– 요약

개발자로서 실제 솔로 프리너(Solo Preneur)의
삶을 살고 있는 저자의 경험과 생각을
간접 경험할 수 있는 책이다.

솔로 프리너, 1인 기업, 프리랜서에
관심을 갖고 있거나,
현재 그러한 삶을 살고 계신분들에게
일독을 권한다.

더불어,
‘내 직업은 앞으로 어떻게 될 것인가?’라는
질문을 품고 있는 분들에게도 도움이 될 것이다.

솔로프리너의 시대Era of The Solopreneur-고승원 지음의 책 표지 이미지


– 솔로프리너란 무엇인가?

Solopreneur

one who organizes, manages, and assumes the risks of a business or enterprise without the help of a partner : a solo entrepreneur

“파트너(동업자)의 도움 없이
혼자서 비즈니스나 기업을
조직하고 관리하며,
그에 따른 위험을
스스로 책임지는 사람 : 1인 기업가

출처: 메리엄-웹스터 사전(merriam-webster)



즉, 솔로 프리터(Solopreneur)는
Solo(혼자)와 Entrepreneur(기업가)의 합성어다.

– 솔로프리너: 기존 1인 기업의 확장

솔로프리너의 초기 형태는 이미 우리 주변에 있었다.
흔히 프리랜서(Freelancer)라 불렸다.

그런데 최근
생성형 AI의 등장이 1인 기업의 확장성을
폭발적으로 키워놓았다.

조직의 일원이 아니더라도,
생성형 AI와 협업해서
혼자서도 문제를 해결할 수 있는
영역(Field)이 더욱 넓어진 것이다.

딥루트(DeepRoot) 역시
본질적으로 이와 같은 맥락에서 시작되었다.

– 실패를 어떻게 할 것인가?

이미 누군가 닦아놓은 길을 걷는 것은 안정적이다.
심리적 불안 요소가 적기 때문이다.

반면,
스스로 길을 개척하는 상황은
필연적으로 실패 확률을 높인다.

책을 읽으며 계속해서 고민했다.

‘필연적으로 실패를 경험하게 된다’
‘필연적 실패를 어떻게 받아들일 것인가?’

저자 역시 실패를 바라보는 철학에 대해
책에서 자신만의 생각을 이야기 하고 있다.

중요한 것은, 실패를 긍정하되,
현재 자신이 감당할 수 있는 범위의 실패를
선택하는 것이다.

그 기준은
사람마다 다르기에 각자가 심사숙고해야 한다.

– 어떤 영역(Field)에서의 실패와 성공이 필요한가?

이 “영역(Field)“이라는 단어에 대해
저자가 SNS에 남겼던 글은 상당히 큰 의미가 있다.

글의 요지는

같은 영역에서의 체급 차이가 아니라,

아예, 다른 영역(Field)에서 활동하는 것.


애초부터,
활동하는 영역(Field) 자체가 다르다는 게
핵심이었다.

이는
솔로프리너의 장점을 극대화할 필요가 있음을 이야기한다.

일정 규모가 있는 기업과 경쟁하는 게 아니라,
솔로프리너에게 최적인 영역(Field)에서 활동하는 것이다.

경쟁의 장(場) 자체를 다르게 설정하는 것,
그것이 솔로프리너의 핵심 전략이다.

– 생산자도 솔로프리너가 될 수 있는 시대.

필자가 현장에서 만나온 생산자 분들을 떠올리면,
이 말이 전혀 과장이 아님을 알 수 있다.

소규모로 시장을 개척 중인 생산자들이
생성형 AI를 적극 활용한다면,
단순한 소상공인의 경계를 넘어
혼자서도 큰 결실을 거둘 수 있는 시대가 되었다.

– 솔로프리너의 사회적 책임과 윤리

책에서 오랜 여운은 남긴 부분중 하나다.

혼자서도 사회에 미칠 수 있는
영향력이 막강해진 만큼,
저자는 그에 상응하는
‘책임감’을 가질 것을 이야기한다.

그 책임감 안에는
사회적 가치에 대해 고민하는
이타적 삶의 자세도 포함되어 있을 것이다.

이 ‘이타심’에 대해 저자가 이야기 한 게 맞다면,
이 책은 상당히 오랜 시간을 이겨내고
기억될 것 같다.

– 참고 자료

관련 책:
<실패를 통과하는 일>-박소령 지음: 진솔한 실패 경험담



관련 책:
듀얼 브레인-이선 몰릭 지음: 공동 지능, AI와 함께 살아가고 일하기



관련 책:
<세컨더리 마인드Secondary Mind>-황현희,제갈현열 지음: 실패에 대해서



관련 글:
2006년 타임지 표지 YOU가 말해준 시대의 변화

관련 글:
데자뷔-2006년 타임지 올해의 인물이 지금 다시 보이는 이유: 2025년 AI

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