이 비디오는 Anthropic의 CPO이자 Instagram 및 Artifact의 공동 창업자인 Mike Krieger가 자신의 경력 여정, 제품 개발 철학, 그리고 인공지능(AI) 시대의 미래에 대한 통찰을 공유하는 내용입니다.

1. 경력 초기 및 핵심 원칙 형성:
Mike Krieger는 네 살 무렵 Microsoft DOS 시절부터 컴퓨터에 대한 관심을 키웠으며, 캘리포니아로 이주한 후에야 기술 분야가 직업이 될 수 있음을 깨달았습니다. 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 과학, 디자인, 철학, 심리학을 아우르는 융합 학문인 Symbolic Systems를 전공하며 소프트웨어의 근본적인 맥락을 이해하는 데 집중했습니다. 이 과정에서 세 가지 핵심 원칙을 정립했습니다.

• 문제 해결(Problem Solving): 모든 제품은 사용자 문제를 해결해야 합니다. 이는 디자인 씽킹(design thinking)의 핵심으로, 문제 식별, 리서치를 통한 최적의 해결책 모색, 그리고 결과물 유효성 검증 단계를 강조합니다.
• 프로토타이핑(Prototyping): 장기간의 독자적 개발보다 프로토타이핑을 통한 잦은 피드백과 투명한 디자인 과정 공유의 가치를 중시합니다.
• 팀과 파트너(Team & Partners): 유사점을 활용하고 차이점을 보완할 수 있는 최적의 파트너와 팀을 구성하는 것이 회사의 성공을 좌우한다고 강조하며, Instagram의 공동 창업자인 Kevin Systrom과의 관계를 예로 듭니다.

2. Instagram 창업 및 성장 과정:
2009년 당시 모바일 기기(iPhone 3G/3GS) 카메라의 발전과 소셜 미디어의 태동기라는 시장 상황을 인지한 것이 Instagram 성공의 발판이었습니다. 초기에는 위치 공유 서비스인 Burbn을 개발했으나, 사용자들의 핵심 관심사가 사진 공유에 있음을 파악하고, 불필요한 기능을 제거하여 사진 공유에 특화된 Instagram으로 피벗(pivot)했습니다. 이는 기술의 흐름을 읽고 그 위에 대중적인 제품을 만드는 '예술과 과학'의 결합으로 설명됩니다. 그는 iPhone의 발전(3 -> 3GS -> 4)처럼 기술의 급격한 변화(LLM의 Claude 3 -> 3.5)를 인지하고, 당장 가치를 창출하면서도 다음 '거대한 파도'에 올라탈 준비를 해야 한다고 조언합니다.

3. Facebook으로의 인수 및 조직 문화:
Instagram은 13명의 소규모 스타트업 상태에서 사용자 10억 명 규모의 Facebook에 인수되었습니다. Facebook은 인프라 통합을 강제하지 않고 Instagram의 스타트업 문화를 보존하려 노력했으며, 전사 해커톤(hackathon) 개최, 'Move fast and break things'와 같은 슬로건을 통해 실험 문화를 장려했습니다. Mike Krieger는 이 경험을 통해 팀이 커지고 목표가 확대되어도 빠른 속도를 유지하는 것이 가능하며, 성공의 핵심은 뛰어난 팀에 있다고 강조합니다. 특히, 자신의 직무 범위에 갇히지 않고 유연하게 움직이는 제너럴리스트(generalist)의 가치와 제품에 대한 진정한 애정을 가진 팀의 중요성을 역설합니다.

4. Artifact 창업 및 '멈추는 법'에 대한 교훈:
2021년 Kevin Systrom과 함께 AI 뉴스 스타트업 Artifact를 창업했습니다. 최신 머신러닝(machine learning)과 제품 디자인을 결합하여 개인화된 뉴스 경험을 제공하는 것을 목표로 했습니다. 그러나 2년간의 비공개 베타 기간과 출시 후 1년간의 운영 끝에 성장의 동력을 찾기 어렵다는 결론에 도달했습니다. 실패의 원인은 크게 두 가지였습니다. 첫째, 개인화 알고리즘(algorithm)은 잘 작동했지만, 모바일 웹사이트로 연결 시 광고, 포맷 문제 등으로 독자 경험이 저해되었습니다. 둘째, 진정한 개인화를 위해서는 사용자가 충분한 데이터를 입력하고 많은 기사를 읽어야 했으나, 대부분의 사용자는 초기 온보딩(onboarding) 과정에서 이탈했습니다. 이 경험을 통해 그는 '기술이 대단하다는 이유만으로 사람들이 제품을 쓰지 않는다'는 교훈을 얻었으며, 기술 자체가 아닌, 기술이 사용자에게 제공하는 유용성을 강조해야 함을 깨달았습니다.

Artifact의 사례는 '언제 마침표를 찍어야 하는가'에 대한 중요한 교훈을 제시합니다. 그와 Kevin Systrom은 회사 정리에 앞서 후회할 것 같은 아이디어 목록을 작성하고, 그중 세 가지를 시도해본 후에도 유의미한 지표 변화가 없자 사업을 정리하기로 결정했습니다. 그는 창업가들에게 혼자 짐을 지지 말고, 투자자들과 소통하여 퇴로를 열어둘 필요가 있다고 조언합니다.

5. Anthropic에서의 AI 제품 개발:
Anthropic에 CPO로 합류한 그는 Claude라는 AI 모델을 기반으로 한 제품 개발에 참여하며, 제로 투 원(zero to one) 단계와 이미 구축된 단계가 혼합된 흥미로운 경험을 하고 있습니다.

• Claude의 페르소나(Persona) 개발: Claude의 철학, 톤, 응답 방식 등을 결정하는 팀이 있으며, 이는 단순히 모델의 성능 지표(evaluation metrics)를 넘어섭니다. 내부적인 사용과 평가를 통해 Claude의 성격을 이해하고 개선합니다.
• 모델과 제품의 동적 개발: 모델(Claude)과 제품이 동시에 끊임없이 변동하는 환경에서 개발하는 것이 가장 큰 어려움입니다. 모델은 출시 직전까지도 변하며, 제품 개발팀은 이러한 변화에 맞춰 기능, 한계, 리스크 등을 솔직하게 사용자에게 안내해야 합니다 (예: Claude 가입 시 모델의 강점과 한계 강조).
• 사용자 피드백 루프(User Feedback Loop): Claude의 각 답변에 '좋아요'/'싫어요'와 짧은 이유를 입력하는 피드백 시스템을 통해 개선점을 파악합니다. 특히 한 문장의 이유가 중요하며, 제품 매니저(PM)가 이를 분석하여 모델의 장황함, 논쟁 회피 등 특정 패턴을 파악하고 다음 모델 개발에 반영합니다. Anthropic은 사용자 데이터를 학습에 사용하지 않고, 이 피드백을 개선 신호로만 활용합니다.

6. AI 산업의 미래 방향:
Mike Krieger는 AI 산업에서 두 가지 통합 추세를 예측합니다.

• 모델 개발의 통합: 대규모 모델 개발 및 학습 비용이 매우 높아, 결국 소수의 기업만이 살아남을 것입니다. Anthropic은 Amazon, Google과의 파트너십을 통해 컴퓨팅 자원(computational resources) 측면에서 유리한 위치에 있습니다.
• 앱 영역의 통합: Y Combinator 스타트업들이 대부분 AI 관련 사업을 하는 것처럼 초기에는 많은 AI 앱이 등장하겠지만, 모바일이나 소셜 미디어 시대처럼 결국 시장에서 반응을 얻는 소수의 앱으로 통합될 것입니다.

그는 AI의 미래 방향으로 세 가지를 주목합니다.

• 장시간의 맥락적 이해 및 기억(Contextual Understanding & Memory): 단발성 대화를 넘어 사용자의 장기적인 맥락과 역사를 이해하여 삶의 일부처럼 느껴지는 AI 모델을 목표로 합니다.
• 주도성 및 수동성 학습(Proactivity & Passivity Learning): AI 모델이 언제 나서야 하고 언제 물러나야 하는지 학습하여 인간과의 자연스러운 협업을 가능하게 하는 것입니다 (예: Slack 채널에 Claude 참여).
• AI 모델 에이전트(AI Model Agent)로서의 자율성: 채팅창 상호작용을 넘어 백그라운드에서 스스로 작업, 리서치 등을 수행하는 에이전트로서의 발전을 기대하며, 이를 통해 사용자 자신에 대한 인사이트를 제공하는 개인 코치(coaching) 역할을 할 수 있을 것이라고 강조합니다. 그는 현재도 Claude를 전략 문서 검토나 논리 간과 부분 확인 등의 파트너로 활용하고 있다고 설명합니다.

7. 젊은 세대를 위한 조언:
20대 초반은 10대의 트렌드에 대한 감각과 실제 프로젝트를 실행할 수 있는 능력이 결합되는 독특한 시기라고 말합니다.

• 과정의 유연성: 모든 단계가 논리적으로 흘러가지 않아도 배우고 있다면 괜찮다고 조언합니다.
• 관계의 중요성: 회사, 프로젝트, 경제 상황은 변해도 경력에서 쌓는 관계는 지속되므로, 관계에 투자할 가치가 있다고 강조합니다. 그는 스스로 매년 배우고 성장할 수 있는 환경을 만들고, 흥미로운 사람들과 흥미로운 제품을 만들기를 바라며, '배움'이 멈춘다고 느껴질 때 새로운 도전을 모색해야 한다고 말합니다.

마지막으로, 창업이란 세상이 어떻게 달라지고 더 좋아질 수 있는지 찾고, 그 변화를 만들 힘이 자신에게 있다고 믿는 것이라고 정의하며, AI를 통해 사람들이 이러한 질문을 던지고 답을 찾아 나가는 것에 큰 기대를 표합니다.