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불과 2년 전까지만 해도 저는 서류 탈락과 면접 불합격 통보를 일상처럼 받아들이고 있었습니다. 그렇게 수십 통의 거절 메일을 받으며, 개발자로서 부족하다고 느끼던 시기가 있었죠. 그러나 이제는 구직 활동조차 하지 않았는데도 여러 곳에서 이직 제안을 받는 상황이 되었습니다. 아마 비슷한 고민을 하는 분들이 있을 겁니다. 회사 업무만으로는 뭔가 부족하다는 느낌, 더 성장하고 싶은데 방법을 모르겠다는 생각… 저도 그랬습니다. 회사 프로젝트는 론칭이 미뤄지기도 하고, 정확히 어떤 기여를 했는지 드러내기도 어려웠죠. 이 글에서는 제가 오픈소스 프로젝트 ‘NotionPresso’를 진행하며 배운 것들을 공유하고자 합니다. 오픈소스 주제를 선정하는 방법부터 구조 설계, 커뮤니티와의 소통, 그리고 결과물을 발전시키는 과정을 담았고, 이 여정을 통해 오픈소스라는 새로운 도전에 대한 작은 동기를 얻을 수 있다면 좋겠습니다.
PM이 성장하는 지점에 대해 정확하게 설명하기 위해 역설적으로 접근하려고 합니다. “우리가 어떤 상황에 놓여 있다면 성장 지점에 도달하지 못하는가, 왜 PM으로서 성장하지 못할 것이라고 생각하는가”에 대해 얘기해 보기로 합시다. PM의 성장은 제품 개발 프로세스 전반부에 뿌려둔 씨앗으로 후반부에서 결실을 맺을 때, 그 수확과 함께 이루어집니다. 무엇보다 숙련되어 가는 것과 성장하는 것이 다르다는 얘기를 하고자 합니다. 언제 어디서나 그렇겠지만, 개인도 숙련되는 것만으로는 만족할 수 없고 조직도 숙련되는 것만으로는 충분히 행복할 수 없습니다. 단순한 숙련과는 다른 차원에서 성장의 기회는 필수적이어야 합니다.
잘 성장하던 아크(Arc) 브라우저가 돌연 업데이트 중단을 선언했다. 지난 10월 25일, 아크의 개발사인 더브라우저컴퍼니의 대표가 유튜브에 영상을 올렸는데, 더 이상 아크에 기능을 추가하지 않겠다고 발표한 것이다. 앞으로는 보안 업데이트만 진행할 것이며, 나머지 시간은 새 제품을 개발하는 데 집중할 예정이라고 한다. 더브라우저컴퍼니는 지난 3월에 5천만 달러(약 690억 원)의 추가 투자를 받은 터라, 회사 사정이 어려워서는 아닐 것이다. 아크의 사용자 수도 계속 증가세라 지표가 나쁜 것도 아니었다. 그렇다면 아크 브라우저는 왜 돌연 업데이트를 중단한 걸까?
UX 디자인 방법론인 더블다이아몬드 기반으로 앱스토어 리뷰를 UX 모델링하고 디자인해 나가는 과정을 시리즈로 담고 있습니다. 과정마다 적합한 AI 도구를 소개하며 넷플릭스 리디자인을 진행합니다. 앞서 넷플릭스 앱스토어 리뷰가 최근 1년 사이 악화되고 있다는 것을 발견했습니다. 이어 개인화 부족, 공유 계정 정책의 혼란으로 구독 해지 위험이 증가하고 있다는 문제 역시 정의했습니다. 이에 따라 “사용자가 경험을 더 개인화하고, 친구들과의 연결 기능이 추가되면 콘텐츠 탐색의 불편함과 실망감을 줄일 수 있다”는 가설까지 설립했죠. 그럼 이번 글에서는 Develop, 개발하기와 Deliver, 전달하기 과정을 진행해 보겠습니다. 시작해 볼까요?
지난 6월, 네덜란드의 스마트홈 플랫폼 홈 어시스턴트(Home Assistant, 이하 HA)에서 챗GPT 플러그인을 공개했습니다. 여기서 스마트홈 플랫폼이란, 가전제품이나 조명 등 집 안의 스마트 기기를 연결해 원격으로 제어하거나 자동화 할 수 있는 서비스 플랫폼을 말합니다. 비교적 작은 플랫폼인 HA는 빅테크 기업인 구글과 애플, 제조 기업인 삼성과 LG가 아직 하지 못한 생성형 AI의 도입과 상용화를 누구보다 빨리 해냈습니다. 플랫폼에 통합 모듈(integration)을 연결하는 것만으로 가전 시장에서도 자연어의 맥락과 멀티 턴을 인식하는 ‘진짜 사람’ 같은 어시스턴트를 사용하게 만든 것이죠. 과연 HA는 어떻게 이러한 성과를 만들어 낼 수 있었을까요? HA의 AI는 무엇까지 할 수 있을까요?
UX 디자이너에게 가장 중요한 덕목 중 하나는 사용자 피드백을 수집하고 분석하여 서비스를 개선하는 것입니다. 사용자들이 서비스에 의견을 남기는 방법은 여러 가지가 있는데요. 그중 앱스토어 리뷰는 플랫폼에 유저가 직접적으로 피드백을 남기는 공간으로, 앱 출시부터 누적된 방대한 양의 로우 데이터(Raw Data)가 쌓여있습니다. 이러한 앱스토어 리뷰 기반으로 넷플릭스 앱을 리디자인하는 과정을 시리즈로 준비했습니다. UX 디자인 방법론인 더블 다이아몬드(Double Diamond)를 따르며, 과정별로 그에 적합한 AI 도구들과 함께 진행해 보겠습니다.
혹시 여러분이 하는 일 중 가장 즐겁고 재미있는 일을 하나 꼽으라면 무엇이 떠오르시나요? 저에겐 ‘네이밍’이라는 영역이 그렇습니다. 사실 네이밍은 브랜딩을 하는 사람들이 의외로 기피하는 업무이기도 합니다. 다들 아시다시피 이름을 정한다는 건 앞으로 많은 사람들에게 수없이 불릴 특정 단어를 만드는 일임과 동시에, 브랜드의 가장 중요한 핵심 이미지와 속성을 전달하는 일입니다. 게다가 네이밍은 한 번 결정하면 다시 변경하는 것이 거의 불가능에 가깝죠. 그래서 네이밍은 부담과 책임이 막중한 영역입니다. 이번 글에서는 좋은 네이밍이란 무엇인지, 체크리스트를 통해 살펴보고자 합니다.
시장에는 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 같은 대표 LLM을 제외하고도 수많은 언어 모델이 거의 매일 새롭게 나타나고 있으며, 각 모델마다 고유한 기능과 전문성을 갖추고 있습니다. 그러다 보니 비즈니스 애플리케이션을 고집하지 않아도 어떤 서비스를 만들고자 할 때, 그 기능 요구 사항에 따라 사용자 쿼리를 해석할 때는 어떤 특정 LLM을 사용하고, 해당 쿼리에 대한 응답을 작성하는 데는 완전히 다른 LLM을 사용하고자 하는 필요성이 생길 수 있습니다. 이럴 땐 어떻게 프로세스 파이프라인을 구축해야 할까요? 이런 워크 프로세스를 요청하는 시나리오가 바로 ‘랭체인(LangChain)’ 탄생에 아이디어를 제공합니다.
Wafris는 웹 애플리케이션 방화벽을 오픈소스로 제공하고 있습니다. 저희는 다양한 프레임워크를 지원하는데, 그중에서도 Rails 미들웨어 클라이언트를 제공하고 있죠. 처음 v1 클라이언트를 출시했을 때는 여러분의 앱과 함께 로컬 Redis 데이터스토어를 배포해야 했습니다. 하지만 이제 v2 Rails 클라이언트를 출시하면서 SQLite를 백엔드 데이터스토어로 사용하게 되었습니다. 이 글에서는 Redis에서 SQLite로 마이그레이션하기로 결정한 이유, 성능에 대한 고려 사항, 그리고 아키텍처의 변화에 대해 다룰 예정입니다.
피그마(Figma)는 지난 6월 Config 2024에서 AI 기능 업데이트를 발표했습니다. 디자인 생성부터 이미지 처리, 텍스트 수정까지 자동화하여, 디자인 프로세스를 간소화할 다양한 기능을 소개했는데요. 아쉽게도 그중 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 서비스를 7월 초 일시 중단했습니다. 그리고 피그마는 최근 ‘메이크 디자인(Make Design)’ 기능을 ‘First Draft’라는 이름으로 다시 공개했습니다. 그러나 피그마가 해당 기능을 재정비하는 사이, 텍스트로 화면을 설계할 수 있는 서비스가 여럿 주목받았는데요. 오늘은 최근 베타 서비스를 시작한 ‘Polymet’을 살펴보고자 합니다.
