DALL-E 3 works with ChatGPT so users can use the chatbot to come up with prompts that the image generator better understands.

OpenAI releases third version of DALL-E

몇달 전 생긴 '프롬프트 작성자'라는 새로운 직무도 이제 옛것이 되었네요. 

처음 Dall-E 2를 접했을 때 센세이션을 잊지 못합니다. 문장을 입력하면 AI가 세상에 없던 이미지를 만들어주는데, 물론 맘에 들지 않은 적이 훨씬 많지만, 맘에 드는 이미지 하나만 만들어줘도 사실 엄청난 '사건'이라고 생각했습니다. 실제로 Dall-E 2는 그 일을 해냈구요. ChatGPT만큼 주목을 받지는 못했지만 오픈AI가 내놓은 인터넷 서비스 중 가장 양가 감정(인간 일을 다 가져간다, 엄청 신기하다 더 사용해보고 싶다 어떻게 쓰는 게 젤 좋지?)을 갖게 한 서비스였습니다. 부모님에게는 반드시 보여드려야 했어요. 세상의 변화가 이렇게 빠르다고 말씀드려야만 했습니다. 

그런데 이제 오픈AI가 세 번째 버전인 Dall-E 3를 출시한다는군요. 이 서비스는 인간이 프롬프트를 작성할 필요가 없습니다. 인간이 ChatGPT에게 간단한 명령어로 프롬프트를 작성하도록 요청하면, ChatGPT가 Dall-E 3가 이해할 수 있도록 단락을 통채로 작성합니다. 물론 인간도 원하면 더 작성할 수 있지만 예전 버전보다는 개입이 적어진 것입니다. 

Dall-E의 책임자인 아디치아 라메쉬(Aditya Ramesh)가 더버지(The Verge)에 데모를 공개했는데요. 그는 Dall-E 3에게 '산에 있는 일본 라멘 식당의 로고를 만들어달라'고 간단히 요청했고 ChatGPT가 더 자세한, 긴 설명이 있는 프롬프트를 작성했습니다. Dall-E 3는 4가지 옵션을 제시했고요. 프롬프트 작성자는 이제 더이상 새로운 직무로 역할하지 못하게 됐습니다. 그러니 말하자면 이제 정말 (글을 잘 쓰지 못해도) 누구나 예술을 만들 수 있게 된 것입니다. 

해당 업데이트와 더불어 오픈AI는 시스템의 안전성을 그 어느 때보다 강력하게 테스트하기 위해 의도적으로 시스템을 중단시키는 그룹인 제3자, 외부 팀과 협력했습니다. 그리고 명시적으로 폭력적인 언어를 무시하도록 언어 모델을 가르치는 분류기를 사용했다고 밝혔습니다. 또한 공인의 이미지는 더이상 재현할 수 없게 만들었고요. 

더불어 오픈AI는 소송을 피하기 위해 아티스트들이 원하면 자신의 예술 작품을 트레이닝 데이터로 사용할 수 없게 만들기도 했습니다. 아티스트들은 자신이 권리를 가지고 있는 이미지를 오픈AI 웹사이트에 제출하고, 삭제 요청을 할 수 있습니다. 그러면 Dall-E 3는 아티스트의 이미지 및 스타일과 비슷해 보이는 결과를 내놓지 못합니다. 이는 최근 다수 아티스트들이 스태빌리티AI, 미드저니 등 생성 AI가 자신의 이미지와 비슷한 그림을 생성해냈다며 제출한 소송 건들을 의식한 조치입니다.  

이로 인해 발생할 문제들을 생각하면 아득해지지만 화려한 기술의 발전에 또 관심이 갑니다. 근데 정말 문제들이 걱정이 돼요.

The Verge

ChatGPT와 통합한 이미지 생성AI, 'Dall-E 3' 출시 임박

오늘 같이 일했던 프리랜서 개발자 분에게 추천사를 받았습니다. 같이 일했던 동료에게 받는 피드백은 부정적이든 긍정적이든 짜릿하고 늘 최고입니다. (도파민 같지만)

저는 힘들고 슬플때마다 힙합을 추진 않고(...🕺)
이전에 받았던 피드백이나 칭찬을 캡쳐해서
꺼내보곤 한답니다. 그러면 좀 나아지고 동기부여도 되고 자존감 회복에도 도움이됩니다.

커리어리가 이제 개발자 뿐만이 아니라 다양한 직군과 경력을 가진분들이 많이 생긴거 같은데요.
 
트렌드 글쓰기도, 질문하기도, 채용공고도 사이드프로젝트도 다 좋지만...
커리어리 유저 추천사를 써주는 기능이 있으면 좋겠어요. (장점 뿐만 아니라 보완했으면 하는점도 써주면 👍)

영입을 위한 레퍼런스 체크로 쓰일수도 있고
그 사람의 업무스타일을 미리 파악할수도 있고요.
코딩만 잘한다고 다가 아니라 얼마나 팀으로 
일할 수 있는 지, 협조성이 있는지도 가늠할 수 있겠네요.

잡플래닛이나 블라인드처럼... 회사의 리뷰는 많지만
사람리뷰는 좀처럼 보기힘들죠. 
폐쇄적이고 인사팀에서만 볼수 있거나 
돈을 내고 봐야 하고.
블레임을 적으면 자칫 명예회손죄나 재취업방해죄(?)로 몰릴 수도 있어서 그런게 아닐까 싶어요.

그래도 건강한 피드백은 성장하고 싶은 사람에게 동기부여가 됩니다. 무엇보다, 본인에게 잘 맞는 조직을 찾는데 도움이 될테고
추천사를 써준 동료에게 고맙다는 말을 전하는 계기가  될거에요.

아래 화면은 제가 개발자 분들에게 받은 피드백들이에요. "그래도 이 사람이 개발과 소통할 줄 아는 사람이구나"라는 인식을 심어준 것만으로도 내 일에 자부심을 느끼고, 오늘을 살 수 있게 해 줍니다.

그래서 커리어리에도 이런 기능이 있어서.. 선하게 쓰였으면 좋겠습니다. 많은 유저들이 "링●드인보다 커리어리를 쓰길 잘했다"고 생각하게 만들어주세요.

커리어리에 "동료추천" 기능을 요청합니다🙋

메이커들의 제품 개발 과정 공유 네트워킹 프로그램, PMC

PRODUCT MAKER'S CLUB﹡W23

이제는 입이 아플 정도로 AI는 빠르게 IT 업계 뿐만아니라 여러 업계에 침투하고 있습니다. 이런 기술(Knowledge)의 성장은 항상 2가지를 끌고 옵니다. 그것은 바로 인재(Talent)와 자본(Capital)입니다. 그리고 인재와 자본이 기술의 성장을 촉진시키는 선순환을 일으켜, 네트워크 효과에 따른 빠른 성장을 만들어 냅니다. AI 업계에는 이미 일어나고 있습니다.

아마 누구나 한 번쯤은 고민해봤을 것 같습니다. '우리도 AI 프로덕트를 해야하나?' 혹은 '우리 프로덕트에 AI를 적용해야하나?' 처럼요. 무엇이 정답인지는 아무도 모르고 해봐야 알겠지만, AI는 근본적으로 전체 산업의 생산성과 end user 고객 경험을 바꿔버리는 기술이라는 점에서 결국 언젠가 사용해야만 하게 되는 시점이 온다고 봅니다. 모두가 AI를 활용한 프로덕트를 만들어야 할 시점이라는 뜻입니다. 좀 더 자세히는 아래 이유들이 있습니다.

1/ VC 자금이 마르고 있습니다. 하지만 AI는 그렇지 않습니다. → 자본 네트워크

코로나 이후 VC 자금 규모는 거의 7~8년 전으로 회귀했습니다. 그리고 꽤 오랫동안 이런 트렌드가 변화하진 않을 것입니다. 최소한 코로나 시절처럼 기업 가치 멀티플이 50x 100x 되는 일은 쉽게 일어나지 않을 것입니다.

그러나 이게 일어나는 분야가 아직 있습니다. 바로 AI입니다. 현재 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나고 이는 곧 자본을 빨아들입니다. 이를 보여주는 증거는 너무나 많습니다.

- 벤처 캐피탈에서 Generative AI 기업에 수십억 달러를 쏟아 부으며 AI 투자가 증가하고 있습니다.
- 초기 스타트업들에 대한 투자는 계속 늘어나며 가치를 더 높게 평가 받고 있습니다.
- 세일즈포스, 알파벳, 마이크로소프트와 같은 대형 기술 기업들은 제너레이티브 AI 스타트업에 투자하는 펀드를 출시했습니다.

AI 기술의 발전은 무서운 속도로 자금을 빨아들이며 새로운 자본 네트워크를 형성하고 있습니다.

2/ 새로운 세대의 창업가들이 대거 생겨나고 있습니다. → 인재 네트워크

경기 침체가 올 때마다 산업에는 지각 변동이 생깁니다. 기존 회사에서 짤리거나 제 발로 나오는 일이 생기고, 채용 시장의 불안정성은 학생들이 취업이 아닌 다른 길을 택하게 끔 만들기도 합니다. 이미 미국 빅테크의 Layoff가 매우 크게 일어났고 똑똑한 인재들이 대거 시장에 방출 되었습니다. 재취업을 시도한 사람들이 대다수겠지만 아마 스타트업에 합류한 이들도 꽤 많을 거고, 직접 창업하는 사람들도 있을 겁니다. 거기에 Z세대 청소년~대학생들도 예전보다 훨씬 많이 창업하고 있습니다.

결국 이중엔 10년 뒤 시장을 리드하는 기업이 탄생할 것입니다. 앞선 사례가 이미 존재합니다. 2008년 경제 위기 이후 다음 기업들이 탄생했습니다. Uber(2009), Airbnb(2008), Slack(2009), Pinterest(2010), Snap(2011), Lyft(2012), Stripe(2010), Coupang쿠팡(2010), DoorDash(2013), WeWork(2010), Cloudflare(2009) 등 이미 누구나 아는 기업들입니다.

예전에 Patreon 창업가인 Jack Conte는 이런 말을 했습니다.

"여러분은 1,000명 중 특정 관심사를 가진 유일한 사람이었던 작은 마을에서 자랐을 수도 있습니다. 하지만 인터넷에는 45억 명의 사람들이 있으며, 이는 여러분의 관심사를 공유하는 450만 명의 사람들이 있다는 것을 의미합니다. 온라인에서 틈새는 없습니다."

디스콰이엇에는 프로덕트에 진심인 메이커라는 관심사로 묶고, 그 안에서도 여러 관심사로 묶여있습니다. AI 프로덕트 메이커라는 정체성으로 다시 한 번 묶일 차례입니다. 이렇게 탄생한 네트워크는 메이커들이 지식을 교류하고 새로운 아이디어를 탄생시켜 사회를 더 풍요롭게 만들 것입니다.

결국 디스콰이엇은 AI 기술/자본/인재 네트워크를 만들어 인터넷과 소셜 네트워크의 본래 목적인 연결의 가치를 만들어 나갈 것이고 그렇게 해야만 합니다.

그래서 저희는 AI 프로덕트 메이커를 위해 Product Maker's Club(PMC) W23을 만들었습니다. 국내에서 가장 큰 AI 네트워크를 만들기 위해서 말입니다. 지금 바로 지원해서 AI 프로덕트 메이커 네트워크에 빠르게 합류하고, 함께 네트워크를 만들어갔으면 좋겠습니다.

https://club.disquiet.io/pmcw23

AI 프로덕트 메이커에게 주어질 네트워크 기회

다시 돌아올 ChatGPT 열풍의 끝자락에서, 센세이션이 폭발하기 전의 역사를 돌아봅니다. 오랜 연구를 거쳐 등장한 대규모 언어 모델 중 가장 세련된 중간산출물이 생성AI이기 때문에 전문가들은 ‘이제 겨우 시작이다’라고 얘기를 해요. 

말마따나 적어도 45년 정도의 연구가 쌓였는데요. MIT테크리뷰에서 이를 핵심만 정리했습니다. 열기는 가라앉아가고 있지만 다시 돌아올 붐을 준비하기 시작하기 위해 한번 읽어보셔도 좋겠습니다. 

1980~1990: RNN 
ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델인 GPT-3의 한 버전입니다. 대규모 언어 모델(이하 LLM)은 수많은 텍스트에 대해 훈련된 일종의 신경망입니다(신경망은 동물 두뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식에서 영감을 얻은 소프트웨어입니다). 텍스트는 다양한 길이의 문자와 단어의 시퀀스로 구성되므로 언어 모델에는 이러한 종류의 데이터를 이해할 수 있는 일종의 신경망이 필요합니다. RNN은 신경망 종류 중 하나고요. 1997년 개발된 LSTM은 수백 단어 길이의 텍스트 문자열을 처리할 수 있어서 그나마 가장 뛰어났지만 언어 능력은 제한적이었습니다.

2017: 트랜스포머
사실 대규모 언어 모델 세대는 구글 덕분에 눈부시게 발전했습니다. 구글 연구원 팀이 각 단어나 구문이 순서대로 나타나는 위치를 추적할 수 있는 트랜스포머를 발견한 덕분입니다. 트랜스포머는 단어의 앞뒤에 오는 다른 단어 등의 정보를 추적해서 긴 텍스트 문자열을 처리하고 단어의 의미를 보다 정확하게 포착할 수 있게 만듭니다. 

2018~2019: GPT 및 GPT-2
OpenAI의 처음 두 개의 대규모 언어 모델은 불과 몇 달 간격으로 출시되었습니다. 이 회사는 다양한 기술을 갖춘 범용 AI를 개발하기를 원하며 대규모 언어 모델이 해당 목표를 향한 핵심 단계라고 믿습니다.

GPT는 사전에 주석이 추가되지 않은 데이터(이 경우에는 수많은 텍스트)에 대해 머신러닝 모델을 훈련하는 방법인 ‘비지도 학습’과 트랜스포머를 결합했습니다. 덕분에 ChatGPT는 스스로 데이터 패턴을 파악할 수 있게 됐고요. 데이터 세트 크기도 무제한으로 학습할 수 있습니다. GPT-2의 경우 오픈AI가 “사람들을 속이고 편견을 재생산하며 혐오를 조장하는 언어를 퍼뜨릴 수 있기 때문에 전체 모델을 공개하지 않을 것”이라고 했습니다. 

2020: GPT-3
GPT-2는 인상적이었지만 OpenAI의 후속작인 GPT-3은 입이 떡 벌어질 정도였습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 능력은 큰 발전이었습니다. GPT-3는 질문에 답변하고, 문서를 요약하고, 다양한 스타일로 스토리를 생성하고, 영어, 프랑스어, 스페인어, 일본어 간 번역 등을 수행할 수 있습니다. 제법 잘 흉내를 냈죠. 
GPT-3의 경우 새로운 기술을 발명하기보다는 기존 기술을 초대형화함으로써 나왔습니다. GPT-2의 매개변수(훈련 중 조정되는 네트워크 값) 개수(15억 개)에 비해 훨씬 많은 매개변수(1,750억 개)를 사용했습니다. 데이터 양도 훨씬 많았습니다. 
그러나 ChatGPT는 온라인에 있는 허위 정보, 편견어린 시각 등을 상당 부분 교육 받아서, 이를 재생산했습니다. 오픈AI도 “인터넷으로 훈련한 모델은 인터넷 규모의 편견을 갖게 된다”고 인정했습니다. 

2020년 12월: 유해한 텍스트 및 기타 문제
이제는 규제의 시간입니다. 대규모 언어 모델이 허위 정보, 혐오스러운 텍스트를 재생산할 수 있다는 사실은 누구나 알고 있습니다. ChatGPT를 사용하는 모든 개인과 조직은 규제를 숙지하고 가이드라인을 따라 안전하고 현명하게 새로운 도구를 사용할 수 있어야 합니다. 앞으로 우리에게 주어진 새로운 과제라고 볼 수 있습니다.

ChatGPT 열풍의 끝자락, 시작을 위한 회고

커리어리 친구들, 오랜만에 제가 외부 컬럼을 하나 작성했습니다. 바로 KT 엔터프라이즈의 DX Story 컬럼란에 요즘 각광받는 "생성 AI 시대에서의 빅데이터의 활용과 전망" 주제로 작성했습니다. 

먼저 빅데이터가 어디서 오는 지에 대한 정의와 더불어, 빅데이터와 인공지능이 함께 만나 새로운 시대가 어떻게 펼쳐지에 대한 전망과 빅데이터와 생성AI는 향후 어떻게 발전할 지에 대해서도 예측해 보았습니다. 

https://enterprise.kt.com/bt/P_BT_TI_VW_001.do?bbsId=2153&bbsTP=A

<생성 AI 시대에서의 빅데이터의 활용과 전망>

지성과 감성의 컬래버레이션, 다빈치모텔 2023 현대카드에서 진행하는 문화 융복합 페스티벌 '다빈치모텔...

현대카드와 배달의민족 공통점은?

브랜딩하는 CEO와 경영하는 디자이너의 대화
1) 브랜딩은 철학, 마케팅은 전략
2) 사업에는 3가지가 필요하다. 첫 번째는 프로덕트, 두 번째는 오퍼레이션, 세 번째는 마케팅 (순서도 중요하다)
3) 브랜드 성장 유형 3가지
- 오래 살아남아 브랜드가 되는 것 (유럽에 많음)
- 역사는 비교적 짧지만 기술력으로 승부 (일본, 한국에 많음)
- 자본력과 정보를 갖춘 후 브랜드를 만드는 방법 (중국에 많음, ex 하이디라오)

이 내용 꼭 읽어보시길!!!
https://m.blog.naver.com/designpress2016/223216138036

네이버 블로그 | 코딩바비 강사랑 블로그♡⃜

안녕하세요. 배민우리동네서비스팀 송요창입니다. 지난 6월 1일부터 시작한 우아한스터디의 "모여서 각자 글쓰기"에 8주간 참여한 5분의 후기와 작성 글을 소개합니다. 🗒️ 우아한스터디 는 우아한형제들 개발자와 타사 개발자가 함께 모여 공부하는 소규모 스터디 프로그램입니다. 스터디에 진심인 개발자 누구나 참여할 수 있습니다. 2023년 우아한스터디 모여서 각자 글쓰기 약 8주 동안 매주 목요일 밤에 온라인으로 만나 글을 작성한 초보 작가들의 후기와 각자 

[모여서 각자 글쓰기] 온라인 출판기념회 | 우아한형제들 기술블로그

https://techblog.woowahan.com/12947/
6월 1일부터 8주간 진행된 모여서 각자 글쓰기 참가자분들의 이야기와 글을 담은 내용입니다.
벌써 시간이 이렇게 지났군요!

우아한형제들 기술블로그 |

[모각글]  온라인 출판 기념회

기원전 210년 중국의 항우는 군대를 이끌고 진왕조의 군대를 공격하기 위해 양자강을 건넜다. 밤이 되어 강둑에 진을 치고 밤을 보낸 그의 군대가 아침에 일어나보니, 배가 불길에 휩싸여 있었다. 놀란 군대는 적이 공격한 줄 알고 반격할 준비를 했다. 그런데 배에 불을 지른 것은 바로 항우 장군이었다. 그는 조리도구까지도 부수라고 명령했다.

항우는 부하들에게 음식을 만들 수도, 돌아갈 배도 없으니, 승리 아니면 죽음밖에 다른 선택이 없다고 했다. 하지만 이는 병사들이 전투에 몰입하는 데 큰 영향을 미쳤다. 창과 활을 든 병사들은 적군에게 돌진했고, 군대는 9번의 전투에서 대승을 거둔다.

“요즘 컨텍스트 스위칭을 하느라 너무 바빠요.”

종종 주변 동료나 팀원으로부터 이런 이야기를 들을 때마다 드는 생각이 있다. 사람은 하나 이상의 일에 집중하지 못한다. 그리고 성과는 몰입할 때 나온다. A팀의 일, B팀의 일, C팀의 마케팅 일, 여러 가지 맥락에 빠져서 허우적대고 있다면 맥락이 많은 것이 문제가 아니다. ‘모든 걸 잘 하려고하는 게 문제다.’ 중요한 것 하나만 잘하면 된다. 이루지 못하는 과업이나 ‘덜 중요한 테스크’는 과감히 쳐내는 것이 진짜 성과를 만드는 법이다.

사실 컨텍스트 스위칭(Context Switch)를 일에서 쓰는 것부터가 조금 웃긴 면이 있다. 이는 사람이 일하는 방식이 아니라 컴퓨터가 일하는 방식을 설명하기 위해 쓰는 용어이기 때문이다. 컴퓨터는 하던 일을 멈추고 언제든지 다른 일로 갈아탈 수 있으며, 이에 대한 비용이 별로 없다. 그러나 사람은 이것이 불가능하다. 달리기를 하다가 요리를 하다가 달리기를 하는 것을 상상이나 할 수 있는가?

일반적으로 우리는 다른 선택을 차단해야 한다고 생각하지 못한다. 우리는 모든 대안을 확보하고자 열심히 일한다. 아이가 어느 곳에 재능을 보일지 몰라 피아노, 물리, 프랑스어, 원예, 태권도 등 모든 대안을 다 제공한다. 현대사회는 무엇이든 될 수 있다고 믿는다. 문제는 이 꿈을 낱낱이 이루려는 데 있다. 인간이 그 모든 것을 다 할 수 있을까? 다른 가능성을 샅샅이 살펴보느라 우리는 많은 것을 놓치게 된다. 

하지만 진짜 성과는 몰입에서 나온다. 정말 중요한 것을 이루어내고자 한다면 그렇지 않은 것을 과감히 버려야한다.

컨텍스트 스위칭하지 마세요.

커리어 코칭 일기 (Work & Tech) 703

드디어 지난주까지 프런트엔드 개발자 교육 참가자 50명을 모두 만났습니다. (정확히 51명인데 1명은 내일 만납니다)

1명당 약 40분 정도, 지극히 개인적인 스토리를 들었습니다. 왜 여기까지 오게 되었는지 이야기 나누었습니다. 50명 각자 사연이 달라 흥미로웠습니다. 성향이 다르고 관심 분야와 추구하는 가치가 다르니 당연히 성장 과정도 다를 수밖에 없습니다.

각자에게 적합한 취업 전략을 수립하여 커리어 여정을 도와야겠다고 생각했습니다. 그런데 물리적으로 한 명씩 개별 전략을 수립하기엔 제가 가진 시간과 에너지가 제한적이네요. 그래서 예비 개발자 특성에 따라 그룹을 만들어 보려고 합니다.

대학에서 전공과 이전 개발 학습 경험, 소프트 스킬과 성장 의지 등을 고려하여 분류를 해보려고 합니다. 결국 분류 작업을 하는 사람의 주관적 판단이 들어가겠지만, 최대한 객관적으로 작업해 보려고 합니다. 

분류한 특성에 따라서 추천 채용 포지션을 준비하고자 합니다. 당장 정규직으로 취업이 어려운 분들에겐 인턴십 채용 공고를, 조건에 관계없이 빠른 취업을 희망하는 분들에겐 그에 합당한 채용 공고를 연결해 드리려고 합니다.

여기에 더하여 관심 있는 분야에 산업 정보까지 추가하면, 제법 잘 어울리는 채용 포지션을 그룹 별로 추천해 드릴 수 있겠습니다.

개인 특성을 고려한 분류 (segmentation)

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아마존이 앤트로픽(Anthropic)에 최대 40억 달러(약 5조 3560억 원)를 투자할 계획이라는 파이낸셜타임즈의 보도가 나왔네요. 마이크로소프트, 구글, 엔비디아 등이 AI 스타트업들에게 자사 기술, 플랫폼을 사용하도록 설득하기 위한 경쟁이 날로 치열해지고 있기 때문이라는 분석과 함께요(예를 들어 마이크로소프트의 오픈AI 투자). 아마존은 앤트로픽의 소수 지분에 초기 12억 5천만 달러를 투자할 것이고, 향후 규모를 40억 달러까지 키울 계획이 있다고 발표했습니다. 해당 계약의 일부로 앤트로픽은 AWS와 전용 AI 칩을 사용해서 모델을 개발할 예정이라고 해요. 

앤트로픽은 올초 구글, 세일즈포스 벤처스, 줌, 스파크 벤처스 등으로부터 10억 달러(약 1조 3천억 원) 가까이 투자받기도 했어요. ChatGPT의 경쟁 서비스인 ‘클로드 2’를 슬랙, 줌, 구글 클라우드에 통합하는 파트너십을 맺었어요. 즉 앤트로픽이 모델을 개발하는 데 구글클라우드플랫폼 서비스를 사용하고 있었는데 AWS로 갈아탔다는 이야기이기도 합니다.

아마존의 경우에는 생성AI에 투자하는 타이밍을 놓치지 않고 경쟁에서 뒤쳐지지 않기 위해 이번 투자를 진행하는 것으로 보입니다. 아마존은 생성 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 자사의 Trainium과 Inferentia 칩을 엔비디아 칩의 대안으로서 포지셔닝 시키려고 하고 있어요. 앤트로픽은 ‘책임 있는 AI 모델’을 강조하며 현재 오픈AI의 대항마로 뜨고 있는 스타트업이기도 합니다. 

아직 마이크로소프트에 비하면 투자 규모 등은 작지만 거대 IT 기업들의 생성 AI 트렌드 따라잡기 노력이 한창 진행중이라는 것만은 확실하네요. https://www.ft.com/content/1621f6ee-41da-48a7-98c9-fa161883dc6f

*앤트로픽? 
앤트로픽은 오픈AI 출신 7명이 2021년 공동 창업한 회사입니다. ‘사람이 컨트롤할 수 있고(stirable), 해석할 수 있으며(interpretable), 의지할 수 있을만한(reliable) AI 시스템을 빌딩한다'는 것이 이 회사의 미션이고요. 현재 대규모 언어 모델을 직접 빌딩하고 있어요. 스타트업으로서는 만만찮은 작업입니다. 

그러나 앤트로픽 창업자들은 지금의 대규모 AI 모델들이 어떤 결과를 내놓을지 모르는 상태로 시장에 나와 있다는 사실을 큰 문제로 보고 있습니다. 앞으로 기업, 연구소 등이 더 많은 데이터, 더 많은 파라미터로 모델의 규모를 키워서 5~10년 안에 범용 AI를 만들려고 할텐데 그 결과를 장담할 수 없기 때문에 인류의 미래를 걱정하게 된다는 것입니다. AI 모델 규모 자체 뿐만 아니라 이를 적용한 서비스 시장도 빠르게 성장하고 있는데 규제가 여전히 너무 느슨하다는 점도 우려하고요. 따라서 미래가 어떻게 변할지 모르지만 지금의 모델을 낱낱이 뜯어보고 지금 발생할 수 있는 문제의 범위를 가능한 예측하며 새로운 모델을 만들겠다고 합니다.

아마존, 생성 AI 스타트업 앤트로픽에 최대 5조 원 투자 계획

개발자 면접은 어떻게 진행될까? | 처음 이직 시도를 했을 때가 떠오릅니다. 별 근거도 없이 자신만만하던 4년 차 때, 평소 실력만 믿고 당당하게 기술 면접에 뛰어들었죠. 면접은 생각보다 훨씬 어려웠고, 결과는 처참했습니다. 식은땀을 삐질삐질 흘리며 겨우 첫 라이브 코딩 테스트를 마쳤던 기억은 쉽사리 잊히지 않습니다. 그렇게 직접 부딪혀 보고 나서야 깨달았어요.

개발자 면접 유형 총정리

개발자 면접을 준비하고 계신가요? 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 몰라 막막하신 분들을 위해 개발자 면접 대비 키트를 준비했습니다! 제가 지금까지 썼던 개발자 면접 준비 관련 글과 추천 자료를 한 곳에 모았습니다. 적극 활용하셔서 면접에 잘 대비하시길 바랍니다! 

0️⃣  면접 유형 파악하기

- 개발자 면접 유형 총정리: https://careerly.co.kr/comments/66132

1️⃣ 코딩 면접

[추천 글]
- 코딩 테스트를 위해 꼭 공부해야 할 이론: https://careerly.co.kr/comments/66531
- 코딩 테스트에 완벽하게 대비하기 위해 해야 할 6가지: https://careerly.co.kr/comments/66559
- 라이브 코딩 테스트 실전 5단계 가이드: https://careerly.co.kr/comments/66693

[기출 문제 플랫폼]
국내
- 프로그래머스: https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?tab=all_challenges
- 백준: https://www.acmicpc.net
- 삼성 SW Expert Academy: https://swexpertacademy.com/main/main.do

해외:
- LeetCode: https://leetcode.com/problemset/all
- HackerRank: https://www.hackerrank.com
- Codility: https://www.codility.com

2️⃣ 시스템 설계 면접

[추천 글]
- 소프트웨어 시스템 설계 시 고려할 세 가지: https://careerly.co.kr/comments/67065
- 시스템 설계 면접 준비 방법: https://careerly.co.kr/comments/67313

[추천 자료]
도서
- 데이터 중심 애플리케이션 설계 (원제: Designing Data-Intensive Applications): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32466573690
- 가상 면접 사례로 배우는 대규모 시스템 설계 기초 (원제: System Design Interview: An Insider's Guide): https://search.shopping.naver.com/book/catalog/32485737619

온라인 자료 (영문)
- Grokking the System Design Interview: https://designgurus.org/course/grokking-the-system-design-interview
- Deep Dive into System Design Interview: https://www.educative.io/path/deep-dive-into-system-design-interview
- The System Design Primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer

3️⃣ 인성 면접 / 행동 면접

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Brunch Story

👩🏻‍💻 개발자 면접 대비 키트

복잡한 시스템을 익힐 때 아무리 서류를 여러 번 읽어보고 연구해 봐도 이해하는 데 시간이 꽤 걸릴 수도 있어요. 주니어시절 아키텍처를 이해하는 데 어려움을 많이 겪었던 것 같아요. 아키텍처를 이해하는 데 도움 되었던 방법 몇 가지 적어 봅니다.

1️⃣ 서류를 읽어보며 상위 설계 대충 이해해 보기

시스템 설계를 설명하는 서류나 학습 자료가 있다면 한 번 훑어보면서 대충 상위 레벨 아키텍처를 스스로 이해해 보려고 노력한다. 자료를 읽는다고 바로 이해되는 건 아니지만, 대충 큰 그림을 이해하고 코드를 읽어 보면 아키텍처를 이해하는 데 큰 도움이 된다.

서류가 없는 경우, 이 단계를 스킵하고 다음 단계부터 시작하면 된다.

2️⃣ 코드 읽어 보면서 시스템 설계 다이어그램 직접 그려 보기

스케일이 큰 시스템의 코드베이스는 굉장히 복잡하고 하나하나 꼼꼼하게 읽어 보면서 그릴 수 없다. 그렇지만 최대한 중요한 코드를 파악하고 컴포넌트가 어떤 역할을 하고 컴포넌트 간 어떤 상호 작용을 하는지 다이어그램을 그려 보며 스스로 설계해 본다. 다이어그램이 완벽하지 않아도 된다. 요점은 스스로 코드를 파해쳐 보며 설계해 보는 게 자료만 읽는 것보다 아키텍처를 이해하는 데 더 도움 된다.

이 방법은 마치 알고리즘 문제 풀기와 비슷하다. 기본적으로 알고리즘 개념을 책을 읽거나 유투브 강의를 보며 익힌 다음 직접 문제를 풀어 보면서 연습해야 '내 것'으로 만들 수 있다. 아키텍처도 비슷한 방식으로 접근하는데, 설계 경험 충분하지 않다면 실무에서 아키텍처를 익히려면 직접 그려보고 설계해 보는 게 가장 중요하다.

또한 이런식으로 아키텍처 다이어그램을 직접 그리면 설계 서류를 작성하고 설계 면접을 준비하는 데 도움 된다.

3️⃣ 선임에게 다이어그램 보여 주며 설명해 보기

스스로 그려 본 다이어그램을 관련 아키텍처를 잘 아는 선임에게 보여 주며 스스로 익힌 점을 설명해 보자. 틀려도 괜찮다. 요점은 시스템을 잘 아는 선임에게 내가 이해한 시스템을 설명하고 선임이 틀린 점을 바로 알려주면서 내가 모르는 점을 알게 되고 틀린 점을 바로 고칠 수 있다. 

예를 들어, 주니어 시절 선임이 '학습 세션(learning session)'을 통해 다이어어그램을 그리며 신입사원에게 아키텍처를 설명해 줬는데, 세션이 끝나도 그 시스템을 이해하지 못했다. 물론 어느 정도 상위 수준의 아키텍처를 이해할 수 있었지만, 정보를 흡수만 하는 게 시스템을 익히는 데 큰 도움이 되지 않았다. 

어렵더라도 내가 스스로 익혀보고 설계를 해보면서 선임에게 반대로 알려 주면서 상호적인 학습 세션을 통해 배우면 개념을 훨씬 빠르고 깊게 익힐 수 있었던 것 같다.

4️⃣ 팀원에게 다이어그램 그리며 시스템 설명해 보기

'가르치면서 배운다'는 걸 느낀 적이 있는데, 아키텍처를 가르쳐 주면서 팀원들이 모르는 점을 물어본다. 모든 질문에 대답할 수도 있고 없을 수도 있지만, 없어도 괜찮다. 내가 알지 못한 점을 다른 사람의 질문을 통해 알 수 있고, 스스로 공부했을 때 그냥 지나쳤을 수도 있는 아키텍처의 디테일한 점을 익힐 수 있다. 종종 생각지도 못한 질문을 받고 그 질문에 관한 답변을 찾으면서 스스로 공부했을 때 보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

5️⃣ 상호작용하는 학습 세션 만들기

스텝3과 스텝4를 할 수 없는 상황이라면 팀원끼리 모여 함께 다이어그램을 그리며 설계를 설명해 보는 건 어떨까? 같이 배우면 혼자 배우는 것보다 더 많은 양의 정보를 흡수할 수 있다.

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복잡한 시스템 빨리 이해하는 법

머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study) - GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository i

GitHub - teddylee777/machine-learning: 머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

엄청난 repo를 발견해버렸습니다...
유튜브 테디노트 채널의 repo인데요!

머신러닝에 관련된 모든 카테고리의 강의를 정리했을 뿐 아니라
책, 유튜브 채널, 웹사이트까지 모두 소개하고 자격증까지 소개하고 있네요...

잠 안오면 이거 하나씩 깨부셔야겠어요!

https://github.com/teddylee777/machine-learning#%ED%86%B5%EA%B3%84-statistics

GitHub

머신러닝을 혼자서 처음부터 공부한다면...!

TypingMind, Xnapper, BlackMagic, DevUtils의 개발자 Tony Dinh이 회사를 퇴사하고 3년만에 월 수익 5,500만 원을 버는 Indie Hacker가 된 과정과 제품 성공 이야기를 전합니다.

🗞️ 베트남 개발자가 사이드 프로젝트로 월 5천만원 벌게 된 이야기

안녕하세요 :) 
오늘은 베트남에서 혼자 2일만에 개발한 ChatGPT 껍데기 서비스로 월 4,000만원 버는 Tony Dinh 이야기를 준비했습니다.

Tony는 7년간 개발자로 일하다 사이드 프로젝트를 위해 퇴사한 후, 단 3년 만에 베트남 월 평균 임금의 166배를 벌고 있습니다. 어떻게 가능했을까요? 그의 지난 3년을 핵심만 정리해서 이 글👇에 담았습니다. 

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

👇 전체 목차입니다. 내용 이해에 이미지가 필요한 부분이 많아서 이 글에는 목차만 공유합니다.

📌 시작: 사이드 프로젝트 for 재미+취업 😆💼
📌 선 퇴사 😎, 후 개발 👨‍💻
📌 Tony의 연봉 히스토리 💸
📌 풀스택 개발자의 풀스택 제품 라인업 🤹
📌 첫 성공: DevUtils 🛠️
📌 Cool & Free 제품으로 바이럴 타기: BlackMagic 🎩
📌 BlackMagic을 1억 7천만원에 팔 수 밖에 없었던 드라마 🎬
📌 2022년에 스크린샷 앱을 만든다고? Xnapper 📸
📌 ChatGPT 껍데기로 매 달 4천만원 벌기: TypingMind 🧠
🎁 60일 만에 월 수익을 7배 증가시킨 베타 테스팅 전략 ($300 → $2,164) 📈
🎁 구매 취소율 80% 위기를 극복한 방법 🏋️‍♂️
🎁 BlackMagic 인수 제안(7억 원)을 거절한 뒷 이야기와 이 과정에서 배운 것들 👋
🎁 5번이나 프로덕트 헌트 1위 등극한 Tony의 런칭 전략 🥇
🎁 Tony가 제품 개발에 활용한 기술 스택 🛠️

전체 내용 보기 ➡️ https://www.sidehustlerstory.com/p/tony-dinh/?ref=careerly.co.kr

사이드허슬러스토리

ChatGPT 껍데기로 월 4천만원 버는 베트남 개발자 이야기

The Product-Minded Software Engineer by Gergely...

제품 중심 개발자 되기

바로 제품중심으로 생각할 줄 아는 개발자이다. (Product-Minded Software Engineer) 
"나쁜 엔지니어들은 기술에만 너무 집중합니다. 훌륭한 Product Engineer들은 사랑 받는 제품을 만들기 위해 제품 개발 과정에서 적절한 깊이로 고민 해야 한다는 사실을 압니다." 
Shopify의 head of engineering인 Jean-Michel Lemieux은 Product Engineer를 위와 같이 정의했다.

나는 기획이라는 업을 한 지 약 7~8년차가 되었고, 프리랜서/인하우스 둘 다 경험해 보았을 때
다양한 스타일의 개발자들을 만나왔다. 사람의 성격이나 성향, 기질은 둘째 치고 
함께 일할 때 즐거움을 주었던 분들의 특징은  바로 제품에 대해 "생각"이라는걸 할 줄 안다는 것이었다. 

내 경험이다만, 일단 제품 중심 개발자는 질문하는 것도 행동하는 것도 달랐다. 

1. 이 기능이 왜 필요한지 정확히 이해하기 위해 많은 질문을 던진다.
2. 이를 테스트하고 수정된 사양에 포함된 일부 제안을 가져온다.
3. 빠르게 기능을 구축하고 피드백을 얻는다.
4. 기능을 출시한 후에도 예상과 일치하는지 계속해서 확인한다.
5. 예상과 달랐을 때, 결과를 깊이 파고들어 실제 세계에서의 제품 사용에 대해 새로운 것을 배운다.

(주니어~미들이지만 위 1번부터 5번 모두 해당하는 Frontend 개발자 분이 계셨다. 그 사람의 개발 실력이 어떻든 간에 만약 내가 창업을 한다면, 가장 먼저 영입 하고 싶은 분이기도 하다.)

반면 "기획서 나오면 검토할게요". "안됩니다." "6개월 이상 걸립니다." "기능정의서 먼저 주세요." "화면 보고 얘기하시죠." "그때 자세히 못봤는데 지금 보니 이거 못합니다." 라는 대답만 나오는 개발자와는 그닥 즐겁게 일하지는 못했던 것 같다.  

제품 중심으로 생각할 줄 아는 개발자는 각 프로젝트 이후, 제품 이해력이 깊어지고 더 나은 제품 직감력을 발휘 하기 시작한다. 길가에 그냥 지나쳤던 나무가 플라타너스 나무로 보이듯이, 감각이 생기면 문제 해결도 빨라지고 수월해지는 것이다. 이 과정에서 제품 중심 개발자는 더 많은 커리어 성장 기회를 얻는다.

📌 제품 중심 개발자가 되기 위한 팁
사용자가 있는 제품을 개발하고 있다면, 제품 중심 마인드를 키우는 데 도움이 되는 몇 가지 팁이 있다. 이러한 팁은 제품 중심 개발자로 성장하는 데 효과적인 것으로 보인다.
(아티클 원문에서 내가 깊게 공감하는 것만 뽑아 봤다. 약간 수정포함)

1. 회사의 존재 이유를 이해하기. 
비즈니스 모델은 무엇인가? 어떻게 수익을 창출하나? 어떤 부분이 가장 이윤이 많으며 어떤 부분이 가장 확장되고 있나? 왜 그럴까?

2. PM과 좋은 관계를 구축하기. 
대부분의 PM은 개발자를 멘토링할 기회에 기뻐한다. (말걸어주면 기쁘다.)
개발자들이 제품에 관심을 가지면 자신의 역량을 확장할 수 있다. 물론 제품 관련 질문을 많이 하기 전에 좋은 관계를 구축하고, PM에게 제품에 더 많이 관여하고 싶다고 분명히 전하는 것이 좋다.

3. 타당한 제안 제시하기. 
비즈니스, 제품 및 이해관계자에 대한 좋은 이해를 갖게 된 후에는 제품 개발에 대한 이니셔티브를 가져갈 수 있다. 

4. PM(기획자)에게 피드백 자주 요청하기. 
훌륭한 제품 중심 개발자가 되기 위해서는 기존의 엔지니어링 기술에 더해 제품 기술을 개발해야 한다. 제품 기술에 대한 당신의 성과를 어떻게 평가하는지 가장 잘 아는 사람은 PM(기획자)이다. 제품 제안이 얼마나 가치 있는지에 대한 피드백을 얻고, 추가 성장을 위한 아이디어를 얻기 위해 PM에게 연락한다.

물론 저런 것이 적성에 맞지 않고 도저히 힘든 사람들도 있기에 이 세상 모든 개발자에게 강요할 수는 없을 것이다. 어디까지나 내가 맞는 직군, 내게 맞는 회사나 조직, 프로젝트에 맞춰서 일하면 될 것이다. 내 의견이 반영 되는 것이나 주도적으로 일하는 것이 버거운 사람도 있는 것일테니 말이다. (그렇다면 프리랜서나 SI/SM을 추천한다. 불안정하지만, 오히려 월 단가는 훨씬 더 높다.)

커리어를 건강하게, 차곡차곡 쌓아 올라가고 싶은 사람에게는 제품개발 사고능력이 필수라고 본다. 나는 그런 개발자와 함께 일하고 싶다. 

원문: https://eopla.net/magazines/6578

"유튜브는 원래 데이팅 어플이었다?" 스타트업 피봇 사례 39가지

PM(기획자)인 내가 함께 일하기 좋아하는 개발자는

안녕하세요, 뱅크샐러드 코어 백엔드 팀의 정겨울입니다. 뱅크샐러드는 백엔드 서비스에 다양한 언어를 사용하고 있습니다. 특히 지난 4년간은 Go와 gRPC...

뱅크샐러드 Go 코딩 컨벤션 | 뱅크샐러드

뱅크샐러드는 백엔드 서버 언어로 Go 를 가장 활발하게 사용하고 있습니다. 일관성 있는 서비스 코드 베이스를 만들기 위한 노력으로 코딩 컨벤션을 잘 정리해두고 있는데요, 이번에 회사 블로그 글로 포스트되어서 공유합니다. 

Go에 관심이 있으시다면 읽어보시면 좋을 것 같아요.

> 시간이 흐르고, 조직의 규모가 변하며, 구성원이 바뀔수록 코드 일관성 그 이상으로 여러 코드 베이스의 개념적 일관성을 유지하기 위한 노력이 필요합니다. 이 글에선 주로 코드 일관성 측면에서 뱅크샐러드가 어떤 Go 코딩 컨벤션을 따르며 권장하는지 얘기해보고자 합니다.

https://blog.banksalad.com/tech/go-best-practice-in-banksalad/

Banksalad

뱅크샐러드의 Go 언어 코딩 컨벤션

Developers and Open Source authors now have a massive amount of services offering free tiers, but it can be hard to find them all to make informed decisions.

Free for Developers

사이드 프로젝트! 생각만 해도 가슴이 뛰는 분들 많으실텐데요! 가슴이 뛰는 이유로는..... 프로젝트 진행의 즐거움과 유저들과의 만남도 있겠지만... !! 개인적으로는 비용에 대한 부담이 큰 것 같아요. 

사이드 프로젝트인만큼 투자할 수 있는 시간과 에너지가 한정되어있는데, 그러자니 SaaS, PaaS를 찾아보게 되고, 그만큼 비용이 늘어날 수 밖에 없는데요. 

사이드 프로젝트는 하고 싶지만 비용은 줄이고 싶어! 하시는 분들을 위한 서비스들을 모아놓은 곳이 있어 공유합니다. 

클라우드, 이벤트 통계, API, BaaS, CI/CD, 디자인 등등 다양한 부분의 무료 서비스들을 한번에 찾아볼 수 있습니다! 

https://free-for.dev

Free-for

사이드 프로젝트를 위한 무료 서비스들

Airbnb를 실패의 위기에서 구한 방법과 디자이너를 향한 그의 조언

브라이언 체스키가 Airbnb에서 PM을 없애버린 이유

"A/B 테스트를 그만두고 스스로 만족할 때까지 프로덕트를 다듬고, 자랑스럽다 말할 수준이 되면 다른 사람에게 공개하라"

여러모로 굉장히 흥미롭네요. 에어비앤비 CEO 브라이언 체스키가 디자인 중심의 경영을 선언하고 PM 롤을 없앴군요? 

체스키는 회사가 커질수록 서비스의 변화가 줄어들고 비용만 증가하는 문제를 두고 고민하다가 CEO가 제품 개발에 깊이 참여하는 애플의 경영 방식을 따르기로 했다고 합니다(feat. 조너선 아이브). 이게 '디자인 중심의 경영'이라고 선언한 방식의 요지이고, 하위 부서들의 로드맵 폐지하고 본인이 직접 컨트롤 가능한 소수의 핵심 사업만 추진한다네요.

그럼 PM은 어떻게 됐냐. 기존 조직을 기능 조직(디자인, 개발, 마케팅)으로 나누고 PM직무는 기존 직무와 마케팅 직무를 결합하여 ‘프로덕트 마케터’로 이름을 바꾼 뒤 디자이너의 권한을 강화했다고 합니다. 

'PM은 쓸모 없고 디자이너가 짱이야!' 했다기보단 제품을 만들어갈 때 역할과 균형을 꽤 크게 조율했다고 보는 게 맞을 거 같은데요.. 근데 왜 때문에 저러는지 알 거 같기도 합니다.

연중 80%의 업데이트는 상반기/하반기 나누어 2번만 크게 진행하고, A/B테스트는 꼭 필요한 경우에만 진행하는 걸로(A/B테스트 맛집이었는데 서운..) 정하면서 문제와 제품을 깊이 들여다볼 시간을 만들었고 체스키 스스로도 기업 경영보다는 제품에 시간을 쏟는 중이라고 합니다.

재밌네요! 흥미진진. 
저런 환경은 어떨지.. 한 번 경험해 보고 싶습니다.

PRODUCT LAB. 프로덕트랩

🚫PM을 없앤 에어비앤비

오늘 영상의 주인공은 고위드 김항기 대표님입니다. 김항기 대표님의 이력은 독특하다는 표현으로는 부족할 정도인데요. 그는 대우증권 지점영업직으로 시작해 법인영업, 애널리스트, 펀드매니저를 거쳐 자산운용사를 설립하는 등 금융인으로서 가능한 모든 커리어를 섭렵하며 최고의 자리에 올랐습니다. 하지만 4년 전부터는 스타트업을 비롯한 혁신 기업에게 혁신적인 금융을 제공한다는 비전을 주창하며 고위드의 대표를 맡았는데요.

영업사원에서 대표가 되기까지, 20년 차 투자자의 인생 철학 | 고위드 김항기

1. “질문이 모호한 것은 (진짜) 문제가 뭔지 모른다는 뜻이고, (뭐가 정말 문제인지 모르니까) 불안해서 그 불안함을 해결하려고 그냥 주위를 찾아다니는 거예요. (나도 모르는 내 문제를 누군가가 해결해주길 바라면서 말이죠)”

2. “(근데) 이 패턴을 가지고 있으면 문제 해결이 (절대) 안 돼요"

3. “(이건) 선배님이 저한테 알려주신 거예요. 제가 어느 날 가서 무슨 질문을 했더니 저한테 이렇게 말하시더라고요. “네 불안에 내 시간 쓸 생각 없어. 끝까지 실행해봐, 그러면 질문이 구체적으로 변할 거야. 그래도 해결 안 되면 그때 찾아와"라고”

4. “불안할 때 한 가지 일을 더 실행해보고, 더 실행해보고, 더 실행해보는 것들, 그런 것들을 통해서 저도 굉장히 많이 배웠고, 그래서 제 인생의 슬로건에는 이런 게 있긴 해요. ‘까리하면 제일 어려운 길로’”

5. “최소한 그렇게 살면 (쉽게) 죽진 않거든요. 그러니까 ‘헷갈리면 아 몰라 제일 어려운 길로 가’, 그러면 진짜 죽지는 않아요. 근데 (금융 시장에서 오래 있으면서) 헷갈릴 때 쉬운 길을 택해 버릇하면 반드시 죽는다는 건 제가 알고 있어요"

6. “(그러니) 정말 힘드시더라도, 장기적으로 옳은 길을 택하시는 게 가장 빠른 길이다(라는 걸), 많은 선배 경영자들과 훌륭한 경영인들의 책을 보고 느끼시고, 어떤 방향이 장기적으로 성장할 수 있는 길인지 한 번 생각해보시면 어떨까라는 생각을 가지고 있습니다"

- 고위드 김항기 대표

https://www.youtube.com/watch?v=guETTiacPnE&t=902s

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’질문이 모호하다’는 건

01. 며칠 전 절친한 분의 의뢰로 네이밍 작업을 하나 하게 되었습니다. 브랜딩 일을 한다고 하면 자주 받는 의뢰 중의 하나인데, 가장 좋아하는 일이기도 하지만 동시에 가장 어렵다고 생각하는 일이 바로 이름 짓기, 이 네이밍입니다. 

02. 네이밍이 어려운 이유는 결과론적 시각이 가장 크게 작용하는 부분이기 때문입니다. 누구나 아는 위대한 제품이나 서비스, 브랜드로 성장한 다음에야 '저 브랜드는 이름부터 근사해'라는 평을 듣게 되지만, 사실 그 이름을 처음 들이밀었을 때는 반신반의하거나 '이게 뭐냐'는 식의 반응을 보인 사람들이 훨씬 많을 거거든요. 
하물며 큰 성공을 거둔 뒤에도 '솔직히 이름이 뭐 얼마나 대단한 역할을 했냐. 성공하고 나니까 좋아 보이는 거지'라는 내부의 비판을 들을 때도 있습니다. 

03. 동의가 되는 부분도 있고 아닌 부분도 있지만 오늘 하고 싶은 이야기는 네이밍의 역할에 관한 것은 아닙니다. 오히려 좋은 이름을 짓기 위해서는 (그 수많은 핍박과 의심과 결과론적 시각의 집중포화를 맞음에도 불구하고) 어떤 노력과 관심을 기울여야 하는지 현실적인 방법들에 대한 이야기가 될 것 같네요. 

04. 네이밍에 정답이 없다는 사실은 누구나 다 알고 계실 겁니다. 어쩔 땐 저도 수십 개에 해당하는 리스트를 만들어 가슴에 품고 다니면서도 맘에 드는 녀석이 하나 없어 끙끙 않을 때가 많거든요. 이번에 지인이 의뢰하신 네이밍도 마찬가지였습니다. 개인적으로는 비업무의 영역이지만 또 그분에게는 나름의 중요한 의미가 있는 프로젝트이니 대충 할 수도 없는 노릇이죠. 때문에 요 며칠간은 매일 아침마다 몇 개의 단어를 입으로 발음해 보고 운전하고 지나가다 눈에 밟히는 간판 위에 그 단어를 얹어보기도 하고, 만나는 사람에게 '이런 유형의 발음이 어떻게 들리시나요?' 같은 질문들을 해대며 살았던 것 같습니다. 

05. 그런 노력들 속에서 이번에도 깨달은 것 한 가지는 네이밍이라는 분야야말로 지나치게 깊이 파고들어갈 것이 아니라 끊임없이 지우고, 버리고, 비우고를 반복하며 먼 시각에서 흐린 눈(?)으로 바라봐야 한다는 것이었습니다.
이게 무슨 말인고 하면, 네이밍을 일반적인 기획이나 브랜딩처럼 기존의 지식과 정보 위로 쌓고 또 쌓아가며 다듬는 방법을 택하면 오히려 역효과가 날 수 있다는 의미입니다. 

06. 그래픽 디자이너로 시작해 90~2000년대 전 세계 기업의 로고를 수도 없이 많이 디자인 한 폴 랜드(Paul Rand)라는 인물을 아실 겁니다. 그런 폴 랜드가 남긴 유명한 어록이 하나 있죠. 
'좋은 이름을 만나면 로고 작업의 절반은 이미 끝나 있는 것과 마찬가지다. 좋은 이름은 탄생과 동시에 사람들의 일상 속으로 깊숙이 파고들어 그 자체로 브랜드가 되기 때문이다. 간결하지만 명확한 이름을 만나면 로고는 10초 만에도 그린다.'

07. 그래서 저는 네이밍을 할 때 나름의 원칙들이 몇 가지 있습니다. (물론 이 원칙은 자주 깨지기도 하지만요... 일단 저 스스로를 다독이는 무기인 셈이죠.)

첫째, 발음 자체가 되도록 간결하고 쉬울 것 
둘째, 의미 파악을 위한 depth가 깊지 않을 것 
셋째, 유행의 흐름을 되도록 덜 타게 할 것 
넷째, 다른 이름과 헷갈리게 만들지 않을 것 
다섯째, 후발주자라는 인식을 절대 심어주지 말 것 

08. 이렇게 보면 사실 위 다섯 가지 원칙은 하나의 문장으로 정리가 되는 것 같습니다.
바로 '쉽고 간결하되 누군가를 의식해서 만든 것처럼 보이지 않아야 한다'라고 말이죠. 그리고 저는 이것이야말로 네이밍이자 브랜딩을 하는 가장 본질적인 노력이라고도 생각합니다. '우리다움을 가장 명확하게 드러내되, 그것이 유일하고 특별하고 소중하게 하는 것'이 바로 브랜드를 만드는 첫 번째 이유가 될 테니 말이죠. 

09. 그래서 혹시라도 업무를 하시는 중에 네이밍을 해야 할 일이 있다면 그저 필 꽂히는 느낌대로 여러 단어를 조합해 볼 게 아니라 방망이 깎는 노인처럼 마치 그 브랜드가 그 이름으로 런칭했다고 가정하고 계속해서 가상현실에 접목해 보는 노력을 하는 게 중요합니다. 그러면서 불필요한 것을 덜어내고 더 명확하게 드러낼 수 있는 게 없을지 하나씩 체크하는 게 좋은 이름을 만드는 진정 어린 노력이 아닐까 싶거든요. 

10. 네이밍 업무를 할 때면 수명이 몇 년씩은 단축되는 듯한 느낌이지만, 좋은 이름 하나를 만들고 나면 그 뿌듯함과 벅참은 다른 무엇보다도 오래 보존됩니다. 누군가는 이름을 짓는다는 그 무게감이 버거워 굳이 맡으려고 하지 않을 때도 많지만 개인적으로는 한 번쯤 과감히 도전해 봐도 좋은 영역이라고 생각합니다. 다른 존재에게 이름을 부여한다는 행위는 기존에 우리가 하던 일과는 또 전혀 다른 책임감과 사명감을 안겨다 주기 때문이죠. 그래서 저는 이름을 짓는 일을 참 애정하고 더 잘하고 싶은가 봅니다.

이름을 짓는다는 것 : '네이밍'을 위한 현실적인 고민과 노력

리더십으로 보는 우리 팀장 사용법

나는 어떤 리더십의 성향이 있는지, 성향에 맞게 & 성향을 보완해서 하고 있는지 돌아봐야겠어요

Publy

퍼블리 VP of Operation

정소희

퍼블리가 원활하게 돌아가는 데 필요한 모든 일을 합니다. 현재는 정산/비용 관리, 계약서 검토 등 경영지원 역할을 담당하고 있습니다.

스타트업에서 벌어지는 어떤 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는 제너럴리스트를 목표로 일하고 있습니다.
#커뮤니케이션 #스타트업

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임지은

퍼블리 콘텐츠 매니저

장수은

힘들 때마다 스토리가 담긴 모든 것들로부터 위안을 받고, 이젠 직접 사람들의 고민을 해결해 줄 수 있는 콘텐츠를 고민합니다. 특히, 빠르게 변하는 세상 속에서 실용적인 트렌드를 붙잡아 쉽고 재밌게 풀어내는 일에 관심이 많습니다.


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경영과학

Master - Social Policy and Development

박소리

퍼블리 합류 전에는 컨설팅에서 기업들의 다양한 문제를 접근하고 힌트를 찾는 방법을 익혔습니다. 퍼블리에선 문제에 직접 뛰어들어 ‘팀으로’ 해결하는 방법을 익히고 있습니다. 
#문제를해결하는 #스타트업 #팀플레이어 #HR #ISTJ #PublicRelations

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