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🦈 "Meta는 AI덕에 배가 부르다"

이 주의 번역글 📌 Meta는 AI 덕에 배가 부르다 🦄 Why this article? Meta가 생성형 AI를 통해 디지털 광고와 비즈니스 모델을 혁신하며, 세계에서 가장 가치 있는 기업으로 도약할 가능성을 탐구합니다. 이 글은 Meta의 전략적 움직임과 AI 투자의 미래를 심도 있게 분석합니다. 🧠 핵심 요약 * Meta는 생성형 AI를 활용하여 디지털 광고의 효율성을 높이고, 광고주에게

AI 시대의 TTV(Time-to-value)

실리콘밸리에서 Bret Taylor만큼 성공적인 경력을 쌓은 사람은 많지 않습니다. 그는 대화형 AI 회사 Sierra(최근 평가 가치 $45억) 공동 창업자이자 OpenAI 이사회의 의장입니다. Invest Like The Best에서 고객들에게 가치를 제공하는 방법에 대해 이야기하며, Bret은 Sierra의 통합 및 신뢰를 쌓는 고도의 접근 방식을 언급했습니다: 저는 매우 견고한 에이전트를 만드는 데 중요한

Meta는 AI 덕에 배가 부르다

Stratechery는 창립 이래 Meta에 대한 '치트 코드' 덕을 많이 봤습니다. 투자자들이 공황 상태에 빠지고 주가가 하락할 때마다 Meta가 괜찮다는 — 더 나아가 아주 좋다는 — 글을 쓰고 그 예측이 맞는 모습을 지켜보는 것이었죠. 대표적인 예로 2013년 IPO 이후 하락, 2018년 Stories 침체, 그리고 최근 2022년 TikTok/Reels 침체를 들 수

우선순위 기계가 되지 않는 방법

PM으로서의 첫 몇 달 동안, 저는 PM이라기보다는 “우선순위 기계”에 더 가까웠습니다. 그것도 좋은 의미는 아니었습니다. 엔지니어들이 자신들이 작업해야 할 프로젝트에 대한 더 많은 맥락을 제가 알고 있을 것이라고 생각하며 저에게 우선순위를 정해달라고 요청했습니다. 가끔은 하루 종일 우선순위에 대한 질문에 답하는 데 시간을 보냈습니다. 그때는 제가 중요한 사람처럼 느껴졌습니다. 결국,

AI가 기술 부채를 더 비싸게 만든다

AI가 기술 부채를 덜 중요하게 만들 것이라는 새로운 믿음이 떠오르고 있습니다. 코드를 작성하거나 정리하는 일이 점점 더 쉬워지고 있기 때문에, 일반적인 회사가 조금 더 많은 기술 부채를 감당할 수 있을 것이라고 생각하는 게 합리적으로 보이지 않나요? 하지만 사실은 그 반대입니다. AI는 기술 부채를 감당하는 데 드는 실제 비용을 크게 증가시켰습니다.

🦈 "AI가 SaaS 플레이북을 다시 쓰는 방법" 외 3개의 글

이 주의 번역글 📌 당신에게 필요한 것: Version 1 🦄 Why this article? 제품을 만들 때 ‘누구를 위한 것인가’라는 질문은 언제나 중요합니다. 이 글에서는 “Version 1”이야말로 철저히 자신을 위해 만들어야 한다는 관점을 제시하며, 스타트업이나 개발자들이 목표와 방향성을 잡는 데 큰 인사이트를 줍니다. 🧠 핵심 요약 * Version 1은 철저히 자신을 위한 제품이어야

당신에게 필요한 것: Version 1

몇 주 전 저는 Montreal에서 열린 회사 모임에 참석해 큰 무대에서 모든 직원들 앞에서 개발 중인 두 가지 신규 제품의 진행 상황을 공유했습니다. 저희는 하나씩 차례로 진행했습니다. 먼저 Product 1을 30분간 설명한 후, 이어서 Product 2에 대해 이야기했습니다. 각 제품의 수석 디자이너들이 진행을 주도했고, 저는 설명을 맡았습니다. 저희 뒤의 대형

AI가 SaaS 플레이북을 다시 쓰는 방법

2016년에 Madrona는 데이터를 활용하고 “지속적인 학습 시스템”을 구축하지 않는 애플리케이션은 도태될 것이라고 예측했습니다. 우리는 실시간으로 학습하고, 적응하고, 개선하는 AI 기반의 데이터 구동 애플리케이션을 “Intelligent Applications”라고 명명했습니다. 8년이 지난 지금, 그때의 과감한 아이디어는 현실이 되었습니다. 전통적인 SaaS는 이제 지능형 애플리케이션에 자리를 내주고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술 발전을 넘어,

AI 경쟁의 다음 단계

모델 간 성능 차이가 줄어들면서, AI의 방어력은 컴퓨팅 자원, 인재, 데이터, 그리고 배포에 달려 있습니다. AI 모델은 2022년 이후로 크게 발전해 왔으며, 2019년 Meta와 Google에서 처음 범용 NLP 모델이 훈련된 이후로도 크게 개선되었습니다. 그러나 모델 성능을 평가하는 일반적인 벤치마크가 이제 평준화되는 추세입니다. 과거에는 최첨단 벤치마크를 경신하는 것이 MMLU에서 27%에서

AI 서비스 시대에 Palantir가 주는 교훈

지난 달, 제가 공동 창립한 첫 번째 회사인 Palantir가 S&P 500에 합류했습니다. 20년 동안 대부분의 사람들은 Palantir를 “과대 평가된 컨설팅 회사”로 간주했습니다. SaaS “제품”이나 “플랫폼”을 개발하는 진정한 기술 혁신 기업이 아니라, 단지 서비스 기업일 뿐이라고 여긴 것이죠. Palantir를 초기부터 경시하는 것은 단견이었습니다. 실리콘 밸리 최고의

🦈 "왜 AI 구축은 소프트웨어 개발과 완전히 다른가" 외 3개

이 주의 번역글 📌 왜 AI 구축은 전통적인 소프트웨어 개발과는 완전히 다른가 🦄 Why this article? AI 프로젝트를 기존 소프트웨어처럼 접근하려는 함정에서 벗어나야 합니다. 이 글은 AI 개발이 전통적 소프트웨어와 어떻게 다른지 구체적인 사례와 실험을 통해 보여주며 AI 스타트업이 직면할 핵심 리스크를 설명합니다. 🧠 핵심 요약 * AI 프로젝트는 기존 소프트웨어보다 실현 가능성 리스크가

AI 시뮬레이션으로 더 나은 영업 플레이북 만들기

혹시 당신의 영업 프레젠테이션을 잠재 고객에게 보여주기 전에 미리 테스트해보고 싶었던 적이 있나요? 거울 앞에서 스스로 녹음하거나, 배우자나 강아지에게 또 한 번 리허설을 보여주는 걸 말하는 게 아닙니다. (물론 당신을 사랑하지만, 사랑에도 한계가 있음을 기억하세요.) 제가 말하는 것은 이메일, 콜드콜, 그 밖의 모든 메시지를 시뮬레이션을 통해 돌려보면서 실수를 찾아내고, 당신의

왜 AI 구축은 전통적인 소프트웨어 개발과는 완전히 다른가

처음 Every Studio에서 AI 프로젝트를 시작할 때, 저는 과거에 제품을 개발했던 방식으로 접근했습니다. 명확한 문제를 정의하고, 해결책을 구상하고, MVP(최소 기능 제품)를 개발한 뒤, 그걸 바탕으로 반복해서 개선하는 방식이죠. 빠르게 만들고, 테스트하고, 배우고, 개선하는 비교적 간단한 소프트웨어 주도 접근 방식입니다. 하지만 이 방식은 잘 맞지 않았습니다. 그래서 스스로에게 물어봤습니다.

SaaS 전략 방향을 잡기 위한 질문

SaaS 전략 수립을 위한 질문들 SaaS 회사에서 전략을 설정하는 것은 많은 함정이 존재합니다. 소프트웨어 제품으로서 무수히 많은 방향으로 로드맵이나 시장 진출 전략(GTM)을 조정할 수 있습니다. 앞에 펼쳐진 무한한 가능성 속에서, 회사들은 기본적인 질문을 스스로에게 던져보지 않은 채로 진행하여, 끔찍한 전략적 실수를 범하는 경우를 자주 봅니다: * 구매자의 선호가 절대