Emil Kowalski의 글 Friction as a Feature는 제품이 줄이려 하는 **마찰(friction)**을 다른 각도에서 바라본다. 마찰은 느리고, 비효율적이며, 번거롭다. 그래서 제품은 오랫동안 마찰을 제거하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 제작 과정의 마찰에는 우리가 놓치기 쉬운 두 번째 역할이 있었다. 무엇을 만들기 전에 한 번 더 생각하게 만드는 문턱이었다. 이 글은 AI를 쓰지 말자거나 과거의 느린 제작 과정을 되살리자는 주장이 아니다. AI가 낮춘 제작 비용을 그대로 누리되, 그 비용이 우연히 담당했던 판단 기능을 제품과 팀의 과정 안에 다시 설계해야 한다는 제안이다. ...
NotAShelf의 Taste Is All That’s Left는 AI가 무엇이든 빠르게 만들어 주는 시대에 소프트웨어 제작자의 가치가 어디로 이동하는지 묻는다. 원문의 답은 취향(taste)이다. 여기서 말하는 취향은 색상이나 문체에 대한 개인적 선호가 아니라, 여러 개의 그럴듯한 결과 중 무엇이 맞고 무엇이 부족한지 알아보는 판단 감각이다. Taste 핵심 정리 병목의 이동: AI는 아이디어를 작동하는 결과물로 바꾸는 비용을 크게 낮추지만, 무엇을 만들 가치가 있는지는 대신 결정하지 않는다. 노력이라는 필터의 제거: 예전에는 제작 비용이 낮은 품질의 결과물이 시장에 쏟아지는 것을 자연스럽게 억제했다. 이제 그 필터가 약해져 선택과 큐레이션이 중요해졌다. 취향의 형성: 취향은 좋은 결과물을 소비한다고 생기지 않는다. 직접 만든 나쁜 결과물을 오래 겪고 실패를 반복하면서 쌓인다. 보이지 않는 비용: 취향은 “다시 하자”라고 말하게 하지만, 그로 인해 막은 사고나 거절한 평범한 결과는 대시보드에 잘 드러나지 않는다. 실무적 결론: AI 활용의 경쟁력은 더 많이 생성하는 데 있지 않고, 무엇을 남기고 버릴지 판단하는 기준을 명시하는 데 있다. 1) 제작의 벽이 낮아졌다 소프트웨어를 만들 때 가장 큰 장벽은 오랫동안 아이디어와 작동하는 프로그램 사이에 있었다. API 문서를 읽고, 잘못된 버전을 붙잡고, 오류를 고치며 몇 시간 또는 몇 주를 보내야 했다. 실제로 배포되는 결과물을 만드는 일은 말로만 아이디어를 설명하는 사람과 끝까지 실행하는 사람을 가르는 벽이었다. ...
Daniel Miessler가 2026년 6월 25일에 쓴 “The Coming Divide: AI-Native or Left Behind” 는 AI에 대한 실망과 회의론이 커지는 시점에 던지는 경고입니다. 그는 AI 산업의 거품, 막대한 투자, 추론 비용의 불확실성을 부정하지 않습니다. 다만 그 우려가 “AI는 또 하나의 Crypto/NFT였으니 무시해도 된다"는 결론으로 굳어지는 순간, 개인의 역량 격차가 빠르게 벌어진다고 봅니다. 원문: The Coming Divide: AI-Native or Left Behind TL;DR 핵심 정리 핵심 주장: AI 거품을 비판하는 것과 AI 활용 능력을 포기하는 것은 다른 문제다. 전자는 건강한 경계지만, 후자는 앞으로의 기회 비용이 커질 수 있다. 격차의 본질: AI-native인 사람은 AI를 업무, 학습, 창작, 의사결정에 계속 엮고, 그렇지 않은 사람은 같은 일을 더 느리고 좁은 도구 세트로 처리한다. 독서 비유: 책을 꾸준히 읽는 사람과 학교 이후 책을 멀리한 사람의 차이처럼, AI 사용 습관은 세계를 보는 방식과 가능한 행동의 범위를 바꾼다. 과신 금지: Miessler는 AI를 완벽하거나 신성한 대상으로 보지 말라고 한다. 도덕적 문제, 과사용 위험, 산업적 거품을 인정하되 도구적 가치는 붙잡아야 한다. 실천 지점: 자신과 가까운 사람을 AI-native camp로 옮기는 것, 즉 매일의 일에 AI를 실제로 연결해보게 하는 것이 중요하다. 1) AI 회의론이 틀렸다는 말이 아니다 이 글의 좋은 점은 AI 비판을 단순히 무지나 반기술 정서로 몰아가지 않는다는 데 있습니다. Miessler는 수천억 달러 규모의 자금이 AI 산업에 흘러들어가고 있고, 추론 비용이 아직 명확하지 않으며, 많은 기업과 투자자가 과장된 약속 위에서 움직이고 있다는 점을 인정합니다. ...