SDLC(Software Development Life Cycle)는 소프트웨어를 체계적으로 개발하기 위한 구조화된 프레임워크입니다. 1956년 Herbert Benington이 대규모 군사 소프트웨어 개발 과정을 단계적으로 기술하면서 그 개념이 처음 등장했고, 1970년 Winston Royce가 Waterfall 모델을 통해 요구사항 → 설계 → 구현 → 검증 → 유지보수의 프로세스로 정형화했습니다. 이후 소프트웨어의 복잡도와 형태가 다양해 지면서 소프트웨어 개발 방법론은 지속적으로 진화해 왔습니다. 그렇지만, SDLC의 … 더 읽기
이 그림을 보신 적 있으신가요. 요구사항 수집의 어려움을 묘사한 아주 유명한 그림이죠. 이 그림은 나무에 그네를 매다는 프로젝트를 표현하고 있습니다. 고객이 설명한 요건, 프로젝트 리더의 이해, 애널리스트의 디자인, 프로그래머의 코드가 전부 다릅니다. 실제 운용은 또 다르고, 청구 금액은 롤러코스터입니다. 정작, 고객이 정말 필요했던 건 타이어 그네 하나였죠. 흔히 이 그림을 보고 요구사항 수집의 어려움에 대해 … 더 읽기
What과 How를 구분하는 데 있어서, 경우에 따라 What이 중요할 때도, How가 중요할 때도 있죠.이전 글에서는 ‘목적(What)을 먼저 정하고, 수단(How)을 정해야 한다’라는 원칙을 이야기 했습니다. 하지만 What이 명확한 상황이라면, 이번엔 How가 결과를 결정합니다. 이번 글에서는 내비게이션 역사를 통해 How가 어떻게 바뀌어 왔는지, 그리고 AI Transformation 시대에 AX전략 수립 관점에서 어떤 시사점을 주는지 살펴보았습니다. 운전자에게 길을 안내한다는 … 더 읽기
얼마전 뉴스에서 룩셈부르크 대중교통 이야기를 봤습니다. 세계 최초로 대중교통을 전면 무료화한 나라.그런데 중요한 건 ‘무료’가 아니고, ‘차량의 이동’이 아니라, ‘사람의 이동’을 목표로 삼은 관점의 전환입니다. 이 기사의 시사점은 수단과 목적을 잘 구분해야 하고, 수단이 아닌 목적에 집중해야 한다는 것입니다. 이번 글에서는 룩셈부르크 무료 대중교통 사례에서 살펴본 시사점을 정리하고, AI Transformation(AX)에 어떻게 적용할 수 있을지 AX전략 … 더 읽기
최근 생성형 AI의 발전으로, 많은 기업과 조직에서 AI 도구를 도입하거나, AI Transformation(AX)을 추진하고 있습니다. AI를 도입할 때 기대하는 바는 비교적 명확합니다. 반복 작업은 AI가 처리하고, 사람은 더 창의적인 일에 집중하는 것. 결과적으로 업무 효율이 높아지는 것을 기대하죠. 하지만, 현실은 기대만큼 단순하지 않습니다. 세심한 설계 없이, 단순히 AI도구만 도입한다면, 오히려 조직의 창의성을 하향 평준화하고, 구성원의 사고 … 더 읽기
AI 잘 쓰는 방법이 따로 있을까요? ChatGPT가 등장한 후, 일상에서 AI를 활용하는 일은 점점 늘고 있습니다.ChatGPT나 Gemini 같은 대화형 AI를 이용하다 보면, 질문이 중요하다는 것을 매번 깨닫게 됩니다. 하루가 멀다하고 AI의 성능이 좋아지면서, AI를 활용하는 일은 점점 늘어가는데,,,역설적으로 AI를 잘 쓰는 일은 더 어려워지는 것 같습니다.( AI가 똑똑해 지면, 대충 말해도 알아들어야 하는 거 … 더 읽기
