Park Eungju

[승아 @agigangchoe]

“왜 우리를 이렇게까지 싫어하는지 모르겠다고요.”

모두가 가해자들의 미래를 생각해줄 때, 피해자들은 말을 아끼고 체념을 하고 설명할 의지를 잃는다
가해자들이 당당하게 혐오할 때, 피해자들은 본인의 행동이 혐오의 정당화가 될까 싶어 자기검열을 한다

이 학생들은 누가 보호해주지

[Jeongho Jang @ehlegeth]

'바닥을 쓰는 책임을 맡은 사람'이 있으면 '먼지 하나'도 큰 문제가 될 수 있다.

커다란 조직에서 기능 조직들이 실패하는 중요한 이유 중의 하나이고, 기능 조직이라는 방법이 문제라기보다는, 최종 가치에 정렬하고 우선순위를 명확하게 가리는 문화와 체계가 부족하기 때문이라고 생각.

[asbubam @asbubam]

AI로 생산성이 올라갔다는 소식을 들었을 땐,
어떤 걸 생산했는지도 같이 살펴볼 필요가 있다.

[백명석(Myeongseok Baek) @ctemplate]

개발의 병목이 구현에서 검증으로 옮겨갔다고 하니 claude code 등으로 AI를 활용해서 코드 리뷰를 할 수 있다고 한다. 코드 리뷰의 목적은 "저자의 추론 확인", "버그 발견", " 팀과 지식 공유" 이렇게 3가지라고 본다. 2번째만 AI가 리뷰 과정에서 할 수 있다.

[ak 🌱🎗🕯 @_a6g_]

동일한 로직이 다른 형식으로 표현되어 있어도 중복으로 잡아준다.

[SVEY-HCB @eightclouds9784]

아이디어 좋네요.
원래 신발 전시용이었다네요.
https://t.co/uz2WqlDlFb

[Hyun-woo Park @lqez]

덜떨어진 방법으로 뻔한 시행착오를 다 겪어 가며 본인조차 사용하지 않을 열화된 제품을 만드는 일에 전기를 낭비하는 것이 일상이 되어 버렸다. 90년대에도 이렇게 심하지는 않았을 듯.

[비롯 @birot_twice]

일반인이 검문검색을 한다고 나대고있으면 경찰이 '그러면 불법'이라고 제지하고 필요시 현행범 체포해야지 "가방은 뒤지게 놔뒀지만 양말은 벗기지 마세요 ㅎㅎ" 하는게 말이됨?

[잭너구리(벽뿌)🎗️ @breakthewall123]

이런거 해명할 시간에 핸드볼 선수들 짐 검사하게 그냥 놔둔거 해명하시죠

[언젠가 서정민갑 @bandobyul]

지독하게 만연한 구타와 체벌을 중단시키려는 선생님들의 치열한 노력이었다.

하지만 언젠가부터 참교육은 약자를 무시하는 이들을 주먹으로 혼내주는 행위를 가리키는 말로 변질되어 버렸다. 급기야 날건달 같은 학생들을 주먹으로 제압하는 내용의 드라마가 참교육이라는 이름으로 등장했다.

[Hyun-woo Park @lqez]

거대 자본이 이뤄낸 양질의 모델이 내놓은 결과를 마치 자신의 프롬프트가 위대한 것인 양 우쭐대는 모습을 자주 보게 되는 요즘.

[애매한중년개발자 @midagedev]

우리나라의 방만한 인프라비용 운용은 영업이익의 분배가 이뤄지지 않는 것이 제일 큰 원인이라고 생각한다. 효율적인 구조로 비용을 줄여도 1원도 안떨어지는데 왜 굳이 안eks?

[애매한중년개발자 @midagedev]

소장하고 싶었던 책들 중고서점서 득템했다. 사장을 하고 싶은 맘은 없지만 나는 팀도 회사처럼 운영해야 된다고 생각하는 편이고 이런거 주워들어두면 아첨도 잘할 수 있다.

[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.

[야생의 개발자 (wildev) @wild__dev]

놀랍게도 AI가 생산성을 올려주지 않습니다. 생산성과 효율에 집착하는 조직이었으면 애초에 AI 없었어도 효율적으로 생산적으로 굴러갔습니다. 문제정의가 안된 조직에서 LLM 토큰 백날 태운다고 갑자기 뭐가 달라지지 않습니다. 차라리 물 떠다놓고 기도를 하세요 그건 무료니까.

[htmx.org / CEO of Fiber Connections (same thing) @htmx_org]

not to brag but htmx is huge in korea

[洪 民憙 (Hong Minhee; @[email protected]) @hongminhee]

#Optique 1.0.0 is out. #TypeScript #CLI parser inspired by optparse-applicative: compose small typed parsers, TypeScript infers the result. @optique/env for env var fallbacks, @optique/inquirer for Inquirer prompts.

https://t.co/THeZg1gPBD

[rainygirl @rainygirl_]

AI 등장 이후 더 우울해진 개발자 분들 계시면 RT 눌러주세요. 전 세계에 얼마나 되는지 보려고요.

[Jake Seo @JakeSeo8]

회사에서 AI 멘토라는 걸 하면서 업무 자동화를 도와드리고 있다. 엑셀에 있는 데이터 기반으로 이메일을 보내고 싶다고 하셔서 이건 AI 필요 없이 Outlook Automate 로 구성할 수 있다고 알려드릴 예정...

우리에게 "진짜 AI" 가 필요한 순간은 언제인지 생각해보게 된다

[애매한중년개발자 @midagedev]

운동 프로그램(앱 말고 짜주는 계획표)은 보면 원리도 내용도 비슷비슷함에도 메이커의 브랜딩에 따라 선택이 되는 경향이 강했는데 요즘 개발계도 메이커가 C레벨은 되어야 관심끄는 분위기같다.
결과가 명확히 측정되지 않는 분야에서 많이 그러는데