얼마 전에 전해드린 Bun 인수 소식에 이어, 오늘 또 하나의 중요한 발표가 나왔습니다. Anthropic이 자사의 핵심 기술인 MCP(Model Context Protocol)를 완전한 오픈소스로 기증하고, Linux Foundation 산하에 Agentic AI Foundation(AAIF)이라는 새로운 비영리 재단을 설립한다고 합니다.

MCP는 AI 에이전트가 외부 도구, 데이터, 애플리케이션과 안전하고 일관된 방식으로 상호작용하도록 해주는 개방형 프로토콜입니다. 공개된 지 1년여 만에 ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Coded와 같은 AI 도구들이 이미 MCP를 채택하였습니다. 다양한 언어의 SDK가 지원되면서 생태계는 계속 확장하고 있으며, 공식 발표에 따르면 현재 10,000개 이상의 공개 MCP 서버가 있다고 합니다.

이번 기증을 통해 MCP는 이제 특정 기업에 종속된 기술이 아닌, AI 개발 커뮤니티 전체가 함께 발전시켜 나갈 오픈 표준으로 거듭나게 되었습니다. Anthropic, Block, OpenAI가 공동 설립한 AAIF 재단에는 Google, Microsoft, AWS, Cloudflare, Bloomberg 등 다양한 기업이 참여합니다. 이는 MCP의 미래가 단일 회사가 아닌 개방형 거버넌스 모델로 이동하고 있다는 것을 보여줍니다.

그동안 MCP는 개발 과정을 공개적으로 진행해왔고, 기술 사양과 의사 결정 역시 GitHub에서 공유해 왔습니다. Linux 재단으로의 편입은 이러한 방향성을 한 단계 더 확장하는 것이며, 기술 표준화 과정 자체가 더욱 중립적이고 커뮤니티 중심적인 구조로 전환될 것으로 보입니다. 단순한 기술 기증을 넘어 AI 시대의 진정한 오픈 표준이 되겠다는 의지가 느껴지는 결정이었습니다.

앞으로 MCP가 어떻게 진화할지는 아직 아무도 단정할 수는 없을 것입니다. 하지만 분명한 것은, MCP가 이제 특정 회사의 전략적 자산이 아닌 AI 생태계 전체를 위한 표준 프로토콜로 나아가고 있다는 점입니다. 오픈소스의 가치를 지지하는 개발자로서 이러한 개방형 생태계의 흐름이 반갑게 다가옵니다.

https://www.anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-establishing-of-the-agentic-ai-foundation

얼마 전에 전해드린 Bun 인수 소식에 이어, 오늘 또 하나의 중요한 발표가 나왔습니다. Anthropic이 자사의 핵심 기술인 MCP(Model Context Protocol)를 완전한 오픈소스로 기증하고, Linux Foundation 산하에 Agentic AI Foundation(AAIF)이라는 새로운 비영리 재단을 설립한다고 합니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 도구, 데이터, 애플리케이션과 안전하고 일관된 방식으로 상호작용하도록 해주는 개방형 프로토콜입니다. 공개된 지 1년여 만에 ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Coded와 같은 AI 도구들이 이미 MCP를 채택하였습니다. 다양한 언어의 SDK가 지원되면서 생태계는 계속 확장하고 있으며, 공식 발표에 따르면&nbsp;현재 10,000개 이상의 공개 MCP 서버가 있다고 합니다. 이번 기증을 통해 MCP는 이제 특정 기업에 종속된 기술이 아닌, AI 개발 커뮤니티 전체가 함께 발전시켜 나갈 오픈 표준으로 거듭나게 되었습니다. Anthropic, Block, OpenAI가 공동 설립한 AAIF 재단에는 Google, Microsoft, AWS, Cloudflare, Bloomberg 등 다양한 기업이 참여합니다. 이는 MCP의 미래가 단일 회사가 아닌 개방형 거버넌스 모델로 이동하고 있다는 것을 보여줍니다. 그동안 MCP는 개발 과정을 공개적으로 진행해왔고, 기술 사양과 의사 결정 역시 GitHub에서 공유해 왔습니다.&nbsp;Linux 재단으로의 편입은 이러한 방향성을 한 단계 더 확장하는 것이며, 기술 표준화 과정 자체가 더욱 중립적이고 커뮤니티 중심적인 구조로 전환될 것으로 보입니다. 단순한 기술 기증을 넘어 AI 시대의 진정한 오픈 표준이 되겠다는 의지가 느껴지는 결정이었습니다. 앞으로 MCP가 어떻게 진화할지는 아직 아무도 단정할 수는 없을 것입니다. 하지만 분명한 것은, MCP가 이제 특정 회사의 전략적 자산이 아닌 AI 생태계 전체를 위한 표준 프로토콜로 나아가고 있다는 점입니다. 오픈소스의 가치를 지지하는 개발자로서 이러한 개방형 생태계의 흐름이 반갑게 다가옵니다. https://www.anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-establishing-of-the-agentic-ai-foundation

Anthropic이 MCP를 Linux 재단에 기증하였습니다! 🎁

지난 주에 소프트웨어 개발자로서 너무 부끄러운 실수를 했습니다. 비슷한 일이 오픈소스 생태계에서 다시는 일어나지 않기를 바라는 마음으로 제가 겪은 경험과 그 과정에서 뉘우친 점을 공유합니다. 이 글이 AI 코딩 도구를 사용하는 분들께 작은 경각심이라도 되었으면 좋겠습니다.

프로젝트에서 오픈소스 라이브러리를 사용하다가 문제가 발생했습니다. Claude Code에게 물어봤더니 라이브러리 자체의 문제라며, 원인 분석부터 재현 코드, 버그 수정과 테스트 코드까지 순식간에 만들어주더군요. AI의 능력에 감탄하며 그 내용을 의심없이 그대로 해당 라이브러리 저장소에 이슈와 PR로 올렸습니다. AI가 없던 시절에는 이런 문제가 발생하면 며칠씩 쩔쩔매고는 했는데, 시간을 크게 절약한 것 같아 흐뭇하기까지 했습니다.

하지만 다음 날 메인테이너로부터 전혀 예상하지 못한 답변을 받았습니다. 제가 올린 이슈의 코드가 실행조차 되지 않는다는 것이었습니다. 코드를 고쳐 실행해봐도 버그는 전혀 재현되지 않는다는 내용이었습니다. 놀란 마음으로 제가 올린 코드를 직접 실행해보니 컴파일조차 되지 않더군요. 제가 얼마나 어처구니없는 일을 저지른 건지... 눈앞이 캄캄해졌습니다.

결국 저는 AI가 만들어낸 허위 버그를 사실처럼 올린 셈이었고, 메인테이너분께서는 그것을 확인하고 환각임을 밝혀내느라 많은 시간을 허비해야 했습니다. 하필이면 갓 태어난 아이와 시간을 보내야 하는 중요한 시기셨는데, 제 무책임한 기여가 그 귀한 시간을 앗아가고 말았습니다.

같은 아빠로서 그 마음이 어떤지 알기에 더욱 죄송스러웠고, 오랫동안 오픈소스의 가치를 지지해온 개발자로서 쥐구멍에라도 숨고 싶었습니다. 오픈소스 생태계에 도움이 되기는커녕 오히려 피해를 드리는 행동을 저지르고 말았다는 사실에 일주일 내내 마음이 무거웠습니다. 그래서 저의 잘못을 숨기기보다 이렇게 공유하고 용서를 구하는 것이 제가 할 수 있는 최소한의 도리라 느꼈습니다.

돌이켜보면 저는 여러 함정에 빠졌습니다. AI가 확신에 찬 어조로 "버그는 여기서 발생하고 해결책은 이겁니다"라고 단언하기에 저도 모르게 그냥 믿게 되었습니다. 제가 해당 라이브러리의 내부를 잘 모르다보니 오히려 AI를 더 신뢰했던 것 같습니다. 게다가 AI가 작성해준 코드와 테스트는 너무 그럴듯해 보였고 "설마 틀리겠어?"라는 안일함이 생겼습니다. 제가 몇 분만 썼으면 사전에 검증하고 충분히 예방할 수 있던 일인데, 결국 제 무책임함으로 메인테이너의 수십 분을 낭비하게 만들었습니다.

저는 메인테이너분께 제 과오를 있는 그대로 설명하고 사과드렸고, 오히려 솔직하게 인정해줘서 고맙다며 제 사과를 받아주셨습니다. 하지만 저는 정말 운이 좋았을 뿐, 사실 더 많은 질책과 비판을 받아도 할 말이 없는 무례를 범했다고 생각합니다. 모든 메인테이너가 이렇게 너그럽기를 기대할 수도 없고, 그래야 할 의무도 없습니다. 이와 같은 일 하나로 오픈소스 생태계에 부정적인 영향을 줄 수도 있다고 생각합니다.

오픈소스는 누군가의 자발적인 선의와 제한된 시간을 모아 쌓아올린 신뢰 기반의 생태계입니다. 이슈나 PR이 올라오면 메인테이너는 "이 사람이 최소한의 검증은 했겠지"라는 믿음으로 시간을 투자합니다. 코드 리뷰도, 피드백도, 모두 기여자가 진지하게 노력했다는 전제 아래 이루어집니다. 그런데 AI 도구가 몇 초 만에 그럴듯한 이슈와 PR을 만들어내면서 이 신뢰가 흔들리고 있습니다. 무책임한 기여가 만들어낸 잡음을 걸러내는 데 낭비되는 시간은 메인테이너에게 큰 기회비용이며 프로젝트에도 손실을 초래합니다. 이런 경험이 반복되면, 안 그래도 열악한 환경에서 헌신하고 있는 메인테이너들은 더욱 지칠 수밖에 없고, 결국 오픈소스 생태계 전체가 약해질 것입니다.

AI 코딩 도구는 분명 강력합니다. 하지만 그 강력함이 검증 없이 사용될 때 누군가에게 피해로 돌아갈 수 있다는 사실을 이번에 깊이 깨달았습니다. AI를 맹신하는 순간 개발자로서의 역할을 소홀히 하게 되고, 그 피해는 결국 다른 사람에게 전가될 수 있습니다. 이번 일을 계기로, AI가 코드를 대신 써줄 수는 있어도 책임만큼은 끝까지 인간의 몫이라는 사실을 절대 잊지 않으려 합니다.

이번 일로 불쾌함과 좌절감을 느끼셨을 메인테이너분께 다시 한번 진심으로 사과드립니다. 또한 리뷰할 가치조차 없는 제 PR에 소중한 시간을 내어 따끔한 피드백을 남겨주신 점도 깊이 감사드립니다. 개발자로서 다시는 이런 무책임한 실수를 반복하지 않겠습니다.

여러분, AI를 사용하는 것은 개발자의 자유이지만 그 결과로 발생하는 영향에 대한 책임은 온전히 우리에게 있습니다. 오픈소스에 기여하실 때 AI가 만들어낸 코드는 반드시 스스로 검증하시고, 메인테이너의 시간을 절대 가볍게 여기지 말아주세요. 함께 노력해 더 건강하고 성숙한 오픈소스 생태계를 지켜나갔으면 좋겠습니다.

지난 주에 소프트웨어 개발자로서 너무 부끄러운 실수를 했습니다. 비슷한 일이 오픈소스 생태계에서 다시는 일어나지 않기를 바라는 마음으로 제가 겪은 경험과 그 과정에서 뉘우친 점을 공유합니다. 이 글이 AI 코딩 도구를 사용하는 분들께 작은 경각심이라도 되었으면 좋겠습니다. 프로젝트에서 오픈소스 라이브러리를 사용하다가 문제가 발생했습니다. Claude Code에게 물어봤더니 라이브러리 자체의 문제라며, 원인 분석부터 재현 코드, 버그 수정과 테스트 코드까지 순식간에 만들어주더군요. AI의 능력에 감탄하며 그 내용을 의심없이 그대로 해당 라이브러리 저장소에 이슈와 PR로 올렸습니다. AI가 없던 시절에는 이런 문제가 발생하면 며칠씩 쩔쩔매고는 했는데, 시간을 크게 절약한 것 같아 흐뭇하기까지 했습니다. 하지만 다음 날 메인테이너로부터 전혀 예상하지 못한 답변을 받았습니다.&nbsp;제가 올린 이슈의 코드가 실행조차 되지 않는다는 것이었습니다. 코드를 고쳐 실행해봐도 버그는 전혀 재현되지 않는다는 내용이었습니다. 놀란 마음으로 제가 올린 코드를 직접 실행해보니 컴파일조차 되지 않더군요. 제가 얼마나 어처구니없는 일을 저지른 건지... 눈앞이 캄캄해졌습니다. 결국 저는 AI가 만들어낸 허위 버그를 사실처럼 올린 셈이었고, 메인테이너분께서는 그것을 확인하고 환각임을 밝혀내느라 많은 시간을 허비해야 했습니다. 하필이면 갓 태어난 아이와 시간을 보내야 하는 중요한 시기셨는데, 제 무책임한 기여가 그 귀한 시간을 앗아가고 말았습니다. 같은 아빠로서 그 마음이 어떤지 알기에 더욱 죄송스러웠고, 오랫동안 오픈소스의 가치를 지지해온 개발자로서 쥐구멍에라도 숨고 싶었습니다. 오픈소스 생태계에 도움이 되기는커녕 오히려 피해를 드리는 행동을 저지르고 말았다는 사실에 일주일 내내 마음이 무거웠습니다. 그래서 저의 잘못을 숨기기보다 이렇게 공유하고 용서를 구하는 것이 제가 할 수 있는 최소한의 도리라 느꼈습니다. 돌이켜보면 저는 여러 함정에 빠졌습니다. AI가 확신에 찬 어조로 "버그는 여기서 발생하고 해결책은 이겁니다"라고 단언하기에 저도 모르게 그냥 믿게 되었습니다. 제가 해당 라이브러리의 내부를 잘 모르다보니 오히려 AI를 더 신뢰했던 것 같습니다. 게다가 AI가 작성해준 코드와 테스트는 너무 그럴듯해 보였고 "설마 틀리겠어?"라는 안일함이 생겼습니다. 제가 몇 분만 썼으면 사전에 검증하고 충분히 예방할 수 있던 일인데, 결국 제 무책임함으로 메인테이너의 수십 분을 낭비하게 만들었습니다. 저는 메인테이너분께 제 과오를 있는 그대로 설명하고 사과드렸고, 오히려 솔직하게 인정해줘서 고맙다며 제 사과를 받아주셨습니다. 하지만 저는 정말 운이 좋았을 뿐, 사실 더 많은 질책과 비판을 받아도 할 말이 없는 무례를 범했다고 생각합니다. 모든 메인테이너가 이렇게 너그럽기를 기대할 수도 없고, 그래야 할 의무도 없습니다. 이와 같은 일 하나로 오픈소스 생태계에 부정적인 영향을 줄 수도 있다고 생각합니다. 오픈소스는 누군가의 자발적인 선의와 제한된 시간을 모아 쌓아올린 신뢰 기반의 생태계입니다.&nbsp;이슈나 PR이 올라오면 메인테이너는 "이 사람이 최소한의 검증은 했겠지"라는 믿음으로 시간을 투자합니다. 코드 리뷰도, 피드백도, 모두 기여자가 진지하게 노력했다는 전제 아래 이루어집니다. 그런데 AI 도구가 몇 초 만에 그럴듯한 이슈와 PR을 만들어내면서 이 신뢰가 흔들리고 있습니다. 무책임한 기여가 만들어낸 잡음을 걸러내는 데 낭비되는 시간은 메인테이너에게 큰 기회비용이며 프로젝트에도 손실을 초래합니다. 이런 경험이 반복되면, 안 그래도 열악한 환경에서 헌신하고 있는 메인테이너들은 더욱 지칠 수밖에 없고, 결국 오픈소스 생태계 전체가 약해질 것입니다. AI 코딩 도구는 분명 강력합니다. 하지만 그 강력함이 검증 없이 사용될 때 누군가에게 피해로 돌아갈 수 있다는 사실을 이번에 깊이 깨달았습니다. AI를 맹신하는 순간 개발자로서의 역할을 소홀히 하게 되고, 그 피해는 결국 다른 사람에게 전가될 수 있습니다. 이번 일을 계기로, AI가 코드를 대신 써줄 수는 있어도 책임만큼은 끝까지 인간의 몫이라는 사실을 절대 잊지 않으려 합니다. 이번 일로 불쾌함과 좌절감을 느끼셨을 메인테이너분께 다시 한번 진심으로 사과드립니다. 또한 리뷰할 가치조차 없는 제 PR에 소중한 시간을 내어 따끔한 피드백을 남겨주신 점도 깊이 감사드립니다. 개발자로서 다시는 이런 무책임한 실수를 반복하지 않겠습니다. 여러분, AI를 사용하는 것은 개발자의 자유이지만 그 결과로 발생하는 영향에 대한 책임은 온전히 우리에게 있습니다.&nbsp;오픈소스에 기여하실 때 AI가 만들어낸 코드는 반드시 스스로 검증하시고, 메인테이너의 시간을 절대 가볍게 여기지 말아주세요. 함께 노력해 더 건강하고 성숙한 오픈소스 생태계를 지켜나갔으면 좋겠습니다.

반성문: 저는 AI를 맹신하여 오픈소스에 피해를 끼쳤습니다.

자주 같은 이야기를 반복해야 하는 역할이 있습니다. 영업은 제품이나 서비스 설명을 다른 사람에게 같은 내용으로 전달하고, 선생님은 같은 내용을 매년 반복합니다. 이런 역할에서 가장 주의해야 할 것은 듣는 사람의 이해입니다. '나는 떠든다, 고로 너는 들어라' 방식으로는 상대방에게 메시지가 전달되지 않습니다. 제발 들어달라고 애원해도 들어줄까 말까 한데 말이죠.


전달하고 싶은 메시지가 가장 효과적으로 전달되려면 이야기 구조를 잘 짜야 합니다. 두괄식으로 이야기하라, 기승전결이 있어야 한다는 조언은 모두 같은 맥락입니다. 두서없이 전달하는 메시지에는 영양가가 없습니다. 입만 아플 뿐이죠. 구조화 방식에 정답은 없습니다. 상대에 따라 흥미를 유발할 수 있는 이야기 구조라면 충분합니다. 배경 설명이 먼저 필요한 경우, 핵심만 간단히 전달하는 것이 좋은 경우, 적절한 예시가 섞여 있는 경우 등 이야기 전개 방식은 다양합니다.


가장 좋은 방식은 자신이 가장 잘 표현할 수 있는 방식입니다. 내가 사용했을 때 스스로 편안하고, 주변 사람들의 반응이 좋았던 방식을 도입하는 것이 좋습니다. 결국 말을 하는 사람은 나이고, 나를 알아봐줘야 하는 사람에게 내 이야기를 자연스럽게 전달했을 때 이해 효과가 높아집니다.


커리어 코칭을 하면서 가장 많이 만나는 유형의 이력서는 어디서 본 듯한 내용입니다. 다른 사람에게 물어물어 업데이트하거나 합격에 성공했다는 이의 이력서를 모방했기 때문입니다. 그렇다고 내 이력서가 합격되는 것은 아닙니다. 합격 가능성이 높은 내용은 자신의 이야기가 고유의 스타일로 작성된 것입니다. 사람들은 다 압니다. 글쓴이 본인의 이야기인지, 형식적인 내용인지 느낍니다. 그러니 이력서와 같은 본인 이야기를 할 때는 솔직한 자신의 모습을 보여주면 됩니다.


다만, 전달하고 싶은 메시지를 체계적으로 이야기하는 것이 중요합니다. "밥을 먹었어요. 오늘, 맛있는 반찬을, 가족과 함께" 이렇게 이야기해도 알아는 듣습니다. 그러나 듣는 이가 갸우뚱하겠죠. 왜 저렇게 이야기할까 궁금할 것입니다. 전체 스토리를 구조화하자는 의미가 바로 이겁니다. 마치 문장의 순서를 가장 듣기 편안하게 배치하는 논리와 같습니다.


모든 스토리에는 배경이 있습니다. 시작된 배경에서 출발하여 생각이 진화하고 다음 행동으로 이어집니다. 행동에 따른 결과가 있고, 결과를 보고 느낀 소감이 있습니다. 이런 과정을 시간의 흐름과 의식의 발달 순서로 설명하는 것이 구조화입니다. 면접에서 어떤 질문을 받아도 답변을 구조화해서 이야기하는 것이 좋습니다. "이것 해봤나요?" "네, 해봤습니다"라고 답변하는 것이 아니라 질문 의도를 파악하여 경험을 구조화해서 설명하는 것입니다. 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜라는 육하원칙만 떠올려도 구조화된 이야기는 가능합니다.


말하기도 연습하면 실력이 늘어납니다. 면접을 잘 보고 싶다면 가능한 많은 면접 기회에 참여해보는 것이 좋습니다. 그런데 말하기를 잘하려면 남의 이야기를 잘 들어야 합니다. 잘 듣고 이해하는 훈련이 필요합니다. 듣는 훈련은 진짜 사람을 만나 경청하는 방법도 있고, 책을 많이 읽는 것도 좋습니다. 책은 남의 이야기를 읽고 이해하는 훈련이 되기 때문입니다.


말로 일을 많이 하는 역할의 사람들을 진심으로 응원합니다. 말로 다른 사람을 설득하는 일이 얼마나 어려운지 알기에 그들의 고충이 이해됩니다. 잘 짜놓은 구조화된 스토리라인이 말로 설득하는 역할을 맡은 사람들에게 큰 힘이 될 줄 믿습니다. 화이팅!

﻿ 자주 같은 이야기를 반복해야 하는 역할이 있습니다. 영업은 제품이나 서비스 설명을 다른 사람에게 같은 내용으로 전달하고, 선생님은 같은 내용을 매년 반복합니다. 이런 역할에서 가장 주의해야 할 것은 듣는 사람의 이해입니다. '나는 떠든다, 고로 너는 들어라' 방식으로는 상대방에게 메시지가 전달되지 않습니다. 제발 들어달라고 애원해도 들어줄까 말까 한데 말이죠. 전달하고 싶은 메시지가 가장 효과적으로 전달되려면 이야기 구조를 잘 짜야 합니다. 두괄식으로 이야기하라, 기승전결이 있어야 한다는 조언은 모두 같은 맥락입니다. 두서없이 전달하는 메시지에는 영양가가 없습니다. 입만 아플 뿐이죠. 구조화 방식에 정답은 없습니다. 상대에 따라 흥미를 유발할 수 있는 이야기 구조라면 충분합니다. 배경 설명이 먼저 필요한 경우, 핵심만 간단히 전달하는 것이 좋은 경우, 적절한 예시가 섞여 있는 경우 등 이야기 전개 방식은 다양합니다. 가장 좋은 방식은 자신이 가장 잘 표현할 수 있는 방식입니다. 내가 사용했을 때 스스로 편안하고, 주변 사람들의 반응이 좋았던 방식을 도입하는 것이 좋습니다. 결국 말을 하는 사람은 나이고, 나를 알아봐줘야 하는 사람에게 내 이야기를 자연스럽게 전달했을 때 이해 효과가 높아집니다. 커리어 코칭을 하면서 가장 많이 만나는 유형의 이력서는 어디서 본 듯한 내용입니다. 다른 사람에게 물어물어 업데이트하거나 합격에 성공했다는 이의 이력서를 모방했기 때문입니다. 그렇다고 내 이력서가 합격되는 것은 아닙니다. 합격 가능성이 높은 내용은 자신의 이야기가 고유의 스타일로 작성된 것입니다. 사람들은 다 압니다. 글쓴이 본인의 이야기인지, 형식적인 내용인지 느낍니다. 그러니 이력서와 같은 본인 이야기를 할 때는 솔직한 자신의 모습을 보여주면 됩니다. 다만, 전달하고 싶은 메시지를 체계적으로 이야기하는 것이 중요합니다. "밥을 먹었어요. 오늘, 맛있는 반찬을, 가족과 함께" 이렇게 이야기해도 알아는 듣습니다. 그러나 듣는 이가 갸우뚱하겠죠. 왜 저렇게 이야기할까 궁금할 것입니다. 전체 스토리를 구조화하자는 의미가 바로 이겁니다. 마치 문장의 순서를 가장 듣기 편안하게 배치하는 논리와 같습니다. 모든 스토리에는 배경이 있습니다. 시작된 배경에서 출발하여 생각이 진화하고 다음 행동으로 이어집니다. 행동에 따른 결과가 있고, 결과를 보고 느낀 소감이 있습니다. 이런 과정을 시간의 흐름과 의식의 발달 순서로 설명하는 것이 구조화입니다. 면접에서 어떤 질문을 받아도 답변을 구조화해서 이야기하는 것이 좋습니다. "이것 해봤나요?" "네, 해봤습니다"라고 답변하는 것이 아니라 질문 의도를 파악하여 경험을 구조화해서 설명하는 것입니다. 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 왜라는 육하원칙만 떠올려도 구조화된 이야기는 가능합니다. 말하기도 연습하면 실력이 늘어납니다. 면접을 잘 보고 싶다면 가능한 많은 면접 기회에 참여해보는 것이 좋습니다. 그런데 말하기를 잘하려면 남의 이야기를 잘 들어야 합니다. 잘 듣고 이해하는 훈련이 필요합니다. 듣는 훈련은 진짜 사람을 만나 경청하는 방법도 있고, 책을 많이 읽는 것도 좋습니다. 책은 남의 이야기를 읽고 이해하는 훈련이 되기 때문입니다. 말로 일을 많이 하는 역할의 사람들을 진심으로 응원합니다. 말로 다른 사람을 설득하는 일이 얼마나 어려운지 알기에 그들의 고충이 이해됩니다. 잘 짜놓은 구조화된 스토리라인이 말로 설득하는 역할을 맡은 사람들에게 큰 힘이 될 줄 믿습니다. 화이팅!﻿

이야기의 구조화

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)

‘의존’이라는 단어는 사람들에게 어떤 뉘앙스로 전달될까요? 저에게 의존은 의지가 약한 존재가 상대적으로 강한 존재에게 기대는 현상입니다. 사전적 의미로도 ‘의존’은 의지하여 생활하거나 존재하는 일이니, 제가 정의하는 내용과 크게 다르지 않습니다.

그런데 기본적으로 ‘의지하는 사람’을 바라보는 시선은 긍정적이지 않습니다. 얼마나 의지가 약하면 강한 편에 기대어 살까 하고 측은하면서도 나약한 존재로 인식합니다. 동시에 나는 그러지 말아야지 스스로 채찍질하는 반면교사가 되기도 하죠. 저 역시 스스로를 의지가 강한 사람으로 평가해왔습니다.

그러나 사람은 태초부터 다른 사람에게 의지할 수밖에 없는 존재입니다. 갓난아이 때부터 성인이 될 때까지 부모 품에 기대어 먹고 살아갑니다. 성인이 되면 친구와 배우자에게 의지하며 서로의 부족한 부분을 채워가며 작은 공동체를 이룹니다. 노인이 되면 자녀 또는 도움을 받을 수 있는 다른 사람에게 몸과 마음을 의탁합니다.

이렇게 의존은 인간 삶의 자연스러운 과정인데, 요즘 시대를 보면 점점 혼자 살기 위해 안간힘을 쓰고 있는 모습입니다. 결혼도 하지 않고, 결혼해서도 독립된 삶을 살고, 이혼은 너무 쉬워 황혼에 이르러서도 갈라서길 주저하지 않습니다. 1인 가구가 늘어남에 따라 그들을 겨냥한 상품들이 쏟아져 나오고, 마치 혼자 살아도 괜찮고 당연한 선택이며 잘 살 수 있을 것처럼 포장되어 있습니다.

혼자 지내고 계신 분들에게 묻고 싶습니다. 정말 괜찮으세요? 진짜 혼자서도 괜찮게 살고 있다고 생각하나요? 삶을 나누고 고민을 해소할 짝꿍이 없는 상황이 괜찮게 느껴지나요? 이성 친구나 결혼만을 전제로 이야기하는 것은 아닙니다. 다만 독립적인 자아로 살아내는 것이 당연하다고 여기는 풍토에 젖어 괜찮다고 오해하는 것은 아닌지 걱정입니다.

힘들고 어려운 상황에 놓여 있다면, 우리는 반드시 다른 사람에게 의존해야 합니다. 도움을 받을 필요가 있다는 의미입니다. 도움을 구하는 행위가 결코 자신이 나약하다는 뜻이 아닙니다. 도움이 필요한 상황에 다른 사람이 가진 능력으로 도움을 받고, 내가 가진 것으로 다른 사람을 도우면 됩니다. 완벽한 사람이 없는 이유는 서로의 부족함을 함께 살며 서로 도우라는 의미라고 생각합니다.

그러니까 자신의 부족함을 드러내는 것을 부끄럽게 여기지 않으면 좋겠습니다. 과감하게 도움을 청하고 받을 수 있는 용기가 필요합니다. 그리고 도움을 받는 우리도 주변을 둘러보고 내 도움이 필요한 사람이 있을지 눈을 크게 뜨고 살펴보면 좋겠습니다.

‘의존’이라는 단어는 사람들에게 어떤 뉘앙스로 전달될까요? 저에게 의존은 의지가 약한 존재가 상대적으로 강한 존재에게 기대는 현상입니다. 사전적 의미로도 ‘의존’은 의지하여 생활하거나 존재하는 일이니, 제가 정의하는 내용과 크게 다르지 않습니다. 그런데 기본적으로 ‘의지하는 사람’을 바라보는 시선은 긍정적이지 않습니다. 얼마나 의지가 약하면 강한 편에 기대어 살까 하고 측은하면서도 나약한 존재로 인식합니다. 동시에 나는 그러지 말아야지 스스로 채찍질하는 반면교사가 되기도 하죠. 저 역시 스스로를 의지가 강한 사람으로 평가해왔습니다. 그러나 사람은 태초부터 다른 사람에게 의지할 수밖에 없는 존재입니다. 갓난아이 때부터 성인이 될 때까지 부모 품에 기대어 먹고 살아갑니다. 성인이 되면 친구와 배우자에게 의지하며 서로의 부족한 부분을 채워가며 작은 공동체를 이룹니다. 노인이 되면 자녀 또는 도움을 받을 수 있는 다른 사람에게 몸과 마음을 의탁합니다. 이렇게 의존은 인간 삶의 자연스러운 과정인데, 요즘 시대를 보면 점점 혼자 살기 위해 안간힘을 쓰고 있는 모습입니다. 결혼도 하지 않고, 결혼해서도 독립된 삶을 살고, 이혼은 너무 쉬워 황혼에 이르러서도 갈라서길 주저하지 않습니다. 1인 가구가 늘어남에 따라 그들을 겨냥한 상품들이 쏟아져 나오고, 마치 혼자 살아도 괜찮고 당연한 선택이며 잘 살 수 있을 것처럼 포장되어 있습니다. 혼자 지내고 계신 분들에게 묻고 싶습니다. 정말 괜찮으세요? 진짜 혼자서도 괜찮게 살고 있다고 생각하나요? 삶을 나누고 고민을 해소할 짝꿍이 없는 상황이 괜찮게 느껴지나요? 이성 친구나 결혼만을 전제로 이야기하는 것은 아닙니다. 다만 독립적인 자아로 살아내는 것이 당연하다고 여기는 풍토에 젖어 괜찮다고 오해하는 것은 아닌지 걱정입니다. 힘들고 어려운 상황에 놓여 있다면, 우리는 반드시 다른 사람에게 의존해야 합니다. 도움을 받을 필요가 있다는 의미입니다. 도움을 구하는 행위가 결코 자신이 나약하다는 뜻이 아닙니다. 도움이 필요한 상황에 다른 사람이 가진 능력으로 도움을 받고, 내가 가진 것으로 다른 사람을 도우면 됩니다. 완벽한 사람이 없는 이유는 서로의 부족함을 함께 살며 서로 도우라는 의미라고 생각합니다. 그러니까 자신의 부족함을 드러내는 것을 부끄럽게 여기지 않으면 좋겠습니다. 과감하게 도움을 청하고 받을 수 있는 용기가 필요합니다. 그리고 도움을 받는 우리도 주변을 둘러보고 내 도움이 필요한 사람이 있을지 눈을 크게 뜨고 살펴보면 좋겠습니다.​​​​​​​​​​​​​​​​

의존하다

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)

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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.

[3부:분석편] AI 시대 QA는 무엇을 대비해야하나?

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. 🤣😇🤣

흩어진 사내 지식을 하나로 연결하다,흩어진 사내 지식을 하나로 연결하다

오늘의집 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’ 개발기 - 오늘의집 블로그,오늘의집 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’ 개발기 - 오늘의집 블로그

2024년 오늘의집 AI 인턴 ‘오집사’가 런칭된 이후, 오늘의집에서는 사내 피드백을 반영해 다양한 업무 자동화에 활용할 수 있는 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’를 개발했습니다. 이번 글에서는 오집사 개발 이후 받았던 피드백과, 그를 바탕으로 어떤 실험과 개선을 거쳐 지금의 ORI에 이르렀는지 그 여정을 소개하고자 합니다.

2024년 오늘의집 AI 인턴 ‘오집사’가 런칭된 이후, 오늘의집에서는 사내 피드백을 반영해 다양한 업무 자동화에 활용할 수 있는 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’를 개발했습니다. 이번 글에서는 오집사 개발 이후 받았던 피드백과, 그를 바탕으로 어떤 실험과 개선을 거쳐 지금의 ORI에 이르렀는지 그 여정을 소개하고자 합니다.

오늘의집

🤖 오늘의집 전사 지식 탐색 시스템 ‘ORI(오리)’ 개발기

채용 담당자로 면접을 봤을 때 가장 어려웠던 질문이 있습니다. “인재를 영입하기 위한 본인만의 필살기가 있나요?” 이런 질문을 받을 때마다 되묻고 싶었습니다. 채용 업무에 그런 게 있나요? 혹시라도 아시는 분이 있다면 스승님으로 모시고 싶습니다. 제발 알려주세요.

인재 영입 활동 중 발휘한 필살기를 묻는 질문에 뭐라고 답했냐고요? 영업 비밀이지만 전격 공개합니다. 제 답변은 “그런 건 없다”는 것입니다. 야유 소리가 여기까지 들리는 것 같지만, 저는 거짓말은 못합니다. 많은 시간 동안 열심히 찾고, 메시지를 보내고, 진심을 다해 채용 포지션을 설명하는 것이 전부였습니다.

제 답변이 전략적이지 않다면, 저는 너무 궁금합니다. 무엇이 전략이고 어떻게 하면 인재 영입 업무가 차별화될 수 있는지 알고 싶습니다. 숨겨진 차별화된 인재 풀이 있는 걸까요? 아니면 진짜 인재를 설득하는 특급 비밀 전략이 있는 걸까요? 돈과 정성 말고 어떤 전략이 있을까요? 물론 조직 문화나 성장 가능성으로 설득되는 인물도 있을 것입니다. 그런데 상대적으로 물리적인 조건인 돈은 어떻게 만회할 수 있을까요? 지극 정성을 다해 “우리는 당신이 필요하다”고 어필하는 것 외에 채용 담당자로서 무엇을 더 제공할 수 있을까요?

오늘 이야기하고 싶은 것은 채용 업무에서 인재 영입 시 필요한 능력, 그리고 거부하기 어려운 제안에 대한 고민입니다. 영업을 할 때, 누군가에게 부탁을 할 때, 상대방이 쉽게 거절하지 못할 제안을 해보고 싶습니다. 제안을 받는 순간 숨이 턱 막히고 다른 생각을 할 수 없도록 만드는 것 말입니다. 상대방이 큰 대가를 지불해야 한다면, 그에 상응하는 무엇을 제시해야 변화를 위해 덤벼들게 만들 수 있을까요? 이것이 최근 제 고민입니다.

누군가 손해 보는 장사가 아니라 상호 윈윈할 수 있는 구조를 만들고 싶습니다. 소비자가 일방적으로 돈을 지불해야 하는 구매를 의미하는 것이 아닙니다. 반대로 소비자가 지갑을 자연스럽게 열도록 만드는 것입니다. 자신에게 꼭 필요한 것이라고 생각하여 적극적으로 구매하도록 만들어야 하죠. 꼭 제가 돈을 벌기 위한 고민만은 아닙니다. 이건 어디까지나 설득의 영역입니다. 제가 다른 사람을 설득할 수 있을 때, 제게 코칭받는 사람에게도 설득력 있는 인재로 어필하는 방법을 조언해줄 수 있을 것입니다.

결국 설득의 영역은 서로의 이해관계가 잘 맞아떨어져야 하는 것 같습니다. 설득하고 싶은 사람은 설득해야 하는 사람의 요구를 제대로 알고, 그 요구를 잘 해소해줄 수 있다는 내용을 전달해야 합니다. 그 내용이 얼마나 뾰족하고 날카로우며 구체적인가에 따라 승부가 결정됩니다.

어제는 한 청년에게 간단히 취업 상담을 하며 정보를 전달했습니다. 이런 상담과 정보가 취업을 고민하는 사람에게 얼마나 도움이 될지 모르겠습니다. 왜냐하면 제가 전달한 메시지가 상대방에게 뾰족하고 날카로우며 구체적인지 스스로 점검해볼 필요가 있다는 생각이 들었기 때문입니다. 방향성을 제시해주는 것과 실제 문제를 해결해주는 것은 전혀 다른 차원입니다. 저는 문제 해결에 가까운 가이드를 주고 싶습니다.

저와 비슷한 고민을 갖고 계신 분들이 있다면, 지금 여러분이 전달하고 있는 메시지가 어떠한지 점검해보시기 바랍니다. 메시지를 받는 사람에게 유익함을 넘어 뾰족하고 날카로우며 구체적인 도움이 되길 진심으로 염원합니다.

채용 담당자로 면접을 봤을 때 가장 어려웠던 질문이 있습니다. “인재를 영입하기 위한 본인만의 필살기가 있나요?” 이런 질문을 받을 때마다 되묻고 싶었습니다. 채용 업무에 그런 게 있나요? 혹시라도 아시는 분이 있다면 스승님으로 모시고 싶습니다. 제발 알려주세요. 인재 영입 활동 중 발휘한 필살기를 묻는 질문에 뭐라고 답했냐고요? 영업 비밀이지만 전격 공개합니다. 제 답변은 “그런 건 없다”는 것입니다. 야유 소리가 여기까지 들리는 것 같지만, 저는 거짓말은 못합니다. 많은 시간 동안 열심히 찾고, 메시지를 보내고, 진심을 다해 채용 포지션을 설명하는 것이 전부였습니다. 제 답변이 전략적이지 않다면, 저는 너무 궁금합니다. 무엇이 전략이고 어떻게 하면 인재 영입 업무가 차별화될 수 있는지 알고 싶습니다. 숨겨진 차별화된 인재 풀이 있는 걸까요? 아니면 진짜 인재를 설득하는 특급 비밀 전략이 있는 걸까요? 돈과 정성 말고 어떤 전략이 있을까요? 물론 조직 문화나 성장 가능성으로 설득되는 인물도 있을 것입니다. 그런데 상대적으로 물리적인 조건인 돈은 어떻게 만회할 수 있을까요? 지극 정성을 다해 “우리는 당신이 필요하다”고 어필하는 것 외에 채용 담당자로서 무엇을 더 제공할 수 있을까요? 오늘 이야기하고 싶은 것은 채용 업무에서 인재 영입 시 필요한 능력, 그리고 거부하기 어려운 제안에 대한 고민입니다. 영업을 할 때, 누군가에게 부탁을 할 때, 상대방이 쉽게 거절하지 못할 제안을 해보고 싶습니다. 제안을 받는 순간 숨이 턱 막히고 다른 생각을 할 수 없도록 만드는 것 말입니다. 상대방이 큰 대가를 지불해야 한다면, 그에 상응하는 무엇을 제시해야 변화를 위해 덤벼들게 만들 수 있을까요? 이것이 최근 제 고민입니다. 누군가 손해 보는 장사가 아니라 상호 윈윈할 수 있는 구조를 만들고 싶습니다. 소비자가 일방적으로 돈을 지불해야 하는 구매를 의미하는 것이 아닙니다. 반대로 소비자가 지갑을 자연스럽게 열도록 만드는 것입니다. 자신에게 꼭 필요한 것이라고 생각하여 적극적으로 구매하도록 만들어야 하죠. 꼭 제가 돈을 벌기 위한 고민만은 아닙니다. 이건 어디까지나 설득의 영역입니다. 제가 다른 사람을 설득할 수 있을 때, 제게 코칭받는 사람에게도 설득력 있는 인재로 어필하는 방법을 조언해줄 수 있을 것입니다. 결국 설득의 영역은 서로의 이해관계가 잘 맞아떨어져야 하는 것 같습니다. 설득하고 싶은 사람은 설득해야 하는 사람의 요구를 제대로 알고, 그 요구를 잘 해소해줄 수 있다는 내용을 전달해야 합니다. 그 내용이 얼마나 뾰족하고 날카로우며 구체적인가에 따라 승부가 결정됩니다. 어제는 한 청년에게 간단히 취업 상담을 하며 정보를 전달했습니다. 이런 상담과 정보가 취업을 고민하는 사람에게 얼마나 도움이 될지 모르겠습니다. 왜냐하면 제가 전달한 메시지가 상대방에게 뾰족하고 날카로우며 구체적인지 스스로 점검해볼 필요가 있다는 생각이 들었기 때문입니다. 방향성을 제시해주는 것과 실제 문제를 해결해주는 것은 전혀 다른 차원입니다. 저는 문제 해결에 가까운 가이드를 주고 싶습니다. 저와 비슷한 고민을 갖고 계신 분들이 있다면, 지금 여러분이 전달하고 있는 메시지가 어떠한지 점검해보시기 바랍니다. 메시지를 받는 사람에게 유익함을 넘어 뾰족하고 날카로우며 구체적인 도움이 되길 진심으로 염원합니다.​​​​​​​​​​​​​​​​

거절할 수 없는 제안

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


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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.
 
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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

Blaybus

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

한눈에 보는 오늘 : 경제 - 뉴스 : "지금 주문하면 1년 뒤에나 받을 수 있다."미국 반도체 기업 엔비디아가 개발·판매하는 인공지능(AI) 가속기(H100)에 대한 얘기다. 보통 그래픽처리장치(GPU)로 불리는 AI 가속기는 대규모 데이터 학습·추론에 특화된 반도체 패키지다. GPU

5000만원짜린데 품절 대란..."무슨 짓을 해서라도 구하고 싶다" [황정수의 반도체 이슈 짚어보기] : 네이트 뉴스

제가 아는 업체도 주문한지 6개월이 지났는데, 아직도 공급을 못받고 있는 엔비디아 H100.
예전 메인프레임이후로 이런 H/W 부품에 줄서기(?) 보는것도 오랜만인거 같습니다.-.-

 1. 상황
 * "지금 주문하면 1년 뒤에나 받을 수 있다."
   * 주문 고객이나 수량에 따라 딜리버리 기간은 다소 차이가 있는거 같습니다. 대량으로 주문시에는 3개월내에도 딜리버리가 된 사례를 보았습니다. ^^

 2. 왜 엔비디아의 GPU/H100인가?
 * 병렬처리 방식의 GPU는 대량의 데이터를 빠르게 학습하고 연산할 수 있기에
 * CPU 코어에 비해 ALU가 많고, 수많은 ALU가 동일한 명령어로 대량의 데이터를 처리
 * 엔비디아의 GPU는 명령어를 여러 스레드에서 대량의 데이터를 처리하는 방식인 ‘SIMT(Single Instruction, Multiple Thred)’ 사용
 * SM이 144개를 가지고 있는 H100의 FP16 연산 FLOPs는 무려 3,958teraFLOPs
 * 대규모 데이터 학습·추론에 특화된 반도체 패키지

 2. 품절 대란/ 공급부족 현상 이유는?
 * AI 가속기 생산 관련 글로벌 분업구조 문제
   * CPU칩 설계 = 엔비디어
   * GPU칩 생산(반도체 수탁생산) = TSMC
   * 인터포저 공정 = TSMC -- 병목
   * HBM3(4세대 HBM) 생산 = SK하이닉스 -- 병목
** HBM: AI 가속기의 핵심 부품. D램을 수직으로 쌓아 만든 고성능 제품으로 데이터를 저장하고 GPU에 보내고 받는 역할
 * 병목 구간
   * SK하이닉스에서 HBM생산을 고객사 주문을 100% 소화하지 못하고 있는 상태
   * 인터포저 공정을 위한 TSMC의 2.5D 패키징은 'CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)'라고 부르는데, 생산 능력(캐파)가 수요 대비 부족한 상황

 3. 해결 방법 또는 대안은?
 * 엔비디아가 다른 HBM 공급사와 2.5D패키징이 가능한 기업을 찾는 것 -> 삼성전자(?)
 * AI 가속기 수요기업들이 엔비디아의 대체 기업의 AI 칩을 사용하는 것 -> AMD와 인텔(가우디)
 * GPU가 아닌 CPU

 4. 추가 검토 사항
 * 엔비디아의 SW '쿠다(CUDA)' 생태계에 익숙한 기업 개발자들

*** 참고] AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유(https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2294/)

>> 보다 쉽게 이해하실려면 원문들 참고해주세요~^

제가 아는 업체도 주문한지 6개월이 지났는데, 아직도 공급을 못받고 있는 엔비디아 H100.예전 메인프레임이후로 이런 H/W 부품에 줄서기(?) 보는것도 오랜만인거 같습니다.-.- <ol><li>상황</li></ol><ul><li>"지금 주문하면 1년 뒤에나 받을 수 있다."<ul><li>주문 고객이나 수량에 따라 딜리버리 기간은 다소 차이가 있는거 같습니다. 대량으로 주문시에는 3개월내에도 딜리버리가 된 사례를 보았습니다. ^^</li></ul></li></ul> <ol start="2"><li>왜 엔비디아의 GPU/H100인가?</li></ol><ul><li>병렬처리 방식의 GPU는 대량의 데이터를 빠르게 학습하고 연산할 수 있기에</li><li>CPU 코어에 비해 ALU가 많고, 수많은 ALU가 동일한 명령어로 대량의 데이터를 처리</li><li>엔비디아의 GPU는 명령어를 여러 스레드에서 대량의 데이터를 처리하는 방식인 ‘SIMT(Single Instruction, Multiple Thred)’ 사용</li><li>SM이 144개를 가지고 있는 H100의 FP16 연산 FLOPs는 무려 3,958teraFLOPs</li><li>대규모 데이터 학습·추론에 특화된 반도체 패키지</li></ul> <ol start="2"><li>품절 대란/ 공급부족 현상 이유는?</li></ol><ul><li>AI 가속기 생산 관련 글로벌 분업구조 문제<ul><li>CPU칩 설계 = 엔비디어</li><li>GPU칩 생산(반도체 수탁생산) = TSMC</li><li>인터포저 공정 = TSMC -- 병목</li><li>HBM3(4세대 HBM) 생산 = SK하이닉스 -- 병목</li></ul></li></ul>** HBM: AI 가속기의 핵심 부품. D램을 수직으로 쌓아 만든 고성능 제품으로 데이터를 저장하고 GPU에 보내고 받는 역할<ul><li>병목 구간<ul><li>SK하이닉스에서 HBM생산을 고객사 주문을 100% 소화하지 못하고 있는 상태</li><li>인터포저 공정을 위한 TSMC의 2.5D 패키징은 'CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)'라고 부르는데, 생산 능력(캐파)가 수요 대비 부족한 상황</li></ul></li></ul> <ol start="3"><li>해결 방법 또는 대안은?</li></ol><ul><li>엔비디아가 다른 HBM 공급사와 2.5D패키징이 가능한 기업을 찾는 것 -&gt; 삼성전자(?)</li><li>AI 가속기 수요기업들이 엔비디아의 대체 기업의 AI 칩을 사용하는 것 -&gt; AMD와 인텔(가우디)</li><li>GPU가 아닌 CPU</li></ul> <ol start="4"><li>추가 검토 사항</li></ol><ul><li>엔비디아의 SW '쿠다(CUDA)' 생태계에 익숙한 기업 개발자들</li></ul> *** 참고] AI 전성시대, CPU 아닌 GPU가 주목받는 이유(https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2294/) &gt;&gt; 보다 쉽게 이해하실려면 원문들 참고해주세요~^

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세상을 변화시키는 오픈소스 세계에서 재미있게 일 하고 있습니다.
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엔비디어 H100 - 5000만원짜린데 품절 대란?

HoJoong Kim

- Sr. IT Guy(INFP)
- OpenSource, Linux,  Cloud, AI/Data/LLM
- PreSales,  Tech Trend, Leadership, Tech review, Research

엔비디어 H100 - 5000만원짜린데 품절 대란?

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