많은 리더가 조직 구성원의 사기를 올리고 싶어한다. 오죽하면 '사기 진작 차원'이라는 말이 흔한 표현이 됐겠는가. 의욕적인 기세는 정말이지 중요하기 때문이다. 그런데 대부분의 리더는 사기를 올리는 일보다 더 중요한

지속적 조직 만들려면 직원 자존감 살려줘야 [김경일의 CEO 심리학]

많은 리더가 조직 구성원의 ‘사기’를 올리고 싶어한다. 오죽하면 ‘사기 진작 차원’이라는 말이 흔한 표현이 됐겠는가. 의욕적인 기세는 정말이지 중요하기 때문이다.

그런데 대부분의 리더는 사기를 올리는 일보다 더 중요한 것이 있다는 사실을 자주 간과한다. 결론부터 말하자면 ‘사기’와 같은 기분적 요소는 자존감 같은 근본적 요소와 상당히 다르기 때문이다.

이러한 기분적 요소는 감정적 웰빙에 해당한다. 하지만 자존감은 인지적 웰빙과 관련이 깊다. 두 요소 모두 행복감을 이루지만, 서로 분명히 다른 측면을 지녔다.

실제로 어떤 특정한 사건 전후로 행복의 어떤 측면은 올라가고 다른 측면은 내려가기도 하는 사례가 비일비재하다. 이 때문에 어떤 측면에 초점을 맞추는지에 따라 지금 그 사람이 행복한지 아닌지에 대한 판단 역시 전혀 다르게 나올 수 있다.

이 문제를 결혼, 출산, 이혼, 사별부터 실직, 재취업, 은퇴, 심지어 이민 등 생애 주요 사건을 통해 매우 흥미롭게 분석해낸 연구가 있다. 마이케 루만 독일 보훔루르대 심리학과 교수가 2012년 발표한 연구가 바로 그것이다.

일단 인간의 주관적 행복(subjective well-being•SWB)을 연구자가 어떻게 구분했는지 알아보자. 정서적 안녕감(affective well-being•AWB)과 인지적 웰빙(cognitive well-being•CWB)이다.

정서적 안녕감은 행복감 같은 긍정적 감정은 있지만 불쾌하거나 우울한 기분 같은 부정적 감정이 적은 상태다. 반면 인지적 안녕감은 삶 전체(전반적인 삶의 만족도)뿐만 아니라 직업 또는 결혼 만족도 등 특정한 삶에 대한 인지적 평가를 의미한다.

더 쉽게 말하자면 정서적 안녕감은 그 사람이 현재 느끼는 기분의 총합이 좋은지 나쁜지와 직결돼 있고, 인지적 안녕감은 자신의 삶에 대한 평가나 자존감과 많이 연관돼 있다.

결혼, 출산, 이혼, 사별 같은 개인적 일부터 실직, 재취업 혹은 은퇴 등 일과 관련된 사건에서는, 정서적 안녕감은 변동폭이 크지만 그 사람의 평균적 수준으로 상대적으로 빠르게 돌아가는 현상이 발견됐다.

하지만 인지적 웰빙은 쉽게 떨어지거나 오르지 않는 것으로 나타났다. 예를 들어, 출산 직후 여성은 자신이 낳은 아이를 보며 많은 행복감(정서)을 느끼면서 동시에 많은 불행감(자존감)을 느낀다. 그리고 후자가 원 상태로 돌아가는 데 더욱 더딘 속도를 보인다.

이것은 현대사회의 리더들에게 무엇을 의미하는가? 어떤 조직이든 다양한 위기와 풍파를 만나고 거친다. 그 과정에서 구성원의 전반적 분위기를 다잡고 나가는 일이 매우 중요하다는 것을 모르는 리더는 없다.

그런데 대부분 리더는 이를 사기나 기세를 회복하는 것으로만 생각한다. 이는 정서적 웰빙감과 더 큰 관련이 있다. 이를 위해 리더들은 이벤트나 깜짝 쇼를 자주 연출하기도 한다.

하지만 지속성 있는 에너지는 인지적 웰빙감과 더 큰 관련이 있는 자존감에 달렸다. 이를 위해서는 조직 구성원으로 하여금 자신들의 리더가 한 사람 한 사람의 평가에 훨씬 더 사려 깊고 정확한 시선을 갖고 있다는 점을 느끼게 해줘야 한다.

물론 신상필벌도 조직 운영에 있어 아주 중요하다. 하지만 그것은 결과를 의미한다. 그 결과에 이르기까지의 과정이 매우 정밀하게 거치고 있고 즉흥적이지 않아야 한다는 것을 기억해야 할 것이다.

Naver

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

YouTube

’질문이 모호하다’는 건 문제를 제대로 파악하지 못하고 있다는 뜻이에요

팀을 잘 고르고 혼란을 각오해. 나머지는 운이야.

포트나이트 명언 1

스티브잡스 MIT 슬론 강연 번역. MBA 학생들이 현역으로 뛰고있는 잡스와 4~5개 정도의 Q&A를 한다. 미래 기술에 대한 이야기도 하고, 애플에서 뭐 배웠냐는 얘기도 하고 (당시는 잡스가 애플에서 쫓겨나고 다시 창업한 직후), 직원들 어떻게 매니지먼트 하냐는 이야기도 하고... 영상 바이브가 뭐랄까... 스스로 되게 반성하는 듯한 톤앤매너로 이야기 하는게 인상 깊었다.

스티브 잡스 | 내가 애플에서 배운 것

스티브잡스 MIT 슬론 강연 번역. MBA 학생들이 현역으로 뛰고있는 잡스와 4~5개 정도의 Q&A를 한다. 미래 기술에 대한 이야기도 하고, 애플에서 뭐 배웠냐는 얘기도 하고 (당시는 잡스가 애플에서 쫓겨나고 다시 창업한 직후), 직원들 어떻게 매니지먼트 하냐는 이야기도 하고...

영상 바이브가 뭐랄까... 스스로 되게 반성하는 듯한 톤앤매너로 이야기 하는게 인상 깊었다. 다른 영상들에서는 미래에 대한 비저너리한, 명확한 그런 주장들 팍팍! 담겨있는 데.. 여기서는 질문자가 딱 던지니... 5초간 고민하더니 '사람'에 대한 이야기 하는 것이 좀 달랐던 것 같기도.

사업한다는 게 어떤 걸까? 그가 말하는 것 보면서 이런 생각 들었다. 성공 하는거랑, 확신 갖고 하는거랑 주변 사람들에게 사랑 받는 거는 또 다른걸까? 뭔가 되게 상처도 좀 받은 것 같은 바이브로 말하는 데... 동시에 그 책임을 또 본인에게 두고 자기가 변해야 한다는 투로 말하는 것이 인상깊었다. 정말로 어떤 사람이었을까? 라는 생각도 들었다. 좋은 영상.

한글 번역 : https://www.youtube.com/watch?v=DbR7ANeZFv4

스타트업 붐이 시작된지 10년 가까이 되어가다보니 이제는 스타트업이라 부르기에도 민망한 규모의 덩치 큰 스타트업, 실제로는 중소나 중견기업인 곳들도 생겨났다. 이런 곳들에서 종종 강연이나 교육, 컨설팅 요청이 올 때가 있는데, 대부분 비용을 들으면 화들짝 놀라면서 거의 다 실제로는 하지 않는다. 

그런 곳들에게 특별히 더 비싸게 불러서? 아니다. 같은 주제와 내용이라해도 고객사 상황이나 산업, 규모에 따라 가격의 차이가 존재하는 것이 이 바닥 룰이고, 특별한 경우가 아니면 당연히 보통 받는 금액보다 대개 훨씬 싸게 부른다. 그럼에도 불구하고 비싸다고 생각한다.

그렇게 느끼는 것이 당연하다. 창업가와 스타트업 모두 그런 것은 아니지만, 꽤나 많은 창업가와 스타트업이 그 위치까지 사업을 키우면서 투자사나 성공한 스타트업 창업 선배의 말에 가치를 부여하고 쫓아다닐 뿐 교육이나 멘토링, 컨설팅은 사업도 모르는 것이 와서 잔소리한다고 생각하고, 지원금이나 투자금을 받기 위해 억지로 그것도 '공짜로' 받는 것이라는 생각이 강하기 때문이다. 교육이나 멘토링, 컨설팅을 통해 도움을 받았어도 자기가 잘해서 그렇지 실제 도움을 받았다고 생각하는 경우도 드물고 말이다.

아무튼 지금까지 공짜로 받아온 것들이 공짜가 아니라 정부나 지자체, 기관이나 기업, 투자사가 대신 그 돈을 내주고 받아온 것이라는 사실을 잊고 있다. 세상에 공짜는 없다는 당연한 사실을 너무 많은 것들을 공짜로 받다보니 어느 순간 잊은채 누군가의 지식과 시간도 공짜나 싼 값으로 받을 수 있다고 당연하게 여기게 된다. 술한잔 하자하거나 식사 한번 하자고 하고 혹은 커피챗하자고해서는 실제로는 컨설팅 받으려는 사람이나 기업도 부지기수다. 예전에는 순수한 마음에 선의로도 자주 나갔고 몇몇은 나 역시 후속을 생각하면서 나간적도 있지만, 실제로 내게 도움이 되거나 최소한 고마움을 알아주는 경우는 극소수에 불과했다. 이제는 사전에 쓰윽 보면 그 극소수에 해당될 지 99%로 맞출 정도로 경험이 쌓여서 거기에 맞춰 수락 여부를 결정한다.

뭐 창업가들만 그렇게 생각할까? 스타트업 바닥 곳곳에서 그리고 조금이라도 스타트업스러운(?) 곳들은 말도 안되고 전혀 관심 없는 말로 누군가의 지식과 지혜를 너무 쉽게 공짜나 싼 값으로 얻으려고 한다. 정말 많은 것을 가진 사람 혹은 반대로 별로 가진게 없는데 많이 가졌다고 스스로 생각하는 사람이 선의나 관종 목표를 할 때나 그런 제안에 반응하는 것이다.

뭔가 해보고자 하는 의지가 충만한데 도움이 절실히 필요한 대학 학회나 동아리 같은 곳에서 연락 오면 흔쾌히 공짜로도 달려가서 영혼 갈아서 해주고 온다. 또한 충분히 신뢰를 쌓아온 사람이나 기업이 요청하면 얼마인지 묻지 않고 간다. 하지만 가치를 제대로 모르는 곳이라는 의심이 들면 가격을 제시하고 반응을 본다. 제시한 돈을 지불할만한 상황이 아니어도 진짜 간절히 원하면 반응이 다르고 그 때는 돈 상관 없게끔 낮춰주지만, 다수는 한다 안한다 혹은 어떻다 회신도 없다. 회신조차 안하는 비즈니스 매너의 기본도 안된 곳들 보면 돈으로 멋지게 거절하길 잘했다는 생각이 든다. 최소한 저들 머리 속에는 내가 제시한 금액이 내 가치라고 생각을 할테니 공짜 레벨로 더이상은 생각하지 않게 만들었다는 것만으로도 난 확실히 얻을 것은 얻었으니 말이다. 😊

비용을 들으면 화들짝 놀라면서 거의 다 실제로는 하지 않는다

Data is a foundational aspect of machine learning (ML) that can impact performance, fairness, robustness, and scalability of ML systems. Paradoxically, while building ML models is often highly prioritized, the work related to data itself is often the leas

Data Cascades in Machine Learning

지난 번 글에서 Data Cascade 라는 용어를 소개했는데요, 이 용어는 인공지능 개발 과정의 앞단인 데이터파트에서 생긴 문제가 간과될 시, 모델 개발이 진행될수록 더 커지고 복잡해진다는 의미로 사용되곤 합니다.

블로그 글에서는 Data Cascade의 두 가지 예시가 소개되는데요,
1️⃣ 노이즈가 없는 데이터셋에서 훈련된 모델이 종종 노이즈가 많은 실세계에 배포되는 경우
"In-the-wild" 데이터는 랩 안에서 만들어지는 데이터와는 차원이 다른 복잡성을 가지고 있을 때가 많습니다. 예를 들어 음식 사진을 분류하는 데이터셋을 만든다면, 깨끗하게 음식을 먹기 전 위에서 딱! 찍은 데이터를 열심히 만들 수 있겠죠. 마치 이 이모지들같은 사진들이 탄생할 수 있습니다. 🍳🥗🥘🍝🍜🍲
하지만 과연 현실 세계에서 이 모델이 사용될 때에도 사용자들이 그런 데이터를 Input 으로 만들까요? NO! 먹다가 '아 맞다' 하고 찍은 사진, 흔들린 사진, 친구 얼굴이 등장한 사진, 여러 개의 음식이 한번에 나온 사진, 음식 옆면이 나온 사진... 정말 수없이 많은 변형이 있을 수 있겠죠. 데이터가 노이즈없이 제작되었다면, 그 위에서 훈련된 모델 또한 "In-the-wild" 데이터의 노이즈를 감당할 수 없습니다.

2️⃣ 전문가의 검증이 필요한 데이터셋을 전문성이 없는 ML 개발자가 매니징하는 경우
CT사진을 분석해서 진단을 보조할 수 있는 모델을 만든다고 해봅시다. 이 의료 도메인에서 데이터를 만든다고 가정해보면, 우선 진단이 가능한 인간 (이 경우 의사) 가 열심히 데이터를 구축 할 것입니다. 하지만 이렇게 만들어진 데이터를 가공하고 처리하는 과정에서, 데이터를 폐기하거나 값을 수정하고, 병합하고, 혹은 데이터 수집을 다시 시작하는 등의 업무를 전문가 의견 없이 하는 경우들이 현업에서는 수없이 발생한다고 합니다. 이 경우도 Cascade 가 시작되는 지점이 될 수 있다고 해요.

🤯 왜 이런 일이 일어나나요?
위 블로그에서 소개하는 논문에 의하면, 데이터셋을 관리하는 담당자, ML 개발자, 그리고 기타 조직들 사이의 충돌과 문서화 부족으로 인해 생긴다고 합니다. 여러 팀 끼리의 조정을 필요로하는 작업인만큼, 작업의 흐름에 대한 인지가 일치하지 않는 경우 특히나 발생한다고 합니다.

참고한 글은 구글 리서치 블로그의 Data Cascades in Machine Learning 입니다.
👉 https://blog.research.google/2021/06/data-cascades-in-machine-learning.html
이 블로그에서 언급하는 논문의 제목은 다음과 같아요.
👉 "Everyone wants to do the model work, not the data work": Data Cascades in High-Stakes AI

다음 글에서는 Data Cascade 를 그럼 어떻게 해결할 수 있을지 이야기를 써볼게요!

Research

인공지능에서 데이터가 별로라면 생길 수 있는 일들

많은 데이터를 공개하지는 못하지만 고객에게 집중한 설계를 통해 스쿼드와 함께 임팩트를 만든 사례를 소개합니다🙏
아직 완벽히 해결되지 않은 푸시 = 노이즈 문제를 계속 해결할 예정입니다.

푸시 != 노이즈를 위해

안녕하세요, 저는 29CM 고객의 성장과 리텐션을 관리하는 리텐션팀 그로스 마케터 송효진입니다. 최근 고객 유입과 활동성을 담당하는 Activation 스쿼드, 29CM과 입점 브랜드를 소개하는 콘텐츠 제품을 담당하는 Contents 스쿼드 와 협업한 푸시 제품을 소개하고자 합니다. 고객은 하루 평균 46개의 푸시 알림을 받지만 각 푸시 알림의 오픈율은...

푸시 클릭율 6배를 만든 고객집중

최근에 스티브 잡스의 30년 정도 전의 영상들을 많이 공부했습니다. 그 영상들을 보니 시대와 환경은 다르지만... 하나의 키워드를 계속 강조하더라고요. "Productivity" (생산성)이죠. 잡스는 PC 통해서, 인터넷 통해서, 하드웨어와 소프트웨어 통해서 사람들이 하는 일 자체 생산성 높이고 싶어 했습니다. 그에게 여러 가지 제품들 라인업은 그것 달성하기 위한 도구였고요. 결국은 아이폰으로 그것이 이뤄졌고요.

샘 알트먼 | OpenAI 대표 블룸버그 1주일 전 최신 인터뷰

최근에 스티브 잡스의 30년 정도 전의 영상들을 많이 공부했습니다. 그 영상들을 보니 시대와 환경은 다르지만… 하나의 키워드를 계속 강조하더라고요. "Productivity" (생산성)이죠. 

잡스는 PC 통해서, 인터넷 통해서, 하드웨어와 소프트웨어 통해서 사람들이 하는 일 자체 생산성 높이고 싶어 했습니다. 그에게 여러 가지 제품들 라인업은 그것 달성하기 위한 도구였고요. 결국은 아이폰으로 그것이 이뤄졌고요. (물론 그 전에도)

샘 알트먼도 여러 인터뷰들 공부하면서 느끼는 바인데요. 결국 인공지능은 도구이고.. 이것 통해서 생산성으로 귀결됩니다. 사람들이 하던 일들을 결국 기계 (기술)이 대체하고 더 높은 효율 내는 것이죠. 그러면 사람들은 더 부가가치 높은 일로 전환되게 되고.. 사회 자체가 발전하고요. 30년 지나서 이 영상 보면... 샘 알트먼이 잡스와 같은 전설적인 인물로 후대에 대우받을까요? 혹은 그렇지 않을까요? 항상 사후적으로 보면 쉬운데.. 현재의 시점에서는 그 무엇도 예측이 안되니까요. ㅎㅎ 

아직 인공지능 기술 통한 제품이 어떻게 상용화될지 아무도 모르지요. 선지자적인 사람이 나와서 5년 뒤에 테슬라 같은 회사 만들면서 세상 바꿀지도 모르고요. OpenAI가 그 주체가 될 수도 있고.. 아닐 수도 있고요.. 넓은 관점에서 과거 사례들과 어떻게 오버랩되는지, 무엇이 같은지, 무엇이 다른지 생각하게 됩니다. 많은 분들께 널리 새로운 질문 여는 영상이 되길 바랍니다.

한글 번역 : https://youtu.be/OBYe55XxfVA?si=yrqOkH9eC1iibIrX

제품 개발 프레임워크 중엔 디자인 씽킹(Design Thinking) - 린 스타트업(Lean Startup) - 애자일(Agile) 모델이 있습니다. 가트너에서 처음 정리했고 저는 다양한 사람들의 고민과 수많은 기업들의 역사가 담겨 있는 이 모델을 좋아해요.

제품이 만들어지는 전체 과정을 아래와 같이 설명하는데요,
1. 공감(Empathize)
2. 문제 정의(Define)
3. 아이디어(Ideate)
4. 실험(Experiments)
5. 학습(Learn)
6. 할 일 목록(Product Backlog)
7. 스프린트 계획(Sprint Planning)
8. 스트린트 실행(Sprint Execution)
9. 출시 가능 결과물(Shippable Increment)
10. 스프린트 회고(Sprint Review)

여기서 프로토타입이 나오는 시점은 언제일까요?
이건 쉽게 '4. 실험'을 떠올릴 수 있어요. 

그럼 MVP를 만드는 시점이 언제일까요? 
이때 MVP도 '4. 실험'이라고 생각하는 경우가 많을 거예요.
그런데 MVP는 '9. 출시 가능 결과물'에서 나와야 해요. 

✅ 프로토타입은 아이디어 검증과 문제 해결 가능한 제품을 발견하기 위한 목적으로 만들어진, 시장에 판매할 수 없는 '도구'입니다.
✅ MVP는 최소 기능으로 압축돼 있으나 판단에 따라 시장에 내놓을 수도 있는, 문제 해결력이 있는 '제품'입니다.

물론 MVP를 시작으로 제품을 만들어나가면서 다시 프로토타입을 필요로 하게 되기도 하고, 문제 정의를 다시 하는 일도 많습니다. 하지만 프로토타입을 시장에 내놓을 수준으로 만들려고 하는 일이 많아서 이 부분을 설명하고 싶었습니다.

*첨부한 그림은 가트너에서 그린 걸 제가 살짝 변형 한 것이고요,
*커리어리에도 계신 김영욱님이 브런치에 이 모델을 잘 비평하신 글이 있으니 이것도 이해에 도움이 되실 거 같아요! https://brunch.co.kr/@ywkim36/27

🌀프로토타입은 MVP가 아니다

코드 설명부터 제안, 자동 완성, 테스트 작성까지 든든한 AI 조수와 페어 프로그래밍하기

개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT

한빛미디어의 지원으로 책을 읽고 제 생각을 나눠봅니다 :) 

코파일럿 많이들 쓰시나요? 코파일럿은 쓰지 않더라도 챗GPT는 정말 많이들 쓰시고 있을 것 같아요. 저도 이렇게 글을 쓸 때면 마지막에 스을쩍! 챗GPT에게 글의 어색한 부분은 없는지, 혹시 문법 오류는 없는지 물어보고 있는데요. 확실히 챗GPT에게 물어보기 전과 후를 생각해 보았을 때 저의 글이 더 잘 다듬어지고 깔끔한 모습을 보여주고 있는 것 같습니다. (물론 글의 내용을 알차게 채우는 게 훨씬 중요하겠지만 ㅎㅎ 그것은 저의 몫이겠죠?) 

그렇다면 코딩 생활은 어떠신가요? 저는 코파일럿으로도 위와 같은 경험을 피부로 느끼고 있어요. 물론 전에도 다양한 기술 서적을 보며 언어와 프레임워크에 대해서 공부하고 에러가 발생하면 stackoverflow와 다양한 개발자분들의 블로그를 보며 코드를 다듬어갔습니다. 전이라고 하기엔 지금도 똑같긴 하네요 ㅎㅎ 하지만! 코파일럿을 만난 후로는 조금 더 정돈된 코드를 조금 더 빠르게 짜고 있는 기분입니다. 

코파일럿은 그야말로 코드계의 챗GPT로 기존의 auto complete 기능을 넘어서 공개된 코드로 학습된 AI가 적합한 코드를 제안해 주고 또 코드를 완전하게 짜주기도 하는 도구입니다. 다만, 챗GPT를 쓰면서도 많이들 느끼셨겠지만 꼭 이 친구가 정답만을 말한다는 보장도 없고 또 나의 의도를 잘 이해하지 못할 때도 있으니까요. 그렇다면 어떻게 잘 질문해야 이 도구를 잘 쓸 수 있고, 내가 이용할 수 있는 분야는 도대체 어디까지 일까요? 

저는 나름 코파일럿을 꽤 오래 써왔고 잘 쓰고 있다고 생각했는데, 이 책을 보면서 정말 다시 배웠습니다. 저는 항상 짧은 토막토막의 코드만을 질문했으나, 책에서는 다양한 개발 환경과 문제를 해결하는데 코파일럿 그리고 챗GPT를 활용하는 방법들을 실습으로 한 줄 한 줄 아주 친절히 알려주고 있습니다. 

- 쉘 스크립트 명령어
- 깃 명령어 
- 알고리즘 
- RxJS
- 앵귤러 HttpClient
- 정규표현식 
- 데이터 생성 
- 애자일 프로젝트 관리 
- 애플리케이션 만들기
- 유닛 테스트

단순하고 답이 정해진 알고리즘에서부터 아주 큰 그림을 그리는 프로젝트 관리까지! 업무를 하다 보면 항상 부딪히고 그때마다 다시 구글링을 하게 되는 그런 귀찮고 고민이 되는 문제들을 코파일럿과 챗GPT로 어떻게 풀어나가는지 알려줍니다. 

코드와 실습으로 주로 이루어져 있어서 정말 실 생활에 바로! 도움이 되고 또 이런 것까지?! 하는 저의 시야를 넓혀주는 아주 재밌는 책이었습니다 :) 개발력을 AI를 통해 더 성장시키고 싶으신 분들에게는 바로 써먹을 수 있는 실용 서적이 될 거에요!  

https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B2449522283

Hanbit

[책] 개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿&챗GPT

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

[추천 글]
- 면접에서 효과적으로 경험 어필하는 법: https://careerly.co.kr/comments/67573

[추천 툴]
- 각 기업 문화 페이지
- STAR 기법

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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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

’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

네이버 '제2의 전성기' 토대만든 한성숙, 결국 조기퇴진...향후 거취는?

“네이버 사령탑이 교체된다. 17일 네이버는 정기이사회를 열고 최수연 글로벌사업지원부 책임리더를 차기 대표로 내정했다. 이에 따라 한성숙 대표는 임기를 채우지 못하고 4년 만에 조기 퇴진하게 됐다.”

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

에디터, 커뮤니티 커넥터

김희진

• 사회문제, 공공정책/서비스, 커뮤니티, 리더십, 거버넌스에 관심이 많습니다. 많이 배우고 다양하게 실행해서 공공영역을 더 낫게 만들고 싶습니다.
• 요즘은 MZ세대 디깅 중입니다 🐳
#정부 #교육 #커뮤니티 #생산성 #인터뷰어 #여행

경영로스팅

<K스토리의 힘>을 믿고, ‘콘텐츠’와 ‘플랫폼’을 ‘연결’하는데 관심이 많습니다.

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