제품을 직접 사용하는 것은 강력한 무기입니다
제품을 마지막으로 직접 사용해본 적이 언제인가요? 신규 가입을 하고, 온보딩을 거치며, 기본 기능을 사용해본 적이 언제인가요? 만약 기억이 가물가물하다면, 너무 오랫동안 사용하지 않았을 가능성이 큽니다. 그 사이에 많은 것을 놓치고 있을지도 모릅니다.
PostHog의 모든 팀원은 제품을 직접 사용해보는 “dogfood”를 실천하고 있습니다. 마케팅과 세일즈 같은 비제품 팀도 예외는 아닙니다. 이를
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🦈죠스레터 #131: AI에 기업 문화가 있다면 어떨까요?
📌 AI에 기업 문화가 있다면 어떨까요?
🧠 핵심 요약
* AI 멀티 에이전트 시스템은 여러 에이전트 간의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있으며, 대형 기술 기업의 조직 구조를 모방해 성과를 높일 수 있습니다.
* 경쟁 팀이 있는 조직 구조가 문제 해결 확률을 높였으며, 단일 실패 지점이 있는 구조는 성과가 저조했습니다.
* Microsoft와 Apple처럼 다양성을 촉진하는 구조가
SaaS의 절망 삼각형
전통적인 비즈니스 모델에서는 제품을 개발하고, 제조하고, 마케팅하고, 판매하여 각 판매가 수익성을 보장하도록 합니다. 예를 들어, $30,000에 자동차를 판매한다고 상상해 보세요. 판매가 이루어지는 순간, 생산, 운송, 마케팅, 그리고 심지어 영업사원의 커미션까지 모든 비용을 충당했는지 알 수 있습니다. 이것은 단순한 거래로, 수익이 나는지 그렇지 않은지가 명확합니다.
하지만 SaaS에서는 새로운 고객을 확보할
대부분의 AI 스타트업은 제품 회사인 척하는 서비스 사업입니다
한 달 전, NYTimes와 FT는 Accenture와 BCG가 OpenAI, Anthropic 등보다 생성형 AI로 더 많은 수익을 올리고 있다고 보도했습니다. 이는 많은 사람들에게 의아하게 느껴졌지만, 기업에 AI 자동화를 판매하는 것이 소프트웨어를 구축하는 것보다 컨설팅에 더 가깝다는 점을 고려하면 완전히 이해가 됩니다.
사실, 대규모 언어 모델(LLM)이 점점 더 강력해지고 AI가 점점
AI에 기업 문화가 있다면 어떨까요?
“세상에는 사람보다 AI 에이전트가 더 많아질 것입니다.” — Mark Zuckerberg
멀티 에이전트들이 점점 더 주도권을 잡고 있습니다. 연구에 따르면 30개 이상의 에이전트를 사용하는 AI 시스템이 단순한 LLM 호출보다 거의 모든 작업에서 더 뛰어난 성능을 발휘하며, 환각을 줄이고 정확성을 향상시킵니다.
그렇다면 에이전트들은 서로 어떻게 협력해야 할까요? 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 AI 성능을 향상시키기
전략에 대한 가장 치명적인 5가지 오해
독자 Deependra가 “전략의 신화와 오해”에 대해 글을 써줄 수 있냐고 물어보았습니다. 처음에는 이 주제에 대해 이미 여러 번 글을 썼다고 생각했지만, 직접적이고 포괄적으로 다룬 적은 없다는 것을 깨달았습니다. 그래서 이번에 The Five Deadliest Strategy Myths: Forewarned is Forearmed라는 제목으로 Playing to Win/Practitioner Insights (PTW/PI) 글을 작성하기로 했습니다.
🦈죠스레터 #130: 고성장, 높은 이탈률의 제품이 효과가 없는 이유
이 주의 번역글
📌 고성장, 높은 이탈률의 제품이 효과가 없는 이유
🧠 핵심 요약
* 고성장, 높은 이탈률의 제품은 초기 사용자의 관심을 끌지만 장기적인 유지가 어렵습니다.
* 밈 앱은 소셜 미디어에서 빠르게 확산되지만, 사용자가 금방 이탈하는 경향이 있습니다.
* 높은 이탈률을 극복하기 위해서는 유지율을 높이고, 지속적인 고객 기반 성장이 필요합니다.
* T2D3 프레임워크(세 배, 두