Continuous Learning_Startup & Investment

Wait, is this a grant or an investment? It is an investment. When we started AI Grant in 2017, we handed out much smaller grants for fundamental research. We awarded grants to 36 individuals, who went on to do important research, and to found companies like Cohere, Helia, and Cresta. Five years later, it seems much has changed: AI research is abundant, but UX and product innovation is just getting started, and so we're relaunching the program with a focus on AI products & investments versus AI papers & grants.

1. 리더십은 불편함과 잘 마주하는 것이다. 2. 나이를 신경쓰지 말아라. 3. 환경이 매우 중요하다. 서포터(배우자)도 환경이다. 4. 평판이 중요하다. 야후 때 좋은 평판으로 컨설팅을 시작하게 되었다. 5. 그냥 들어간 스타트업 3개는 망했고, 파트타임과 지인 네트워크 위주로 들어간 스타트업 2개는 성공했다 (유데미, 폴리보어) 6. 의사소통은 수평적, 의사결정은 수직적. 7. 실패했다보다 많이 배웠다라고 이야기하세요. 8. 채용에 있어서 아웃바운드 소싱 및 온보딩의 중요성. 시니어도 이 둘이 중요하다. (나는 수습기간 있으면 조인 안한다는 시니어가 있으면, 뽑지마!) 9. 경험 없는 중간 매니저에게 채용을 맡기지 말아라. 성장을 멈춘 멤버와는 어려운 대화를 빨리 해라. 10. 잘 하는 스타트업의 대표는 처음에는 못 해도 나중에 어려운 대화를 잘 하기 되더라. 11. 미국 진출하려면 CEO가 미국으로 가야한다. 12. 피드백이 필요한 이유? 사람은 완벽하지 않고, 이전의 성공 경험이 환경이 달라지만 성공이 보장되지 않음. What got you here won't get you there. 13. 피드백은 불편한 것. 신뢰와 관심이 필요. Five dysfunctions of a team. 건강한 충돌. 14. 신뢰를 쌓으려면 인간적인 모습을 보여라. 실수를 인정하고, 모르면 모른다고 해라. 15. 1:1 미팅 잘 활용하기. (주기적 채널이 열려있어야, 아젠다가 수면위로 나온다) 16. 공은 팀원에게 돌리고, 사건/사고에 책임을 져라. 그리고 중간 관리자를 뛰어넘지 말기. 17 .스킬셋 피드백 vs. 행동양식 피드백. + 긍정적/건설적. 18. 선의의 호기심 갖기 (모든 사람은 합리적, 악인은 없음) -> 핵심 하나에 집중 -> 피드백 줄까 말까 결정 (반복이나 패턴이 있으면 Go) -> 본인이 생각하기에 이 피드백을 주지 않으면, 상호간의 기대에 괴리가 생길 것 같으면 주는게 좋음) 19. 샌드위치 기법 사용하지 말기. 장단점을 동시에 이야기하면, 상대가 핵심을 파악하지 못 한다. 그리고 다른 사람을 인용하지 말고, 본인 의견임을 1:1 때 전달하기. 20. ‘피드백은 상대방을 위하는 마음이 있어야 동작한다’ 21. 일에 포커스하고, 1) 기대, 2) 관찰, 3) 갭의 순서로 이야기하기! 22. 종종 피드백이 나의 변화가 필요한 경우도 있음. 23. ”결정적 순간의 대화“ (crucial confrontations) 24. 피드백의 임팩트와 기한을 정해서 체크인 날짜를 논의. 25. 일의 완료가 중요한게 아니고, 임팩트를 내는 것이 중요한 것. 26. 3개월 셀프 리뷰로 시작 -> 피어 리뷰 (익명/기명 둘다 가능, 기명이 더 많았음, 익명으로 해도 누군지 다 앎) -> 매니저 리뷰 -> 상향 리뷰... 27. 매니저 마다의 Calibration 미팅이 필요 (리뷰를 보상과 연동할 때, 모두 모여서 개별 미팅을 해서 기준을 맞추어야 함) // 빅테크는 이걸 몇일 동안 함! 28. 18 .30-40명 언더는 대표가 전체 평가도 할 수 있음. 요즘은 너무 빨리 변해서 소수로만 운영하는 것 추천. 일이 없어지는 경우가 많음. 다수 평가 시스템을 최대한 미루는 것 추천. 29. 주니어를 판단할 때는 피드백이 잘 반영되는지가 중요한 기준. 시니어는 문제해결능력.

* 모디 총리의 목표는 400석이었습니다 ========================= ~ 이들 출구조사 결과를 보면 NDA는 적게는 281석에서 많게는 392석을 확보할 것으로 전망됐다 ~ NDA는 직전 2019년 총선 때는 353석을 차지했다 https://n.news.naver.com/article/001/0014721799?sid=104

Indian Deng Xiaoping

Stop thinking you need an MBA. Stop thinking you need to be in Silicon Valley. Stop thinking you need investors. What you need is a tolerance for risk. You need passion. And above all else, you need an idea. Marc Randolph cofounder of Netflix

기계 같아져야 한다는 것을 배웠다. 아웃풋과 관계없이 끊임없이 생산하는 기계가 되어야 한다. 사업을 시작할 때 이전 직장 상사/멘토인 Richard Wong이 해준 말이 있다. "It will be like kissing a thousand frogs." 지난 연말 기대했던 금융기관 파트너십이 미뤄지게 되어 모멘텀을 잃었고, 또 다른 파트너십을 찾아나서기까지 시간을 낭비했다. 연초에 이태양 파트너님, Jongsang Kim 코치님과 포커스체크를 하면서 개구리 입맞춤 기계가 감정을 갖게 되어 고장난 것을 발견했다. 입맞춤하는 모든 개구리마다 왕자가 되는 사업이라면 우리 팀이 존재할 이유는 없다. 우리 미션에 동참하는 기관들을 모시기 위해 하염없이, 끊임없이 해보리라. 도은욱 대표님

1. 금융의 핵심이 사람인 이유는, 금융의 본질이 의사결정이기 때문. 의사결정의 질이 올라갈수록 기업의 가치는 상승함. 2. 우리나라 금융 산업은 술/골프 접대 & 아묻따 보수적인 문화 & 너무 공격적인 문화로 인해 의사결정의 질이 좋다고는 할 수 없음. 3. 술/골프 접대 등이 성행하는 건 트랙레코드나 딜의 퀄리티와 관계없이 의사결정을 자신에게 유리할 수 있게 바꿀 수 있기 때문이고, 우리나라의 금융은 은행에서 출발했기에 아묻따 보수적임. 4. 물론 이러한 편견에서 많은 기회가 발생하여 공격적인 증권사, 중후순위 플레이하는 캐피탈, 사모펀드, 벤쳐캐피탈이 손쉽게 성장했음. 5. 리스크를 제어하지 못했던 곳 또한 많았음. 2010년대 저축은행 PF가 이러한 리스크를 여실히 보여주었고, 최근 허우적대는 금융사들도 리스크 제어 능력의 한계를 보여주고 있음. 6. 한 발 빠른 부동산 PF 중단, 계약직 문화, 해고 정책, 롯데그룹 파이낸싱, M캐피탈 파이낸싱, 우량 해외 딜 취급 등을 보았을 때 메리츠금융지주 정도면 공격과 수비를 전천후로 잘하는 회사라고 생각함. #금융 #메금지

In the clothing industry, the success or failure of a season can define a business, and in a market where there are few differentiating factors, CLO has established itself. Customer Focus Find and impress a single customer who uses the product well. Let users achieve the vision they imagine through our product. Users are the best growth engine. If users use and like the product, they will benefit from it and naturally spread it to others. For example, the product spread from the Adidas football team to other clothing design teams. OEM companies have chosen CLO as a method to appeal to clothing design companies. Growth to Deliver Value to Customers Instead of receiving investment and growing rapidly, the company focused on customers step by step after the last investment in 2014. Leadership in the Global Market By collaborating with major global customers and partners, the company aims to establish leadership that latecomers cannot follow. The user base is also more than twice as large.

구글 검색 알고리즘이 유출되었다고 하는데, 모든 내용을 이해하지는 못했습니다만... "문서에는 2,596개의 모듈과 14,014개의 속성이 포함되어 있으며" 이 부분이 인상적이네요. 구글 프론트엔드에는 아주 간단한 검색창 하나 있을 뿐이지만... 그 뒤에는 엄청난 모듈들과 속성들이 숨겨져 있다는 것이... 보이지 않는 무형자산의 힘이 이런것인가 싶기도 하고요. 페이스북, 인스타그램도, 유튜브도, 틱톡도 그렇겠지요. ㅎㅎ 보이지 않는 것이 더 무섭다는 생각을 합니다. https://inblog.ai/welcome/google-algorithm-docs-leak

The happier, healthier, wealthier you want to be with right mental models. In life, you're either decaying or improving and there is nothing in the middle. If you want a life worth living, either do something worth writing about or write something worth reading.

Korea to global case, CLO. https://youtu.be/RG8LFEKg1D8

https://youtu.be/oiVUiqaqTrw?si=Wa8Y9eLwQic9RgTm Why startup and Silicon Valley.

큐픽스, 320억 원 규모 시리즈C 마무리 2015년 배석훈 대표가 창업한 큐픽스는 3차원(3D) 가상현실 기술을 기반으로 실내 공간을 똑같이 구현하는 디지털 트윈 솔루션 서비스를 제공하는 스타트업이다. 특히 인공지능(AI)을 활용한 웹 기반 3D 디지털 트윈 기술로 건설 현장을 원격으로 관리할 수 있다. 큐픽스는 이번 투자금을 글로벌 시장 확장을 위해 사용할 계획이다. 실제로 현재 큐픽스의 매출은 국내보다 미국·호주 등 해외에서 더 높다. 최근에는 일본 최대 통신 기업 NTT커뮤니케이션즈와 총판 계약을 체결하는 등 해외 시장 공략에 고삐를 죄고 있다. 인터엑스, 170억 원 시리즈B 투자 유치 설립 5년차를 맞이한 인터엑스는 AI와 빅데이터 분석을 기반으로 제조 공정 최적화 기술 및 자율 제조 운영 솔루션을 제공하는 스타트업이다. 기업이 보유한 빅데이터를 분석하고, 시각화할 뿐만 아니라 효과적인 의사결정, 빠른 실행과 문제 개선 등 다양한 이슈에 대해 대응이 가능하도록 돕는다. 이러한 기술력을 바탕으로 미국 산업인터넷컨소시엄(IIC), 독일 카테나-X, 프라운호퍼 연구소 등 해외 유명 기관들과 데이터 생태계 구축을 위해 협력하고 있다.

...tition Negative feedbacks from AIP users After building an ontology, there is a lot to do, but too much effort is invested in the construction stage. Although it is claimed that ontology can play the role of a digital twin, it is actually difficult to completely implement the interaction logic between nodes. It is unclear where to use the created ontology. Most insights can be derived from existing data platforms. While it is claimed that AI can be used for ontology construction and insight derivation, in reality, due to data security issues, AI can only access data headers, not the data itself, resulting in poor outcomes. The core aspects are the process of creating an ontology and effectively utilizing the created ontology, but there are no clear innovations in these two parts. Moreover, the concept of ontology is not particularly innovative compared to existing system modeling or chain management platforms. Most opinions from the field seem to be along the lines of "a well-constructed ontology is useful in best-case scenarios, but otherwise, there's not much to it."

Negative feedbacks from AIP users After building an ontology, there is a lot to do, but too much effort is invested in the construction stage. Although it is claimed that ontology can play the role of a digital twin, it is actually difficult to completely implement the interaction logic between nodes. It is unclear where to use the created ontology. Most insights can be derived from existing data platforms. While it is claimed that AI can be used for ontology construction and insight derivation, in reality, due to data security issues, AI can only access data headers, not the data itself, resulting in poor outcomes. The core aspects are the process of creating an ontology and effectively utilizing the created ontology, but there are no clear innovations in these two parts. Moreover, the concept of ontology is not particularly innovative compared to existing system modeling or chain management platforms. Most opinions from the field seem to be along the lines of "a well-constructed ontology is useful in best-case scenarios, but otherwise, there's not much to it."