버티컬 AI의 새로운 성공 전략
지난 가을, 저희는 초기 단계 버티컬 소프트웨어 창업가로서 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 찾아가는 여정에 대한 에세이 “Nobody Wants Your Product!”를 썼습니다.
원칙적으로 전제는 항상 논리적으로 들립니다. 이 제품은 수익을 증가시키거나 비용을 절감할 것이다. 더 저렴하고 최신 UI를 가지고 있다. ROI는 분명하다. 왜 그들이 사지 않겠는가? 복잡한 대답은 아무도
번역글
Arc PMF의 끔찍한 질문 프레임워크
Arc는 Sequoia의 프리-시드 및 시드 단계 창업자들을 위한 기업 구축 몰입 프로그램으로, 저희는 Product-Market Fit(PMF)을 향한 여정에 집중합니다. Arc PMF 프레임워크를 사용하여, 고객이 귀사 제품이 해결하는 문제를 어떻게 인식하는지에 따라 세 가지 뚜렷한 PMF 유형을 설명합니다. 이 새로운 보조 프레임워크는 적용에 관한 것입니다. 세 가지 유형과 귀사의 세상
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
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
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
AI 시대의 인간 번영
지난 2년간 AI의 폭발적인 발전, 특히 생성형 AI와 거대 언어 모델(LLM)은 우리가 일하고 기술에 대해 생각하는 방식을 크게 바꿔 놓았습니다. 사용자 연구자와 디자이너에게 AI의 영향은 크게 세 가지 영역으로 나눌 수 있습니다.
1. 생성형 AI 제품 개발: 새로운 제품과 서비스에 AI를 최적으로 구현하기 위해 연구 및 디자인 프로젝트에서
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