이 글은 AI와 함께 초안을 만들고 편집자가 검수했습니다. 외부 글을 참고했고, 참고한 글은 맨 아래에 밝혔습니다.
참고한 세 편의 글은 주제가 달라 보이지만, 모두 「지금 하는 방식을 의심할 타이밍」을 다룹니다. 우리 식으로 정리해 세 개의 렌즈로 묶었습니다.
렌즈 1 — 정체 신호: 성실한데 제자리인가
매번 그때그때 가장 나은 선택을 하는 사람이 오히려 같은 자리에 오래 머무는 일이 있습니다. 로봇공학의 「로컬 미니마」라는 개념을 빌린 글은 이 상태를 알아보는 신호를 소개합니다. 우리는 그중 세 가지를 쓴다. 시간을 더 썼는데 결과가 같다 / A안과 B안을 오가고 있다 / 계속하는 이유가 「지금까지 해 와서」다. 둘 이상이 해당되면 한 번 크게 방향을 바꿔 보는 실험을 합니다. 일부러 나빠질 것을 감수하고 다른 길을 보는 것입니다.
렌즈 2 — 칭찬의 함정: 모두가 좋다는 아이디어
AI도 사람도 내 아이디어에는 후합니다. 참고한 글은 모두가 좋다고 하지만 실패하는 유형을 「타르핏」이라 부릅니다. 우리 기준은 단순합니다. 돈을 내겠다는 사람이 있는가, 지금은 무엇으로 해결하고 있는가. 칭찬은 근거가 아니고, 지금의 대체 수단과 지불 의사가 근거입니다. AI에게는 앞서 말한 대로 「실패한다면 이유가 뭘까」를 묻습니다.
렌즈 3 — 성과 과금: 쓴 만큼에서 해결한 만큼으로
참고한 글은 소프트웨어 업계에서 「쓴 만큼」이 아니라 「해결한 만큼」 받는 과금이 퍼진다고 소개합니다. 이 방식은 고객의 부담을 줄이지만 위험이 고객에서 공급자로 옮겨 온다는 뜻이기도 합니다. 도입 전에 세 가지를 확인합니다. 「해결」을 숫자로 정의할 수 있는가, 그 숫자를 우리가 측정할 수 있는가, 우리가 통제할 수 없는 변수가 얼마나 큰가. 하나라도 불분명하면 정액제와 성과 보너스를 섞는 절충안이 안전합니다.
정리
세 렌즈는 같은 질문에서 출발합니다. 지금의 확신이 근거에 기댄 것인가, 관성에 기댄 것인가. 이 질문은 AI가 대신 답해 주지 못하므로 사람이 합니다.
함께 읽은 글
이 글은 아래 글들의 문제의식을 참고해, 우리 팀의 관점과 기준으로 다시 썼습니다. 문장과 구성은 따르지 않았고, 원 글이 인용한 수치는 우리가 원자료까지 직접 확인하지 못한 것은 그렇게 표시했습니다. 일부 원 글은 로그인 후 전문이 열려, 공개된 부분 기준으로 읽었습니다.
- learn.bizni.us지금 한 번 나빠져야 할 때인가 — 로컬 미니마 탈출 타이밍 체크리스트 (BIZNIUS LEARN:US)
- learn.bizni.usAI가 칭찬한 아이디어일수록 위험합니다 (BIZNIUS LEARN:US)
- learn.bizni.us쓴 만큼 받던 회사들이 해결한 만큼 받기 시작했습니다 (BIZNIUS LEARN:US)
다른 출처에서 함께 확인한 자료: