1. 2~3년 앞을 생각한다면 왜 오늘 100개의 결정을 해야 할까요?


2. 제 경우에는 하루에 세 개의 좋은 결정을 하는 것으로 충분하다고 생각합 니다.


3. 대신 그것들은 제 역량을 충분히 발휘한 질 높은 결정이어야 하죠.


4. 워런 버핏은 '1년에 300개의 좋은 결정을 한다면 썩 좋은 성과'라고 했는데, 저도 그 말에 동의합니다.


#발명과방황 📚
#제프베조스

1. 2~3년 앞을 생각한다면 왜 오늘 100개의 결정을 해야 할까요? ​2. 제 경우에는 하루에 세 개의 좋은 결정을 하는 것으로 충분하다고 생각합 니다. ​3. 대신 그것들은 제 역량을 충분히 발휘한 질 높은 결정이어야 하죠. ​4. 워런 버핏은 '1년에 300개의 좋은 결정을 한다면 썩 좋은 성과'라고 했는데, 저도 그 말에 동의합니다. #발명과방황 📚#제프베조스

< 제프 베조스는 왜 하루에 3번만 결정할까? >

https://blog.naver.com/madaboutit/223519399450

And why old-school SaaS is on a ticking clock.

Why AI startups are blowing past revenue milestones that old-school SaaS could only fantasize about.

Elena Verna의 글(https://www.elenaverna.com/p/why-ai-startups-are-blowing-past) 참고해서 PMF/GTM 관점에서 정리했습니다.

AI 스타트업들이 이전에는 상상할 수 없었던 속도로 매출 마일스톤을 달성하고 있다. Lovable은 단 7개월만에 연간 반복 매출(ARR) 7천만 달러를 넘어섰습니다.

Stripe의 AI Indexing the AI Economy 리포트는 AI 스타트업은 100만 달러 ARR 달성까지 평균 11.5개월이 걸리는 반면, 일반적인 SaaS는 15개월이 소요됩니다. 500만 달러 ARR 달성까지는 AI가 24개월, SaaS는 37개월이 걸립니다. 이처럼 AI 스타트업이 훨씬 빠르게 성장하는 것은 단순한 그로스 해킹 때문이 아니라, 제품 개발/수익화/유저참여 방식을 재편하는 변화에서 기인합니다.

1. Time-to-Value의 붕괴와 즉각적인 PMF 검증
전통적 SaaS의 PMF 여정은 길었습니다. 온보딩, 기능 학습, 팀 단위의 채택 과정을 거쳐야 aha moment에 도달했습니다. 하지만 AI 네이티브 스타트업은 이 과정을 다르게 접근합니다. TTV가 유저의 첫 번째 프로덕트 경험(프롬프트 입력)으로 붕괴됩니다.

예를 들어 Lovable의 신규 유저는 단 한두 번의 프롬프트만으로 유의미한 결과물을 얻고, 그 즉시 가치를 경험합니다. 사용자가 AI가 즉시 생성하는 의미있는 결과물을 보는 것만으로 이끌리게 되며, 이러한 즉각적인 피드백 루프는 강력한 초기 유입과 자연스러운 습관 형성을 만듭니다. 이러한 이유로 대부분의 AI 기업은 사용량 기반 또는 크레딧 기반 가격 모델을 적극적으로 채택하고 있습니다.이는 다음과 같은 GTM 효과를 낳습니다.

- 자연스러운 전환 유도: 긴 평가 기간이나 복잡한 세일즈 사이클 없이, 사용자는 가치를 더 경험하기 위해 크레딧을 구매합니다. 무료 플랜이 '평가판'이 아니라 '가치 증명'의 역할을 합니다.
- 낮은 CAC, 높은 리텐션: 즉각적인 효용성은 강력한 습관 형성을 유도하고, 바이럴 루프의 기폭제가 됩니다.

Lovable은 단순히 5개의 일간 크레딧(월간 최대 30) 제공만으로 즉각적인 업셀을 만들 수 있는 것입니다.

2. 새로운 GTM 타겟의 부상 - 권한을 위임받은 빌더
AI Native 스타트업의 GTM은 두 개의 강력한 축을 중심으로 움직입니다.

- 기업 내 실무자(Internal Adopters)
공식적인 구매팀은 아니지만, 문제 해결에 가장 목마른 팀입니다. 마케터, PM, 디자이너들이 빠르게 직접 랜딩 페이지, 내부 툴, 프로토타입을 구축하며 사내 도입을 주도합니다. 이들의 자발적인 성공 사례가 곧 전사적 도입을 위한 가장 강력한 세일즈 자료가 됩니다. 이는 Bottom-up GTM의 일종으로 볼 수 있습니다.

- 비기술 창업가(Non-Technical Founders)
AI는 이들의 기술적 공동 창업자 역할을 합니다. 과거에는 아이디어 검증을 위해 엔지니어를 고용하거나 외주를 맡겨야 했다면, 이제는 Lovable 구독만으로 동작하는 MVP를 만들어 투자 유치 및 초기 고객 확보에 나섭니다. Reddit의 한 스레드에서는 Lovable 구독비 $250로 만들어낸 결과물이 예전 같았으면 $90만 정도 들어갔을 것이라 비교하기도 했습니다. 시장 진입 장벽은 사실상 역사상 최저인 시대인 것입니다.

3. 수익화는 제품 기능이 아닌 가치 전달 방식 기반으로 책정
여러 기능을 패키징하는 가격 정책은 앞으로 잘 동작하지 않을 수 있습니다. AI 제품에선 사용자마다 연산비용이 다르고, 기능 이용할때마다 가치가 생기기 때문에 정액제는 더 이상 의미가 없게 되는 것이다.

따라서 GTM 전략의 핵심인 프라이싱은 사용량/크레딧 모델로 전환될 수밖에 없습니다. 이는 엔터프라이즈 고객의 요구와 충돌하는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 현재 업계에선 사용자수(Seat)가 아니라 크레딧의 대량 구매를 협상하는 방향으로 진화하고 있습니다.

4. AI 네이티브 기업: 속도를 위해 설계된 조직
Elena Verna는 과거에 일했던 전통적 SaaS 기업들에서 자체 구축한 빌링 시스템의 기술 부채 때문에 간단한 가격 변경에 6개월이 걸리는 일을 흔하게 봤다고 합니다.

기존 소프트웨어 기업에서 일한 분들은 이점을 잘 이해할 것입니다. 가격은 단순히 상품의 가격을 매기는 것이 아니라, 판매하는 단위를 정하고, 필요하면 이를 패키징해야 합니다. 즉, 상품-결제-주문 등의 도메인이 긴밀하게 연결되어있고, 대부분의 기업들의 초기 성장을 위해 이러한 도메인/플랫폼 개발에 대한 우선순위를 상대적으로 낮추는 경우가 대부분입니다.

하지만 Lovable은 Stripe Billing을 기반으로 가격 정책 실험을 몇 주 또는 며칠 만에 실행합니다. 이는 단순한 툴의 차이가 아니라 GTM 민첩성(Agility)이라는 구조적 우위입니다. AI 네이티브 기업들은 다음과 같은 구조적 이점을 가집니다.

- 민첩한 시스템: GTM 전략을 즉시 실행에 옮길 수 있는 유연한 기술 스택
- 린(Lean)한 조직: 적은 인원(Lovable 35명)과 얇은 관리자 레이어가 시장 피드백에 즉각적으로 반응하고 제품-GTM 전략을 수정
- 복리처럼 쌓이는 속도: 이 모든 요소가 맞물려, 시간이 지날수록 기존 기업과의 격차를 복리 효과처럼 벌림

이것은 새로운 제품 카테고리의 등장이 아니라, GTM 전략의 근본적인 재편입니다. PMF를 찾고 시장을 공략하는 방식 자체가 바뀌고 있습니다. 이 변화는 단순히 속도 문제가 아니라 ‘구조적 우위의 누적(compounding structural advantage)’이다.

AI 네이티브 기업들은 시스템, 팀구조, 수익화 모든 측면에서 ‘속도’를 중심으로 설계되어 있습니다. 근본적인 재설계를 하지 않는 한, 기존 기업들은 매 분기마다 격차는 더 벌어질 것입니다. 이제 각 기업의 GTM 플레이북은 AI 네이티브 기업과 경쟁하기 위해서 이 새로운 현실에 맞춰 새롭게 업데이트되어야 할 것입니다.

Elena Verna의 글(https://www.elenaverna.com/p/why-ai-startups-are-blowing-past) 참고해서 PMF/GTM 관점에서 정리했습니다. AI 스타트업들이 이전에는 상상할 수 없었던 속도로 매출 마일스톤을 달성하고 있다. Lovable은 단 7개월만에 연간 반복 매출(ARR) 7천만 달러를 넘어섰습니다. Stripe의 AI Indexing the AI Economy 리포트는 AI 스타트업은 100만 달러 ARR 달성까지 평균 11.5개월이 걸리는 반면, 일반적인 SaaS는 15개월이 소요됩니다. 500만 달러 ARR 달성까지는 AI가 24개월, SaaS는 37개월이 걸립니다. 이처럼 AI 스타트업이 훨씬 빠르게 성장하는 것은 단순한 그로스 해킹 때문이 아니라, 제품 개발/수익화/유저참여 방식을 재편하는 변화에서 기인합니다. 1. Time-to-Value의 붕괴와 즉각적인 PMF 검증 전통적 SaaS의 PMF 여정은 길었습니다. 온보딩, 기능 학습, 팀 단위의 채택 과정을 거쳐야 aha moment에 도달했습니다. 하지만 AI 네이티브 스타트업은 이 과정을 다르게 접근합니다. TTV가 유저의 첫 번째 프로덕트 경험(프롬프트 입력)으로 붕괴됩니다. 예를 들어 Lovable의 신규 유저는 단 한두 번의 프롬프트만으로 유의미한 결과물을 얻고, 그 즉시 가치를 경험합니다. 사용자가 AI가 즉시 생성하는 의미있는 결과물을 보는 것만으로 이끌리게 되며, 이러한 즉각적인 피드백 루프는 강력한 초기 유입과 자연스러운 습관 형성을 만듭니다. 이러한 이유로 대부분의 AI 기업은 사용량 기반 또는 크레딧 기반 가격 모델을 적극적으로 채택하고 있습니다.이는 다음과 같은 GTM 효과를 낳습니다. - 자연스러운 전환 유도: 긴 평가 기간이나 복잡한 세일즈 사이클 없이, 사용자는 가치를 더 경험하기 위해 크레딧을 구매합니다. 무료 플랜이 '평가판'이 아니라 '가치 증명'의 역할을 합니다. - 낮은 CAC, 높은 리텐션: 즉각적인 효용성은 강력한 습관 형성을 유도하고, 바이럴 루프의 기폭제가 됩니다. Lovable은 단순히 5개의 일간 크레딧(월간 최대 30) 제공만으로 즉각적인 업셀을 만들 수 있는 것입니다. 2. 새로운 GTM 타겟의 부상 - 권한을 위임받은 빌더 AI Native 스타트업의 GTM은 두 개의 강력한 축을 중심으로 움직입니다. - 기업 내 실무자(Internal Adopters) 공식적인 구매팀은 아니지만, 문제 해결에 가장 목마른 팀입니다. 마케터, PM, 디자이너들이 빠르게 직접 랜딩 페이지, 내부 툴, 프로토타입을 구축하며 사내 도입을 주도합니다. 이들의 자발적인 성공 사례가 곧 전사적 도입을 위한 가장 강력한 세일즈 자료가 됩니다. 이는 Bottom-up GTM의 일종으로 볼 수 있습니다. - 비기술 창업가(Non-Technical Founders) AI는 이들의 기술적 공동 창업자 역할을 합니다. 과거에는 아이디어 검증을 위해 엔지니어를 고용하거나 외주를 맡겨야 했다면, 이제는 Lovable 구독만으로 동작하는 MVP를 만들어 투자 유치 및 초기 고객 확보에 나섭니다. Reddit의 한 스레드에서는 Lovable 구독비 $250로 만들어낸 결과물이 예전 같았으면 $90만 정도 들어갔을 것이라 비교하기도 했습니다. 시장 진입 장벽은 사실상 역사상 최저인 시대인 것입니다. 3. 수익화는 제품 기능이 아닌 가치 전달 방식 기반으로 책정 여러 기능을 패키징하는 가격 정책은 앞으로 잘 동작하지 않을 수 있습니다. AI 제품에선 사용자마다 연산비용이 다르고, 기능 이용할때마다 가치가 생기기 때문에 정액제는 더 이상 의미가 없게 되는 것이다. 따라서 GTM 전략의 핵심인 프라이싱은 사용량/크레딧 모델로 전환될 수밖에 없습니다. 이는 엔터프라이즈 고객의 요구와 충돌하는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 현재 업계에선 사용자수(Seat)가 아니라 크레딧의 대량 구매를 협상하는 방향으로 진화하고 있습니다. 4. AI 네이티브 기업: 속도를 위해 설계된 조직 Elena Verna는 과거에 일했던 전통적 SaaS 기업들에서 자체 구축한 빌링 시스템의 기술 부채 때문에 간단한 가격 변경에 6개월이 걸리는 일을 흔하게 봤다고 합니다. 기존 소프트웨어 기업에서 일한 분들은 이점을 잘 이해할 것입니다. 가격은 단순히 상품의 가격을 매기는 것이 아니라, 판매하는 단위를 정하고, 필요하면 이를 패키징해야 합니다. 즉, 상품-결제-주문 등의 도메인이 긴밀하게 연결되어있고, 대부분의 기업들의 초기 성장을 위해 이러한 도메인/플랫폼 개발에 대한 우선순위를 상대적으로 낮추는 경우가 대부분입니다. 하지만 Lovable은 Stripe Billing을 기반으로 가격 정책 실험을 몇 주 또는 며칠 만에 실행합니다. 이는 단순한 툴의 차이가 아니라 GTM 민첩성(Agility)이라는 구조적 우위입니다. AI 네이티브 기업들은 다음과 같은 구조적 이점을 가집니다. - 민첩한 시스템: GTM 전략을 즉시 실행에 옮길 수 있는 유연한 기술 스택 - 린(Lean)한 조직: 적은 인원(Lovable 35명)과 얇은 관리자 레이어가 시장 피드백에 즉각적으로 반응하고 제품-GTM 전략을 수정 - 복리처럼 쌓이는 속도: 이 모든 요소가 맞물려, 시간이 지날수록 기존 기업과의 격차를 복리 효과처럼 벌림 이것은 새로운 제품 카테고리의 등장이 아니라, GTM 전략의 근본적인 재편입니다. PMF를 찾고 시장을 공략하는 방식 자체가 바뀌고 있습니다. 이 변화는 단순히 속도 문제가 아니라 ‘구조적 우위의 누적(compounding structural advantage)’이다. AI 네이티브 기업들은 시스템, 팀구조, 수익화 모든 측면에서 ‘속도’를 중심으로 설계되어 있습니다. 근본적인 재설계를 하지 않는 한, 기존 기업들은 매 분기마다 격차는 더 벌어질 것입니다. 이제 각 기업의 GTM 플레이북은 AI 네이티브 기업과 경쟁하기 위해서 이 새로운 현실에 맞춰 새롭게 업데이트되어야 할 것입니다.

www.elenaverna.com

AI Native 기업이 SaaS를 뛰어넘는 이유

"왜 좋은 일자리는 늘 부족한가"라는 책을 통해 흥미로운 통찰을 얻었다. 책에서는 '좋은 일자리'를 일의 내용, 근무 시간, 환경 등 개인이 희망하는 조건을 갖춘 일자리로 정의하며, 구직자가 원하는 수준의 일자리 부족으로 인한 취업 어려움을 '실업'으로 규정한다. 즉, 좋은 일자리를 정의하는 개인의 기준에 따라 실업 상태가 결정된다는 것이다.
이러한 정의는 현재의 고용 시장 상황과 정확히 부합한다. 일자리 자체가 존재하지 않는 것이 아니라, 구직자가 희망하는 수준의 일자리가 부족해 지속적인 구직 상태에 머물고 있는 것이 현실이다.


내가 근무하는 직무 교육 회사에서도 이러한 현상을 생생히 목격할 수 있다. 우수한 기술과 경험을 보유한 인재들이 많음에도 불구하고 실제 취업률은 높지 않다. 이는 두 가지 원인으로 분석된다.
첫째, 구직자들이 원하는 조건에 완벽히 부합하는 채용 포지션의 절대적 부족이다. 둘째, 시야를 조금만 넓히면 지원 가능한 포지션들을 구직자들이 선호하지 않는 경향이 있다. 예를 들어, 극초기 스타트업이나 생소한 산업 분야의 기업에 대한 지원을 꺼리는 모습을 보인다.
구직자들이 선호하는 조건의 채용 포지션은 당연히 경쟁률이 높고 합격 확률이 낮다. 이런 상황에서 동일한 채널에만 집중하면 구직 기간이 연장되고 자신감이 저하되는 악순환에 빠지게 된다.


건강한 커리어 여정을 위해서는 구직 기간을 최대한 단축해야 한다고 생각한다. 의도적인 갭이어가 아닌 이상, 구직 기간을 줄여 심리적 안정감을 확보하는 것이 중요하다. 물론 이것이 구직자의 의도대로 쉽게 이루어지지 않는다는 점에서 그들의 답답함을 충분히 이해한다.
구직 기간을 단축하는 효과적인 방법은 지원 직무 범위를 확대하는 것이다. 보유 역량을 바탕으로 도전 가능한 직무 범위를 설정하고 다양한 가능성을 열어두는 전략이 필요하다. 완전히 이상적인 조건이 아니더라도 후일을 도모하는 관점에서 접근해야 한다. 희망 직무에 대한 역량을 쌓고 현업에서 비즈니스 경험을 축적하면 반드시 다음 기회가 온다고 믿는다.


최근 주니어 인재 매칭 비즈니스 대표와의 만남에서 흥미로운 데이터를 접했다. 작년에는 추천 인재의 30% 이상이 면접으로 연결되었지만, 올해는 약 10% 수준으로 급감했다고 한다. 이러한 감소의 원인은 두 가지로 분석된다.
첫째, 채용 기업의 인재 검증 기준이 높아졌다. 둘째, 인재들이 원하는 기업 및 직무가 아닐 경우 제안을 거절하는 사례가 증가했다. 결국 우수한 역량을 가진 인재일수록 더 좋은 조건을 원하고, 기업은 한 명을 채용할 때 확실한 역량과 경험을 요구하는 상황이다.


기업과 인재 간 조건 부합이 이루어져야 채용이 성사되는데, 현실은 그렇지 못하다. 구직자와 구인 기업 간 조건의 미스매치로 인해 인재는 취업이 어렵고, 기업은 인재 영입에 어려움을 겪고 있다.
이 문제를 해결하기 위해서는 짧은 기간이라도 다양한 기업과 직무 역할에서 근무를 경험해보는 것이 필요하다고 생각한다. 1~2개월이라도 서로에게 완벽히 적합해 보이지 않더라도 실제 업무를 통해 경험을 쌓는 것이 중요하다.
이를 통해 인재는 부족한 정보로 기업과 직무를 추측하지 않고 직접 경험을 통해 객관적인 이해를 갖게 된다. 기업 역시 검증이 어려운 역량을 단기 고용을 통해 실무와 조직 적응 모습으로 객관적으로 파악할 수 있다.


핵심은 객관적인 정보의 양을 늘리는 것이다. 기업과 인재 모두 부족한 정보만으로 판단하는 것이 현재의 미스매치를 야기하는 근본 원인으로 보인다.
시중에는 이러한 짧은 경험을 제공하는 인턴 프로그램들이 많이 운영되고 있다. 인재와 기업 모두 단기 근로 및 고용 프로그램을 적극적으로 활용하는 것이 건강한 일자리 문화를 조성하는 효과적인 방법 중 하나라고 생각한다.

﻿"왜 좋은 일자리는 늘 부족한가"라는 책을 통해 흥미로운 통찰을 얻었다. 책에서는 '좋은 일자리'를 일의 내용, 근무 시간, 환경 등 개인이 희망하는 조건을 갖춘 일자리로 정의하며, 구직자가 원하는 수준의 일자리 부족으로 인한 취업 어려움을 '실업'으로 규정한다. 즉, 좋은 일자리를 정의하는 개인의 기준에 따라 실업 상태가 결정된다는 것이다.이러한 정의는 현재의 고용 시장 상황과 정확히 부합한다. 일자리 자체가 존재하지 않는 것이 아니라, 구직자가 희망하는 수준의 일자리가 부족해 지속적인 구직 상태에 머물고 있는 것이 현실이다. 내가 근무하는 직무 교육 회사에서도 이러한 현상을 생생히 목격할 수 있다. 우수한 기술과 경험을 보유한 인재들이 많음에도 불구하고 실제 취업률은 높지 않다. 이는 두 가지 원인으로 분석된다.첫째, 구직자들이 원하는 조건에 완벽히 부합하는 채용 포지션의 절대적 부족이다. 둘째, 시야를 조금만 넓히면 지원 가능한 포지션들을 구직자들이 선호하지 않는 경향이 있다. 예를 들어, 극초기 스타트업이나 생소한 산업 분야의 기업에 대한 지원을 꺼리는 모습을 보인다.구직자들이 선호하는 조건의 채용 포지션은 당연히 경쟁률이 높고 합격 확률이 낮다. 이런 상황에서 동일한 채널에만 집중하면 구직 기간이 연장되고 자신감이 저하되는 악순환에 빠지게 된다. 건강한 커리어 여정을 위해서는 구직 기간을 최대한 단축해야 한다고 생각한다. 의도적인 갭이어가 아닌 이상, 구직 기간을 줄여 심리적 안정감을 확보하는 것이 중요하다. 물론 이것이 구직자의 의도대로 쉽게 이루어지지 않는다는 점에서 그들의 답답함을 충분히 이해한다.구직 기간을 단축하는 효과적인 방법은 지원 직무 범위를 확대하는 것이다. 보유 역량을 바탕으로 도전 가능한 직무 범위를 설정하고 다양한 가능성을 열어두는 전략이 필요하다. 완전히 이상적인 조건이 아니더라도 후일을 도모하는 관점에서 접근해야 한다. 희망 직무에 대한 역량을 쌓고 현업에서 비즈니스 경험을 축적하면 반드시 다음 기회가 온다고 믿는다. 최근 주니어 인재 매칭 비즈니스 대표와의 만남에서 흥미로운 데이터를 접했다. 작년에는 추천 인재의 30% 이상이 면접으로 연결되었지만, 올해는 약 10% 수준으로 급감했다고 한다. 이러한 감소의 원인은 두 가지로 분석된다.첫째, 채용 기업의 인재 검증 기준이 높아졌다. 둘째, 인재들이 원하는 기업 및 직무가 아닐 경우 제안을 거절하는 사례가 증가했다. 결국 우수한 역량을 가진 인재일수록 더 좋은 조건을 원하고, 기업은 한 명을 채용할 때 확실한 역량과 경험을 요구하는 상황이다. 기업과 인재 간 조건 부합이 이루어져야 채용이 성사되는데, 현실은 그렇지 못하다. 구직자와 구인 기업 간 조건의 미스매치로 인해 인재는 취업이 어렵고, 기업은 인재 영입에 어려움을 겪고 있다.이 문제를 해결하기 위해서는 짧은 기간이라도 다양한 기업과 직무 역할에서 근무를 경험해보는 것이 필요하다고 생각한다. 1~2개월이라도 서로에게 완벽히 적합해 보이지 않더라도 실제 업무를 통해 경험을 쌓는 것이 중요하다.이를 통해 인재는 부족한 정보로 기업과 직무를 추측하지 않고 직접 경험을 통해 객관적인 이해를 갖게 된다. 기업 역시 검증이 어려운 역량을 단기 고용을 통해 실무와 조직 적응 모습으로 객관적으로 파악할 수 있다. 핵심은 객관적인 정보의 양을 늘리는 것이다. 기업과 인재 모두 부족한 정보만으로 판단하는 것이 현재의 미스매치를 야기하는 근본 원인으로 보인다.시중에는 이러한 짧은 경험을 제공하는 인턴 프로그램들이 많이 운영되고 있다. 인재와 기업 모두 단기 근로 및 고용 프로그램을 적극적으로 활용하는 것이 건강한 일자리 문화를 조성하는 효과적인 방법 중 하나라고 생각한다.﻿

왜 좋은 일자리는 늘 부족한가

‘마음의 부채’라는 것이 있다. 심리학에서는 ‘상호성의 원리’라는 용어를 쓰는 것 같다. 한 마디로 받은 만큼 돌려줘야 한다는 것이다. 이것이 인간의 본성이라고 보기는 어렵지만, 사회화된 인간에게서는 본성처럼 발휘되는 것 같다. 


이 원리가 꽤 효과적이기 때문에 마케팅에서도 이 원리를 종종 이용한다. 사람들에게 먼저 호의를 베풀고, 이후에 원하는 것을 보여주면 더 많은 사람들이 제품을 구매하거나 서비스를 이용한다.


인간관계에서는 어떨까? 모두가 그런 것은 아니지만, 많은 사람들이 받은 호의를 갚아야 한다는 생각을 가지고 있다. 누군가가 어려움에 처했을 때, 그 사람이 나에게 호의를 베푼 적이 있다면 더 적극적으로 도와주려고 한다.


이것이 평소에 주변 사람들에게 호의를 베풀어야 하는 이유 중 하나이다. 당장 내가 필요한 것이 없더라도 먼저 호의를 베풀어 두는 것이다. 그러면 내가 곤란한 처지에 있을 때 그들 중 누군가가 나를 도와줄 것이다. 많은 사람들이 위기를 대비한 보험에 재산의 일부를 투자하는데, 어쩌면 호의야 말로 든든한 보험이 아닐까 생각한다.


#호의 #인간관계 #사람

‘마음의 부채’라는 것이 있다. 심리학에서는 ‘상호성의 원리’라는 용어를 쓰는 것 같다. 한 마디로 받은 만큼 돌려줘야 한다는 것이다. 이것이 인간의 본성이라고 보기는 어렵지만, 사회화된 인간에게서는 본성처럼 발휘되는 것 같다.&nbsp; 이 원리가 꽤 효과적이기 때문에 마케팅에서도 이 원리를 종종 이용한다. 사람들에게 먼저 호의를 베풀고, 이후에 원하는 것을 보여주면 더 많은 사람들이 제품을 구매하거나 서비스를 이용한다. 인간관계에서는 어떨까? 모두가 그런 것은 아니지만, 많은 사람들이 받은 호의를 갚아야 한다는 생각을 가지고 있다. 누군가가 어려움에 처했을 때, 그 사람이 나에게 호의를 베푼 적이 있다면 더 적극적으로 도와주려고 한다. 이것이 평소에 주변 사람들에게 호의를 베풀어야 하는 이유 중 하나이다. 당장 내가 필요한 것이 없더라도 먼저 호의를 베풀어 두는 것이다. 그러면 내가 곤란한 처지에 있을 때 그들 중 누군가가 나를 도와줄 것이다. 많은 사람들이 위기를 대비한 보험에 재산의 일부를 투자하는데, 어쩌면 호의야 말로 든든한 보험이 아닐까 생각한다. #호의 #인간관계 #사람

호의라는 보험

우리는 QR(Quick Response) 코드의 시대를 살고 있다. 스마트폰으로 스캔할 수 있는 QR 코드가 식품 포장부터 버스 정류장의 시간표, 레스토랑의 메뉴에 이르기까지 모든 곳에 붙어 있다. 온라인 기사에는 독자가 그 글을 읽는 데 걸리는 예상 ‘독서 시간'이 표시되어 있다. 이 예상 시간은 책에도 표시되기 시작했다. 특정 주제에 너무 많은 시간을 낭비하지 않게 하려는 것이다. 아마존은 페이지 로딩 시간을 100밀리 초 단축할 때마다 매출이 1퍼센트 증가한다고 주장한다. 밀리 초는 1000분의 1초다.
⠀
구글의 엔지니어들은 그 밀리 초를 다투는 경쟁에 몰두하고 있다. 그들의 검색 결과를 기다리는 사람들에게는 400밀리 초(눈 깜빡이는 정도의 시간)의 지연도 길다는 것을 발견했다. 지금은 폐지된 구글 글래스 프로젝트의 수석 엔지니어는 웨어러블 기술의 주된 목표 중 하나가 원하는 것을 얻는 속도를 극적으로 높이는 것이라고 말했다. “휴대전화에서 30~60초가 걸릴 작업이 글래스에서는 2~4초가 걸립니다.”
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경험의 멸종, 크리스틴 로젠

우리는 QR(Quick Response) 코드의 시대를 살고 있다. 스마트폰으로 스캔할 수 있는 QR 코드가 식품 포장부터 버스 정류장의 시간표, 레스토랑의 메뉴에 이르기까지 모든 곳에 붙어 있다. 온라인 기사에는 독자가 그 글을 읽는 데 걸리는 예상 ‘독서 시간'이 표시되어 있다. 이 예상 시간은 책에도 표시되기 시작했다. 특정 주제에 너무 많은 시간을 낭비하지 않게 하려는 것이다. 아마존은 페이지 로딩 시간을 100밀리 초 단축할 때마다 매출이 1퍼센트 증가한다고 주장한다. 밀리 초는 1000분의 1초다.⠀구글의 엔지니어들은 그 밀리 초를 다투는 경쟁에 몰두하고 있다. 그들의 검색 결과를 기다리는 사람들에게는 400밀리 초(눈 깜빡이는 정도의 시간)의 지연도 길다는 것을 발견했다. 지금은 폐지된 구글 글래스 프로젝트의 수석 엔지니어는 웨어러블 기술의 주된 목표 중 하나가 원하는 것을 얻는 속도를 극적으로 높이는 것이라고 말했다. “휴대전화에서 30~60초가 걸릴 작업이 글래스에서는 2~4초가 걸립니다.”⠀경험의 멸종, 크리스틴 로젠

《기다림이 허락되지 않는 시대》

문과 출신도, 비전공자도, AI 시대 직장인이라면 누구나 ‘비즈니스 데이터 분석’을 배워야 합니다. 시중의 데이터 분석 강의들이 도구와 스킬을 말할 때 본 강의는 AI의 도움을 받아 실무자가 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다.

2025 AI 시대 일잘러를 위한 비즈니스 데이터 분석 by. 데이터리차드 | 패스트캠퍼스

2019년,
'데이터'이라는 하나의 키워드를
저의 커리어 패스로 결정한 뒤,
데이터 분석가/엔지니어로 현업과 교육을 병행하면서
약 6년이라는 시간이 흘렀습니다.

여전히 '데이터'를 다루는 능력은
기업과 회사에게 중요한 역량 중 하나라고 생각합니다.

하지만 AI가 우리의 삶에 등장하면서,
과거 데이터 업무을 위한 전반적인 프로세스와
현재 데이터 업무을 위한 프로세스는 크게 달라졌습니다.

이젠 데이터 분석 실무에서 가장 중요한 건
“데이터 툴/도구을 다루는 하드 스킬”보다
“AI와 협업하여 문제 정의/기획을 위한 소프트 스킬”이 되었죠.

하지만 데이터 분석을 큰 그림으로부터
이해하는 시야를 키우는 것은 여전히 중요합니다.

그래서 패스트캠퍼스와 협업하여
비전공자/문과 출신도 배울 수 있는
'2025 AI 시대 일잘러를 위한 비즈니스 데이터 분석'
온라인 강의를 만들게 되었습니다.

해당 강의에서는
Notion, Google Sheets, ChatGPT처럼
우리에게 익숙하고 쉽게 접근 가능한 도구를 활용해,

1. 문제 정의를 정의하고 →
2. 분야별 분석 프레임워크에 맞추어 →
3. 데이터 분석 및 보고서 작성’까지

직접 만들어볼 수 있도록 구성했습니다.

또한 데이터 분석은 전문가들만 하는
어려운 전문 영역이 아니라는 오해를 풀고,

비즈니스 벨류를 담는 데이터 분석을
처음부터 시작하고 차근차근 진행할 수 있도록
실무 상황과 가장 비슷한 프로젝트를 담은
강의를 만들게 되었어요.

거기에다 패스트캠퍼스에서 제공해주신 20% 할인 쿠폰을 추가하여,
8월 3일까지 구매하신 분들에게는 7만원의 가격대에
온라인 강의를 수강하실 수 있도록 준비했습니다.

AI 시대의 데이터 분석에 대해
관심있으신 분들은 아래 링크에서
더 자세한 정보를 보실 수 있습니다.

3년만에 새로운 온라인 강의로 여러분들을 찾아뵌 만큼,
실무에 실제로 도움이 될 수 있는 학습 자료와
온라인 실무 템플릿을 최대한 많이 구성하여
여러분들의 성장을 지원하고 돕겠습니다.

강의 제작에 도움을 주신 모든 분들께 감사합니다 :)

🚨 20% 할인 쿠폰 코드 (~8/3까지)
" 데이터리차드_ca"
🚨 강의 바로가기
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2019년,'데이터'이라는 하나의 키워드를저의 커리어 패스로 결정한 뒤,데이터 분석가/엔지니어로 현업과 교육을 병행하면서약 6년이라는 시간이 흘렀습니다. 여전히 '데이터'를 다루는 능력은기업과 회사에게 중요한 역량 중 하나라고 생각합니다. 하지만 AI가 우리의 삶에 등장하면서,과거 데이터 업무을 위한 전반적인 프로세스와현재 데이터 업무을 위한 프로세스는 크게 달라졌습니다. 이젠 데이터 분석 실무에서 가장 중요한 건“데이터 툴/도구을 다루는 하드 스킬”보다“AI와 협업하여 문제 정의/기획을 위한 소프트 스킬”이 되었죠. 하지만 데이터 분석을 큰 그림으로부터이해하는 시야를 키우는 것은 여전히 중요합니다. 그래서 패스트캠퍼스와 협업하여비전공자/문과 출신도 배울 수 있는'2025 AI 시대 일잘러를 위한 비즈니스 데이터 분석'온라인 강의를 만들게 되었습니다. 해당 강의에서는Notion, Google Sheets, ChatGPT처럼우리에게 익숙하고 쉽게 접근 가능한 도구를 활용해, 1. 문제 정의를 정의하고 →2. 분야별 분석 프레임워크에 맞추어 →3. 데이터 분석 및 보고서 작성’까지 직접 만들어볼 수 있도록 구성했습니다. 또한 데이터 분석은 전문가들만 하는어려운 전문 영역이 아니라는 오해를 풀고, 비즈니스 벨류를 담는 데이터 분석을처음부터 시작하고 차근차근 진행할 수 있도록실무 상황과 가장 비슷한 프로젝트를 담은강의를 만들게 되었어요. 거기에다 패스트캠퍼스에서 제공해주신 20% 할인 쿠폰을 추가하여,8월 3일까지 구매하신 분들에게는 7만원의 가격대에온라인 강의를 수강하실 수 있도록 준비했습니다. AI 시대의 데이터 분석에 대해관심있으신 분들은 아래 링크에서더 자세한 정보를 보실 수 있습니다. 3년만에 새로운 온라인 강의로 여러분들을 찾아뵌 만큼,실무에 실제로 도움이 될 수 있는 학습 자료와온라인 실무 템플릿을 최대한 많이 구성하여여러분들의 성장을 지원하고 돕겠습니다. 강의 제작에 도움을 주신 모든 분들께 감사합니다 :) 🚨 20% 할인 쿠폰 코드 (~8/3까지)" 데이터리차드_ca"🚨 강의 바로가기https://fastcampus.info/40pMP0r

패스트캠퍼스

3년만에 새로운 온라인 강의를 출시합니다.

"어떻게 하면 유연하고 확장성 있는 설계를 할 수 있나요?"라는 멘티들의 단골 질문에 대한 답변

요구사항 변화에 따른 프로젝트 구조 확장_Bradley 멘토님

프로그램을 개발하면서 많이 듣는 용어중 하나가 확장성과 유연성이지 않을까 싶습니다.
그만큼 프로그램 개발에 있어 중요한 요소중 하나이고 이를 잘 고려한다면 시스템을 변경하거나 개선해야 할 때, 큰 비용 없이 쉽게 대응할 수 있습니다.


하지만 반대로 이 두 가지를 지나치게 의식하다 보면, 오히려 어떻게 설계해야 할지 결정하지 못하고 한참을 헤매게 되는 경우도 생깁니다.


오늘 소개해 드릴 글은 이런 경험을 한번쯤 해본 분들께 도움이 될 만한 내용인데요,


프로젝트를 시작할 때 복잡한 고민과 설계보다는 핵심 요구사항에 집중하고,
새로운 요구사항이 생길 때마다 점진적으로 구조를 확장해 나가는 과정을 다루고 있습니다.

이를 통해 확장성을 미리 계획하지 않았더라도, 핵심 기능을 잘 정리해 나가면 자연스럽게 확장성과 유연성을 갖춘 구조가 만들어질 수 있다는 걸 보여줍니다.


개인적으로 글에서 설명하는 프로젝트 구조를 만들려면, 다음과 같은 역량을 갖출 수 있도록 노력이 필요하다 생각합니다.


 * 요구사항 분석 및 핵심 기능 정리
 * 명확한 역할 분리를 통한 단일 책임 원칙(SRP) 준수
 * 기존 코드에 미치는 영향을 최소화하기 위한 캡슐화와 OCP 원칙 준수


또한 패키지나 코드를 분리하다 보면, 자연스럽게 Common 패키지나 공통 모듈이 생기기 마련인데요
이러한 Common 패키지, 공통 모듈을 잘못 정리하면 다양한 비즈니스 로직과 의존성이 뒤섞이면서 오히려 확장성과 유연성을 해치는 결과로 이어질 수 있어 주의해야 합니다.


확장성 있는 프로젝트 구조에 고민이 많으신 분들께 조금이나마 도움이 되길 바라겠습니다.


📚 원문
 * https://f-lab.kr/blog/article_20250717
   
📚 함께 읽으면 좋은 글
 * 멀티모듈 설계 이야기 with Spring, Gradle: https://careerly.co.kr/comments/102169?utm_campaign=self-share

프로그램을 개발하면서 많이 듣는 용어중 하나가 확장성과 유연성이지 않을까 싶습니다.그만큼 프로그램 개발에 있어 중요한 요소중 하나이고 이를 잘 고려한다면 시스템을 변경하거나 개선해야 할 때, 큰 비용 없이 쉽게 대응할 수 있습니다. 하지만 반대로 이 두 가지를 지나치게 의식하다 보면, 오히려 어떻게 설계해야 할지 결정하지 못하고 한참을 헤매게 되는 경우도 생깁니다. 오늘 소개해 드릴 글은 이런 경험을 한번쯤 해본 분들께 도움이 될 만한 내용인데요, 프로젝트를 시작할 때 복잡한 고민과 설계보다는 핵심 요구사항에 집중하고, 새로운 요구사항이 생길 때마다 점진적으로 구조를 확장해 나가는 과정을 다루고 있습니다. 이를 통해 확장성을 미리 계획하지 않았더라도, 핵심 기능을 잘 정리해 나가면 자연스럽게 확장성과 유연성을 갖춘 구조가 만들어질 수 있다는 걸 보여줍니다. 개인적으로 글에서 설명하는 프로젝트 구조를 만들려면, 다음과 같은 역량을 갖출 수 있도록 노력이 필요하다 생각합니다. <ul ><li>요구사항 분석 및 핵심 기능 정리</li><li>명확한 역할 분리를 통한 단일 책임 원칙(SRP) 준수</li><li>기존 코드에 미치는 영향을 최소화하기 위한 캡슐화와 OCP 원칙 준수</li></ul> 또한 패키지나 코드를 분리하다 보면, 자연스럽게 Common 패키지나 공통 모듈이 생기기 마련인데요 이러한 Common 패키지, 공통 모듈을 잘못 정리하면 다양한 비즈니스 로직과 의존성이 뒤섞이면서 오히려 확장성과 유연성을 해치는 결과로 이어질 수 있어 주의해야 합니다. 확장성 있는 프로젝트 구조에 고민이 많으신 분들께 조금이나마 도움이 되길 바라겠습니다. 📚 원문<ul ><li>https://f-lab.kr/blog/article_20250717 </li></ul>📚 함께 읽으면 좋은 글<ul ><li>멀티모듈 설계 이야기 with Spring, Gradle: https://careerly.co.kr/comments/102169?utm_campaign=self-share</li></ul>

F-Lab : 상위 1% 개발자들의 멘토링

요구사항 변화에 따른 프로젝트 구조 확장 ⛏

마케팅보다 제품이 먼저, 제품주도 성장 5가지 전략 | Summary  프로덕트 주도 성장(Product-led Growth, PLG)은 마케팅 전략에 더해 고객을 자연스럽게 획득할 수 있는 효과적인 방법입니다. 이 글에서 고객의 행동을 활용해 유입을 유도할 수 있는 다섯 가지 전략과 구현 방법을 소개해 보겠습니다.   Freemium 모델  Freemium 모델은 기본은 무료, 고급 기능은 유료인 가격 전략입

제품 주도 성장 전략 (PLG)

제품 주도 성장 Product-let Growth
 * 프리미엄 모델
 * 온보딩
 * 셀프 서포트
 * 바이럴
 * 파트너십까지


실제 적용 가능한 5가지 전략이 잘 정리된 글이네요!

제품 주도 성장 Product-let Growth <ul ><li>프리미엄 모델 </li><li>온보딩</li><li>셀프 서포트</li><li>바이럴</li><li>파트너십까지 </li></ul> 실제 적용 가능한 5가지 전략이 잘 정리된 글이네요!

Brunch Story

👋 제품 주도 성장 전략

1. 질문은 ‘대답할 수 있는 질문’이어야 하고, 그 대답은 ‘틀릴 수 있어야’ 합니다.

2. ’대답할 수 있다‘와 ’정답을 찾을 수 있다‘는 다른 이야기입니다.

3. 나쁜 질문을 좋은 질문으로 바꾸는 일은 정답을 구하기 위함이 아닙니다. 스스로 책임질 수 있는 대답을 구하기 위함입니다.

4. 질문을 구축하는 일은 자신에 대한 검증 과정이기도 합니다. 나쁜 질문을 좋은 질문으로 변환하지 못한다는 것은 내가 풀어야 할 문제를 충분히 알지 못한다는 뜻입니다.

#주식하는마음 📚
#홍진채

1. 질문은 ‘대답할 수 있는 질문’이어야 하고, 그 대답은 ‘틀릴 수 있어야’ 합니다. ​2. ’대답할 수 있다‘와 ’정답을 찾을 수 있다‘는 다른 이야기입니다. ​3. 나쁜 질문을 좋은 질문으로 바꾸는 일은 정답을 구하기 위함이 아닙니다. 스스로 책임질 수 있는 대답을 구하기 위함입니다. ​4. 질문을 구축하는 일은 자신에 대한 검증 과정이기도 합니다. 나쁜 질문을 좋은 질문으로 변환하지 못한다는 것은 내가 풀어야 할 문제를 충분히 알지 못한다는 뜻입니다. #주식하는마음 📚 #홍진채

< 좋은 질문은 틀릴 수 있는 질문이에요 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223522996181

어제는 한 편의 드라마와 같은 인상적인 포트폴리오를 읽었습니다. 한 백엔드 개발자의 포트폴리오였는데, 문제 해결 역량을 강조한 내용으로 가득했습니다. 특별히 인상 깊었던 점은 어린 시절부터 문제를 발견하고 해결했던 사례를 과감하게 포트폴리오에 담아냈다는 것이었습니다.


보통 포트폴리오라고 하면 대단히 업무적인 내용만 담긴 딱딱한 문서로 느껴집니다. 그런데 이 포트폴리오는 그 틀을 깨고 지극히 개인적인 과거의 역사 속 사례를 꺼내어 풀어낸 점이 신선했습니다. 파격적이라는 인상을 주는 동시에 실제 입사 지원 시에도 긍정적인 평가를 받을 수 있을 것이라고 생각합니다.
물론 100명에게 포트폴리오를 보여준다고 해서 모두가 긍정적인 피드백을 주진 않을 것입니다. 세상에 그런 완벽한 포트폴리오는 존재하지 않습니다. 평가자의 주관적인 해석과 취향이 개입되기 때문입니다. 형식을 파괴한 자유로운 포트폴리오가 어떤 이에게는 신선하게 느껴질 수 있고, 다른 이에게는 말도 안 된다고 여겨질 수도 있습니다.


최근 많은 기업에서 인재에게 요구하는 역량은 단연코 문제 해결 능력입니다. 문제를 해결하는 능력을 증명하려면 문제를 명확히 정의하고, 참신하고 효과적인 해결 방법을 제시해야 합니다. 문제는 기업 내에서만 발생하지 않습니다. 오히려 우리의 일상에 더 많은 문제가 숨어 있습니다. 그리고 실제로 많은 기업은 사람들의 일상적인 문제를 해결하기 위해 제품이나 서비스를 만듭니다.


그렇기 때문에 우리도 포트폴리오에 일상에서 발견한 문제를 해결한 사례를 담아도 충분히 설득력이 있습니다. 단, 그 사례는 논리적이고 날카로운 문제 정의와 해결 방법이 담겨 있어야 합니다. 개인적으로 느낀 작은 문제보다는, 비슷한 문제를 겪고 있는 다수의 사람들이 있음을 밝혀낼 수 있다면 더욱 강력한 사례가 됩니다. 예를 들어, 내가 발견한 문제를 겪고 있는 사람들이 최소 50명, 100명쯤 된다는 근거를 제시할 수 있다면 충분히 규모 있는 문제로 해석될 수 있습니다.
해결 방법의 날카로움도 중요한 기준입니다. 시간과 비용 측면에서 효율적이며, 다수에게 유용하고 피드백도 좋았다면 논리적으로 설득력이 있는 해결책입니다. 단순히 "해결했다"는 결과보다는, 어떤 고민과 시도, 검증 과정을 거쳐 해결했는지를 풀어내야 공감과 납득을 이끌 수 있습니다.


지극히 개인적인 문제 해결 경험과 상업적으로도 활용 가능한 문제 해결 경험, 이 두 가지를 포트폴리오에 함께 담는다면 금상첨화입니다. 그렇게 되면 독자는 자연스럽게 "이 사람은 늘 문제에 안테나를 세우고 해결을 위해 움직이는 사람이구나"라는 인상을 받을 것입니다.
"저는 문제 해결 능력을 갖춘 사람입니다."라고 말하는 사람은 많습니다. 하지만 그걸 뚜렷하게 증명하는 사람은 드뭅니다. 이유는 간단합니다. 문제로 제시한 것이 독자에게는 문제로 느껴지지 않거나, 해결 방법이 납득되지 않기 때문입니다.


이력서나 포트폴리오에 담겨야 하는 것은 독자의 공감을 사는 역량 증명 사례입니다. 단순한 경험 나열로는 부족합니다. 역량이 생동감 있게 전달되어야 합니다. 그러려면 그 사례가 진짜 내 머리와 마음에서 우러나온 경험이어야 합니다. 누군가의 지시에 따라 행동한 결과는 마치 마트에서 포장된 회 한 접시 같습니다. 그보다는 수산시장처럼 신선하고, 더 나아가 직접 낚아 올린 회처럼 살아 있는 경험이어야 합니다.


지금까지의 포트폴리오에 그런 살아 있는 경험이 부족했다면, 이제는 진짜 내 생각과 마음이 담긴 사례로 바꾸어보세요. 아직 그런 경험이 없다면 지금부터 만들어도 늦지 않았습니다. 조급한 마음으로 아무 내용이나 넣는 것보다는 차분히 내 경험을 정리하고, 새롭게 시도해보는 것이 중요합니다.
살아 있는 경험은 우리의 포트폴리오를 크게 변화시켜줄 것입니다.

﻿어제는 한 편의 드라마와 같은 인상적인 포트폴리오를 읽었습니다. 한 백엔드 개발자의 포트폴리오였는데, 문제 해결 역량을 강조한 내용으로 가득했습니다. 특별히 인상 깊었던 점은 어린 시절부터 문제를 발견하고 해결했던 사례를 과감하게 포트폴리오에 담아냈다는 것이었습니다. 보통 포트폴리오라고 하면 대단히 업무적인 내용만 담긴 딱딱한 문서로 느껴집니다. 그런데 이 포트폴리오는 그 틀을 깨고 지극히 개인적인 과거의 역사 속 사례를 꺼내어 풀어낸 점이 신선했습니다. 파격적이라는 인상을 주는 동시에 실제 입사 지원 시에도 긍정적인 평가를 받을 수 있을 것이라고 생각합니다.물론 100명에게 포트폴리오를 보여준다고 해서 모두가 긍정적인 피드백을 주진 않을 것입니다. 세상에 그런 완벽한 포트폴리오는 존재하지 않습니다. 평가자의 주관적인 해석과 취향이 개입되기 때문입니다. 형식을 파괴한 자유로운 포트폴리오가 어떤 이에게는 신선하게 느껴질 수 있고, 다른 이에게는 말도 안 된다고 여겨질 수도 있습니다. 최근 많은 기업에서 인재에게 요구하는 역량은 단연코 문제 해결 능력입니다. 문제를 해결하는 능력을 증명하려면 문제를 명확히 정의하고, 참신하고 효과적인 해결 방법을 제시해야 합니다. 문제는 기업 내에서만 발생하지 않습니다. 오히려 우리의 일상에 더 많은 문제가 숨어 있습니다. 그리고 실제로 많은 기업은 사람들의 일상적인 문제를 해결하기 위해 제품이나 서비스를 만듭니다. 그렇기 때문에 우리도 포트폴리오에 일상에서 발견한 문제를 해결한 사례를 담아도 충분히 설득력이 있습니다. 단, 그 사례는 논리적이고 날카로운 문제 정의와 해결 방법이 담겨 있어야 합니다. 개인적으로 느낀 작은 문제보다는, 비슷한 문제를 겪고 있는 다수의 사람들이 있음을 밝혀낼 수 있다면 더욱 강력한 사례가 됩니다. 예를 들어, 내가 발견한 문제를 겪고 있는 사람들이 최소 50명, 100명쯤 된다는 근거를 제시할 수 있다면 충분히 규모 있는 문제로 해석될 수 있습니다.해결 방법의 날카로움도 중요한 기준입니다. 시간과 비용 측면에서 효율적이며, 다수에게 유용하고 피드백도 좋았다면 논리적으로 설득력이 있는 해결책입니다. 단순히 "해결했다"는 결과보다는, 어떤 고민과 시도, 검증 과정을 거쳐 해결했는지를 풀어내야 공감과 납득을 이끌 수 있습니다. 지극히 개인적인 문제 해결 경험과 상업적으로도 활용 가능한 문제 해결 경험, 이 두 가지를 포트폴리오에 함께 담는다면 금상첨화입니다. 그렇게 되면 독자는 자연스럽게 "이 사람은 늘 문제에 안테나를 세우고 해결을 위해 움직이는 사람이구나"라는 인상을 받을 것입니다."저는 문제 해결 능력을 갖춘 사람입니다."라고 말하는 사람은 많습니다. 하지만 그걸 뚜렷하게 증명하는 사람은 드뭅니다. 이유는 간단합니다. 문제로 제시한 것이 독자에게는 문제로 느껴지지 않거나, 해결 방법이 납득되지 않기 때문입니다. 이력서나 포트폴리오에 담겨야 하는 것은 독자의 공감을 사는 역량 증명 사례입니다. 단순한 경험 나열로는 부족합니다. 역량이 생동감 있게 전달되어야 합니다. 그러려면 그 사례가 진짜 내 머리와 마음에서 우러나온 경험이어야 합니다. 누군가의 지시에 따라 행동한 결과는 마치 마트에서 포장된 회 한 접시 같습니다. 그보다는 수산시장처럼 신선하고, 더 나아가 직접 낚아 올린 회처럼 살아 있는 경험이어야 합니다. 지금까지의 포트폴리오에 그런 살아 있는 경험이 부족했다면, 이제는 진짜 내 생각과 마음이 담긴 사례로 바꾸어보세요. 아직 그런 경험이 없다면 지금부터 만들어도 늦지 않았습니다. 조급한 마음으로 아무 내용이나 넣는 것보다는 차분히 내 경험을 정리하고, 새롭게 시도해보는 것이 중요합니다.살아 있는 경험은 우리의 포트폴리오를 크게 변화시켜줄 것입니다.﻿

살아있네

좋은 글 잘 읽었습니다. 감사합니다! 생생한 경험위주의 포트폴리오를 써봐야겠단 생각이 마구 드네요.

🟪 모임 소개 이번 모임은 직장인 이후의 커리어, 막연하게 창업을 고민하는 사람들을 위한 아이디어 구체화 모임입니다.총 4회의 모임을 통해 이런 것들을 얻을 수 있습니다.✅ 호스트가 제공하는 과제와 프레임을 통해 내 막연한 아이디어가 정말로 시장에 통하는지를 논리적으로 검증할 수 있습니다.✅ 로컬 비즈니스, 자영업, 스타트업 각 유형별 창업 장단점과 선택할 수 있는 지원제도에 관해 구체적으로 알 수 있습니다.✅ 성장 로드맵과 창업 이후 현실에서 마주칠 과제들, 사업계획서 작성법 등에 관해 구체적인 팁과 피드백을 얻을 수 있습니다. 🟪 일시 ... 

[B라운지] (직장인 이후의 삶을 위한) 사업 아이디어 선명하게 다듬기 : PBR

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까?

창업과 사업에 대해 막연한 환상을 갖고 계신가요? 혹은 관심이 있는데 어떻게 해야 할 지 모르겠어서 고민이신가요?

지난 10년간 창업과 사업에 관심이 있거나 초기 단계에서 고민하고 있는 창업가와 사업가들을 대상으로 주로 기업과 기관에서만 풀어놓았던 창업과 사업의 기초, 창업의 로드맵 AtoZ에 대한 이야기를 드디어 일반 성인분들도 배울 수 있도록 과정을 오픈했습니다. 저희의 경험과 노하우가 고스란히 담겨있으면서도 부담없이 편하게 들을 수 있는, 하지만 나의 창업과 사업에 대한 생각을 명확하게 정리할 수 있는 시간이 될 겁니다.

전체적으로 하단과 같은 순서로 진행되며 4주간 주 1회씩 함께 하게 되며, 제가 직접 진행합니다.

1. 창업 아이템 선정 : 고객이 가진 문제는 무엇일까? 고객 문제와 PMF (Product-Market-Fit)

2. 창업 아이템 선택 : 시장에서 필요할까? 어느 고객이 왜 돈을 낼까? KBF (Key Buying Factor)

3. 창업 과정과 절차, 지원 제도 : 스타트업을 할까? 가게를(소상공인) 차릴까? 창업할 때 누구에게 어떤 도움을 받을 수 있을까?

4. 창업 준비와 실행 : 사업계획은 어떻게 세우고 실행할 수 있을까?

보다 상세한 내용 확인과 신청은 하단 링크를 참고해주세요.

https://www.pbr.kr/shop_view/?idx=53

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까? 창업과 사업에 대해 막연한 환상을 갖고 계신가요? 혹은 관심이 있는데 어떻게 해야 할 지 모르겠어서 고민이신가요? 지난 10년간 창업과 사업에 관심이 있거나 초기 단계에서 고민하고 있는 창업가와 사업가들을 대상으로 주로 기업과 기관에서만 풀어놓았던 창업과 사업의 기초, 창업의 로드맵 AtoZ에 대한 이야기를 드디어 일반 성인분들도 배울 수 있도록 과정을 오픈했습니다. 저희의 경험과 노하우가 고스란히 담겨있으면서도 부담없이 편하게 들을 수 있는, 하지만 나의 창업과 사업에 대한 생각을 명확하게 정리할 수 있는 시간이 될 겁니다. 전체적으로 하단과 같은 순서로 진행되며 4주간 주 1회씩 함께 하게 되며, 제가 직접 진행합니다. 1. 창업 아이템 선정 : 고객이 가진 문제는 무엇일까? 고객 문제와 PMF (Product-Market-Fit) 2. 창업 아이템 선택 : 시장에서 필요할까? 어느 고객이 왜 돈을 낼까? KBF (Key Buying Factor) 3. 창업 과정과 절차, 지원 제도 : 스타트업을 할까? 가게를(소상공인) 차릴까? 창업할 때 누구에게 어떤 도움을 받을 수 있을까? 4. 창업 준비와 실행 : 사업계획은 어떻게 세우고 실행할 수 있을까? 보다 상세한 내용 확인과 신청은 하단 링크를 참고해주세요. https://www.pbr.kr/shop_view/?idx=53

www.pbr.kr

회사 때려치고 사업이나 한번 해볼까?

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다. 만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다. 터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다.

클로드 코드 한 달 사용 후기

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다.
만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다.
터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다.

클로드 코드 구독을 추천하는가?
클로드 코드 맥스는 한 달에 30만 원입니다. 저는 처음부터 30만 원짜리로 결제했습니다.
어차피 결국엔 이걸 쓰게 될 거라는 걸 알고 있었거든요.

하지만 한 달에 30만 원이라는 돈은 작은 돈이 아닙니다.
써보고 싶어도 부담스러워서 못 쓰는 사람들이 분명 있을 겁니다.

만약 클로드 코드보다 훨씬 더 좋은 AI가 나온다면 나는 쓸 것인지 생각해 보게 됩니다. 한 달에 500만 원이라도?
돈이 많은 사람들은 이걸 결제해서 훨씬 편하게 서비스를 만들고, 돈이 없는 사람들은 손으로 한땀한땀 고생하며 만들어야 하는 건가?
게임에서 고급 갑옷과 칼을 장착한 과금 유저와 단검 하나 든 비과금 유저가 떠오르기도 합니다.
시간이 지나면 가격이 전체적으로 내려가겠지만, 당분간은 더 좋은 모델을 무리하게 내면서 구독 가격이 오를 수도 있을 것 같습니다.

30만 원이 조금 비싸게 느껴지더라도 써보는 걸 추천합니다.
한 달 동안 아주 간단한 서비스 하나 완성한다고 해도 30만 원이면 싼 것 같거든요.
그런 간단한 서비스라도 30만 원주고 누군가에게 인수해 올 수는 없을 겁니다.

Max 를 결제하면 좋은 점도 있습니다.
돈을 낸 만큼 뽕을 뽑으려고 노력하게 됩니다.
하루에 300$ 이상 사용한 날은 기분이 정말 좋습니다.

아래 그림은 제 한 달 동안의 성과인데… 솔직히 영 맘에 들진 않네요.
뽕을 제대로 못 뽑았습니다. (그래도 결과물에 비하면 돈이 아깝진 않습니다)

제게는 항상 자극이 되는 동생이 있습니다. 제 열정을 불러일으켜주는 동생.
예전에 카카오에서 일할 때도 이 친구 옆자리에 앉아 젊음을 불사를 수 있었습니다.
블로그 글을 쓰며 이 친구에게도 보여달라 했습니다. 너의 한 달 동안의 사용량을.

하… 이 정도는 해야 뽕을 뽑았다고 말할 수 있는 것 아닌가?
이 동생의 열정은 어디로 사라지지 않았네요. 역시 저를 불타오르게 만듭니다.
다음 달에는 더 열심히 해봐야겠습니다.

https://jeho.page/essay/2025/07/15/claude-code.html

클로드 코드 Max 를 구독한지 한 달째가 되었습니다. 만족감이 대단합니다. 그동안 AI에게 원했던 것들을 드디어 충족을 시켜줍니다. 터미널에서만 사용해도 전혀 불편이 없을 정도로 아주 잘 만든 것 같습니다. 클로드 코드 구독을 추천하는가? 클로드 코드 맥스는 한 달에 30만 원입니다. 저는 처음부터 30만 원짜리로 결제했습니다. 어차피 결국엔 이걸 쓰게 될 거라는 걸 알고 있었거든요. 하지만 한 달에 30만 원이라는 돈은 작은 돈이 아닙니다. 써보고 싶어도 부담스러워서 못 쓰는 사람들이 분명 있을 겁니다. 만약 클로드 코드보다 훨씬 더 좋은 AI가 나온다면 나는 쓸 것인지 생각해 보게 됩니다. 한 달에 500만 원이라도? 돈이 많은 사람들은 이걸 결제해서 훨씬 편하게 서비스를 만들고, 돈이 없는 사람들은 손으로 한땀한땀 고생하며 만들어야 하는 건가? 게임에서 고급 갑옷과 칼을 장착한 과금 유저와 단검 하나 든 비과금 유저가 떠오르기도 합니다. 시간이 지나면 가격이 전체적으로 내려가겠지만, 당분간은 더 좋은 모델을 무리하게 내면서 구독 가격이 오를 수도 있을 것 같습니다. 30만 원이 조금 비싸게 느껴지더라도 써보는 걸 추천합니다. 한 달 동안 아주 간단한 서비스 하나 완성한다고 해도 30만 원이면 싼 것 같거든요. 그런 간단한 서비스라도 30만 원주고 누군가에게 인수해 올 수는 없을 겁니다. Max 를 결제하면 좋은 점도 있습니다. 돈을 낸 만큼 뽕을 뽑으려고 노력하게 됩니다. 하루에 300$ 이상 사용한 날은 기분이 정말 좋습니다. 아래 그림은 제 한 달 동안의 성과인데… 솔직히 영 맘에 들진 않네요. 뽕을 제대로 못 뽑았습니다. (그래도 결과물에 비하면 돈이 아깝진 않습니다) 제게는 항상 자극이 되는 동생이 있습니다. 제 열정을 불러일으켜주는 동생. 예전에 카카오에서 일할 때도 이 친구 옆자리에 앉아 젊음을 불사를 수 있었습니다.블로그 글을 쓰며 이 친구에게도 보여달라 했습니다. 너의 한 달 동안의 사용량을. 하… 이 정도는 해야 뽕을 뽑았다고 말할 수 있는 것 아닌가? 이 동생의 열정은 어디로 사라지지 않았네요. 역시 저를 불타오르게 만듭니다. 다음 달에는 더 열심히 해봐야겠습니다. https://jeho.page/essay/2025/07/15/claude-code.html

K리그 프로그래머

클로드 코드 Max 한 달 사용 후기

팀이나, 파트등의 조직에서의 생활을 하다 보면은 나의 의사와 다른 상황이 펼쳐지는 일이 꽤 많은 빈도로 발생이 되는거 같아요. 짧다면 짧고, 길다면 긴 조직 생황을 하였지만 가장 어려운 것이 나의 의사와 다른 생각을 가지는 일들이 생기는 것들 같아요.

꾹꾹 참으면서 생활을 하게 되면, 누적이 되어 정신적으로 물리적으로 힘들어지고, 방안을 찾고자 이야기를 하고자 하면 밉보이는게 아닐까 하는 두려움이 항상 고민의 고민을 만들어나가는거 같아요.

이러한 문제를 해결하기 위하여, 조직에서의 이탈도 고민을 할때도 있지만, 이또한 회피가 되기 떄문에, 다른곳에서 또 같은 문제가 생기는 경우 또 다시 회피를 결정하게 되고 이것이 습관이 될까 하는 두려움도 있습니다.

미사여구가 많았지만, 결국 도돌이표가 되는 이야기가 되고, 이러한 상황을 어떻게 풀어나가야 하나 하는 스트레스가 너무 심하게 오고 있어요.

힘들어도 참아야지, 이야기를 하면서 풀어나가야지. 라고 스스로 다잡을때도 있지만, 쉽게 하지 못하는 행동중에 하나 인것 같아요.

나름 경험은 쌓였고 이제 어른이 되었지만, 이러한 문제에 대해서는 아직 성숙하지 못한 사람이 되는 제 자신이 너무 밉기도 해요....

팀이나, 파트등의 조직에서의 생활을 하다 보면은 나의 의사와 다른 상황이 펼쳐지는 일이 꽤 많은 빈도로 발생이 되는거 같아요. 짧다면 짧고, 길다면 긴 조직 생황을 하였지만 가장 어려운 것이 나의 의사와 다른 생각을 가지는 일들이 생기는 것들 같아요. 꾹꾹 참으면서 생활을 하게 되면, 누적이 되어 정신적으로 물리적으로 힘들어지고, 방안을 찾고자 이야기를 하고자 하면 밉보이는게 아닐까 하는 두려움이 항상 고민의 고민을 만들어나가는거 같아요. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 조직에서의 이탈도 고민을 할때도 있지만, 이또한 회피가 되기 떄문에, 다른곳에서 또 같은 문제가 생기는 경우 또 다시 회피를 결정하게 되고 이것이 습관이 될까 하는 두려움도 있습니다. 미사여구가 많았지만, 결국 도돌이표가 되는 이야기가 되고, 이러한 상황을 어떻게 풀어나가야 하나 하는 스트레스가 너무 심하게 오고 있어요. 힘들어도 참아야지, 이야기를 하면서 풀어나가야지. 라고 스스로 다잡을때도 있지만, 쉽게 하지 못하는 행동중에 하나 인것 같아요. 나름 경험은 쌓였고 이제 어른이 되었지만, 이러한 문제에 대해서는 아직 성숙하지 못한 사람이 되는 제 자신이 너무 밉기도 해요....

회피를 해야 할까요? 방안을 찾아야 할까요?

원문: https://www.jonoalderson.com/conjecture/javascript-broke-the-web-and-called-it-progress/

(번역)자바스크립트가 웹을 망가뜨렸습니다. (그리고 이를 진보라고 불렀습니다)

자극적인 글을 하나 읽었다.

'개발자들이 새로운 기술 도구로 ‘기술 놀이’를 하느라 복잡성과 비용을 키웠다.'

프론트엔드가 지금까지 발전하며 수 많은 고민과 개선이 있었겠지만, 그 결과 20년전 수십 kb로 구현할 수 있던 기능이 이제는 수 mb의 js 파일을 필요로 한다.

그렇다고 유지보수성이나 개발 생산성이 정말로 향상되었는가? Yes 이면서도 No 이다. 프레임워크와 툴체인은 초기 개발과 반복 작업을 빠르게 만들었지만, 그 대가로 가파르게 상승한 복잡도 속에서 사소한 수정조차 전방위적 사이드 이펙트를 일으키는 구조가 되었다. 생산성은 순간적으로 올라갔지만, 유지보수는 점점 더 전문성과 컨텍스트 의존도를 요구하게 된 것이다.

그리고 이제는 그 복잡도를 유지하면서 새로운 기능을 추가하기 위해 조직은 더 많은 인력과 인건비, 세분화된 포지션을 감당해야 한다. 하나의 기능을 구현하기 위해 프론트엔드, 백엔드, DevOps, QA, 기획이 머리를 맞대야 하고, 각 단계마다 파이프라인을 통과해야만 한다. (과거엔 '웹 마스터' 라는 1인 직책이 있었다는 것을 기억하는가?) 개발은 점점 더 느려지고, 사소한 변경도 일정과 리소스의 계산 대상이 된다. 결국 복잡성은 기술적 문제가 아니라 조직 전체의 민첩성과 효율성을 갉아먹는 구조적 비용으로 이어진다.

물론, 지금의 프론트엔드 스택이 만들어낸 복잡성이 전적으로 불필요하다고 말할 수는 없다. 웹이 더 이상 정적인 문서의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용과 상태를 갖는 ‘애플리케이션’의 역할을 감당하게 되면서, 그만큼 체계화된 설계와 개발자 경험(DX)을 위한 도구가 필요해졌다는 주장도 충분히 설득력이 있다. 실제로 컴포넌트화, 타입 시스템, 상태 관리 패턴 등은 팀 규모가 커질수록 유지보수성과 협업 효율을 높여주는 도구이기도 하다. 문제는 이 도구들이 ‘필요한 곳’에 쓰이는 것이 아니라, ‘모든 곳’에 일괄적으로 적용되고 있다는 점이다.

2016년, 모 회사의 기술 면접 과제를 해결하기 위해 redux를 처음 익힐 때가 떠오른다. 단순히 버튼 하나 누를 때 값을 바꾸는 작업인데, 액션을 만들고, 타입을 정의하고, 리듀서를 작성하고, 디스패치를 연결해야 했다. '왜 이렇게 어렵고 복잡하게 상태를 관리해야 하지?' 하는 의문이 들었지만, 그땐 '원래 React 개발은 그런가 보다' 하고 넘겼다. 지금 돌이켜보면, 그 복잡함은 필수가 아니라 비판 없이 수용된 일종의 정답처럼 느껴졌다.

SSR도 마찬가지다. React 초기에는 SPA 기반 CSR로 인해 SEO조차 쉽지 않았던 기억이 난다. 백엔드 개발자로 몇 년을 보내고 어느 순간 프론트엔드 개발 트렌드를 보았을 때 Helmet과 같은 React SSR 방식이 유행을 타고 있었다. 그런데 원래 웹 개발은 모두 서버 사이드 렌더링이 아니었던가?

결국 모던 프론트엔드 프레임워크라 불리는 많은 것들이 구현하고 있던 것은 예전부터 기본값으로 주어졌던 기능들의 복잡하고 비효율적인 재현이었다. 라우팅, 메타태그, 템플릿 렌더링, 캐싱 같은 기본기를 다시 자바스크립트 생태계 안에서 어렵게 되살려내며 마치 그것이 혁신인 양 포장하고 있었을지도 모른다.

시간이 지날 수록 복잡한 빌드 파이프라인, 무거운 프레임워크, 과도한 추상화는 개발자에게는 익숙한 환경이 되었지만, 사용자에게는 점점 낯설고 느린 웹을 안겨주고 있다. 이제 마케터는 간단한 콘텐츠 수정조차 개발자에게 의존해야 하고, SEO 담당자는 개발자만이 읽을 수 있는 코드로 가려진 콘텐츠 탓에 검색 노출을 장담할 수 없다. 한 줄의 수정도 수차례 배포를 거쳐야 하며, 정작 페이지는 여전히 느리고 불안정하다.

정말 지금의 모습은 DX (Developer Experience) 를 위해 UX 를 해치고 있는걸까?

자극적인 글을 하나 읽었다. '개발자들이 새로운 기술 도구로 ‘기술 놀이’를 하느라 복잡성과 비용을 키웠다.' 프론트엔드가 지금까지 발전하며 수 많은 고민과 개선이 있었겠지만, 그 결과 20년전 수십 kb로 구현할 수 있던 기능이 이제는 수 mb의 js 파일을 필요로 한다. 그렇다고 유지보수성이나 개발 생산성이 정말로 향상되었는가? Yes 이면서도 No 이다. 프레임워크와 툴체인은 초기 개발과 반복 작업을 빠르게 만들었지만, 그 대가로 가파르게 상승한 복잡도 속에서 사소한 수정조차 전방위적 사이드 이펙트를 일으키는 구조가 되었다. 생산성은 순간적으로 올라갔지만, 유지보수는 점점 더 전문성과 컨텍스트 의존도를 요구하게 된 것이다. 그리고 이제는 그 복잡도를 유지하면서 새로운 기능을 추가하기 위해 조직은 더 많은 인력과 인건비, 세분화된 포지션을 감당해야 한다. 하나의 기능을 구현하기 위해 프론트엔드, 백엔드, DevOps, QA, 기획이 머리를 맞대야 하고, 각 단계마다 파이프라인을 통과해야만 한다. (과거엔 '웹 마스터' 라는 1인 직책이 있었다는 것을 기억하는가?) 개발은 점점 더 느려지고, 사소한 변경도 일정과 리소스의 계산 대상이 된다. 결국 복잡성은 기술적 문제가 아니라 조직 전체의 민첩성과 효율성을 갉아먹는 구조적 비용으로 이어진다. 물론, 지금의 프론트엔드 스택이 만들어낸 복잡성이 전적으로 불필요하다고 말할 수는 없다. 웹이 더 이상 정적인 문서의 나열이 아닌, 복잡한 상호작용과 상태를 갖는 ‘애플리케이션’의 역할을 감당하게 되면서, 그만큼 체계화된 설계와 개발자 경험(DX)을 위한 도구가 필요해졌다는 주장도 충분히 설득력이 있다. 실제로 컴포넌트화, 타입 시스템, 상태 관리 패턴 등은 팀 규모가 커질수록 유지보수성과 협업 효율을 높여주는 도구이기도 하다. 문제는 이 도구들이 ‘필요한 곳’에 쓰이는 것이 아니라, ‘모든 곳’에 일괄적으로 적용되고 있다는 점이다. 2016년, 모 회사의 기술 면접 과제를 해결하기 위해 redux를 처음 익힐 때가 떠오른다. 단순히 버튼 하나 누를 때 값을 바꾸는 작업인데, 액션을 만들고, 타입을 정의하고, 리듀서를 작성하고, 디스패치를 연결해야 했다. '왜 이렇게 어렵고 복잡하게 상태를 관리해야 하지?' 하는 의문이 들었지만, 그땐 '원래 React 개발은 그런가 보다' 하고 넘겼다. 지금 돌이켜보면, 그 복잡함은 필수가 아니라 비판 없이 수용된 일종의 정답처럼 느껴졌다. SSR도 마찬가지다. React 초기에는 SPA 기반 CSR로 인해 SEO조차 쉽지 않았던 기억이 난다. 백엔드 개발자로 몇 년을 보내고 어느 순간 프론트엔드 개발 트렌드를 보았을 때 Helmet과 같은 React SSR 방식이 유행을 타고 있었다. 그런데 원래 웹 개발은 모두 서버 사이드 렌더링이 아니었던가? 결국 모던 프론트엔드 프레임워크라 불리는 많은 것들이 구현하고 있던 것은 예전부터 기본값으로 주어졌던 기능들의 복잡하고 비효율적인 재현이었다. 라우팅, 메타태그, 템플릿 렌더링, 캐싱 같은 기본기를 다시 자바스크립트 생태계 안에서 어렵게 되살려내며 마치 그것이 혁신인 양 포장하고 있었을지도 모른다. 시간이 지날 수록 복잡한 빌드 파이프라인, 무거운 프레임워크, 과도한 추상화는 개발자에게는 익숙한 환경이 되었지만, 사용자에게는 점점 낯설고 느린 웹을 안겨주고 있다. 이제 마케터는 간단한 콘텐츠 수정조차 개발자에게 의존해야 하고, SEO 담당자는 개발자만이 읽을 수 있는 코드로 가려진 콘텐츠 탓에 검색 노출을 장담할 수 없다. 한 줄의 수정도 수차례 배포를 거쳐야 하며, 정작 페이지는 여전히 느리고 불안정하다. 정말 지금의 모습은 DX (Developer Experience) 를 위해 UX 를 해치고 있는걸까?

Medium

사용자가 아닌 개발자를 위한 웹 개발의 시대

올봄, AI 시장을 강타한 키워드가 있습니다. 오늘의 주인공 “MCP”입니다. 무언가 단어의 생김새는 GPT하고 비스무리한데요. 프로토콜, 서버, 클라이언트처럼 또 눈에 익은 단어들과 붙어 다니지만, 그 개념은 손에 잘 안 잡힙니다. 그런데 또 여기저기 슬금슬금 “MCP로 생산성을 미친 듯 끌어올렸다”는 이야기가 돌고 있습니다. 혼자 밀려난 느낌도 듭니다. 그래서 알아봤습니다. 의미를 파헤치고, 사람들의 반응을 살피고, 직접 체험해 볼 겁니다. 특히 어디까지 이 친구와 가까워져야 할지, 선을 그어보려고 합니다. 그 끝에서 이 질문에 답해보겠습니다. MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까요?

MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까? | 요즘IT

올해 가장 핫한 기술을 꼽자면 단연 MCP 가 아닐까 싶습니다.

그만큼 많은 사람들의 관심이 집중되고 있고,
"이렇게 관심이 많은데 나도 한번 알아봐야 하지 않을까?" 하는 생각을 하신 분들도 계실것 같습니다.

요즘 올라오는 글들을 보면 대부분 MCP 의 개념과 원리를 설명하는 내용이 주를 이루는데요,
특이하게도 MCP 에 대한 개념과 원리뿐만 아니라 이걸 모르면 어떻게 될지, AI 기술 발전을 어떻게 따라가야할지에 대한 의견을 담은 아티클이 있어 공유드립니다.

머신러닝부터 시작된 인공지능 기술은 LLM 의 등장, 그리고 MCP 로의 진화에 이르기까지
점점 더 쉽고 빠르게 응용할 수 있는 방향으로 발전하고 있다고 느낍니다.
이런 기술들을 잘 익히고 유용하게 활용할 수 있다면 더없이 좋겠지만,
개인적인 생각으로 이걸 꼭 사용하지 않는다고 해서 도태되거나 문제가 생긴다고는 생각하지 않습니다.

다만 글의 말미에서도 언급되듯, 내가 비록 당장 MCP 등과 같은 AI 기술들을 사용하지 않더라도
AI 가 어떤 흐름으로 발전하고 있는지, MCP 가 왜 나오고 어떤 한계를 보완했는지 등만 미리 파악하면 추후 다른 기술이 새로 나오더라도 금방 이해하고 언제든 사용해 볼 수 있지 않을까 싶습니다.

그동안 MCP 에 대해 궁금했지만 이해가 안되었던 분들 혹은 AI 의 빠른 발전속도에 혼란스러우셨던 분들에게 도움이 될거라 생각하는데요
관심있으신 분들은 한번 읽어보시면 좋겠습니다.

📚 원문
 * https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3207/

올해 가장 핫한 기술을 꼽자면 단연 MCP 가 아닐까 싶습니다. 그만큼 많은 사람들의 관심이 집중되고 있고, "이렇게 관심이 많은데 나도 한번 알아봐야 하지 않을까?" 하는 생각을 하신 분들도 계실것 같습니다. 요즘 올라오는 글들을 보면 대부분 MCP 의 개념과 원리를 설명하는 내용이 주를 이루는데요,특이하게도 MCP 에 대한 개념과 원리뿐만 아니라 이걸 모르면 어떻게 될지, AI 기술 발전을 어떻게 따라가야할지에 대한 의견을 담은 아티클이 있어 공유드립니다. 머신러닝부터 시작된 인공지능 기술은 LLM 의 등장, 그리고 MCP 로의 진화에 이르기까지 점점 더 쉽고 빠르게 응용할 수 있는 방향으로 발전하고 있다고 느낍니다.이런 기술들을 잘 익히고 유용하게 활용할 수 있다면 더없이 좋겠지만, 개인적인 생각으로 이걸 꼭 사용하지 않는다고 해서 도태되거나 문제가 생긴다고는 생각하지 않습니다. 다만 글의 말미에서도 언급되듯, 내가 비록 당장 MCP 등과 같은 AI 기술들을 사용하지 않더라도 AI 가 어떤 흐름으로 발전하고 있는지, MCP 가 왜 나오고 어떤 한계를 보완했는지 등만 미리 파악하면 추후 다른 기술이 새로 나오더라도 금방 이해하고 언제든 사용해 볼 수 있지 않을까 싶습니다. 그동안 MCP 에 대해 궁금했지만 이해가 안되었던 분들 혹은 AI 의 빠른 발전속도에 혼란스러우셨던 분들에게 도움이 될거라 생각하는데요 관심있으신 분들은 한번 읽어보시면 좋겠습니다. 📚 원문<ul ><li>https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3207/</li></ul>

요즘IT

MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까?🤔

언젠가부터 프론트엔드 개발자의 세계는 브라우저라는 경계를 훌쩍 넘어섰습니다. HTML, CSS, 자바스크립트만으로 충분하던 시대는 지나갔고, 이제 우리는 서버사이드 렌더링(SSR), CI/CD 파이프라인, 그리고 컨테이너와 클라우드 인프라까지 고민해야 하는 시대를 맞이했습니다. 그렇게 인프라 관련 지식은 더는 선택이 아닌 성장을 위한 필수 역량이 되었습니다. 그 시작으로 사내 인프라 개발자와 협력해 도커(Docker)부터 EKS, ArgoCD까지 구축하고 운영하는 상황을 가정하고 정리해 보았습니다. 이 글이 여러분의 시야를 브라우저 너머로 확장하며, Next.js 애플리케이션을 쿠버네티스 환경에 자신 있게 배포하는 그날을 향한 여정에서 훌륭한 첫걸음으로 쓰이기를 바랍니다.

Next.js 앱을 쿠버네티스에 배포하기 (feat. ArgoCD) | 요즘IT

요즘IT에 글을 기고했습니다.
최근 프로젝트에서 인프라 개발자와 협업하며 Next.js 앱을 EKS에 배포하는 전체 파이프라인을 구축했기 때문인데요.

👉 Dockerfile 작성부터
👉 GitHub Actions 기반 CI 설정
👉 GitOps 방식의 ArgoCD 연동
👉 ECR 이미지 관리와 배포 후 ArgoCD 대시보드 모니터링까지

단순히 배포만 하는 것이 아니라, 실무에서 마주치는 다양한 이슈들과 해결 과정, 그리고 각 도구들의 연동 방법을 상세히 정리했습니다.
특히 프론트엔드 개발자 관점에서 DevOps 영역에 첫 발을 내딛는 분들께 실질적인 도움이 되도록 작성했는데요.
쿠버네티스나 GitOps에 관심 있으신 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3235/

요즘IT에 글을 기고했습니다.최근 프로젝트에서 인프라 개발자와 협업하며 Next.js 앱을 EKS에 배포하는 전체 파이프라인을 구축했기 때문인데요. 👉 Dockerfile 작성부터👉 GitHub Actions 기반 CI 설정👉 GitOps 방식의 ArgoCD 연동👉 ECR 이미지 관리와 배포 후 ArgoCD 대시보드 모니터링까지 단순히 배포만 하는 것이 아니라, 실무에서 마주치는 다양한 이슈들과 해결 과정, 그리고 각 도구들의 연동 방법을 상세히 정리했습니다.특히 프론트엔드 개발자 관점에서 DevOps 영역에 첫 발을 내딛는 분들께 실질적인 도움이 되도록 작성했는데요.쿠버네티스나 GitOps에 관심 있으신 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3235/

Next.js 앱을 쿠버네티스에 배포하기 (feat. ArgoCD

사용자가 원하는 기능을 잘 찾는지, 정성적인 경험을 수치로 측정하는 툴 TNS. 전례없는 제품을 어떻게 제작했는지, TNS 길드원들의 이야기를 들려드릴게요.

토스가 특허 낸 리서치툴, TNS (Toss Navigation Score) 제작기 

토스는 자체적인 리서치 도구를 만들어 프로덕트에 적용했습니다. TNS(Toss Navigation Score)는 사용자가 원하는 기능을 얼마나 잘 찾아가는지를 수치로 측정하는 도구인데요. 앱 로그에 TNS ID를 심어, 어떤 경로로 사용자가 제품을 이용했는지 별도로 분리해서 살펴보는 방식입니다. 실험에 참가한 사용자가 실제 프로덕트를 쓰면서 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있다는 것이 장점입니다. 이런 도구를 리서처, 디자이너, 개발자가 발제해서 직접 만들고 라이브 프로덕트에 적용한다는 것에서 토스의 대단함을 새삼 느낍니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

몇 가지 생각해 볼 점도 있습니다.

1️⃣ 리서치하는 목적이 사용성과 유용성을 높이기 위한 것이라면, 제품을 사용하다 상단에서 문제지가 펼쳐지는 인터랙션과 기존 토스 화면에 블러처리되는 경험이 적절한 것인가?

2️⃣ 제품을 이용하다 갑자기 퀴즈를 풀게 하는 것이, 그 퀴즈에는 사용자보다 공급자가 궁금한 점을 해소하려는 의도가 담겨있다는 점에서 거슬리지 않고 눈에 띄지 않아야 한다는 좋은 디자인의 조건을 충족하는가?

https://toss.tech/article/Toss_Navigation_Score

토스는 자체적인 리서치 도구를 만들어 프로덕트에 적용했습니다. TNS(Toss Navigation Score)는 사용자가 원하는 기능을 얼마나 잘 찾아가는지를 수치로 측정하는 도구인데요. 앱 로그에 TNS ID를 심어, 어떤 경로로 사용자가 제품을 이용했는지 별도로 분리해서 살펴보는 방식입니다. 실험에 참가한 사용자가 실제 프로덕트를 쓰면서 어떤 행동을 했는지 확인할 수 있다는 것이 장점입니다. 이런 도구를 리서처, 디자이너, 개발자가 발제해서 직접 만들고 라이브 프로덕트에 적용한다는 것에서 토스의 대단함을 새삼 느낍니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 몇 가지 생각해 볼 점도 있습니다. 1️⃣ 리서치하는 목적이 사용성과 유용성을 높이기 위한 것이라면, 제품을 사용하다 상단에서 문제지가 펼쳐지는 인터랙션과 기존 토스 화면에 블러처리되는 경험이 적절한 것인가? 2️⃣ 제품을 이용하다 갑자기 퀴즈를 풀게 하는 것이, 그 퀴즈에는 사용자보다 공급자가 궁금한 점을 해소하려는 의도가 담겨있다는 점에서 거슬리지 않고 눈에 띄지 않아야 한다는 좋은 디자인의 조건을 충족하는가? https://toss.tech/article/Toss_Navigation_Score

toss.tech

⟪토스가 만든 리서치툴, TNS⟫

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 중에 하나로 타임존 문제가 있었습니다.‬

‪타임존 문제는 꽤나 보편적인(?) 문제라 잘 할 줄 알았는데 의외로(?) 헛점이 많더라고요. 초반엔 AI들이 아예 타임존 문제를 고려하지도 않았고요.‬

‪그래서 타임존 문제가 있을 수 있다는 것과, 이에따른 몇가지 고려사항을 상세하게 주고 또 결과를 꼼꼼히 검토해야했는데요. 시니어 개발자가 주니어 개발자보다 유리한 부분이 이런 엣지 케이스에 대한 경험적인 부분인 것 같습니다.‬

‪하지만 반면에 이런 사소한(?) 요소들 때문에 개발이 오래 걸리는데, 보통 당장은 필요 없는 것일 가능성이 높으니, 주니어가 이런 것 고려하지 않고 빠르고 단순하게 만드는게 더 큰 장점이 될 수도 있습니다. 특히 이런건 나중에 정말 많은 사람들이 쓰기 시작할 때 개선하는게 더 의도에 맞게 만들 수도 있으니까요.‬

‪그래서 저는 AI 개발 시대에 시니어만 유리하다는 말이 맞지는 않다고 생각합니다. 오히려 내년이 되면 주니어에 비해 경쟁력이 없어질까 불안할 정도에요.‬

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 중에 하나로 타임존 문제가 있었습니다.‬ ‪타임존 문제는 꽤나 보편적인(?) 문제라 잘 할 줄 알았는데 의외로(?) 헛점이 많더라고요. 초반엔 AI들이 아예 타임존 문제를 고려하지도 않았고요.‬ ‪그래서 타임존 문제가 있을 수 있다는 것과, 이에따른 몇가지 고려사항을 상세하게 주고 또 결과를 꼼꼼히 검토해야했는데요. 시니어 개발자가 주니어 개발자보다 유리한 부분이 이런 엣지 케이스에 대한 경험적인 부분인 것 같습니다.‬ ‪하지만 반면에 이런 사소한(?) 요소들 때문에 개발이 오래 걸리는데, 보통 당장은 필요 없는 것일 가능성이 높으니, 주니어가 이런 것 고려하지 않고 빠르고 단순하게 만드는게 더 큰 장점이 될 수도 있습니다. 특히 이런건 나중에 정말 많은 사람들이 쓰기 시작할 때 개선하는게 더 의도에 맞게 만들 수도 있으니까요.‬ ‪그래서 저는 AI 개발 시대에 시니어만 유리하다는 말이 맞지는 않다고 생각합니다. 오히려 내년이 되면 주니어에 비해 경쟁력이 없어질까 불안할 정도에요.‬

‪요 기능의 일부를 바이브 코딩으로 만들려다가 실패했는데요. 그 

이 글은 [조쉬의 뉴스레터]에서 발행되었습니다.퀄리티 있는 프로덕트, 창업가, 비즈니...

월 8천만원을 벌던 개발자가 바이브코딩 도구를 만드는 이유

국내 바이브코딩 시장을 혼자 독점하고 계신 커서맛피아님을 인터뷰했어요.

제 기준, 국내 바이브코딩 1인자입니다. 교육분야라기보다는, 찐으로 만드는 메이커 중 1인자라고 해도 손색이 없다고 봐요.

만드시는 제품이 디테일도 살아있더라고요.

특히 비개발자가, 완성된 제품을 만드는 데 가장 필요한 내용과 팁을 다 들을 수 있어 좋았어요.
깊은 내용을 담았으니, 유심히 봐주세요. :)

https://eopla.net/magazines/32117

국내 바이브코딩 시장을 혼자 독점하고 계신 커서맛피아님을 인터뷰했어요. 제 기준, 국내 바이브코딩 1인자입니다. 교육분야라기보다는, 찐으로 만드는 메이커 중 1인자라고 해도 손색이 없다고 봐요. 만드시는 제품이 디테일도 살아있더라고요. 특히 비개발자가, 완성된 제품을 만드는 데 가장 필요한 내용과 팁을 다 들을 수 있어 좋았어요.깊은 내용을 담았으니, 유심히 봐주세요. :) https://eopla.net/magazines/32117

무자본으로 연 100억을 넘게 버는 연쇄 창업가의 시스템 설계 방법

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Embracing Productivity Grace: Overcoming Shame for a Positive Work Mindset - RescueTime Blog

혹시 여러분도 가만히 누워 쉬거나 유튜브를 볼 때에 '아 이러면 안되는데...'하는 죄책감에 시달리시나요? 저 또한 생산적인 일을 하고 있지 않을 때 불안함과 죄책감을 느껴서 스트레스를 받는 편인데요. 😭 마침 이를 '생산성 수치심'으로 칭하는 글을 발견하여 공유합니다.

이 글은 생산성 수치심의 원인과 극복하는 법까지 구체적으로 다루고 있는데요. 글이 길어 2편으로 나눠서 공유드리려고 해요. 저와 비슷한 죄책감을 느낀 적 있는 분이라면 일독을 권합니다!

https://blog.rescuetime.com/embracing-productivity-grace-overcoming-shame-for-a-positive-work-mindset/

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<생산성 수치심이란?>

▪️ 첫째, 생산성 수치심은 일에 투자한 시간이나 To-do 리스트에서 지워낸 업무의 수와 상관없이, 충분히 달성하지 못했다는 끊임없는 감정으로 나타납니다. 우리 모두가 자부심을 가지고 있는 그 끊임없는 탁월함의 추구는 양날의 칼이 됩니다.

▪️ 생산성 수치심의 두 번째 측면은 특정 활동이 완전히 "비생산적"이라는 생각에 뿌리를 두고 있으며, 그 활동은 강한 죄책감을 가져다 줍니다. 취미나 영화 감상 같은 여가 활동을 하거나, 단순히 잠시 휴식을 취하는 것은 내적 갈등을 일으킵니다. 항상 더 생산적인 일에 종사해야 한다는 이러한 지속적인 믿음은 여러분이 쉬려고 노력할 때마다 깊은 수치심을 유발합니다.

▪️ 자신의 업적을 진심으로 축하할 수 없다는 것과, 스스로를 유예상태로 두지 않고 일에 묶여 있어야 한다는 끊임없는 압박은 스트레스, 과로, 그리고 필연적으로 번아웃의 위험한 지형의 토대가 됩니다.

<생산성 수치심의 원인>

▪️ 원인 #1: 자신의 가치를 성과와 연관짓는 것
자아 가치가 생산성에 묶여 있을 때, 그 결과는 끊임없는 수치심과 함께 일상적인 투쟁이 됩니다. 노력과 상관없이, 끊임없이 부족한 느낌은 반복되어 어떤 성취감에도 그림자를 드리웁니다.

▪️ 원인 #2: 비현실적인 목표 설정
목표는 적절하게 조정될 때 강력한 동기부여 역할을 하지만, 야망이 현실을 능가할 때는 부정적으로 작용합니다. 특히 지나치게 야심이 많은 경우, 프로세스의 중요성을 무시하고 오직 최종 결과에만 관심을 두기 쉽습니다. 또한 수많은 거창한 목표를 야심차게 추구하는 것은 성취와 그에 따른 목표 설정의 주기를 영구화하여 성취와 수치심의 지속적인 순환을 만듭니다.

▪️ 원인 #3: 비교의 함정
다른 사람들은 무한한 생산성을 가지고 있는 것처럼 보이는 사례에 끊임없이 노출되면, 모두가 우리 자신의 노력을 능가하고 있다는 잘못된 믿음을 배양합니다.

혹시 여러분도 가만히 누워 쉬거나 유튜브를 볼 때에 '아 이러면 안되는데...'하는 죄책감에 시달리시나요? 저 또한 생산적인 일을 하고 있지 않을 때 불안함과 죄책감을 느껴서 스트레스를 받는 편인데요. 😭 마침 이를 '생산성 수치심'으로 칭하는 글을 발견하여 공유합니다. 이 글은 생산성 수치심의 원인과 극복하는 법까지 구체적으로 다루고 있는데요. 글이 길어 2편으로 나눠서 공유드리려고 해요. 저와 비슷한 죄책감을 느낀 적 있는 분이라면 일독을 권합니다! https://blog.rescuetime.com/embracing-productivity-grace-overcoming-shame-for-a-positive-work-mindset/ ---------------------------------------- &lt;생산성 수치심이란?&gt; ▪️ 첫째, 생산성 수치심은 일에 투자한 시간이나 To-do 리스트에서 지워낸 업무의 수와 상관없이, 충분히 달성하지 못했다는 끊임없는 감정으로 나타납니다. 우리 모두가 자부심을 가지고 있는 그 끊임없는 탁월함의 추구는 양날의 칼이 됩니다. ▪️ 생산성 수치심의 두 번째 측면은 특정 활동이 완전히 "비생산적"이라는 생각에 뿌리를 두고 있으며, 그 활동은 강한 죄책감을 가져다 줍니다. 취미나 영화 감상 같은 여가 활동을 하거나, 단순히 잠시 휴식을 취하는 것은 내적 갈등을 일으킵니다. 항상 더 생산적인 일에 종사해야 한다는 이러한 지속적인 믿음은 여러분이 쉬려고 노력할 때마다 깊은 수치심을 유발합니다. ▪️ 자신의 업적을 진심으로 축하할 수 없다는 것과, 스스로를 유예상태로 두지 않고 일에 묶여 있어야 한다는 끊임없는 압박은 스트레스, 과로, 그리고 필연적으로 번아웃의 위험한 지형의 토대가 됩니다. &lt;생산성 수치심의 원인&gt; ▪️ 원인 #1: 자신의 가치를 성과와 연관짓는 것자아 가치가 생산성에 묶여 있을 때, 그 결과는 끊임없는 수치심과 함께 일상적인 투쟁이 됩니다. 노력과 상관없이, 끊임없이 부족한 느낌은 반복되어 어떤 성취감에도 그림자를 드리웁니다. ▪️ 원인 #2: 비현실적인 목표 설정목표는 적절하게 조정될 때 강력한 동기부여 역할을 하지만, 야망이 현실을 능가할 때는 부정적으로 작용합니다. 특히 지나치게 야심이 많은 경우, 프로세스의 중요성을 무시하고 오직 최종 결과에만 관심을 두기 쉽습니다. 또한 수많은 거창한 목표를 야심차게 추구하는 것은 성취와 그에 따른 목표 설정의 주기를 영구화하여 성취와 수치심의 지속적인 순환을 만듭니다. ▪️ 원인 #3: 비교의 함정다른 사람들은 무한한 생산성을 가지고 있는 것처럼 보이는 사례에 끊임없이 노출되면, 모두가 우리 자신의 노력을 능가하고 있다는 잘못된 믿음을 배양합니다.

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생산성 수치심 (Productivity Shame) 극복하기 (1

당신의 삶을 당장 바꿀 습관 4가지

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IDIOT HUMAN

유튜브 운영과 브런치에서 간단한 글을 쓰고 있습니다. 일상적인 글과 일상적인 영상을 찍습니다. 1년에 100권의 인풋을 합니다. 그만큼 제 글과 영상은 큰 기법없이도 덤덤하게 무게가 있습니다:)

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