베터코드 인사이트

소프트웨어 개발의 미래를 생각한다

대형 언어 모델(LLMs, Large Language Models)은 이미지, 텍스트 및 코드를 생성할 수 있게 되면서 창의적인 분야에서 큰 반향을 일으켰습니다. 처음에는 결과물이 꽤 유쾌했는데, 사람들 그림이 뒤틀려 있거나, 틀린 내용으로 코드를 생성할 때도 있어 어색했습니다. 그러나 상황은 점차 안정되어 나아지고 있습니다. 이러한 모델이 등장하기 전에는 그런 작업을 자동화하는 것에 대한 주요 반대 이유로, 기계는 창의적으로 생각할 수 없다는 것이었습니다. 그러나 이제 그 주장은 날이 갈수록 약해지고 있습니다. 이제 우리는 어디로 가야 할까요? 미래를 예측하는 것과 같은 모호한 주제를 생각할 때 문제는, 생각이 혼란스러워지고 명확히 생각하기 어려운 점입니다. 그래서 우리는 프레임워크와 비유를 고안해서 이용해야 합니다.프레임워크: 소프트웨어 개발 역량 수준소프트웨어 개발은 단순히 코드를 작성하는 것만은 아닙니다. 프로그래머에 대해 사람들이 느끼는 이미지는 어두운 방에서 컴퓨터를 보며 열심히 코드를 입력하는 사람입니다. 하루 종일 코딩한다면 매력적으로 들릴 수 있지만, 실제로 소프트웨어 개발 시간의 대부분은 코드를 작성하는 것이 아니라, 다른 사람들과 의사 소통이나 기타 관리 작업에 소요됩니다: • 비즈니스 사용자로부터 요구 사항 수집하기• 이러한 요구 사항을 코드로 모델링할 수 있도록 정제하기• 디자이너 및 제품 관리자와 같은 다른 팀원과 솔루션을 시각화하고 작전 계획을 수립하는 대화• 다른 개발자들과 기술적 설계를 수립하고 정제하기• 인프라, 구성, 기본구성 코드 설정하기• 실제로 일부 코드를 작성하기• 버그 수정, 다른 사람의 코드 이해 시도, 문서 등 작성하기• 프로덕션 배포하기• 프로덕션 문제점 대응하기• 추가로 다른 많은 작업들 따라서 "AI가 개발자를 대체할 것이다"와 같이 말하려면 "AI"가 코드 작성 뿐만 아니라 위의 모든 작업에도 능숙해야 합니다.따라서 "AI가 개발자를 대체할 것이다"와 같이 말하려면 "AI"가 코드 작성 뿐만 아니라 위의 모든 작업에도 능숙해야 합니다.하지만 위의 목록을 보면, 이러한 작업 중 일부는 미래에 자동화될 수도 있지만 아직은 아닙니다. 이러한 생각을 어떻게 구성해야 할까요? 자율 주행 자동차 세계에서는 자동화 수준을 분류하는 방법을 제시했습니다. 이것은 이산적인 수준으로 분리하여, 자동화가 전혀 없음부터, 부분 자동화, 완전 자동화까지 이어집니다. 이것은 여러 이유로 매우 유용한데요:• 현재 기술로 무엇을 할 수 있는지 명확하게 설명합니다.• 우리가 흑백으로 생각하지 않게 합니다 - 인간이 운전하는 일을 AI가 운전하는 일로 모두 대치하는 대신에 회색 영역에서 인간을 지원하여, AI가 비상 브레이크, 차선 중앙 정렬 등의 일부를 맡습니다.이러한 분류가 AI 기반 소프트웨어 개발에서는 어떻게 보이나요?• 가장 낮은 단계는 이전에 우리가 하던 일과 같습니다 - 작업에 AI가 포함되지 않습니다. 물론 컴파일러, 빌드 프로세스 등 다른 유형의 자동화가 있었지만, 그러한 것들은 AI가 아니라 사람이 작성한 결정론적 자동화였습니다.• 다음 단계는 현재 우리가 하고 있는 일입니다 - 개발자들이 ChatGPT나 GitHub Copilot을 사용하여 도움을 받습니다. 이를 이용하여 테스트 작성, 기본구성 코드 작성, 리팩토링, 코드/오류 이해 등에 사용합니다. 이것은 채팅으로 다른 개발자와 대화하는 것과 비슷합니다. 질문을 하고 도움을 받을 수 있지만, 그들은 당신의 컴퓨터에 액세스할 수 없으므로 파일을 생성하거나 빌드 명령을 실행하거나 프로덕션에 배포할 수 없습니다.• 가장 높은 수준은 프로젝트의 일부 또는 전체를 개발자에게 위임하는 것과 같습니다. 이러한 "AI 코더"들은 요구 사항을 수용하여 코드를 작성하고 오류를 수정하며 최종 제품을 프로덕션에 배포할 것입니다. 이런 일이 실현되려면 여러 달이 지나야만 가능할 것으로 예상했지만, Devin 데모를 보고 예상이 틀렸음이 드러났습니다 - 지금은 간단한 개발 작업만 수행할 수 있지만 미래에는 개선될 것입니다.AI 모델의 능력 외에, 솔루션의 정확도에 대해서도 생각해봐야 합니다. 초기에는 이러한 모델이 환각에 빠진다거나 특정 방식으로 프롬프트를 표시해야만 원하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 이는 채택을 저해하는 요소이며, 대부분은 이 단계에서 AI 도움을 포기합니다. 그러나 이것도 개선 중이며, 최신 모델은 그런 정도까지 프롬프트 엔지니어링이 필요하지 않습니다. 또한, 모델은 자신의 훈련 데이터에 의존하는 대신 웹을 탐색하여 "학습"할 수 있어야 합니다. 이는 새로운 버전의 라이브러리와 프로그래밍 언어가 도입될 때 중요합니다.프레임워크: 아웃소싱 소프트웨어 개발지금 우리가 능력을 확보했으니, 이것이 팀 또는 조직 구조에 어떤 영향을 미치는지 살펴볼까요? 회사들은 여러 가지 방식으로 소프트웨어 개발을 합니다:• 모두 사내 개발• 대부분 사내 개발, 약간만 외주• 대부분 외주, 약간만 사내 개발• 모두 외주어느 면에서 AI 코더는 외부 소프트웨어 벤더나 컨설턴트로 생각할 수 있습니다. 일부 회사는 그들을 많이 사용하고 일부 회사는 그렇지 않습니다. 구성에 상관없이, 내부 팀이 그들의 작업을 감독하는 것이 항상 중요합니다. 이는 벤더의 결과물이 회사의 장기적인 목표와 일치하는지 확인하기 위함 입니다. 물론 계약으로 이를 해결할 수 있지만, 이는 일반적으로 특정 벤더나 프로젝트에만 적용되며 이 방법으로 장기적인 목표까지 강요할 수는 없습니다. 벤더를 이끌어 줄 수 있는 소수의 내부 팀을 보유하는 것이 항상 좋습니다. 마찬가지로, AI 개발자를 EC2 인스턴스 식으로 임대할 때에도 그들의 작업을 감독할 내부 소프트웨어 개발팀을 유지하면 좋습니다.프레임워크: 소프트웨어 개발은 복잡성을 모델링 하는 일비즈니스 문제를 해결한다고 말할 때, 얘기해야 할 가장 큰 이슈 중 하나인 Excel에 대해 이야기해보겠습니다. 세계가 Excel을 기반으로 돌아간다는 것은 잘 알려진 비밀이며, 10억 명 이상의 사람들이 사용하고 있습니다. Excel은 데이터 정리, 데이터 분석 수행 또는 일부 프로세스를 자동화 하는 비즈니스 사용자들에게 진입 장벽이 매우 낮습니다. 그러나 우리는 Excel을 복잡한 비즈니스 워크플로우에 사용할 수 없습니다. 왜냐하면 그것은 세밀한 액세스 제어, 지원되지 않는 시스템과의 통합 능력, 테스트 용이성, 재사용성이 없고, 벤더 종속되기 때문입니다. 마찬가지로, Power Automate 등 "Low Code" 솔루션도 마찬가지입니다.원래 질문으로 돌아와서, 비즈니스 사용자들이 소프트웨어 개발자의 도움 없이도 AI 코더를 사용하여 이러한 복잡한 워크플로우를 만들 수 있을까요?비즈니스 사용자들이 소프트웨어 개발자의 도움 없이도 AI 코딩 도구를 사용하여 이러한 복잡한 워크플로우를 만들 수 있을까요?생각해 보면, Excel과 Low Code 도구는 수십 년 동안 존재했지만, 소프트웨어 개발 직업이 여전히 존재하는 이유는 무엇일까요? 그것은 소프트웨어 개발을 코드 작성으로만 생각하기 때문입니다. 복잡한 문제를 해결하려면 사람이 나서서 현실 세계 영역의 비즈니스 문제를 디지털 모델로 효과적으로 변환할 수 있습니다.다시 말해, YouTube 튜토리얼을 보고 목공 작업을 수행할 수 있다고 해서 시공 엔지니어의 도움 없이 10층 건물을 지을 수 있는 것은 아닙니다. 일을 올바르게 배우면 천천히 시공 엔지니어가 될 수는 있습니다! 그 일을 올바르게 배우기 위해 시간을 투자할 것인지, 아니면 경험이 풍부한 엔지니어를 고용할 것인지의 문제일 뿐입니다.그래서 이러한 사람들이 Excel을 사용하든 최신 AI 코더를 사용하든, 그들이 복잡한 논리를 모델링하고 있다면, 그들은 여전히 소프트웨어 개발자라고 저는 생각합니다! 그들은 비즈니스 요구 사항을 표현하려고 다른 도구를 사용하고 있을 뿐입니다 - 스프레드시트 수식, 코드 또는 프롬프트.프레임워크: 파이의 크기이 주제에 대한 대부분의 불안은 소프트웨어 개발 시장 규모가 그대로 고정되어 있을 것이라는 가정에 기반합니다 - AI 개발자가 인간으로부터 "시장 점유율"을 점차 빼앗아 갈 것이라는 가정이지요. 이전 절에서 우리는 "비즈니스 문제 해결"의 시장 규모가 소프트웨어 개발보다 훨씬 더 크다는 것을 알고 있습니다. 그러므로 소프트웨어 개발이 곧 사라질 것이라고 믿을 이유가 없습니다.프레임워크: 공식 비즈니스 논리 정의비즈니스 논리는 항상 명확한 형식으로 정의되어야 합니다. 이것이 프로그래밍 언어에서 "if", "switch"와 같은 영어 단어를 사용하더라도 이러한 단어가 무엇을 의미하는지 매우 정확히 다루고, 잘못된 단어를 사용하면 작동하지 않는 이유입니다. 생각해 보면, 엑셀 수식이나 Low Code 플로우에도 동일한 원리가 적용됩니다. 미래에, 대화형 영어로 작성한 지시사항에 소프트웨어 제품을 생성할 수 있는 AI 코더가 있더라도, 비즈니스 논리의 기반이 되는 공식적인 정의는 여전히 백엔드에서 생성할 것으로 생각합니다. 오늘날 우리가 사용하는 언어나 프레임워크와는 매우 다르게 비칠 지 모르지만, 비즈니스 논리의 공식 정의는 "코드"와 매우 유사할 것입니다. AI 코더가 대화형 영어에서 이러한 비즈니스 논리를 결정론적인 방식으로 생성하기까지는, 백엔드에서 생성된 코드를 이해하고 필요에 따라 변경할 수 있는 사람들이 필요할 것입니다. 이러한 사람들이 소프트웨어 개발자가 될 것입니다. 결론요약하면, 예측 가능한 미래에도 소프트웨어 개발자에 대한 시장이 여전히 존재할 것으로 믿습니다. 다만 작업의 성격은 변화하고 사용하는 도구는 현재와 매우 다를 수 있습니다.

안영회 2024-07-24 01:28

Google을 시작하는 방법

March 2024 (이 글은 제가 14살과 15살짜리 아이들에게 말했던 것으로, 나중에 스타트업을 시작하고 싶다면 지금 무엇을 해야 하는지에 대해 설명한 것입니다. 많은 학교에서 학생들에게 스타트업에 대해 알려주고 싶어 합니다. 이 글은 그들에게 말해야 할 것을 정리한 것입니다.)  여러분 대부분은 소위 현실 세계로 풀려나면 결국 어떤 종류의 직업이든지 가져야 한다고 생각할 것입니다. 그것은 사실이 아니며, 오늘은 직업을 갖지 않고도 사용할 수 있는 트릭에 대해 이야기하려고 합니다.   비결은 자신이 회사를 시작하는 것입니다. 그러니까 일을 회피하기 위한 속임수가 아니고, 만약 당신이 자신의 회사를 차린다면, 당신은 평범한 직업을 가졌을 때보다 더 열심히 일할 것이기 때문이다. 그러나 상사가 당신에게 무엇을 해야 하는지 지시하는 것을 포함하여 직장에서 생기는 여러 성가신 일들을 피할 수 있습니다. 다른 사람의 프로젝트를 하는 대신, 자신의 프로젝트를 수행하면 더 흥미진진합니다. 그리고 훨씬 더 부자가 될 수도 있습니다. 사실, 이것은 부자가 되는 전형적인 방법입니다. 가끔 언론에 실리는 가장 부유한 사람들의 명단을 보면, 거의 모든 사람들이 자신의 회사를 차려서 그렇게 됐습니다. 자신의 회사를 시작하는 것은 이발소를 시작하는 것부터 Google을 시작하는 것까지 여러 가지가 될 수 있습니다. 저는 그 연속체의 극단적인 끝에 있는 것에 대해 이야기하려고 합니다. 바로, Google을 시작하는 방법을 알려 드리겠습니다. 연속체의 끝자락에 있는 구글 회사들은 창업 초기에 스타트업이라고 부릅니다. 그들에 대해 알고 있는 이유는 제 아내 제시카와 함께 기본이 스타트업 팩토리인 Y Combinato를 시작했기 때문입니다. 2005년부터 Y Combinator는 4,000개 이상의 스타트업에 자금을 지원했습니다. 그래서 우리는 지난 19년 동안 사람들이 스타트업을 시작할 수 있도록 도우면서 스타트업을 시작하는 데 필요한 것이 무엇인지 정확히 알게 되었습니다. 내가 구글을 시작하는 방법을 알려줄 것이라고 말했을 때 농담이라고 생각했을 수도 있습니다. "Google을 어떻게 시작할 수 있을까?" 하지만 그것은 사실 구글을 시작한 사람들이 했던 생각이기도 합니다. 구글의 창업자인 래리 페이지(Larry Page)와 세르게이 브린(Sergey Brin)에게 그들이 시작하려는 회사의 가치가 언젠가는 1조 달러가 넘을 것이라고 말했다면, 그들은 머리가 터졌을 것입니다. 스타트업에서 일하기 시작할 때 알 수 있는 것은 추구할 가치가 있는 것처럼 보인다는 것 뿐입니다. 수십억 달러의 가치가 있는 회사가 될지 아니면 폐업하는 회사가 될지 알 수 없습니다. 그래서 제가 구글을 시작하는 방법을 말하겠다고 말할 때, 저는 구글이 구글이 될 가능성이 높았던 것처럼 구글이 될 가능성이 높은 회사를 시작할 수 있는 지점에 도달하는 방법을 말하겠다는 뜻입니다. [1]  현재 위치에서 스타트업을 성공할 수 있는 시작 지점까지 어떻게 도달할까요? 세 가지가 필요합니다. 특정 기술에 능숙해야 하고, 무엇을 만들 것인지에 대한 아이디어가 필요하며, 회사를 시작할 공동 설립자가 필요합니다.  기술에 능숙 하려면 어떻게 해야 할까요? 그리고 능숙한 기술을 어떻게 선택합니까? 이 두 가지 질문 모두 동일한 답으로 판명되었는데, 자신만의 프로젝트를 하는 것입니다. 유전자 편집이나 LLM 또는 로켓을 알아야 가장 가치 있는 기술이라고 추측하지 마세요. 아무도 예측할 수 없습니다. 자신이 가장 관심 있는 일을 하세요. 해야 할 일이라고 생각하기 때문에 하는 것 보다는 자신이 관심 있는 일이라면 훨씬 더 열심히 일할 것입니다.  어떤 기술을 잘해야 할지 잘 모르겠다면 프로그래밍부터 잘 하세요. 이것이 지난 30년 동안 평균 스타트업의 원천이었으며, 이는 아마도 향후 10년 동안 변하지 않을 것입니다. 학교에서 컴퓨터 과학 수업을 듣는 분들은 이 시점에서 '좋아, 우리가 이걸 정리 했어' 라고 생각할 수 있습니다. 우리는 이미 프로그래밍에 대한 모든 것을 배우고 있습니다. 그러나 죄송합니다, 이것 만으로는 충분하지 않습니다. 수업에서 배우는 것뿐만 아니라 자신의 프로젝트를 수행해야 합니다. 실제로 프로그래밍을 배우지 않고도 컴퓨터 과학 수업을 잘 할 수 있습니다. 사실, 일류 대학에서 컴퓨터 과학 학위를 받고 졸업해도 프로그래밍을 잘하지 못하는 수가 있습니다. 그렇기 때문에 기술 회사는 모두 당신이 대학을 다녔거나 얼마나 잘했는지에 관계없이 코딩 테스트를 치르고 나서 고용할 것입니다. 그들은 성적과 시험 결과가 아무것도 증명하지 못한다는 것을 알고 있습니다. 정말로 프로그래밍을 배우고 싶다면 자신의 프로젝트를 수행해야 합니다. 그렇게 하면 훨씬 더 빨리 배울 수 있습니다. 게임을 만들고 있는데 그 안에 하고 싶은 일이 있는데 방법을 모른다고 상상해 보세요. 수업에서 배우는 것보다 훨씬 더 빨리 배울 수 있습니다. 하지만 프로그래밍을 꼭 배워야 하는 것은 아닙니다. 기술로 간주되는 것이 무엇인지 궁금하다면 "만들기" 즉, "빌드"라는 단어를 사용하여 거의 모든 것을 설명할 수 있습니다. 그래서 용접을 하거나, 옷을 만들거나, 비디오를 만드는 것이 중요할 것입니다. 당신이 가장 관심 있는 것이 무엇이든 간에. 중요한 차이점은 생산하고 있는지 아니면 그냥 소비하고 있는지 여부입니다. 컴퓨터 게임을 만들고 있습니까, 아니면 그냥 플레이하고 있습니까? 그것이 컷오프입니다. 애플의 창업자인 스티브 잡스(Steve Jobs)는 그가 십대였을 때 서체calligraphy 를 공부하는 데 시간을 보냈다. 서체는 중세 필사본에서 볼 수 있는 종류의 아름다운 글씨체이다. 그를 포함해 아무도 이것이 그의 경력에 도움이 될 것이라고 생각하지 않았다. 그는 단지 관심이 있었기 때문에 그 일을 하고 있었을 뿐이었다. 그러나 그에게는 많은 도움이 되었습니다. 애플을 실제로 크게 만든 컴퓨터인 매킨토시는 컴퓨터가 8비트 게임에서 볼 수 있는 컴퓨터 체 글자 대신 인쇄된 책에 있는 글자 체를 만들 수 있을 만큼 강력해진 순간에 나왔다. 애플은 이 일로 다른 모든 사람들을 이겼는데, 그 이유 중 하나는 스티브가 컴퓨터 업계에서 그래픽 디자인을 제대로 할 수 있는 몇 안 되는 사람이었기 때문이다. 프로젝트가 진지해야 할거라고 생각하지 마세요. 그것들이 아주 경박하더라도, 당신이 흥분하면서 만들면 되는 일입니다. 프로그래머의 90%는 게임 제작으로 시작합니다. 그들과 그들의 친구들은 게임을 좋아하기 때문이죠. 그래서 그들의 친구들과 원하는 종류의 것들을 만듭니다. 그리고 그런 방법이 바로 당신이 언젠가 스타트업을 시작하고 싶다면 15세에 해야 할 일입니다.한 가지 프로젝트만 수행할 필요는 없습니다. 사실, 여러 가지를 배우는 것이 좋습니다. 스티브 잡스도 서예만 배운 것이 아닙니다. 그는 또한 훨씬 더 가치 있는 전자 제품에 대해서도 배웠습니다. 관심만 있다면 무엇이든 상관없습니다. (여기서 주제가 보이시나요?) 이것이 여러분이 어떤 종류의 기술을 잘하기 위해 필요한 세 가지 중 첫 번째입니다. 바이올린이나 축구를 잘하는 것과 같은 방식으로 연습하세요. 22살에 스타트업을 시작할 예정으로, 지금 당장 자신만의 프로그램을 작성하기 시작한다면, 회사를 시작할 때쯤 이면 적어도 7년 동안 코드 작성을 연습했을 것이고, 7년 동안 연습하면 무엇이든 꽤 잘할 수 있을 것입니다.  당신이 22살이고 성공했다고 가정해봅시다: 당신은 이제 어떤 기술에 정말 능숙합니다. 스타트업 아이디어는 어떻게 얻나요? 그것이 어려운 부분인 것처럼 보일 수 있습니다. 당신이 좋은 프로그래머라고 해도 Google을 시작할 아이디어를 어떻게 얻을까요? 사실 기술을 잘 알면 스타트업 아이디어를 쉽게 얻을 수 있습니다. 일단 어떤 기술에 능숙해지면, 세상을 볼 때 놓치고 있는 것들 주위에 점선으로 된 윤곽선이 보입니다. 기술 자체에서 누락된 것과 이를 사용하여 고칠 수 있는 모든 고장난 것을 모두 볼 수 있게 되며, 이들 각각은 잠재적인 스타트업입니다.  우리 집 근처 마을에는 문을 닫기 어렵다는 표지판이 붙은 가게가 있습니다. 간판은 몇 년 동안 거기에 있었다. 가게 안의 사람들에게는 문이 붙어있는 것이 신비한 자연 현상처럼 보였을 것이고, 그들이 할 수 있는 일은 고객에게 경고하는 표지판을 세우는 것뿐이었습니다. 그러나 이 상황을 보는 목수라면 누구나 "돌출된 부분을 그냥 갈아버리면 어떨까?"라고 생각할 것입니다.  프로그래밍을 잘하게 되면 세상에 없는 모든 소프트웨어가 목수의 문을 닫는 것처럼 분명해지기 시작합니다. 실제 예를 들어 보겠습니다. 20세기로 거슬러 올라가면 미국 대학은 모든 학생의 이름과 연락처 정보가 포함된 디렉토리를 인쇄물로 게시하곤 했습니다. 이 디렉토리의 이름을 말하면 내가 말하는 스타트업을 알 수 있습니다. 그들은 보통 그들의 이름 옆에 각 학생의 사진이 있었기 때문에 페이스북이라고 불렸다.  마크 저커버그가 2002년 하버드에 나타났고, 대학은 여전히 페이스북을 온라인에 올리지 못했다. 각 가정에는 온라인 페이스북이 있었지만 대학 전체에 대한 페이스북은 없었습니다. 대학 행정부는 이 문제에 대해 부지런히 회의를 해왔고, 아마도 앞으로 10년 지나야 이 문제를 해결할 예정이었습니다. 대부분의 학생들은 의식적으로 무언가 잘못되었다는 것을 알아차리지 못했습니다. 하지만 마크는 프로그래머입니다. 그는 이 상황을 보고 "글쎄, 이건 바보야. 하룻밤 안에 이 문제를 해결하는 프로그램을 작성할 수 있어. 사람들이 자신의 사진을 업로드한 다음 데이터를 결합하여 대학 전체에 대한 새로운 사이트를 만들 수 있도록 하면 돼." 그래서 그는 그렇게 합니다. 그리고 그의 말 그대로 하룻밤 사이에 수천 명의 사용자가 생겼습니다. 물론 페이스북은 아직 스타트업이 아니었지요. 그것은 단지 한 프로젝트였지요. 그 단어가 또 나왔군요. 프로젝트는 기술에 대해 배우는 가장 좋은 방법 뿐만 아니라, 스타트업 아이디어를 얻는 가장 좋은 원천이기도 합니다.  페이스북은 이 점에서 특이한 것도 아니었지요. 애플과 구글도 프로젝트로 시작했습니다. 애플은 회사가 될 운명이 아니었습니다. 스티브 워즈니악은 그저 자신의 컴퓨터를 만들고 싶었을 뿐이었으니까. 스티브 잡스(Steve Jobs)가 "이봐, 우리가 이 컴퓨터에 대한 계획을 다른 사람들에게 팔 수 있을지 궁금해"라고 말했을 때 비로소 회사로 바뀌었다. 애플은 그렇게 시작했다. 그들은 컴퓨터를 팔지도 않았고, 단지 컴퓨터에 대한 계획만 가지고 있었습니다. 이 회사가 얼마나 절름발이처럼 보였는지 상상할 수 있습니까? Google도 마찬가지입니다. 래리와 세르게이는 처음부터 회사를 차릴 생각은 없었지요. 그들은 단지 검색을 더 잘 하려고 노력했습니다. Google이 등장하기 전에는 대부분의 검색 엔진이 사용자에게 제공한 결과를 중요도에 따라 정렬하지 않았습니다. "럭비"를 검색하면 "럭비"라는 단어가 포함된 모든 웹 페이지가 제공됩니다. 그리고 1997년에는 웹이 너무 작아서 이것이 실제로 통했어요! 어느 정도까지는. "럭비"라는 단어가 있는 페이지는 20-30페이지에 불과할 수 있지만, 웹은 기하급수적으로 성장하고 있었고, 이는 이러한 검색 방식이 기하급수적으로 더 망가지고 있다는 것을 의미했습니다. 대부분의 사용자는 "와, 내가 원하는 것을 찾으려면 많은 검색 결과를 살펴봐야겠네" 라고 생각했습니다. 문이 안 닫히듯 불편하기 짝이 없군. 하지만 마크와 마찬가지로 래리와 세르게이는 프로그래머였다. 마가처럼, 그들도 이 상황을 보면서 "음, 이건 어리석은 짓이야. 럭비에 관한 일부 페이지는 다른 페이지보다 더 중요하니까, 그게 뭔지 알아서 먼저 보여줘야지." 돌이켜보면 이것은 스타트업 하기에 좋은 아이디어였음이 분명합니다. 그 당시로서는 분명하지 않았습니다. 결코 명백하지 않았지요. 애플이나 구글, 페이스북을 시작하는 것이 분명 좋은 생각이었다면, 다른 누군가가 벌써 시작했겠지요. 그렇기 때문에 최고의 스타트업은 스타트업이 아닌 프로젝트에서 성장합니다. 당신은 회사를 시작하려고 하는 것이 아닙니다. 당신은 단지 흥미로운 것에 대한 당신의 본능을 따르고 있습니다. 그리고 만약 당신이 젊고 기술에 능하다면, 무엇이 흥미로운지에 대한 무의식적인 본능이, 무엇이 좋은 회사가 될지에 대한 당신의 의식적인 생각보다 낫다.  따라서 젊은 창업자라면 자신과 친구들이 사용할 수 있는 것을 만드는 것이 중요합니다. 젊은 창업자들이 저지르는 가장 큰 실수는 다른 사람들의 신비한 그룹을 위해 무언가를 만드는 것입니다. 하지만 당신과 당신의 친구들이 진정으로 사용하고 싶어하는 것을 만들 수 있다면, 당신의 친구들이 당신에 대한 충성심 때문에 사용하는 것이 아닌데 당신이 포기해서 잃어버린다면 정말 슬플 것입니다 — 당신은 좋은 스타트업 아이디어의 싹을 가지고 있는 것이 거의 확실합니다. 그것이 당신에게 스타트업처럼 보이지 않을 수 있습니다. 또는, 그것으로 돈을 버는 방법이 명확하지 않을 수도 있습니다. 하지만 날 믿어봐요, 방법이 있으니까. 스타트업 아이디어에 필요한 것과 당신이 필요한 것은 실제로 친구들이 원하는 것이기도 합니다. 그리고 이러한 아이디어들은 일단 기술에 능숙해지면 어렵지 않게 볼 수 있는 것들입니다. 사방에 불편한 것들은 널려 있습니다. [2] 이제 세 번째이자 마지막으로 필요한 것은 공동 설립자 한 명이나 여러 명입니다. 최적의 스타트업 이라면 두 세 명의 창업자로 구성되기 때문에 한 두 명의 공동 창업자가 필요합니다. 어떻게 찾을 수 있습니까? 내가 다음에 무슨 말을 할지 예측할 수 있습니까? 프로젝트도 마찬가지입니다. 공동 창업자와 함께 프로젝트를 진행하면서 공동 창업자를 찾을 수 있습니다. 공동 창업자에게 필요한 것은 자신이 하는 일을 잘하고 함께 일하는 사람이며, 이를 판단하는 유일한 방법은 그들과 함께 일해보는 것입니다. 이쯤에서 나는 당신이 듣고 싶지 않을 수도 있는 것을 말하려고 합니다. 좋은 대학에 들어가려면 수업을 잘해야 하기 때문에 문학에 대해 암기하거나 떠들썩하게 하는 수업일지라도 수업을 잘하는 것이 정말 중요합니다. 그리고 스타트업을 시작하고 싶다면 최고의 공동 창업자가 있는 최고의 대학에 들어가려고 노력해야 합니다. 최고의 직원들이 있는 곳이기도 합니다. 래리와 세르게이가 구글을 시작했을 때, 그들은 스탠포드에서 그들이 아는 가장 똑똑한 사람들을 모두 고용하는 것으로 시작했고, 이는 그들에게 큰 이점이었다. 이에 대한 경험적 증거는 분명합니다. 가장 많은 수의 성공적인 스타트업이 어디에서 왔는지 살펴보면 가장 선별된 대학 목록과 거의 동일합니다. 나는 이 대학들의 명망 있는 이름들 때문에 더 좋은 스타트업들이 나온다고 생각하지 않는다. 교육의 질이 더 좋아서라고 생각하지도 않습니다. 이것을 이끄는 것은 단순히 들어가기가 어렵기 때문입니다. MIT나 케임브리지에 들어가려면 꽤 똑똑하고 결단력이 있어야 하는데, 입학에 성공하면, 다른 학생들 중에도 똑똑하고 결단력 있는 사람들이 많이 포함되어 있다는 것을 알게 될 것입니다. [3]  대학에서 만난 사람과 함께 스타트업을 시작할 필요는 없습니다. Twitch의 창립자는 7살 때 만났습니다. Stripe의 창립자인 Patrick과 John Collison은 John이 태어났을 때 만났습니다. 그러나 대학은 공동 설립자의 주요 원천입니다. 그리고 그들은 공동 창업자가 있는 곳이기도 하고, 아이디어가 있는 곳이기도 한데, 최고의 아이디어는 공동 창업자가 된 사람들과 함께 하는 프로젝트에서 자라나기 때문입니다. 따라서 여기에서 제시하는 스타트업을 시작해야 할 일의 목록은 매우 적습니다. 기술을 능숙하게 익혀야 하며, 그 방법은 자신의 프로젝트를 수행하는 것입니다. 그리고 좋은 대학에 들어갈 수 있도록 학교에서 가능한 잘 해야 합니다. 그곳에 공동 창업자와 아이디어가 있는 곳이기 때문입니다.그게 다입니다, 딱 두 가지, 뭔가를 만들고 학교에서 잘하기.    노트 [1] 이 문장의 수사적 트릭은 "Google"이 서로 다른 것을 가리킨다는 것입니다. 즉, 라리와 세르게가 Google이 그 자체로 시작했을 때 그들이 합당하게 기대할 수 있는 것과 마찬가지로 크게 성장할 가능성이 있는 회사입니다. 그러나 원래 버전이 더 생동감 있어 보입니다. [2] 친구들을 위해 무언가를 만드는 것은 스타트업 아이디어의 유일한 출처가 아닙니다. 그것은 단지 젊은 창업자들에게 가장 좋은 출처이며, 다른 사람들이 원하는 것에 대한 지식이 가장 부족하고 자신의 원하는 것이 미래 수요를 가장 잘 예측하는 요소입니다. [3] 이상하게도 이것은 미국과 같은 나라에서 특히 사실입니다. 미국의 대학 입학 절차는 엉망으로 이루어집니다. 미국 입학부는 지원자들을 무작위로 정해진 많은 장애물을 넘게 하는데 그들의 지적 능력과는 별 상관이 없는 것들입니다. 그러나 임의적인 테스트가 많을수록, 그것이 결국 단순히 결단력과 창의력의 테스트가 많아지는데 모두 중요한 스타트업 창업자의 특성입니다. 그래서 미국의 입학부는 학생을 더 잘 선택할 것이라는 것보다는 창업자를 더 잘 선택하게 됩니다. 이 문서의 초안을 읽어주신 제라드 프리드먼, 캐롤린 레비, 제시카 리빙스턴, 하지 타가, 그리고 게리 탄에게 감사드립니다.

Charlie Lim 2024-04-11 11:10