최근에 The 5 Types of Wealth라는 책을 ‘조금씩’ 읽고 있습니다. 그 중에서 시간 자산(Time Wealth)에 대한 부분이 인상적이어서 소개 합니다. 사실 마음 아픈 부분도 있긴 하고, 지금 늦지 않았으니 실천해야겠다 결심이 드는 것도 있습니다.
먼저 이미지엔 없지만 부모님과 보내는 시간입니다. 20대 이후로 부모님과 부모님과 보내는 시간이 급격히 줄어듭니다. 한국 같은 경우에 조금 덜하긴 하지만, 미국 같은 경우엔 부모님과 멀리 떨어져 사는 경우도 많아서 일년에 한 번 만나기도 힘든 경우가 많다고 하는데요. 그렇다면 만일 부모님 연세가 65살 정도되면, 부모님께서 80세 정도까지 사신다고 가정하면 수학적으로 계산해도 20번도 앞으로 못 만나게 됩니다.
자녀와 보내는 시간 역시 짧습니다. 자녀와 보내는 시간은 어릴 때 급격히 증가하고, 사춘기를 지나면 빠르게 감소합니다. 인생에서 아이와 함께하는 시간이 놀랍도록 짧은 윈도우를 가집니다. 저희 둘째 아이만 봐도 부모가 세상의 전부인 것처럼 여기는데, 그 시가가 금방 지나간다는 것입니다..
이밖에 친구와는 18세 정도에 정점을 찍고 이후에 급격히 감소해서 평생 낮은 수준을 유지합니다. 대부분 사람들이 마찬가지만 어릴적에 많은 친구들과 시간을 보내다가, 성인이 되면 몇몇 가까운 친구 중심으로 깊은 관계가 유지됩니다.
배우자와는 20대 중반 이후 꾸준히 증가해서 노년까지 높은 수준을 유지합니다. 그만큼 배우자의 선택이 중요하고, 결국 인생 전체의 시간 자산을 좌우하는 중요한 결정이 됩니다.
책은 다음과 같이 메시지를 요약합니다.
- 가족과 함께할 시간은 유한하다. 소중히 하라.
- 자녀와의 시간은 귀하다. 그 순간에 완전히 존재하라.
- 친구와의 시간은 제한적이다. 진짜 친구를 우선하라.
- 배우자와의 시간은 깊다. 타협하지 말라.
- 일과 동료와의 시간에서도 의미와 에너지를 찾아라.
- 혼자 있는 시간은 풍부하다. 자신을 사랑하라.
기회가 되신다면 지금 내 시간은 어디에 흘러가고 있는가를 생각해보시길 추천드립니다.
프로덕트 전략 코칭
마티 케이건의 인터뷰를 링크드인에 포스팅으로 정리했습니다. 프로덕트 전략이 기업의 비전과 비즈니스 전략을 위해 “집중해야할(focus)” 문제를 “선택(choice)”하는 것이 핵심인 것 같습니다. 프로덕트 전략 관점에서 실용적인 접근법이 잘 설명되어 있어서, 유튜브 인터뷰 영상을 보시길 추천드립니다(유튜브 한글 자동 번역 자막이 요즘 퀄리티가 매우 좋습니다).
이밖에 현실적으로 프로덕트 전략 이전에 비즈니스 전략이 부실한 경우가 많을텐데, 이러한 상황에 대한 접근이 궁근했는데요. 인터뷰에선 비즈니스 전략이 부실할 경우 프로덕트 전략이 비즈니스 전략에 영향을 미쳐 향후 비즈니스 전략을 수정하도록 이끌 수도 있다는 정도로 언급했고, 그 사례로 Data Site라는 기업을 예시로 설명했습니다. 프로덕트 전략에 따라 실행된 특정 제품 라인의 성공 또는 거기서 얻은 학습 및 인사이트가 어떤 사업 부문이 수익성이 있고 어떤 사업 부문이 전략적으로 불필요한지에 대한 증거(evidence)를 제공했고, 이를 통해 경영진이 기업 수준의 비즈니스 전략(예: 자산 매각 및 투자 방향 재설정)을 수정하도록 유도하게 된 것입니다.
원론적인 내용처럼 들렸고, 현실 세계의 프로덕트 전략은 어렵구나라는 생각을 했습니다.
최근에 Tim Herbig의 Real Progress(https://herbig.co/real-progress-book)라는 프로덕트 전략 주제의 책을 읽고 있었는데 맥락이 비슷한 것 같습니다. 기회가 되면 간단히 소개해보도록 하겠습니다.
The Four Fits: A Growth Framework for the AI Era
https://blog.brianbalfour.com/p/the-four-fits-a-growth-framework
10년 전에 Four Fits라는 개념을 작성했던 브라이언 발포(Brian Balfour)가 AI 시대의 성장 프레임워크에 대한 글을 썼습니다. Four Fits 프레임워크는 스타트업이 1억 달러 가치를 도달하기 위해 필요한 네 가지 요소(Product Market Fit, Product Channel Fit, Channel Model Fit, Model Market Fit)를 강조했습니다.
당시 그는 “The 4 Growth Frameworks You Need to Build a $100 Million Product」”에서 다음과 같이 썼다고 합니다.
“적합성(Fits)은 항상 진화하고, 변화하고, 깨진다. 그럴 때는 하나의 요소만 바꿀 수 없다. 네 가지 모두를 다시 점검하고, 필요하다면 함께 바꿔야 한다.” 과거에도 변화는 있었지만, 충분히 분석하고 대응할 수 있는 ‘시간적 여유’가 있었다.
Brian Balfour
그러나 지금은 그렇지 않으며, 현재 Four Fits에 영향을 미치는 변화는 여러 가지이며, 그 변화는 전례 없는 속도로 일어나고 있다고 언급했습니다.
그러면서 AI가 변화시킬 가능성이 대해서 다양한 인사이트를 제공하는데, 그 중에서 개인적으로 인상적이었던 부분은 AI와 비즈니스 모델의 재편과 관련된 내용이었습니다. 최근에 몇 가지 아이디어에 대해 MVP를 만드는 것을 시도했는데 비용 관점에서 부담이 있을 수 밖에 없습니다.
(1) Cost to Serve의 증가
많은 SaaS 제품이 PLG(Product-Led Growth)에 의존했던 이유 중 하나는, 무료/프리미엄(freemium) 사용자에게 서비스를 제공하는 데 드는 비용이 매우 낮았기 때문이다.
그러나 LLM의 비용은 매우 다양하며, 경우에 따라 상당히 높을 수 있다.
이 새로운 비용 구조는 프리미엄/프리미엄 모델의 경제성을 무너뜨릴 수 있다.
(2) 토큰 사용량(Token Usage)의 증가
무거운 작업일수록 더 많은 토큰을 소모한다.
게다가 사용자들은 이전 버전보다 훨씬 비싼 최신 LLM을 선호한다.
TextQL의 창립자 Ethan Ding은 이렇게 썼다:
“GPT-3.5는 GPT-4보다 10배 저렴하다.
하지만 iPhone이 출시된 날의 플립폰처럼 매력이 없다.”
즉, 기술비용이 떨어져도 경제성은 개선되지 않는다.
이유는 고객이 여전히 최신 모델만 원하기 때문이다.
(3) 지불 의향(Willingness to Pay)은 불확실하다
일부 AI 툴이 처음 선보였을 때의 마법 같은 감동은 점차 사라지고 있다.
시간이 지나며, 사용자는 “이게 기본 아니야?”라는 새로운 기대를 갖게 된다
.… …
커뮤니티에서 쉽게 확인할 수 있다.
처음에는 찬사 일색이던 게시글이, 지금은 “가격 대비 가치가 떨어진다”는 불만으로 바뀌었다.Brian Balfour
이밖에 전통적인 SaaS의 Gross Margin이 보통 70% 이사인데, Lovable 마진은 35%로 낮은 수준이고 무료 사용자의 비용을 포함하면 더 낮아진다는 점도 참고할만한 포인트였습니다. 그리고 과거 통했던 SEO을 통한 자연 유입이 감소하면서 기존 기업들은 더 비싼 채널(예: 유료 광고)로 이동해야 하고, 채널 비용 구조에 맞춰 가격 정책과 비즈니스 모델도 바꿔야 하고, AI로 인한 원가 상승까지 겹치면서 기존 강자들이 쉽지 않겠다는 생각이 들었습니다. 관련해서 아래와 같은 리스크가 겪을 가능성이 높아진다고 브라이언 발포는 언급했습니다. 아마도 많은 기업들이 이미 아래와 같은 현상을 겪을 것이라 예상됩니다. 저도 관찰했던 상황들이고, 여러분들께서도 한번 진단해보시면 좋을 것 같습니다.
Channel Model Fit은 고객을 획득하기 위한 채널과 가격 및 ARPU가 일치하는지 여부에 달려있다. 만약 AI가 그 균형을 즉시 뒤흔든다면, 다음과 같은 상황에 처할 수 있다.
- Danger Zone에 갇힘
- ARPU가 낮아 인간 세일즈를 감당할 수 없고, 동시에 바이럴·광고 채널로 성공하기엔 너무 복잡할 때.
- 대규모 이탈 또는 성장 정체
- AI 기반 경쟁 제품이 훨씬 싸고 효과적이면 고객은 한꺼번에 떠난다.
- CAC 폭증과 단위경제 악화
- 마케팅 지출은 늘어나지만 1년 내 회수 불가능 → 현금 소진
- 무리한 가격 조정과 번들 재구성
- 급하게 가격정책을 바꾸다 보면 채널과 맞지 않아 혼선 발생
- 시장 이동 압박 (Up-market / Down-market)
- AI로 기존 세그먼트가 평준화되면, 기업은 엔터프라이즈(상위시장)로 올라가거나 혹은 저가형(하위시장)으로 내려가야한다.
- 그러나 이 둘 다 비용과 리스크가 큰 변화이다.
Build a Billion-Dollar Startup with a minimal team thanks to AI
https://www.thevccorner.com/p/build-a-billion-dollar-startup-with
요즘 인재 밀도라는 말을 각 기업들이 많이 사용합니다. 하지만 이 개념에 대해서 명쾌하게 설명하는 기업, 창업자들은 많이 보지 못한 것 같습니다. 대부분 오너십, 조도권을 가지고, 하드워킹하는 수준에 대한 설명이 대부분인 것 같습니다. 관련해서 잘 정리된 글이 있어 공유합니다.
작은 팀의 진짜 강점은 인원수가 아니라, 인재 밀도(talent density)다.
100명이 아니라, 문제를 끝까지 책임질 수 있는 5명이면 된다.
이들은 허락을 구하지 않는다. 다음은 뭐지?를 묻는다… …
대부분의 스타트업은 작아서 망하지 않는다.
명확성(clarity)이 없어서 망한다.
’사람이 많을수록 강하다’는 가정은 낡았다.
취약성(Fragility)은 ‘작은 규모’가 아니라, 오너십 없는 복잡한 구조와 일관성 없는 성장에서 온다.Ruben Dominguez
모두가 구조, 시스템의 중요성을 이야기합니다. 하지만 그 구조가 조직 관점에서 무엇을 의도하는지 생각해볼만한 것 같습니다.
구조가 곧 전략이다… …
이 구조가 해결하는 것은 단순히 속도만이 아니다. 회복력(resilience)이다.
하나의 팀이 멈춰도, 다른 팀들은 계속 제품을 출시한다.
하나의 결정이 실패하더라도, 그 피해 반경(blast radius)은 제한된다.
즉, “빨리 움직이고 망가뜨리라(move fast and break things)”가 아니라,
“빨리 움직이고 위험을 제한하라(move fast and contain risk)”이다.Ruben Dominguez
개인적으로 가장 공감이 되었던 해석이었습니다. 개인적 경험에서 성장했던 스타트업은 제품-조직-비즈니스 모델이 일종의 루프를 잘 형성했던 것 같습니다. 이 루프(loop)가 결국 구조일 것입니다.
스타트업의 본질은 직원 수가 아니라, 루프(loop)다. 수익 루프 (Revenue Loop), 제품 루프 (Product Loop), 피드백 루프 (Feedback Loop).
작은 팀이 이기는 이유는, 이 루프들이 부서 간 벽을 넘지 않고 스스로 순환하기 때문이다.
당신의 마케팅 팀이 데이터팀의 리포트를 2주 동안 기다려야 한다면, 이미 속도를 잃은 것이다.
고객 피드백이 제품 리드에게 전달되기까지 5번의 회의가 필요하다면, 그 정보의 진실성은 희석된다.
구조는 신호를 증폭시켜야지(accelerate signal), 감쇄(dampen)시켜서는 안 된다.Ruben Dominguez
시스템, 전략 없이 단순히 열심히 실행하는 것은 빠르게 시간 낭비할 뿐이고, 그 이면에는 인간의 노력이 얼마나 ‘희소하고, 의도적이며, 존중받는가’에 대한 이해도가 부족함에 온다는 해석이 근본적인 지적처럼 느껴졌습니다.
많은 창업자들이 빠지는 공통된 함정이 있다.
바로 도구(tool)를 ‘지렛대(leverage)’로 착각하는 것이다… …
문제는 도구가 아니다. 시스템의 부재다. 효율성은 소프트웨어의 개수가 아니라, 인간의 노력이 얼마나 ‘희소하고, 의도적이며, 존중받는가’로부터 온다.
모든 작업은 자동화되기 훨씬 전에 “이 일이 존재할 필요가 있는가?” 라는 질문으로 평가해야 한다. 깨진 프로세스를 자동화하면, 문제를 해결하는 것이 아니라 더 빠르게 시간 낭비를 할 뿐이다.Ruben Dominguez
과거 많은 팀 멤버를 채용한 적이 있었는데, 불안이 많은 영역을 저의 의사결정을 차지했던 기억이 있습니다. 다음 기회에 채용을 하게 된다면 어떤 시스템, 가이드를 갖춰야할지 스스로 반문해봅니다. 그런데 아래 질문은 정작 저자는 아웃컴을 강조하면서 그런 측면 보다는 기능적인 스킬셋 중심으로 단순화시킨 것 같습니다.
채용은 ‘마지막 수단(last resort)’으로 삼아라. 먼저 시스템을 만든다. 그리고 다음과 같은 질문을 해보자.
“이 일을 자동화할 수 있을까?”
“이 과정을 템플릿화할 수 있을까?”
“임시로 외주(outsource)할 수 있을까?”
이 세 가지 질문에 모두 ‘아니오’이고, 그 일이 핵심(mission-critical)이라면 그때서야 사람을 채용하라.그리고 그때조차, 기준은 매우 높아야 한다… …
당신에게 지금 필요한 건 다음이 아니다.
아무도 요청하지 않은 티켓을 쓰는 프로덕트 매니저, 창업자가 아직 팔 준비도 안 됐는데 미팅만 잡는 세일즈 담당자, 8명짜리 팀을 관리하려는 HR 매니저.
필요한 것은 전체 그림을 볼 줄 아는 장인(craftspeople)이다. 루프(loops)로 사고하는 운영자(operator), 허락을 기다리지 않고 스스로 빌드하는 메이커(builder)이다.Ruben Dominguez
Prompt sets are the new PRDs
https://aparnacd.substack.com/p/prompt-sets-are-the-new-prds
최근에 기업의 프로덕트 팀 대상으로 강의를 진행했는데, 내용 중에서 마이크로소프트의 CPO의 코멘트를 인용했습니다. 최근에 PRD의 종말이란 표현도 생기고 있습니다.
과거엔 PM의 핵심 역할이 맥락을 제공하고, 정적인 문서를 기준으로 모두 얼라인시키는 것이었습니다. 그런데 지금은 우리가 개발하는 속도도 빨라져야 하고, 협업하는 방도 달라지고 있습니다. 이제는 에이전트까지 우리의 워크플로우에 포함되고 있습니다.
그래서 PRD가 안고 있던 문제들(작성하는 데 시간이 오래 걸리고, 아무도 제대로 읽지 않고, 최신 상태로 유지하기도 어렵다는 문제)를 AI가 적절한 사람에게 빠르게 적절한 맥락으로 제공하는 것을 도와주고 있습니다.
그동안 PRD는 사실 ‘문서(document)’의 문제가 아니었고, 언제나 **조율(coordination)**의 문제였습니다. 그렇다면 핵심은 ‘누구를 조율하고, 어떤 정보를 공유하느냐’가 되는데, 그 역할은 지금도 필요하지만, 방식은 훨씬 더 빠르게 진화하고 있습니다.
그래서 최근 개인적인 스탠스도 PRD에 대한 프롬프트의 역할이 보조하는 것이 아니라, PRD를 위한 프롬프트를 코칭하듯이 지속적으로 관리하고 어떻게 프롬프트에게 적절한 맥락을 제공할 시스템을 만들지 고민하게 되었습니다.
"전통적인 PRD는 프로그래머를 위해 작성되었습니다. 요구사항을 미리 확정하고, 빌드할 수 있도록 전달했죠. 프롬프트 세트는 다르게 작동합니다. 이들은 living artifacts입니다. 일부는 스펙이고, 일부는 훈련 데이터입니다."
"이는 딱딱한 계약서를 작성하는 것보다 코칭에 가깝습니다. 스펙은 지속적으로 진화할 수 있으며, 가장 중요한 것은 인간의 직관을 중심에 두고 안내하고, 조정하며, 기준을 높여야 한다는 것입니다."Aparna Chennapragada
PM을 위한 Cursor 활용법: Cursor로 AI Native PM 되기
https://www.youtube.com/watch?v=B8vfQR7UD88
위와 같은 프롬프트가 새로운 PRD라는 저의 고민과 맞닿은 접근법이 위 유튜브 영상에 있습니다… (홍보입니다)
아래 세 영상을 참고해서 Cursor 기반으로 프로덕트 매니지먼트를 접근하는 방법에 대한 테스트를 해봤습니다. 관련해서 오픈소스(https://github.com/jinjin1/Cursor-for-Product-Managers )도 공개했으니 Star 버튼 눌러주시면 감사하겠습니다 :)
- Cursor isn't just for coding: how AI-native PMs work:
- A 3-step AI coding workflow for solo founders | Ryan Carson (5x founder):
- Cursor AI Agents Work Like 10 Developers (Cursor VP Live Demo):
13살, 구글의 경고장과 250만 유저의 비밀
https://www.linkedin.com/posts/tankots_google-sent-me-a-cease-and-desist-at-13-years-activity-7378479834013999104-aw1v
제가 최근에 가장 많이 사용하는 프로덕트 중에서 하나가 Wispr Flow입니다. 수많은 음성 인터페이스가 있긴 하지만, 사용자 경험 관점에서 최근 LLM Chat 프로덕트와 결이 가장 잘 맞아서 많이 이용하고 있습니다.
Wispr Flow 창업자가 자신의 어릴 적에 구글에게 서비스 중단 명령을 받았던 경험과 관련해서 아버지의 대화가 인상적이어서 공유합니다.
이야기는 13살에 Tanay Kothari가 비밀리에 만든 앱(유튜브 영상에서 MP3 다운로드)이 250만 명에게 사용되었고, 결국 구글로부터 서비스 중단 명령(cease and desist)을 받는 경험을 담고 있습니다.
Tanay는 제한된 스크린 타임과 부모님의 감시를 피해 밤마다 몰래 코딩을 했는데요. 오히려 그 과정에서 그는 속도, 집중, 실행 중심의 사고방식을 배우게 되었다고 말했습니다.
구글의 조치로 그의 앱은 사라졌지만, 아버지에게 이 사실을 고백하면서 오히려 인정과 지지를 받았고, 이는 인생을 바꾸는 전환점이 되었다고 합니다.
아빠는 소리치지 않았어요. 몰래 만든 걸로 혼내지도 않았죠.
대신 이렇게 물으셨어요: “이걸 어떻게 만든 거야?”(How did you build this?)
저는 매일 밤 했던 일들과 회피 전략들을 설명했어요.
그러면서 한 가지를 깨달았어요. 그 제약들(constraints)이 모든 걸 만들어냈다는 걸요.
짧은 스크린 타임은 절박함을 가르쳤고,
몰래 하는 코딩은 완벽주의를 없애줬고,
들킬지도 모른다는 공포는 “지금 출시하고, 나중에 고치자”는 마인드를 주었죠.
그 제한들은 지금도 Wispr Flow에서 일하는 방식에 영향을 주고 있어요.
진짜 중요한 것에 집중하도록 만든 거예요.
세상은 항상 더 나은 환경을 기다리라고 말해요.
하지만 때로는, 바로 그 불완전한 조건들 때문에 마법이 일어납니다.Tanay Kothari
WHY RETENTION IS SO HARD FOR NEW TECH PRODUCTS
https://www.linkedin.com/posts/andrewchen_a16z-speedrun-activity-7371186311199862784-wzHz
a16z의 Andrew Chen이 리텐션 관련해서 인사이트를 제공했습니다. 그리고 일종의 솔루션으로 완전히 새롭거나 파격적인 제품을 만들기보다는, 사람들이 이미 익숙한 방식에서 핵심적인 경험만 새롭게 바꾸는 방식이 낫다는 것을 제안합니다.
리텐션엔 패턴이 있습니다.
- 나쁜 리텐션은 고칠 수 없습니다. 알림을 더 추가한다고 리텐션 커브가 좋아지지 않습니다. A/B 테스트만으로 좋은 리텐션을 만들 수는 없습니다.
- 리텐션은 올라가지 않고 내려갑니다. 그리고 이상하게도, 아주 예측 가능한 반감기(half-life)처럼 감소합니다. 초기 리텐션이 후속 리텐션을 예측합니다.
- 매출 리텐션은 증가하고, 사용 리텐션은 감소합니다. 좋은 소식은, 시간이 지나며 사용자는 줄지만, 남아있는 사용자들은 오히려 더 많은 돈을 쓰기도 합니다.
- 리텐션은 프로덕트 카테고리에 따라 달라집니다. 본질도 있고, 양육(nurture)도 있습니다. 예: 호텔 예약 앱을 매일 사용하는 서비스로 만들 순 없습니다. 미안하지만 그건 안 됩니다.
- 사용자가 늘어나면 리텐션은 나빠집니다. 최고의 사용자는 초기에 자연스럽게 유입된 유저입니다. 그 이후 들어오는 유저들이 리텐션을 악화시킵니다.
- 이탈(churn)은 비대칭입니다. 한 번 사용자를 잃으면 영원히 잃는 경우가 많습니다. 다시 되찾기는 매우 어렵습니다.
- 리텐션은 측정하기도 정말 어렵습니다. 시즌별 변화는 실제로 존재하고, 새로운 테스트는 데이터를 왜곡시킵니다. 버그도 생깁니다. D365(365일 리텐션)은 중요한 지표지만, 1년을 기다릴 수는 없습니다.
- 미친 듯한 바이럴 성장도 리텐션이 형편없으면 실패합니다.
- 좋은 리텐션은 마법 같습니다.
결국 아이디어가 정말 중요합니다.
- 리텐션이 높은 제품을 원한다면, 원래 리텐션이 높은 카테고리를 선택해야 합니다.
- 사용자가 이미 매일 사용하는 제품이 있는 프로덕트 카테고리를 골라야 합니다.
- 그리고 그 제품과 직접 경쟁하는 무언가를 만들어야 합니다.
- 성공한다면, 기존 제품 대신 여러분의 제품을 쓰게 될 겁니다.
- 그건 높은 기준이지만, 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
A letter to Product Managers
https://www.linkedin.com/posts/duolingo_a-letter-to-pms-activity-7371973307744686080-Fr_v
듀오링고가 Associate PM에게 드리는 조언, 다양한 조언들(번역: https://chatgpt.com/share/68e8ccf6-9838-8012-a0ef-9a51c3b2416b)이 있는데요. 개인적으로 6번 창의력을 기르는 팁 관련해서 다른 분야에서 아이디어를 가져오는 것이 내용이 좋았습니다. 다른 분야의 프레임워크를 학습하는 것이 기존의 일하는 방식과 다른 관점을 제공할 수 있다고 생각합니다.
6. 창의력을 기르는 팁
Tips for creativity
모든 신입 PM은 아이디어가 부족하다고 느껴요.
몇 가지 팁을 드리면
팀의 현재 실험에서 다음 단계(next steps)를 생각해보세요.
거기서 좋은 아이디어가 나올 수 있어요.
문제를 작게 쪼개서 더 구체적으로 만들어보세요.
예: 예약을 늘리고 싶다면, 후킹 범위를 넓히거나 전환율을 높이는 방법이 있겠죠.
다른 분야에서 아이디어를 가져오세요
- 예: 그로스(Growth) PM이라면, 수익화(Monetization) PM처럼 생각해보세요.
- 다른 앱을 써보고, 다른 팀의 PR도 보고, 일상 속에서도 아이디어를 관찰하세요.
- 그리고 그걸 Duolingo에 어떻게 적용할 수 있을지 고민해보세요.
From managing people to managing AI: The leadership skills everyone needs now | Julie Zhuo
https://www.youtube.com/watch?v=c_w0LaFahxk
레니 팟캐스트에서 줄리 주오와 인터뷰 영상입니다. 아래 내용은 레니가 자신의 링크드인에 업로드한 주요 인사이트입니다. 결국 본질적인 질문인 것 같습니다. 내 자신을 잘 이해하는 것인데, 전 아직도 그게 잘 안되는 것 같습니다.
1. AI와 함께 일하는 데 필요한 기술 = 관리 능력
- 대부분의 관리 스킬(management skills)은 AI와 잘 협업하는 데 그대로 적용됩니다.
- “목표(North Star)가 있고, 비전이 있으며, 그걸 이루기 위해 자원을 어떻게 활용할지 고민하는 것”이 바로 관리죠.
- AI도 마찬가지로 명확한 목표, 도구의 강점에 대한 이해, 효과적인 프로세스가 필요합니다. → 우리는 모두 AI의 매니저가 되어가고 있습니다.
2. 모든 강점은 동시에 약점이 될 수 있다
- 줄리는 자신의 사려 깊음(thoughtfulness)이 회의에서 느리게 말하게 되는 단점(slowness to speak up)과 연결된다고 말합니다.
- 약점을 없애려 하지 말고, 강점과 약점이 어떻게 연결되어 있는지 이해하고, 언제 어떤 면이 필요한지 파악하는 것이 중요합니다.
3. “문제는 데이터로 진단하고, 해법은 디자인으로 만든다.”
- 데이터는 문제나 기회가 어디에 있는지는 알려주지만, 무엇을 만들지는 말해주지 않습니다.
- 따라서 데이터를 바탕으로 문제를 진단하고(diagnose), 해답은 창의적인 설계(design) 과정을 통해 찾아야 합니다.
4. AI 시대일수록 감정 조절이 더 중요해진다
- 줄리는 자녀에게 가르치는 가장 중요한 기술로 감정 조절(emotional regulation)을 꼽습니다.
- “우리는 여전히 인간이고, 수천 년 동안 똑같은 신체적 구조를 가지고 있습니다. 도구는 바뀌어도 인간의 본질은 바뀌지 않아요.” → AI가 주는 속도와 효율 속에서도, 자신의 감정과 마주하고 다루는 능력이 더더욱 중요해집니다.
5. 타인을 잘 관리하려면 먼저 자신을 이해해야 한다
- 줄리는 “자기 이해(self-awareness)가 관리의 기초”라고 강조합니다.
- 우리는 누구나 강점과 약점을 동시에 가진 존재이며, 이를 선악의 이분법이 아닌 ‘무한한 차원(dimensions)’으로 봐야 한다고 합니다.
6. 신임 매니저는 자신만의 관점을 가져야 한다
- 줄리는 중간 관리자(middle manager)가 단순히 지시를 전달(parroting)만 해서는 안 된다고 말합니다.
- “당신이 스스로 믿지 않는다면, 다른 사람에게도 그 ‘마법’을 설명해줄 수 없습니다.” → 리더십은 자기 신념에서 출발합니다.
7. 변화의 속도가 빨라지는 시대, '튼튼하면서도 유연한' 매니저가 되어야 한다
- 줄리는 버드나무(willow tree)에 비유합니다.
- “줄기는 튼튼하지만, 가지는 바람에 따라 유연하게 흔들리는 모습처럼, 오늘날의 리더는 단단함(sturdy)과 유연함(flexibility)을 모두 갖춰야 합니다.”
8. AI의 진짜 위험은 ‘너무 편안해지는 삶’
- AI는 인간이 도전을 피하고(avoid challenges), 감정을 회피하는 회로를 강화할 위험이 있습니다.
- 줄리는 자녀들에게 말합니다: “힘든 감정을 마주하지 않고 TikTok을 보는 건 쉬워요. 하지만 그 대신, 도전을 향해 나아가는 자세를 잃지 말아야 해요.” → 진짜 성장과 배움은 여전히 불편함 속에 있다.
AR Glasses — The Idea That Is Too Good To Fail
https://www.linkedin.com/posts/itamargilad_ar-glasses-the-idea-that-is-too-good-to-activity-7374392435155595264-LY7d
Evidence Guided 책의 저자인 Itamar Gilad의 포스트입니다. 제가 여기서 소개드리려는 것은 AR Glasses에 대한 트렌드 보다 이타마르 길라드가 AR Glasses에 대해 작성한 가정(Assumptions)에 대한 정의입니다. 우리가 제품을 만들때 아이디어 중심으로 빠지기 쉬운데, 그 아이디어를 이루는 핵심 가정에 대해서 고민하고 이를 테스트/검증하는 것을 놓치기 쉬워서 좋은 예시인 것 같아서 인용합니다.
AR 글라스는 직관적으로 high value product처럼 느껴집니다. 사람들이 이 제품을 사용해서 손을 쓰지 않고(hands-free), 시야를 올려두고(heads-up) 컴퓨팅을 하는 장면은 쉽게 상상할 수 있습니다. 그러나 모든 제품에는 내재된 가정/ 위험(built-in assumptions/risks)이 따르며, 이 전제들이 틀릴 경우 제품은 심각한 타격을 입거나 실패할 수 있습니다. AR 글라스와 관련된 핵심 전제는 다음과 같습니다:
- 사람들이 하루 종일 얼굴에 어떤 기기를 착용하는 것을 기꺼이 감수할 것이다.
- AR 글라스는 스마트폰보다 충분히 큰 부가 가치(added value)를 제공할 것이다.
- 상대방은 화면이 사용자에게만 보이는 AR 글라스를 착용한 사람과 대화하는 것이 불쾌하지 않을 것이다.
- 상대방은 자신을 향해 카메라가 계속 향해 있는 상황에서 불편함을 느끼지 않을 것이다.
- 이 안경을 착용한 사람들이 스스로 촌스럽다거나(look unfashionable), 이상하다거나, 너드 같아 보인다고(nerdy) 느끼지 않을 것이다.Itamar Gilad
Sora 2
https://blog.samaltman.com/sora-2
AI 비디오 생성 분야에 큰 변화가 있었습니다. Meta(메타)가 9월 25일 Vibes(바이브스)를 출시했고, 5일 뒤 OpenAI가 Sora 2를 선보였습니다.
Meta는 Vibes를 Meta AI 앱 내에 제공했습니다. MidJourney, Black Forest Labs와 협력하여 개발했고, 이미지를 비디오로 변환하거나, 리스타일 옵션, 음악 추가 기능이 제공되고요. 인스타그램 연동도 가능합니다. 아직 사용자 반응은 좋지 않은 것 같습니다.
OpenAI는 9월 30일에 Sora 2를 출시했고, 리서치 프리뷰가 아닌 유저 대상 별도 앱을 릴리즈했다는 점이 큰 의미인 것 같습니다. 여기서 주목할 점은 Sam Altman이 Sora 앱에 대한 주요 원칙을 밝힌 것입니다. 사실상 Meta가 빠르게 유저에게 이용하도록 유도하고, 콘텐츠 합성을 피드 형태로 실험하는데 반해, Sam Altman은 사실상 그러한 접근법에 대한 디스로 미디어 중독성에 대한 경계와 영화 수준의 콘텐츠를 제공하여 사용자의 창작 활동에 기여하겠다는 메시지를 제공했습니다. 그런데 실제 Sora2 피드에 노출되는 콘텐츠 유통 형태를 보면, Meta Vibes와 결이 다를 뿐이지 자극적인 콘텐츠가 유통되는 것은 유사한 것 같습니다.
소셜 미디어가 세상에 좋은 영향을 주기도 했지만, 나쁜 영향도 있었습니다. 이러한 서비스가 얼마나 중독적이 될 수 있는지는 잘 알고 있고, 괴롭힘에 사용될 많은 방식도 상상할 수 있습니다. AI 영상 생성의 최악의 사례는 결국 모두가 RL(강화 학습)로 최적화된 무의미한 피드에 빠져드는 상황을 쉽게 떠올릴 수 있습니다… …
- 장기 사용자 만족(long-term user satisfaction)에 최적화한다.
- 사용자가 자신의 피드를 직접 제어할 수 있도록 한다.
- 창작을 우선한다(prioritize creation).
- 사용자가 장기 목표(long-term goals)를 달성할 수 있도록 돕는다.Sam Altman
Anthropic: Claude Sonnet 4.5 출시
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
앤트로픽이Claude Sonnet 4.5를 출시했습니다. 프로그래밍 및 에이전트 구축에서 최고의 성능을 강조했는데요. 저도 Cursor, Kiro 같은 도구에서 Claude Sonnet 4.5로 변경을 해서 이용 중인데요. 개인적으로 아직 제가 하는 태스크가 높은 지능을 요구하는 것은 아닌지 체감은 하지 못하고 있습니다.
블로그에 따르면 Claude Sonnet 4.5는 SWE-bench Verified(실제 코딩 태스크) 기준 최대 82% 정확도로 선두이고, OSWorld(컴퓨터 활용 벤치마크)에서는 4개월 만에 42.2%에서 61.4%로 대폭 상승하였으며, 30시간 이상 태스크 집중력을 유지할 수 있다고 합니다.
이밖에 Claude Code의 제품 업데이트(체크 포인트, VS Code 익스텐션, API를 통한 메모리/컨텍스트 편집 기능 등)와 Claude Agent SDK 관련 내용도 있습니다.
Design Mode for Cursor
https://www.linkedin.com/posts/tomkrcha_design-mode-for-cursor-introducing-a-new-activity-7378798414203101184-F2Tf
Cursor 같은 IDE와 통합해서 디자인 캔버스를 제공하는 MCP 사례가 의미있어 보여서 공유합니다.
Documentation
Cursor 팀에서 기술 커뮤니케이션 VP를 담당하는 Lee Robinson이 기술 문서 작성 관련한 블로그를 작성해서 링크 공유합니다. 아래 내용이 재미있네요.
AI 친화적(AI-native): 대다수 트래픽이 AI 크롤러임을 인식하고, 튜토리얼 대신 프롬프트, cURL 예시, "Ask AI" 사이드바 등을 권장합니다.
Lee Robinson
Google’s ADK Explained in 60 Seconds
https://www.youtube.com/shorts/_ACk2DeLfSU
최근에 구글의 Agent development kit이라는 에이전트 개발 프레임워크를 보기 시작했습니다. 관련해서 초반에 개념잡기에 유용한 쇼츠 영상이 있어 공유합니다.
구글 에이전트 프레임워크를 보게 된 이유가 혹시 궁금하신가요? 에이전트를 간단히 만들고 싶다는 생각이 들어서 LangGraph를 조금 살펴 봤는데 어려워서 영상을 보다가 노마드 코더의 에이전트 프레임워크를 비교한 영상(https://www.youtube.com/watch?v=2M-N2K2zWXI)을 보고, 제 상황에 구글의 ADK가 초기 테스트 용도로 시도해보기 좋겠다는 생각이 들어서 보기 시작했습니다 :)
COMIC: 7 signs it's time to call it quits
https://www.npr.org/2025/09/12/nx-s1-5403630/signs-its-time-to-quit
우리가 포기에 대해 부정적으로 바라보지만, 때로는 목표를 내려놓는 것이 더 나은 기회를 만들 수도 있다고 강조하는 카툰입니다. 의사 결정 전문가 Annie Duke의 프레임워크를 바탕으로 하고 있습니다.
'언제 포기해야 할지'를 알려주는 7가지 신호를 전문가들이 만화 형식으로 설명합니다.
- 내가 포기를 계속 생각한다면, 변화가 필요할 수도 있다.
- 예전에는 원했던 일/목표가 이제는 나에게 더 이상 중요하게 느껴지지 않는다.
- 포기하지 못하는 이유가 남 눈치, 매몰 비용 때문이다.
- 계속하는 것이 너무 어렵고 힘들기만 하다.
- 목표를 달성할 가능성이 낮은데도 무리하고 있다.
- 가까운 사람들이 "이제 그만할 때"라고 조언한다.
- 그 목표가 나의 시간, 에너지 등 너무 많은 자원을 소모시키고 있다.
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