항상 고객 및 사용자 중심 접근 방식을 취하십시오.밖으로 나가 실제 고객 및 사용자와 대화하세요.고객의 문제를 이해하고 제품이 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하세요.공감하면서 제작하세요.
변화의 속도가 그 어느 때보다 빠른 세상에서 훌륭한 아이디어의 힘은 그 어느 때보다 중요합니다.하지만 이러한 아이디어를 영향력 있고 시장에 바로 사용할 수 있는 제품으로 발전시키는 것은 엄청난 도전이 될 수 있습니다.최고의 제품은 하룻밤 사이에 탄생하는 것이 아니라 헌신적인 아이디어와 혁신 프로세스의 결과입니다.이러한 프로세스가 항상 쉬운 것은 아니지만 반드시 필요하며 올바른 전략과 접근 방식을 통해 촉진될 수 있습니다.팀 내에서 창의성 문화를 조성하려면 어떻게 해야 할까요?어떻게 하면 아이디어를 프로토타입으로, 그리고 최종적으로 완성된 제품으로 빠르게 변환할 수 있을까요?어떻게 하면 장애물을 효과적으로 예측하고 관리하여 불필요한 지연을 방지할 수 있을까요?이 시리즈에서는 아이디어 구상과 혁신의 최전선에 있는 사람들이 전하는 인사이트, 스토리, 실행 가능한 팁을 살펴보고자 합니다.이 시리즈의 일환으로 닌자테크 AI의 설립자이자 CEO인 바박 팔라반 (Babak Pahlavan) 을 인터뷰하는 특별한 기쁨을 누렸습니다.
바박 팔라반 닌자테크 AI의 설립자이자 CEO입니다.그는 자신의 첫 AI 스타트업인 클레버센스의 설립자이자 CEO로 재직한 2008년부터 AI 분야에 종사해 왔습니다.클레버센스는 획득했습니다 2011년에 구글에 의해 개발되었으며, 구글 지도의 중요한 개인화 레이어로 자리잡았습니다.Babak은 이후 11년간 Google에서 제품 관리 담당 수석 이사로 재직하면서 Google 애널리틱스, 엔터프라이즈 측정 도구 모음 등을 비롯한 여러 대형 제품과 팀을 이끌고 확장했습니다.그는 2022년 10월에 구글을 떠나 NinjaTech AI와 파트너십을 맺고 있는 회사를 설립했습니다. 스리, 팀의 원래 홈인 시리.NinjaTech AI의 사명은 AI 기반 경영진 보조원에 대한 액세스를 대중화하여 모든 전문가에게 관리 시간을 제공하고 고된 업무를 없애는 것입니다.
이 인터뷰 시리즈에 참여해주셔서 감사합니다!자세히 알아보기 전에 독자들은 여러분에 대해 더 알고 싶어할 것입니다.본인에 대해 조금 말씀해 주실 수 있나요?
여러 면에서 저는 아메리칸 드림의 교과서 같은 이야기입니다.저는 이란에서 자랐고, 제가 고등학교를 마친 후 바로 가족들이 미국으로 이주했습니다.캘리포니아에 도착한 지 얼마 되지 않아 저는 운 좋게도 UC 버클리에서 전기 공학과 컴퓨터 과학을 전공한 학사 학위를 받을 수 있었습니다.그 후 스탠포드 대학 석사 과정에 바로 뛰어들었는데, 여기서 데이터 마이닝에 집중하게 되었고 '어시스턴트'에 대한 애정이 생겼습니다.
스탠포드 대학을 졸업하고 저는 제 첫 AI 회사인 클레버센스 (CleverSense) 를 빠르게 설립했습니다. 클레버센스는 실제 세계를 탐색할 수 있는 어시스턴트를 만드는 데 중점을 두었습니다. 이 회사는 Google 어시스턴트가 탄생하기 전이었고, Siri의 팀 (에서 나온 팀) 스리) 주머니 속의 정보 보조원이 되는 데 집중했습니다.클레버센스에서는 “주변 세상을 개인화”하는 데 중점을 두었습니다.시리즈 A를 출시한 지 약 18개월 만에 애플이 Siri를 인수했고 클레버센스는 획득했습니다 구글이 2011년에 만들었죠.Google은 Google과 자연스럽게 어울렸습니다. Google은 특히 Google 기술을 사용하여 Google 지도를 맞춤 설정하는 데 관심을 보였기 때문입니다.Google에서 제품 관리 담당 수석 이사로 총 11년간 근무하면서 Google 애널리틱스와 엔터프라이즈 측정 도구 모음을 비롯한 여러 대형 제품과 팀을 확장할 기회를 가졌습니다.정말 놀랍고 잊을 수 없는 경험이었습니다. 구글은 예나 지금이나 지금까지도 매우 특별한 회사로 남을 것입니다.
지난 2년 동안 저는 BERT와 Transformer 아키텍처를 공부하면서 차세대 어시스턴트에 대한 꿈을 꾸기 시작했습니다. 특히 현실 세계의 작업을 이해하고 처리하는 데 중점을 두었습니다.또한 SRI에서 친구들과 다시 관계를 맺게 되었는데, 거기서 친구들도 차세대 어시스턴트를 만드는 데 관심이 있다는 것을 금방 알게 되었습니다.그래서 2022년 10월에 저는 과감하게 되었습니다. 저는 구글을 그만두고 SRI에 입사하여 상주 기업가로 일하고 NinjaTech AI를 설립했습니다.저의 최우선 과제는 뛰어난 팀을 만드는 것이었습니다. 불과 몇 달 후 저의 좋은 친구이자 Meta의 선임 AI 엔지니어링 리더인 Sam이 저의 공동 설립자로 합류했고, 우리는 NinjaTech AI를 현실로 만들기 위해 빠르게 인재를 영입하기 시작했습니다.NinjaTech AI의 사명은 자율 AI 어시스턴트에 대한 액세스를 대중화하여 모든 전문가에게 관리 시간을 돌려주고 번거로운 작업을 없애는 것입니다.우리는 여정의 초기 단계에 있습니다. 놀라운 투자자들, 전 Google, 전 AWS 및 전 메타 리더로 구성된 훌륭한 팀을 보유하고 있으며, 앞으로 흥미로운 일들이 기다리고 있습니다!
이 특정 진로를 선택하게 된 계기는 무엇입니까?
저는 어렸을 때부터 컴퓨터와 기술을 다루는 것을 좋아했습니다. 부모님은 그 열정을 키우고 탐구할 수 있는 모든 기회를 주기 위해 엄청나게 열심히 노력하셨습니다.저는 항상 제품을 손보는 일을 해왔고 차세대 기술에 대해 생각하는 데 항상 열정을 품고 있었습니다.특히 저는 로봇이 복잡한 일상의 문제를 해결하는 데 있어 어떻게 우리의 삶을 더 쉽게 만들어 줄 수 있는지에 대해 열정을 쏟아 왔습니다.경력을 쌓으면서 저는 이러한 제품을 만드는 엔지니어링 측면을 좋아했고, 이러한 제품의 혜택을 받는 사용자들과 교류하는 것도 좋아했습니다.제품 관리는 저에게 자연스럽게 맞는 일이었습니다.
클레버센스를 만들기 시작하면서 AI 어시스턴트에 대한 열정이 커졌습니다.그 당시에는 닌자테크 AI에서 현재 개발 중인 것과 같은 자율 AI 에이전트를 구축할 수 있는 기술이 아직 없었지만, 검색이 도래하면서 개인화에 엄청난 도움을 줄 수 있었습니다.소비자들은 정보와 선택에 대한 접근성에 압도당하고 있었습니다. 클레버센스의 어시스턴트 Alfred (클레버센스 어시스턴트) 는 관련된 것을 개인화하는 데 도움을 주었습니다.AI로 일상의 문제를 해결할 수 있는 힘은 그 시대에 확고히 자리 잡았습니다.Google에서 근무하는 내내 이 주제에 대한 열정이 넘쳤고, AI가 어떻게 진화하는지 보았고, 제품 책임자로 성장하면서 비슷한 주제의 제품을 연구했습니다.
NinjaTech AI를 시작하기 위해 구글을 떠나기로 한 결정은 매우 신중했습니다.저는 기술, 지식 기반, 재능 있는 기술자와 투자자들로 구성된 네트워크를 갈고 닦았고, AI 기술은 스타들이 힘을 합쳐 진정한 자율 개인용 AI를 만들 수 있는 수준으로 발전했습니다.
회사에 입사한 이후 가장 흥미진진한 이야기를 들려주실 수 있나요?
물론 하나만 고르는 것은 어렵습니다!AI와 같이 새롭고 빠르게 성장하는 기술 분야에서 새로운 회사를 설립하면 매일 흥미로운 일들이 벌어지고 있습니다.예를 들어, NinjaTech AI에 대한 초기 투자 규모인 600만 달러를 마감했을 때 경험 많은 투자자와 리더들이 기회와 우리 팀에 확신을 갖고 있다는 사실을 알게 되어 정말 기뻤습니다.사무실을 열고 로고를 붙였을 때는 정말 놀라웠고, 처음 채용했을 때는 기꺼이 뛰어들 준비가 되어 있는 지원서와 친한 동료들의 수에 압도당했습니다.지금은 정규직 및 계약직 직원을 포함하여 30명이 넘는 재능 있는 닌자를 보유하고 있습니다.
기술 측면에서 말씀드릴 수 있는 가장 흥미로운 이야기는 Atlas라는 AI 에이전트를 Google 캘린더에 처음 연결했을 때입니다.수년에 걸친 작업, 새로운 기술, 팀 기교가 집약된 결과물이었습니다.All-Hands 미팅에서 우리 팀은 Atlas에게 단순해 보이는 세 가지 작업을 요청했습니다. 1) 공동 창업자와 반복되는 1:1 회의를 설정하고, 2) 캘린더에 매일 30분 정도 걸을 수 있는 공간을 마련하고, 3) 시간을 절약하기 위해 회의를 축소할 수 있는 부분을 캘린더를 분석하는 것이었습니다.Atlas는 몇 초 만에 세 가지 작업을 모두 완료했고 그 과정에서 실시간으로 시간을 절약할 수 있었습니다.
그 순간 우리는 “정보” 어시스턴트에서 현실 세계에서 진정으로 작업을 수행할 수 있는 “태스크” 어시스턴트로 변모했습니다.우리 팀의 눈은 잊을 수 없었습니다. 우리 모두는 AI가 복잡한 알고리즘을 즉석에서 작성하고 완벽하게 실행하는 것을 지켜보았습니다.이 기술은 당사의 최고 과학 책임자인 아라쉬가 주로 개발한 독특한 기술입니다. 그는 20년 이상의 친구이자 인공 지능 분야의 전문가입니다.이제 우리는 일상적인 작업을 생각하고 처리할 수 있는 로봇을 보유하는 것이 완전히 가능해졌으며, 모든 사람이 머지않아 이 중 하나를 주머니에 넣을 수 있게 될 것이라고 확신합니다.
현재 진행 중인 프로젝트 중 가장 흥미롭거나 흥미로운 프로젝트는 무엇입니까?그게 사람들에게 어떻게 도움이 될 것 같나요?
현재 진행 중인 흥미로운 프로젝트가 몇 가지 있는데, 이는 닌자테크 AI 기술을 진정으로 차세대 기술로 만들어 줄 것으로 믿고 있습니다.
- 자율성: AI 세계에서 부조종사에 대한 이야기를 많이 듣고 있습니다. 아틀라스는 자동 조종 장치가 될 것입니다.작업을 수행하는 동안 부조종사가 동행하고, 자동 조종 장치가 대신 작업을 대신하여 실제 업무에 복귀할 수 있습니다.예를 들어 항공편을 예약하려는 경우 부조종사가 도와주고 자동 조종 장치가 알아서 조사하고 예약해 줍니다.AI에 자율성을 구축하는 것은 매우 어렵지만, AI를 통해 인간이 생산성을 극대화하기 위한 중요한 단계라고 생각합니다.
- 다이나믹 AI 에이전트: DeepMind의 AlphaGo™ 에서 영감을 받은 닌자테크 AI는 정적인 게임을 해결하는 것 이상으로 발전했습니다.세상은 역동적으로 움직이기 때문에 우리는 환경에 지속적으로 적응하는 자율 AI 에이전트를 구축했습니다.에이전트는 플레이북과 정적 의사 결정 트리를 사용하는 대신 다중 에이전트 게임 이론과 목표 지향 실행을 사용하여 복잡한 작업을 완료하도록 동적으로 조정합니다.따라서 게임의 모든 순열을 학습할 필요가 없습니다. AI 에이전트는 직관적인 신경망을 구축하므로 값비싼 데이터 소싱과 대규모 LLM이 필요하지 않습니다.
- 실시간 문제 해결 및 학습: NinjaTech의 AI 에이전트는 복잡한 문제를 기존 기술과 신경 직관으로 해결할 수 있는 소화 가능한 작업으로 분해하여 학습에 대한 자율 계층적 접근 방식을 취합니다.AI 에이전트는 단계별 계획을 수립하여 각 하위 작업을 해결하고, 조치를 취하기 전에 계획과 솔루션을 자체 검증한 다음, 검증된 코드를 직관의 신경망에 작성합니다.이러한 혁신을 통해 AI 에이전트는 놀랍도록 빠르게 학습을 이전하고 새로운 기술을 습득할 수 있으며, 이를 통해 사용자의 진입 장벽이 근본적으로 없어집니다. AI 에이전트와 대화를 시작하기만 하면 실제 작업이 자동으로 완료됩니다.
- 최첨단 스트리밍 어시스턴트: 사용자는 디지털 어시스턴트와 얼굴을 맞대고 실시간으로 대화할 수 있으며 비디오를 캡처하여 공유할 수도 있습니다.어시스턴트는 최첨단 언리얼 엔진 5를 사용하여 제작되었으며 마이크로소프트 클라우드 게이밍이나 엔비디아의 지포스 또는 아마존의 루나와 유사한 닌자테크 AI의 독자적인 클라우드 스트리밍 기술을 통해 사용자에게 원활하게 전달됩니다.고급 하드웨어는 필요하지 않습니다. 인터넷 연결이 양호하기만 하면 CGI 품질의 디지털 어시스턴트와 상호작용할 수 있습니다!
당신은 성공적인 비즈니스 리더입니다.자신의 성공 촉진에 도움이 되었다고 생각하는 세 가지 특성은 무엇입니까?각각의 이야기나 예를 들려주실 수 있나요?
- 호기심 — 기술 분야에서 경력을 쌓는다는 것은 끊임없이 진화하는 세상에 빠르게 전념할 수 있다는 뜻입니다!시간이 지나면서 성공을 거두려면 끊임없는 호기심이 있어야 그 진화의 일원이 될 수 있다고 생각합니다.커리어 초기에는 호기심이 큰 파도를 따라잡는 데 도움이 됐어요.경력이 쌓이면서 파도를 더 일찍 발견하고 파도를 더 잘 예상할 수 있게 된 것 같았어요.대규모 팀의 리더가 되면서 저는 항상 다른 사람들에게도 같은 호기심을 갖고 살도록 가르치는 것을 목표로 삼았습니다.
- 스크래피성 — 대기업에서는 프로세스, 관료적 절차, 느린 속도로 인해 어려움을 겪기 쉽습니다.첫 스타트업부터 NinjaTech AI에 이르기까지 제가 항상 가지고 있었던 중요한 특성 중 하나는 작업을 신속하게 완료할 수 있는 능력입니다.어떤 사람들은 이것을 '테스트와 반복'이라고 부르는데, 저에게는 일을 단순하게 유지하는 것도 마찬가지입니다.다르게 말하면 복잡성을 만들지 말고 잘라내세요.
- 지속성 — 모든 제품, 기능 및 출시는 실험입니다.핵심 제품이든, 마케팅 태그라인이든, 고객 프레젠테이션이든, 어려움을 겪으면서 지속적으로 적응하고 다시 시도할 수 있을 것으로 예상해야 합니다.이렇게 꾸준히 반복하다 보면 결국 좋은 곳으로 이끌고, 훌륭한 제품을 생산하고, 훌륭한 성과를 달성할 수 있습니다.
스타트업이든 Google 팀이든 관계없이 제가 고용하는 모든 사람에게서 이러한 특성을 찾습니다.이러한 특성은 훌륭한 제품을 만들고, 가능한 가장 빠른 방법으로 제품을 만들고, 호기심에 이끌려 진정한 변화와 혁신을 주도하는 방식으로 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.이 세 가지가 모두 필요합니다!
우리의 실수는 때때로 우리의 가장 큰 스승이 될 수 있다고 합니다.처음 시작할 때 저지른 가장 재미있는 실수에 대한 이야기를 들려줄 수 있나요?그 과정에서 어떤 교훈을 얻었는지 말씀해 주실 수 있나요?
많은 예가 떠오르지만 한 가지 눈에 띄는 예가 있습니다. 저를 포함한 대부분의 제품 관리자는 제품에서 “즐거움”의 중요성을 과소평가하는 경향이 있습니다. 특히 B2B 제품의 경우 간과됩니다.클레버센스에서 만든 어시스턴트는 “알프레드”라고 불렸습니다.귀엽고 재밌게 만들고 싶었기 때문에 여러 번 만지면 빙글빙글 돌기 시작할 수 있는 콧수염을 만들었습니다.이 “이스터 에그”는 우리가 겨우 한두 시간을 투자해서 별로 생각하지 않았던 것이었어요.분석을 살펴본 결과, 이것이 우리 제품의 가장 즐거운 기능 중 하나라는 것을 금방 깨달았습니다!제가 배운 교훈: 사람들은 사용하기 쉬운 제품을 즐겨 사용하지만 사용하기 쉽고 즐거운 제품을 좋아한다는 것입니다.
제품 아이디어 구상 및 혁신에 대한 접근 방식에 특히 영향을 미친 멘토나 경험이 있습니까?
저는 운 좋게도 커리어 내내 훌륭한 멘토를 만날 수 있었습니다.7년 동안 저의 최고의 멘토이자 전직 매니저 중 한 명인 Paul Muret은 구글에서 AI 제품 담당 부사/GM으로 재직하고 있습니다.Paul은 저에게 엄청난 규모로 제품을 만드는 방법을 가르쳐 주었고, 특히 어려운 시기에 공감하는 태도로 사람들을 이끄는 방법도 가르쳐주었습니다.그의 멘토십이 지금의 저를 제품 리더로 만들었죠. 저는 그에게 영원히 빚질 거예요.
경험상 강력한 제품 아이디어의 해부학적 구조는 무엇입니까?
강력한 제품 아이디어는 크게 생각하고 거꾸로 작업하여 사용자 문제를 해결하는 데서 비롯됩니다.예를 들어 NinjaTech AI에서는 바쁜 사람들을 위해 AI 기반 개인 비서를 개발하고 있습니다.AI가 얼마나 강력하고 유용한지 살펴봤고 바쁜 전문가들이 관리 작업에 얼마나 많은 시간을 할애하는지 잘 알고 있습니다.NinjaTech AI의 새로운 개인 비서를 통해 우리는 바쁜 전문가들의 실제 문제를 최첨단의 혁신적인 방식으로 해결하고 있습니다.
팀에서 제품 및 기능에 대한 새로운 아이디어를 구상하기 위해 어떤 접근 방식을 사용하나요?
AI를 활용하여 새로운 제품 및 기능 아이디어를 생각해내는 것은 매우 실험적입니다.기본적으로 조정해야 할 세 가지 요소가 있습니다. 1) 해결해야 할 필요성 또는 문제, 2) AI를 사용하여 해당 문제를 해결할 방법을 구상하는 것, 3) 실험적 해결 방법을 구현하는 것입니다.
NinjaTech AI 퍼스트 어시스턴트의 핵심 '기술'을 결정할 때 거쳤던 프로세스와 거의 같습니다.여행 조사 및 예약과 같은 예를 들자면, 사용자를 위해 해결하려는 여러 가지 문제가 있습니다.첫 번째는 리서치 문제입니다. 사용자는 여행 장소에 대해 아무것도 모를 수 있습니다.AI는 정보 도우미 역할을 할 수 있습니다. 이는 매우 해결 가능한 문제입니다.두 번째는 과잉 선택 문제입니다. 이용할 수 있는 항공편 옵션이 너무 많아서 소비자들은 선택의 폭이 너무 넓습니다.또한 AI는 사용자가 시간을 할애할 필요 없이 선택 항목을 훨씬 더 작은 하위 집합으로 축소하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. AI가 자율적으로 수행할 수 있기 때문입니다.세 번째 단계는 가장 어려운 문제이지만 동시에 매우 유용합니다. 바로 항공편을 예약하는 것입니다!아마도 사용자는 선호하는 항공사, 좌석, 수하물 선호도가 있을 수 있습니다.또한 AI는 사용자의 선호 사항을 알면 이 문제를 자율적으로 해결할 수 있습니다.
이 세 가지 예는 졸업 단계이지만 새로운 아이디어를 생각해낼 때 거쳐야 하는 중요한 단계입니다.기본적으로 문제 주도형이지만 점점 더 복잡해지는 AI 해상도를 통해 해결됩니다.
제품 팀은 신제품 및 기능 아이디어를 어떻게 관리하나요?
실험과 반복!LLM과 AI 분야는 매우 빠르게 변화하고 있습니다.새로운 제품 및 기능 아이디어를 관리하는 가장 좋은 방법은 끊임없이 실험하고 반복하는 것임을 알게 되었습니다.즉, 누구나 빠르고 저렴하게 새로운 아이디어를 실험하고 시험해보고, 사용자로부터 피드백을 받고, 직접 작업하고, 필요에 따라 조정해 볼 수 있습니다.
구체적으로 말하자면, 저희는 계속해서 실험하고 반복할 수 있도록 몇 가지 메커니즘을 설정했습니다.먼저, 정기적으로 브레인스토밍 세션을 진행합니다.이렇게 하면 팀원 모두가 아무리 작거나 이상해 보여도 아이디어를 공유할 수 있습니다.작거나 '엉뚱한' 아이디어가 결국 더 큰 아이디어로 이어지는 촉매제가 되는 경우가 많다는 사실을 알게 되었습니다!다음으로, 우리는 무자비하게 우선순위를 정합니다!우리는 제품의 장기 목표에 부합하고 사용자와 고객에게 미치는 영향을 극대화하는 주요 프로젝트에 집중하고 있습니다.마지막으로 아이디어의 우선순위를 정한 후에는 프로토타입 개발을 시작합니다.PM은 개념 증명, 와이어프레임 등을 신속하게 처리하여 아이디어를 빠르고 저렴하게 테스트할 수 있습니다.이렇게 얻은 개념 증명이나 피드백을 바탕으로 프로토타입을 반복 작업하고 필요에 따라 조정합니다.우리는 우리가 만족하고 사용자들이 좋아할 것이라고 믿는 제품이나 기능을 만들 때까지 이 과정을 계속합니다.
우리는 이러한 실험과 반복 접근 방식이 LLM 및 AI 공간에서 새로운 제품 및 기능 아이디어를 관리하는 가장 좋은 방법이라고 생각합니다.이를 통해 우리는 혁신을 이루고 사용자들이 좋아할 새로운 제품과 기능을 시장에 빠르게 출시할 수 있습니다.
혁신과 관련하여 가장 큰 과제는 무엇이라고 생각하시나요?
실패를 두려워하는 것과 충분히 크게 생각하지 않는 것의 조합.저는 종종 가장 성공적인 제품 팀은 “별을 향해 손을 뻗고” 그 과정에서 실패를 환영하는 팀이라는 것을 알게 되었습니다.제품 팀이 극도로 야심찬 목표를 세웠지만 그 목표를 달성하지 못하는 경우를 많이 봤어요.하지만 원래 목표에는 실패했지만 상당한 진전을 이뤄 사용자에게 즐거움을 주는 제품을 출시할 수 있었다는 것이 보통입니다.팀원들에게 또 다른 말로 표현하자면 “Shoot for Mars”입니다.실패하더라도 결국 달에 갈 수 있을 거예요.그 자체로도 정말 놀라워요!”
이 모든 것에 감사드립니다.인터뷰의 주요 질문은 다음과 같습니다.
경험에 비추어 볼 때, “제품 아이디어 구상 및 혁신을 가속화하기 위한 5가지 팁”은 무엇입니까?
다음은 제품 아이디어 구상과 혁신을 가속화하기 위한 5가지 팁입니다.
첫째, 항상 고객 및 사용자 중심 접근 방식을 취하십시오.밖으로 나가 실제 고객 및 사용자와 대화하세요.고객의 문제를 이해하고 제품이 이러한 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하세요.공감하면서 제작하세요.
둘째, 제품 리더로서 부서 간 협업을 강화하고 촉진하는 데 신중을 기해야 합니다.테이블 위의 다양한 관점은 더 혁신적인 아이디어로 이어집니다.판단 없이 열린 생각을 하도록 장려하세요.제가 출시한 최고의 제품 및 서비스 중 일부는 한 사람이 다른 사람의 더 크고 영향력 있는 아이디어를 이끌어내는 데 촉매제가 된 아이디어를 꺼내 내놓은 데서 비롯되었습니다.
셋째, 데이터 기반 의사 결정에 초점을 맞추십시오.한번은 미팅에서 교착 상태에 빠졌는데 선임 리더가 자신의 통찰력과 견해를 가지고 주제에 대해 논쟁을 벌이는 부관의 이야기를 듣고 있었습니다.그녀는 마침내 충분한 양을 얻고는 그들을 멈추고 이렇게 말했습니다. “이 문제에 대한 자료가 있나요?만약 있다면, 데이터를 가지고 갑시다.그렇지 않으면 의견을 가지고 갈 거고, 제 의견으로 진행하겠죠.”데이터가 의사결정을 주도하도록 하세요.
넷째, 화성을 향해 쏴라!모자라.결국 달에 도착할 거야.달에 도착했다는 게 얼마나 멋진 일인지 깨닫고 화성을 향해 계속 쏘세요!
마지막으로, 시작하고 반복하세요.완벽함이 좋은 일에 방해가 되지 않도록 하고 실패를 두려워하지 마세요.서두르지 말고 서두르지 마세요.제품을 빠르게 출시하고, 피드백을 듣고, 반복하고, 사용자와 고객을 만족시키세요.
저명한 지도자들이 이 칼럼을 읽었다는 것은 큰 축복입니다.전 세계나 미국에 오붓한 아침 식사 또는 점심을 함께 먹고 싶은 사람이 있습니까? 그 이유는 무엇입니까?태그를 지정하면 그 사람도 이걸 볼 수 있을지도 몰라요 🙂
리드 헤이스팅스!저는 잘 기능하는 다양한 팀을 만드는 데 열정을 쏟고 있어요.NinjaTech AI는 높은 수준의 투명성, 인재 밀도에 대한 집중, 실험에 대한 의지 등 그가 Netflix에서 구현한 것과 동일한 가치를 많이 공유합니다.넷플릭스를 수십억 달러 규모의 회사로 성장시킨 탄탄한 기업 문화를 만든 그의 여정에 대해 좀 더 들어보고 싶습니다.
정말 고마워요.정말 큰 영감을 주었고, 여러분의 지속적인 성공을 기원합니다!
