학습하는 법을 학습하기
Haebom
해봄의 아카이브
IT, 경제, 인문학에 대한 이야기를 남깁니다.
해봄의 아카이브
개인적으로 인공지능 서비스 강의 시장과 FOMO를 유도하는 홍보 문구, 마케팅이라는 미명하에 진행되는 행동들에 대해 여러 이야기를 했지만 이제 사실 약간 포기했습니다.
사실, 사그라들줄 알았는데 전혀 그렇지 않고 오히려 더 늘어난 느낌이고 최근 통계를 보니 국내 ChatGPT 앱 사용자가 500만명을 넘었다는 걸 보면서 이 경쟁은 더 심화되겠구나라는 생각이 들었습니다. 이제 목표치가 딱 나와버렸고 자신들이 뛰어든 시장이 벌써 10% 였다는 걸 알아버린 이상 남은 것을 차지하기 위해 더욱 많아지면 많아졌지 줄진 않을 것 입니다.
인공지능 기술 FOMO에 대처하는 방법
디자인과 기획의 영역에서 기술의 발전은 우리의 일상과 업무 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전과 그 영향력은 디자이너와 기획자들에게도 "배워야 한다"는 압박감을 주고 있습니다. 새로운 기술을 따라잡지 못하면 도태될 것 같은 두려움, 즉 기술 FOMO(Fear of Missing Out)는 누구에게나 익숙한 감정일 것입니다.
그러나 이러한 불안은 단순히 피해야 할 감정이 아니라, 잘 관리하면 성장의 기회가 될 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 하면 기술 FOMO를 극복하고 변화하는 환경 속에서 주도적으로 성장할 수 있을까요?
1. 학습 방법을 이해하라: 자신만의 학습 스타일 찾기
우리는 모두 다른 방식으로 배우고 이해합니다. 어떤 사람은 스스로 실험하며 배우는 걸 좋아하고, 또 어떤 사람은 동료와 대화하거나 문서를 꼼꼼히 읽으며 배웁니다. 자신에게 맞는 학습 방법을 이해하는 것이 기술 FOMO를 극복하는 첫걸음입니다.
기술은 단순히 “많이” 배우는 것이 아니라, “어떻게” 배우느냐가 중요합니다. 학습 효율은 개인의 스타일에 따라 크게 달라지기 때문입니다. 예를 들어, 많은 디자이너들은 손으로 그려보고 실험하며 배우는 방식을 선호합니다. 반면 기획자는 데이터를 분석하거나 사용 사례를 살펴보는 방식이 더 효과적일 수 있습니다.
실천 방법
•
과거에 성공적으로 기술을 익혔던 방식을 떠올려 보세요.
•
다양한 학습 방법(온라인 강의, 책, 실습, 동료와의 토론)을 시도해보고 자신에게 맞는 것을 선택하세요.
•
새로운 기술을 처음 접할 때 겪었던 어려움과 극복 방법을 기록해두세요. 이는 앞으로 비슷한 상황에서 유용한 지침이 됩니다.
2. 정보 과잉에서 벗어나라: 트렌드에 휩쓸리지 않기
새로운 기술이 등장할 때마다 소셜 미디어와 커뮤니티는 뜨겁게 달아오릅니다. "이 기술을 배우지 않으면 뒤처진다"는 이야기로 넘쳐나기도 합니다. 하지만 이러한 트렌드는 실제로 필요한 기술인지 아닌지 냉정하게 판단해야 합니다.
많은 기술이 등장하지만, 실제로 산업 전반에 영향을 미치는 기술은 일부에 불과합니다. 커뮤니티에서 자주 언급되는 기술이라고 해서 모두가 사용하거나 필수적인 것은 아닙니다. 디자이너와 기획자에게는 자신의 직무와 프로젝트에 어떤 기술이 진짜 유용한지 구분하는 능력이 필요합니다.
실천 방법
•
대중적으로 논의되는 기술이 있다고 해서 그것이 반드시 "모두가 사용하는 기술"이라는 의미는 아닙니다.
•
온라인 커뮤니티에서의 유행에 휩쓸리지 마세요. 새로운 기술이 실제로 적용되는 사례와 그 효과를 조사하세요.
•
트렌드를 참고하되, 자신의 직무와 관련이 있는 기술인지 판단하세요.
•
관심 있는 기술에 대해 직접 작은 프로젝트를 통해 실험하며 필요성을 검증하세요.
3. 핵심 기술에 집중하라: 키프레임 기술 이해하기
모든 기술을 익히는 것은 불가능합니다. 대신 기술의 '핵심'을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 "키프레임 기술"이라고 부를 수 있습니다. 키프레임 기술이란 한 분야에서 사고방식이나 문제 해결 방식을 바꾸는 중심적인 기술입니다.
영상에서 키프레임은 나머지 모든 프레임의 기준이 되는 장면을 말합니다. 마찬가지로, 기술에서도 기준이 되는 기술을 이해하면 그 위에 추가된 기술을 더 쉽게 받아들일 수 있습니다. 예를 들어, React는 웹 개발에서 UI 상태 관리의 패러다임을 바꾸었습니다. React를 이해하면 그 기반 위에서 파생된 기술을 배우는 것이 훨씬 쉬워집니다. 더 나아가 자바스크립트를 제대로 이해하고 쓴다면 추후 등장하는 각종 자바스크립트 기반의 프레임워크나 도구가 새로나와도 쓰기 금방 적응 가능합니다.
실천 방법
•
가령 Notion이나 Obsidian 같은 서비스가 새롭게 출시되어도 제텔카스텐, PARA 같은 방법론은 계속 쓰이고 있습니다.
•
디자인에서 예를 들면, 색채 이론, 레이아웃 원칙 같은 기본기를 다져두세요. 이는 새로운 디자인 도구를 배우는 데 큰 도움이 됩니다.
•
기획자라면 논리적 사고 구조, 데이터 시각화, 스토리텔링 같은 기본기를 익히세요.
•
이미 검증된 핵심 기술을 이해한 후, 이를 기반으로 새롭게 등장한 기술들을 검토하세요.
•
단기적으로 뜨는 기술 대신, 장기적인 가치를 제공할 기술에 투자하세요.
4. 린디 효과를 믿어라: 오래된 기술의 가치
기술이 오래 사용될수록 앞으로도 사용될 가능성이 높다는 것을 린디 효과(Lindy Effect)라고 합니다. 새로운 기술에 너무 집착하기보다 오래된 기술의 가치를 인정하고, 이를 활용하는 능력을 키우는 것이 더 유리할 수 있습니다.
SQL은 50년 이상 사용된 기술이지만, 여전히 데이터베이스 관리에서 가장 중요한 기술 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 디자인에서도 타이포그래피 원칙이나 그리드 시스템은 수십 년이 지났지만 여전히 현대 디자인의 기본이 됩니다. 개인적으로 늘 추천하는 도널드 노먼의 <디자인과 인간 심리>만 하여도 지금 읽어도 매우 도움이 되고 흥미롭습니다. 이 책이 쓰여진 건 1988년이지만 지금의 UI/UX 전반에 적용되는 다양한 이야기를 담고 있습니다.
실천 방법
•
기존 기술의 기본 원칙과 개념을 깊이 있게 이해하세요. 이는 새로운 기술을 배울 때 훌륭한 기반이 됩니다.
•
최신 도구나 플랫폼이 기존의 문제를 어떻게 개선했는지 비교해보세요.
•
오래된 기술이 여전히 강력한 이유를 찾아보며 그 가치에 주목하세요.
5. 80%는 유지보수: 실무의 현실 이해하기
실제로 실무에서 새로운 기술을 적용하는 경우는 생각보다 많지 않습니다. 대부분의 프로젝트는 기존 기술을 개선하거나 유지보수하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다. 스택오버플로우의 설문을 보면 실제 개발자의 80%는 유지보수 작업에 투입 됩니다.
디자인이나 기획에서도 새로운 도구나 기술을 도입하는 것은 프로젝트의 특정 요구사항에 따라 결정됩니다. 하지만 기존 시스템을 유지하고 최적화하는 일이 더 자주 발생합니다. 최신 기술을 다룬다는 자부심보다, 현재 가진 도구를 효과적으로 사용하는 것이 더 중요한 이유입니다. 물론 자신이 창의성이 중요한 일을 한다면 다르겠지만 그렇다고 진리나 이론이 바뀌진 않습니다.
실천 방법
•
현재 사용 중인 도구나 기술을 최대한 활용하는 방법을 익히세요.
•
기존 프로젝트를 개선하고 최적화하는 데 초점을 맞추세요.
•
최신 기술에 대한 지식도 좋지만, 그것을 실질적으로 적용하는 방법에 더 주력하세요.
6. 가능성을 알고 필요할 때 배우자
모든 기술을 미리 다 배우려고 하면 과부하가 걸립니다. 대신 '무엇이 가능한지'를 알고, 필요할 때 배우는 것이 더 효율적입니다.
예를 들어, Adobe Photoshop의 모든 기능을 다 알 필요는 없습니다. 필요한 작업을 수행하는 데 중요한 기능을 파악하고, 새로운 작업이 생길 때 필요한 기능을 추가로 배우면 됩니다. 기술도 마찬가지로, 모든 세부사항을 이해하기보다는 그 기술이 어떤 문제를 해결할 수 있는지를 아는 것이 더 중요합니다.
실천 방법
•
새로운 기술을 처음부터 끝까지 다 이해하려고 하지 마세요. 필요한 부분만 선택적으로 익히세요.
•
기술이 해결할 수 있는 문제와 그 적용 사례를 중심으로 학습하세요.
•
실무에 필요할 때 구체적인 기능과 사용법을 추가로 배우세요.
7. 겸손하게 배우자: 지속적인 성장의 자세
마지막으로, 현재 자신이 알고 있는 것이 절대적인 기준이 아님을 항상 기억하세요. 변화는 계속될 것이고, 지금의 최신 기술도 시간이 지나면 낡은 것으로 취급될 수 있습니다.
기술 변화 속도는 점점 더 빨라지고 있습니다. 자신이 한 번 배운 기술이 오래도록 유효하지 않을 수 있다는 사실을 인정하는 것이 중요합니다. 대신 지속적으로 배우고 적응하는 자세가 미래에도 당신을 성장시키는 힘이 될 것입니다.
실천 방법
•
과거에 얽매이지 말고, 미래의 가능성을 받아들이세요.
•
기술 변화에 좌절하기보다, 새로운 기회를 발견하는 긍정적인 태도를 유지하세요.
기술 FOMO는 피할 수 없는 현실이지만, 이를 잘 관리하면 성장을 위한 기회로 바꿀 수 있습니다. 디자이너와 기획자로서 핵심에 집중하며, 변화 속에서도 자신만의 길을 꾸준히 걸어나가세요. 기술은 도구일 뿐이며, 본질은 문제를 해결하는 능력에 있다는 것을 잊지 마세요.
도구의 사용법이 아닌 문제를 해결하는 방법를 명확하게 이해한다면... 망치가 없어도 못을 막을 때 돌맹이, 단단한 무언가만 있어도 충분합니다. 저 스스로도 이걸 쓰며 반성한게 너무 당연하게 상식적으로 안다고 생각하고 이야기하는 것들이 있는 것 같습니다. 내가 아니 상대도 알겠지라는 생각을 버려야 상대에게 무언가 지식을 전달할 수 있는 것 같구요. 예전에는 이걸 인내라고 착각했는데 잘 생각해보면 배려라고 생각 됩니다. 이걸 왜 모르지가 아니라 이렇게 전달 하는 것 보다 다르게 말하는게 좋겠구나 하고 말이죠.
1
방
방황하는 청록 소리
좋은 글 감사합니다!
See latest comments
Other posts in '해봄의 아카이브'
"국내 최초의 인공지능 기본법"의 매력
이전에 인공지능과 관련한 법에 대해 이야기를 여러번 했습니다. 문명화된 시대에 법은 우리에게 최소한의 규칙과 우리가 사회적으로 활동하는데 있어 타인에게 피해를 주지 않는 선을 지키는 데 주요한 역할을 합니다. 그렇기에 무언가 신기술이 나오고 법이 생기는게 꼭 '규제'라는 개념으로 생각 되지 않아 됩니다. 하지만, 대부분은 법안 통과와 해당 기술에 대한 깊은 이해 없이 발의 되는 경우가 자주 있습니다. 이전에도 21대 국회에서 십여개의 인공지능 관련 법안이 나왔으나 유야무야 묻힌 것에 정쟁 말고도 이러한 이유도 있을 것 입니다. 22대 국회에서는 어떻게 되려나 하고 국정감사기간이 끝나고 논의가 될 것을 기대하며 있던 중, 위와 같은 뉴스가 왔습니다. 해당 뉴스에 보면 이런 내용이 있습니다. '고위험 AI’에 대한 규제 수준이 될 것으로 보인다. 권칠승 의원안은 고위험 AI를 개발하는 기업이 정부 검증을 받지 않으면 징역형(신체형)까지 처벌하도록 하고, 최민희 의원안은 고위험 AI에 대해 정부에 왜곡된 정보를 제공하거나 시정조치를 따르지 않으면 3000만원 이하의 과태료를 부과하는 내용을 담고 있다. 이해민 의원안은 고위험 AI에 대해 시정조치를 따르지 않으면 5000만원 이하의 과태료를 부과하는 조항을 포함하고 있다. 고위험 AI라는 개념은 아마 EU AI Act에서 사용되는 분류법을 차용한 것 같아 용어의 정의에 대한 모호함은 그렇다 쳐도 처별 규정과 책임에 대한 부분이 매우 안타까움을 너머 이상하다고 느껴 이 글을 쓰게 되었습니다. 과도한 처벌 규정과 모호한 법적 책임 먼저 눈에 띄는 것은 처벌 규정의 비현실성입니다. 권칠승 의원안의 경우 고위험 AI 개발 기업이 정부 검증을 받지 않으면 징역형까지 처할 수 있게 했습니다. 최신희 의원안은 3000만원, 이해민 의원안은 5000만원의 과태료를 규정했습니다. 현재 AI 기술의 한계를 전혀 고려하지 않은 처벌 규정입니다. 예를 들어 ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI의 경우, 할루시네이션(환각, 잘못된 정보 생성)은 피할 수 없는 기술적 한계입니다. 이는 Vector DB나 RAG(Retrieval Augmented Generation) 등 최신 기술을 적용하더라도 100% 해결할 수 없는 문제입니다. 실제로 최근 인터넷 검색을 통해 최신 정보를 가져오거나, 앞서 말한 RAG 방식으로 출처를 명기해 잘못 된 정보를 표시 하지 않는 방법들이 시도 되고 있지만 애초에 검색 결과가 잘못 되었거나, 인용된 정보가 틀렸을 경우도 자주 발생하기에 이 방식도 무조건 적으로 진실을 말하는 방법은 아닙니다.
투자 전략 정리
올해 중순 부터 개인적으로 인상 깊게 본 뉴스를 공유하는 단톡방을 운영하고 있는데 개인적으로 투자 가치가 있는 기업에 대해 이야기하는 경우가 있습니다. 그러다보면 자연스럽게 재테크 이야기가 되곤 하는데 기술적 분석이니 정보기반 매매이니 해도 사실 큰 의미는 없습니다. 늘 그렇듯 예상을 초월하는게 시장이고 원하는대로 안되는게 투자인 것이니까요 매수와 매도에 대해 물어보는 분들에게 특정 종목을 추천하는 것은 위험하기도 하고 스스로의 관점을 말하는 것은 종종 하긴해도 사실 누군가의 투심에 영향을 미칠 수 있기에 적극적인 매수의견을 내는 것은 어렵기도 하고... 실제로 정말 좋은 회사라고 노래를 불러고 안사시는 분들은 신기하리만큼 외면하시곤 합니다. (왜인지는 아직도 모름) 위의 글만 하더라도 예전에 쓴 글이지만 제 주변에 매우 소수만 매수를 했을 뿐 대부분은 엔비디아가 액면분할 된 다음에 매수를 고민하는 분들이 다시 찾아오는 경우가 많습니다. 액분가격 기준으로 $26~28의 평단을 가진 사람이 $100에 들어오겠다는 사람에게 사실 무슨 말을 해도 기만이고 애매하기 때문에 조언하는 것은 무척 어렵습니다. (비트코인을 2만원에 산 사람이 비트코인이 1억 2천만원이 되었을땐 사실 해줄 수 있는 조언은 했제 밖에 없긴합니다.) 알려주기 싫어서가 아니라 이미 자신의 포지션과 상대의 포지션이 매우 다른 상태에서 조언하기는 어렵습니다. 그래서 제가 사용하는 매우 간단한 매트릭스를 공유하고자 합니다. 이 사분면에서 2사분면과 4사분면에만 주목하면 됩니다. X축은 투자 자본 회전율 (Invested Capital Turnover)는 기업이 투입한 자본이 얼마나 효율적으로 회전하고 있는지를 나타내는 지표입니다. 높은 자본 회전율은 투자가 활발하게 활용되어 생산성을 증대시키는 것을 의미합니다. Y축은 세후 순마진 (NOPAT Margins)으로 세후 영업이익 마진을 뜻하며, 기업이 운영에서 창출하는 순수익 비율을 나타냅니다. 높은 NOPAT 마진은 비용 효율성과 높은 수익성을 의미합니다.
당신, 혹시 제품보다 유명해지고 싶나요?
2년 전 정도에 이런 글을 번역해 공유한 적이 있습니다. 당시 나름 많은 분들이 봐주셨고 이것을 통해 다양한 분야의 제품과 서비스에 대해 이야기를 나눌 수 있었습니다. 최근 국내 시장을 목표로 하는게 아닌 Global 출시를 목표로하는 곳들이 많아지면서 더 좋은 사례와 방법론들이 발굴되고 있는 것 같습니다. 예전에 모 회사의 마케팅 본부장님께서 말씀하셨다는 전설(?)인 "어떤 제품이든 가지고 와라 앱스토어 1위는 만들어줄 수 있다. 다만, 유지하는 건 제품 역량에 달려 있다."라는 말과 같이 잠깐의 영광을 가지는 것은 어떻게든 가능하나 유지하는 것이 관일 것입니다. 그렇기 때문에 우리가 이상혁 아니 페이커라는 선수에 대단함을 느끼는 것이구요. 대. 상. 혁. 많은 사람들이 GTM(Go-To-Market) 전략을 단순한 "출시"나 일반적인 마케팅 활동으로 오해하는 경우가 많습니다. 하지만 GTM 전략은 제품을 효과적으로 확장하는 데 필요한 다양한 활동을 포함하며, 제품 성장을 이끌기 위한 반복 가능하고 확장 가능한 방법을 찾는 것이 핵심 목표입니다. GTM 전략의 세 가지 단계 문제-해결 적합성 (Problem-Solution Fit) 문제-해결 적합성은 제품이 실제로 고객의 문제를 해결할 수 있는지 검증하는 단계입니다. 이 단계에서는 초기 제품 아이디어가 고객의 니즈에 부합하는지 확인하며, 주요 고객층을 정의하고 그들이 직면한 문제에 대한 해결책으로서 제품이 가치를 제공할 수 있는지 파악합니다. 스타트업에선 FFF고객이라는 표현이 있습니다. "Friends, Family, and Fools"의 약자인데 친구, 가족, 그리고 쉽게 설득될 수 있는 지인을 의미합니다. 제가 컨설팅할 때나 주로 표현할땐 '친구비'라고 표현할 때가 있는데 이런 형태로 유료고객 유치는 제품을 만드는 팀에게도 노이즈를 줄 뿐더러 지속 가능하지 않습니다. 핵심 목표: 제품이 고객의 특정 문제를 해결할 수 있다는 증거를 수집하고, (FFF가 아닌) 초기 유료 고객을 확보하는 것입니다. 실행 방법:
Made with Slashpage