해야 할 일은 사라지지 않고 문제는 늘 많은데 ‘나도 이런 문제가 있으니 봐주세요’라고 이야기하면 얼마나 생산적인 피드백을 받을 수 있을까요? 심지어 그것이 처음 보는 제품이라면요? 피드백을 받으면 내가 생각하지 못한 힌트를 얻거나, 못 보던 문제를 발견할 수 있다는 것은 누구나 공감할 거라고 생각합니다. 하지만 피드백은 요청하는 사람도 주는 사람도 고려할 게 많은 복잡한 과정입니다. 요청하는 사람은 문제와 맥락을 적절히 설명해야 하고, 주는 사람은 충분히 이해하고 직접 해보거나 그것에 준하는 몰입이 필요합니다. 이번 글에서는 프로덕트 디자이너가 효과적인 피드백을 이끌어 냈던 방법에 대해 소개합니다.
생성형 AI 기술의 발전과 함께 사용자들의 이목을 사로잡는 서비스가 연일 등장하고 있습니다. 이런 생성형 AI 서비스의 지향점을 바꾸는 결정적인 차이가 어디서 생기는지 아시나요? 그 중 하나는 바로 최종 고객이 일반 사용자(B2C)인지, 혹은 기관(B2B)인지 차이입니다. 엔터프라이즈용 생성형 AI 서비스를 설계하고 개발할 때에는 일반적인 B2C 생성형 AI 서비스와는 다른 관점으로 접근할 필요가 있습니다. 주로 B2B 서비스와 관련된 일을 하는 엔지니어인 제 경험을 살려 B2B 생성형 AI 서비스의 기술적인 특징을 알아보겠습니다.
R 패키지는 R에서 사용할 수 있는 기능들의 모음으로, 다른 프로그래밍 언어의 라이브러리와 유사한 개념이다. R은 일반적인 프로그래밍 언어와는 살짝 결이 다르고, 매트랩(Matlab), SASS와 같이 통계 분석의 목적을 가지는 프로그램에 가깝다. 그러나 다양한 도메인에서 데이터 분석에 필요한 확장성을 가졌고, ‘base’라 부르는 기본 제공 기능 외에도 여러 기능이 추가됐다. 이번 글에서는 R-universe 플랫폼에서 배포하는 패키지를 예시로, R 개발자가 어떻게 생태계를 운영하고 있는지 살펴보고자 한다.
“디자이너들은 중간 과정을 공유하기 꺼리는 것 같다.” 이는 디자이너와 협업하는 다른 직군으로부터 자주 듣는 말 중 하나입니다. 디자이너들은 아이디어를 구체화하는 데 강점이 있는 만큼, 완성도가 낮은 작업물을 공유하기 부담스러워합니다. 그래서 ‘디테일’과 ‘완성도’에 더 집착하는 경향이 있습니다. 하지만 실무에서는 ‘완성도 집착 비용’을 간과할 수 없습니다. 이 글에서는 ‘빠른 제작’과 ‘적정한 완성도’라는 두 마리 토끼를 잡은 MVP 제품의 컨셉 디자인 과정을 소개하려고 합니다. 다른 도움 없이, 오직 나만을 위한 ‘AI 디자인 인턴’들이 작업에 함께할 예정입니다.
소프트웨어 아키텍처는 시스템의 구조와 성능 및 신뢰도 등에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 개발자가 소프트웨어 아키텍처를 이해하면 코드를 더욱 체계적으로 작성할 수 있고, 장기적으로는 시스템 유지 보수와 확장을 용이하게 할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 아키텍처는 개발자 개인의 역량과 커리어에도 영향을 줄 수 있습니다. 특히 시니어 개발자나 소프트웨어 아키텍트로 커리어를 발전시키고 싶다면, 소프트웨어 아키텍처에 대한 학습을 꾸준히 해야 합니다. 이번 글에서는 소프트웨어 아키텍처의 기본 개념과 주요 패턴을 정리해 보고, 개발 프로젝트에서 소프트웨어 아키텍처가 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLMs)은 이미지, 텍스트 및 코드를 생성할 수 있는 능력으로 창의적인 분야에서 큰 반향을 일으켰습니다. 처음에는 결과물이 꽤 우스꽝스러웠습니다. 그림이 뒤틀려 있거나, 틀린 내용으로 코드를 생성할 때도 있어 어색했습니다. 그러나 상황은 점차 안정되어 나아지고 있습니다. 이러한 모델이 등장하기 전에는 그런 작업을 자동화하는 것에 대한 주요 반대 이유로, 기계는 창의적으로 생각할 수 없다는 점을 내세웠습니다. 그러나 이제 그 주장은 날이 갈수록 약해지고 있습니다. 이제 우리는 어디로 가야 할까요?
인프콘(INFCON)은 인프랩에서 여는 IT 콘퍼런스입니다. 올해 3번째 개최를 앞두고 인프콘은 큰 변화에 도전했는데요. 세션 영역을 ‘개발’에서 ‘IT 전체’로 확장한 것이었죠. 기획자와 디자이너가 몰리며 올해 인프콘 입장권 구하기는 하늘의 별 따기가 되었다고 합니다. 오직 인프콘을 위해 프랑스에서 비행기를 타고 온 발표자, 스스로 본인의 즉흥 발표를 들을 사람을 모으러 다닌 참가자, 입장권을 구하지 못해 행사장 근처에서 열린 번외 행사 ‘아웃프콘’까지. 올여름 인프콘에서는 무슨 일이 있었을까요? 인프콘을 만들고 운영한 인프랩의 T/F로부터 그때의 이야기를 들어보았습니다.
지금 한국에서 콘퍼런스란 어떤 의미일까? 한국에서 IT 콘퍼런스의 의미는 조금 다르다. 주로 기업이 자사의 제품을 홍보하거나 새로운 기술을 소개하는 자리로 여겨진다. 그래서 특히 전문가로 불리는 사람들이 발표하고, 사람들은 그 발표를 듣는 것에 그치고 있다. 물론 이런 콘퍼런스도 많은 가치가 있지만, 다양한 주제와 사람들이 모여 소통하고 지식을 나누는 콘퍼런스가 더 좋다고 생각한다. 그동안 PyCon US에 참여한 경험을 바탕으로 한국인을 위한 가이드를 준비했다. PyCon US를 즐기는 법과 다가올 2025년 행사에 참여하기 위해 알아야 할 내용을 살펴보자.
ChatGPT가 출시된 초창기에는 UI 디자인을 하기 직전 단계까지 생성형 AI를 활용할 수 있었다. 서비스의 문제를 분석하고 솔루션을 도출하는 과정에는 텍스트 투 텍스트(text-to-text) AI인 ChatGPT를, UI 시안을 생성할 때는 텍스트 투 이미지(text-to-image) AI인 미드저니를 사용하는 방식이었다. 그리고 실제로 프로토타입 디자인을 하는 작업은 온전히 인간의 몫이었다. 그러나 시간이 지나며 프로토타입을 생성하는 AI 도구도 점차 발전해 왔다. 이번 글에서는 프로토타입 디자인을 위한 AI 도구 선택의 폭이 넓어진 지금, 도구별 사용 방법과 결과물에 어떤 차이가 있는지 비교해 보고자 한다.