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AI 네이티브 회사로 가는 무신사 '무신사'에서 AI를? 이란 생각이 들었다. 우리가 알던 성수동 머스마의 '무신사' 말인가? 웬 AI? 디지털, AI를 외치던 패션 회사들이 결국 사내 문화와 오너 위주의 경영으로 고만고만하게 된 것을 잘 알고 있어서 더욱 회의적 시선이었던 것 같다. 이름을 다 열거하기 힘들 정도로 많았다. 하지만 전준희 CTO의 설명을 듣고 생각이 완전히 바뀌었다. 가장 근본적으로 AI 전환을 만들어내고 AI 네이티브로 가는 길을 정화히 알고 있어서였다. 전 CTO는 이스트소프트 공동 창업자였고 구글, 유튜브, 우버, 쿠팡 등 글로벌 기업 C레벨을 지낸 한국에선 보기드문 인재다. 더구나 무신사는 본사 직원 1604명 가운데 엔지니어 조직은 놀랍게도 770명 규모에 달한다. 절반 가까이가 기술 인력으로 이는 한국 패션 업계 어디서도 보기 힘든 비율이다. 무신사는 4년 만에 '무신사 루키스('Musinsa Rookie(MUKIEs)'란 이름으로 신입 개발자 대규모 공채를 했다. 이력서 없음, 자기소개서 없음, AI 도구 사용 허용, 6개월 인턴 후 정원 제한 없는 정규직 전환 등 파격적 조건을 내걸었다. 전준희 CTO는 더밀크와의 인터뷰에서 "지금 엔지니어들이 다 AI로만 개발하니까, AI로 개발을 잘하는 친구를 뽑으면 원래 있는 팀에도 자극이 되잖아요. 원래 있는 팀도 안 쓰는 친구들이 많거든요" 라며신입 채용이 단순히 '결원 보충'이 아니라, 기존 조직 전체의 일하는 방식을 흔드는 '문화 충격 장치'로 설계됐다고 밝혔다. 66명의 합격자는 무신사 커머스, 물류, 페이먼트, 29cm, 솔드아웃, 무신사 스탠다드 등 그룹 전 조직에 흩어져 배치됐다. AI 네이티브 세대가 '기존 팀의 한가운데로' 침투하는 구조다. 무신사 사례가 한국 산업계에 던지는 함의는 채용을 넘어선다. AI 시대에 평가 체계는 인재 전쟁의 핵심 무기다. 이력서·자기소개서·알고리즘 시험이라는 30년 된 채용 도구는 더 이상 'AI 네이티브 세대'를 식별하지 못한다. 평가 도구를 먼저 갈아엎는 기업이 인재를 선점한다. AI 시대의 채용은 ‘AI를 못 쓰게 하고 사람의 실력을 확인하는 방식’이 아니라, ‘AI를 쓰게 한 뒤 그 사람이 어떤 판단과 추론을 하는지 보는 방식’으로 바뀔 수밖에 없다. 무신사의 실험은 채용 혁신이 아니다. 기업이 AI 시대에 자신을 어떻게 다시 정의하는가에 대한 사건이다. 패션 플랫폼이 AI 네이티브 인재를 뽑는다는 것은, 앞으로 무신사가 옷을 파는 회사가 아니라 데이터를 이해하고 취향을 예측하며 커머스를 설계하는 테크 기업이 되겠다는 선언이다. 한국 최고의 AI 네이티브 기업이 되겠다고 벼리는 회사가 옷가게에서 출발한, 운동화 커뮤니티에서 시작한 회사다. AI 전환의 성공 사례는 멀리 있지 않았다. 더밀크 The Miilk *하루 무료 https://themiilk.com/articles/a5674f94f?u=15ed0645&t=a5e2cb253&from=

이제 개발자 면접은 바이브 코딩이 전제인 상태에서 과제를 주고 30분동안 화면 공유하면서 어떤 프롬프트를 입력하고 만들어가는지 보는게 가장 유효할 듯. 프롬프트로 입력하는 글과 그 결과로 다음을 이어가는 '스타일'이 우리 팀과 맞냐 안먖냐가 제일 중요할 것 같다. 누구는 플랜을 중시하고, 누구는 한국어로 툭툭 던지며 일하고, 누구는 agent.md 파일 만드는 것을 중시하는 등, 정답이 없지만 자기 방법대로 맞다고 생각(착각?)하며 일하고 있으니 그저 내 스타일에 맞는 사람 찾는게 제일 의미있다고 생각한다. 실제로 어느 동료는 나와 완전히 반대의 스타일로 바이브코딩을 한다. 나는 그의 프롬프트를 보면 전혀 믿음이 안가지만 그는 그대로 완전 잘 쓰고 있다고 생각한다. 내가 틀렸나? 그가 틀렸나? 어차피 단정할 수 없고 품질을 측정하는 기준도 아직 세계적으로 공통인식이 없다. 다만 상대를 자기 스타일대로 교정하는건 코드 변경사항만 보며 논리로 설명할 수 있었던 통상의 코드 리뷰보다 더 힘들거다.

AI로 만들어낸 글은 두루뭉실하다. 연마하듯 불필요한 것들을 잘라 내야 한다. AI가 생성한 글은 뭉툭하다. 연필 깍듯 공들여 날카롭게 다듬어야 한다. AI에 의존한 글은 GPU 특유의 쇠냄새가 난다. 기풍, 화풍처럼 인향을 아로 새겨 나만의 향을 입혀야 한다.

https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224294556975 안녕하세요~ 제가 정말 오랜만에 마케팅 스터디를 진행합니다 ^^!

😮 <잭 도시가 또 미쳤다 - 직원 40% 자르고, 회의에서 PPT 금지령> 트위터와 블록(Block, 구 스퀘어). 이 두 회사를 모두 S&P 500에 올린 창업자는 역사상 잭 도시(Jack Dorsey) 한 명뿐입니다. 그런데 이 사람만큼 욕을 많이 먹는 테크 CEO도 드물어요. 290억 달러에 Afterpay를 인수했는데 4년 뒤 블록 시총이 380억 달러. 인수가랑 시총이 거의 비슷하니 뭘 산 건지 모르겠고. Jay-Z 친구라서 음악 스트리밍 Tidal을 샀다는 소리도 나오고. 트위터는 일론 머스크가 인력 80%를 날려버렸는데 오히려 더 빨리 돌아가고 있으니, 도시 시절엔 대체 뭘 했냐는 비아냥까지. 그런데 BuccoCapital의 최근 분석이 흥미롭습니다. 실행력의 잭과 비전의 잭, 이 두 얼굴이 사실 같은 뿌리라는 거예요. 한 곳에 앉아 성숙한 조직을 꼼꼼히 운영 못하는 그 성격이, 5년 후를 내다보고 자기 회사를 칼로 도려내는 결단력과 동전의 양면이라는 겁니다. 도시가 최근 블록 직원 40%를 해고하고 내놓은 경영 방침, 이른바 '도시 모드(Dorsey Mode)'의 핵심 4가지를 정리합니다. 1) 40%를 한 번에 자른다 - 찔끔찔끔 자르지 않는다 • 도시의 논리는 이렇습니다. 3년 후면 AI 때문에 이 인력이 필요 없다. 그걸 지금 보고 있는데, 벽에 몰려서 잘리는 것보다 여유 있을 때 자르는 게 남는 사람한테도 떠나는 사람한테도 낫다. • 메타, 아마존처럼 매년 5~10%씩 '성과 관리'라는 이름으로 슬금슬금 자르는 건 비겁한 방식이라고 꼬집습니다. 거기 다니는 사람들은 4년째 만성 긴장 상태라는 거예요. • "똥 샌드위치를 먹어야 한다면, 한입에 삼켜라." 블록 이사회 멤버 브라이언 할리건의 표현이 노골적이지만 정곡을 찌릅니다. 2) 조직 레이어를 2~3단으로 줄인다 • 도시의 이상은 6,000명 전원이 자기한테 직접 보고하는 구조. 물론 현실적이진 않지만 방향성은 명확합니다. • 기존 테크 기업엔 VP 밑에 VP, 부하 1~2명인 매니저가 수두룩합니다. 제로금리 시대의 유물이죠. • AI가 맥락 전달을 대신하는 시대에, 중간관리자가 하는 일이란 팀원 주간보고를 ChatGPT에 넣고 윗선용 불릿 포인트를 만드는 정도. (체감상 과장이 아닙니다.) • 젠슨 황처럼 직속 60명을 두긴 어렵겠지만, 직속 보고 4명을 8명으로 늘리고 레이어를 8단에서 4~5단으로 줄이는 건 당장 시도할 만하다는 겁니다. 3) 이제 '만드는 능력'이 아니라 '유통 채널'이 해자다 • 클레이 크리스텐슨의 '매력적 이익의 보존 법칙'을 도시가 AI 시대에 적용합니다. 밸류체인의 한 층이 범용화되면 이익은 희소한 다른 층으로 이동한다는 원리. • AI가 앱 개발을 범용화시키고 있으니, 가치는 고객 접점을 가진 쪽으로 쏠립니다. 마이크로소프트가 남의 아이디어를 베껴도 CIO 관계망으로 밀어넣으면 이기는 구조가, AI 시대에 더 심해진다는 뜻. • 실제로 블록은 지금 필드 세일즈 인력을 빠르게 늘리고 있습니다. 40% 자른 인력의 상당 부분이 유통·영업 쪽으로 재배치되고 있다는 신호예요. 4) 회의에 프로토타입을 들고 와라 - 메모의 시대는 끝났다 • 2004년 제프 베이조스가 아마존에서 PPT를 금지하고 6페이지 서술형 메모를 도입한 건 유명한 이야기입니다. 그 메모 문화에서 AWS가 나왔고 프라임이 나왔죠. • 그런데 도시의 주장은, 그 메모마저 이제 의식(ritual)으로 굳어버렸다는 겁니다. 본래 목적인 '깊은 사고의 강제'보다, 사소한 각주 하나 잡아서 발표자 망신 주는 정치판이 되어버렸다고. • 2개월 전까지 블록 회의실엔 구글 독과 슬라이드가 올라왔는데, 지금은 전원이 작동하는 프로토타입을 들고 옵니다. 실제 데이터든 시뮬레이션이든, 실시간으로 고치면서 토론하니 슬라이드 45분 읽고 후속 미팅 잡는 것과는 차원이 다르다는 거예요. • 이건 개발팀만의 얘기가 아닙니다. 마케팅은 캠페인 브리프 대신 카피·비주얼·랜딩페이지 목업을, 재무팀은 인터랙티브 모델을 가져올 수 있으니까요. 솔직히 이 글을 읽으면서, 한국 기업들 회의실 풍경이 자꾸 오버랩됐습니다. 30장짜리 PPT 만드느라 밤새고, 그걸 읽어주느라 회의 시간의 절반을 쓰고, 정작 의사결정은 다음 회의로 넘기는 그 루틴. AI 시대에 그 속도로 버틸 수 있을까요. 도시의 실행력? 여전히 의문부호가 붙습니다. 하지만 이 사람이 소셜미디어, 모바일 결제, 리모트 워크, 심지어 크립토까지 - 남들이 비웃을 때 먼저 봤다는 건 부정하기 어렵습니다. 비전은 맞는데 실행이 아쉬운 사람을 무시할 게 아니라, 그 비전만이라도 제대로 훔쳐야 하는 거 아닌가 싶어요. 한 가지 더. 도시 모드의 본질은 '테크 트렌드'가 아니라 '조직 철학'이라는 점. AI가 뭘 할 수 있느냐보다, AI 시대에 사람을 어떻게 배치하고 의사결정 구조를 어떻게 바꿀 거냐가 진짜 질문입니다. 거기에 대한 답을 지금 내놓는 CEO가 몇이나 될까요. (출처: BuccoCapital Bloke, "Dorsey Mode: Why Tech's Most Misunderstood CEO is Right Again", X/Substack)

만원짜리 국밥의 원가는 보통 3,000원이에요. 원가율 30% 정도. 12,000원짜리 국밥을 팔면 2,000원을 더 받는 거잖아요. 근데 이 2,000원을 내 호주머니에 넣는 게 아니라 전부 원가에 태우는 겁니다. 그러면 3,000원짜리 국밥이 5,000원짜리 국밥이 돼요. 소비자 입장에서 보면 만원 대비 20% 더 낸 건데 나오는 국밥은 거의 두 배 품질이에요. 고기도 왜 이렇게 많고, 국물도 왜 이렇게 진하고. "여기 12,000원인데 만원짜리보다 훨씬 낫네." 그때부터 가성비가 되는 거죠. "원가율을 높이기 위해서 가격을 높이는 것을 두려워하지 말라. 대신에 그걸 내 호주머니로 가져가려고 그러지 말고 고객한테 돌려줘라." 그러면 비싸다는 말이 안 나오고 가성비 좋다는 말이 나옵니다. 출처 유튜브 채널 : 장르만 여의도 제목 : 연매출 700억, 핫플 만드는 유정수 대표가 자영업 말리는 이유 https://www.threads.com/@online_ganpan/post/DXQ9UtziXtA?xmt=AQF0p18m7ckfhwki-KfB4fN1ToCN9bP0e88c2EpLUPkvRXz462csjN7bEpD2es2UyZmPygs&slof=1

개인이 만든 바이브코딩에 의한 서비스나 AI콘텐츠는 99% 데이터 먼지로 사라지는 운명입니다. 누구나 만들 수 있기에 사실상 밸류가 없기 때문입니다. 따라서 바이브코딩과 AI가 돈을 벌어준다는 생각은 착각에 가깝습니다. 오히려 바이브코딩과 AI에 의한 결과물은 시장 내 퀄리티 최하값이라고 인식해야 합니다. 물론 바이브코딩과 AI가 의미가 없다는 이야기는 아닙니다. 그저 다양한 기능을 가진 툴로서 잘 사용해야 한다는 것입니다. 뾰족한 기획을 통해 차별화 포인트를 만들어내고, 유저와의 소통을 통해 마켓핏을 찾아야 하고, AI 특유의 어색함을 휴먼터치를 통해 보완하내고 디테일을 살려야 밸류가 생길 수 있습니다.

"지식근로자의 과업은 대부분 최소한의 성과를 달성하기 위해서라도 상당히 많은 시간을 필요로 한다. 최소 요구 수준 이하의 시간을 투입한다는 것은 순전히 낭비다. 그는 아무것도 달성하지 못하고 다시 시작하지 않으면 안 될 것이다." 그러므로 목표를 달성하려면 지식근로자, 특히 최고경영자는 상당한 양의 연속적인 시간 단위를 사용할 필요가 있다. 사용 가능 시간이 짧은 단위로 나뉘어 있다면 전체 시간의 양이 아무리 많아도 부족하다." "지식근로자가 목표를 달성하기 위한 첫번째 단계는 실제로 사용한 시간을 기록해두는 일이다. 중요한 것은 시간을 기록하고, 그것도 '실제' 시간을 기록하며, 나중에 기억에 의존해 기록하는 것이 아니라 실제로 일을 한 그 시간에 즉시 기록한다는 점이다. 목표를 달성하는 많은 지식근로자들은 시간 운영표를 지속적으로 기록해두고는 그 결과를 매달 정기적으로 살펴본다. 체계적 시간 관리는 시간 기록에 이어 두 번째 단계에서 할 일이다. 우리는 비생산적이고도 시간을 낭비하는 활동을 찾아내어, 가능한 그것들을 제거해야 한다. 1. 전혀 필요가 없는 일, 즉 어떤 결과도 거둘 수 없는 완전한 시간 낭비형 일을 찾아내 제거해야 한다. '이 일을 시작하지 않았다면 어떤 일이 일어났을까?' 만약 그 대답이 '별일 없어'라고 나오면, 결론은 그 일을 당장 그만두는 것이다. 하지 않아도 아무런 문제가 없을 일을 바쁜 사람들이 얼마나 많이 하고 있는지 알면 놀라울 따름이다. 어떤 활동이 그가 공헌해야 할 조직, 자기 자신 또는 그 활동의 결과물을 사용하는 조직에 아무런 공헌을 하지 않는다면, 그가 꼭 해야 할 것은 'NO' 라고 거절하는 방법을 배우는 일이다. 2. 그 다음 해야 할 질문은 '내 시간운용표에 기록된 활동 가운데, 다른 사람이 더 잘 하지는 못한다 해도, 최소한 나만큼은 잘 할 수 있었던 일은 어떤 것인가?' 하는 것이다. 스스로 중요하다고 생각한 일, 하고 싶은 일, 그리고 자기 책임 하에 꼭 해야 할 일 모두를 진행할 시간 시간이 충분하지 않다는 것은 너무나도 명백하다. 중요한 일에 집중할 시간을 확보하기 위해서는 다른 사람이 할 수 있는 일은 다른 사람에게 맡기는 방법밖에는 없다. '위임'이라는 용어는 잘못 이해되고 있다. 다른 사람이 할 수 있는 어떤 과업을 떼어내는 것은, 그것을 다른 사람에게 위임하려는 것이 아니라 진정 자기 자신이 직접 수행해야 할 과업에 집중하려는 것이다. 3. 시간 낭비의 또 다른 원인은, 불필요한 일을 하면서 '다른 사람'의 시간을 낭비하는 것이다. 그 징후를 발견하는 간단한 방법이 있다. 다른 사람에게 물어보는 것이다. '내가 하는 일 가운데 당신의 목표 달성에 아무런 도움도 되지 않으면서 당신의 시간만 낭비하게 하는 일은 없는가?' " - 피터드러커, '자기 경영 노트'

식자재마트에 디지털 입혀 매출 430억 94년생 창업자 1. 인하대 컴퓨터공학과 재학 시절 우연한 기회로 학교 생활협동조합 개방직 이사를 맡게 된 손수영 씨(94년생). 이때 자연스럽게 마트가 어떻게 돌아가는지 유통의 생리를 처음으로 알게 됐음. 자취생 입장에서 생각해 보니 생활에 꼭 필요한 물건을 동네 마트가 당일 배송해 주면 마트 매출이 훨씬 더 오를 것 같았음. 마침 졸업을 하려면 사업 모델을 하나 제출해야 하는 상황이었음. 그래서 전공을 살려 동네 마트의 디지털 전환을 돕는 당일 배송 주문 앱을 기획하고 만들어버림. 2. 만들어 놓고 보니 그냥 학교 과제로만 내기엔 아이디어가 너무 아까웠음. 이 기획을 들고 동네 마트 정보기술 혁신 서비스라는 타이틀로 각종 창업 경진대회에 출품함. 여기서 여러 상을 휩쓸면서 자신감이 크게 붙었음. 이게 현실에서 진짜 먹힐까 궁금해진 손 대표는 일단 앱을 만들고 본인 자취방에 자취생들이 평소 자주 주문하는 상품들을 잔뜩 쟁여놓음. 그리고 주문과 선입금이 들어오면 리어카를 직접 끌고 동네를 돌며 배달을 해줌. 놀랍게도 한 번 시켜본 사람들의 재주문율이 엄청나게 높다는 것을 직감하고 본격적인 창업의 길로 뛰어들기로 결심함. 3. 창업을 하고 나서 또 다른 경진대회에 나갔는데 무려 1억원의 상금을 덜컥 받게 됨. 이 돈을 종잣돈 삼아 50평 규모의 마트를 호기롭게 열었음. 당일배송앱으로 차별화하면 승산 있겠다면서. 하지만 현실은 냉혹. 처음에는 파리만 날리며 뼈아픈 실패를 맛봄. 왜 안 될까 치열하게 동네 마트 상권을 연구하기 시작함. 그 결과 각 지역 골목 상권을 꽉 잡고 있는 진짜 강자는 일반 슈퍼가 아니라 식자재마트라는 사실을 깨닫게 됨. 4. 그런데 문제는 이 식자재마트들이 디지털 전환이 전혀 안 돼 있었다는 점임. 여전히 종이 전단지로 광고하고 손으로 주소를 받아 적어가며 아날로그식으로 당일 배송을 해주고 있었음. 여기서 사업 모델을 발견함. 큐마켓 앱으로 회원을 끌어모으고 이 거점 식자재마트들을 일종의 물류센터로 삼아 반경 3㎞ 이내 지역에 3시간 안에 배달해 주는 구조를 짬. 낡은 하드웨어에 최신식 운영체제를 깔아준 셈임. 5. 그결과 동종업계 스타트업이 수백억원씩 적자 볼 때 #애즈위메이크 는 지난해 430억원 매출과 69억원 영업이익을 내며 흑자 플랫폼 등극. 유통업에서 가장 돈이 많이 드는 거대 물류센터 구축과 재고 부담을 짊어질 필요가 없었음. 동네 마트의 인프라를 그대로 활용하면서 빚 없이 자산 경량화 모델을 완성한 것임. 게다가 마트 사장님들이 어려워하는 세금 문제를 풀어주는 전용 서비스 #택스큐 기능과 맞춤형 광고 수익 모델까지 붙여주니 다들 플랫폼의 충성 고객이 됨. 6. 그결과 투자 심리가 얼어붙은 시기에도 호반건설이나 GS건설의 벤처캐피탈 등으로부터 시리즈 C2 투자를 받아 누적 300억원이 넘는 자금을 모음. 건설사들은 복합개발 시 아파트 단지에 들어갈 지역 유통 인프라 솔루션으로 애즈위메이크의 가치를 높게 본 것. 더불어 IT가이답게 수요와 공급을 분석해 가격을 스스로 조정하는 다이내믹 프라이싱 인공지능 기술을 매장에 도입. 결국 솔루엠 투자도 이끌어냄. 더불어 베트남 K마켓과 솔루션 공급 계약을 맺으며 해외 시장 진출의 교두보까지 마련. 7. 상장 가능? 애즈위메이크는 NH투자증권을 주관사로 선정하고 코스닥 상장을 준비 중. 증시에 성공적으로 입성하려면 공모주 시장의 불안감과 상장 직후 매도 물량이 쏟아지는 오버행 우려를 잠재워야 함. 유사한 커머스 앱들이 주식 시장에서 좋은 평가를 받지 못하는 상황도 변수임. 결국 애즈위메이크가 단순한 배달 심부름 앱이 아니라 흑자를 내며 유통 산업의 인공지능 전환을 이끄는 진짜 기술 기업임을 입증해야. 초기 자취방 리어카 배달부터 지금까지 보여준 기발한 실행력이라면 흥행가능할 지도. #세상에고수는정말많다

#중국AI미래지도 당신이 배우고 있는 AI 활용법은 틀렸습니다 앤스로픽 클로드코드 제품매니저 캣 우, 일의 정의를 다시 쓰다 1. 'AI를 잘 쓰는 법'이라는 오류 지금 한국에서는 하나의 열풍이 불고 있습니다. AI 활용법 강의가 넘쳐나고 기업마다 AI 도입 프로젝트가 줄을 잇습니다. 챗GPT나 클로드, 제미나이로 보고서를 쓰고 AI로 회의록을 정리하고, 이미지나 동영상을 만들고 바이브코딩을 하고 오픈클로 쓰는 법을 배웁니다. 이른바 'AI를 잘 쓰는 법'을 익히는 것이 시대를 잘 살아가는 방법처럼 여겨지고 있습니다. 그런데 이 방향에는 결정적인 오류가 있습니다. AI를 잘 쓰는 법을 배우는 것은 기존의 일하는 방식을 그대로 둔 채 도구만 바꾸는 것입니다. 워드프로세서가 타자기를 대체했을 때는 일의 본질은 바뀌지 않았습니다. 그러나 AI는 다릅니다. AI는 도구가 아니라 일을 설계하는 전제 자체를 바꾸는 환경입니다. 도구를 바꾸는 것과 전제를 바꾸는 것은 근본적으로 다른 일입니다. 도구는 익히면 되지만 전제는 해체해야 합니다. 이 오류를 가장 선명하게 짚어내고 있는 인물이 있습니다. 앤스로픽(Anthropic)에서 클로드 코드(Claude Code)를 이끄는 캣 우(Cat Wu)입니다. 그녀가 주목받는 이유는 중국계 여성이 실리콘밸리 AI 산업의 핵심 의제를 설정하고 있기 때문만이 아니라 그녀가 던지는 질문이 한국과 중국은 물론 AI 업계가 지금 가장 절실하게 마주해야 할 질문과 정확히 겹치기 때문입니다. 2. 깨진 전제 하나가 모든 것을 바꾼다 캣 우는 2025년 3월 앤스로픽 공식 블로그에 「AI 지수적 진화 속의 제품 관리(Product Management on the AI Exponential)」를 기고했습니다. 이 문장은 실리콘밸리 뿐만 아니라 중국AI 개발자들에게도 급속도로 퍼져 나갔습니다. 아무리 빨리 기술을 따라가도 AI에 뒤진다는 불안감의 원인을 명확하게 제시하고 솔루션을 주었기 때문입니다. 그녀가 먼저 짚는 것은 전제의 붕괴입니다. 전통적인 업무 설계는 하나의 견고한 전제 위에 서 있었습니다. 프로젝트가 시작될 때 기술적으로 가능한 것이 프로젝트가 끝날 때도 대체로 같은 수준이라는 전제입니다. 이 전제가 있었기에 이른바 정석이라 불리던 업무 방식이 성립했습니다. 충분한 시간을 들여 요구 사항을 수집하고, 문서를 완성하고, 팀 간 합의를 거친 뒤 실행에 들어가는 방식입니다. 프로덕트 매니저(Product Manager, 제품 기획 및 관리자)가 두꺼운 기획서를 쓰고, 정교한 로드맵(roadmap, 제품 개발 일정표)을 그리는 것이 역량의 증거로 여겨졌습니다. 캣 우는 이 전제가 이미 무너졌다고 말합니다. AI 모델의 능력은 몇 달 단위로 도약합니다. 분석하고 문서화하고 합의를 마치는 동안, 모델의 능력은 이미 다른 수준에 와 있습니다. 그가 사용한 표현은 정확합니다. "당신은 계속 올라가는 바닥 위에서 제품을 만들고 있습니다(You are building on a rising floor)." 바닥이 움직이는 줄 모르고 설계도를 완성했을 때, 그 설계도는 이미 현실과 어긋나 있습니다. 전제가 틀렸을 때 그 위에 세워진 방법론은 아무리 정교해도 쓸모가 없습니다. 3. 검증되지 않은 가정을 최대한 빨리 현실과 충돌시켜라 그렇다면 무엇을 해야 하는가. 캣 우의 답은 이렇습니다. 생각을 글로 정리하는 데 2주를 쓰지 말고 하루 만에 작동하는 것을 만들어 틀렸는지부터 확인하라. 이것은 단순히 속도를 높이라는 말이 아닙니다. 일의 순서와 목적 자체를 바꾸라는 말입니다. 기존 방식에서 문서는 실행의 전제 조건이었습니다. 그러나 캣 우가 말하는 방식에서 문서는 검증의 결과물입니다. 먼저 프로토타입(prototype, 시제품)을 만들어 가정이 맞는지를 확인하고 맞다고 판명된 것만 문서로 기록합니다. 문서는 생각을 정리하는 도구가 아니라 이미 검증된 현실을 기록하는 도구입니다. 그녀는 2024년 10월부터 매번 새 모델이 출시될 때마다 동일한 실험을 반복했습니다. 오픈소스 화이트보드 도구 엑스칼리드로(Excalidraw)에 표 기능을 추가하는 작업을 클로드 코드에게 맡기는 것이었습니다. 초기에는 모든 모델이 실패했습니다. 그러나 오퍼스 4.6(Opus 4.6)에 이르자 전문 개발자 앞에서 라이브 시연이 가능할 만큼 안정화되었습니다. 이 실험이 증명하는 것은 기술의 진보가 아닙니다. "불가능하다"는 전제 위에 설계된 모든 우회로와 임시 구조가 단 한 번의 모델 업데이트로 불필요한 “사족”이 되었다는 사실입니다. 좋은 프로덕트 매니저는 기능을 추가하는 사람이 아닙니다. 시대에 뒤처진 가정 위에 세워진 기능을 과감하게 걷어내는 사람입니다. 4. 일의 정의를 다시 내려야 합니다 캣 우의 이야기를 AI 업계 종사자에게만 해당하는 이야기로 읽는다면 핵심을 놓치는 것입니다. 이 질문은 특정 직군만의 것이 아닙니다. 프로덕트 매니저는 물어야 합니다. 내가 지금 작성하는 기획서의 구조는 모델 업데이트 한 번으로 전제가 바뀌는 환경에서도 유효한가. 기획의 완성도가 아니라 기획의 수명을 먼저 물어야 합니다. 개발자는 물어야 합니다. 내가 지금 짜고 있는 이 코드의 구조는 세 달 뒤 AI가 같은 기능을 열 배 빠르게 구현할 때도 여전히 가치가 있는가. 코드를 잘 짜는 것과 무엇을 짤지를 결정하는 것은 이제 전혀 다른 역량입니다. 기업 경영진은 물어야 합니다. 우리 조직의 의사결정 구조는, AI가 데이터 분석과 초안 작성을 대신하는 환경에서도 지금의 속도와 단계가 필요한가. 느린 협의 구조는 AI 시대에는 비용입니다. 정책 입안자는 물어야 합니다. 우리가 지금 설계하는 규제와 지원 체계는, 기술이 정책보다 빠르게 움직이는 환경에서 무엇을 기준점으로 삼고 있는가. 어제의 기술 지형을 전제로 만든 정책은 발효되는 순간 이미 낡아 있습니다. 투자 심사역은 물어야 합니다. 내가 지금 검토하는 이 기업의 경쟁 우위는 여섯 달 뒤에도 같은 이유로 유효한가. AI 시대의 투자 기준은 현재의 제품이 아니라 그 팀이 전제를 얼마나 빠르게 바꿀 수 있는가에 있습니다. 이 질문들의 공통점은 하나입니다. AI를 도구로 보지 않는 것입니다. AI를 일의 전제가 바뀌었음을 알리는 신호로 보는 것입니다. AI 산업은 지금 모델 개발 경쟁에서 제품 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있습니다. 기존 AI 모델들이 가능성을 열었다면 이제 그 가능성을 실제 워크플로(workflow, 업무 처리 흐름)로 번역하는 능력이 다음 경쟁의 축이 됩니다. 모델을 빠르게 만드는 것과 그 모델을 제품으로 만드는 것은 전혀 다른 역량을 요구하며, 캣 우는 바로 그 간극에서 일하고 있습니다. 그녀가 압축한 원칙은 단순합니다. "단순하지만 작동하는 것을 만들어라(Do the simple thing that works)." 이 문장의 무게는 단순함이 아닌 '작동하는'에 있습니다. 작동하는지를 확인하는 가장 빠른 방법은 실행입니다. 분석이 아니라 충돌입니다. 가정을 현실에 던져 넣고, 부서지는 것을 보고, 부서지지 않은 것만 남기는 것입니다. 지금 우리에게 필요한 것은 AI를 더 잘 쓰는 법이 아니라 일 자체를 처음부터 다시 정의하는 용기입니다. 리포트 원문: <Product Management on the AI Exponential> https://claude.com/blog/product-management-on-the-ai-exponential 사진: 앤스로픽 클로드코드 제품매니저 캣우 (출처: Anthropic 공식 유튜브 캡처)

10년 이상 버텨낸 창업자들과 대화 중 느낀 지혜들 요즘 종종 창업자 분들과 만나 이야기를 나누곤 한다. 서로 비슷한 입장에 놓여있기 때문에, 대화가 빠르게 깊어지는 특징이 있다. 동료 창업자 분들과 나눈 대화 중 기억에 남는 내용들이 있어 옮겨 본다. 1. 창업자는 서비스를 만드는 과정에서 1번, 회사를 만들어 나가는 과정에서 1번 매우 큰 실수를 한다. 그 실수의 핵심에는 '교만' '자만'이 자리잡고 있다. 창업자가 이를 빠르게 깨달을수록, 회사가 죽음의 골짜기에서 빠져나올 확률이 높아진다. 2. 경력직/신입을 막론하고, 처음부터 잘했던 팀원은 없다. 그리고, 결과적으로 '잘하게 된 사람'들은 스펙이 대단했던 사람이 아닌, 빠르게 배워나간 사람들이다. 빠르게 배워나간 사람들은 1) 누구보다 성실히 살아왔으며, 2) 시련/고난에 빠져본 적 있었고, 그로 인한 간절함/절실함이 있으며, 3) 이 회사에서 일하고 싶은 이유가 명확했던 사람들이었다. 3. 그렇게 '잘하게 된 사람'들이 조직 내 오래 함께 남아 버텨줄수록, 회사는 위기를 이겨내고 더 대단한 성장을 결국 만들어 내게 된다. 그런 그들을 조직 내 남게 해주는 원동력은 '보상'이 아닌 '변함없음이 만들어 내는 믿음'에 있다. (최소한의 보상은 필요조건, 변함없음이 만들어 내는 믿음이 절대적 충분조건) 4. 우리 회사에 속한 산업이 급 세상의 주목을 받게 될 행운 10년에 한 번 찾아올까 말까 한다. 반대로 말하면, 우리 회사가 속한 산업은 보통 주목 받지못할 때가 많다. 다만, 회사가 속한 산업이 세상의 주목을 받지 못함에도, 유독 소수 회사는 주목을 받게 되는 경우가 있는데, 공통적으로 '지표가 놀랍게 잘 나왔을 때'이다. 그런데, 한 회사가 세상을 놀래킬만한 지표를 만들어내기 까지는 최소 10년 이상 걸린다고 한다. 5. 회사가 특별한 숫자를 만들어 내기 위해서는 기본기가 뒷받침 되어야 한다. 그리고, 기본기 중의 기본기는 효과적 비용 통제에 있음을 깨닫게 된다. 회사의 성장과 직결되는 곳에만 꼭 필요한 만큼만, 아낄 수 있는 부분은 최대한 아껴서 비용을 집행하는 것이다. 참고로 돈이 생기면 돈을 쓰게 되어 있는데, 돈을 막 쓰다 보면, 인지하지 못한 사이에 고정비가 너무 많이 올라가 되고, 그 무게의 심각성을 인지하게 되는 순간 회사는 그 무게를 버티지 못하고 무너지는 경우가 많다. 다만, 비용을 타이트하게 관리하는 리더는 불편한 이야기를 할 수밖에 없고, 전반적 인기는 떨어질 수밖에 없는데, '회사가 성장해야 팀의 경력도 최대한 인정받을 수 있다'는 마음으로.. 이를 매일 매일 일을 악 물되 나중에 결과로서 증명받아야 한다. 6. 성과는 목표가 소수의 숫자로 정의되어 있을 수록 잘 나올 확률이 높다.(목표가 말로 되어 있거나, 해석의 여지가 있거나, 몇 가지 숫자로 분산되어 있으면... 목표 달성이 안될 확률이 높다) 극단적으로 말하면, 전사의 목표가 딱 하나의 숫자로 정의되어 있으면 가장 좋다. (언제까지 X 를 달성한다) 이를 위해 가장 중요한 것은, 리더의 생각이 명확하게 정리되어 있고, 초점이 정확하게 서 있어야 한다는 것이다. 7. 단, 전사 목표가 1개로 수렴될수록, 팀 내 혼선은 줄어들지만... 목표를 달성해 나가는 여정이 지나치게 반복적으로 느껴질 수 있다. 그런데... 그 반복 속에서 하루하루 조그마한 차이를 발견하고 이를 매일 적용하여 조금 더의 성과를 매일 만들어 나가는 팀이 결국 위대한 서비스를 만들어 낸 팀이 된다. 그리고, 세상을 이를 Operation Excellence 라고 표현한다. Operation Excellence 의 본질은 대단한 기술/시스템을 조직 내 잘 적용하는 것이 아닌... 매일 매일 같은 일을 반복하는 과정에서 느끼는 불안감 (나... 이러다 뒤쳐지는 거 아냐?)을 이겨내고, 조그마한 차이를 성과로 더하는 과정에서 만들어지는 산물이다. 8. 팀은 기획 보다는 실행에 들이는 시간이 절대적으로 많아야 한다. 팀은 칠판 보다는 현장을 가까이 해야 한다. 9. 창업자도 사람이다. 그들에게 균형감을 가져다 주는 존재는, 1) 주기적으로 만나 조언을 해주는 3명 이상의 멘토, 그리고 2) 같은 입장의 사람들로 구성된 커뮤니티이다. 멘토가 있고 커뮤니티의 도움을 받는 창업자는, 실수(말 실수, 행동 실수, 의사결정 실수 등)를 상대적으로 덜하게 되고, 위기가 왔을 때 도움을 받을 수 있다. 10. 팀이 창업자(또는 대표)에게 가장 기대하는 것은 일관성, 그리고 세심한 관찰이다.이랬다 저랬다 하지만 않아도 절반 이상은 간다. 그리고, 리더가 팀이 하는 일을 잘 알고 꽤 정확히 이해하고 있으면 (이 사람... 내가 하고 있는 일을 follow-up 하고 있었고, 내가 남긴 고민도 알고 있었네?) 팀원에게는 가장 큰 동기부여로 큰 다가간다. 참고로, 리더가 '내가 어떻게 하면 팀을 더 동기부여 할 수 있을까?' 고민하는 것 보다는 '내가 어떻게 하면 팀의 사기를 떨어뜨리지 않을 수 있을까?' 고민하는 것이 현실적이다. 일관성을 잘 유지하면 동기를 떨어뜨리지 않을 수 있고, 팀이 하는 일을 정확히 이해하게 노력하면 동기를 조금은 더 높일 수 있을 지도 모른다. 1~10은 사실 꼭 창업자에게만 해당하지는 않는다고 생각한다. 한 직장에서 10년 이상을 버텨낸 분들, 한 조직에서 10년 이상 봉사하고 있는 분들에게도 동일하게 적용되는 소회라고 생각한다. 아무쪼록, 선택과 집중을 매우 잘하고, 중요한 곳에 내 모든 에너지를 다 투입하여, 결과적으로 어제보다는 오늘이 조금 더 낫고, 오늘 보다는 내일이 조금 더 나아지는 과정을 계속 반복해 내고 싶다. 그것에 세상이 필요로하는 value, 그리고 impact 을 만들어내는 유일한 길임을 여러해 동안의 삽질을 반복하는 과정에서 깨달았다.

하버드 심리학자는 이렇게 말합니다. "25세까지 아무것도 이루지 못했다면, 젊음에 대한 가장 파괴적인 환상을 깨뜨린 것입니다." 2021년, 하버드 심리학자가 예상치 못한 발언으로 강의실을 놀라게 했습니다. "25살까지 이렇다 할 성과를 거두지 못했다면, 젊은 시절의 가장 큰 환상 중 하나에서 벗어난 것일지도 모릅니다." 처음에 방 안은 웃음소리로 가득 찼습니다. 그녀는 농담하는 게 아니었어요. 초기 성공의 환상! 20대 초반에는 뇌가 자신의 가치를 빠르게 증명해 줄 무언가를 찾습니다. 즉, 지위, 관심, 빠른 성취 등을 추구하죠. 하지만 심리학자들은 너무 일찍 인정을 쫓는 것이 사람들이 의식적으로 선택하지 않았던 역할이나 진로에 갇히게 할 수 있다고 경고합니다. 그들은 너무 일찍 결정을 내리고… 그 결정을 되돌리려고 수년간 애씁니다. 젊음의 시간은 탐색 단계일 수 있습니다! 진로 개발에 관한 연구에 따르면 30세 이전에 더 많은 것을 탐색하는 사람들은 장기적인 진로 방향을 더욱 확고히 세우는 경향이 있습니다. 아이디어 테스트 중이거나 사람들 앞에서 실수하거나 또는 진로를 변경합니다! 25살에는 혼란스러워 보이지만, 35살쯤 되면 오히려 명확해지는 경우가 많습니다. 20대 중반에 "뒤처졌다"고 느끼는 사람들은 종종 다른(빨리 성공하는) 사람들이 놓치는 무언가를 얻습니다. 관점을 얻거나 인내심을 배우거나 그리고 그들에게 진정으로 중요한 것이 무엇인지에 대한 더 명확한 인식을 갖게 됩니다. 그러한 토대는 나중에 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 강의 말미에 심리학자는 학생들에게 마지막으로 다음과 같은 생각을 남겼습니다. "스물다섯 살에 인생을 완벽하게 이해해야 하는 건 아니잖아요!" "당신은 당신이 아닌 사람을 발견하도록 설정되어 있습니다." *출처: https://x.com/deeppsycho_hq/status/2039389957316571643?s=46

Lovable의 그로스 헤드 Elena Verna 인터뷰 내용이다. 정말로 인상적인 구절이 많다. "기능은 이제 누구나 만든다. 성장은 신뢰의 문제가 됐다." 1. 그로스 공식이 바뀌었다: AI로 소프트웨어 제작이 보급되면서 기능 자체의 차별성이 사라지고 있다. 원하는 기능은 직접 만들거나 어디서든 살 수 있다. 이 세상에서 사람들이 구매를 결정하는 기준은 기능이 아니라 신뢰다. 이 팀을 믿는가, 이 브랜드를 믿는가. 2. Lovable 직원은 전원 코딩을 직접 한다: 그로스 헤드인 Elena 본인도 코드를 직접 배포하고, 앱을 직접 만들고, 캠페인을 혼자 돌린다. Lovable은 모든 직원이 코딩, 마케팅, 소셜 포스팅을 동시에 한다. 전문화가 아니라 범용화다. 10년 전이라면 전문가에게만 맡겼을 일들을 이제 모든 직원이 한다. 역할의 경계가 사라지는 속도가 기업 내부에서도 이미 시작됐다. 3. 유료 마케팅을 하지 마라: 제품 시장 적합성(PMF)이 검증되기 전의 유입은 밑 빠진 독에 물 붓기와 같다. 유료 마케팅에 의존한 성장은 경쟁 방어가 불가능하며 지속될 수도 없다. 유기적인 방식으로 스스로 수요를 만드는 법을 찾지 못했다면, 그건 성장이 아니라 잠깐 시간을 벌고 있는 것에 불과하다. 4. 무료 사용자를 비용이 아닌 마케팅 채널로 보아야 한다: 무료로 결과물을 만든 사람이 소셜 미디어에 자발적으로 공유하고 지인에게 추천하는 행위는 강력한 동력이 된다. Lovable은 이 추천 빈도를 ‘Lovable Score’로 정의해 매일 추적한다. 이는 돈으로 살 수 없고 경쟁자가 복제할 수도 없는 독보적인 마케팅 채널이다. 5. 향후 LLM 비용이 급격히 하락하면 단순히 기술을 재판매하는 모델은 붕괴할 것이며, 결과 중심(Outcome-based)의 수익화 모델로 빠르게 진화하는 기업만이 시장에서 승리할 것이다. 즉, 과거에는 소프트웨어 '사용' 자체에 비용을 지불했다면, 앞으로는 소프트웨어를 통해 실질적인 '결과'를 만들어내야만 사람들이 지갑을 열 것이다. 6. 매일 배포(Ship every single day)한다: 매일 개선 사항을 배포하고 1~2개월마다 주요 기능을 런칭한다. 끊임없이 발전하고 있다는 '지속적인 노이즈'를 만들어내는 것 자체가 사용자를 묶어두는 강력한 리텐션 전략이 된다. https://www.youtube.com/watch?v=2wdsNwPUCgQ

AI의 순작용을 발견함. ^^ 편 가르기로 조회수를 끌어올리던 유튜버들은 조만간에 모두 문닫을듯 보임. 소셜미디어는 구조적으로 사회의 양극화를 증폭시키는 공간에 가깝다면 최근 분석들을 보면, AI는 오히려 사람들의 입장을 조금씩 중간지대로 이동시키는 방향으로 작동할 가능성을 보여준다는 것이다. 조사된 주요 모델들 전반에서 공통적으로 극단을 완화하는 효과가 관찰됐다고 한다. 소셜미디어가 사람을 더 극단적으로 보이게 만드는 이유는 단순하다. 강한 말일수록 더 빨리 퍼지고, 더 많은 반응을 끌어내기 때문이다. 그러다 보니 플랫폼 알고리즘은 점점 더 자극적이고 감정적인 콘텐츠를 앞세우게 된다. 반면 AI는 애초에 그렇게 설계된 시스템이 아니다. 사람을 화나게 하거나 싸우게 만들기 위해서가 아니라, 질문에 대해서 안전하고, 무난하며, 도움이 되는 답을 하도록 훈련된 시스템이다. 그래서 극단적인 질문이 들어와도, AI는 한쪽 입장만 거칠게 밀어붙이기보다 여러 관점을 함께 설명하고 과도한 표현은 한층 부드럽게 조정하는 방향으로 반응하는 경우가 많다. AI는 서로를 더 멀어지게 하던 시대에, 사람들을 다시 대화의 가운데로 불러오는 일은 누구보다 잘 해내 낼것 같다. 반면에 팩트가 아닌 내용으로 편가르기하는 언론이나 유튜버들은 이제 힘을 점점 잃어 갈듯 보인다. 출처: https://www.ft.com/content/3880176e-d3ac-4311-9052-fdfeaed56a0e

마크 안드리센: 위대한 창업자 판별법 https://x.com/stage5tools/status/2039320440703971370 넷스케이프 공동창업자이자 a16z 공동창업자인 마크 안드리센이 벤처투자에서 가장 치명적인 실수는 무엇인지, 위대한 창업자를 어떻게 알아보는지, 왜 유망한 회사를 가격 때문에 놓치는 일이 반복되는지, a16z는 왜 지금 상장할 이유가 없다고 보는지, 그리고 AI가 일자리를 빼앗는다는 통념을 왜 정면으로 부정하는지까지 폭넓게 이야기하는 인터뷰입니다. 그는 AI가 모델 개발 측면에서는 실리콘밸리를 더 강하게 집중시키고 있지만, 동시에 사용 측면에서는 전 세계로 가장 빠르게 민주화되는 기술이라고 봅니다. 또 노동 대체론은 제로섬 사고의 반복일 뿐이며, AI의 더 큰 효과는 사람 한 명 한 명의 생산성을 높이고 더 높은 부가가치의 일로 이동시키는 데 있다고 주장합니다. 벤처에서 더 무서운 건 ‘틀린 투자’보다 ‘놓친 투자’ - 마크 안드리센은 벤처에서는 실행의 실수보다 누락의 실수가 훨씬 더 치명적이라고 말합니다. 잘못 투자해 돈을 잃는 것보다, 구글 같은 회사를 놓쳐 거대한 기회를 잃는 것이 더 큰 실수라는 관점입니다. 과거의 실패에서 너무 많이 배우면 다음 기회를 놓친다 - 그는 창업자든 투자자든 한 번 데인 분야를 다시 보지 않게 되는 경향이 있다고 설명합니다. 문제는 그게 책임감처럼 느껴져도, 실제론 다음 큰 기회를 막는 감정적 반응일 수 있다는 점입니다. 최고의 벤처투자는 결국 ‘사업계획’보다 ‘창업자’에 베팅하는 일 - 안드리센은 위대한 창업자는 기존 규칙과 선례를 깨고 결과를 만드는 사람이라고 말합니다. 반대로 훌륭해 보이는 계획도 평범한 팀이 실행하면 결국 무너질 가능성이 크다고 봅니다. 그가 보는 초기 창업자의 핵심 조건은 IQ, 용기, 야망 - 단순히 똑똑한 것만으로는 부족하고, 장애물을 정면 돌파하려는 결의와 무언가를 직접 만들고 싶어 하는 원초적 욕구가 중요하다고 설명합니다. 창업자를 움직이는 힘은 종종 ‘고통 감내’와 ‘원초적 추진력’ - 그는 어떤 사람들은 어린 시절의 결핍이나 고통을 과잉 성취로 전환한다고 말하면서도, 저커버그나 게이츠처럼 그냥 타고난 추진력을 가진 경우도 있다고 봅니다. “자기 자신과 경쟁한다” - 마크는 지금의 자신이 아니라 자신이 될 수 있는 최고의 버전과 경쟁하고 있다고 설명합니다. 여기서 연결되는 태도가 바로 ‘익스트림 오너십’입니다. “모든 게 다 내 탓이라고 생각하면 인생이 단순해진다” - 그는 문제를 남 탓으로 돌리는 대신 내 책임으로 보면 억울함이 사라지고, 개선할 수 있는 영역이 생긴다고 말합니다. 다만 이 태도는 이미 과도한 책임감을 가진 창업자에게는 양날의 검일 수 있다고도 인정합니다. 벤처에선 유망한 회사를 가격 때문에 포기한 게 늘 실수였다 - 다만 그는 동시에 과도한 자금 조달과 높은 밸류에이션이 스타트업을 망칠 수도 있다고 말합니다. 회사는 굶어 죽기보다 소화불량으로 죽는 경우가 더 많다는 말도 인용합니다. a16z는 지금 상장으로 해결할 문제가 없다 - 그는 현재 a16z가 상장해야 할 필요성을 느끼지 못한다고 말합니다. 상장회사를 운영하는 일은 매우 어렵고, 상장을 통해 얻을 가치에 대한 분명한 논리가 있어야 한다는 입장입니다. AI는 기술 산업을 오히려 더 실리콘밸리에 집중시키고 있다 - 그는 2020~2023년엔 기술 산업의 지리적 분산을 기대했지만, 최근엔 상황이 역전됐다고 말합니다. 최전선 AI 기업들이 실리콘밸리에 몰리면서, 오히려 예전보다 더 집중되고 있다는 진단입니다. 동시에 AI는 사용 측면에선 가장 ‘초민주화된’ 기술이 될 수 있다 - 안드리센은 최고의 AI가 결국 앱스토어에서 내려받는 소비자용 앱 형태로 전 세계에 퍼질 것이라고 봅니다. 모델을 만드는 기업은 소수지만, 그 혜택은 수십억 명에게 퍼진다는 논리입니다. AI 가치의 대부분은 AI 회사가 아니라 사용자에게 귀속될 수 있다 - 그는 인터넷과 스마트폰처럼 AI도 경제적 가치의 거의 대부분이 소비자 잉여 형태로 사용자에게 돌아갈 수 있다고 말합니다. AI 회사들이 잡는 몫보다, AI를 써서 생산성을 높이는 사람과 기업 쪽 가치가 훨씬 클 수 있다는 주장입니다. “AI가 일자리를 빼앗는다”는 프레임은 완전히 틀렸다 - 그는 이 논리를 제로섬 경제학, 노동 총량의 오류라고 부르며 정면으로 부정합니다. 뛰어난 개발자들이 AI를 쓰게 된 뒤 덜 일하는 게 아니라 더 많이 일하고, 더 생산적이 됐다는 점을 예로 듭니다. 대기업 감원은 AI 때문이 아니라 원래의 과잉채용 때문 - 그는 많은 대기업이 이미 25~75% 수준의 과잉 인력을 안고 있고, 지금은 그걸 AI를 핑계로 정리하는 측면이 크다고 말합니다. 적어도 최근 감원의 상당수는 AI가 실제 업무를 대체해서가 아니라는 시각입니다. ‘AI가 사람을 없애는 것’보다 ‘사람 한 명의 역량을 키우는 것’ - 각 개인이 AI를 도구로 갖게 되면 새로운 기술을 배우고, 허드렛일을 줄이고, 더 가치 있는 일로 이동할 수 있다고 설명합니다. https://x.com/stage5tools/status/2039320440703971370

MIT의 한 교수는 40년 동안 매년 1월이면 똑같은 강의를 했는데, 매번 강당은 입석까지 꽉 찰 정도로 인기가 높았습니다. 그의 이름은 패트릭 윈스턴이며, 강의 제목은 “말하는 법(How to Speak)”입니다. 인생의 성공은 말하기 능력, 글쓰기 능력, 그리고 아이디어의 품질 순으로 결정됩니다. 학점이 아닙니다. 가문이 아닙니다. IQ도 아닙니다. 어떻게 말하는지가 사람들의 경청을 이끌어내는 사람과 무시당하는 사람을 가르는 기준입니다. 다음은 그가 40년 동안 MIT 학생들에게 가르친 말하기 방법입니다. 그는 절대 농담으로 시작하지 말라고 합니다. 사람들이 무엇을 배우게 될지 정확히 알려주는 것으로 시작하세요. 무언가를 쏟아붓기 전에 먼저 마음을 준비시켜야 합니다. 그는 이를 “권한 부여의 약속(empowerment promise)”이라 불렀는데, 첫 60초 안에 사람들이 자리에 머물 이유를 주는 것입니다. 그런 다음 그는 아이디어를 머릿속에 각인시키는 5S 법칙을 설명합니다. 상징(Symbol), 슬로건(Slogan), 놀라움(Surprise), 핵심(Salient), 이야기(Story)입니다. 기억할 가치가 있는 모든 아이디어는 이 중 적어도 세 가지를 충족합니다. 가장 놀라운 부분은 ‘아슬아슬한 성공(near miss)’ 기법입니다. 옳은 것만 보여줄 것이 아니라, 겉보기엔 옳아 보이지만 사실은 그렇지 않은 것을 보여줘야 한다는 것입니다. 바로 그 대비를 통해 뇌는 정보를 영구적으로 기억에 각인시킵니다. 중요한 연설을 하기 전 그가 제시한 마지막 규칙은 요약이 아닌 기여로 마무리하라는 것입니다. 자신이 말한 내용을 되짚지 말고, 청중이 강연장에 들어오기 전에는 갖지 못했던 것을 당신이 그들에게 주었다는 점을 상기시키세요. 패트릭 윈스턴 교수님은 2019년에 세상을 떠났지만, 이 강의는 여전히 MIT 오픈코스웨어에서 무료로 제공됩니다. 1시간 분량에 수백만 명이 시청했고, 비용은 단 한 푼도 들지 않습니다. MIT가 인터넷에 공개한 가장 중요한 강의는 코드나 수학에 관한 것이 아닙니다. 바로 사람들이 당신의 말을 진정으로 경청하게 만드는 방법에 관한 것입니다. *유투브에 공개되어 있는 강의: https://www.youtube.com/watch?v=Unzc731iCUY

https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224228822075 저희 동네 부동산 투자 이야기 입니다.

<삶을 드라마틱하게 개선하는 간단한 11가지 습관> 1. 매일 30분 동안 의도적인 연습을 하세요 : 자신이 잘하고 싶은 일을 매일 30분 동안 따로 시간을 내어서 몰입해보세요. 2. 매주 주간 리뷰를 해보세요 : 복기를 하지 않으면 뭐가 잘못됐는지 찾기 어렵습니다. 리뷰를 통해서 이번 주에 개선할 단 한 가지를 정하고, 매주 하나씩 개선해보세요. 이게 쌓이면 삶이 달라집니다. 3. 콘텐츠 큐레이션 역량을 기르세요 : 스스로에게 도움이 되는 콘텐츠의 양은 늘리고, 도움이 되지 않는 콘텐츠는 줄이세요. 이 큐레이션 역량만 길러도, 인풋이 달라집니다. 인풋이 달라지면, 당연히 아웃풋도 달라지고요. 4. 성장 기록을 남기세요 : 성장은 기록했을 때 더 선명해집니다. 무엇을 더 잘하고 싶은지, 잘하기 위해 무엇을 했는지를 글로 써보세요. 5. 매일 시각화 연습을 하세요 : 사람들은 막연하게 생각하기 때문에 자신이 원하는 것을 금방 잊어버립니다. 그러니 매일 5분이라도 시간 내어서 내가 원하는 것을 시각화하는 연습을 해보세요. 6. 작은 성공을 기념하세요 : 작은 것이라도 무언가를 개선했다면 그걸 축하해보세요. 그러면 저절로 동기부여가 됩니다. 7. 세계 최고들을 연구하고 공부하세요 : 어설프게 꿀팁을 찾아다니지 말고, 자신이 관심 있는 분야에서 탑을 찍은 사람들을 스터디하고 연구하고, 디테일한 부분이라도 그들을 따라 하려고 해보세요. 누구를 스터디해야 할지 모르겠다면, 일단 책 <슈퍼 유튜버>를 보세요. 전 세계 탑 크리에이터들이 어떻게 성장했는지 담겨 있습니다 🙈 8. 매일 산책하세요 : 매일 10~20분이라도, 내가 하루 동안 배운 것과 잘못 알았거나 놓쳤던 것들을 걸으면서 되짚어보세요. 이것만 해도, 삶을 훨씬 더 지혜롭게 살 수 있습니다. 9. 아침을 가벼운 활동으로 시작하세요 : 스트레칭 등 가벼운 활동을 하며 하루를 시작해보세요. 훨씬 더 활기차게 하루를 보낼 수 있습니다. 10. 디지털 디톡스 타임을 가지세요 : 매일 일정 시간을 정해두고, 디지털 기기와 떨어져서 고요한 침묵의 시간을 가져보세요. 11. 친절함과 다정함을 베푸세요 : 매일 다른 사람을 위해 다정한 행동을 하나 일부러 해보세요. 그게 쌓여서 행운이 되어 돌아오는 것을 보면 아마 깜짝 놀라실 겁니다. ++ Beryl Shelves 님의 <12 simple strategies that will help you improve your life>를 참고했습니다

2026년 올해 Anthropic이 발표한 것들. 그냥 미쳤음 01/12: Claude Cowork (맥용 공개) 01/30: Cowork Plugin 02/05: Opus 4.6 공개 02/05: Claude in PowerPoint 02/05: Claude in Excel 02/10: Cowork (윈도우 공개) 02/17: Sonnet 4.6 02/20: Claude Code Security (보안 분석) 02/24: Cowork Enterprise 02/25: Claude Code Remote Control (모바일/웹에서 로컬 접속) 02/25: Cowork Scheduled Tasks (예약 작업) 03/02: Claude Memory 03/06: Claude Marketplace 03/07: Claude Community Ambassadors 프로그램 시작 03/09: Claude Code Review 03/11: Excel & PowerPoint Skills 업데이트 03/13: 채팅 내 차트·다이어그램 시각화 03/14: 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 GA 전환 03/17: Dispatch (Cowork 원격 제어) 출시 03/20: Cowork에 Projects 도입 03/21: Claude Code Channel (Discord/Telegram) 03/23: Claude Computer Use (마우스/키보드 제어) 03/24: Claude Code Auto Mode (자동 퍼미션 판단)

전세계 Claude의 모든 활용법을 담았습니다. 실제로 생산성 갈리는 설정과 사례 싹 직접 정리해서 공유해드립니다.