번역글

작지만 강력한 비즈니스 만들기

아메리칸 드림이란 무엇일까요? 점점 더 많은 사람들이 '미국 예외주의'에 의문을 제기하고 있습니다. 소득의 질 저하, 의료, 주택 소유 등 미국의 삶의 질에 대한 의문이 끊임없이 제기되고 있습니다. 하지만 아메리칸 드림이라는 개념은 단순한 마케팅 문구가 아니었습니다. 수백만 명의 사람들을 움직인 실질적인 힘이었습니다. 1850년부터 1930년까지 미국 내 외국 태생
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소비자 심리학이 AI 제품 디자인에 주는 시사점

작년에 저희는 "AI의 달걀 이론"이라는 글에서 소비자 심리학의 유명한 사례를 다룬 적이 있습니다. 인스턴트 케이크 믹스가 처음 나왔을 때, 판매가 부진했습니다. 케이크 만들기가 너무 빠르고 쉬웠기 때문입니다. 사람들은 베이킹에 기여하지 않았다는 죄책감을 느꼈습니다. 그래서 회사들은 사람들이 기여했다고 느끼도록 달걀을 추가하도록 했습니다. 그러자 판매가 급증했습니다. 저희는 이 원칙을
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RAG가 끝이 아닙니다: 앞으로의 AI + Data

RAG(Retrieval Augmented Generation)와 ICL(in-context learning)은 2020년경부터 AI 분야에서 매우 흥미로운 발전이었습니다. 이러한 기술들은 기업과 앱 개발자들이 고객 데이터를 활용하는 방식에 혁명을 가져올 것으로 약속했습니다. 재학습이나 미세 조정 없이도 강력한 모델을 활용할 수 있게 해주죠. 간단히 프롬프트 중에 모델에 관련 데이터를 "주입"함으로써, 기업들은 즉시
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왜 당신은 가장 목소리 큰 고객을 무시해야 하는가

제품 관리 업무를 하다 보면, 가장 어려운 일 중 하나가 다음에 무엇을 개발해야 할지 결정하는 것입니다. 피드백 시스템이 잘 갖춰져 있다면, 고객으로부터 꾸준히 다양한 의견이 쏟아져 나올 텐데요. 너무 많은 의견 때문에 무엇부터 우선순위를 둬야 할지 막막할 때도 있습니다. 이럴 때 가장 쉽게 할 수 있는 선택은 가장 목소리가 큰
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AI 앱 스타트업은 엔터프라이즈 세일즈 황금기(1994-2000)에서 많은 것을 배울 수 있습니다

AI 혁신 시대는 메인프레임 혁명과 닷컴 시대 중 어느 쪽에 더 가까울까요? Stratechery의 Ben Thompson은 Nat Friedman 및 Daniel Gross와 함께한 최근 팟캐스트 에피소드에서 메인프레임 혁명에 더 가깝다는 주장을 펼쳤습니다. 둘 다 일리가 있지만, 저는 현재 AI 앱 폭발의 가장 적절한 유사 사례는 클라이언트-서버 컴퓨팅으로의 전환에 의해 주도된 1994년부터 2000년까지의
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네 가지 계층(Four layers)

소프트웨어 기능이 애플리케이션으로 활용되는 방식에는 일정한 계층적 리듬이 있는 것 같습니다. 모든 새로운 기술은 일반적으로 기능, 인터페이스, 프레임워크 및 애플리케이션이라는 네 가지 계층으로 성장하는 경향이 있습니다. 이러한 프로세스를 건너뛰거나 단축할 수 있는 방법은 없는 것 같습니다. 이 네 가지 계층은 우리가 있든 없든 성장합니다. 우리 스스로 이러한 계층을 개발하거나, 우리의
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