Hyeontae Son

함께 일하기를 좋아하는 개발자 입니다.
때로는 진지해 보이지만, 놀때는 찐으로 재미나게 놀아요.

* 좋아하는 것: UnitTest/개발이야기/설계 / Tesla

* 멘토링 신청 👉

[Hyeontae Son @anyjava]

테슬라 오너라면 필수 앱 🚗⚡

TESLINK - T MAP, 카카오맵, 네이버지도에서 검색한 주소를 Tesla 내비게이션으로 바로 전송!

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[Hyeontae Son @anyjava]

아이고 ㅠㅠ

[rainygirl @rainygirl_]

GitHub repository 에 aws_access_key 를 올렸다고... 남의 일이 아니다 정말...

https://t.co/BmrqRQUVvY

[Seapy @seapy]

어제 공개된 Gemma 4 12B를 Mac Studio(M4 Max·64GB)에 로컬로 올렸다.
- 텍스트·이미지·오디오 멀티모달 전부 로컬에서 실동작
- MLX 기반 OpenAI 호환 API, launchd 상주 + 크래시 자동복구
- ~33 tok/s, 64GB 중 14GB만 점유, 스로틀 0

설치부터 데몬화까지 전 과정 정리
https://t.co/YfeyMXmHg1

[Hyeontae Son @anyjava]

티빙도 완전히 털렸네
🥲

[Hyeontae Son @anyjava]

완전 동의

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

동의합니다. 스킬을 먼저 만들게 아니라 일을 잘하는 방법을 찾은 후 이를 스킬로 만드는게 맞죠. 프로그래밍에서 추상화를 만드는 것과 같은 이치라고 생각합니다.

[Hyeontae Son @anyjava]

Ai가 요약해주는 회의록 그대로 공유받는건 아무에게도 도움이 안되는 느낌이다.

실제 도움이 되어야 하는데, 단지 AI를 쓴다는 것에만 집중하는게 아닌가 싶네

[미량 @MiryangJung]

🖇️ AX Meetup 두번째 시간 - 오늘도 마케팅 팀장님이 AI로 뭐 좀 해보라 하신다

이번 Meetup은 미디어·마케팅 현장의 AX를 다루며, 콘텐츠를 떠올리는 법·만드는 법·알리는 법이 어떻게 달라지고 있는지를 모여 이야기합니다.

참가 신청을 받고 있습니다🙇‍♀️
https://t.co/5Z8iM8C4uH

[Hyeontae Son @anyjava]

오늘의 인사이트,

AI를 잘 활용하게 하는게 목표가 되면 안된다.
본질은 비즈니스를 잘하는 것,

주객전도 되지 말자.

[Hyeontae Son @anyjava]

@ink_punctuation 한참 물오른 분위기에 막차시간 맞춰 나왔는데, 눈 앞에서 놓쳤읕때…

한때 막차시간 11:17 인 곳에 출퇴근 하던 나… 😅

[Hyeontae Son @anyjava]

@oceansi_de @cancoffee7 맞아 ㅠ 이사와서 장이 안열려 너무 아쉬움 ㅠ

[Hyeontae Son @anyjava]

인간관계의 신뢰 네트워크를 구축하는게 성공의 확률을 높이는 길이다.

- 오늘의 띵언

[Hyeontae Son @anyjava]

https://t.co/i5qKS6lS2a

[Hyeontae Son @anyjava]

음력하루를 App Store에 출시했습니다.

음력으로 한 번 등록해두면
매년 아이폰 캘린더에 자동으로 들어옵니다.

부모님 생신·제사·명절 — 윤달은 알아서.
링크는 답글에 ↓

[Hyeontae Son @anyjava]

모닝독서

[Hyeontae Son @anyjava]

ㅎㅎ 이제 Claude 에게도 생일 축하 받네 ㅎㅎ

[무슨 일이 일어나고 있나요? @museun_happen]

518 탱크 사태 겪는 스타벅스 매장직원의 호소

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

개발자: https://t.co/cYbo4jzm3T
기획자: https://t.co/7M8ulfSU4J
저희 회사에서 많지 않은 인원이지만 채용을 합니다.
관심있는 분들의 지원 부탁드립니다.

[Hyeontae Son @anyjava]

오늘의 작업 공간. 📚📚

[Hyeontae Son @anyjava]

@MiryangJung 완전 노잼

[Hyeontae Son @anyjava]

오 이책 재밌는데?

[향로 @jojoldu]

우연히 본 유튜브 영상인데, AI == "효율" 가 아니라 AI == "효과" 를 기준으로 해결하신 사례 공유는 처음이라 공유하게 되었다.

AI라고 하면 대부분 기존에 하던 일을 얼마나 효율적으로, 얼마나 더 적은 사람으로 할 수 있는가에 대해 많이 이야기한다.
평소 하던 일에 대한 개인 단위의 개선이거나, 실제로 성과로 이어지지는 않지만 덜 불편하게 만드는 그러한 것들이 많다.
그렇게 효율적으로 개선하고나면 더 성과가 나는가? 에 대해선 아직까지 사례 공유가 없었던 것 같다.
"원래 5명이 하던걸 이젠 1명이 하게되었습니다." 인데,
그럼 이제 1명이 5명 몫을 하게 되었으니 매출이나 지표가 5배가 되었나요? 로 이어진 사례는 아니였다.
이 강연은 조금 다른 지점을 이야기한다.
AI를 귀찮은 업무를 대신하는 도구로만 쓰지 말고, 회사의 큰 병목을 해결하는 데 써야 한다는 이야기다.
"오픈한"의 최철용 대표님은 Claude Code를 올해 3월 7일 처음 접했고,

2주 정도 써보면서 "AI로 생각보다 거의 모든 작업이 가능하구나"를 체감했다고 한다.
그리고 AI를 작은 업무 자동화가 아니라 회사가 오래 안고 있던 큰 문제에 붙였다.

바로 재고 문제였다.

오픈한에는 약 5억 원 규모의 재고가 있었고,

그중 3억 원 정도는 60일 내에 빠르게 처리해야 하는 상황이었다고 한다.
이건 단순히 물건이 남은 문제가 아니다.

현금흐름, 창고비, 브랜드 가치, 물류 운영이 연결된 문제다.
기존에는 자사몰의 세일 코너를 활용했다.

하지만 담당자가 가격을 조정하고 상품을 바꿔도 성과가 크게 나지 않던 영역이었다고 한다.
최철용 대표님은 이 재고 때문에 다른 대표님들과의 이야기를 나누었고 그때 내린 결론이 "100원이면 필요하지 않아도 사람들이 다 사간다. 재고가 남는 이유는 고객이 매력을 느낄 만큼 적정 가격이 아니라서 그렇다." 였다.

결국 재고는 고객이 안 사는 게 아니라,

회사가 고객이 살 수 있는 가격까지 충분히 조정하지 않았기 때문에 남아 있다는 것이다.
다만 무작정 가격을 낮출 수는 없었다.

국내에서 너무 낮은 가격으로 덤핑하면 브랜드를 훼손할 수 있기 때문이다.
그래서 목표는

"브랜드를 훼손하지 않으면서,
60일 안에 재고를 처리하는 것"
이걸 AI로 풀었다.

AI에게 여러 규칙과 알고리즘을 만들게 하고,

아래 작업을 자동으로 수행하는 시스템을 만들었다고 한다.
1. 상품별 조회수와 판매량을 매일 수집하고,

2. 충분히 노출됐는데도 안 팔리는 상품만 가격을 낮춘다.
3. 가격을 낮춘 상품은 다시 상단에 노출해 반응을 보고,
4. 팔리면 추가 인하를 멈추고, 안 팔리면 다시 조정한다.
날씨와 계절성도 반영했다.

1. 기온이 올라가면 얇은 옷을 더 노출하고,
2. 비가 오면 우비 같은 상품을 올린다.
상품명도 자동으로 바꿨다.

특정 색상이나 사이즈가 품절되면,
고객이 쇼핑 과정에서 바로 알 수 있도록 상품명에 반영했다.
3월 23일 시스템을 오픈한 뒤,

기존 하루 150만 원,
행사 때 200만 원 수준이던 세일 매출이
300만 원, 500만 원, 700만 원, 1,000만 원 수준까지 올라갔다고 한다.
그리고 이 알고리즘을 신제품과 베스트 상품에도 일부 적용하자

정상 상품 매출도 같이 올라갔다고 한다.
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강연에서 나온 원칙은 두 가지였다.

첫째, AI는 영향력이 큰 문제에 써야 한다.

둘째, AI는 보는 데 쓰는 게 아니라 실행하는 데 써야 한다.
이 사례에서 AI는 조언만 하지 않았다.

데이터를 모으고,

판단하고,
가격과 노출을 바꾸고,
결과를 다시 반영했다.
"AI로 얼마나 효율적으로 일하고 있는가?" 에 대해 이야기 나눌때면 "현재 상황이 더 효율적으로 일하면 더 성과가 나는 구조인가?" 가 먼저 확인되지 않으면 더 효율적으로 일해봐야 공회전만 계속 된다고 생각한다.

내가 속한 팀의 큰 병목은 무엇인가.

내가 속한 팀이 만드는 제품의 큰 병목은 무엇인가.
그 병목은 매출, 전환, 리텐션, 품질, 고객 경험 중 어디에 연결되어 있는가.
성공했을 때 회사의 큰 문제가 실제로 줄어드는가.
이 질문에서 출발해야 한다.

AI로 개인 업무를 조금 편하게 만드는 것도 필요하다.

하지만 거기서 멈추면 하방을 높이는 일에서 끝난다.
상방을 뚫으려면,

AI를 팀과 제품과 회사의 큰 병목에 붙여야 한다는걸 이 강의에서 보여주신 것 같다.
많은 리더분들이 보시면 좋겠다.