편애하는 리더가 빠지는 함정 | ★★★ 출간 즉시 아마존, 월스트리트 저널, 뉴욕 타임스 베스트셀러 ★★★ 전 세계 18개 언어로 번역 출간 ★★★ 2019년 블룸버그 선정 CEO와 창업가가 가장 많이 추천한 도서 1위 ★★★ 2019년 올해의 책 선정: 아마존, 블룸버그, 파이낸셜 타...

흐름출판 | 편애하는 리더가 빠지는 함정 - 교보문고

균형을 유지해서 어느 한 상태가 다른 상태를 압도하지 않게 하려면 필요한 것이 있다. 바로 ‘룬샷’을 도모하는 예술가와 ‘프랜차이즈’를 도모하는 병사가 똑같이 사랑받는다고 느껴야 한다는 것. 나약하고 모호한 소리처럼 들릴 수도 있지만, 아주 현실적인 얘기이자 자주 간과되는 요소다.

✅룬샷 (Loonshot)
• 주창자를 나사 빠진 사람으로 취급하며, 다들 무시하고 홀대하는 프로젝트
예시) 아이폰

✅프랜차이즈 (Franchise)
• 룬샷으로 탄생한 제품의 후속작 또는 업데이트 버전
예시) <제임스 본드> 시리즈의 26번째 영화

벨연구소의 전신이 되는 조직을 만든 뒤에 베일은 이렇게 썼다. “나머지를 희생시키면서 어느 특정 사업부나 부서, 그룹을 편애한다면 반드시 전체의 균형이 깨진다.” 그러나 대부분의 집단에서 병사는 자연스레 병사를 편애하고, 예술가는 예술가를 편애하는 함정에 빠진다.

잡스가 1985년 애플에서 쫓겨난 사건이나 넥스트에서 벌인 뒤죽박죽 일 처리는 이미 유명하다. 1975년 스티브 워즈니악(Steve Wozniak)은 마이크로프로세서와 키보드, 스크린을 결합해서 초기 개인용 컴퓨터 중에 하나를 만들었다. 잡스는 워즈니악에게 직장을 그만두고 함께 회사를 차리자고 설득했다.

그러나 애플 I과 애플 II의 초창기 성공 이후 경쟁자들은 금세 애플을 앞질렀다. 1980년 아타리(Atari)와 라디오섁(RadioShack)은 애플보다 대략 7배나 많은 컴퓨터(TRS-80)를 팔았다. 1983년 코모도어는 겨우 2년 전에 출시한 IBM PC로 시장을 장악해 1등에 크게 밀리지 않는 2등을 하고 있었다.

애플의 주가는 10퍼센트 이하까지 폭락했고 이익은 빠르게 줄어들고 있었다. 그러나 줄줄이 이어진 실패작보다 애플의 미래를 더 위험하게 만든 것은 핵심 인력의 연이은 퇴사였다. 회사를 떠나는 직원이 줄을 잇는 것은 회사 기능에 심각한 문제가 있다는 뜻이다.

앞서 이야기했듯 시어도어 베일은 벨연구소의 전신이 되는 조직을 설립한 후, 그 어떤 집단도 ‘나머지를 희생시키면서 어느 한쪽을 편애한다면 반드시 전체의 균형이 깨질 것’이라고 했다. 룬샷과 프랜차이즈를 똑같이 사랑하려면 타고난 성향을 극복해야 한다. 예술가는 예술가를 편애하고, 병사는 병사를 편애하게 마련이기 때문이다.

잡스는 매킨토시를 연구하는 팀원들을 대놓고 자랑스럽게 ‘예술가’라고 불렀다. 애플 II 라는 프랜차이즈를 개발하고 있던, 회사의 나머지 조직은 ‘멍청이’라고 불렀다. 애플 II 개발자들은 이에 반발해서 ‘멍청이’라는 이름의 광대 그림이 그려진 단추를 스스로 달기까지 했다.

잡스와 함께 애플을 설립한 스티브 워즈니악은 애플 II 프랜차이즈 개발을 계속했고, 테디베어 같은 인상의 엔지니어였던 그는 업계나 사내에서 널리 사랑을 받았는데, 사임하면서는 조직원들의 사기를 꺾는 잡스의 공격적 행동에 대해 공개적으로 불만을 표시했다.

애플 II를 개발하던 인력의 이탈이 얼마나 흔했으면 누구는 이런 농담까지 했다. “누가 상사가 부른다고 하면, 이름을 꼭 확인하도록 해.” 조직에 독버섯이 퍼져나갔다. 그리고 얼마 지나지 않아 매킨토시를 개발하던 핵심 설계자들까지 회사를 떠나기 시작했다.

애플 첫 재임 시절에 스티브 잡스는 맥(Mac) 컴퓨터를 연구하던 자신의 룬샷 그룹을 “해적들” 내지는 “예술가들”이라고 불렀다(당연히 그는 본인이 최고의 해적이자 예술가라고 생각했다).

반면 애플 II 프랜차이즈를 개발 중이던 그룹은 “평범한 해병”이라고 일축했다. 잡스가 예술가를 떠받들고 병사를 업신여김으로써 두 그룹 사이에 형성된 적대감이 얼마나 컸던지, 사람들은 두 그룹이 각각 입주해 있던 건물 사이의 샛길을 ‘비무장지대’라고 불렀다.

이 적대감은 양쪽 제품 모두에 손해가 됐다. 잡스가 아끼던 맥 컴퓨터는 시장에 출시됐으나 상업적으로 실패했다. 애플은 심각한 재정 압박에 직면했다. 잡스는 축출됐고 존 스컬리(John Sculley)가 그 자리를 이어받았다. 결국 스컬리가 맥 컴퓨터도 구해내고 재정 안정성도 회복했다.

12년이 흘러 다시 애플로 돌아온 잡스는 조니 아이브(Jony Ive) 같은 예술가와 팀 쿡(Tim Cook) 같은 병사를 똑같이 사랑하는 밥법을 터득한 상태였다. 기회를 동등하게 부여하는 능력을 타고나기는 어렵다. 하지만 연습을 통해 키울 수는 있다. 예술가와 병사를 똑같이 사랑하여 동적평형을 만들어내라!

균형을 유지해서 어느 한 상태가 다른 상태를 압도하지 않게 하려면 필요한 것이 있다. 바로 ‘룬샷’을 도모하는 예술가와 ‘프랜차이즈’를 도모하는 병사가 똑같이 사랑받는다고 느껴야 한다는 것. 나약하고 모호한 소리처럼 들릴 수도 있지만, 아주 현실적인 얘기이자 자주 간과되는 요소다. ✅룬샷 (Loonshot)• 주창자를 나사 빠진 사람으로 취급하며, 다들 무시하고 홀대하는 프로젝트예시) 아이폰 ✅프랜차이즈 (Franchise)• 룬샷으로 탄생한 제품의 후속작 또는 업데이트 버전예시) &lt;제임스 본드&gt; 시리즈의 26번째 영화 벨연구소의 전신이 되는 조직을 만든 뒤에 베일은 이렇게 썼다. “나머지를 희생시키면서 어느 특정 사업부나 부서, 그룹을 편애한다면 반드시 전체의 균형이 깨진다.” 그러나 대부분의 집단에서 병사는 자연스레 병사를 편애하고, 예술가는 예술가를 편애하는 함정에 빠진다. 잡스가 1985년 애플에서 쫓겨난 사건이나 넥스트에서 벌인 뒤죽박죽 일 처리는 이미 유명하다. 1975년 스티브 워즈니악(Steve Wozniak)은 마이크로프로세서와 키보드, 스크린을 결합해서 초기 개인용 컴퓨터 중에 하나를 만들었다. 잡스는 워즈니악에게 직장을 그만두고 함께 회사를 차리자고 설득했다. 그러나 애플 I과 애플 II의 초창기 성공 이후 경쟁자들은 금세 애플을 앞질렀다. 1980년 아타리(Atari)와 라디오섁(RadioShack)은 애플보다 대략 7배나 많은 컴퓨터(TRS-80)를 팔았다. 1983년 코모도어는 겨우 2년 전에 출시한 IBM PC로 시장을 장악해 1등에 크게 밀리지 않는 2등을 하고 있었다. 애플의 주가는 10퍼센트 이하까지 폭락했고 이익은 빠르게 줄어들고 있었다. 그러나 줄줄이 이어진 실패작보다 애플의 미래를 더 위험하게 만든 것은 핵심 인력의 연이은 퇴사였다. 회사를 떠나는 직원이 줄을 잇는 것은 회사 기능에 심각한 문제가 있다는 뜻이다. 앞서 이야기했듯 시어도어 베일은 벨연구소의 전신이 되는 조직을 설립한 후, 그 어떤 집단도 ‘나머지를 희생시키면서 어느 한쪽을 편애한다면 반드시 전체의 균형이 깨질 것’이라고 했다. 룬샷과 프랜차이즈를 똑같이 사랑하려면 타고난 성향을 극복해야 한다. 예술가는 예술가를 편애하고, 병사는 병사를 편애하게 마련이기 때문이다. 잡스는 매킨토시를 연구하는 팀원들을 대놓고 자랑스럽게 ‘예술가’라고 불렀다. 애플 II 라는 프랜차이즈를 개발하고 있던, 회사의 나머지 조직은 ‘멍청이’라고 불렀다. 애플 II 개발자들은 이에 반발해서 ‘멍청이’라는 이름의 광대 그림이 그려진 단추를 스스로 달기까지 했다. 잡스와 함께 애플을 설립한 스티브 워즈니악은 애플 II 프랜차이즈 개발을 계속했고, 테디베어 같은 인상의 엔지니어였던 그는 업계나 사내에서 널리 사랑을 받았는데, 사임하면서는 조직원들의 사기를 꺾는 잡스의 공격적 행동에 대해 공개적으로 불만을 표시했다. 애플 II를 개발하던 인력의 이탈이 얼마나 흔했으면 누구는 이런 농담까지 했다. “누가 상사가 부른다고 하면, 이름을 꼭 확인하도록 해.” 조직에 독버섯이 퍼져나갔다. 그리고 얼마 지나지 않아 매킨토시를 개발하던 핵심 설계자들까지 회사를 떠나기 시작했다. 애플 첫 재임 시절에 스티브 잡스는 맥(Mac) 컴퓨터를 연구하던 자신의 룬샷 그룹을 “해적들” 내지는 “예술가들”이라고 불렀다(당연히 그는 본인이 최고의 해적이자 예술가라고 생각했다). 반면 애플 II 프랜차이즈를 개발 중이던 그룹은 “평범한 해병”이라고 일축했다. 잡스가 예술가를 떠받들고 병사를 업신여김으로써 두 그룹 사이에 형성된 적대감이 얼마나 컸던지, 사람들은 두 그룹이 각각 입주해 있던 건물 사이의 샛길을 ‘비무장지대’라고 불렀다. 이 적대감은 양쪽 제품 모두에 손해가 됐다. 잡스가 아끼던 맥 컴퓨터는 시장에 출시됐으나 상업적으로 실패했다. 애플은 심각한 재정 압박에 직면했다. 잡스는 축출됐고 존 스컬리(John Sculley)가 그 자리를 이어받았다. 결국 스컬리가 맥 컴퓨터도 구해내고 재정 안정성도 회복했다. 12년이 흘러 다시 애플로 돌아온 잡스는 조니 아이브(Jony Ive) 같은 예술가와 팀 쿡(Tim Cook) 같은 병사를 똑같이 사랑하는 밥법을 터득한 상태였다. 기회를 동등하게 부여하는 능력을 타고나기는 어렵다. 하지만 연습을 통해 키울 수는 있다. 예술가와 병사를 똑같이 사랑하여 동적평형을 만들어내라!

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어제는 회사 창립 7주년 기념 이벤트가 있었습니다. 구성원들을 위해 의미 있는 시간을 만들고자 조직문화 TF에서 다양한 아이디어를 고민한 끝에, 가장 좋은 선물은 '휴가'라는 결론에 도달했습니다. 만장일치로 창립 기념일에 휴가를 제공하자는 의견이 모였고, 이를 경영진에게 보고했습니다.

하지만 단순한 휴가보다, 유익한 강의로 하루를 시작하고 여유 있게 쉴 수 있다면 더 좋겠다는 의견이 나왔고, 결국 오전 2시간 동안 강의를 듣고, 특별한 점심 식사를 함께한 후, 오후에는 자유롭게 휴식을 취하는 방식으로 하루 일정을 구성하게 되었습니다.

창립 기념 특별 강의 주제는 'AI 시대, 일 잘하는 사람의 AI 활용법'이었습니다. 강의는 우아한형제들에서 프론트엔드 엔지니어로 근무 중인 임동준 님께서 맡아주셨습니다. 결론부터 말씀드리자면, 강의는 매우 알차고 유익했습니다. 준비된 강의 자료를 통해 강사님의 사고방식과 업무 태도를 엿볼 수 있었고, 저 역시 많은 인사이트를 얻으며 강사님을 벤치마킹해야겠다는 다짐을 하게 되었습니다.

AI 시대에 '일 잘하는 사람'이란 단순히 AI 도구를 잘 활용하는 사람을 의미하지 않습니다. AI에 의존하기보다는, 자신의 사고력과 AI의 제안을 비교하고 분석하여 더 나은 결과를 도출할 수 있는 사람이 되어야 합니다. 편리함만을 추구하다 보면, 사고력은 약화되고 결국 AI에 의해 대체될 수 있습니다. 인간이 AI를 활용한다는 것은 인간의 지능 위에 인공지능을 덧입혀 더 나은 결과를 만들어내는 과정이어야 합니다.

도구의 사용법을 다른 이에게 알려줄 때도 마찬가지입니다. 단순한 기능 설명이 아니라, 그것을 어떤 목적과 맥락에서 활용하는지가 중요합니다. 예를 들어, 엑셀의 단축키나 함수를 많이 안다고 해서 데이터 분석을 잘하는 것은 아닙니다. 분석하려는 데이터의 성격과 목적을 이해한 뒤, 적절한 도구를 선택하고 활용할 수 있어야 비로소 '잘하는 것'입니다.

AI 활용 역시 마찬가지입니다. AI에게 질문을 던지고 답을 그대로 실무에 적용하는 것은 반쪽짜리 활용입니다. 어떤 목적을 위해 AI를 활용할지 정의하고, 그 목적에 맞게 질문하고, 나온 답변을 실무에 맞게 가공하고 적용하는 사고 과정이 반드시 필요합니다.

기능이나 서비스를 개발할 때도 마찬가지입니다. 처음부터 AI에게 "이걸 만들어줘"라고 요청하기보다는, 자신이 만들고자 하는 바를 구체적으로 정의하고 핵심 기능을 먼저 기획해 본 후, 이를 기준으로 AI에게 코드를 요청하고 비교하는 방식이 효과적입니다. 이렇게 하면 AI의 지식 위에 자신의 사고를 더해가는 과정이 됩니다.

AI는 멘토이자 코치, 선생님의 역할을 할 수 있습니다. 방대한 지식과 다양한 사례를 바탕으로 시행착오를 줄여주는 조력자로 AI를 활용할 수 있다면 훌륭합니다. 다만, 모든 것을 AI에게 맡기는 것은 매우 위험한 접근입니다. 인간의 능력은 사용하지 않으면 정체되는 것이 아니라 퇴보한다는 사실을 잊지 말아야 합니다. 두뇌도 근육처럼 쓰면 쓸수록 강화됩니다.

예를 들어, 디자인을 AI에게 맡겼을 때 매번 다른 스타일로 결과물이 나와 실망한 경험이 있을 수 있습니다. 원하는 스타일의 통일성을 유지하려면, 핵심 디자인 요소나 '디자인 에센스'를 AI에게 명확히 전달해야 합니다. 원하는 질감이나 분위기, 컬러 등을 공유하면 AI도 일관된 결과물을 제공할 수 있습니다.

AI가 전부 해결해 줄 것이라는 기대는 실망으로 이어질 수 있습니다. 미래에는 더 나은 결과를 제공해 줄지도 모르지만, 현재는 우리가 원하는 결과를 얻기 위해 명확한 요구사항과 핵심 요소를 전달하는 능력이 무엇보다 중요합니다. AI를 제대로 활용하려면, 먼저 우리가 하는 일의 본질과 에센스를 스스로 이해하고 있어야 합니다.
결국, 인간의 상상력과 기계의 데이터를 조화롭게 결합할 수 있을 때, 진정한 시너지가 발휘됩니다.

﻿어제는 회사 창립 7주년 기념 이벤트가 있었습니다. 구성원들을 위해 의미 있는 시간을 만들고자 조직문화 TF에서 다양한 아이디어를 고민한 끝에, 가장 좋은 선물은 '휴가'라는 결론에 도달했습니다. 만장일치로 창립 기념일에 휴가를 제공하자는 의견이 모였고, 이를 경영진에게 보고했습니다. 하지만 단순한 휴가보다, 유익한 강의로 하루를 시작하고 여유 있게 쉴 수 있다면 더 좋겠다는 의견이 나왔고, 결국 오전 2시간 동안 강의를 듣고, 특별한 점심 식사를 함께한 후, 오후에는 자유롭게 휴식을 취하는 방식으로 하루 일정을 구성하게 되었습니다. 창립 기념 특별 강의 주제는 'AI 시대, 일 잘하는 사람의 AI 활용법'이었습니다. 강의는 우아한형제들에서 프론트엔드 엔지니어로 근무 중인 임동준 님께서 맡아주셨습니다. 결론부터 말씀드리자면, 강의는 매우 알차고 유익했습니다. 준비된 강의 자료를 통해 강사님의 사고방식과 업무 태도를 엿볼 수 있었고, 저 역시 많은 인사이트를 얻으며 강사님을 벤치마킹해야겠다는 다짐을 하게 되었습니다. AI 시대에 '일 잘하는 사람'이란 단순히 AI 도구를 잘 활용하는 사람을 의미하지 않습니다. AI에 의존하기보다는, 자신의 사고력과 AI의 제안을 비교하고 분석하여 더 나은 결과를 도출할 수 있는 사람이 되어야 합니다. 편리함만을 추구하다 보면, 사고력은 약화되고 결국 AI에 의해 대체될 수 있습니다. 인간이 AI를 활용한다는 것은 인간의 지능 위에 인공지능을 덧입혀 더 나은 결과를 만들어내는 과정이어야 합니다. 도구의 사용법을 다른 이에게 알려줄 때도 마찬가지입니다. 단순한 기능 설명이 아니라, 그것을 어떤 목적과 맥락에서 활용하는지가 중요합니다. 예를 들어, 엑셀의 단축키나 함수를 많이 안다고 해서 데이터 분석을 잘하는 것은 아닙니다. 분석하려는 데이터의 성격과 목적을 이해한 뒤, 적절한 도구를 선택하고 활용할 수 있어야 비로소 '잘하는 것'입니다. AI 활용 역시 마찬가지입니다. AI에게 질문을 던지고 답을 그대로 실무에 적용하는 것은 반쪽짜리 활용입니다. 어떤 목적을 위해 AI를 활용할지 정의하고, 그 목적에 맞게 질문하고, 나온 답변을 실무에 맞게 가공하고 적용하는 사고 과정이 반드시 필요합니다. 기능이나 서비스를 개발할 때도 마찬가지입니다. 처음부터 AI에게 "이걸 만들어줘"라고 요청하기보다는, 자신이 만들고자 하는 바를 구체적으로 정의하고 핵심 기능을 먼저 기획해 본 후, 이를 기준으로 AI에게 코드를 요청하고 비교하는 방식이 효과적입니다. 이렇게 하면 AI의 지식 위에 자신의 사고를 더해가는 과정이 됩니다. AI는 멘토이자 코치, 선생님의 역할을 할 수 있습니다. 방대한 지식과 다양한 사례를 바탕으로 시행착오를 줄여주는 조력자로 AI를 활용할 수 있다면 훌륭합니다. 다만, 모든 것을 AI에게 맡기는 것은 매우 위험한 접근입니다. 인간의 능력은 사용하지 않으면 정체되는 것이 아니라 퇴보한다는 사실을 잊지 말아야 합니다. 두뇌도 근육처럼 쓰면 쓸수록 강화됩니다. 예를 들어, 디자인을 AI에게 맡겼을 때 매번 다른 스타일로 결과물이 나와 실망한 경험이 있을 수 있습니다. 원하는 스타일의 통일성을 유지하려면, 핵심 디자인 요소나 '디자인 에센스'를 AI에게 명확히 전달해야 합니다. 원하는 질감이나 분위기, 컬러 등을 공유하면 AI도 일관된 결과물을 제공할 수 있습니다. AI가 전부 해결해 줄 것이라는 기대는 실망으로 이어질 수 있습니다. 미래에는 더 나은 결과를 제공해 줄지도 모르지만, 현재는 우리가 원하는 결과를 얻기 위해 명확한 요구사항과 핵심 요소를 전달하는 능력이 무엇보다 중요합니다. AI를 제대로 활용하려면, 먼저 우리가 하는 일의 본질과 에센스를 스스로 이해하고 있어야 합니다.결국, 인간의 상상력과 기계의 데이터를 조화롭게 결합할 수 있을 때, 진정한 시너지가 발휘됩니다.﻿

일 잘하는 사람은 AI를 어떻게 쓸까?

1. 당신에게는 세 가지 여과 장치가 있는데, 첫째는 당신의 집착, 둘째는 당신의 신념, 셋째는 당신의 두려움입니다.

2. 당신의 집착: 당신이 집착하는 것들을 유발하거나 위협하는 것에 눈길을 모으고 다른 것들은 쳐다보지도 않습니다. 욕심 사나운 장사꾼이 돈 되는 일 아니면 관심도 없듯이, 당신도 집착하고 있는 대상이 아닌 것들에는 흥미가 없는 거예요.

3. 당신의 신념: 자기와 믿음이 같은 사람들하고 만 어울리고 자기 믿음을 위협하는 사람들을 배척하는 광신자가 주변에 있나요? 그를 잘 보면, 사람의 신념이 본인에게 무슨 짓을 하는지 알 수 있을 것입니다.

4. 당신의 두려움: 당신이 일주일 안에 형이 집행될 것을 알게 된 사형수라면 아마 다른 어떤 것에도 마음을 모을 수 없을 거예요. 그게 두려움이 하는 일입니다. 두려움은 당신으로 하여금 한 가지 또는 몇 가지에만 신경을 쓰고 다른 모든 것을 배척하게 만들지요.

#사랑으로가는길 📚
#앤소니드멜로

1. 당신에게는 세 가지 여과 장치가 있는데, 첫째는 당신의 집착, 둘째는 당신의 신념, 셋째는 당신의 두려움입니다. ​2. 당신의 집착: 당신이 집착하는 것들을 유발하거나 위협하는 것에 눈길을 모으고 다른 것들은 쳐다보지도 않습니다. 욕심 사나운 장사꾼이 돈 되는 일 아니면 관심도 없듯이, 당신도 집착하고 있는 대상이 아닌 것들에는 흥미가 없는 거예요. ​3. 당신의 신념: 자기와 믿음이 같은 사람들하고 만 어울리고 자기 믿음을 위협하는 사람들을 배척하는 광신자가 주변에 있나요? 그를 잘 보면, 사람의 신념이 본인에게 무슨 짓을 하는지 알 수 있을 것입니다. ​4. 당신의 두려움: 당신이 일주일 안에 형이 집행될 것을 알게 된 사형수라면 아마 다른 어떤 것에도 마음을 모을 수 없을 거예요. 그게 두려움이 하는 일입니다. 두려움은 당신으로 하여금 한 가지 또는 몇 가지에만 신경을 쓰고 다른 모든 것을 배척하게 만들지요. #사랑으로가는길 📚 #앤소니드멜로

< 집착, 신념, 두려움 – 당신을 망치는 3가지 필터 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223855116890

리더. 국어사전에 따르면 리더란 조직이나 단체에서 전체를 이끌어가는 위치에 있는 사람이라고 기술되어 있다. 지식백과사전에 보면 어떤 조직이나 단체 등에서 목표의 달성이나 방향에 따라 이끌어 가는 중심적인 위치에 있는 사람, 그 외의 구성원에 대해서 결정의 책임을 지고 또한 집단과 외부와의 조정 기능의 역할도 하고 있는 사람이라고 되어 있다. 공식적인 집단에

[시사뉴스] 【박성태 칼럼】 리더가 독재를 하게 되는 두가지 이유

리더. 국어사전을 보면 조직이나 단체에서 전체를 이끌어가는 위치에 있는 사람이라고 기술되어 있다. 지식백과사전에는 어떤 조직이나 단체에서 목표의 달성이나 방향에 따라 이끌어 가는 중심적인 위치에 있는 사람, 구성원들에 대한 결정의 책임을 지고 또한 집단 외부와의 조정 기능의 역할도 하는 사람이라고 되어 있다.

공식적인 집단에서는 장(長)으로서의 직무나 권한, 책임이 할당되어 있으므로 장이 즉 리더가 된다(공식적 리더). 그러나 비공식적인 집단의 경우는 사회제도적인 구속이 아니라 상황, 크기, 각 구성원의 능력 등에 따라 어떤 특정의 인간이 리더가 된다(비공식적 리더).

이렇듯 조직이 큰 사회든 적은 사회든. 공식적 집단이든 비공식 집단이든 리더는 항상 존재한다. 가정에는 가장이 있고, 학교에는 교장이 있고, 회사에는 팀장, 임원, 대표가 있고, 정부에는 장관, 대통령이 있다.

그런데 리더 중에는 구성원들과의 소통, 적절한 권력분립 등으로 조직을 유연하게 이끌어가는 리더도 있지만, 리더라는 권한을 가지고 독재를 하는 경우도 있다.

독재란 ‘홀로(獨) 재단(裁)하는 것’ 즉, 특정한 개인이나 계급, 단체가 어떤 분야에서 모든 권력을 차지하여 모든 일을 독단으로 처리하는 것을 일컫는다. 주변을 살펴보면 유연한 리더, 구성원들을 존중하고 섬기는 서번트 리더보다 독재적이고 독불장군식의 리더가 오히려 많은 것 같다.

리더가 독재를 하는 이유가 뭘까? 크게 두가지 이유에서 일 것 같다. 모두 참모가 어떤 역할을 하느냐에 따라 리더가 독재를 하느냐 여부가 달려 있다고 본다. 참모란 원래 군대용어지만 일반적으로는 어떤 조직이나 단체 등에서 리더(장)을 도와 어떤 일을 꾀하고 꾸미는 데에 참여하는 사람이다.

참모는 자기 자신을 내세우기보다 철저히 리더를 위해 일을 해야 하고, 리더가 그릇된 판단과 길을 가지 않도록 참모 역할을 해야 한다. 그러기위해서는 직언(直言)도 마다하지 않아야 한다. 대표적인 참모가 삼국지에 등장하는 제갈량, 방통, 주유 등을 꼽을 수 있다.

1️⃣리더가 독재를 하게 되는 첫 번째 이유는 참모가 제 기능을 못하고 모두 예스맨으로 전락했을 경우다. 리더가 하고자 하는 모든 일에 참모들이 어떠한 의견도 내지 못한 채 “맞습니다. 옳습니다. 지당하십니다.”라고 할 때 리더는 독재를 자행하게 된다.

왜 참모들이 예스맨으로 전략할까? 다분히 리더의 성향에 따라 그렇게 될 것이다. 리더가 남의 말을 안 듣는다든가, 참모들의 조언을 개무시한다든가, 개무시 정도가 아니라 핀잔을 준다든가 하면 자연히 참모들은 예스맨으로 전락할 수밖에 없고, 리더는 독재와 전횡을 부릴 수밖에 없게 된다.

2️⃣두 번째 이유는 참모들이 리더를 아예 무시해버리는 경우다. 리더가 자신이 가장 똑똑하고, 자신이 가장 많이 안다고 생각할 때 “당신들이 뭘 안다고 조언이야? 나도 산전수전 해양 수상전까지 다 겪어서 그 정도는 다 알아” 이러한 태도를 보이게 된다.

이런 상황이 반복되면, 참모들은 “그래 리더 당신이 다 알아서 하슈. 말해봐야 아무 소용없으니 그냥 입 다물고 있을 게요”라고 변해 버린다. 일체 어떤 의견도 내지 않고 “그래, 잘하나 한번 볼게”라고 방관자가 되어버리는 것이다.

리더가 독재의 함정에 빠져 들지 않으려면 리더로서의 자존심과 권위는 뒤로 하고, 구성원들 특히 참모들이 목표에 대한 계획과 지시를 완벽하게 이해할 수 있도록 자유로운 의사소통 여건을 보장하고 시간을 할애해야 한다. 당신이 리더라면 ‘나 지금 독재하고 있는 것 아닌가’, 만약 참모라면 ‘나 지금 제대로 참모역할 하고 있나’를 되돌아보자.

리더. 국어사전을 보면 조직이나 단체에서 전체를 이끌어가는 위치에 있는 사람이라고 기술되어 있다. 지식백과사전에는 어떤 조직이나 단체에서 목표의 달성이나 방향에 따라 이끌어 가는 중심적인 위치에 있는 사람, 구성원들에 대한 결정의 책임을 지고 또한 집단 외부와의 조정 기능의 역할도 하는 사람이라고 되어 있다. 공식적인 집단에서는 장(長)으로서의 직무나 권한, 책임이 할당되어 있으므로 장이 즉 리더가 된다(공식적 리더). 그러나 비공식적인 집단의 경우는 사회제도적인 구속이 아니라 상황, 크기, 각 구성원의 능력 등에 따라 어떤 특정의 인간이 리더가 된다(비공식적 리더). 이렇듯 조직이 큰 사회든 적은 사회든. 공식적 집단이든 비공식 집단이든 리더는 항상 존재한다. 가정에는 가장이 있고, 학교에는 교장이 있고, 회사에는 팀장, 임원, 대표가 있고, 정부에는 장관, 대통령이 있다. 그런데 리더 중에는 구성원들과의 소통, 적절한 권력분립 등으로 조직을 유연하게 이끌어가는 리더도 있지만, 리더라는 권한을 가지고 독재를 하는 경우도 있다. 독재란 ‘홀로(獨) 재단(裁)하는 것’ 즉, 특정한 개인이나 계급, 단체가 어떤 분야에서 모든 권력을 차지하여 모든 일을 독단으로 처리하는 것을 일컫는다. 주변을 살펴보면 유연한 리더, 구성원들을 존중하고 섬기는 서번트 리더보다 독재적이고 독불장군식의 리더가 오히려 많은 것 같다. 리더가 독재를 하는 이유가 뭘까? 크게 두가지 이유에서 일 것 같다. 모두 참모가 어떤 역할을 하느냐에 따라 리더가 독재를 하느냐 여부가 달려 있다고 본다. 참모란 원래 군대용어지만 일반적으로는 어떤 조직이나 단체 등에서 리더(장)을 도와 어떤 일을 꾀하고 꾸미는 데에 참여하는 사람이다. 참모는 자기 자신을 내세우기보다 철저히 리더를 위해 일을 해야 하고, 리더가 그릇된 판단과 길을 가지 않도록 참모 역할을 해야 한다. 그러기위해서는 직언(直言)도 마다하지 않아야 한다. 대표적인 참모가 삼국지에 등장하는 제갈량, 방통, 주유 등을 꼽을 수 있다. 1️⃣리더가 독재를 하게 되는 첫 번째 이유는 참모가 제 기능을 못하고 모두 예스맨으로 전락했을 경우다. 리더가 하고자 하는 모든 일에 참모들이 어떠한 의견도 내지 못한 채 “맞습니다. 옳습니다. 지당하십니다.”라고 할 때 리더는 독재를 자행하게 된다. 왜 참모들이 예스맨으로 전략할까? 다분히 리더의 성향에 따라 그렇게 될 것이다. 리더가 남의 말을 안 듣는다든가, 참모들의 조언을 개무시한다든가, 개무시 정도가 아니라 핀잔을 준다든가 하면 자연히 참모들은 예스맨으로 전락할 수밖에 없고, 리더는 독재와 전횡을 부릴 수밖에 없게 된다. 2️⃣두 번째 이유는 참모들이 리더를 아예 무시해버리는 경우다. 리더가 자신이 가장 똑똑하고, 자신이 가장 많이 안다고 생각할 때 “당신들이 뭘 안다고 조언이야? 나도 산전수전 해양 수상전까지 다 겪어서 그 정도는 다 알아” 이러한 태도를 보이게 된다. 이런 상황이 반복되면, 참모들은 “그래 리더 당신이 다 알아서 하슈. 말해봐야 아무 소용없으니 그냥 입 다물고 있을 게요”라고 변해 버린다. 일체 어떤 의견도 내지 않고 “그래, 잘하나 한번 볼게”라고 방관자가 되어버리는 것이다. 리더가 독재의 함정에 빠져 들지 않으려면 리더로서의 자존심과 권위는 뒤로 하고, 구성원들 특히 참모들이 목표에 대한 계획과 지시를 완벽하게 이해할 수 있도록 자유로운 의사소통 여건을 보장하고 시간을 할애해야 한다. 당신이 리더라면 ‘나 지금 독재하고 있는 것 아닌가’, 만약 참모라면 ‘나 지금 제대로 참모역할 하고 있나’를 되돌아보자.

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일상을 돌아볼까요? 이미 우리 삶에서 점점 더 많은 순간 AI가 제안하는 정보와 경로 안에서 선택하고 있습니다.  검색창의 자동완성, 알고리즘 기반의 영상과 음악 추천, 필요한 상품에 대한 큐레이션까지. 겉으로는 “내가 고른다”고 느끼지만 실은 AI가 이미 구성한 선택지 안에서만 고르고 있는 것일지도 모릅니다.  우리는 어느 순간부터 선택의 주체가 아니라 

판을 짜는 AI와 질문하는 조직(상)

① AI는 도구를 넘어 ‘판을 짜는 존재’가 되었다
과거의 AI는 인간이 선택하고 사용하는 보조 도구였지만, 이제는 정보의 구조와 흐름까지 설계하는 행위자(Agent)로 기능한다.
예: AI가 회의록의 핵심을 스스로 결정하거나, 채용 기준까지 설정하는 사례.

② AI가 만든 선택지를 ‘그냥’ 따르고 있다
사용자 입장에서는 “내가 선택했다”는 착각을 하지만, 실제로는 AI가 제한한 옵션 내에서만 행동한다. 우리는 선택이 아니라 선택지의 사용자가 되고 있음.

③ 질문이 없는 곳에 AI는 권위가 된다
문화적으로 질문이 억제되어온 한국 사회에서는, AI에도 의심이나 비판 없이 순응하는 경향이 강하다. 그 결과 AI가 주는 판단을 그대로 받아들이게 되고, 이는 기술의 권위화로 이어진다.

④ 중요한 건 ‘정답’이 아니라 ‘정답이 나온 구조’다
우리는 “이 답이 맞는가?”보다 “이 답은 어떤 구조에서 나왔는가?”를 질문해야 한다. 판을 설계한 구조와 기준, 배제된 요소, 권력의 주체에 대한 감각이 필요하다.

⑤ 질문하는 조직만이 기술에 종속되지 않는다
AI가 만든 선택지를 재해석하고, 거부할 수 있는 조직문화가 사고의 주도권을 회복한다. 구성원 스스로 판을 바꾸는 질문을 던질 수 있어야 진정한 혁신이 가능하다.

“질문하는 조직을 위한 2단 구성”
① 메타인지
지금 내가 보고 있는 구조 자체를 자각하는 능력
② 구조적 질문력
겉으로 보이는 결과 대신, 그 결과가 나온 시스템 원리를 묻는 힘
③ 권력 감지 감각
이 선택지를 누가 만들었고, 누구에게 유리한가를 읽는 눈
④ 패러다임 전환
‘이 방식이 당연하다’는 전제를 깨고, 전혀 다른 선택을 상상하는 능력

AI의 대답보다 중요한 건, 그 대답이 어떻게 만들어졌는지 질문할 수 있는 힘

① AI는 도구를 넘어 ‘판을 짜는 존재’가 되었다과거의 AI는 인간이 선택하고 사용하는 보조 도구였지만, 이제는 정보의 구조와 흐름까지 설계하는 행위자(Agent)로 기능한다.예: AI가 회의록의 핵심을 스스로 결정하거나, 채용 기준까지 설정하는 사례. ② AI가 만든 선택지를 ‘그냥’ 따르고 있다사용자 입장에서는 “내가 선택했다”는 착각을 하지만, 실제로는 AI가 제한한 옵션 내에서만 행동한다. 우리는 선택이 아니라 선택지의 사용자가 되고 있음. ③ 질문이 없는 곳에 AI는 권위가 된다문화적으로 질문이 억제되어온 한국 사회에서는, AI에도 의심이나 비판 없이 순응하는 경향이 강하다. 그 결과 AI가 주는 판단을 그대로 받아들이게 되고, 이는 기술의 권위화로 이어진다. ④ 중요한 건 ‘정답’이 아니라 ‘정답이 나온 구조’다우리는 “이 답이 맞는가?”보다 “이 답은 어떤 구조에서 나왔는가?”를 질문해야 한다. 판을 설계한 구조와 기준, 배제된 요소, 권력의 주체에 대한 감각이 필요하다. ⑤ 질문하는 조직만이 기술에 종속되지 않는다AI가 만든 선택지를 재해석하고, 거부할 수 있는 조직문화가 사고의 주도권을 회복한다. 구성원 스스로 판을 바꾸는 질문을 던질 수 있어야 진정한 혁신이 가능하다. “질문하는 조직을 위한 2단 구성”① 메타인지 지금 내가 보고 있는 구조 자체를 자각하는 능력 ② 구조적 질문력	겉으로 보이는 결과 대신, 그 결과가 나온 시스템 원리를 묻는 힘 ③ 권력 감지 감각	이 선택지를 누가 만들었고, 누구에게 유리한가를 읽는 눈④ 패러다임 전환	‘이 방식이 당연하다’는 전제를 깨고, 전혀 다른 선택을 상상하는 능력 <code >AI의 대답보다 중요한 건, 그 대답이 어떻게 만들어졌는지 질문할 수 있는 힘</code>

Brunch Story

👋 판을 짜는 AI와 질문하는 조직(상)

최근 몇 년간 글로벌 뷰티 트렌드를 이끌고 있는 'K뷰티'가 가시적인 성과를 거둔 것으로 나타났다. 주요 브랜드들이 평균 80%대 성장률을 기록했고 매출 3000억원을 돌파한 브랜드도 여럿 나왔다. 올해도 미국발 관

'K뷰티' 거품 아니었다…'1조 클럽' 탄생 눈 앞

1. 지난해 주요 K-뷰티 브랜드들 중 3000억 원 이상의 매출을 기록한 곳은 8곳에 달했다.

2. 이들 중 6곳은 지난해 처음으로 3000억 원 고지를 밟았으며, 이 8개사의 지난해 평균 매출 성장률만 99.7%이다. 전년 대비 매출이 평균적으로 두 배가량 뛰었다는 얘기다.

3. 2023년보다 매출이 100% 이상 늘어난 '퀀텀 점프'를 (실질적으로) 이룬 브랜드도 3곳이나 됐다. 스킨1004를 운영하는 크레이버는 지난해 매출이 전년 대비 232.7% 급증한 3181억 원을 기록했다. 스킨1004 브랜드로만 2800억 원의 매출을 올렸다.

4. 스킨케어 브랜드 '아누아'를 운영하는 더파운더즈도 같은 기간 매출이 1432억 원에서 4278억 원으로 3배 가까이 늘어나며 K-뷰티 스타트업 경쟁에서 단숨에 최상위권으로 치고 올라가는 데 성공했다.

5. 에이피알과 구다이글로벌은 모두 매출 '1조 클럽' 가입을 목전에 두고 있다. '조선미녀'로 미국에서 대성공을 거둔 구다이글로벌은 지난해 매출이 3309억 원으로 전년 대비 137% 늘었다.

6. 에이피알은 화장품에 집중하는 경쟁사들과 달리 '뷰티 디바이스'를 앞세운 '투 트랙' 전략으로 외연을 확장했다. 에이피알의 뷰티 디바이스 부문(에이지알) 매출은 지난해 3126억 원, 올해 1분기 909억 원으로 전체 매출의 30%를 웃돈다.

7. 장기 불황으로 전반적으로 경기가 침체한 상황에서 K-뷰티 스타트업들이 지난해 초고속 성장을 이어간 데에는 해외 시장에서의 성공이 큰 역할을 했다. 국내보다 해외 매출 비중이 높은 만큼 불황에 따른 영향을 그만큼 덜 받았기 때문이다.

8. 한국무역통계진흥원에 따르면, 지난해 한국 화장품 수출액은 역대 최대인 102억 달러(약 14조 원)를 기록했다.

9. 특히 구매력이 낮은 동남아시아나 중국이 아닌 미국과 일본 등 국내보다 구매력이 높은 선진국을 중심으로 시장을 키운 것이 주효했다. 실제로 주요 K-뷰티 브랜드들은 일본에서 인지도를 얻고 몸집을 키운 뒤 이를 바탕으로 미국 시장에 진출하는 코스를 밟고 있다.

10. 지난해 매출이 3배 이상 늘어난 스킨1004는 미국·중국·일본·동남아 등 해외 시장 매출이 98%에 달한다. 매출 성장률이 200% 가까웠던 아누아 역시 스킨1004와 마찬가지로 전체 매출의 90% 이상을 해외에서 벌어들이고 있다. 매출에 비해 국내 인지도가 낮은 이유다.

1. 지난해 주요 K-뷰티 브랜드들 중 3000억 원 이상의 매출을 기록한 곳은 8곳에 달했다. 2. 이들 중 6곳은 지난해 처음으로 3000억 원 고지를 밟았으며, 이 8개사의 지난해 평균 매출 성장률만 99.7%이다. 전년 대비 매출이 평균적으로 두 배가량 뛰었다는 얘기다. 3. 2023년보다 매출이 100% 이상 늘어난 '퀀텀 점프'를 (실질적으로) 이룬 브랜드도 3곳이나 됐다. 스킨1004를 운영하는 크레이버는 지난해 매출이 전년 대비 232.7% 급증한 3181억 원을 기록했다. 스킨1004 브랜드로만 2800억 원의 매출을 올렸다. 4. 스킨케어 브랜드 '아누아'를 운영하는 더파운더즈도 같은 기간 매출이 1432억 원에서 4278억 원으로 3배 가까이 늘어나며 K-뷰티 스타트업 경쟁에서 단숨에 최상위권으로 치고 올라가는 데 성공했다. 5. 에이피알과 구다이글로벌은 모두 매출 '1조 클럽' 가입을 목전에 두고 있다. '조선미녀'로 미국에서 대성공을 거둔 구다이글로벌은 지난해 매출이 3309억 원으로 전년 대비 137% 늘었다. 6. 에이피알은 화장품에 집중하는 경쟁사들과 달리 '뷰티 디바이스'를 앞세운 '투 트랙' 전략으로 외연을 확장했다. 에이피알의 뷰티 디바이스 부문(에이지알) 매출은 지난해 3126억 원, 올해 1분기 909억 원으로 전체 매출의 30%를 웃돈다. 7. 장기 불황으로 전반적으로 경기가 침체한 상황에서 K-뷰티 스타트업들이 지난해 초고속 성장을 이어간 데에는 해외 시장에서의 성공이 큰 역할을 했다. 국내보다 해외 매출 비중이 높은 만큼 불황에 따른 영향을 그만큼 덜 받았기 때문이다. 8. 한국무역통계진흥원에 따르면, 지난해 한국 화장품 수출액은 역대 최대인 102억 달러(약 14조 원)를 기록했다. 9. 특히 구매력이 낮은 동남아시아나 중국이 아닌 미국과 일본 등 국내보다 구매력이 높은 선진국을 중심으로 시장을 키운 것이 주효했다. 실제로 주요 K-뷰티 브랜드들은 일본에서 인지도를 얻고 몸집을 키운 뒤 이를 바탕으로 미국 시장에 진출하는 코스를 밟고 있다. 10. 지난해 매출이 3배 이상 늘어난 스킨1004는 미국·중국·일본·동남아 등 해외 시장 매출이 98%에 달한다. 매출 성장률이 200% 가까웠던 아누아 역시 스킨1004와 마찬가지로 전체 매출의 90% 이상을 해외에서 벌어들이고 있다. 매출에 비해 국내 인지도가 낮은 이유다.

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요즘 K-화장품이 미쳤어요! ㄷㄷ

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한때 천만원에 거래가 되기도 했던 Manus를 "Bedrock-Manus"로 무료 오픈소스로 공개합니다. 아래는 이를 활용한 "Deep Research" 기능입니다. 데모 영상, 깃헙 코드까지 보실 수 있습니다. 이렇게 다 공개해도 되나싶네요 ㅎㅎ

🔍 Deep Research란? AI가 웹을 자동으로 탐색해서 심층적인 조사 보고서를 작성해주는 기능입니다.

✨ 주요 특징:
1️⃣ 복합적 정보 수집 및 분석
2️⃣ 자동화된 심층 리서치 프로세스
3️⃣ AWS Bedrock 기반 고도화된 AI 활용

🔗 오픈소스로 제공되니, 필요하신 분들은 언제든 자유롭게 활용해 보세요!

📺 Demo: hhttps://www.youtube.com/watch?v=Pb1lJTSLI98
👉 Code:
- Deep-researh based on Bedrock Manus: https://lnkd.in/gjfXg2CD
- Bedrock-Manus: https://lnkd.in/eCQ4qjir

여러분의 프로젝트나 업무에 도움이 되길 바라며, 사용 후기나 개선 아이디어도 공유해 주시면 더욱 발전시켜 나가겠습니다.

(AWS GenAI Specialist SA이신 장동진 박사님이 올리신 자료입니다. 더 많은 자료는 아래 유툽 채널을 참조하세요! 진짜 금광입니다....)
https://www.youtube.com/@dongjinjang5551

한때 천만원에 거래가 되기도 했던 Manus를 "Bedrock-Manus"로 무료 오픈소스로 공개합니다. 아래는 이를 활용한 "Deep Research" 기능입니다. 데모 영상, 깃헙 코드까지 보실 수 있습니다. 이렇게 다 공개해도 되나싶네요 ㅎㅎ 🔍 Deep Research란? AI가 웹을 자동으로 탐색해서 심층적인 조사 보고서를 작성해주는 기능입니다. ✨ 주요 특징: 1️⃣ 복합적 정보 수집 및 분석 2️⃣ 자동화된 심층 리서치 프로세스 3️⃣ AWS Bedrock 기반 고도화된 AI 활용 🔗 오픈소스로 제공되니, 필요하신 분들은 언제든 자유롭게 활용해 보세요! 📺 Demo: hhttps://www.youtube.com/watch?v=Pb1lJTSLI98 👉 Code: - Deep-researh based on Bedrock Manus: https://lnkd.in/gjfXg2CD - Bedrock-Manus: https://lnkd.in/eCQ4qjir 여러분의 프로젝트나 업무에 도움이 되길 바라며, 사용 후기나 개선 아이디어도 공유해 주시면 더욱 발전시켜 나가겠습니다. (AWS GenAI Specialist SA이신 장동진 박사님이 올리신 자료입니다. 더 많은 자료는 아래 유툽 채널을 참조하세요! 진짜 금광입니다....)https://www.youtube.com/@dongjinjang5551

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한때 천만원에 거래되었던 Manus, Bedrock 무료 오픈소스로 공개

<포트폴리오, 리얼하게 시작하는 법>

UX 포트폴리오는 진짜 문제에서 출발할 때
훨씬 설득력이 생깁니다.

기획 제안형이라도 무작정 빅데이터나 사회적 문제에서 시작하기보다 커뮤니티·앱스토어·SNS 리뷰등에서 실제 사용자의 불편을 살펴보는 것을 추천합니다.

예를 들어
- 카카오 인증이 어려워 기프티콘을 못 쓰는 고령층 리뷰
- 맘카페에 올라온 사용이 불편하다는 특정 앱 후기
- 앱스토어 리뷰 속 이탈 원인 등에서
문제의 해상도를 높게 정의해볼 수 있습니다.

&lt;포트폴리오, 리얼하게 시작하는 법&gt; UX 포트폴리오는 진짜 문제에서 출발할 때훨씬 설득력이 생깁니다. 기획 제안형이라도 무작정 빅데이터나 사회적 문제에서 시작하기보다 커뮤니티·앱스토어·SNS 리뷰등에서 실제 사용자의 불편을 살펴보는 것을 추천합니다. 예를 들어- 카카오 인증이 어려워 기프티콘을 못 쓰는 고령층 리뷰- 맘카페에 올라온 사용이 불편하다는 특정 앱 후기- 앱스토어 리뷰 속 이탈 원인 등에서문제의 해상도를 높게 정의해볼 수 있습니다.

포트폴리오, 리얼하게 시작하는 법

[헤럴드경제=김우영 기자] 음란 영상 플랫폼 ‘온리팬스’가 80억달러(약 11조원)의 기업가치로 매각 협상을 하고 있다고 22일(현지시간) 로이터통신이 소식통을 인용해 보

‘음지의 트위터’ 음란영상 플랫폼 ‘온리팬스’, 11조원에 매각 협상…IPO도 고려 [투자360] - 헤럴드경제

온리팬스는 영국 당국에 제출한 자료에서 2023년 11월 말 기준 66억달러 매출을 올렸다고 밝혔다. 이는 2020년 3억7500만달러에서 크게 증가한 것으로, 로이터는 이 같은 빠른 성장세가 투자자들의 관심을 끌었다고 설명했다.

매각 협상은 최소한 지난 3월부터 진행됐으며, 2주 안에 협상이 타결될 수 있다고 소식통은 밝혔다. 다만 타결 가능성은 여전히 미지수다.

이들 소식통은 온리팬스가 기업공개(IPO)도 고려하고 있다고 전했다.

https://mbiz.heraldcorp.com/article/10493822?ref=naver

온리팬스는 영국 당국에 제출한 자료에서 2023년 11월 말 기준 66억달러 매출을 올렸다고 밝혔다. 이는 2020년 3억7500만달러에서 크게 증가한 것으로, 로이터는 이 같은 빠른 성장세가 투자자들의 관심을 끌었다고 설명했다. 매각 협상은 최소한 지난 3월부터 진행됐으며, 2주 안에 협상이 타결될 수 있다고 소식통은 밝혔다. 다만 타결 가능성은 여전히 미지수다. 이들 소식통은 온리팬스가 기업공개(IPO)도 고려하고 있다고 전했다. https://mbiz.heraldcorp.com/article/10493822?ref=naver

헤럴드경제

1. 네이버를 두 번 다녔다. 퇴사 후 다른 회사들을 거쳐 다시 입사했다. 지금은 모르겠으나 당시에는 비개발 직군 재입사는 처음 있는 일이었다. 대표와 창업자의 컨펌까지 필요했다. 다른 이유는 아니다. 사례가 없던 예외 케이스였기 때문이다.

2. 네이버 다녀요. 낯선 누군가를 만나서 나를 소개한다. 그 이상의 질문은 없었다. 회사의 브랜드와 이미지 때문이었을까. 네이버에서 무슨 일을 하는지 궁금해하는 사람은 없었다. 나는 직장인이었다. 누구나 알고 선망의 대상이 되는 회사를 다니는.

3. 쿠팡과 마이리얼트립. 전자는 전 국민이 아는 회사고, 후자도 여행씬에서는 선 굵은 회사가 됐다. 하지만 내가 합류했을 때는 전혀 아니었다. 그저 이제 막 시작하는 작은 스타트업이었을 뿐이다.

4. 쿠팡에 있을 때 로켓배송을 런칭했다. 오늘 주문하면 내일 받아요. 지금은 너무 당연하고 자연스럽다. 그 당시에는? 그 누구도 그게 가능하다고 믿지 않았다. 심지어 만드는 사람들조차도.

5. 쿠팡 다녀요. 그게 무슨 회사인데? 당시 네이버 동료를 만났다. 하는 일을 설명했다. 아, 배송하는구나? 구구절절 설명해도 이해시키지 못했다. 그게 맞아요. 대화의 매듭을 짓기 일쑤였다.

6. 마이리얼트립도 똑같았다. 당시 마이 리틀 텔레비전이란 프로그램이 인기였다. 줄여서 마리텔이라 불렀다. 마이리얼트립의 약자는 마리트. 둘의 단어를 모두 다 헷갈려 했다.

7. 그때의 여행 시장은 패키지 상품뿐이었다. 여행을 원하는 고객의 선택지는 많지 않았다. 자유여행의 수요를 받아내는 가이드 투어 시장의 크기는 가늠되기 전이었다. 역시나 하는 일의 설명은 쉽지 않았다. 그냥 여행사구나. 정확한 설명 보다 쉬운 마무리로 끝낼 때가 많았다.

8. 지금, 스페이스오디티도 낯설다. 우리는 팬 중심의 케이팝 생태계를 꿈꾼다. 소비자인 팬에게 쉽고 재밌는 덕질을, 아티스트에게는 새로운 팬이 생기게 돕는다. 이 일은 엔터 사람에게도 생소하다. 씬을 바꿔보려는 시도니까. 평범한 소비자는 이해하기 더 어렵다. 아직은.

9. 회사는 내가 아니다. 멋진 회사명, 그 테두리 안에 있을 때는 회사가 나인 거 같다. 파트너를 대하거나 주변 사람을 만날 때도 역시 동일시된다. 그게 바로 직장인이다. 회사의 미래가 나의 미래인가? 나의 미래는 회사인가? 당연히 둘 다 아니다. 착각하면 안 된다.

10. 직업인은 다르다. 어디에 적을 두고 있건, 가치는 내가 만든다. 나의 역량이 곧 나의 가치다. 주어진 문제를 풀고, 새로운 가치를 만든다. 대부분의 스타트업이 그렇다. 회사명도 내가 하는 일도 아무도 모른다. 그래서 더더욱 내가 중요하다. 오히려 내가 회사를 만들어가야 한다.

11. 평생직장의 시대는 갔다. 이제는 기술로 일자리도 사라진다. 직업인으로써의 내 정체성은 무엇일까. 그것을 어떻게 정의하고, 성장할지의 고민이 더 중요하다. 그래서 '직업'인으로 성장하는데 스타트업은 좋은 '직장'이다.

1. 네이버를 두 번 다녔다. 퇴사 후 다른 회사들을 거쳐 다시 입사했다. 지금은 모르겠으나 당시에는 비개발 직군 재입사는 처음 있는 일이었다. 대표와 창업자의 컨펌까지 필요했다. 다른 이유는 아니다. 사례가 없던 예외 케이스였기 때문이다. ​2. 네이버 다녀요. 낯선 누군가를 만나서 나를 소개한다. 그 이상의 질문은 없었다. 회사의 브랜드와 이미지 때문이었을까. 네이버에서 무슨 일을 하는지 궁금해하는 사람은 없었다. 나는 직장인이었다. 누구나 알고 선망의 대상이 되는 회사를 다니는. ​3. 쿠팡과 마이리얼트립. 전자는 전 국민이 아는 회사고, 후자도 여행씬에서는 선 굵은 회사가 됐다. 하지만 내가 합류했을 때는 전혀 아니었다. 그저 이제 막 시작하는 작은 스타트업이었을 뿐이다. ​4. 쿠팡에 있을 때 로켓배송을 런칭했다. 오늘 주문하면 내일 받아요. 지금은 너무 당연하고 자연스럽다. 그 당시에는? 그 누구도 그게 가능하다고 믿지 않았다. 심지어 만드는 사람들조차도. ​5. 쿠팡 다녀요. 그게 무슨 회사인데? 당시 네이버 동료를 만났다. 하는 일을 설명했다. 아, 배송하는구나? 구구절절 설명해도 이해시키지 못했다. 그게 맞아요. 대화의 매듭을 짓기 일쑤였다. ​6. 마이리얼트립도 똑같았다. 당시 마이 리틀 텔레비전이란 프로그램이 인기였다. 줄여서 마리텔이라 불렀다. 마이리얼트립의 약자는 마리트. 둘의 단어를 모두 다 헷갈려 했다. ​7. 그때의 여행 시장은 패키지 상품뿐이었다. 여행을 원하는 고객의 선택지는 많지 않았다. 자유여행의 수요를 받아내는 가이드 투어 시장의 크기는 가늠되기 전이었다. 역시나 하는 일의 설명은 쉽지 않았다. 그냥 여행사구나. 정확한 설명 보다 쉬운 마무리로 끝낼 때가 많았다. ​8. 지금, 스페이스오디티도 낯설다. 우리는 팬 중심의 케이팝 생태계를 꿈꾼다. 소비자인 팬에게 쉽고 재밌는 덕질을, 아티스트에게는 새로운 팬이 생기게 돕는다. 이 일은 엔터 사람에게도 생소하다. 씬을 바꿔보려는 시도니까. 평범한 소비자는 이해하기 더 어렵다. 아직은. ​9. 회사는 내가 아니다. 멋진 회사명, 그 테두리 안에 있을 때는 회사가 나인 거 같다. 파트너를 대하거나 주변 사람을 만날 때도 역시 동일시된다. 그게 바로 직장인이다. 회사의 미래가 나의 미래인가? 나의 미래는 회사인가? 당연히 둘 다 아니다. 착각하면 안 된다. ​10. 직업인은 다르다. 어디에 적을 두고 있건, 가치는 내가 만든다. 나의 역량이 곧 나의 가치다. 주어진 문제를 풀고, 새로운 가치를 만든다. 대부분의 스타트업이 그렇다. 회사명도 내가 하는 일도 아무도 모른다. 그래서 더더욱 내가 중요하다. 오히려 내가 회사를 만들어가야 한다. ​11. 평생직장의 시대는 갔다. 이제는 기술로 일자리도 사라진다. 직업인으로써의 내 정체성은 무엇일까. 그것을 어떻게 정의하고, 성장할지의 고민이 더 중요하다. 그래서 '직업'인으로 성장하는데 스타트업은 좋은 '직장'이다. ​

< '네이버 다녀요'라는 말에 아무도 무슨 일을 하는지는 묻지 않았다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223874491687

달레와 함께 코딩 테스트를 준비해볼까요?

달레의 코딩 테스트

지난 2년간, 매주 한 문제씩 코딩 테스트 문제를 풀고 그 과정을 유튜브에 기록했습니다. 그렇게 쌓인 영상이 어느덧 100개가 된 거 있죠? 그동안의 노력이 고스란히 담긴 플레이리스트를 쭉 스크롤해보니 괜히 뿌듯해지네요. 🥹

🎞️ 플레이리스트: https://www.youtube.com/playlist?list=PLapoeRAdKitdzTMQ7hq2h5zw39BaAVgbM

많은 분들이 제가 코딩 테스트 문제를 좋아한다고 오해하시는데요. 사실 전 세상에서 코딩 테스트가 제일 두렵고 싫어요. 😭 이직할 때마다 진저리가 나도록 준비해야 했던 코딩 테스트는 늘 스트레스였습니다. 손을 놓고 있자니 감이 떨어질 것 같고, 그렇다고 혼자서 풀자니 재미가 드럽게 없고... 게다가 코딩 테스트에 면접관으로 들어가니 지원자보다 문제에 대해서 더 잘 알아야 하더라고요. 소프트웨어 개발자인 저에게 코딩 테스트는 꼭 해야 하지만 늘 부담스러운, 그런 "필요악" 같은 존재였습니다.

특히 저는 코딩 테스트에서 문제를 푸는 것보다, 그 과정을 효과적으로 표현하고 전달하는 게 쉽지 않아서 늘 고민이었어요. 게다가 제가 면접 때 극도로 긴장을 하는 편이라서 저만의 특별한 훈련이 필요하다고 느꼈지요. 그래서 떠올린 방법이 바로 유튜브에 문제 풀이 영상을 올리는 것이었습니다. 유튜브 초보에게 카메라 앞에서 문제를 푸는 건 실전 면접만큼이나 떨리는 경험이죠 ㅎㅎ 😂

이렇게 한 문제 한 문제 강렬하게 연습하다보니 자연스럽게 유튜브에 올린 문제는 왠만하면 잊어버리지 않게 되었습니다. 댓글로 남겨주신 피드백을 통해 문제를 다양한 시각으로 바라볼 수 있는 능력도 키울 수 있었고요. 혹시 저처럼 코딩 테스트를 어려워하시는 분이 계시다면, 꼭 유튜브가 아니더라도 일부로 불편한 상황을 설정해놓고 자신만의 방식으로 꾸준히 연습해보시길 추천드리고 싶습니다

요즘엔 리트코드 뿐만 아니라 프로그래머스 문제도 풀어달라는 요청이 많네요. 풀 문제가 많습니다 ㅋㅋ 이제 200문제를 향해 달려볼께용~ 🏃‍♂️

지난 2년간, 매주 한 문제씩 코딩 테스트 문제를 풀고 그 과정을 유튜브에 기록했습니다. 그렇게 쌓인 영상이 어느덧 100개가 된 거 있죠? 그동안의 노력이 고스란히 담긴 플레이리스트를 쭉 스크롤해보니 괜히 뿌듯해지네요. 🥹 🎞️ 플레이리스트: https://www.youtube.com/playlist?list=PLapoeRAdKitdzTMQ7hq2h5zw39BaAVgbM 많은 분들이 제가 코딩 테스트 문제를 좋아한다고 오해하시는데요. 사실 전 세상에서 코딩 테스트가 제일 두렵고 싫어요. 😭 이직할 때마다 진저리가 나도록 준비해야 했던 코딩 테스트는 늘 스트레스였습니다. 손을 놓고 있자니 감이 떨어질 것 같고, 그렇다고 혼자서 풀자니 재미가 드럽게 없고... 게다가 코딩 테스트에 면접관으로 들어가니 지원자보다 문제에 대해서 더 잘 알아야 하더라고요. 소프트웨어 개발자인 저에게 코딩 테스트는 꼭 해야 하지만 늘 부담스러운, 그런 "필요악" 같은 존재였습니다. 특히 저는 코딩 테스트에서 문제를 푸는 것보다, 그 과정을 효과적으로 표현하고 전달하는 게 쉽지 않아서 늘 고민이었어요. 게다가 제가 면접 때 극도로 긴장을 하는 편이라서 저만의 특별한 훈련이 필요하다고 느꼈지요. 그래서 떠올린 방법이 바로 유튜브에 문제 풀이 영상을 올리는 것이었습니다. 유튜브 초보에게 카메라 앞에서 문제를 푸는 건 실전 면접만큼이나 떨리는 경험이죠 ㅎㅎ 😂 이렇게 한 문제 한 문제 강렬하게 연습하다보니 자연스럽게 유튜브에 올린 문제는 왠만하면 잊어버리지 않게 되었습니다. 댓글로 남겨주신 피드백을 통해 문제를 다양한 시각으로 바라볼 수 있는 능력도 키울 수 있었고요. 혹시 저처럼 코딩 테스트를 어려워하시는 분이 계시다면, 꼭 유튜브가 아니더라도 일부로 불편한 상황을 설정해놓고 자신만의 방식으로 꾸준히 연습해보시길 추천드리고 싶습니다 요즘엔 리트코드 뿐만 아니라 프로그래머스 문제도 풀어달라는 요청이 많네요. 풀 문제가 많습니다 ㅋㅋ 이제 200문제를 향해 달려볼께용~ 🏃‍♂️

www.youtube.com

🎯 유튜브에 100번째 코딩 테스트 문제 풀이 영상을 올렸습니다!

이번에 우아한형제들 기술 블로그에 "타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기"라는 새 글을 발행하게 되었습니다.

주문웹프론트개발팀(배달의민족 장바구니부터 결제까지 담당)은 다양한 시나리오를 테스트하기 위해 10개가 넘는 시나리오 별 JSON 파일을 관리하고 있었습니다.

하지만 API 모킹을 위한 JSON 파일이 점점 늘어나면서, 변경된 API 스펙을 목 데이터에 실수로 반영하지 않아 개발 환경에서 '흰 화면' 이슈를 겪는 등의 문제가 발생했습니다.

이 글은 타입 안전한 API 모킹을 통해 흰 화면 이슈를 방지하고, 유지보수 비용을 줄이기 위한 여정을 담고 있습니다.

API 모킹 방식에 고민이 있거나 반복적인 모킹 작업에 피로를 느끼는 프론트엔드 개발자분들께 도움이 되었으면 합니다.

https://techblog.woowahan.com/22127/

이번에 우아한형제들 기술 블로그에 "타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기"라는 새 글을 발행하게 되었습니다. 주문웹프론트개발팀(배달의민족 장바구니부터 결제까지 담당)은 다양한 시나리오를 테스트하기 위해 10개가 넘는 시나리오 별 JSON 파일을 관리하고 있었습니다. 하지만 API 모킹을 위한 JSON 파일이 점점 늘어나면서, 변경된 API 스펙을 목 데이터에 실수로 반영하지 않아 개발 환경에서 '흰 화면' 이슈를 겪는 등의 문제가 발생했습니다. 이 글은 타입 안전한 API 모킹을 통해 흰 화면 이슈를 방지하고, 유지보수 비용을 줄이기 위한 여정을 담고 있습니다. API 모킹 방식에 고민이 있거나 반복적인 모킹 작업에 피로를 느끼는 프론트엔드 개발자분들께 도움이 되었으면 합니다. https://techblog.woowahan.com/22127/

타입 안전한 API 모킹으로 프론트엔드 생산성 높이기

구성원들과 일대일(1on1)이나 손님과 커피챗 등을 하다 보면, 종종 커리어에 대한 이야기를 나눈다. 때로는 구체적인 계획을 가지고 대화에 임하는 분들도 있지만, 많은 경우 막연함을 느끼거나 혹시나 뒤처지는 것은 아닐까 하는 조급함(FOMO) 속에서 섣부른 결정을 꺼내는 분들도 있다. 그럴 때 나는 조용히 여쭙곤 한다. "몇 년 뒤, 어떤 모습의 개발자가 되어 있기를 바라시나요?" 이 질문을 시작으로, 함께 커리어 방향을 구체화하는 데 필요한 요소들을 찾아보고, 무엇을 좋아하고 잘하는지 스스로를 깊이 들여다보는 시간을 가지며 실마리를 풀어가곤 한다.

나 역시 비슷한 과정을 거쳐왔다. 제조 기업의 전산실에서 처음 사회생활을 시작해, 시스템 통합(SI) 프로젝트의 역동성을 경험하고, 이후 플랫폼 기업에서 대규모 시스템의 복잡성을 배웠으며, 지금은 디지털 제품을 만드는 스타트업에서 도전을 이어가고 있다. 지난 십여 년간 다양한 산업 도메인에서 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축하고 운영하는 일을 해왔다. 돌아보면 운이 좋게도 그 과정 속에서 내가 진정으로 좋아하는 것과 잘 해낼 수 있는 영역을 발견했고, 이를 바탕으로 커리어를 원하는 방향으로 조금씩 만들어올 수 있었다.

나는 특히 소프트웨어의 아키텍처, 즉 애플리케이션의 전체적인 구조를 설계하고 만들어가는 과정에 깊은 흥미를 느끼며, 이 부분을 비교적 잘 다룬다. 여기서 '잘 다룬다'는 것은, 초기 단계에서 비즈니스의 요구사항과 기술적 제약을 고려하여 필요한 수준의 추상화를 통해 유연한 구조를 제안하는 것뿐만 아니라, 시간이 흐름에 따라 변화하는 상황에 맞춰 애플리케이션의 개선 지점을 찾아내고, 구조를 점진적으로 발전시켜나가는 활동까지 포함한다. 새로운 애플리케이션을 처음부터 설계하고 구축하는 경험도 소중했지만, 오랜 시간 동안 운영되어 온 레거시 시스템을 이해하고, 그 안에서 새로운 가치를 찾아내며 현대적인 기술로 진화시키는 과정 역시 나에게 큰 성장의 밑거름이 되었다. 이러한 경험들이 차곡차곡 쌓이면서, 개별 애플리케이션을 넘어 다수의 애플리케이션과 인프라스트럭처가 복잡하게 얽힌 시스템 전체의 청사진을 그리고, 이를 실제로 구현해내는 역량으로 발전할 수 있었다고 생각한다. 이를 통해 비즈니스의 장기적인 목표와 변화에 발맞춰 시스템 구조를 짧게는 수개월, 길게는 수년에 걸쳐 어떻게 가꾸어 나갈지에 대한 로드맵을 수립하고 실행하는 역할을 수행하고 있다.

그래서 나는 스스로를
시스템 빌더(System Builder)
라고 소개한다. 이는 공식적으로 통용되는 호칭은 아니지만, 내가 하는 일의 본질을 가장 잘 담아내는 표현이라고 생각하기 때문이다. 나에게 시스템 빌더란 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 비즈니스의 목표를 깊이 이해하고, 이를 기술적인 해결책으로 구체화하여 안정적이고 확장 가능한 시스템이라는 결과물로 만들어내는 사람을 의미한다. 또한, 시스템이 살아있는 유기체처럼 지속적으로 변화하고 성장할 수 있도록 장기적인 관점에서 고민하고, 필요한 기술과 자원을 조율하며, 때로는 복잡한 문제들 사이에서 최적의 경로를 찾아내는 길잡이 역할까지 포함한다. 물론 나를 구성하는 다른 많은 역량과 경험들이 있겠지만, 내가 어떤 개발자인지를 설명하는 데 있어 이
시스템 빌더
라는 정체성이 가장 명확하고 핵심적인 설명이라고 생각하고 있다.

결국, 자신을 어떤 개발자로 정의하고 싶은지에 대한 고민은, 앞서 구성원들과 나눴던 "몇 년 뒤 어떤 개발자가 되고 싶으세요?"라는 질문에 대한 스스로의 답을 찾아가는 여정이다. 나에게 시스템 빌더라는 호칭은 오랜 시간 동안 내가 걸어온 길과 내가 추구하는 가치를 담아낸 나만의 답변인 셈이다. 이처럼 스스로의 강점과 열정을 발견하고 자신만의 정체성을 찾아가는 과정은, 때로는 어렵고 시간이 걸릴지라도 커리어를 주체적으로 만들어가는 데 있어 무엇보다 중요하다고 믿고 있다.

이 글을 읽는 여러분께서도 각자의 자리에서 빛나는 자신만의 '무엇'을 찾아내어 커리어를 만들어가기를 진심으로 응원하겠다.

구성원들과 일대일(1on1)이나 손님과 커피챗 등을 하다 보면, 종종 커리어에 대한 이야기를 나눈다. 때로는 구체적인 계획을 가지고 대화에 임하는 분들도 있지만, 많은 경우 막연함을 느끼거나 혹시나 뒤처지는 것은 아닐까 하는 조급함(FOMO) 속에서 섣부른 결정을 꺼내는 분들도 있다. 그럴 때 나는 조용히 여쭙곤 한다. "몇 년 뒤, 어떤 모습의 개발자가 되어 있기를 바라시나요?" 이 질문을 시작으로, 함께 커리어 방향을 구체화하는 데 필요한 요소들을 찾아보고, 무엇을 좋아하고 잘하는지 스스로를 깊이 들여다보는 시간을 가지며 실마리를 풀어가곤 한다. 나 역시 비슷한 과정을 거쳐왔다. 제조 기업의 전산실에서 처음 사회생활을 시작해, 시스템 통합(SI) 프로젝트의 역동성을 경험하고, 이후 플랫폼 기업에서 대규모 시스템의 복잡성을 배웠으며, 지금은 디지털 제품을 만드는 스타트업에서 도전을 이어가고 있다. 지난 십여 년간 다양한 산업 도메인에서 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축하고 운영하는 일을 해왔다. 돌아보면 운이 좋게도 그 과정 속에서 내가 진정으로 좋아하는 것과 잘 해낼 수 있는 영역을 발견했고, 이를 바탕으로 커리어를 원하는 방향으로 조금씩 만들어올 수 있었다. 나는 특히 소프트웨어의 아키텍처, 즉 애플리케이션의 전체적인 구조를 설계하고 만들어가는 과정에 깊은 흥미를 느끼며, 이 부분을 비교적 잘 다룬다. 여기서 '잘 다룬다'는 것은, 초기 단계에서 비즈니스의 요구사항과 기술적 제약을 고려하여 필요한 수준의 추상화를 통해 유연한 구조를 제안하는 것뿐만 아니라, 시간이 흐름에 따라 변화하는 상황에 맞춰 애플리케이션의 개선 지점을 찾아내고, 구조를 점진적으로 발전시켜나가는 활동까지 포함한다. 새로운 애플리케이션을 처음부터 설계하고 구축하는 경험도 소중했지만, 오랜 시간 동안 운영되어 온 레거시 시스템을 이해하고, 그 안에서 새로운 가치를 찾아내며 현대적인 기술로 진화시키는 과정 역시 나에게 큰 성장의 밑거름이 되었다. 이러한 경험들이 차곡차곡 쌓이면서, 개별 애플리케이션을 넘어 다수의 애플리케이션과 인프라스트럭처가 복잡하게 얽힌 시스템 전체의 청사진을 그리고, 이를 실제로 구현해내는 역량으로 발전할 수 있었다고 생각한다. 이를 통해 비즈니스의 장기적인 목표와 변화에 발맞춰 시스템 구조를 짧게는 수개월, 길게는 수년에 걸쳐 어떻게 가꾸어 나갈지에 대한 로드맵을 수립하고 실행하는 역할을 수행하고 있다. 그래서 나는 스스로를 <code >시스템 빌더(System Builder)</code>라고 소개한다. 이는 공식적으로 통용되는 호칭은 아니지만, 내가 하는 일의 본질을 가장 잘 담아내는 표현이라고 생각하기 때문이다. 나에게 시스템 빌더란 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 비즈니스의 목표를 깊이 이해하고, 이를 기술적인 해결책으로 구체화하여 안정적이고 확장 가능한 시스템이라는 결과물로 만들어내는 사람을 의미한다. 또한, 시스템이 살아있는 유기체처럼 지속적으로 변화하고 성장할 수 있도록 장기적인 관점에서 고민하고, 필요한 기술과 자원을 조율하며, 때로는 복잡한 문제들 사이에서 최적의 경로를 찾아내는 길잡이 역할까지 포함한다. 물론 나를 구성하는 다른 많은 역량과 경험들이 있겠지만, 내가 어떤 개발자인지를 설명하는 데 있어 이 <code >시스템 빌더</code>라는 정체성이 가장 명확하고 핵심적인 설명이라고 생각하고 있다. 결국, 자신을 어떤 개발자로 정의하고 싶은지에 대한 고민은, 앞서 구성원들과 나눴던 "몇 년 뒤 어떤 개발자가 되고 싶으세요?"라는 질문에 대한 스스로의 답을 찾아가는 여정이다. 나에게 시스템 빌더라는 호칭은 오랜 시간 동안 내가 걸어온 길과 내가 추구하는 가치를 담아낸 나만의 답변인 셈이다. 이처럼 스스로의 강점과 열정을 발견하고 자신만의 정체성을 찾아가는 과정은, 때로는 어렵고 시간이 걸릴지라도 커리어를 주체적으로 만들어가는 데 있어 무엇보다 중요하다고 믿고 있다. 이 글을 읽는 여러분께서도 각자의 자리에서 빛나는 자신만의 '무엇'을 찾아내어 커리어를 만들어가기를 진심으로 응원하겠다.

나는 시스템 빌더이다

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우리 부모님 세대는 첫 직장이 중요하다고 이야기하십니다. 맞는 말입니다. 커리어를 어디서 시작하는지 결정하는 일은 중요합니다. 그러나 첫 직장이 커리어 여정 전부를 확정 짓는 요소가 되지 않습니다. 부모님 세대는 한곳에서 쭉 근무하는 것이 당연한 일이었습니다. 이직이라는 개념이 문제가 있을 때 피치 못하게 발생하는 것으로 부정적인 인식이 강하였기 때문입니다. 그래서 한 직장에서 30년 이상 근무하고 명예롭게 정년퇴직하는 분들이 많았습니다.

시대가 변하여 평생직장의 개념이 사라졌습니다. 한곳에 오래 머물기보다 필요에 따라 이동하는 것이 일반화되었습니다. 더 이상 이직을 하는 것이 경력에 흉이 되지 않고, 오히려 다양한 장점이 있는 흥나는 일이 되었습니다. 다양한 산업 군을 경험하는 것이 비즈니스 견문을 넓히는 기회가 됩니다. 다양한 사람들을 만나 네트워크를 확장하는 것도 큰 자산이 됩니다. 다양한 업무를 진행하는 것도 기술적 역량을 성장시키는 데 도움이 됩니다.

낀 세대인 저는 여전히 이직을 보수적으로 보지만, 정작 본인은 이직을 적지 않게 실행에 옮겼습니다. 물론 자의도 있고, 타의로 직장을 옮겨야 하는 때도 있었습니다. 반면, 아내는 한 직장에 10년 이상 오래 근무하고 한 번 이직 후 또 오래 근무할 생각을 갖고 있습니다. 아내와 같이 한 직장에 오래 머무는 것이 좋다는 생각이 듭니다. 이리저리 옮겨봐야 거기서 거기라는 경험이 있기 때문입니다. 매년 연봉이 조금씩 오르더라도 한곳에 머물며 익숙한 사람들과 인프라 속에서 안정적으로 일을 하는 것이 좋다는 생각이 들었습니다.

한 직장에 오래 근무하는 것이 객관적으로 진짜 좋으냐 묻는다면, 그건 조금 더 따져봐야 합니다. 위와 같이 이야기한 내용은 전적으로 이직을 적지 않게 실행한 사람의 소해일 뿐입니다. 주변 사람들을 보면 주니어 시절엔 비교적 작은 회사에서 짧은 근속 기간을 갖고, 이후 커리어 점프업을 통해 큰 회사에 들어가서 오래 근무하는 특징이 있습니다. 이렇게 전략적으로 이직하는 것이 또 좋으냐 묻는다면, 개인 커리어는 기호 식품을 먹는 것과 같아서 각자 알아서 판단하면 되는 영역이라고 생각합니다.

회사를 옮기는 이직만큼 직무를 바꾸는 것도 어렵지 않습니다. 다양한 직무에서 요구하는 공통 역량이 존재하기 때문입니다. 문제 정의, 문제 해결 기획, 문서화, 추진력, 일정관리 등 하드 스킬과 소프트 스킬 측면에서 공통 역량을 어필하면 직무 전환을 해볼 수 있습니다. 물론 쉽진 않습니다. 회사를 옮기는 것보다 더 직무를 바꾸는 일을 보수적으로 바라보기 때문입니다. 이것도 한 직장에서 오래 근무하는 것을 미덕으로 바라보는 시선과 맥랑이 닿아 있습니다. 한 직무를 오래 경험하는 것이 스페셜리스트로 직무 전문성을 갖고 있다고 믿기 때문입니다. 그러나 저는 한 직무를 오래 해야 전문성이 생긴다고 믿지 않습니다. 정확히 이야기하면 전문성은 시간에 비례하여 저절로 생기는 것이 아니라 상대적으로 더 많이 고민하고 실행해 본 사람에게 축적되는 것이 전문성이라고 생각합니다.

한때 ‘압축 성장’이라는 말이 유행했습니다. 짧은 시간 동안 집약적으로 지식과 경험을 쌓아서 전문가가 된다는 의미입니다. 위에 이야기한 내용처럼 전문성은 시간에 비례하여 저절로 생기는 것이 아니라는 메시지를 다르게 표현한 개념입니다. 전문성을 측정할 수 있다면, 전문성을 갖기 위해 무조건 많은 시간이 필요한 것이 아니라 짧은 시간 동안에도 지식과 경험을 밀도 있게 채우면 전문성을 가질 수 있다는 것입니다. 학원 홍보처럼 3개월 또는 6개월 만에 어떤 기술을 완성할 수 있다는 건 조금 믿기 어렵지만, 반드시 10년 이상 한 우물을 파야 지하수를 발견할 수 있는 건 아니라고 생각합니다. 한 직무를 2-3년만 파도 그 기간 동안 고민하여 실행한 내용이 밀도 있다면 전문성을 갖게 된 것이라고 판단할 수 있습니다. 그래서 개인적으로 경력 연차가 직무 전문성을 파악하는 지표가 되기 어렵다고 생각합니다. 완전히 무시할 순 없지만, 경험과 역량을 객관적으로 파악하여 요구하는 수준에 도달해 있는지 판단할 수 있으면 충분하지 않을까요?

오늘 하려던 이야기가 이게 아니었는데, 주제에 대한 배경 설명을 빌드 업하려다 보니 딴소리가 길어졌습니다. 내일 오늘 생각했던 주니어 시절 직무 선택에 대해서 이야기를 해보겠습니다. 오늘도 직무 선택으로 고민하고 방황하는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 무엇이든 다 여러분에게 도움이 될 일들입니다. 자신 있게 선택하세요. 파이팅!

﻿우리 부모님 세대는 첫 직장이 중요하다고 이야기하십니다. 맞는 말입니다. 커리어를 어디서 시작하는지 결정하는 일은 중요합니다. 그러나 첫 직장이 커리어 여정 전부를 확정 짓는 요소가 되지 않습니다. 부모님 세대는 한곳에서 쭉 근무하는 것이 당연한 일이었습니다. 이직이라는 개념이 문제가 있을 때 피치 못하게 발생하는 것으로 부정적인 인식이 강하였기 때문입니다. 그래서 한 직장에서 30년 이상 근무하고 명예롭게 정년퇴직하는 분들이 많았습니다. 시대가 변하여 평생직장의 개념이 사라졌습니다. 한곳에 오래 머물기보다 필요에 따라 이동하는 것이 일반화되었습니다. 더 이상 이직을 하는 것이 경력에 흉이 되지 않고, 오히려 다양한 장점이 있는 흥나는 일이 되었습니다. 다양한 산업 군을 경험하는 것이 비즈니스 견문을 넓히는 기회가 됩니다. 다양한 사람들을 만나 네트워크를 확장하는 것도 큰 자산이 됩니다. 다양한 업무를 진행하는 것도 기술적 역량을 성장시키는 데 도움이 됩니다. 낀 세대인 저는 여전히 이직을 보수적으로 보지만, 정작 본인은 이직을 적지 않게 실행에 옮겼습니다. 물론 자의도 있고, 타의로 직장을 옮겨야 하는 때도 있었습니다. 반면, 아내는 한 직장에 10년 이상 오래 근무하고 한 번 이직 후 또 오래 근무할 생각을 갖고 있습니다. 아내와 같이 한 직장에 오래 머무는 것이 좋다는 생각이 듭니다. 이리저리 옮겨봐야 거기서 거기라는 경험이 있기 때문입니다. 매년 연봉이 조금씩 오르더라도 한곳에 머물며 익숙한 사람들과 인프라 속에서 안정적으로 일을 하는 것이 좋다는 생각이 들었습니다. 한 직장에 오래 근무하는 것이 객관적으로 진짜 좋으냐 묻는다면, 그건 조금 더 따져봐야 합니다. 위와 같이 이야기한 내용은 전적으로 이직을 적지 않게 실행한 사람의 소해일 뿐입니다. 주변 사람들을 보면 주니어 시절엔 비교적 작은 회사에서 짧은 근속 기간을 갖고, 이후 커리어 점프업을 통해 큰 회사에 들어가서 오래 근무하는 특징이 있습니다. 이렇게 전략적으로 이직하는 것이 또 좋으냐 묻는다면, 개인 커리어는 기호 식품을 먹는 것과 같아서 각자 알아서 판단하면 되는 영역이라고 생각합니다. 회사를 옮기는 이직만큼 직무를 바꾸는 것도 어렵지 않습니다. 다양한 직무에서 요구하는 공통 역량이 존재하기 때문입니다. 문제 정의, 문제 해결 기획, 문서화, 추진력, 일정관리 등 하드 스킬과 소프트 스킬 측면에서 공통 역량을 어필하면 직무 전환을 해볼 수 있습니다. 물론 쉽진 않습니다. 회사를 옮기는 것보다 더 직무를 바꾸는 일을 보수적으로 바라보기 때문입니다. 이것도 한 직장에서 오래 근무하는 것을 미덕으로 바라보는 시선과 맥랑이 닿아 있습니다. 한 직무를 오래 경험하는 것이 스페셜리스트로 직무 전문성을 갖고 있다고 믿기 때문입니다. 그러나 저는 한 직무를 오래 해야 전문성이 생긴다고 믿지 않습니다. 정확히 이야기하면 전문성은 시간에 비례하여 저절로 생기는 것이 아니라 상대적으로 더 많이 고민하고 실행해 본 사람에게 축적되는 것이 전문성이라고 생각합니다. 한때 ‘압축 성장’이라는 말이 유행했습니다. 짧은 시간 동안 집약적으로 지식과 경험을 쌓아서 전문가가 된다는 의미입니다. 위에 이야기한 내용처럼 전문성은 시간에 비례하여 저절로 생기는 것이 아니라는 메시지를 다르게 표현한 개념입니다. 전문성을 측정할 수 있다면, 전문성을 갖기 위해 무조건 많은 시간이 필요한 것이 아니라 짧은 시간 동안에도 지식과 경험을 밀도 있게 채우면 전문성을 가질 수 있다는 것입니다. 학원 홍보처럼 3개월 또는 6개월 만에 어떤 기술을 완성할 수 있다는 건 조금 믿기 어렵지만, 반드시 10년 이상 한 우물을 파야 지하수를 발견할 수 있는 건 아니라고 생각합니다. 한 직무를 2-3년만 파도 그 기간 동안 고민하여 실행한 내용이 밀도 있다면 전문성을 갖게 된 것이라고 판단할 수 있습니다. 그래서 개인적으로 경력 연차가 직무 전문성을 파악하는 지표가 되기 어렵다고 생각합니다. 완전히 무시할 순 없지만, 경험과 역량을 객관적으로 파악하여 요구하는 수준에 도달해 있는지 판단할 수 있으면 충분하지 않을까요? 오늘 하려던 이야기가 이게 아니었는데, 주제에 대한 배경 설명을 빌드 업하려다 보니 딴소리가 길어졌습니다. 내일 오늘 생각했던 주니어 시절 직무 선택에 대해서 이야기를 해보겠습니다. 오늘도 직무 선택으로 고민하고 방황하는 모든 분들을 진심으로 응원합니다. 무엇이든 다 여러분에게 도움이 될 일들입니다. 자신 있게 선택하세요. 파이팅!﻿

이직의 조건

어제 출시된 따끈따끈한 ChatGPT Codex를 실제 프로젝트 레포에 써 보았습니다.

테스트가 있으면 스스로 테스트도 실행하고, 만든거 스스로 실행해보면서 버그도 수정하고 하는게 기특하긴 합니다.

물론 아직은 바닥부터 레포를 따서 만들게는 못하고, 네트워크가 제한되어 있고, 아주 복합적인 프로젝트는 잘 처리하지 못하는등의 한계가 매우 많습니다.

그래서 아직은 아주 작은, 환경이 격리된 상태에서도 문제 없는 프로젝트 정도에만 유용할 것 같습니다. 그러니까 리서치 프리뷰겠죠.

하지만 이것들은 어렵지 않게(?) 해결이 가능한 것이고, 무엇보다 “야 너 이것 좀 함 해와봐”의 컨셉이 제대로라서 상당히 기대가 됩니다.

기존의 Agent는 기다리면 되는거긴 해도 페어 프로그래밍 정도였다면, 이건 진짜로 누구에게 시키는 느낌이 듭니다. 딥 리서치의 상위 호환같은 느낌이에요.

컨셉의 기본 자체는 상당히 완성도가 높아서 매우 빠르게 발전할 것 같습니다. 향후 1년 안에 진짜로 주니어 개발자 수준은 될 것 같네요.

어제 출시된 따끈따끈한 ChatGPT Codex를 실제 프로젝트 레포에 써 보았습니다. 테스트가 있으면 스스로 테스트도 실행하고, 만든거 스스로 실행해보면서 버그도 수정하고 하는게 기특하긴 합니다. 물론 아직은 바닥부터 레포를 따서 만들게는 못하고, 네트워크가 제한되어 있고, 아주 복합적인 프로젝트는 잘 처리하지 못하는등의 한계가 매우 많습니다. 그래서 아직은 아주 작은, 환경이 격리된 상태에서도 문제 없는 프로젝트 정도에만 유용할 것 같습니다. 그러니까 리서치 프리뷰겠죠. 하지만 이것들은 어렵지 않게(?) 해결이 가능한 것이고, 무엇보다 “야 너 이것 좀 함 해와봐”의 컨셉이 제대로라서 상당히 기대가 됩니다. 기존의 Agent는 기다리면 되는거긴 해도 페어 프로그래밍 정도였다면, 이건 진짜로 누구에게 시키는 느낌이 듭니다. 딥 리서치의 상위 호환같은 느낌이에요. 컨셉의 기본 자체는 상당히 완성도가 높아서 매우 빠르게 발전할 것 같습니다. 향후 1년 안에 진짜로 주니어 개발자 수준은 될 것 같네요.

어제 출시된 따끈따끈한 ChatGPT Codex를 실제 프로젝트 

부대끼는 실리콘밸리 사람들 사이에서 샘 알트만의 탈출구는 농장이다. 샘의 넓은 농장은 나파 밸리의 포도나무가 우거진 언덕을 관통하는 도로 끝에 있다. 나는 널찍한 베이 윈도우(사다리꼴 모양으로 튀어나온 창)가 있는 집의 오픈 키친에서 약간 헝클어진 머리를 한 40세의 샘 알트만을 봤고, 바로 들어간다. 그의 당혹스러운 표정을 보니 나는 예상치 못한 손님이다. 알고 보니 내가 거의 한 시간 일찍 도착했다. ChatGPT의 배후자인 이 남자는 회의를 마무리하고 정원에서 나와 합류할 것이다. 나는 집과 이어진 포도나무 그늘 퍼골라 아래에서 기다린다.‘런치 윗 FT’를 위해, 알트만은 사람들로 둘러싸일 가능성이 높은 식당에서의 만남 대신 자기 농장에서 간단한 채식 식사를 만들어주겠다고 제안했다. 그가 운영하는 오픈AI 가 2022년 생성형 AI를 출시한 뒤, 알트만은 순식간에 세계적인 ‘셀럽’이 되었다. 작년 그는 소프트웨어 엔지니어인 남자친구와 결혼했고 최근 대리모를 통해 아들을 낳았다(그는 어떤 아기 침대를 구매할지 ChatGPT에 문의했다). 그래서 그는 요즘 나파 밸리의 농장에서 더 많은 시간을 보낸다.단 몇 분 후에 알트만이 정원에 나왔다. 그는 오픈 AI를 인류 역사상 가장 빠르게 성장하는 회사 중 하나로 발전시켰다. 기업가치는 놀랍게도 2500억 달러 이상으로 평가된다. 또 AI 패권을 향한 경쟁도 계속 치열하게 펼쳐나가고 있다. 이 경쟁은 인공 일반 지능(artificial general intelligence)의

샘 알트만: "지금 당신이 o3보다 더 똑똑하다고 생각하세요?" : 오호츠크 리포트

샘 알트먼의 농장에 가서 약간 맛없고 건강한 걸 해주는 알트먼과 이야기하는 파이낸셜 타임즈 기자와의 이야기입니다. o3 과 향후 인공지능에 관한 이야기인데 너무 재미있네요.

그들이 먹은 음식은.

메뉴
샘 알트먼의 농장
나파 밸리, 캘리포니아

고추, 마늘, 호두, 파슬리, 페코리노 치즈가 들어간 파스타
구운 당근
당근과 무우 샐러드
에스프레소
차

샘 알트먼의 농장에 가서 약간 맛없고 건강한 걸 해주는 알트먼과 이야기하는 파이낸셜 타임즈 기자와의 이야기입니다. o3 과 향후 인공지능에 관한 이야기인데 너무 재미있네요. 그들이 먹은 음식은. 메뉴샘 알트먼의 농장나파 밸리, 캘리포니아 고추, 마늘, 호두, 파슬리, 페코리노 치즈가 들어간 파스타구운 당근당근과 무우 샐러드에스프레소차

55check.com

샘 알트만: "지금 당신이 o3보다 더 똑똑하다고 생각하세요?"

< '네이버 다녀요'라는 말에 아무도 무슨 일을 하는지는 묻지 않

1. 기술이 세상을 다 먹은 지 오래다. AI가 세상을 다 바꿔버리는 요즘에 테크란 단어는 참 새삼스럽다. 하지만 케이팝을 중심으로 하는 엔터 시장은 이제 시작이다.

2. 블록체인, 메타버스, AR/VR, NFT, web3만 테크가 아니다. 가치보다 기술을 앞세운 시도는 모두 망했다. 적어도 대중적인 성공은 아직 없으니까. 다른 산업에서도 자리를 못 잡은 기술로 엔터에서 성공할 수 있을까. 새로움은 아이디어 싸움이 아니다. 아이디어만으로는 세상을 절대 바꿀 수 없다.

3. 기본이 중요하다. 시작은 고객을 이해하는 일이다. 아티스트를 만드는 기획사는 고객인 팬을 잘 모른다. 고객을 만들고, 이해하는데 엔터에 테크가 결합해서 만들 수 있는 가치가 많다. 크게 세 가지 키워드다.

4. 첫 번째 디지털. 디지털은 복제 비용이 제로다. 비용이 줄면, 마진이 커져야 한다. 또한, 모든 유저는 흔적을 남긴다. 데이터다. 데이터로 고객이 누군지 알고, 써먹을 수 있어야 한다.

5. 엔터는 그러한가? 아니다. 디지털 음원으로 사용자는 편리하다. 유통사는 돈을 번다. 그럼 기획사는? 음원은 음반을 대체한다. 게다가 유저의 데이터를 갖고 있지도 못하다.

6. 아티스트가 자산이다. 사람을 파는 게 가장 확실한 수익모델이다. 오랜시간 달라지지 않았다. 음반을 사면 포카를 준다. 포카는 가챠다. 음반을 많이 사야 팬사인회를 간다. 공연과 광고도 마찬가지다. 모두 오프라인, 사람 중심이다. 복제할 수 없다. 물리적 한계가 명확하다. 이게 최선이 아니란 건 모두 다 알고 있다. 하지만 당장 대안은 없다.

7. 둘째 공급자 마인드. 만든다고 팔리지 않는다. 취향은 쪼개지고, 상품은 무한하다. 팬의 돈과 시간은 한정되어 있다. 하이브 의장은 라이트 팬이 적은게 케이팝의 위기라 말했다. 팔 사람이 더 필요하다는 얘기다. 공급자 중심의 시대는 이미 끝났다. 그때는 맞고 지금은 틀리다. 이제는 하던 대로 해도, 안 팔린다. 똑같은 짓을 하면서, 다른 결과를 기대할 순 없다.

8. 다른 시장과 산업은? 모두 과거 얘기다. 기술이 모두 바꿨다. 이제 돈 내는 소비자가 왕이다. 그 누구도 불편함을 감수하며 지갑을 열지 않는다. 마지막 남은 시장이 엔터다. OTT로 눈이 높아진 고객은 수준 낮은 영화가 걸린 극장에 안 간다.

9. 데이터는 없다. 고객도 모른다. 막막하다. 심지어 치킨 집과 카페도 쿠폰을 주는 시대다. 모두 고객을 특정하려한다. 다시 찾게 이끄려고 한다. 엔터는 이런 최소한의 CRM 조차 없다.

10. 초동 100만 장. 누가 사는지 모른다. 100만이 아니라, 몇 명이, 또 누가 샀는지가 중요하다. 공연 티켓이 팔린다. 역시 누가 샀는지 모른다. 예매 사이트만 알뿐. 음원도 마찬가지. 스트리밍 숫자는 있어도, 누가 들었는지 모른다. 데이터가 없다. 팬이 누군지 모르는거다. 이제 먼저 수요부터 들여다봐야 한다.

11. 세 번째 창작의 과정. 역사적으로 창작의 과정은 진화해왔다. 건축과 제조는 대량생산에 적합했다. 생산 비용이 크다. 투자 비용도 크다. 건물을 만들다가 설계를 바꿀 순 없다. 반도체 같은 제도업도 마찬가지다. 초기 투자 비용이 크다. 기획과 설계가 중요하다.

12. 디지털은 다르다. 린하게 만들 수 있다. 기획보다 실행이 중요하다. 고객에게 물어보기다. 일단 작게 던져보고 고객의 피드백을 얻는다. 데이터를 본다. 이를 통해 배우고 다시 시도한다. 반복한다. 리스크가 줄었고 성공 확률은 높아졌다. 시행착오와 기회비용이 작다. 오늘날 IT 기반 스타트업이 일하는 방식이다. 이미 다 만들고 팔 궁리를 하면? 늦다. 무조건 실패다. 만들면서 팔 방법을 같이 고민해야 한다.

13. 물론 이런 시도가 없는 건 아니다. 사람이 기술과 만나자 IP가 중요해졌다. 아티스트의 메시지를 유료로 구독하고, 데뷔 전 아티스트를 노출하고 반응을 보기도 한다. 사람 리스크가 없는 버추얼 아티스트도 흥한다.

14. 고객에게 기술을 어필해서 성공한 제품은 없다. 사용자가 배워야 하는 서비스가 성공한 적도 없다. 이미 존재하는 기술을 써먹으려는 시도도 모두 실패했다. 하지만 기술은 반드시 필요하다. 보이지 않는 곳에서 가장 큰 가치를 만든다. 엔터가 고객을 만들고 이해하는데도 필수다.

15. 고객이 누구인가, 단골은 어떤 사람들인가. 새로운 걸 쫓는 게 아니라, 기본을 먼저 다시 돌아봐야 한다. 사업의 기본은 고객이니까. 내 물건과 가치를 알아보고 사 주는 사람. 엔터에서는 그게 곧 팬이다. 모든 아티스트는 팬이 있기에 존재할 수 있으니까. 엔터에 테크가 결합해서 만들 수 있는 무궁무진한 가치다.

1. 기술이 세상을 다 먹은 지 오래다. AI가 세상을 다 바꿔버리는 요즘에 테크란 단어는 참 새삼스럽다. 하지만 케이팝을 중심으로 하는 엔터 시장은 이제 시작이다. ​2. 블록체인, 메타버스, AR/VR, NFT, web3만 테크가 아니다. 가치보다 기술을 앞세운 시도는 모두 망했다. 적어도 대중적인 성공은 아직 없으니까. 다른 산업에서도 자리를 못 잡은 기술로 엔터에서 성공할 수 있을까. 새로움은 아이디어 싸움이 아니다. 아이디어만으로는 세상을 절대 바꿀 수 없다. ​3. 기본이 중요하다. 시작은 고객을 이해하는 일이다. 아티스트를 만드는 기획사는 고객인 팬을 잘 모른다. 고객을 만들고, 이해하는데 엔터에 테크가 결합해서 만들 수 있는 가치가 많다. 크게 세 가지 키워드다. ​4. 첫 번째 디지털. 디지털은 복제 비용이 제로다. 비용이 줄면, 마진이 커져야 한다. 또한, 모든 유저는 흔적을 남긴다. 데이터다. 데이터로 고객이 누군지 알고, 써먹을 수 있어야 한다. ​5. 엔터는 그러한가? 아니다. 디지털 음원으로 사용자는 편리하다. 유통사는 돈을 번다. 그럼 기획사는? 음원은 음반을 대체한다. 게다가 유저의 데이터를 갖고 있지도 못하다. ​6. 아티스트가 자산이다. 사람을 파는 게 가장 확실한 수익모델이다. 오랜시간 달라지지 않았다. 음반을 사면 포카를 준다. 포카는 가챠다. 음반을 많이 사야 팬사인회를 간다. 공연과 광고도 마찬가지다. 모두 오프라인, 사람 중심이다. 복제할 수 없다. 물리적 한계가 명확하다. 이게 최선이 아니란 건 모두 다 알고 있다. 하지만 당장 대안은 없다. ​7. 둘째 공급자 마인드. 만든다고 팔리지 않는다. 취향은 쪼개지고, 상품은 무한하다. 팬의 돈과 시간은 한정되어 있다. 하이브 의장은 라이트 팬이 적은게 케이팝의 위기라 말했다. 팔 사람이 더 필요하다는 얘기다. 공급자 중심의 시대는 이미 끝났다. 그때는 맞고 지금은 틀리다. 이제는 하던 대로 해도, 안 팔린다. 똑같은 짓을 하면서, 다른 결과를 기대할 순 없다. ​8. 다른 시장과 산업은? 모두 과거 얘기다. 기술이 모두 바꿨다. 이제 돈 내는 소비자가 왕이다. 그 누구도 불편함을 감수하며 지갑을 열지 않는다. 마지막 남은 시장이 엔터다. OTT로 눈이 높아진 고객은 수준 낮은 영화가 걸린 극장에 안 간다. ​9. 데이터는 없다. 고객도 모른다. 막막하다. 심지어 치킨 집과 카페도 쿠폰을 주는 시대다. 모두 고객을 특정하려한다. 다시 찾게 이끄려고 한다. 엔터는 이런 최소한의 CRM 조차 없다. ​10. 초동 100만 장. 누가 사는지 모른다. 100만이 아니라, 몇 명이, 또 누가 샀는지가 중요하다. 공연 티켓이 팔린다. 역시 누가 샀는지 모른다. 예매 사이트만 알뿐. 음원도 마찬가지. 스트리밍 숫자는 있어도, 누가 들었는지 모른다. 데이터가 없다. 팬이 누군지 모르는거다. 이제 먼저 수요부터 들여다봐야 한다. ​11. 세 번째 창작의 과정. 역사적으로 창작의 과정은 진화해왔다. 건축과 제조는 대량생산에 적합했다. 생산 비용이 크다. 투자 비용도 크다. 건물을 만들다가 설계를 바꿀 순 없다. 반도체 같은 제도업도 마찬가지다. 초기 투자 비용이 크다. 기획과 설계가 중요하다. ​12. 디지털은 다르다. 린하게 만들 수 있다. 기획보다 실행이 중요하다. 고객에게 물어보기다. 일단 작게 던져보고 고객의 피드백을 얻는다. 데이터를 본다. 이를 통해 배우고 다시 시도한다. 반복한다. 리스크가 줄었고 성공 확률은 높아졌다. 시행착오와 기회비용이 작다. 오늘날 IT 기반 스타트업이 일하는 방식이다. 이미 다 만들고 팔 궁리를 하면? 늦다. 무조건 실패다. 만들면서 팔 방법을 같이 고민해야 한다. ​13. 물론 이런 시도가 없는 건 아니다. 사람이 기술과 만나자 IP가 중요해졌다. 아티스트의 메시지를 유료로 구독하고, 데뷔 전 아티스트를 노출하고 반응을 보기도 한다. 사람 리스크가 없는 버추얼 아티스트도 흥한다. ​14. 고객에게 기술을 어필해서 성공한 제품은 없다. 사용자가 배워야 하는 서비스가 성공한 적도 없다. 이미 존재하는 기술을 써먹으려는 시도도 모두 실패했다. 하지만 기술은 반드시 필요하다. 보이지 않는 곳에서 가장 큰 가치를 만든다. 엔터가 고객을 만들고 이해하는데도 필수다. ​15. 고객이 누구인가, 단골은 어떤 사람들인가. 새로운 걸 쫓는 게 아니라, 기본을 먼저 다시 돌아봐야 한다. 사업의 기본은 고객이니까. 내 물건과 가치를 알아보고 사 주는 사람. 엔터에서는 그게 곧 팬이다. 모든 아티스트는 팬이 있기에 존재할 수 있으니까. 엔터에 테크가 결합해서 만들 수 있는 무궁무진한 가치다.

< 초동 100만 장, 그런데 팬은 어디 있죠? - 엔터 테크와

ChatGPT 사용할 때 어떤 모델을 선택해야할지 망설여집니다. 모델명만 봐서는 어떤게 좋은지 모르겠더라고요.

그래서 ChatGPT에게 설명을 부탁해봤습니다.

🧠 GPT-3.5 (2022)
→ 중학생처럼 똑똑한 AI. 질문 잘하지만 가끔 헷갈림.

🎓 GPT-4 (2023)
→ 고등학생 수준의 AI. 더 정확하고 추론도 잘함.

⚡ GPT-4-turbo (2023 말~)
→ GPT-4보다 빠르고 저렴한 버전. 급식 줄 안 서는 느낌!

🧑‍🎓 GPT-4.5 (비공식 명칭)
→ GPT-4랑 5 사이. 중3.5학년 느낌의 중간단계 모델.

🧞 GPT-4o = o4 (2024)
→ ‘omni’ = 만능! 글, 이미지, 음성까지 다 되는 AI 친구.

🧪 o3
→ GPT-4o의 시험판. 모의고사 버전 느낌.

🎯 o4-mini
→ GPT-4o보다 작고 빠른 축소형. 시험 족보 외우는 친구 느낌.

ChatGPT 사용할 때 어떤 모델을 선택해야할지 망설여집니다. 모델명만 봐서는 어떤게 좋은지 모르겠더라고요. 그래서 ChatGPT에게 설명을 부탁해봤습니다. 🧠 GPT-3.5 (2022)→ 중학생처럼 똑똑한 AI. 질문 잘하지만 가끔 헷갈림. 🎓 GPT-4 (2023)→ 고등학생 수준의 AI. 더 정확하고 추론도 잘함. ⚡ GPT-4-turbo (2023 말~)→ GPT-4보다 빠르고 저렴한 버전. 급식 줄 안 서는 느낌! 🧑‍🎓 GPT-4.5 (비공식 명칭)→ GPT-4랑 5 사이. 중3.5학년 느낌의 중간단계 모델. 🧞 GPT-4o = o4 (2024)→ ‘omni’ = 만능! 글, 이미지, 음성까지 다 되는 AI 친구. 🧪 o3→ GPT-4o의 시험판. 모의고사 버전 느낌. 🎯 o4-mini→ GPT-4o보다 작고 빠른 축소형. 시험 족보 외우는 친구 느낌.

ChatGPT 버전명 설명

공공디자인, 중앙정부를 넘어 Public Design Beyond Central Government Report 2025 핵심 인사이트 및 권고안 2025년 5월 7일 영국 디자인카운슬 '공공부문에서 디자인이 ...

공공디자인, 중앙정부를 넘어 - 영국 디자인카운슬, 2025

영국 디자인카운슬이 2025년 5월 발표한 'Public Design Beyond Central Gorvernment Report 2025'를 번역한 내용입니다. 현재 UX 업계에서 UX 리서치, UX 라이팅이 처한 상황과 유사한 상황에서 - 예산이 삭감되는 상황에서 그 역할을 지속할 것인가? 예전처럼 프로덕트 디자이너에게 통합할 것인가? 등의 논의 - 더 나은 사용자 경험을 고민하는 분들에게 일독을 추천합니다. 아래 링크를 통해서 원문 보고서*를 다운로드하실 수도 있습니다.

*보고서는 디자인카운슬의 ‘디자인 이코노미(Design Economy)’ 연구의 일환으로 2022년에 공공부문 종사자 1,018명을 대상으로 실시한 설문조사와, 2023~2024년에 공공디자인 리더 32명이 참여한 두 차례의 참여형 워크숍을 기반으로 했습니다.

"지금 영국 공공부문은 국가 전반의 구조적 위기를 반영하며 큰 압박에 놓여 있다. 향후 예산은 실질적으로 삭감될 가능성이 크고, 이미 NHS나 아동 특수교육과 같은 주요 영역에서는 대중의 신뢰가 흔들리고 있다. 이럴 때일수록 디자인 역량을 사치로 취급하며 우선순위에서 밀려나게 해서는 안 된다. 디자인은 어려운 시기에 더욱 절실한 자산이다. 디자인 역량을 활용하면 재정 제약 속에서도 시민과 함께 더 나은 서비스와 결과를 만들 수 있다."

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1️⃣ 현재 공공부문 조직의 88%는 디자인이 자사에 중요한 역할을 한다고 답했다.

2️⃣ 영국 지방정부 50%가 내부에 서비스 디자이너를 고용하고 있다.

3️⃣ 공공부문에서 디자인이 가장 많이 활용되는 영역은 서비스와 프로세스 개선(71%)이다.

4️⃣ 현재 공공부문에서 58%는 디자인 업무를 하고 있다고 답했지만, 그중 스스로를 전문가라고 평가한 비율은 13%에 불과하다.

5️⃣ 응답자의 58%는 자신이 하는 일에 디자인이 포함된다고 답했으며, 약 1/3은 조직 전략 수준에서 디자인을 활용하고 있다고 응답했다.

https://www.designdb.com/?menuno=790&bbsno=31543&siteno=15&act=view&ztag=rO0ABXQAOTxjYWxsIHR5cGU9ImJvYXJkIiBubz0iNTkxIiBza2luPSJwaG90b19iYnNfMjAxOSI+PC9jYWxsPg%3D%3D#gsc.tab=0

영국 디자인카운슬이 2025년 5월 발표한 'Public Design Beyond Central Gorvernment Report 2025'를 번역한 내용입니다. 현재 UX 업계에서 UX 리서치, UX 라이팅이 처한 상황과 유사한 상황에서 - 예산이 삭감되는 상황에서 그 역할을 지속할 것인가? 예전처럼 프로덕트 디자이너에게 통합할 것인가? 등의 논의 - 더 나은 사용자 경험을 고민하는 분들에게 일독을 추천합니다. 아래 링크를 통해서 원문 보고서*를 다운로드하실 수도 있습니다. *보고서는 디자인카운슬의 ‘디자인 이코노미(Design Economy)’ 연구의 일환으로 2022년에 공공부문 종사자 1,018명을 대상으로 실시한 설문조사와, 2023~2024년에 공공디자인 리더 32명이 참여한 두 차례의 참여형 워크숍을 기반으로 했습니다. "지금 영국 공공부문은 국가 전반의 구조적 위기를 반영하며 큰 압박에 놓여 있다. 향후 예산은 실질적으로 삭감될 가능성이 크고, 이미 NHS나 아동 특수교육과 같은 주요 영역에서는 대중의 신뢰가 흔들리고 있다. 이럴 때일수록 디자인 역량을 사치로 취급하며 우선순위에서 밀려나게 해서는 안 된다. 디자인은 어려운 시기에 더욱 절실한 자산이다. 디자인 역량을 활용하면 재정 제약 속에서도 시민과 함께 더 나은 서비스와 결과를 만들 수 있다." [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 현재 공공부문 조직의 88%는 디자인이 자사에 중요한 역할을 한다고 답했다. 2️⃣ 영국 지방정부 50%가 내부에 서비스 디자이너를 고용하고 있다. 3️⃣ 공공부문에서 디자인이 가장 많이 활용되는 영역은 서비스와 프로세스 개선(71%)이다. 4️⃣ 현재 공공부문에서 58%는 디자인 업무를 하고 있다고 답했지만, 그중 스스로를 전문가라고 평가한 비율은 13%에 불과하다. 5️⃣ 응답자의 58%는 자신이 하는 일에 디자인이 포함된다고 답했으며, 약 1/3은 조직 전략 수준에서 디자인을 활용하고 있다고 응답했다. https://www.designdb.com/?menuno=790&amp;bbsno=31543&amp;siteno=15&amp;act=view&amp;ztag=rO0ABXQAOTxjYWxsIHR5cGU9ImJvYXJkIiBubz0iNTkxIiBza2luPSJwaG90b19iYnNfMjAxOSI+PC9jYWxsPg%3D%3D#gsc.tab=0

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⟪디자인의 역할은 프로세스에서 낭비를 줄이고 생산성을 개선하는 것

Becoming a data-aware designer

구글의 인터랙션 디자이너인 Aaron Gitlin이 데이터를 활용하여 어떻게 디자인에 접목할 수 있는지 구체적인 프로세스와, 가이드라인 그리고 실질적인 예시까지 함께 써놓은 글입니다. 

데이터를 디자인에 접목해서 많이 접근하는데 이 글에서는 가설을 세울때 어떻게 구체적으로 세울 수 있을지, 그리고 데이터와 디자이너의 직관을 함께 결합해서 인사이트를 가지고 갈 수 있는지가 흥미로운 글인데요, 특히 Goal - Problem/Opportunity Area - Hypothesis - Experiment - Test - Result로 이어지는 각 단계에서 필요한 지식과 주의해야할 부분들을 제시하고 있어서 실제 업무에서 활용할 수 있는 부분이 많습니다 :)

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프로덕트 매니저/서비스 기획

김민영

UI/UX 디자이너

박은서

좁은 우물에서 갇혀서 생각하던 사람이라 앞으로는 생각을 확장시키고 싶습니다. 디자인을 차근차근 배우는 단계에 있습니다. 

신유민

심리학을 공부하고 기술과 사람의 접점에 관심이 많아 UX 커리어를 시작했습니다. 새로운 기술에 관심이 많고 특히 사람의 행동패턴을 의미있게 연구하여 프로덕트에 녹여내는데 관심이 많습니다. 다른 사람의 이야기를 많이 듣고 깊이 생각하며 인사이트를 함께 도출하는 것을 좋아

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