chore(wiki): Topics/Thinking 신설 (Reasoning ADR 3건) + 회의록 a/b/e wiki화 + YouTube 1건
- 10_Wiki/Topics/Thinking/ — ASTRA 추론·메모리·검색 강화 논의 3개 ADR (제2뇌 추론 단계, 기억 관리 시스템화, 지식 발굴 의미 연결성) - 10_Wiki/Topics_meeting/ — 회의록 a (롯데월드 이머시브) / b (스포티앤리치 개선) / e (Net 이슈대응) - 00_Raw/_youtube/ — "AI를 팀원 각자 쓰는 팀 vs 뼛속까지 내재화한 팀" 분석 + transcript - 00_Raw/ — 회의록 e 원본 - chronicle 자동 갱신 (architecture, scan-cache, timeline)
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,744 @@
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||||
제목: AI를 팀원 각자 쓰는 팀 vs 뼛속까지 내재화한 팀
|
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영상: https://www.youtube.com/watch?v=Qu4X0auqnqA
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비디오 ID: Qu4X0auqnqA
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언어 우선순위: ko, en
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세그먼트: 737개
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------------------------------------------------------------
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회사 팀 차원에서 AI를 활용하는
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가장 좋은 방법은 뭘까요? 왜 기존
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회사들은 AI 시대에 뒤쳐질 수밖에
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없을까요? 그리고 왜 지금이 작은
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스타트업이 거대 기업을 이길 수 있는
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역사적 기회일까요? 다이에나 후는
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||||
세계 최고의 스타트업 엑셀러레이터,
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와이 콤비네이터의 파트너입니다.
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그녀가 지금 몇 달 사이에 목격한
|
||||
아주 놀라운 현상에 대해 이야기하려고
|
||||
나섰습니다. 만약 당신이 창업자거나
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팀을 이끄는 사람이거나 혹은 조금 전
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질문의 답이 궁금하시다면 꼭 끝까지
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들어보세요. 저는 보충 설명과 내용
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정리로 여러분의 이해를 도와드릴게요.
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Hi, I'm Diana and
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I'm a partner at YC.
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Over the past few
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months, it's become
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clear to me that AI
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is not just going to
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change how quickly
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software gets built
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or what workflows
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get automated. It's
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going to
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fundamentally change
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the way startup
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should be run from
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what rules will
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exist to what
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products are
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possible to build.
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In this episode, I'm
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going to discuss how
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founders should
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think about building
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an AI native
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company, what roles
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their team should
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have, and what
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concrete internal
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practices they can
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adopt right now to
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move much faster.
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Currently, most
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people talk about AI
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in terms of
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productivity.
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They'll talk at
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length about how it
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can make engineers
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more productive or
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say we need to add
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copilot to existing
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workflows and ship
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more features. This
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framing misses the
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shift we're
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currently seeing
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which is less about
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productivity booths
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than entirely a new
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capabilities. The
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right person with AI
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tools can now build
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features that used
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to require an entire
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team or were just
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impossible. Thinking
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about AI in terms of
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new capabilities has
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several implications
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for how founders
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should run their
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companies. At a high
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level, the way to
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think about AI is
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that should not be a
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tool your company
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just uses. It should
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be the operating
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company runs on.
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Yor은 유수의 회사들을 초기에
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||||
키워낸 세계에서 가장 영향력 있는
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벤처 캐피털이에요. 2005년 폴
|
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그레이엄이 설립했고 오픈 AI의
|
||||
샘트먼이 약 5년 정도 사장직을
|
||||
여임했죠. YC 파트너라는 자리는
|
||||
매년 수백개 회사가 어떻게 성공하고
|
||||
실패하는지를 가장 가까이 있어
|
||||
지켜보는 위치입니다. 따라서 AI는
|
||||
도구가 아니라 운영 체제가 되어야
|
||||
한다는이에나의 주장은 최근 실제로
|
||||
빠르게 성장하는 회사들에서 공통적으로
|
||||
관찰된 패턴이라는 점에서 무게가
|
||||
실리죠. 참고로 다이에나 본인도
|
||||
엔지니어 출신이고요. 포켓몬 고를
|
||||
만든 회사 나이엔틱에서 AIAR AR
|
||||
분야를 이끈 경력이 있습니다. 어떤
|
||||
이야기를 하는지 더 들어보시죠.
|
||||
workfow, every
|
||||
decision and every
|
||||
process should flow
|
||||
through an
|
||||
intelligent layer
|
||||
that is constantly
|
||||
learning and
|
||||
improving. What this
|
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means concretely is
|
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every important
|
||||
process in your
|
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company should be
|
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captured by an
|
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intelligent close
|
||||
loop. A close loop
|
||||
captures
|
||||
inflammation, feeds
|
||||
it back into an
|
||||
intelligence
|
||||
systems, and improve
|
||||
the process over
|
||||
time. If you've ever
|
||||
studied control
|
||||
systems, you will be
|
||||
familiar with the
|
||||
difference between
|
||||
an open loop and a
|
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close loop system.
|
||||
Open loops are
|
||||
control systems
|
||||
without feedback
|
||||
loops. In the old
|
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world, companies
|
||||
basically ran as
|
||||
open loops. You made
|
||||
a decision, executed
|
||||
it, and didn't
|
||||
always
|
||||
systematically
|
||||
measure the outcome
|
||||
and adjust the
|
||||
process. Open loops
|
||||
are inherently
|
||||
lossy. A close loop,
|
||||
on the other hand,
|
||||
is self-regulating.
|
||||
It continuously
|
||||
monitors its output
|
||||
and adjusts its
|
||||
process to better
|
||||
meet the stated
|
||||
goal. Close loops
|
||||
are extremely
|
||||
powerful for
|
||||
correctness and
|
||||
stability with ag
|
||||
개방 폐쇄루프에 대한 이야기가
|
||||
나왔는데요. 이걸 이해하는 가장 쉬운
|
||||
비유는 요리인 것 같습니다. 개방
|
||||
루프는 레시피만 보고 요리하는
|
||||
방식이에요. 물m, 뭐 간장 두
|
||||
스푼, 10분 끓이기 적힌 대로만
|
||||
요리하고 중간에 맛을 보지 않습니다.
|
||||
음식이 짠지 싱거운지 미리 알 수
|
||||
없죠. 반면 폐쇄 루프는 중간중간
|
||||
간을 보면서 요리하는 방식이에요.
|
||||
끓이다가 한번 맛보고 싱거우면 소금을
|
||||
더 넣고 다시 맛보고 이렇게 결과를
|
||||
측정하고 조정하는 행위를 반복합니다.
|
||||
에어컨도 그렇죠. 설정 온도에
|
||||
도달했는지 계속 측정하면서 에어컨
|
||||
스스로 더우면 더 강하게 그리고
|
||||
시원해지면 약하게 자동 조절하죠.
|
||||
이런게 폐쇄 루프입니다. 다이에나가
|
||||
말하는 핵심은 이겁니다. 기존
|
||||
회사들은 회의, 결정, 실행으로
|
||||
끝나고 그 결과가 좋았는지 나빴는지
|
||||
체계적으로 확인하지 않습니다.
|
||||
체계적으로라는 말이 중요한데 결과를
|
||||
확인하고 반영하고자 하는 의지가
|
||||
있다고 해도 기존의 운영 체제가 이걸
|
||||
받쳐 주지 못합니다. 반면 AI
|
||||
네이티브 회사는 실행부터 결과 분석
|
||||
그다음 결정까지 체계적이고 근본적으로
|
||||
가능합니다. 속도도 빠르고 정확도도
|
||||
높죠. these close
|
||||
loops you will need
|
||||
to make your entire
|
||||
company queryable in
|
||||
other words the
|
||||
whole organization
|
||||
should be legible to
|
||||
AI every important
|
||||
action should
|
||||
produce an artifact
|
||||
that the
|
||||
intelligence at the
|
||||
center of the
|
||||
company can learn
|
||||
from and use to
|
||||
self-improve this
|
||||
means recording your
|
||||
meetings with a AI
|
||||
notaker, minimizing
|
||||
DMs and emails, and
|
||||
embedding agents
|
||||
throughout
|
||||
communication of all
|
||||
channels. It also
|
||||
means building
|
||||
custom dash with
|
||||
everything in the
|
||||
company. revenue,
|
||||
sales, engineering,
|
||||
hiring, ops,
|
||||
everything. Here's a
|
||||
concrete example of
|
||||
how it could work.
|
||||
Take engineering,
|
||||
management, and
|
||||
sprint planning. If
|
||||
you have an agent
|
||||
that has access to
|
||||
your linear tickets,
|
||||
all your Slack
|
||||
engineering
|
||||
channels, all
|
||||
customer feedback
|
||||
from emails or tools
|
||||
like PIN and GitHub,
|
||||
highlevel plans in a
|
||||
notion or Google
|
||||
doc, sales calls and
|
||||
recordings from
|
||||
daily standups, then
|
||||
the agent can
|
||||
analyze what was
|
||||
actually shipped in
|
||||
your previous print
|
||||
and how well they
|
||||
met customers needs
|
||||
for real. From
|
||||
there, you can go a
|
||||
step further with
|
||||
full visibility into
|
||||
what shipped, what
|
||||
worked and what
|
||||
didn't. Agents can
|
||||
start looking ahead.
|
||||
They can propose
|
||||
sprint plans for
|
||||
engineers that are
|
||||
way more predictable
|
||||
and accurate and on
|
||||
track. The days of
|
||||
manager status
|
||||
rollups that are
|
||||
super lossy are
|
||||
gone. Having managed
|
||||
engineering teas
|
||||
myself and now
|
||||
seeing this across
|
||||
multiple YC
|
||||
companies, this is a
|
||||
game changer. What
|
||||
used to require
|
||||
constant
|
||||
coordination becomes
|
||||
legible and querable
|
||||
by default. I've
|
||||
seen teams that do
|
||||
this cut their
|
||||
engineering sprint
|
||||
time in half and get
|
||||
close to 10x more
|
||||
than in that time.
|
||||
The overarching
|
||||
principle here is
|
||||
that to get their
|
||||
full capabilities,
|
||||
you need to provide
|
||||
models with as much
|
||||
context as you would
|
||||
provide an employee.
|
||||
When you do this,
|
||||
your company stops
|
||||
operating as a open
|
||||
loop where
|
||||
information is
|
||||
fragmented and
|
||||
manually
|
||||
interpreted. It
|
||||
becomes instead a
|
||||
close loop system.
|
||||
Status, decisions
|
||||
and outcomes are
|
||||
continuously
|
||||
captured and fed
|
||||
back into this
|
||||
intelligence layer.
|
||||
The result is a
|
||||
system that has an
|
||||
update view of리는
|
||||
데이터베이스에 질문한다라는 뜻인데요.
|
||||
다이에나가 말한 AI 네이티브 운영
|
||||
체제가 작동한다면 데이터베이스가
|
||||
아니라 AI에게 질문함으로써 서비스에
|
||||
대한 모든 답이 나오는 상태가 되는
|
||||
거겠죠. 뭐 예를 들어 지난달 우리
|
||||
고객들이 가장 많이 불평한 문제 세
|
||||
가지가 뭔가? 이번 분기에 영업 팀이
|
||||
어떤 기능을 가장 많이 요청받았는가?
|
||||
지난 6개월간 우리 회사가 내린 결정
|
||||
중에 실패한 것의 공통점은 무엇인가?
|
||||
다음 업데이트 때 반드시 넣어야 하는
|
||||
기능은 이런 질문을 누구나 할 수
|
||||
있고 누구에게나 정확도가 높은 응답이
|
||||
돌아옵니다. 현재 이런 시스템이 잘
|
||||
거쳐지지 않는 이유는 회사의 정보가
|
||||
여기저기 흩어져 있기 때문이고요.이를
|
||||
사람이 이어주고 전달해 주는 방식은
|
||||
정보 전달에 누수가 생길 수밖에
|
||||
없어요. 주요 정보가 오가하는 회의는
|
||||
반드시 전부 데이터화해야 한다고
|
||||
말하고 중요한 정보가 오가지만 정보가
|
||||
공유되지도 않고 쌓이지도 않는
|
||||
다이렉트 메시지나 산의 이메일은
|
||||
최소한으로 사용하라는 팁도 중요한 것
|
||||
같습니다. 메신저 메시지나 구두로
|
||||
중요 정보가 오가는 바람에 특정
|
||||
관리자와 친하지 않으면 정보와
|
||||
멀어지는 상황. 회사를 다녀본 분들은
|
||||
한 번쯤 경험하시거나 목격하셨을
|
||||
거예요. DM으로 업무 지시를 받고
|
||||
구두로 회의 결론을 내고 결정 과정을
|
||||
문서로 남기지 않는 문화. 저는
|
||||
스타트업에서도 많이 보고 들었습니다.
|
||||
이런 관행은 AI 시대에는 큰 약점이
|
||||
됩니다. AI가 학습할 수 있는
|
||||
데이터가 남지 않기 때문이죠.
|
||||
product AI software
|
||||
factories. If you're
|
||||
familiar with the
|
||||
test driven
|
||||
development or TDD,
|
||||
this is the next
|
||||
evolution of that.
|
||||
With software
|
||||
factories, humans
|
||||
right aspect and a
|
||||
set of tests that
|
||||
define success. And
|
||||
then AI agents
|
||||
generate the
|
||||
implementation
|
||||
and code and iterate
|
||||
until the test pass.
|
||||
The human defines
|
||||
what to build and
|
||||
judges the output.
|
||||
The actual code is
|
||||
the agent job. Some
|
||||
companies have
|
||||
already pushed this
|
||||
to the point where
|
||||
the repost contain
|
||||
no handwritten code,
|
||||
just specs and test
|
||||
hardnesses. Strong
|
||||
DMs AI team is an
|
||||
example of how to do
|
||||
this. Their end goal
|
||||
was a system that
|
||||
essentially
|
||||
eliminated the need
|
||||
for a human to write
|
||||
or review code. And
|
||||
so they build their
|
||||
own software factory
|
||||
where specs and
|
||||
scenario based
|
||||
validations drive
|
||||
agents to write test
|
||||
and iterate and code
|
||||
until it meets a
|
||||
probabilistic
|
||||
satisfaction
|
||||
thresold and it
|
||||
works. This is how
|
||||
you achieve thex
|
||||
engineer that Steve
|
||||
talked about by
|
||||
surrounding a single
|
||||
engineer with a
|
||||
system of agents
|
||||
that enable them to
|
||||
build things they
|
||||
would have never
|
||||
been able to build
|
||||
before. The era of
|
||||
10,000 X engineer is
|
||||
here.
|
||||
>> AI 소프트웨어 팩토리와 기존 회사의
|
||||
차이를 좀 더 쉽게 이야기해 보면요.
|
||||
기존 방식은 건축가가 설계도를 그리고
|
||||
인부들이 직접 벽돌를 쌓아서 집을
|
||||
짓는 방식이라면 AI 소프트웨어
|
||||
팩토리에서는
|
||||
건축가가이 집은 침실 세 개, 화장실
|
||||
두 개 무너지지 않아야 하고 단열이
|
||||
잘 되어야 한다. 이런 요구 사항과
|
||||
어 합격 기준만 작성합니다. 그러면
|
||||
로봇 인부들이 알아서 집을 짓고 또
|
||||
테스트도 하고 통과할 때까지
|
||||
자기들끼리 고치고 짓는 걸 반복하죠.
|
||||
중간 피드백, 최종 검수 이런
|
||||
절차까지도 사라지겠죠. td라는 말은
|
||||
간단히 말씀을 드리면 코드를 짜기
|
||||
전에 합격 기준을 먼저 정하는
|
||||
방식인데요. 시험 문제를 먼저 만들어
|
||||
놓고 그 시험을 통과하는 답안을
|
||||
나중에 작성하는 것과 비슷합니다.
|
||||
단, td에서는 그 답안을 사람이
|
||||
쓰는데 AI 소프트웨어 팩토리는
|
||||
사람은 시어 문제, 즉 스펙과
|
||||
테스트까지만 만들고 답안을 쓰는 건
|
||||
AI 에이전트가 맞습니다. 요약하면
|
||||
소프트웨어 팩토리는 사람은 무엇을
|
||||
만들지만 결정하고 AI는 어떻게
|
||||
만들지를 알아서 처리하는 분업입니다.
|
||||
심지어 사람이 다음에 무엇을 만들지
|
||||
결정할 때 도움이 될 만한 분석
|
||||
자료와 정보들까지 제공해 주겠죠.
|
||||
꿈만 같은 일처럼 들리지만 이미
|
||||
도입되고 있고 가능한 일입니다.
|
||||
In the new world,
|
||||
the intelligence
|
||||
layer serves that
|
||||
purpose. If your
|
||||
company is
|
||||
queryable, artifact
|
||||
rich and legible to
|
||||
an AI, you should
|
||||
have almost no human
|
||||
middleware. This
|
||||
matters because your
|
||||
company's velocities
|
||||
is only as fast as
|
||||
its information
|
||||
flow. Every layer of
|
||||
human routing you
|
||||
can remove is a
|
||||
direct speed gain. A
|
||||
great example is
|
||||
what Jack Dory is
|
||||
doing over at block.
|
||||
After going deep on
|
||||
the tools, he's come
|
||||
to the same
|
||||
conclusion many
|
||||
half. This is about
|
||||
more than just
|
||||
incremental
|
||||
productivity gains.
|
||||
His view is that if
|
||||
you keep the same
|
||||
org chart and
|
||||
management
|
||||
structure, you miss
|
||||
the shift entirely.
|
||||
The company itself
|
||||
has to be rebuilt as
|
||||
an intelligence
|
||||
layer with humans at
|
||||
the edge guiding it
|
||||
rather than routing
|
||||
information through
|
||||
it. Going forward,
|
||||
Jack suggests every
|
||||
company will have
|
||||
three employee
|
||||
archetypes. The
|
||||
first is the
|
||||
individual
|
||||
contributor or IC.
|
||||
Basically the
|
||||
builder operator.
|
||||
This is someone who
|
||||
directly makes and
|
||||
runs things. In an
|
||||
AI native company
|
||||
this is not limited
|
||||
to engineers.
|
||||
Everyone builts,
|
||||
ops, support sales.
|
||||
Everyone comes to
|
||||
meetings with
|
||||
working prototypes,
|
||||
not pitch. Second is
|
||||
the DRI, the
|
||||
directly responsible
|
||||
individual. Focus on
|
||||
strategy and
|
||||
customer outcomes.
|
||||
This is not a
|
||||
classic manager is
|
||||
the person with a
|
||||
clear responsibility
|
||||
for the result. One
|
||||
person, one outcome,
|
||||
no hiding. The third
|
||||
is the AI founder
|
||||
type. This person
|
||||
still builds, still
|
||||
coaches and leads by
|
||||
example. If you're
|
||||
the founder, this
|
||||
needs to be you at
|
||||
the forefront.
|
||||
showing your team
|
||||
what massive
|
||||
capability gains
|
||||
look like. Not
|
||||
delicating your AI
|
||||
strategy to someone
|
||||
else. With this
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structure, companies
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will be able to get
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outsized results
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with much smaller
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teams. Maximizing
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token usage not head
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count will be the
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critical shift. The
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best companies will
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be the ones that are
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maxing. 잭도시가 누구냐면요
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지금은 X죠. 트위터의 공동
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창업자이자 결제회사 블록의
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CEO인데요. 실리콘 밸리에서 가장
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영향력이 있는 창업자 중에 한
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명입니다. 블록은 미국의 카드 결제
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서비스, 송금앱 등을 운영하고
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있어요. 즉 도시는 2024년
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경부터이 블록의 조직 구조를 과감하게
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뜯어친 것으로 화자가 됐습니다. 중간
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관리자가 너무 많다면서 매니저 직급을
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대거 주렸고 직접 만들고 실행하는
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사람들 중심으로 팀을 재편한 거죠.
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어, 다시 보니까이 세 가지 유형
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중에 하나에 속한다는 개념이라기보다
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복수의 유형을 한 사람이 겸할 수
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있는 속성의 개념인 것 같습니다.
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내가 100% 책임을 져야 하는 담당
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지표, 업무 이런게 있고요.이를 위해
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AI 도구를 능통하게 쓰면서 필요할
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땐 직접 제품이나 도구를 만드는
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사람, 포지션을 불문하고 최고의
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직원이 되겠죠. 이런 직원을 원한다면
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AI 운영 체제를 세팅하는 것은
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기본이고 정보를 전달하는 중간
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관리자를 없애거나 최소화하는 것도
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필수적으로 동반되어야 될 것 같아요.
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중간 관리자의 존재는 책임이 분산되는
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체계이자 작업자가 자기 미션을
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달성하기 위한 정보를 100% 얻기
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어려운 체계의 방증입니다. 참고로
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크랙 팀에서는 팀 내에서 필요한 여러
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가지 도구들을 AI로 그때그때 빠르게
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만들어 주는 전단 포지션이 있다고
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합니다. 예전에는 개발자한테 어떤
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고객 데이터를 모아서 달라고 요청하면
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뭐 하루 이틀 뒤에 엑셀 파일로 주는
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방식이었죠. 대부분. 그런데 이제는
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개발자가 아니어도 궁금한 고객
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데이터를 마음껏 물어볼 수 있는
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간단한 프로그램을 하루 이틀 기다리지
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않아도 이용할 수 있다는 겁니다. 잭
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도시가 말한 세 가지 유형의 팀원들만
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남도록 체질 개선을 하는 것이 너무
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무리인 것 같다면 중간 단계로 시도해
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볼 만한 방법인 것 같습니다.
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Think of the tradeof
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this way. One person
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with AI tools can be
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the equivalent of
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what used to take a
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large engineering
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team at a pre
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company. That means
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grammatically
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engineering, design,
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HR and admin teams.
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And so you should be
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willing to run an
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uncomfortably high
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API bill because
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it's replacing what
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would have taken a
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far more expensive
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and inflated head
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count. But don't
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just take my word
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for any of this. You
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cannot outsource
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your conviction on
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the power of these
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tools. You need to
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develop it yourself
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by actually sitting
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with coding agents
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and using them until
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you start to break
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your own priors
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about what is now
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possible to build.
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If you are an early
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stage founder, you
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have a huge
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advantage in getting
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ahead on this. You
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don't have legacy
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systems, interest or
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charts or thousands
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of people to
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retrain. You are
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small enough to
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build your company
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right from day one.
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The opposite is the
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case for existing
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companies. They have
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to maintain and grow
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a live product while
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unwinding years of
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standard operating
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procedures and core
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assumptions about
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how software gets
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built. Some
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companies can
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achieve this by
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spinning up small
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internal scunkw
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teams that can build
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AI native systems
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from scratch
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separate from the
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core business.
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Mutney is a great
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example of this but
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for most every
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change to their core
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processes risk
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breaking something
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that already works.
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So by their nature
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these large
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companies will have
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a much harder time
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going AI native.
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Startups don't have
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that constraint and
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that's a major edge
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to take advantage
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of. You can design
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your system workfows
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and culture around
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AI from the start
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and as a result
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operate
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다이에나는 제로베이스에서 AI
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네이티브 운영 체제를 세팅할 수 있는
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스타트업에게 유리한 판이라는 것을
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강조하면서도 기존 회사에게도
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아이디어를 주고 있어요. 먼저 스크
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웍스란 말이 나왔는데요. 회사 본부의
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복잡한 절차와 보고 라인에서 떨어져
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나와서 소수의 정애 멤버가 자유롭게
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새로운 것을 실험하는 작은 팀을
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의미합니다. 별동대라는 개념과 비슷할
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것 같은데요. 기존 회사가 AI
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리이티브 운영 체제를 도입하고 싶다면
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핵심 비즈니스와 아무런 관계가 없는
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작은 AI 네이티브 팀이 스краਅ크
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웍스 팀을 만들어서 그 팀이 완전히
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새로운 방식으로 일하면서 실험해 보는
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겁니다. 영상에 언급된 뮤티니는
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Y콤비네이터 출신 스타트업으로
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영업팀, 마케팅 팀이 필요한 고객
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대면 자료를 AI로 만들어 주는
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서비스인데요. 2018년에 설립되어서
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AI 네이티브 조직은 아니었어요.이
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레거시 팀이 AI 네이티 운영 체제와
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조직으로 아주 잘 변모한 듯합니다.이
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영상의 핵심을 간단하게 요약하면요.
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가장 중요한 메시지는 이겁니다.
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여러분은 AI가 일을 더 빨리 하게
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해 주는 도구가 아니라 팀의 체질를
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바꾸는 새로운 운영 방식으로
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이해하셔야 합니다. 뭐 지금까지 업무
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보조 도구로 생각하면서 직원들에게 뭐
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보조금, 지원금 정도만 주고 있다면
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생각을 크게 바꾸시는게 좋겠습니다.
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세 가지 핵심 개념이 나왔는데요. 첫
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번째는 폐쇄 루프 회사. 스스로
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학습하는 회사 시스템이죠. 모든 의사
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결정과 그 결과를 AI가 추적하고
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분석할 수 있게 만들어야 하고요. 두
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번째는 AI 소프트웨어 팩토리죠.
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사람은 무엇을 만들지 스펙만 정하고
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AI가 어떻게 만들지를 담당하는
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구조죠. 이게 잘 작동하면 엔지니어
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한 명이 과거 천명이 하던 일을 할
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수 있게 됩니다. 세 번째는 새로운
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조직 구조예요. 중간 관리자가 없는
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평평한 조직이 필요합니다. 정보를
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위아래로 전달하는 중간 관리자는 더
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이상 필요가 없습니다. 모든 직원이
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직접 만들고 명확한 책임을지면서
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창업자는 AI 활용에 선두에서야
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합니다. 우리에게 가장 힘이 되는
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대목은 마지막에 나온 것 같은데요.
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지금이 스타트업이 강좌를 앞지를 수
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있는 저로의 기회입니다. 기존
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시스템, 업조, 직원수, 소수
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정애입니다. 의사 결정 속도는
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기본적으로 빠르고요. AI 네이티브
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전환은 처음부터 [음악] 기초부터
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가능합니다. 작고 빠른 AI 네이티브
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스타트업은 기존 기업을 압도할
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[음악] 수 있는 역사적인 기회를
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거어줄 수 습니다.
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[음악]
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[음악]
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[음악]
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