주민건

대표 스스로 정의한 네이버웹툰

사실 저희는 카테고리 크리에이터 입니다

실제로 웹툰이라는 컨텐츠를 만들고 플랫폼을 만들고 사업을 만들고 이젠 산업까지 만들었다고 생각합니다

네이버웹툰 조직의 역할 = 카테고리 크리에이터

네이버웹툰의 길 = 콘텐츠 -> 플랫폼 -> 사업 -> 산업

웹툰 = 과거의 만화책의 형태를 현대식으로 풀어내 만들어낸 콘텐츠

개인 창작자 생태계를 만드는 네이버웹툰

그렇기 때문에 카테고리 크리에이터로서 지금 만드는 산업이 많은 투자자들에게 관심을 받고 좀 더 큰 산업이 되기 위해서는 저는 결국 우리만의 경쟁력을 가져야 한다고 생각하는데 그 경쟁력이 다양성 입니다

세상에는 수많은 콘텐츠 플레이어들이 있죠

하지만 200명이 하나의 IP를 2년 들여서 만드는 형태라면 저희는 개인 창작자들의 참여를 통해서 다양성을 무기로 그들과 같은 길을 같은 목표를 가고 있지만 전혀 다른 길을 가는 업체라고 생각을 합니다

세상 사람들을 즐겁게 해주는 스토리 그리고 IP를 만들어내는 목표는 같지만 수많은 리소스를 써서 하나에 집중하는 콘텐츠 비즈니스 회사가 있고 저희처럼 다양한 IP가 나올 수 있도록 개인 창작들에게 문을 열어주고 다양성을 힘으로 목표를 달성하는 회사도 있다고 생각합니다

저희는 그런 플랫폼 기업입니다

누구나 웹툰 작가가 될 수 있게 생태계를 구축하고 웹툰 제작을 돕는 기술을 만든다

기업의 단위가 아닌 개인의 단위로 형성된 생태계이기 때문에 작가의 아이덴티티가 곧 네이버웹툰의 다양성

네이버웹툰의 생태계 = 개인 창작자

디즈니 생태계 = 조직 단위의 창작자

저희의 팔로워들은 사실 컨텐츠를 외부에서 소싱해서 판매를 하는 스토어 모델이거든요

저희가 1등일 수 있는 이유는 타깃 뉴 컨텐츠를 내부에서 육성시키고 항상 작가들이 내부에서 성장해서 내부에서 히트 컨텐츠가 나오는 굉장히 건강한 생태계를 구축하고 있기 때문입니다

내부에서 육성된 사람이 바깥에 가서 다른 곳의 돈을 벌어다 주는게 아닌 키워진 곳에서 돈을 같이 벌기 때문에 건강한 생태계라고 칭함

베스트 도전, 작품 투고, 공모전 -> 정식 연재 -> IP 판매 추가 수익

웹툰의 포지셔닝

저희는 굉장히 사용자의 유니크한 시간대를 타깃해서 우리만의 의미있는 시장을 만들어 나갑니다

5분이라는 사용자가 짧은 시간이 있을 때 만약 그냥 웃긴게 보고 싶으면 쇼츠를 보건 릴스를 보건 해도 된다고 생각해요

근데 만약에 스토리텔링 콘텐츠를 5분 안에 보고 싶다고 한다면 웹툰이 원앤온리 플레이어라고 생각합니다

왜냐하면 5분을 위해 넷플릭스를 켤 수 없거든요

이렇게 바이트 사이즈이면서 스토리텔링 컨텐츠라는 우리의 컨텐츠만의 특성을 이용해서 계속 사용자들의 유니크한 시간대를 점유하고 이를 통해서 우리의 시장을 지속적으로 확대해 나갈 수 있다고 생각합니다

웹툰 = 바이트 사이즈 스토리텔링 컨텐츠

이루다를 만들었던 스캐터랩이 뭔가 네이버웹툰과 비슷한 행보를 보이는듯하다

네이버웹툰에 비유하면 다음과 같다

1. 본사가 직접 만든 웹툰 3개 운영하던 회사 = 이루다, 강다온, 허세중
2. 개인 창작자도 웹툰을 만들 수 있도록 플랫폼을 제공하는 회사 = 너티 -> 제타

현재는 로맨스 웹소설 콘텐츠에 한정된 느낌

Claude로 코드리뷰 경험 개선하기 | Disquiet*

AI 모델의 발전이 워낙 빠르다보니 분기마다 애용하는 AI 모델이 바뀌는 것 같아요. 이번에는 Claude가 그 주인공인데요. 이번에 발표된 Claude 3.5 Sonnet, Artiact, Project 등의 기능으로 인해 특히 개발자들이 GPT 구독을 취소하고 Cl...

Disquiet*

소프트웨어 엔지니어의 시간 분해

맥락을 이해하기 위한 시간: 리팩토링, 기존 시스템에 신규 피처 추가

피드백을 주고 받는 시간: 코드 리뷰

협업에서 일어나는 문제를 2가지로 분류하는 발상

• 기능적 문제
• 감정적 문제

인간은 감정을 가졌기 때문에 사람 간 협업에는 감정 복잡도가 존재한다

이를 인지하고 기능적 문제와 감정적 문제로 분해한다

기능적 문제는 AI로 효율화 한다

감정적 문제는 해결할 수 있는 tool은 없다? 직접 소통한다

이 과정에서 AI를 활용하면 기능적 문제에 들이는 비용을 최대한 줄이고, 감정적 문제에 더 많은 시간을 사용해볼 수 있어요.

개발자의 업무로 예를 들어보면 아래와 같을 수 있어요.

코드리뷰
- 기능적 문제: 리뷰를 기다리면서 개발일정이 지연됨. 이해하기 어려운 코드를 해석하는 시간이 소요
- 감정적 문제: 내 의견을 효과적으로 전달하는 것이 어렵고, 반대로 피드백을 받을 때 방어기재가 작동

리팩토링
- 기능적 문제: 리팩토링과 새로운 기능개발 중 어디에 얼만큼의 시간을 써야할지 모르겠음
-감정적 문제: 리팩토링의 필요성을 동료 또는 상급자에게 설득하기 어려움

네이버 SRE 테크 리더, 김재훈

말이 안 통할 때 생각 순서 (협업 할 때)

1. 상대와 내가 말이 안통한다고 느낀다
2. 상대와 내가 생각이 다르다는 걸 인지한다
3. 상대와 내 생각이 가까워지기 위한 관계 형성이나 공통의 목표가 수립되지 않았다는 걸 깨닫는다
4. 대화 요청 후 상대의 상태를 확인한다 (1~3번 중 어느 단계인지)
5. 상대를 3번 상태까지 끌어온다
6. 상대와 나의 공통 목표를 설정한다

생각이 가까워지는 방법

1. 다양한 위치에 나를 놓아본다

   • 리더를 경험 해본다

2. 다양한 위치에 놓인 상대를 관찰한다

   • 상사가 나랑 있을 때
   • 상사가 동료 리더 그룹과 있을 때
   • 상사가 상사의 상사와 있을 때

3. 다양한 위치에 놓인 나를 관찰한다

   • 내가 상사랑 있을 때
   • 내가 동료 그룹과 있을 때
   • 시니어의 경우 내가 주니어와 있을 때

소통은 일방통행이 아닌 양방향

• 상대와 나 둘 다 노력하지 않으면 (한 쪽만 노력하면) 소통이 이루어질 수 없다

2024년 7월 29일 – Notion 2.43: 편집 제안 + Notion AI 업그레이드

Notion 2.43: 편집 제안 + Notion AI 업그레이드

Notion

프롬프트 없이, 원클릭 AI 기능

가끔은 처음부터 AI 프롬프트를 쓰는 것도 벅찰 때가 있죠. 이제 원클릭으로 아이디어 브레인스토밍, 다이어그램 만들기, 노트 요약, 콘텐츠 번역 모두 해결하세요.

과연 사람들은 프롬프트 치기를 선호할까, 버튼 누르기를 선호할까?

자신이 입맛대로 고르는걸 좋아할까, 골라주는걸 좋아할까? (서브웨이 섭픽)

전문가, 작업 절차, 체크 리스트

전문가는 일을 해결하는 절차를 아주 작고 세밀하게 쪼갤 수 있는 사람이다. 문제해결능력 코치를 오랫동안 할 때, 내가 사고하는 절차 및 지침을 적어본 적 있다. 사내에 다른 사람에게도 적용시키기 위함과 내 머릿속 절차를 구체화하여 각 항목 사이를 좀 더 세밀하게 생각해보기 위함이었다. 실제로 나 스스로에게는 많은 도움이 되었다. 사내의 다른 코치에게

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숙련된 전문가는 자신의 업무 프로세스를 잘게 쪼갤 수 있다

업무 효율화를 위한 AI 프로덕트는?

[‘일’상의 AI] ① AI는 파괴자일까, 조력자일까? | 요즘ITAI는 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행하는 것이 아니라 작업을 근본적으로 재정의 합니다. PM 업무뿐만 아니라 UX 디자이너, 개발 매니저의 업무를 대신할 것이며, 이렇게 되면 조직의 역할이 재정의될 것입니다. 시장 격차 파악부터 미래 트렌드 예측까지, AI의 역할은 인간의 영역으로 확장되고 있습니다. 우리는 이 혁신적이고

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AI 프로덕트 (P) = (도메인 지식 + 업무 프로세스 + 데이터)

혁신의 정의와 기획의 중요성

스페이스플래닝 대표 정우석 19:12; 저도 이제 처음에 사업 시작할 때 ‘나는 모텔을 혁신해야 된다‘라는 생각이 항상 있었거든요? ‘혁신이 그럼 뭘까?’ 이런 걸 생각을 해본 적이 있어요. 그 혁신에 대한 정의를 저는 ‘피터 드러커’한테서 찾았어요혁신을 쪼개면 뭐가 되냐면 폐기하는 것과 그 폐기한 것으로 남은 유효 리소스를 내가 시장의 트렌드를

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혁신 = 리소스 효율화 + 트랜드 반영

디지털 트랜스포메이션 14편: 마지막은 인공지능으로 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

디지털 트랜스포메이션의 마지막 이야기, 인공지능에 대해 알아보겠습니다.

삼성SDS소셜크리에이터 주호재

현존 AI 모델은 귀납적 추론 방식으로 동작한다

절차

1. 숙련된 전문가를 통해 알게 된 업무 프로세스를 상세하게 정의해둔다
2. 업무 프로세스에서 비효율적인 부분을 발견하여 AI를 통해 효율화를 이끈다
3. 효율화를 이끌어 남는 리소스는 그동안 시간이 뺏겨 전문가가 돌보지 못했던 부분에 투자할 수 있도록 한다

조건

• 사내에 숙련된 전문가가 필수적으로 존재해야 한다
• 이왕이면 숙련된 전문가가 신입 교육을 할 줄 알면 좋다
• 전문가의 시간을 아주 많이 잡아먹는 업무를 찾아내야 한다
• 해당 업무를 현 시대에 존재하는 해결 방법으로 문제를 푼다

예시 1 - 법, 변호사

법 도메인의 전문가 변호사를 예로 들어보자

변호사의 업무 절차 중 혼자서 가장 많은 시간을 잡아먹는 일은 판례 검색이다

판례 검색을 LLM + RAG (귀납적 추론 AI)로 해결한다

LBOX - 판례 검색은 엘박스에서!

국내 최대 법률 데이터베이스 엘박스에서 원하는 판결문을 자유롭게 검색해보세요.

판례 검색은 엘박스에서!

예시 2 - 발전소 밸브 진단, 엔지니어

발전소 밸브 진단 도메인의 전문가 엔지니어를 예로 들어보자

엔지니어의 업무 절차 중 효율화 될 수 있는 부분은 이벤트 라벨링이다

이벤트 라벨링을 도메인 지식 활용한 알고리즘 (연역적 추론 AI)으로 해결한다

노션, 엑셀 템플릿을 억대로 판매하는 세일즈의 여신, 공여사들

이 글은 [조쉬의 프로덕트 레터]에서 발행되었습니다.7K가 구독한 퀄리티 있는 프로덕...

노션, 엑셀 템플릿을 억대로 판매하는 세일즈의 여신, 공여사들

업무 프로세스를 시스템화 (템플릿)하여 판매

전문가의 체크리스트를 좀 더 발전시킨 형태인 엑셀과 노션으로 제공

엑셀과 노션을 벗어난 엄청난 UX가 필요하지 않는 모든 영역 커버 가능

MVP는 쉬운 걸까?

요약된 지식의 위험성 | MVP의비유 보통 MVP라고 하면, 아래와 같은 이미지가 많이 알려져 있습니다. 자동차로 비유되는 이유는 린 스타트업이라는 책에서 에릭 리스가 운전을 비유하여 설명을 이어나가기 때문인 듯합니다. 자동차보다얼굴을 보자 이미지에서 먼저 봐야 하는 것은 보드나 만들어지는 자동차가 되는 것이 아니라, 얼굴의 변화입니다. 얼굴을 사용자 경험이라고 가정해 봅니

Brunch Story이선주

아무리 MVP라도 들어갈 건 다 들어가야 된다

최소한 좌석, 핸들, 차대, 바퀴가 있어야 "자동차"라고 할 수 있다.

만약 최종 제품의 목적이 자동차라면 퀵보드부터 만들면 안된다

최종 목표에 맞는 올바른 MVP의 lower-bound를 설정해야한다

MVP 사용자 경험의 시작은 0이 아닌 -1이다

사용자는 기분 나쁜 상태에서 제품 경험을 시작한다는 점을 인지해야한다

빠른 출시와 업데이트의 의미

MVP 검증 및 성장의 과정이지 팀원을 번아웃 시키는 과정이 되어서는 안된다

사람이 제품을 만든다

사람은 기계가 아니다

전략적인 팀워크가 필요하다

[‘일’상의 AI] ① AI는 파괴자일까, 조력자일까? | 요즘IT

AI는 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행하는 것이 아니라 작업을 근본적으로 재정의 합니다. PM 업무뿐만 아니라 UX 디자이너, 개발 매니저의 업무를 대신할 것이며, 이렇게 되면 조직의 역할이 재정의될 것입니다. 시장 격차 파악부터 미래 트렌드 예측까지, AI의 역할은 인간의 영역으로 확장되고 있습니다. 우리는 이 혁신적이고 파괴적인 기술을 동료 파괴용으로 사용해서는 안 됩니다. 대신 그들의 업무와 그 가치를 이해하여 효율성을 극대화하는 데 사용해야 합니다. AI 기술 자체가 좋은 프로덕트를 보장하지 않기 때문니다. 좋은…

요즘IT김영욱

AI 프로덕트 구성 요소

AI 프로덕트 (P) = (도메인 지식 + 업무 프로세스 + 데이터)

'드러나는 기능' 보단 '스며드는 기능'

전문가가 업무 프로세스 중 노가다 혹은 다량의 시간을 투자해서 하는 일을 AI로 효율화

밸브 정기 검진을 위해 시행되는 절차 중 이벤트 지점 탐지를 AI의 도움을 받아 효율적으로 작업 수행

데이터 활용 및 데이터 솔루션 개발

데이터가 없다면 데이터부터 쌓아야한다

Data Driven

Succeeding with data isn’t just a matter of putting Hadoop in your machine room, or hiring some physicists with crazy math skills. It requires you to develop a data culture that involves people throughout the organization. In this O’Reilly report, DJ Patil and Hilary Mason outline the steps you need…

Google Books

데이터 중심 애플리케이션 설계 - 예스24

데이터는 오늘날 시스템을 설계할 때 마주치는 많은 도전 과제 중에서도 가장 중심에 있다. 확장성, 일관성, 신뢰성, 효율성, 유지보수성과 같은 해결하기 어려운 문제를 파악해야 할 뿐 아니라 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터스토어, 스트림 처리자 또는 일괄...

위키북스마틴 클레프만 저/정재부,김영준,이도경 공저

VoC 툴이 있네?

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