우선, 쓸데없는 내 말보다. 티타임즈와 박종천님 다른 영상들을 모두 모아 GPT를 이용하여 한 줄로 정리한 문장부터 보자.
개발자와 기업은 지속적인 학습과 협업, 기술 혁신, 그리고 디지털화된 교육 및 채용 시스템을 통해 변화하는 미래에 적응하고 성장해야 한다.
이번글은 다분히 개발자스러운 글이 되겠다. 유튜브 영상 요약이라고 하지 않고 유튜브 자막 다운로더라고 한 것 자체가 큰 정보가 담긴 것이겠다.
스샷을 지웠었네… 다시 넣었습니다.
내가 만들어 쓰는 프롬프터
ChatGPT를 API 형태로 쓰기 때문에 프롬프터는 만들어서 쓴다. 이미 지난 글, “chatGPT를 만들어보았다” 에서 open source를 이용해서 만든 chatGPT와 같은 프롬프터는 생각보다 opensrc에서 너무 기능을 많이 만들어서 느리고 불편했다. code의 경우 일일이 붙이기 귀찮아서 버튼 누르면 자동 paste 되며, 지난 글을 계속 다음 프롬프트에 붙이며 RAG가 아닌 나만의 방식으로 해당 프롬프트를 지속적으로 증강한다. 답변은 바로 Ctrl+C가 된 상태며, 우측 스크롤바가 좁은걸 보면 알겠지만 질문 하나가 많이 들어간다. 이런 걸 모델의 토큰이라고 하는데 이 링크를 참고하거나
주요 수정 이력: | 날짜 | 변경 사항 | | — | — | | 2023. 11. 27. | 최초 작성 | | 2024. 2. 20. | 토큰화기 주소와 스크린숏 수…
GPT에 물어보면 된다. 아님 굳이 알 필요 없다. GPT 자체가 개인형 비서로 전환될 것이고 그때는 그냥 말하면 알아들을 테니까 말이다. 그래서 STT를 만드는데 관심이 있었던 것이다. 로봇이 이미 블랙박스 재현용 모의 로봇을 대학생 시절(그게 20년 전)에 만들어서 대회 나가서 수상한 적도 있으니, 기본 원리는 알고 있다. 같은 팀원이었던 친구는 지금 해외에서 주재원하고 있다. 돌아오면 개발자 모임에 섭외하려고 한다.(지금 정부 기관 관계자, 대기업 개발자등은 섭외된 상태다)
시스템베이스, 임베디드 모듈 ‘에디’ 활용한 경진대회 최종 우승자 발표 – 에이빙(AVING)
지난 13일 시리얼통신장비 전문기업 시스템베이스에서 ‘제2회 시스템베이스 주최 Mr. Eddy 경진대회’ 시상식이 있었다.
다음과 같이 한 줄 요약해 달라면 요약해 주는데 모델마다 다르지만 내가 선택한
chatgpt-4o-latest의 경우 1초도 안 걸린다.
MODEL: ‘gpt-4-0125-preview’,
MODEL: ‘o1-preview-2024-09-12’,
MODEL: ‘chatgpt-4o-latest’,
MODEL: ‘gpt-4o-realtime-preview’,
모델은 이런 식으로 바꾼다. 뤼튼이나 업스테이지 개발자들은, 잘 알겠지만 모델 바꿀 때마다 미세하게 바꾸어야 하는 코드들이 있다. API를 넣으면 쓸 수 있는 모델 목록이 나오는 소스는 여기 있다.
getting models from APIkey · EXCorpDEV/repo_hajunho.slack.com@9249408
기타 많은 소스가 있으니 편하게 fork 하시면 괜찮은 코드 조작 모음도 가져갈 수 있는데, 몰라도 된다. 어차피 다 GPT안에 들어갈 거고 말했듯이 요샌 GPT끼리 일하게 만들어 놓았다. chatGPT에서 최신 모델은 자기들만 쓰듯이 나도 회사라는 소속이 있기 때문에 최신 건 공개 안 한다. 그게 세상이 이치라는 걸 늦게 알았다.
GPT의 미래는 어떻게 될까? 동영상 요약 서비스랑 GPT 프롬프터만 엮어도 원하는 사람 이름 딱 치면 유튜브에서 모든 영상의 자막을 받아서 요약해주는 것이 가능할 것 같다. 물론, 클라우드 썼을 때다. 서버 기술은 생각보다 만만치 않아서 빵빵한 투자자를 만난다 해도 분명 마케팅 기법으로 점진적으로 사용자를 모집해야 할 것이고, 오토스케일링이나 최적화 구현에 6개월은 걸릴 것 같다. 똘똘한 팀원 있으면 3개월. 서비스로 만드는데도 일주일이면 될 것 같다. 오토스케일링 적용하면 순식간에 폭발적 트래픽도 감당할 것이고{그런데 BM(비지니스모델)없으면 빚더미} 사실 10년차 넘어가는 개발자라면 1인 + GPT모델들로 대부분은 만들 수 있을 것으로 본다. 거기에 10년 20년 … 오랜 경험이 더해지면 평가, 검증 단계가 거의 없어도 운영상 큰 무리도 없을 것이다.
그렇다면 실제 필드는 이런 상태라고 하면 개발자는 뭘 해야 하는가? 이건 이미 소소하게 개발자 모임을 해서 얻은 결론인데 공개한다. firmware 분야에서는 o1도 바보 수준이다. 도움도 미미한다. 장치 제어 쪽에서도 기기 제어 잘못하면 사람이 죽을 수도 있어서 확률 기반의 LLM 은 향후에도 완전 자동화로 들어올 수가 없다. 서버 기술자는 chatGPT 로 대체가 힘들다. 물론, 데이터베이스, 서버기획, 구축, 튜닝, DNS, 로드밸런서 등… 수 많은 세부 직종 모두 포함한다. LLM 이 가장 강세를 보이는 분야는 웹이라서 웹 프론트 하시는 분들은 웹 어셈블리로 넘어가고, 백엔드는 아예 AI엔지니어로 전향하고 있다. 나도 지금 LLM 하는 분야는 30% 정도, 못하는 분야에 70% 시간 쏟고 있으며, 시간나면 가지고 있는 데이터로 학습 시킨다. 모델 학습 돌려두면 일주일씩 기다려야 하지만 기본적으로 딥러닝을 알고 활용하는 엔지니어들이 대기업의 솔루션을 비용적 측면에서 격파하면서 나아갈 수 있다. 오히려 대기업과 그 시스템이 할게 없어진다. 다만, LLM 파운데이션은 핵무기 같이 국가에서 관리해야 하는 것으로 넘어갈 것으로 예상한다. 적당한 LLM 이야 국가 주변에서 계속 나와서 언더독 문화가 형성되겠으나 범용 인공 지능의 경우 국가에서 관리할 것이라 생각한다.
o1 보다 뛰어나다는 딥시크3의 경우 어제밤에 다운로드 걸어두고 잤는데, 아침인 지금도 받고 있다. 이건 받아도 내 긴 질문에 대한 답변은 응답이 돌아오는게 느릴 것이다. 느리다는 기준은 10초 이상이며, 다른 모델에서 이미 검증해 봤다. 700만원이 넘는 내 노트북도 요즘 나오는 LLM에 질문하기엔 추론 성능이 부족하기 때문이다. 이건 중요한 경험인데 써보면, 클라우드 사업자들이 나중에 가격을 어디까지 올릴 것인지 예상이 된다. 아마 chatGPT의 경우 월 600만원까지 올릴 것 같다. 중급 이상 개발자 비용인데, 나 같은 경우 저 돈 주고라도 사람 안 뽑고 쓸 생각이 있기 때문이다. 사람을 쓰면 커뮤니케이션 비용이 올라가고, 미안한 말이지만 고급, 특급 개발자 아니면 시너지가 나기 힘들다. 왜냐면 팀플레이할 때 일정 수준 넘어가면 더 이상 자기 PR이 필요치도 않고, ‘누가’ 했는지는 별로 안 중요하다. 팀이 망하면 본인도 망하는 것이고 팀이 성공하면 전체가 성공한 것이다. 그래서 팀원은 함께 성공할 사람으로 뽑아야 한다.
모든 것을 만들 수 있는 상태에서 중요한 것은 데이터며, 그 중 가장 중요한 것은 개인 데이터이다. 왜냐면 경제를 돌리는 것은 결국 개인이며, 개인 데이터가 AI 에이전트의 핵심이기 때문이다. 그래서 나는 애플이 가장 잘 될것이라 생각하고, 논문/모델 전쟁하는 기업보다 프롬프트에 사활을 건 ‘뤼튼’이 가장 잘 것이라 생각한다. ‘뤼튼’ 관계자가 보고 있다면 사장님께서 직접 정부에 비공개 PT 하신 것도 알고 있으며, 거기에 대한 자문으로 “LLM 모델 전쟁에서 패한 것으로 보이는, 지금 우리나라에서 가장 밀어줘야할 기업”으로 자문했다고 말하고 싶다. 요즘 개발자 모임 구성하면서 섭외가 가장 힘든데 카카오 브레인 출신 2명은 지인이라 가능하긴 해도 뤼튼 관계자는 사실 없기 때문에 나중에 꼭 참여해주시길 빌어보는 것도 있다.
글이 중구 난방이 되어버렸다. 믓튼, 쓰기 보다 읽기를 많이 하고. 코드는 보기보다 쓰기를 많이 해야 거친 파도의 가장 앞단에서 서핑할 수 있는데 이제 좀 쉬어야 하는 시기가 오고 있다. 명절이 오고 있다. 그런데 명절에도 열심히 일 하시는 분들을 생각해서 최대한 올바른 지식과 통찰을 전달하기 위해 구석 한켠에서 미미하게 나마 계속 노력할 것이다. 그것이 AI 든, 자동화던 뭐던, 동시대를 살며, 사회를 구성하는 일원으로서 가져야 할 자세라고 생각한다. 운 좋게 남의 등 쳐서 돈 벌고 졸부짓 하는 인간들이 넘쳐나는 한국은 곧 종말을 맞이할 것이다. 왜냐면 그들은 완전히 따로 살아야 할 세상이 올 것이기 때문이다. 프랑스 혁명 때 단두대에 올랐던 귀족, 부자들 때문에 유럽에서 복잡한데 큰 차를 안 타고 다니는 일부 문화가 한국에도 올 것이다.
결국, 기술이 발전하면서 우리 삶에 새로운 기회랑 책임이 같이 온다. 개발자든 뭐든 간에, 그냥 도구만 잘 쓰는 걸로 끝나는 게 아니라 그 도구가 제대로 된 방향으로 쓰이게 하는 게 중요하다. 지금은 변화의 한가운데 있으니까 각자 자리에서 배우고, 준비하고, 같이 협력할 때다. 기술이 사람을 대체하는 게 아니라, 사람의 능력을 더 키워주는 도구로 자리 잡게 하는 게 우리 개발자가 해야 할 일이다. 명절도 다가오는데, 잠깐 쉬면서 내가 가는 방향이 맞는지 되돌아보는 것도 괜찮을 것 같다. 결국, 세상은 우리가 만들어가는 거니까.
이 부분은 혹시 추후 고급, 특급 개발자 한 것과 모순이라고 한다면 작년까지 시니어 안 뽑고 주니어만 6명(지*, 덕*, 소*, 유*, 내수강생, 테니스 좋아하던**) 뽑아서 그들에게 AI 허용하고 개발했었다는 팩트를 미리 적어 둔다. 사업은 피봇했고, 지금은 다들 각자가 원하는 길로 갔다.
이제 나머지 영상을 올리며, 글을 마무리 한다.
전체 요약: 한국인 개발자가 과거의 경력과 경험을 바탕으로 커리어 및 기술 분야에 대한 자신의 관점을 공유하는 대화 내용입니다. 그는 다양한 회사에서 다양한 역할을 맡아온 경험을 바탕으로, 행복과 성공에 대한 개인적인 철학, 업계 내에서의 적응 및 변화의 중요성, 그리고 효과적인 커뮤니케이션의 가치에 대해 이야기합니다. 또한 머신 러닝과 같은 새로운 기술을 배우는 것의 중요성을 강조하며, 이 분야에 진출하고자 하는 이들에게 조언을 제공합니다. 그는 특히 언어의 중요성보다는 핵심을 쉽게 전달하는 것이 중요하다고 강조합니다.
목차 및 세부 내용:
1. 개발자 경력 및 역할 변화
– 개발자는 다양한 업체에서 여러 포지션을 경험하며, 개발, 프로젝트 관리, 엔지니어링 등 다방면에서 역량을 발휘했습니다. 블리자드와 넥슨 등에서의 경험을 통해 대규모 프로젝트 관리 및 커리어 내 변화의 중요성을 배웠습니다.
2. 행복과 성공에 대한 개인적 철학
– 개인의 행복과 성공은 훌륭한 업적을 달성하는 것뿐만 아니라 일상의 작은 성취에서도 찾아야 하며, 이런 점들을 평가하여 본인의 경로를 조정하는 것이 중요하다고 강조합니다.
3. 커뮤니케이션의 효과성
– 일하는 과정에서 다양한 배경을 가진 사람들과의 효과적인 소통에 대해 논하며, 핵심을 간략하고 명확하게 전달하는 데에 초점을 맞춥니다. 언어의 통일성과 명료성이 커뮤니케이션의 핵심이라고 주장합니다.
4. 머신 러닝과 기술 배움의 중요성
– 머신 러닝과 같은 기술을 배우는 것이 중요하지만, 실제로 기술을 이해하고 적용할 수 있는 능력을 개발하는 것이 중요하다고 강조합니다. 또한, 머신 러닝 기술을 활용하고 싶은 사람들에게 단계별 학습 방법론을 제시합니다.
5. 글로벌 경험과 문화적 적응
– 다국적인 환경에서 일하는 경험을 공유하며, 문화적 차이를 넘어서는 커뮤니케이션과 팀워크의 중요성을 얘기합니다. 또한, 문화적 상대주의와 각자의 문화를 존중하는 태도의 필요성을 설명합니다.
6. 미래 비전 및 커리어 계획
– 현재와 미래에 대한 기대를 밝히며, 머신 러닝을 통해 기업들이 혁신을 이루도록 돕고 싶다는 포부를 밝힙니다. 지속적인 학습과 장기적인 커리어 목표의 중요성에 대해서도 이야기합니다.
전체 요약: 교육 및 채용 프로세스의 디지털화와 사스(SaaS)의 역할에 대해 논합니다. 아마존 같은 대형 기업이 코세라와 같은 교육 플랫폼을 이용해 개발자 교육을 제공하거나 자체 인증 과정을 마련해 인재 채용의 기회로 활용하는 사례와, 온보딩 과정의 디지털화 및 교육 콘텐츠의 효율적 관리를 통한 기업 내 성장 등이 언급됩니다. 또한, 각종 교육 서비스들이 협력하거나 통합되어 직원들의 성장과 회사의 발전에 기여하는 방안에 대해 논의된다.
목차 및 세부 내용:
1. 기업의 디지털화된 교육 및 채용 프로세스
– 대기업에서 개인 맞춤형 교육을 통해 전문 인재를 양성하고 있으며, 이는 채용에 직접적인 연결고리를 갖는다. 코세라와 같은 온라인 교육 플랫폼을 사용하여 각종 인증과정을 통해 인재를 발굴하는 신규 사례가 제시됨.
2. 온보딩 및 내부 교육 프로그램
– 새로 입사한 직원을 위한 효율적인 온보딩과 직무 관련 교육을 위해 내부 컨텐츠 관리 SaaS 솔루션의 중요성이 강조됨. 이를 통해 직원들이 빠르게 필요한 지식을 습득하고 조직에 적응할 수 있는 환경이 마련된다.
3. 사회적 학습 및 인재 개발 전략
– 회사 내에서 또는 사회 전반적으로 성인 교육과 직원들의 자기계발을 추진하는 방안이 논의됩니다. 개인의 성장과 회사 발전이 교육을 통해 상호 연계됨을 강조하며, LMS(학습 관리 시스템)와 LXP(학습 경험 플랫폼) 등의 역할이 언급됨.
4. 교육 및 채용 사스의 중요성
– 기업 및 교육 기관 사이의 사스(SaaS) 기반 서비스가 각 조직의 교육과 채용 효율성을 높이는 중요한 도구로 작용할 수 있다는 점이 설명됩니다. 기존 방식에서 벗어나 플랫폼을 활용한 실습, 평가, 채용이 가능해진다.
5. 교육과 채용의 미래 방향성 및 기회
– 디지털 기반의 교육 및 채용 프로세스에 대한 기업과 정부의 투자 및 혁신이 필요하다고 강조됩니다. 효율적인 인재개발 및 채용 프로세스를 구축하기 위한 다양한 스타트업의 협력과 합종연횡의 가능성이 제시됨.
전체 요약: 인터뷰 형식으로 진행된 회사 분석 및 개발자의 경력에 대한 논의를 담고 있습니다. 박종천 개발자는 회사를 분석할 때 제품, 플랫폼, 사스, 광고의 네 가지 측면을 중요하게 여긴다고 밝혔습니다. 그는 아마존을 예로 들며 효과적인 광고 사업과 aws 같은 클라우드 서비스의 중요성을 강조했습니다. 또한, 어떤 회사가 좋은 회사인지에 대해 평가 기준을 제공하고, 개발자로서의 경력뿐만 아니라 투자 및 시장 분석에 관한 조언을 제시했습니다.
목차 및 세부 내용:
1. 인터뷰 소개 및 박종천 개발자 소개
– 박종천 개발자는 30년 경력을 가진 개발자로, 이전에도 인터뷰에 참여하여 많은 관심을 받은 바 있다. 그는 개발자로서 오래 지속하고 성공적인 경로에 대해 공감 가는 말씀을 많이 했다고 한다.
2. 회사 분석 방법론 및 아마존 예시
– 박종천 개발자는 회사를 분석할 때 제품, 플랫폼, 사스, 광고의 네 가지 측면을 고려한다고 언급했다. 아마존의 사례를 들어 회사의 다양한 수익 스트림과 시장내 위치를 분석하며, 클라우드 서비스 및 광고 성과에 대해서도 논의했다.
3. 투자 및 시장 분석의 중요성
– 투자할 회사를 결정하거나, 개발자업을 보다 잘 수행하기 위해서는 다양한 회사들을 분석하고 해당 기술과 서비스를 이해해야 한다는 조언을 제공한다. 그는 공부를 통한 지식과 분석이 투자 및 시장의 위험을 줄일 수 있는 가장 중요한 요소라고 강조한다.
4. 광고 사업의 역할과 미래 전망
– 광고사업의 현재 및 미래에 대하여 토론한다. 아마존은 웹사이트 트래픽, 사용자 데이터 및 머신러닝 기술을 활용하여 광고 사업에서 성공을 거두고 있으며, 이러한 사업 전략이 플랫폼 기반으로 크게 확장될 가능성이 있음을 설명한다.
5. 개인 정보 보호 및 프라이버시 정책의 변화
– 프라이버시 정책 강화가 광고 시장에 미치는 영향에 대한 논의가 포함된다. 이는 데이터 수집이 어려워지고 있어 광고에 있어 애플과 구글 같은 회사들의 경쟁력이 변화하고 있음을 나타내고 있으며, 데이터 소유가 광고 사업에서 중요한 이점으로 부상하고 있다는 점을 강조한다.
전체 요약: 콘텐츠와 플랫폼의 중요성을 조명하면서, 마이크로소프트(MS)가 게임 산업에서 Cloud, Xbox, 그리고 스트리밍 게임을 통해 어떻게 영향력을 확장하고 있는지 논의합니다. 마이크로소프트는 기존 엑스박스 하드웨어를 넘어 클라우드 기반 게이밍 모델로 전환하며, 액티비전 블리자드 인수와 같은 전략적 움직임으로 시장에서 우위를 점하려 합니다. 이 과정에서 콘텐츠 생산에서의 변화, 플랫폼 소유의 중요성, 스트리밍을 통한 새로운 게이밍 경험 및 메타버스 쪽의 발전 가능성이 논의됩니다.
목차 및 세부 내용:
1. 콘텐츠와 플랫폼의 중요성
– 애플과 넷플릭스 등 대형 기업들은 자체 소프트웨어와 플랫폼을 소유함으로써 영향력을 강화하는 전략을 사용하고 있습니다. 영향력 있는 콘텐츠를 독점함으로써 경쟁사와 차별화를 시도합니다.
2. 마이크로소프트의 게임 산업 내 전략
– 마이크로소프트는 엑스박스를 통해 하드웨어 시장에 진출했고, 최근에는 클라우드 게이밍에 집중하며 엑스박스 필요성을 줄이는 노력을 하고 있습니다. 또한, 액티비전 블리자드 인수를 통해 시장 지배력을 높이려는 목표가 있습니다.
3. 스트리밍 게임의 부상
– 스트리밍 게임은 소유보다 경험을 중시하는 트렌드로, 게이머들이 게임을 다운로드하거나 설치하지 않고 바로 플레이할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 설치 시간이나 기기 성능 제약을 줄이고 편리함을 증대시킵니다.
4. 메타버스에 대한 기대
– 마이크로소프트는 클라우드 기반 서비스를 활용하여 게임뿐만 아니라 메타버스에도 진출할 준비를 하고 있습니다. 게임의 중요성이 메타버스에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상되며, 마이크로소프트는 이를 기반으로 새로운 기회를 모색할 것입니다.
5. 투자자의 관점
– 현재 MS의 전략과 발전 방향에 대해 논의하며, 이러한 변화들이 향후 가치 투자에 어떠한 영향을 미칠지에 대한 관점을 제공합니다. 장기적인 시장 변화에 대한 이해가 중요하며, 단편적인 정보에 휘둘리지 않고 체계적인 분석을 통해 주식 투자 결정을 내리는 것이 중요함을 강조합니다.
전체 요약: 텍스트는 기업과 투자자들이 갖는 테슬라 및 기업의 자율주행 소프트웨어, 그리고 커뮤니티와 찐팬 창출에 대한 고민과 해결 방법을 제시합니다. 또한, 테슬라의 매출이나 영업 이익률보다 기술과 제품의 경쟁력에 초점을 맞춤으로써 투자자들에게 인사이트를 제공하고자 합니다. 테슬라가 혁신적인 소프트웨어 개발과 제조 공정 개선을 통해 산업 리더로 자리잡은 이유를 분석하며, 개인 투자자들이 가진 시간적 장점을 강조하고, 장기적인 투자와 기술, 제품의 품질에 집중해야 한다는 메시지를 전달합니다.
목차 및 세부 내용:
1. 찐팬 커뮤니티 구축의 중요성
– 기업들이 고민하는 커뮤니티 구축과 찐팬 만들기의 중요성을 언급하며, 티타임즈가 제공하는 커뮤니티 강좌를 통해 이러한 고민을 해결하라고 권장함.
2. 자율주행 기술의 지속적인 발전
– 자율주행 기술이 머신러닝과 반복적인 학습 및 배포를 통해 발전함을 강조하고, 테슬라가 이 분야에서 선도적인 위치에 있다는 점을 예로 들면서 테슬라가 소프트웨어 개발과 마찬가지로 취급하는 고속 개발 과정을 설명함.
3. 투자 인사이트 제공
– 투자자로서 갖는 접근 방식과 투자 전략, 특히 장기적 관점과 기업 기술에 대한 밀도 있는 분석의 중요성을 강조함. 또한 테슬라의 미래 성장 가능성에 대한 인사이트를 제공함.
4. 테슬라의 머신러닝과 소프트웨어 전략
– 테슬라가 자율주행 기술을 개발하며 수집한 대량의 데이터와 복잡한 머신러닝 알고리즘의 적용 방식을 설명하고 이를 통해 테슬라가 산업 내에서 경쟁 우위를 확보하는 방법을 분석함.
5. 테슬라의 제조 공정 혁신과 확장 가능성
– 테슬라가 단순한 차량 제조 회사를 넘어 공장 제조 프로세스와 시스템의 혁신에 집중하고 있으며, 이를 통해 다른 산업에까지 영향을 줄 수 있는 잠재적 가능성을 탐구함.
전체 요약: 디지털 제품, 플랫폼, 광고의 동향을 분석하고, 디지털 세계에서의 생산성 향상을 위한 서비스와 AI의 발전에 대해 논의한다. 데이터를 통합하고 검색하는 서비스 ‘린’, 그리고 AI에 의한 행동 자동화에 대한 미래 전망에 대해서도 설명한다. 뿐만 아니라, 사이버 보안, 롤백 시스템의 중요성 등 앞으로의 IT 트렌드와 비즈니스 기회에 대해 이야기한다.
목차 및 세부 내용:
1. 새로운 서비스 ‘린’과 생산성 향상
– ‘린’은 사용자가 사용하는 다양한 애플리케이션과 서비스를 통합하여 하나의 검색을 통해 필요한 정보를 찾아주는 서비스이다. 이는 사용자의 생산성 향상에 큰 기여를 할 것으로 전망된다.
2. 인터랙티브 AI와 행동 자동화 전망
– 인터랙티브 AI 개념을 소개하고, 이것이 앞으로 일하는 방식을 어떻게 변화시킬지에 대한 논의를 진행한다. AI가 단순한 정보 제공을 넘어 실제 작업을 수행하게 될 가능성과 그로 인한 잠재적 위험에 대해 이야기한다.
3. IT 트렌드와 롤백 시스템의 중요성
– 2024년 IT 트렌드 예측과 관련하여, LMI(Large Model Interface)의 영향력을 강조한다. 상호작용 가능한 AI의 중요성과 함께 기술 장애 발생 시 원상 복구(롤백) 가능성의 중요성을 설명한다.
4. 비즈니스 기회와 투자 전략
– 디지털 시대에서 비즈니스 기회를 파악하고 투자 전략을 세울 수 있는 방법론을 이야기한다. 특정 분야에 특화된 생산성 도구의 개발과 투자의 중요성을 넌지시 시사한다.
5. 향후 기술 발전에 따른 사회적 변화 예측
– AI와 통합 플랫폼의 발전이 미래에 어떻게 사회적 변화를 가져올지에 대한 토론을 진행한다. 이는 일자리 시장, 사업 방식, 개인의 업무 처리 방식 변화에 큰 영향을 미칠 것으로 예측한다.
전체 요약: CES 2023을 계기로 회사들이 경험을 파는 서비스 회사로 변신하는 현상, 국내 고객 경험 설계 전문가의 강좌, 그리고 정보 기술 산업 변화에 초점을 맞춘 세미나 내용을 담고 있다. 지금까지 영향력 있는 기술 회사들과 그 변화를 추적 분석하는 중요성, 인공지능과 머신 러닝의 발전이 주는 기회와 도전, 그리고 장기 투자와 적립식 투자에 대한 조언이 제공된다. 마지막으로, 구글의 현재 상황과 미래, 머신 러닝 혁명에 따른 변화 가능성에 대해 논의하며 해당 회사들의 전망에 대해 사용자들이 관심을 가져야 할 필요성을 강조한다.
목차 및 세부 내용:
1. CES 2023 회고 및 산업 변화
– 올해 CES에서는 다양한 산업 분야의 회사들이 제품 판매에서 경험 제공 서비스로 전환하려는 추세가 확인되었다. 이 변화는 고객 경험 설계의 중요성이 증가하고 있음을 시사한다.
2. 고객 경험 설계 및 전문가 강좌 소개
– 한양대 교수 차경진은 데이터를 기반으로 한 고객 경험 설계 강좌를 통해 고객센싱, 맥락 매핑, 경험 쉐이핑 등에 대한 구체적 방법론을 제공한다.
3. 기술 회사의 영향력과 투자의 중요성
– 미국의 탑 테크 회사들을 분석하고 그 변화를 추적하는 것은 이해하기 쉽고, 기술 투자 결정에 있어 중요한 지침이 될 수 있다. 본인의 결정을 기록하며 시뮬레이션을 통해 학습하는 과정이 중요하다.
4. 구글의 도전과 머신 러닝 혁명
– 구글은 검색 엔진과 유튜브 등의 광고 기반 매출로 성장했지만, 챗봇 GPT와 같은 머신 러닝 기술의 발전으로 기존 비즈니스 모델의 지속 가능성에 도전받고 있다.
5. 투자 전략 및 장기 관점의 중요성
– 적립식 및 장기 투자는 위험을 분산하며, 장기적 가치 성장에 초점을 맞추어야 한다는 조언이 제공되며, 끊임없는 학습과 현재 기술 트렌드에 대한 이해를 강조한다.
전체 요약: 미래의 인공지능(AI)과 기술 변화에 대응하는 빅테크 기업들의 현재와 미래 상황을 분석하는 대화 내용입니다. 특히 미국 주식 시장에서 상위 자리를 차지하고 있는 기업들의 성장과 AI, 로봇 기술의 발전에 대해 논의합니다. AI 시대로의 전환에 따른 인프라, 운영, 서비스의 변화와 함께 AI 기술 발전의 파급 효과, 예측, 추천, 인식, 자연어 처리 등 AI의 다양한 분야에서의 활용 가능성도 탐구합니다. 또한, 로봇 기술의 미래와 데이터의 중요성, 제어 가능한 AI의 필요성에 대해서도 심도 있게 다룹니다.
목차 및 세부 내용:
1. 빅테크 회사들의 현재와 미래
– 미국 주식 시장 상위 기업들, 특히 빅테크라 불리는 기업들이 지속적인 성장을 이어갈 것이라고 전망합니다. 이들 기업은 AI 시대에 발맞춰 더 큰 성장을 이어갈 것으로 보며, 이는 주가 상승 및 해당 기업들의 기술 발전에 의해 뒷받침됩니다.
2. AI 기술의 발전과 영향
– AI 기술의 발전은 다양한 분야에 변화를 가져오며 특히 추천 시스템, 예측 모형, 이미지 인식 및 생성과 자연어 처리 분야에서 그 중요성이 증가하고 있습니다. 이를테면 아마존의 물품 추천, 재고 관리 예측, 구글 포토의 이미지 분류 시스템 등이 AI 발전의 실제 예입니다.
3. 로봇 기술의 미래 전망
– 센서, 구동부, 브레인을 통합한 휴머노이드 로봇 기술이 발전함에 따라 향후 로봇의 역할이 확대될 것으로 보입니다. 로봇의 형태와 기능이 사람의 일상 활동에 더욱 밀접하게 맞춰질 것으로 예상되며, 특정 분야에서 사용할 수 있는 맞춤형 로봇의 출현도 예상됩니다.
4. 데이터의 중요성과 AI의 제어 필요성
– AI 기술의 핵심은 데이터라고 할 수 있으며, 데이터를 어떻게 학습시키고 활용하는지에 따라 AI의 결과물과 효용성이 결정됩니다. 향후 제어 가능한 AI의 개발과 함께 ‘explainable AI’에 대한 연구가 중요해질 것이며, 인간이 컨트롤 할 수 있는 AI의 방향으로 연구가 진행될 것입니다.
전체 요약: 개발자 박종천의 경력과 사고방식, 그리고 그가 다른 사람들에게 끼친 영향에 대해 이야기합니다. 처음 개발자로 시작해 블리자드에 입사하여 한글 채팅 기능을 자발적으로 만든 일화, 블로그와 SNS를 활용한 개인 브랜딩 전략, 그리고 다양한 기술과 프로그래밍 언어를 배우고 잊어버리는 개발자의 평생 학습 과정에 대한 그의 생각이 담겨 있습니다. 또한, 소프트웨어 개발이 하드웨어에 비해 사람에게 쌓인다는 점과 대규모 협업의 중요성에 대해서도 언급합니다.
목차 및 세부 내용:
1. 박종천의 개발자로서의 경로
– 박종천은 한국에서 시작해 실리콘밸리를 거쳐 블리자드와 넥슨 등에서 일했습니다. 이 과정에서 그는 한글로 채팅할 수 있는 기능을 개발함으로써 한국 사용자들에게 큰 영향을 끼쳤습니다.
2. 개인 브랜딩의 전략
– 그는 블로그와 SNS를 활용하여 자신의 생각과 철학을 공유함으로써 동료들 사이에서 인정을 받고 성공적으로 승진했습니다. 이를 통해 자신의 전략적인 접근 방식을 소개하면서 개발자의 개인 브랜딩에 대한 중요성을 강조합니다.
3. 개발자의 평생 학습
– 개발자로서 지속적인 배움의 중요성과 필요성을 강조합니다. 기술이 빠르게 변하므로 개발자는 새로운 기술을 원활하게 받아들이고 적용할 수 있는 유연성이 중요하다고 말합니다.
4. 소프트웨어 개발과 협업
– 소프트웨어 개발은 하드웨어와 달리 사람에게 쌓이는 작업이라는 점을 설명합니다. 예술가들과 비슷하지만, 소프트웨어는 팀 작업으로 이루어지며, 대규모 프로젝트를 수행하기 위해 많은 사람들이 협력하는 것이 필수적입니다.
5. 기술의 변화와 소프트웨어의 미래
– 기술과 소프트웨어 개발 방식이 시간이 지남에 따라 변화하고 있다는 점을 언급합니다. 큰 조직에서 복잡한 시스템을 관리하는 것부터, 지금은 소규모 팀이 클라우드와 같은 서비스를 사용하여 빠르게 프로젝트를 진행할 수 있는 환경으로 변화하고 있음을 설명합니다.
전체 요약: 소프트웨어 개발자의 커리어 성장과 회사 내 평가 시스템, 그리고 개인의 업무 성과 및 팀워크에 대한 다양한 관점과 경험을 공유합니다. 강연자는 자신이 대표로 있었던 회사들의 역량 평가 시스템 중 가장 효과적이라고 생각하는 7가지 역량(생산성, 책임감, 팀워크, 지식, 코드 품질, 디자인, 아키텍처)을 평가하는 방법을 제시하고 있습니다. 또한, 자신의 성장 경험과 실제로 성과를 올릴 수 있는 방법에 대한 조언을 제공한다. 마지막으로, 탁월한 소프트웨어 개발을 위해 고객, 리더, 동료의 만족을 동시에 고려해야 한다는 점을 강조하며, 이직이나 경력 발전에 있어 개인의 목표 설정과 꾸준한 학습의 중요성을 강조합니다.
목차 및 세부 내용:
1. 개발자 역량 평가 시스템
– 강연자는 7가지 역량 평가 기준(생산성, 책임감, 팀워크, 지식, 코드 품질, 디자인, 아키텍처)을 제시하고 이를 통해 개발자의 성장 방향을 설정할 수 있음을 설명합니다. 각 개발자는 이러한 기준에 따라 자신의 강점과 약점을 파악하고 개선할 수 있습니다.
2. 회사 내 평가 시스템의 중요성
– 강연자는 회사 내 평가 시스템이 직원의 성장에 도움이 되며, 이는 개인뿐만 아니라 회사에도 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 강조합니다. 급여, 보상, 승진을 위한 영향 평가의 중요성에 대해 이야기하고 있습니다.
3. 소프트웨어 개발에 있어 내부 설득의 중요성
– 효과적인 소프트웨어 개발을 위해서는 고객을 만족시킬 수 있는 기능 개발뿐만 아니라 동료들과의 커뮤니케이션과 리더를 설득하는 내부적인 노력이 중요하다는 점을 설명합니다. 내부 설득이 잘 이루어져야 최종적으로 고객에게 질 좋은 제품을 제공할 수 있다고 말합니다.
4. 경력 개발과 이직에 관한 조언
– 장기적인 커리어 목표 설정의 중요성과 개인이 닥친 문제를 해결하기 위한 여러 방안을 고민해야 한다고 강연자는 조언합니다. 또한 선택 후에는 해당 결정에 집중하는 것이 중요함을 강조하며, 현재의 업무가 미래의 목표와 연관되어 있다면 더욱 효과적으로 일할 수 있음을 설명합니다.
전체 요약: 개인과 기업 교육의 중요성, 혁신적인 온라인 교육 플랫폼의 역할, 그리고 이러한 플랫폼이 인재 채용과 교육 과정에 어떻게 기여할 수 있는지에 관한 토론을 담고 있다. 특히 아마존, 코세라와 같은 플랫폼을 통한 교육과 인증의 중요성을 강조하며, 직원들의 성장과 발전에 초점을 맞춘 교육 시스템 구축의 필요성을 논의한다. 텍스트는 또한 인재를 효율적으로 배치하고 교육하여 보다 나은 채용 프로세스로 이끌어가고자 하는 기업들의 관점을 전달하고 있다.
목차 및 세부 내용:
1. 온라인 교육의 현황과 중요성
– 인재 양성과 교육의 중요성에 대해 논의하며, 아마존과 코세라와 같은 온라인 플랫폼을 통해 고급 교육과 인증서를 제공하는 현재의 추세를 설명한다.
2. 기업의 특화된 내부 교육 콘텐츠
– 기업이 자체적으로 개발한 특수한 컨텐츠를 통해 직원들에게 맞춤형 교육을 제공하고 온보딩 과정을 개선하는 방법을 상술한다.
3. 인재 채용과 교육의 상호 연결성
– 인재 채용과정에서 교육이 매우 중요한 부분을 차지하며, 채용과 교육 시스템의 결합이 어떻게 업계를 발전시키는지를 제시한다.
4. 교육과 채용에 대한 기업들의 전략
– 기업들이 교육 시스템을 어떻게 활용하여 인재를 채용하고 성장시키는지, 코세라의 경우처럼 이를 통해 인재를 발굴하는 전략에 대해 설명한다.
5. 온보딩과 내부 인재 개발의 중요성
– 직원들의 성장이 회사 성장과 직결되어 있음을 강조하고, 내부 인재 개발과 온보딩 프로세스가 어떻게 이를 촉진할 수 있는지를 논의한다.
6. 사내 교육 플랫폼의 도입과 활용
– 사내 교육을 통한 직원들의 지속적인 학습과 개발은 LMS(Learning Management System)와 LXP(Learning Experience Platform)와 같은 사내 교육 플랫폼을 도입하여 직원들이 다양한 기술을 학습할 수 있는 환경을 창출하는 것으로 발전하고 있다.
7. 교육 비즈니스의 미래 방향성
– 교육, 평가, 인증, 채용 분야에서 사스(SaaS) 시스템의 핵심 역할과 이 분야들이 어떻게 서로 통합될 수 있는 가능성에 대해 전망한다.