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데이터
인공지능 변혁기, 데이터를 생성하고 공급하는 회사.. 아이케미스트 인터뷰
*이 글은 서울경제진흥원의 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. CHAT GPT 등장 이후 명실상부 인공지능은 IT업계 최고 핫트렌드로 떠올랐습니다. 여러 차례 기술적 장벽을 넘으면서 이제는 정말로 활용 가능하다는 것을 보여줬기 때문이죠. 실제 전 산업군에서는 인공지능을 통해 생상선 향상을 모색하고 있는데요. 예컨대 자동차 분야에선 객체인식을 통해 자율주행 성능을 높이려고 하고 제품검사 분야에선 머신비전을 통해 사물인식 및 분류를 하려고 하고 물류 및 유통 분야에선 직원이 필요없는 매장 시스템을 만들려고 하고 로보틱스 분야에선 실제 사람 손과 같은 디테일을 구현하려고 합니다. 그런데 말이죠. 인공지능의 성능을 높이기 위해선 양질의 데이터가 필요합니다. 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 데이터 인식, 데이터 검수 등 일련의 작업이 이뤄져야 비로소 AI모델 학습을 할 수 있죠. 여기서 핵심은 양질의 데이터를 확보하는 것인데요. 이게 참 어렵습니다. 기본적으로 가격이 비싸고 무엇보다 좋은 퀄리티를 담보할 수 없기 때문입니다.
고객을 오래 붙잡는 앱, 50개 업종별 1위
당신을 오래 붙잡을 앱 어떤 앱이 이용자를 오랫동안 붙잡아둘까요? 보통 앱의 경쟁력을 볼 때 MAU, 월간 활성 이용자 수를 봅니다. MAU는 한 달에 한번 이상 접속한 사람을 세는 겁니다. 이러한 단일 기준은 앱을 평가하기에 적합하지 않을 수 있는데요. 이 때문에 앱 '체류시간'을 함께 보는 분들도 있습니다. 고객이 앱에 얼마나 머무는지 보는 '체류시간'은 구매 전환, 광고 효과 등에 영향을 미칩니다. 언제나 매출 상승을 이끄는 건 아니지만, 기회를 만드는 조건이라고 볼 수 있죠. 이번 기사에서는 2023년에 사용시간이 길었던 앱을 정리해봤습니다. *관련 자료는 국내 애드테크 회사 IGA웍스가 운영하는 모바일 트래픽 분석 솔루션 '모바일인덱스'로부터 받았는데요. 몇 가지 한계점이 있어 미리 공유합니다. 분석 데이터 특성상 실제와 100% 맞지 않을 수 있다는 점, 특히 소규모 서비스일수록 오차 가능성이 크다는 점, 해외 트래픽이 잡히지 않는다는 점, 실제 비즈니스에 유의미한 정도를 파악할 수 없다는 점 등입니다. 다만, 주변 취재원 및 실무자들 사이에서는 모바일인덱스가 비슷한 솔루션 중에서 신뢰도가 꽤 높다는 평가를 받고 있습니다. 전반적인 업계 동향을 파악하기엔 나름대로 유의미한 데이터라고 생각합니다.
늘어나는 유튜브 유료구독자.. DMP가 마케터의 희망이 될 수 있을까요?
*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 콘텐츠 마케팅을 하려고 고객이 모이는 미디어 플랫폼을 찾다 보면, 결국 하나로 귀결되는 것 같아요. 바로 유튜브입니다. 어떤 통계를 보더라도 유튜브의 영향력이 타 매체를 압도합니다. 이용률뿐만 아니라 이용 시간으로도 그렇습니다. 유튜브가 모든 미디어를 집어삼키는 형국이죠. 심지어 이런 추세는 점점 더 가속화되고 있습니다. (참조 - 유튜브 이용시간 또 늘어… 네이버·카카오와 격차 벌렸다) 그런데 마케터 입장에서 보자면, 한 가지 큰 문제가 존재합니다. 바로 유튜브 '유료 구독자'가 점점 늘어나고 있다는 겁니다. 이 현상은 광고 매체로 유튜브를 고려할 때, 큰 걸림돌로 작용합니다. 유료 구독자는 광고 노출이 원천적으로 불가하기 때문입니다. 특히 20대 유튜브 유저의 유료 구독 비율이 무려 40%를 넘어서고 있어요. 우리 브랜드가 유튜브에 광고를 집행해도 20대 고객 두 명 중 한 명에게는 도달하기 어렵다는 의미입니다. 아무리 매체비를 많이 사용한들 유튜브에서 도달할 수 있는 타깃수에 한계가 정해져 버린다는 뜻이죠.
서양수
'유튜브 마케팅 인사이트' 저자
2023-12-19
폭풍이 부는 5대 게임사, 서열 정리했습니다
게임판이 깨졌습니다 게임업계 구도가 재편되고 있습니다. 한동안 국내 게임 업계는 '3N'(넥슨, 엔씨소프트, 넷마블)가 주도해왔는데요. 어느 새 경쟁 구도에 균열이 생겼고요. 넥슨 독주 체제로 바뀌었습니다. 매출 성과, 시가 총액, 게임 흥행 등 넥슨이 경쟁사를 큰 폭으로 따돌렸기 때문입니다. (참조 - 게임 3N 중… 또 넥슨만 '독주') 3N 체제가 사실상 깨진 겁니다. 후발주자인 크래프톤이 신흥강자로 급부상하면서 나머지 2N도 흔들리는 중입니다. 카카오게임즈는 실적 부직과 모회사 리스크가 겹치면서 어려움에 처한 모습이죠. 게임 업계 경쟁 구도가 새롭게 재편되는 상황인데요. 이번 기사에서는 '3N 2K'로 불리는 넥슨, 엔씨소프트, 넷마블, 크래프톤, 카카오게임즈 등 5대 게임사 서열을 정리해보겠습니다. 여러 각도로 게임사들의 2023년 상황을 살펴보면서 2024년을 전망해보면 좋을 것 같습니다. 1. 시가총액 서열 시가총액 순으로 살펴보겠습니다. 2023년 12월 14일 종가 기준입니다. 엔화 역시 같은 날 환율을 적용했습니다. 1위는 23조310억원의 넥슨입니다. 2위와 압도적인 차이가 납니다. 3N이라는 표현이 무색합니다. 넥슨은 2011년 12월 일본 도쿄증권거래소(TSE) 1부에 상장했습니다. 상장 시초가는 1307엔(약 1만1800원), 시가총액은 약 5500억엔(약 5조원)이었죠. 2020년 12월, 시가총액 30조원까지 올라섰던 적이 있습니다. 당시 일본 도쿄증권거래소 1부 상장 기업 중 50위에 해당하는 수치였습니다. (참조 - 넥슨 시가총액 30조원 돌파…日 상장기업 50위 '껑충') 이때부터 넥슨은 일본 상장 주요 게임사 중 닌텐도에 이은 시가총액 2위를 기록 중입니다.
다이내믹 프라이싱이 만악의 근원은 아닙니다
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 몇 달 전, BTS 멤버 슈가의 콘서트가 논란이 된 적이 있습니다. 명확히 정해진 정가가 아닌 데이터와 알고리즘에 따라 유동적으로 바뀌는 '다이내믹 프라이싱(Dynamic Pricing)' 방식을 적용됐기 때문입니다. 실제로 30만원으로 시작한 티켓 가격은 구매자가 몰리면서 100만원까지 치솟았습니다. 이에 팬들은 SNS에 #'SayNoToDynamicPricing', '#NoDynamicPricing'이라는 해시태그를 붙이며 항의했습니다. 이처럼 요즘 뉴스에서 다이내믹 프라이싱을 다룬 보도가 간혹 등장합니다. 다이내믹 프라이싱은 수요, 공급, 시기, 경쟁 등의 요인에 따라 제품 또는 서비스 가격을 조정하는 가격 책정 전략입니다. 예전에는 일부 분야에서 판매자가 직접 조정하는 방식 정도로 사용되었고, 변동 현황이 쉽게 눈에 띄지도 않았습니다. 하지만 오늘날에는 기술이 발전하면서 인지하지 못하던 곳에서 다양하게 사용하기 시작했고요. 고객이 인지할 수 있는 정도로 가격 변동이 명시적인 경우도 많아졌습니다. 비가 쏟아지는 한밤중 시내에서 모바일 앱으로 택시를 잡으려고 하면 가격이 두세배 뛴 적 있으시죠? 실제로 다이내믹 프라이싱이 작동한 모습입니다. 항공기나 여행지 숙소 가격이 여름이나 연휴 기간에는 올랐다가 비성수기가 되면 뚝 떨어지는 현상도 이미 우리에게 친숙한 다이내믹 프라이싱입니다. 이처럼 완전히 새로운 개념은 아닙니다.
권정민
데이터 과학자
2023-11-17
과거 유망한 지표를 보여줬던 스타트업 18곳.. 오늘날 희비가 교차한 이유
한 기업이 사업을 영위하면 여러 종류의 데이터가 쌓입니다. 서비스의 트래픽과 거래지수, 재구매율 등이 대표적이죠. 그렇다면 데이터를 보고 기업의 미래를 예측할 수 있을까요? 시장이라는 것이 워낙 예측이 어렵고 특히 스타트업계는 변화무쌍하기에 기업의 성장성을 가늠하기 쉽지 않습니다. 그럼에도 업계 관계자들에게는 플레이어들의 성장성 파악이 요구되죠. 이번 포스팅에선 특정 기간 데이터를 근거로 미래를 예측하는 것이 얼마나 유의미한지 확인해 볼까 합니다. 스타트업 데이터 플랫폼인 '혁신의숲'이 지난 2021년 10월 데이터를 바탕으로 성장이 예측되는 유망한 서비스 플랫폼 기업 18곳을 추출한 바 있는데요. 이후 해당 기업이 1년 동안 어떤 사업 성과를 만들었는지 직접 확인해 보겠습니다. 여기서 말하는 사업성과는 투자 유치 여부와 서비스 트래픽, 소비자 거래지수 등을 모니터링한 결과를 말합니다. 과연 특정 기간 지표가 좋은 기업이 1년 뒤 유의미한 성과를 만들었을까요? 한 곳씩 살펴보겠습니다. 1. 아토머스 (아토머스의 데이터 확인하러 가기) 멘탈 헬스케어 기업 아토머스는 심리상담 플랫폼인 '마인드카페'를 운영하는 스타트업입니다. 비대면 서비스인 만큼 익명성을 바탕으로 전문의에게 심리상담을 받을 수 있는 서비스죠. 2021년 10월 기준 최근 6개월의 트래픽이 그 이전 6개월과 비교하면 눈에 띄게 증가했습니다. 특히 21년 9월 역대 최대 규모인 13.3만을 돌파하기도 했죠.
테슬라가 자동차를 스마트폰처럼 만든 진짜 이유
*이 글은 외부 필자인 이정원님의 기고입니다. 많은 사람들이 테슬라를 '혁신'의 상징이라고 이야기합니다. 확실히 테슬라는 소비자들에게 그동안 자동차에서는 경험하지 못하는 새로운 기능들을 맛볼 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 마치 스마트폰처럼 시스템을 일원화하고 네크워크에 연결해서 말이죠. 그런 차별성을 바탕으로 전기차 시장에서 마켓을 주도하고 있는 것도 사실입니다. 테슬라는 판매 대수는 10위권에도 들지 못하지만 주식의 시가 총액은 큰 격차로 1위를 고수하고 있습니다. (참조 - Largest automakers by market capitalization) 그러나, 남다른 차를 만든다는 것만으로 다른 자동차 제작사와의 시총 차이를 설명하긴 쉽지 않습니다. 경쟁사에서도 다양한 전기차 모델들이 출시되고 있고, 특히 중국 정부의 지원을 업고 중국 비야디(BYD)나 상하이 모터스와 같은 중국 현지 업체들이 급성장하면서 전기차 시장에서도 1위의 지위를 위협받고 있는 상황입니다. 2022년 글로벌 전기차 판매 순위를 보면 테슬라가 여전히 1등이지만 격차는 많이 좁아졌습니다. (참조 - 현대차그룹, 2022년 글로벌 전기차 '6위') 일반 자동차 회사라면 점유율이 떨어지면 공장을 늘려서 더 많은 차를 파는 데 집중했을 겁니다. 그러나 테슬라는 다른 길을 걷고 있습니다.
이정원
2023-04-28
데이터 라벨링 오류, 그냥 지나치기엔 너무나 위험합니다
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 여러 사람이 나온 사진을 저장하면, 자동으로 누가 나왔는지 찾아서 분류해 주는 기능. 비교적 최근에 나온 스마트폰을 사용하신다면, 한 번쯤 경험해 보시지 않았을까 싶은데요. 간혹 그 사진이 잘못 분류되거나 다른 사람 이름이 달린 모습도 보셨을 겁니다. 특히 주소록에 해당 사람의 프로필 사진을 연예인이나 캐릭터 이미지로 등록한 경우에 종종 발생합니다. 주소록에 넣은 사람 이름이 일종의 '라벨' 역할을 한 겁니다. 이렇게 개인 스마트폰이라는 작은 시스템에서도 데이터 라벨링 오류가 심심치 않게 발생합니다. 물론 혼자만 보는 시스템에서 생긴 일이니까 작은 해프닝이라고 넘어가도 괜찮지만요. 많은 사람이 자주 사용하는 인공지능 시스템에서 이런 오류가 발생한다면 어떨까요? 라벨링 오류는 기존에도 문제였지만, 요즘처럼 인공지능이 대두되는 시점에선 더욱 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 앞서 살펴봤다시피 데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 시스템의 성능에 중요한 역할을 합니다. 시스템은 데이터 라벨링을 통해 사람이 이해할 수 있는 형태의 데이터 기반으로 학습하고 판단합니다. (참조 - 인공지능 시대에 더욱 각광받을 '데이터 라벨러'의 명과 암) 데이터 라벨링은 사람(데이터 라벨러)이 직접 작업합니다.
권정민
데이터 과학자
2023-04-17
인공지능 시대에 더욱 각광받을 '데이터 라벨러'의 명과 암
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 요즘 데이터 관련 기사에서 '데이터 라벨러'라는 단어를 어렵지 않게 볼 수 있습니다. 자율주행차, 안면 인식, 챗GPT 같은 각종 인공지능 서비스가 급부상하면서 이 직업도 빠른 속도로 친숙해졌습니다. 하지만 갑자기 떠올랐다보니 정작 직업 자체에 대해서는 피상적으로 알려진 감이 있지 않나 싶습니다. 먼저 '데이터 라벨링'이 무엇인지 살펴보겠습니다. '데이터 라벨링'이란 작업은 일종의 문서 분류나 자료의 수를 세는 것과 유사한 맥락입니다. 즉, 갑자기 새롭게 만들어진 일은 아닙니다. 다만 '사람이 필요한 이유'가 달라졌습니다. 예전에는 많은 자료를 집계하고 정리하기 위해 필요했다면, 이제는 기계가 데이터를 학습하기 위해 필요해졌다고 정리할 수 있습니다. 인공지능은 기계학습(머신러닝) 알고리즘으로 만듭니다. 말 그대로 '기계'가 '데이터'를 '대량으로 학습'하는 알고리즘입니다. (참조 - AI, 머신러닝 그리고 딥러닝의 변천사) 그런데 기계가 동시다발적으로 학습하는 엄청난 분량의 데이터를 사람이 하나하나 관리하긴 힘듭니다.
권정민
데이터 과학자
2023-03-14
'스타트업 이방인'에서 스타트업 대표가 되기까지... '블랙탠저린' 인터뷰
포화 상태인 패션 시장에 새로이 출사표를 던진 서비스가 있습니다. 바로 퍼스널 컬러 진단을 통해 나에게 맞는 스타일을 찾아주는 서비스, '코콘'인데요. 앱을 다운받아 셀카를 찍으면 '퍼스널 컬러'와 '페이스 이미지'를 분석해 줍니다. 퍼스널 컬러 분석에서는 개인의 피부, 모발, 눈동자 등과 가장 조화로운 컬러 타입을 알려주고요. 페이스 이미지 분석에서는 개인의 얼굴 이미지를 키워드로 설명해 줍니다. 이렇게 분석한 데이터를 토대로 각 개인에게 어울리는 옷을 추천해 주는 서비스인데요. 즉, 퍼스널 컬러 테스트로 사용자들을 유입시켜 패션 커머스로 연결하는 전략의 플랫폼인 셈입니다. 코콘의 운영사 '블랙탠저린'은 2022년 스타트업 업계에서 화제가 되었던 '유니콘 하우스'에 출연한 8개 팀 중 하나이고요. 창업 초기부터 유명 투자사인 매쉬업엔젤스로부터 시드 투자를 받은 회사이기도 합니다. 또한 런칭 1년 반만에 누적 사용자 22만을 달성하며 성장세를 보여주고 있기도 하죠. 하지만 서두에서 언급했듯 패션 시장에는 이미 무신사를 시작으로 에이블리, 카카오스타일(지그재그), 브랜디 등 쟁쟁한 플레이어가 가득한데요. (참조 - 패션 커머스 MAU 1년 결산.. 성장한 곳과 폭삭 주저앉은 곳) 이 치열한 시장에 뛰어든 블랙탠저린은 과연 어떤 사람이 창업했는지 궁금해져서 미팅을 청했습니다. 실제로 만나본 김상이 대표는 스타트업과 대기업을 넘나들며 밀도 높은 커리어를 쌓아 온 에너지 넘치는 인물이었는데요. 무엇보다 블랙탠저린을 창업하기까지의 이야기가 매우 흥미진진했습니다. 그래서 오늘의 인터뷰 기사는 김상이 대표가 창업을 꿈꿨던 순간부터 시작해 보려고 합니다. 스타트업 '이방인'으로서 살아남기 "대표님께서는 어떻게 창업을 꿈꾸게 되셨나요?"
조혜리
IT 칼럼니스트
2023-03-07
가트너 하이프 사이클로 살펴보는 2023년 데이터 업계 트렌드
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 2023년 계묘년 새해가 밝았습니다. 연말연시에는 많은 분들이 새해 계획을 세우는데요. 업무에서도 다르지 않습니다. 물론 미래를 어느 정도 내다보고 계획을 세우기는 항상 어렵습니다. 그래서 트렌드 파악 및 향후 전망을 살펴보고자 유명 리포트를 참고하는 모습을 많이 보셨으리라 생각합니다. 정보 기술 연구 자문 기업 '가트너'에서 내놓는 트렌드 리포트는 여러 분야에서 널리 사용하는 리포트 중 하나인데요. 가트너 트렌드 리포트에서 가장 유명한 특징이 '하이프 사이클(hype cycle)'입니다. 하이프 사이클은 크게 ㅇ 기술 촉발(Technology Trigger) ㅇ 부풀려진 기대의 정점 (Peak of Inflated Expectation) ㅇ 환멸의 골짜기(Trough of Disillusionment) ㅇ 계몽의 경사(Slope of Enlightenment) ㅇ 생산성 안정(Plateau of Productivity) 다섯 단계로 나눠 기술의 성숙도를 표현하는 시각 도구입니다. 각 단계에 다음 해에 들어갈 것으로 예상하는 기술 주제를 놓아둔 그래프를 보면서 자연스럽게 각 기술의 새해 트렌드도 한눈에 볼 수 있도록 했죠. 보다 자세한 설명은 위키피디아 문서를 참고하세요. (참조 - Gartner hype cycle) 하이프 사이클은 각 단계에 배치한 뚜렷한 근거나 정량적이고 객관적인 기준이 없다는 비판에서 자유롭지 못합니다.
권정민
데이터 과학자
2023-01-16
게임 전문 액셀러레이터 GXC가 게임 흥행 여부를 예측하는 방법
게임을 개발하기 위해서는 큰 비용이 필요합니다. 하지만 출시 전 성공 여부를 예측할 수 없는 만큼 작은 개발사가 투자를 받기란 쉽지 않죠. 때문에 가능성 있는 초기 개발사가 빛을 보지 못하는 경우가 흔합니다. GXC 대니우 대표는 이런 게임업계의 한계를 극복하기 위해 창업에 나섰습니다. 먼저 GTR이라는 액셀러레이팅 프로그램 통해 초기 개발사와 업계 관계자를 연결하기 시작했습니다. 그리고 게임 출시 전 유저들을 반응을 테스트할 수 있는 G.Round 플랫폼을 기획했습니다. 이를 통해 가능성 있는 초기 개발사를 발굴하고 게임 성공 가능성을 데이터로 입증해 투자사와 퍼블리셔로 연결하는 역할을 하고 있습니다. 이 모든 사업은 한국을 넘어 글로벌 시장을 대상으로 이뤄지고 있습니다. 특히 G.Round 플랫폼에는 글로벌 250개 지역 35만명 유저들이 모여 다양한 국가 게임사의 출시 전 게임을 즐기고 있고요. 수십개의 게임사가 이미 GTR과 G.Round를 거쳐 퍼블리싱 계약을 채결했습니다. GXC 대니우 대표는 어떻게 이런 모델을 기획하게 된 것일까요? 플랫폼 유저들은 어떻게 모았을까요? GXC의 비즈니스 모델은 무엇일까요? 자세한 이야기를 대니우 대표에게 직접 들어봤습니다. 대기업 생활을 뒤로하고 창업에 나선 이유 "인터뷰 응해주셔서 감사합니다"
소셜카지노 개발사 '베이글코드'의 다음 목표는 '데이터-드리븐 퍼블리싱'
베이글코드는 2012년 국내에서 출발한 스타트업인데요. 지금의 베이글코드는 국내보다는 글로벌 게임 시장에서 더 큰 주목을 받고 있습니다. 글로벌 퍼스트 전략으로 '소셜카지노'를 선택, 2017년 '클럽 베가스'를 출시했는데 그야말로 대박을 터뜨렸습니다. 2018년에는 영국 게임회사 JPJ그룹의 소셜카지노 사업 부문을 인수하며 게임 퍼블리셔로 도약했습니다. 얼마 전 저는 베이글코드의 기업 리포트를 작성했는데요. 매우 인상적인 지점 5가지가 있었습니다. 첫째, 국내 작은 개발팀이 해외 진출을 목표로 삼고 과감하게 뛰어들어 대박 성과를 만들었다는 점. 둘째, 매출 성장세가 매우 가파르다는 점. 셋째, 올해 상반기에 흑자 전환에 성공했다는 점. 넷째, 공동대표가 비슷한 수준의 지분율을 보유하고 있다는 점. 다섯째, 임직원 200여 명이 한국은 물론 영국과 미국, 캐나다, 호주, 이스라엘, 우크라이나 등에서 근무하고 있다는 점입니다. (참조 - 기업DB '베이글코드') 리포트를 작성한 이후 감사하게도 베이글코드 관계자를 직접 만나뵐 수 있었고요. 이를 통해 두 분 대표님의 인터뷰를 진행하고 베이글코드의 성장기를 들어볼 수 있었습니다. 오늘은 두분 대표님과의 대화를 여러분들께 공유드릴까합니다. 베이글코드의 과거 윤일환 김준영 대표와 함께 창업에 나선 5인은 학교 선후배, 군대 선후임 사이였습니다. 창업에 관심이 있는 사람들이 지인 소개로 하나 둘 모여 작은 팀을 이룬 것이죠. 윤일환 김준영 대표는 창업이란 키워드로 소개를 받아 처음 만난 날 차 안에서 새벽 4시까지 이야길 나누고 함께하기로 결정했습니다. 작은 공간에 모여 살기 시작했고 근처 카페에서 베이글을 먹으며 코딩을 한다고 해서 회사 이름이 '베이글코드'가 됐습니다. 지금은 소셜카지노 게임사로 알려져 있지만 이전에 웹툰앱, 커뮤니티앱, 패션앱, 그리고 다른 장르의 캐주얼 게임 개발을 거치며 실패를 거듭한 바 있습니다. "소셜카지노가 해외에서 주목받는 장르였다고 해도 국내 스타트업이 글로벌 시장에 도전장을 내민다는 것은 쉽지 않은 일이잖아요"
헛발질 넘어 자충수가 된 메타의 '개인정보 강제동의'
얼마 전 메타가 자사 서비스 이용자들에게 개인정보 수집 동의를 요청했죠. 해당 요청에는 사실상 '동의하지 않으면 서비스 이용 불가' 라는 내용을 포함하고 있어 논란이 일었습니다. 이후 메타는 적용 기한을 한 차례 연기하더니 결국 관련 절차를 철회한다는 입장을 내놓았습니다. (참조 - 백기든 메타, 개인정보 처리방침 동의 약관 철회) 큰 기업이 우왕좌왕하는 모습이 썩 좋게 보이진 않는데요. 메타는 도대체.. 왜 이러는 걸까요? 이번 일을 통해 우리는 무엇을 알고 배울 수 있을까요? 그동안 어떤 일이 있었는지 이번 일이 남긴 숙제는 무엇인지 그래서 내 정보는 도대체 어떻게 되는 건지 정리해 볼까 합니다. 그동안 어떤 일이 있었나 최근 일어난 일을 간략하게나마 정리해보겠습니다. 메타가 이용자들에게 개인정보 수집 동의를 요구하기 시작했습니다. 이를 확인한 이들 중 일부는 서비스를 계속 이용하기 위해 동의를 하기도 했고요. 동시에 이를 불편하게 생각한 이용자는 '저 앞으로 페북, 인스타 안 하려고요' 라는 내용의 포스팅을 올리며 떠날 채비를 하기도 했습니다. 그런데.. 논란이 계속 커졌습니다. 게다가 메타의 동의 요청 메시지가 국가별로 달랐고요. 유럽과 인도 등에선 동의를 하지 않아도 계속 사용할 수 있도록 했는데요. 이 사실이 알려지자 논란은 더 커졌습니다. (참조 - Here's What You Need to Know About Our Updated Privacy Policy and Terms of Service) (참조 - 개정된 개인정보처리방침에 대해 안내드립니다)
"구글은 당신이 무엇을 원하는지 알고 있다".. 나보다 나를 더 잘 아는 AI 이야기
*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 우리의 모든 온라인 활동은 흔적을 남깁니다. 그런 디지털 흔적을 분류하고 분석해 의미를 도출하고 있는 AI가 있는데요. 그들은 사실 우리 자신보다 우리를 더 잘 알 수도 있을 것 같아요. 그럼 이쯤에서 만약 AI가 나를 어떻게 분류하고 있는지 확인할 수 있다면 어떠신가요? 대부분 궁금해하실 것 같아요. 특별히 구글에서는 개별 유저들을 어떻게 분류하고 있는지 그 내용을 공개하고 있는데요. 해당 사항을 잘 모르는 분들이 많아 알려 드리면 재미있어하더라고요. 지금 독자 여러분들께서도 바로 확인해 보실 수 있는데요. 핸드폰을 손에 쥐고 있다면 아래 순서대로 차근차근 따라 해 보시면 쉽게 확인해 보실 수 있습니다. 구글 AI는 과연 나를 어떻게 분류하고 있을까요? * 유튜브 앱 -> 우상단 프로필 아이콘 클릭 -> Youtube의 내 데이터 -> 광고개인최적화 -> 광고 설정 업데이트 위 메뉴를 따라 들어가면 나에 대해, 상당히 다양한 라벨링이 되어 있는 걸 알 수 있는데요. 내가 검색하고 시청했던 행동에 기반한 선호 내역이 모두 다 포함돼 있는 걸 알 수 있습니다. 특히 재미있는 부분은 바로 데모 그래픽 통계와 관련된 부분입니다. 연령, 성별, 국가는 기본이고요. 소득 수준, 자녀 유무, 부동산 소유 유무, 소속된 회사의 규모까지 확인할 수 있습니다. 그러니까 내가 현재 기혼자인지 미혼자인지. 기혼자라면 자녀가 있는지, 또 자녀가 있다면 몇 세 정도 되는지가 나타나 있습니다.
서양수
'유튜브 마케팅 인사이트' 저자
2022-06-08
다이렉트 인덱싱이 뭐길래.. 두물머리가 80억이나 투자했을까
2021년 7월, 윌가에서 놀라운 뉴스가 전해졌습니다. 세계 2위 자산운용사인 미국의 뱅가드가 46년 역사상 처음으로 인수합병을 했다는 소식이었는데요. (참조 - 세계 2위 운용사 뱅가드, 46년 만에 첫 M&A) 누군가는 기업의 인수합병은 흔한 일인데 뭐 그렇게 놀라냐고 물을 수 있습니다. 46년 역사상 처음 있는 인수합병이기도 했지만 더 놀라운 것은 그 상대가 2016년에 설립한 저스트인베스트라는 신생 핀테크 기업이라는 것이었죠. 그렇다면, 9756조원(약 8조달러)에 달하는 규모의 자산을 운용하는 뱅가드가 운용자산이 1조1500억원(약 10억달러)에 불과한 신생 기업을 왜 인수한 것일까요? 바로 저스트인베스트가 지닌 '다이렉트 인덱싱'이라는 기술 때문입니다. 다이렉트 인덱싱이란 축적된 데이터 혹은 인공지능(AI)을 활용해 개개인의 투자 목적 및 투자성향에 적합한 포트폴리오를 설계하는 것을 뜻하는데요. 앞서 세계 1위 자산운용사 블랙록은 2020년 다이렉트 인덱싱 솔루션 기업 아페리오를 인수했습니다. 이어 모건스탠리, 골드만삭스, JP모간 프랭클린 템플턴 등 윌가 대형 금융회사들도 다이렉트 인덱싱 시장에 뛰어들고 있죠. (참조 - 감으로 하는 투자, 데이터로 하는 투자) 윌가의 금융사들이 앞다투어 막대한 비용을 지불하면서 기존의 다이렉트 인덱싱 기업을 인수해 빠르게 시장에 진출하려는 이유는 무엇일까요? 그 이유는 다이렉트 인덱싱 시장이 폭발적으로 성장하고 있기 때문입니다. 미국계 컨설팅사 올리버와이먼에 따르면 다이렉트 인덱싱 시장 규모는 2020년 말 426조8250억 원(약 3500억달러)에서 2025년 1829조 2500억원 1조5000억달러까지 성장할 것으로 추산되고 있는데요. (참조 - "나만의 ETF 만드세요"…다이렉트 인덱싱 뜬다) 다이렉트 인덱싱이 윌가에서 미래 먹거리로 주목받고 있는 것이죠. 금융업계에서 다이렉트 인덱싱이 주목받는 이유는 절세 최적화와 인덱싱 투자 형태의 포트폴리오의 개인 맞춤화가 가능하다는 점 때문인데요. 국내에도 오랜 연구 끝에 다이렉트 인덱싱 솔루션 기술을 보유하고 있는 기업이 있습니다.
한 달 만에 개인 파일 정리에 성공했습니다
*이 글은 외부필자인 길진세님의 기고입니다. 저는 인생 첫 컴퓨터가 대우전자의 X-II라는 8비트 MSX2였습니다. 1988년도였는데요.. 아, 요즘 분들에게는 대우전자, 8비트, MSX2라는 단어도 추가 설명이 필요하겠군요. 그 당시로서는 3.5인치 플로피 디스크를 사용하는 나름 최신 컴퓨터였습니다. 애플이나 IBM 호환기종들이 5.25인치를 사용하던 것에 비하면 최신 기술이었죠. 옛날 컴퓨터는 HDD라는 개념도 없던 시절이라, 컴퓨터를 켜서 내장되어 있던 OS가 구동된 후에는 필요한 디스켓을 넣어서 프로그램을 구동하던 시절이었습니다. 그래서 그때는 파일을 정리한다는 뜻이 물리적 디스크 정리 & 잘 쓴 라벨링이란 의미에 가까웠습니다. (참조 - 순찰이의 컴퓨터 제품 - (2) 3.5인치 플로피 디스켓) 그러다가 16비트 컴퓨터가 들어서고 막 40MB 이런 초 대용량의 HDD도 나타났습니다. (GB 아님 주의) 이어서 나오는 광활한 하드디스크들을 보며 와 이걸 언제 다 채우지 했는데, 이젠 GB를 넘어 TB가 보편화된 시대가 되었습니다. 참으로 격세지감입니다.
길진세
작가, 한국금융연수원 교수
2022-03-28
대선 출구조사 예측이 적중했던 이유
48.56%(1639만4815표) 당선 47.83%(1614만7738표) 낙선 최근 치러진 20대 대선 결과입니다. 개표가 모두 끝나고, 역대 최고의 초박빙 대선이었단 점은 많은 이들을 놀라게 했는데요. 동시에 지상파 방송 3사 출구조사가 당선자 예측은 물론 후보 간 격차까지 0.1%p 차이로 적중하며 화제가 됐습니다. 특히 이번 대선의 경우 역대 최고의 사전투표율(36.93%), 코로나 확진자 투표란 변수가 존재했죠. 게다가 사전투표는 출구조사가 불가능해 여론조사에 쓰이는 전화면접 방식으로 진행해 결과를 반영한다 해도 오류가 생길 수 있는 만큼 대선 결과를 예측하는 출구조사의 난도가 매우 높을 것으로 보였어요. 특히 출구조사 결과가 나온 직후 두 후보의 격차가 워낙 적어서 개인적으론 당선・낙선을 맞추긴 쉽지 않겠다는 생각이 들기도 했는데요. 지상파 3사의 결과는 실제 투표 결과와 매우 유사했죠. 48.4% 당선, 47.8% 낙선 (표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±0.8%p) 지상파 3사는 2002년 대선 때 처음으로 출구조사를 도입했는데요. 16대부터 최근 20대 대선까지 (득표율의 차이는 있었지만) 적중률 100%를 이어가게 됐습니다. 출구조사는 어떻게 진행했나 출구조사는 투표를 마치고 나오는 이들에게 투표 내용을 물어 조사하는 방식으로 진행됩니다. 몇 개 투표소를 선정하고 투표를 마친 이들을 일정 간격으로 만나 '누구에게 표를 던지셨나요?'라고 물어보는 것이죠. 보통 이를 '계통표본추출방법' 이라고 하는데요. 즉, 모집단의 규모를 확인하고 이에 따라 표본 규모를 결정해 하나씩 무작위로 추출해 조사하는 방법을 말하죠.
영상⋅음악⋅웹툰 통합 플랫폼 '왓챠2.0'은 성공할 수 있을까
왓챠가 OTT로서 지금껏 경쟁력을 가지고 활약할 수 있었던 배경 2가지 꼽으라면.. 첫째는 역시 데이터 분석력! 둘째는 콘텐츠 수급력! 왓챠는 많은 콘텐츠를 보유하고 있는 플랫폼입니다. 드라마는 넷플릭스에 5배 정도 많고 영화는 15배 정도 많이 가지고 있어요. 동시에 대부분의 콘텐츠가 잘 소비되고 있는 것도 왓챠의 특장점입니다. 왓챠가 밝힌 바에 따르면 보유 콘텐츠의 80%가 매달 누군가에게 소비되고 있습니다. 또 데이터 분석력의 힘은 왓챠 동영상 재생의 70% 이상이 개인화 추천에 의한 것이란 성과로 증명되고 있고요. (참조 - 왓챠의 힘은 '데이터'에서 나온다) (참조 - "압도적 추천역량 비결은 6억개 데이터") 특히 왓챠 데이터가 빛을 발하는, 매출에 영향을 미치는 지표는 독자들의 리텐션 수치입니다. 대게 OTT 서비스의 리텐션 수치는 30~40% 수준으로 알려져 있는데요. 왓챠는 70%에 이르죠. (참조 - 영화 잘 골라주는 남자 박태훈 왓챠 대표) 저는 이런 질문을 떠올린 적이 있습니다. "왓챠를 넷플릭스, 디즈니플러스, 티빙과의 경쟁구도에 놓는 것이 과연 합리적인가?" 글로벌 기업, 디기업 통신사 연합 등의 회사들이 운영하는 서비스와 동일 선상에 놓는 것 자체가 무리라는 생각이었습니다. 왓챠는 별점 평가와 영화 추천 플랫폼으로 시작한 작은 스타트업이기 때문이죠.
네이버·카카오 동시 투자받은 '테이블매니저'가 고객유치비용을 줄인 방법
사실은 당신이 이미 써 본 서비스입니다 혹시 '네이버 예약'이나 '카카오 챗봇 예약'으로 식당을 예약해본 적이 있으신가요? 그렇다면 여러분은 이미 이 회사의 서비스를 써 본 적이 있는 셈입니다. 하지만 아마 이 회사의 이름이 낯설다고 느끼실 거예요. 수많은 소비자와 플랫폼, 식당을 연결하면서도 자사의 이름을 노출하지는 않거든요. 바로 2014년부터 레스토랑을 위한 예약 솔루션을 제공해 온 '테이블매니저'입니다. 테이블매니저의 예약 솔루션은 그전까지 아날로그한 수기 방식으로 이뤄졌던 식당의 예약 관리를 디지털화한 건데요. 덕분에 고객이 매장에 전화했을 때, 예전에 예약한 적 있는 손님이라면 그 정보가 바로 화면에 뜹니다. 예약해 놓고 방문하지 않는 '노쇼' 손님을 바로 파악하거나 차단할 수도 있죠. 테이블매니저의 서비스는 단순히 예약 관리에서 멈추지 않고 마케팅으로 확장됩니다. 우선 고객 데이터를 활용해서 마케팅 메시지를 보낼 수 있도록 돕고요. 작년에는 AI 수요예측 프로그램도 내놨습니다. 지금 가격대로라면 예약이 발생하지 않을 '빈 자리'를 예측하는 겁니다. 위의 그래프는 테이블매니저의 AI 수요예측 프로그램으로 어느 식당의 예약 건수를 예측한 결과인데요. 빨간색이 예측 건수, 파란색이 실제 예약 건수로 정확도 94%를 보여줬다고 하니 꽤 유의미한 예측을 제공하는 셈이죠. 또한 이 AI 수요 예측 프로그램을 활용한 데이터 마케팅 프로그램인 '예약 상품권'도 선보였는데요.
조혜리
IT 칼럼니스트
2022-01-18
전통적인 소비재 기업 P&G가 디지털 혁신을 이뤄내는 방법
*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 최근에 이루어지고 있는 디지털 혁신은 소비자 일상생활의 거의 전 분야에서 이루어지고 있는데요. 이는 소비재 기업도 예외가 아닙니다. 소비재 판매를 선도하는 기업 중의 하나인 P&G도 최근 디지털 혁신을 이루어내며 새로운 도약기를 맞이하고 있다는 평가를 받고 있습니다. 전통적인 소비재 기업이라고 평가받는 P&G가 어떻게 디지털 전환을 이루어냈기에 새로운 혁신의 아이콘으로 급부상 할 수 있었는지 알아보는 것도 시대적인 변화의 흐름을 읽어내는데 많은 도움이 될 것이라 생각이 들었습니다. 그럼 P&G라는 기업의 탄생과 성장과정 그리고 현재의 디지털 혁신은 어떻게 이루어졌는지 한 번 말씀드려보고자 합니다. P&G의 탄생 P&G는 더 프록터 앤드 갬블 컴퍼니 (The Procter & Gamble Company)의 약자로 미국의 다국적 기업입니다. 판매하는 제품은 비누, 샴푸, 칫솔, 기저귀 등 다양한 종류의 소비재를 제조 판매하고 있습니다. 유통 업계에서는 FMCG (Fast Moving Consumer Goods) 라고 불리는 상품으로 P&G는 이 분야에서 유니레버와 함께 세계에서 가장 유명한 생활용품 업체로 손꼽히고 있는데요. P&G는 1837년 오하이오의 신시내티에서 양초를 만들던 윌리엄 프록터와 비누를 만들던 제임스 갬블이 동업을 하면서 탄생하게 됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 P&G는 두 사람의 이름을 따서 프록터 앤 갬블이라고 사명을 지은 것입니다.
박천욱
2022-01-04
트릿지의 최종 목표는 '유니콘 기업'이 아닙니다
"트릿지(Tridge)에게 유니콘 기업 등극은 마일스톤(주요 사건) 중 하나일 뿐입니다" (박영훈 트릿지 프로덕트 총괄) 글로벌 무역 중개 플랫폼 트릿지가 2021년 7월 포레스트파트너스를 통해 약 715억원 규모의 시리즈C 투자를 유치했습니다. (참조 - 트릿지, 6,000만 달러 규모의 시리즈C 투자 유치) 이번 투자로 인정받은 트릿지의 기업가치는 약 6000억원인데요. 2020년 4월에 인정받은 기업가치는 약 1669억원이었습니다. 1년 남짓한 사이에 급격한 성장을 이뤘죠. "트릿지가 농축수산물 무역 업계에서 넥스트 '아마존'이 될 것이라 보고 있습니다" (최지현 소프트뱅크벤처스 심사역) 트릿지는 전 세계 유일무이한 농축수산물 무역 거래 플랫폼입니다. 전 세계 수만 종의 농축수산물 거래 중개와 현지 농장 실사, 공급자 이력 검증 등 무역 업무를 대행하는 풀필먼트 서비스를 제공하는데요. 농축수산물의 거래 가격과 수출입 물량 등을 수집하고 분석해 심층 리포트도 발간하고 있습니다. 트릿지의 누적 가입자 수는 2021년 3분기 기준 35만9004명에 달하고 있죠. 트릿지는 기업가치가 3년 사이에 3배 이상 상승한 데다 매출 성장폭이 커 유니콘 기업(기업가치 1조원)이 머지않았다는 평가가 나오고 있는데요. (참조 - 글로벌 무역중개 플랫폼 트릿지, 유니콘 등극 눈앞) 트릿지의 박영훈 프로덕트 총괄과 공재승 인텔리전스 총괄을 만나 트릿지의 무서운 성장세에 대한 비결을 들어봤습니다. 거래+다리=트릿지 "안녕하세요, 총괄님들. 트릿지와 본인 소개 부탁합니다"
아이템스카우트가 온라인마켓 셀러에게 '돈' 벌어주는 법
모두가 아는 정보는 돈 되는 정보가 아니다 다들 주식 투자할 때 어디서 정보를 얻나요? 보통, 증권사의 거래 시스템(HTS) 네이버 증권 등의 웹 기반 정보 플랫폼 블룸버그와 같은 데이터 서비스를 이용할 텐데요. 만약, 이들과 같은 주식 시장 분석 서비스가 없다면 어떠할까요? 자신에게 맞는 정보를 찾기 위해 수많은 시간과 노력이 필요하겠죠. 올해 180조원대를 돌파할 것으로 예상되지만 마땅한 애널리틱스(분석 통계 서비스)가 없어 60만명에 달하는 셀러(판매자)들이 애를 먹는 시장이 있습니다. (참조 - 코로나가 깨운 이커머스, 상장·M&A 등 주역 부상) 바로 '이커머스' 시장인데요. 이 틈을 비집고 판매 데이터를 통해 시장을 예측하겠다고 나선 기업이 있죠. 아이템스카우트(itemscout) 입니다. 아이템스카우트는 온라인 마켓 셀러에게 어떻게 돈을 벌어주나요? "안녕하세요, 최경준 대표님. 아이템스카우트 소개 부탁합니다" "반갑습니다. 아이템스카우트는 온라인마켓 셀러를 위한 전문 데이터 분석 설루션입니다" "온라인마켓 셀러들이 쉽고 간편하게 데이터를 분석하고 (판매) 아이템을 발굴할 수 있도록 돕고 있습니다" "방대한 온라인마켓 상품 데이터를 분석해 '아이템 발굴'과 '키워드 분석' 등 쇼핑몰 운영에 도움이 되는 지표를 셀러에게 제공하는데요" "핵심은 데이터를 어떻게 매출로 '연결할 수 있을까'입니다"
화해는 어떻게 '인생템'을 찾아줄까
분명 건전지 하나 사러 들어간 '다있소'였습니다 가게 입구부터 '알로에 수딩젤'이 시선을 붙잡고 놓아주지 않았습니다. 무더운 날씨에 수딩젤 하나 사야겠다고 벼르던 찰나였거든요. 평소처럼 '아무거나' 집어 들려던 찰나에 잠시 멈췄습니다. 전 더 이상 '화알못'이 아니었기 때문이죠(자신감) (참조 - 화알못이 리뷰하는 화장품 앱 3인방, 화해-글로우픽-찍검) 화해 앱에서 수딩젤의 상품명을 검색한 뒤 #끈적이라는 키워드를 누르자 해당 수딩젤이 '끈적인다' 혹은 '아니다'에 대한 리뷰가 쏟아졌습니다. 제 피부 타입과 같은 사람들에게 좋은 평가를 받은 수딩젤을 최종 구입하기로 했습니다. 수딩젤과 건전지 그리고 기타 등등을 사들고 들어가는 퇴근길에 문득 궁금해졌습니다. 화해의 수많은 데이터들은 어떻게 정리가 되고 이용자에게 보이는지요. 또 화해는 어떻게 데이터로 먹고 사는지도 궁금했습니다. 그래서 만나봤습니다. 내가 찾는 모든 뷰티, '화해'입니다. 화해&화해 팀 소개 "안녕하세요, 아웃스탠딩 이수민입니다. 각자 맡은 직무와 소개 부탁드리겠습니다" "안녕하세요. 화해 데이터팀에서 근무 중인 데이터사이언티스트 윤성민입니다"
카이스트 댄스 동아리 멤버들, AI 데이터 시장의 루키가 되다!.. '셀렉트스타'
공부도 잘하고 춤도 잘추는 두 소년이 있었습니다... 한성과학고 댄스동아리에 몸담았던 소년들은 학생의 본분인 공부를 소홀히 하지 않았고 고등학교 2학년을 마치고 함께 카이스트로 갑니다. 그리고 카이스트에서도 댄스동아리에 들어갔지요. 학업과 댄스의 동반자였던 이들의 다음 행보는? 바로 공동창업이었습니다...!!! 공부도 춤도 빡세게(?) 했던 이들은 (댄스 동아리에서 회장과 팀장을 맡았었다고 함) 창업도 빡세게(?) 했습니다. AI 학습데이터를 위한 모바일 크라우드소싱 플랫폼을 운영하는 회사 '셀렉트스타'를 만들었는데요. 불특정 다수의 사람들로 하여금 앱(캐시미션)을 통해 수많은 수작업이 필요한 데이터 수집 및 가공을 수행하고 그에 맞는 보상을 받도록 했습니다. 성장세는 놀랍습니다. 2018년 11월에 설립한 이후 현재까지 133개의 고객사, 누적 매출 74억원, 투자 44억원을 유치하며 업계에서 가장 빠른 성장을 보이고 있거든요. "옛말에 진짜 친한 친구끼리는 같이 사업하는 거 아니랬는데..." "가깝고도 먼 사이입니다..." (신호욱 셀렉트스타 대표) "역할분담을 잘했어요. 제가 방향성을 제시하고 실무쪽을 담당하는 신대표님이 속도를 조절해 주십니다" (김세엽 셀렉트스타 대표) "좋습니다" "인터뷰 준비하면서 워크맨 출연하셨던 것도 보고 여러가지 이야기도 많이 듣고 왔는데요" "두 분 다 한성과학고 출신. 고등학교 1학년 때 같은 반으로 만나 댄스동아리도 함께 했고"
'좋은 선택'을 위한 데이터와 직관의 활용법
*이 글은 외부 필자인 김영준님의 기고입니다. 우리는 살아가며 늘 선택의 순간을 마주하게 됩니다. 그리고 선택의 결과를 보고 난 후에는 거의 대부분 후회를 하곤 합니다. ‘이때 이거 말고 다른 선택을 했어야 했는데’ 라고 말이죠. 우리는 늘 선택을 하곤 하지만 어떤 선택이 최선인지 알 수 없어 많은 고민을 하곤 합니다. 그렇다면 어떤 선택이 좋은 선택일까요? 좋은 선택을 하려면 어떻게 해야 할까요? 일반적으로 사람들은 좋은 선택이 좋은 결과를 낳을 것이라고 생각합니다. 좋은 선택이기에 좋은 결과로 이어졌다는 것이죠. 하지만 좋은 선택과 좋은 결과는 서로 관계가 희박합니다. 선택은 나 자신이 하는 것이지만 결과는 나 자신의 선택뿐만 아니라 그 당시 환경과 제한된 정보, 그리고 다른 사람의 선택이 복잡하게 얽힌 결과물이기 때문입니다. 진주만의 교훈 대표적인 예로 진주만 공습 당시 미군이 일본군의 제로센을 미군 B-17 폭격기로 판단한 선택을 들 수 있습니다. 1941년 12월 7일, 당시 당직사관이었던 커밋 타일러 중위는 레이더병으로부터 ‘미확인 비행물체가 기지로 접근 중’이라는 전화보고를 받습니다. 타일러 중위는 이를 아군의 B-17이 본토에서 귀환하는 것으로 판단하고 레이더병에게 ‘Don’t worry about it’이라 말합니다.
김영준
'멀티팩터' 저자
2021-01-04
버핏의 후계자가 ‘스노우플레이크’에 투자한 이유
*이 글은 외부 필자인 류교원님의 기고입니다. 작년 5월, 역사상 가장 위대한 투자자 워런 버핏 버크셔 해서웨이 회장은 CNBC 인터뷰에서 이런 말을 남겼습니다. “버크셔가 기업공개(IPO) 주식을 매입할 일은 없다고 생각합니다” 그의 40년 사업 파트너인 찰리 멍거 부회장과 함께 IPO주식을 사지 않는다고 분명히 밝혔죠. 유일한 예외는 2018년 상장에 참여했던 브라질의 온라인결제 기업 '스톤코'입니다. (참조 - Warren Buffett: I’m not buying the Uber IPO, but I’ve never bought any IPO) 버핏은 오래전부터 IPO주식을 로또에 비유하며, 참여하지 말라고 경고했습니다. 돈 벌기에 혈안이 된 IPO관련자들이 일부러 과도하게 광고하고 주가를 상승시킨다는 겁니다. 이렇게 IPO주식에 반감이 심했던 위대한 투자가가 불과 1년 만에 치매라도 걸린 걸까요? 지난 9월 16일, '스노우플레이크'란 기업이 IPO로 주식시장에 등장했습니다. 그런데 버크셔 해서웨이가 상장 전후로 6800억원(5억7000만달러)을 투자해 총 710만주나 매입합니다. 미국 최대 SaaS기업인 '세일즈포스'도 함께 투자했죠.
어차피 써야 한다면.. 좀 더 똑똑한 키오스크를 만나고 싶네요
*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 어느덧 일상에서 언택트, 비대면이란 단어가 익숙해지고 있습니다. 코로나가 세상의 변화를 5년은 단축시켰단 말이 새삼스럽게 실감 나는 요즘입니다. 예전에 택시를 탈 때 직접 내비게이션 화면에 주소를 찍어보라던 아저씨들은 이제 다 멸종이 되어버린 것 같아요. 자연스럽게 음성인식으로 주소를 입력하고, 검색은 또 기가 막히게 됩니다. 심지어 카카오T 같은 모빌리티 앱으로 택시를 잡기 시작하면서 주소를 찍는 노고조차 사라지기 시작했죠. 결제조차도 이미 등록된 카드로 된다며 어서 내리기나 하라고 합니다. 음식배달은 말할 것도 없죠. 언젠가부터 빙수나 아이스크림처럼 까다로운 제품도 배달되기 시작했죠. 이번에 자가격리를 겪으면서 사람들은 배달의 소중함을 더 느끼게 되었죠. 장보기는 이제 완연히 온라인 시대로 접어들고 있고, 온라인 서비스에 더 익숙해지는 요즘입니다. 오프라인 매장의 무인화 서비스가 온라인화되는 것과 함께 오프라인 매장의 변화도 커지고 있죠. 답답한 마음에 밤 산책을 나섰다가 모든 가게가 굳게 닫힌 시간에 유일하게 열려 있는 매장을 발견했는데요.
이미준
프로덕트 오너
2020-09-10
고대 로마부터 시작된 기본소득, 2020년 지금 핫한 이유
내 이름은 폼페이우스, 로마의 시민 행정관이다. 나의 주된 업무는 로마의 풍요를 시민들에게 전달하는 것이다. 오래된 평화와 보장된 풍족함을 활용해 모든 시민에게 매달 30kg의 밀을 배급했고 수도나 공중 목욕탕은 물론이요, 콜로세움에서의 오락 역시 무료로 제공했다. 나 또한 기꺼이 그 혜택을 누리던 어느 날... 아침에 눈을 떠보니 내 침실이 아닌 전혀 낯선 길거리에서 깨어나고 만 것이다! 회색빛으로 물든 거리는 반짝거리는 성으로 둘러싸여 있었다. 하늘과 맞닿을 정도로 높은 성, 두 명의 개선장군이 행차해도 좁지 않을 듯한 광활한 거리를 보며 일순간 멍해졌고 이어 커다란 공포가 엄습해왔다. '어찌된 영문인지 몰라도 달아나자' 두리번거리며 기약없이 달리다 구름같은 인파와 맞닥뜨렸다. 수많은 사람들이 동그랗게 빙 둘러서서 누군가를 향해 다같이 외치고 있었다. "2024년!!!!!!" "2024년!!!!!!!!!!" 2024년이라고? 나는 지금 대체 어느 시대에 어느 장소에 서 있는 것인가? 사시나무처럼 떨리는 몸을 진정하려 애쓰며 수많은 사람들을 헤치고 나아갔다.
데이터에서 가치를 얻고 싶다면 알아야할 7가지
“‘우리는 데이터를 전담하지만, 중요한 건 고객 지향이고, 회사의 성장이다.’ 시작할 때 이런 얘기를 많이 했습니다" “단순히 ‘데이터를 활용해서 매출을 올리고 싶다’ 정도의 생각만 가지고 뽑으면, 엄한 사람을 데려와 회사도, 뽑은 사람도 고생할 수가 있어요" “전문가를 뽑으면 할 일은 알아서 찾을 거라고 생각하면 진짜 힘들어집니다" “단순히 분석만 잘하면 되는 건 아니라고 봅니다. 사내에서 데이터의 가치를 사람들이 믿어줄 수 있도록 신뢰를 쌓아 나가야죠" “완벽하지 않아도 최선의 결과물을 주면서, 우리가 어떤 일을 하고 있는지 이해시키고, 신뢰를 만드는 게 정말 중요합니다" 안녕하세요. 송범근 기자입니다. 혹시 마이뮤직테이스트를 아시나요?” 마이뮤직테이스트는 K팝 팬들이 자신이 사는 지역에 보고 싶은 아티스트의 공연을 요청하는 서비스를 운영합니다. 이 데이터를 가지고 공연을 기획/운영해 티켓 판매로 수익을 내는 사업을 하고 있죠. (참조 – 마이뮤직테이스트 홈페이지) (참조 - 이재석 마이뮤직테이스트 대표 "공연 수요 예측 기획") 마이뮤직테이스트의 비즈니스 핵심은 팬들이 만든 데이터를 가지고, 티켓 수요를 예측하는 것인데요. 공연 기획은 공연장 규모에 따라 투입 비용이 크게 달라지고, 한번 결정하면 쉽게 바꿀 수 없습니다. 따라서 수익이 나는 공연을 하기 위해선 공연장을 정하는 몇 개월 전에 티켓이 얼마나 팔릴지를 예측하는 능력이 매우 중요한 것이죠.
털리는(?) 인터뷰! 인공지능 호텔리어 서비스 '레드타이' 정승환 대표
안녕하세요, 아웃스탠딩 독자 여러분. 정지혜 기자입니다! 저는 지금부터 인간 탈곡기로 변신할건데요!!! 이게 무슨 (헛)소리냐고요? 기자가 평소에 참 이상하다(?)고 생각했던 한 스타트업 대표를 탈탈 털 예정이거든요. 아, 정정하겠습니다. 해당 스타트업이 이상하다는 게 아니라 대표가 이상하다는 이야깁니다. (그게 그거 아니냐고요? 엄연히 다릅니다) 아니, 그 대표가 누구냐고요? 바로 레드타이의 정승환 대표입니다. 일단 독자 분들에게 레드타이가 뭐하는 회사인지부터 설명을 드려야겠네요. 레드타이의 서비스는 한마디로 '인공지능 호텔리어' 라고 할 수 있습니다. 호텔 체크인 및 체크아웃은 물론, 호텔 주변 관광지는 어딘지, 체크인 전 짐을 맡길 수 있는지 등의 여러 정보를 이용객에게 제공할 뿐 아니라, '수건 하나만 704호로 가져다주세요'같은 요청까지 처리할 수 있는 서비스를 지향한다네요. 예약한 호텔의 정보는 물론, 관광 관련 정보와 룸서비스까지 한큐에 처리하는 호텔리어인 셈이죠. 자타공인 호캉스 덕후이자 호텔 예약앱의 VVIP인 기자는 레드타이의 비즈니스와 청사진만큼은 상당히 설득력 있다고 생각했습니다.
카카오택시는 데이터로 교통문제의 해답을 찾고 있습니다
우리 사회에서 도로는 사람의 혈관과 비슷한 역할을 합니다. 교통 문제가 적으면 적을수록 도시에 활기가 돌고 출퇴근 스트레스도 덜하겠죠? 하지만 현재 우리나라 교통 상황은 '스트레스 유발물질' 그 자체입니다. 출근도 힘들고, 퇴근도 어렵고... 술 한잔하고 집에 가려고 하면 택시 잡기 전쟁이 벌어지죠. 이런 문제를 풀려면 인프라만 늘릴 게 아니라 현재 가진 자원을 효율적으로 활용하는 제도를 만들어야 하는데요. 그 밑바탕에는 정교하게 분석된 데이터가 꼭 필요하겠죠. 카카오모빌리티는 매년 택시, 대리, 주차장 등 서비스 데이터를 분석한 리포트를 선보이고 있는데요. 자주 가는 휴양지, 내비로 자주 찾는 제주도 맛집 등 재밌는 정보도 수록돼 있지만 이번 기사에서는 다양한 교통 문제점과 카카오모빌리티(이하 카카오)가 제안하는 해결 방법에 대해 정리해 보고자 합니다. 택시, 야간 수요-공급 불일치 문제 카카오택시는 2300만명이 이용한 국내 1위 택시 호출앱입니다. 가입한 택시 기사의 숫자도 23만명에 달하죠. 카카오는 택시 이용의 가장 큰 문제점으로 심야 택시 부족 현상을 꼽았습니다.
최준호
2019-09-15
폐사율 확 내리고, 육질은 확 올리고. 어떻게? 데이터로! 한국축산데이터
오늘 인터뷰를 시작하려면 독자님들의 상상력이 필요합니다. 축산 농가에 가보신 적 없다면 더더욱요! 준비되셨나요? 레드썬!!! 자, 눈을 감고 상상해보세요. 지금 독자님은 1000마리의 돼지를 키우는 농장주입니다. 눈으로 셀 수 없을 정도로 많은 숫자같지만 사실 이건 소규모 농장 축에 속합니다. 큰 농장은 만 마리, 5만 마리도 키우죠. 돼지들은 생애주기에 따라 머무는 공간이 다릅니다. 돼지가 머무는 하우스는 ‘돈방’으로 나뉘어져 있는데요. 2-30마리를 함께 키우는 방이라고 생각하시면 됩니다. 어느 날 독자님이 돈방을 둘러보던 중에 비실비실 아파보이는 돼지 한마리를 발견했습니다. 자, 어떻게 하시겠어요? "뭐...그야...수의사를 부르겠죠? 그리고 아픈 돼지를 치료하겠죠!" "돈방에는 2-30마리의 돼지가 있어요. 이미 아픈 돼지에게서 병을 옮았으면 어떡하죠?" (*참고: 수의사가 동물을 진료할 때 소는 개체별로, 돼지는 그룹별(돈방)로 샘플링하여 진료함. 닭도 마찬가지.) "...음..." "만일 돈방의 모든 돼지가 죽게 되면 어쩌죠? 또 재수없게(?) 옆 돈방으로 옮겨가면요?!" “돼지가 그렇게나 많이 죽으면 한 마리당 든 인건비나 재료비를 영영 회수 못하는데 상관없으신가요?!!"
데이터 수집을 위한 '조조슈트'는 어쩌다 웃음거리가 됐나
*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 미래는 데이터와 AI를 기반으로 하는 4차산업혁명의 시대라고 하죠. 무슨 얘긴지 체감되지는 않아도 귀에 딱지가 앉게 듣고 있는 말인데요. 이전 글에서 의류제조사가 데이터를 모으기 위한 노력들을 살펴봤습니다. 자사 제품을 사물인터넷(IoT)화하는 방향으로 가고 있는 나이키와, 직접 유통채널을 만들어 고객 데이터를 수집하는 LF몰의 이야기를 다뤘죠. (참조 - 나이키는 왜 이렇게 ‘백투더퓨처 신발’에 집착하는 걸까요) (참조 - 의류제조사, 잃어버린 고객 데이터를 찾아서) 흔히 말하는 밸류체인의 관점에서 본다면 ‘기획-제조-유통-사용’ 중 나이키는 ‘사용’ 부분에서 데이터를 모으고, LF몰은 ‘유통’의 관점에서 데이터를 모으는 방식이죠. 목적은 당연히 맨 앞의 기획, 제조에 데이터를 활용하는 거고요. 그렇다면 아예 기획과 제조 단계에서 데이터를 모으고 활용하는 케이스는 없을까요? 일반적인 소품종 대량생산 방식이 아닌 ‘개인화 맞춤 생산’으로 접근한다면 불가능한 일도 아닙니다. 바로 일본 의류기업 스타트투데이의 ‘조조슈트(ZOZO SUIT)’ 이야기입니다. 조조타운의 '데이터 고민' 먼저 회사부터 살펴보죠. 스타트투데이는 일본 내 최대 의류 쇼핑몰 중 하나인 '조조타운(ZOZO TOWN)'을 운영하는 회사인데요, 단순히 유통회사라고만 보기는 어렵습니다. 조조타운에는 대략 6400개 브랜드와 65만개 의류 상품이 등록되어 있는데요, 이커머스 구조로 보면 마진율이 30%에 육박하는 직매입 또는 위수탁 방식의 의류쇼핑몰입니다. 밴드 드러머 출신이라는 독특한 스토리를 가진 대표 마에자와 유사쿠는 온라인에서 의류를 구매할 때 생기는 문제점들을 개선하기 위해 여러 가지 방식을 조조타운에 적용해 왔는데요.
이미준
프로덕트 오너
2019-07-25
인공지능,블록체인 산업에 필요한 '데이터 거버넌스'
"기술, 연구만큼, 아니 그보다도 사회 합의가 중요한 이유는 결국 사람들이 그걸 받아들여야 정착할 수 있기 때문입니다. 그리고 마지막으로 사회적 타협을 할 수 있는 수단은 법에 있다고 생각합니다" "허나 지난 11개월간 정부의 4차산업혁명 정책에 관해 조정하는 기관의 위원장으로 일하는 동안 기술 개발, 혁신이 맞닥트리는 현실은 '법 앞에서의 좌절'이었습니다" "지금의 위치정보 보호법만 해도 드론, 자율주행 차가 나오기 전부터 한국에서 있던 겁니다. 그렇기에 법 제도는 현재 기술과 사회를 반영하지 못하고요" (대통령 직속 4차산업혁명위원회 장병규 위원장) 사회 규제와 기술. 이만큼 안 어울리는 조합도 드물다고 느낍니다. 특히 IT 기술들은 물리적인 제약에서 벗어나 갈수록 더 빨리, 더 크게 그 영역을 확장하고 있어요. 하지만 이 기술이 사람들의 일상에 스며들 동안 법은 천천히, 신중하고 보수적으로 움직였습니다. 24일 서울대 법과경제연구센터에서 주최한 '인공지능의 시대: 기술 발전에 따른 책임과 규제' 행사에서도 그 좁힐 수 없는 간극에 대한 이야기가 오갔습니다. 어떻게 하면 규제가 변할 동안 IT 기술이 자기 선을 지킬지에 대한 토의였어요. "뭐야. 또 재미없는 규제, 인공지능, 뭐 그런 행사인가?" 안타깝게도 사회 규제가 천천히 바뀌는 만큼 관련 논의도 자주 반복됩니다. 예, 비슷한 얘기죠. 하지만 개개인부터 기업, 규제 당국에까지 모두 피해갈 수 없는 이슈입니다. 여러분 이야기에요ㅠ 장병규 의장의 말처럼 사회적 합의와 그 산물인 법이 차차 변화하는 게 중요하고요. 한편에서는 그 변화를 이끄는 담론, 규제를 보완하는 기술적 노력도 이어지고 있습니다*_* 이번 기사에서는 행사에서 전해 들은 후자를 다뤄볼까 합니다. '양질의, 새로운 데이터를 대규모로 모아서(1) 다양한 형태(ex: 광고, 심사 등)로 활용할 때(2) 그 데이터의 주인은 어떤 권리를 행사하는가(3)' 폭발적으로 성장하는 인공지능 분야에서도, 데이터에 가치를 부여하는 블록체인 업계에서도 이 질문을 거치지 않고서 상용화하기는 어려운 한편 세 꼭짓점을 모두 만족할 솔루션이 아직 미비합니다. 유럽연합(EU)에서 이제 막 GDPR(개인정보 보호 법령)을 통해 이 부문의 규제를 선점하는 중이고요.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-08-24
사용자로서 블록체인이 매력적인 3가지 이유
‘블록체인’ 기사를 꾸준히 썼습니다. 근데 어느 순간 멈춰서 반성하게 됐어요. ‘블록체인에 대해 매주 기사를 쪄내고 있는데... 누구를 위한, 무엇을 위한 기사였던 걸까?’ 이런 의문이 들었거든요. 솔직해지기로 했습니다 사실 지금 블록체인이라는 게 손에 만져지는 서비스는 매우 적고 단어 자체는 너무 많이 소비됐잖아요. 이 개념에 휩쓸리는 분위기도 암호화폐 투자자거나 이 기술에서 사업 기회를 발견한 사람들의 것이지 일반 사용자와는 조금 무관해 보이고요. 합의 알고리즘이 어떻고, TPS가 어디까지 올라가고, 이런 얘기가 사용자들에게 재밌기는.. 쉽지 않죠(^ㅡㅠ) 그래서 이번 기사에서는 그런 얘기는 잠시 접어두기로 했어요. 대신 그동안 취재하고 경험하면서 느껴왔던 것들을 털어놓으려 합니다. (참조 - 현재 블록체인이 신기루 같은 3가지 이유) 사용자 입장에서 블록체인 바라보기! 솔직히 지금 이 시점에서 당연히 ‘암호화폐로 투자하기’만큼 직관적인 경쟁력은 부족하지만요. 그래도 사용자의 마음으로 이 생태계를 바라볼 때 어떤 점이 재밌고, 의미 있을까 헤아려봤습니다. 그나마 블록체인이 매력적인 이유, 혹은 앞으로 이 생태계를 주목하는 매력 포인트가 될 3가지 요소를 간단히 얘기해볼까 합니다ㅎㅎ 1.내가 만든 데이터는 내 것!
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-05-29
"앱 만드신 분 상 주고 싶어요" 모바일닥터 이야기
1.의사라서 발견한 문제의식 "가정의학과 전문의로 일하면서 소아청소년과 당직도 여러 번 맡았거든요. 엄마들이 열이 나는 아이를응급실에 데려올 때가 많더라고요" "증상을 봐선 응급실에 올 정도는 아니고 해열제만 적절히 복용하면 되는데 아무래도걱정돼서 찾아오는 경우를 많이 봤습니다" "어쨌든 응급실에서 모든 검사를 마친 후 해열제를 줘서 돌려보내는 식이었어요" "저는 이 문제에 착안해서 여기에 얽힌 니즈를 해결해야겠다고 생각했습니다. '아이의 열' 문제에 집중하는 이유입니다.스타트업은 문제의식에서 출발하잖아요" (모바일닥터 신재원 대표) 아이들이 발열 때문에 응급실에 오는 경우는 전체의 약 30~37%를 차지한다고 합니다. 하지만 발열로 응급실에 온 아동의 20~39%는 실제로 응급하지 않은데도 병원까지 찾아와야 하는 게 현실이죠. 신 대표는 이 문제의식에 착안해스타트업 씬에 뛰어들었습니다. 2014년에 첫 서비스를 선보였는데요. '모바일소아과'라는 상담 앱이었습니다. 2014년 6월 디캠프가 개최하는 디데이에서우승자가 됐을 때도 똑같은 맘이었더라고요. (참조 - 아동 발열 관리 현황 및 과학적 근거) '헬스케어 관련된 법이 새로 생기면서헬스케어 시장이 커지리라 직감했고세 아이의 부모로서 아이를 가진 부모에게꼭 필요한 기능이 뭘까 고민하며 준비했어요'
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-04-18
내 소셜미디어 계정이 '남의 것'이라면
실제 소재와 아이디어를 접목해서 SF 웹소설 형태로 풀어드립니다! 아웃스탠딩 속 과학기술 이야기기획기사 ‘만약에’ 시리즈입니다. (참조 - 만약에 누구든 내 데이터를 팔 수 있다면?) (참조 - 만약에 알고리즘이 당신을 해고한다면?) 인생은 영화가 아닙니다. 아, 물론 영화처럼 엿볼 수 있는 이야기는대개 영화처럼 느껴지지만 말이죠. 그래서 이야기들에는 늘 들키는 자, 쫓기는 자, 쫓는 자, 잡는 자들이 있지만요. 인생은 영화가 아닙니다. 모르는 것, 속이는 것, 넘어간 것들이 살아남습니다. 예컨대 이런 상황이랄까요. 여기 한 남자가 있습니다. 적당히 늙었지만 글쎄요. 흰 머리카락은 없는 젊은이입니다. 강남역 커피숍에 앉아서 성공한 사람들이 자주 그렇듯 한가로이 커피를 마시네요. 친숙한 사람을 바라보는 듯 바깥풍경을 구경하면서요. 말끔하지만 불편하지 않은 복장으로 앉아있습니다. 다리를 꼬는 버릇은 여전합니다. 마침 한 여자도 왔습니다. 문이 열리는 소리를 듣자마자 남자는 직감적으로 압니다. 거칠고 빠르게 들어와 성큼성큼 걸어오는, 자기 앉을 자리를 아는 걸음걸이에 남자는 짐짓 모른 척합니다. 여자는 자리에 앉습니다. 그리고 인사를 건넵니다.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-04-09
인공지능, 네이버의 구원 투수가 될까
30일 오전 삼성역에 다녀왔습니다.네이버에서 3번째 여는 학술행사인'네이버 AI 콜로키엄'에 참석했거든요. 작년에 이어 올해도 이 행사의 화두는 'AI'였네요. 기조 강연 시간에는서치&클로바 수장인 김광현 리더,김성훈 리더가 연단에 올랐습니다. 결론부터 말하자면 인공지능 플랫폼으로 도약해서 기존의검색 서비스까지 포괄하겠다는 의지와인간의 커뮤니케이션 방식에 인공지능이최적화하는 방향을 제시한 자리였습니다. (참조 - 검색보다 AI, 애플이나 구글 넘어섰다 자평) (참조 - "검색과 인공지능 플랫폼간 경계 없다") 이번 기사에서는 이 말이 어떤 의미인지, 더불어 인공지능에 대한 네이버의 방향이 어떤 인상을 주는지 가볍게 정리했습니다. 그럼 일단 네이버 서치&클로바 팀의김동현, 김성훈 리더의 이야기입니다. 1.검색과 AI의 경계는 없다 먼저 연단에 오른 김동현 리더는네이버에서 집중하는 인공지능 기술과그에 결부된 여러 서비스를 소개했습니다. 네이버를 떠올리면 초록 창,검색 기능을 떠올리는 분들이 많을 텐데요. (참조 - 가두리검색 포기하는 네이버?) 검색 포털로서의 네이버뿐 아니라다양한 AI 기술이 쓰이는 네이버로서고도화를 앞두고 있다는 소식입니다.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-03-30
인공지능이 나를 해고해버린다면
실제 소재와 아이디어를 접목해서 SF 웹소설 형태로 풀어드립니다! 아웃스탠딩 속 과학기술 이야기기획기사 ‘만약에’ 시리즈입니다. “유선영 씨. 워크숍은 어땠습니까?” 어땠냐니. 좋았을 리가 없습니다. 굳이 거울로 보지 않아도 알 정도로 제 눈 밑은 퀭하니 내려앉았습니다. 5일의 합숙. 낯선 공간, 모르는 사람들. 그 안에서 어떻게든 버텨보겠다 애써도 이제 한계입니다. 고지가 눈앞인데 그렇습니다. 사람이 잠을 못 자고, 같은 말 속에 갇히면 그리 되나 봅니다. 여기는 재교육센터입니다. 아니, 그렇게 말하면 안 되죠. ‘기업 생산성을 위한 재취업 워크숍’ 이게 본래 이름입니다. 하지만 줄여서 재교육센터입니다. 소위 구조조정을 단행하려는 회사들이 나쁜 사람 되기 싫어서 누군가 대신 아픈 말을 해주길 바랄 때 등장합니다. 일 못 하는 사람, 저 같은 직원을 위해서요. 물론 일을 못 한다고 느꼈던 것도 아닙니다.구조조정에 들어갈지도 모른다는 풍문이 돌았을 때 설마 제 얘기일까 싶었습니다. 항변할 건 많은데요. 자꾸만 생략하게 됩니다. 이 빌어먹을 워크숍에선 생산성 올리는 법보다는 내가 그간 얼마나 부족한 인간이었는지, 회사에서 얼마나 딴짓을 했는지, 얼마나 의지가 약했는지 등등을 성토하니까요.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2018-03-13
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