아티 라만, Portal26의 CEO 및 설립자 – 인터뷰 시리즈

아티 라만, Portal26의 CEO이자 설립자는 기술 분야의 선구자로서 기업이 안전하고 책임감 있는 생성적 인공지능을 채택하는 것을 주도하고 있습니다. 그녀의 리더십 하에 Portal26는 수상 경력에 빛나는 GenAI 거버넌스 및 데이터 보안 플랫폼이 되었습니다. 그녀는 2023년 사이버 인물상 후보, 2022년 타이탄 비즈니스 어워드에서 여성 CEO 및 여성 기업가상, 2022년 테크 트레일블레이저, 2023년 SVBJ 여성 영향력, 2023년 데이터 파워 여성상 등 수많은 수상 경력을 가지고 있습니다.

Portal26는 기업에 중점을 둔 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(AI TRiSM) 플랫폼으로, 생성적 인공지능을 안전하게 채택하고 확장할 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼은 모든 AI 사용에 대한 포괄적인 가시성, 거버넌스, 위험 완화, 분석을 제공하며, 데이터 보안 및 개인 정보 보호 제어를 지원하고, GenAI 전략을 최적화하기 위한 조치 가능한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 기업은 보안, 규정 준수, 비즈니스 가치를 하나의 통합 시스템에서 관리할 수 있습니다.

Portal26를 2019년에 설립하신 이유와 초기 신호는 무엇이었나요? 생성적 인공지능 사용이 비제어적으로 증가할 것이라는 것을 어떻게 예측하셨나요? (EFX )

2017년 에퀴팩스 침해 사건으로 인해 개인 데이터를 보호하는 새로운 방법을 찾고자 했습니다. 데이터 보안 플랫폼을 개발하여 시장에 출시했습니다. 이후 고객들이 이 플랫폼을 AI 및 ML 저장소 생성을 지원하는 데 사용하는 것을 알게 되었습니다. 생성적 인공지능 채택이 가속화됨에 따라 우리의 플랫폼이 더廣泛한 목적을 위해 사용될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 초기 기반을 사용하여 기업들이 생성적 인공지능을 안전하게 책임감 있게 사용할 수 있도록 하는 SaaS 플랫폼을 만들었습니다. 성장함에 따라 고객과 협력하여 보안 및 거버넌스뿐만 아니라 기업이 생성적 인공지능 프로그램에서 가치를 추출하는 데 도움이 되도록 하기 위해 노력했습니다.

Portal26는 초기에 생성적 인공지능 보안 및 발견에 중점을 두었습니다. 생성적 인공지능을 더广泛하게 배포하는 고객 사이에서 어떤 불일치를 관찰하셨나요?

초기에는 생성적 인공지능 사용을 안전하게 하는 것이 목표였습니다. 이것은 여전히 가치 있는 결과입니다. 특히 보안은 기업 AI 리더들이 직면하는 첫 번째 장애물입니다. 그러나 2023년에 최초의 AI 보안 솔루션을 출시한 이후에도 고객 대부분이仍然으로 비즈니스 결과를 달성하는 데 어려움을 겪고 있음을 알게 되었습니다.

Portal26는 최근 AI 가치 실현 모듈을 도입했습니다. 기업이 생성적 인공지능 투자에서 비즈니스 결과를 평가하는 데 무엇이 근본적으로 缺如했는지, 전통적인 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 도구가 왜 부족한지 설명해 주시겠습니까?

직원들이 개인용 AI 도구를 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 대부분의 조직은 직원들이 생성적 인공지능을 어떻게 사용하고 있는지에 대한 가시성이 거의 없습니다. 한편, 기업들은 2025년에 생성적 인공지능에 370억 달러를 지출했습니다. 그러나 대부분의 시제품은 실패하고 있습니다. 전통적인 분석 또는 비즈니스 인텔리전스 도구는 생성적 인공지능 사용에만 집중하지 않으며, 가치 있는 생성적 인공지능 생산성 정보를 찾는 것이 어렵습니다.

Portal26의 가치 실현 솔루션은 네 가지 주요 기능 영역을 제공하여 비즈니스 결과를 달성하는 데 필요한 격차를 해결합니다. 첫째, AI 사용 맥락에서 사용자 행동을 이해하는 것입니다. 둘째, 위험을 최소화하면서 높은 가치의 사용 사례를 추출하는 것입니다. 셋째, 완전한 입력을 통해 에이전트 또는 애플리케이션 기회를 식별하는 것입니다. 넷째, 배포, 교육, 마이그레이션 및 사용과 가치의 지속적인 모니터링에 대한 지침을 제공하는 것입니다. 이러한 네 가지 블록이 장소에 있으면 비즈니스 결과는 보장됩니다.

Portal26의 플랫폼은 기업 전체에서 지속적인 행동 수준의 신호를 강조합니다. 생성적 인공지능이 실제 비즈니스 가치를 창출하는지 아닌지 결정하는 데 가장 중요한 사용 데이터 유형은 무엇입니까?

우리는 기업 내에서 생성적 인공지능의 사용과 의도에 대한 증거 기반의 이해를 가지고 있습니다. 따라서 사용 또는 미사용, 승인된 도구 및 미승인된 도구를 모두 볼 수 있습니다. 구체적으로, 기업은 다음을 볼 수 있습니다.

• どの 도구가 사용되고 있는지
• 누가 사용하고 있는지
• ど의 부서에 속해 있는지
• 의도는 무엇인지
• どのように 사용되고 있는지
• 사용 사례는 무엇인지
• 비즈니스에 무엇을 달성하려고 하는지
• 사용자가 정책을 따르는지, 그리고 언제 정책을 따르지 않는지, 그리고 왜 그런지
• 사용 빈도

이 데이터는 궁극적으로 기업이ど의 사용 사례에 기업 투자를 해야 하는지, 그리고ど의 사용 사례를 제거하거나 줄여야 하는지, 비용 절감과 전체 생산성을 증가시키기 위해 결정하는 데 도움이 됩니다.

많은 조직은 생성적 인공지능에 대한 실험을 많이 하지만 시제품에서 생산으로 이동하는 데 제한된 성공을 보고 있습니다. 이러한 이니셔티브가 확장되지 못하는 가장 일반적인 이유는 무엇입니까?

이러한 이니셔티브가 확장되지 못하는 네 가지 이유가 있습니다.

1. AI에 대한 사용자 행동과 의도에 대한 이해가 부족합니다.
2. 가치와 위험을 최소화하는 사용 사례에 대한 가시성이 부족합니다.
3. 옳은 사용 사례가 식별되더라도 지원되는 기능이 잘못되거나 불완전합니다.
4. 새로운 솔루션으로 사용자를 이전하는 효과적인 마이그레이션 경로에 대한 가시성이 부족합니다.

결과적으로 기업은 수백만 달러를 투자하여 확장할 수 없는 AI 기반 사용 사례를 구축하고, ROI를 제공하지 못합니다.

AI 가치 실현 모듈은 CIO, CFO, Chief AI Officer를 포함한 리더를 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 이해관계자는 생성적 인공지능에 대해 성공을 다르게 정의하며, Portal26는 어떻게 이러한 우선순위를 조정하는 데 도움이 됩니까?

추가로, Portal26의 GenAI 채택 플랫폼에서 이미 혜택을 받는 CIO, CISO, 기능 리더 외에도, 우리의 AI 가치 실현 모듈의 이해관계자는 전체 AI 프로그램을 소유하는 Chief AI Officer, 에이전트 AI 개발을 소유하는 AI 제품 관리자, 비용 및 ROI를 소유하는 CFO, 기업 내 인력 개발과 관련된 최고 인력 담당자입니다. 또한 CEO와 이사회는 이제 “우리의 생성적 인공지능 프로그램으로부터 가치를 창출하는 방법”이라는 질문에 실제, 신뢰할 수 있는 지표로 대답할 수 있습니다.

생성적 인공지능이 진화하는 데 필요한 계획은 정적 계획과 다르다는 것을 어떻게 생각하시나요? 그리고 정적 계획이 특히 위험한 이유는 무엇입니까?

기술 분야의 뉴스 주기를 보면, 새로운 생성적 인공지능 플레이어가 거의 매주 등장하고, 오픈AI, 마이크로소프트, 메타, 구글과 같은 기존의 빅 테크 기업이 새로운 채팅봇 및 생성적 인공지능 기능으로 기존 도구를 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 기업이 정적 계획을 고수한다면, 직원들의 호기심과 새로운 도구를 실험하려는 의지는 거의 즉시 전략을 방해할 것입니다. 거버넌스와 정책은 어느 정도만 도움이 됩니다. 새로운 도구가 사용 가능해지고 직원이 빠르게 채택할 때, 내부에서 AI 규칙을 업데이트하지 않으면, 그것은 보안 위험을 생성할 뿐만 아니라 기존의 AI 투자를 덜 효과적으로 만들 수 있습니다. 생성적 인공지능 사용자 행동에 대한 실시간 데이터는 이 문제를 장기적으로 관리하는 데 도움이 됩니다.

기업은 생성적 인공지능을 채택하는 긴급성과 위험을 관리하는 필요성 사이에서 긴장을 느낍니다. 이러한 기업은 어떻게 빠른 혁신과 거버넌스, 정책 시행, 책임성을 균형 있게 조정해야 합니까?

생성적 인공지능을 책임감 있게 채택하는 속도를 유지하기 위해, 기업은 반응적인 생성적 인공지능 거버넌스에서 증거 기반의 전략으로 이동해야 합니다. 사용자 행동 데이터를 사용하여 높은 가치의 에이전트, 애플리케이션 및 마이그레이션에 초점을 맞추고, 생성적 인공지능 결과를 크게 개선하는 데 도움이 됩니다.

Portal26는 현재 생성적 인공지능 발견, 생성적 인공지능 보안, AI 가치 실현의 세 가지 기둥을 갖추고 있습니다. 이러한 기둥은 큰, 복잡한 조직 내에서 어떻게 서로를 강화합니까?

모든 조직은 생성적 인공지능에 대해 세 가지 질문을 해야 합니다. 첫째, 어떤 AI가 사용되고 있는지, 둘째, 그것을 안전하게 사용할 수 있는지, 셋째, 가치를 창출하는지입니다. 이러한 세 가지 질문은 보안, 위험, 거버넌스를 다루는 한쪽과 채택, 사용 사례, 전략, 생산성, ROI를 다루는 다른 쪽을 포함합니다. 우리는 이러한 모든 중요한 성공 요인을 종합적으로 해결하는唯一의 생성적 인공지능 채택 관리 플랫폼입니다.

앞으로 기업이 생성적 인공지능 성공을 측정할 때 가장 많이 오해하는 점은 무엇이라고 생각하시나요? 그리고 실험에서 지속 가능한 경쟁 우위로 이동하기 위해 필요한 마음가짐의 변화는 무엇입니까?

기업은 아직 생성적 인공지능에 대한 접근 방식이 분리되어 있습니다. CISO/CIO/GC는 위험에 초점을 맞추고, 생성적 인공지능 책임자, CFO, CEO는 가치 창출에 초점을 맞추고 있습니다. 따라서 통일된 성공 지표가 없습니다. 또한, 대부분의 조직은 실제로 생성적 인공지능 활동에 대한 제한된 시야를 가지고 있습니다. 즉, 생성적 인공지능이 무엇을 하는지에 대한 실제 벤치마크를 포함하여 완전한 데이터와 분석이 없습니다. 우리의 고객은 위험에서 혁신까지 실제로 무엇이 일어나고 있는지真正로 이해하기 위해 일주일 내에 정확한 이사회 보고서를 받습니다. (MSFT ) (GOOGL )

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Portal26를 방문하십시오.