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  • SuperGoal, 팀을 극적으로 변화시키는 힘

    모든 것이 걸린 중요한 순간, 반드시 극복해야 하는 도전 앞에서 사용할 수 있는 프레임워크 대부분의 훌륭한 팀들은, 크고 야심찬 목표를 실행하는 데 있어서 명확하게 정의되고 잘 전달된 목표만큼 강력한 동력은 없다고 입을 모읍니다. 하지만 때로는, 평소보다 훨씬 더 중대한 상황이 찾아오기도 합니다. 이런 순간에는 목표에 대한 집중력, 실행력, 그리고 명확성이 그 어느 때보다 더 요구됩니다.…

  • 셰프의 칼 vs. 스위스 아미 나이프: 스타트업이 선택해야 할 진짜 경쟁력은?

    특정한 문제를 완벽하게 해결하는 것이, 이것저것 다 갖추는 것보다 왜 더 효과적인 전략이 될 수 있는지 숙련된 셰프가 눈부신 참다랑어 한 덩이를 앞에 두고, 접이식 멀티툴이 아니라 완벽하게 균형 잡힌 칼을 집어 드는 데에는 직감적으로 이해되는 깊은 이유가 있습니다. 셰프의 칼은 오직 한 가지 목적을 위해 수백 년에 걸쳐 다듬어진 도구입니다. 손에 쥐었을 때 무게감이…

  • 급한 불이 여기저기 나도, 무자비하게 우선순위를 정하라

    시간은 제로섬 게임이기 때문에, 우선순위 결정은 선택이 아닌 필수다. 이 글은 다양한 목적에 맞춘 우선순위 프레임워크와, 인생을 최적화하기 위한 통합적인 접근법을 소개한다. 우선순위의 명령 시간은 제로섬 자원이다. 한 가지에 한 시간을 쓰면, 그 시간만큼 다른 모든 가능성에 쓸 수 없다. 매 순간이 선택이고, 그 선택은 곧 다른 무언가를 포기하는 트레이드오프다. 시간에는 분명한 한계가 있다. 우리는…

  • 주도성과 야망, 그 사이에서

    나는 모든 제품 담당자들이 야망도 크고, 스스로 주도적으로 움직일 거라 믿고 싶다. 하지만 최근 들어, 현실은 꼭 그렇지만은 않다는 사실을 깨닫게 됐다. 솔직히 이런 사실을 인정하는 게 마음이 아프다. 처음엔 이런 사람들은 내가 도울 수 있는 대상이 아니라고 생각했다. 하지만 아직까지 이들을 완전히 포기할 마음은 없다. 야망(ambition)이란, 자기 자신뿐만 아니라, 내가 속한 제품팀과 회사 모두에서…

  • 낙관주의가 현실을 만든다

    초고속 실행을 가능하게 하는 방법 이 메모는 2019년에 Scale AI 팀에 보냈던 글입니다. 그때 저는 우리가 정말 믿기지 않을 만큼 빠른 속도로 나아가고 있다는 짜릿한 감정을 생생하게 느꼈고, 그 에너지가 사라지지 않기를 바랐습니다. 이 메모는 그런 초고속 실행을 계속 이어가기 위한 저만의 선언문이기도 했습니다. 세상에 큰 변화를 만들고 싶은 분들에게 이 글이 도움이 되길 바랍니다.…

  • 정보 압축: 왜 잘못된 일이 벌어지는가

    이 글은 2019년에 Scale 팀에 보냈던 메모로, 실제로 회사 내 많은 사람들의 일하는 방식을 크게 바꿔놓았습니다. Scale에 계시지 않은 분들께도 이 글이 마찬가지로 유익하게 다가가길 바랍니다. 조직이 커질수록 효율성이 떨어지는 이유로 흔히 “소통 비용”이 꼽힙니다. 팀 규모가 커지면 서로 소통하는 데 쓰는 시간이 기하급수적으로 늘어나고, 그만큼 효율도 떨어진다는 단순한 논리죠. 이 설명도 일리가 있지만, 저는…

  • 소비자용 AI 시장에서 ‘추진력(Momentum)’이 곧 해자(Moat)다

    소비자용 AI(Consumer AI) 분야에서 어떻게 해자(Moat)를 만들 수 있을까요? 솔직히 말해, 지금 이 순간에는 뚜렷한 해자가 존재하지 않습니다. 시장이 너무 빠르게 변하고 있기 때문입니다. 기본이 되는 AI 모델과 인프라가 매달 바뀌고, 심지어 매주 새로운 업데이트가 쏟아지는 상황에서, 과거 모바일 시대처럼 느긋하게, 혹은 체계적으로 사업을 구축하는 것은 사실상 불가능해졌습니다. 이처럼 역동적으로 변화하는 환경에서는 ‘얼마나 빠르게 제품을…

  • 제품 연옥(Product Purgatory): 모두가 좋아한다고 하지만, 정작 아무도 사지 않는 이유

    대부분의 사람들은 당신이 제품을 소개하면 좋은 말을 해줍니다. “와, 정말 좋아 보이네요! 마음에 드는데, 지금 당장은 구매 계획이 없어요. 올해 말쯤 다시 연락 주시겠어요?” 사실 누군가의 ‘아기’가 못생겼다고 말하는 건 쉽지 않은 일이죠. 이런 반응은 새로운 창업자들에게 함정이 됩니다. 창업자들은 자신의 아이디어에 푹 빠져 있기 마련이고, 그만큼 인정받고 싶어 하죠. 겉으로는 제품에 대한 검증을 원한다고…

  • AI 프로덕트에 빠진 결정적 연결고리(Loop)

    뛰어난 AI 제품은 사용자에게 묻지 않고, 행동을 관찰하며 학습한다 모든 AI 스타트업의 피치 마지막에는 항상 마지막에 이런 약속이 빠지지 않는다. “고객 데이터를 활용해 우리 모델을 미세 조정(fine-tune)하겠습니다.” 하지만 실제로 창업자들에게 그 데이터를 어떻게 확보할 거냐고 물어보면, 대부분 피드백 폼이나 사용자 설문조사 같은 모호한 답변만 내놓는다. 빅테크 기업들은 AI가 대중화되기 훨씬 전부터 암묵적(implicit) 데이터 수집에 능숙했다.…

  • AI 엔지니어링 스택

    AI 스택의 세 가지 계층, AI 엔지니어링이 ML 엔지니어링이나 풀스택 엔지니어링과 어떻게 다른지, 그리고 그 외 다양한 내용을 다룹니다. 이 글은 Chip Huyen의 저서 『AI Engineering』에서 발췌한 내용입니다. 1. AI 엔지니어링 스택의 세 가지 계층 모든 AI 애플리케이션 스택은 세 가지 계층으로 구성됩니다: 애플리케이션 개발, 모델 개발, 그리고 인프라입니다. 실제로 AI 애플리케이션을 개발할 때는 보통…

  • 대형 테크 기업에서 프로젝트를 실제로 ‘출시’하는 법

    지난 10여 년 동안 테크 업계에서 정말 다양한 프로젝트를 실제로 세상에 출시해 왔어요. 중요한 프로젝트를 꼭 성공적으로 완수해야 할 때마다 저에게 리더십을 맡기는 경우가 많은데, 그건 제가 이런 일을 잘 해내기 때문이죠. 대형 테크 기업에서 프로젝트를 ‘출시’하는 역량은 단순히 코드를 잘 짜는 것과는 완전히 다른 능력입니다. 실제로, 코딩 실력이 뛰어난 사람들 중에도 ‘출시’에는 영 소질이…

  • 성과를 만드는 건 어려운 일입니다

    Marty의 말 가장 큰 틀에서 보면, 제품 모델로 전환한다는 건 곧 산출물 중심에서 성과 중심으로 일하는 방식으로 바뀐다는 뜻입니다. 개념적으로는 매우 단순하고, 그 가치 역시 대부분의 사람들이 직관적으로 이해할 수 있습니다. 하지만 실제로 이를 실천하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 다행히도, 이제 많은 분들이 실제로 고객이나 비즈니스에 도움이 되지 않는 기능만 단순히 출시하는 것은 큰 의미가…

  • ‘더 적게’라는 말에 숨겨진 잠재력

    제 연구 이야기를 하면, 뭔가를 더 나아지게 만들 때 우리가 ‘빼기(subtract)’라는 방법을 거의 쓰지 않는다는 데에 반박하는 사람은 없습니다. 실제로는 ‘그만둘 일(to-stops)’이 필요한데도 ‘해야 할 일(to-dos)’만 계속 쌓아간다거나, 좋은 행동을 장려하는 인센티브는 만들면서도 그 행동을 방해하는 장애물은 제거하지 않는다는 이야기를 하면, 다들 공감하며 고개를 끄덕입니다. 1950년대에 비해 연방 규정이 17배나 길어졌다는 점이나, 특허 제목에서 ‘additive(더하는)’와…

  • 리드 호프먼의 제품 확산 확산 전략 (Distribution Techniques)

    리드 호프먼은 링크드인의 공동 창업자입니다. 이 글은 그의 저서 『블리츠스케일링(Blitzscaling)』에서 발췌한 내용입니다. 실리콘밸리의 많은 사람들은 고(故) 스티브 잡스가 말한 것처럼 ‘미친 듯이 훌륭한(insanely great)’ 제품을 만드는 데 집중하는 것을 좋아합니다. 훌륭한 제품은 분명 큰 장점이지만, 냉정하고 현실적인 사실은 좋은 제품에 뛰어난 확산 전략이 더해지면, 훌륭한 제품이지만 확산이 부족한 제품을 거의 항상 이긴다는 점입니다. 드롭박스는 훌륭한…

  • 제품이 정말 위대하다면, 굳이 ‘좋을’ 필요가 없다

    이 에세이는 Gmail을 만든 Paul Buchheit가 쓴 글로, 2010년에 블로그에 처음 공개되었습니다. 제품이 정말 위대하다면, 굳이 ‘좋을’ 필요가 없다 이제는 모두가 iPad 얘기에 지겨울 만큼 들었겠지만, iPad에 대한 부정적인 반응들이 전혀 본질을 짚지 못하고 있어서 이 기회를 그냥 넘기는 건 아쉬울 것 같다. 더 흥미로운 건, 2001년 iPod 출시 때도 똑같은 실수가 반복됐다는 점이다. 하지만…