Arc: 말이 되지 않는 제품의 교훈
제 친구는 Arc를 보여주며 웃었습니다. 그는 머신러닝 엔지니어로, 새로운 기술적 지평을 여는 제품만 인상적이라고 생각하는 기술 순수주의자입니다.
그는 Arc를 보며 "새로운 웹 브라우저? 정-말 꼭 필요한 제품이겠구만."라고 얼굴을 찡그리며 말했습니다.
그의 반응은 극단적이었지만 기술 분야가 아닌 대부분의 사람들은 아마 이런 반응을 보일 것입니다. 기술 전문가가 아닌 친구나
번역글
고객은 사용량 기반 요금제의 예측 가능성을 원합니다
많은 고객이 사용량 기반 요금제에서 사용한 만큼만 비용을 지불하는 것을 중요하게 생각하지만, 이러한 유연성 때문에 고객이 제품을 얼마나 사용할지 예측하기가 매우 어렵습니다. 사용량과 그에 따른 비용을 정확하게 예측하는 것은 사용량 기반 소프트웨어 구매자의 주요 고충입니다. 많은 리더들이 비용 예측이 훨씬 쉽기 때문에 구매 대신 구축을 선택한다는 이야기를 들었습니다.
좋은 소식은
AI 스타트업의 전략: 이번엔 진짜 다르다구요
모바일이나 인터넷과 같은 이전 기술 혁명에서와 같이 스타트업과 기존 기업 간의 일반적인 역학 관계는 AI에는 적용되지 않습니다. 이를 무시하면 위험을 감수해야 합니다.
스타트업은 기존 기업이 구축한 거대한 장벽을 극복하기 위해 기존 기업에 비해 자신들만이 가진 특별한 장점을 활용해야 합니다: 성숙한 제품, 성숙한 유통 채널, 브랜드, 신뢰, 최적화된 조직, 은행에 쌓인
훌륭한 제품엔 훌륭한 전제(premise)가 있습니다
제품이 할 수 있는 가장 강력한 일은 사용자에게 전제를 제공하는 것입니다.
전제란 사용자의 행동을 형성하는 기본 신념을 말합니다. 전제는 기존의 규범 때문에 하지 못했던 행동을 정상화할 수 있습니다.
좋은 전제는 맥락을 제공합니다. 어렵게 느껴질 수 있는 일을 더 편안하게 할 수 있는 발판을 마련해 줍니다.
좋은 전제는 당신에게 허락을 줍니다.
스타트업 MVP 다시 생각하기: 경쟁력 있는 제품 만들기
요약
오늘날의 최소기능제품(MVP)은 참신한 아이디어를 검증하는 것이 아니라 더 나은 버전의 아이디어를 구축하는 경우가 많습니다. 아이디어를 처음 내놓는 것만으로는 충분하지 않습니다. 첫날부터 뛰어난 실행력을 보여야 합니다.
많은 창업자들이 알고 있는 MVP는 오늘날 제품이 만들어지는 현실을 반영하지 못합니다.
가치 있는 제품을 만든다는 것은 더 이상 참신한 아이디어를 최대한 빨리
AI와 지식 노동
대부분의 지식 근로자가 업무에 LLM과 AI를 정기적으로 사용하는 것은 아직 초기 단계이지만, 특히 고객 지원 및 소프트웨어 엔지니어링과 같이 더 빠르게 도입된 분야에서 그 영향에 대한 데이터 포인트와 일화들이 나타나기 시작하고 있습니다.
최근 스타트업의 이번 주 팟캐스트에 출연한 Uber의 CEO Dara Khosrowshi는 개발자의 생산성과 고객 서비스를 위한 Uber의 AI 활용에
응용 AI 회사의 승리 전략
맥락
우리는 AI 스타트업의 세 번째 물결에 접어들었습니다. 응용 AI 기업의 물결입니다. 첫 번째 물결은 순수 연구 중심의 회사들로, Deepmind와 Nnaissence 같은 회사들이 눈에 띄었습니다. 이들 대부분은 제품을 실제로 상용화하지 않았고 수익을 창출하기 전에 인수되었습니다. 두 번째 물결은 머신러닝 인프라를 구축하는 회사들로 구성되었습니다. 이 스타트업들은 어느 정도 상업적 성공을 거두기도