “그런 세상이 올 리가 없다.”

4. 예를 들어보자. 저녁에 주문하면 새벽에 물건이 온다. 앱을 누르면 3분 만에 택시가 온다. AI 없이는 업무가 안 돌아간다. 로봇 택시가 스스로 달린다. AI 두뇌를 단 로봇이 물류센터에서 사람처럼 판단한다. 10년 전 우리는 분명 이렇게 말했을 거다. “불가능해.” “논리적으로 말이 안 돼.” 나 역시 초기 로켓배송을 만들 때 매일 들었던 말들이다.

5. 하지만 그 모든 것은 불과 10년 만에 일상이 되었다. 이제는 어떤 기술에도 “설마?”라는 감탄조차 나오지 않는다. 대신 “생각보다 빨리 왔네”라는 말이 자연스럽다. 우리는 이미 상식이 밀리는 속도를 경험했다.

6. 혁신은 논리에서 출발하지 않는다. 처음엔 비현실적으로 들리고, 조금 지나면 실험이 되며, 어느 순간엔 너무 당연해져서 그 시작조차 잊힌다. 그 사이—논리가 잠시 멈추고 상상이 먼저 나아가는 바로 그 틈에 혁신이 태어난다.

7. 고작 10년 만에 이 정도다. AI는 앞으로 이 변화를 더 빠르고, 더 무섭게 밀어붙일 것이다. 논리와 계산의 영역에서 인간은 이미 AI에게 패배했다.

8. 그렇다면 우리는 어디에 집중해야 할까. 답은 AI가 못하는 일, 즉 비논리적이고 비효율적인 일들이다. 인간은 원래 그렇게 논리적인 존재가 아니다. 그리고 그 비논리성에서 미래를 열 새로운 가능성이 태어난다.

9. 그래서 그 주니어에게 이렇게 말해주고 싶었다. '논리'는 이미 존재하는 길을 설명하고, '상상'은 아직 없는 길을 여는 것이라고. 데이터는 ‘어제’를 증명할 뿐, ‘내일’을 보여주지 못한다고.

10. 10년 후의 세상은 지금 상상하는 것보다 훨씬 멀리 가 있을 것이다. 설명 가능한 일만 선택해서는 미래로 갈 수 없다. 혁신은 언제나 논리를 한 발 앞선 상상에서 시작되니까. 그리고 그 상상은 언제나, 지금은 말이 되지 않는 곳에서 시작된다.

1. 유난히 논리를 따지는 팀원이 있었다. 그는 모든 기획에 ‘데이터’와 ‘근거’를 요구했다. “이건 논리적으로 말이 안 되는 거 같아요”, “레퍼런스가 있나요?” 틀린 말은 아니지만, 숨이 막혔다. 세상의 모든 새로운 것들이 언제나 논리로만 태어난 건 아니니까. ​2. 10년 전 기억이 떠올랐다. 2014년, 쿠팡에 로켓배송이 없던 시절. 나는 그 비즈니스를 처음부터 만들어가는 PO였다. “당일 배송이 어떻게 가능해요?” “누가 그런 서비스에 돈을 써요?” “물류비는 어떻게 감당하죠?” 대부분은 ‘논리적으로 안 된다’고 했다. 하지만 지금의 세상은 그 논리의 밖에서 움직이고 있다. ​3. 그 기억을 떠올릴 때마다 하나의 상상이 따라붙는다. 지금의 세상을 그대로 들고 10년 전으로 돌아간다면 사람들은 뭐라고 했을까. 아마 대부분은 비웃었을 것이다. “말도 안 된다.” “그런 세상이 올 리가 없다.” ​4. 예를 들어보자. 저녁에 주문하면 새벽에 물건이 온다. 앱을 누르면 3분 만에 택시가 온다. AI 없이는 업무가 안 돌아간다. 로봇 택시가 스스로 달린다. AI 두뇌를 단 로봇이 물류센터에서 사람처럼 판단한다. 10년 전 우리는 분명 이렇게 말했을 거다. “불가능해.” “논리적으로 말이 안 돼.” 나 역시 초기 로켓배송을 만들 때 매일 들었던 말들이다. ​5. 하지만 그 모든 것은 불과 10년 만에 일상이 되었다. 이제는 어떤 기술에도 “설마?”라는 감탄조차 나오지 않는다. 대신 “생각보다 빨리 왔네”라는 말이 자연스럽다. 우리는 이미 상식이 밀리는 속도를 경험했다. ​6. 혁신은 논리에서 출발하지 않는다. 처음엔 비현실적으로 들리고, 조금 지나면 실험이 되며, 어느 순간엔 너무 당연해져서 그 시작조차 잊힌다. 그 사이—논리가 잠시 멈추고 상상이 먼저 나아가는 바로 그 틈에 혁신이 태어난다. ​7. 고작 10년 만에 이 정도다. AI는 앞으로 이 변화를 더 빠르고, 더 무섭게 밀어붙일 것이다. 논리와 계산의 영역에서 인간은 이미 AI에게 패배했다. ​8. 그렇다면 우리는 어디에 집중해야 할까. 답은 AI가 못하는 일, 즉 비논리적이고 비효율적인 일들이다. 인간은 원래 그렇게 논리적인 존재가 아니다. 그리고 그 비논리성에서 미래를 열 새로운 가능성이 태어난다. ​9. 그래서 그 주니어에게 이렇게 말해주고 싶었다. '논리'는 이미 존재하는 길을 설명하고, '상상'은 아직 없는 길을 여는 것이라고. 데이터는 ‘어제’를 증명할 뿐, ‘내일’을 보여주지 못한다고. ​10. 10년 후의 세상은 지금 상상하는 것보다 훨씬 멀리 가 있을 것이다. 설명 가능한 일만 선택해서는 미래로 갈 수 없다. 혁신은 언제나 논리를 한 발 앞선 상상에서 시작되니까. 그리고 그 상상은 언제나, 지금은 말이 되지 않는 곳에서 시작된다. ​

< 2014년, 로켓배송을 만들며 깨달은 단 한 가지 >

https://blog.naver.com/madaboutit/224080248255

최근 TOON이라는, JSON을 대체해 LLM의 토큰을 최소화한다는 구조적 데이터 표현 방식이 핫하다. (YAML과 유사한 형식)

하지만 주장대로 토큰을 더 적게 먹는게 맞을까?

다음의 JSON 데이터를 몇가지 데이터 형식으로 바꿔 GPT 토크나이저로 돌려보면 아래와 같이 나온다.

—
{
"order":{
"id":7,
"items":
[
["A12",2],
["B55",1]
]
}
}
—
JSON: 36토큰
JSON(공백제거): 22토큰 👈
CSV: 18토큰
TOON: 32토큰
YAML: 29토큰
—

사용처에 따라 TOON이 좋은 대안일 수 있지만, 우리 사례에 맞을지 테스트는 한 번 해봐야.. ☺️

최근 TOON이라는, JSON을 대체해 LLM의 토큰을 최소화한다는 구조적 데이터 표현 방식이 핫하다. (YAML과 유사한 형식) 하지만 주장대로 토큰을 더 적게 먹는게 맞을까? 다음의 JSON 데이터를 몇가지 데이터 형식으로 바꿔 GPT 토크나이저로 돌려보면 아래와 같이 나온다. —{ "order":{ "id":7, "items": [ ["A12",2], ["B55",1] ] }}—JSON: 36토큰JSON(공백제거): 22토큰 👈CSV: 18토큰TOON: 32토큰YAML: 29토큰— 사용처에 따라 TOON이 좋은 대안일 수 있지만, 우리 사례에 맞을지 테스트는 한 번 해봐야.. ☺️

요즘 코딩 에이전트에게 프론트엔드 앱을 만들어달라고 하면 거의 예외 없이 React와 Tailwind 조합이 나옵니다. Svelte 같은 신생 프레임워크나, 최근 JavaScript와 CSS에 추가된 웹 표준 기술들은 제가 먼저 언급하지 않으면 AI는 제안조차 하지 않죠. v0, Bolt, Lovable 같은 AI 빌더를 써도 결과물은 놀라울 만큼 유사합니다.

처음엔 이게 무척 편리했습니다. AI가 가장 대중적인 기술을 추천해주고, 능숙하게 코드를 수정해주니까요. 몇 번의 프롬프트만으로 그럴듯한 UI가 완성되고 기본 기능까지 작동하는 걸 보면, 생산성의 비약적 향상이라는 말이 실감났습니다. 개발자로서 이보다 더 매력적인 도구가 있을까 싶었죠.

그런데 어느 순간부터 이 편리함이 불편하게 느껴지기 시작했습니다. 어떤 프로젝트를 하든 똑같은 기술 스택을 선택하게 되더군요. 이번엔 좀 다른 걸 써볼까? 라는 생각조차 들지 않았습니다. AI가 제안하는 방식이 너무 익숙해져서, 그게 정말 최선인지 고민하지 않게 된 겁니다. 이건 혹시 프론트엔드 생태계의 다양성이 서서히 잠식되고 있다는 신호는 아닐까? 라는 생각이 들었습니다.


AI는 본질적으로 확률 기반의 패턴 매칭 머신입니다. 이미 인터넷에 데이터가 많이 축적된 기술일수록 더 자주 추천되고, 그 추천이 다시 학습 데이터로 되돌아가며 강력한 피드백 루프를 만듭니다. React가 많이 쓰이니까 더 많은 AI가 React를 추천하고, AI가 React를 추천하니까 더 많은 개발자가 React를 씁니다. 특히 바이브 코딩을 통해 유입된 비개발자분들은 자연스럽게 AI가 선택한 기술을 그대로 따를 수밖에 없습니다. 다른 기술을 시도하려 해도 결과물의 품질 차이가 크게 나기 때문에, 결국 AI의 결정으로 돌아가게 됩니다. 이런 순환 속에서 새로운 접근법이나 혁신적인 대안들은 점점 설 자리를 잃어가고 있습니다.

문제는 이 변화가 대부분 무의식적으로 일어난다는 점입니다. AI가 제시하는 기본값에 익숙해진 개발자는 다른 가능성을 탐색할 이유를 잃어갑니다. 어떤 기술이 우리 프로젝트에 타당할까라는 질문 자체가 사라지고, AI가 제안하지 않는 기술은 마치 존재하지 않는 것처럼 느껴지기 시작합니다.

물론 React와 Tailwind는 수년간 검증된 훌륭한 조합입니다. 커뮤니티도 크고 생태계도 탄탄하죠. 하지만 우리가 그것들을 선택하는 이유가 "우리 프로젝트에 가장 적합해서"가 아니라 "AI가 추천했으니까"로 바뀌고 있다면, 그건 다른 차원의 문제일 수 있습니다. 선택의 근거가 개발자의 경험과 판단이 아니라 AI의 통계적 선호에 의해 결정되는 순간, 주체성은 희미해지고 엔지니어링과는 거리가 멀어집니다.


AI 코딩 도구가 등장하기 얼마 전까지만 해도, 새로운 웹 프레임워크들이 잇달아 출시되면서 언젠가 React도 jQuery처럼 차세대 기술에 자리를 내줄 수도 있다는 긴장감이 있었습니다. 그런데 지금은 오히려 AI의 힘을 등에 업고 시장에서 React의 입지는 더욱 공고해지고 있습니다. 아이러니하게도 혁신을 이끈다고 믿었던 AI가 새로운 기술 혁신의 여지를 줄이고 있는 셈입니다. 기존 기술은 따라잡힐 걱정이 없으니 변화할 이유를 잃고 안주하며, 후발 주자는 애초에 경쟁 상대가 안 되니 시작할 동력을 얻지 못합니다. 마치 소득 격차가 커지며 양극화가 심화되는 우리 사회의 모습과도 어딘가 닮아 있어, 조금 씁쓸하게 느껴지게도 하네요.

장기적으로 이런 흐름이 지속된다면, 프론트엔드 생태계는 지나치게 획일화될지도 모릅니다. Svelte의 컴파일 타임 최적화, Vue의 직관적인 접근성, Solid의 반응성 모델 같은 혁신적인 아이디어들이 주목받지 못한다면, 그건 단지 몇몇 프레임워크의 문제가 아니라 프론트엔드 기술 전체의 발전에도 손실일 겁니다. 기술의 다양성은 단지 선택의 폭을 넓히는 문제가 아니라, 새로운 사고방식과 가능성을 여는 창이기도 하니까요.

언제부턴가 "요즘 UI는 다 거기서 거기 같다"라는 말이 심심치 않게 들립니다. 혹시 AI가 던져주는 고정된 선택지에 우리 모두 길들여져, 개발자로서 다양한 접근에 대한 호기심과 실험정신을 잃어버리고 있는 건 아닐지 생각해봅니다.

요즘 코딩 에이전트에게 프론트엔드 앱을 만들어달라고 하면 거의 예외 없이 React와 Tailwind 조합이 나옵니다. Svelte 같은 신생 프레임워크나, 최근 JavaScript와 CSS에 추가된 웹 표준 기술들은 제가 먼저 언급하지 않으면 AI는 제안조차 하지 않죠. v0, Bolt, Lovable 같은 AI 빌더를 써도 결과물은 놀라울 만큼 유사합니다. 처음엔 이게 무척 편리했습니다. AI가 가장 대중적인 기술을 추천해주고, 능숙하게 코드를 수정해주니까요. 몇 번의 프롬프트만으로 그럴듯한 UI가 완성되고 기본 기능까지 작동하는 걸 보면, 생산성의 비약적 향상이라는 말이 실감났습니다. 개발자로서 이보다 더 매력적인 도구가 있을까 싶었죠. 그런데 어느 순간부터 이 편리함이 불편하게 느껴지기 시작했습니다. 어떤 프로젝트를 하든 똑같은 기술 스택을 선택하게 되더군요. 이번엔 좀 다른 걸 써볼까? 라는 생각조차 들지 않았습니다. AI가 제안하는 방식이 너무 익숙해져서, 그게 정말 최선인지 고민하지 않게 된 겁니다. 이건 혹시 프론트엔드 생태계의 다양성이 서서히 잠식되고 있다는 신호는 아닐까? 라는 생각이 들었습니다. AI는 본질적으로 확률 기반의 패턴 매칭 머신입니다. 이미 인터넷에 데이터가 많이 축적된 기술일수록 더 자주 추천되고, 그 추천이 다시 학습 데이터로 되돌아가며 강력한 피드백 루프를 만듭니다. React가 많이 쓰이니까 더 많은 AI가 React를 추천하고, AI가 React를 추천하니까 더 많은 개발자가 React를 씁니다. 특히 바이브 코딩을 통해 유입된 비개발자분들은 자연스럽게 AI가 선택한 기술을 그대로 따를 수밖에 없습니다. 다른 기술을 시도하려 해도 결과물의 품질 차이가 크게 나기 때문에, 결국 AI의 결정으로 돌아가게 됩니다. 이런 순환 속에서 새로운 접근법이나 혁신적인 대안들은 점점 설 자리를 잃어가고 있습니다. 문제는 이 변화가 대부분 무의식적으로 일어난다는 점입니다. AI가 제시하는 기본값에 익숙해진 개발자는 다른 가능성을 탐색할 이유를 잃어갑니다. 어떤 기술이 우리 프로젝트에 타당할까라는 질문 자체가 사라지고, AI가 제안하지 않는 기술은 마치 존재하지 않는 것처럼 느껴지기 시작합니다. 물론 React와 Tailwind는 수년간 검증된 훌륭한 조합입니다. 커뮤니티도 크고 생태계도 탄탄하죠. 하지만 우리가 그것들을 선택하는 이유가 "우리 프로젝트에 가장 적합해서"가 아니라 "AI가 추천했으니까"로 바뀌고 있다면, 그건 다른 차원의 문제일 수 있습니다. 선택의 근거가 개발자의 경험과 판단이 아니라 AI의 통계적 선호에 의해 결정되는 순간, 주체성은 희미해지고 엔지니어링과는 거리가 멀어집니다. AI 코딩 도구가 등장하기 얼마 전까지만 해도, 새로운 웹 프레임워크들이 잇달아 출시되면서 언젠가 React도 jQuery처럼 차세대 기술에 자리를 내줄 수도 있다는 긴장감이 있었습니다. 그런데 지금은 오히려 AI의 힘을 등에 업고 시장에서 React의 입지는 더욱 공고해지고 있습니다. 아이러니하게도 혁신을 이끈다고 믿었던 AI가 새로운 기술 혁신의 여지를 줄이고 있는 셈입니다. 기존 기술은 따라잡힐 걱정이 없으니 변화할 이유를 잃고 안주하며, 후발 주자는 애초에 경쟁 상대가 안 되니 시작할 동력을 얻지 못합니다. 마치 소득 격차가 커지며 양극화가 심화되는 우리 사회의 모습과도 어딘가 닮아 있어, 조금 씁쓸하게 느껴지게도 하네요. 장기적으로 이런 흐름이 지속된다면, 프론트엔드 생태계는 지나치게 획일화될지도 모릅니다. Svelte의 컴파일 타임 최적화, Vue의 직관적인 접근성, Solid의 반응성 모델 같은 혁신적인 아이디어들이 주목받지 못한다면, 그건 단지 몇몇 프레임워크의 문제가 아니라 프론트엔드 기술 전체의 발전에도 손실일 겁니다. 기술의 다양성은 단지 선택의 폭을 넓히는 문제가 아니라, 새로운 사고방식과 가능성을 여는 창이기도 하니까요. 언제부턴가 "요즘 UI는 다 거기서 거기 같다"라는 말이 심심치 않게 들립니다. 혹시 AI가 던져주는 고정된 선택지에 우리 모두 길들여져, 개발자로서 다양한 접근에 대한 호기심과 실험정신을 잃어버리고 있는 건 아닐지 생각해봅니다.

AI 코딩이 오히려 기술 혁신을 방해하고 있지는 않을까요?

색칠 지도 사용자가 부쩍 늘고 있습니다. 엊그제는 하루에 무려 1,000명이 가입하더니, 그제는 하루에 2,000명. 어제는 하루에 5,000명. 말 그대로 기하급수적 증가. 순식간에 가입자 3만 명을 향해 달려가고 있습니다. 이게 도대체 무슨 일이지? 제작자인 저로서도 어리둥절한 일입니다.

인플루언서여서가 아니라 시장이 원했던 거예요

색칠 지도 사용자가 부쩍 늘고 있습니다.
엊그제는 하루에 무려 1,000명이 가입하더니, 그제는 하루에 2,000명. 어제는 하루에 5,000명.
말 그대로 기하급수적 증가. 순식간에 가입자 3만 명을 향해 달려가고 있습니다.
이게 도대체 무슨 일이지? 제작자인 저로서도 어리둥절한 일입니다.

최근에 지인 두 명에게 각각 들은 이야기입니다.

“좋겠다. 넌 인플루언서니깐 앱 홍보가 쉽잖아. 보통 사람들은 런칭해도 아무도 안 써.”

어쩌면 많은 분들이 이 말에 끄덕이면서 현실을 오해할지도 모르겠습니다.

일단 내가 인플루언서인가?
링크드인 팔로워 10,000여 명.
쓰레드 팔로워 3,000여 명.
블로그 구독자 몇십 혹은 몇 백 명.
길 가다 알아보는 사람 0명.
이 정도를 인플루언서라고 할 수 있을까?
팔로워가 한 명도 없는 사람들 보다야 낫겠지만, 겨우 이 정도로 제품 홍보에 영향을 끼칠 순 없습니다.

그렇다면 제가 생각하는 답은 무엇이냐고요?
바로 시장입니다. 저는 그저 제가 원하는 걸 만들었을 뿐인데, 알고 봤더니 시장도 그걸 원했던 것 뿐.
어떤 사람들은 Product-market fit 이라는 말을 쓰는 것 같더군요.

색칠 지도는 제 블로그에도, 링크드인에도, 쓰레드에도 공유하기 전, 클리앙에 가장 먼저 공유했습니다.
저의 클리앙 계정은 거의 유령 계정. 아무런 영향력이 없는 계정입니다.

별생각도 없이 몇 줄 쓴 이 글에 하루 1,500 명의 사용자들이 가입을 했고…
1초에 한 번씩 날아오는 가입자 알림을 보며 저는 생각했습니다.

‘와씨… 이거 뭐야. 시장도 이걸 원하고 있었잖아?’

가슴이 두근두근하는 순간이었습니다. 내가 제대로 짚었구나.

이제 그 반대의 예도 들려드리고 싶습니다.
며칠 전 ‘인플루언서’일지도 모르는 제가 런칭한 다른 서비스가 있습니다.
인앱택스.

1인 개발자들이 인앱결제로 수익을 냈을 때 부가세 결제를 도와주는 프로그램.
와, 아이디어 끝내주지 않나요?
제 지인들도 하나 같이 ‘넌 아이디어가 참 좋다’ 칭찬했던 기억이 납니다.

이 제품을 제 인플루언서 블로그와 쓰레드에 공개했습니다. 그 결과를 알려드립니다.

- 카카오 로그인을 통한 가입자 10명.
- 실제로 매출 자료를 입력해 본 사용자 0명.

색칠 지도와 인앱택스는 뭐가 달랐을까요?
달랐던 것은 시장의 마음일 뿐 제가 아니었습니다.


https://jeho.page/essay/2025/11/10/pmf.html

색칠 지도 사용자가 부쩍 늘고 있습니다. 엊그제는 하루에 무려 1,000명이 가입하더니, 그제는 하루에 2,000명. 어제는 하루에 5,000명. 말 그대로 기하급수적 증가. 순식간에 가입자 3만 명을 향해 달려가고 있습니다. 이게 도대체 무슨 일이지? 제작자인 저로서도 어리둥절한 일입니다. 최근에 지인 두 명에게 각각 들은 이야기입니다. “좋겠다. 넌 인플루언서니깐 앱 홍보가 쉽잖아. 보통 사람들은 런칭해도 아무도 안 써.” 어쩌면 많은 분들이 이 말에 끄덕이면서 현실을 오해할지도 모르겠습니다. 일단 내가 인플루언서인가? 링크드인 팔로워 10,000여 명. 쓰레드 팔로워 3,000여 명. 블로그 구독자 몇십 혹은 몇 백 명. 길 가다 알아보는 사람 0명. 이 정도를 인플루언서라고 할 수 있을까? 팔로워가 한 명도 없는 사람들 보다야 낫겠지만, 겨우 이 정도로 제품 홍보에 영향을 끼칠 순 없습니다. 그렇다면 제가 생각하는 답은 무엇이냐고요? 바로 시장입니다. 저는 그저 제가 원하는 걸 만들었을 뿐인데, 알고 봤더니 시장도 그걸 원했던 것 뿐. 어떤 사람들은 Product-market fit 이라는 말을 쓰는 것 같더군요. 색칠 지도는 제 블로그에도, 링크드인에도, 쓰레드에도 공유하기 전, 클리앙에 가장 먼저 공유했습니다. 저의 클리앙 계정은 거의 유령 계정. 아무런 영향력이 없는 계정입니다. 별생각도 없이 몇 줄 쓴 이 글에 하루 1,500 명의 사용자들이 가입을 했고… 1초에 한 번씩 날아오는 가입자 알림을 보며 저는 생각했습니다. ‘와씨… 이거 뭐야. 시장도 이걸 원하고 있었잖아?’ 가슴이 두근두근하는 순간이었습니다. 내가 제대로 짚었구나. 이제 그 반대의 예도 들려드리고 싶습니다. 며칠 전 ‘인플루언서’일지도 모르는 제가 런칭한 다른 서비스가 있습니다. 인앱택스. 1인 개발자들이 인앱결제로 수익을 냈을 때 부가세 결제를 도와주는 프로그램. 와, 아이디어 끝내주지 않나요? 제 지인들도 하나 같이 ‘넌 아이디어가 참 좋다’ 칭찬했던 기억이 납니다. 이 제품을 제 인플루언서 블로그와 쓰레드에 공개했습니다. 그 결과를 알려드립니다. - 카카오 로그인을 통한 가입자 10명. - 실제로 매출 자료를 입력해 본 사용자 0명. 색칠 지도와 인앱택스는 뭐가 달랐을까요? 달랐던 것은 시장의 마음일 뿐 제가 아니었습니다. https://jeho.page/essay/2025/11/10/pmf.html

K리그 프로그래머

실시간 음성 인식 성능 향상을 위해 실시간 노이즈 캔슬링 SDK들을 알아봤는데, 가격이 연간 $50,000..7천5백만원..부터 시작..😳 그래서 직접 만들어봤는데.. 나..쁘지 않..네?! 😲 이번주부터 실서비스에 반영했는데 나름 잘 돌아가고 있다. 돈 많이 굳었구먼!!

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NR 샘플 비교 페이지

https://go.playmore.ai/nr-samples

1. 삶의 상당 부분은 비의식적 자아의 지배를 받는다.

2. 우리가 습관이라고 부르는 이 시스템은 결정력, 판단력, 추진력 등 다양한 이름으로 불리는 의식적 자아보다 느리게 움직인다.

3. 그래서 본격적으로 활동하기까지 꽤 긴 시간이 걸리지만 한번 자리를 잡으면 어지간해서는 사라지지 않는다.

4. 이때 당신이 할 일은 없다. 그저 우리 안의 머슴이 올바르게 일하도록 상황, 신호, 마찰력, 보상 등 지금까지 배운 습관 설계 도구를 활용해 가장 유리한 환경을 만들어주기만 하면 된다.

5. 이익은 두 가지다. 첫째, 좀 더 많은 목표를 좀 더 쉽게 이룰 수 있다.

6. 둘째, 나는 이것이 더 중요하다고 생각하는데, 삶을 단순하고 고요하게 운영할 수 있다.


#해빗

1. 삶의 상당 부분은 비의식적 자아의 지배를 받는다. ​2. 우리가 습관이라고 부르는 이 시스템은 결정력, 판단력, 추진력 등 다양한 이름으로 불리는 의식적 자아보다 느리게 움직인다. ​3. 그래서 본격적으로 활동하기까지 꽤 긴 시간이 걸리지만 한번 자리를 잡으면 어지간해서는 사라지지 않는다. ​ ​4. 이때 당신이 할 일은 없다. 그저 우리 안의 머슴이 올바르게 일하도록 상황, 신호, 마찰력, 보상 등 지금까지 배운 습관 설계 도구를 활용해 가장 유리한 환경을 만들어주기만 하면 된다. ​5. 이익은 두 가지다. 첫째, 좀 더 많은 목표를 좀 더 쉽게 이룰 수 있다. ​6. 둘째, 나는 이것이 더 중요하다고 생각하는데, 삶을 단순하고 고요하게 운영할 수 있다. #해빗

< 우릴 움직이는 건 의지가 아니라 습관이다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223710367404

1. 데이터, 정보, 인사이트. 흔히 같은 말처럼 쓰이지만, 이 셋은 전혀 다른 층위에 있다. 마치 흩어진 점과, 그것을 연결한 선, 그리고 비로소 드러나는 그림의 차이처럼.

2. 데이터(Data)는 그저 점이다. 클릭 수, 횟수, 기록 같은 사실의 조각들이다. 그 자체로는 의미가 없다. 수집은 기술로 해결되지만, 데이터는 언제나 가공되지 않은 ‘재료’일 뿐이다.

3. 이 점들 사이에 맥락이 생기면 정보(Information)가 된다. 흐름이 보이고, 패턴이 읽힌다. “무슨 일이 일어났는가”를 알려주는 단계다. 하지만 정보는 여전히 과거의 기록에 머문다. 현상을 설명할 뿐, 그 이유를 말해주진 않는다.

4. 정보에 관점이 붙는 순간, 그것은 인사이트(Insight)가 된다. 같은 숫자를 봐도 누군가는 그냥 지나치고, 누군가는 그 안에서 다음 전략을 발견한다. 그 격차는 데이터가 아니라, 그것을 바라보는 사람의 시선에서 생긴다. 인사이트는 ‘왜 일어났는가’를 이해하게 만들고, ‘앞으로 무엇을 해야 하는가’를 결정하게 한다.

5. 여기서부터 가치의 격차가 벌어진다. 데이터는 누구나 모을 수 있다. 정보는 툴만 다루면 누구나 만든다. 하지만 인사이트는 오직 사람만이 만든다. 현장을 보고, 흐름을 읽고, 스스로 질문해본 사람만이 도달한다. 단계가 높아질수록 가치는 기하급수적으로 뛴다.

6. 결국 핵심은 해석이다. 같은 데이터를 놓고도 누군가는 ‘노이즈’라 하고, 누군가는 ‘기회’라 부른다. 데이터를 얼마나 많이 모았는지가 중요한 게 아니라, 그 데이터를 어떻게 바라보는지가 성패를 가른다. 숫자는 과거를 증명하지만, 관점은 미래를 연다.

7. 그래서 관점을 가진 사람은 데이터에 압도되지 않는다. 정보를 나열하며 만족하지도 않는다. 분석과 요약은 이제 AI에게 맡길 수 있다. 하지만 방향을 정하는 일, 즉 ‘무엇을 의미 있는 것으로 볼 것인가’는 여전히 사람의 몫이다. 관점은 자동화할 수 없기 때문이다. 기술이 발전할수록, 역설적으로 사람의 관점은 더 귀해진다.

8. 결국 데이터 너머의 ‘Why’를 묻고, 자신만의 시선으로 다음 행동을 설계하는 사람이 미래를 만든다. 점이 선이 되고, 선이 흐름이 되고, 흐름이 의미가 되는 순간—비즈니스의 진짜 가치는 바로 거기서 태어난다.

1. 데이터, 정보, 인사이트. 흔히 같은 말처럼 쓰이지만, 이 셋은 전혀 다른 층위에 있다. 마치 흩어진 점과, 그것을 연결한 선, 그리고 비로소 드러나는 그림의 차이처럼. ​2. 데이터(Data)는 그저 점이다. 클릭 수, 횟수, 기록 같은 사실의 조각들이다. 그 자체로는 의미가 없다. 수집은 기술로 해결되지만, 데이터는 언제나 가공되지 않은 ‘재료’일 뿐이다. ​3. 이 점들 사이에 맥락이 생기면 정보(Information)가 된다. 흐름이 보이고, 패턴이 읽힌다. “무슨 일이 일어났는가”를 알려주는 단계다. 하지만 정보는 여전히 과거의 기록에 머문다. 현상을 설명할 뿐, 그 이유를 말해주진 않는다. ​4. 정보에 관점이 붙는 순간, 그것은 인사이트(Insight)가 된다. 같은 숫자를 봐도 누군가는 그냥 지나치고, 누군가는 그 안에서 다음 전략을 발견한다. 그 격차는 데이터가 아니라, 그것을 바라보는 사람의 시선에서 생긴다. 인사이트는 ‘왜 일어났는가’를 이해하게 만들고, ‘앞으로 무엇을 해야 하는가’를 결정하게 한다. ​5. 여기서부터 가치의 격차가 벌어진다. 데이터는 누구나 모을 수 있다. 정보는 툴만 다루면 누구나 만든다. 하지만 인사이트는 오직 사람만이 만든다. 현장을 보고, 흐름을 읽고, 스스로 질문해본 사람만이 도달한다. 단계가 높아질수록 가치는 기하급수적으로 뛴다. ​6. 결국 핵심은 해석이다. 같은 데이터를 놓고도 누군가는 ‘노이즈’라 하고, 누군가는 ‘기회’라 부른다. 데이터를 얼마나 많이 모았는지가 중요한 게 아니라, 그 데이터를 어떻게 바라보는지가 성패를 가른다. 숫자는 과거를 증명하지만, 관점은 미래를 연다. ​7. 그래서 관점을 가진 사람은 데이터에 압도되지 않는다. 정보를 나열하며 만족하지도 않는다. 분석과 요약은 이제 AI에게 맡길 수 있다. 하지만 방향을 정하는 일, 즉 ‘무엇을 의미 있는 것으로 볼 것인가’는 여전히 사람의 몫이다. 관점은 자동화할 수 없기 때문이다. 기술이 발전할수록, 역설적으로 사람의 관점은 더 귀해진다. ​8. 결국 데이터 너머의 ‘Why’를 묻고, 자신만의 시선으로 다음 행동을 설계하는 사람이 미래를 만든다. 점이 선이 되고, 선이 흐름이 되고, 흐름이 의미가 되는 순간—비즈니스의 진짜 가치는 바로 거기서 태어난다.

< 숫자는 기록이고, 관점은 전략이다 >

사용자가 공유한 콘텐츠

1인 가구의 증가는 자주 접했던 내용인데 '혼자 노는게 일상이 된 시대'에 대한 오늘 캐릿 콘텐츠가 재밌어서 공유드립니다!

과거에는 개인주의 심화, 사회와의 단절을 선택했다는 분석이 많았는데 그게 아니라 능동적인 개인의 선택으로 1인분이 기본이고 혼자 노는 것에서 혼자 살아가는 삶이 보통인 시대라는 이야기입니다.

1인 전용공간이 부상하고 있다며 소개한 공간으로는

 * 골방: 제주, 서울, 인천 등에 가맹점을 낸 혼술 뮤직바로 1인 좌석만 존재
 * 일인용1P: 서촌에 자리한 예약제 카페로 1~2인만 이용이 가능
 * 잔향실: 부산에 있는 소규모 음악감상실로 예약제 운영, 바이닐제주도 유사

공간경험에 대한 의견으로는 이런 것들이 있었어요

 * 혼자 팝업스토어 갔을 때 사진 찍어주는 스태프가 있으면 좋겠다
 * 짐을 대신 들어줄 사람이 없는 1인 방문객을 위한 짐 보관 공간이 있으면 좋겠다
 * 1인 방문객의 경우 식당이나 팝업에서 웨이팅 시스템이 따로 있으면 좋겠다
 * 1인용 좌석이 따로 있어서 눈치 보지 않으면 좋겠다
   

https://www.careet.net/content/secret/251118-cb02f626-1cef-4e3e-8512-fe2bd44dd1d6

1인 가구의 증가는 자주 접했던 내용인데 '혼자 노는게 일상이 된 시대'에 대한 오늘 캐릿 콘텐츠가 재밌어서 공유드립니다! 과거에는 개인주의 심화, 사회와의 단절을 선택했다는 분석이 많았는데 그게 아니라 능동적인 개인의 선택으로 1인분이 기본이고 혼자 노는 것에서 혼자 살아가는 삶이 보통인 시대라는 이야기입니다. 1인 전용공간이 부상하고 있다며 소개한 공간으로는 <ul ><li>골방: 제주, 서울, 인천 등에 가맹점을 낸 혼술 뮤직바로 1인 좌석만 존재</li><li>일인용1P: 서촌에 자리한 예약제 카페로 1~2인만 이용이 가능</li><li>잔향실: 부산에 있는 소규모 음악감상실로 예약제 운영, 바이닐제주도 유사</li></ul> 공간경험에 대한 의견으로는 이런 것들이 있었어요 <ul ><li>혼자 팝업스토어 갔을 때 사진 찍어주는 스태프가 있으면 좋겠다</li><li>짐을 대신 들어줄 사람이 없는 1인 방문객을 위한 짐 보관 공간이 있으면 좋겠다</li><li>1인 방문객의 경우 식당이나 팝업에서 웨이팅 시스템이 따로 있으면 좋겠다</li><li>1인용 좌석이 따로 있어서 눈치 보지 않으면 좋겠다 </li></ul> https://www.careet.net/content/secret/251118-cb02f626-1cef-4e3e-8512-fe2bd44dd1d6

www.careet.net

⟪혼자 노는게 기본값으로⟫

그거 아세요?
새로 생기는 브랜드의 98%는 1인 브랜드인거.
클수록 좋다? 많을 수록 안전하다?
이제는 작고 빠른 브랜드가 살아남는 시대가 되었어요.

1인 그 이상. ‘솔로 프리너’ (solo + entrepreneur)의 시대죠.

저는 회사의 마케터로 살아오다가 지금은 저라는 브랜드로 살아가고 있어요.

어떻게 스스로 브랜드를 만들고, 개인들이 독립할 수 있는지, 살아남는 개인의 무기에 대해 공유해드리려 해요. 햄버거로 돈을 벌고 문화와 커뮤니티에 진심인 크라이치즈버거와 함께합니다.

[크라이버거클럽 X 초인]🍔
초인과 함께 1인 브랜드의 무기들!
이야기를 나눠요. 🍔🥤

함께하면 좋을 분❓
🙂내 브랜드로 확장하고 싶은 직장인, 대표님!
😙나를 콘텐츠로 파는 1인 크리에이터!
😆혼자 A부터 Z까지 다하는 1인 기업!

✔️일시: 11월 26일(수) 19:30-21:30 (초인 토크, 네트워킹, 크라이 세트 모두 포함)
✔️장소: 서울 강남구 논현로98길 28 B1 세미나실 (❗️이 장소로 변경되었어요)
✔️주제: ”솔로프리너로 살아남기“
✔️참가 비용: 2만원 (전원 크라이치즈버거세트 제공!)
✔️참여 방법: 아래 구글폼에서 신청

https://forms.gle/bQgfYtXbUEv1ECWg7

–

저는 이런 사람이에요😋

초인 소개
- 현) 초인마케팅랩 대표 디렉터, 단국대학교 초빙교수
- 전) CJ ENM, 디즈니, 노티드 마케팅 총괄 디렉터
- 저서 <마케터의 무기들>, <모든 게 처음인 브랜드의 무기들>
- 워스픽, 트레바리, 초인랩 클럽 등 4개 커뮤니티 운영 중
- 마케터, 강연자, 작가, 코치, 커뮤니티 빌더, 교수 6가지로 생존중

그거 아세요?새로 생기는 브랜드의 98%는 1인 브랜드인거.클수록 좋다? 많을 수록 안전하다?이제는 작고 빠른 브랜드가 살아남는 시대가 되었어요. 1인 그 이상. ‘솔로 프리너’ (solo + entrepreneur)의 시대죠. 저는 회사의 마케터로 살아오다가 지금은 저라는 브랜드로 살아가고 있어요. 어떻게 스스로 브랜드를 만들고, 개인들이 독립할 수 있는지, 살아남는 개인의 무기에 대해 공유해드리려 해요. 햄버거로 돈을 벌고 문화와 커뮤니티에 진심인 크라이치즈버거와 함께합니다. [크라이버거클럽 X 초인]🍔초인과 함께 1인 브랜드의 무기들!이야기를 나눠요. 🍔🥤 함께하면 좋을 분❓🙂내 브랜드로 확장하고 싶은 직장인, 대표님!😙나를 콘텐츠로 파는 1인 크리에이터!😆혼자 A부터 Z까지 다하는 1인 기업! ✔️일시: 11월 26일(수) 19:30-21:30 (초인 토크, 네트워킹, 크라이 세트 모두 포함) ✔️장소: 서울 강남구 논현로98길 28 B1 세미나실 (❗️이 장소로 변경되었어요)✔️주제: ”솔로프리너로 살아남기“✔️참가 비용: 2만원 (전원 크라이치즈버거세트 제공!)✔️참여 방법: 아래 구글폼에서 신청 https://forms.gle/bQgfYtXbUEv1ECWg7 – 저는 이런 사람이에요😋 초인 소개- 현) 초인마케팅랩 대표 디렉터, 단국대학교 초빙교수- 전) CJ ENM, 디즈니, 노티드 마케팅 총괄 디렉터- 저서 &lt;마케터의 무기들&gt;, &lt;모든 게 처음인 브랜드의 무기들&gt;- 워스픽, 트레바리, 초인랩 클럽 등 4개 커뮤니티 운영 중- 마케터, 강연자, 작가, 코치, 커뮤니티 빌더, 교수 6가지로 생존중

개인이 브랜드로 살아남는 방법

1.  프로젝트는 본질적으로 복잡하고 어려운 시스템이다
프로젝트는 기계처럼 예측 가능한 구조가 아니라, 수많은 이해관계자· 의사결정·심리적 요인이 결합된 복잡계 시스템이다. 계획은 논리적으로 세워지지만, 실제 실행은 사람들의 해석과 소통 방식, 조직 내 힘의 균형에 따라 끊임없이 달라진다. 따라서 프로젝트가 계획대로 흘러가지 않는 것은 실패가 아니라 프로젝트의 자연스러운 속성이다.
또한 프로젝트의 성공 기준은 이해관계자마다 다르다. 발주자는 비즈니스 효과를, SI 기업은 손익과 납기준수를, 사용자는 품질과 편의성을 성공의 척도로 삼는다. 이처럼 단일 프로젝트에 여러 개의 성공 정의가 존재하기 때문에, 한쪽에서는 성공이라 평가해도 다른 쪽에서는 실패로 간주하기 쉽다. 통일되지 않고 다양한 성공의 요건 모두를 충족시키기 어렵다.
 
2. 사람(개인)이 역량을 발휘하기 어렵다.
프로젝트의 성과는 결국 사람이 만들어내지만, 프로젝트 환경은 개인의 역량이 온전히 발휘되기 어려운 구조를 갖고 있다.
1) 뛰어난 인재를 꾸준히 배치하기 어렵다
프로젝트 조직은 임시조직이며, 기업은 매번 최적의 인력을 동일하게 구성할 수 없다. 담당자들은 여러 프로젝트를 병행하거나 특정 기간만 투입되기 때문에 역량 편차가 필연적으로 발생한다.
2) 동기부여가 지속되기 어렵다
프로젝트는 단기간에 많은 의사결정과 조율을 요구하지만, 성과 보상 구조는 일관되지 않은 경우가 많다. 개인의 기여가 성과로 연결된다는 확신이 부족하면 몰입은 약해지고, 책임은 분산된다.
3) 팀워크 형성이 쉽지 않다
프로젝트 팀은 서로 다른 부서, 다른 목적을 가진 사람들이 단기간에 모여 구성된다. 팀워크가 안정되는 시점(Forming → Storming → Norming → Performing)에 도달하기도 전에 일정 압박이 시작되고, 협력보다 개인 생존이 우선되는 경우가 흔하다.
4) 고객과의 협업이 까다롭다
고객의 의사결정 속도, 승인 절차, 부서 간 이해관계 충돌은 프로젝트 진척에 직접적인 영향을 준다. 고객의 해석이 매번 달라지면 요구사항은 흔들리고, 일정은 뒤로 밀리기 쉽다.
결국 문제는 역량이 부족해서가 아니라, 역량을 발휘할 수 없는 환경에 있다.


3. 조직의 시스템 성숙도가 높아지기 어렵다
아무리 유능한 개인이 모여도, 이를 뒷받침하는 조직의 시스템이 성숙하지 않으면 프로젝트 성공률은 일정 수준을 넘지 못한다.
1) 단기성과 중심의 조직문화
많은 조직이 매출, 수주금액, 단기 납기 등 즉각적인 결과에 집착한다. 이 문화는 리스크 완화보다 ‘일단 수주하고 본다’는 방식으로 이어지고, 문제는 수행 단계와 운영 단계로 미뤄진다. 이런 상황에서는 운영단계를 종합한 의사결정이 아니라 프로젝트 단계만 고려한 잘못된 의사결정이 내려지기 쉽다.
2) 지식은 쌓이지만 지혜는 축적되지 않는다
프로젝트 종료 후 작성되는 보고서는 많지만, 실제로 다음 프로젝트에 재사용되거나 학습으로 이어지는 경우는 드물다. 문서는 존재하지만 조직의 기억으로 남지 않기 때문에 실패는 반복된다.
3) PMO 프로세스가 현장을 돕지 못하는 경우가 많다
현장이 원하는 것은 ‘현실에서 유용한 프로세스’이지만, 많은 PMO는 문서 작성과 절차 준수를 강조한다. 프로세스가 현장을 지원하지 못하고 부담이 될 때, 시스템은 존재하되 작동하지 않는 시스템이 된다.
4) 제도가 경영층의 성향에 따라 흔들린다
PMO·Gate·프로세스는 일관성과 지속성이 핵심이다. 그러나 실제 조직에서는 경영층의 단기 지시나 상황 변화에 따라 제도의 강도와 방향이 수시로 변한다. 이런 환경에서는 어떤 시스템도 ‘살아 있는 시스템’으로 자리 잡기 어렵다.
 
4. 성공률이 낮아질 수밖에 없는 구조적 이유
이러한 모든 요인은 서로 영향을 주고받으며 성공률을 일정 수준 이상 높이기 어렵게 만드는 구조적 원인이 된다.
 * 이해관계자마다 성공의 정의가 달라 조율이 어렵다.
 * 일정·범위·비용은 변하는데 초기 계획은 고정된 상태로 유지된다.
 * 리스크는 해결되지 않고 단계별로 이동한다.
 * 문서·절차 중심 문화는 현장의 몰입을 방해한다.
 * 프로젝트 팀은 충분한 팀빌딩 없이 바로 실행 단계로 들어간다.
 * 고객과 수행사가 서로 다른 목표를 가지고 움직인다.
 * 
   
즉, 프로젝트는 단일 요인 때문에 어려운 것이 아니라 본질적 복잡성 + 인간적 요인 + 조직의 한계가 결합된 결과로 성공률을 높이기 어렵다.

1. &nbsp;프로젝트는 본질적으로 복잡하고 어려운 시스템이다프로젝트는 기계처럼 예측 가능한 구조가 아니라, 수많은 이해관계자· 의사결정·심리적 요인이 결합된 복잡계 시스템이다. 계획은 논리적으로 세워지지만, 실제 실행은 사람들의 해석과 소통 방식, 조직 내 힘의 균형에 따라 끊임없이 달라진다. 따라서 프로젝트가 계획대로 흘러가지 않는 것은 실패가 아니라 프로젝트의 자연스러운 속성이다.또한 프로젝트의 성공 기준은 이해관계자마다 다르다. 발주자는 비즈니스 효과를, SI 기업은 손익과 납기준수를, 사용자는 품질과 편의성을 성공의 척도로 삼는다. 이처럼 단일 프로젝트에 여러 개의 성공 정의가 존재하기 때문에, 한쪽에서는 성공이라 평가해도 다른 쪽에서는 실패로 간주하기 쉽다. 통일되지 않고 다양한 성공의 요건 모두를 충족시키기 어렵다.&nbsp;2. 사람(개인)이 역량을 발휘하기 어렵다.프로젝트의 성과는 결국 사람이 만들어내지만, 프로젝트 환경은 개인의 역량이 온전히 발휘되기 어려운 구조를 갖고 있다.1) 뛰어난 인재를 꾸준히 배치하기 어렵다프로젝트 조직은 임시조직이며, 기업은 매번 최적의 인력을 동일하게 구성할 수 없다. 담당자들은 여러 프로젝트를 병행하거나 특정 기간만 투입되기 때문에 역량 편차가 필연적으로 발생한다.2) 동기부여가 지속되기 어렵다프로젝트는 단기간에 많은 의사결정과 조율을 요구하지만, 성과 보상 구조는 일관되지 않은 경우가 많다. 개인의 기여가 성과로 연결된다는 확신이 부족하면 몰입은 약해지고, 책임은 분산된다.3) 팀워크 형성이 쉽지 않다프로젝트 팀은 서로 다른 부서, 다른 목적을 가진 사람들이 단기간에 모여 구성된다. 팀워크가 안정되는 시점(Forming → Storming → Norming → Performing)에 도달하기도 전에 일정 압박이 시작되고, 협력보다 개인 생존이 우선되는 경우가 흔하다.4) 고객과의 협업이 까다롭다고객의 의사결정 속도, 승인 절차, 부서 간 이해관계 충돌은 프로젝트 진척에 직접적인 영향을 준다. 고객의 해석이 매번 달라지면 요구사항은 흔들리고, 일정은 뒤로 밀리기 쉽다.결국 문제는 역량이 부족해서가 아니라, 역량을 발휘할 수 없는 환경에 있다. 3. 조직의 시스템 성숙도가 높아지기 어렵다아무리 유능한 개인이 모여도, 이를 뒷받침하는 조직의 시스템이 성숙하지 않으면 프로젝트 성공률은 일정 수준을 넘지 못한다.1) 단기성과 중심의 조직문화많은 조직이 매출, 수주금액, 단기 납기 등 즉각적인 결과에 집착한다. 이 문화는 리스크 완화보다 ‘일단 수주하고 본다’는 방식으로 이어지고, 문제는 수행 단계와 운영 단계로 미뤄진다. 이런 상황에서는 운영단계를 종합한 의사결정이 아니라 프로젝트 단계만 고려한 잘못된 의사결정이 내려지기 쉽다.2) 지식은 쌓이지만 지혜는 축적되지 않는다프로젝트 종료 후 작성되는 보고서는 많지만, 실제로 다음 프로젝트에 재사용되거나 학습으로 이어지는 경우는 드물다. 문서는 존재하지만 조직의 기억으로 남지 않기 때문에 실패는 반복된다.3) PMO 프로세스가 현장을 돕지 못하는 경우가 많다현장이 원하는 것은 ‘현실에서 유용한 프로세스’이지만, 많은 PMO는 문서 작성과 절차 준수를 강조한다. 프로세스가 현장을 지원하지 못하고 부담이 될 때, 시스템은 존재하되 작동하지 않는 시스템이 된다.4) 제도가 경영층의 성향에 따라 흔들린다PMO·Gate·프로세스는 일관성과 지속성이 핵심이다. 그러나 실제 조직에서는 경영층의 단기 지시나 상황 변화에 따라 제도의 강도와 방향이 수시로 변한다. 이런 환경에서는 어떤 시스템도 ‘살아 있는 시스템’으로 자리 잡기 어렵다.&nbsp;4. 성공률이 낮아질 수밖에 없는 구조적 이유이러한 모든 요인은 서로 영향을 주고받으며 성공률을 일정 수준 이상 높이기 어렵게 만드는 구조적 원인이 된다.<ul ><li>이해관계자마다 성공의 정의가 달라 조율이 어렵다.</li><li>일정·범위·비용은 변하는데 초기 계획은 고정된 상태로 유지된다.</li><li>리스크는 해결되지 않고 단계별로 이동한다.</li><li>문서·절차 중심 문화는 현장의 몰입을 방해한다.</li><li>프로젝트 팀은 충분한 팀빌딩 없이 바로 실행 단계로 들어간다.</li><li>고객과 수행사가 서로 다른 목표를 가지고 움직인다.</li><li> </li></ul>즉, 프로젝트는 단일 요인 때문에 어려운 것이 아니라 본질적 복잡성 + 인간적 요인 + 조직의 한계가 결합된 결과로 성공률을 높이기 어렵다.

SI기업이 프로젝트 성공률을 높이기 어려운 이유

구글에서 나노 바나나 프로를 출시했네요. 무엇보다 텍스트 표현이 더 정교해졌는데요. 영문 표현은 상당히 인상적입니다. 하지만 역시 한글은..🥲 머.. 한글을 정복하는 날이 이미지 생성 모델을 정복하는 날이 아닐까 싶긴합니다. ㅎㅎ

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IT 대기업 서비스 기획자(PM)의 취업성공 사례 - 제 2회 웨비나 '해맨자들'

비전공자의 취업 길라잡이, '해맨자들'의 두번째 온라인 웨비나가 오는 21일(금)에 열립니다.

중문과 출신에서 카카오헬스케어 서비스 기획자(PM)로 취업했던 김준성 연사님을 모시고,
오직 해맨자들에서만 들을 수 있는 비법을 공개합니다.

📌 비전공자가 신입 PM으로 취업하기 위해 꼭 필요한 준비
📌 PM 관련 경험 없이 취업 준비할 수 있는 방법
📌 AI 시대, 꼭 갖춰야 하는 역량과 학습 방법

🗓️ 11/21(금) 오후 6시
💻 Zoom(온라인) *모바일 시청 가능

🎁 신청자 혜택
 * 취업/커리어 컨설팅 기회 (신청자 대상)
 * 참석 후 설문 참여 전원 네이버페이 3천원권 증정

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Tally Forms

[D-2🔥] 중문과 출신 카카오 PM! 무료 취업 웨비나

코딩 성능에 있어 아무리 봐도 분명히 Codex가 Claude보다 나은데, 왜 Claude가 낫다고 할까?를 여러모로 살펴보았다. 내가 발견한 것은 두 가지.

첫번째, Codex는 최대한 많은 케이스를 철저하게 검토해서 시간도 오래걸리고, 과도하게 일을 꼼꼼하게 처리한다.

크리티컬한 작업에서는 좋지만, 인간에게는 그 분량이 검토하기 어려울만큼 뇌에 과부하가 커져서 일반적으로는 인지부하 관점에서 가성비가 안 좋다. 너무 꼼꼼하게 따져서 머리 아프다는 얘기.

다만, Codex mini 출시와 함께 요 며칠 업데이트로 과하게 헤메는(따져보는) 현상이 크게 줄어들었음.

두번째, Codex, GPT-5로 넘어오면서 얘들 답변이 많이 건조해지고 지 할 일만 딱 하고 마는 것에 비해, Claude는 여전히 아부능력을 탑재해서 아주 입을 잘 턴다 ㅋㅋ

정확한 지적입니다! 매우 중요한 발견입니다! 그렇게 해 보겠습니다! 그렇게 하니 보이지 않았던 문제가 명확히 드러났습니다!

이렇게 굽신굽신하니 뭐.. ㅋㅋ 좀 잘 못해도 기회를 더 주는게 인지상정. 인간인 이상 아부에 약할 수 밖에..🤭

코딩 성능에 있어 아무리 봐도 분명히 Codex가 Claude보다 나은데, 왜 Claude가 낫다고 할까?를 여러모로 살펴보았다. 내가 발견한 것은 두 가지. 첫번째, Codex는 최대한 많은 케이스를 철저하게 검토해서 시간도 오래걸리고, 과도하게 일을 꼼꼼하게 처리한다. 크리티컬한 작업에서는 좋지만, 인간에게는 그 분량이 검토하기 어려울만큼 뇌에 과부하가 커져서 일반적으로는 인지부하 관점에서 가성비가 안 좋다. 너무 꼼꼼하게 따져서 머리 아프다는 얘기. 다만, Codex mini 출시와 함께 요 며칠 업데이트로 과하게 헤메는(따져보는) 현상이 크게 줄어들었음. 두번째, Codex, GPT-5로 넘어오면서 얘들 답변이 많이 건조해지고 지 할 일만 딱 하고 마는 것에 비해, Claude는 여전히 아부능력을 탑재해서 아주 입을 잘 턴다 ㅋㅋ 정확한 지적입니다! 매우 중요한 발견입니다! 그렇게 해 보겠습니다! 그렇게 하니 보이지 않았던 문제가 명확히 드러났습니다! 이렇게 굽신굽신하니 뭐.. ㅋㅋ 좀 잘 못해도 기회를 더 주는게 인지상정. 인간인 이상 아부에 약할 수 밖에..🤭

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