절제된 집요함으로 움직이는 제품 연구실.

티디어스 랩은 넓게 탐색하고, 좁게 실행하도록 설계되어 있습니다.

당김의 신호가 있는 문제를 찾습니다. 사용자가 직접 워크플로를 억지로 이어 붙이고 있는 곳, 오래된 도구를 쓰는 커뮤니티, 큰 회사들이 지나친 시장, 그리고 충분히 반복되어 인프라가 될 수 있는 행동.

당김을 발견하면 만듭니다. 제품이 관심을 얻으면 계속 쌓아갑니다.

AI는 연구실 모델을 더 강하게 만듭니다.

소프트웨어를 만드는 비용이 높았던 시절에는 새로운 제품 방향 하나에도 큰 약속이 필요했습니다. 탐색은 비쌌고, 팀은 일찍 카테고리를 정하고, 그 이야기를 중심으로 자금을 모으고, 몇 달 혹은 몇 년 동안 아이디어가 맞는지 증명해야 했습니다.

이제 초기 실행 비용은 낮아지고 있습니다.

작은 팀도 시장을 리서치하고, 프로토타입을 만들고, 제품을 출시하고, 실제 사용 데이터를 예전보다 빠르게 얻을 수 있습니다. 그래서 티디어스 랩은 더 넓은 영역을 탐색하면서도, 무엇을 계속할지에는 엄격할 수 있습니다.

기회는 무작위 제품을 더 빨리 만드는 데 있지 않습니다.

간과된 수요를 찾고, 빠르게 검증하고, 실제 당김이 보이는 제품을 계속 쌓아가는 반복 가능한 시스템을 만드는 데 있습니다.

AI 시대의 장점은 속도만이 아닙니다. 더 나은 루프입니다.

포트폴리오는 다소 unusual해 보일 수 있습니다. 우리는 깔끔한 내러티브가 아니라 발견을 최적화하기 때문입니다.

어떤 제품은 작게 남고, 어떤 제품은 현금흐름을 만드는 도구가 되며, 어떤 제품은 인프라가 될 수 있습니다. 강점은 시스템에 있습니다. 공유되는 엔지니어링, 취향, 운영 규율, 그리고 실제 사용자와 반복적으로 만나는 구조입니다.