최근에 읽었거나 읽으려고 하는 것들의 기록.
비즈니스 175건
AI 시대 PM의 역할은 근본적으로 변했다. 규칙은 같지만 게임을 잘 두는 방식이 완전히 달라졌으며, 모든 PM이 결국 AI PM이 되어야 한다. AI PM은 특정 직함이 아니라 모든 PM의 미래상 - 모바일, 클라우드처럼 AI도 결국 PM의 기본 역할로 통합될 것 시스템의 본질 변화: 결정론→확률론 - AI는 고장이 아닌 설계로서 같은 입력에 다른 출력을…
AI 시대에도 제품 관리자의 역할은 필수적이며, 이는 도구 사용 능력이 아닌 문제 정의와 솔루션 설계 능력에서 비롯된다는 것을 Benedict Evans의 분석을 통해 설명하는 글이다. 제품 관리자 역할의 정의는 다양하지만, 핵심 스킬은 동일: 문제 발견, 솔루션 가치성 검증, 비즈니스 실행 가능성 평가 도구가 발전해도 대부분의 사람과 기업은 도구 제작자가…
어떻게 승리하는가 | 억제 | 상호확증파괴, 폭력이나 소송의 공포를 투사 | 핵무기, 상표권, 특허 | |--- |--- |--- | | 신뢰성 | 유지비를 줄이고 가동 중단 시간을 최소화 | 질포 라이터, 도요타 자동차 | | 예측 가능성 | 거의 편차 없는 반복 가능한 과정으로 일관된 제품이나 경험 창출 | 디즈니랜드, 스타벅스 | | 예측 불가능성 |…
베테랑의 암묵지는 문서화해도 왜 계승되지 않을까 | DevelopersIO 암묵지란 무엇인가 암묵지란, 본인이 실행할 수 있는데 말로는 설명할 수 없는 지식을 말합니다. "매뉴얼에 쓸 수 있는 것" 아래에 "경험으로 몸에 배인 판단"이 층을 이루며 숨어 있습니다. 현장에서 물으면 대략 이렇게 돌아옵니다. "문제가 생기면 소리나 분위기로 알 수 있어요. 그런…
건강한 관계는 지속적인 헌신과 신뢰로 천천히 구축되지만, 배신으로 인한 손상은 빠르게 일어나며 회복에 오랜 시간이 필요하다. 헌신은 시간에 걸친 행동의 누적으로 천천히 구축되는 반면, 배신은 순간적인 사건으로 빠르게 발생 관계 회복 시 상대방에게 빨리 나아갈 것을 강요하면 이미 입은 상처를 더 악화시킴 헌신의 5가지 차원: 성실성(fidelity), 우선순…
왜 식견 있는 사람들이 모든 것을 차지할 것인가 실행 능력이 누구나 접근 가능해지면서, 창의적 차별화의 핵심은 독특한 관점과 판단력으로 이동하고 있다. AI 시대에 세련된 취향을 갖춘 사람들이 진정한 기회를 얻게 될 것이다. 실행의 민주화: 디자인 실행 능력이 자동화되면서 기술적 우위가 사라짐 취향이 차별화 요소: 기술보다 진정한 관점과 판단력이 유일한 경…
개발자가 되기 위해 필요한 것은 특정한 '천재적 재능'이 아니라, 자신이 가진 다양한 강점을 어떻게 활용하는지에 대한 해석의 문제다. 재능의 오해: 개발자 커뮤니티에서 말하는 '재능'은 사실 기술을 좋아하는 지적 호기심일 뿐이며, 이것을 절대적 기준으로 삼으면 안 됨 좋은 개발자들은 기술만 좋아하는 사람들만 있지 않음 패션에 관심 많은 개발자, 서비스 사용…
엔지니어링 매니저가 되면서 마주하는 현실적인 과제들 엔지니어에서 관리자로의 전환은 기술적 성과와는 다른 차원의 도전이다. 많은 신입 매니저들이 경험하는 예상 밖의 어려움과 그에 대처하는 방법들을 소개한다. 심리적·정서적 부담이 크다 - 스트레스와 명상을 빠르게 배워야 하며, 팀과의 거리감을 느낀다 신중함과 고독감이 동반된다 - 매 순간의 말과 행동에 주의가…
속도 추구가 실질적인 필요에서 벗어나 도덕적 신념으로 변질되었으며, 이는 조직의 생산성을 해치는 종교적 신앙 수준이 되었다. 속도의 미신화: 빠른 실행이 심각함과 야심의 증거로 취급되며, 신중함은 약함으로 낙인 찍히는 현상 실제 속도 vs 겉핥기: 진정한 속도는 충분한 이해와 명확한 의사결정을 기반으로 하지만, 대부분의 '속도'는 단순한 성급함 숨겨진 비용…
현재 AI 열풍이 글로벌 조직들의 의사결정을 심각하게 훼손하고 있으며, 대부분의 AI 투자는 실패하고 있지만 조직 내에서 이를 지적하는 것은 직업 위험으로 작용하고 있다. AI 투자의 현실: 저자가 1년 반간 관찰한 모든 AI 프로젝트가 실패했으며, 기업들의 "AI 생산성 향상" 보고는 대부분 거짓 내부용/외부용 챗봇은 사실상 사용되지 않음 (낮은 문서화…
회사의 모든 지식을 학습하고 활용하는 AI 에이전트 '컴퍼니 브레인'을 5분 안에 구축하는 방법 컴퍼니 브레인의 구조: 지식 베이스(Knowledge Base) + AI 에이전트(Agent Harness)로 구성 핵심 과제: 지식 출처 관리, 권한 제어, 정보 신뢰성 유지, 자동화 구현 등이 복잡함 Supermemory 솔루션: 컨텍스트 제공자로서 회사 두…
AI 에이전트가 업무를 수행할 때 가장 큰 걸림돌은 모델 성능이 아니라 회사 내 용어 정의의 부재다. 마이크로소프트가 공개한 온톨로지 도구를 활용해 팀이 함께 용어를 합의하고 정리하는 방법을 소개한다. 온톨로지의 본질: 컴퓨터가 읽을 수 있는 회사 용어사전 - 명사(엔티티)와 그들의 관계를 그래프로 표현 핵심 가치: 파일 자체보다 작성 과정 중 "고객이란…
1,600개 문서 검색 도구 개발 중 순위 계산보다 후보 선별 단계의 결함이 88% 개선을 차지했으며, 측정 방식의 신뢰성이 모든 최적화보다 중요하다는 교훈을 얻었다. 핵심 발견: 검색 품질 저하의 주원인은 점수 계산이 아닌 후보 문단 선별 단계에서 29%가 버려지고 있었던 것 후보 선별 방식 개선: 정렬 없이 무작위로 200개를 뽑던 방식을 관련도순 정렬…
AI 에이전트 그래프를 설계하고 구축하여 병렬 연구, 자동 검증, 인간 승인을 거친 신뢰할 수 있는 워크플로우를 만드는 방법을 제시하는 실용 가이드 그래프의 본질: 작업 간 의존성을 시각화한 AI 워크플로우 설계도 다이아몬드 패턴: 작업 분산 → 병렬 처리 → 검증 → 통합의 최적화된 구조 정지 규칙: 작업이 분할되지 않으면 다중 에이전트가 비용 낭비, 하…
상태만 저장하면 과거를 추적할 수 없다. Event Sourcing은 현재 상태 대신 모든 변화를 이벤트로 기록해 언제든 과거를 재현할 수 있는 패턴이다. 상태 저장의 문제: UPDATE로 이전 값을 덮어써 "그때 무슨 일이 있었나"에 답할 수 없음 Event Sourcing의 정의: 애플리케이션 상태의 모든 변화를 일련의 이벤트로 캡처 INSERT로 이벤…
월가의 라이징 스타, 레오폴드 아셴브레너: 무명에서 30조 펀드 운용가까지 이 영상에서는 24살의 젊은 투자자 레오폴드 아셴브레너가 2년 만에 무명의 연구원에서 월스트리트의 거물 반열에 오르기까지의 과정을 추적하며, 그의 AI 미래 예측과 투자 전략의 실질적 근거를 분석한다. 1부: 레오폴드 아셴브레너 개요 현황: 월가의 신성 레오폴드 아셴브레너는 현재 2…
무신사가 구축한 MATCH는 데이터 수집을 넘어 실제 비즈니스 의사결정을 자동화하는 개인화 인프라로, 마케팅 운영 방식 전체를 재정의하고 있다. 데이터는 활용되지 않으면 자산이 아니라 비용 단순 수집과 분석을 넘어 실제 고객 접점에서의 실행(Engagement)이 필수 수많은 변수를 인간이 수동으로 결정하는 것의 한계를 극복하기 위해 비즈니스 의사결정 엔진…
디자인씽킹만으로는 복잡한 시스템 변화를 이루기 어려우며, 시스템사고와 미래사고를 결합해야 한다는 애그니스 퀙의 주장 디자인씽킹의 한계: 사용자 문제 발견과 아이디어 시험에는 유용하지만 비선형성, 상호의존성, 이해관계자 심리가 얽힌 복잡한 시스템 변화에는 불충분 실패의 원인: 좋은 아이디어가 실행되지 않는 것은 조직이 디자인을 이해하지 못해서가 아니라 디자이…
좋은 이름과 시각화는 복잡한 개념을 다루기 쉽게 만드는 강력한 추상화 도구다. 이름 짓기는 단순 표기가 아닌 조직의 사고방식을 결정하는 중요한 작업이며, 시각화는 글로 표현 불가능한 관계와 구조를 명확히 드러낸다. 이름 짓기는 추상화 과정 - "연휴 적체"처럼 개념에 이름을 붙이면 회의 안건, 측정 대상, 개선 목표로 다룰 수 있게 됨 좋은 이름의 3가지…
AI 시대의 취향, 인간적 진정성, 그리고 판단력 이 영상은 Instagram의 수장인 Adam Mosseri가 AI 기술의 발전 속에서 인간의 역할 변화, 조직 구조의 진화, 그리고 미래의 인재상에 대해 논하는 내용입니다. 월 30억 명 이상이 사용하는 Instagram의 리더로서 그가 경험한 제품 개발의 변화와 AI 시대에 요구되는 역량들을 중심으로 전…
