책 35페이지에
> 진짜 좋은 강연은 어려운 개념도 쉽게 전한다.

이 말이 멤도네요.
과연 나는 쉽게 전하고 있나? 돌아보게 됩니다.

책이 정말 쉽게 읽히고, 구체적인 예시로 설명하고 있으니 인프콘 같은 컨퍼런스에서 향로님같은 대스타가 되고 싶으시다면 미리미리 살펴봐보세요.

책 35페이지에 &gt; 진짜 좋은 강연은 어려운 개념도 쉽게 전한다. 이 말이 멤도네요. 과연 나는 쉽게 전하고 있나? 돌아보게 됩니다. 책이 정말 쉽게 읽히고, 구체적인 예시로 설명하고 있으니 인프콘 같은 컨퍼런스에서 향로님같은 대스타가 되고 싶으시다면 미리미리 살펴봐보세요.

말하기 수업

1. (실리콘밸리 특파원 생활을 하면서 발견한) 흥미로운 점은, '꿈의 회사'로 불리는 애플, 구글 등과 같은 기업의 사원증을 달고도 이들은 항상 사직서를 품고 회사를 다닌다는 점이다. K-직장인처럼.

2. (다만) 크게 다른 점이 있다면, 이들은 ‘자신이 성장하고 있는지를 점검하는 것을 중요하게 여긴다’는 점이다.

3. 실리콘밸리에서는 커리어 개발을 일생의 과업으로 삼는 만큼, 이들은 자신을 꾸준히 성장시켜줄 곳을 찾는다. 아무리 보상이 크고, 회사 이름값이 좋더라도, 업무에서의 성장 기회가 적으면, 스타트업이라도 역량을 펼칠 만한 다른 곳으로 가는 식이다.

4. (그런데 이런 실리콘밸리에서) "저는 이 기업을 마지막 회사로 삼고 싶어요", "이 회사에서 은퇴하고 싶어요" 같은 말을 들었다. 그곳은 바로 엔비디아였다. 당시는 ChatGPT가 촉발한 생성형 AI 붐이 전 세계를 휩쓸기 이전이었다.

5. 그해 엔비디아는 미국의 커리어 플랫폼인 글래스도어가 선정하는 '전 세계 일하기 좋은 기업 순위’에서 1위를 차지했다. 그때까지만 해도 엔비디아에 관해 알고 있는 것이 거의 없었다. 오랫동안 GPU 업계에서 1인자 자리를 지켜왔다는 것과 젠슨 황 엔비디아 창업자의 온화한 인상이 그의 은발 머리카락과 잘 어울린다는 정도였다.

6. (특히) 2022년 하반기부터 (고물가로 인해) 빅테크 기업들은 과감히 칼을 뽑아들었다. 메타를 시작으로 '신의 직장'으로 꼽히던 구글까지 정리해고 바람이 몰아쳤다. 이때 갑작스러운 해고로 비자 문제가 해결되지 않은 사람들의 경우, 짐을 싸서 모국으로 돌아갔다.

7. 이 모습을 지켜본 사람들은 '실리콘밸리의 최소한의 안전이 사라졌다'는 것을 느꼈다. 이는 풍요의 시기에 일군 빅테크 기업의 정체성과 혁신이 낡은 것이 됐다는 것을 의미했다.

8. 예를 들어, 오늘날의 구글을 만든 자유로운 실험과 혁신의 상징이었던 기초 연구에 대한 투자와 룬샷 프로젝트 같은 것들은 모두 비용으로 인식되면서 자초됐다. 이 과정에서 구글을 비롯한 많은 실리콘밸리 기업들은 '일하고 싶은 회사 리스트’에서 사라졌다. (그 틈 속에서 엔비디아는 거의 홀로 비상했다)

9. 엔비디아는 대기만성형 기업이다. 1993년에 창업해 PC 시대에 등장했지만, 성장에 한계가 있었고, 수차례 우여곡절을 겪었다. 그리고 정체됐던 모바일 시대를 지나 생성형 AI 시대를 맞아 진가를 본격적으로 발휘하고 있다.

10. 말하자면, 엔비디아가 지난 30년 동안 쌓아온 것은 서퍼로서 (물이 들어올 때) 파도를 잘 타는 능력뿐 아니라, 좋지 않은 파도 속에서도 버티고 내실을 다지며 새로운 파도를 탐색하는 능력이었다.

11. 창업 10년 차였던 2003년 젠슨 황 CEO는, 스탠퍼드 대학교 강연에서 이렇게 말했다. "모든 선택은 궁극적으로 '조직 문화'라는 하나의 버킷을 이루게 됩니다"

12. (약 20년 뒤인) 2024년 스탠퍼드대학교에서 젠슨 황 CEO는 이렇게 말했다. "엔비디아는 지금 지구상에서 가장 작은 대기업입니다"

13. 실제로 엔비디아는, 약 3만 명에 불과한 인원으로 인당 200만 달러(약 28억 원)가 넘는 생산성을 자랑하며, AI 컴퓨팅 분야에서 대안이 없는 절대 강자가 되고 있다.

14. 즉 엔비디아는, 현재 빅테크 기업 중 가장 적은 수의 인원으로 가장 압도적인 퍼포먼스를 내고 있으며, 그 과정에서도 실리콘밸리 인재들이 자신의 커리어 정점을 함께 하는 마지막 회사로 다니고 싶은 회사로 성장하고 있다는 얘기다)

- 정혜진, <더 라스트 컴퍼니> 중

1. (실리콘밸리 특파원 생활을 하면서 발견한) 흥미로운 점은, '꿈의 회사'로 불리는 애플, 구글 등과 같은 기업의 사원증을 달고도 이들은 항상 사직서를 품고 회사를 다닌다는 점이다. K-직장인처럼. 2. (다만) 크게 다른 점이 있다면, 이들은 ‘자신이 성장하고 있는지를 점검하는 것을 중요하게 여긴다’는 점이다. 3. 실리콘밸리에서는 커리어 개발을 일생의 과업으로 삼는 만큼, 이들은 자신을 꾸준히 성장시켜줄 곳을 찾는다. 아무리 보상이 크고, 회사 이름값이 좋더라도, 업무에서의 성장 기회가 적으면, 스타트업이라도 역량을 펼칠 만한 다른 곳으로 가는 식이다. 4. (그런데 이런 실리콘밸리에서) "저는 이 기업을 마지막 회사로 삼고 싶어요", "이 회사에서 은퇴하고 싶어요" 같은 말을 들었다. 그곳은 바로 엔비디아였다. 당시는 ChatGPT가 촉발한 생성형 AI 붐이 전 세계를 휩쓸기 이전이었다. 5. 그해 엔비디아는 미국의 커리어 플랫폼인 글래스도어가 선정하는 '전 세계 일하기 좋은 기업 순위’에서 1위를 차지했다. 그때까지만 해도 엔비디아에 관해 알고 있는 것이 거의 없었다. 오랫동안 GPU 업계에서 1인자 자리를 지켜왔다는 것과 젠슨 황 엔비디아 창업자의 온화한 인상이 그의 은발 머리카락과 잘 어울린다는 정도였다. 6. (특히) 2022년 하반기부터 (고물가로 인해) 빅테크 기업들은 과감히 칼을 뽑아들었다. 메타를 시작으로 '신의 직장'으로 꼽히던 구글까지 정리해고 바람이 몰아쳤다. 이때 갑작스러운 해고로 비자 문제가 해결되지 않은 사람들의 경우, 짐을 싸서 모국으로 돌아갔다. 7. 이 모습을 지켜본 사람들은 '실리콘밸리의 최소한의 안전이 사라졌다'는 것을 느꼈다. 이는 풍요의 시기에 일군 빅테크 기업의 정체성과 혁신이 낡은 것이 됐다는 것을 의미했다. 8. 예를 들어, 오늘날의 구글을 만든 자유로운 실험과 혁신의 상징이었던 기초 연구에 대한 투자와 룬샷 프로젝트 같은 것들은 모두 비용으로 인식되면서 자초됐다. 이 과정에서 구글을 비롯한 많은 실리콘밸리 기업들은 '일하고 싶은 회사 리스트’에서 사라졌다. (그 틈 속에서 엔비디아는 거의 홀로 비상했다) 9. 엔비디아는 대기만성형 기업이다. 1993년에 창업해 PC 시대에 등장했지만, 성장에 한계가 있었고, 수차례 우여곡절을 겪었다. 그리고 정체됐던 모바일 시대를 지나 생성형 AI 시대를 맞아 진가를 본격적으로 발휘하고 있다. 10. 말하자면, 엔비디아가 지난 30년 동안 쌓아온 것은 서퍼로서 (물이 들어올 때) 파도를 잘 타는 능력뿐 아니라, 좋지 않은 파도 속에서도 버티고 내실을 다지며 새로운 파도를 탐색하는 능력이었다. 11. 창업 10년 차였던 2003년 젠슨 황 CEO는, 스탠퍼드 대학교 강연에서 이렇게 말했다. "모든 선택은 궁극적으로 '조직 문화'라는 하나의 버킷을 이루게 됩니다" 12. (약 20년 뒤인) 2024년 스탠퍼드대학교에서 젠슨 황 CEO는 이렇게 말했다. "엔비디아는 지금 지구상에서 가장 작은 대기업입니다" 13. 실제로 엔비디아는, 약 3만 명에 불과한 인원으로 인당 200만 달러(약 28억 원)가 넘는 생산성을 자랑하며, AI 컴퓨팅 분야에서 대안이 없는 절대 강자가 되고 있다. 14. 즉 엔비디아는, 현재 빅테크 기업 중 가장 적은 수의 인원으로 가장 압도적인 퍼포먼스를 내고 있으며, 그 과정에서도 실리콘밸리 인재들이 자신의 커리어 정점을 함께 하는 마지막 회사로 다니고 싶은 회사로 성장하고 있다는 얘기다) - 정혜진, &lt;더 라스트 컴퍼니&gt; 중

실리콘밸리 인재들 사이에서 커리어 끝판왕으로 불리고 있다는 엔비디아 ㄷㄷ

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

1
인간은 자신의 뇌에 대해 그 어떤 것도 자각할 수가 없다.

2
기계의 도움을 받지 않고서는 자신의 뇌를 들여다보거나 느낄 수 없다. 그러나 뇌는 몸의 모든 곳에서 오는 감각을 해석한다.

3
예를 들어, 배가 아프면 뇌가 이 고통을 알아채고 이를 해석한 후 필요한 신체의 부위에 전달해 대응하도록 한다.

4
그러나 뇌는 그 자체의 촉각과 감각은 느낄 수 없다. 뇌는 몸을 통제하기 위해 그 자체를 제외한 몸의 모든 부분에 대해 복제품 즉, '저해상도 시뮬레이션'을 구성한다.

5
우리가 자아라고 지각하는 것도 바로 이러한 '가공의 구성물'이다. 다시 말해, 자아는 뇌의 시뮬레이션이다.

#나라는착각

1 인간은 자신의 뇌에 대해 그 어떤 것도 자각할 수가 없다. ​ ​2 기계의 도움을 받지 않고서는 자신의 뇌를 들여다보거나 느낄 수 없다. 그러나 뇌는 몸의 모든 곳에서 오는 감각을 해석한다. ​ ​3 예를 들어, 배가 아프면 뇌가 이 고통을 알아채고 이를 해석한 후 필요한 신체의 부위에 전달해 대응하도록 한다. ​ ​4 그러나 뇌는 그 자체의 촉각과 감각은 느낄 수 없다. 뇌는 몸을 통제하기 위해 그 자체를 제외한 몸의 모든 부분에 대해 복제품 즉, '저해상도 시뮬레이션'을 구성한다. ​ ​5 우리가 자아라고 지각하는 것도 바로 이러한 '가공의 구성물'이다. 다시 말해, 자아는 뇌의 시뮬레이션이다. #나라는착각

< ‘나’라고 믿는 것은 뇌의 시뮬레이션일 뿐이다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223677175284

검색 증강 생성(RAG)은 기업이 실시간 데이터를 통합하고 독점 데이터를 사용하여 더욱 풍부하고 상호작용적인 대화를 가능하게 하는 Generative AI(생성형 AI) 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 강력한 기술입니다. RAG를 활용하면 이러한 AI 애플리케이션이 외부의 신뢰할 수 있는 도메인별 데이터를 효과적으로 사용하여 사용자 쿼리에 대한 언어 모델의 문맥을 강화할 수 있습니다. 하지만, 응답의 신뢰성과 정확도는 적절한 도메인 데이터를 […]

Cohere Rerank를 사용한 RAG 성능 향상 | Amazon Web Services

RAG를 활용하면 AI 애플리케이션이 외부의 신뢰할 수 있는 도메인별 데이터를 효과적으로 사용하여 사용자 쿼리에 대한 언어 모델의 문맥을 강화할 수 있습니다. 하지만, 응답의 신뢰성과 정확도는 적절한 도메인 데이터를 찾는 것에 크게 의존합니다. 따라서, RAG의 검색 프로세스를 최적화하는 것이 생성된 응답의 신뢰성을 높이는 핵심 요소로 작용합니다.

RAG 오케스트레이션에는 일반적으로 관련 문서 검색과 답변 생성이라는 두 단계가 포함됩니다.
 1. 검색 단계 – RAG는 생성된 검색 쿼리를 활용하여 외부 데이터 소스에서 관련된 문서들을 가져옵니다. 검색 쿼리가 주어지면, RAG 기반 애플리케이션은 데이터 소스에서 관련 문서나 구절을 탐색하여 필요한 정보를 수집합니다.
 2. 근거 기반 생성 단계 – 검색된 문서나 구절을 바탕으로 생성 모델은 신뢰할 수 있는 자료를 활용하여 답변을 생성하며, 필요한 경우 인라인 인용을 포함하여 답변의 신뢰성을 높입니다. 이를 통해 보다 높은 신뢰성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.

RAG 시스템은 검색 및 정보 탐색 시스템 구축에 중요한 도구이지만, 종종 검색 단계가 최적화되지 않아 기대에 미치지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 순위를 재 조정하는 Rerank 단계를 추가해 검색 품질을 개선할 수 있습니다.

Cohere Rerank로 검색 정확도 높이기
정확도 문제를 해결하기 위해 검색 엔지니어들은 검색 품질을 높이기 위한 방법으로 2단계 검색 방식을 채택해 왔습니다. 이 2단계 시스템에서는 1단계 모델(임베딩 모델 또는 리트리버)이 대규모 데이터 세트에서 후보 문서들을 먼저 검색한 후, 2단계 모델(리랭커)이 이를 재정렬하여 가장 관련성이 높은 문서들이 상위에 표시되도록 합니다.

예를 들어, Cohere Rerank와 같은 재랭크 모델은 쿼리와 문서 쌍이 주어졌을 때 각 쌍에 대한 유사성 점수를 출력합니다. 이 점수는 검색 쿼리와의 관련성을 바탕으로 문서 순위를 재정렬하는 데 사용됩니다. 특히 Cohere Rerank 모델은 딥 러닝을 통해 쿼리와 문서 간의 정밀한 일치를 평가하여, 기존 임베딩 모델보다 검색 정확도를 크게 향상시키는 점에서 두드러집니다. Cohere Rerank는 쿼리와 문서를 동시에 처리하여 관련성 점수를 산출함으로써 더 정교한 문서 선택이 가능합니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/improve-rag-performance-using-cohere-rerank/

RAG를 활용하면 AI 애플리케이션이 외부의 신뢰할 수 있는 도메인별 데이터를 효과적으로 사용하여 사용자 쿼리에 대한 언어 모델의 문맥을 강화할 수 있습니다. 하지만, 응답의 신뢰성과 정확도는 적절한 도메인 데이터를 찾는 것에 크게 의존합니다. 따라서, RAG의 검색 프로세스를 최적화하는 것이 생성된 응답의 신뢰성을 높이는 핵심 요소로 작용합니다. RAG 오케스트레이션에는 일반적으로 관련 문서 검색과 답변 생성이라는 두 단계가 포함됩니다. <ol ><li>검색 단계 – RAG는 생성된 검색 쿼리를 활용하여 외부 데이터 소스에서 관련된 문서들을 가져옵니다. 검색 쿼리가 주어지면, RAG 기반 애플리케이션은 데이터 소스에서 관련 문서나 구절을 탐색하여 필요한 정보를 수집합니다.</li><li>근거 기반 생성 단계 – 검색된 문서나 구절을 바탕으로 생성 모델은 신뢰할 수 있는 자료를 활용하여 답변을 생성하며, 필요한 경우 인라인 인용을 포함하여 답변의 신뢰성을 높입니다. 이를 통해 보다 높은 신뢰성 있는 응답을 제공할 수 있습니다.</li></ol> RAG 시스템은 검색 및 정보 탐색 시스템 구축에 중요한 도구이지만, 종종 검색 단계가 최적화되지 않아 기대에 미치지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 순위를 재 조정하는 Rerank 단계를 추가해 검색 품질을 개선할 수 있습니다. Cohere Rerank로 검색 정확도 높이기정확도 문제를 해결하기 위해 검색 엔지니어들은 검색 품질을 높이기 위한 방법으로 2단계 검색 방식을 채택해 왔습니다. 이 2단계 시스템에서는 1단계 모델(임베딩 모델 또는 리트리버)이 대규모 데이터 세트에서 후보 문서들을 먼저 검색한 후, 2단계 모델(리랭커)이 이를 재정렬하여 가장 관련성이 높은 문서들이 상위에 표시되도록 합니다. 예를 들어, Cohere Rerank와 같은 재랭크 모델은 쿼리와 문서 쌍이 주어졌을 때 각 쌍에 대한 유사성 점수를 출력합니다. 이 점수는 검색 쿼리와의 관련성을 바탕으로 문서 순위를 재정렬하는 데 사용됩니다. 특히 Cohere Rerank 모델은 딥 러닝을 통해 쿼리와 문서 간의 정밀한 일치를 평가하여, 기존 임베딩 모델보다 검색 정확도를 크게 향상시키는 점에서 두드러집니다. Cohere Rerank는 쿼리와 문서를 동시에 처리하여 관련성 점수를 산출함으로써 더 정교한 문서 선택이 가능합니다. https://aws.amazon.com/ko/blogs/tech/improve-rag-performance-using-cohere-rerank/

Amazon Web Services

Cohere Rerank를 사용한 RAG 성능 향상 기법

블로그・카페・지식iN은 어떻게 '요즘 20대'를 사로잡았나

NAVERfficial - 스무 살 넘은 서비스가 20대와 어울리는 방법

다른 필드와는 다르게 IT 업계에서 20년이 넘은 서비스라고 하면 거의 최장수 서비스 취급을 받습니다. (적어도 제가 기억하는) 20년이라는 시간 동안 있었던 굵직굵직한 사건만 나열해 봐도 포털 사이트와 커뮤니티 서비스의 재편 / 모바일 웹, 앱의 등장 / 글로벌 빅테크의 국내 침투 / AI의 급속한 확장 같은 사건들을 꼽을 수 있으니 말입니다. 짧지만 폭풍우 같은 역사의 소용돌이가 IT를 중심으로 펼쳐졌다고 해도 과언이 아니죠.

네이버도 그 안에서 크고 작은 변화들을 맞이했지만 그럼에도 여전히 건재하다고 평가받는 서비스들이 있는데요, 그 대표적인 커뮤니티 서비스들이 바로 블로그와 카페, 지식iN 입니다.
한때는 블로그 포스팅의 라인 스티커만 봐도 불신의 기운이 샘솟는다는 분들이 있었던 게 사실이지만 요즘 10대, 20대들이 블로그를 일기장처럼 사용한다는 이야기를 들을 때면 저마저도 감회가 새로워지더라고요.

그래서인지 이번에 네이버피셜에 올라온 '스무 살 넘은 서비스가 20대와 어울리는 방법' 아티클을 무척 재미있게 읽을 수 있었습니다. 특히 담당자들의 생생한 경험담과 인터뷰가 담겨 있어서 같은 회사지만 저도 미처 모르고 있던 사실들을 새롭게 알게 되었고요!

그러니 혹시라도 성장이 고점을 찍기 시작한 서비스, 나이가 꽤나 차오른 서비스, 점점 레거시가 쌓여가고 있는 서비스를 담당하고 계신 분들이라면 아래 링크를 통해 아티클을 정독해 보시길 추천드립니다. 서비스의 '우리다움'을 지키면서도 새로운 세대와 시장을 공략할 수 있는 작은 힌트를 발견하실 수도 있으니 말이죠 🙂

다른 필드와는 다르게 IT 업계에서 20년이 넘은 서비스라고 하면 거의 최장수 서비스 취급을 받습니다. (적어도 제가 기억하는) 20년이라는 시간 동안 있었던 굵직굵직한 사건만 나열해 봐도 포털 사이트와 커뮤니티 서비스의 재편 / 모바일 웹, 앱의 등장 / 글로벌 빅테크의 국내 침투 / AI의 급속한 확장 같은 사건들을 꼽을 수 있으니 말입니다. 짧지만 폭풍우 같은 역사의 소용돌이가 IT를 중심으로 펼쳐졌다고 해도 과언이 아니죠. 네이버도 그 안에서 크고 작은 변화들을 맞이했지만 그럼에도 여전히 건재하다고 평가받는 서비스들이 있는데요, 그 대표적인 커뮤니티 서비스들이 바로 블로그와 카페, 지식iN 입니다. 한때는 블로그 포스팅의 라인 스티커만 봐도 불신의 기운이 샘솟는다는 분들이 있었던 게 사실이지만 요즘 10대, 20대들이 블로그를 일기장처럼 사용한다는 이야기를 들을 때면 저마저도 감회가 새로워지더라고요. 그래서인지 이번에 네이버피셜에 올라온 '스무 살 넘은 서비스가 20대와 어울리는 방법' 아티클을 무척 재미있게 읽을 수 있었습니다. 특히 담당자들의 생생한 경험담과 인터뷰가 담겨 있어서 같은 회사지만 저도 미처 모르고 있던 사실들을 새롭게 알게 되었고요! 그러니 혹시라도 성장이 고점을 찍기 시작한 서비스, 나이가 꽤나 차오른 서비스, 점점 레거시가 쌓여가고 있는 서비스를 담당하고 계신 분들이라면 아래 링크를 통해 아티클을 정독해 보시길 추천드립니다. 서비스의 '우리다움'을 지키면서도 새로운 세대와 시장을 공략할 수 있는 작은 힌트를 발견하실 수도 있으니 말이죠 🙂

fficial.naver.com

스무 살이 넘은 서비스들은 어떻게 20대를 공략해가고 있나

커리어의 단단함을 만드는 핵심 질문

[FMC] 부족한 것 보다는 할 수 있는 것 🚪

이력서 작성에 관한 질문을 받다보면 항상 나오는 질문이 있습니다.

"저는 경험이 부족해서 OO 부분을 채우고 싶은데 어떻게 해야할까요?"

이 질문은 경력에 상관없이 꼭 나오는 질문입니다. 그만큼 어디선가 공포 마케팅에 괴롭힘을 받았다는 증거라고 생각합니다.

일 잘하는 분들을 살펴보면 이런 스펙은 아무런 의미가 없는데도 구직하는 입장에서는 스스로의 부족한 부분만 더 보이기 마련이기 때문이겠죠.

이 글에서는 스펙이 아니라 문제해결 경험이 중요하다고 말합니다. 저 역시 이 의견에 동의합니다.

https://freemoversclub.stibee.com/p/46/

이력서 작성에 관한 질문을 받다보면 항상 나오는 질문이 있습니다. "저는 경험이 부족해서 OO 부분을 채우고 싶은데 어떻게 해야할까요?" 이 질문은 경력에 상관없이 꼭 나오는 질문입니다. 그만큼 어디선가 공포 마케팅에 괴롭힘을 받았다는 증거라고 생각합니다. 일 잘하는 분들을 살펴보면 이런 스펙은 아무런 의미가 없는데도 구직하는 입장에서는 스스로의 부족한 부분만 더 보이기 마련이기 때문이겠죠. 이 글에서는 스펙이 아니라 문제해결 경험이 중요하다고 말합니다. 저 역시 이 의견에 동의합니다. https://freemoversclub.stibee.com/p/46/

freemoversclub.stibee.com

없는 스펙 말고 가진 것으로!

 예측 가능한 미래 NAVIX로 시작해 보세요. NAVIX는 OpenELA 기반의 오픈소스 리눅스 배포판입니다. 수시로 변화하는 리눅스 OS 환경. 우리는 모든 인터넷 서비스의 기반이 되는 OS를 남에게 맡기지 않고 직접 개발하고 관리하기로 결정했습니다. 모두에게 공개하고 참여의 장을 열어 함께 발전하는 리눅스가 되려고 합니다. About Navix Download News 최신 업데이트와 가장 최근의 뉴스를 확인해보세요.
9.5 릴리즈 최신 업데이트가 적용된 9.5 버전을 체험해보세요. NAVIX 공개 새로운 Free OS NAVIX를 출시합니다. 새 뉴스가 없습니다 

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💡 주요 특징
 1. 안정성 & 장기 지원
    * 네이버 내부 인프라에 적용 중이라 검증된 안정성
    * 장기적인 기술 지원과 업데이트까지 챙겨줘서 믿고 사용 가능
 2. 오픈소스 & 자유로운 활용
    * 소스 코드 공개로 개발자 누구나 수정하고 배포 가능
    * 기술 커스터마이징
 3. 강력한 보안
    * 최신 보안 표준을 따르고, 철저한 업데이트 제공
    * 기업 환경에서도 문제없는 보안성을 자랑

https://navix.navercorp.com/

💡 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/

navix.navercorp.com

NAVIX - 네이버가 만든 리눅스 배포판 🐧

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

 - YouTube

1. "(나는) 매일 극본 쓰지. 오늘도 내가 여기 나오려고, 새벽 2시에 (작업실에) 나왔거든. 출근 시간을 당겼어"

2. "(왜냐) 하루에 무조건 4페이지 쓰는 게 목표거든. (다른 스케줄이 있으면 미리 나와서라도 4페이지는 써야 해)"

3. "(특히) 내일 지우더라도, 오늘 무조건 4페이지를 써야 돼. (그게 내가 정한 원칙이거든. 그래서) 4페이지를 쓰지 않고는 퇴근을 안 해"

4. "4페이지 쓰는 게 쉬울 것 같잖아? (매일 쓰는 거) 진짜 어려워.. (예를 들어) ‘내가 오늘 저녁에 재형이 형 보러 가니까, 무조건 5시까지는 끝내야 해’라는 생각이 드니까, (어떻게는 4페이지를 쓰려고) 시간을 앞당겨서 새벽에 일찍 출근한 거지"

5. "(그리고 내가) 만화를 그리면서 배운 게 뭐냐면, 작업실 딱 들어오잖아? 그러면 고양이가 바닥에 토를 해놓았든, (어떤 일이 있든), 신경 안 쓰고 바로 작업을 하는 거야"

6. "(별거 아닌 것처럼 보이지만) 이거 되게 중요하다? (일이 아니라) 딴짓을 하잖아? 소셜 미디어하고, 커뮤니티 보면, 1~2시간이 금방 지나가는 거야. 그래서 (작업실에) 들어가면 거두절미하고, 바로 작업을 해"

7. "(그렇게) 1시간 작업을 하잖아? 그러고 나서 고양이 똥 치워주고, 커피 내려 마시고 하잖아? (일단 일을 시작해놓으니까 중간에 뭘 해도 다시 일로) 돌아올 수가 있더라고"

8. "시작을 안 해놓으면 돌아오질 못해. (사람들이 간과하지만) 이거 진짜 중요해"

- 강풀 작가

https://www.youtube.com/watch?v=6f8Pd_RtDvM&t=3005s

1. "(나는) 매일 극본 쓰지. 오늘도 내가 여기 나오려고, 새벽 2시에 (작업실에) 나왔거든. 출근 시간을 당겼어" 2. "(왜냐) 하루에 무조건 4페이지 쓰는 게 목표거든. (다른 스케줄이 있으면 미리 나와서라도 4페이지는 써야 해)" 3. "(특히) 내일 지우더라도, 오늘 무조건 4페이지를 써야 돼. (그게 내가 정한 원칙이거든. 그래서) 4페이지를 쓰지 않고는 퇴근을 안 해" 4. "4페이지 쓰는 게 쉬울 것 같잖아? (매일 쓰는 거) 진짜 어려워.. (예를 들어) ‘내가 오늘 저녁에 재형이 형 보러 가니까, 무조건 5시까지는 끝내야 해’라는 생각이 드니까, (어떻게는 4페이지를 쓰려고) 시간을 앞당겨서 새벽에 일찍 출근한 거지" 5. "(그리고 내가) 만화를 그리면서 배운 게 뭐냐면, 작업실 딱 들어오잖아? 그러면 고양이가 바닥에 토를 해놓았든, (어떤 일이 있든), 신경 안 쓰고 바로 작업을 하는 거야" 6. "(별거 아닌 것처럼 보이지만) 이거 되게 중요하다? (일이 아니라) 딴짓을 하잖아? 소셜 미디어하고, 커뮤니티 보면, 1~2시간이 금방 지나가는 거야. 그래서 (작업실에) 들어가면 거두절미하고, 바로 작업을 해" 7. "(그렇게) 1시간 작업을 하잖아? 그러고 나서 고양이 똥 치워주고, 커피 내려 마시고 하잖아? (일단 일을 시작해놓으니까 중간에 뭘 해도 다시 일로) 돌아올 수가 있더라고" 8. "시작을 안 해놓으면 돌아오질 못해. (사람들이 간과하지만) 이거 진짜 중요해" - 강풀 작가 https://www.youtube.com/watch?v=6f8Pd_RtDvM&amp;t=3005s

www.youtube.com

출근하면 무슨 일이 있어도 일단 작업부터 시작한다는, 강풀 작가의 창작

우아콘 2024 다시보기 영상이 우아한테크 채널에 올라왔네요.

아래 링크는 제가 참여한 이그나이트 트랙 입니다.

바쁜 일정이나 제한된 자리때문에 못 보셨다면 이번 기회에 살펴보세요!

https://www.youtube.com/watch?v=uxsJSq_-Il0

우아콘 2024 다시보기 영상이 우아한테크 채널에 올라왔네요. 아래 링크는 제가 참여한 이그나이트 트랙 입니다. 바쁜 일정이나 제한된 자리때문에 못 보셨다면 이번 기회에 살펴보세요! https://www.youtube.com/watch?v=uxsJSq_-Il0

우아콘2024 다시보기

와우.. 정말 알찬 유익한 내용들을 소개해주셨네요!! 잘 봤습니다🙆🏼‍♀️👏🏻😋

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

K리그 프로그래머

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.

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‘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

현직자 인터뷰: 비즈니스 분석가, 퍼포먼스 마케터, 데이터 PO

🖊현직자 인터뷰: 비즈니스 분석가, 퍼포먼스 마케터, 데이터 PO

데이터로 성과지표관리를 할까에 대한 궁금증을 해결해주는 글이었습니다.

특히 아래 멘트가 기억에 남는데요.
“예전에는 감에 의존한 의사결정을 내렸다면, 요즘은 데이터에 기반한 의사결정을 내리는 기업들이 늘어나는 추세입니다. 내·외부 데이터를 활용할 수 있는 시도들이 많아서 앞으로 발전 가능성도 매우 크다고 생각합니다.”

세 분 모두 sql의 중요성을 이야기하셔사 이번 학기는 sql에 집중해보고자 합니다!

 #퍼블리매일읽기챌린지 #퍼블리뷰 #퍼블리뷰10일차

publy.co

그냥 열심히 사는 사람

파랑

부스트캠프 웹모바일 기획 및 운영

HR 기획

이지영

사람에 대한 관심이 많아 교육학을 전공하고 HR 업무를 시작했습니다. 데이터 분석을 통해 사람을 더 잘 이해할 수 있지 않을까 생각해 공부를 조금 더 했고, 지금은 누군가의 성장을 돕고 그 속에서 저 역시 성장하고 있습니다.
#sw교육 #데이터기반교육의질관리

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