사람들이 관심을 갖는 무엇을 만들려면

How to make something people give a shit about


  1. 다른 사람들이 관심을 갖게 하려면, 당신이 관심을 갖는 무언가를 만들어야. 그냥 무언가를 만드는 것도 힘든데, 당신이 스스로 애착이 가지 않는 무언가를 만들기란 더욱 어렵다. 
  2. 유저를 뭉뚱그려서 “컨셉" 으로 생각할게 아니라, 뚜렷한 대상을 염두에 두고 만들기
  3. 정말 자신이 그 일을 가장 잘할수 있는 사람인지 생각해 보아야 
  4. 창업가가 되기 위해서 하는게 아니라, 과정 자체를 좋아할수 있어야 
  5. 진짜 열심히 일해야 함. Work hard. 책이든 뭐든, 다른 사람들이 인정해주는 무언가가 그냥 나오는게 아님

작은 버킷 리스트

버킷 리스트 - 말 그대로 죽기전에 해야 할 일들이다. 근데 "히말라야 등정하기" 따위의 일들은 너무 거창하고 현실성이 떨어지고, 게다가 돈없는 사람은 하기 힘들다. 그리고 "죽기전에.." 하면 벌써부터 좀 너무 비장해지고.

"죽기전에"까지 가지 않더라도 마음먹으면 할수 있는, "작은 버킷 리스트"가 없을까? 마음만 먹으면 언제든지 할수 있고, 삶에서 놓치고 사는걸 다시 생각하게 해주지만, 우리가 너무 바쁜 나머지 실제로는 거의 하지 못하는 일들.

이를테면..

1. 자신의 모교들 한번 쭉 가보기. 유치원, 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교. 아마 하루만 시간을 내도 가능한 일이 아닐까? 마지막으로 학교에 가본지가 우리 모두 아마 십 수년은 될듯.

2. 같이 일하는 동료에게 아무런 이유 없이 커피 한잔 사주기. Random acts of kindness.

3. 속옷, 양말, 수건을 모조리 새로운 세트로 사기. 이거 해봤자 돈 얼마 안하는데, 기분은 완전히 새로와짐. (해본건 아닌데 그럴것 같음^^) 다시한번 말하지만 우린 시간이 없음.

4. 자기 자신과 하루 데이트 하기. 분위기있는 레스토랑에서 스스로와 함께 근사한 식사를 하기. 이게 좀 그럴것(?) 같으면 혼자서 좋은 영화나 공연 보기.

5. 좋은 호텔방 잡고 개인 프로젝트 하기. 사이트 만들기, 글 쓰기, 등등.. 누구나 하고싶은 개인 프로젝트가 있음. 당연히 하루만에 끝낼 수는 없겠지만 시작은 거창하게 할수 있지 않을까. 어떤 작가는 글쓸때 장벽에 부딪힐때마다 이 방법을 쓴다고. (자기가 내는 호텔비를 생각하면 없던 생산성도 절로 나올수 있는...)

6. 살면서 나랑 의미있는 관계를 맺었던 사람들 한번 "그냥 만나기". 제대로 만나려고 하지 말고 (다시한번, "작은" 리스트임. 거창하게 뭐 하려는게 아니라). 말 그대로 "그냥" 만나서, 내 얘기 하는게 아니라 그들이 어떻게 살고 있는 지 얘기 들어주기.

7. 낮 시간에 영화보기. 생각해보니 낮에는 영화를 본적이 한번도 없는듯. 누군가 바쁜 우리의 삶이란게 누구와 커피한잔 할 시간정도는 되지만 영화볼 시간은 없는 삶이라고 했는데, 생각해 보니 그렇다. 겨우 1시간 차이인데 :) 낮에 제끼고(?) 영화 한번 보는것, 이거야말로 바쁜 우리에겐 생각만큼 실천이 어려운 버킷리스트중 하나.

등등.. 

내부 이메일 잘쓰는것?

고객을 포함해서, 회사 바깥의 그 누구도 이런걸 신경쓰지 않는다. 

  • 내부에서 얼마나 회의를 효율적으로 잘 하는지 
  • 직원들끼리 얼마나 이메일 잘 쓰고 빨리 이메일을 응답하는지 
  • 직원들이 주말 포함해서 몇시간이나 일하는지 
  • 조직 체계가 얼마나 잘 돌아가는지, 사람들끼리 사이가 얼마나 좋은지 

유저들은 오직 그들에게 제공되는 서비스와 제품 외에는 관심을 갖지도, 가질수도 없다. 

하지만 위의 것들을 포함한 많은것이 어우러질때 생산성과 문화가 생기고, 그런 생산성과 문화가 좋은 서비스와 제품을 만든다. 이메일, 미팅, 이런것들, 내지는 더 하찮은 것들 하나에서 조직의 문화가 얼마나 빠릿빠릿한지 다 보인다. 

그럼에도, "수단"과 "목적"을 혼동하면 안된다. 위의 것들은 "수단"이지 "목적"이 아니다. 수단도 필요하고 중요하다. 단, 늘 목적을 기억하고 수단은 목적에 초점이 맞추어져 있어야 한다. 

공간을 파는 회사

한샘은 최근 가구기업에서 ‘공간을 파는’ 기업으로 발돋움하기 위해 사업다각화에 주력하고 있다.
한샘 관계자는 31일 “한샘은 최 회장의 '한샘은 공간을 파는 기업’이라는 지론에 따라 가구와 생활용품, 소형가전 등을 모두 파는 홈퍼니싱기업이 되기 위해 매진하고 있다”고 말했다.



사람들이 Fitbit 창업자에게 "웨어러블" 시장에 애플워치 등이 경쟁상대로 등장하는 것에 대해서 어떻게 생각하느냐고 물어보자, 그가 했던 말: "우리는 경쟁이라고 생각하지 않는다, 우리는 웨어러블 시장이 아니라 personal healthcare 시장에 있다. 애플은 디바이스 회사지 개인 헬스 시장을 개혁하는게 그들의 미션이 아니다." 

모든 회사에게는 그들이 바라보는 미션이 있고 업의 정의가 있다. 한샘에게는 그것이 "공간을 파는 회사"고, Fitbit에게는 "개인들의 건강을 증진하는 것"이다. 이것을 어떻게 정의하느냐에 따라서 회사가 가는 모든 길이 달라지는 것 같다. 

인그레스 (Ingress)

인그레스는 구글이 개발한 위치기반 게임. 개발사인 Niantic Labs는 구글이 알파벳 체제로 바뀌면서 알파벳 회사가 되지 못하고 현재는 분사했고, 닌텐도에서 투자받고 Pokemon Go를 같이 개발중.

예전에 위치기반 게임들이 꽤 나왔었고 (실제 공간에서 땅따먹기를 한다든지 아이템을 습득한다든지 등) 일본에서는 피쳐폰 시절 꽤 인기를 끌었던것 같은데, 이러한 LBS게임들이 그렇게 대중화되진 못했던것 같다. 그런데 인그레스는 상당한 팔로워 커뮤니티를 보유. 특히, 폰을 가지고 다니면서 실제 공간에서 플레이를 하다보니 사람들이 실제로 만나게 되는 밋업같은 행사가 많이 열린다. (파운더 John Hanke가 얼마전에 올린 글에 일본에서 열린 행사 소개. John Hanke는 구글맵 위성지도의 전신인 Keyhole 창업자이고 구글에서 맵스, Geo쪽을 몇년동안 담당하던 사람)



게임은 쉽게 설명하면 땅따먹기 게임과 유사. 실제 세계에 존재하는 특정한 오브젝트 (이를테면 조각이나 벽에 그려진 그림 등) 에서 버추얼 아이템을 획득할수 있고 이러한 스팟들을 연결해서 영역을 만들고 두 진영이 영역 싸움을 하는것. 그런데 실제 게임을 해보면.. 일단 게임플레이 UI 자체가 독특해서 그런지, 익히기 쉽지는 않은 게임. 그러나 어려운 UI의 벽을 극복하고 나면 상당히 중독성있는 게임.

닌텐도와 같이 개발하고 있는 Pokemon Go가 나오면 이런 위치기반 게임이 좀더 대중화되지 않을까 전망. 일종의 AR 게임인데 실제 세계에서 포켓몬스터를 잡는 컨셉의 게임. 아래 영상 참고. (물론 컨셉영상이고 실제와 차이가 있음)

인공지능이 가져올 미래

얼마전에 트렌딩 되었던 이 번역글. 이렇게 시작하는 글이다.

인공지능은 인류의 영생이나 멸종을 초래할 수 있는데 이 모든 것은 모두 우리가 살아있을 때 일어날 수 있다고 합니다. 번역하는데 굉장히 오래 걸렸습니다. 이렇게 한 원인은 제가 이 글이 매우 가치가 있다고 생각했었기 때문입니다. 독자들도 인내심있게 다 읽기 바랍니다. 읽고 나면 당신의 세계관이 모두 바뀔지도 모릅니다.

원문은 여기 참고: WaitButWhy

얼마전에 Ex Machina 영화를 보고나서, 영화에 무서운 장면 하나 없음에도 불구하고 스토리의 현실 가능성때문에 온몸에 소름이 돋았었는데...

인공지능이 생겨난다는 것은 "if"의 문제가 아니라 "when"의 문제인데, 가장 두려운 것은 인간이 지금 단계에서 인공지능 출현후의 결과를 예측할 수 없다는 것.  Self-reinforce mechanism이 제대로 동작하기 시작해서 인공지능이 linear한 성장이 아닌 기하급수적인 성장을 하게 된다면, 그것이 가져올 결과는 어떤 것일지 지금 인류의 머리로는 예측과 상상이 전혀 안되는 것이 가장 두려워 할만한 부분. 아무튼 AI에 대해서 누구나 평소에 관심을 가지고 살아가는 것은 아니기에, 개념에 익숙하지 않은 사람들이 읽어볼만한 글.

터미네이터까지는 아니지만, 지금도 가만 보면 꽤 많은 수의 사람들이 알고리즘 밑에서 일하고 있다. 이를테면 택배 기사들은 매일 "최적화된 알고리즘"이 주는 일을 할당받아서 일을 하고, 주어진 일을 시간내에 해내지 못하면 "알고리즘에 의해" 페널티를 받는 셈. AI가 발달할수록 수많은 일자리가 순식간에 없어질 것이고, 알고리즘을 프로그래밍하는 최상층의 일부 인간 => 알고리즘과 기계 => 알고리즘과 기계가 수행하기에 비용 구조가 맞지 않을 정도로 low tech 노동을 하는 인간, 이렇게 3단계의 계급이 형성될 것임. 아무튼 개인적으로는 AI와 머신러닝이 사회를 어떻게 바꿀지 기대 반, 걱정 반의 입장.