드디어 시작된 1차전, 저커버그가 머스크에 날린 선빵
(Dev + IT + )
7월 둘째 주 Dev
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- # 이슈 픽 #Best 드디어 시작된 1차전 저커버그가 머스크에 날린 선빵
- # 추천 픽 #꾸욱꾹이 왜 인과적 접근법이 고객 행동 데이터에 유리한가?
- # 맛IT는 녀석들 #줍줍 [뉴스] “돈은 많은데 좋은 데이터가 없다”…생성AI 스타트업 ‘고심’
- # 데브잇냥 독자탐구생활 <프로덕트 매니지먼트> by 김긍정 님
- # 데브잇냥 지식in “상상하던 기능이 현실로” 깃허브에 있는 유용한 윈도우 앱 28가지
이슈 픽 #Best
저커버그가 머스크에게 드디어 선빵을 날렸어. 페이스북, 인스타그램을 운영하는 메타가 트위터를 겨냥해 출시한 텍스트 중심 SNS인 스레드가 3일 만에 가입자 1억 명에 육박했거든. 첫 인상은 간편하고 쉽다는거야. 인스타그램 계정연동으로 회원가입의 진입장벽을 대폭 낮추고 트위터를 떠올리게 하는 인터페이스도 사용의 불편함을 낮췄거든.
한편으로는 20억 유저를 깔고 가는 인스타그램의 후광으로 인한 반짝인기라고 보는 분석도 있어. 인스타의 인기를 가져온 셀럽들의 잔치로 변질되고 있다는 거지. 익명에 기반한 거침없는 발언, 콘텐츠 검색, 다이렉트 메시지, 해시태그, 실시간 트렌드가 없는 스레드가 과연 오너리스크를 지고 있는 트위터를 따라잡을 수 있을까. 두 사람의 현피만큼 흥미진진한 온라인 대결에 한 표를 던진다면 누구한테?
추천 픽 #꾸욱꾹이
앱이 출시된다고 해서 정말 고객들이 구독할까? 저커버그도 스레드 출시를 앞두고 이런 고민을 했겠지. 고민은 간결하지만 쉽게 답을 내릴 순 없어. 메타가 갖고 있는 빅데이터를 바탕으로 분석을 했겠지만 어떤 타겟에게 접촉해야 효율적일지, 어떤 잠재고객이 있을지, 인스타와 페북의 고객경험과 브랜드 충성도가 유입율에 어떤 영향을 주는지에 대한 정확한 답변은 얻기 어려울테니까.
행동경제학자 플로랑 뷔송은 기존의 데이터를 통한 예측 분석보다 데이터 분석과 행동 과학적인 사고방식, 인과관계 분석 도구 모음을 결합한 ‘인과-행동 프레임워크’를 통한 ‘인과관계 분석’이 인간의 행동을 분석하기에 더 쉽다고 얘기해. 예측가능성을 높이는 규칙성을 찾기 위해 일반적 분석보다 한 단계 더 깊이 들어가야 하는 이유이기도 하지. 그래서 스레드가 성공한다면 원인이 뭘까? 낮은 진입장벽, 텍스트 SNS에 대한 필요성? 어쩌면 그냥 머스크가 싫어서라는 인과관계가 맞을 수도 있다는 말이지.
맛IT는 녀석들 #줍줍
재미난 소식과 알짜 정보들을 물어왔다냥
- [뉴스] “돈은 많은데 좋은 데이터가 없다”…생성AI 스타트업 ‘고심’
스타트업 투자 시장은 꽁꽁 얼어붙었지만 생성AI 만큼은 예외야. 2022년에는 48억 달러 수준이었다가 올해는 5월 기준으로 127억 달러 규모에 도달했다고 해. 하지만 투자는 원만하지 못하다는 게 반전이지. 여러 이유가 있겠지만 가장 큰 건 데이터셋에 접근하는데 애를 먹기 때문이야. 모델을 구축하는건 쉽지만 데이터를 얻는 게 더 어렵다는 뜻!! 이렇게 데이터의 가치가 커질 수록 대규모 데이터를 보유한 빅테크들이 유리해질거란 전망이야. 데이터도 빈익빈부익부인걸 보면 역시 죽창을 한 번… - [정보] 챗GPT! 대화형 AI챗봇에 꼭 필요한 4가지 인터랙션
국내에도 다양한 영역에서 챗GPT의 API를 활용한 AI 서비스들이 빠르게 등장하고 있어.하지만 MS의 코파일럿처럼 플랫폼 내에서 연속적이고 확장적인 사용자 경험을 만들어내는 사례는 아직 없다고 봐야해. 대화형 사용자 경험에 대한 제품 설계 시 고려해야 할 인터페이스적 특성과 주의할 점에 대해 알아보고 싶다면 이 글을 한번 살펴봐. - [뉴스] ‘생성AI 게임’ 스팀이 반려? 이 또한 지나가리라
데이터 만큼 생성AI 활용 시 저작권도 중요한 이슈로 부상하고 있어. 스팀에서는 생성AI로 만든 결과물을 법적 소유권이 불분명하다는 이유로 반려하기도 했대. 반면 유니티는 AI 기반 게임 개발을 위한 솔루션을 출시했어. 플랫폼과 게임엔진이 생성AI를 바라보는 입장이 벌써 이렇게 차이가 나는가봐. 완성품이 아니라 콘셉트를 잡는 등의 용도로 사용하는 건 생성AI를 활용하는 건 어떻게 생각해? 어디까지가 인간의 창작물이고 어디가 AI의 결과물인지 시간이 지나면 명확한 기준이 생길까. 그것도 AI에 물어봐야 하나? - [뉴스] 구글 ‘모든 인터넷 데이터 가져다 쓰겠다’…개인정보 보호정책 변경
구글이 개인정보 보호 정책을 업데이트 했어. 구글은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하여 인공지능(AI) 모델을 교육할 수 있고, AI 도구를 구축하기 위해 온라인에 게시한 모든 것을 수집할 권리가 있다고 명시적으로 밝힌 거지. 표현의 자유와 기술 발전 등 특정한 상황에 한해 저작권이 있는 작업물을 허가 없이 이용할 수 있는 ‘공정사용’ 개념을 사용한 건데 인터넷에 공개된 모든 데이터를 이용자의 동의 없이 수집하겠다는 것을 공식화함으로써 개인정보 보호에 대한 우려는 더욱 커질 전망이야. - [정보] 코드스테이트 7월 그로잉데이
커리어 성장을 꿈꾸는 누구나 참여 가능한 세미나에 합류해볼래? 코드아일랜드에서 7월 그로잉데이로 주제로 프로젝트 다과회를 준비했어. 프로젝트 다과회는 ‘하나의 프로젝트를 맛보고 즐기고 회고하는 시간으로, IT 프로덕트를 함께 만들어 가는 하나의 팀을 초대해 프로젝트 리뷰 형태로 진행해. 7월에는 앱스토어 평점 4.5 / 오늘의 앱/ 누적 다운로드 20만 이상을 기록한 독서 기록 앱 북적북적 팀의 이야기를 들어볼 수 있으니 관심 있는 사람이라면 여기서 확인!!
데브잇냥 독자탐구생활
한빛냥이 선택한 독자의 소리
<프로덕트 매니지먼트> by 김긍정 님<프로덕트 매니지먼트>는 지금껏 읽은 PM·PO 관련한 책 중 가장 현실적인 조언을 담고 있다. 왜 현실적이라고 느꼈냐면 ‘제품’ 이야기만큼 ‘사업’에 대한 이야기가 많이 녹아있다. 보통 프로덕트 매니지먼트를 설명하는 가장 대표적인 사진은 UX, Tech, Business의 교집합이다. 그런데 아무래도 처음 프로덕트 매니저 관련 업을 접하는 사람에게는 UX나 Tech에 대한 부분이 더 강조된다.
비전공자인데 코딩을 배우지 않아도 될까요? IA나 스토리보드는 어떻게 만들어야 할까요? 물론 디자이너, 개발자와의 원활한 커뮤니케이션을 위해 기획 산출물도 테크지식도 중요하다. 하지만 직접 경험해 본 프로덕트 매니저로서의 삶에선 그 무엇보다 산업과 고객에 대한 이해가 가장 중요했다. 이 책은 챕터 1에서부터 ‘B2C’와 ‘B2B’, 조직에서의 ‘수익 창출 그룹’과 ‘수익 활성화 그룹’ 차이부터 명확하게 짚어주고 있다. 한마디로 이 책은 “찐”이다.
<테라폼으로 시작하는 IaC> by Chanho Lee 님이 책을 읽기 전 두려움이 많았었다. 예전에 쿠버네티스, 도커를 공부해볼 때 ‘그냥 하면 되겠지’라는 심정으로 공부를 했는데 생각보다 어려웠어서 테라폼도 어렵지 않을까 생각했었다. 게다가 DevOps 초심자라 공부하면서 모르는 용어도 분명히 많을 거라 생각해서 책을 읽기도 전에 겁을 먹었었다. 그러나 두려움은 책을 읽으며 점차 사라졌고, 이 책은 초심자도 읽으려고 노력만 한다면 읽을만한 책이라는 것을 느꼈다.
테라폼의 기본 사용법부터, 동작 방식, 어떻게 적용하고 사용하는지 등 테라폼을 어떻게 활용할 수 있는지 설명한다. 크게 1부와 2부로 나뉘어지는데 1부에서는 기본적으로 테라폼을 어떻게 사용하는지 그리고 프로바이더, 동작 방식 등을 설명한다. 2부에서는 테라폼으로 프로비저닝을 하면서 사용 규모가 확장되는 모범 사례를 알려준다. 이 부분이 나는 장점이라 생각했다. 다른 팀 또는 조직과 협업하는 방법을 알려주기 때문이다. 나중에 테라폼을 도입할 일이 생긴다면 이 책을 다시 볼 예정이다.
데브잇냥 지식in
데브계 이모저모(주모~~~~~ok옥?)
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