Tw93(@HiTw93)의 스레드

오늘 AICon 라이브 스트리밍 원탁 토론회에 앞서 진행된 토론에서 AI와 AI가 10배 더 많은 사람들에게 미치는 영향에 대한 몇 가지 질문에 대한 답변을 녹취했습니다. 이 글을 여러분과 공유합니다. 1. 팀에 "10배 더 뛰어난 인재"가 있나요? 그들의 강점은 무엇인가요? 이전에는 "고효율"이란 빠르고 잘 일하는 학생을 의미했지만, 10배의 효율성을 달성하는 사람을 찾는 것은 드물었습니다. - 10배는 실제로 코드 양이나 완료된 요구 사항이 10배라는 뜻이 아니라, 결과적으로 비즈니스에 미치는 영향과 기여도가 10배라는 뜻입니다. 현재의 "10배"는 본래의 역할을 넘어 문제 해결에 더욱 집중하는 것을 의미합니다. 즉, 비즈니스의 문제점을 신속하게 파악하고 해결 방법을 찾아내는 것을 의미합니다. 기술은 도구의 역할을 더욱 강화하고 있으며, AI의 등장은 이러한 도구의 실행을 더욱 자동화하여 A 영역의 작업을 완료하는 데 도움을 주고 있습니다. - 요구 사항 수집, 설계, 개발 및 운영 반복에 능숙한 다재다능한 동료입니다. 2. AI의 물결 속에서 뛰어난 엔지니어/제품에 대한 평가 기준에는 어떤 변화가 있었나요? 이전에는 빠르고 능숙하게 글을 작성하며, 효율적이고 높은 기준으로 업무를 완수했습니다. 제품과 사업에 대한 이해가 깊었고, 제품 설명도 명확하고 잘 작성되었습니다. 제품 개발에 대한 명확한 이해를 바탕으로 현명한 선택을 했으며, 실질적인 사업적 효과를 거둔 결과를 도출했습니다. 또한, 저만의 독립적인 사고방식을 보여주었습니다. AI를 잘 활용하면 대부분의 엔지니어보다 AI 코드를 더 잘 작성할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. AI는 점차 기술 설정자로 변모하여 문제 분석, 아키텍처 구현, 비즈니스 워크플로 설계, AI의 목표 달성 개선 방법, 결과 정의, 최적화 방법 등에 집중합니다. 이를 통해 여러분은 다재다능한 제품 엔지니어로 거듭날 수 있습니다. - 기술적 장벽은 낮아졌지만, 인재의 자질에 대한 요구는 높아졌습니다. 3. 경력 3~5년의 전문가가 "10배 성장하는 개인"에 한 걸음 더 다가가고 싶다면, 어떤 기술을 개발해야 할까요? - 실험하는 능력, 새로운 것을 받아들이는 의지, 다양한 신기술을 시도하는 의지, 그리고 이를 해결해야 할 문제와의 관련성을 고려하는 능력. - Google처럼 단순히 AI를 사용하는 것이 아니라, AI를 자체 비즈니스 워크플로에 통합하는 방법을 알아보세요. - 기본 기술 능력, 컴퓨터 과학, 디자인 및 상호작용 미학, 풀스택 기술 능력, 운영 및 홍보 역량. - 사람이든 AI든 효과적으로 의사소통하는 법을 배우려면 상대방이 자신의 의미를 이해하도록 하는 데 상당한 기술이 필요합니다. 4. 개인의 AI 역량을 팀의 역량으로 어떻게 확장할 수 있을까요? 첫 번째 단계는 무엇일까요? - 사실 꽤 어렵습니다. 개인마다 많이 다르거든요. 예를 들어, ChatGPT가 처음 나왔을 때, 기꺼이 노력할 사람들은 아주 일찍부터 실험을 시작했습니다. 첫 번째 단계는 효과적인 활용의 기준과 효과적인 활용 방법을 정의하는 적절한 기준을 확립하는 것입니다. 팀의 요구 사항을 이해하고, 더 중요하게는 프로젝트 기반 학습을 통해 역량을 개발하는 것도 중요합니다. 먼저 시나리오를 수립하고, 표준 운영 절차(SOP)를 개발하고, 마지막으로 전체 팀을 위한 탄탄한 정보 체계를 구축하여 모든 구성원이 어려움 없이 쉽게 협업할 수 있는 원활하고 원활한 소통 환경을 조성해야 합니다. 5. "10배 조직"을 당신만의 말로 정의한다면 어떻게 표현하시겠습니까? - 정보가 매우 효율적으로 전달되고, 매우 빠르게 이해되며, 빠른 시간 내에 정확한 정보가 전달됩니다. 메시지 전달에 왜곡이 없습니다. - 최상위 의사결정이 매우 명확하여 최전선에서 원활한 실행이 보장되며, 결정은 통일된 맥락에 따라 이루어집니다. - 현장 직원은 다양한 도구를 사용하여 문제를 해결하는 데 매우 능숙하며 자신의 직무 역할에 국한하지 않습니다. 6. AI를 실제 적용하는 데 있어 극복해야 할 가장 큰 장애물은 무엇입니까? - 비즈니스 규칙과 비즈니스 결과를 AI 결과와 일치시킬 수 있으며, 모든 사람이 표준에 대한 합의에 도달할 수 있습니다. - 확장 과정에서 인간의 성과에 맞먹거나 심지어 능가하는 결과를 얻으려면 수많은 반복 작업이 필요합니다. 하지만 이러한 반복 작업을 세분화하고 효과적으로 실행할 수 있는 고도로 숙련된 팀이 필요합니다.