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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?

<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

Last year, HBR published a piece on how people are using gen AI. Much has happened over the past 12 months. We now have Custom GPTs—AI tailored for narrower sets of requirements. New kids are on the block, such as DeepSeek and Grok, providing more competition and choice. Millions of ears pricked up as Google debuted their podcast generator, NotebookLM. OpenAI launched many new models (now along with the promise to consolidate them all into one unified interface). Chain-of-thought reasoning, whereby AI sacrifices speed for depth and better answers, came into play. Voice commands now enable more and different interactions, for example, to allow us to use gen AI while driving. And costs have substantially reduced with access broadened over the

How People Are Really Using Gen AI in 2025

1. 심리 치료 및 우정 : 친구처럼 대화하거나 상담 용도로 AI를 쓰는 사람들이 급증하고 있어요.

2. 삶 구조화 : AI에게 자기 삶을 공유하고, 이를 구조화해달라는 요청이 늘어나고 있어요.

3. 목적 찾기 : 심지어는 삶이나 프로젝트의 목적까지 찾아달라고 요청도 늘고 있어요.

4. 학습 개선 : 더 학습을 잘 하기 위해 AI를 활용하는 빈도도 늘어나고 있어요.

5. 코딩 생성 : 전문가들 사이에서 코드 생성 요청도 늘어나고 있어요.

6. 아이디어 생성 : 전문가들 사이에서 아이디어 생성 요청도 늘고 있습니다.

7. 유머와 재미 : 유머와 재미를 위해서 AI를 쓰는 경우가 늘어나고 있어요.

8. 코딩 개선 : 전문가들 중에서 자신의 코드를 개선해달라는 요청이 늘고 있어요.

9. 창의성 : 자신의 창의성을 더할 수 있는 방법도 AI에게 요청하는 경우가 늘고 있어요.

10. 건강 : 더 건강한 삶을 살 수 있는 방법에 대한 요청도 늘어나고 있어요.

++ 정리하면, 생성형 AI 등장 후 아이디어 생성이나 글 편집, 정보 검색 등 초보적 단계에서 AI를 활용하는 수준을 넘어, 이제는 일상과 실질적인 삶에 AI를 활용하는 케이스가 늘어나고 있다고 볼 수 있는데요. 특히 대부분의 상위 활용 케이스는 2024년에는 순위권에 없었던 패턴이라고 합니다.

1. 심리 치료 및 우정 : 친구처럼 대화하거나 상담 용도로 AI를 쓰는 사람들이 급증하고 있어요. 2. 삶 구조화 : AI에게 자기 삶을 공유하고, 이를 구조화해달라는 요청이 늘어나고 있어요. 3. 목적 찾기 : 심지어는 삶이나 프로젝트의 목적까지 찾아달라고 요청도 늘고 있어요. 4. 학습 개선 : 더 학습을 잘 하기 위해 AI를 활용하는 빈도도 늘어나고 있어요. 5. 코딩 생성 : 전문가들 사이에서 코드 생성 요청도 늘어나고 있어요. 6. 아이디어 생성 : 전문가들 사이에서 아이디어 생성 요청도 늘고 있습니다. 7. 유머와 재미 : 유머와 재미를 위해서 AI를 쓰는 경우가 늘어나고 있어요. 8. 코딩 개선 : 전문가들 중에서 자신의 코드를 개선해달라는 요청이 늘고 있어요. 9. 창의성 : 자신의 창의성을 더할 수 있는 방법도 AI에게 요청하는 경우가 늘고 있어요. 10. 건강 : 더 건강한 삶을 살 수 있는 방법에 대한 요청도 늘어나고 있어요. ++ 정리하면, 생성형 AI 등장 후 아이디어 생성이나 글 편집, 정보 검색 등 초보적 단계에서 AI를 활용하는 수준을 넘어, 이제는 일상과 실질적인 삶에 AI를 활용하는 케이스가 늘어나고 있다고 볼 수 있는데요. 특히 대부분의 상위 활용 케이스는 2024년에는 순위권에 없었던 패턴이라고 합니다.

Harvard Business Review

요즘 사람들이 가장 많이 AI를 활용하는 분야 Top 10

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.

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?"

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

AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다.

먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다.

다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다.

이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다.

최근 여러 기업에서
프로덕트 엔지니어(Product Engineer)
라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다.

2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

AI 기술이 우리 일상과 산업 전반에 스며들면서 소프트웨어 개발 환경 역시 큰 변화의 물결을 맞이하고 있다. 특히 코딩을 돕는 AI 에이전트의 등장은 개발 생산성에 대한 큰 변화를 만들고 있다. 나 역시 이러한 변화를 체감하며, 나에게 익숙한 소프트웨어 개발의 대표적인 두 축인 프론트엔드와 백엔드 영역에서 AI 기술이 미치는 영향과 그로 인해 변화하는 소프트웨어 엔지니어의 역할에 대해 개인적인 생각을 정리해 본다. 먼저 프론트엔드 영역을 살펴보자. 프론트엔드 엔지니어의 주요 업무 중 하나는 디자이너가 만든 시각적 결과물을 실제 사용자와 상호작용할 수 있는 인터페이스로 구현하는 것이다. 최근 커서(Cursor)와 같은 코딩 에이전트는 이 영역에서 놀라운 생산성 향상을 만들었다. 특히 피그마(Figma)와 MCP를 통한 연동 및 디자인 시스템의 활용은 정형화된 UI 구현 작업을 상당 부분 자동화하여, 엔지니어는 반복적인 코드 작성 시간을 줄이고 더 복잡한 문제에 집중할 수 있게 되었다. 물론 아직은 AI가 생성한 코드를 그대로 사용하기보다는 엔지니어의 검토와 수정이 필요하며, 복잡한 상태 관리나 비즈니스 로직 구현, 또는 매우 독창적인 인터랙션 구현에는 한계가 있다. 하지만 UI 구현에 드는 시간과 노력이 크게 줄어든다는 점은 부인할 수 없는 변화로 보인다. 다음으로 백엔드 영역도 살펴보자. 백엔드 엔지니어는 비즈니스 요구사항을 만족시키는 도메인 논리를 구현하고 안정적인 API를 제공하며, 나아가 대규모 시스템을 효율적으로 운영하기 위한 아키텍처 설계와 관리를 담당한다. 내 경험과 주변 동료들의 이야기를 종합해 보면, 백엔드 영역에서 코딩 에이전트의 생산성 향상 효과는 UI 구현만큼 극적이지는 않다. 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙, 레거시 시스템과의 연동, 데이터베이스 설계, 보안 및 성능 최적화 등 고려해야 할 요소가 많고, 도메인 맥락 의존성이 높기 때문일 것이다. 하지만 전혀 도움이 되지 않는 것은 아니다. 특정 로직 구현에 대한 아이디어를 얻거나, 테스트 코드 또는 API 문서 초안을 작성하고, 복잡한 아키텍처 패턴을 학습하거나 설계 대안을 탐색하는 과정에서는 분명 유용한 조력자 역할을 하고 있다. 또한, 클라우드 기술의 발전은 과거 백엔드 엔지니어의 주된 고민거리였던 인프라 구축 및 운영 부담을 상당 부분 덜어주며 비즈니스 요구사항 개발에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어주고 있다. 이러한 변화 속에서 주목할 점은 프론트엔드와 백엔드 사이의 경계가 점차 흐릿해지고 있다는 것이다. AI의 도움으로 UI 구현 부담이 줄어든 프론트엔드 엔지니어는 자연스럽게 상태 관리 로직이나 서버와의 통신 너머, 즉 백엔드 영역의 문제 해결에 더 깊이 관여할 여지가 생겼다. 반대로 백엔드 엔지니어 역시 과거보다 표준화되고 있는 프론트엔드 기술(리액트)과 AI의 도움을 받아 사용자 인터페이스 개발에 대한 진입 장벽이 낮아졌다. 물론 각 영역의 깊이 있는 전문성은 여전히 중요하지만, 기술적인 장벽이 낮아짐에 따라 엔지니어들이 특정 기술 스택에 갇히기보다 제품 전체의 맥락을 이해하고 최종 사용자 가치를 중심으로 사고하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 최근 여러 기업에서 <code >프로덕트 엔지니어(Product Engineer)</code>라는 직군을 채용하는 모습은 이러한 변화를 반영하는 현상 중 하나라고 생각한다. 프로덕트 엔지니어는 단순히 프론트엔드와 백엔드 기술을 모두 다룰 수 있는 풀스택 개발자를 의미하는 것을 넘어, 사용자 경험부터 기술 구현, 데이터 분석, 인프라 운영까지 제품 개발의 전 과정에 걸쳐 주도적으로 문제를 정의하고 해결하며 제품의 성공에 기여하는 역할로 기대받고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 이상적인 이야기처럼 들렸을지 모르지만, AI 기술의 발전과 개발 생태계의 변화는 이러한 역할의 현실화시키고 있다. 내 주변에서도 이미 기술 영역의 경계를 넘어 제품 자체에 집중하며 일하는 동료들을 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 2010년대 모바일 시대를 맞이하며 전문화되었던 프론트엔드와 백엔드의 역할 분담이, 이제 AI 시대를 맞아 다시 융합되는 듯한 흐름이 관찰된다. 물론 이는 나의 제한적인 경험과 관찰에 기반한 생각이며, 앞으로 기술이 어떻게 발전하고 시장이 어떻게 반응할지는 계속 지켜봐야 할 것이다. 하지만 한 가지 분명한 점은, 앞으로 소프트웨어 엔지니어에게는 깊이 있는 전문성과 더불어, 직군의 경계를 넘어 협력하고 제품 전체의 가치를 높이는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 점이다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 끊임없이 배우고 적응하는 자세가 그 어느 때보다 필요한 시점인 것 같다.

무너지고 있는 프론트엔드, 백엔드 직군의 경계에 대한 고찰

주니어 개발자가 읽어보면 좋을 기술 블로그 글들과 포인트에 대해서 이야기해 보고자 한다.

주니어 개발자들이 읽으면 좋은 테크 아티클 모음

F-Lab 에서 주니어 개발자들이(사실 개발자라면 누구나) 보시면 좋을 아티클 모음을 공유해 주었네요!

검색엔진부터 비동기 처리, NoSQL 등 다양한 분야의 아티클들이 공유되어 있으니 관심있으신 분들은 보시면 좋겠습니다.

F-Lab 에서 공유해주신 아티클 주제를 나열해보면 다음과 같습니다.

📌 구글이 직접 말하는 검색엔진의 원리 (tali.kr)
📌 검색 엔진은 어떻게 작동하는가 (xo.dev)
📌 네이버의 검색엔진의 특징과 알고리즘 (tistory.com)
📌 [네이버 블로그]네이버 검색의 원리 : 네이버 블로그 (naver.com)
📌 지마켓 대기열 시스템 파헤치기 (gmarket.com)
📌 인증/인가는 어디에 어떻게 구현해야 할까? (gmarket.com)
📌 Sharded MySQL Cluster 도입 배경과 개발기 (부제: 우당탕탕 좌충우돌 개발기) (gmarket.com)
📌 웹 브라우저에 URL을 입력하면 어떤 일이 생기나요? | Amazon Web Services 한국 블로그
📌 네이버 메인 페이지의 트래픽 처리 (naver.com)
📌 How Discord Stores Trillions of Messages
📌 What ScyllaDB Is and Why You Should Care | by Mottakin Chowdhury | Better Programming
📌 How Discord Supercharges Network Disks for Extreme Low Latency
📌 비동기 서버에서 이벤트 루프를 블록하면 안 되는 이유
📌 카카오가 직접 회고한 1015 장애사태 원인과 대책 (brunch.co.kr)
📌 Lessons learned from operating our data serving layer | Coupang engineering | Coupang Engineering Blog (medium.com)
📌 The Missing Semester of Your CS Education (mit.edu)
📌 고려대학교 컴퓨터학과 특강 - 대학생 때 알았더라면 좋았을 것들 (slideshare.net)

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

주니어 개발자들이 읽으면 좋은 테크 아티클 모음📚

카카오에 처음 들어가서 놀랐던 또 한 가지는 장애를 공유하는 문화였습니다.

개발자의 장애 공유 문화

카카오에 처음 들어가서 놀랐던 또 한 가지는 장애를 공유하는 문화였습니다.

작고 큰 장애들이 자주 발생했습니다.
장애가 발생하면 즉시 전파하고, 원인을 파악하고 후속 대응까지 실시간으로 공유했습니다.
누구에게? 회사의 모든 사람들에게.
CS 부서나 운영팀처럼 상황을 빠르게 파악해야 하는 팀에게는 멘션까지 하면서.

'와, 이 사람들 특이한 사람들이네. 이런 건 살다 살다 처음 보는군.'
'다들 실수를 숨기고 싶어 하는데, 이 사람들은 실수한 걸 마치 자랑하듯이 게시판에 올리잖아? 그것도 전사 게시판에. (미친 사람들인가?)'

장애 공유 글에는 항상 좋아요가 많이 달렸습니다.
쪽팔림 같은 건 저기 던져버리고 자신의 얼간이 짓을 솔직하게 쓰면 쓸수록 좋아요가 더 많이 달렸습니다.

원인과 후속 조치, 여전히 가시지 않는 의문점들에 대해 댓글로 논의하기도 했습니다만…
장애를 낸 사람을 탓하는 경우는 한 번도 보지 못했습니다.
이건 불문율이었습니다. 이 불문율을 깨트리면 누구도 더 이상 솔직하게 공유하지 않을 테니까.

자신이 발생시킨 장애를 전 직원들에게 공유한다는 것이 절대 쉬운 일이 아닙니다.
직접 해봐야 그 당혹스러움과 부끄러움을 알 수 있습니다.
처음 겪으면 그냥 도망쳐버리고 싶다는 생각이 들 정도로 아찔합니다만…
몇 번 하다 보면 이 짓도 편안해집니다.

'아 오늘도 장애 공유 써야 되네, 젠장. 뭐 일하다 보면 장애 낼 수도 있는 거지.'
'열심히 코딩하고 배포하다 보니 장애를 많이 내는 것일 뿐, 내가 진짜 얼간이여서 그런 게 아니라고.'
(그래도 다음엔 실수하지 말아야겠다)

카카오에서보다 더 놀랐던 기억도 납니다.
2017년의 GitLab 장애.
rm -rf로 프로덕션 데이터베이스 전체를 날려먹었던가?
엄청난 장애를 어린 엔지니어 혼자 수습했습니다. 그것도 유튜브에 라이브 스트리밍을 하면서. (사람들이 댓글로 이걸 고쳐봐라 저걸 확인해 봐라… ㅋㅋㅋ)
와, 진짜 미친 사람들이 여기 있었구나. 저걸 회사의 다른 동료들이 아무도 뭐라 하지 않는 건가? 아니, 어쩌면 의도적으로 저렇게 공유하기로 한 건가?
문제를 공유하고 소통하는 것에 저 정도로 열려 있다면 GitLab의 다른 문화들도 충분히 멋질 거야. 라고 생각했던 것 같습니다.

https://jeho.page/essay/2025/05/15/failure-sharing.html

카카오에 처음 들어가서 놀랐던 또 한 가지는 장애를 공유하는 문화였습니다. 작고 큰 장애들이 자주 발생했습니다. 장애가 발생하면 즉시 전파하고, 원인을 파악하고 후속 대응까지 실시간으로 공유했습니다. 누구에게? 회사의 모든 사람들에게. CS 부서나 운영팀처럼 상황을 빠르게 파악해야 하는 팀에게는 멘션까지 하면서. '와, 이 사람들 특이한 사람들이네. 이런 건 살다 살다 처음 보는군.' '다들 실수를 숨기고 싶어 하는데, 이 사람들은 실수한 걸 마치 자랑하듯이 게시판에 올리잖아? 그것도 전사 게시판에. (미친 사람들인가?)' 장애 공유 글에는 항상 좋아요가 많이 달렸습니다. 쪽팔림 같은 건 저기 던져버리고 자신의 얼간이 짓을 솔직하게 쓰면 쓸수록 좋아요가 더 많이 달렸습니다. 원인과 후속 조치, 여전히 가시지 않는 의문점들에 대해 댓글로 논의하기도 했습니다만… 장애를 낸 사람을 탓하는 경우는 한 번도 보지 못했습니다. 이건 불문율이었습니다. 이 불문율을 깨트리면 누구도 더 이상 솔직하게 공유하지 않을 테니까. 자신이 발생시킨 장애를 전 직원들에게 공유한다는 것이 절대 쉬운 일이 아닙니다. 직접 해봐야 그 당혹스러움과 부끄러움을 알 수 있습니다. 처음 겪으면 그냥 도망쳐버리고 싶다는 생각이 들 정도로 아찔합니다만… 몇 번 하다 보면 이 짓도 편안해집니다. '아 오늘도 장애 공유 써야 되네, 젠장. 뭐 일하다 보면 장애 낼 수도 있는 거지.' '열심히 코딩하고 배포하다 보니 장애를 많이 내는 것일 뿐, 내가 진짜 얼간이여서 그런 게 아니라고.' (그래도 다음엔 실수하지 말아야겠다) 카카오에서보다 더 놀랐던 기억도 납니다. 2017년의 GitLab 장애. rm -rf로 프로덕션 데이터베이스 전체를 날려먹었던가? 엄청난 장애를 어린 엔지니어 혼자 수습했습니다. 그것도 유튜브에 라이브 스트리밍을 하면서. (사람들이 댓글로 이걸 고쳐봐라 저걸 확인해 봐라… ㅋㅋㅋ) 와, 진짜 미친 사람들이 여기 있었구나. 저걸 회사의 다른 동료들이 아무도 뭐라 하지 않는 건가? 아니, 어쩌면 의도적으로 저렇게 공유하기로 한 건가? 문제를 공유하고 소통하는 것에 저 정도로 열려 있다면 GitLab의 다른 문화들도 충분히 멋질 거야. 라고 생각했던 것 같습니다. https://jeho.page/essay/2025/05/15/failure-sharing.html

K리그 프로그래머

﻿
세상에서 내가 제일 어렵고 힘든 상황에 놓여 있는 것 같지만, 주위를 둘러보면 위로와 격려가 필요한 사람이 더 많습니다. 어제는 전 직장 동료의 부고 소식을 전해 들었습니다. 갑작스러운 사고로 인해 하늘나라로 간 고인과 그의 가족들 소식을 듣고 마음이 먹먹했습니다. 가족들의 슬픔을 어떤 말로 위로하기 어렵겠지만, 진심으로 기도하여 빠르게 평안을 찾길 바란다고 메시지를 보냈습니다.

그 어느 때보다 뚫기 어려운 취업 시장에서 매일 탈락 안내를 받고 마음이 무너진다는 소식을 듣습니다. 3개월 전에 직접 겪었던 상황이 떠올라 마음이 아팠습니다. 얼마나 힘들고 답답할까 상황이 잘 이해와 공감되었기에 더 마음이 쓰였습니다. 입사 지원한 결과를 알려주지 않거나 채용 전형에서 아쉽게 탈락했다고 해서 절대 지원자가 부족한 것은 아니니 너무 실망하지 말자고 격려했습니다. 제 말이 무슨 힘이 있어서 취업에 도전하는 사람들을 얼마나 위로할 수 있겠습니까. 다만, 진심으로 그의 어려움이 공감되어 상황에 무릎 꿇지 않고 담대한 용기를 갖기를 바라는 마음입니다.

우리의 직장 동료들도 자세히 들여다보면 하나같이 위로와 격려가 필요합니다. 동료가 하는 일과 그의 컨디션에 관심을 갖고, 자세히 보면 저마다 어려움을 안고 일을 하고 있습니다. 우리가 관심이 없으니 동료가 겪고 있는 고충이 보이지 않을 뿐입니다. 오히려 왜 저렇게 말하고 행동하는지 동료에 대한 불평과 불만을 갖고 있습니다. 알고 보면 각자 다 그럴만한 사정이 있고, 동료에게 필요한 건 조언이 아니라 위로입니다. 

매일 아침 눈을 뜨면 만나는 가족도 마찬가지입니다. 아내와 아들, 딸에게도 힘든 부분이 있을 것입니다. 직장을 다니는 아내에게 일과 사람에 대한 스트레스가 있을 것이고, 학교와 유치원을 다니는 아들과 딸에게도 공부하고 친구들과 지내는 관계에 어려움이 있을 것입니다. 매일 어려움을 가족에게 이야기하지 않을 뿐 각자 마음속으로 끙끙 앓고 있는 아픔이 있습니다. 그들에게 필요한 건 잔소리가 아니라 사랑이 담긴 말 한마디와 따뜻한 포옹입니다. 내 생활 방식과 다르다고 핀잔을 주는 것이 아니라 오늘은 어떤 일로 힘들지 않았나 세심하게 살펴보고 정성스럽게 대화를 나누는 것입니다.

아파트 경비 아저씨는 얼마나 힘들까요? 매일 쏟아져 나오는 쓰레기를 정리하고 처리해야 합니다. 날마다 방문하는 사람들에게 문을 열어주고, 붐비는 주차장을 관리하느라 실랑이를 벌입니다. 잠도 편하게 주무시지 못하고 추운 밤을 쓸쓸하게 혼자 보내는 마음은 어떨까요? 제가 도울 수 있는 일은 분리수거 잘하고, 엘리베이터에 붙은 아파트 주민으로 해야 할 일을 제때 잘 처리하는 것뿐입니다. 그리고 오늘도 마주친다면 반갑게 인사드리고, 수고해 주셔서 감사하다는 표현입니다. 이것으로 경비 아저씨가 힘을 얻을 수 있다면 만날 때마다 해야죠.

퇴근길을 터벅터벅 걸어오는 이웃의 발걸음을 보면 오늘 하루 얼마나 고되었을까 상상해 봅니다. 매일 아침 출근길에 만나는 이웃도 너무 일을 하고 싶어서 룰루랄라 일터로 가는 건 아니겠지요? 먹고살기 위해 고군분투하고 집으로 돌아오는 길이 힘없어 보이는 건 하루 종일 지지고 볶고 에너지를 쏟았을 쓸 이웃의 험난한 여정이 공감되었기 때문입니다. 일을 하느라 바빠서 자신을 돌아볼 여유도 없이 보냈을 하루가 정말 피곤했을 것 같습니다. 부디 저녁에는 편안하게 쉬고 에너지를 충전하길 마음으로 응원해 봅니다.

어제 만나고 떠오른 사람들 말고도 위로와 격려가 필요한 분들이 많이 계실 줄 압니다. 그들이 직접 힘들다고 우리에게 적극적으로 표현하지 않을 것입니다. 우리가 먼저 그런 시선을 가지면 좋겠습니다. 우리가 힘들었던 상황을 떠올려보면 공감하는 것이 그리 어려운 일은 아닙니다. 시선은 전적으로 우리 마음에 달려있습니다. 날카로운 눈으로 바라보는 것이 아니라 사랑으로 바라보면 모든 사람과 상황이 이해와 공감할 수 있다고 믿습니다. 오늘은 주변 사람들을 사랑의 눈으로 바라보고, 진심을 담아 응원하는 하루가 되면 좋겠습니다.

﻿세상에서 내가 제일 어렵고 힘든 상황에 놓여 있는 것 같지만, 주위를 둘러보면 위로와 격려가 필요한 사람이 더 많습니다. 어제는 전 직장 동료의 부고 소식을 전해 들었습니다. 갑작스러운 사고로 인해 하늘나라로 간 고인과 그의 가족들 소식을 듣고 마음이 먹먹했습니다. 가족들의 슬픔을 어떤 말로 위로하기 어렵겠지만, 진심으로 기도하여 빠르게 평안을 찾길 바란다고 메시지를 보냈습니다. 그 어느 때보다 뚫기 어려운 취업 시장에서 매일 탈락 안내를 받고 마음이 무너진다는 소식을 듣습니다. 3개월 전에 직접 겪었던 상황이 떠올라 마음이 아팠습니다. 얼마나 힘들고 답답할까 상황이 잘 이해와 공감되었기에 더 마음이 쓰였습니다. 입사 지원한 결과를 알려주지 않거나 채용 전형에서 아쉽게 탈락했다고 해서 절대 지원자가 부족한 것은 아니니 너무 실망하지 말자고 격려했습니다. 제 말이 무슨 힘이 있어서 취업에 도전하는 사람들을 얼마나 위로할 수 있겠습니까. 다만, 진심으로 그의 어려움이 공감되어 상황에 무릎 꿇지 않고 담대한 용기를 갖기를 바라는 마음입니다. 우리의 직장 동료들도 자세히 들여다보면 하나같이 위로와 격려가 필요합니다. 동료가 하는 일과 그의 컨디션에 관심을 갖고, 자세히 보면 저마다 어려움을 안고 일을 하고 있습니다. 우리가 관심이 없으니 동료가 겪고 있는 고충이 보이지 않을 뿐입니다. 오히려 왜 저렇게 말하고 행동하는지 동료에 대한 불평과 불만을 갖고 있습니다. 알고 보면 각자 다 그럴만한 사정이 있고, 동료에게 필요한 건 조언이 아니라 위로입니다.&nbsp; 매일 아침 눈을 뜨면 만나는 가족도 마찬가지입니다. 아내와 아들, 딸에게도 힘든 부분이 있을 것입니다. 직장을 다니는 아내에게 일과 사람에 대한 스트레스가 있을 것이고, 학교와 유치원을 다니는 아들과 딸에게도 공부하고 친구들과 지내는 관계에 어려움이 있을 것입니다. 매일 어려움을 가족에게 이야기하지 않을 뿐 각자 마음속으로 끙끙 앓고 있는 아픔이 있습니다. 그들에게 필요한 건 잔소리가 아니라 사랑이 담긴 말 한마디와 따뜻한 포옹입니다. 내 생활 방식과 다르다고 핀잔을 주는 것이 아니라 오늘은 어떤 일로 힘들지 않았나 세심하게 살펴보고 정성스럽게 대화를 나누는 것입니다. 아파트 경비 아저씨는 얼마나 힘들까요? 매일 쏟아져 나오는 쓰레기를 정리하고 처리해야 합니다. 날마다 방문하는 사람들에게 문을 열어주고, 붐비는 주차장을 관리하느라 실랑이를 벌입니다. 잠도 편하게 주무시지 못하고 추운 밤을 쓸쓸하게 혼자 보내는 마음은 어떨까요? 제가 도울 수 있는 일은 분리수거 잘하고, 엘리베이터에 붙은 아파트 주민으로 해야 할 일을 제때 잘 처리하는 것뿐입니다. 그리고 오늘도 마주친다면 반갑게 인사드리고, 수고해 주셔서 감사하다는 표현입니다. 이것으로 경비 아저씨가 힘을 얻을 수 있다면 만날 때마다 해야죠. 퇴근길을 터벅터벅 걸어오는 이웃의 발걸음을 보면 오늘 하루 얼마나 고되었을까 상상해 봅니다. 매일 아침 출근길에 만나는 이웃도 너무 일을 하고 싶어서 룰루랄라 일터로 가는 건 아니겠지요? 먹고살기 위해 고군분투하고 집으로 돌아오는 길이 힘없어 보이는 건 하루 종일 지지고 볶고 에너지를 쏟았을 쓸 이웃의 험난한 여정이 공감되었기 때문입니다. 일을 하느라 바빠서 자신을 돌아볼 여유도 없이 보냈을 하루가 정말 피곤했을 것 같습니다. 부디 저녁에는 편안하게 쉬고 에너지를 충전하길 마음으로 응원해 봅니다. 어제 만나고 떠오른 사람들 말고도 위로와 격려가 필요한 분들이 많이 계실 줄 압니다. 그들이 직접 힘들다고 우리에게 적극적으로 표현하지 않을 것입니다. 우리가 먼저 그런 시선을 가지면 좋겠습니다. 우리가 힘들었던 상황을 떠올려보면 공감하는 것이 그리 어려운 일은 아닙니다. 시선은 전적으로 우리 마음에 달려있습니다. 날카로운 눈으로 바라보는 것이 아니라 사랑으로 바라보면 모든 사람과 상황이 이해와 공감할 수 있다고 믿습니다. 오늘은 주변 사람들을 사랑의 눈으로 바라보고, 진심을 담아 응원하는 하루가 되면 좋겠습니다.﻿

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1. 뇌를 재설계하려면 무엇이 필요할까?

2. 많은 게 필요하지 않고 딱 다음 세 가지만 있으면 된다. 그나마 한 가지는 선택 사항이다.

3. 집중, 반복, 감정(두려움, 행복, 증오, 사랑, 열정 등)

4. 감정이란 치트키를 쓰면 뇌의 신경 회로가 가장 빨리 재구성된다. 하지만 감정 없이 리프레임에 집중하고 반복하기만 해도 뇌를 원하는 대로 재설계할 수 있다.

5. 뇌는 입력하는 자극에 반응하여 새로운 구조를 만든다. 집중과 반복은 아이디어(또는 리프레임)를 개념적인 것에서 물리적인 것으로 바꾼다.

6. 다시 말해 뇌 구조에 물리적인 변화를 가져온다.

7. 여기에 감정을 더하면 뇌가 더 빨리 재설계 되지만, 다시 말하는데 이 부분은 선택 사항이다.

#더리프레임 📚
#스콧에덤스
#하루한문장

1. 뇌를 재설계하려면 무엇이 필요할까? ​2. 많은 게 필요하지 않고 딱 다음 세 가지만 있으면 된다. 그나마 한 가지는 선택 사항이다. ​3. 집중, 반복, 감정(두려움, 행복, 증오, 사랑, 열정 등) ​4. 감정이란 치트키를 쓰면 뇌의 신경 회로가 가장 빨리 재구성된다. 하지만 감정 없이 리프레임에 집중하고 반복하기만 해도 뇌를 원하는 대로 재설계할 수 있다. ​5. 뇌는 입력하는 자극에 반응하여 새로운 구조를 만든다. 집중과 반복은 아이디어(또는 리프레임)를 개념적인 것에서 물리적인 것으로 바꾼다. ​6. 다시 말해 뇌 구조에 물리적인 변화를 가져온다. ​7. 여기에 감정을 더하면 뇌가 더 빨리 재설계 되지만, 다시 말하는데 이 부분은 선택 사항이다. #더리프레임 📚 #스콧에덤스 #하루한문장

< 뇌를 가장 빠르게 바꾸는 3가지 방법 >

현대 소프트웨어 개발에서 의존성(Dependency)은 필수 불가결한 존재입니다. 직접 구현해야 하는 코드를 줄여 생산성을 높여주지만, 관리되지 않고 방치된 의존성은 보안 취약점이나 호환성 문제로 이어지기 쉽죠.

이번 글에서는 깃허브에서 제공하는 Dependabot을 통해 의존성 관리와 보안 업데이트를 어떻게 자동화할 수 있는지 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-dependabot/

Dependabot은 깃허브에서 제공하는 보안 취약점 경보 및 의존성 업데이트 기능입니다. 초기에는 독립 서비스였지만, 2019년 GitHub에 인수된 후 현재는 깃허브 플랫폼에 완전히 통합되어 무료로 사용할 수 있습니다. 덕분에 Dependabot에 대한 접근성과 사용성이 크게 개선되어 복잡한 과정없이 코드 저장소에 간단한 설정만으로 바로 쓸 수 있습니다.

Dependabot은 다음 세 가지 기능으로 이루어져 있습니다.
 * Alerts(알람): 코드 저장소의 보안 취약점을 감지하여 경고합니다.
 * Security Updates(보안 업데이트): 보안 취약점이 발견된 의존성을 업데이트하는 Pull Request을 자등으로 생성합니다.
 * Version Updates(버전 업데이트): 보안과 무관하게 의존성을 최신 상태로 유지하기 Pull Request을 자등으로 생성합니다.

npm이나 Maven, PyPI, RubyGems, Docker Hub 등과 같은 패키지 저장소를 통해 의존성을 내려받는 프로젝트는 모두 잠재적인 공급망 공격(Supply Chain Attack) 위험에 처해 있습니다. Dependabot은 점점 정교해지고 있는 공급망 공격을 방어하고, 알려진 보안 취약점으로부터 프로젝트를 지킬 수 있는 강력한 보안 도구입니다.

현대 소프트웨어 개발에서 의존성(Dependency)은 필수 불가결한 존재입니다. 직접 구현해야 하는 코드를 줄여 생산성을 높여주지만, 관리되지 않고 방치된 의존성은 보안 취약점이나 호환성 문제로 이어지기 쉽죠. 이번 글에서는 깃허브에서 제공하는 Dependabot을 통해 의존성 관리와 보안 업데이트를 어떻게 자동화할 수 있는지 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-dependabot/ Dependabot은 깃허브에서 제공하는 보안 취약점 경보 및 의존성 업데이트 기능입니다. 초기에는 독립 서비스였지만, 2019년 GitHub에 인수된 후 현재는 깃허브 플랫폼에 완전히 통합되어 무료로 사용할 수 있습니다. 덕분에 Dependabot에 대한 접근성과 사용성이 크게 개선되어 복잡한 과정없이 코드 저장소에 간단한 설정만으로 바로 쓸 수 있습니다. Dependabot은 다음 세 가지 기능으로 이루어져 있습니다.<ul><li>Alerts(알람): 코드 저장소의 보안 취약점을 감지하여 경고합니다.</li><li>Security Updates(보안 업데이트): 보안 취약점이 발견된 의존성을 업데이트하는 Pull Request을 자등으로 생성합니다.</li><li>Version Updates(버전 업데이트): 보안과 무관하게 의존성을 최신 상태로 유지하기 Pull Request을 자등으로 생성합니다.</li></ul> npm이나 Maven, PyPI, RubyGems, Docker Hub 등과 같은 패키지 저장소를 통해 의존성을 내려받는 프로젝트는 모두 잠재적인 공급망 공격(Supply Chain Attack) 위험에 처해 있습니다. Dependabot은 점점 정교해지고 있는 공급망 공격을 방어하고, 알려진 보안 취약점으로부터 프로젝트를 지킬 수 있는 강력한 보안 도구입니다.

Dependabot을 통한 안전한 의존성 관리

롱블랙 프렌즈 C 여러분은 일할 때 가장 설레는 순간이 언제세요? 저는 어디서도 듣지 못한 이야기를 접했을 때예요! 2025년 4월 30일에 열린 <롱블랙 스토리 컨퍼런스 2025

스토리 2025 : 반짝거림에 기대지 않는, 스토리텔러 8인의 이야기 발견법

1️⃣ 불편한데 그래야만 할까?

“어느 시대든 성공한 비즈니스에는 그 업계의 감수성과 상식이라는 게 존재합니다. 그 상식에 도전하고, 부수면서 나아가는 것. 그것이 우리의 역할입니다. 그래서 우리는 기획할 때 ‘기성세대가 품은 상식을 어떻게 돌파할 수 있을지’를 중요하게 보죠.” - 다카하시 야스노리 CCC CEO (CCC는 일본의 1위 서점 츠타야 운영사)

① 왜 서점에는 책 파는 진열장만 있는 걸까? → ‘머무는 공간’을 만들기 위해 서점과 스타벅스를 경계 없이 융합했다.

② 왜 가전 매장은 할인 위주의 판매에만 집중할까? → ‘상상할 수 있는 공간’을 만들기 위해 고객이 가전제품을 체험할 수 있는 매장, 츠타야 일렉트릭스를 제안했다.

③ 왜 은행은 번화한 곳에 있는데 주말마다 문을 닫을까? → ‘가고 싶은 공간’을 만들기 위해 은행 영업시간 외에 문을 여는 공유오피스, 쉐어 라운지를 기획했다.

2️⃣ 아파트에 전기차 충전기를 설치하기 위한 솔루션, '출차 알림 시계'

2023년에 만든 ‘출차 알림 시계’를 소개했어요. 아파트의 이중주차 문제를 해결하기 위해, 차 위에 ‘나의 출차 시간’을 표시할 수 있는 시계였어요. 표시된 시간보다 먼저 나갈 차는 그 앞에 이중주차를 할 수 있게 한 거였죠.

"현장에 가니 답이 쉽게 보였어요. 이중주차 문제로 싸움까지 나는 아파트가 적잖았거든요. 주차 공간도 부족한데 전기차 충전기를 놓자고 하면? 당연히 반대가 나올 만했어요. 그래서 사람들의 근본적인 괴로움을 풀 방법을 찾았습니다. 그렇게 출차 알림 시계를 떠올렸죠. 이렇게 저는 누군가의 문제를 발견해 해결할 수 있다면, 형식이나 표현 방식에 제약을 둘 필요가 없다고 생각합니다. 눈에 보이는 모든 것을 미디어 삼아 광고할 수 있죠.” - 이승재 아이디엇 대표

https://www.longblack.co/note/1438?ticket=NT25205127e745725a7423751d7cce7b464a39

1️⃣ 불편한데 그래야만 할까? “어느 시대든 성공한 비즈니스에는 그 업계의 감수성과 상식이라는 게 존재합니다. 그 상식에 도전하고, 부수면서 나아가는 것. 그것이 우리의 역할입니다. 그래서 우리는 기획할 때 ‘기성세대가 품은 상식을 어떻게 돌파할 수 있을지’를 중요하게 보죠.” - 다카하시 야스노리 CCC CEO (CCC는 일본의 1위 서점 츠타야 운영사) ① 왜 서점에는 책 파는 진열장만 있는 걸까? → ‘머무는 공간’을 만들기 위해 서점과 스타벅스를 경계 없이 융합했다. ② 왜 가전 매장은 할인 위주의 판매에만 집중할까? → ‘상상할 수 있는 공간’을 만들기 위해 고객이 가전제품을 체험할 수 있는 매장, 츠타야 일렉트릭스를 제안했다. ③ 왜 은행은 번화한 곳에 있는데 주말마다 문을 닫을까? → ‘가고 싶은 공간’을 만들기 위해 은행 영업시간 외에 문을 여는 공유오피스, 쉐어 라운지를 기획했다. 2️⃣ 아파트에 전기차 충전기를 설치하기 위한 솔루션, '출차 알림 시계' 2023년에 만든 ‘출차 알림 시계’를 소개했어요. 아파트의 이중주차 문제를 해결하기 위해, 차 위에 ‘나의 출차 시간’을 표시할 수 있는 시계였어요. 표시된 시간보다 먼저 나갈 차는 그 앞에 이중주차를 할 수 있게 한 거였죠. "현장에 가니 답이 쉽게 보였어요. 이중주차 문제로 싸움까지 나는 아파트가 적잖았거든요. 주차 공간도 부족한데 전기차 충전기를 놓자고 하면? 당연히 반대가 나올 만했어요. 그래서 사람들의 근본적인 괴로움을 풀 방법을 찾았습니다. 그렇게 출차 알림 시계를 떠올렸죠. 이렇게 저는 누군가의 문제를 발견해 해결할 수 있다면, 형식이나 표현 방식에 제약을 둘 필요가 없다고 생각합니다. 눈에 보이는 모든 것을 미디어 삼아 광고할 수 있죠.” - 이승재 아이디엇 대표 https://www.longblack.co/note/1438?ticket=NT25205127e745725a7423751d7cce7b464a39

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⟪스토리를 만드는 사람들⟫

2019년 2월 7일, 브런치에 첫 글이 발행 되었습니다. 매일 치열하게 고민한 것들이 휘발되는 것이 아깝기도 했고, 새로운 자극이 필요한 시기이기도 했습니다. 그렇게 브런치는 디자인 일기장 같은 공간이 되었습니다.

요즘처럼 트래픽이 흔해진 시대에, 6년간 151편의 글, 100만이라는 숫자가 자랑할 만한 일인지는 모르겠습니다. 다만 디자인이라는 단일 주제로 꾸준히 기록하며 여기까지 왔다는 것에서는 의미를 부여하고 싶습니다.

그 사이 세 권의 책을 냈고, 훌륭한 디자이너 분들과 소중한 교류의 기회를 얻었습니다. 좋은 기업들을 거쳐 현재는 독립을 했습니다. 돌아보니 그 여정 가운데 브런치와 글쓰기가 있었습니다.

긴 시간 제 글을 읽어주고 반응해준 분들께 감사함이 큽니다. 앞으로도 계속 디자인과 디자이너에 대한 기록을 이어가고자 합니다.

2019년 2월 7일, 브런치에 첫 글이 발행 되었습니다. 매일 치열하게 고민한 것들이 휘발되는 것이 아깝기도 했고, 새로운 자극이 필요한 시기이기도 했습니다. 그렇게 브런치는 디자인 일기장 같은 공간이 되었습니다. 요즘처럼 트래픽이 흔해진 시대에, 6년간 151편의 글, 100만이라는 숫자가 자랑할 만한 일인지는 모르겠습니다. 다만 디자인이라는 단일 주제로 꾸준히 기록하며 여기까지 왔다는 것에서는 의미를 부여하고 싶습니다. 그 사이 세 권의 책을 냈고, 훌륭한 디자이너 분들과 소중한 교류의 기회를 얻었습니다. 좋은 기업들을 거쳐 현재는 독립을 했습니다. 돌아보니 그 여정 가운데 브런치와 글쓰기가 있었습니다. 긴 시간 제 글을 읽어주고 반응해준 분들께 감사함이 큽니다. 앞으로도 계속 디자인과 디자이너에 대한 기록을 이어가고자 합니다.

브런치에서의 6년, 그리고 100만뷰

📰 인공지능만으로 운영된 스타트업의 실패

카네기 멜론 대학교의 연구자들은 “TheAgentCompany”라는 회사를 만들었다. 이 회사는 AI 모델들이 소프트웨어 엔지니어, 재무 분석가, 프로젝트 매니저로 일하는 곳.

인공지능 직원들은 인터넷에서 정보를 찾고, 사내 규정집을 참고하며, 웹사이트와 슬랙 같은 채팅 프로그램을 사용하고, 코드도 작성하고, 스프레드시트로 정보를 정리하고, ‘동료’들과 소통까지 했다.

그래서 결과는 어땠을까? 실패했다. 거의 코미디 수준으로.

인공지능 직원들은 회의하는 데 탁월했고 엄청나게 많은 회의를 했다. 내부 갈등도 많았다. 그리고 결국 아무 제품도 만들어내지 못했다. 우리가 맹목적으로 신뢰하는 인공지능이 회사를, 그것도 스타트업을 운영하면 어떻게 될까? 그 대답은 출시 제품 없이 실패하는 것이었다.

마치 스타트업에 관한 코미디 쇼의 패러디 같았다.

—

아니 근데, 이건 패러디 같은게 아니라 걍 인간 세상에 늘 있는 일인데요?..(…)

📰 인공지능만으로 운영된 스타트업의 실패 카네기 멜론 대학교의 연구자들은 “TheAgentCompany”라는 회사를 만들었다. 이 회사는 AI 모델들이 소프트웨어 엔지니어, 재무 분석가, 프로젝트 매니저로 일하는 곳. 인공지능 직원들은 인터넷에서 정보를 찾고, 사내 규정집을 참고하며, 웹사이트와 슬랙 같은 채팅 프로그램을 사용하고, 코드도 작성하고, 스프레드시트로 정보를 정리하고, ‘동료’들과 소통까지 했다. 그래서 결과는 어땠을까? 실패했다. 거의 코미디 수준으로. 인공지능 직원들은 회의하는 데 탁월했고 엄청나게 많은 회의를 했다. 내부 갈등도 많았다. 그리고 결국 아무 제품도 만들어내지 못했다. 우리가 맹목적으로 신뢰하는 인공지능이 회사를, 그것도 스타트업을 운영하면 어떻게 될까? 그 대답은 출시 제품 없이 실패하는 것이었다. 마치 스타트업에 관한 코미디 쇼의 패러디 같았다. — 아니 근데, 이건 패러디 같은게 아니라 걍 인간 세상에 늘 있는 일인데요?..(…)

📰 인공지능만으로 운영된 스타트업의 실패

카네기 멜론 대학교의 

ChatGPT의 Deep Researh에 GitHub을 연결 할 수 있게 되었군요!

와우! 대박! 와우! 대박적! 지금 만나러갑니다!

ChatGPT의 Deep Researh에 GitHub을 연결 할 수 있게 되었군요! 와우! 대박! 와우! 대박적! 지금 만나러갑니다!

ChatGPT의 Deep Researh에 GitHub을 연결 할 

www.55check.com공유하기게시하기웹에서 보기#레오 14세 즉위Cubs 팬 or Sox 팬? 새 교황님의 신상을 털어보자한국시간 금요일 새벽, 미국 시카고 출신의 로버트 프레보스트(Robert Prevost, 69) 추기경이 가톨릭 교회의 새 교황으로 선출. 레오 14세로 즉위. (첫 등장 영상. 소리 on 필수)레오 14세는 여러 면에서 독특한데,사진에도 보듯 흑인 + 백인 혼혈이심. 놀랍게도 노스트라다무스가 예언(!)고향 미국은 가톨릭 국가도 아님. (개신교 40%, 가톨릭 20%)페루에서 오랫동안 선교활동을 해서 미국-페루-바티칸 3중 국적 보유.영국 출신 하드리아노 4세(1154년~1159년 재위) 이후 두 번째로 영어가 모국어인 교황.800년 역사를 가진 아우구스띠노 수도회의 첫 교황. 이 수도회의 유명 멤버로는 종교개혁을 이끈 마르틴 루터(파문당함), 완두콩 덕후 그레고어 멘델, 철학자 에라스무스 등.레오14세는 레오13세(1878~1903)을 롤모델로 삼아 고른 이름으로 추측. 레오13세는 교회가 현대사회에 맞게 공장노동자들에게 더 다가가야한다고 주장했던 사람.코스트코에서 본 듯?레오 14세는 미국 출신이시다보니 이전 교황들보다 신비감은 떨어지고 좀 친근하게 느껴짐.아버지는 2차대전 해군 참전용사 출신이며 공립학교 교장. 어머니는 도서관 사서이며 독실한 가톨릭 신자.성직자가 되기 전 펜실베니아 주에 있는 명문 빌라노바대 수학과 전공. 이 학교 재학생들의 반응.MLB 시카고 컵스 팬이라는 소문이 돌았으나

2025년 5월 9일 (금) - 새 교황님 신상털기 총정리 : 오호츠크 리포트

OpenAI, 코딩 AI 서비스 Windsurf 인수

 * 금액은 4.2조원. 2025년 AI 스타트업 업계 첫 1조원 이상의 딜.
 * 현재 연간 반복 매출(ARR)은 560억원. 비슷한 코드에디터 기반의 경쟁사인 Cursor는 2년 만에 연매출 1억 달러(1400억원) 돌파해 주목 받아.
 * Windsurf는 프로그램 코드를 자동으로 짜주는 에디터 서비스. OpenAI는 윈드서프를 AI 에이전트와 연동해 문서 작성, 메모장, 노션 같은 기능의 생산성 도구 출시할 듯.
 * 또 웹 검색해 자료 정리하고, 그래프도 자동 제작하고, 이를 하나의 문서로 만들어주는 통합 도구까지 만들 듯. MS 오피스에 도전하기 위한 밑밥.
   
OpenAI 기업 구조 대변신, 그러나 마이크로소프트는 반대

 * OpenAI가 기존과 연결되는 새로운 회사 구조 발표. 기존 영리법인(LLC)을 공익법인(PBC)으로 전환 예정.
 * 최근 소프트뱅크(56조)와 마이크로소프트(13조)가 이 영리법인에 투자했었는데, 이번 회사 구조를 변경하는데 있어서 마이크로소프트가 반대하고 나섰음.
 * 핵심 이슈는 수익 배분. 2030년까지 매출의 20%를 인프라 사용료로 MS에 줄 예정이었으나 공익법인으로 바꾸면서 그 액수를 반으로 줄이겠다는 계획
 * 한편 OpenAI는 창업자 일론 머스크와도 소송 중. 머스크는 "비영리로 운영하겠다고 해서 돈도 주고 밀어줬는데, 영리 추구해 계약 위반했다" 주장.
 * 계약서에 명시된 내용이라 OpenAI에게 여러모로 골치 아픈 상황. 비영리냐 영리냐의 정체성 혼란.

아마존, 클라우드 시장을 넘어 우주 시장으로.

 * 아마존이 저궤도 위성 발사로 위성 기반 인터넷 제공 사업 본격화. 프로젝트명 카이퍼(Kuiper).
 * 최대 2600km 떨어진 위성끼리 안정적 양방향 링크 유지 가능. 이번에 27개 위성 탑재해 발사 및 연결 완료.
 * 최종 목표는 3200개 위성 연결로 지구 상당 부분 커버. 이미 80번 이상의 발사 예정
 * 흥미로운 점: 계열사인 블루오리진 로켓에 의존하지 않고 다른 회사 로켓들을 더 활용한다는 계획.
 * 저궤도 위성 인터넷은 해상 선박, 오지에서도 연결 가능한 아직 블루오션 시장. 일론 머스크의 스타링크가 압도적 1위. 2024년 기준 7135개 위성 띄워 전 세계에 서비스 제공 중. 우크라이나에서도 쓰고 각종 선박과 항공기들도 사용.
 * 블루 오리진은 SpaceX와 맞불, 아마존은 스타링크와 맞불. 아마존은 손해를 감수하고서라도 대량으로 밀어붙이는 스타일의 회사라 앞으로 위성 인터넷 시장의 경쟁 심화될 듯.

https://55check.com/newsletters?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=163564390&t=board

OpenAI, 코딩 AI 서비스 Windsurf 인수 <ul ><li>금액은 4.2조원. 2025년 AI 스타트업 업계 첫 1조원 이상의 딜.</li><li>현재 연간 반복 매출(ARR)은 560억원. 비슷한 코드에디터 기반의 경쟁사인 Cursor는 2년 만에 연매출 1억 달러(1400억원) 돌파해 주목 받아.</li></ul><ul ><li>Windsurf는 프로그램 코드를 자동으로 짜주는 에디터 서비스. OpenAI는 윈드서프를 AI 에이전트와 연동해 문서 작성, 메모장, 노션 같은 기능의 생산성 도구 출시할 듯.</li><li>또 웹 검색해 자료 정리하고, 그래프도 자동 제작하고, 이를 하나의 문서로 만들어주는 통합 도구까지 만들 듯. MS 오피스에 도전하기 위한 밑밥. </li></ul>OpenAI 기업 구조 대변신, 그러나 마이크로소프트는 반대 <ul ><li>OpenAI가 기존과 연결되는 새로운 회사 구조 발표. 기존 영리법인(LLC)을 공익법인(PBC)으로 전환 예정.</li><li>최근 소프트뱅크(56조)와 마이크로소프트(13조)가 이 영리법인에 투자했었는데, 이번 회사 구조를 변경하는데 있어서 마이크로소프트가 반대하고 나섰음.</li><li>핵심 이슈는 수익 배분. 2030년까지 매출의 20%를 인프라 사용료로 MS에 줄 예정이었으나 공익법인으로 바꾸면서 그 액수를 반으로 줄이겠다는 계획</li><li>한편 OpenAI는 창업자 일론 머스크와도 소송 중. 머스크는 "비영리로 운영하겠다고 해서 돈도 주고 밀어줬는데, 영리 추구해 계약 위반했다" 주장.</li><li>계약서에 명시된 내용이라 OpenAI에게 여러모로 골치 아픈 상황. 비영리냐 영리냐의 정체성 혼란.</li></ul> 아마존, 클라우드 시장을 넘어 우주 시장으로. <ul ><li>아마존이 저궤도 위성 발사로 위성 기반 인터넷 제공 사업 본격화. 프로젝트명 카이퍼(Kuiper).</li><li>최대 2600km 떨어진 위성끼리 안정적 양방향 링크 유지 가능. 이번에 27개 위성 탑재해 발사 및 연결 완료.</li><li>최종 목표는 3200개 위성 연결로 지구 상당 부분 커버. 이미 80번 이상의 발사 예정</li><li>흥미로운 점: 계열사인 블루오리진 로켓에 의존하지 않고 다른 회사 로켓들을 더 활용한다는 계획.</li><li>저궤도 위성 인터넷은 해상 선박, 오지에서도 연결 가능한 아직 블루오션 시장. 일론 머스크의 스타링크가 압도적 1위. 2024년 기준 7135개 위성 띄워 전 세계에 서비스 제공 중. 우크라이나에서도 쓰고 각종 선박과 항공기들도 사용.</li><li>블루 오리진은 SpaceX와 맞불, 아마존은 스타링크와 맞불. 아마존은 손해를 감수하고서라도 대량으로 밀어붙이는 스타일의 회사라 앞으로 위성 인터넷 시장의 경쟁 심화될 듯.</li></ul> https://55check.com/newsletters?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&amp;bmode=view&amp;idx=163564390&amp;t=board

5월 둘째주 - OpenAI 인수부터 마소에 반기까지. 다 하는군

유니티, 실시간 동기화 협업 도구 '싱크스케치' 인수

비쥬얼 산출물을 위한 협업에서 필요한 협업도구도 있습니다. 

이러한 버티컬 협업도구가 발견(?)하게 된 것에 기쁘고요. 
왜 인수했을지에 대해서 좀 찾아봤습니다. 

유니티는 주로 게임에서 활용되는 비디오 엔진입니다. 코로나로 게임의 가치가 높아졌습니다. 게임사도 IT로 분류되니 다거점 근무가 많은편에 속하는데요. 엔진을 활용한 업무 진행 시 협업을 원활하게 할 수 있는 Add-on의 필요성이 높아졌을 것입니다. 게임사가 어떠한 비디오 엔진을 도입하더라도 협업을 원활하게 할 수 있는 Add-on의 필요성이 있으니 이번 유니티의 인수 발표는 어찌보면 똑똑한 선택이 아닐까 싶습니다. 

장기적으로 유니티가 선택받지 못하였더라도 Add-on으로 싱크스케치를 도입한다면, 나중에 윈백을 할 가능성 혹은 신규 프로젝트가 나왔을때 유니티를 적극 어필할 수 있는 기회를 얻을 수도 있지 않을까 추측해봅니다.

조선비즈

퍼블리의 그로스 매니저로 커리어를 시작하여, 현재는 멤버십 사업을 총괄하고 있습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책과 교육, 경제에 관심을 가지고 있습니다.
일하는 것을 싫어하지만, 많이 하고 있습니다..

커리어리 Lead Product Manager

김광종

퍼블리 그로스매니저로 커리어를 시작하여, 프로덕트매니저와 사업총괄을 거쳐, 커리어리팀을 리드하였습니다.
합리적이고 해피한 세상을 향해 살아가고 있으며, 책/교육/경제에 관심이 있습니다.
자유로운 삶을 추구하지만, 지금은 일에 매여 있습니다..

프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

소프트웨어 엔지니어

장형준

정덕범

음성, 화상 플랫폼 LINE Planet을 만들고 있습니다. 

✔ 커리어리에 작성되는 게시물은 개인적인 의견이며, 회사의 공식적인 입장과 다를 수 있습니다. 
#프로덕트매니저 #협업도구 #플랫폼비즈니스 #CPaaS

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