- 성공의 4가지 요소: 열심, 완벽, 체계, 현명 (김승호님, 사장학개론)
김승호님의 사장학개론 수업 영상 말미에 성공의 4가지 요소에 대해서 언급해 주셨습니다. 듣다 보니 공감도 많이 되고, 또 배워야 할 점이라는 생각이 들어서 공유합니다. :)
열심히 일하는 것이 성공으로 가는 첫 단계지만,
일을 완벽하게 하고 (일의 퀄리티),
일을 체계적으로 하고 (일의 효율성),
일을 현명하게 해야 (일의 방향성)
비로소 성공할 수 있다고 합니다.
저도 배울 점이 참 많네요.
퀄리티, 효율, 방향. 생각을 깊고 넓게 가져야 겠습니다. :)
아래 부터는 김승호님의 이야기입니다.
전체 영상은 댓글에 있습니다. 영상 전체 다 보시는 게 더 도움이 되실거라 생각합니다.
"
반복적인 일을 가장 싫어한다. 일을 하는 요령을 만들고, 일하는 방식을 바꿔야 한다.
사람이 부지런하면 열심히 일할 생각만 한다. 그래서는 안된다.
일을 완벽하게 해야 한다. 일을 열심히 망치면 안된다. 완벽해야 한다.
일의 완성은 열심히 하는 것에서 오지 않는다. 열심히 일했기 때문에 실패한 사람이 더 많다.
열심히 하면 "서민 갑부" 프로그램에 나오게 된다.
열심은 가장 첫번째 요소다.
열심히 완벽하게, 체계적으로, 현명하게 해야 한다.
열심에 완벽과 현명과 체계가 들어가면 기업이 된다.
그 일을 다른 사람에게 시키고, 자신은 다른 일을 효율적으로 하면 되기 때문이다.
스시 만드는 일을 열심히 했다면, 지금 시간 당 스시 50개를 만들고 있을 것이다.
(주: 김승호님은 미국에서 스시 체인 기업을 운영하고 있습니다.)
그러나 열심히 하지 않았기 때문에 지금 이 회사는 시간 당 스시 20만개를 만들 수 있다.
열심히 일해서 성공한 사람은 나이 들어 몸이 다치고 늙어서 고생하게 된다.
열심히 일하지 마세요.
"
https://www.facebook.com/100009346142985/posts/pfbid09CZa5KpXYtQAH31VweWiX3VHquc1B5fjZ2jqUgPSteVFHt5FjJ2EfZwEzHh1348Bl/?mibextid=jf9HGS
김승호님의 사장학개론 수업 영상 말미에 성공의 4가지 요소에 대해서 언급해 주셨습니다. 듣다 보니 공감도 많이 되고, 또 배워야 할 점이라는 생각이 들어서 공유합니다. :)
열심히 일하는 것이 성공으로 가는 첫 단계지만,
일을 완벽하게 하고 (일의 퀄리티),
일을 체계적으로 하고 (일의 효율성),
일을 현명하게 해야 (일의 방향성)
비로소 성공할 수 있다고 합니다.
저도 배울 점이 참 많네요.
퀄리티, 효율, 방향. 생각을 깊고 넓게 가져야 겠습니다. :)
아래 부터는 김승호님의 이야기입니다.
전체 영상은 댓글에 있습니다. 영상 전체 다 보시는 게 더 도움이 되실거라 생각합니다.
"
반복적인 일을 가장 싫어한다. 일을 하는 요령을 만들고, 일하는 방식을 바꿔야 한다.
사람이 부지런하면 열심히 일할 생각만 한다. 그래서는 안된다.
일을 완벽하게 해야 한다. 일을 열심히 망치면 안된다. 완벽해야 한다.
일의 완성은 열심히 하는 것에서 오지 않는다. 열심히 일했기 때문에 실패한 사람이 더 많다.
열심히 하면 "서민 갑부" 프로그램에 나오게 된다.
열심은 가장 첫번째 요소다.
열심히 완벽하게, 체계적으로, 현명하게 해야 한다.
열심에 완벽과 현명과 체계가 들어가면 기업이 된다.
그 일을 다른 사람에게 시키고, 자신은 다른 일을 효율적으로 하면 되기 때문이다.
스시 만드는 일을 열심히 했다면, 지금 시간 당 스시 50개를 만들고 있을 것이다.
(주: 김승호님은 미국에서 스시 체인 기업을 운영하고 있습니다.)
그러나 열심히 하지 않았기 때문에 지금 이 회사는 시간 당 스시 20만개를 만들 수 있다.
열심히 일해서 성공한 사람은 나이 들어 몸이 다치고 늙어서 고생하게 된다.
열심히 일하지 마세요.
"
https://www.facebook.com/100009346142985/posts/pfbid09CZa5KpXYtQAH31VweWiX3VHquc1B5fjZ2jqUgPSteVFHt5FjJ2EfZwEzHh1348Bl/?mibextid=jf9HGS
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Forwarded from 전종현의 인사이트
엔비디아의 가이던스 상향이 세상의 방향성을 보여주었고, 그 뒤로 밸류체인을 하나씩 들여다보면서 다시 공부해보고 있다.
그중에서도 FC-BGA의 성장이 눈에 띄어서 기가비스, 인텍플러스 등을 찾아보게 되네.
아래는 겸손한 투자님이 정리해놓은 인텍플러스. 길지만 시간내어 읽어볼 가치가 있다.
https://blog.naver.com/humbleinvest/223127883654
그중에서도 FC-BGA의 성장이 눈에 띄어서 기가비스, 인텍플러스 등을 찾아보게 되네.
아래는 겸손한 투자님이 정리해놓은 인텍플러스. 길지만 시간내어 읽어볼 가치가 있다.
https://blog.naver.com/humbleinvest/223127883654
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[인텍플러스] Advanced Packaging부터 2차전지까지(총정리)
인텍플러스를 얘기하면 이해하기 어렵다는 피드백을 많이 듣습니다. 그럴것이 시가총액 3,000억원 주제에 알아야할게 너무 많습니다. 이정도 시총이면 심플해야 하는데, 안타깝게도 복잡합니다.
👍1
Mark Manson crowdsourced relationship advice from over 1,500 happily married couples and synthesized their wisdom and experience into something straightforward and applicable to any relationship. He asked his readers who have been married for 10+ years and are still happy in their relationship to share their best relationship/marriage advice. He received a lot of advice, but perhaps the most interesting nugget from Gottman’s research is the fact that most successful couples don’t actually resolve all of their problems. In fact, his findings were completely different from what most people actually expect: people in lasting and happy relationships have problems that never completely go away, while couples that feel as though they need to agree and compromise on everything end up feeling miserable and falling apart. Successful couples accept and understand that some problems are perpetual and that they will be working on them for the rest of their lives. They don’t try to solve them; they just try to manage them.
Mark Manson
Every Successful Relationship Is Successful for the Same Exact Reasons
Crowdsourced relationship advice from over 1,500 people who have been living "happily ever after." Learn how they make it work.
마크 맨슨은 1,500명 이상의 행복한 결혼 생활을 하고 있는 커플들로부터 관계에 대한 조언을 크라우드소싱하여 그들의 지혜와 경험을 모든 관계에 적용할 수 있는 간단명료한 내용으로 정리했습니다. 그는 결혼한 지 10년이 넘었지만 여전히 행복한 관계를 유지하고 있는 독자들에게 최고의 연애/결혼 조언을 공유해 달라고 요청했습니다. 그는 많은 조언을 받았지만, 고트먼의 연구에서 가장 흥미로운 점은 대부분의 성공적인 커플이 실제로 모든 문제를 해결하지 못한다는 사실입니다. 사실, 그의 연구 결과는 대부분의 사람들이 실제로 기대하는 것과는 완전히 달랐습니다. 지속적이고 행복한 관계에 있는 사람들은 결코 완전히 사라지지 않는 문제를 가지고 있는 반면, 모든 것에 동의하고 타협해야 한다고 느끼는 커플은 결국 비참함을 느끼고 무너져 내립니다. 성공적인 커플은 일부 문제가 영구적이며 평생 해결해야 할 문제라는 사실을 받아들이고 이해합니다. 그들은 문제를 해결하려고 노력하지 않고 관리하려고 노력합니다.
Continuous Learning_Startup & Investment
https://www.the-coming-wave.com/ Written by Mustafa cofounder of Deepmind and cofounder of inflection (maker of Pi)
despite all the hype and excitement, people still aren’t grokking the full impact of the coming wave of ai. Within the next ten years, most ‘cognitive manual labor’ is going to be carried out by ai systems.
call centers, invoicing, payroll, paralegals, scheduling, bookkeeping, back office admin, and so on… these are the first. planning and more complex sequences of actions will comes shortly after
call centers, invoicing, payroll, paralegals, scheduling, bookkeeping, back office admin, and so on… these are the first. planning and more complex sequences of actions will comes shortly after
https://twitter.com/saranormous/status/1669490272940736513
3/ Mostly, real products need to be:
*consistent
*tested
*versioned
*observable
*up to date
*fast enough
*cheap enough
*deterministic in their outputs (if composed, consumed)
*able to be reasoned about by the developer (and the end user!)
4/ This is incredibly hard, and doesn’t come out of the box with stochastic LLMs and ambiguous natural language user input. The initial successes we’ve seen in genAI apps happen to be cases and pioneering products that flex or fix some of the requirements.
3/ Mostly, real products need to be:
*consistent
*tested
*versioned
*observable
*up to date
*fast enough
*cheap enough
*deterministic in their outputs (if composed, consumed)
*able to be reasoned about by the developer (and the end user!)
4/ This is incredibly hard, and doesn’t come out of the box with stochastic LLMs and ambiguous natural language user input. The initial successes we’ve seen in genAI apps happen to be cases and pioneering products that flex or fix some of the requirements.
Twitter
*note: we @w_conviction invest in companies at the idea/demo stage, we just like to think we’re going in eyes wide open, with special founders who have some unique ability to climb the hill from here to real user value 🙃
(people like @gabepereyra @alexgraveley…
(people like @gabepereyra @alexgraveley…
AI명가 업스테이지의 글입니다. 언어 모델에 대한 전체 히스토리를 이해하기에 좋은 글이네요.
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발 측면에서 3가지 팀의 등장을 기대하고 있습니다. 물론 뛰어난 UX와 명확한 문제 설정이 가장 중요하다고 생각합니다.
1) 확장성 측면에서 가장 필요하고 성공할 것이라 예상하는 팀은 DevOps, 즉 전체적 파이프라인 구축이 모듈러하고 애자일하게 이뤄지는 팀이라고 생각합니다. 결국 모델은 정착하지 않고 업데이트가 꾸준히 이뤄지며 반복적인 배포가 이뤄질 것입니다. 이 과정에서 비용 효율성과 경쟁력 모든 것이 결정되지 않을까 생각이 듭니다.
2) 두번째는 데이터의 수집을 고도화할 수 있는 팀입니다. 실제 데이터 레이블링은 노동 집약적입니다. 물론 self-supervised learning 등의 발전으로 레이블링이 점점 쉬워지고 있지만 아직 여전히 다수 분야에는 데이터는 노동집약적인 수집이 이뤄지고 있습니다. 이 과정에서 툴의 UX나 인센티브 모델이 상당히 중요해질 것 같은데 아직 이 시장의 1등은 없어보이네요.
3) 결국은 인프라입니다. GPU/FPGA를 효율적으로 사용하게 해줄 수 있는 팀이 필요합니다. training도, inference도 말이죠. 이 레벨에서는 하드웨어/소프트웨어에서 최적화할 수 있는 방법이 다양합니다. 데이터 센터 구축, AI용 반도체부터 CUDA 최적화까지 여러모로 기대가 되네요. 근데 이런 작업은 다수의 전문가와 많은 비용이 필요한 문제라 기존 대기업이 잘할 가능성이 높은 편이라 생각합니다. 가끔 슈퍼 천재가 나타나 이런 문제를 개선하기도 하는데, 더 많이 등장하기를 기대합니다 :)
저는 Public AI가 더욱 큰 시장에 나오기 위해서는 발생 가능한 Worst Case에 대한 규제와 인식이 중요하다고 생각합니다. 의료, 재무, 법률 등 고비용 문제는 “책임값”이 포함된다고 생각합니다. 모든 위험을 소비자에게 넘기는 것도 하나의 방법이겠지만 대다수 AI는 특정 주체에 의해 개발이 이뤄질 것이라면 책임 소제 등에 대한 규제 문제는 더욱 중요할 것입니다. 연장선 상에사 요새는 잘 안보이지만 XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI) 팀들의 부활도 기대하고 있습니다.
https://www.linkedin.com/posts/subin-an-841975110_data-centric-ai-%EA%B4%80%EC%A0%90%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%9E%AC%ED%95%B4%EC%84%9D%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B8%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EB%B0%98-history-activity-7075383077157441537-p5fG?utm_source=share&utm_medium=member_ios
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발 측면에서 3가지 팀의 등장을 기대하고 있습니다. 물론 뛰어난 UX와 명확한 문제 설정이 가장 중요하다고 생각합니다.
1) 확장성 측면에서 가장 필요하고 성공할 것이라 예상하는 팀은 DevOps, 즉 전체적 파이프라인 구축이 모듈러하고 애자일하게 이뤄지는 팀이라고 생각합니다. 결국 모델은 정착하지 않고 업데이트가 꾸준히 이뤄지며 반복적인 배포가 이뤄질 것입니다. 이 과정에서 비용 효율성과 경쟁력 모든 것이 결정되지 않을까 생각이 듭니다.
2) 두번째는 데이터의 수집을 고도화할 수 있는 팀입니다. 실제 데이터 레이블링은 노동 집약적입니다. 물론 self-supervised learning 등의 발전으로 레이블링이 점점 쉬워지고 있지만 아직 여전히 다수 분야에는 데이터는 노동집약적인 수집이 이뤄지고 있습니다. 이 과정에서 툴의 UX나 인센티브 모델이 상당히 중요해질 것 같은데 아직 이 시장의 1등은 없어보이네요.
3) 결국은 인프라입니다. GPU/FPGA를 효율적으로 사용하게 해줄 수 있는 팀이 필요합니다. training도, inference도 말이죠. 이 레벨에서는 하드웨어/소프트웨어에서 최적화할 수 있는 방법이 다양합니다. 데이터 센터 구축, AI용 반도체부터 CUDA 최적화까지 여러모로 기대가 되네요. 근데 이런 작업은 다수의 전문가와 많은 비용이 필요한 문제라 기존 대기업이 잘할 가능성이 높은 편이라 생각합니다. 가끔 슈퍼 천재가 나타나 이런 문제를 개선하기도 하는데, 더 많이 등장하기를 기대합니다 :)
저는 Public AI가 더욱 큰 시장에 나오기 위해서는 발생 가능한 Worst Case에 대한 규제와 인식이 중요하다고 생각합니다. 의료, 재무, 법률 등 고비용 문제는 “책임값”이 포함된다고 생각합니다. 모든 위험을 소비자에게 넘기는 것도 하나의 방법이겠지만 대다수 AI는 특정 주체에 의해 개발이 이뤄질 것이라면 책임 소제 등에 대한 규제 문제는 더욱 중요할 것입니다. 연장선 상에사 요새는 잘 안보이지만 XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI) 팀들의 부활도 기대하고 있습니다.
https://www.linkedin.com/posts/subin-an-841975110_data-centric-ai-%EA%B4%80%EC%A0%90%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EC%9E%AC%ED%95%B4%EC%84%9D%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B8%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EB%B0%98-history-activity-7075383077157441537-p5fG?utm_source=share&utm_medium=member_ios
Linkedin
Subin An on LinkedIn: Data-Centric AI 관점으로 재해석하는 자연언어처리 기반 History of AI — Upstage
AI명가 업스테이지의 글입니다. 언어 모델에 대한 전체 히스토리를 이해하기에 좋은 글이네요.
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발…
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발…
최근 작성한 블로그 글(Head of Sales의 온보딩 체크리스트)에서 포어캐스트 방법론을 언급했는데, 관련하여 조금 더 자세히 설명해 달라는 문의가 있었습니다.
이전 회사에서는 주로 Enterprise Account Executive 등 IC (Individual Contributor) 역할을 맡다가 새로운 회사에서 처음으로 Head of Sales 역할을 맡게 되었을 때, 첫 포어캐스트 분석이 막연할 수 있습니다. Head of Sales 없이 본인이 이사회의 요청으로 첫 포어캐스트 분석을 하는 창업자 및 CEO께도 도움이 될 것 같습니다.
혹은 B2B/SaaS 투자를 최근에 집행하여 효과적으로 이사회를 진행하고 싶은 VC분들께도 도움이 되리라 생각합니다.
저는 지금도 일주일에 두 번 씩 포어캐스트 미팅을 진행하고 있습니다. 한번은 영업팀 모두와 함께, 다른 한번은 영업팀의 리더십 그룹과 함께. 이렇게 중요도가 높은 포어캐스트 미팅이기에 제가 사용하고 있는 몇 가지 방법론을 소개하려 합니다. 참고로 저는 여기서 소개하는 방법론에서 한 두 가지를 선택하는 것이 닌, 이 방법론을 혼합하여 분기 별 예측치의 범위를 뽑아내고 있습니다. 관련하여서는 이 글의 후반부에 추가로 설명하겠습니다.
https://kimchihill.com/2023/06/18/kr-a-comprehensive-approach-to-sales-forecasting-for-b2b-saas-startups/
이전 회사에서는 주로 Enterprise Account Executive 등 IC (Individual Contributor) 역할을 맡다가 새로운 회사에서 처음으로 Head of Sales 역할을 맡게 되었을 때, 첫 포어캐스트 분석이 막연할 수 있습니다. Head of Sales 없이 본인이 이사회의 요청으로 첫 포어캐스트 분석을 하는 창업자 및 CEO께도 도움이 될 것 같습니다.
혹은 B2B/SaaS 투자를 최근에 집행하여 효과적으로 이사회를 진행하고 싶은 VC분들께도 도움이 되리라 생각합니다.
저는 지금도 일주일에 두 번 씩 포어캐스트 미팅을 진행하고 있습니다. 한번은 영업팀 모두와 함께, 다른 한번은 영업팀의 리더십 그룹과 함께. 이렇게 중요도가 높은 포어캐스트 미팅이기에 제가 사용하고 있는 몇 가지 방법론을 소개하려 합니다. 참고로 저는 여기서 소개하는 방법론에서 한 두 가지를 선택하는 것이 닌, 이 방법론을 혼합하여 분기 별 예측치의 범위를 뽑아내고 있습니다. 관련하여서는 이 글의 후반부에 추가로 설명하겠습니다.
https://kimchihill.com/2023/06/18/kr-a-comprehensive-approach-to-sales-forecasting-for-b2b-saas-startups/
Kimchi hill
SaaS 스타트업의 영업 리더십을 위한 포어캐스트 (Forecast) 방법론 - Kimchi hill
최근 작성한 블로그 글, SaaS 스타트업, Head of Sales의 성공적 온보딩을 위한 20가지 체크리스트, 에서 포어캐스트 방법론을 언급했는데, 관련하여 조금 더 자세히 설명해 달라는 문의가 있었습니다. 이전 회사에서는 주로 Enterprise Account Executive 등 IC (Individual Contributor) 역할을 맡다가 새로운 회사에서 처음으로 Head of Sales 역할을 맡게 되었을 때, 첫 포어캐스트 분석이 막연할…
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Lovely) framework for evaluating the potential revenue impact from generative Al on Business and Info Services companies
https://twitter.com/kouroshshafi/status/1669233236579618816?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow
https://twitter.com/kouroshshafi/status/1669233236579618816?s=46&t=h5Byg6Wosg8MJb4pbPSDow
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(Lovely) framework for evaluating the potential revenue impact from generative Al on Business and Info Services companies
1/2
$SPGI $FICO $MSCI $CSGP $IT $HRB
1/2
$SPGI $FICO $MSCI $CSGP $IT $HRB
https://blog.gopenai.com/how-to-speed-up-llms-and-use-100k-context-window-all-tricks-in-one-place-ffd40577b4c
The Secret Sauce behind 100K context window in LLMs: all tricks in one place
The Secret Sauce behind 100K context window in LLMs: all tricks in one place
Medium
The Secret Sauce behind 100K context window in LLMs: all tricks in one place
tldr; techniques to speed up training and inference of LLMs to use large context window up to 100K input tokens during training and…
We just published my interview with Scott Belsky. It was one of my favorite conversations of the year.
A few highlights:
The virtues of slow shipping. The prevailing dogma is that startups should ship and iterate as quickly as possible. Scott believes that’s often counterproductive. You need to “surprise and delight” your customers to create a product that grows organically. You can’t do that by simply meeting a user’s expectations; you must surpass them. Doing so takes time and polishing.
Innovating within a big company. When Adobe acquired his startup Behance for $150 million in 2012, Belsky struggled to see his long-term future at a big corporation. Eleven years later and the former entrepreneur is Adobe’s Chief Product Officer. Working at the $227 billion software behemoth, Scott discovered he was a mission-driven entrepreneur rather than a serial one. Rather than restricting his entrepreneurial urges, Adobe has given Scott a platform to tackle them from a new vantage.
Investing in a great mentor. Scott Belsky counts entrepreneur and author Seth Godin as a friend and mentor. Once a year, Scott visits Godin in upstate New York to discuss his plans, relying on his host to pick them apart. This productive inquisition helps Scott allocate his time and effort more thoughtfully. Investing in this relationship has proven fruitful, both personally and professionally.
The coming age of hyper-personalization. We live in a “generalized” world, per Scott. When we visit an online store or look at a menu, we see the full range of options. The Adobe executive expects future generations to have more personalized product experiences that filter out unsuitable or unwanted options. They will also have far less choice, as a result.
The overstated AI threat. Reports of AI’s dangers are exaggerated, according to Scott. Though he expects new models will increase the sophistication of scams and other frauds, he doesn’t foresee humans being made subservient to an almighty algorithm. Instead, we should worry about the fragility of modern society, under threat from war, dictatorships, and corruption.
https://thegeneralist.substack.com/p/scott-belsky
A few highlights:
The virtues of slow shipping. The prevailing dogma is that startups should ship and iterate as quickly as possible. Scott believes that’s often counterproductive. You need to “surprise and delight” your customers to create a product that grows organically. You can’t do that by simply meeting a user’s expectations; you must surpass them. Doing so takes time and polishing.
Innovating within a big company. When Adobe acquired his startup Behance for $150 million in 2012, Belsky struggled to see his long-term future at a big corporation. Eleven years later and the former entrepreneur is Adobe’s Chief Product Officer. Working at the $227 billion software behemoth, Scott discovered he was a mission-driven entrepreneur rather than a serial one. Rather than restricting his entrepreneurial urges, Adobe has given Scott a platform to tackle them from a new vantage.
Investing in a great mentor. Scott Belsky counts entrepreneur and author Seth Godin as a friend and mentor. Once a year, Scott visits Godin in upstate New York to discuss his plans, relying on his host to pick them apart. This productive inquisition helps Scott allocate his time and effort more thoughtfully. Investing in this relationship has proven fruitful, both personally and professionally.
The coming age of hyper-personalization. We live in a “generalized” world, per Scott. When we visit an online store or look at a menu, we see the full range of options. The Adobe executive expects future generations to have more personalized product experiences that filter out unsuitable or unwanted options. They will also have far less choice, as a result.
The overstated AI threat. Reports of AI’s dangers are exaggerated, according to Scott. Though he expects new models will increase the sophistication of scams and other frauds, he doesn’t foresee humans being made subservient to an almighty algorithm. Instead, we should worry about the fragility of modern society, under threat from war, dictatorships, and corruption.
https://thegeneralist.substack.com/p/scott-belsky
The Generalist
Modern Meditations: Scott Belsky
The Adobe CPO on innovating from within, shipping slow, and AI.
Scott Belsky's book "The Messy Middle" offers a wealth of stories and insights for founders, despite its rambling and sometimes repetitive style. Here are some key takeaways from the book for founders:
- Business success is forged in the difficult middle of any venture.
- Give yourself a much-needed sense of a short-term reward by manufacturing milestones.
- It’s crucial to stay self-aware during times of both triumph and hardship.
- The messy middle is not only about getting through the inevitable lows and setbacks that hit you mid-project. Muddling through the messy middle also means using the high points of your journey to accelerate your progress toward the finish line.
- To leverage these highs, you must recognize and build on the aspects of your venture which are working well.
- The last mile is a different sport. It may involve acquisition by a large corporation, which calls for understanding dealmaking via advisors and coaches.
- A great founder isn’t necessarily a great finisher.
- It's important to be transparent about the middle stage of your startup, including when you have to let someone off, lay someone off, or kill a product that's not growing fast enough.
- Maximizing creative output and using constraints to boost productivity can be helpful in sparking creativity.
- Focus on the most important tasks to avoid getting bogged down in minutiae.
- Building a strong team, staying focused on the long-term vision, and being willing to take risks are essential for success.
- Business success is forged in the difficult middle of any venture.
- Give yourself a much-needed sense of a short-term reward by manufacturing milestones.
- It’s crucial to stay self-aware during times of both triumph and hardship.
- The messy middle is not only about getting through the inevitable lows and setbacks that hit you mid-project. Muddling through the messy middle also means using the high points of your journey to accelerate your progress toward the finish line.
- To leverage these highs, you must recognize and build on the aspects of your venture which are working well.
- The last mile is a different sport. It may involve acquisition by a large corporation, which calls for understanding dealmaking via advisors and coaches.
- A great founder isn’t necessarily a great finisher.
- It's important to be transparent about the middle stage of your startup, including when you have to let someone off, lay someone off, or kill a product that's not growing fast enough.
- Maximizing creative output and using constraints to boost productivity can be helpful in sparking creativity.
- Focus on the most important tasks to avoid getting bogged down in minutiae.
- Building a strong team, staying focused on the long-term vision, and being willing to take risks are essential for success.
"The future cannot be predicted, but futures can be invented" -- Dennis Gabor 1963.
"The best way to predict the future is to invent it" -- Alan Kay 1971
If you can't predict whether a technology is going to be beneficial or not, build it so it is.
https://lnkd.in/eHA23npu
Yann LeCun
"The best way to predict the future is to invent it" -- Alan Kay 1971
If you can't predict whether a technology is going to be beneficial or not, build it so it is.
https://lnkd.in/eHA23npu
Yann LeCun
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Continuous Learning_Startup & Investment
https://youtu.be/5cQXjboJwg0
The speaker believes that there's investment potential at both ends of the technology stack - at the silicon level (to prevent any single company from monopolizing the market) and at the top where unique data sets can drive learning. Middle-level opportunities may be more volatile, potentially worth billions one day and nothing the next.
Chamath Palihapitiya gave an interesting example involving the travel industry, specifically the relationship between travel aggregators (like Expedia) and data providers (like Sabre Corporation, denoted as SABR in the stock market). This example provides valuable lessons about building a moat as a startup founder.
Sabre Corporation is a travel technology company known for its Global Distribution System (GDS), which is used by travel agencies and companies to search for and book airline flights, hotels, and other travel-related services. Sabre's GDS holds extensive data from airlines, hotels, and other travel providers, which it normalizes and makes accessible to travel aggregators like Expedia.
Despite their smaller market capitalization, Sabre and similar data providers play an essential role in the travel industry. Without them, the larger travel aggregators wouldn't have access to the comprehensive and real-time data needed to operate effectively.
Chamath suggests that in the age of AI and machine learning, where a conversational interface could allow users to book travel arrangements within a chat or social media platform, the role of travel aggregators like Expedia could diminish. In this scenario, the real value lies in the data that companies like Sabre provide, as they are the linchpin that enables these AI-driven experiences.
Here are a few lessons for startup founders:
Data is King: Data, especially when unique and comprehensive, can be a significant moat. As Chamath noted, Sabre's value lies in its vast repository of data, which it can leverage even if the methods of delivering services to consumers change significantly.
Platform Neutrality: Sabre services a wide array of customers in the travel industry. By maintaining neutrality and providing essential services to all players, Sabre has ensured its continued relevance and demand.
Understand Where Value is Created: Knowing where value is created and preserved in your industry is crucial. Travel aggregators might have a higher market cap, but companies like Sabre have a moat because they control the data, an indispensable asset in the digital age.
Predict Industry Evolution: The travel industry, like many others, is being transformed by AI and machine learning. Understanding how these technologies can reshape your industry will allow you to position your startup correctly.
Pivot or Diversify if Necessary: If you find your company in a position similar to that of the travel aggregators, consider how you might pivot or diversify your offerings to retain value as the industry evolves. For instance, could you form partnerships or develop your own unique data sources?
Remember that even as you build your startup's moat, you should remain aware of the evolving technology landscape to ensure your moat remains relevant.
Chamath Palihapitiya gave an interesting example involving the travel industry, specifically the relationship between travel aggregators (like Expedia) and data providers (like Sabre Corporation, denoted as SABR in the stock market). This example provides valuable lessons about building a moat as a startup founder.
Sabre Corporation is a travel technology company known for its Global Distribution System (GDS), which is used by travel agencies and companies to search for and book airline flights, hotels, and other travel-related services. Sabre's GDS holds extensive data from airlines, hotels, and other travel providers, which it normalizes and makes accessible to travel aggregators like Expedia.
Despite their smaller market capitalization, Sabre and similar data providers play an essential role in the travel industry. Without them, the larger travel aggregators wouldn't have access to the comprehensive and real-time data needed to operate effectively.
Chamath suggests that in the age of AI and machine learning, where a conversational interface could allow users to book travel arrangements within a chat or social media platform, the role of travel aggregators like Expedia could diminish. In this scenario, the real value lies in the data that companies like Sabre provide, as they are the linchpin that enables these AI-driven experiences.
Here are a few lessons for startup founders:
Data is King: Data, especially when unique and comprehensive, can be a significant moat. As Chamath noted, Sabre's value lies in its vast repository of data, which it can leverage even if the methods of delivering services to consumers change significantly.
Platform Neutrality: Sabre services a wide array of customers in the travel industry. By maintaining neutrality and providing essential services to all players, Sabre has ensured its continued relevance and demand.
Understand Where Value is Created: Knowing where value is created and preserved in your industry is crucial. Travel aggregators might have a higher market cap, but companies like Sabre have a moat because they control the data, an indispensable asset in the digital age.
Predict Industry Evolution: The travel industry, like many others, is being transformed by AI and machine learning. Understanding how these technologies can reshape your industry will allow you to position your startup correctly.
Pivot or Diversify if Necessary: If you find your company in a position similar to that of the travel aggregators, consider how you might pivot or diversify your offerings to retain value as the industry evolves. For instance, could you form partnerships or develop your own unique data sources?
Remember that even as you build your startup's moat, you should remain aware of the evolving technology landscape to ensure your moat remains relevant.
https://youtu.be/5cQXjboJwg0
발표자는 기술 스택의 양쪽 끝, 즉 실리콘 수준(특정 기업이 시장을 독점하는 것을 방지하기 위한)과 고유한 데이터 세트가 학습을 주도할 수 있는 최상위 수준 모두에 투자 잠재력이 있다고 믿습니다. 중간 수준의 기회는 변동성이 더 커서 하루는 수십억 달러의 가치가 있다가 다음 날에는 아무것도 아닐 수도 있습니다.
차마스 팔리하피티야는 여행 산업, 특히 여행 애그리게이터(예: 익스피디아)와 데이터 제공업체(예: 세이버 코퍼레이션, 주식 시장에서는 SABR로 표시됨)의 관계에 관한 흥미로운 예를 들었습니다. 이 사례는 스타트업 창업자로서 해자 구축에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.
세이버 코퍼레이션은 여행사 및 기업이 항공권, 호텔 및 기타 여행 관련 서비스를 검색하고 예약하는 데 사용하는 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 유명한 여행 기술 회사입니다. Sabre의 GDS는 항공사, 호텔 및 기타 여행 제공업체의 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 정규화하여 Expedia와 같은 여행 애그리게이터에서 액세스할 수 있도록 합니다.
시가총액은 작지만 Sabre와 유사한 데이터 제공업체는 여행 업계에서 필수적인 역할을 담당하고 있습니다. 이들이 없다면 대형 여행 애그리게이터들은 효과적인 운영에 필요한 종합적인 실시간 데이터에 액세스할 수 없습니다.
차마스는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 채팅이나 소셜 미디어 플랫폼 내에서 여행 일정을 예약할 수 있는 AI 및 머신러닝 시대가 오면 익스피디아와 같은 여행 애그리게이터들의 역할이 줄어들 수 있다고 말합니다. 이 시나리오에서 진정한 가치는 세이버와 같은 기업이 제공하는 데이터에 있으며, 이러한 데이터는 이러한 AI 기반 경험을 가능하게 하는 핵심 요소이기 때문입니다.
다음은 스타트업 창업자를 위한 몇 가지 교훈입니다:
데이터는 왕이다: 데이터, 특히 고유하고 포괄적인 데이터는 중요한 해자가 될 수 있습니다. 차마스가 언급했듯이 세이버의 가치는 방대한 데이터 저장소에 있으며, 소비자에게 서비스를 제공하는 방식이 크게 변화하더라도 이를 활용할 수 있습니다.
플랫폼 중립성: 세이버는 여행업계의 다양한 고객에게 서비스를 제공합니다. 중립성을 유지하고 모든 플레이어에게 필수적인 서비스를 제공함으로써 세이버는 지속적인 관련성과 수요를 확보할 수 있었습니다.
가치가 창출되는 곳을 이해합니다: 업계에서 가치가 창출되고 보존되는 위치를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 여행 애그리게이터들의 시가총액은 더 높을 수 있지만, 세이버와 같은 기업은 디지털 시대에 없어서는 안 될 자산인 데이터를 통제하기 때문에 해자를 가지고 있습니다.
업계의 진화를 예측합니다: 다른 많은 산업과 마찬가지로 여행 산업도 AI와 머신러닝으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술이 업계를 어떻게 재편할 수 있는지 이해하면 스타트업의 포지셔닝을 올바르게 설정할 수 있습니다.
필요한 경우 피벗 또는 다각화: 귀사가 여행 애그리게이터와 비슷한 위치에 있다면, 업계가 진화함에 따라 가치를 유지하기 위해 제품을 피벗하거나 다각화할 수 있는 방법을 고려하세요. 예를 들어, 파트너십을 맺거나 자체 상품을 개발할 수 있을까요?
발표자는 기술 스택의 양쪽 끝, 즉 실리콘 수준(특정 기업이 시장을 독점하는 것을 방지하기 위한)과 고유한 데이터 세트가 학습을 주도할 수 있는 최상위 수준 모두에 투자 잠재력이 있다고 믿습니다. 중간 수준의 기회는 변동성이 더 커서 하루는 수십억 달러의 가치가 있다가 다음 날에는 아무것도 아닐 수도 있습니다.
차마스 팔리하피티야는 여행 산업, 특히 여행 애그리게이터(예: 익스피디아)와 데이터 제공업체(예: 세이버 코퍼레이션, 주식 시장에서는 SABR로 표시됨)의 관계에 관한 흥미로운 예를 들었습니다. 이 사례는 스타트업 창업자로서 해자 구축에 대한 귀중한 교훈을 제공합니다.
세이버 코퍼레이션은 여행사 및 기업이 항공권, 호텔 및 기타 여행 관련 서비스를 검색하고 예약하는 데 사용하는 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 유명한 여행 기술 회사입니다. Sabre의 GDS는 항공사, 호텔 및 기타 여행 제공업체의 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 정규화하여 Expedia와 같은 여행 애그리게이터에서 액세스할 수 있도록 합니다.
시가총액은 작지만 Sabre와 유사한 데이터 제공업체는 여행 업계에서 필수적인 역할을 담당하고 있습니다. 이들이 없다면 대형 여행 애그리게이터들은 효과적인 운영에 필요한 종합적인 실시간 데이터에 액세스할 수 없습니다.
차마스는 대화형 인터페이스를 통해 사용자가 채팅이나 소셜 미디어 플랫폼 내에서 여행 일정을 예약할 수 있는 AI 및 머신러닝 시대가 오면 익스피디아와 같은 여행 애그리게이터들의 역할이 줄어들 수 있다고 말합니다. 이 시나리오에서 진정한 가치는 세이버와 같은 기업이 제공하는 데이터에 있으며, 이러한 데이터는 이러한 AI 기반 경험을 가능하게 하는 핵심 요소이기 때문입니다.
다음은 스타트업 창업자를 위한 몇 가지 교훈입니다:
데이터는 왕이다: 데이터, 특히 고유하고 포괄적인 데이터는 중요한 해자가 될 수 있습니다. 차마스가 언급했듯이 세이버의 가치는 방대한 데이터 저장소에 있으며, 소비자에게 서비스를 제공하는 방식이 크게 변화하더라도 이를 활용할 수 있습니다.
플랫폼 중립성: 세이버는 여행업계의 다양한 고객에게 서비스를 제공합니다. 중립성을 유지하고 모든 플레이어에게 필수적인 서비스를 제공함으로써 세이버는 지속적인 관련성과 수요를 확보할 수 있었습니다.
가치가 창출되는 곳을 이해합니다: 업계에서 가치가 창출되고 보존되는 위치를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 여행 애그리게이터들의 시가총액은 더 높을 수 있지만, 세이버와 같은 기업은 디지털 시대에 없어서는 안 될 자산인 데이터를 통제하기 때문에 해자를 가지고 있습니다.
업계의 진화를 예측합니다: 다른 많은 산업과 마찬가지로 여행 산업도 AI와 머신러닝으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술이 업계를 어떻게 재편할 수 있는지 이해하면 스타트업의 포지셔닝을 올바르게 설정할 수 있습니다.
필요한 경우 피벗 또는 다각화: 귀사가 여행 애그리게이터와 비슷한 위치에 있다면, 업계가 진화함에 따라 가치를 유지하기 위해 제품을 피벗하거나 다각화할 수 있는 방법을 고려하세요. 예를 들어, 파트너십을 맺거나 자체 상품을 개발할 수 있을까요?
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E133: Market melt-up, IPO update, AI startups overheat, Reddit revolts & more with Brad Gerstner
Please take our audience survey!: https://allinpodcast.co/survey
(0:00) Bestie intros: Chamath flies public + Poker recap
(8:12) FED pauses hikes momentarily, IPO window status, state of the market
(25:10) Film, cold plunge, and sauna talk
(33:25) AI's impact…
(0:00) Bestie intros: Chamath flies public + Poker recap
(8:12) FED pauses hikes momentarily, IPO window status, state of the market
(25:10) Film, cold plunge, and sauna talk
(33:25) AI's impact…
얼마전에 파트타임 CTO로 일하고 있는 스타트업 회사에서 주니어 개발자들과 대화 중.
CTO: 우리가 개발하고 있는 서비스의 소스 코드는 기술 자산인가요? 아니면 사업 자산인가요?
개발자: 기술 자산이 아닐까요? 개발의 결과물이니까요.
CTO: 만약 사업 부서가 개발한 서비스가 사업적으로 실패한다면 소스 코드는 어떻게 될까요? 재활용 가능할까요?
개발자: 음... 거의 재활용되지 않을 것 같습니다.
CTO: 그러면 시간이 지나면 아무도 관심을 가지지 않아서 소스 코드가 사라지겠네요?
개발자: 아마 그렇게 될 것 같습니다.
CTO: 기술 자산인데 사업 부서가 사업을 중단하면 사라진다? 뭔가 이상하지 않나요?
개발자: 음...
CTO: 사업 부서가 어플리케이션 소스 코드의 운명을 결정한다면 그건 100% 기술 자산으로 보기 힘듭니다. 오히려 사업 자산의 성격이 강하다고 생각합니다.
개발자: 그렇다면 기술 자산은 무엇인가요?
CTO: 기술 부채라는 용어를 들어봤나요?
개발자: 네.
CTO: 기술 자산과 기술 부채는 종이 한 장 차이입니다.
개발자: 반대 의미 아닌가요?
CTO: 어떤 소스 코드가 기술 자산이 되거나 기술 부채가 되는 기준은 무엇일까요?
개발자: 깔끔하게 작성되어 있다면 자산이 되고, 스파게티 코드처럼 재사용하기 힘들게 복잡한 소스는 부채가 되는 것이 아닐까요?
CTO: 그 말도 맞아요. 하지만 저는 기술 자산과 기술 부채를 나누는 기준은 시장 내의 경쟁 관계에 있다고 생각합니다.
개발자: 무슨 뜻인가요?
CTO: 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 제품을 개발하거나 품질이 우수해지는데 기여한다면 해당 소스 코드는 기술 자산이 됩니다. 반대로 경쟁자보다 비용이 더 많이 들거나 제품 생산 속도가 느리며 안정성도 떨어진다면 기술 부채가 됩니다.
개발자: 아...
CTO: 그래서 동일한 소스 코드라도 처음에는 기술 자산이었지만 시장 환경의 변화나 기술의 발전으로 인해 기술 부채가 될 수도 있습니다. 특히 제품이 복잡해지면 처음에는 생각하지 못했던 단순한 구조로 개발된 소스 코드가 나중에 복잡한 구조에 적응하지 못할 때도 기술 부채로 간주됩니다. 하지만 그 본질은 경쟁 관계의 비교 우위에서 기술 자산과 부채가 결정된다고 봅니다.
개발자: 어렵네요.
CTO: 다시 기술 자산은 어떤 것인지 질문으로 돌아가봅시다. 기술 자산은 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 높은 품질의 제품을 생산할 수 있게 도와주는 것들로 정의했습니다. 우리는 이미 이런 노력을 하고 있어요. 예를 들어 다양한 개발 문서 작업, 개발 프로세스 정립, 코드 리뷰, 공통 모듈의 라이브러리화 작업, 프로젝트 완료 후 코드 최적화 작업 등을 통해 기술 자산을 확보하고 있습니다.
개발자: CTO님이 항상 강조하시는 내용이네요. 우리가 별로 좋아하지 않는 작업들이지만요. ㅎㅎ
CTO: ㅎㅎ 맞아요. 그렇지만 중요한 작업들이에요.
개발자: 몇 개월 전부터 CTO님이 지시하신 우리 회사의 리액트 UI 컴포넌트들의 표준화 모듈 작업도 이와 관련된 일이 맞나요?
CTO: 네, 그게 바로 그 일입니다. 그 작업은 디자이너, 퍼블리셔, 프론트 엔드 개발자가 모두 효율적으로 사용할 수 있는 UI 모듈을 표준화하여 비용과 시간을 절약할 수 있게 도와줍니다. NPM을 통한 표준 모듈화 작업은 우리의 기술 자산을 확보하는 중요한 예시입니다.
개발자: 아, 그렇군요. 그래서 CTO님이 당장 사용되지 않을 요소까지 까다롭게 요구하셨던 거였군요. 언제 사용될지 모르는 것을 왜 그렇게 강조하시는지 궁금했어요.
CTO: 어플리케이션에서 사용되는 요소들은 필요할 때만 개발하고 사용하면 되지만 표준 모듈이나 라이브러리 개발은 다른 방식으로 접근해야 합니다.
개발자: 의도를 좀 더 분명하게 이해했습니다.
CTO: 결론적으로 우리 개발 조직은 기술 부채를 줄이고 기술 자산을 늘리는 것을 임무로 합니다. 기술적으로 선도하는 회사를 만드는 것은 큰 기술 개발 전략을 수립하여 달성하는 방법도 있고 각자 맡은 업무 내에서 소소하지만 의미 있는 노력들을 통해 기술 자산을 확보하는 것도 또한 가능합니다.
개발자: 우리 연구개발 조직이 하는 일을 정확히 이해했습니다.
https://www.facebook.com/1054470436/posts/pfbid02D1VbTLPY3qHkaUgeA3MVrAQUMf2zxPLFjGQbEMAAFvfPByTuBoH1oHH2eWN6e5HJl/?mibextid=jf9HGS
CTO: 우리가 개발하고 있는 서비스의 소스 코드는 기술 자산인가요? 아니면 사업 자산인가요?
개발자: 기술 자산이 아닐까요? 개발의 결과물이니까요.
CTO: 만약 사업 부서가 개발한 서비스가 사업적으로 실패한다면 소스 코드는 어떻게 될까요? 재활용 가능할까요?
개발자: 음... 거의 재활용되지 않을 것 같습니다.
CTO: 그러면 시간이 지나면 아무도 관심을 가지지 않아서 소스 코드가 사라지겠네요?
개발자: 아마 그렇게 될 것 같습니다.
CTO: 기술 자산인데 사업 부서가 사업을 중단하면 사라진다? 뭔가 이상하지 않나요?
개발자: 음...
CTO: 사업 부서가 어플리케이션 소스 코드의 운명을 결정한다면 그건 100% 기술 자산으로 보기 힘듭니다. 오히려 사업 자산의 성격이 강하다고 생각합니다.
개발자: 그렇다면 기술 자산은 무엇인가요?
CTO: 기술 부채라는 용어를 들어봤나요?
개발자: 네.
CTO: 기술 자산과 기술 부채는 종이 한 장 차이입니다.
개발자: 반대 의미 아닌가요?
CTO: 어떤 소스 코드가 기술 자산이 되거나 기술 부채가 되는 기준은 무엇일까요?
개발자: 깔끔하게 작성되어 있다면 자산이 되고, 스파게티 코드처럼 재사용하기 힘들게 복잡한 소스는 부채가 되는 것이 아닐까요?
CTO: 그 말도 맞아요. 하지만 저는 기술 자산과 기술 부채를 나누는 기준은 시장 내의 경쟁 관계에 있다고 생각합니다.
개발자: 무슨 뜻인가요?
CTO: 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 제품을 개발하거나 품질이 우수해지는데 기여한다면 해당 소스 코드는 기술 자산이 됩니다. 반대로 경쟁자보다 비용이 더 많이 들거나 제품 생산 속도가 느리며 안정성도 떨어진다면 기술 부채가 됩니다.
개발자: 아...
CTO: 그래서 동일한 소스 코드라도 처음에는 기술 자산이었지만 시장 환경의 변화나 기술의 발전으로 인해 기술 부채가 될 수도 있습니다. 특히 제품이 복잡해지면 처음에는 생각하지 못했던 단순한 구조로 개발된 소스 코드가 나중에 복잡한 구조에 적응하지 못할 때도 기술 부채로 간주됩니다. 하지만 그 본질은 경쟁 관계의 비교 우위에서 기술 자산과 부채가 결정된다고 봅니다.
개발자: 어렵네요.
CTO: 다시 기술 자산은 어떤 것인지 질문으로 돌아가봅시다. 기술 자산은 경쟁자보다 더 저렴하고 빠르게 높은 품질의 제품을 생산할 수 있게 도와주는 것들로 정의했습니다. 우리는 이미 이런 노력을 하고 있어요. 예를 들어 다양한 개발 문서 작업, 개발 프로세스 정립, 코드 리뷰, 공통 모듈의 라이브러리화 작업, 프로젝트 완료 후 코드 최적화 작업 등을 통해 기술 자산을 확보하고 있습니다.
개발자: CTO님이 항상 강조하시는 내용이네요. 우리가 별로 좋아하지 않는 작업들이지만요. ㅎㅎ
CTO: ㅎㅎ 맞아요. 그렇지만 중요한 작업들이에요.
개발자: 몇 개월 전부터 CTO님이 지시하신 우리 회사의 리액트 UI 컴포넌트들의 표준화 모듈 작업도 이와 관련된 일이 맞나요?
CTO: 네, 그게 바로 그 일입니다. 그 작업은 디자이너, 퍼블리셔, 프론트 엔드 개발자가 모두 효율적으로 사용할 수 있는 UI 모듈을 표준화하여 비용과 시간을 절약할 수 있게 도와줍니다. NPM을 통한 표준 모듈화 작업은 우리의 기술 자산을 확보하는 중요한 예시입니다.
개발자: 아, 그렇군요. 그래서 CTO님이 당장 사용되지 않을 요소까지 까다롭게 요구하셨던 거였군요. 언제 사용될지 모르는 것을 왜 그렇게 강조하시는지 궁금했어요.
CTO: 어플리케이션에서 사용되는 요소들은 필요할 때만 개발하고 사용하면 되지만 표준 모듈이나 라이브러리 개발은 다른 방식으로 접근해야 합니다.
개발자: 의도를 좀 더 분명하게 이해했습니다.
CTO: 결론적으로 우리 개발 조직은 기술 부채를 줄이고 기술 자산을 늘리는 것을 임무로 합니다. 기술적으로 선도하는 회사를 만드는 것은 큰 기술 개발 전략을 수립하여 달성하는 방법도 있고 각자 맡은 업무 내에서 소소하지만 의미 있는 노력들을 통해 기술 자산을 확보하는 것도 또한 가능합니다.
개발자: 우리 연구개발 조직이 하는 일을 정확히 이해했습니다.
https://www.facebook.com/1054470436/posts/pfbid02D1VbTLPY3qHkaUgeA3MVrAQUMf2zxPLFjGQbEMAAFvfPByTuBoH1oHH2eWN6e5HJl/?mibextid=jf9HGS
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Sources about languages in the internet
English is the most common language online, used by 60.4% of the top 10 million websites3. Other popular languages include Russian (8.5%), Spanish (4.0%), Turkish (3.7%), Persian (3.0%), French (2.6%), German (2.4%), and Japanese (2.1%) 3. As of January 2023, the share of websites using these languages is as follows: English (58.8%), Russian (5.3%), Spanish (4.3%), and French (2.9%) 4.
Based on the number of internet users, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows1.
:English: 25.9%
Chinese: 19.4%
Spanish: 8.0%
Arabic: 5.2%
Portuguese: 4.1%
Indonesian/Malaysian: 3.7%
French: 3.5%
Japanese: 3.0%
Russian: 2.9%
German: 2.3%
These percentages represent the share of worldwide internet users who speak each language.On the other hand, based on the share of websites using these languages, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows2.
:English: 58.8%
Russian: 5.3%
Spanish: 4.3%
French: 2.9%
German: 2.4%
Japanese: 2.1%
Portuguese: 2.1%
Italian: 1.9%
Persian: 1.8%
Chinese: 1.4%
Korean is an important language on the internet, with 39.4 million Korean-speaking internet users, representing 2% of the world’s total1. In 2010, Korean was ranked tenth among the languages used on the internet1.
English is the most common language online, used by 60.4% of the top 10 million websites3. Other popular languages include Russian (8.5%), Spanish (4.0%), Turkish (3.7%), Persian (3.0%), French (2.6%), German (2.4%), and Japanese (2.1%) 3. As of January 2023, the share of websites using these languages is as follows: English (58.8%), Russian (5.3%), Spanish (4.3%), and French (2.9%) 4.
Based on the number of internet users, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows1.
:English: 25.9%
Chinese: 19.4%
Spanish: 8.0%
Arabic: 5.2%
Portuguese: 4.1%
Indonesian/Malaysian: 3.7%
French: 3.5%
Japanese: 3.0%
Russian: 2.9%
German: 2.3%
These percentages represent the share of worldwide internet users who speak each language.On the other hand, based on the share of websites using these languages, the top 10 languages and their market share on the internet are as follows2.
:English: 58.8%
Russian: 5.3%
Spanish: 4.3%
French: 2.9%
German: 2.4%
Japanese: 2.1%
Portuguese: 2.1%
Italian: 1.9%
Persian: 1.8%
Chinese: 1.4%
Korean is an important language on the internet, with 39.4 million Korean-speaking internet users, representing 2% of the world’s total1. In 2010, Korean was ranked tenth among the languages used on the internet1.
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