현대 기술 산업에서의 AI 활용이 점점 증가하고 있습니다. 특히, 프론트엔드 개발자들이 AI를 효율적으로 활용할 수 있는 방안이 필요합니다. 그렇다면 이러한 구조의 변화는 어떻게 이루어질까요?
🔧 빅 테크 & 스타트업
FDEs: 고객과 함께하는 소프트웨어 해결책의 선도주자
Forward Deployed Engineers (FDEs)는 고객과 직접 협력하여 복잡한 기술 시스템을 배포하고 유지 관리합니다. 이들은 필요에 따라 기술 컨설턴트의 역할도 수행하며, AI의 배포가 점점 어려워짐에 따라 그 수요가 급증하고 있습니다. 성공적인 FDE가 되고 싶다면 Python, AI/ML에 익숙해지며, 고객과의 소통 능력을 강화하고, 여행을 갈 준비가 필요합니다.
I analyzed 1,000 forward deployed engineer jobs: what I learned…
- AI 도입을 위한 특별한 인재가 필요함
- FDEs의 역할과 중요성이 계속 증가하고 있음
💾 사이언스 & 미래 기술
AI 모델의 발전 방향과 혁신의 가능성
AI는 단지 대규모 언어 모델만의 문제가 아닙니다. 분류 모델, 음성 기록 모델, 위험 분석 모델 등 다양한 형태의 AI 모델이 존재합니다. 이들 모델은 세계에 수십억 달러의 가치를 제공할 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 각 모델의 적용 가능성을 파악하는 것이 중요합니다.
MORE than three kinds of AI products work! (6 minute read)
- 여러 형태의 AI 모델의 중요성이 부각되고 있음
- AI 혁신의 다양성으로 새로운 비즈니스 모델이 개발되고 있음
📊 프로그래밍
AI 팀 구축: 효율적이고 수익성 있는 모델
AI는 2025년에는 경쟁의 필수 요소가 될 가능성이 높습니다. 많은 기능에서 인간 고용보다 AI 활용이 더 나은 경제성을 보여줍니다. 그러나 AI 팀은 조용한 팀이 될 수 있기 때문에, 비즈니스의 복잡성에 따라 변화할 필요가 있습니다.
Building a 60% AI Team: Efficient, Profitable, and Surprisingly Lonely (5 minute read)
- AI 팀 운영의 변화 필요성
- 인간 고용에 대한 고찰 및 AI 도입 방향 고려
🔍 디자인 & 데이터 과학
플랫폼 제품과 메트릭스 신화에 대한 신뢰성
플랫폼 PM의 신화에는 모든 투자가 즉각적인 ROI(투자수익률)를 가져와야 한다는 믿음이 있습니다. 그러나 ROI는 시간이 지남에 따라 나타나는 경우가 많으며, 이를 팀 간에 공유하는 것이 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.
Platform Products & Metrics Myths (5 minute read)
- 로우 리스크 투자가 필요한 이유
- 태그별 메트릭스를 통한 효율성 증대
🗃️ 기타
IPO 가격 책정의 복잡성
IPO 가격 책정은 현재 많은 불확실성을 안고 있습니다. 긴 시간 동안 리스트가 많지 않아 가격 책정이 무작위로 보일 수 있습니다. 이런 상황에서는 진정한 투자자 관심을 측정하기 어려워질 수 있습니다. 알고리즘은 작은 움직임에 반응하여 이를 증폭시키기 때문에 첫 날의 주가 변동을 예측하기 힘듭니다.
Why the Hell Is It So Hard to Price an IPO? (5 minute read)
- 펜트업 수요에 따른 IPO의 변동성
- 가격에 영향을 미치는 여러 요소들 분석 필요
AI 시대에 직면한 변화: FDEs의 중요성과 IPO 가격 책정의 복잡성
이러한 기술 혁신과 함께 우리가 나아가야 할 방향은 무엇일까요? 더 많은 AI 인재를 양성하고, 신뢰할 수 있는 정보를 통해 변화의 흐름을 주도하는 것이 중요합니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요?
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