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사람이 편하다고 느끼는 폰트 사이즈, 여백, 패딩 값
뉴비를 위한 제품/서비스로 개발단계 한번에 이해하기
제품 개발은 흥미롭고 동시에 어려운 작업입니다 초기 아이디어 구상부터 연구 및 프로토타이핑까지 두 제품 출시가 동일한 경우는 없습니다 그러나 제품 개발 프로세스를 시작하는 데 도움이 될 수 있는 일반적인 프로세스가 있습니다제품 개발 프로세스는 제품을 초기 개념에서 최종 시장 출시까지 이끄는 6단계를 설명합니다 여기에는 시장 요구 사항 식별 경쟁사 연구 해결책 구상 제품 로드맵 개발 최소 기능 제품MVP 구축이 포함됩니다제품 개발 프로세스는 최근 몇 년 동안 진화했으며 이제는 각 단계를 6개의 별도 단계로 나누어 사용하는 것이 일반적입니다 이렇게 하면 프로세스를 더 잘 조직화하고 개별 실행 가능한 작업을 더 작은 작업으로 나눌 수 있습니다제품 개발 프로세스란 무엇인가제품 개발이란 무엇인가제품 개발은 아이디어 구상부터 출시까지 새로운 제품을 만드는 과정입니다 제품 개발은 초기 브레인스토밍 세션에서 시작되며 이때는 막 시작된 아이디어에 대해 논의합니다 그런 다음 이 프로세스는 창의적이지만 전략적이며 다양한 방식으로 수행될 수 있습니다 그러나 명확한 조직화 없이는 창의성과 전략을 효과적으로 결합하기 어려울 수 있습니다 여기서 제품 개발 프로세스가 도입됩니다 이는 작업을 표준화하고 정의하는 데 도움이 되는 6단계 프레임워크입니다제품 개발 vs 제품 관리비슷하게 들리지만 제품 개발과 제품 관리 사이에는 중요한 차이가 있습니다 제품 개발은 제품을 만드는 과정을 설명하는 반면 제품 관리란 그 작업을 감독하는 것을 의미합니다 미묘한 차이지만 중요한 구분입니다 제품 관리자는 종종 제품 개발 프로세스에 있는 팀을 감독하며 제품 관리를 주도합니다제품 개발 단계제품 개발 프로세스는 출시를 단순화할 뿐만 아니라 팀워크와 의사소통을 프로세스의 전면에 두어 부서 간 협력을 촉진합니다제품 수명 주기를 살펴보고 6단계 제품 단계를 정의해 보겠습니다 이 모든 단계는 다음 제품을 성공적으로 출시하는 데 도움이 될 수 있습니다제품 개발 프로세스의 6단계1 아이디어 생성 아이디에이션제품 개발 프로세스의 초기 단계는 새로운 제품 아이디어를 생성하는 것으로 시작합니다 이는 제품 혁신 단계로 고객 요구 사항 개념 테스트 및 시장 조사를 기반으로 제품 개념을 브레인스토밍합니다새로운 제품 개념을 시작할 때 다음 요소를 고려하는 것이 좋습니다 타겟 시장 타겟 시장은 제품을 만들고 있는 소비자 프로필입니다 이들은 잠재 고객입니다 새로운 제품 개념이 타겟 시장과 일치하도록 이를 초기에 식별해야 합니다 기존 제품 새로운 제품 개념이 있을 때 기존 제품 포트폴리오를 평가하는 것이 좋습니다 비슷한 문제를 해결하는 기존 제품이 있나요 아니면 경쟁사가 시장 점유율을 허용하지 않는 제품을 제공하나요 그렇다면 새로운 개념이 충분히 독특한가요 이러한 질문에 답하면 새로운 개념의 성공을 보장할 수 있습니다 기능성 아직 제품 기능성에 대한 자세한 보고서가 필요하지는 않지만 제품이 제공할 기능에 대한 일반적인 아이디어는 있어야 합니다 제품의 외관과 느낌 그리고 누군가가 이를 구매할 이유를 고려하세요SWOT 분석 프로세스 초기에 제품의 강점 약점 기회 위협을 분석하면 새로운 개념의 최상의 버전을 만드는 데 도움이 됩니다 이렇게 하면 제품이 경쟁사와 다르고 시장 격차를 해결할 수 있습니다SCAMPER 방법 아이디어를 정제하기 위해 SCAMPER와 같은 브레인스토밍 방법을 사용하세요 이는 제품 개념을 대체 결합 적응 수정 다른 용도로 사용 제거 또는 재배열하는 것을 포함합니다제품 개념을 검증하기 위해 비즈니스 케이스 형태로 아이디어를 문서화하는 것을 고려하세요 이렇게 하면 모든 팀원이 초기 제품 기능과 새로운 제품 출시 목표를 명확히 이해할 수 있습니다제품 정의비즈니스 케이스를 완료하고 타겟 시장 및 제품 기능성에 대해 논의한 후 제품을 정의할 시간입니다 스코핑개념 개발은 제품 전략을 세부적으로 조정하는 데 중점을 둡니다이 단계에서 다음 사항을 정의하는 것이 중요합니다 비즈니스 분석 비즈니스 분석은 유통 전략 전자상거래 전략 및 더 깊이 있는 경쟁사 분석을 매핑하는 것으로 구성됩니다 이 단계의 목적은 명확히 정의된 제품 로드맵을 구축하기 시작하는 것입니다 가치 제안 가치 제안은 제품이 해결하도록 설계된 특정 문제를 말합니다 시장의 다른 제품과 어떻게 다른지 고려하세요 이 가치는 시장 조사 및 마케팅 전략 개발에 유용할 수 있습니다 성공 지표 제품 출시 후 성공을 평가하고 측정하기 위해 초기에 성공 지표를 명확히 하세요 주목해야 할 주요 지표가 있나요 이는 평균 주문 값과 같은 기본 KPI이거나 조직과 관련된 맞춤형 목표일 수 있습니다 마케팅 전략 가치 제안과 성공 지표를 식별한 후 필요에 맞는 마케팅 전략을 브레인스토밍하기 시작하세요 제품을 홍보할 채널소셜 미디어 또는 블로그 게시물 등을 고려하세요 이 전략은 완성된 제품에 따라 수정될 수 있지만 제품을 정의할 때 이를 고려하면 미리 계획을 세우는 데 도움이 됩니다이러한 아이디어가 정의되면 초기 프로토타이핑으로 최소 기능 제품MVP을 구축하기 시작할 시간입니다2 프로토타이핑프로토타이핑 단계에서 팀은 제품을 집중적으로 연구하고 문서화하여 더 상세한 비즈니스 계획을 작성하고 제품을 구축합니다이 초기 단계의 프로토타입은 간단한 그림부터 초기 설계의 더 복잡한 컴퓨터 렌더링까지 다양할 수 있습니다 이러한 프로토타입은 제품을 만들기 전에 위험 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다프로토타이핑 단계에서 다음 사항을 작업합니다 실현 가능성 분석 프로세스의 다음 단계는 실현 가능성을 기반으로 제품 전략을 평가하는 것입니다 작업량과 예상 타임라인이 달성 가능한지 확인하세요 그렇지 않다면 날짜를 조정하고 추가 이해관계자에게 도움을 요청하세요 시장 위험 연구 새로운 제품을 물리적으로 만들기 전에 생산과 관련된 잠재적 위험을 분석하세요 이렇게 하면 제품 출시가 미래의 차질로부터 보호됩니다 또한 위험 레지스터에 위험을 문서화하여 팀에게 위험을 전달할 수 있습니다 개발 전략 다음으로 개발 계획을 작업할 수 있습니다 즉 작업을 할당하고 이러한 작업의 타임라인을 알고 있어야 합니다 작업을 계획하고 타임라인을 추정하는 한 가지 방법은 임계 경로 방법을 사용하는 것입니다 MVP 프로토타이핑 단계의 최종 결과는 최소 기능 제품입니다 MVP는 출시에 필요한 기능만 갖춘 제품으로 생각하세요 예를 들어 MVP 자전거에는 프레임 바퀴 좌석이 포함되지만 바구니나 벨은 포함되지 않습니다 MVP를 만들면 원하는 모든 기능을 구축하는 것보다 제품 출시를 더 빠르게 실행할 수 있습니다 대역폭이 허용되면 나중에 원하는 기능을 추가할 수 있습니다이제 시장 출시를 위해 제품을 설계할 시간입니다3 초기 설계초기 설계 단계에서 프로젝트 이해관계자는 MVP 프로토타입을 기반으로 제품의 모형을 제작하기 위해 협력합니다 타겟 청중을 염두에 두고 설계를 만들어야 하며 제품의 주요 기능을 보완하는지 확인해야 합니다성공적인 제품 설계는 여러 번의 반복을 거쳐야 할 수 있으며 필요한 재료를 조달하기 위해 유통업체와 소통해야 할 수도 있습니다초기 설계를 제작하기 위해 다음을 수행합니다 재료 조달 재료 조달은 초기 모형 설계에 중요한 역할을 합니다 이는 다양한 공급업체와 협력하고 재료를 주문하거나 직접 만드는 것을 포함할 수 있습니다 재료는 다양한 곳에서 올 수 있으므로 필요한 경우 나중에 참조할 수 있도록 공유 공간에 재료 사용을 문서화하세요 이해관계자와 소통 설계 단계에서 긴밀한 소통을 유지하여 초기 설계가 올바른 방향으로 진행되고 있는지 확인하는 것이 중요합니다 주간 또는 일일 진행 보고서를 공유하여 업데이트를 제공하고 필요에 따라 승인을 받으세요 초기 피드백 수집 설계가 완료되면 고위 관리자 및 프로젝트 이해관계자에게 초기 피드백을 요청하세요 최종 설계가 개발 및 구현 준비가 되면 제품 설계에 필요한 수정을 할 수 있습니다설계가 승인되고 전달 준비가 되면 제품 출시 전 최종 테스트를 위한 검증 단계로 이동합니다4 검증 및 테스트새로운 제품을 출시하려면 먼저 검증하고 테스트해야 합니다 이렇게 하면 개발부터 마케팅까지 제품의 모든 부분이 공개되기 전에 효과적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다제품의 품질을 보장하기 위해 다음을 완료하세요 개념 개발 및 테스트 프로토타입을 성공적으로 설계했을 수 있지만 개념을 개발하는 동안 발생하는 문제를 해결해야 합니다 이는 소프트웨어 개발 또는 초기 프로토타입의 물리적 생산을 포함할 수 있습니다 팀원과 베타 테스터의 도움을 받아 기능성을 테스트하여 개발을 품질 보증하세요 프론트엔드 테스트 이 단계에서 개발 코드 또는 소비자 직면 오류에 대한 위험을 테스트하세요 이는 전자상거래 기능성을 확인하고 출시를 위해 안정적인지 확인하는 것을 포함합니다 테스트 마케팅 최종 제품 생산을 시작하기 전에 마케팅 계획의 기능성과 오류를 테스트하세요 또한 모든 캠페인이 올바르게 설정되고 출시 준비가 되었는지 확인하는 시간이기도 합니다초기 테스트가 완료되면 최종 제품 개념을 생산하고 고객 기반에 출시할 준비가 된 것입니다6 상용화이제 개념을 상용화할 시간입니다 이는 제품을 출시하고 웹사이트에 구현하는 것을 포함합니다이제 설계를 완료하고 개발 및 마케팅 전략을 품질 테스트했습니다 최종 반복에 대해 확신을 가지고 최종 제품을 생산할 준비가 되어 있어야 합니다이 단계에서는 다음에 집중해야 합니다 제품 개발 이는 고객에게 출시될 제품의 물리적 생산입니다 이는 생산 또는 소프트웨어 개념에 대한 추가 개발이 필요할 수 있습니다 팀에 최종 프로토타입과 MVP 반복을 제공하여 제품을 올바른 사양으로 생산하세요 전자상거래 구현 제품이 개발되고 출시 준비가 되면 개발 팀이 전자상거래 자료를 라이브 상태로 전환합니다 이는 이전 프론트엔드 테스트 단계에서 의도한 대로 라이브 제품이 작동하는지 확인하기 위해 추가 테스트가 필요할 수 있습니다이제 최종 제품을 출시했습니다 마지막 단계는 초기에 결정한 성공 지표를 사용하여 성공을 측정하는 것입니다제품 개발 프로세스 예시예시 1 Figma가 제품 기능을 확장한 방법2012년에 시작된 Figma는 브라우저에서 완전히 구축된 최초의 전문가급 UI 디자인 도구였습니다 오늘날 Figma는 디자인 웹 애플리케이션 분야의 선두 주자로 성장했습니다그들의 미션은 더 많은 사람들이 디자인에 접근할 수 있도록 하고 창의성을 실현할 수 있도록 돕는 것입니다 그들은 여러 흐름 기능 브레인스토밍 타이머 인터랙티브 화이트보드와 같은 새로운 제품 기능을 지속적으로 추가하고 성공적인 소프트웨어 출시를 조율하며 투명성을 통해 신뢰를 구축함으로써 이를 보여주었습니다예시 2 Uber가 시장 격차를 해결한 방법오늘날 우리는 Uber를 가장 큰 차량 공유 서비스로 생각하지만 항상 그렇지는 않았습니다 그들도 처음에는 매력적인 제품 전략으로 시작하여 오늘날의 혁신적인 회사가 되었습니다Uber의 전략은 기존 택시 산업의 격차를 해결하는 것으로 시작했습니다 더 쉬운 차량 호출 프로세스와 간소화된 결제 처리 그러나 그들은 여기서 멈추지 않았습니다그들은 럭셔리부터 예산 친화적인 차량 등급을 개발하여 제품 포트폴리오를 혁신했습니다각 상황은 약간씩 다르지만 올바른 제품 전략을 통해 혁신적인 포트폴리오를 만들 수 있습니다제품 개발 프로세스에서 성공 측정하기새로운 제품 개발은 끝없는 결정과 불확실한 결과로 가득 찬 미로처럼 느껴질 수 있습니다 아이디어에 시간 에너지 자원을 쏟아부었지만 실제로 작동하는지 어떻게 알 수 있을까요 명확한 성공 측정 없이는 추측의 순환에 갇히기 쉽습니다다행히도 올바른 지표와 피드백 루프에 집중함으로써 제품 개발 주기에 명확성을 가져오고 팀을 시장에서 경쟁 우위로 이끌 수 있습니다 주요 지표에 집중새로운 제품 개발NPD 노력의 성공은 측정 가능한 결과를 추적하는 데 달려 있습니다 고객 만족도 점수CSAT 순 추천 점수NPS 및 사용자 유지율과 같은 지표는 제품 개념이 타겟 시장과 얼마나 잘 공명하는지에 대한 통찰력을 제공합니다또한 출시 시간 및 반복 주기와 같은 운영 지표는 개발 계획의 효율성을 평가하는 데 도움이 되며 이는 초기 단계의 도전을 극복하는 기업가에게 중요합니다 고객 피드백 활용잠재 고객의 피드백은 강력한 검증 도구입니다 정기적인 설문 조사를 실시하고 제품 리뷰를 모니터링하며 사용 데이터를 분석하여 개선할 기회를 식별하세요 이렇게 하면 최소 기능 제품이 최종 제품으로 발전하여 타겟 청중의 요구와 기대를 충족시키는 동시에 제품 마케팅 전략을 개선하는 데 통찰력을 제공합니다 전략 조정을 위해 KPI 활용비즈니스 목표와 일치하는 명확한 핵심 성과 지표KPI를 설정하여 성공 영역과 조정이 필요한 영역을 정확히 파악하는 것이 중요합니다 시장 점유율 추적 수익 성장 모니터링 기능 채택율 분석 등 이러한 데이터 포인트는 다음 단계를 알려주고 전반적인 제품 개발 전략과의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다제품 개발 팀에는 누가 참여하나요제품 개발 프로세스에는 많은 이해관계자와 다양한 팀이 참여합니다 주요 리더는 제품 관리자로 아이디어 구상 연구 개발 제품 출시와 관련된 모든 제품 작업을 감독합니다추가적으로 중요한 이해관계자로는 다음이 포함됩니다 제품 관리 제품 관리자는 제품 수명 주기의 모든 영역을 감독하고 다양한 내부 및 외부 팀 간의 의사소통 격차를 해소하기 위해 노력합니다 제품 관리자는 새로운 제품 출시를 시작하고 제품 아이디어 구상 및 시장 조사를 시작합니다 프로젝트 관리프로젝트 관리자는 부서 간 의사소통을 지원하기 위해 제품 개발 프로세스에 참여할 수 있습니다 또한 작업 위임 및 목표 추적을 지원할 수 있습니다 디자인 디자인 팀은 프로토타이핑 및 설계 단계에서 시각적 제품 개념을 지원하는 데 도움을 줍니다 제품 디자인을 브랜드 가이드라인 및 UX 모범 사례와 연결하는 것이 중요합니다 개발 개발 팀은 웹사이트에 제품을 구현하는 데 도움을 줍니다 일반적으로 개발자 팀이 새로운 제품 제공을 구축하기 위해 협력하며 개념의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다 마케팅 마케팅 팀은 마케팅 전략을 개발하고 제품이 출시되기 전에 테스트하는 데 도움을 줍니다 또한 마케팅 이니셔티브의 성공을 측정합니다 영업 제품 관리자는 영업 팀과 협력하여 효과적인 전략을 수립하고 제품이 구현된 후 성공 지표를 보고합니다 고위 관리 고위 이해관계자는 제품이 출시되기 전 최종 승인을 해야 할 수 있습니다이러한 중요한 역할 외에도 재무 엔지니어링 및 기타 관련 이해관계자와 같은 팀도 프로세스에 참여할 수 있습니다 이 모든 팀은 개념의 복잡성에 따라 프로세스에서 역할을 할 수 있습니다제품 개발 계획을 세우는 방법제품 개발 계획을 세우는 것은 제품 개발 수명 주기의 단계를 팀이 안내받을 수 있도록 구조화된 접근 방식을 포함합니다 목표를 명확히 정의하고 전략을 매핑하며 정기적인 피드백을 통해 계획을 정제함으로써 제품 개발 프로세스가 효과적이고 적응 가능하도록 합니다1단계 목표 정의새로운 제품 개발 프로세스의 핵심 목표를 개요로 시작하세요 명확한 목표는 의사 결정의 기초를 제공하고 제품 개발 팀이 식별된 시장 요구를 충족하는 최소 기능 제품을 제공하는 데 집중할 수 있도록 합니다타겟 청중에 도달하고 가치 제안이 잠재 고객에게 어필하는지 확인하기 위해 이러한 목표는 비즈니스 분석과 일치해야 합니다예시 시간 관리 모바일 앱을 개발하는 스타트업은 목표를 바쁜 전문가의 일일 계획 시간을 20 줄이는 사용자 친화적인 도구를 만드는 것으로 정의합니다2단계 전략 계획핵심 단계 마일스톤 및 필요한 리소스를 개요로 설명하는 포괄적인 개발 계획을 수립하세요 여기에는 제품 로드맵 작성 개념 테스트 수행 및 전반적인 비전에 대한 이해관계자 정렬이 포함됩니다 애자일 방법론을 통합하면 유연성을 보장하고 반복에 집중하여 고객 피드백을 기반으로 사용자 경험과 기능성을 정제할 수 있습니다전략에는 가격 모델 정의 테스트 마케팅 계획 제품 출시를 위한 메시징 프레임워크 준비와 같은 실행 가능한 단계도 포함되어야 합니다예시 구독 기반 식사 키트 서비스를 개발하는 전자상거래 회사는 전략을 사용하여 작업을 나눕니다 포장 옵션을 테스트하기 위한 3주 프로토타입 단계로 시작하고 타겟 인구 통계학적 사용자 경험 시험을 2개월 동안 진행하며 전국적으로 확장하기 전에 지역 시장 테스트를 통해 가격 및 수요를 측정합니다3단계 추적 및 조정계획이 실행되면 KPI 및 기타 지표를 사용하여 진행 상황을 모니터링하고 데이터 기반 조정을 하세요 이 반복적 접근 방식을 통해 초기에 장애물을 식별하고 새로운 제품 아이디어를 테스트하며 전략을 정제하여 성공적인 제품을 제공할 가능성을 높일 수 있습니다 빈번한 평가는 전략이 변화하는 시장 요구와 제품 비전과 일치하도록 보장합니다예시 SaaS 회사는 베타 출시에 대한 일일 활성 사용자 세션 기간 고객 이탈률과 같은 참여 지표를 추적한 후 기능 채택률이 예상보다 낮은 것을 확인한 후 디자인을 조정하여 유지율을 높입니다
이미지를 만들어주는 이미지생성 AI 서비스
이번에는 조금 뻔하면서도 많이 아시는 이미지 생성관련 서비스입니다저도 최근에 가장 많이 쓰는건 사실 이미지와 텍스트 위주인것 같긴합니다 코딩정도는 정말 많이 사용하고 있습니다이러한 플랫폼들은 사실적인 사진부터 색연필로 그린 듯한 그림까지 어떤 복잡성의 이미지도 쉽게 생성할 수 있습니다여러분이 해야 할 일은 원하는 것을 설명하는 것뿐이며 몇 분 안에 결과물을 확인할 수 있습니다창의적인 분야에서 가장 인기 있는 AI 도구 중 하나로 이 기술은 마케터와 사업주에게 금광과 같습니다디자이너 일러스트레이터 컨셉 아티스트들은 이미 작업에 AI 생성기를 활용하고 있습니다1 Adobe FireflyAdobe Firefly는 Creative Cloud 생태계에 원활하게 통합된 시각적 콘텐츠 제작을 위한 AI 도구 모음입니다이 도구가 진정으로 시간을 절약하는 부분을 살펴보겠습니다Photoshop에서는 이제 프로젝트 내에서 추가 요소를 즉시 생성하거나 배경 채우기를 통해 원치 않는 객체를 빠르게 제거할 수 있습니다Illustrator에서는 텍스트 설명으로부터 벡터 일러스트레이션을 생성하는 데 Firefly가 도움을 줍니다이는 아이콘이나 인포그래픽을 개발하는 데 특히 유용합니다 비디오 편집자들을 위해 Premiere Pro 내에서 프로젝트를 떠나지 않고도 전환 장면을 생성할 수 있는 기능이 추가되었습니다스타일 전달 기능은 전체 프로젝트에 걸쳐 일관된 시각적 언어를 쉽게 설정할 수 있게 해줍니다원하는 미학을 한 번 설정하기만 하면 됩니다창의적인 워크플로우를 간소화하려는 분들에게 Firefly는 다양한 디자인 작업에서 효율성을 높여주는 최고의 AI 도구 중 하나로 돋보입니다2 Flux1Flux1은 AI 생성도 스타일리시할 수 있구나라는 것을 생각이 들었습니다각 기능은 특정한 필요를 해결합니다 AI 프롬프트 생성기는 간단한 설명을 상세한 프롬프트로 변환합니다AI 이미지 to 프롬프트 기능은 업로드된 이미지를 기반으로 정확한 텍스트 설명을 제공합니다AI 애니메이션 생성기는 고품질의 스타일화를 생성합니다 그러나 실험적인 AI Hug 기능은 개선이 필요합니다각 이미지는 약 20초 안에 생성됩니다 자주 사용하는 사용자들에게 Flux1은 대규모로 고품질 시각 자료를 생성하는 최고의 AI 도구입니다보시면 이미지 사이즈를 상당히 다르게 만들 수 있습니다 달리가 제공하는 11 혹은 169를 꼭 지정할 필요는 없을 것 같아요테스트삼아 해보시는건 어떨까요3 Ideogram 이미지내에 텍스트가 엄청 깨지잖아요 이데오그램은 텍스트가 안깨집니다만약에 텍스트때문에 스트레스를 받으신다면이미지 모델들은 글자를 그리는 데 어려움을 겪는 것으로 유명하지만 Ideogram은 이 문제를 해결했습니다프롬프트에서 요청할 때마다 정확한 텍스트를 생성할 수 있습니다 그 외에도 Ideogram은 멋진 이미지를 생성하며품질 면에서 Midjourney에 약간 뒤처질 뿐입니다 추가적인 미적 제어를 원한다면 이미지 편집기를 사용해보세요하루 10개의 무료 크레딧으로 시작할 수 있지만 무료 플랜에서 생성한 모든 것은 공개된다는 점을 유의하세요4 DALL·EDALL·E는 OpenAI의 이미지 생성 AI 플랫폼으로 시각적 콘텐츠 세계에 새로운 수준의 혁신을 가져왔습니다그래픽 작업을 하는 전문가들에게 DALL·E는 텍스트 설명을 정확하고 고품질의 이미지로 변환하는 능력이 귀중합니다최신 DALL·E 3 버전을 테스트해보며 복잡한 프롬프트를 얼마나 잘 해석하는지 특히 감명받았습니다특정 조명이 있는 사실적인 풍경을 만들거나 좋아하는 아티스트에게 영감을 받은 추상적인 구성을 원하시나요DALL·E는 놀라울 정도로 정확한 결과를 제공합니다ChatGPT 통합은 이 과정을 더욱 매끄럽게 만들어줍니다이제 대화형 인터페이스를 통해 이미지 세부 사항을 수정하여 정확히 원하는 모습을 얻을 수 있습니다인페인팅 기능도 특별히 언급할 만합니다 이미지의 특정 부분을 편집할 수 있게 해줌으로써DALL·E는 창의적인 가능성을 크게 확장합니다마이크로소프트의 빙검색에서 이미지 생성을 거의 무료로 제공하고 있습니다 httpsbingcomcreate특히나 한번에 한장 생성이 아닌 네장씩 생성하니까 골라서 사용할 수도 있는 좋은 서비스입니다5 MidjourneyMidjourney는 디자이너와 창의적인 전문가들을 위한 두드러진 리소스로 자리 잡은 AI 기반 이미지 생성 플랫폼입니다AI 기반 시각적 창작 분야에서 이 도구는 디테일과 스타일적 유연성에 대한 독특한 초점으로 차별화됩니다 Midjourney를 사용해보며 사실적인 이미지부터 복잡한 예술적 구상까지 모든 것을 생성할 수 있는 다재다능함에 특히 감명받았습니다 시스템은 가장 독창적인 프롬프트도 이해하며 이는 창의적인 프로젝트에 매우 유용합니다Discord 통합은 독특하게 느껴질 수 있지만 사용자들이 아이디어를 공유하고 서로 영감을 줄 수 있는 독특한 창의적 커뮤니티를 조성하여Midjourney를 창의적 협업을 위한 최고의 AI 도구 중 하나로 만듭니다이번에 웹으로도 사용할 수 있게끔 바뀌면서 조금더 사용성이 좋아졌다는 평가입니다달리를 쓰다보면 사실 좀 그림체가 식상하게 느껴지긴 하는것 같더라구요특히 인물이 나오는건 다 로봇이나 똑같은 구도에서 만드는게 많아서 미드저니가 인물 묘사하는데 더 확실히 좋다라고 생각이 듭니다조금더 다채로운 이미지를 사용할 수 있을 까 생각이 듭니다6 Stable DiffusionStability AI의 Stable Diffusion은 AI 예술에 대한 접근성을 혁신한 AI 이미지 생성 플랫폼입니다최근 출시된 35 버전은 인상적인 발전을 보여줍니다 이전 버전을 사용해본 적이 있다면 새로운 MMDiT 아키텍처에 특히 기뻐할 것입니다이 아키텍처는 AI가 복잡한 텍스트 프롬프트를 더 잘 해석하고 정확하게 이미지로 구현할 수 있게 해줍니다개선 사항은 특히 긴 텍스트 설명에서 두드러지며 시스템은 이제 프롬프트의 가장 작은 세부 사항까지도 포착합니다가장 인기 있는 AI 도구 중 하나로 Stable Diffusion은 강력한 기능과 합리적인 접근성을 바탕으로 예술가와 창작자들을 계속 끌어모으고 있습니다개발자들은 또한 API를 통해 Stable Diffusion을 통합할 수 있으며 사용량에 따라 지불하는 방식입니다
PPT 문서 만들어주는 AI 솔루션(슬라이드집중)
TomeTome은 생성형 AI를 위한 최고의 프레젠테이션 소프트웨어입니다AI는 예측하기 어려울 수 있지만 Tome은 신선합니다 그냥 작동합니다 프롬프트를 입력하거나 영업 지원부터 회사 소개까지 다양한 사용 사례를 다루는 템플릿 라이브러리에서 선택할 수 있습니다Tome은 개요를 생성하여 핵심 내용을 파악했는지 확인합니다 승인하면 프레젠테이션 작성을 진행합니다 Notion과 일반적인 데크 편집기를 결합한 듯한 간단한 컨트롤로 편집할 수 있습니다장점 AI가 자동으로 슬라이드 디자인을 생성해 줌 노코드 방식으로 간편하게 사용 가능 협업 기능 지원단점 디자인 커스터마이징이 제한적 고급 기능 사용 시 유료 플랜 필요Beautifulai 레이아웃과 스타일을 모두 고려해 아름다운 슬라이드 데크를 만드는 과정을 단순화합니다 색상을 선택하고 라이브러리에서 로열티 프리 이미지를 찾아 프레젠테이션을 구성하세요 자주 변경되는 데이터가 있다면 슬라이더와 테이블을 사용해 업데이트할 수 있습니다 그러면 값이 프레젠테이션에서 동적으로 변경됩니다장점 AI가 슬라이드 레이아웃을 자동 조정하여 디자인 작업 감소 깔끔하고 세련된 디자인 제공 협업 및 클라우드 기반 사용 가능단점 맞춤화 옵션이 부족할 수 있음 템플릿에 의존적이라 독창적인 디자인이 어려울 수 있음SlidesgoSlidesgo는 주제 글쓰기 톤 일반적인 템플릿을 선택할 수 있게 해줍니다 AI가 전체 프레젠테이션을 생성하면 여기에 자신의 콘텐츠를 추가하고 각 슬라이드를 맞춤 설정하며 AI를 사용해 글을 쓰거나 이미지를 생성하거나 새로운 슬라이드를 생성할 수 있습니다장점 다양한 스타일의 템플릿을 제공하여 선택지 많음 Google Slides 및 PowerPoint에서 바로 사용 가능 무료 템플릿 사용 가능단점 AI 자동화 기능 부족 프리미엄 템플릿이 많아 무료 템플릿은 한정적Gamma PPT 작성용 AIAI가 자동으로 슬라이드를 생성하고 디자인을 최적화해 줌인터랙티브 프레젠테이션 및 문서 제작 가능웹 기반이라 별도 설치 없이 사용 가능장점 AI가 자동으로 슬라이드 및 문서 디자인 생성 웹 기반으로 어디서나 사용 가능 대화형 콘텐츠 제작 지원단점 맞춤 디자인이 제한적 고급 기능은 유료 플랜 필요
Apple Intelligence? 온디바이스AI 시작
Apple Intelligence 애플이 말하는 진짜 AI란 무엇인가조용하지만 강한 애플식 AI의 등장WWDC 2025는 겉으로 보면 그리 요란하지 않았습니다ChatGPT처럼 대형 언어모델LLM을 떠들썩하게 자랑하지도 않았고 로봇처럼 말하는 Siri가 등장한 것도 아니었습니다하지만 이 조용한 발표 속에는 애플만의 AI 철학과 기술 방향이 고스란히 담겨 있었죠애플은 이번 WWDC에서 Apple Intelligence라는 이름으로 자사 생태계에 AI를 대대적으로 통합하겠다고 선언했습니다Google OpenAI Microsoft와는 전혀 다른 길을 걷고 있는 애플의 AI 전략Apple Intelligence란 무엇인가정의부터 다르다Apple Intelligence는 애플이 정의한 온디바이스 기반의 개인화 AI입니다이름에 ‘AI’ 대신 ‘Intelligence’를 넣은 이유는 단순합니다애플은 기술이 아닌 ‘사용자 중심의 지능’을 원하기 때문입니다주요 특징 온디바이스 실행 대부분의 AI 기능은 클라우드가 아닌 iPhone iPad Mac 자체에서 처리 퍼스널 컨텍스트 반영 메일 메시지 캘린더 등 개인 데이터를 활용하되 철저히 보호 사생활 보호 모든 AI 연산은 Private Cloud Compute로 이뤄지며 사용자 데이터는 저장되지 않음애플이 말한 핵심 문장“Your data stays yours”“AI는 여러분의 일상에 조용히 스며들어야 합니다”애플의 AI 철학 vs 경쟁사 전략항목애플오픈AI 구글 MSAI 철학개인화 프라이버시 중심범용성 대규모 LLM처리 위치대부분 온디바이스대부분 클라우드수익 모델생태계 강화 디바이스 판매 중심AI 구독 API 사용료접근성기기 보유자 한정누구나 사용 가능애플의 방식은 느리고 조용하지만 지속가능성과 신뢰라는 무기를 갖고 있습니다특히 의료 금융 교육 등 민감한 데이터를 다루는 환경에서는 애플 방식이 더 신뢰받을 수 있죠비판적 시선과 한계애플은 이번에도 ‘느리고 조용한 방식’을 택했습니다그러나 그 선택은 종종 “기술적으로 부족하다”는 인식으로 이어지곤 합니다실제로 기술이 떨어지는가✔ 모델 성능에서 뒤처진 건 사실이다애플이 이번 WWDC에서 공개한 Foundation Model은 OpenAI의 GPT4oGoogle의 Gemini 15에 비해 파라미터 수 범용성 대화 흐름 지식 기반에서 떨어진다는 평가가 많습니다Apple Intelligence는 실시간 대화형 에이전트라기보단 정적인 기능 실행 기반Siri도 여전히 followup conversation맥락 유지이 미흡 멀티턴 대화 코딩 지원 창의적 생성은 아직 한계적✔ 프라이버시 때문에 클라우드 제한Private Cloud Compute는 뛰어난 보안성을 자랑하지만 그만큼 모델 처리 능력의 상한선이 낮음OpenAI는 초당 수백억 개의 연산을 클라우드에서 돌리는 반면애플은 대부분을 기기 내 M1M4 칩 또는 제한된 프라이빗 서버에서 처리✔ 생태계 잠금Lockin의 우려Apple Intelligence는 iPhone 15 Pro 이상 M 시리즈 칩 이상에서만 작동합니다그 외 구형 기기에서는 AI 기능 대부분을 사용할 수 없음타 OS와 호환되지 않으며 개발자가 직접 파인튜닝하거나 제어하는 것도 불가능애플은 “스탠드얼론 모델 온디바이스 최적화” 전략을 채택했습니다애플은 대부분의 Apple Intelligence 기능을 기기 내부 ondevice 에서 실행되는 경량화된 자체 언어 모델을 통해 처리합니다이 모델은 iOS 26 macOS Tahoe iPadOS 26 등에 직접 탑재Apple Silicon M 시리즈 A17 Pro 이상 칩에 최적화된 LLM 구조자체 모델이기 때문에 ChatGPT나 Gemini처럼 외부 API를 호출하지 않음특징설명경량화수십억 파라미터 규모의 중형 언어 모델 추정 13B 파라미터 수준지연 최소화실시간 명령 처리 대화 지연 없음전력 효율배터리 최적화 및 발열 관리 고려사생활 보호개인 데이터가 외부로 나가지 않음Private Cloud Compute와의 하이브리드 구조도 있음일부 기능은 온디바이스 모델로는 어렵기 때문에 보안 강화된 애플 서버로 요청을 보내기도 합니다이를 애플은 Private Cloud Compute PCC라고 부릅니다 Apple Silicon으로 구동되는 전용 서버 애플이 운영하지만 사용자 로그데이터를 저장하지 않음 요청 후 로그가 자동 폐기되고 사용자 ID도 남지 않음 오픈소스 감사를 위해 코드 공개 예정이 구조 덕분에 애플은 클라우드의 유연성과 온디바이스의 프라이버시를 동시에 확보하려 합니다지원 기기와 제한온디바이스 모델의 성능 요구가 높기 때문에 지원 기기 제한도 명확히 존재합니다지원 기기비고iPhone 15 Pro Pro Max 이상A17 Pro 칩 이상 필요iPad amp MacM1 이상 Apple Silicon 칩그 외 구형 기기대부분 Apple Intelligence 사용 불가Apple Intelligence를 위한 하드웨어 진화 AIReady Apple Silicon애플 AI를 위한 필수 조건 Neural Engine의 역할 확대iPhone iPad Mac 등 모든 최신 애플 디바이스에는 Neural Engine이 탑재되어 있음기존에는 Face ID 카메라 인식 음성 명령 등 제한적 AI 작업만 수행이번 Apple Intelligence 발표 이후 텍스트 생성 요약 명령어 분석 등 LLM 처리까지 담당Apple Intelligence가 지원되는 기기 vs 안되는 기기기기칩셋지원 여부이유iPhone 15 Pro Pro MaxA17 ProO최신 Neural Engine 고속 RAMM1 M2 M3 Mac iPadM 시리즈O고성능 AI 연산 지원iPhone 15 14 이하A16 이하X연산 능력 부족 메모리 한계Apple Intelligence는 RAM 8GB 이상 고속 NVMe 저장소 고성능 Neural Engine이 필요합니다Apple의 ‘풀스택 통합 전략’의 위력애플은 하드웨어 운영체제 모델 UI까지 모두 스스로 설계하는 몇 안 되는 기업입니다구분애플경쟁사 구글 삼성 MS 등칩 설계Apple Silicon 자체대부분 ARM 또는 외부 의존OS 통제력iOS macOS visionOS 등 직접 개발제한적 커스터마이징모델 구조Apple Foundation Model 온디바이스 최적화범용 LLM 클라우드 중심UI 통합Liquid Glass Apple Intelligence파편화된 경험 많음이 통합 구조 덕분에 애플은 AI 기능을 하드웨어의 설계 단계부터 고려할 수 있는 강점을 가집니다애플이 원하는 LLM의 조건Apple Intelligence가 실제 구동되기 위해선 아래 조건을 만족하는 모델이 필요합니다요구 조건설명온디바이스 실행 가능수백 MB 12GB 수준의 모델 사이즈낮은 전력 소비배터리 기반 기기에서의 장시간 구동 고려실시간 반응성지연Latency 수 ms 수준 유지맥락 유지 최소화대화형보다는 단발성 명령 중심 처리사생활 보호 설계로컬에서 실행되며 데이터 유출 없음결국 이는 OpenAI의 GPT4o나 Googles Gemini처럼 거대한 모델보다는 DeepSeekMoE MiniCPM Phi3 Mistral 7B그리고 Meta의 LLaMA 3 8B 이하 모델이 지향하는 기술 트렌드와 정확히 일치합니다DeepSeek 사례와 애플 전략의 유사점DeepSeekMoE중국 Tsinghua 출신 연구팀이 개발한 Mixture of Experts 기반 모델최대 236B 파라미터이지만 실행 시엔 소수의 전문가만 활성화 → 연산량 대폭 감소경량 모델인데도 코딩 대화 추론 등에서 성능 유지→ 즉 “작지만 똑똑한 모델”을 지향애플도 똑같다Apple Intelligence는 최대한 작게 모델을 만들고 iPhone 내부에서 실행 가능한 구조로 설계메모리·발열·속도를 고려한 ML 엔지니어링의 정수즉 DeepSeek과 Apple은 모두 연산 자원이 제한된 디바이스에서 똑똑하게 동작할 AI를 만든다는 점에서 철학이 유사합니다애플이 경량화 LLM을 선택한 진짜 이유일반적인 LLM 전략애플의 LLM 전략클라우드 서버 기반온디바이스 실행 프라이빗 클라우드 보조최대한 많은 정보 생성맥락 중심의 최소 정보 제공모델 정확도 최우선실용성 사생활 반응속도 최우선애플은 완벽한 생성력이 아니라 딱 필요한 정보를 가장 빠르고 가장 안전하게 제공하는 걸 목표로 삼고 있습니다그걸 가능케 하는 게 바로 DeepSeek과 같은 경량화 LLM 아키텍처입니다대표 경량화ondevice LLM 모델들DeepSeek‑V2‑Lite DeepSeek‑V2Lite파라미터 수 총 16B 토큰당 활성화 24B설계 방식 MixtureofExperts MoE MLA Multihead Latent Attention → KV 캐시 압축으로 추론 속도 향상 enwikipediaorgenwikipediaorg7huggingfaceco7arxivorg7장점 7B 수준 dense 모델보다 뛰어난 성능 단일 GPU40GB로도 추론 가능의의 애플처럼 “작지만 지능 있는” ondevice AI 구조 구현 가능 사례Gemma‑3 1B파라미터 수 약 1B특징 Google의 Gemini 시리즈의 경량 버전 Android 및 Web용 LLM Inference API 최적화 githubcom5analyticsvidhyacom5huggingfaceco5aigoogledev장점 저자원 환경에서도 가능 플랫폼 통합성 확보MobileLLM파라미터 수 lt 1B 125M 350M 등기술 얕고 얇은 구조 블록 기반 weight‑sharing → 효율적이고 정확도 우수 thesuncom12arxivorg12arxivorg12의의 휴대기기나 embedded 환경에서 고성능 LLM 운용 가능성 입증모델 비교 요약모델파라미터구조특징DeepSeek‑V2‑Lite16BMoE MLA단일 GPU ondevice OKGemma‑3 1B1BDenseAndroidWeb 최적MobileLLMlt1BDense weightsharing효율성과 정확도 우수MobiLlama05BDense 공유모바일용 완전 추적 가능Mixtral8×7B MoESparse MoE고성능 sparseBitNet b1582BTernary quantized메모리·연산 극절감DistilBERT 등66M110MDistilled가벼운 추론용 Ondevice AI note bunzeeai
팀의 사기는 MVP 정의에서 결정된다.
많은 팀이 제품을 시작할 때 “일단 MVP부터 만들자”는 말로 프로젝트를 시작합니다 하지만 그 MVP는 종종 기능이 많은 준완성품이 되어버리고 오히려 팀의 피로감만 높입니다왜 제대로 된 MVP 설정 및 정의가 팀의 사기를 높이는가사기가 떨어지는 팀의 공통점은 이렇습니다 결과가 언제 나올지 모른다 끝도 없이 요구사항이 추가된다 누구도 “완료했다”는 감정을 못 느낀다이런 팀에서는 창의력도 실행력도 커뮤니케이션도 점점 무뎌집니다MVP는 ‘완료 경험’을 빠르게 제공하고 팀 전체가 동일한 방향을 바라보게 만드는 구조적 도구입니다특히 “한 번이라도 사용자에게 도달했다”는 경험은 매우 중요합니다그것이 아주 단순한 서비스라도 실제 사용자가 가입하고 써보고 반응을 남긴다면 팀의 피드백 루프는 극적으로 짧아지고 생명력을 얻습니다명확한 목표와 단순한 구조로 구성된 MVP는 작은 성공을 빠르게 체험하게 해주고 그 성공은 팀을 다시 뭉치게 합니다MVP는 ‘작은 제품’이 아니다 ‘가설 검증 장치’다많은 스타트업 팀이 MVP를 기능이 적은 버전의 제품이라 오해합니다그러나 진짜 MVP는 이 기능이 성공할지 아닐지 모르겠지만 사용자는 이럴 것이다라는 가설을 검증하기 위한 최소한의 구조물입니다즉 MVP는 ‘이 기능이 있으면 사용자가 이런 행동을 할 것이다’라는 명제 하나를 테스트하는 실험입니다예 가설 “사용자는 익명으로 고백글을 쓰고 싶어 할 것이다” 목표 사용자가 글을 쓰고 다른 사람이 보고 댓글을 단다 MVP 글쓰기 글 목록 댓글 기능 케이스는 단일이 실험의 핵심은 ‘사용자는 익명 고백을 원한다’는 가설을 끝까지 지켜보는 것입니다중간에 “유저가 가입을 귀찮아해요” “댓글이 부족해요””좀 더 애니메이션이 있으면 좋겠어” 같은 피드백에 흔들리면 MVP는 실패합니다초기 유저는 대부분 테스트 유저이고 완성된 앱을 기대하지 않습니다MVP 설계는 ‘가설 → 기능 → MVP 변경불가’ 순서로 한다1단계 가설을 명확히 쓰자“10대는 학교 커뮤니티가 없어서 고백을 할 곳이 없을 것이다”“직장인은 자기 자랑을 쉽게 못하는데 익명 공간이 있다면 할 것이다”“1인 개발자들은 피드백 받을 공간이 없고 조언을 원할 것이다”2단계 기능은 오직 이 가설을 검증하는 것만 가입 글쓰기 글 목록 댓글 달기이때도 SNS 로그인 댓글 좋아요 이미지 업로드 없음3단계 유저 케이스는 항상 하나 가입 이메일만 글쓰기 텍스트만 댓글 입력창 하나만 알림 없음MVP는 ‘이 시나리오 하나만 되면 된다’는 단순성에 생명력이 있습니다여러 케이스를 넣으면 테스트도 늘고 피드백도 흩어지고 방향도 흐려집니다 부가 기능인지 아닌지를 판단하는 공식다음 3가지 질문으로 판단하면 대부분 걸러집니다 이 기능이 없으면 가설 검증이 불가능한가 현재 케이스에서 동작이 막히는가 유저가 지금 당장 이 기능이 없어서 앱을 쓸 수 없는가“너의 모든 제안을 거절한다” – 단호함은 팀의 생존 전략이다MVP를 만들 때 가장 위협적인 적은 ‘기획 변경’입니다그리고 그 변경은 대개 팀 내부에서 옵니다팀원은 말합니다“이 기능 하나만 넣자”“유저가 이걸 불편해한다는데 고치자”“이런 디자인이 더 나을 것 같아”“로그인 방식이 여러 개 있으면 좋지 않을까”모두 옳은 말처럼 보입니다 심지어 논리적이고 배려심도 느껴집니다하지만 진짜 중요한 질문은 이것입니다“이 제안이 현재 우리가 세운 ‘가설 검증’이라는 목적에 도움이 되는가”기획이 자주 바뀌면 사람들은 이렇게 느낍니다“이건 언제 끝나는 거지”“자꾸 바꾸는데 우리 왜 이러고 있지”“출시하긴 할 수 있을까”MVP는 팀이 ‘출발선’을 통과했다는 유일한 증표입니다그런데 출발선 앞에서 계속 디자인을 바꾸고 기능을 더하면우리는 영원히 스타팅 블록에 서 있게 됩니다그건 피벗이 아니라 자기부정입니다자잘한 변경은 MVP를 ‘좋게’ 만들지 않는다 – 그저 자기 만족일 뿐“이 버튼은 초록색이 더 좋아”“입력창에 이모지 넣자”“회원가입 문구를 부드럽게 바꿔볼까”이런 사소한 변경은 제품을 완성시키는 데 도움 되는 것처럼 보이지만사실은 검증과는 무관한 영역에서 시간을 낭비하는 것입니다MVP의 성공은 기능의 정제도나 UI 세련됨이 아니라 가설이 맞느냐 틀리느냐에 달려 있습니다사용자는 생각보다 훨씬 많은 것을 용서합니다그들은 ‘완성’보다 ‘핵심 경험’을 찾고 있습니다작은 개선은 지금이 아니라 가설이 맞았다는 것을 확인한 후에도 늦지 않습니다MVP는 오픈해야 MVP다 – 지금 들어오는 유저는 테스트 유저다“아직 기능이 덜 됐는데 유저가 들어오면 실망하지 않을까요”아닙니다 지금 들어오는 유저는 완성된 앱을 기대하지 않습니다그들은 대부분 호기심으로 들어오는 테스트 유저이고기능이 올라가면 다시 들어올 가능성이 매우 높습니다지금 당신이 MVP를 오픈하지 않으면 팀은 무기력해지고 유저는 아무 반응도 없으며 가설 검증 기회조차 오지 않습니다만약 위에 말한것으로 오픈을 해야한다면 가입이 가능 핵심 기능 3개 가능 쓰기 보기 댓글 등 URL 공유 가능 크리티컬 버그 없음이 네 가지만 되면 오픈하세요 유저는 ‘완벽함’이 아니라 ‘의미’를 보고 들어옵니다마케팅을 같이 해라 – 당신의 실험은 이미 시작되었기 때문이다MVP를 만들었다면 개발이 끝났을 때 실험이 시작되는 것이 아니라처음 기획을 할 때부터 이미 실험은 시작된 것임을 기억해야 합니다우리가 MVP를 만드는 이유는 단 하나입니다가설을 검증하기 위해서그렇다면 유저가 들어와야만 실험이 됩니다많은 팀이 MVP를 다 만들고 나서 “이제 마케팅을 해볼까”라고 말합니다하지만 그것은 실험을 끝낸 뒤 설문조사를 돌리겠다는 것과 다르지 않습니다MVP와 마케팅은 동시에 서로를 강화하며 같은 속도로 전개되어야 합니다초기 유저 없이 실험은 성립하지 않는다아무리 정교한 MVP를 만들어도그걸 사용하는 사람이 없다면 다음과 같은 일이 벌어집니다 가설을 검증할 수 없습니다우리가 생각한 사용자 행동이 실제로 나오는지 알 수 없습니다 피드백이 생기지 않습니다디자인이 불편한지 기능이 쓸모없는지 유저는 말해줄 수 없습니다 기획 방향도 막힙니다정답이 없는 길에서 어떤 선택이 옳은지도 판단할 근거가 없습니다결국 제품은 존재하지만 아무런 학습도 없고 팀은 “이제 뭘 하지”라는 무기력에 빠집니다지금 들어오는 유저는 ‘테스트 유저’다 – 실망해도 돌아온다초기 마케팅에서 중요한 진실이 하나 있습니다MVP 시점에 들어오는 유저는 ‘정식 유저’가 아닙니다그들은 신기해서 궁금해서 혹은 우연히 들어오는 사람들입니다이들이 경험하는 것은 완성형 제품이 아니라 실험적인 프로토타입입니다그렇다고 해서 유저가 MVP를 보고 떠나면 끝이라고 생각하지 마십시오그들은 나중에 다시 옵니다그때 더 나은 기능이 추가되어 있고 업데이트 소식을 듣게 되고 다시 궁금해서 돌아옵니다그래서 중요한 것은 유입 자체입니다그들이 돌아오게 할지 말지는 나중 문제고 지금은 그들의 행동을 ‘관찰할 수 있게 하는 것’이 핵심입니다MVP를 잘 정의하자 이것부터가 시작이다MVP는 이론이 아닙니다팀을 움직이게 하고 시장과 빠르게 연결하며 작은 완성을 경험하게 하는 구조입니다그리고 무엇보다 중요한 건 “실제로 오픈하는 것”완벽하지 않아도 부족해도 일단 세상에 보여야 반응이 생기고 방향이 생기고 생명력이 생깁니다
2025년 가트너의 10대 기술 트렌드 및 해석
2025년 가트너의 10대 기술 트렌드가끔씩 가트너의 기술트렌드를 보긴 합니다물론 알아듣기 힘든 경우도 많기도하고 내가 잘 모르는 분야기도 하지만또 지나고 보면 어떤것은 진짜 대세가 되어있고 어떤것은 아직 시기가 오지 않은 것들도 있더라구요이번에는 가트너는 세가지 주제를 바탕으로 10개 기술 트렌드를 분리한것 같습니다왜 다 AI 같아보이는건 왜일까요 조금 더 자세히 보도록 하겠습니다이번엔 예전보다 더 이해하기가 쉽네요1 AI의 필수 요소와 위험에이전트형 AI Agentic AI 아시는 분들은 많이 들어봄직한 무언가를 모두 다 해주는 통합형자율형 AI입니다GPT보다도 뛰어나고 실생활과 연결되어 비서와 같이 쓸 수 있는 AI 입니다사용자 설정 목표를 달성하기 위해 계획하고 행동할 수 있는 자율형 AI인간이나 기존 애플리케이션의 작업을 지원 분담 보강하는 가상 에이전트의 역할 수행공급자와 사용자의 의도에 부합하도록 강력한 제어 장치가 필요AI 거버넌스 플랫폼 위의 통합형자율형 AI가 뜨면 이를 통제할 수 있는 정책과 플랫폼도 중요하겠죠아무래도 정보적인 측면에서도 보안도 강화되어야 하구요조직이 AI 시스템의 법적 윤리적 운영적 성과를 관리하도록 돕는 기술 솔루션AI의 책임 있는 사용을 보장하고 AI 시스템의 작동 원리를 설명하며 투명성을 통해 신뢰와 책임감을 강화지역 및 산업에 따라 AI 지침이 상이하여 일관된 실천 방안 마련이 어려움허위 정보 보안 Disinformation Security AI로 인한 쓰레기 정보 딥페이크 잘못된 정보들을 어떻게 걸려낼 것이냐에 대한 이야기로 보입니다그래서 신원을 확인한다거나 아니면 특정 모델로 걸러낸다거나 하는 것들의 큰 성장이 가능할것으로 보입니다신뢰를 체계적으로 구분하기 위한 새로운 기술 범주신원 확인 통제 강화로 사기 감소 지속적 리스크 평가 및 적응형 신뢰 모델로 계정 탈취 방지 유해한 내러티브 식별을 통한 브랜드 평판 보호지속적으로 업데이트되고 다층적이며 적응형 학습 접근 방식을 요구2 컴퓨팅의 새로운 지평양자 이후 암호화 PostQuantum Cryptography PQC 양자컴퓨팅이 나오면서 지금 가장 위협이 되고 있는 부분은 보안입니다저희도 쓰는 보안체계가 70년도에 나온것이니까 이것을 한번에 풀어버린다면 전세계 암호화가 다 뚤릴 가능성이 있으니까요아직 뚜렷한 암호화가 정립된것은 아닌데 곧 나오지 않을까 싶습니다양자 컴퓨팅으로 인한 암호 해독 위험에 대비한 데이터 보호양자 컴퓨팅 등장에 따른 보안 위협으로부터 데이터 보호기존 비대칭 알고리즘의 대체용으로 간단히 사용할 수 없으며 성능 문제와 애플리케이션 재작성 필요주변 환경의 보이지 않는 지능 Ambient Invisible Intelligence 이건 아마 IOT의 연장선상이지 않을까 싶은데요 IOT 기기인데 인공지능이 들어갔다라고 판단했습니다그래서 스마트함을 넘어서 AI 기기들에 대한 수요들이 증가할 것으로 보입니다기술이 환경에 자연스럽게 통합되어 더 직관적인 경험을 제공실시간 저비용 추적 및 아이템 감지로 가시성과 효율성 향상 물체의 신원 및 이력 보고를 통한 새로운 기회 창출프라이버시 우려 해결 및 데이터 사용 동의 필요 사용자 프라이버시 보호를 위해 태그 비활성화 가능성에너지 효율적인 컴퓨팅 엄청난 양의 에너지를 쓰고 있는 AI 엔진들의 효율화 작업등이 필요해보입니다그린에너지의 문제를 포함하고 어떻게 하면 적게 빠르게 결과물을 낼 수 있을지에 대한 방법론이 대두됩니다효율적인 아키텍처 코드 알고리즘을 통해 지속 가능성을 증가탄소 배출 감소로 법적 상업적 사회적 압력 완화새로운 하드웨어 클라우드 서비스 기술 도구 애플리케이션 필요 플랫폼 전환의 복잡성과 비용하이브리드 컴퓨팅 이전부터 하이브리드 컴퓨팅이라는 말은 많았으니까요 새로운 개념은 아닌것 같습니다아무래도 온디바이스 AI가 나오면 통합해서 문제를 해결하는 것들이 중요해지지 않을까 싶습니다다양한 컴퓨팅 저장 및 네트워크 메커니즘을 결합하여 계산 문제 해결고효율 혁신 환경 AI 성능 한계 초월 실시간 개인화 및 인간 능력 증강초기 단계의 복잡한 기술 보안 위험 증가 고비용 및 통합 요구3 인간기계의 시너지공간 컴퓨팅 Spatial Computing 이건 몇년전부터 계속 나왔던 내용이긴 합니다만 실제 VR기기를 넘어서 어디서나 쓰고 다닐 수 있는스마트안경이 2025년도에는 좀 많이 나오지 않을까 싶은데요 기대됩니다증강현실AR 및 가상현실VR 기술을 활용해 물리적 세계를 디지털로 강화게임 교육 전자상거래에서 몰입형 경험 제공 의료 소매업 제조업에서 시각화 도구로 효율성 향상고가의 헤드셋 사용자 인터페이스 복잡성 데이터 프라이버시 및 보안 문제다기능 로봇 로봇이 산업용 로봇이 주류인데 휴머노이드 기반의 로봇에 대한 기대를 하고 있는 것 같습니다그래서 인간이 실제 하는 업무를 줄여주는 실용적인 로봇의 기대감이 높습니다다중 작업 수행 및 필요에 따라 전환 가능한 로봇높은 효율성 빠른 ROI 적은 위험 및 확장성 인간과의 협업 가능가격 및 기능에 대한 표준화 부족신경학적 강화 Neurological Enhancement 뇌와 컴퓨터를 연결하는 BCI 기술에 대해서 여러가지 연구와 실험이 이루어지고 있는데요아무래도 윤리적인 철학적인 이슈들이 동반되는 것 같습니다뇌 활동을 읽고 해석하여 인지 능력을 향상인간의 기술 향상 안전 개선 개인화된 교육 노년층의 고용 연장 차세대 마케팅 가능성초기 비용 이동성 및 연결성 제한 윤리적 우려와 보안 문제
