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[python]  Faker 라이브러리로 Dummy 데이터 만들기

 

pip install Faker
    
    1.faker는 이름, 주소, 이메일, 전화번호 등 다양한 종류의 가짜 데이터를 만들어주는 파이썬 패키지입니다. 
       Faker 객체를 생성하고, 해당 객체가 제공하는 다양한 메소드를 호출해 원하는 형식의 데이터를 얻을 수 있어요.
    2.Faker는 국가별 언어 설정을 지원해요. 예를 들어, Faker('ko_KR')를 사용하면 한국어 이름, 주소, 주민등록번호 등 

       한국 특화된 데이터를 생성할 수 있습니다.

 

 

""" pip install Faker 

"""

from faker import Faker

# Faker 객체 생성
fake = Faker('ko_KR') # 'ko_KR'은 한국어 더미 데이터를 생성하도록 설정합니다.

# 기본 정보 더미 데이터 생성
print("--- 기본 정보 ---")
print("이름:", fake.name())
print("주소:", fake.address())
print("전화번호:", fake.phone_number())
print("이메일:", fake.email())
print("회사:", fake.company())
print("직업:", fake.job())
print("생일:", fake.date_of_birth())
print("-" * 20)

# 텍스트 및 문장 더미 데이터
print("--- 텍스트 ---")
print("문장:", fake.sentence())
print("단락:", fake.paragraph())
print("텍스트:", fake.text())
print("-" * 20)

# 숫자 및 날짜/시간 더미 데이터
print("--- 숫자/시간 ---")
print("정수:", fake.random_int(min=1, max=100))
print("날짜:", fake.date_this_year())
print("시간:", fake.time())
print("-" * 20)

# 금융 정보 더미 데이터
print("--- 금융 정보 ---")
print("신용카드 번호:", fake.credit_card_number())
print("통화 코드:", fake.currency_code())
print("-" * 20)

# 한국어(ko_KR)에서만 제공하는 특별한 더미 데이터
print("--- 한국어 특화 ---")
print("주민등록번호:", fake.ssn())
print("우편번호:", fake.postcode())
print("-" * 20)

# 여러 개의 데이터 생성
print("--- 사용자 목록 ---")
for _ in range(3):
    print({
        '이름': fake.name(),
        '이메일': fake.email(),
        '주소': fake.address(),
        '나이': fake.random_int(min=20, max=60),
    })
print("-" * 20)
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왜 우리는 악순환에 빠지는가 (behavioralscientist.org)

 

 

 

https://behavioralscientist.org/why-we-spiral/

 

 

  • 직장에서 작은 상황이 소속감이나 능력에 대한 의문을 불러일으키면, 생각이 꼬리를 물며 부정적 나선형으로 이어질 수 있음
  • 저자는 이를 핵심 질문(core questions), 해석(construal), 석회화(calcification) 의 3단계로 설명하며, 불안과 자기 의심이 어떻게 현실을 왜곡하는지 보여줌
  • 반복되는 부정적 해석은 결국 자기 파괴적 행동을 낳고, 이는 관계·성과·건강까지 악영향을 미침
  • 하지만 이러한 과정은 되돌릴 수 있으며, 지혜로운 개입(wise interventions) 을 통해 작은 계기로도 긍정적 나선형을 촉발할 수 있음
  • 결국 중요한 것은 작은 사건 속에 숨어 있는 “나는 속해 있는가?” “나는 충분한가?” 라는 근본적 질문을 이해하고, 이를 긍정적으로 다루는 것임

상황의 차이: 시니어 직원 vs 신입 직원

  • 당신이 팀의 시니어라고 가정하고, 주간 Zoom 회의에 12분 늦게 들어옴
    • 오디오 연결 후, 오랜 친구가 “왔구나! 시간을 내줘서 고마워”라고 농담 섞인 인사를 함
    • 당신은 웃으며 아침 출근길 교통 체증이나 아이 등교 문제 같은 이유를 설명함
    • 분위기는 자연스럽게 넘어가고, 대화는 업무로 이어지며 당신은 집중해서 일을 이어감
  • 하지만 당신이 아직 적응 중인 신입 직원이라면 상황은 다르게 느껴짐
    • 동일하게 12분 늦게 Zoom에 들어왔을 때, 이번엔 상사의 목소리가 들림
    • “왔구나! 시간을 내줘서 고마워”라는 말에 동료 몇 명이 웃음
    • 당신은 교통이나 아침 사정에 대한 변명을 할까 고민하지만, 대화는 이미 지나가버림

마음속에서 이어지는 생각

  • 대화는 넘어갔지만, 당신의 마음은 멈추지 않음
  • 속으로 질문이 이어짐
    • “상사의 말투에 비꼼이 있었던 걸까?”
    • “내가 접속하기 전에 나에 대해 얘기하고 있었던 걸까?”
    • “내가 여기 어울리는 사람이 맞을까?”
    • “나는 이 일을 잘할 수 있는 사람일까?”
  • 이런 질문은 즉각적이고 무의식적으로 떠오르며, 소속감·가치감·자존감을 위협함
  • 억누르려 하지만 쉽게 사라지지 않고, 한 번 촉발되면 이후의 상황마다 증거가 쏟아져 들어오는 것처럼 느껴짐

부정적 신호의 누적

  • 회의 도중 채팅창에서 내부자 농담이 오가지만 당신은 이해하지 못함 → “나는 여기 속하지 않는구나”라는 생각이 듦
  • 발언 중 동료가 눈을 굴리는 반응을 보임 → “그들은 나를 존중하지 않아”라고 느껴짐
  • 상사가 회의 내내 당신을 무시하는 듯함 → “아무도 나를 보지 않아”라는 결론에 도달함
  • 이러한 생각은 완전히 의식적이지 않더라도, 회의가 끝날 즈음에는 업무 의욕이 크게 줄어듦
  • “내가 뭘 확인해야 했지?”라는 의문이 남으며 집중력이 흐려짐

나선의 가속

  • 회의가 끝난 뒤, 무심코 온라인을 서성이던 중, 아까 눈을 굴린 동료에게서 메시지가 옴
    • “괜찮아? 회의 때 좀 집중을 못 한 것 같았어”
  • 당신은 답장을 하지 않고 무시하지만, 머릿속은 다양한 답변 시나리오로 가득 찼음
    • 소극적·수동 공격적인 답변에서부터, 커리어에 치명적인 반응까지 상상함
  • 결국 휴대폰을 집어 들고, “무엇을 답장할까”라는 고민에 빠짐

자기 패배적 나선의 구조

  • 1. 근본적 질문 등장
    • 정체성, 소속감, 역량에 대한 질문이 배경에 깔려 있음
    • “나는 새로 온 사람, 성공하고 싶고 인정받고 싶지만 과연 그럴 수 있을까?”
  • 2. 부정적 사건 발생
    • 상사의 약간의 비꼼 섞인 말투
  • 3. 질문의 촉발
    • 애매한 상황에서 부정적으로 해석하며 증거를 모으기 시작
    • 과제에 집중하지 못하고, 비관적 가설이 강화
  • 4. 부정적 행동으로 이어짐
    • 예: 동료에게 비꼬는 답장을 보냄
    • 며칠 뒤, 그 동료가 당신에게 냉담한 태도를 보이게 됨
  • 이렇게 작은 순간들이 쌓이며, 자기 패배적 나선형이 점점 속도를 높여감

나선의 장기적 영향

  • 시간이 지나면서 상황은 더욱 악화됨
  • 동료와의 관계가 끊기고, 상사가 준 과제를 망쳐 신뢰를 잃음
  • 1년 뒤 새로운 직장에 가더라도, 동료와의 긴장 관계가 다시 나타남
  • “이 이야기는 어떻게 끝날까? 내가 이 상황을 통제할 수 있을까?”라는 질문이 따라옴

이 상황이 통제 가능할까?

  • 대답은 “그렇다” 임. 누구나 이 상황에 대한 선택권을 가지고 있음
  • 부정적 나선이나 피드백 루프는 피할 수 없는 운명이 아님
  • 오히려 작은 노력으로 초기에 끊어내어 장기적 재앙을 예방할 수 있음
  • 더 나아가, 같은 과정이 긍정적 나선으로 작동해 행복·성공·성장을 촉진할 수도 있음
  • 결국 같은 메커니즘이 우리를 끌어내릴 수도, 끌어올릴 수도 있음

나선을 이해하는 세 가지 C

  • 앞서 설명한 1~4 단계 과정을 더 명확히 하기 위해, 저자는 세 가지 핵심 개념을 제시함
  • 이를 “세 가지 C” 라 부르며, 나선이 긍정적일 수도 부정적일 수도 있는 과정을 설명함
    • Core questions (핵심 질문)
    • Construal (해석)
    • Calcification (석회화)
  • Core questions (핵심 질문)
    • 누구나 삶 속에서 마주하는 근본적 질문들:
      • “나는 누구인가?”
      • “나는 속하는가?”
      • “나는 충분한가?”
    • 이 질문들은 자아와 삶을 정의하는 기준이 됨
      • 어떤 관계를 맺을지, 무엇을 성취할지, 어떤 사람이 될지를 결정함
    • 한동안은 안정적일 수 있지만, 중요한 전환점에서 다시 떠올라 불안과 집착을 일으킴
    • 이런 질문이 미해결 상태일 때, 세상을 보는 렌즈처럼 작동하며 인식과 행동에 영향을 줌
  • Construal (해석)
    • 우리는 세상을 있는 그대로 보지 않고, 머릿속에 이미 있는 정보와 믿음을 바탕으로 해석함
    • 중요하다고 느끼는 주제만 집중하고, 다른 신호는 걸러냄
    • 사례: 한 교수의 수업 실험
      • 반을 둘로 나누고, 한쪽엔 여행과 리비아 이야기를, 다른 쪽엔 신발 사이즈 이야기를 들려줌
      • 이후 “한 단어를 적으라” 하자, 전자는 “Tripoli”, 후자는 “Triple E”라고 적음
    • 사회적 상황에서도 마찬가지로, 위험이나 위협으로 느껴지는 신호에 집중함
      • 숲속에서 호랑이가 있다고 믿으면 작은 소리도 모두 호랑이로 해석
      • 직장에서 새로 온 사람은 상사의 말투에서 비꼼을 듣지만, 오래된 친구였다면 그렇지 않음
    • 핵심 질문이 미해결이면, 우리는 작은 사건에서도 이를 의심을 입증하는 증거로 여김
      • 결국 확증 편향에 사로잡혀, 사소한 단서도 기존 불안을 강화하는 증거로 해석함
  • Calcification (석회화)
    • 부정적 생각과 감정이 고착화되는 과정임
    • 종종 자신의 행동이 원인이 되어 더 굳어짐
      • 예: 데이트가 잘 안 됐을 때 “나는 사랑받을 수 없어”라고 생각하면, 다음 만남도 실패로 이어짐
    • 이러한 과정이 반복되면, 낭만적 관계, 학업, 건강, 가족관계 전반에서 부정적 나선이 발생함
      • 시험 실패 → “나는 못한다” → 수업 포기
      • 치료副작용 → 병이 더 심각하다고 해석 → 치료 회피
      • 아이와 싸움 → “나는 나쁜 부모”라는 낙인 → 다음 번엔 더 심한 분노 표출
    • 이런 자기 파괴적 루프가 성취·건강·관계·삶의 행복을 조금씩 갉아먹음

Spiraling up – 긍정적 나선

  • 우리의 어려움은 부분적으로는 해석과 추론에서 비롯되므로, 이를 바꾸면 기회가 생김
  • 연구자들은 사람들이 양갈래로 갈 수 있는 초기 순간을 포착해, 더 나은 사고 방식을 제안함
  • 이를 통해 부정적 나선이 아닌 긍정적 나선으로 방향을 틀 수 있음
  • 지혜로운 개입(Wise interventions)
    • 핵심 질문에 더 나은 답을 제공하는 작은 개입이 큰 변화를 만듦
    • 사례:
      •  21분 개입으로 1년 뒤 부부 관계가 개선됨
      • 한 장의 편지가 청소년을 범죄에서 멀어지게 함
      • 엽서 발송만으로 2년간 자살률을 절반으로 낮춤
      • 대학 신입생의 1시간 소속감 성찰이 10년 뒤 삶의 만족도와 성공을 높임
    • 저자는 이를 Ordinary Magic(평범한 마법) 이라 부름

부정적 나선은 필연이 아니다. 우리 자신과 타인을 위해, 초기에 끊어낼 수 있는 방법이 있다.

  • 티프빗(Tifbit) – 작은 사실, 큰 이론
    • 저자의 대학 1학년 경험
      • 가을날 자전거를 타고 가다 학생들이 In-N-Out 버거 트럭 앞에 모여 있는 모습을 봄
      • 미시간 출신이라 In-N-Out을 몰랐던 그는, 소외감을 느끼고 혼자 식당으로 향함
      • “버거 때문에 내가 소속되지 않는다고 느끼다니, 우습다”라고 생각했지만, 속마음은 달랐음
    • 이후 형의 연애 실패 경험을 계기로 “티프빗(tiny fact, big theory)”이라는 용어를 만들었음
      • 사소한 사실이 큰 불안과 의문을 촉발하는 현상
      • 실제로는 단순한 사건이지만, ‘나는 여기 속하는가?’ ‘나는 친구를 사귈 수 있을까?’ 같은 큰 질문을 드러냄
  • 작은 사건의 의미
    • 겉보기엔 하찮은 경험이라도, 그 밑바닥에는 진짜이자 합리적인 질문이 숨어 있음
    • 작은 계기에 크게 반응하는 것은, 우리를 정의하는 근본적 의문을 드러내는 단서
    • 예: 만약 당시 누군가 “모두 처음엔 외롭다. 심지어 캘리포니아 출신 학생도 새로운 공동체를 찾고 있다”는 말을 해주었다면
      • 그는 줄을 서서 버거를 맛보고, 대화를 나누며 친구를 만들 수 있었을 것

결론

  • 티프빗은 단순한 사실이 아니라, 삶을 정의하는 질문으로 이어지는 실마리
  • 지혜와 친절, 약간의 거리감을 갖고 보면 웃을 수 있지만, 동시에 주의 깊게 다루어야 할 신호
  • 작은 사건을 긍정적으로 해석하면, 더 나은 관계와 경험으로 이어지는 긍정적 나선을 시작할 수 있음
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voronoi diagram for generative geometry using python

 

파이썬을 사용하여 제너레이티브 지오메트리(generative geometry)를 위한 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 생성하는 것은 널리 사용되는 강력한 기법입니다.

 

이 과정은 일련의 무작위 점을 생성한 다음, SciPy와 같은 라이브러리를 사용하여 이 점들에 대한 근접성에 따라 평면을 분할하는 보로노이 다이어그램을 계산하는 것을 포함합니다.

 

이렇게 분할된 공간은 복잡하고 유기적으로 보이는 디자인을 만드는 데 사용될 수 있습니다.

 

 

"""
파이썬을 사용하여 제너레이티브 지오메트리(generative geometry)를 위한 
 보로노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 생성하는 것은 널리 사용되는 강력한 기법입니다. 
이 과정은 일련의 무작위 점을 생성한 다음, SciPy와 같은 라이브러리를 사용하여 
 이 점들에 대한 근접성에 따라 평면을 분할하는 보로노이 다이어그램을 계산하는 것을 포함합니다.
이렇게 분할된 공간은 복잡하고 유기적으로 보이는 디자인을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
"""

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Generate 20 random 2D points
points = np.random.rand(20, 2)

# 2. Compute the Voronoi diagram
vor = Voronoi(points)

# 3. Plot the diagram
fig = voronoi_plot_2d(vor)
plt.show()

핵심 라이브러리

파이썬에서 보로노이 다이어그램을 생성하고 시각화하려면 주로 다음 라이브러리가 필요합니다:

  • NumPy: 수치 연산을 위해, 특히 점들의 좌표를 생성하고 다루는 데 사용됩니다.
  • SciPy: 핵심 보로노이 다이어그램 계산을 위해. scipy.spatial.Voronoi 클래스가 주요 도구입니다.
  • Matplotlib: 결과 다이어그램을 플롯하고 시각화하는 데 사용됩니다.

기본 보로노이 다이어그램 생성 단계

다음 코드는 이 라이브러리들을 사용한 간단한 예시를 보여줍니다.

  1. 무작위 점 생성: 보로노이 셀의 "씨앗(seeds)" 또는 "생성자(generators)" 역할을 할 일련의 무작위 2D 점을 만듭니다.
  2. 보로노이 다이어그램 계산: 점 집합을 scipy.spatial.Voronoi에 전달합니다. 이 객체는 보로노이 셀의 꼭짓점과 그 관계를 포함하여 다이어그램에 대한 모든 필수 정보를 담고 있습니다.
  3. 다이어그램 플롯: scipy.spatial.voronoi_plot_2d를 사용하여 결과를 시각화합니다. 이 함수는 보로노이 객체를 받아 다이어그램의 선과 꼭짓점을 플롯하며, 종종 원래의 점들이 함께 겹쳐서 표시됩니다.

 

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Being good isn’t enough

잘하는 것만으로는 충분하지 않음 (joshs.bearblog.dev)

 

  • 기술적 역량만으로는 경력이 일정 수준에서 한계에 부딪힘
  • 영향력을 높이기 위해선 기술 역량, 제품 사고, 프로젝트 실행, 사람과의 협업 능력이라는 네 가지 축을 균형 있게 키워야 함
  • 약점을 찾고 성장하기 위해서는 피드백과 겸손이 핵심이며, 특히 존경하는 사람의 피드백을 받아 행동으로 옮기는 것이 가장 빠른 방법
  • 단순히 일을 잘하는 것뿐 아니라 보여주고 공유하는 것이 필요하며, 에이전시(agency, 주도성)를 갖고 스스로 기회를 만들고 실행하는 태도가 중요
  • 궁극적으로 원하는 것을 얻는 길은 그에 걸맞은 자격을 갖추는 것이며, 이는 노력 이상의 성장을 위해 반드시 필요한 접근방법임

 

 

커리어 조언의 모호함

  • 커리어 조언은 사람마다 좋은 조언의 기준이 다르기 때문에 모호함
    • 동일한 직함을 가진 두 사람도 필요한 조언은 크게 다를 수 있음
    • 누군가는 좋아하는 일, 다른 이는 의미 있는 일, 또 다른 이는 승진을 추구
  • 따라서 하나의 답은 없으나, 공통적으로 기술적 능력은 경력의 출발점임
    • 채용된 이유인 핵심 업무에서 탁월해야 하며, 초기에는 이로 주목받음
    • 예: 더 나은 코드, 보고서, 디자인은 자연스럽게 인정을 받음

기술적 실력만으로는 부족함

  • 초기에는 기술적 역량만으로도 인정받고 성장 가능
  • 하지만 일정 시점 이후에는 기술적 능력만으로는 차별화가 어려워짐
    • 동료들도 비슷한 수준의 기술적 역량을 보유
    • 더 큰 영향력을 발휘하려면 다른 역량 필요

영향력 확대를 위한 4가지 역량

  • 성공적인 노력은 4가지 핵심 역량의 결합으로 완성
    • 기술적 능력: 선택한 전문 분야에서의 숙련도
    • 제품 사고: 가치 있는 일을 식별하는 능력
    • 프로젝트 실행: 계획을 실현하는 능력
    • 인간관계 기술: 타인과 협업하고 영향을 미치는 능력
  • 이 4가지 역량은 모든 성공적 프로젝트에 필수적
    • 의미 있는 일을 실제로 일어나게 하는 것
    • 예: 제품 개발, 팀 협업, 프로젝트 완료 모두 이 역량의 조화 필요

역량 개발 방법

  • 네 가지 영역은 시간이 지나며 자연스럽게 익혀지지만, 의식적으로 훈련하면 더 빠르게 성장 가능
    • 자신의 약점을 찾는 데에는 피드백 겸손함이 핵심
      • 피드백은 개선점을 보여주고, 겸손함은 이를 받아들이게 함
    • 존경하는 사람에게 피드백을 요청하고 즉시 행동으로 옮김
      • 완벽한 계획을 기다리지 말고, 행동이 우선
  • 멘토링, 프로젝트 제안, 결과물 발표 등으로 역량 강화
    • 타인에게도 기회를 제공하며 협업 환경 조성

공개적으로 행동하기

  • 업무 성과는 스스로 말하지 않으면 인정받기 어려움
  • 일을 하고 그 결과를 공개적으로 보여주는 것이 중요, “일이 알아서 말해준다” 는 가정은 잘못임
    • 공개적으로 작업을 공유하고 결과를 알리는 습관 필요
    • 예: 프로젝트 발표, 팀 내 공유, 멘토링 활동

에이전시의 중요성

  • Agency(주도성, 자율적 실행력) 은 학력, 자격증, 운 보다 강력한 요소
    • 고주도성(High-agency) 인 사람은 일을 주도적으로 실현
    • 저주도성(low-agency) 인 사람은 기회를 기다리며 정체됨
  • 주도성은 선택 가능한 특성: 스스로 행동을 선택하면 됨

결론과 추천 자료

  • 경력 성장은 노력뿐 아니라 전략적 접근 필요
    • 단순히 열심히 일하는 것 이상으로, 영향력 확대에 집중할 것
    • 노력과 성장의 차이는 약점 보완·가시화·에이전시 실천에 달려 있음
  • 장기적으로 원하는 것을 얻는 최선의 방법은 그에 걸맞은 자격을 갖추는 것
  • 추천 도서
    • The Staff Engineer’s Path by Tanya Reilly: 경력 관리에 대한 깊은 통찰 제공. 매년 다시 읽음

 

 

 

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https://picocss.com/

 

 

[CSS] Pico CSS – 시맨틱 HTML을 위한 미니멀 CSS 프레임워크 (picocss.com)

 

  • Pico CSS는 HTML 태그 자체를 직접 스타일링하여 클래스 사용을 최소화
  • 외부 라이브러리나 JavaScript 없이 순수 CSS만으로 깔끔한 UI 경험 제공
  • 모바일 등 모든 기기에서 반응형 화면을 자동 지원함
  • 라이트/다크 모드를 사용자의 환경 설정에 따라 자동 적용함
  • 130개 이상의 CSS 변수와 여러 커스텀 테마 및 컴포넌트로 자유롭게 맞춤화 가능

 

 

 

소개

Pico CSS는 간결함과 시맨틱을 극대화하는 미니멀 CSS 프레임워크임. HTML의 시맨틱 요소를 직접 스타일링하고, 전체적으로 클래스 사용을 10개 미만으로 줄여 유지보수성과 읽기 쉬운 코드를 제공함. 클래스가 전혀 없는 버전도 제공되어 HTML 순수주의를 추구하는 사용자에게도 적합함.

주요 특징

Class-light & Semantic

  • HTML 태그에 직접 스타일을 적용하여, 필요한 CSS 클래스 개수를 대폭 줄임
  • 클래스가 없는(class-less) 버전도 지원하여 항목 기반 스타일에서 벗어난 자유도 보장함

Just CSS, No Dependencies

  • 외부 라이브러리, 패키지 매니저, JavaScript 없이 동작함
  • HTML 마크업만으로도 손쉽게 우아한 스타일 구현 가능함

반응형 디자인

  • 폰트 크기와 공간을 화면 크기에 따라 자동으로 조절하여, 모든 기기에서 일관되고 세련된 UI 경험 제공함
  • 추가적인 클래스 지정이나 설정 없이 자동 대응

라이트/다크 모드 자동 전환

  • 밝은 테마와 어두운 테마를 기본 제공함
  • 브라우저 또는 OS 환경의 prefers-color-scheme 설정에 따라 자동으로 색상 테마가 적용됨
  • 자바스크립트 사용 없이 오로지 CSS로 구현함

쉬운 커스터마이징

  • 130개 이상의 CSS 변수 제공으로 간단하게 스타일 커스텀 가능함
  • SASS를 사용한 심화 커스터마이징도 지원함
  • 20개의 핸드크래프트 컬러 테마와 30개 이상의 모듈형 컴포넌트를 제공, 브랜드별 UI로 간편하게 확장 가능함

최적화된 성능

  • HTML이 가볍고 간결하게 유지되어, 불필요한 코드 오버헤드와 메모리 사용 감소
  • 과도한 CSS 중복이나 JS 로딩 없이 빠른 로딩 속도 제공함
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AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법 (every.to)

 

https://news.hada.io/topic?id=23041

 

AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법 | GeekNews

기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사

news.hada.io

 

 

  • 기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임
  • MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사용자 이탈과 신뢰 붕괴로 이어지는 악순환 발생
  • 현장 사례에서 초기 성과 후 가격·성과 목표 상향이 혁신 여유를 말려버리고 의사결정 지연과 제품 확장 정체를 유발하는 stag hunt 현상이 보임
  • 해결의 핵심은 Donella Meadows의 레버리지 포인트를 올바른 방향으로 건드리는 것: 통제 강화·추출 중심이 아닌 분산 권한·재투자·적응 공간 확보
  • SharkNinja·Johnson Hana·Shopify 사례처럼 신뢰 기반 운영체계로 전환할 때 compounding 혁신이 ROI의 자연스러운 부산물로 발생하게 됨

 

 

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