1. 당신은 고객을 갖고 있나? 당신의 고객은 누구인가? 이 질문은 기업에게만 필요한 말이 아니다. 개인도 생각해봐야 하는 질문이다.

2. 고객은 물건이나 서비스를 받는 사람이다. 즉, 당신에게서 어떤 재화나 서비스를 받는 사람이 바로 당신의 고객이다. 직장인에게 고객은 동료일 수도, 상사일 수도, 사용자일 수도 있다. 생각보다 가까운 곳에 있다.

3. 고객이 왜 중요할까? 고객이 있다는 건, 당신이 ‘주는 사람’이라는 뜻이다. 스스로 가치를 만들어내는 생산자가 된다는 이야기다. 누군가에게 작게나마 도움이 되는 존재가 된다는 것. 그 사실이 생각보다 마음을 단단하게 만든다.

4. 고객이 없다면 우리는 소비자다. 소비자는 스스로 고객일 뿐이다. 타인이 만든 가치를 소비하며, 무언가를 받고 얻는다. 그리고 그 대가를 계속 지불한다. 받기만 해서는 성장할 수 없다. 삶이 단순히 순환되지 않는다.

5. 우리의 하루를 떠올려보자. 소비자로서 우리는 온종일 무언가를 얻고 받는다. 그리고 돈이나 시간을 댓가로 지불한다. 대가 없이 아낌없이 주는 건 자연뿐이다. 그래서 더 귀하고, 그래서 더 배운다.

6. 누군가에게 줄 수 있는 가치를 만들어내는 삶은 행복하다. 자본주의의 근간이자, 삶의 본질이기도 하다. 내가 가진 것 중 무엇을 세상에 건넬 수 있을까. 이 질문은 마음속에서 오래 머문다. 어쩌면 삶에서 가장 중요한 질문일지도 모른다.

7. 나의 고객을 갖는 순간, 커리어와 삶은 분명히 다른 궤도로 움직이기 시작한다.

1. 당신은 고객을 갖고 있나? 당신의 고객은 누구인가? 이 질문은 기업에게만 필요한 말이 아니다. 개인도 생각해봐야 하는 질문이다. 2. 고객은 물건이나 서비스를 받는 사람이다. 즉, 당신에게서 어떤 재화나 서비스를 받는 사람이 바로 당신의 고객이다. 직장인에게 고객은 동료일 수도, 상사일 수도, 사용자일 수도 있다. 생각보다 가까운 곳에 있다. 3. 고객이 왜 중요할까? 고객이 있다는 건, 당신이 ‘주는 사람’이라는 뜻이다. 스스로 가치를 만들어내는 생산자가 된다는 이야기다. 누군가에게 작게나마 도움이 되는 존재가 된다는 것. 그 사실이 생각보다 마음을 단단하게 만든다. 4. 고객이 없다면 우리는 소비자다. 소비자는 스스로 고객일 뿐이다. 타인이 만든 가치를 소비하며, 무언가를 받고 얻는다. 그리고 그 대가를 계속 지불한다. 받기만 해서는 성장할 수 없다. 삶이 단순히 순환되지 않는다. 5. 우리의 하루를 떠올려보자. 소비자로서 우리는 온종일 무언가를 얻고 받는다. 그리고 돈이나 시간을 댓가로 지불한다. 대가 없이 아낌없이 주는 건 자연뿐이다. 그래서 더 귀하고, 그래서 더 배운다. 6. 누군가에게 줄 수 있는 가치를 만들어내는 삶은 행복하다. 자본주의의 근간이자, 삶의 본질이기도 하다. 내가 가진 것 중 무엇을 세상에 건넬 수 있을까. 이 질문은 마음속에서 오래 머문다. 어쩌면 삶에서 가장 중요한 질문일지도 모른다. 7. 나의 고객을 갖는 순간, 커리어와 삶은 분명히 다른 궤도로 움직이기 시작한다.

< 주는 사람이 되는 순간, 삶은 바뀐다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/223221184974

정부 보안 인증 체계에 대한 인증도 받아보고, 정부 기관의 과제도 참여해 본 뒤 알게 된 점.

정부가 강제하는 보안 인증을 없애야 보안성이 강해질겁니다.

정부가 강제하는 전자정부 프레임워크를 없애야 국가의 IT 역량이 올라갈겁니다.

그리고 AI..(이하 생략)

정부 보안 인증 체계에 대한 인증도 받아보고, 정부 기관의 과제도 참여해 본 뒤 알게 된 점. 정부가 강제하는 보안 인증을 없애야 보안성이 강해질겁니다. 정부가 강제하는 전자정부 프레임워크를 없애야 국가의 IT 역량이 올라갈겁니다. 그리고 AI..(이하 생략)

AI계의 모두의 선생님이라고 불리는 안드레이 카파시가 오늘 매우 유익한 팁을 줬는데요. 이거 매우 중요한 내용이네요. 모두들 두 번 읽어보세용~ ㅎㅎ (의미를 잘 전달하기 위해 약간 의역함)

—

LLM을 어떤 “존재”로 생각하지 말고 시뮬레이터로 생각하세요. 예를 들어, 어떤 주제를 탐구할 때 이렇게 묻지 마세요:

“너는 xyz에 대해 어떻게 생각해?”

“너”라는 존재는 없습니다. 대신에 이렇게 시도해보세요:

“어떤 그룹이 xyz를 탐구하기에 좋은 사람들일까? 그들은 뭐라고 할까?”

LLM은 다양한 관점을 전달/시뮬레이션할 수 있지만, xyz에 대해 오랜 시간 스스로 “생각해본” 적이 없고, 자신의 의견을 형성한 것도 아닙니다.

따라서 질문에 “너”라는 표현으로 강제하면, 파인튜닝 데이터의 통계에 암시된 특정 페르소나 임베딩 벡터를 채택해 그걸 시뮬레이션 할 뿐입니다.

그렇게 물어봐도 괜찮지만, 사람들이 “AI에게 묻는다”는 것에 부여하는 신비함은 사실 생각보다 훨씬 덜합니다.

AI계의 모두의 선생님이라고 불리는 안드레이 카파시가 오늘 매우 유익한 팁을 줬는데요. 이거 매우 중요한 내용이네요. 모두들 두 번 읽어보세용~ ㅎㅎ (의미를 잘 전달하기 위해 약간 의역함) — LLM을 어떤 “존재”로 생각하지 말고 시뮬레이터로 생각하세요. 예를 들어, 어떤 주제를 탐구할 때 이렇게 묻지 마세요: “너는 xyz에 대해 어떻게 생각해?” “너”라는 존재는 없습니다. 대신에 이렇게 시도해보세요: “어떤 그룹이 xyz를 탐구하기에 좋은 사람들일까? 그들은 뭐라고 할까?” LLM은 다양한 관점을 전달/시뮬레이션할 수 있지만, xyz에 대해 오랜 시간 스스로 “생각해본” 적이 없고, 자신의 의견을 형성한 것도 아닙니다. 따라서 질문에 “너”라는 표현으로 강제하면, 파인튜닝 데이터의 통계에 암시된 특정 페르소나 임베딩 벡터를 채택해 그걸 시뮬레이션 할 뿐입니다. 그렇게 물어봐도 괜찮지만, 사람들이 “AI에게 묻는다”는 것에 부여하는 신비함은 사실 생각보다 훨씬 덜합니다.

AI에게 일을 시킬 때 중요한 건, 일을 시킬 때 마다 매번 AI가 이건 잘 하는 구나, AI가 이건 잘 못하는구나라는 판단을 빠르게 해야한다는 것입니다.

이는 다양한 AI의 각각의 특성에 따라서도 다르고, AI들 전반적으로 공통적인 것도 있다는 점도 항상 고려해야하고요.

아무튼 이 판단을 빠르게 안하면 직접 하는 것 보다 훨씬 시간이 더 오래 걸리거나 잘못된 방향으로 빠질 수 있습니다. 더군다나 이 AI 아이들이 아주 혀에 기름칠이 마를 날이 없어서 그들의 말에 현혹되고 빠져들게 되기 때문에 더욱 그렇죠.

즉, 자칫 정신줄을 놓으면 우리 일을 잘 모르는 컨설턴트나 입에 발린 소리만 잘 하는 직원의 말만 듣고 회사를 망치고 있는 사장님처럼 될 수 있습니다.

그리고 이제 여러분은 사장님들이 왜 그런 이상한 결정을 했었는지 이해하게 되었습니다. 🤣😇🤣

AI에게 일을 시킬 때 중요한 건, 일을 시킬 때 마다 매번 AI가 이건 잘 하는 구나, AI가 이건 잘 못하는구나라는 판단을 빠르게 해야한다는 것입니다. 이는 다양한 AI의 각각의 특성에 따라서도 다르고, AI들 전반적으로 공통적인 것도 있다는 점도 항상 고려해야하고요. 아무튼 이 판단을 빠르게 안하면 직접 하는 것 보다 훨씬 시간이 더 오래 걸리거나 잘못된 방향으로 빠질 수 있습니다. 더군다나 이 AI 아이들이 아주 혀에 기름칠이 마를 날이 없어서 그들의 말에 현혹되고 빠져들게 되기 때문에 더욱 그렇죠. 즉, 자칫 정신줄을 놓으면 우리 일을 잘 모르는 컨설턴트나 입에 발린 소리만 잘 하는 직원의 말만 듣고 회사를 망치고 있는 사장님처럼 될 수 있습니다. 그리고 이제 여러분은 사장님들이 왜 그런 이상한 결정을 했었는지 이해하게 되었습니다. 🤣😇🤣

1. 생명이라는 속성에서 사람과 식물은 다르지 않다.

2. 교육하는 자의 예상대로 아이가 성장하는 예는 매우 드물다. 뜻하지 않은 불행이 찾아오고, 이를 견뎌내는 와중에 깊고 넓은 인간성이 완성되기도 한다.

3. 그것이 인간의 놀라운 점이다. 역경을 통해서도 얼마든지 빛나는 존재로 거듭날 수 있는 인간 내면의 무한한 긍정에 나는 감탄하고 만다.

4. 사람은 자기다울 때 존엄하게 빛난다.

5. 자기가 아닌 다른 누군가, 혹은 다른 무엇인가를 흉내내고 비슷해지려고 시도하는 순간 타고난 광채를 상실한다.


#약간의거리를둔다

1. 생명이라는 속성에서 사람과 식물은 다르지 않다. 2. 교육하는 자의 예상대로 아이가 성장하는 예는 매우 드물다. 뜻하지 않은 불행이 찾아오고, 이를 견뎌내는 와중에 깊고 넓은 인간성이 완성되기도 한다. ​3. 그것이 인간의 놀라운 점이다. 역경을 통해서도 얼마든지 빛나는 존재로 거듭날 수 있는 인간 내면의 무한한 긍정에 나는 감탄하고 만다. ​4. 사람은 자기다울 때 존엄하게 빛난다. 5. 자기가 아닌 다른 누군가, 혹은 다른 무엇인가를 흉내내고 비슷해지려고 시도하는 순간 타고난 광채를 상실한다. ​ #약간의거리를둔다

< 인간은 흉내로 완성되지 않는다 >

https://blog.naver.com/madaboutit/224067084411

DHH(RoR 창시자) - MSA는 사기다. ㅋㅋㅋ 저도 오래전부터 DHH와 비슷한 생각이었지만 차마 말로 꺼내지는 못했는데 이제 대놓고 말해도 되겠네요. 😏

DHH(RoR 창시자) - MSA는 사기다. ㅋㅋㅋ 저도 오래전부터 DHH와 비슷한 생각이었지만 차마 말로 꺼내지는 못했는데 이제 대놓고 말해도 되겠네요. 😏

요즘 Next.js와 TanStack에 대한 이야기

일단..RSC(React Server Component)가 언젠가 보안 이슈를 크게 만들거라 예상했었기 땜에 별로 충격은 없었다. 😏

최근 TanStack이 TanStack Start를 정식 출시하고, 그 외에 다양한 라이브러리들도 출시하면서 Next.js의 대항마로 급부상하고 있어서 나도 고민을 좀 해 보았다.

Vercel의 가격이나 사용 정책 디버깅 문제들도 있지만, 무엇보다 이전에 Vercel 창업자가 비윤리적인 발언을 한 적이 있어서 크게 정떨어졌어서 다른 프레임웍들도 진지하게 살펴봤었는데 마땅하지 않았었다.

다른 프레임웍 중 React 생태계에 잘 녹아들어 있는 것이 없다는 것이 가장 큰 문제였음.

최근 TanStack Start가 각광을 받아서 여러모로 살펴보았는데 결론은 내 사용 사례에는 여전히 Next.js 가 최선이라고 판단되었다.

이유는, TanStack Start는 TanStack 라이브러리들과 꽤 강하게 엮여있고, 구조적으로 다른 3rd party 들을 쉽게 결합할 수 있다고는 하지만, 그럴거면 TanStack만큼 좋은 대안이 많이 있음.

그리고 Next.js의 발전 방향이 나쁘다고 하긴 하지만, 서버쪽 프레임웍으로 방향을 전환한게 탁월한 선택이긴 했다.

많은 개발자들이 싫어하긴 하지만, Client 쪽 Rich Application을 만들 것이 아니라면 결국 서버 oriented 된 것이 훨씬 낫고, Next.js 같은 프레임웍을 사용하는 사례는 대부분 이쪽일 것이기 때문이다.

Client 쪽 Rich Application을 위해서라면 굳이 이런 프레임웍을 사용하지 않는 편이 더 낫기도 하고.

아무튼, 그래서 안타깝고 아쉽지만 여전히 Next.js를 사용하는 것으로 결정. Vercel 인프라 사용도 하지 말까 싶지만, Next.js를 사용하는 이상 Vercel을 사용하지 않으면 약간 디버프 되는 느낌이긴 하다.

써놓고 보니, 하.. Vercel 이넘들 진짜 장사 잘하네.

요즘 Next.js와 TanStack에 대한 이야기 일단..RSC(React Server Component)가 언젠가 보안 이슈를 크게 만들거라 예상했었기 땜에 별로 충격은 없었다. 😏 최근 TanStack이 TanStack Start를 정식 출시하고, 그 외에 다양한 라이브러리들도 출시하면서 Next.js의 대항마로 급부상하고 있어서 나도 고민을 좀 해 보았다. Vercel의 가격이나 사용 정책 디버깅 문제들도 있지만, 무엇보다 이전에 Vercel 창업자가 비윤리적인 발언을 한 적이 있어서 크게 정떨어졌어서 다른 프레임웍들도 진지하게 살펴봤었는데 마땅하지 않았었다. 다른 프레임웍 중 React 생태계에 잘 녹아들어 있는 것이 없다는 것이 가장 큰 문제였음. 최근 TanStack Start가 각광을 받아서 여러모로 살펴보았는데 결론은 내 사용 사례에는 여전히 Next.js 가 최선이라고 판단되었다. 이유는, TanStack Start는 TanStack 라이브러리들과 꽤 강하게 엮여있고, 구조적으로 다른 3rd party 들을 쉽게 결합할 수 있다고는 하지만, 그럴거면 TanStack만큼 좋은 대안이 많이 있음. 그리고 Next.js의 발전 방향이 나쁘다고 하긴 하지만, 서버쪽 프레임웍으로 방향을 전환한게 탁월한 선택이긴 했다. 많은 개발자들이 싫어하긴 하지만, Client 쪽 Rich Application을 만들 것이 아니라면 결국 서버 oriented 된 것이 훨씬 낫고, Next.js 같은 프레임웍을 사용하는 사례는 대부분 이쪽일 것이기 때문이다. Client 쪽 Rich Application을 위해서라면 굳이 이런 프레임웍을 사용하지 않는 편이 더 낫기도 하고. 아무튼, 그래서 안타깝고 아쉽지만 여전히 Next.js를 사용하는 것으로 결정. Vercel 인프라 사용도 하지 말까 싶지만, Next.js를 사용하는 이상 Vercel을 사용하지 않으면 약간 디버프 되는 느낌이긴 하다. 써놓고 보니, 하.. Vercel 이넘들 진짜 장사 잘하네.

여기 똑같은 스펙과 경험을 가진 두 사람이 있습니다. 공교롭게도 두 사람은 같은 회사에 입사 지원했지만, 결과는 달랐습니다. 그 원인은 무엇이었을까요?

추측컨대 두 사람은 본인의 경험을 설명하는 방식이 달랐을 것입니다. 불합격한 사람은 경험을 나열하는 형식으로 입사지원서를 작성하거나 본인 기준에서만 경험을 설명했을 겁니다. 반면 합격한 사람은 본인의 경험을 구조화하여 논리적이고 매력적으로 어필했을 것입니다.

경험을 나열한다는 것은 ‘나는 언제 뭐했어요’라고 이야기하는 방식입니다. 무엇을 했는지가 주는 메시지로 해석할 여지가 별로 없습니다. 글을 읽는 사람도 ‘아, 언제 뭐 해보셨구나’라고 휙 지나가 버릴 뿐이죠.

기억에 남고 인상적인 내용이 되려면 경험을 구체적으로 설명해야 합니다. 어떤 배경에서 시작했고, 실행 과정에서 무엇을 고민했으며, 결과적으로 무엇을 얻었는지 설명할 때 글을 읽는 사람에게 전달되는 메시지도 선명해집니다. ‘아, 이전에도 이렇게 일했으니 우리 회사에서도 비슷하게 성과를 낼 수 있겠구나’라고 증명하고 설득할 수 있는 것이죠.

경험이 구체적으로 설명되어 있지 않으면 입사지원 서류를 검토하는 사람은 지원자의 스펙에 집중할 수밖에 없습니다. 어디서 무엇을 했는지 알 수 없으니, 대신 확실히 이해할 수 있는 내용에 집착하게 됩니다. 학교는 어디를 나왔나, 전공은 무엇인가, 자격증은 있는지 등 증명 가능한 부분에 매몰되는 거죠. 서류 전형에서 평가자가 입사지원 서류의 어떤 내용에 집중하게 만들 것인지, 지원자가 유도할 수 있다고 저는 믿습니다.

같은 스펙과 경험을 가지고도 취업 여정에서 다른 결과를 만드는 또 하나의 요인은 바로 자신감입니다. 취업을 준비하는 분들 중에는 상당히 훌륭한 스펙과 역량, 경험을 갖췄음에도 자신감이 부족한 분들이 계십니다. 겸손이 아니라 실패 경험을 통한 자신감 하락이 원인입니다.

실패는 누구나 두렵습니다. 그리고 잦은 실패를 좋아하는 사람은 아무도 없을 겁니다. 그러나 실패가 끝은 아닙니다. 실패로 우리가 가진 지난 경험과 역량이 모두 부정되는 것도 아닙니다. 실패는 단지 타이밍이 맞지 않아 우리에게 주어지지 않은 기회일 뿐입니다.

언젠가 어디엔가 우리를 기다리는 곳이 반드시 있습니다. 이 믿음을 오늘 이 글을 보는 모든 분들에게 전하고 싶습니다. 예정된 곳이 없는 사람은 없습니다. 그러니 강하고 담대하게 오늘 또 도전하면 좋겠습니다. 자신을 믿지 말고, 나를 기다리고 있는 그곳을 만나게 되리라는 예정된 약속을 믿으면 좋겠습니다.

여기 똑같은 스펙과 경험을 가진 두 사람이 있습니다. 공교롭게도 두 사람은 같은 회사에 입사 지원했지만, 결과는 달랐습니다. 그 원인은 무엇이었을까요? 추측컨대 두 사람은 본인의 경험을 설명하는 방식이 달랐을 것입니다. 불합격한 사람은 경험을 나열하는 형식으로 입사지원서를 작성하거나 본인 기준에서만 경험을 설명했을 겁니다. 반면 합격한 사람은 본인의 경험을 구조화하여 논리적이고 매력적으로 어필했을 것입니다. 경험을 나열한다는 것은 ‘나는 언제 뭐했어요’라고 이야기하는 방식입니다. 무엇을 했는지가 주는 메시지로 해석할 여지가 별로 없습니다. 글을 읽는 사람도 ‘아, 언제 뭐 해보셨구나’라고 휙 지나가 버릴 뿐이죠. 기억에 남고 인상적인 내용이 되려면 경험을 구체적으로 설명해야 합니다. 어떤 배경에서 시작했고, 실행 과정에서 무엇을 고민했으며, 결과적으로 무엇을 얻었는지 설명할 때 글을 읽는 사람에게 전달되는 메시지도 선명해집니다. ‘아, 이전에도 이렇게 일했으니 우리 회사에서도 비슷하게 성과를 낼 수 있겠구나’라고 증명하고 설득할 수 있는 것이죠. 경험이 구체적으로 설명되어 있지 않으면 입사지원 서류를 검토하는 사람은 지원자의 스펙에 집중할 수밖에 없습니다. 어디서 무엇을 했는지 알 수 없으니, 대신 확실히 이해할 수 있는 내용에 집착하게 됩니다. 학교는 어디를 나왔나, 전공은 무엇인가, 자격증은 있는지 등 증명 가능한 부분에 매몰되는 거죠. 서류 전형에서 평가자가 입사지원 서류의 어떤 내용에 집중하게 만들 것인지, 지원자가 유도할 수 있다고 저는 믿습니다. 같은 스펙과 경험을 가지고도 취업 여정에서 다른 결과를 만드는 또 하나의 요인은 바로 자신감입니다. 취업을 준비하는 분들 중에는 상당히 훌륭한 스펙과 역량, 경험을 갖췄음에도 자신감이 부족한 분들이 계십니다. 겸손이 아니라 실패 경험을 통한 자신감 하락이 원인입니다. 실패는 누구나 두렵습니다. 그리고 잦은 실패를 좋아하는 사람은 아무도 없을 겁니다. 그러나 실패가 끝은 아닙니다. 실패로 우리가 가진 지난 경험과 역량이 모두 부정되는 것도 아닙니다. 실패는 단지 타이밍이 맞지 않아 우리에게 주어지지 않은 기회일 뿐입니다. 언젠가 어디엔가 우리를 기다리는 곳이 반드시 있습니다. 이 믿음을 오늘 이 글을 보는 모든 분들에게 전하고 싶습니다. 예정된 곳이 없는 사람은 없습니다. 그러니 강하고 담대하게 오늘 또 도전하면 좋겠습니다. 자신을 믿지 말고, 나를 기다리고 있는 그곳을 만나게 되리라는 예정된 약속을 믿으면 좋겠습니다.​​​​​​​​​​​​​​​​

차이를 만드는 힘

주식시장과 다른 의미로 AI버블에 대해 이야기해보면 확실히 AI버블이다. 정확하게는 AI'공포'버블 혹은 AI'신(GOD)'버블이다. AI시대가 열렸고 세상을 변화시키고 있다면서 AI가 모든 문제를 해결할 만능키처럼 말하면서 누군가는 추종하고 누군가는 공포심을 느낀다. 이런 심리를 이용해서 너무 좋은데 설명할 방법이 없다며 남들에게 강요하는 사람들도 있고 이 흐름 타서 사기치고 돈 좀 벌려는 사람들도 넘쳐난다. 정말 AI는 그 정도 수준일까?

강연이나 컨설팅시 말하고 있지만 아직 그 정도가 되려면 멀었다. 단순히 기술적 문제나 인프라 문제가 아니다. 보다 본질적인 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해선 피지컬 AI를 지나 휴머노이드 수준의 로봇까지 가야만 그 문제가 해결될 것으로 예상하는데 그럴려면 최소 10년은 걸릴거라고 생각한다. 일상 속에서 사람들과 그런 로봇들이 어울려 사람들이 갖고 있는 맥락 파악을 위한 정보 수집과 분석을 마치고 인사이트까지 뽑아내려면 온라인과 모바일 보다 정보 수집 난이도 자체가 더 높다보니 앞서 말한 시간에 추가로 최소 수년은 더 필요하다. (AI로 직격타를 맞아 불쌍한 건 지금의 2030이다. 이미 일할 수 있는 기회 자체를 박탈 당하고 있으니 말이다)

이렇게까지 말하는 건 추종하던 공포심을 느끼던 10년에서 15년 후에 벌어질 일을 가지고 지금 걱정하고 준비하면서 당장 무언가 변화하길 기대한다는 것 자체가 어떤 각도로 봐도 말이 안된다. 그래서 종종 이런 말을 하고 있다. 4050 중장년 나이에 중산층 이상 되는 직장인이나 임원, 사업가가 AI시대에 대해 어떻게 대응해야 하는지 물어보면 대응책을 이야기하기 전에 먼저 이 말을 먼저한다. "10~15년 뒤인 50대 중반에서 70대를 앞둔 나이에도 계속 생존을 위해 치열하게 일을 해야만 하는 상황에 여전히 있고 AI와 경쟁하면서 일하는 삶을 생각하고 계신가요?"

AI라는 기술을 어떻게 기업과 사업에 활용할 수 있을 지에 대한 일을 7~8년전부터 지금까지 내가 하는 일 중 커다란 축 중 하나로 계속 하다보니 AI기술이 아니라 AI기술이 실제로 어떻게 기업과 사업에 적용되어 왔고 무엇을 기대했는데 실제 성과는 어떠했고 그래서 지금은 어떻게 AI를 봐라보고 있고 앞으로 무엇을 기대하는지까지 비교적 남들 보다는 정확하게 알고 있다고 자부한다.

챗GPT 등 각종 AI 툴을 업무나 취미(?)로 쓰면서 AI가 최고라면서 엄청나게 일을 줄여줬고 편하게 해줬고 미래를 바꿀거라면서 침 튀기면서 칭송하는 부류를 보면 대부분 공통점이 있다. 혼자 일하거나 직원수가 적은 기업을 하거나 다니는 사람으로, 혹은 기술에 민감한 기술쟁이들이 주류를 이루는 소규모 회사에 다니거나 그런 회사를 하고 있는 사람이거나, 업무의 최종 성과물이 보고서나 계획서, 리포트 등 페이퍼워크 그 자체로 끝나는 일을 하는 사람이거나, 콘텐츠를 만드는 사람이다. 하지만 세상 대부분의 업무와 일은 이보다 훨씬 더 규모가 크고 이해관계가 복잡하고 수명에서 수십, 수백, 수천명이 각자의 이해관계로 엮여 하나의 목표와 성과를 위해 일하면서 페이퍼워크나 콘텐츠는 최종 목적 달성을 위한 수단으로만 사용한다. 그래서 이미 10년전부터 순차적으로 AI기술을 도입하고 활용해온 대기업과 중견기업이 생각하는 AI의 성과나 실제 업무에 활용하고 있는 현장의 이야기를 들어보면...

긴 말 안하고 몇 마디로 정리하겠다.
AI 도입으로 인해,
과연 일량이 실제로 많이 줄었는가?
과연 퇴근이 실제로 빨라졌는가?
과연 쏟아부은 돈만큼 금전적 효과를 내고 있는가?
그리고 기타등등...

일량이 줄고 퇴근이 빨라진 건 사원급 정도, 하지만 사원급 채용은 그만큼 줄이고 있고, 의외로 다수는 도입후 일량이 더 늘었다. AI도입으로 생산성이 향상될 거라 기대한만큼 선행적으로 사람을 줄인 이유도 분명 있긴 하지만, AI가 정리해준 페이퍼와 콘텐츠 자체의 퀄러티 문제로 인해 재작업을 해야만 하고 결국 그래서 무엇을 어떻게 해야 할 지에 대한 앳지있고 임팩트있는 인사이트와 임플리케이션에 대한 고민은 여전히 사람이 해야만 하기 때문이다. 차라리 AI 도입 전에는 정보의 량은 제한되었을지 몰라도 정보 자체에 대한 검증이나 추론과 논리 과정상 비약 혹은 역설에 대한 걱정은 적었다면서 하나하나 앞뒤 맞추면서 정보 확인하느라 시간이 더 걸린다는 사람들도 많다.

물론 앞으로 AI는 더욱 급격하게 좋아질 것이고 갖고 있는 문제를 해결해나갈 거라는 건 의심하지 않는다. 다만 AI가 신에 가까운 만능키처럼 추종하는 것만은 자신을 위해서도 안했으면 좋겠다. 너무 없어보인다. "AI 돌렸는데 AI가 이렇다고 하니 이게 맞는 거예요!" 라고 말하는 애들부터 중장년까지 모두 경험했다. 그럴 때 조용히 딱 한마디 질문만 한다.

"그래서 니 생각이 뭔데?"

AI는 여전히 수단일 뿐 목적이 아니다.

주식시장과 다른 의미로 AI버블에 대해 이야기해보면 확실히 AI버블이다. 정확하게는 AI'공포'버블 혹은 AI'신(GOD)'버블이다. AI시대가 열렸고 세상을 변화시키고 있다면서 AI가 모든 문제를 해결할 만능키처럼 말하면서 누군가는 추종하고 누군가는 공포심을 느낀다. 이런 심리를 이용해서 너무 좋은데 설명할 방법이 없다며 남들에게 강요하는 사람들도 있고 이 흐름 타서 사기치고 돈 좀 벌려는 사람들도 넘쳐난다. 정말 AI는 그 정도 수준일까? 강연이나 컨설팅시 말하고 있지만 아직 그 정도가 되려면 멀었다. 단순히 기술적 문제나 인프라 문제가 아니다. 보다 본질적인 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해선 피지컬 AI를 지나 휴머노이드 수준의 로봇까지 가야만 그 문제가 해결될 것으로 예상하는데 그럴려면 최소 10년은 걸릴거라고 생각한다. 일상 속에서 사람들과 그런 로봇들이 어울려 사람들이 갖고 있는 맥락 파악을 위한 정보 수집과 분석을 마치고 인사이트까지 뽑아내려면 온라인과 모바일 보다 정보 수집 난이도 자체가 더 높다보니 앞서 말한 시간에 추가로 최소 수년은 더 필요하다. (AI로 직격타를 맞아 불쌍한 건 지금의 2030이다. 이미 일할 수 있는 기회 자체를 박탈 당하고 있으니 말이다) 이렇게까지 말하는 건 추종하던 공포심을 느끼던 10년에서 15년 후에 벌어질 일을 가지고 지금 걱정하고 준비하면서 당장 무언가 변화하길 기대한다는 것 자체가 어떤 각도로 봐도 말이 안된다. 그래서 종종 이런 말을 하고 있다. 4050 중장년 나이에 중산층 이상 되는 직장인이나 임원, 사업가가 AI시대에 대해 어떻게 대응해야 하는지 물어보면 대응책을 이야기하기 전에 먼저 이 말을 먼저한다. "10~15년 뒤인 50대 중반에서 70대를 앞둔 나이에도 계속 생존을 위해 치열하게 일을 해야만 하는 상황에 여전히 있고 AI와 경쟁하면서 일하는 삶을 생각하고 계신가요?" AI라는 기술을 어떻게 기업과 사업에 활용할 수 있을 지에 대한 일을 7~8년전부터 지금까지 내가 하는 일 중 커다란 축 중 하나로 계속 하다보니 AI기술이 아니라 AI기술이 실제로 어떻게 기업과 사업에 적용되어 왔고 무엇을 기대했는데 실제 성과는 어떠했고 그래서 지금은 어떻게 AI를 봐라보고 있고 앞으로 무엇을 기대하는지까지 비교적 남들 보다는 정확하게 알고 있다고 자부한다. 챗GPT 등 각종 AI 툴을 업무나 취미(?)로 쓰면서 AI가 최고라면서 엄청나게 일을 줄여줬고 편하게 해줬고 미래를 바꿀거라면서 침 튀기면서 칭송하는 부류를 보면 대부분 공통점이 있다. 혼자 일하거나 직원수가 적은 기업을 하거나 다니는 사람으로, 혹은 기술에 민감한 기술쟁이들이 주류를 이루는 소규모 회사에 다니거나 그런 회사를 하고 있는 사람이거나, 업무의 최종 성과물이 보고서나 계획서, 리포트 등 페이퍼워크 그 자체로 끝나는 일을 하는 사람이거나, 콘텐츠를 만드는 사람이다. 하지만 세상 대부분의 업무와 일은 이보다 훨씬 더 규모가 크고 이해관계가 복잡하고 수명에서 수십, 수백, 수천명이 각자의 이해관계로 엮여 하나의 목표와 성과를 위해 일하면서 페이퍼워크나 콘텐츠는 최종 목적 달성을 위한 수단으로만 사용한다. 그래서 이미 10년전부터 순차적으로 AI기술을 도입하고 활용해온 대기업과 중견기업이 생각하는 AI의 성과나 실제 업무에 활용하고 있는 현장의 이야기를 들어보면... 긴 말 안하고 몇 마디로 정리하겠다.AI 도입으로 인해,과연 일량이 실제로 많이 줄었는가?과연 퇴근이 실제로 빨라졌는가?과연 쏟아부은 돈만큼 금전적 효과를 내고 있는가?그리고 기타등등... 일량이 줄고 퇴근이 빨라진 건 사원급 정도, 하지만 사원급 채용은 그만큼 줄이고 있고, 의외로 다수는 도입후 일량이 더 늘었다. AI도입으로 생산성이 향상될 거라 기대한만큼 선행적으로 사람을 줄인 이유도 분명 있긴 하지만, AI가 정리해준 페이퍼와 콘텐츠 자체의 퀄러티 문제로 인해 재작업을 해야만 하고 결국 그래서 무엇을 어떻게 해야 할 지에 대한 앳지있고 임팩트있는 인사이트와 임플리케이션에 대한 고민은 여전히 사람이 해야만 하기 때문이다. 차라리 AI 도입 전에는 정보의 량은 제한되었을지 몰라도 정보 자체에 대한 검증이나 추론과 논리 과정상 비약 혹은 역설에 대한 걱정은 적었다면서 하나하나 앞뒤 맞추면서 정보 확인하느라 시간이 더 걸린다는 사람들도 많다. 물론 앞으로 AI는 더욱 급격하게 좋아질 것이고 갖고 있는 문제를 해결해나갈 거라는 건 의심하지 않는다. 다만 AI가 신에 가까운 만능키처럼 추종하는 것만은 자신을 위해서도 안했으면 좋겠다. 너무 없어보인다. "AI 돌렸는데 AI가 이렇다고 하니 이게 맞는 거예요!" 라고 말하는 애들부터 중장년까지 모두 경험했다. 그럴 때 조용히 딱 한마디 질문만 한다. "그래서 니 생각이 뭔데?" AI는 여전히 수단일 뿐 목적이 아니다.

현장 최접점에서 일을 하다보니 다들 쉬쉬하지만 소상공인 산업과 시장이 완전히 파괴된데 이어 중소기업과 스타트업도 와르르 무너지고 그 마지막 단계로 중견기업과 대기업 마저 흔들리면서 대대적으로 실직자가 쏟아져나오고 있음을 실시간으로 절절히 체감해오고 있다. 여기에 2030 취업율도 최저에 쉬었음 인구도 최대다. 이런 와중에 밥 먹고 살만하고 자아비대증까지 걸린 소수 사람들은 지금 우리나라가 잘하고 있다는 헛소리를 많이 하는데 그럴만한 여유가 있으니까 여기저기서 그런 말하고 다니는거다. 정말 힘든 사람들은 힘들다고 말할 여유도 없다.

한두달 전부터 이런 혼란함이 곳곳에서 튀어나오고 있는데 교육 컨설팅 바닥에서 보이는 몇몇만 끄적여봐도...

1. 사업아이템 아이디어만 가지고 오면 창업 시켜주고 사업을 만들어준단다.

2. 사업아이템 가져오면 투자 유치까지 책임지고 해준단다.

3. 지금 하고 있는 사업을 대기업에 매각시켜준단다.

4-1. 회사에서 퇴사자들이 쏟아져나오기 시작하니 (작년에 이미 말했던대로) 이들을 대상으로 전문성을 살려 강사나 컨설턴트 만들어준단다.

4-2. (돈 한창 풀려서 욜로족, 파이어족 이야기하던 시절에는 직장생활 못견딘 쥬니어들이 불과 몇년 경력 갖고 전문가라면서 하찮은 강연과 컨설팅을 저가로 풀어서 혼탁하게 하더니만 몇년 시간이 흐르면서 이제야 싹 사라지고 산업과 시장이 정화되었는데) 이번에는 연차가 많은 사무직 화이트칼라 퇴사자가 강사나 컨설턴트가 되어 이 산업과 시장에 엄청나게 유입되고 있다. 갑자기 다시 직무 전문성 향상 목적의 성인 교육 상품이 넘쳐난다. (역량 있고 전문성 있는 경험 풍부한 사람들이 많이 유입되는 것은 바람직한 일이지만 문제는 직무 전문성 향상 목적의 성인 교육과 컨설팅 시장 규모가 작아도 너무 작고 경쟁이 그 어느 시장보다도 치열해서 3~4년 뒤 이를 업으로 해서 부자도 아니라 입에 풀칠할 정도로 살만큼 생존할 확율이 100명 중 1~2명 뿐이다)

5. AI가 뭔가 엄청 대단한 것처럼 말하거나 포장해서 파는 일이 더 많아졌다. 이제는 AI 관련 툴을 배우는 건 한물 가고 AI로 사업아이템 만들어주거나 사업계획서 써주거나 각종 지원사업에 뽑히게 만들어준다고 하거나 IR준비해준다거나 투자사를 구해준다거나 팀원이나 직원도 구해준단다.

정말 혼란하다, 혼란해..
어질어질하다.
세상 참 살기 쉽고 만만하게 보는 것 같아서 솔직히 기분이 언짢다.
이 바닥 10년차..
항상 그랬듯 이 또한 지나가면서 다시 산업과 시장이 정화될거다.

현장 최접점에서 일을 하다보니 다들 쉬쉬하지만 소상공인 산업과 시장이 완전히 파괴된데 이어 중소기업과 스타트업도 와르르 무너지고 그 마지막 단계로 중견기업과 대기업 마저 흔들리면서 대대적으로 실직자가 쏟아져나오고 있음을 실시간으로 절절히 체감해오고 있다. 여기에 2030 취업율도 최저에 쉬었음 인구도 최대다. 이런 와중에 밥 먹고 살만하고 자아비대증까지 걸린 소수 사람들은 지금 우리나라가 잘하고 있다는 헛소리를 많이 하는데 그럴만한 여유가 있으니까 여기저기서 그런 말하고 다니는거다. 정말 힘든 사람들은 힘들다고 말할 여유도 없다. 한두달 전부터 이런 혼란함이 곳곳에서 튀어나오고 있는데 교육 컨설팅 바닥에서 보이는 몇몇만 끄적여봐도... 1. 사업아이템 아이디어만 가지고 오면 창업 시켜주고 사업을 만들어준단다. 2. 사업아이템 가져오면 투자 유치까지 책임지고 해준단다. 3. 지금 하고 있는 사업을 대기업에 매각시켜준단다. 4-1. 회사에서 퇴사자들이 쏟아져나오기 시작하니 (작년에 이미 말했던대로) 이들을 대상으로 전문성을 살려 강사나 컨설턴트 만들어준단다. 4-2. (돈 한창 풀려서 욜로족, 파이어족 이야기하던 시절에는 직장생활 못견딘 쥬니어들이 불과 몇년 경력 갖고 전문가라면서 하찮은 강연과 컨설팅을 저가로 풀어서 혼탁하게 하더니만 몇년 시간이 흐르면서 이제야 싹 사라지고 산업과 시장이 정화되었는데) 이번에는 연차가 많은 사무직 화이트칼라 퇴사자가 강사나 컨설턴트가 되어 이 산업과 시장에 엄청나게 유입되고 있다. 갑자기 다시 직무 전문성 향상 목적의 성인 교육 상품이 넘쳐난다. (역량 있고 전문성 있는 경험 풍부한 사람들이 많이 유입되는 것은 바람직한 일이지만 문제는 직무 전문성 향상 목적의 성인 교육과 컨설팅 시장 규모가 작아도 너무 작고 경쟁이 그 어느 시장보다도 치열해서 3~4년 뒤 이를 업으로 해서 부자도 아니라 입에 풀칠할 정도로 살만큼 생존할 확율이 100명 중 1~2명 뿐이다) 5. AI가 뭔가 엄청 대단한 것처럼 말하거나 포장해서 파는 일이 더 많아졌다. 이제는 AI 관련 툴을 배우는 건 한물 가고 AI로 사업아이템 만들어주거나 사업계획서 써주거나 각종 지원사업에 뽑히게 만들어준다고 하거나 IR준비해준다거나 투자사를 구해준다거나 팀원이나 직원도 구해준단다. 정말 혼란하다, 혼란해..어질어질하다.세상 참 살기 쉽고 만만하게 보는 것 같아서 솔직히 기분이 언짢다.이 바닥 10년차..항상 그랬듯 이 또한 지나가면서 다시 산업과 시장이 정화될거다.

1. 어떻게 하면 하루를 좀 더 효율적으로 보낼 수 있을까? 모든 직장인의 고민이다. 시간을 능률적으로 쓸 수 있는 3가지 팁을 소개한다. 특히 리더라면 꼭 알아야 한다.

2. 첫째, 시간을 시각화하기. 구글 캘린더를 쓴다면 할 일 기능을 추천한다. 보통 일정을 이벤트로 잡는다. 해당 시간대에 일정이 찬다. 하루 일정이 한 번에 보여서 편하다.

3. 구글 캘린더에는 이벤트 말고 할 일 타입이 있다. 투두 리스트다. 할 일에 시간대를 지정한다. 그럼 할 일이 일정처럼 등록된다. 완료 여부도 체크할 수 있다. 할 일 앱이 별도로 있어 편리하다.

4. 큰 차이가 없어 보이지만, 써보면 완전히 다르다. 그냥 오늘 어떤 일을 해야지 와, 언제 해야지는 다르다. 일에는 언제나 Due가 있어야 한다.

5. 출근하자마자 오늘의 할 일을 채운다. 10시에는 미팅, 11시에는 내 할 일이 이미 정해져있다. 시간에 맞춰 스스로 움직여서 실행하기 훨씬 쉽다. 딱 일주일만 해보자. 습관이 된다.

6. 두 번째는 하루 쪼개기다. 하루는 24시간이다. 이를 4등분 한다. 아침, 오전, 오후, 저녁. 이제 4개의 구분이 생겼다. 각각의 할 일과 목표를 생각해 본다. 그냥 보내는 하루보다 훨씬 더 시간을 효율적으로 쓰게 된다.

7. 아침에는 명상, 독서, 운동을 한다. 오전에는 중요한 논의나 결정하는 미팅을 한다. 오후에는 원온원 미팅과 채용 인터뷰가 있다. 저녁에는 개인을 위한 시간을 보낸다. 이런 식이다. 이렇게 시간을 쓰다 보면, 내 시간과 에너지 레벨도 자연스럽게 관리할 수 있다.

8. 그냥 보면 별 차이가 없어 보일 수 있다. 하지만 하루를 4번의 루틴으로 보내는 효과는 크다. 마음가짐과 모드도 바뀐다. 역시나 해보면 알 수 있다.

9. 세 번째는 한 시간을 쪼개보기다. 1시간은 60분이다. 4등분 한다. 동그란 시계를 4개로 쪼갠 셈이다. 15분짜리 슬롯이 4개가 생긴다.

10. 사람의 집중력은 늘 한계가 있다. 1시간 동안 계속 집중하기는 어렵다. 하나의 업무라도 여러 개의 단위가 있다. 15분 단위로 업무를 쪼개보자. 훨씬 능률이 오른다. 해보면 15분이 아닌 내게 맞는 단위도 알게 된다.

11. 이런 시간 쪼개기는 특히 리더들에게 더 중요하다. 실무자는 뭉텅이 시간이 중요하다. 집중해서 무언가를 만들어낼 시간이 충분히 있어야 하기 때문이다. 중간에 인터럽트가 걸리면 치명적이다. 집중력을 뺏겼다가 다시 잡아오는 데는 에너지와 노력이 또 들기 때문이다.

12. 리더는 반대다. 짧은 시간의 슬롯을 많이 확보해야 한다. 리더가 주로 하는 일은 결정이다. 결정에는 많은 준비와 논의가 필요하다. 하지만 결정하기 자체는 시간이 많이 필요하지 않다.

13. 큰 조직의 리더일수록 더욱 많은 결정을 해야 한다. 결정들을 위한 짧은 슬롯이 많이 필요하다. 보통 리더들의 캘린더가 촘촘한 건 이 때문이다. 다양한 방법의 시간 쪼개기는 리더의 시간을 효율적으로 쓰게 만들어 준다. 해보며 나만의 방법을 만드는 게 중요하다.

1. 어떻게 하면 하루를 좀 더 효율적으로 보낼 수 있을까? 모든 직장인의 고민이다. 시간을 능률적으로 쓸 수 있는 3가지 팁을 소개한다. 특히 리더라면 꼭 알아야 한다. ​2. 첫째, 시간을 시각화하기. 구글 캘린더를 쓴다면 할 일 기능을 추천한다. 보통 일정을 이벤트로 잡는다. 해당 시간대에 일정이 찬다. 하루 일정이 한 번에 보여서 편하다. 3. 구글 캘린더에는 이벤트 말고 할 일 타입이 있다. 투두 리스트다. 할 일에 시간대를 지정한다. 그럼 할 일이 일정처럼 등록된다. 완료 여부도 체크할 수 있다. 할 일 앱이 별도로 있어 편리하다. ​4. 큰 차이가 없어 보이지만, 써보면 완전히 다르다. 그냥 오늘 어떤 일을 해야지 와, 언제 해야지는 다르다. 일에는 언제나 Due가 있어야 한다. 5. 출근하자마자 오늘의 할 일을 채운다. 10시에는 미팅, 11시에는 내 할 일이 이미 정해져있다. 시간에 맞춰 스스로 움직여서 실행하기 훨씬 쉽다. 딱 일주일만 해보자. 습관이 된다. ​6. 두 번째는 하루 쪼개기다. 하루는 24시간이다. 이를 4등분 한다. 아침, 오전, 오후, 저녁. 이제 4개의 구분이 생겼다. 각각의 할 일과 목표를 생각해 본다. 그냥 보내는 하루보다 훨씬 더 시간을 효율적으로 쓰게 된다. ​7. 아침에는 명상, 독서, 운동을 한다. 오전에는 중요한 논의나 결정하는 미팅을 한다. 오후에는 원온원 미팅과 채용 인터뷰가 있다. 저녁에는 개인을 위한 시간을 보낸다. 이런 식이다. 이렇게 시간을 쓰다 보면, 내 시간과 에너지 레벨도 자연스럽게 관리할 수 있다. 8. 그냥 보면 별 차이가 없어 보일 수 있다. 하지만 하루를 4번의 루틴으로 보내는 효과는 크다. 마음가짐과 모드도 바뀐다. 역시나 해보면 알 수 있다. ​9. 세 번째는 한 시간을 쪼개보기다. 1시간은 60분이다. 4등분 한다. 동그란 시계를 4개로 쪼갠 셈이다. 15분짜리 슬롯이 4개가 생긴다. ​10. 사람의 집중력은 늘 한계가 있다. 1시간 동안 계속 집중하기는 어렵다. 하나의 업무라도 여러 개의 단위가 있다. 15분 단위로 업무를 쪼개보자. 훨씬 능률이 오른다. 해보면 15분이 아닌 내게 맞는 단위도 알게 된다. ​11. 이런 시간 쪼개기는 특히 리더들에게 더 중요하다. 실무자는 뭉텅이 시간이 중요하다. 집중해서 무언가를 만들어낼 시간이 충분히 있어야 하기 때문이다. 중간에 인터럽트가 걸리면 치명적이다. 집중력을 뺏겼다가 다시 잡아오는 데는 에너지와 노력이 또 들기 때문이다. 12. 리더는 반대다. 짧은 시간의 슬롯을 많이 확보해야 한다. 리더가 주로 하는 일은 결정이다. 결정에는 많은 준비와 논의가 필요하다. 하지만 결정하기 자체는 시간이 많이 필요하지 않다. ​13. 큰 조직의 리더일수록 더욱 많은 결정을 해야 한다. 결정들을 위한 짧은 슬롯이 많이 필요하다. 보통 리더들의 캘린더가 촘촘한 건 이 때문이다. 다양한 방법의 시간 쪼개기는 리더의 시간을 효율적으로 쓰게 만들어 준다. 해보며 나만의 방법을 만드는 게 중요하다.

< 리더를 위한 효율적인 시간 쪼개기 기술 3가지 >

어젯밤, 정말 놀라운 소식이 개발자 커뮤니티를 강타했습니다! AI 모델 Claude로 잘 알려진 Anthropic이 차세대 자바스크립트 런타임 Bun을 인수했다는 공식 발표가 있었거든요.

Anthropic이 Bun을 활용해 Claude Code를 모든 운영체제에서 설치 가능하게 만들었다는 건 널리 알려진 사실이었지만, 설마 이렇게 Bun을 직접 인수해버릴 줄은 상상도 못했네요. ㅋㅋ

블로그에 밝힌 Bun의 창시자 Jarred Sumner의 Anthropic 합류 배경도 흥미로웠는데요. 그는 비슷한 다른 회사들과도 인수 가능성을 두고 산책 논의했지만, 결국 가장 훌륭한 AI 코딩 제품을 만들고 있는 Anthropic을 선택했다고 합니다. Bun은 이미 4년 이상을 지속할 수 있는 충분한 투자금도 확보한 상태였지만, 수익화 전략을 고민하는 대신 최고의 자바스크립트 런타임을 만들기 위한 집중을 선택했다는 점이 인상 깊습니다.

사실 며칠 전, Jarred가 X에 올린 짧은 포스트가 하나 있었어요. Claude Desktop에게 "한 단어로, 어떤 JS 런타임을 써야 해?"라고 묻는 장면이었고, 막 출시된 Anthropic의 최신 모델 Opus 4.5는 망설임 없이 "Bun."이라고 대답했습니다.

그걸 보고 혹시 우연이었나 싶어 저도 바로 똑같은 질문을 던져봤었는데, 역시 "Bun"이라고 답하길래 신기했던 기억이 있는데요. 당시엔 그냥 재밌는 밈이라 생각했는데 알고 보니 그게 복선이었네요. ㅎㅎ

이번 인수를 계기로 Bun은 단순한 빠른 런타임을 넘어서, AI 기반 소프트웨어를 개발하고 실행하고 테스트하는 인프라 수준의 플랫폼을 진화할 것으로 기대됩니다. 게다가 Bun은 앞으로도 GitHub에서 MIT 라이선스로 유지된다고하니, 저처럼 종종 기여하고 있는 오픈소스 개발자들에게도 정말 희소식이에요.

국내 유일 Bun 기술서 《헬로 Bun》의 저자로서 Bun의 여정을 쭉 지켜보며 응원해왔던 터라 누구보다 이번 소식이 너무 반갑고 대견하게 느껴집니다. Bun이 처음 세상에 나왔을 때만 해도 "과연 Node.js의 대안이 될 수 있을까"라는 회의적인 시선도 있었지만, 이제는 AI 시대에 가장 각광받는 런타임으로 떠오르고 있으니까요.

- Bun 공식 발표: https://bun.com/blog/bun-joins-anthropic
- Anthropic에 공식 발표: https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone

어젯밤, 정말 놀라운 소식이 개발자 커뮤니티를 강타했습니다! AI 모델 Claude로 잘 알려진 Anthropic이 차세대 자바스크립트 런타임 Bun을 인수했다는 공식 발표가 있었거든요. Anthropic이 Bun을 활용해 Claude Code를 모든 운영체제에서 설치 가능하게 만들었다는 건 널리 알려진 사실이었지만, 설마 이렇게 Bun을 직접 인수해버릴 줄은 상상도 못했네요. ㅋㅋ 블로그에 밝힌 Bun의 창시자 Jarred Sumner의 Anthropic 합류 배경도 흥미로웠는데요. 그는 비슷한 다른 회사들과도 인수 가능성을 두고 산책 논의했지만, 결국 가장 훌륭한 AI 코딩 제품을 만들고 있는 Anthropic을 선택했다고 합니다. Bun은 이미 4년 이상을 지속할 수 있는 충분한 투자금도 확보한 상태였지만, 수익화 전략을 고민하는 대신 최고의 자바스크립트 런타임을 만들기 위한 집중을 선택했다는 점이 인상 깊습니다. 사실 며칠 전, Jarred가 X에 올린 짧은 포스트가 하나 있었어요. Claude Desktop에게 "한 단어로, 어떤 JS 런타임을 써야 해?"라고 묻는 장면이었고, 막 출시된 Anthropic의 최신 모델 Opus 4.5는 망설임 없이 "Bun."이라고 대답했습니다. 그걸 보고 혹시 우연이었나 싶어 저도 바로 똑같은 질문을 던져봤었는데, 역시 "Bun"이라고 답하길래 신기했던 기억이 있는데요. 당시엔 그냥 재밌는 밈이라 생각했는데 알고 보니 그게 복선이었네요. ㅎㅎ 이번 인수를 계기로 Bun은 단순한 빠른 런타임을 넘어서, AI 기반 소프트웨어를 개발하고 실행하고 테스트하는 인프라 수준의 플랫폼을 진화할 것으로 기대됩니다. 게다가 Bun은 앞으로도 GitHub에서 MIT 라이선스로 유지된다고하니, 저처럼 종종 기여하고 있는 오픈소스 개발자들에게도 정말 희소식이에요. 국내 유일 Bun 기술서 《헬로 Bun》의 저자로서 Bun의 여정을 쭉 지켜보며 응원해왔던 터라 누구보다 이번 소식이 너무 반갑고 대견하게 느껴집니다. Bun이 처음 세상에 나왔을 때만 해도 "과연 Node.js의 대안이 될 수 있을까"라는 회의적인 시선도 있었지만, 이제는 AI 시대에 가장 각광받는 런타임으로 떠오르고 있으니까요. - Bun 공식 발표: https://bun.com/blog/bun-joins-anthropic- Anthropic에 공식 발표: https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone

🍞 Bun이 Anthropic의 가족이 되었습니다! 🎉

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

 - YouTube

“클로드 코드로 지난 5년 간 만든 기능을 다 구현하고도 더 만들었어요“

인디스트릿의 개발자, 로토님을 모시고 클로드 코드가 사이드 프로젝트에 날개를 달아준 경험을 인터뷰 했어요!

https://youtu.be/PhLV6q-vjkk

“클로드 코드로 지난 5년 간 만든 기능을 다 구현하고도 더 만들었어요“ 인디스트릿의 개발자, 로토님을 모시고 클로드 코드가 사이드 프로젝트에 날개를 달아준 경험을 인터뷰 했어요! https://youtu.be/PhLV6q-vjkk

브런치

사이드 프로젝트에 날개를 달아준 클로드 코드

과학 기술 팟캐스트 · 매월 업데이트 · 프로그래머가 들려주는 프로그래밍 팟케스트

달레줄레

와, 2025년도 이제 딱 한 달 남았네요! 시간이 참 빠르죠?

올해가 다 지나가기 전에, 제가 오랫동안 버킷리스트에만 넣어두고 있던 일을 드디어 꺼내어 시작해보려고 합니다. 바로 개발자를 위한 팟캐스트입니다. 저와 친한 개발자인 줄레(Jule)님과 함께 진행하게 되었고, 이름은 저희 닉네임을 합쳐 "달레줄레"라고 지었습니다 ㅋㅋㅋ 저희와 같은 개발자 분들의 고민을 달래주고 싶다는 저희의 소망이 담겨 있다고나 할까요? 🤣

얼마 전 Vancouver KDD에서 "꾸준함의 복리 효과"라는 주제로 발표를 하면서 제가 했던 말이 있습니다. 꾸준히 실천하려면 먼저 주변에 떠벌리라는 건데요. 그런 의미에서 달레줄레는 저에게 블로그와 유튜브를 이어 새롭게 도전해보는 또 다른 형태의 꾸준함입니다. 이렇게 공개적으로 떠벌리고 시작하면 앞으로 팟캐스트를 지속하는데 큰 동기 부여가 될 거라 기대합니다.

팟캐스트를 시작하게 된 계기는 아주 단순합니다. 줄레님과 저는 평소에도 프로그래밍 관련 사담을 자주 나누는데요, 어느 날 문득 이런 생각이 들었습니다. "우리 대화를 다른 개발자분들도 들으면 도움이 되지 않을까?" "혹시 재미있게 들어주시지 않을까?" 경력과 배경이 다른 두 개발자의 수다가 다른 누군가의 관점을 넓히고 새로운 인사이트가 될 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.

줄레님은 비전공자로서 캐나다에서 성공적으로 개발자로 전향하셨고, 저는 전공자로서 조금 더 긴 세월 동안 국내외 실무 현장에서 다양한 프로젝트를 경험했습니다. 서로 다른 두 사람이 같은 기술 주제를 각자 주니어와 시니어, 전공자와 비전공자의 관점을 바라보면서 때로는 현실적인 고민을, 때로는 기술적 깊이를 팟캐스트의 형태로 담아보려고 합니다.

영어권 프로그래밍 팟캐스트를 오래 들으면서 느낀 부러움도 있습니다. 영어로 된 개발 팟캐스트는 정말 다양하고 깊이가 있어 새로운 기술을 접하고 트렌드를 따라갈 때 큰 도움이 됩니다. 하지만 한국어로 진행되는 개발 팟캐스트는 손에 꼽을 만큼 적고, 꾸준히 운영되는 곳은 더욱 드뭅니다. 그래서 예전부터 "나는 프로그래머다"나 "44BITS"처럼 좋은 한국어 개발 팟캐스트가 더 많아졌으면 했고, 언젠가 직접 만들어보고 싶다는 마음도 있었습니다.

사실 아직 팟캐스트 녹음과 발행에 익숙하지 않고, 이런 류의 오디오 콘텐츠의 수요가 얼마나 되는지도 잘 모르겠습니다. 그럼에도 개발자분들이 출퇴근길이나 산책하면서 가볍게 들을 수 있는, 동시에 들을 만한 가치가 있는 이야기를 담아내고 싶습니다. 달레줄레가 한국어 프로그래밍 콘텐츠의 저변을 조금이라도 넓히는 데 기여할 수 있다면 정말 기쁠 것 같습니다.

달레줄레는 아이폰에서는 애플 팟캐스트, 안드로이드에서는 유튜브나 유튜브 뮤직, 스포티파이, 네이버 오디오클립, 팟빵 등을 통해 무료로 들으실 수 있습니다. 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

그리고... 팟캐스트에 초대 손님으로 나오고 싶은 개발자 분들을 편하게 연락주세요! 😁

- Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/kr/podcast/%EB%8B%AC%EB%A0%88%EC%A4%84%EB%A0%88/id1632529597
- YouTube: https://youtube.com/playlist?list=PLapoeRAdKitf4M7HOGIDzwNtsfo6ZqO8W&si=-qF5fpN5j7egv45U
- Spotify: https://open.spotify.com/show/0b6RO7JD2DgGxVGRHN701H
- AudioClip: https://audioclip.naver.com/channels/9977
- Podbbang: https://www.podbbang.com/channels/1784466/

와, 2025년도 이제 딱 한 달 남았네요! 시간이 참 빠르죠? 올해가 다 지나가기 전에, 제가 오랫동안 버킷리스트에만 넣어두고 있던 일을 드디어 꺼내어 시작해보려고 합니다. 바로 개발자를 위한 팟캐스트입니다. 저와 친한 개발자인 줄레(Jule)님과 함께 진행하게 되었고, 이름은 저희 닉네임을 합쳐 "달레줄레"라고 지었습니다 ㅋㅋㅋ 저희와 같은 개발자 분들의 고민을 달래주고 싶다는 저희의 소망이 담겨 있다고나 할까요? 🤣 얼마 전 Vancouver KDD에서 "꾸준함의 복리 효과"라는 주제로 발표를 하면서 제가 했던 말이 있습니다. 꾸준히 실천하려면 먼저 주변에 떠벌리라는 건데요. 그런 의미에서 달레줄레는 저에게 블로그와 유튜브를 이어 새롭게 도전해보는 또 다른 형태의 꾸준함입니다. 이렇게 공개적으로 떠벌리고 시작하면 앞으로 팟캐스트를 지속하는데 큰 동기 부여가 될 거라 기대합니다. 팟캐스트를 시작하게 된 계기는 아주 단순합니다. 줄레님과 저는 평소에도 프로그래밍 관련 사담을 자주 나누는데요, 어느 날 문득 이런 생각이 들었습니다. "우리 대화를 다른 개발자분들도 들으면 도움이 되지 않을까?" "혹시 재미있게 들어주시지 않을까?" 경력과 배경이 다른 두 개발자의 수다가 다른 누군가의 관점을 넓히고 새로운 인사이트가 될 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 줄레님은 비전공자로서 캐나다에서 성공적으로 개발자로 전향하셨고, 저는 전공자로서 조금 더 긴 세월 동안 국내외 실무 현장에서&nbsp;다양한 프로젝트를 경험했습니다. 서로 다른 두 사람이 같은 기술 주제를 각자 주니어와 시니어, 전공자와 비전공자의 관점을 바라보면서 때로는 현실적인 고민을, 때로는 기술적 깊이를 팟캐스트의 형태로 담아보려고 합니다. 영어권 프로그래밍 팟캐스트를 오래 들으면서 느낀 부러움도 있습니다. 영어로 된 개발 팟캐스트는 정말 다양하고 깊이가 있어 새로운 기술을 접하고 트렌드를 따라갈 때 큰 도움이 됩니다. 하지만 한국어로 진행되는 개발 팟캐스트는 손에 꼽을 만큼 적고, 꾸준히 운영되는 곳은 더욱 드뭅니다. 그래서 예전부터 "나는 프로그래머다"나 "44BITS"처럼 좋은 한국어 개발 팟캐스트가 더 많아졌으면 했고, 언젠가 직접 만들어보고 싶다는 마음도 있었습니다. 사실 아직 팟캐스트 녹음과 발행에 익숙하지 않고, 이런 류의 오디오 콘텐츠의 수요가 얼마나 되는지도 잘 모르겠습니다. 그럼에도 개발자분들이 출퇴근길이나 산책하면서 가볍게 들을 수 있는, 동시에 들을 만한 가치가 있는 이야기를 담아내고 싶습니다. 달레줄레가 한국어 프로그래밍 콘텐츠의 저변을 조금이라도 넓히는 데 기여할 수 있다면 정말 기쁠 것 같습니다. 달레줄레는 아이폰에서는 애플 팟캐스트, 안드로이드에서는 유튜브나 유튜브 뮤직, 스포티파이, 네이버 오디오클립, 팟빵 등을 통해 무료로 들으실 수 있습니다. 많은 관심과 응원 부탁드립니다. 그리고... 팟캐스트에 초대 손님으로 나오고 싶은 개발자 분들을 편하게 연락주세요! 😁 - Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/kr/podcast/%EB%8B%AC%EB%A0%88%EC%A4%84%EB%A0%88/id1632529597 - YouTube: https://youtube.com/playlist?list=PLapoeRAdKitf4M7HOGIDzwNtsfo6ZqO8W&amp;si=-qF5fpN5j7egv45U - Spotify: https://open.spotify.com/show/0b6RO7JD2DgGxVGRHN701H - AudioClip: https://audioclip.naver.com/channels/9977- Podbbang: https://www.podbbang.com/channels/1784466/

Apple 팟캐스트

📻 프로그래머를 위한 프로그래밍 팟캐스트, 달레줄레 🎙️

골빈해커 김진중 대표님과 함께 AI 시대 새롭게 요구되는 일과 조직의 변화, 그리고 변화의 기회를 탐구하는 라이브입니다!

[AI라이브] AI Native 회사의 일하는 방식으로 보는 일의 미래 챌린지 | 인프런 - 인프런

📝 AI가 Anthropic의 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는가

Anthropic의 이전 연구에서는 다양한 직종을 아우르며 노동 시장 전반을 살펴보았는데요. 이번에는 AI 기술의 가장 초기 도입자인 자신들을 더 상세히 조사하는 연구를 진행했습니다.

Anthropic 엔지니어 및 연구원 132명을 대상으로 한 설문조사 및 53건의 심층 정성 인터뷰를 진행하고, 사용 데이터를 분석하여 AI 활용이 Anthropic에서 업무를 어떻게 변화시키고 있는지를 파악했다고 합니다.

핵심만😉 간단히 보자면,

- 사용량과 생산성은 강한 상관관계를 보였으며, 파워 유저는 1년만에 생산성을 100% 이상 향상 시켰음

- 우선순위가 낮은, 유지보수를 위한 코드 리팩토링 같은, 사소한 문제를 해결하여 삶의 질을 향상시킴

- 모든 사람이 더욱 “풀스택”화되고 있음

이건 제가 최근 몇몇 대기업에서만 발표한 “AI Native 회사의 일하는 방식으로 보는 일의 미래”라는 강의에서 하던 말과 일치하네요.

[광고] 🤭 인프런에서 다음 주에 이 발표를 라이브로 진행합니다. 부끄러워서 선착순 300명만 ☺️ 다음 주에 만나요~*

https://www.inflearn.com/challenge/ai%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C-ai-native-%ED%9A%8C%EC%82%AC%EC%9D%98

🎁 자매품 - 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의

🎥 강의: https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin

📕 도서: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213362002

📝 AI가 Anthropic의 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는가 Anthropic의 이전 연구에서는 다양한 직종을 아우르며 노동 시장 전반을 살펴보았는데요. 이번에는 AI 기술의 가장 초기 도입자인 자신들을 더 상세히 조사하는 연구를 진행했습니다. Anthropic 엔지니어 및 연구원 132명을 대상으로 한 설문조사 및 53건의 심층 정성 인터뷰를 진행하고, 사용 데이터를 분석하여 AI 활용이 Anthropic에서 업무를 어떻게 변화시키고 있는지를 파악했다고 합니다. 핵심만😉 간단히 보자면, - 사용량과 생산성은 강한 상관관계를 보였으며, 파워 유저는 1년만에 생산성을 100% 이상 향상 시켰음 - 우선순위가 낮은, 유지보수를 위한 코드 리팩토링 같은, 사소한 문제를 해결하여 삶의 질을 향상시킴 - 모든 사람이 더욱 “풀스택”화되고 있음 이건 제가 최근 몇몇 대기업에서만 발표한 “AI Native 회사의 일하는 방식으로 보는 일의 미래”라는 강의에서 하던 말과 일치하네요. [광고] 🤭 인프런에서 다음 주에 이 발표를 라이브로 진행합니다. 부끄러워서 선착순 300명만 ☺️ 다음 주에 만나요~* https://www.inflearn.com/challenge/ai%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C-ai-native-%ED%9A%8C%EC%82%AC%EC%9D%98 🎁 자매품 - 최고의 프롬프트 엔지니어링 강의 🎥 강의: https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin 📕 도서: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213362002

인프런

📝 AI가 Anthropic의 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는가


고객까지 돌아서면 쿠팡의 편에 설 이는 정말 없습니다

쿠팡, 지금은 정말 피할 때가 아닙니다

1. 사상 최악의 유출 사태 속에서도 평온한 쿠팡 서비스 화면, 11월 30일 박대준 대표 명의의 사과문이 올라오긴 했으나 불과 이틀 만에 내려가면서 무책임한 대응이라는 비판이 이어지고 있음


2. 쿠팡이 ‘버티기 모드’를 택한 배경엔 적극적으로 해명하고 책임지는 것보다 침묵이 유리하다는 계산이 있었을 것, 주가 하락폭이 5% 남짓에 그쳤고 ‘소비자 이탈은 제한적일 것’이라는 월가 전망도 이를 뒷받침했을 것임


3. 더군다나 쿠팡이 논란에 휩싸인 건 처음이 아님, 그때마다 고개를 숙이기보다 어물쩍 넘기거나 당당히 맞서는 경우가 많았고 이는 고객의 압도적 지지를 자신한 선택이었음


4. 그러나 이번은 다름, 정보 유출 피해자가 바로 그 지지층인 고객이기 때문임, 대체재가 적은 서비스라도 고객 지지를 잃으면 동력은 약해지고 이는 카카오 사례에서도 확인된 바 있음


5. 그나마 다행인 점은 아직 뚜렷한 고객 이탈 조짐이 보이지 않는다는 것, 과거 최악의 개인정보 유출을 일으킨 SK텔레콤도 시장점유율 하락이 1%p 내에 그친 점을 보면 대규모 이탈 가능성은 상대적으로 낮음


6. 그럼에도 쿠팡이 기억해야 할 건 사업 구조상 ‘작은 이탈’도 치명상이 될 수 있다는 점임, 막대한 인프라 투자로 규모의 경제를 만들어 이익을 내는 모델이라 거래액이 일정 수준 아래로 떨어지면 과거의 천문학적 적자로 회귀할 수 있음


7. 어쩌면 이번에 ‘빛삭’된 사과문도 매일의 주문 수를 지키기 위한 고육지책이었을 수 있음


8. 하지만 이번 위기를 온전히 넘기려면 빠른 결단이 필요함, 책임과 보상을 머뭇거리면 신뢰 훼손이 장기화되고 한 번 꺼진 성장 엔진은 다시 켜기가 훨씬 어려울 테니


🥤트렌드라이트 구독하기
https://m.site.naver.com/1Ew5V

1. 사상 최악의 유출 사태 속에서도 평온한 쿠팡 서비스 화면, 11월 30일 박대준 대표 명의의 사과문이 올라오긴 했으나 불과 이틀 만에 내려가면서 무책임한 대응이라는 비판이 이어지고 있음 2. 쿠팡이 ‘버티기 모드’를 택한 배경엔 적극적으로 해명하고 책임지는 것보다 침묵이 유리하다는 계산이 있었을 것, 주가 하락폭이 5% 남짓에 그쳤고 ‘소비자 이탈은 제한적일 것’이라는 월가 전망도 이를 뒷받침했을 것임 3. 더군다나 쿠팡이 논란에 휩싸인 건 처음이 아님, 그때마다 고개를 숙이기보다 어물쩍 넘기거나 당당히 맞서는 경우가 많았고 이는 고객의 압도적 지지를 자신한 선택이었음 4. 그러나 이번은 다름, 정보 유출 피해자가 바로 그 지지층인 고객이기 때문임, 대체재가 적은 서비스라도 고객 지지를 잃으면 동력은 약해지고 이는 카카오 사례에서도 확인된 바 있음 5. 그나마 다행인 점은 아직 뚜렷한 고객 이탈 조짐이 보이지 않는다는 것, 과거 최악의 개인정보 유출을 일으킨 SK텔레콤도 시장점유율 하락이 1%p 내에 그친 점을 보면 대규모 이탈 가능성은 상대적으로 낮음 6. 그럼에도 쿠팡이 기억해야 할 건 사업 구조상 ‘작은 이탈’도 치명상이 될 수 있다는 점임, 막대한 인프라 투자로 규모의 경제를 만들어 이익을 내는 모델이라 거래액이 일정 수준 아래로 떨어지면 과거의 천문학적 적자로 회귀할 수 있음 7. 어쩌면 이번에 ‘빛삭’된 사과문도 매일의 주문 수를 지키기 위한 고육지책이었을 수 있음 8. 하지만 이번 위기를 온전히 넘기려면 빠른 결단이 필요함, 책임과 보상을 머뭇거리면 신뢰 훼손이 장기화되고 한 번 꺼진 성장 엔진은 다시 켜기가 훨씬 어려울 테니 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

stibee.com

🚀쿠팡, 지금은 정말 피할 때가 아닙니다

17년차 SW QA의 경험과 노하우, 지식을 바탕으로 테스팅의 의미와 방법을 공유하고, 실무 현장에서 업무 지식을 배울 기회가 없는 이들에게 도움을 주고자 한다.

Ruth Hyojin Nam의 브런치스토리

Brunch Story

[2부:적용편] 소프트웨어 테스팅에 AI 활용하기 2)

프로젝트의 결과물은 무형과 유형으로 구분할 수 있다. PM의 리더십, 이해관계자의 참여 수준, 팀워크, 신뢰는 무형의 결과물이다. 반면 프로젝트 계획서, 테스트 결과서와 같은 문서는 유형의 결과물에 해당한다.  ‘요구사항 변경결과서’처럼 고객과의 합의(무형)와 문서화된 기록(유형)이 결합된 형태도 존재한다.

프로젝트 수행 프로세스는 전사 차원의 공통 프로세스(가이드 포함)와,
 프로젝트 팀이 상황에 맞게 정의하는 프로젝트 단위 프로세스로 나누어진다.
 무형 결과물은 사람의 역량·태도·관계에 따라 달라지지만, 유형 결과물의 품질은 전사 프로세스의 가이드와 프로젝트 팀의 적용 수준에 따라 달라진다.

 즉, 프로세스에 따라 유형 결과물의 품질이 달라진다고 할 수 있다.
프로세스를 제대로 설계하려면 프로세스의 필요성, 프로세스가 만드는 낭비, 프로세스의 한계를 함께 이해해야 한다. 이 세 가지를 고려하지 못하면 프로세스는 협업을 돕는 장치가 아니라 불필요한 문서와 절차를 양산하는 장애물이 된다.

1) 기업에서는 프로젝트 수행 프로세스가 필요하다
기업은 동시에 여러 프로젝트를 수행하므로 개인 역량에만 의존하면 프로젝트마다 방식이 달라지고 의사소통과 품질 관리가 어려워진다. 프로세스가 필요한 구체적 이유는 다음과 같다.
• 동일한 문제 발생을 예방한다
 • 산출물의 품질 편차를 줄인다
 • 고객에게 체계적인 프로젝트 수행 방식을 제시해 신뢰를 높인다
 • PM·팀원의 성향 차이에 따른 위험을 완충한다
 • 프로젝트 초기의 혼란을 줄이고 공통된 기준을 제공한다
기업 규모가 커질수록 개인·상황·고객의 다양성이 증가하기 때문에
 표준 프로세스는 더욱 중요해진다. 프로세스는 다양성을 억압하는 것이 아니라
 유형 결과물의 품질을 일정 수준 이상으로 유지하는 안전장치다.

2) 프로세스는 성공을 보장하지는 못하지만, 실패 확률을 줄인다
프로세스가 없다고 가정하면, 다음 장점들이 사라지는 것을 쉽게 떠올릴 수 있다.
• 리스크가 늦게 발견된다
 • 일정·공수 추정의 신뢰도가 낮아진다
 • PM의 역량 편차가 조직 리스크로 확대된다
 • 협업·소통 기준이 사라진다
 • 유사한 실패가 반복된다
즉, 프로세스는 성공을 만들지는 못하지만 실패 반복을 예방하는 체계다.

3) 잘못된 프로세스는 낭비를 만든다
전사 차원의 프로세스는 필요하지만, 잘못 설계되면 현장에서 다음과 같은 낭비가 발생한다.
• 승인 절차가 복잡해 의사결정이 늦어짐
 • 보고서 작성이 늘어나 실제 업무 시간이 감소
 • 산출물은 많지만 실제 품질은 개선되지 않음
이러한 낭비는 ‘불필요한 작업을 수행할 때’, ‘필요한 작업을 부적절한 형식으로 수행할 때’ 발생한다. 활용도가 낮은 개발 산출물 작성은 불필요한 작업의 대표적인 예이며, 과도하게 복잡한 요구사항 변경요청서는 부적절한 형식의 예이다.

4) 불필요한 프로세스가 생기는 이유는 ‘통제에 대한 맹신’과 ‘결과에 대한 불안감’ 때문이다
프로세스는 품질을 확보하기 위한 도구지만 통제를 위한 수단으로 변질되면 낭비로 이어진다.

- 통제에 대한 맹신
문제가 생길 때마다 절차를 강화하면 초기에는 효과가 있어 보이지만 시간이 지나면서 본질은 잊혀지고 형식적 수행하는 화석과 같은 프로세스가 된다.
• 일정 지연 → 보고 절차 추가
 • 품질 문제 → 검증 문서 추가
 • 고객 클레임 → 승인 단계 추가
이런 방식은 문제 해결보다 절차 강화로 대응하는 패턴이며 ‘사람보다 프로세스를 더 신뢰하는 문화’를 만든다. 결과적으로 사고를 예방하기 위해 만든 프로세스가 문제를 해결하지도 못하고 현장만  불편하게 만든다.
 
- 결과에 대한 불안감
불확실성을 줄이고 책임을 회피하기 위한 심리 때문에 문서, 검토, 승인 절차가 과도하게 증가한다.
• 문제가 발생할까 걱정 → 더 많은 상황을 고려한 문서 작성  
 • 책임 회피 → 근거 자료를 과도하게 모음
 • PM 불신 → 검토절차 강화 
결론적으로 불필요한 프로세스는 ‘사고를 막기 위한 것’으로 위장하지만, 실제로는 ‘불안을 달래기 위한 것’이다. 통제에 대한 맹신은 “절차가 늘면 품질이 좋아진다”는 착각을 만든다. 결과에 대한 불안감은 “문서를 더 많이 남겨야 안전하다”는 심리를 만든다. 이 두 가지가 합쳐지면 프로세스는 결과물을 만드는 수단이 아니라 목적처럼 오해되는 상황이 된다.
 
5) 프로세스만으로 성공을 보장할 수는 없다
프로세스는 고객의 성향·조직 정치·PM의 판단력·리더십·팀워크·외부 환경 등을 대체할 수 없다. 주요 성공 요인은 대부분 사람에 의해 결정된다.
그러나 프로세스가 미흡하면 PM과 팀은 자신의 역량을 제대로 발휘하기 어렵다.
 즉, 프로세스는 성공의 충분조건은 아니지만, 성공을 위한 기반 조건이다.
 
==============================
기업 PM 교육 또는 프로젝트 관리 성숙도 향상에 관심이 있는 분께서는 아래로 문의하시면 연락드리겠습니다.
https://www.notion.so/PM-2c23fcbfd93180539098fcbfeb39faf4

프로젝트의 결과물은 무형과 유형으로 구분할 수 있다. PM의 리더십, 이해관계자의 참여 수준, 팀워크, 신뢰는 무형의 결과물이다. 반면 프로젝트 계획서, 테스트 결과서와 같은 문서는 유형의 결과물에 해당한다. &nbsp;‘요구사항 변경결과서’처럼 고객과의 합의(무형)와 문서화된 기록(유형)이 결합된 형태도 존재한다. 프로젝트 수행 프로세스는 전사 차원의 공통 프로세스(가이드 포함)와, &nbsp;프로젝트 팀이 상황에 맞게 정의하는 프로젝트 단위 프로세스로 나누어진다. &nbsp;무형 결과물은 사람의 역량·태도·관계에 따라 달라지지만, 유형 결과물의 품질은 전사 프로세스의 가이드와 프로젝트 팀의 적용 수준에 따라 달라진다. &nbsp;즉, 프로세스에 따라 유형 결과물의 품질이 달라진다고 할 수 있다.프로세스를 제대로 설계하려면 프로세스의 필요성, 프로세스가 만드는 낭비, 프로세스의 한계를 함께 이해해야 한다. 이 세 가지를 고려하지 못하면 프로세스는 협업을 돕는 장치가 아니라 불필요한 문서와 절차를 양산하는 장애물이 된다. 1)&nbsp;기업에서는 프로젝트 수행 프로세스가 필요하다기업은 동시에 여러 프로젝트를 수행하므로 개인 역량에만 의존하면 프로젝트마다 방식이 달라지고 의사소통과 품질 관리가 어려워진다. 프로세스가 필요한 구체적 이유는 다음과 같다.• 동일한 문제 발생을 예방한다 &nbsp;• 산출물의 품질 편차를 줄인다 &nbsp;• 고객에게 체계적인 프로젝트 수행 방식을 제시해 신뢰를 높인다 &nbsp;• PM·팀원의 성향 차이에 따른 위험을 완충한다 &nbsp;• 프로젝트 초기의 혼란을 줄이고 공통된 기준을 제공한다기업 규모가 커질수록 개인·상황·고객의 다양성이 증가하기 때문에 &nbsp;표준 프로세스는 더욱 중요해진다. 프로세스는 다양성을 억압하는 것이 아니라 &nbsp;유형 결과물의 품질을 일정 수준 이상으로 유지하는 안전장치다. 2)&nbsp;프로세스는 성공을 보장하지는 못하지만, 실패 확률을 줄인다프로세스가 없다고 가정하면, 다음 장점들이 사라지는 것을 쉽게 떠올릴 수 있다.• 리스크가 늦게 발견된다 &nbsp;• 일정·공수 추정의 신뢰도가 낮아진다 &nbsp;• PM의 역량 편차가 조직 리스크로 확대된다 &nbsp;• 협업·소통 기준이 사라진다 &nbsp;• 유사한 실패가 반복된다즉, 프로세스는 성공을 만들지는 못하지만 실패 반복을 예방하는 체계다. 3)&nbsp;잘못된 프로세스는 낭비를 만든다전사 차원의 프로세스는 필요하지만, 잘못 설계되면 현장에서 다음과 같은 낭비가 발생한다.• 승인 절차가 복잡해 의사결정이 늦어짐 &nbsp;• 보고서 작성이 늘어나 실제 업무 시간이 감소 &nbsp;• 산출물은 많지만 실제 품질은 개선되지 않음이러한 낭비는 ‘불필요한 작업을 수행할 때’, ‘필요한 작업을 부적절한 형식으로 수행할 때’ 발생한다. 활용도가 낮은 개발 산출물 작성은 불필요한 작업의 대표적인 예이며, 과도하게 복잡한 요구사항 변경요청서는 부적절한 형식의 예이다. 4)&nbsp;불필요한 프로세스가 생기는 이유는 ‘통제에 대한 맹신’과 ‘결과에 대한 불안감’ 때문이다프로세스는 품질을 확보하기 위한 도구지만 통제를 위한 수단으로 변질되면 낭비로 이어진다. - 통제에 대한 맹신문제가 생길 때마다 절차를 강화하면 초기에는 효과가 있어 보이지만 시간이 지나면서 본질은 잊혀지고 형식적 수행하는 화석과 같은 프로세스가 된다.• 일정 지연 → 보고 절차 추가 &nbsp;• 품질 문제 → 검증 문서 추가 &nbsp;• 고객 클레임 → 승인 단계 추가이런 방식은 문제 해결보다 절차 강화로 대응하는 패턴이며 ‘사람보다 프로세스를 더 신뢰하는 문화’를 만든다. 결과적으로 사고를 예방하기 위해 만든 프로세스가 문제를 해결하지도 못하고 현장만 &nbsp;불편하게 만든다.&nbsp;- 결과에 대한 불안감불확실성을 줄이고 책임을 회피하기 위한 심리 때문에 문서, 검토, 승인 절차가 과도하게 증가한다.• 문제가 발생할까 걱정 → 더 많은 상황을 고려한 문서 작성 &nbsp; &nbsp;• 책임 회피 → 근거 자료를 과도하게 모음 &nbsp;• PM 불신 → 검토절차 강화&nbsp;결론적으로 불필요한 프로세스는 ‘사고를 막기 위한 것’으로 위장하지만, 실제로는 ‘불안을 달래기 위한 것’이다. 통제에 대한 맹신은 “절차가 늘면 품질이 좋아진다”는 착각을 만든다. 결과에 대한 불안감은 “문서를 더 많이 남겨야 안전하다”는 심리를 만든다. 이 두 가지가 합쳐지면 프로세스는 결과물을 만드는 수단이 아니라 목적처럼 오해되는 상황이 된다.&nbsp;5)&nbsp;프로세스만으로 성공을 보장할 수는 없다프로세스는 고객의 성향·조직 정치·PM의 판단력·리더십·팀워크·외부 환경 등을 대체할 수 없다. 주요 성공 요인은 대부분 사람에 의해 결정된다.그러나 프로세스가 미흡하면 PM과 팀은 자신의 역량을 제대로 발휘하기 어렵다. &nbsp;즉, 프로세스는 성공의 충분조건은 아니지만, 성공을 위한 기반 조건이다.&nbsp;==============================기업 PM 교육 또는 프로젝트 관리 성숙도 향상에 관심이 있는 분께서는 아래로 문의하시면 연락드리겠습니다.https://www.notion.so/PM-2c23fcbfd93180539098fcbfeb39faf4

프로세스는 성공을 만들지 못하지만, 실패를 줄인다

Blaybus에서 주최하는 공모전 액티비티

실무진 검증 과제 기반 통신3사 마케팅전략 공모전

실무진 검증 과제 기반 | 통신3사 마케팅전략 공모전 (~12/26)

“본 과제는 마케팅 본부에서 논의되는 이슈를 매우 현실적으로 반영하고 있습니다.”
"향후 서류나 면접 단에서 강한 인상을 줄 수 있을 거 같습니다."
-통신사 실무진 추천사 중-

열심히 참가한 대외활동, 공모전이 실무진에게 정말 매력적으로 보일지 고민이었다면?
Blaybus에서 가고 싶은 기업의 실무진이 직접 검증한 과제로 공모전에 도전해요!

링크> https://www.blaybus.com/activities/600/landing

🔥공모전 주제
통신3사 중 하나를 선택하여 마케팅 전략 수립
*세부 주제와 추천사 전문은 온라인 킥오프에서 공개

🙋모집 대상
- 개인 또는 팀(최대 5인)

📅진행 일정
- 모집 마감: 2025년 12월 26일(금)
- 온라인 킥오프: 2025년 12월 28일(일) 21시
- 수행 기간: 2025년 12월 29일(월) ~ 2026년 1월 7일(수)

✨참가 혜택
- 실무진이 직접 검증한 직무 과제 참여
- 실무진이 직접 작성한 과제 추천사 제공
- 완주 시 공모전 참가 인증서와 과제 해설서 제공

🏅시상 내역
- 대상 1팀, 최우수상 1팀, 우수상 1팀
- 상장 + 심사평 + 역량포트폴리오 발급

실무진 검증 과제 기반 | 통신3사 마케팅전략 공모전 (~12/26) “본 과제는 마케팅 본부에서 논의되는 이슈를 매우 현실적으로 반영하고 있습니다.” "향후 서류나 면접 단에서 강한 인상을 줄 수 있을 거 같습니다." -통신사 실무진 추천사 중- 열심히 참가한 대외활동, 공모전이 실무진에게 정말 매력적으로 보일지 고민이었다면? Blaybus에서 가고 싶은 기업의 실무진이 직접 검증한 과제로 공모전에 도전해요! 링크&gt; https://www.blaybus.com/activities/600/landing 🔥공모전 주제 통신3사 중 하나를 선택하여 마케팅 전략 수립 *세부 주제와 추천사 전문은 온라인 킥오프에서 공개 🙋모집 대상 - 개인 또는 팀(최대 5인) 📅진행 일정 - 모집 마감: 2025년 12월 26일(금) - 온라인 킥오프: 2025년 12월 28일(일) 21시 - 수행 기간: 2025년 12월 29일(월) ~ 2026년 1월 7일(수) ✨참가 혜택 - 실무진이 직접 검증한 직무 과제 참여 - 실무진이 직접 작성한 과제 추천사 제공 - 완주 시 공모전 참가 인증서와 과제 해설서 제공 🏅시상 내역 - 대상 1팀, 최우수상 1팀, 우수상 1팀 - 상장 + 심사평 + 역량포트폴리오 발급

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실무진 검증 과제 기반 | 통신3사 마케팅전략 공모전 (~12/2

취업이나 이직 노하우를 묻는 질문에 저는 가이드를 줄 뿐, 구체적인 고민이나 노력은 질문하는 분이 직접 찾아야 한다고 조언합니다. 제 가이드에 공감하며 이해가 되었다고 말씀해주시는 분도 계시지만, 고개를 갸우뚱하며 "그래서 구체적으로 무엇을 어떻게 하라는 건지 모르겠다"며 더 구체적인 피드백을 요구하시는 분도 계십니다.


구체적인 방법을 묻는 질문에 방향만 제시하는 이유는, 방법보다 방향이 더 중요하기 때문입니다. 어디서 무엇을 하면 좋을지 따져보는 것보다 왜 해야 하는지 고민하는 시간이 필요합니다. 목적지에 도달하려면 방향을 바로잡고 나아가야 합니다. 아무리 편리하고 빠른 교통수단을 이용하더라도 방향이 잘못되면 목적지에 도착할 수 없습니다.


방향을 제대로 알게 되면, 자신이 무엇을 해야 하는지 자연스럽게 깨닫게 됩니다. 그래서 성인 군자와 성공한 사람들은 모두 목적과 목표가 중요하다고 이야기합니다. 모두 방향을 가리키고 있는 것입니다. 하지만 사람들은 방향보다 방법에 더 관심이 많고 중요하게 생각합니다. 방향은 눈에 보이지 않지만, 방법은 손에 잡힐 듯 보이기 때문입니다.


그래서 족집게 과외처럼 정답을 알려주는 것을 좋아합니다. 미신을 믿더라도 미래를 잘 맞추는 용한 점쟁이가 더 인기가 높습니다. 알 수 없는 미래에 잘 먹고 잘살 수 있는 방법이 궁금하기 때문입니다. 그러나 방법은 방향으로 나아가는 도구일 뿐, 궁극적인 해결책이 될 수 없습니다.


미국 실리콘밸리 빅테크 기업들의 성공 방정식을 모방하려는 국내 스타트업이 많았습니다. 따라만 하면 그들처럼 성공할 수 있다고 믿고 방법을 모방한 것입니다. 그래서 성공한 기업이 있는지 모르겠습니다. 제 짧고 얕은 경험에 의하면 그들의 방법은 우리에게 맞지 않았습니다. 방향이 달랐던 것입니다.


부모도 자녀에게 방법을 알려주는 것이 훌륭한 교육관은 아닐 겁니다. 고기를 잡아다 주는 것도 좋지 않지만, 고기 잡는 방법을 알려주는 것도 별로입니다. 어디에 고기가 많은지 방향만 알려주면 자녀가 고민 끝에 알아서 잘 잡아낼 것입니다.


AI 도구를 잘 활용하는 사람이 성공할 수 있다고 이야기합니다. 저는 반대합니다. AI 도구는 사용할수록 생각하는 힘이 떨어진다고 믿습니다. 혼자 끙끙 앓으며 고민하다가 방향이 맞는지 조언 정도는 구하면 좋다고 생각합니다. 생산성이라는 핑계로 고민도 하지 않고 통째로 AI 도구에게 일을 맡기는 건 바보로 가는 지름길입니다. 이제 TV 많이 보면 바보 되는 게 아니라 AI 도구 많이 사용하면 바보 된다고 해야겠습니다.


직업과 일자리는 꿈을 이루는 방법입니다. 그만둬야 하나 고민이 된다면 방향을 생각해보세요. 이 일을 여기서 지속하는 것이 맞는지 틀렸는지 판단하는 것이 꿈에 가까워지는 길입니다. 방향이 틀렸다면 하루빨리 돌이켜야 합니다. 제가 가진 나쁜 습관 중 하나는 길을 잘 모르면서 감각적으로 끌리는 곳으로 향하는 것입니다. 그렇게 한참을 걷다가 잘못된 길이라는 것을 깨달았을 땐, 이미 멀리 와서 다시 돌이키기 힘든 상황을 맞이한 경험이 많습니다.


오늘 방향을 고민하고 있다면 참 잘하고 계신 겁니다. 누가 뭐래도 방향은 자기 자신이 가장 잘 알고 있습니다. 우뚝 서서 맞는 방향으로 뚜벅뚜벅 걸어가는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.

﻿취업이나 이직 노하우를 묻는 질문에 저는 가이드를 줄 뿐, 구체적인 고민이나 노력은 질문하는 분이 직접 찾아야 한다고 조언합니다. 제 가이드에 공감하며 이해가 되었다고 말씀해주시는 분도 계시지만, 고개를 갸우뚱하며 "그래서 구체적으로 무엇을 어떻게 하라는 건지 모르겠다"며 더 구체적인 피드백을 요구하시는 분도 계십니다. 구체적인 방법을 묻는 질문에 방향만 제시하는 이유는, 방법보다 방향이 더 중요하기 때문입니다. 어디서 무엇을 하면 좋을지 따져보는 것보다 왜 해야 하는지 고민하는 시간이 필요합니다. 목적지에 도달하려면 방향을 바로잡고 나아가야 합니다. 아무리 편리하고 빠른 교통수단을 이용하더라도 방향이 잘못되면 목적지에 도착할 수 없습니다. 방향을 제대로 알게 되면, 자신이 무엇을 해야 하는지 자연스럽게 깨닫게 됩니다. 그래서 성인 군자와 성공한 사람들은 모두 목적과 목표가 중요하다고 이야기합니다. 모두 방향을 가리키고 있는 것입니다. 하지만 사람들은 방향보다 방법에 더 관심이 많고 중요하게 생각합니다. 방향은 눈에 보이지 않지만, 방법은 손에 잡힐 듯 보이기 때문입니다. 그래서 족집게 과외처럼 정답을 알려주는 것을 좋아합니다. 미신을 믿더라도 미래를 잘 맞추는 용한 점쟁이가 더 인기가 높습니다. 알 수 없는 미래에 잘 먹고 잘살 수 있는 방법이 궁금하기 때문입니다. 그러나 방법은 방향으로 나아가는 도구일 뿐, 궁극적인 해결책이 될 수 없습니다. 미국 실리콘밸리 빅테크 기업들의 성공 방정식을 모방하려는 국내 스타트업이 많았습니다. 따라만 하면 그들처럼 성공할 수 있다고 믿고 방법을 모방한 것입니다. 그래서 성공한 기업이 있는지 모르겠습니다. 제 짧고 얕은 경험에 의하면 그들의 방법은 우리에게 맞지 않았습니다. 방향이 달랐던 것입니다. 부모도 자녀에게 방법을 알려주는 것이 훌륭한 교육관은 아닐 겁니다. 고기를 잡아다 주는 것도 좋지 않지만, 고기 잡는 방법을 알려주는 것도 별로입니다. 어디에 고기가 많은지 방향만 알려주면 자녀가 고민 끝에 알아서 잘 잡아낼 것입니다. AI 도구를 잘 활용하는 사람이 성공할 수 있다고 이야기합니다. 저는 반대합니다. AI 도구는 사용할수록 생각하는 힘이 떨어진다고 믿습니다. 혼자 끙끙 앓으며 고민하다가 방향이 맞는지 조언 정도는 구하면 좋다고 생각합니다. 생산성이라는 핑계로 고민도 하지 않고 통째로 AI 도구에게 일을 맡기는 건 바보로 가는 지름길입니다. 이제 TV 많이 보면 바보 되는 게 아니라 AI 도구 많이 사용하면 바보 된다고 해야겠습니다. 직업과 일자리는 꿈을 이루는 방법입니다. 그만둬야 하나 고민이 된다면 방향을 생각해보세요. 이 일을 여기서 지속하는 것이 맞는지 틀렸는지 판단하는 것이 꿈에 가까워지는 길입니다. 방향이 틀렸다면 하루빨리 돌이켜야 합니다. 제가 가진 나쁜 습관 중 하나는 길을 잘 모르면서 감각적으로 끌리는 곳으로 향하는 것입니다. 그렇게 한참을 걷다가 잘못된 길이라는 것을 깨달았을 땐, 이미 멀리 와서 다시 돌이키기 힘든 상황을 맞이한 경험이 많습니다. 오늘 방향을 고민하고 있다면 참 잘하고 계신 겁니다. 누가 뭐래도 방향은 자기 자신이 가장 잘 알고 있습니다. 우뚝 서서 맞는 방향으로 뚜벅뚜벅 걸어가는 우리가 되길 진심으로 응원합니다.﻿

방법보다 방향이 중요해요

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Apple Event - September 12

어떻게 브랜드를 알리고, 어떻게 제품과 기능을 설명하고 또 자신들의 고객(혹은 잠재적 고객)을 대상으로 어떤 스토리텔링을 해야하는지 애플보다 명확하게 인지하고 있는 회사는 없다고 봐도 무방하다. 애플이 만들어내는 모든 이벤트 영상은 그 자체로 완벽한 브랜딩이다. 

특히 인트로에 애플워치의 건강관리 기능을 통해 위기상황을 넘기고 목숨까지 지켜낸 고객들의 사례를 넣은 것은 정말 애플스러운 시작이었음

https://www.youtube.com/live/ZiP1l7jlIIA?si=jTUy9CqOd1rxZsD6

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조무영

소프트웨어 엔지니어

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3개의 회사를 창업했고, 1개의 회사를 카카오에 매각했습니다.
디자인으로 스타트업을 돕는일을 하면서 AI에 대한 뉴스레터를 씁니다.

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