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𝗗𝗲 𝗚𝗼𝘂𝗱𝘀𝗲 𝗪𝗮𝗮𝗿𝗱𝗲𝗻 𝗶𝘀 𝗲𝗲𝗻 𝘃𝗮𝗻 𝗱𝗲 𝟮𝟬𝟬 𝗺𝗶𝗱𝗱𝗲𝗹𝗯𝗮𝗿𝗲 𝘀𝗰𝗵𝗼𝗹𝗲𝗻 𝗱𝗶𝗲 𝘄𝗲𝗿𝗸𝘁 𝗺𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗲 𝗮𝗽𝗽 𝗛𝗼𝘆. Hoe heeft Hoy de communicatie verbeterd? Odette vertelt: "De Hoy app is een gebruiksvriendelijke schoolapp die we elke school zouden aanraden. Het feit dat alle communicatie op een plek terug te vinden is, is echt een pluspunt voor de ouders en leerlingen. Berichten en nieuws worden nu eindelijk veel beter gelezen.” Lees het hele interview met Odette en ontdek of Hoy jouw school ook kan helpen met veilige en overzichtelijke schoolcommunicatie.

𝗦𝘁𝗮𝗱 & 𝗘𝘀𝗰𝗵 𝗶𝘀 𝗲𝗲𝗻 𝘃𝗮𝗻 𝗱𝗲 𝟮𝟬𝟬 𝗺𝗶𝗱𝗱𝗲𝗹𝗯𝗮𝗿𝗲 𝘀𝗰𝗵𝗼𝗹𝗲𝗻 𝗱𝗶𝗲 𝗺𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝗰𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗲 𝗮𝗽𝗽 𝗛𝗼𝘆 𝘄𝗲𝗿𝗸𝘁 𝗲𝗻 𝗱𝗮𝗮𝗿 𝗼𝗻𝘁𝘇𝗲𝘁𝘁𝗲𝗻𝗱 𝘃𝗲𝗲𝗹 𝘃𝗼𝗼𝗿𝗱𝗲𝗹𝗲𝗻 𝘂𝗶𝘁 𝗵𝗮𝗮𝗹𝘁. Maar waarom werken ze met Hoy? Milou vertelt: "Eerder ging de communicatie met de ouders via verschillende kanalen en vanuit verschillende personen, dus dat kon verwarrend zijn. De ouders zijn, naast de leerlingen, een hele grote groep mensen die wij dagelijks moeten kunnen bereiken en die ook met ons communiceren. We hebben meer dan 2100 leerlingen, dus hebben ongeveer dubbel zoveel ouders. Door de Hoy-app heb je één centraal, digitaal punt van waaruit je kan sturen en ook één plek waar ouders alles terug kunnen vinden." In het interview met Milou ontdek je of Hoy jouw school ook kan helpen met veilige en overzichtelijke schoolcommunicatie.

Leading a university doesn't come with a syllabus. Hear how leaders are redesigning for flexibility without losing rigor in episode 4.

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You can be right on the average and still lose money in power. One unhedged hour is enough. Power and gas markets move fast, and the real edge doesn’t come from theory. It comes from understanding how traders actually think, price risk, and manage positions when conditions change. This is what the Energy Trading Course is built for: - Live online sessions with instructors with real trading experience from leading energy firms - Practical focus on what drives outcomes: price formation, market fundamentals, products & contracts, hedging, P&L mechanics, VaR/limits, and portfolio decision-making - Real-world examples and workflows If you work in: - Energy trading / origination - Risk management - Portfolio management - Analytics / market intelligence - Procurement / commercial roles …this course will help you build sharper judgement and avoid costly mistakes. Seats are limited. Comment to receive the course program!

More hours of negative power prices. Gas swinging on a single supply alert. Less room for "average" thinking when your book is marked to market every day. Spark spreads compress, basis blows out, and the curve reprices before most models catch up. Power and gas markets aren't what they used to be. That's why we built the Energy Trading Course the way traders actually think: · Live online sessions with instructors who've actually run a book at leading energy firms · Price formation across prompt, day-ahead and forward curves: spark spreads, basis risk, and gas-power linkage · Hedging, P&L mechanics, VaR/limits, and how real desks manage position risk under volatility · Real trade examples and the workflows traders actually use. If you work in: · Energy trading / origination · Risk management · Portfolio management · Analytics / market intelligence · Procurement / commercial roles …this course will help you build the judgment today's power and gas markets actually demand. Seats are limited. Comment to receive the course program!

¿QUÉ PROCESO SE DETENDRÍA MAÑANA SI FALTARA UNA SOLA PERSONA? En muchas empresas, el conocimiento más importante no está documentado, está en la memoria de alguien. Es la persona que sabe cómo resolver una incidencia, atender a un cliente estratégico, operar un proceso crítico o encontrar una solución que nadie más conoce. Mientras esa persona está disponible, parece que no existe ningún problema. El riesgo aparece cuando sale de vacaciones, cambia de puesto o deja la organización. Entonces comienzan las preguntas: · ¿Dónde está la documentación? · ¿Quién más sabe hacerlo? · ¿Por qué no se transfirió ese conocimiento? · ¿Cuánto tiempo tomará volver a aprenderlo? · Y lo más importante, ¿cuánto va a costar? El conocimiento crítico no puede depender de la disponibilidad de una sola persona. Con eHabilis Corporate, las organizaciones pueden almacenar, organizar, difundir y actualizar su conocimiento, integrándolo con la capacitación y el desarrollo del talento. Conservar el conocimiento no significa almacenar documentos, significa asegurar que las personas puedan encontrarlo, aprenderlo y aplicarlo a su trabajo cuando lo necesiten. Con Actio + eHabilis Corporate apoyamos a las empresas a transformar el conocimiento individual en conocimiento organizacional. Solicita una demostración.

⭐️ 토스 2000명 중 유일한, '제품 전략 매니저'라는 직무를 만들었던 이유 저는 MD 👉 DA 👉 PO로 직무를 여러번 변경했습니다. 특히 토스증권에서 DA, PO로 Growth를 담당했습니다. 성공적인 Growth로 토스증권이 해외주식 1위에 도달했을 때, 저도 토스에서의 여정을 마무리하려했습니다. 그 때 토스 본사의 Head of Growth셨던 Minjung Yoon님의 제안으로 토스 본사로 넘어가게 되었습니다. 그 과정에서 제품 전략 매니저(Product Strategy Manager)라는 직무를 만들었습니다. 전 계열사 2000명이 넘는 회사에서 혼자서만 사용할 직무를 만든다는건 정말 특이한 경험이었는데요. 당시 제가 직무를 만들면서까지 풀고자 했던 문제는 "전략(DA)와 실행(PO) 사이의 교착상태"를 해결하는 것이었습니다. 제품 Growth의 일반적인 성공공식은 '좋은 전략을 여러번 실행'입니다. DA가 '여러 번 실행될 좋은 전략'을 제안해야하고, PO는 '좋은 전략을 여러 번 실행'해야합니다. 그리고 모두가 여기서 핵심이 '여러 번'이라는 사실을 놓칩니다. Q. 전략이 여러번 실행되려면 어떻게 해야할까요? A. "사람들의 믿음이 되어야 합니다." (이건 토스팀 리더이신 승건님의 전략 101 세션에도 나올 정도로 중요한 한문장입니다) Q. 사람들의 믿음이 되는 전략은 어떻게 만들어질까요? A. 답은 성공 경험입니다. "해당 프레임워크로 도출 한 전략으로 성공적인 실행을 한 경험"들이 알려져야합니다. 여기서 DA의 교착상태가 나옵니다. 1. DA가 전략이 실행되어 성공한 경험이 없으므로, 좋은 전략을 제시하기 힘들고, 2. 설령 그것이 좋은 전략이더라도 그것을 PO가 신뢰하기 힘듦 (전략은 실행되기전까지 좋은전략인지 알 수 없음) 3. 그래서 실행되지 않음 4. 그래서 좋은 전략을 제시하기 힘듦. 5. 무한 루프 전략은 답이 있는 영역이 아닙니다. 그래서 [전략 -> 실행] 이 전체 사이클을 통해 성공을 해본 경험이 중요하죠. 세계 1등 헤지펀드 창업자 레이달리오는 "신뢰도 기반 의견 가중치"라는 개념을 제시하는데, 이 개념과 비슷합니다. 누군가를 신뢰하려면 아래 2가지가 필요하다는 내용이죠. 1. 해당 분야에서 적어도 3번 이상 반복적, 성공적으로 문제 해결한 경험이 있는사람(실행) 2. 자신의 주장에 대해 인과관계를 논리적으로 설명할 수 있는 사람 (전략) 1번은 실행, 2번은 전략입니다. 그래서 제 경험이 토스에서도 유니크했던 것 같습니다. DA로서의 전략과, PO로서의 실행이요 DA로서 토스증권 최악의 리텐션 시절에 리텐션에 대한 답을 제시하고, PO로서 토스증권의 액티베이션과 Viral을 폭발적으로 성공시켰던 경험이 말이죠. 제가 만든 직무 Product Strategy Manager는 제가 앞의 과정에서 깨달은 "여러번 실행 될 수 있는 전략을 도출하는 프레임워크"를 한개의 Silo(Squad)에서 적어도 5개 이상의 Squad에서 동시 수행 가능하도록 스케일 업하는 직무였습니다. 그래서 저는 PO들의 컨설턴트 였으며, 동시에 DA의 코치였고, 여러 프레임워크를 정리해 토스 Growth Domain을 이끌었습니다. 클래스101으로 넘어오면서 주니어 DA분들을 가르칠 일이 더 많아졌는데, 토스에서의 경험들과 제 러닝들이 클래스101의 망가진 데이터를 밑바닥부터 갈아엎고 쌓아가면서 더 뚜렷해진 느낌을 받았습니다. 그래서 "여러번 실행될 수 있는 좋은 전략을 도출하는 법"을 정리하고 가르치는 코칭 프로그램을 기획했습니다. 저는 클래스101에서 제품전략팀이 업계 Best Practice가 되는 꿈을 꾸고 있습니다. 이건 어쩌면 저에게도 씨앗이고 도전입니다. 만약 제가 하나의 회사를 넘어서 업계 전체에서 제 프레임워크를 뿌리고 성과를 거두는걸 본다면, 제 꿈도 더 빨리 다가오겠지요. 회사의 마케팅 목표상, DA를 타겟했지만, 저는 "제품 전략"이라는 하나의 직무를 창출하는게 목표입니다. 전략은 DA, 실행은 PO 이렇게 이분화된 역할을 저는 원하지 않습니다. AI의 시대에 데이터를 다루는 기술적인 어려움 들은 점차 없어지고, 그로 인해서 전략과 실행으로 경계가 나눠진 부분들은 점차 없어지고 있음을 느낍니다. 그리고 저는 그게 더 맞다고 생각합니다. 오는 10/25(일요일) 저녁 8시에 어떤 내용을 준비했는지, 라이브 웨비나를 합니다. (무료입니다) 시장에서 인정 받는 전략가, 그리고 제 프레임워크에 대한 간단한 소개를 말씀드리려 하는데, 시간 되시는 분은 참여해주시면 좋을듯합니다. 모두 집대성한 이야기들에 관심있는 분들은 오픈카톡방에 입장해주세요. 10/25 저녁 8시에 시작하는 무료 웨비나 링크를 공유드릴게요!

🗣️ "추출만 하다 물경력이 될까 봐 무섭습니다." 🗣️ "사수가 없어서 제대로 크고 있는지 모르겠어요." 오픈 카톡방에 쌓인 질문을 정리하다 보니, 표현은 다른데 근원되는 두려움이 같은 질문이 한 무더기였습니다. 오늘은 그중 두 개에 답해보겠습니다. 감정적 위로 대신, 제가 실제로 쓰는 판단 프레임으로요. 그 전에 외면하지 말아야 할 진실 하나. 직무는 그 직무에 의해 창출되지 않습니다. 회사의 경영자(의사결정권자)의 니즈에 의해 창출되고 배정됩니다. "팀에 DA가 몇 명 필요하다"를 판단하는 진리의 기준은 세상에 없고, DA 집단이 정하지도 않습니다. 조직의 자원 배분을 결정하는 사람이 정합니다. 우리가 두려워하는 '물경력'의 본질은 연차와 스킬셋의 문제가 아닙니다. '현실을 바꿔본 경험'이 있느냐의 문제입니다. 그리고 그 경험은 좋은 환경에서 주어지는 게 아니라, 지금 있는 자리에서 만드는 겁니다. 1️⃣ "SQL로 추출하고 반출만 하는데, 이 일도 데이터분석가라고 할 수 있나요?" 먼저, 그 현타는 이상한 게 아닙니다. "나는 SQL 자판기인가"라는 고민은 거의 모든 DA가 6개월에서 1년 차쯤 한 번씩 겪습니다. 첫째, 사람들이 바라보는 DA는 사실 "데이터로 할 수 있는 일 중 너무 테크/통계 헤비하지 않은 모든 작업을 요청받는 직무"에 가깝습니다. 중요한 건 모든 일을 '할 수 있다'는 것이지, 모든 일을 '한다'는 게 아니라는 점이에요. 추출도 그 스펙트럼 안에 있으니 DA가 아니라고 할 수는 없습니다. 둘째, 다만 이건 분명히 해야 합니다. 데이터를 추출할 수 있다는 것과 데이터 드리븐 디시전을 잘한다는 것은 별개입니다. 직무 이름이 아니라, 내 일이 어떤 의사결정을 바꿨는가가 분기점입니다. 셋째, 이력서 관점에서는 집계·검증을 '분석과 비슷한 느낌'으로 포장하는 것보다, 지금 접근 가능한 환경에서 현실의 문제를 하나라도 해결한 경험을 만드는 쪽이 훨씬 유리합니다. 포장은 면접에서 금방 드러나지만, 작더라도 현실을 바꾼 이야기는 힘이 있거든요. 2️⃣ "성과 보고와 시각화만 반복하는 기계가 된 것 같아요. 이직이 답일까요?" 회사 상황을 모르니 "하세요/마세요"는 못 드리고, 대신 프레임을 드립니다. 첫째, 회사의 구조적 상황과 나의 행동을 분리해서 보세요. 한 번은 '모든 것이 회사 구조 때문이다'라고 놓고 원인을 나열하고, 한 번은 '모든 것은 나의 행동 때문이다'라고 놓고 다시 나열합니다. 둘째, 두 목록을 제3자에게 평가받으세요. AI와의 대화도 좋습니다. 셋째, 내가 견딜 수 있는 N개월 안에 바꿀 수 있는 것을 선별하고, "그걸 바꾸면 현재 상황이 달라질까?"에 답해보세요. 그 답이 이직 여부를 알려줍니다. 그리고 별개로 세 가지. 성과 보고와 시각화가 주 업무라면, 이 일 자체를 줄일 방법부터 생각해봅시다. 루틴한 요청들은 겉보기와 달리 개별성이 강하지 않아서, 추상화하면 자동화하거나 셀프서빙으로 넘길 수 있습니다. 저는 반복되던 세그먼트 추출 요청을, 요청자가 직접 뽑아 쓰도록 두어 시간 만에 셀프서빙으로 만들어준 적도 있어요. 그렇게 일이 줄었다면, 회사는 왜 나를 필요로 할까요? 그럴 이유가 없다면, 반대로 그들이 나를 필요로 할 이유를 내가 만들어줄 수 있을까요? 기억하세요. 내가 새로운 문제를 발굴하지 않으면, 요청자는 새로운 문제를 주지 못합니다. 도메인 탓이 아니라, 다음 문제를 정의하는 건 언제나 내 몫이에요. 그리고 모든 고민에 앞서 가장 먼저 해야 할 것. 근본적으로 나는 무엇을, 어떤 커리어를 원하는가. 목표 Y가 불분명하면 행동 X도 불분명해집니다. "반드시 이렇게 된다"고 선언하는 사람의 말은 듣지 마세요. 노동 시장은 비효율적이고, 애매한 중간은 늘 존재합니다. 그런 말은 안심을 줄지언정 스스로 판단하는 법은 길러주지 못합니다. 연차가 많은 사람 말고, 인정받고 성과를 내본 사람의 말을 들으세요. 그게 제 이야기가 아니어도 좋습니다. 저는 DA로 시작해, 토스증권을 해외주식 1위로 만드는 Growth Silo의 PO를 담당했고, 전체 토스 2000명 중 저 만을 위한 직군을 만들어서 토스 전체의 Growth를 담당했습니다. 현재는 클래스 101에서는 제품 전략을 리드하고 있어요. 제가 최고라는 이야기는 아닙니다. 다만, 제가 성과에 도달하는 과정에서 배운 것들을 공개할 기회가 있어 링크드인에 글을 쓰고 있어요. 사수가 없는 누군가에게 도움이 되길 바라면서요. 제가 데이터를 통해 의사결정하고 성과를 냈던 과정에 대해 궁금하신 분들이 계신가요? 오는 10/25 저녁에 무료로 웨비나를 열 예정입니다. - 직접 제품/전사 레벨에서 Growth Model을 직접 만들고, 성과를 냈던 방법은 무엇인지 - 성과로 이어지는 분석과 그렇지 못한 분석은 어떻게 다른지 - 그리고 이걸 여러 사람들이 복제해서 적용가능하도록 만들어낸 프레임워크에 대해서 - 클래스101에서 준비하고 있는 [데이터 기반 의사결정] 프로그램 소개까지. 최근 클래스101에서 PM까지 겸하면서 유저수가 100명도 안되는 데이터라고 할게 없는 환경에서 조차 제 사고방식이 적용되고 팀이 나아가는 모습을 보고 있습니다. 늘 강조하지만 결국 데이터를 보는데 중요한건 SQL이 아닌듯합니다. 모두 집대성한 이야기들에 관심있는 분들은 오픈카톡방에 입장해주세요. 10/25 저녁 8시에 시작하는 무료 웨비나 링크를 공유드릴게요!

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AI won’t replace admissions teams. Enrollment leaders at 40 U.S. colleges told us what they want it to do instead. The State of Automation in Admissions Report 2026 covers: → Where leaders see AI delivering the most value → Which admissions processes are still largely manual → What’s slowing adoption, from budget to staff readiness → How institutions are handling fraud and student response times

How are U.S. colleges using AI in admissions? We asked CIOs, VPs, Registrars, and Directors at 40 institutions. Here’s what’s in the State of Automation in Admissions Report 2026: → Where enrollment leaders see AI delivering the most value, from document processing to transcript evaluation → Which admissions processes are still largely manual → What’s slowing adoption, from budget to staff readiness → Why 65% say human review of AI outcomes is highly important

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