무인양품의 18가지 생각과 말

최근 무인양품에 꽂혀 시중에서 구할 수 있는 관련 책을 거의 전부 읽었습니다. 인간의 통제하기 어려운 욕망에 대한 안티테제로 만들어진 무인양품을 향한 존경심이 느껴지는 시간이었습니다. 그 중에서 밑줄 친 문장들을 그대로 적었습니다. 하나씩 천천히 읽어보시면 좋을 것 같아요 :)

1. 인간은 항상 ‘좀 더 유행의, 더 화제가 될 물건’을 추구합니다. 욕망은 커지기만 할뿐, 현재에 만족할 수 없기에 항상 불만족스러운 느낌이 듭니다…(중략)…하지만 자신만의 모습으로 아름답게 사는 사람들은 있었습니다. 그들을 ‘좋은 생활자’로 상정하고, 그런 사람들이 선택할 것 같은 상품을 만들어 거기에 브랜드나 디자이너 이름을 붙이지 않고 가치를 전하자는 발상으로 출발했지요.

2. 예전 우리의 삶에는 ‘절묘한 기준’이 있었습니다. 가레산스이(일본 정원이나 회화의 한 양식)에서는 돌과 모레로 산과 물의 흐름을 표현합니다. 분재는 손바닥에 놓을 수 있는 정원입니다. 이런 것들을 바라보며 자연의 풍경을 상상하는 것이 일본의 전통적인 즐거움이었습니다.

3. 문제를 발견하고 ‘도움이 되는’ 일을 시작하니 우리가 더 많은 기술을 갈고닦지 않으면 안되겠다는 것을 정말 많이 실감했습니다…그리고 그 기술은 돈을 지불하는 공부가 아닌 돈을 받는 공부일 때, 훨씬 빨리 배울 수 있는 것도 알게 되었습니다.

4. ‘도움이 되자‘에도 다양한 수단이 있습니다. 무인양품에서는 특히 아래의 여섯가지에 유의하며 이를 실천하고자 합니다.

   • 상처입은 지구의 재색

   • 다양한 문명의 재인식

   • 쾌적함/편리함 추구를 재고

   • 새것에 대한 미의식

   • 연대의 재구축

   • 잘 먹고, 자고, 걷고, 치우기

5. 가축이란, 현대에서는 인간이 식용으로 사육하는 동물을 가리키는데, 그 동물들이 원래 가지고 있는 능력 중에서 인간에게 유익한 능력은 진화하고 그렇지 않은 능력은 점점 퇴화했습니다. 실은 인간도 마찬가지여서, 현재의 사회 시스템에 유용한 능력은 교육을 받아 발달하지만, 그다지 유용하지 않은 능력은 신체적 뿐만 아니라 정신적 요소나 마음 상태까지도 퇴화합니다.

6. 인류의 이러한 ‘자기 가축화’가 일으킨 해악을 철저하게 억누르는 편이 지구에 보다 나은 미래를 가져올 것이라고 말합니다.

7. 누가 언제 그 형태를 만들었는지 모르게 태어나 사용되고 사랑받고 있는 그릇과 도구들, 익명의 도구들

8. 이름이나 기호로 영광을 누리기보다는 창조에 대한 열정이 솟아올라 만들어낸, 익명의 디자인

9. 납득할 수 있는 좋은 형태가 나올 때까지 노력해, 시간을 낭비하면서도 그 낭비를 없애려고 한다.

10. 그것을 만드는 데 들어간 노력과 마음은 사라지지 않고 물건의 그림자로서 남는다.

11. 그처럼 어느새 가축화되어버린 자신을 해방시키기 위해 평소 잊고 지내는, 좋아하는 것들을 해보는 것이 어떨까요. 가만히 달을 본다, 맨발로 땅을 걸어본다. 그런 돈 한 푼 되지 않는 행위가, 현대를 사는 우리 생활에는 아주 중요하다고 생각합니다.

12. 여유롭다고 하면 물질적인 것에 무게가 실리는 것 같고, 좋다는 말 또는 여전히 물질적이어서 편리하거나 쾌적하다는 것을 중심에 두는 듯합니다. 그래서 우리는 우리가 목표로 하는 생활을, ‘기분이 좋은 생활’이라 부르기로 했습니다.

13. 빈곤이란 조금만 가지고 있는게 아니라, 한없이 많은 것을 필요로 하느라 계속 더 가지고 싶어하는 것입니다.

14. 단순함이란, 오랫동안 사용하면서 불필요한 부분이 저절로 깎여나가 아름다운 형태를 가지게 된 물건의 모습입니다.

15. 무인양품은 물과 같았으면 좋겠습니다. 술처럼 화려하지 않고, 향수처럼 사람들을 매료시키지도 않지만, 늘 순수함으로 모든 사람의 보편적인 건강함을 보증합니다.

16. 이미지가 앞서 있다는 것은 상품의 품질은 따라가지 못하는 광고를 말하는 것으로, 광고에 예산을 사용하느라 품질이 떨어진게 아닌가, 물건 제작에 소홀해진 게 아닌가 하는 의구심을 고객이 갖게 해버린 것입니다.

17. 이제까지 어떻게 하면 물건 이상의 물건을 만들까 고심해왔는데, 물건이라는 것은 굳이 이 이상의 물건일 필요는 없지 않느냐고 무인양품은 되묻지요.

18. 무인양품의 가격

    • 계속 좋은 가격 : 구성비가 가장 높고 사용빈도가 높아 나날의 생활에 밀착해 있는 중심 상품들입니다. 생활자의 마음 같아서는 좋은 물건을 가능하면 싸게 사고 싶기 때문에 이를테면 속옷이나 양말 등이 해당합니다.

    • 고집하고 싶은 가격 : 조금 비싸더라도 좋은 물건을 하고 싶다고 생각하는 상품 영역이빈다. 오래 사용하는 침대나 소파, 가전제품이나 소재에서 풍요로움이 느껴지는 의복, 패브릭류입니다.

    • 이득을 본 것 같은 가격 : 사용빈도나 소모빈도가 높은 것. 어쩐지 얻어 걸린 것 같은 느낌이 드는, 하지만 단순히 싸기만 한 게 아니라 소재나 공정, 포장 등도 잘 연구해 ‘싼 게 비지떡’이라는 생각이 들지 않고 실컷 사용하고 싶어지는 상품 영역입니다.

본문

끊임없는 생각의 수정

만드는 일보다 읽는 일에 집중 하고 있습니다. 빠르게 무언가를 만드는 것보다, ‘올바름’Righteousness 에 대해 고민하고 그걸 제품으로 구현하고 싶은 마음이 큽니다. 어떤 것을 처음부터 만들 때는 거시적인 흐름에 대한 이해가 필요하고 결국 역사를 들여다보게 되죠.

그래서 정보와 문서를 시작으로 인간이 기록을 시작한 이유와 궁극적인 목적에 대한 이야기를 적어보려 합니다. 그냥 이런 이야기가 있다~는 식으로 재밌게 읽어주시면 감사하겠습니다. 아마 문서와 관련된 제품을 만드는 분들에게는 흥미로운 이야기가 되지 않을까 싶어요 :)

• 정보는 진실과 질서라는 두 축으로 이루어져 있고, 이들이 결합할 때 강력한 이야기가 탄생한다

• 정보를 담는 도구인 문서는 때로 진실과 멀어지거나 권력화되는 한계를 보인다

• 이를 극복하기 위해 자정작용과 스토리텔링을 통한 '끊임없는 생각의 수정'이 필요하다

정보를 극적으로 전달하는 법 ; 스토리텔링

정보는 진실과 질서로 이뤄져있다는 말은 낯설게 느껴진다. 그래서 사례를 들어 설명해보려 한다.

예전에 NHQ(일본 공영방송)에서 일하던 친구가 평범한 진실을 흥미로운 이야기로 바꾸는 방법에 대해 들려준 적이 있다.

단순한 화재 소식은 뉴스가치가 없다. 하지만 ‘화재 현장 바로 옆에 초등학교 있다’는 식의 보도는 사람들의 관심을 끌 수 있다. 실제로는 그렇게 가깝지 않더라도 말이다.

이는 인류가 발전시켜온 스토리텔링의 힘이다. ‘화재 발생’이라는 건조한 사실보다 이야기로 풀어낸 뉴스가 더 흥미롭게 다가오는 이유기도 하다. 진실이 현실성을 반영하기 위해 노력한다면, 이야기는 사람들을 감동시키고 연결시키려 한다.

그렇다면 화재 현장 근처의 초등학교를 언급하려는 기자의 의도는 무엇일까? 단순하게 기사 조회수를 높이려는 것일 수도 있고, 학교 주변의 안전 문제를 지적하려는 교육 전문기자의 의도일 수도 있다. 이는 기자가 사회에 전하고 싶은 메시지(질서)가 무엇인지에 따라 달라진다.

결국 핵심은, 정보는 진실을 담기도하고 진실과 멀어지기도 한다. 만약 정보와 진실 간의 거리가 멀어지고 있다면, 이는 정보를 전달하려는 사람이 부여하고 싶은 질서에 의한 것이다. 예를 들어, 중세시대 때는 모든 과학적인 현상을 신과 연관지어 해석했는데 이는 사제들이 사회에 부여하려는 질서에 의해 일어난 현상이다.

스토리텔링의 한계

강력한 스토리텔링을 계기로 나라를 세운 사례도 있다. 이스라엘 국민에게 비알릭은 상당히 의미있는 시인인데, 그는 러시아에서 일어난 유대인 학살(키시네프 포그롬)을 목격하고 그 유명한 ‘학살의 도시’를 쓰게 된다. 이 시는 유럽 전역의 유대인을 감동시켰고, 결국 시오니즘이라는 강력한 이야기로 이스라엘이라는 강력한 국가를 만들었다.

하지만 단지 스토리텔링뿐이었다면 이런 일은 일어나지 않았을 것이다. 총을 구매하고, 건물을 짓고, 하수도 등의 도시 인프라를 깔기 위해서는 노래나 시보다는 종이와 표가 필요하다. 이런 일에는 영감보다 객관적인 사실이 중요하며, 노래나 시는 객관적인 사실을 전달하기에 적합한 포맷이 아니었다.

즉, 정보들을 질서있게 정리하는 목록List 이 필요했다.

문서의 기능

허구의 기억을 재현하며 영감과 감동을 주는 것이 이야기라면, 문서는 그 자체가 현실이다. 만약 내가 10명에게 돈을 빌렸는데 차용증이 없다면, 난 그 돈을 갚을 의무가 없다. 반대로, 누구에게도 돈을 빌리지 않았지만 누군가 몰래 차용증을 만들어냈다면 난 돈을 갚을 의무가 생긴다.

콜레라가 닥쳤을 때 문서는 빛을 발했다. 콜레라가 런던을 집어삼키기 시작했을 때만 해도 사람들은 공기로 인해 병이 전염된다고 믿었다. 이때 존 스노우는 콜레라 사망자들의 주소를 지도에 표시에 ‘점 지도’를 만들었다. 그 결과, ‘브로드 스트리트’의 특정 펌프 주변에 사망자가 집중되어 있다는 사실을 발견하게 되었고, 해당 유가족들을 만나 사망자들의 물 사용 패턴을 상세하게 조사했다. 그리고 지역을 설득해 해당 펌프의 손잡이를 제거하면서 새로운 사망자 수를 급격히 줄였다.

검색이라는 새로운 문제

이렇듯, 분명 문서는 실용적이었다. 특히 문서를 혼자 있을 때보다, 여럿의 문서가 얽혀있을 때 그 가치는 기하급수적으로 증가했다. 하지만 이로 인해 문제가 생긴다. 바로 검색이었다.

문서는 비유기적 정보를 인간의 뇌보다 훨씬 구체적이고 구조적으로 기록했다. 하지만 인간의 뇌가 기억을 떠올리거나 무언가를 유추하는 과정과 비교하면 여전히 기계적이었다. 인간은 이런 사고에 익숙했다.

열매가 필요하면 고개를 들어 나무가지를 찾아본다. 적색계열의 무언가를 찾는다.
버섯이 필요하면 고개를 숙여 나무 밑을 찾는다. 지나치게 화려한 버섯은 피한다.

이처럼 우리는 생태계가 지닌 유기적 질서에 따라 자연스럽게 행동하는 것에 익숙했다. 하지만 책장을 채우고 있는 수많은 문서들을 탐색하는 것은 너무 어렵다. 이러한 문서들은 유기체가 아니기 때문에 생물학 법칙을 따르지도 않으며, 진화에 의해 질서있게 정리되어 있지도 않다. 차용증은 갑자기 하늘에서 열리지 않고, 누군가 작성해서 책상 위에 가져다두어야 한다. 사실 모든 문서가 그렇다. 때문에 인간은 책장 별로 분류 기준을 정하고 어떻게 정렬할지 결정해야 했다.

이때, 숲의 질서에 따라 탐색하는 것과는 다르게 문서 탐색을 위한 새로운 질서를 만들게 되는데, 이 질서를 ‘관료제’라고 한다.

관료제라는 부자연스러운 체계

유발 하라리는 관료제의 핵심을 ‘서랍’이라 정의한다. 노트 SaaS에 관심있는 사람이라면 제테카스텐 방법론에 관심이 많을텐데, 이는 독일어로 메모상자라는 뜻이다. 대강 아래의 규칙을 따른다.

• 하나의 메모에는 하나의 아이디어만 작성한다

• 각 메모에 고유한 ID를 부여한다

• 관련된 메모를 서로 연결한다

• 계층 구조가 아닌 네트워크 구조로 연결하기

• 키워드/태그를 통해 검색하기

위 사진은 제텔카스텐을 컴퓨터로 구현한 모습인데, 보이는 수많은 점들은 하나의 노트를 의미하고, 색상은 작성자가 부여한 태그에 따라 분류된 것이다. 그리고 비슷한 정보의 노트끼리 네트워크를 이루고 있는 것을 볼 수 있다.

하지만 제텔카스텐을 처음 시작하는 사람들은 대부분 어려움을 겪는데, 이는 온 세상을 수많은 서랍으로 나누려는 시도이기 때문이다. 하지만 인간이 만들어낸 서랍은 객관적인 기준이 아닌, 인간이 상호 간의 합의로 만들어낸 기준이기 때문에 딱 들어맞지 않는 경우가 발생한다.

예를 들어, ‘개발자의 번아웃’이라는 문서가 있다고 가정하자. 그럼 이건 ‘개발’, ‘정신건강’, ‘직장생활’ 중 어디에 넣어야할까? ‘프로젝트 관리’라는 서랍에 넣을 수도 있다. 이처럼 현실의 지식은 여러 영역이 유기적으로 얽혀있어 이를 명확히 구분된 서랍에 정리하는 것이 불가능하다. 우리의 사고는 자연스러운 연결을 따라가는데는 능숙하지만 인위적으로 만든 분류 체계를 따라가는데는 서툴다.

문서 전문가의 탄생

이렇게 문서가 담는 정보량이 많아지자 각 문서는 상당한 권력을 가지게 되었고, 이 복잡한 관계를 해석하고 다시 질서를 부여하는 전문가들이 생겨났다. 세무사, 회계사, 변호사 등이 대표적인 예시이다. 한 가지 안타까운 것은, 이들은 현실을 담는 문서와 일했지만 정작 진짜 현실과는 멀리 떨어져있었다는 점이다.

2019년 9월 25일 인도 바크헤디 마을에서 달리트 계급의 두 어린아이가 더 높은 계급의 가족이 사는 집 근처에서 용변을 봤다는 이유로 집단 린치를 당했다. 두 아이는 집에 제대로 된 화장실이 없어서 그럴 수 밖에 없었지만, 지역 관계자의 설명에 따르면 이들은 마을에서 가장 가난했음에도 화장실 건설을 위한 정부 지원 목록에서 제외되었다. 그래서 다른 아이들을 오염시키지 않도록 별도의 생활용품을 가져와 떨어져 지내야했다.

이처럼, 관료제에서는 알 수 없는 기관 또는 전문가들의 사인 한 번으로 평범한 사람들의 삶을 알 수 없는 이유로 망쳐놓고는 했다. 즉, 관료제가 무서운 이유는 위협을 이해하거나 예상할 수 없다는 것에 있다.

관료제 문서 네트워크의 비극

1890년 미국에서 인구조사를 위해 강력한 문서 서식이 만들어지는데, 바로 천공카드다. 천공카드는 7년이 걸리던 인구조사를 1년으로 단축시킬만큼 강력한 문서 서식이었는데, 이로 인한 일어난 비극이 있다.

IBM의 독일 자회사 데호마그(Dehomag)는 1933년에 나치 정권과 계약을 맺게 된다. 그리고 천공카드 시스템을 도입하게 되는데, 개인당 하나의 카드에 60개의 정보(종교, 국적, 직업 등)를 기록한다. 이때, 유대인 여부를 식별하는 코드를 포함시키게 된다.

그리고 인구조사를 실시해 전국민의 정보를 수집하는데, IBM의 분류기를 활용해 전국민 중에서 유대인을 매주 발라내게 된다. 참고로, 하루 평균 25,000명장의 카드를 처리할 수 있었다고 한다. 덕분에 유대인을 빠르게 추적하고 재산을 몰수하거나 수용소 이송 등을 체계적으로 진행할 수 있었다.

위의 인도 아이들의 화장실 문제나 유대인 학살에 기여한 천공카드의 사례를 보면 알 수 있듯이, 방대한 양의 정보를 소유한다고 해서 인간이 전보다 더 지혜로워지는 것은 아니다. 오히려 정보량의 증가는 정보의 불투명을 만들어내고, 이를 해석할 수 있는 사람들에게로 권력은 이동된다. 이들은 수많은 진실을 기록한 문서로 원하는 질서를 사회에 부여하곤 했다.

자정작용의 시작

시간이 흐름에 따라 잘못된 질서를 부여하는 것을 방지하기 위해 ‘감시’하고 ‘개정‘하는 절차 또는 기관이 만들어졌다. 그리고 이러한 감시와 개정을 충실히 이행하는 집단도 있었지만 그렇지 않은 집단도 있었다.

먼저 과학자들은 관찰을 통한 발견과 발명을 중요시 했다. 관찰을 통한 발견이라는 말에서 이미 인간은 아직 모르는 것이 많다는 의미를 내포하고 있기에 자기들끼리 자정작용을 만들어냈다. 나보다 앞선 스승들이 A라는 개념을 발견하고 공표했어도 수 세기 안에 이는 뒤집힐 수 있었다. 이런 여지는 후대 과학자들을 더욱 불타게 만드는 동력이 되었다. 결국 이들은 인간은 오류에서 자유로울 수 없음을 인지하고, 진실에만 집착하는 사고방식을 가지게 된다.

반대로 종교는 오류가 전무한 문서를 만들어 공표하는데, 대표적으로 성경이 있다. 하지만 이는 얼마 가지 못해 두 가지 한계에 부딪히는데,

• 결국 오류가 전무한 문서를 만드는 것도 결국 인간이라는 점과,

• 수많은 성경의 가르침들이 해석하는 사람에 따라 달라진다는 점이다.

여기서 과학자들과 차이가 있다면, 성경의 가르침을 해석하던 랍비들은 질서를 부여하는 것에 집착하느라 진실을 배제했다는 점이다. 정확히는 그들은 진실을 배제할 수 밖에 없었다. 감염병은 신이 노해서 일어난 것이 아니라, 병원체가 옮겨다니며 발생하는 것이다. 이 과정 어디에도 신의 개입은 없었다.

하지만 종교 집단이 자정장치를 마련하지 않은 것에도 나름의 이유는 있다. 자정장치는 진실 추구에 있어 필수적이지만, 질서 유지 측면에서는 손해이기 때문이다. 강력한 자정장치는 의구심, 논쟁, 갈등, 분열을 일으키고 사회질서를 유지하는 이야기의 힘을 약화하는 경향이 있다.

자정작용 + 스토리텔링 = 끊임없는 생각의 수정

결국 우리가 집중해야하는 것은 딱 하나다.

자정작용을 통한 진실추구와 스토리텔링을 위한 질서유지를 병렬적으로 하기

위대한 문서/노트를 남긴 사람들(다빈치, 스티브잡스, 벤자민 프랭클린 등)의 공통점은 ‘끊임없는 생각의 수정’을 인생 전반에 걸쳐 멈추지 않았고, 이를 세상에 공표하는 것에 있어 주저하지 않았다는 점이다. 또한, 자신의 생각을 끊임없이 검증하고 수정하는 자정작용의 가치를 알았으며, 동시에 이를 설득력 있게 전달하는 스토리텔링의 힘도 이해했다. 이러한 메이커들이 남긴 기록들은 단순한 정보의 나열이 아니라, 진실에 집착하는 탐구과정과 그 과정에서 얻은 통찰을 담은 이야기에 가깝다.

결국 우리가 노트를 사용해야하는 이유는 끊임없는 생각의 수정을 더 잘하기 위해서다. 누군가는 정보 간의 정리를 더 잘하기 위해, 정보 Capturing을 더 잘하기 위해, 내 메세지를 더 멀리 공표하기 위해, 순간 떠오른 영감을 잊지 않기 위해 노트를 사용한다.

하지만 나는 끊임없는 생각의 수정을 위해서는 아래와 같이 여러가지 방법으로 사고하는 것이 필요하다 생각한다.

• 유추하기 : 뉴턴은 사과의 낙하와 달의 궤도를 연결지어 중력 이론을 발전시킴.

• 반대 주장과 근거찾기 : 아인슈타인은 상대성 이론을 발표하기 전에 일부러 자신의 이론이 틀렸다고 가정하고 반대 증거들을 철저히 찾아봤다. 이 과정을 통해 오히려 자신의 이론이 더 견고해졌고, 예상치 못한 통찰도 얻을 수 있었음.

• A를 이루는 구성요소 찾기 : 다빈치는 새의 비행을 연구할 때 깃털의 구조, 근육의 움직임, 공기의 흐름, 무게중심의 변화 등 비행을 구성하는 모든 요소를 분해해서 연구.

• 유사성 발견하기 : 다윈은 갈라파고스 제도에서 서로 다른 종 사이의 유사성을 발견하고 이를 통해 진화론의 핵심개념을 발전시킴.

옵시디언, 롬 리서치, 리드와이즈와 같은 제품은 무한한 연결을 가능하게 하지만 동시에 정보 과잉과 주의력 분산이라는 문제를 야기한다. 때문에 진실추구에는 유리하나, 스토리텔링에는 불리하다. 적어도 나에게는 훨씬 더 인간의 생리대로 작동하고, 진실과 질서에 몰입할 수 있도록 돕는 노트가 필요한 것 같다. 그리고 나와 같은 사람들을 찾아 제품에 대한 이야기를 나눠보고 싶다.

본문 링크:

좋은 제품이란, 워즈니악과 잡스의 차이, 복잡함을 해결하는 법, 훌륭한 수확은 어디서 오는가, 요즘 읽고 있는 책

1. 좋은 제품에 대한 정의

잡스가 좋아했던 과목 중에 캘리그래피 수업이 있었다..(중략).. 잡스는 그 수업에 큰 매력을 느꼈다. “그 수업에서 세리프체와 산세리프체를 배웠고, 글자를 조합할 때 글자 사이 공간을 조절하는 방법, 조판을 멋지게 구성하는 방법 등에 대해서도 배웠지요. 과학으로는 포착할 수 없는 심미적이고 역사적인 무엇, 예술적으로 미묘한 무엇을 느낄 수 있는 수업이었어요.

최고의 제품을 만들기 위해 필요한 것은 기술과 예술, 그리고 철학적인 고찰입니다. 애플이 등장하기 전까지 이성적이고 기술집약적인 제품이 인기였습니다. 소니, HP 등이 그 예시죠. 하지만 결국 예술과 가치를 겸비한 애플에게 점유율을 내주게 됩니다.

일반적으로 초기 (적어도 소프트웨어) 시장은 기능 중심으로 제품을 만듭니다. 본질적인 문제를 해결하며 시장을 만들어야하기 때문이죠. 그런데 시장이 성숙기에 접어들기 시작하면 예술과 철학의 필요성이 대두되기 시작합니다. 기본적인 욕구가 충족되면서 그 이상의 가치를 원하기 때문입니다.

하지만 요즘 주변을 둘러보면 회의감을 느낍니다. 오로지 돈을 위해 제품을 개발하고, 광고수익을 위해서라면 뭐든지 할 수 있는 그런 세상이 된 것 같습니다. 이를 인디해커 문화라고 부를 수도 있겠지만, 모든 사람들이 이렇게 행동했을 때 장기적으로 그 결과가 좋을지는 모르겠습니다.

Not Boring이라는 브랜드를 만들고 있는 Allen의 글이 이를 잘 설명한 것 같아 요약해봤습니다.(https://www.notboring.software/words/no-more-boring-apps)

• 제품개발이 지나치게 공식화되고 지루해졌습니다. 모든 제품은 비슷한 템플릿과 프레임워크를 사용해 만들어지고 있습니다. 창의성과 다양성이 부족합니다.

• 제품은 단순한 문제해결을 넘어 유저에게 영감을 주고 문화로 발전시킬 수 있어야합니다.

• 제품개발은 무한한 성장을 추구하는 기술 산업의 논리에 갇혀 있습니다. 때문에 개성있고 창의적인 디자인이 어려워지고 있습니다.

전반적으로 뭐랄까.. 우리가 중세시대 이후 르네상스를 건너뛰어 산업시대로 접어든 느낌입니다. 르네상스를 단순히 예술가들의 시대라고 생각할 수 있지만, 르네상스야 말로 인간이 종교적인 관점에서 벗어나 실용적 가치에 집중하며 산업시대의 기반을 다진 시기입니다.

만약 르네상스가 없었다면, 이런 일이 생겼을 수 있어요.

• 종교적, 기계적 사고에만 매몰되어 인간의 가치와 존엄성에 대한 성찰이 부족했을 것

• 예술적과 과학의 조화로운 발전이 아닌, 단순히 기능적 진보에만 치중했을 것

• 다양한 분야를 넘나드는 통합적 사고(레오나르도 다빈치 같은)가 발전하지 못했을 것

• 인문학적 성찰이 없는 기술발전은 결구 인간성을 소외시켰을 것

이렇듯, 스티브잡스와 르네상스를 보면 예술과 철학의 가치가 얼마나 큰 이해할 수 있는 것 같습니다.

2. 워즈니악과 잡스의 차이

워즈의 아버지는 나아가 아들에게 지나친 야망에 대한 혐오감을 심어주었다. 워즈가 잡스와는 다른 길을 걸어간 이유가 바로 거기에 있었다. “우리 아버지는 늘 제게 중요의 도를 지키라고 말씀하셨어요. 그래서 저는 스티브와 달리 상류사회로 치고 올라가고 싶은 욕심이 없었습니다. 제 꿈은 그저 아버지처럼 엔지니어가 되는 거였습니다. 부끄럼도 많이 타는 성격이었기에 스티브처럼 기업의 리더가 된다는 것은 상상도 못할 일이었지요.”

4년전, 국내 스타트업 씬에 전례없는 양의 자본이 유입되면서 제2의 스티브잡스, 제2의 OOO을 꿈꾸며 창업한 사람들이 급증했습니다.

하지만 돈과 성장에 집착하는 한국의 특성상 이런 분위기는 무언가 하나를 진득하게 고민하는 것의 가치를 낮췄습니다. 당시 주변에서도 학문을 포기하고 큰 성공을 위해 이커머스, 자영업, 소프트웨어 창업에 뛰어드는 사람을 많이 봤는데요. 적어도 한국의 이런 분위기는 워즈니악 같은 유형의 사람들에게는 재앙과도 같았을 겁니다. 그저 엔지니어가 되고 싶은 사람들 말입니다.

현재에 대한 불만 때문인지 모르겠으나, 저는 워즈니악 같은 사람들로부터 편안함을 느낍니다. 한 가지를 오래 붙잡고 고민하면서 새로운 사고의 지평이 열린다고 생각하기 때문입니다.

3. 복잡함은 어떻게 해결되는가?

그는 이렇게 설파했다. “그게 우리의 접근 방식입니다. 매우 단순한 스타일. 우리는 실제로 뉴욕의 현대 미술관에 전시될 만한 수준을 목표로 하고 있습니다. 회사의 운영 방식, 제품 디자인, 홍보, 이 모든 것이 한 가지로 귀결됩니다. 단순하게 가자. 정말로 단순하게.” 단순함이란 궁극의 정교함이다.

월터 아이작슨은 잡스의 지성을 “인문학적 감각과 과학적 재능이 강력한 인성 안에서 결합될 때 발현되는 창의성”이라 평가했습니다. 강력한 지성은 상반되는 개념을 모두 이해한 상태에서도 제대로 동작할 수 있다는 말이 떠오릅니다.

이처럼 과학만 가지고, 인문학만 가지고는 복잡함을 해결할 수 없습니다. 상반되는 두 개념을 동시에 취급해야하는데요, 이걸 가장 잘할 수 있는 방식이 제품개발입니다. 인문학과 과학을 동시에 추구하며 살고 싶으신가요? 그럼 끊임없이 제품개발을 하면 됩니다. 인문학은 꿈을 꾸게 만들고, 과학은 그 꿈을 현실로 가져오니까요.

마지막으로, ‘강력한 인성’을 잊어서는 안됩니다. 제가 해석한 강력한 인성은 아래와 같은 특성을 가집니다.

• 모든 현상에는 그 너머의 본질을 있다는 것을 이해하기.

• 돈을 버는 것 그 이상의 멋진 무언가를 창출하기.

• 나의 모든 행동을 인류 발전 과정의 일부로 바라보기. 좋은 삶을 많은 자원의 수집이 아닌, 줄 수 있는 영감의 총량으로 평가하기

4. 훌륭한 수확은 어디에서 오는가

어린 나이에도 리사 브레넌(잡스의 딸)은 음식에 대한 잡스의 강박증에 그의 인상철학이 반영되어 있음을 깨달았다. 즉, 금욕주의와 미니멀리즘이 감각을 더 예민하게 만든다는 철학 말이다. “아버지는 훌륭한 수확은 척박한 자원에서, 즐거움은 절제에서 비롯한다고 믿었어요. 그는 대부분의 사람들이 모르는 공식을 알고 있었어요. 모든 것에는 반대급부가 따른다는 것 말이에요.”

전자기기와 떨어져지내면서 5권의 책을 3주동안 읽었습니다. 오랜만에 활자가 주는 즐거움이 컸는데, 다양한 출처에서 나오는 엄청난 양의 정보로부터 독립해 깊이 있는 글과 이야기를 읽다보니 더 좋았던 것 같아요.

예전에 COOV(전자예방접종증명서 앱)를 개발하셨던 재훈님을 만나 평소 라이프스타일에 대해 이야기 나눈 적이 있습니다. 가장 기억에 남는 부분은, 일할 때는 주변환경을 강하게 통제하지만, 길을 걷거나 일하지 않는 이외의 시간에는 Randomize한 요소들에 최대한 집중한다는 말이었습니다. 길거리에 보이는 간판, 음악, 사람들의 패션 등. 일상에서의 강한 통제는 여러 영감들을 더 잘 인지할 수 있도록 돕기 때문입니다.

SNS의 등장으로 군중심리가 전례없이 강해진 요즘, 감각에 대한 예민함은 엄청난 자원이자 역량입니다. 인간의 주의력(attention)은 유한한 자원이기 때문에 이를 원하는 순간에 사용할 수 있다는 것은, 남들은 보지 못하는 것을 발견할 수 있다는 말이기도 합니다. 그리고 이러한 통찰이 복리로 쌓일 때 비로소 최고의 지성이 만들어지는 것이죠.

5. 요즘 읽는 책

유발 하라리의 신간이 나왔죠. 나오자마자 구입해서 읽고 있는데요, 석시시대부터 지금까지 인간이 정보를 다뤄온 역사를 다루는 책입니다. 제품을 만드는 분이라면 꼭 읽어보셨으면 합니다.

본문 :

시간과 돈을 잃는 법

2010년 7월 1일 -폴 그레이엄

1998년, 스타트업을 매각하고 우리는 갑자기 돈방석에 앉게 되었습니다. 그때 처음으로 '돈을 잃지 않는 방법'에 대해 고민하기 시작했습니다. 부자가 가난해질 수 있고, 가난한 사람이 부자가 될 수 있다는 것쯤은 저도 알고 있었고요. 하지만 가난에서 부자가 되는 방법은 그동안의 연구와 경험을 통해 알고 있었지만, 부자에서 가난해지는 길에 대해서는 거의 아는 게 없었습니다. 이제 그걸 피하려면 어떤 길로 가면 안 되는지 알아야 했습니다.

그래서 재산이 어떻게 사라지는지 유심히 살펴보기 시작했습니다. 어렸을 때는 부자들이 돈을 마구 써서 가난해진다고 생각했는데요. 책이나 영화에서 그렇게 묘사하니까요. 하지만 실제로 대부분 과소비가 아닌, 잘못된 투자로 망한다는 것을 알았습니다.

사실 재산을 나도 모르게 전부 소진하는 것은 어려운 일입니다. 일반적으로 '와, 나 지금 돈을 너무 많이 쓰고 있다'는 생각없이 수만 달러를 쓰는 게 힘든 일이기 때문이죠. 하지만 파생상품 같은 것에 손을 대기 시작하면 순식간에 백만 달러도 날릴 수 있습니다.

대부분의 사람들은 사치품에 돈 쓸 때는 머릿속에서 경고음이 울리지만, 투자할 때는 그렇지 않습니다. 사치는 자기만족처럼 보이니까요. 그리고 상속이나 복권으로 돈을 번게 아니라면, 이미 자기만족이 문제를 일으킨다는 것을 뼈저리게 배웠을 겁니다. 하지만 투자할 때는 이런 경고음이 없습니다. 돈을 쓰는게 아니라 그저 한 자산에서 다른 자산으로 옮기는 것처럼 보이니까요. 그래서 비싼 물건 파는 사람들이 "이건 투자입니다"라고 하는 겁니다.

해결책은 새로운 경고 시스템을 만드는 것입니다. 이게 쉽지 않은데, 과소비를 막는 경고음은 너무 기본적이라 우리 DNA에 있을 정도지만, 잘못된 투자를 막는 경고음은 배워여하고 때로는 상식과 반대되기도 합니다.

며칠 전 흥미로운 것을 깨달았습니다. 시간도 돈과 비슷하다는 것이죠. 시간을 낭비하는 가장 위험한 방법은 노는 데 쓰는 게 아니라, 가짜 일을 할 때 사용하는 것입니다. 놀면서 시간을 보내면, 적어도 내가 놀고 있다는 것을 압니다. 금방 경고음이 울리죠. 제가 어느 날 아침에 일어나서 소파에 앉아 하루 종일 TV만 본다면, 뭔가 크게 잘못됐다고 느낄 겁니다. 생각만 해도 끔찍하네요. 소파에서 TV를 2시간만 봐도 불편할텐데, 하루종일이라니요.

하지만 실제로 TV 보는 것과 다를 바 없는 날들을 보낸 적이 있었습니다. 예를 들면, 하루가 끝났을 때 '오늘 뭐했지?'하고 돌아보면 사실 상 아무것도 안 했다는 그런 날들이요. 이런 날은 찝찝하기는 하지만, 하루 종일 TV를 본 만큼은 아닙니다. 하루종일 TV를 보면 제가 지옥으로 떨어지는 것 같은 기분이 들 텐데, 아무것도 하지 않은 날은 그 정도가 아니죠. 겉보기에는 진짜 일처럼 보이는 것들을 하고 있으니까요. 이메일 처리 같이요. 재미없으니까 틀림없이 일이겠죠?

돈처럼, 시간도 이제는 즐거움을 피하는 것만으로는 부족합니다. 수렵과 채집을 하던 시대나 산업화 이전에는 그걸로도 충분했을 겁니다. 그래서 본능과 교육이 우리를 자기만족에 빠지지 않게 만들었죠. 하지만 세상이 복잡해졌습니다. 이제 가장 위험한 함정은 더 가치 있어 보이는 일을 흉내 내면서 우리의 자기만족 경고음을 피해가는 새로운 행동들입니다. 가장 나쁜 것은, 이런 것들이 재미조차 없다는 겁니다.

• 출처

내가 매일 3시간, 일주일에 20시간을 벌 수 있도록 해준 제품 : 슬립큐브 1개월 사용기

잠은 메이커에게 가장 필요한 요소이자 적입니다. 다른 사람들보다 더 퀄리티 있는 의사결정을 위해 잠이 중요하지만, 더 많은 일을 하기 위해서는 잠이 방해가 될 때도 있기 때문입니다. 그래서 메이커의 초감각을 유지할 수 있어야 한다고 생각합니다.

그래서 작년에는 메이커분들과 수면 챌린지를 운영했었는데요. 시도해본 것 중 효과가 좋았던 것에는 이런게 있었어요.

• 자기 전에 붉은 빛에 노출되기 - 인간은 석양을 보고 4~5시간 뒤에 잠드는 삶을 수 천년 동안 반복했음. 자기 전에 붉은 빛에 노출되면 수면을 유도하는 멜라토닌이 나옴. 반대로 블루라이트는 멜라토닌 분비를 억제함.

• 저녁 식사에 적당한 양의 탄수화물 섭취하기 - 자기 전 탄수화물 섭취는 멜라토닌의 전구물질인 트립토판이 뇌로 더 많이 유입될 수 있게 만들어줌. 공복감을 줄이기 위해서는 취침 4~5시간 전에 저녁을 먹는 것이 좋음.

• 매트리스 뒤짚기 - 허리 디스크로 2번 수술한 뒤로 여러 매트리스를 사용해봤고, 좋은 사용법에 관심이 많음. 특히 변형을 막기 위해 6개월마다 뒤짚어주는 것을 잊지 않고 있음.

여전히 어려웠던 것

그럼에도 가장 어려웠던 것은 몸의 온도를 조절하는 일이었어요. 사람은 자기 전에 몸의 온도가 높아졌다가 낮아지면서 수면욕을 느끼는데요. 계속해서 몸의 온도가 높다보니 수면의 질도 좋지 않고, 등에 땀이 차서 찝찝함이 컸어요.

그때 슬립큐브라는 제품을 사용하게 되었습니다. AI가 제 수면패턴을 분석해 수면에 적합한 체온을 만들어주는 경험이 정말 좋았고, 결과적으로 수면에 대한 만족도가 높아질 수 있었습니다.

그래서 오늘은 슬립큐브 한 달 사용기를 적어봤어요. 참고로, 이번 포스트는 삼분의 일의 협찬으로 작성되었음을 알려드립니다. 협찬이지만 솔직하게 적었습니다 :)

수면이 작동하는 방식

먼저 수면이 작동하는 방식에 대해 이해할 필요가 있습니다.

• 우리 몸은 수면에 들기 전에 체온이 높어졌다가 서서히 낮아집니다. 그리고 기상할 때가 되면 서서히 증가하는데, 이때 뇌도 함께 깨어나기 시작합니다.

• 수면은 크게 렘 수면과 비렘 수면으로 구분할 수 있습니다. 수면 주기는 비렘 수면과 렘 수면이 교대로 반복된다. 그래서 90분의 배수에 맞춰 알람을 맞춰두면 좋습니다.

• 그렇기 때문에 좋은 기상을 위해서는 체온과 수면 주기가 정말 중요합니다. 하지만 체온과 수면주기를 통제하는 것은 굉장히 어려운 일입니다.

슬립큐브가 해결해주는 것

처음 제품을 수령하고 주훈님(대표님)께 바로 연락을 드렸습니다. 수면의 변화를 위해 어떤 지표를 위주로 비교하면 좋을지 알고 싶었거든요. 그랬더니 즉시 아래의 지표를 함께 확인해보면 좋겠다고 답장을 주셨습니다.

• Sleep Latency : 잠이 드는데 필요한 시간

• Sleep Interia : 수면관성. 잠에서 깨어난 직후에 경험하는 피로. 불규칙한 수면패턴으로 수면주기가 끝나기 전에 깨면 수면관성이 강해 개운하지 않다.

• Deep Sleep : 깊은 단계의 수면

• 뒤척임 : 슬립큐브는 뒤척임 횟수를 카운트하고, 수면패턴 개선에 반영한다.

기능

어떤 기능을 제공하는지 알아볼까요? 제가 지금까지 사용하면서 핵심기능이라고 생각되는 기능 2가지를 구체적으로 정리해봤습니다.

1. 스마트슬립 - 알아서 수면 상태 최적화

슬립큐브 매트리스 커버는 첫 14일 동안 제 수면 패턴을 파악해요. 침대의 어느 위치에서 자는지, 얼마나 뒤척이는지, 몇 시쯤 잠들고 언제 일어나는지 등의 데이터를 수집하고 가장 최적의 취침시간과 온도, 기상시간을 제안합니다.

아마 한 번이라도 애플헬스의 수면 트래킹 기능을 사용해봤다면 분석된 수면 데이터를 어떻게 활용해야할지 몰라 어려웠던 경험이 있으실텐데요. 슬립큐브는 알아서 수면 데이터를 수집하고 적합한 제안을 주다보니 수면에 대한 깊은 지식이 없어도 이용에 전혀 문제가 없었습니다.

최근 날씨가 급격하게 바뀌면서 여름 날씨와 겨울 날씨 모두 사용해봤는데요. 더울 때 시원하고, 추울 때 따뜻한게 정말 포근합니다 ㅎㅎ

2. 스마트 웨이크업

이 부분이 가장 좋았는데요. 좋은 잠을 잤을 때는 일어날 때도 눈이 번쩍 떠집니다. 이렇게 일어났을 때는 몸이 적당히 후끈후끈하다는 것을 알 수 있는데요, 우리가 기상할 때 몸의 온도가 서서히 오르기 때문입니다.

슬립큐브는 이 원리를 이용해 깊은 잠에 들 때는 매트리스를 차갑게 해 심부온도를 낮추지만, 유저가 설정한 기상 시간이 되면 매트리스 온도를 서서히 높여 뇌가 깰 수 있는 시간을 줍니다. 동시에 매트리스 전체가 진동하는데요, 알람소리로 깨는 것보다 스트레스도 훨씬 적은 편입니다.

그럼에도 아쉬웠던 부분 - 소음

본체에서 소음이 약간 있습니다. 저는 잠귀가 어두운 편이라 전혀 문제없이 사용했는데요. 소음에 민감한 분이라면 신경쓰일 수도 있겠다는 생각입니다. 만약 소음이 신경쓰인다면 본체를 머리와 멀리 떨어트려서 사용하시면 될 것 같습니다.

슬립큐브가 다른 슬립테크 제품과는 다르다고 느낀 점

1. 동적인 변화

다양한 슬립테크 제품을 사용해봤지만, 슬립큐브의 가장 큰 차별점은 사용자의 상태에 따라 실시간으로 설정이 조절된다는 점입니다. 일반적인 매트리스, 뇌파 조절기, 온수매트 등은 취침부터 기상까지 하나의 설정값만을 유지하는데요. 반면 슬립큐브는 사용자의 수면 주기와 체온 변화를 감지하여 온도를 동적으로 조절합니다. 이러한 맞춤형 조절 덕분에 더욱 개인화된 수면 경험을 제공받을 수 있었어요.

2. 진정성 있는 Building in public

매트리스에 광적으로 집착했어서 삼분의 일은 당연히 알고 있었는데요. 먼저 연락을 주신 뒤로, 주훈님께서 운영하시는 브런치를 들어가봤습니다. 한 눈에 봐도 수면에 미친 분이라는 인상을 받았어요. 특히 직접 개밥먹기 한 후기와 경쟁사 제품과 자사 제품을 병렬적으로 사용하며 적은 리뷰를 보고, 오히려 창업가로서 본받고 싶다는 생각이 들었습니다.

• 주훈님 브런치 보러가기

  https://brunch.co.kr/@joohoonjake

후기

• 매일 새벽에 훨씬 쉽게 일어나고, 많이 잘 수 있게 됨.

• 매일 2~3시간씩은 더 벌 수 있었음. 뭔가 시간을 번 것을 넘어 훨씬 좋은 컨디션으로 하루하루를 시작할 수 있었음

• 매트리스가 아닌, 매트리스 커버다 보니 훨씬 더 오래 쓸 수 있을 것 같음 (일반적으로 4~5년 사용)

• 수면에 대한 지식을 아예 몰라도 됨. '아몰랑 짧고 굵게 자고 싶다'는 생각이라면 추천

• 슬립큐브 보러가기

네이버에서 근무하고, 조언을 줄 수 있는 분을 찾고 계시네요!👀

OpenAI의 CTO가 사임하며 남긴 말

OpenAI의 CTO, Mira Murati가 사임하며 조직에 남긴 말을 X에 공유했습니다. 이제 OpenAI의 코파운더는 모두 OpenAI를 떠났고, Sam 혼자 남았네요. 영리법인이다 아니다 말이 많지만, 무엇하나 확신할 수 없는 상황이기는 하네요.

전문 번역했어요 :)

여러분에게 드릴 말씀이 있습니다. 많은 고민 끝에, 저는 OpenAI를 떠나기로 했습니다.

OpenAI 팀에서 보낸 6년 반은 정말 특별했습니다. 앞으로 며칠동안 많은 분들에게 감사의 말씀을 전하겠지만, 우선 저를 신뢰해 기술 조직을 이끌도록 해준 Sam과 Greg에게 감사인사를 전하고 싶습니다. 또한 여러 해 동안 꾸준히 믿어줘서 감사합니다.

사람이 애정을 갖고 있던 곳을 떠나는 완벽한 시점이라는 것은 없겠지만, 지금이 적기라는 생각이 듭니다. 최근 공개된 여러 기술과 OpenAI o1은 인공지능 분야에서 새로운 시대의 시작을 알리는 중요한 성과입니다. 이건 여러분 모두의 창의성과 헌신 덕분입니다.

우리는 단지 더 똑똑한 모델을 만드는데 그치지 않고, AI 시스템이 복잡한 문제를 학습하고 추론하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이론적 연구를 실제 응용으로 끌어내고, 이전보다 견고하면서도 조정 가능한 모델을 만들어냈습니다. 우리의 성과는 AI 연구의 최전선에서 안정성을 강화하고, 더 직관적인 접근 가능한 기술을 발전시키는데 기여했습니다. 모든 성과는 훌륭했던 팀워크 덕분이며, 여러분의 재능, 헌신, 그리고 OpenAI를 AI 혁신의 선두에 세운 여러분의 노력 덕분입니다.

제가 떠나는 이유는 스스로 새로운 탐험을 할 시간과 여유를 갖기 위해서입니다. 현재로서는, 제가 떠난 후에도 혼란 없이 우리가 만들어온 모멘텀이 이어질 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.

이 뛰어난 팀과 함께 일하고 성장할 수 있었던 기회에 영원히 감사할 것입니다. 우리는 함께 과학적 이해의 한계를 넘어 인류의 삶의 질을 향상시키기 위해 여정을 걸어왔습니다. 비록 저는 이제 여러분과 헤어지지만, 여전히 어려분을 응원할 것입니다.

함께 쌓아온 우정, 성취한 승리, 그리고 무엇보다도 함께 극복해왔던 도전들에 대해 깊은 감사의 마음을 전합니다.

Mira

본문

Raycast iOS 버전 대기 시작

아래 링크에서 하실 수 있는데요. 맥북만큼의 사용성을 보여주지는 못할거라는 예상도 있네요. 어쨌든 30M을 레이징하기도 했고, desktop에서의 경험도 점점 좋아지고 있으니 정말 기대가 많이 됩니다!

waitlist 링크

The Intelligence Age

샘 알트먼이 어제 업로드한 글입니다. 엄청 새로운 내용이 있지는 않고, 인공지능에 대한 낙관적인 시야를 느끼게 해주는 글입니다. 글을 읽으면서 여러가지 생각이 들었는데요, 저는 낙관적인 글이다보니 의도적으로 반대의 생각을 하며 읽어봤습니다 ㅎㅎ

다른 분들도 읽어보면 좋을 것 같아 전문 번역해봤어요 :)

앞으로 몇 십년 안에 우리는 조상들이 보면 마법이라 부를 만한 일들을 할 수 있게 될 것이다. 그리고 이런 현상은 앞으로 더 가속화될 것이다.

인간은 시간이 지나면서 굉장히 많은 일을 할 수 있게 되었다. 우리는 이미 조상들이 불가능하다고 여겼을 일들을 해내고 있기도 하다.

하지만 그렇다고 우리의 유전자가 바뀐 것은 아니다. 그저 사회 인프라가 각자보다 훨씬 더 똑똑하고 유능해졌기 때문이다. 중요한 의미에서 사회 자체가 일종의 고도화된 지능이라 볼 수 있다. 우리의 조상과 그 이전 세대들은 위대한 것들을 만들고 이뤄냈다. 그들은 우리 모두가 혜택을 받고 있는 인류 진보의 발판을 만드는데 기여했다. 진보의 흐름은 계속될 것이고, 우리의 아이들은 우리가 할 수 없는 일들을 할 수 있게 될 것이다.

이 모든 것이 한순간에 일어나지는 않겠지만, 곧 우리는 AI 없이 할 수 없었을 훨씬 더 많은 일을 해낼 수 있는 AI와 함께 일할 것이다. 결국에는 우리 각자가 다양한 분야의 가상 전문가들로 구성된 AI팀을 갖게 되어, 우리가 상상할 수 있는 거의 모든 것을 만들어낼 수 있을 거다. 우리 아이들은 어떤 주제든, 어떤 언어로든, 그들이 필요로 하는 어떤 속도로든 개인화된 교육을 제공할 수 있는 가상튜터를 갖게 될 것이다. 더 나은 의료, 누구나 상상할 수 있는 모든 종류의 소프트웨어를 만드는 능력 등에 대해서도 비슷한 아이디어를 떠올릴 수 있다.

이런 새로운 능력들로 우리는 오늘날에는 상상도 할 수 없을 정도의 공유된 번영을 누릴 수 있다. 미래에는 모든 사람의 삶이 지금 어느 누구의 삶보다도 더 나아질 수 있다. 번영만으로 사람들을 행복하게 만들 수는 없지만 - 불행한 부자들도 많으니까 - 전 세계 사람들의 삶을 의미있게 개선할 수 있을 거다.

인류 역사를 좁게 보면 이렇다: 수천 년간 과학적 발견과 기술적 진보가 쌓여 결국 우리는 모래를 녹이고, 불순물을 추가하고, 그걸 믿을 수 없을 정도로 정밀하고 극도로 작은 규모로 배열해 컴퓨터 칩을 만들고, 거기에 에너지를 흘려보내 점점 더 유능한 인공지능을 만들어낼 수 있는 시스템을 갖게 되었다.

이게 지금까지의 모든 역사에서 가장 중요한 사실로 판명날지도 모른다. 몇천 일 안에 초지능을 갖게 될 가능성도 있다. 더 오래 걸릴 수도 있지만, 우리가 거기에 도달할 것이라는 사실은 확신한다.

그럼 우리가 어떻게 다음 번역의 도약 직전에 오게 된 걸까?

쉽게 설명하면 - 딥러닝이 작동했고 규모에 따라 예측 가능하게 개선되었으며, 우리가 거기에 더 많은 자원을 투입했다.

정말 이게 전부다. 인류는 모든 데이터 분포를 올바르게 학습할 수 있는 알고리즘을 발견했다. 충격적인 정도로 정확하기도 하다. 그렇기 때문에 더 뛰어난 컴퓨팅 성능과 더 많은 데이터를 사용하면 할수록 사람들이 어려운 문제를 해결하는데 더 용이해진다. 이에 대해 아무리 생각해봐도 이게 얼마나 중요한 일인지

아직 해결해야할 세부적인 문제들이 있지만, 특정 과제에 집중하다 주의가 흐트러지는 것은 실수다. 딥러닝은 작동하고, 우리는 남은 문제들을 해결할 것이다. 앞으로 일어날 일에 대해 많은 말을 할 수 있지만, 가장 중요한 것은 AI가 규모에 따라 개선될 것이고, 그게 전 세계 사람들의 삶을 의미있게 개선하는데 이러질 거라는 점이다.

AI 모델들은 곧 우리를 대신해 의료조정 같은 특정 작업을 수행하는 자율적인 개인비서 역할을 하게 될 것이다. 더 먼 미래에는 AI 시스템들이 너무 좋아져서 우리가 더 나은 차세대 시스템을 만들고, 모든 분야에서 과학적 진보를 이루는데 도움을 줄 것이다.

AI를 가능한 한 많은 사람들의 손에 쥐어주려면, 우리는 컴퓨팅 비용을 낮추고 그걸 풍부하게 만들어야한다. 충분한 인프라를 구축하지 않으면, AI는 전쟁의 원인이 되고, 주로 상류층만을 위한 제한적인 자원이 될 것이다.

그래서 우리는 지혜롭게, 하지만 확신을 가지고 행동해야 한다. 지능 시대(The Intelligence Age)의 여명은 매우 복잡하고 극도로 중요한 도전이 필요한 발전이다. 이게 전적으로 긍정적인 이야기만은 아니겠지만, 그 잠재적 이익이 너무나 크기에 우리는 우리 자신과 미래를 위해 눈앞의 위험들을 헤쳐나가는 방법을 알아내야 한다.

미래가 너무나 밝아서 지금 그걸 글로 설명하려는 어떤 시도도 제대로 된 정의를 내릴 수 없을 거라고 믿는다. 지능 시대의 특징을 정의하는 건 엄청난 번영이 될 거다.

점진적으로 일어나겠지만, 기후 문제 해결, 우주 식민지 건설, 모든 물리학의 발견 같은 놀라운 승리들이 결국에는 평범한 일이 될 거다. 거의 무한한 지능과 풍부한 에너지 - 즉, 훌륭한 아이디어를 만들어내는 능력과 그걸 실현시키는 능력 - 로 우리는 정말 많은 일을 할 수 있다.

다른 기술들에서 봤듯이, 단점들도 있을 테고, 우리는 지금부터 AI의 이점을 극대화하고 해악은 최소화하기 위해 노력을 시작해야 한다. 한 예로, 이 기술이 앞으로 몇 년 안에 노동 시장에 상당한 변화를 일으킬 거라고 예상하지만 (좋은 면과 나쁜 면 모두), 대부분의 직업은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 천천히 변할 거고, 우리가 할 일이 없어질 거란 걱정은 전혀 하지 않는다 (설령 그게 오늘날 우리 눈에 '진짜 직업'으로 보이지 않더라도). 사람들은 창조하고 서로에게 유용한 존재가 되고자 하는 타고난 욕구가 있고, AI는 우리가 그런 능력을 전례 없이 증폭시키도록 해줄 거다. 사회로서 우리는 다시 확장하는 세계 속에 있게 될 거고, 다시 한 번 포지티브 섬 게임에 집중할 수 있을 거다.

오늘날 우리가 하는 많은 직업들이 몇백 년 전 사람들 눈에는 하찮은 시간 낭비로 보였을 테지만, 아무도 과거를 돌아보며 lamplighter가 되고 싶어 하지 않는다. 만약 lamplighter가 오늘날의 세상을 볼 수 있다면, 그는 주변의 모든 번영이 상상할 수 없을 정도라고 생각할 거다. 그리고 우리가 오늘로부터 백 년 후로 빨리 감기를 할 수 있다면, 우리 주변의 모든 번영이 똑같이 상상할 수 없을 정도로 느껴질 거다.

본문 :

노션 → 옵시디언 → 리플렉트 쓰다가 정착한 노트앱

욕하면서도 쓰는 SaaS를 만들어야한다는 말이 있죠 ㅎㅎ 디테일이 조금 부족하거나, 가격이 사악하지만 제공하는 기능의 혜택이 엄청나서 욕하면서 쓸 수 밖에 없는 것이죠.

오늘은 제가 노션, 옵시디언, 로그시크, 리플렉트를 방황하다 정착한 Lazy라는 노트앱을 소개하려 해요. 현재 한 달 정도 사용해보면서 사소한 버그가 많았지만, 떠날 수 없었던 기능는 아래와 같아요.

• 어디서든 텍스트/비디오 클리핑 가능

• 어디서든 AI 호출하고, 대화한 내용을 바로 노트에 저장할 수 있음

• Personal CRM

• 외부공유용 링크 생성

• 이 모든 걸 $10/month

그럼 구체적으로 Lazy가 제공하는 기능을 알아볼까요?

노트앱의 상향 평준화와 AI 노트앱의 부재

// 최근 진행했던 노트앱 인기투표

최근 몇 년 동안 엄청난 수의 노트앱들이 출시되면서, '노트 앱은 취향차이'가 되었어요.

• 간결하고 구조화된 메모를 선호 → 노션

• 가벼움과 단순함을 선호 → 애플 노트

• 하이퍼링크로 정보를 연결하며 지식관리에 초점 → 옵시디언, 롬 리서치, 리플렉트..

• AI 노트 : ???

하지만 아직까지 실용적인 AI 경험을 제공하는 노트는 없어보입니다. 그나마 노션이 최근 빠른 업데이트를 통해 AI 기능을 키워가고 있는 것 같고요. 이런 맥락에서 Lazy는 개인적으로 AI를 유저경험에 잘 녹여낸 제품이었습니다.

첫 인상

제품을 설치하면 가장 처음 보이는 첫인상입니다.

중앙에는 깃헙의 잔디처럼 노트를 작성한 날이 표시되고 카드 형태의 노트가 있어요. 우측에는 해당 노트의 메타데이터가 보여지고요, 좌측에는 네비게이션 바가 있습니다.

그럼 저의 use case에 빗대어 Lazy의 기능을 소개해볼게요.

텍스트 클리핑 & AI에게 질문하기

저는 매일 아침 뉴스레터를 읽고 인상깊은 문장을 저장하고 있는데요. 글을 읽다보면 이런 생각이 들기도 합니다.

• 이 문장의 뜻을 정확히 이해하고 싶다.

• 이 사람의 주장에 동의되지 않는데 반대의 의견이 있다면 무엇일까.

• 광고가 너무 많아서 스트레스다. 글을 구조적으로 요약해서 빠르게 소화하고 싶다.

그래서 요즘은 이때 Lazy의 클리핑 기능을 사용하고 있습니다. 웹에서 ⌘+J로 빠르게 AI를 호출해 프롬프트를 입력할 수 있어요.

가장 좋았던 UX는 프롬프트를 입력할 때 타겟 소스를 다양하게 지정할 수 있다는 점이었습니다.
크게 3가지 유형의 소스를 선택할 수 있습니다.

• Selected Text → 텍스트를 특정해 명령하기

• Source Contents → 해당 페이지의 컨텐츠에 기반한 명령하기

• Anything → 아무거나 물어보기

이렇게 AI 생성한 답변을 즉시 lazy 노트에 추가할 수도 있어요.

제가 인상깊은 글과 문장을 캡쳐하는 이유는 대부분 더 좋은 글을 작성하기 위함인데요. 이렇게 텍스트를 소화하는 단계에서 다양한 관점으로 생각해볼 수 있는 기회가 생겨 너무 좋습니다.

비디오 클리핑 & AI에게 질문하기

텍스트 컨텐츠도 놀라웠지만, 비디오/팟캐스트 캡쳐 기능도 뛰어났습니다. AI 노트앱이 이렇게까지 상향평준화 되었구나 싶었는데요. 예를 들면, 3시간이 넘아가는 영어 팟캐스트를 보고 싶지만, 영어가 부담스럽거나 시간이 부족하다면 Lazy를 호출해 이렇게 요청해볼 수 있습니다.

• 영상의 내용을 한글로 요약정리해줘

그럼 위에서 보실 수 있는 것처럼, 굉장히 빠르게 요약을 해줍니다. 당연히 노트에도 바로 저장할 수 있고요. 영상 요약 제품을 몇 개 구독해서 사용해본 적이 있는데, 속도와 정확도 측면에서 전혀 밀리지 않았습니다.

확장성

그럼 AI 호출은 어디까지 가능할까요? Lazy에게 특정 응용프로그램에 대한 엑세스 권한만 부여한다면 어디서든 호출할 수 있어요. 특히 저는 오픈채팅에서 재미있는 내용이 보이면 해당 내용을 캡쳐해 노트에 바로 저장하고 있어요.

Personal CRM

다음으로, Personal CRM(PCRM)입니다. PCRM은 쉽게 말하면, 주변 관계를 효과적으로 관리하고 트래킹할 수 있도록 돕는 도구에요. 전통적인 CRM은 고객과의 모든 상호작용을 추적하는 용도로 사용했지만, PCRM은 친구, 가족, 동료 등을 관리하는데 사용해볼 수도 있고요.

저는 PCRM을 크게 두 가지로 사용 중이에요.

1. 1on1 노트

디스콰이엇은 여러 사람과 돌아가며 매주 최소 한 번의 1on1을 가지고 있다보니, 누구와 어떤 이야기를 했는지 놓치기 쉬워요. 그래서 저는 팀원들을 PCRM에 저장하고, 대화내용을 기록해두는 편이에요.

2. 책장

작가도 PCRM에 저장해둘 수 있는데요. 그럼 view(보기방식)을 조작해 위와 같이 책장을 만들어 관리할 수 있습니다. 뿐만 아니라 특정 작가의 페이지에 들어가면 책을 읽으면 메모한 내용을 일자별로 관리할 수도 있어요. 만약 Amazon Kindle을 사용한다면 연동을 시켜둘 수도 있습니다.

불편함 경험과 그럼에도 사용할 이유가 있다면?

그럼에도 욕하면서 사용하게 되는 이유는 텍스트 처리과정에서 사소한 버그가 너무 많기 때문이에요. 들여쓰기가 과하게 많이 들어가거나, 동일한 노트가 2개씩 생성되는 등의 에러가 종종 있습니다.

하지만 사소한 버그 있어도, 이 모든 기능을 월 $10에 사용할 수 있다면 전 무조건 yes인 것 같아요.

개인적으로 AI 기능을 실용적으로 활용해본 경험이 많지 않았는데요, Lazy는 마치 원래도 사용했던 것처럼 전혀 어색하지 않게 매일 AI 기능을 사용하고 있습니다.

사실, AI 제품이 갖춰야 할 UX는 이런 부분이라고 생각합니다. 화려하지 않더라도 일상적으로 사용할 수 있는 편리함이 중요하죠. 생각해보면 콘텐츠 가공은 특별한 기능이 아니지만, 노트 앱과 결합되면 강력한 도구가 됩니다. 이처럼 특별한 경험이 아니더라도 기능의 조합이 만들어내는 특별함이 있는 것 같아요.

Lazy는 특이하게 3개월짜리 플랜도 있으니 관심있는 분들은 한 번 사용해보세요!

메이커의 일정과 관리자의 일정

아침에 읽은 뉴스레터가 인상깊어 전문을 번역해봤다. 이제 한국에서도 커피챗 문화가 꽤 활발하게 일어나고 있는데, 디스콰이엇을 하다보면 동시에 좋지 않은 커피챗 경험도 늘어나는 것을 느낀다. 하지만 한국 문화의 특성 상, 이를 겉으로 표출하지는 않고 은연 중에 불편함을 겪고 있는 듯하다.

그런데 마침 PG가 이 지점에 대해 구체적으로 적은 글이 있어 눈에 들어왔다.

나는 저녁 식사 후부터 새벽 3시까지 코딩에 몰두했다. 밤이면 아무도 나를 방해하지 않기 때문이었다. 그러고 나서 오전 11시까지 잠을 자고 일어나 저녁까지는 이른바 '비즈니스 일'을 했다. 당시에는 미처 깨닫지 못했지만, 사실 나는 매일 두 가지 다른 방식으로 일하고 있었던 셈이다. 하나는 관리자의 일정이었고, 다른 하나는 메이커의 일정이었다.

관리자의 일정으로 일할 때는 메이커라면 상상도 못할 일을 할 수 있다. 바로 '탐색적 미팅'이다. 그저 서로를 알아가기 위해 누군가를 만날 수도 있다. 일정에 빈 시간이 있다면 왜 안 되겠는가? 혹시 모르지 않는가, 서로에게 도움이 될 수도 있지 않을까?

실리콘밸리의 비즈니스맨들은 이런 탐색적 미팅을 일상적으로 한다. 관리자 일정으로 일한다면 이는 그저 당연한 일과일 뿐이다. 그래서 미팅을 제안하는 특유의 말투가 생겼다. 가령 이렇게 말이다.

"커피 한잔 하실래요?"

하지만 메이커의 입장에서 이런 탐색적 미팅은 엄청난 부담이다. 이게 우리를 곤란한 상황에 빠뜨리는데, 문제는 모든 사람들이 우리도 다른 투자자들처럼 관리자 일정으로 움직인다고 여긴다는 거다. 그래서 그들은 우리가 꼭 만나봐야 할 사람이라며 누군가를 소개하거나, 메일로 가볍게 커피 한잔 하자고 제안한다.

이럴 때 우리에겐 두 가지 선택지가 있는데, 둘 다 마음에 들지 않는다. 미팅에 응하면 반나절 일을 날리게 되고, 거절하면 상대방 기분을 상하게 할 수 있기 때문이다.

얼마 전까지만 해도 우린 이 문제의 본질을 제대로 파악하지 못했다. 그저 일정을 망치거나 남의 감정을 상하게 하는 것 중 하나를 선택해야 한다고 생각했다. 하지만 이제 상황을 제대로 이해하게 되면서, 제3의 길이 보이기 시작했다. 관리자의 일정과 메이커의 일정 사이의 차이를 많은 사람들이 이해하게 된다면, 이 문제가 덜 심각해질 수 있지 않을까?

우리 메이커들도 타협할 준비가 되어 있다. 어느 정도의 미팅은 필요하다는 걸 인정한다. 다만 관리자 일정으로 일하는 분들께 부탁드리고 싶은 건, 메이커에게 미팅이 얼마나 큰 부담인지 이해해 주셨으면 한다는 것뿐이다.

본문 :

Founder Mode

폴 그레이엄의 얼마 전 포스팅한 Founder Mode가 화두다. 영어가 부담스러워 아직 못 읽은 분들도 있을 것 같아 한글로 전문 번역했다.

창업자 모드

지난주 YC 행사에서 브라이언 체스키가 발표한 내용은 대단했다. 그 자리에 있던 모든 사람들의 뇌리에 깊이 박힐 만한 발표였던 것이다. 행사가 끝나고 이야기를 나눈 다른 창업가들도 하나같이 "지금까지 들어본 발표 중 최고였다"고 입을 모았다. 심지어 론 콘웨이(메타, 트위터, 구글, 드롭박스 등에 투자한 전설적인 투자자)는 생전 처음으로 메모하는 것을 잊었다고 한다. 그만큼 몰입도 있는 발표였다는 뜻이다.

이 글에서는 체스키의 발표 내용을 그대로 정리하지는 않을 것이다. 대신 그 발표에서 제기된 몇 가지 중요한 주제에 대해 논의해보고자 한다.

체스키가 던진 가장 큰 화두는 "대기업 운영에 대한 우리의 통념이 잘못되었다"는 것이었다. 에어비앤비가 성장하면서 주변에서 이런저런 조언을 많이 해주었다고 한다. "회사를 키우려면 이렇게 저렇게 해야 한다"면서 말이다. 그 조언들을 긍정적으로 요약하면 이렇다고 볼 수 있다.

"좋은 인재들을 뽑고, 그들이 일할 수 있는 환경을 만들어주어라."

체스키는 이 조언을 그대로 따랐다고 한다. 그런데 결과가 어땠을까? 완전히 실패했다는 것이다. 그래서 결국 스스로 더 나은 방법을 찾아야 했고, 스티브 잡스가 애플을 어떻게 운영했는지 연구하면서 자기만의 운영 모델을 만들어갔다고 한다. 지금까지는 그 모델이 잘 작동하는 것 같다. 에어비앤비의 현금 흐름이 실리콘밸리에서 최상위권이라는 사실이 이를 증명한다.

이 행사에 참석한 청중 중에는 우리가 투자한 성공한 창업가들이 많았는데, 모두가 비슷한 경험을 했다고 말했다. 회사가 커지면서 "이렇게 해라, 저렇게 해라" 하는 조언을 받았는데, 그것이 도움은커녕 오히려 해가 되었다는 것이다.

그래서 이것이 정말 궁금했다. 왜 이렇게 많은 사람들이 창업가들에게 잘못된 조언을 하고 있는 것일까? 한참을 고민하다 보니 답이 나왔다.

그들이 말하는 것은 결국 '남의 회사를 어떻게 운영하는지'에 대한 것이었다. 그저 전문 경영인의 입장에서 회사를 어떻게 운영하느냐, 그 이야기였던 것이다. 그런데 이런 방식은 너무 비효율적이라 창업가들에게는 전혀 맞지 않는 옷 같은 것이었다. 창업가들은 할 수 있는데 경영인들은 못하는 일들이 있기 때문이다. 그런 것을 하지 않는 것이 창업가들 눈에는 잘못된 것처럼 보이는 것이다. 실제로도 그렇다.

결국 회사 운영에는 두 가지 방식이 있다고 봐야 한다. 창업가 모드와 경영자 모드이다. 지금까지는 실리콘밸리에서조차 대부분이 "스타트업이 커지면 경영자 모드로 가야 한다"고 암묵적으로 생각해왔다. 그러나 우리가 보니, 경영자 모드로 전환하려다 당황한 창업가들이 많았다. 그러다 다시 자기만의 방식으로 돌아가서 성공하는 것을 보면서 "아, 다른 모드가 있구나" 하고 깨달은 것이다.

필자가 아는 한, 아직 창업자 모드에 대한 책은 없다. 경영대학원에서도 이런 것이 있다는 것을 모를 것이다. 지금까지는 개별 창업자들이 스스로 이것을 알아내려고 이것저것 시도해본 것이 전부라고 할 수 있다. 그러나 이제 우리가 무엇을 찾고 있는지 알게 되었으니, 앞으로는 더 체계적으로 연구할 수 있을 것이다.

몇 년 뒤면 창업가 모드에 대해서도 경영자 모드만큼 잘 알게 되지 않을까?

벌써부터 둘이 어떻게 다른지 몇 가지 추측은 할 수 있다.

보통 경영자들이 배우는 회사 운영 방식은 모듈식 설계와 같다. 조직도를 보면서 각 부서를 블랙박스처럼 생각하는 것이다. 직속 부하들에게 "이것을 해라, 저것을 해라" 하고 지시하고, 어떻게 할지는 알아서 하라고 맡기는 것이다. 세부적인 일에는 관여하지 않는다. 너무 간섭하면 미시적 관리라고 해서 좋지 않게 보기 때문이다.

"좋은 사람을 뽑고 일할 공간을 마련해주면 된다." 이렇게 말하면 듣기 좋아 보인다. 그러나 창업가들의 이야기를 들어보면 실제로는 이런 뜻이라고 한다.

"전문적인 허풍쟁이들을 뽑아서 회사를 망치게 놔두는 것."

브라이언의의 발표를 듣고 다른 창업가들과 이야기를 나눠보니 모두가 '가스라이팅을 당하는 것 같다'고 말했다. 양쪽에서 모두 당한다고 한다. 한쪽에서는 "회사를 이렇게 운영해야 한다"고 조언하는 사람들, 다른 쪽에서는 그렇게 했을 때 실제로 일하는 직원들이다. 보통은 주변 사람들의 의견이 모두 다르면 "내가 잘못된 것인가?" 싶지만, 이는 정말 드문 예외인 것이다. 창업 경험이 없는 벤처 캐피털리스트들은 창업자가 어떻게 회사를 운영해야 하는지 잘 모른다. 그리고 C레벨 임원들? 그들은 세상에서 가장 능숙한 거짓말쟁이들이라고 할 수 있다.

창업자 모드가 무엇이 되었든 간에, CEO가 직속 부하들하고만 소통해야 한다는 원칙은 깨질 것이다. '건너뛰기 미팅'이 더 이상 특이한 것이 아니라 일상이 될 것이라고 본다. 이 제약만 없어지면 할 수 있는 것이 엄청나게 많아지기 때문이다.

예를 들어보자. 스티브 잡스는 애플에서 자신이 생각하기에 가장 중요한 100명과 매년 모임을 가졌다고 한다. 그런데 이 100명이 조직도 상 가장 높은 사람들이 아니었다는 점이 중요하다. 평범한 회사에서 이런 것을 하려면 얼마나 대단한 결단력이 필요할지 상상이 되는가? 그러나 이것이 얼마나 유용할지도 한번 생각해보아야 한다. 대기업을 스타트업처럼 운영할 수 있다는 것이다.

스티브가 이런 모임을 계속 했다는 것은 효과가 있었다는 뜻일 것이다. 그러나 다른 회사에서 이런 것을 한다는 이야기는 들어보지 못했다. 그렇다면 이것이 좋은 아이디어일까, 나쁜 아이디어일까? 아직 알 수 없다. 이것이 바로 우리가 창업자 모드에 대해 얼마나 적게 알고 있는지를 보여주는 것이다.

물론 창업자들이 2000명 규모의 회사를 20명이었을 때처럼 계속 운영할 수는 없다. 어느 정도의 권한 위임이 필요할 것이다. 자율성의 경계가 어디에서 끝나고, 얼마나 명확할지는 아마도 회사마다 다를 것이다. 심지어 같은 회사 내에서도 경영자들이 신뢰를 얻음에 따라 시간이 지나면서 달라질 것이다. 따라서 창업자 모드는 경영자 모드보다 더 복잡할 것이다. 하지만 더 잘 작동할 것이라고 본다.

실제로, 창업자 모드에 대해 필자가 할 또 다른 예측은 우리가 그것이 무엇인지 알아내면, 여러 개별 창업자들이 이미 대부분 그곳에 도달해 있었다는 것을 발견할 것이라는 점이다. 다만 그들이 한 일이 많은 사람들에 의해 괴짜스럽거나 더 나쁘게 여겨졌다는 점을 제외하고 말이다.

흥미롭게도, 우리가 창업자 모드에 대해 아직 너무 적게 알고 있다는 것은 실제로 고무적인 생각이다. 창업자들이 이미 달성한 것들을 보라. 그리고 그들은 이를 나쁜 조언이라는 역풍에 맞서 달성했다. 우리가 그들에게 존 스컬리가 아닌 스티브 잡스처럼 회사를 운영하는 방법을 알려줄 수 있게 되면 그들이 무엇을 할 수 있을지 상상해 보아야 할 것이다.

본문 :

제품개발을 주저하는 비개발자를 위해

Cursor가 또 하나의 킬링피처, Composer를 공개했습니다. 기존에는 필요하는 코드를 생성했지만, Composer는 파일을 생성하고 파일 간의 관계를 만들며 직접 코드를 실행할 수 있다는 점이 가장 큰 차이에요.

결과적으로 기술의 민주화가 더 가까워졌는데요, 그렇다보니 직접 제품을 만들고 싶었던 비개발자에게는 황금기가 아닐까 싶어요. 저 또한 비개발자의 입장에서 지난 주말에 Composer를 사용해봤는데요, 그 과정에서 발견한 팁과 가이드를 정리해봤어요 :)

이런 내용을 다룰 예정이에요.

• 8살짜리 아이도 앱을 런칭할 수 있게 되었어요. 이제 제품개발의 유일한 허들은 코딩에 대한 막연한 두려움 뿐이에요.

• 제품개발의 난이도는 글쓰기와 비슷해지고 있어요. 좋은 글을 쓰기 위해서는 양질의 경험과 지식이 필요한 것처럼, 좋은 제품을 만들기 위해서는 세상에 존재하는 기술을 이해하고, 다양한 경험을 가지는 것이 중요해요.

• 유용한 프롬프트 팁을 소개합니다. 백지 상태에서 어떻게 시작해야할지 모르겠다면 참고해보세요.

막연한 두려움

Composer가 공개되기 이전에도 이미 Cursor는 완성도가 높은 제품이었어요. 위의 이미지는 8살짜리 아이가 Cursor의 AI 기능으로 챗봇을 개발하는 영상인데요. 영상 속 아이는 45분 동안 오로지 AI와의 소통만으로 AI 챗봇을 만들었어요.

이 아이가 AI를 활용해 제품을 만들었다는 것은, 이제 누구나 제품을 만들 수 있는 시대가 왔다는 것을 의미해요. 이런 상황에서 차별점을 만드는 것은 결국 진짜 문제를 발견하고, 빨리 실행하는 자세라고 생각해요. 이런 관점에서 오히려 개발에 대한 막연한 두려움, 심리적 허들이 제품개발을 지연시키는 가장 큰 원인인데요. 아예 아무것도 모른다면 두려움도 없겠지만, 어깨너머로 본 개발이 너무 어려워보였기 때문에 막연한 두려움이 생기는 것이죠.

그래서 이번 글에서는 비개발자 입장에서 제품 개발을 바로 시작할 수 있는 초기 가이드를 적어봤습니다.

참고 : 이번 글은 터미널만 보면 두려워지는 비개발자를 위해 작성되었어요 :)

사용할 것

• Cursor

• Next.js / Tailwind CSS

• Shadcn UI

인트로

우선, 빠르게 아래 과정을 통해 기본적인 환경을 만들어볼까요? 이번 가이드에서는 Next.js를 사용할 예정이에요. Next.js는 마치 레고 세트처럼 필요한 부품들이 준비되어 있어 빠르고 쉽게 기능을 추가할 수 있습니다. 또 페이지로드가 빠르고, 검색 엔진에 최적화되어 있고요.

아래의 순서로 시작해볼까요?

1. Cursor 다운로드

아래 링크를 들어가서 Cursor를 다운로드해주세요. Composer 기능을 이용하려면 유료 플랜을 결제해야합니다.

2. Next.js 앱을 생성

Cursor에서 터미널을 실행한 다음 아래의 명령어를 작성해주세요.

npx create-next-app@latest --typescript

그럼 연달아 6개의 질문을 하는데요. 지금은 각 항목이 무엇인지 자세히 몰라도 괜찮으니 별도의 선택지 변경없이 미래 선택된 것들을 따라가면 됩니다. 그럼 필요한 파일들이 자동생성돼요.

? What is your project named? > 프로젝트명 입력
? Would you like to use ESLint? > No / Yes
? Would you like to use Tailwind CSS? > No / Yes
? Would you like to use `src/` directory? > No / Yes
? Would you like to use App Router? (recommended) > No / Yes
? Would you like to customize the default import alias (@/*)? > No / Yes

3. 파일구조

그럼 이런 파일들이 설치되어 있는데요, 자주 들여다볼 파일/폴더는 이렇습니다.

• src → 필요한 소스를 저장하는 곳입니다.

  • global.css → 프로젝트 전체에 적용되는 스타일을 정의하빈다.

  • layout.tsx → 헤더나 푸터같이 페이지에 공통적으로 적용되는 레이아웃을 설정합니다.

  • page.tsx → 개발 페이지의 내용을 작성하는 곳이빈다. 여러 페이지를 만들고 싶다면 page.tsx를 여러 개 생성하면 됩니다. layout.tsx에서 정의한 레이아웃에 따라 구조화됩니다.

4. npm run dev

터미널 아래의 명령어를 실행합니다. 그럼 localhost~로 시작하는 링크가 틀텐데요, 브라우저를 통해 해당 URL로 접속하면 여러분이 수정하는 코드의 결과물을 보실 수 있어요.

npm run dev

5. Shadcn UI 설치

예를 들어, 위의 UI를 자연어 프롬프트로 만드는 일은 굉장히 어렵고 복잡한데요. 그래서 미리 디자인된 컴포넌트들을 활용하면 제품개발 시간을 단축시킬 수 있어요. 뿐만 아니라 AI가 발산적인 결과물을 생성하지도 않죠.

이번에는 Shadcn UI라는 컬렉션을 사용할 예정인데요, 설치를 위해 터미널에 아래의 명령어를 입력해주세요. 이후에 이어지는 질문 역시 미리 지정되어 있는 선택지를 변경하지 않고 진행해주세요.

npx shadcn@latest init

✔ Which style would you like to use? › New York
✔ Which color would you like to use as the base color? › Zinc
✔ Would you like to use CSS variables for theming? … no / yes

여기까지 왔다면, 아래의 명령어를 입력해주세요. Shadcn UI가 가진 컴포넌트를 다운로드 받을 순서에요.

npx shadcn@latest add 

명령어를 실행하면 어떤 컴포넌트를 설치할지 뜨는데요, 'a'를 클릭하면 컴포넌트 전체를 한 번에 선택할 수 있습니다. 선택이 끝났다면 엔터를 눌러주세요.

그럼 component/ui라는 폴더가 생성되었고, 모든 컴포넌트가 설치된 것을 확인할 수 있습니다.

6. Composer 활성화

마지막으로 세팅에 들어가 Composer를 활성화(enabled)하면 필요한 준비는 끝입니다!

코드 말고 결과물에만 집중하기

제품개발에 필요한 방향성, 컴포넌트가 준비되었어요. 이제부터는 코드보다 AI와 AI가 생성하는 결과물에 더 집중해야 하는데요. 이때 AI와 효과적으로 소통하는 방법 3가지를 정리해봤어요.

1. AI에게 구조화 맡기기

기본적으로 소프트웨어는 복잡도가 높아요. 그래서 필요한 기능과 컴포넌트를 일일이 명령하는 것이 귀찮고 기능이 복잡할수록 구조적이고 명료하게 전달하는 일도 어렵습니다.

이럴 때는 AI 에게 구조적인 사고를 위임할 수 있는데요, Curosr는 코드베이스 전체를 읽을 수 있기 때문에 이런 프롬프트를 작성해볼 수 있습니다.

[프롬프트]

에어비엔비 같이 숙소를 검색하고 탐색하는 디렉토리 사이트를 만들기 위해서는 @ui(컴포넌트들이 설치된 폴더 멘션하며)에서 어떤 컴포넌트를 활용해야할까?

[답변]

에어비엔비와 같은 숙소 검색 및 탐색 디렉토리 사이트를 만들기 위해 shadcn/ui에서 활용할 수 있는 주요 컴포넌트들은 다음과 같습니다:

1. Card: 각 숙소 정보를 표시하는 데 사용할 수 있습니다.
2. Input: 검색어 입력에 사용됩니다.
3. Select: 지역, 숙소 유형 등을 선택하는 데 사용할 수 있습니다.
4. DatePicker (Calendar): 체크인/체크아웃 날짜 선택에 활용할 수 있습니다.
5. Slider: 가격 범위 설정에 사용할 수 있습니다.
6. Checkbox: 편의시설 등의 필터 옵션 선택에 사용됩니다.
7. Button: 검색 버튼이나 기타 액션 버튼으로 사용됩니다.
8. Tabs: 다양한 숙소 유형이나 카테고리를 나누는 데 사용할 수 있습니다.
9. Pagination: 검색 결과 페이지 네비게이션에 사용됩니다.
10. Dialog: 상세 정보 표시나 예약 확인 등에 사용할 수 있습니다.
11. Avatar: 호스트 프로필 이미지 표시에 사용할 수 있습니다.
12. Badge: 특별 할인이나 슈퍼호스트 표시 등에 활용할 수 있습니다.
13. Tooltip: 추가 정보를 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
14. ScrollArea: 긴 목록을 스크롤 가능하게 만드는 데 사용할 수 있습니다.
15. Separator: 섹션을 구분하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 컴포넌트들을 조합하여 사용하면 에어비엔비와 유사한 인터페이스를 구현할 수 있습니다. 실제 구현 시에는 이 컴포넌트들을 적절히 배치하고 스타일링하여 사용자 경험을 최적화해야 합니다.

[프롬프트]

그럼 저 컴포넌트를 활용해서 에어비엔비 사이트를 만들어줘

결과물 :

미리 디자인된 UI를 사용한 덕에 30초도 안되서 이런 결과물을 뽑아낼 수 있었어요. 자세히보면 깨진 UI들이 있지만 이걸 고치는 작업은 비교적 쉽습니다.

2. 캡쳐하고 붙여넣기

그런데 만약 정말 사용하고 싶은 디자인의 UI가 있지만, 설치한 컴포넌트 내에서는 구현이 어려운 경우가 있어요. 그럼 만들고 싶은 디자인을 캡쳐한 다음, AI에게 맡길 수 있습니다. 에어비엔비에서 숙소 카드를 더 에어비엔비스럽게 바꿔볼까요?

[에어비엔비 UI]

[바뀐 UI]

3. AI의 주의력 활용하기

마지막으로 특정 함수명, 파일명, 상황, 상태 등을 직접적으로 지정해 AI가 어떤 부분을 봐야하는지 지정해주면 같은 양의 토큰에서도 더 양질의 답변을 얻을 수 있습니다.

예)

{컴포넌트}를 {액션}했을 때 {상태} 되었으면 좋겠어

4. Instruction 파일 업로드하기

AI 출력물의 일관성과 효율을 위해 마크다운 형식으로 instruction을 미리 만들어두는 방법도 있어요. 저는 prompt 폴더를 하나 만들고, 아래의 디렉토리에서 적합한 프롬프트를 마크다운(.md) 형식으로 저장해두었습니다. 덕분에 복잡한 지시사항을 간결하게 만들 수 있었고요.

아래 링크는 위의 과정을 거쳐 3시간만에 만들어본 디스콰이엇 광고 소개 페이지입니다. 제가 코드를 직접 수정한 것은 아예 없고, 오로지 AI만 활용했어요!

그 외의 Composer 활용사례

• Composer로 2분만에 Supabase 연동하기

• Composer로 3분만에 제품 기능 런칭하기

• Composer와 유사한 기능을 무료로 제공하는 Aider 사례

• 일레븐랩스의 디자인 헤드가 작성한 비개발자가 Composer와 일레븐랩스 API로 제품 개발하는 법

PMC S24 - 120명이 넘는 메이커와 제품 만들 기회

AI의 출력값은 사용자의 경험의 한계를 뛰어넘을 수 없어요. 이걸 다르게 생각해보면, 사용자의 경험에 따라 출력값의 형태가 달라질 수 있는 것인데요. 만약 내가 디자이너라면, 피그마로 필요한 UI를 빠르게 만들고 그 이미지로 프롬프트를 작성할 수도 있습니다. 만약 기획자라면, 문제정의와 요구사항을 간결하게 문서화해 그걸 프롬프트로 활용해볼 수도 있죠.

이번에 모집 중인 PMC S24에는 현재 120팀이 넘게 지원했습니다. 전부 개발자 분들만 있는 것도 아니고요.

제품개발을 직접 해보고 싶지만 망설이는 비개발자 분들이 있다면, AI로 여러분들이 만들어보고 싶었던 것들을 꼭 만들어보셨으면 좋겠습니다!

철학자의 사고법

• 철학자들은 서로 다른 생각들을 맞붙여 싸우게 함으로써 깊이 있는 이해를 도출한다.

• 철학자 사고 과정은 아이디어를 해체하고 재구성하는 것을 포함한다.

• 독립적인 사고는 기계적으로 아이디어를 암기하는 것과 다르다.

• 사회적 유행과 무의식적 가정이 우리의 사고방식을 왜곡할 수 있다.

• 독립적 사고와 사회적 수용은 대립하지만, 모두 중요하다.

나의 순수함을 전달하는 것이 어려운 이유

특히 제품을 깎아나가는 사람들은 누군가의 순수함을 동경하고 그렇게 되고 싶어한다. 하지만 디스콰이엇에서 다른 회사의 PR을 돕다보면, 대부분이 자신들의 순수한 비전과 메세지를 대중에게 효과적으로 전달하는 데 어려움을 겪고 있었다.

이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까?

순수함이란?

우선 순수함이라는 추상적인 개념을 보기 좋게 바꿔볼 필요가 있다.

순수함이란, 현상과 의도의 차가 0에 가까운 상태를 의미한다. 누군가 삶에서 불편함을 겪어 이를 직접 해결하기 위해 제품을 만들어 판매한다면, 사람들은 그 목적을 순수하다고 느낀다. 반대로, 현상과 의도의 차이가 크면 클수록 불순하다고 느끼게 된다.

순수한 PR이 어려운 이유

이를 바탕으로, 순수한 PR이 어려운 이유는 아래와 같다.

• 현상은 즉각적으로 관찰되는 ‘인지’다. 반면 의도는 시간을 두고 형성되는 ‘인식’이다. 특정 현상을 꾸준히 반복해야 의도가 형성되는데, 이를 일관성 있게 유지하는 것에 어려움을 겪는다.

• 자신의 의도를 눈에 보이는 적절한 현상으로 전환시키는 것에 어려움을 겪는다. 이 전환을 잘하려면 다음의 두 가지가 필요하다,.

  • 시장의 특성을 이해하고 남다른 창의성을 발휘할 수 있어야한다. 모두가 웨비나로 세일즈하고 있다면, 다른 방법을 택하기만 해도 눈에 띌 수 있다. 순수함은 고유함과 성격이 비슷하기 때문에 남들과 똑같은 방식으로는 관심을 끌기 어렵다.

  • 특별함보다는 약간의 위험을 감수하는 솔직함에 더 배팅해야 한다. 사람들은 누군가의 완벽하고 정제된 모습보다, 인간적이고 정제되지 않은 모습에 더 이완되고 마음이 열린다.

창의성과 꾸준함이 핵심

나는 특정 제품이나 회사를 PR을 도울 때 이런 것들을 신경쓰는 편이다.

누군가/무언가의 숨김없는 생각과 고민을, 상대적으로 창의성 있는 전달방식으로, 꾸준히 전달하는 것

이중에서도 특히 창의성과 꾸준함이 핵심이라 생각한다. 대한민국에서 나고 자랐다면 보고 자란게 비슷하기 때문에 창의성을 발휘하기 어려울 수 있다. 그래서 평소에 다양한 것을 보고 배우고 경험하며 꾸준히 창의적인 메세지를 던지는 것이 경쟁력을 만든다고 생각한다.

본문 :

디스콰이엇 오퍼레이터가 컨텐츠로 MAU 25% 높인 방법

조회수의 변화

지난 3개월 동안 한 주도 빠짐없이 프로덕트 컨텐츠를 발행했다. 이제 막 12주차를 지나고 있는 시점에서 왜 이 컨텐츠를 시작하게 되었고, 어떤 시행착오가 있었는지 투명하게 정리했다. 컨텐츠 작성에 어려움을 겪는 메이커 분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바라며 내부문서를 일부 인용해 적었다.

tldr

• 목표 : MAU 개선

• Input

  • 매주 1개의 프로덕트 컨텐츠

• Output

  • 총 조회수 36,871회 (sns 제외)

  • 약 200회 공유 (sns 제외)

  • 컨텐츠 작성 직후 MAU 27.1% 증가

프로덕트 컨텐츠를 작성하게 된 배경

디스콰이엇은 프로덕트 중심의 커뮤니티다. 지금까지 5,000개 이상의 프로덕트가 꾸준히 업로드 되고 있고, 메이커로그를 작성하는 대부분의 유저도 직접 제품을 만들고 있다. 그렇기 때문에 제품개발 또는 실무에서 사용할 수 있는 프로덕트를 꾸준히 발굴하고 큐레이션했을 때 더 많은 IT 종사자들이 디스콰이엇을 찾고, 제품 관련 이야기를 나눌 수 있을 것이다.

이렇게 생각한 이유는 2가지다.

• 현재 3만 명 규모의 뉴스레터를 꾸준히 발행 중이고, 광고 레퍼런스도 꾸준히 쌓이고 있다. 뉴스레터의 평균 오픈율은 32.5%로 업계 평균보다 2.3배 가량 높다.

• 하지만 우리는 아직까지 프로덕트 중심 컨텐츠에 집중해본 적이 없다. 프로덕트에 관심이 많은 사람들이 모인만큼, 프로덕트 컨텐츠는 필수다.

첫 번째 이터레이션에서 배운 것

그렇게 5월 23일부터 MVP 개념으로 4주동안 4개의 컨텐츠를 발행했다. 이때 배운 것은 다음과 같다.

• 독자가 쉽게 반응할 수 있는 글은 사소하게, 그리고 자주 겪는 고질적인 문제에 대한 인사이트를 제시하는 것이다.

• 제품개발 역량이 있는 독자를 타겟했을 때 더 쉽게 반응한다.

• Write -> Measure -> Learn을 7일 사이클로 잡고 반복해야 한다.

• 결국 희소성 있거나 재미있어야한다.

• 긴 글은 내용이 좋아도 읽기 어렵다. 5분 이내로 읽을 수 있어야 한다.

개선한 결과 - 조회수 최다, 벨로그 top4

위의 레슨런을 반영해 가장 먼저 작성한 글이 Claude로 코드리뷰 경험 개선하기 라는 글이다. 이 글은 지금까지 작성한 프로덕트 컨텐츠 중 가장 많은 조회수를 기록했고, 벨로그에서는 4위까지 올라갔다.

이때 배운 것을 정리하면 다음과 같다.

• 특정 직군을 타겟하고 싶다면, 해당 직군의 워크플로우를 최대한 이해하고, 가장 많이 반복하는 일 중에서 가장 잦게 스트레스 받는 일을 해결하는 방법이 무엇일지 생각해보면 좋다

• 텍스트가 무조건 많을 필요는 없다. 실제로 Claude 컨텐츠는 모든 프리미엄 컨텐츠 중 가장 텍스트 수가 적었다.

• 타겟 직군의 언어를 사용해야 한다. 나는 비개발자지만, 개발자를 위한 가이드를 제공하기 위해 AI와 코드 리뷰 경험을 개선하는 코드를 만들었고, 팀 개발자와 여러 차례 테스트하여 콘텐츠를 완성했다. 특히 벨로그 top4까지 올라간 것은 비개발자 입장에서 영광이었다.

• 훅이 중요하다. 컨텐츠 결말을 알려주는 것보다, 읽을 동기를 만들어주는 훅이 좋은 훅 같다.

어려웠던 점

• 클릭하고 싶은 제목 짓는게 너무 어렵다. 사실 죄 짓는 기분도 드는데, 담백한 제목을 고집하다 조회수가 안나오면 그것도 죄는 맞는 것 같다.

• 컨텐츠 성패의 원인을 발견하기 어렵다

• 좋은 소스를 꾸준히 찾기 어렵다

개인적인 동기

나는 제품을 정말 좋아한다. 사실 이런 컨텐츠가 아니더라도 원래 끊임없이 SaaS를 써보고 그 제품을 만든 창업가에게 메일을 보내어 왜 이렇게 만들었는지, 이런 UX는 이렇게 개선해보면 어떨지 제안해보기도 한다.

이렇게까지 하는 이유는 기술과 제품에 대한 순수한 호기심인 것 같다. 술, 옷, 게임 그 어디에도 돈을 쓰지 않는 나는 제품이 장난감이자 취미이기 때문이다. 그래서 요즘은 매주 무조건 새로운 제품을 하나씩 구독하고 사용해보며 리뷰를 기록하고 있다. 좋은 제품은 메이커들에게 큐레이션하고, 그렇지 않은 제품은 피드백을 보내는 것도 잊지 않고 있다.

앞으로 시도해볼 수 있는 것

그래서 앞으로는 이런 실험들을 더 해볼 수 있을 것 같다.

• 30초 이내로 소화할 수 있는 프로덕트 숏폼 컨텐츠(텍스트/영상)

• 왓츠인마이맥(?) - 실무자들이 캐주얼하게 내가 쓰는 제품을 소개하고 정보를 나누는 자리

• etc

아직 부족하지만, 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨주세요.

앞으로도 더 좋은 컨텐츠를 드릴 수 있도록 노력하겠습니다! :)

유료 뉴스레터를 구독하면 AI SaaS를 무료로 줍니다

• 연 $200짜리 뉴스레터를 구독하면 AI SaaS를 무료로 제공하는 팀이 있습니다. 85,000명 이상의 구독자를 지닌 AI 뉴스레터, Every입니다.

• 제목 그대로 Every의 구독자에게는 AI SaaS가 일부 무료로 제공되는데요, 지금까지 이런 SaaS를 만들었습니다.

  • Lex - AI 기반의 노트앱

  • Spiral - AI 컨텐츠 생성/재가공 SaaS

  • Sparkle - AI 파일 정리 SaaS

특히 최근에 유료 구독 컨텐츠만으로는 살아남을 수 없다는 판단에 직접 제품까지 만들고 있는 every의 이야기를 적어봤습니다.

제품의 발산과 수렴

제품은 시간의 흐름에 따라 발산과 수렴을 반복합니다. 예를 들어, Saleforce는 오랫동안 세일즈의 모든 것을 책임지는 CRM이었는데요. 하지만 기능이 하나씩 더해지며 스타트업에게는 너무 무거운 제품이 되었고, 결국 정말 필요한 몇 가지 기능만 빼내어 더 가벼운 CRM들이 만들어지고 있어요. 이걸 발산과 수렴이라 볼 수 있습니다. 그리고 언젠가는 이렇게 가벼운 CRM툴에 스트레스를 받는 메이커들이 올인원 솔루션을 만들 수도 있습니다.

미디어에서도 같은 현상이 반복되고 있습니다. 전통적인 미디어는 작가들이 인정받기 어려웠고, 컨텐츠 주제에 대한 자유도도 떨어졌습니다. 그래서 Substack은 자유로운 표현과 작가의 수익화를 위해 전통적인 미디어를 분해했는데요.

그런데 이런 Substack에서도 불만을 느껴 더 작은 단위의 미디어 스타트업을 만드는 팀이 있습니다. AI 뉴스레터 플랫폼, Every입니다.

SaaS 만드는 작가, 글 쓰는 개발자

초기의 Every는 두 명의 창업가가 설립하게 됩니다.

• Dan Shipper — 고등학교 시절 아이폰이 나오기 전부터 앱 개발. 이후에는 창업가 육성/투자에 집중. 현재 병렬적으로 세콰이어에서 AI 스타트업 발굴 중.

• Nathan Baschez — 전 서브스택 VP of Product. 미디어, 기술, 재무, 전략 등을 넘나드는 올라운더.

첫 시작은 Shipper가 부업으로 현직자들의 생산성 팁을 공유하는 Superorganizers 뉴스레터였습니다. 만 명이 넘는 구독자를 순식간에 확보할 수 있었고, 빠르게 성장하게 되죠. 하지만 컨텐츠로 지속가능한 매출을 발생시키기 어렵다고 생각하기 시작합니다. 이 시점에 Baschez도 비즈니스 전략을 다루는 유료 뉴스레터를 발행하고 있었습니다. 마침, 컨텐츠로 매출 내는 것에 고민이 많았고요.

그래서 이 둘은 한 가지 실험을 해보는데요, Baschez의 뉴스레터와 Shipper의 뉴스레터를 묶어 번들로 판매해보는 것입니다. 하나의 번들을 구입하면 더 저렴하게 두 개의 뉴스레터를 읽을 수 있는 셈이죠.

그리고 하룻밤 사이에 매출이 두 배 이상 증가했습니다. 이때, 두 사람은 유료 뉴스레터 번들 모델이 시장에서 충분히 가치 있다는 확신을 가졌고, Substack에서 the everything bundle이라는 이름으로 유료 뉴스레터를 발행하기 시작합니다.

AI를 위한 미디어

그렇게 10개월 동안 뉴스레터 번들(The Everything Bundle)을 운영하다, 2020년에는 $600K의 시드 펀딩을 받아 Substack을 독립합니다. Substack이라는 제품이 어느정도 구독자를 확보한 크리에이터에게는 더 이상 매력적인 선택지가 아니었던 것입니다.

더 이상 Substack가 매력적이지 않았던 이유

그럼 이들은 왜 Substack을 떠났을까요? Shipper와 Baschez가 느낀 불만을 요약하면 이렇습니다:

문제

이미 어느 정도 성장한 뉴스레터 크리에이터는 두 가지 압박을 꾸준히 견뎌내야합니다.

• 꾸준히 좋은 컨텐츠 소스를 찾아 효율적으로 컨텐츠를 작성하는 압박

• 유료 구독자의 이탈

하지만 Substack은 초기 구독자를 확보에는 적합한 수준의 네트워크를 보유하고 있지만, 그 이상의 성장을 지원하지 못하는 한계를 가지고 있는 셈이죠. 실제로 Substack에서 개인 크리에이터로 시작해 충분한 구독자를 확보한 뒤에는 플랫폼을 이탈하는 유저가 증가하고 있습니다.

Every의 솔루션

Every가 제공하는 것을 요약하면 다음과 같습니다:

• AI와 생산성 관련 유료 콘텐츠 작가들이 Every 플랫폼에서 활동합니다.

• 독자는 단일 뉴스레터 구독 비용보다 약간 높은 가격으로 여러 유료 뉴스레터를 구독할 수 있습니다.

• Every는 작가들이 글쓰기에만 집중할 수 있도록 지원합니다. 작가 교육과 전용 SaaS 개발을 제공합니다.

이때 '개별 기여도'라는 독특한 지표를 측정하는데요, 구독자가 가입할 때 어떤 작가의 뉴스레터를 읽기 위해 가입했는지 체크합니다. 이를 통해 Every는 작가별 영향력을 파악하고, 특정 작가 이탈 시 예상 손실을 계산합니다. 인센티브 역시 이 지표에 따라 부여하고요. 정리하면, 모두가 좋은 컨텐츠를 작성해야 모두의 수익이 증가하는 형태인 것이죠.

광고에 의존하지 않는 미디어 만들기

결과적으로 Every가 그리는 그림입니다. 광고에만 의존하지 않는 미디어를 만다는 것이 주요한 목표입니다.

마지막으로 Every에서 만든 SaaS 두 가지를 소개할게요

Every가 만들고 있는 SaaS의 핵심은 작가의 생산성을 높여주는 것입니다. 결과적으로 작가들의 생산성이 증가해야 작가들이 부담없이 좋은 컨텐츠를 많이 생산할 수 있고, 이는 Every의 유료 구독자 수 증가와 직결되는 문제이기 때문에 작가의 워크플로우를 개선하는 Micro SaaS를 만든다는 선택지는 인상깊은 것 같아요.

실제로 SaaS를 만들기 시작한 다음 매출이 8% 가량 증가하기도 했는데요, 어떤 SaaS가 있는지 알아볼까요?

Spiral — AI 컨텐츠 가공 SaaS

창작은 재미있지만 이걸 반복하다보면 귀찮은 일들이 있습니다. 트윗을 작성하거나, 소제목을 정하는 일처럼요. 그래서 Every는 스파이럴을 만들었습니다.

컨텐츠를 생성하거나 재가공하는 모든 상황에서 활용할 수 있는데요, 예를 들면 이런 예시가 있습니다.

• 팟캐스트 대본을 바이럴 가능성이 높은 트윗으로 변환하기

• 기사 또는 문단에 적합한 제목 생성하기

• 이전에 작성했던 컨텐츠를 바탕으로 전반적인 컨텐츠의 스타일과 목소리를 학습시키기

• 위트있는 TL:DR 생성

• 논란의 여지가 있는 요약 생성하기 (바이럴 및 인게이지먼트)

Sparkle — AI 파일 정리 SaaS

AI로 파일을 구조적으로 정리해주는 Sparkle입니다. 파일들이 구조적으로 정리되어 있지 않아 혼란을 겪는 사람들을 위해 만들어졌는데요. 정말 사소하지만 개인적으로 와우했던 제품이기도 합니다.

세 개의 폴더로 정리해주는데요, 아래와 같습니다.

• AI 라이브러리 : 파일명, 확장자를 참고해 파일 분류 카테고리를 만들어 분류.

• 메뉴얼 라이브러리 : AI가 건드리지 않았으면 하는 파일을 넣어두는 곳.

• Recent : 3일 이내로 저장된 파일을 쉽게 찾을 수 있는 곳

특히 AI 라이브러리의 경우, 내가 의도한 파일까지 접근하는 과정에서 불편함이 전혀 없었습니다. “여기 있지 않을까?” 하고 파일뎁스를 타고 들어가면 찾고자하는 파일이 항상 있었고요. 기존에 파일을 구조적으로 관리하지 않은 분들이라면 꼭 사용해보셨으면 합니다.

글을 쓰고 있다면 제품을, 제품을 만들고 있다면 글을 써보세요

개발역량을 갖춘 메이커가 글을 꾸준히 쓰기 시작하면 강력한 창업가가 되는 것 같습니다. 글을 통해 나와 생각이 비슷한 사람을 모으고, 그들에게 나의 제품을 계속해서 제공하며 견고하게 성장을 만들어낼 수 있고요.

디스콰이엇도 이런 메이커를 위해 매년 프로덕트 메이커 클럽(PMC)를 열었는데요. 이번에도 글을 쓰며 제품을 깎아나가고 싶은 분들을 PMC S24에 초대하고 싶습니다. 내가 제품이 있는데 글쓰기가 어렵거나, 제품 관련한 글만 썼는데 이제는 제품을 만들어보고 싶다 하는 분들은 아래 링크를 통해 편하게 지원해주세요 :)

Vercel, Tailwind, Framer 창업가도 사용하는 생산성 SaaS

Vercel, Framer, Tailwind CSS의 창업가들도 사용하는 생산성 SaaS가 있어요.

키보드 커맨드를 편리하게 사용할 수 있도록 만들어진 Raycast 인데요. 이미 3~4년 전부터 개발자들 사이에서 편의성을 인정받아 사랑받고 있어요. 다만, 키보드 커맨드가 익숙하지 않다면 어떻게 활용해야할지 모를 수 있어요.

그래서 오늘은 생산성을 높이고 싶은 메이커를 위해 Raycast에서 사용하면 좋은 기능과 익스텐션에 대해 적어봤습니다. 이런 내용을 다룰 예정이에요.

• Snippet으로 반복해서 입력하는 텍스트 효율화하기

• 모든 웹/앱에 빠르게 접근하기

• 마우스 없이 창 크기/위치 조절하기

• 복사한 정보를 저장하고, 어디서든 활용하기

• 추천 익스텐션 10개

• AI 기능 소개

Raycast는 MacOS 환경에서 키보드 커맨드를 통해 다양한 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 설계된 SaaS에요. Command+K 검색창을 로컬 환경에서 자유롭게 활용할 수 있는 것이죠. 유사하게 이전에는 Alfred, Spotlight이 있었지만, 이들은 단순히 파일 또는 특정 앱에 접근하는 것만 가능했었습니다.

Raycast는 조금 다릅니다. 초기부터 개발자들에게 집중해 커뮤니티를 만들었고, 이 과정에서 자연스럽게 개발자들이 Raycast 생태계에 기여할 수 있는 구조를 만들었어요. 덕분에 수많은 개발자들이 생산성을 높여주는 익스텐션을 개발하기 시작했고, 결국 생산성을 높여주는 다양한 익스텐션들이 모여 aycast의 가치를 높였죠.

그럼 Raycast를 어떻게 활용하는 기본적인 방법을 알아볼까요?

1. Snippet으로 반복해서 사용하는 텍스트 효율화하기

가장 먼저 소개할 기능은 Snippet(스니펫)입니다. 스니펫은 조건부로 특정 텍스트를 생성하는 기능인데요, Raycast의 스니펫은 한 번 설정해두면 이메일 클라이언트, 노트 앱 등 어떤 응용 프로그램에서도 사용할 수 있다는 장점이 있어요.

제가 주로 사용하는 스니펫은 아래와 같아요.

• !email → williamjung@disquiet.io

• !day → Wednesday

• !td Aug 14, 2024

• !dot → ·

• !hi → 안녕하세요, 디스콰이엇 정민교입니다.

• .cs → [디스콰이엇] 문의주신 사항에 대해 답변드립니다.

• .rt → 감사합니다. 정민교 드림

• !lorem → Ut velit ea ea. Eu cupidatat ad labore do. Est sint laboris ullamco commodo magna sunt elit. Sit ut ipsum est laboris enim velit eu tempor fugiat anim consectetur sit. odo magna.

위에서 언급된 스니펫들은 실무에서 무의식적으로 반복 타이핑하는 것들이에요. 이렇게 사소한 텍스트를 효율적으로 작성하는 것도 가능하지만, 가끔은 여러 SaaS를 넘나들어야하는 상황도 있는데요. 예를 들면, Cal.com 에서 캘린더 링크를 복사해 누군가에게 공유해야한다고 가정해볼까요?

일반적인 경우라면, 아래의 순서로 처리합니다.

브라우저 접속 → Cal.com 접속 → 링크 복사 → 메세지 앱 접속 → 공유

반대로 !cal을 입력해 캘린더 링크를 생성하는 스니펫을 활용할 수 있는데요, 이렇게 간편해집니다.

메세지 앱 접속 → !cal 입력 → 전송

이렇게 워크플로우를 끊임없이 최적화해가면 불필요한 컨텍스트 스위칭을 줄이고, 일에 온전히 집중할 수 있어요. 개발자 분들은 자주 사용하는 코드를 스니펫으로 만들어 활용해볼 수도 있죠.

2. 모든 웹/앱에 빠르게 접근하기

다음으로 Quicklink입니다. 기본적으로 빠르게 특정 링크로 이동하게 도와주지만, URL에 쿼리를 포함시킬 수 있어 더 다양한 기능을 가능하게 해요. 이때, Link에는 아래 8가지 변수를 넣을 수 있어요.

• 커서로 드래그한 텍스트

• 복사한 텍스트

• 쿼리(인자)

• UUID(중복되지 않는 식별자)

• 스니펫

• 날짜

• 시간

• 요일

예를 들어, 아래와 같이 즉시 구글링할 수 있는 기능을 만들어볼 수 있어요.

저는 구글링을 줄여 ggl을 커맨드를 설정했고, 쿼리를 변수로 넣었어요.

이외에도 Quicklink를 활용하는 방법은 무궁무진해요.

• 자주 메일을 보내야하는 사람을 mailto:{email addr}로 설정해 간편한 명령어로 메일 보내기

• 내 로컬 특정 폴더로 빠르게 접근하기

• 웹훅을 활용해 PR을 디스코드, Jira 등에 자동으로 보내기

혹시 Quicklink를 활용하는 나만의 팁이 있다면 댓글로 공유해주세요!

3. 마우스 없이 창 크기/위치 조절하기

창 크기를 조절하는 것만큼 마우스를 많이 쓰게 되는 일이 없는데요. Raycast에서는 단축키를 설정해 편하게 창의 위치와 크기를 조절할 수 있습니다. 저는 ^⌘ + 방향키 조합을 활용하고 있어요.

4. 복사했던 정보를 저장하고, 언제든지 활용하기

클립보드 히스토리는 유저가 복사한 텍스트, 이미지, 파일 등을 기록하는 기능인데요. 크게 두 가지 기능을 합니다.

4.1. 정보 유형에 따른 구분

4.2. 복사한 정보를 어디서든 활용하기

클립보드에 복사된 정보를 활용해 다른 기능을 사용할 수도 있는데요. 예를 들어, 최근에 개인 웹사이트를 만들면서 이미지의 alt text를 만드는 일이 귀찮았어요. 그래서 특정 이미지를 복사한 다음, 위의 익스텐션을 실행시켜 ai로 빠르게 alt text를 만들었어요.

5. 추천 익스텐션 10개

기본기능 외에 제가 오랫동안 사용해본 무료 익스텐션 10가지입니다. 아래 익스텐션을 활용하시면 마우스 한 번 사용하지 않고, 모든 응용프로그램에 접근할 수 있어요.

• Ollama — 로컬 LLM을 빠르고 편하게 이용하기

• Floating Note — 항상 모든 창 위에 떠 있는 메모장

• Github — PR, 이슈, 리포지토리 등을 생성하고 조회하기

• Spotify — 음악을 검색/재생/관리하기

• Tawilwind CSS — Tawilwind CSS의 색상값, 컴포넌트, 문서를 즉시 검색하기

• ChatGPT/Claude/Perplexity — Raycast에서 바로 AI Chatbot 서비스를 사용하기

• Notion — Raycast에서 바로 노션 문서를 조회/생성/작성하기

• 1password — 즉시 1password에서 비밀번호를 조회/생성하기

• Format JSON — JSON 데이터를 가독성 있게 정리하기

• Hacker News — Raycast에서 Hacker News를 즉시 조회하기

6. AI 기능 (유료)

지금부터는 유료 기능인데요. 유료 유저의 입장에서 Raycast AI에 대한 솔직한 후기를 정리해봤습니다.

AI Chat

사실 상 GPT Wrapper라고 봐도 무방한데요. 굳이 더 나은 점을 찾자면 3가지가 있어요.

• 웹을 열지 않아도 AI 기능을 사용할 수 있음

• 프롬프트나 명령어를 단축키로 설정할 수 있음

• 비교적 저렴한 가격($10)에 GPT, Claude, Llama, Mixtral 등을 제한적으로 사용할 수 있음

하지만 애매하게 저렴한 가격에 애매한 제품을 쓰고 있다는 느낌을 지우기 어렵습니다.

AI 프리셋

AI 프리셋은 GPTs 와 거의 동일한 기능입니다. 미리 프롬프팅 되어있는 모델을 사용하는 것이죠. 하지만 모델 설정에 제한이 있어 퀄리티가 좋지 못합니다. 예를 들면, 코딩을 할 때는 Cursor만 사용해도 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Llama 등의 모델을 제한없이 사용할 수 있는데 굳이 Raycast까지 돈을 내고 사용해야하는지 잘 모르겠어요.

AI 커멘드

마지막으로 AI 커맨드입니다. 유튜브를 요약하거나, 텍스트의 톤을 바꾸는 등과 같이 이제는 당연해진 몇 가지 기능이 있는데요. 요즘은 모든 프로덕트가 자체 AI 기능을 도입하고 있어 위의 커맨드를 거의 사용하지 않게 되는 것 같기도 해요.

예를 들면, 이렇게 대체될 수 있어요.

• 텍스트 개선 : Notion AI, 기타 노트 앱에 적용된 AI 기능

• 유튜브/웹 컨텐츠 요약정리 : Arc, Lilys 등

• 톤앤매너 개선 : Spark AI, Superhuman AI 등

결론 - 무료에서는 따라올 제품이 없음

AI 기능에 대해서는 아직 회의적이지만, 무료 버전은 꼭 사용하셨으면 합니다. 내 워크플로우에 따라 개인화할 수 있는 로직이 무궁무진하기 때문이에요. 이번 글에서 소개한 기능은 Raycast 기능에 절반도 다루지 못한 것 같기도 합니다.

필요에 따라 스크립트, 익스텐션을 자체 개발해서 사용할 수도 있으니 Raycast로 생산성을 높여보세요 :)

AI를 더 저렴하게 사용하는 4가지 방법

Claude, Perplexity, GPT 등을 사용하다보면 답변의 길이가 대체로 비슷하다는 것을 알 수 있어요. 프롬프팅에 따라 약간의 조정이 가능하지만, 그렇다고 해서 완전한 리포트를 작성하거나, 책 하나를 한 번에 작성해주지는 않죠.

한 번에 작성해주면 좋을텐데 왜 못하는걸까요? 오늘은 AI를 잘 사용하기 위해 꼭 이해해야 하는 토큰에 대해 알아보고, 토큰을 효율적으로 활용하는 방법에 대해 알아봅니다.

아래의 내용을 다룰 예정이에요.

• 토큰은 스무고개의 제한된 질문횟수와 유사합니다. 질문의 양이 한정되어 있고, 정보를 얻어내는 것에 집중해야 합니다.

• 대표적으로 예시를 들거나, 문제를 잘게 나누거나, 배경지식(System Prompt)을 통해 정해진 토큰 안에서 효율적으로 프롬프팅을 할 수 있습니다.

• OpenAI의 Structured Outputs를 사용해 JSON 스키마에 기반한 답변을 생성할 수 있습니다.

토큰이란

스무고개를 떠올려볼까요? 우리는 최대 20개의 질문을 할 수 있고, 초반 몇 번의 질문으로 큰 그림을 파악하고 점점 좁혀나갑니다. 이때 이전에 질문했던 것과 겹치지 않고, 구체적인 질문을 할수록 효율적으로 정답에 가까워질 수 있어요. 누군가는 20개의 질문을 전부 소진해 답을 맞추기도 하고, 10개의 질문만으로 정답에 도달할 수도 있습니다.

AI도 마찬가지에요. 인공지능에게 모두가 수백개의 질문을 던질 수 있다면 좋겠지만, 아쉽게도 그걸 감당할 전력, 비용 등은 유한해요. 이런 맥락에서 토큰 수는 인공지능에게 질문할 수 있는 일종의 제한된 권한인 셈이에요.

입력 토큰, 출력토큰, 컨텍스트 윈도우

토큰에 대한 이해가 어느 정도 생겼다면, 입력토큰, 출력토큰, 컨텍스트 윈도우로 나누어 이해할 수 있어요.

• 입력토큰 : 사용자가 AI에게 보내는 메세지를 구성하는 단위. 단어나 단어의 일부, 문장부호 등이 토큰이 될 수 있습니다. AI는 입력토큰을 분석해 사용자의 프롬프트를 이해하고요.

• 출력토큰 : AI가 생성하는 응답을 구성하는 작은 단위에요.

• 컨텍스트 윈도우 : AI가 새로운 텍스트를 생성할 때 참조할 수 있는 이전 텍스트의 양입니다. 대화의 흐름을 유지하는 것에 큰 영향을 줍니다.

AI API 문서 이해하기

여기까지 이해가 되었다면 실제 AI API의 문서도 이해할 수 있어요.

우선 컨텍스트 윈도우 값은 200K로, Claude 3.5 Sonnet가 약 2배 정도 좋은 것을 확인할 수 있어요. Antrophic 문서에 따르면 200K 토큰은 약 15만개의 단어로, 보통의 장편소설 두 권 정도되는 분량입니다. 덕분에 대화의 맥락을 더 오랫동안 유지하게 돕고, 긴 문서나 대화에서 세부적인 디테일을 놓치지 않고 처리하는 것에 유리하고요. 또한 의도적으로 주어진 컨텍스트 윈도우를 충분히 활용해보는 것도 답변의 퀄리티를 높이는 것에 도움이 될 수 있어요.

반면, 최대 출력값은 GPT-4o mini와 GPT-4o가 압도적으로 높습니다. 이는 복잡한 개념이나 절차를 단계별로 설명해야할 때 유리하고, 구조적인 답변 뿐만 아니라 발산적인 작업에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있다는 의미기도 해요.

마지막으로 비용 역시 GPT-4o mini가 압도적으로 저렴한데요. 그럼 mini 써야하는게 아닌가? 싶지만, 그건 메이커의 프롬프팅 역량, 제품의 특징에 따라 달라지다보니 직접 여러 모델을 테스트해보시는 것을 추천드려요. 벤치마크 점수를 참고하는 것도 좋지만, 우리 제품을 사용할 유저의 데이터가 아니다보니 무조건 의존하는 것은 지양해야 하고요.

그럼 무조건 토큰을 적게 쓰면 좋을까?

그렇지는 않습니다. 아래의 질문을 생각해볼까요?

상황 : 당신은 AI에게 오늘의 날씨에 대해 물어보려 합니다.
질문 : 다음 세 가지 프롬프트 중 가장 가장 적절한 것은 무엇일까요?

1. 안녕하세요, 오늘의 날씨가 어떤지 자세히 알려주시겠어요? 기온, 습도, 강수 확률 등 구체적인 정보를 포함해주세요.

2. 오늘 날씨 어때요?

3. 현재 기상 상황을 상세히 설명해 주십시오. 기온, 습도, 풍속, 구름 양, 자외선 지수 등의 정보를 포함해 종합적인 날씨 보고서를 제공해 주시기 바랍니다.

이미 아시다시피, ‘정답을 고를 수 없다’가 맞아요. 파악하고 싶은 정보에 따라 적합한 프롬프트는 달리지기 때문이죠. 질문 별로 아래와 같은 상황이 있을 수 있어요.

이처럼 상황에 따라 적절한 프롬프트를 작성해 토큰을 효율적으로 사용할 수 있어요.

효과적인 프롬프트 작성하기 - Chain of thought

프롬프팅이 어려운 대부분의 이유는 원하는 결과물이 있지만 그걸 얻어내기 위해서는 어떤 질문을 해야하는지 모르기 때문이에요 이때 AI의 추론능력을 높여 복잡한 문제도 정확하고 효율적으로 해결할 수 있도록 프롬프팅할 수 있는데요. 대표적인 3가지 방법을 소개해요.

1. 예시 들기(few shot 프롬프팅)

다른 사람에게 무언가를 빠르게 이해시키기 위해 비유 또는 예시를 들곤 합니다. 패턴을 학습하게 하는 것인데요. 잘 활용하면 코드 주석, 제품 시나리오 등을 생성할 때 유용하게 사용할 수 있어요.

예를 들어, 유저 해결하고 싶은 문제/니즈(JTBD)에 기반한 기능개발을 위해 문서를 적어야하는 상황에서 아래와 같이 프롬프트를 입력해볼 수 있어요. 각 기능 별 유저 JTBD를 파악하는 것이 핵심입니다.

<프롬프트>

기능: 로그인
사용자 JTBD: 사용자로서 나는 이메일과 비밀번호로 로그인하고 싶다. 그래야 개인화된 경험을 할 수 있기 때문이다.

기능: 검색
사용자 JTBD: 

기능: 장바구니
사용자 JTBD: 

기능: 알림 설정
사용자 JTBD:

<생성된 답변>

기능: 로그인
사용자 JTBD: 사용자로서 나는 이메일과 비밀번호로 로그인하고 싶다. 그래야 개인화된 경험을 할 수 있기 때문이다.

기능: 검색
사용자 JTBD: 사용자로서 나는 필요한 상품이나 정보를 빠르게 찾기 위해 검색 기능을 이용하고 싶다. 그래야 원하는 제품이나 정보를 쉽게 찾을 수 있기 때문이다.

기능: 장바구니
사용자 JTBD: 사용자로서 나는 원하는 상품을 장바구니에 담아둘 수 있기를 원한다. 그래야 나중에 한 번에 결제하거나 구매를 고려할 수 있기 때문이다.

기능: 알림 설정
사용자 JTBD: 사용자로서 나는 새로운 상품, 할인 정보, 혹은 주문 상태 업데이트를 받을 수 있도록 알림을 설정하고 싶다. 그래야 중요한 정보를 놓치지 않고 받아볼 수 있기 때문이다.

보시는 것처럼, ‘로그인’의 사용자 JTBD를 먼저 설명해주면서 이를 참고해 아래 3개 기능에 대한 답변을 유사하게 얻어낼 수 있어요. 만약 다양한 유형의 출력값이 필요하거나, 프롬프트 복잡도가 높다면 예시의 개수를 늘려보는 것도 방법이에요.

2. 문제를 작고 관리 가능한 단위로 나누기

만약, 모델의 고유한 추론 능력을 활용해 빠르게 프롬프팅하고 싶다면, 문제를 작고 관리 가능한 수준으로 나눠볼 수도 있습니다. 예를 들어, 단계 별로 설명할 것을 요구하거나, 문제 해결에 앞서 문제를 구성하는 요소를 먼저 정리하고 요소 간의 관계를 정의하게 할 수도 있죠.

예시로, 테넌트를 활용해 CRM SaaS를 만든다고 가정해볼게요.

<문제를 쪼개지 않은 프롬프트>
최고의 CRM SaaS를 설계해줘. 다중 테넌트를 지원해야하고, 확장 가능하며, 다양한 산업군에 적용할 수 있어야 해

이렇게 광범위한 요청을 했을 때는 기대치를 낮추는 것이 좋습니다. 일반적으로 별도의 조정을 하지 않은 AI의 답변은 중간값에 가깝기 때문에 여러분이 거시적으로 파악하고 있는만큼의 정보만 도출할 가능성이 크고요.

이때 unique insight를 찾기 위해서는 이렇게 프롬프트를 개선해볼 수 있습니다.

<문제를 잘게 나눈 프롬프트>

우리는 다중 테넌트를 지원하는 CRM SaaS 플랫폼을 개발하려고 합니다. 다음 항목들에 대해 단계별로 조언해 주세요:

1. 다중 테넌트 아키텍처:
데이터 분리와 보안을 고려한 다중 테넌트 아키텍처 설계 방식을 제안해 주세요. 데이터베이스 설계와 애플리케이션 레이어에서의 접근 방식을 포함해 주세요.

2. 확장성 전략:
사용자 수가 1만에서 100만으로 증가할 때 대응할 수 있는 구체적인 확장 전략을 제시해 주세요. 데이터베이스 샤딩, 로드 밸런싱 등의 기술적 접근 방식을 포함해 주세요.

3. 핵심 기능 및 산업별 모듈:
CRM의 핵심 기능 5가지를 나열하고, 3개 주요 산업군(예: 소매, 금융, 의료)에 대한 특화 모듈을 각각 제안해 주세요.

4. API 설계:
RESTful API 설계의 주요 엔드포인트를 제안하고, API 버전 관리와 인증 방식에 대한 전략을 설명해 주세요.

5. 구독 모델 설계:
기본, 프로, 엔터프라이즈 등 3단계 구독 모델을 제안하고, 각 단계별 주요 기능과 제한사항을 명시해 주세요.

6. 보안 및 규정 준수:
다중 테넌트 환경에서의 데이터 보안 방안과 주요 규정(예: GDPR, HIPAA) 준수를 위한 전략을 제시해 주세요.

7. 개발 로드맵:
6개월 간의 개발 로드맵을 제안해 주세요. MVP(Minimum Viable Product) 출시와 주요 기능의 단계적 구현 일정을 포함해 주세요.

각 항목에 대해 간결하게 답변해 주시고, 필요한 경우 기술적 예시나 다이어그램을 포함해 주세요. 우선 1단계부터 차근차근 설명해주세요.

이렇게 프롬프트를 입력하면 프로젝트의 큰 흐름을 파악한 다음, 단계별로 구체화할 수 있어 복잡한 문제를 구조적으로 이해하고 풀어나가는데 도움이 됩니다.

3. 배경지식 추가하기(System Prompt)

이렇게 문제 쪼개기는 꼭 개발자가 아니어도 다양한 직군에서 활용할 수 있는데요. 예를 들어, 마케터가 캠페인을 점진적으로 개선하는 과정을 AI와 해볼 수도 있습니다.

마케팅의 경우, 액션→성과분석를 반복하며 이전 성과를 꾸준히 개선하는 것이 중요하죠. 그래서 아래와 같이 이전 데이터를 포함한 system prompt를 미리 입력할 수 있습니다. (ChatGPT에서는 Custom Instruction, Claude는 Project라는 기능이 동일한 역할을 해요)

당신은 10년 경력의 SEO 마케팅 전문가입니다. 우리 회사의 검색 엔진 최적화 전략 수립과 실행을 돕는 것이 당신의 주요 역할입니다. 다음 지침을 바탕으로 유연하게 응답하세요:

1. 전문 지식:
   - 온페이지/오프페이지 SEO, 기술적 SEO, 콘텐츠 SEO, 로컬 SEO에 대한 최신 트렌드와 모범 사례를 적용합니다.
   - 주요 SEO 도구(Google Search Console, SEMrush, Ahrefs 등)를 활용한 분석을 제안합니다.
   - SEO를 중심으로 하되, 필요시 관련된 디지털 마케팅 영역의 조언도 제공할 수 있습니다.

2. 분석적 접근:
   - SEO 전략 제안 시 비즈니스 목표, 타겟 키워드, 경쟁사 분석, 기술적 제약을 종합적으로 고려합니다.
   - 데이터 기반의 의사 결정을 강조하며, 필요에 따라 의견을 강조하고 싶다면, 관련 SEO 통계나 연구 결과를 인용합니다.

3. 윤리적 고려사항:
   - 화이트햇 SEO 기법만을 권장하고, 구글의 웹마스터 가이드라인을 준수합니다.

4. 회사 정보 요약 (실제 상황에 따라 조정 가능):
   - 월 평균 유기 검색 트래픽: 약 80,000명
   - 상위 10위 내 키워드 수: 약 1,000개
   - 도메인 권위(DA): 45 수준
   - 주요 타겟 키워드의 평균 순위: 15위 근처

5. 주요 SEO KPI:
   - 유기 검색 트래픽 증가율, 목표 키워드의 순위 변동, 유기 트래픽 전환율, 페이지별 체류 시간과 이탈률

6. 산업 및 타겟:
   - B2C 전자상거래 (패션 및 액세서리)
   - 주요 타겟: 25-40세 도시 거주 밀레니얼 세대
   - 패션 산업의 특성(시즌성, 트렌드 변화, 비주얼 중심 마케팅 등)을 SEO 전략에 반영하세요.

7. SEO 개선 접근:
   - 기술적 SEO, 콘텐츠 품질, 사용자 경험, 브랜드 가치 등을 균형있게 고려한 전략을 제시합니다.
   - 정기적인 SEO 감사, 콘텐츠 최적화, 백링크 프로필 개선, 경쟁사 분석 등을 포함합니다.
   - 최신 SEO 트렌드를 반영하되, 제공된 회사 정보가 현재와 다를 수 있음을 고려하세요.

8. 응답 구조:
   - SEO 관련 질문에 대해 직접적이고 명확한 답변을 제공합니다.
   - 상황에 따라 단계별 가이드, bullet point, 도표 등 다양한 형식을 활용할 수 있습니다.
   - 전문 용어 사용 시 간단한 설명을 덧붙입니다.
   - 응답 구조는 유연하게 조정할 수 있으나, 일관성 있는 커뮤니케이션을 유지합니다.

9. 응답 시 고려사항:
   - 회사의 현재 SEO 상황을 고려한 맥락화된 조언을 제시합니다.
   - 새로운 전략 제안 시, 현재 성과와 비교하여 예상 개선점을 제시합니다.
   - 제안하는 전략이 주요 SEO KPI에 미칠 잠재적 영향을 설명합니다.
   - 패션 및 액세서리 산업의 특성과 타겟 고객을 고려한 SEO 전략을 제시합니다.

이 지침을 바탕으로 SEO 관련 질문에 유연하게 답하고, 회사의 상황에 가장 적합한 전략을 제시하세요. 필요시 추가 정보를 요청하거나 가정을 명시할 수 있습니다.

만약 시스템 프롬프트를 사용해본 분이라면 아시겠지만, 너무 많은 정보를 디테일하게 입력해둘 경우, 오히려 AI가 지나치게 틀에 갇혀 사고하는 바람에 불편함을 느낄 수 있어요. 그래서 위의 시스템 프로프트는 이런 부분을 개선해 작성했어요.

• 항상 이런 구조로 답변하세요 → 유연하고, 상황에 가장 적합한 답변/전략을 제시하세요

• 당신은 SEO 전문가입니다 → SEO를 중심으로 하되, 필요시 디지털 마케팅 영역의 조언도 제공할 수 있습니다

• SEO 관련 통계, 인용문구를 활용해 답변합니다 → 필요에 따라 의견을 강조하고 싶다면, SEO 관련~

OpenAI의 Structured Outputs

8월 6일 기준으로, OpenAI에서 Structured Outputs를 발표했는데요. 이건 AI의 답변을 개발자가 정의한 JSON Schema에 따라 답변을 구조화할 수 있는 기능을 제공해요. 모델의 답변을 통제해 더 예측가능한 환경에서 프롬프팅을 해볼 수 있는 것이죠. 뿐만 아니라, 구조화된 입출력은 효율적은 토큰 사용에도 도움이 되고요.

사실 기존에도 JSON으로 답변을 처리해 프롬프팅하는 여러 방법이 있었는데요. 기존에는 JSON에 기반한 '요청'은 가능했지만, AI가 항상 정확한 JSON을 반환한다는 보장이 없어 어려움이 있었습니다. 그래서 정확도를 높이려면 AI의 응답을 파싱하고, 에러를 처리하는 추가 로직을 구현해야 했고요.

또한, 원하는 구조로 응답받기 위해 복잡하고 상세하게 프롬프트를 작성해야 했는데, 때문에 프롬프트를 수정/배포하는 과정이 번거롭기도 했습니다.

예제 코드로 비교해볼까요?

<기존 방식으로 유저 프로필 정보를 추출하는 경우>

import json
import openai

def get_user_info(description):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "사용자 정보를 JSON 형식으로 추출해주세요. 이름, 나이, 직업을 포함해야 합니다."},
            {"role": "user", "content": description}
        ]
    )
    
    try:
        data = json.loads(response.choices[0].message.content)
        return {
            "name": data.get("name", "Unknown"),
            "age": int(data.get("age", 0)),
            "job": data.get("job", "Unknown")
        }
    except (json.JSONDecodeError, KeyError, ValueError) as e:
        print(f"Error processing response: {e}")
        return None

# 사용 예
user_info = get_user_info("제 이름은 김철수이고, 29살입니다. 현재 소프트웨어 개발자로 일하고 있어요.")
if user_info:
    print(f"이름: {user_info['name']}, 나이: {user_info['age']}, 직업: {user_info['job']}")
else:
    print("사용자 정보를 추출할 수 없습니다.")

<Structured Outputs를 사용해 처리하는 경우>

from pydantic import BaseModel
from openai import OpenAI

class UserProfile(BaseModel):
    name: str
    age: int
    job: str

client = OpenAI()

def get_user_info(description):
    response = client.beta.chat.completions.parse(
        model="gpt-4o-2024-08-06",
        messages=[
            {"role": "user", "content": description}
        ],
        response_format=UserProfile
    )
    return response.choices[0].message.parsed

# 사용 예
user_info = get_user_info("제 이름은 김철수이고, 29살입니다. 현재 소프트웨어 개발자로 일하고 있어요.")
print(f"이름: {user_info.name}, 나이: {user_info.age}, 직업: {user_info.job}")

보시다시피, Structured Outputs를 사용하면 아래와 같은 장점이 있어요.

• 간결한 코드 : JSON 파싱, 에러처리 등을 위한 로직이 필요없어요.

• 타입안정성 : 반환되는 데이터의 구조와 타입이 명확하게 정의됩니다. 이를 통해 Copilot이 이를 참고해 코드를 반환할 수도 있고, 타입관련 오류를 컴파일 시점에 파악할 수 있습니다.

• 확장성 : 새로운 필드를 추가하거나, 구조를 변경하고 싶다면, 단순히 클래스만 수정하면 됩니다. 하지만 기존의 방식에서는 파싱로직, 에러처리 코드도 함께 수정해야 하는 번거로움이 있어요.

모두에게 주어진 자원

이제 토큰은 거의 모든 메이커에게 주어진 자원이 되었어요. 이렇게 모두가 동일한 수준의 자원을 가지고 있다면, 자원을 활용하는 방향(Direction)과 효율(Efficiency)이 경쟁력이 되고요. 여러분은 토큰을 효율적으로 활용하기 위해 어떤 방법을 사용하고 계신가요?

디스콰이엇 팀에게 프로덕트 리뷰를 맡기고 싶다면 링크를 통해 연락주세요!

출시 3개월만에 60만 유저와 1억 개의 컨텐츠를 확보한 도르의 시행착오

출시 3개월만에 60만 유저와 1억 개의 컨텐츠를 확보한 팀이 있습니다. 게임 하이라이트를 공유하는 서비스, 도르를 만드는 도르코퍼레이션이에요. 특히 MVP 단계에서 매주 13%씩 성장시켜온 여정이 인상깊었어요. YC가 주간 5%의 성장을 강조했던 점을 감안하면 엄청난 성장세입니다.

이런 방법을 사용했어요

• 도르는 게임영상을 녹화, 편집, 공유하는 제품인데요. 초기에는 세 가지 기능으로 각각 독립적인 제품을 출시했고, 각 제품 별 리텐션이 40%가 넘었을 때 하나의 제품으로 통합했습니다.

• 이미 높은 리텐션을 확보한 세 제품이 결합되어 더 큰 시너지를 낼 수 있었어요.

최근 도르가 마루에 입주하면서 만나뵙게 되었는데요, 도르의 대표, 형래님을 만나 그동안의 시행착오를 들어봤습니다.

센드버드, 리멤버, 로톡도 거쳐간 마루 입주 지원하기

어렸을 때부터 창업에 꿈이 있으셨어요?

그렇지는 않았어요. 고등학교 시절에는 진짜 하고 싶은 것만 하던 학생이었어요. 공부보다 책, 게임, 운동을 가장 좋아해서 이 3가지만 계속 했거든요. 그러다 고등학교 3학년이 되었을 때 부모님이 생존에 대한 위협(?)을 하셨는데, 서울에 있는 대학을 못 가면 집을 나가야한다고 하셨어요.

그렇게 어쩌다보니 수도권 대학교에 진학하게 되었고, 그러다 군대에 가야할 때가 왔어요. 그런데 면제를 받게 됩니다. 일반적으로 한국의 남성 분들은 군대에 기사 ‘나는 무엇을 위해 살아야할까’하는 고민을 하실텐데, 저는 그런 고민을 밖에서 하기 시작한 것이죠.

그렇게 한 6개월 정도 고민을 했는데요, 아무리 생각해도 제가 가장 좋아하고 잘하는 분야 게임이다 보니 자연스럽게 게임이라는 도메인에서 빠르게 임팩트를 만드는게 좋겠다는 판단이 들었어요. 그래서 창업이라는 것도 이때부터 생각을 하기 시작했고요.

게임 팀을 직접 만들어서 전국대회를 우승하신걸로 알고 있어요.

맞아요. 막상 창업을 하려고 하니까 2가지가 필요하다 생각한 것 같더라고요. 네트워크와 기술이요. 그래서 일단 게임이라는 분야에서 성과를 내야겠다는 생각이 들었어요. 하지만 대학을 졸업하고 일을 시작하는 것은 너무 느린 방법 같아서 휴학을 한 다음 게임 동아리를 만들었어요.

제가 게임동아리를 만들어서 한 일은 팀을 꾸리고, 코칭을 하면서 게이머 팀을 관리하는 일이었어요. 물론 저는 직접 게이머가 되는 것도 자신 있었지만, 좋은 성과를 위해서 나보다 잘하는 사람을 발굴하고 동기부여 해서 더 좋은 결과를 낼 수 있게 만드는 것을 제가 잘한다고 생각했어요.

그래서 결론적으로 저희 게임 동아리를 전국대회 우승이라는 큰 결과를 만들어냈어요. 이렇게 우리 팀을 전국에서 가장 게임 잘하는 팀으로 만들고 나니, 기업에서 후원 제의를 받기도 했는데요. 이 과정에서 저희 게임 동아리가 직접 게임 대회를 열거나, 행사를 만들기도 했어요.

유의미한 성과를 낸 다음에는 어떤 일을 하셨어요?

결과적으로, 이런 것들이 전부 커리어가 되다보니까 자연스럽게 게임 업계에서 PD로 일할 수 있는 기회가 생겼어요. 제가 취업할 당시만 하더라도 스포츠, 게임 분야에서 PD라는 직군은 가장 멋있는 직군 중 하나였어요. 나영석 PD, 김태호 PD 같은 분들도 많았고요.

그렇게로 일하면서 제가 필요로 했던 네트워크와 기술을 어느정도 쌓았다고 판단했을 때 퇴사를 결심했어요. 이때 도움을 준 컨텐츠가 있는데요, 마크 저커버그가 한 말이 트리거가 되었어요.

‘급변하는 세상에서 가장 큰 리스크는 어떠한 리스크도 감수하지 않는 것이다’

그래서 퇴사를 하고 그 다음 날부터 창업을 시작했죠.

첫 창업 아이템은 무엇이었나요?

처음에는 게임단을 위한 B2B 세이버메트릭스였는데요. 제가 게임단에도 있어봤고, PD 시절에는 스포츠 방송국에도 있었는데요. 특히 스포츠 방송국에서는 경기 관련 데이터를 되게 잘 활용하는 편이에요. 그런데 막상 게임 안에서는 그런 것들을 전혀 활용하지 않는 것 같더라고요.

사실 스포츠는 데이터 측정이 훨씬 어려운 환경이지만 어떻게든 양질의 데이터를 수집하는 한편, 게임은 데이터 수집이 훨신 용이함에도 불구하고 아무도 이 데이터를 더 나은 플레이를 위해 활용하고 있지 않다는게 바보같아 보였어요. 그래서 B2B 제품으로 e스포츠 계의 세이버 매트릭스를 만들자고 판단했죠.

그리고 일주일 만에 피벗하게 됩니다.

일주일만에요?

네, 이유는 간단한데요. 그때는 린스타트업이라는 것도 몰랐고, 핵심기능이 아니라 로그인 기능부터 하나씩 다 만들었어요. 저희 팀이 저를 제외하면 전부 개발자였거든요. 그래서 며칠만에 MVP가 나왔고, 제 인맥을 총동원해서 100개 정도의 팀에 제품소개 메일을 보냈어요.

그랬더니 딱 한 군데에서 답장이 왔는데, 당시 샌드박스 게이밍의 정인모 대표님이었어요. 물론 거절의 의미였습니다.

이때 저희 제품이 가치가 없다는 것을 처음 알았고, 아쉬운 마음에 게임 업계에서 해결하고 싶은 문제가 무엇인지 여쭤봤어요. 그랬더니 게이머들이 연습경기를 할 만한 팀을 찾을 수 없다는 말씀을 하시더라고요. 그래서 디스코드로 빠르게 MVP를 만들고 일주일동안 1,000명의 유저를 모았고, 80% 리텐션을 꾸준히 기록했어요. 다만, 한 달 뒤에도 유저가 1,000명인 것을 확인하고 마켓 사이즈가 작은 것 같아 다시 피봇하게 되었고요.

그래서 이후로는 계속 이런 식으로 제품을 빠르게 만들고, 고객에게 보여주고, 인터뷰하면서 피드백 및 새로운 기회를 찾아서 다시 제품을 만드는 이터레이션을 반복했어요. 그렇게 2년동안 총 8번의 새로운 제품을 만들게 되었습니다.

그럼 그 다음이 도르였나요?

맞아요. 2023년 1월이었는데요. 2년동안 실패를 경험했다보니, 이때는 무조건 좋은 리텐션이 나올법한 제품을 만들어야겠다는 생각이 들었어요. 그래서 1월부터 9월까지 MVP를 돌리면서 매주 피드백 → 제품개발만 9개월 동안 반복했는데요. 이때 매주 13%를 목표로 3가지 제품을 동시에 개발하기 시작했어요. 지금 생각해보면, 저를 제외한 다른 팀원이 모두 개발자였기 때문에 가능했던 것 같아요.

• 게임을 '공유'하는 제품

• 게임을 '녹화'하는 제품

• 게임영상을 '편집'하는 제품

법인 설립 5년이하 / 3-12인 국내 팀이라면 마루에 지원해보세요!

매주 13% 성장은 엄청 챌린징할 것 같은데요

맞아요. 사실 지난 2년동안 8번의 실패를 겪었다보니 이번 제품개발에서는 확실한 가이드를 정했어요.

리텐션 50% 미만인 제품은 폐기한다

그래서 1차적으로 리텐션 지표를 만들고, 그 다음에 그로스에 더 집중한다는 포물러였죠. 그래서 1월부터 8월까지는 마케팅 한 번 없이 제품개발하고 인터뷰하는 과정을 무한반복했어요. 이 과정에서 실제로 게임하는 사람들을 만나야했다보니 실제 PC방에서 게임하는 사람들에게 도르를 사용해보고 피드백해주면 충전해주겠다는 제안을 하며 인터뷰하기도 했고요.

결과가 어땠나요?

그렇게 9개월을 반복하니 세 가지 제품의 안정된 리텐션이 약 40% 정도 나오는 것을 확인했어요. 리텐션에만 시간을 쓴 보람이 있었던 것 같아요. 그래서 좋은 리텐션을 가진 세 가지 제품을 하나의 제품으로 합쳐보는 시도를 했습니다. 저희는 이 세 가지 제품이 합쳐졌을 때 좋은 시너지를 낼 거라는 확신이 있었거든요. 그래서 이 과정에서 그동안 희생했던 제품 디자인, 디테일한 퀄리티, UX 등을 손보면서 도르를 정식으로 출시하게 되었어요.

그리고 그 다음에도 리텐션에 계속 투자를 했고, 8월 말에는 결국 안정화된 한 달 리텐션이 85% 가까이 나왔어요. 그래서 ‘아! 이제는 그로스 전략을 세워봐도 좋겠다!’는 생각을 했죠. 아래는 그로스 전략을 세워야겠다는 판단을 했을 때의 도르 지표에요.

• 랜딩페이지 → 다운로드 : 약 78%

• 다운도르 → 액티브 유저 : 약 90%

• 한 달 리텐션 → 약 85%

그로스는 어떻게 계획하셨어요?

우선 도르의 지표가 상승하는 구간을 보고 그 원인을 분석해봤어요. 그랬더니 게임 크리에이터 분들이 도르를 사용해서 영상을 공유할 때마다 지표가 튀더라고요. 그래서 크리에이터 분들을 모셔오기 위해 여러 방법을 썼는데요. PC방에서 유저인터뷰 했을 때처럼 어떤 트릭이나 쉬운 방법은 없었던 것 같아요. 하나하나 메일 주소 찾아서 연락하고, 방송에서 댓글 쓰고, 게임 영상 만드는 사람 같아보이면 전부 쪽지보내면서 한 명씩 데려왔어요.

그런데 이때 중요한 것은, 저희가 1월부터 8월까지 리텐션을 최우선 지표로 보기는 했지만, 그렇다고 그로스에 대한 액션이 전무했던 것은 아니에요. 병렬적으로 리텐션과 그로스를 모두 신경썼지만 때에 따라 8월 이전에는 리텐션에 더 몰입했고, 리텐션이 잡히고 난 다음에는 그로스에 집중을 한 것이죠. 이 부분이 도르 성장에 있어서 가장 중요했던 것 같아요.

도르를 만들면서 가장 신경썼던 부분이 있었나요?

이터레이션은 사실 목표가 전부잖아요. 그래서 장기적인 비전을 위해 단기적으로 어떤 것을 해야하는지 최대한 간결하게 전달하려고 노력했던 것 같아요. 저는 팀이 집중해야하는 단 하나의 목표를 되게 잘 정리하는 것이 중요하다고 생각하거든요. 그리고 이 목표가 달성되었을 때 팀원들은 어떤 보상을 얻을 수 있을지 명확하게 제시할 수 있어야 하고요. 그럼 이걸 잘하기 위해서 팀원들의 생각과 욕망에 대해 잘 이해할 수 있어야하고, 서로의 생각과 욕망이 잘 맞는 사람들이 결국 팀에 남는 것 같아요.

지금은 어디에 집중하고 계신가요?

우선 현재 충분히 많은 컨텐츠가 도르에 공유되고 있는데요. 컨텐츠의 양이 늘어나면서 자연스럽게 컨텐츠 퀄리티에 대한 고민이 들기 시작했어요. 그래서 플라이휠을 위한 인풋 지표를 시청자의 리텐션으로 잡고 집중하고 있어요. 도르팀의 목표는 크리에이팅 툴이 아니라, 누구나 자신의 게임 경험을 공유할 수 있는 전세계 게이머를 위한 소셜 미디어그래서 최대한시청자의 리텐션을 높이면서 이들 사이에서 네트워크가 활성화 되는 것을 최우선 목표로 잡고 있습니다.

그래서 도르와 함께 게임계의 틱톡을 만들어간 분들을 찾고 있어요.

크게 개발, 디자인, 그로스해킹 세 영역에서 채용을 하고 있는데요. 특히 저희가 찾는 분은 직군불문하고 도메인 지식보다 내가 갈망하는 무언가에 깊게 몰입해본 경험이 있는 분을 찾고 있어요. 정말 이 사람이 무엇을 위해 사는지 이해되는 그런 분이요. 혹시 지인 중에 추천하고 싶은 분이 있다면 추천해주세요!

최근에는 마루에 입주하셨어요. 어떠신가요?

아무래도 고민 나눌 수 있는 동료 대표가 있어 너무 좋죠. 아시다시피 마루에서는 동아리비를 지원해주잖아요. 그래서 최근에 마루콘벨리라는 영어 회화 동아리를 만들었고, 현재 7명과 함께하고 있어요. 목요일마다 한 번씩 모여 비즈니스에 대한 고민을 영어로 나누고 서로 조언을 주고받고 있고요. 아무래도 마루에 글로벌로 진출하려는 의지가 강한 분들이 많다보니 이렇게 자연스럽게 네트워킹하고 만날 수 있어서 만족하고 있어요.

그리고 동아리는 아니지만, 대표들끼리 서로 좋은 일이 있으면 서로 축하하는 자리도 있는데요. 얼마 전에는 비브리지 정현님께서 포스트 팁스에 되어, 디스콰이엇 현솔님과 함께 식사하는 자리가 있었어요. 도르도 마침 팁스 지원과정에 대한 팁이 필요했는데, 디스콰이엇과 비브리지 모두 먼저 팁스를 경험해 다양한 시행착오를 겪은 팀이다보니 여러 이야기를 들어볼 수도 있었고요.

사실 성공을 함께 축하하는 분위기도 정말 중요하지만 잘 신경쓰지 못하는 것 중 하나같아요. 그래서 마루에서 만난 대표님들과 종종 성공을 축하하고 시행착오를 나누는 자리를 가져보려 해요.

디스콰이엇, 도르와 함께

마루에서 시행착오를 나누며 성장할 스타트업을 찾고 있어요 :)

형래님께 지난 3년의 경험 중 절대 반복하고 싶지 않은 실수를 물어봤을 때 ‘펀드레이징에 너무 긴 시간을 투자한 것’이라고 말씀하셨어요. 초기 팀은 팀원 수가 적은데, 1-2명이 투자에 집중하면 제품개발이 정체될 수 있으니까요.

대부분 창업가 네트워크를 필요로 하는 이유는 이렇게 겪어보지 않으면 인지하기 어려운 함정을 피하기 위해서인데요. 물론 시행착오를 나누면서 도움을 주고받는 것도 중요하지만, 못지 않게 유머를 얻는 것도 중요한 것 같습니다. 다른 창업가와의 유머있는 소통은 스트레스 해소에도 도움이 되지만, 복잡한 문제를 다루는 새로운 방식/힌트를 발견하는데 도움을 주기도 하고요.

디스콰이엇도 마루에서 역시 많은 도움을 받고 있습니다. 창업가 동료를 만들고, 함께 성장하고 싶다면 이번 입주사 모집에 지원해보세요 :)

디스콰이엇 팀에게 광고를 맡기고 싶다면 링크를 통해 연락주세요!