지금까지 인공지능을 몰라도 불편하지 않았는데, 이제는 세상이 달라졌다. 인간의 부족함을 채워주는 인공지능 기술이 발전하면서 무서운 속도로 인공지능 산업이 성장하고 있고, 심지어 고유 영역이라고 여겼던 전문 영역까지 침범하고 있다. 앞으로 인공지능을 활용해 수행할 업무들이 늘어날 것이 자명하다. 그렇다면 우리는 무엇을 대비해야 할까? 우리는 스스로 인공지능과 어떻게 공존할지, 어떻게 인공지능을 활용할지를 적극적으로 고려해볼 필요가 있다. 이 책은 앞부분에 인공지능의 이해를 돕고자 인공지능 개념부터, 인공지능에 사용되는 용어와 기술들을
우리가 모르는 데이터는 왜 아는 데이터보다 치명적인가?빅데이터 시대를 사는 우리는 의사결정에 필요한 정보를 다 가지고 있다고 착각하고 살고 있는지도 모른다. 사실 우리가 가진 데이터가 온전했던 적은 없었다. 손에 쥔 데이터는 빙산의 일각일지도 모르고, 정보의 세계는 우리가 위험천만하게 간과할 수 있는 다크 데이터로 가득하다. 저자는 온갖 유형의 누락된 데이터를 통칭해 ‘다크 데이터’라 부른다고 정의했다. 다크 데이터는 우리가 볼 수 없게 숨겨져 있는데, 그 때문에 우리는 오해하고 틀린 결론을 내리거나 나쁜 결정을 할 수도 있다. 다
유튜브는 그저 자극적인 콘텐츠로 영상만 잘 만들면 된다고 생각하는가? 글은 사람의 마음을 움직이지만, 그림은 사람의 눈을 움직이게 한다는 말이 있다. 힘들게 영상을 만들어서 혼자서 즐길 것이 아니라면 되도록 많은 사람의 시선을 끌고, 클릭을 유도해야 한다. 이때 필요한 것이 채널 디자인과 브랜드 디자인이다. 디자인은 재능과 감각이 있는 사람들만 하는 것이라고 생각하기 쉬운데, 대중이 좋아하는 디자인에는 비교적 단순한 규칙이 있다. 늘 비슷한 폰트에 익숙한 컬러에 안정감을 느낄 수 있다. 아무리 디자인의 감각이 없는 사람도 이런 단순
현재를 살아가는 우리 모두 메시지의 홍수 속에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 기업이든 개인이든 우리의 눈길이 머무는 곳 어디든 메시지를 쏟아 내고 있다. 그런 탓에 우리의 뇌는 오래전부터 필요 없는 메시지를 걸러 내는 데 최적화됐다. 이런 형세에서 기업이 문자 언어로 고객과 소통하는 활동을 통틀어 ‘메시지’라고 한다. 타깃 고객에게 통할 전략적 무기가 되는 메시지를 잘 뽑아내기 위해 ‘메시지(말)에 메시지(사상)를 담는 메시지(내용) 전문가’를 채용하는 것은 기업이 ‘전쟁에서 살아남기’ 위함이다.제대로 검토되지 않은 채 잘못 노
팬데믹은 우리 사회의 많은 것들을 변화시켰다. 특히 코로나19는 우리 사회의 역학 관계를 놀라운 ‘속도’로 변화시키고 있다. 구글과 아마존, 페이스북, 애플 등의 숨은 확장 전략을 낱낱이 분석한 전작 『플랫폼 제국의 미래』으로 주목받은 스콧 갤러웨이 뉴욕대학교 스턴 경영대학원 교수는 책 『거대한 가속』(리더스북)을 통해 그 ‘속도'에 주목한다. 그는 코로나로 인해 개인과 사회, 비즈니스의 모든 추세가 10년 앞당겨졌다고 주장한다. 2020년 8월 애플의 미국 증시 시가총액은 최초로 2조 달러를 돌파했다. 그해 3월에 있었던 글로벌
제너럴리스트의 시대라고 해도 과언이 아니다. 과거 스페셜리스트의 영역으로 간주됐던 것들이 이제는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 영역으로 변모했다. 정보의 파급이 넓고 빨라진 것도 영향을 미치지만, 다루기 용이한 툴의 개발 또한 지대한 영향을 끼쳤다. 디자인 역시 그런 영역 중 하나다. 과거 디자인은 전문 디자이너 고유의 영역으로 간주됐지만 이제는 누구나 자신의 생각을 현실로 구현해 낼 수 있게 됐다. 망고보드는 그런 유용한 도구 중 하나로 주목받고 있다. 맛있는 디자인 망고보드카드뉴스, 상세페이지, 홍보물, 동영상까지 모두 내가 직접
모든 공학 이론은 3초 안에 설명할 수 있어야 제대로 이해한 것이라는 ‘3초 공학’ 이론이 있다. 물론 3초 만에 모든 것을 설명하는 건 불가능하다. 하지만, 3초 안에 핵심을 설명하고, 그 핵심을 3분 안에 다시 풀어 설명하고, 각각을 다시 3시간 안에 상세히 설명할 수 있다면, 그 지식은 살아있는 지식이고 쉽게 잊히지 않는 지식이며, 나아가 응용하기 쉬워진다는 개념이다. ‘인공지능’ 하면 여전히 알파고가 떠오르는가? 그건 옛날이야기다. 현재는 IBM의 인공지능 왓슨 등이 의료 분야에 활용되고 있고, 알파고의 동생인 알파폴더는 단
IT 관리가 필요한 이유는 무엇인가? 민첩성이 주목받는 시대에 IT 리더가 된다는 것은 무엇을 의미하는가?소프트웨어 개발 분야에서 애자일이라는 단어는 더이상 새로운 단어가 아니다. 많은 기업이 애자일을 외친다. 하지만 애자일을 제대로 하고 있는 곳은 드물다. IT 관리자들은 애자일이 뭔지 궁금해서 찾아보곤 하지만, 애자일은 관리자 역할을 명확하게 언급하지 않는다.저자는 지금까지 정의해온 CIO 역할이 IT가 가치를 제공하는 데 있어서 가장 적합한 방법에 해당하는 애자일과 린 사고와 근본적으로 양립할 수 없음을 설명한다. 또한 IT
IT는 아는 만큼 보인다. 세계를 뒤덮은 코로나19는 전세계 이동을 멈추게 했다. 팬데믹은 일상이 되고, 사회적 거리 두기는 언제 끝날지도 모른다. 이런 환경에서 디지털 기술은 더욱 중요해질 수밖에 없다. 화상회의, 온라인수업, 재택근무, 배달앱 등이 우리 일상을 파고들었다.메타버스는 가랑비에 옷 젖듯이 우리 일상에 조금씩 스며들고 있다. 그런데 기존의 컴퓨터, 스마트폰과 다른 점이 있다. 기존 컴퓨터는 학교와 회사에 교육과 업무 목적으로 시작되어 우리 가정에 보급되면서 퍼진 반면 스마트폰은 주로 20~30대의 직장인을 중심으로 점
위기에 빠진 IT 프로젝트는 어떻게 구해야 할까.이야기는 주인공인 빌(Bill)이 하루아침에 IT 부서의 수장을 떠맡게 되면서 시작된다. 빌의 회사 대표는 수장 자리를 거부하는 그에게 "빌, 자네가 원하는 일이 아니란 걸 알지만 회사의 존폐가 달려있네. 이 큰 회사를 구할 수 있도록 도와주게"라는 말로 설득한다. 마냥 기뻐할 만한 승진은 아닌 셈이다. 빌은 어떻게 이 위기로부터 회사를 살려냈을까.야심 차게 IT 기획으로 시작한 피닉스 프로젝트는 조직을 살릴 만큼 중요하지만, 이미 예산은 초과했고 일정은 많이 지연됐다. 문제를 해결하
프로덕트 매니저는 무슨 일을 하는 사람일까?프로덕트 매니저는 ‘왜’를 책임지는 사람이다. 이것을 왜 개발할까? 우리 고객에게 어떤 가치를 전달할까? 이것이 사업목표 달성에 어떻게 기여할까? 등을 고민하는 역할이다. ‘왜’라는 질문은 ‘언제’라는 질문보다 훨씬 어렵다. 목표 없이 무작정 프로덕트를 내놓다 보면 기능은 있지만 쓸모없는 프로덕트를 만들게 될 수도 있다. 프로덕트가 탄생하기까지는 직무, 전략, 과정, 조직 역학 등이 모두 고려돼야 한다.이 책은 애자일 같은 특정 방법론이 아닌 프로덕트 매니저의 본질에 관한 이야기를 담았다.
지난 몇 년간 딥러닝을 필두로 인공지능 기술이 비약적으로 발전해 IT 업계 전반에 영향을 미치고 있다. 하지만 딥러닝은 여전히 접근하기 힘든 영역으로 인식되고 있다. 강력한 컴퓨팅 자원이 필요한 딥러닝은 클라우드나 워크스테이션 등의 인프라를 갖춘 백엔드 환경에서 발전해왔지만, 서버 없이 기기 자체에서 딥러닝 모델을 수행하는 온디바이스(On-Device) AI 기술의 수요가 점차 늘어난 덕분에 딥러닝과 인공지능 기술을 모바일 환경으로 끌어들일 수 있게 됐다. 사실 모바일 딥러닝은 아직 성숙하지 않은 기술이다. 하드웨어의 한계, 알고리
자동화 기계가 보급되고 컴퓨터, 인터넷 기술이 발달하던 시대에는 기계 기능사, 컴퓨터 프로그래머 등 기능적 기술의 중요성이 부각됐다. 그러나 오늘날 다양한 IT 및 지능형 기계는 개개인에게 특별한 기술을 요구하지 않는다. 스스로 이용자의 요구사항을 간파한 것처럼 말이다. 인공지능이나 스마트 기기의 일 처리 관련 기술이 계속 발전하고 있기 때문이다. 달리 말하면 이제 개개인에게 중요한 것은 기능적 기술이 아니라 ‘일을 어떻게 할 것인가?’, ‘이 일을 왜 해야 하지?’라는 사고력이다.저자는 이 책을 미래에 절실히 요구되는 ‘생각하다’
플라스틱이 환경 오염의 주범으로 지목되고 있다. 플라스틱은 자외선에 오래 노출되면 누렇게 변하기만 하는 것이 아니라 분해되기도 한다. 그렇다면 플라스틱에 자외선을 쪼여서 분해시키면 환경오염 문제를 해결할 수 있지 않을까? 하지만 양자역학은 실제로 그런 일은 불가능하다고 말한다. 이유가 뭘까?현대문명, 특히나 20세기 후반 이후의 문명은 양자역학의 기초 위에 서 있다. 우선 반도체가 그 중심에 있다. 휴대폰, 컴퓨터 등에만 쓰이는 줄 알았던 반도체는 이제 자동차에도, 냉장고나 세탁기 같은 가전제품에도 쓰인다. 마치 뉴턴역학이 17세기
성공적인 리더십도 디테일에 있다. 큰 부분에 온 신경을 쏟아 리더십이라는 대궐을 지었더라도, 세부적인 부분을 간과한다면 자칫 리더십 자체를 망가뜨릴 수도 있다는 의미다. 마이크 크리거 인스타그램 전 CTO는 관리의 핵심 요소는 팀이 직면한 장애물, 대인 관계의 마찰 요소 등의 정보를 발견하고, 그런 다음에는 망설임 없이 앞으로 나아가는 올바른 길을 잘 찾는 사람이 유능한 관리자라고 말한다. 직장 생활을 오래 하다 보면 관리자가 될 준비가 필요하다. 승진은 연봉만 상승하는 것을 의미하지 않는다. 자신의 팀이나 부서의 부하직원을 잘 이
질문: 얼음이 녹으면 어떻게 되는 줄 알아? 이과: 당연히 물이 되겠지 문과: 봄이 오겠지 문과는 세상을 바라보는 관점이 다르다. 복잡한 과학적 인과관계보다는 현상의 이면에 주목하는 경우가 많다. 『누워서 과학 먹기』(페이스메이커)의 신지은 저자도 마찬가지다. 대학에서 경영을 전공하고, 아나운서로서 경제방송을 진행했던 뼛속까지 문과인이었다. 수학과 과학을 끔찍이도 싫어하고, 그에게 물리는 존재하지만 존재하지 않는 것과 매한가지인 존재였다. 그런 그가 과학에 눈을 뜬 건 2015년 아프리카 공식 과학 방송 ‘곽방TV’의 진행을 맡으면
광고 덕분에 DAU(일 이용자 수)가 늘었다? 사실일까? 간혹 특정 변수 간의 상관계수가 의미 있게 나온다고, 해당 변수를 특정 문제의 원인으로 꼽는 식으로 데이트를 분석하는 경우가 있다. 소아마비 예방을 위해 아이스크림을 적게 먹을 것을 권고했던 웃지 못할 일도 이런 경우다. 숫자 자체의 변화는 중요하고, 숫자 변화를 기반으로 한 판단은 명확한 듯 보인다. 하지만 이렇게 직접적이고 단순한 숫자 비교에는 여러 딜레마가 있다. 1년에 36일 비가 오는 곳이라고 해도 매달 세 번의 비가 내리지 않는 것처럼 말이다. 숫자의 차이는 절대적
주식 열풍이다. 수많은 사람이 주식 시장에 뛰어들어 수익 창출을 기대한다. 원리를 간단하다. "싸게 사서 비싸게 팔아" 이윤을 남기면 된다. 하지만 돈을 벌기가 생각처럼 쉽지만은 않다. 왜일까? 한국경제TV에서 수년간 투자정보를 전달한 김민희 아나운서와 책의 감수를 맡은 이승조(무극선생)는 ‘분별력’을 핵심역량으로 지목한다. 매매할 대상과 매매하지 않을 대상을 구분하라는 것이다. 전문가들은 투자를 자기 것으로 만드는 데 일반적으로 3~5년의 시간이 걸린다고 한다. 저자는 그 기간동안 2000개가 넘는 종목 중에서 매매할 것과 매매하
임팩트 투자사 옐로우독의 제현주 대표가 쓴 책이다. 일찍이 기업 재무 분야에서 커리어를 쌓아온 그는 엑셀 프로그램 안에 하나의 세상을 만들어놓고 이런저런 변화를 주어 그 결과를 확인하기를 즐겼다. 그런 과정 속에서 마치 ‘작은 조물주’가 된 듯한 기분을 느꼈다. 하지만 어느날 문득 깨달았다. 엑셀 한 줄에 집어넣은 가정이 현실에서 큰 변화를 초래한다는 사실을 말이다. "구매 원가를 줄인다는 것은 구매부서의 누군가가 납품업체와 힘겨운 협상을 벌인다는 것을 의미했고, 서비스 가격을 올린다는 것은 콜센터 상담원들이 수만 고객의 엄청난 불
코로나19 바이러스가 온라인을 통해 대면하는 언택트를 일상으로 만들었다. 새로운 환경이 가져다준 디지털 세상으로의 길 한가운데 현실을 초월해서 진화하는 메타버스가 있다. 현실 세계에 없는 것을 마치 현실처럼 구현해내는 메타버스 기술은 우리를 새로운 세상을 통해 물리적인 한계에서 벗어나, 또 다른 자아를 만들어가는 시대로 이끌고 있다. 결국, 메타버스가 만들어가는 시대는 단순히 게임이나 시뮬레이션 환경에서 조작되는 캐릭터가 아닌 나의 정체성을 발견하는 세상이 될 것이다. 첨단 기술과 함께 인류에게 더 광범위한 디지털 세상을 보여줄 메