David DeSanto, Anaconda의 CEO – 인터뷰 시리즈

David DeSanto는 Anaconda의 최고 경영자로, 오픈 소스 혁신과 보안 엔터프라이즈 솔루션을 통해 데이터 과학 및 AI 커뮤니티를 강화하는 회사 미션을 이끌고 있습니다. 검증된 제품 및 기술 경영자로서, David는 사이버 보안, 개발자 플랫폼, 엔터프라이즈 소프트웨어를 아우르는 20년 이상의 경험을 가지고 있습니다.

최근에 David는 GitLab의 최고 제품 책임자로 재직했으며, 전 세계적으로 5,000만 명이 넘는 등록 사용자를 보유한 포괄적인 AI-네이티브 DevSecOps 플랫폼을 전달하는 글로벌 제품 조직을 이끌었습니다. 그는 회사와 함께 6년 동안 함께 일했으며, 고성장 스타트업에서 공개 거래소로의 전환을 도왔으며, DevOps 플랫폼 카테고리의 산업을 정의하는 리더로 성장했습니다.

Anaconda는 데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능을 위한 선도적인 오픈 소스 플랫폼으로, Python 프로그래밍 언어를 중심으로 구축되었으며, 개인 개발자와 대규모 기업 모두에서 널리 사용되고 있습니다. 2012년에 처음 출시된 Anaconda는 코딩, 패키지 관리, NumPy, pandas, TensorFlow와 같은 수천 개의 사전 구축 라이브러리에 대한 액세스를 포함한 포괄적인 환경을 제공하여 사용자가 효율적으로 AI 모델을 개발, 테스트 및 배포할 수 있도록 합니다.

시간이 지남에 따라 Anaconda는 전체 AI 라이프 사이클을 관리하는 완전한 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 진화하여 오픈 소스 패키지를 소싱 및 보안에서부터 클라우드 및 온프레미스 환경에서 애플리케이션을 구축, 관리 및 배포하는 데까지 도움을 제공합니다. 수천만 명의 사용자와 포춘 500대 기업의 대규모 채택으로, Anaconda는 현대적인 AI 개발을 위한 기초 레이어가 되었습니다. 이는 오픈 소스 혁신, 확장성, 보안, 재현 가능한 워크플로우를 강조합니다.

당신은 거의 6년 동안 GitLab에서 근무했으며, 그 중 3년은 최고 제품 책임자로 재직했습니다. AI-네이티브 DevSecOps 플랫폼을 수천만 명의 사용자에게 확장하는 데 도움을 주었습니다. 이 경험은 Anaconda의 CEO로서 당신의 우선순위를 어떻게 형성했나요? 그리고 회사를 이끄는 것과 제품을 이끄는 것은 근본적으로 어떻게 다르나요?

GitLab에서 보낸 시간은 몇 가지 원칙을 강화했으며, 이제 Anaconda에서 접근하는 방식의 핵심이 되었습니다. 첫 번째는 책임 있는 성장입니다. 즉, 팀, 제품, 수익을 지속 가능한 방식으로 확장하는 것입니다. GitLab에서 우리는 수천만 명의 사용자에게 성장했으며, GitLab Ultimate이 회사 수익의 절반 이상을 차지하는 것으로 나타났으며, 제품 가치를 장기적인 비즈니스 영향과 일치시키는 것이 얼마나 중요한지 보여주었습니다.

두 번째는 결과와 효율성에 대한 프로세스와 구조보다 우선하는 마음가짐입니다. 충분히 좋은 것을 출시하고 고객의 피드백을 시작하는 방향을 보여주는 것이 괜찮습니다. 빠르게 실제 가치를 전달하는 것은 필수적이지만, 어떻게 확장하는지에 대해 생각해야 합니다. 이것은 세 번째 기둥, 즉 고객에 대한 집착과 사용자에게真正한 가치를 제공하는 것과密接 관련되어 있습니다.私は開発者 및 보안 도구를 구축하는 경력을 보유하고 있으며, 이전 개발자로서 良い 도구가 생산성 및 만족도에 미치는 영향에 대해 잘 알고 있습니다.

마지막으로 목적을 가진 투명성입니다. 이 핵심 가치는 모든 당사자가 회사와その제안을 개선하는 데 참여하고 협력할 수 있도록 했습니다. 나는 이 가치를 더욱 발전시키기 위해 노력할 것입니다. 이를 통해 커뮤니티가 성공을 위해 필요한 것을 얻을 수 있도록 지원할 것입니다.

CEO로서, 당신은 전체 시스템, 즉 전략, 문화, 운영, 결과를 책임져야 합니다.私はまだ 제품과密接 관련되어 있지만, 더广い 관점에서 더長期的に 생각해야 합니다. 회사가 책임감 있게 성장하고, 직원을 지원하며, 비즈니스의 모든 차원에서 고객에게 가치를 제공하는지 확인해야 합니다. 이것은 제가 여기서 계속 구축하고자 하는 원칙입니다.

개인적으로 Anaconda의 CEO 역할을 맡기로 결정한 동기는 무엇이었나요? 그리고 왜 이 플랫폼을 다음 엔터프라이즈 AI 장의 건설을 위한 적절한 플랫폼으로 생각했나요?

제가 Anaconda의 CEO로加入하기로 결정한 이유는 네 가지가 있습니다. 첫 번째는 기술입니다. 개발자로서私は長い間 Anaconda를 사용해 왔으며, 그 강력함을 알고 있습니다. 플랫폼은 이미 많은 것을 가능하게 하며, 팀이 구축한 기초는 우리에게 다음을 형성할 기회를 제공할 것입니다!

두 번째는 커뮤니티입니다.私は 오픈 소스 커뮤니티의 힘을 깊이 믿습니다. 몇몇 회사만이 Anaconda와 같은 广い 및 참여적인 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

세 번째는 사람들입니다. 이러한 수준의 리더십을 한 곳에서 찾는 것은罕見합니다. 경영진은 예외적이며, 그들의 열정은 실제입니다. 우리는 오픈 소스와 AI로 미래를 구축하고 있으며, 이러한 의미심장하고 영향력 있는 것을 일부로하는 것은 우리 모두에게真正한 흥奮을줍니다.

마지막으로 기회입니다. 이것이最終적으로 결정적인 요소였습니다. Anaconda는 AI를 더 접근하기 쉽게 만들어주며, 기업들이 AI를 대규모로 구축, 보안, 배포 및 모니터링하는 데 도움을 주는 위치에 있습니다. 세계 수준의 기술, 활발한 커뮤니티, 이러한 팀을 결합하면 AI 및 데이터 과학을 구축하고 사용하는 방식을 형성할 기회가 있습니다. 이것이 나를 끌어들였습니다.

현代적인 AI 개발의 대부분은 오픈 소스를 기반으로 하지만, 많은 기업은 아직 대규모로 신뢰하지 못합니다. 왜 오픈 소스가 AI의 가장 강력한 기초로 남아 있는지, 그리고 어디에서 가장 오해받는지 생각하시나요?

보안 코드는 숨겨진 코드라는 일반적인 오해가 있습니다. 오픈 소스 소프트웨어는 그 반대입니다. 오픈 소스는 투명하며, 모든 사람이 기여할 수 있으며, 전 세계의 조직이 코드가 보안이고 예상대로 작동하는지 확인할 수 있는 더 높은 집단의 눈이 있습니다.

우리는 기술이如此迅速하게 성숙한 것을 보지 못했습니다. AI가 계속 가속화하기 위해서는 최신 코드가 필요합니다. 오픈 소스가 이를 달성합니다. 이는 왜 현대적인 AI 개발의 기초가 되는지입니다.

Anaconda에서 우리는 이를 강조합니다. 우리의 핵심 기능과 Python 생태계는 오픈 소스입니다. 이는 팀이 시작하고 빠르게 혁신할 수 있는 최고의 방법입니다. 이를 기반으로 엔터프라이즈급 기능을 제공하여 조직이 대규모로 오픈 소스를 사용할 수 있는 거버넌스, 보안, 신뢰성을 제공합니다.

기업에서 AI 실패율은 여전히 높습니다. 특히 생성형 AI 파일럿의 경우에도 vậy. 귀하의 관점에서 이러한 이니셔티브가 중단되는 핵심 이유는 무엇이며, 인프라 선택이 장기적인 성공을 결정하는 데 어떻게 영향을 미칠 수 있나요?

많은 조직이 파일럿을 실행했습니다. 일부는 실질적인 증명 프로젝트를 보유하고 있으며, 일부는真正로 시간을 절약하는 내부 구축 도구를 보유하고 있습니다. 그러나 거의 모든 조직이 AI를 실제 생산에 적용하지 못했습니다. “우리는 실험 중입니다”와 “이제는 우리가 이렇게 일합니다”는 큰 차이가 있습니다. 대부분의 회사들이 막히는 곳은 기술이 작동하지 않는다는 것이 아니라, 데모와 실제 대규모 배포 사이의 간격입니다.

데모는 거의 항상 좋게 보이지만, 문제는 데모를 대규모로 재현하려고 할 때 나타납니다. 갑자기 데이터 거버넌스, 보안 문제, 신뢰성 문제, 기본적인 신뢰 문제에 직면하게 됩니다. 이러한 문제는 데모에서 나타나지 않으며, 따라서 회사에서 후순위로 취급됩니다.

AI 성공의 장벽은 능력이 아니라 인프라 및 프로세스 성숙도입니다. 앞서나가는 조직은 신뢰와 속도가 공존하며, 내장된 보안 및 거버넌스가 가속화하는 현대적인 기초에 투자하는 것입니다. 단편적인 툴체인 및 환경은 둘 중 하나를 선택하도록 강요하지만, 현대적인 통일된 인프라 및 현대적인 AI 프로세스는 둘 다를 제공합니다. 오늘날 병목 현상을 제거하는 것이 경쟁 우위를 창출하는 것입니다. 이는 기술적인 야망이 아니라, 현재 시장에서 경쟁하고 생존하기 위한 비즈니스 상의 필수입니다. 보안 및 거버넌스를 기초부터 투자하는 것이 성공을 증가시킬 것입니다.

귀하는 사이버 보안, 제품, 개발자 플랫폼을 걸쳐 팀을 이끌었습니다. 귀하는 Anaconda의 전략에 대한 의존성 관리, 환경 재현성, 공급망 위험에 대한 보안 우선 접근 방식을 어떻게 도입하시나요?

私の보안에 대한 관심은 의료 분야에서 시작되었습니다. 그 때私は真正로 ‘보안’이라고 불릴 수 있는 것이 무엇인지 보았습니다.私は보안에 완전히没頭し, 그것은私の열정으로되었습니다. AI 워크로드, 모델, 에이전트 및 통합이 더 복잡해짐에 따라 보안 위험은 거버넌스가 따라가기 전에 더 빠르게 증가합니다. 또한 보안 위험이 관리되더라도 환경 자체가 장애물이 됩니다.

AI 보안 및 컴플라이언스는 어려울 수 있습니다. 특히 개발 및 프로덕션에서 실제 위험을 보는 것은 어렵습니다. 우리는 여기에서 집중하고 있습니다. 우리는 환경 관리, Python 생태계 외부의 AI 패키지에 대한 추가 거버넌스, 보안 스캔을 통해 AI 모델의 포스처를 줄이는 위험을 줄이는 데 더 깊은 보안 기능을 구축하고 있습니다. 목표는 간단합니다. 조직이 신뢰할 수 있는 대규모 AI를 사용할 수 있도록 실제 가치를 빠르게 제공하는 것입니다.

AI ROI에 대한 회의론이 증가하는 가운데, 실험 및 바이브 코드링이 급증하고 있습니다. 귀하는 생산적인 실험과 실제로 가치를 제공하는 엔터프라이즈급 AI 시스템을 어떻게 구분하시나요?

이번 년도는 실제로 AI의 ROI가 잘 측정되는 첫 해가 될 것입니다. 산업에서 모든人は “효율성”을 시간 절약으로 취급하지만, 이는 최고의 최상위 KPI가 아닙니다. 조직이 자신의 가장 중요한 것에 직접 연결된 맞춤형 KPI를 생성할 때 더好的 결과를 얻을 것입니다. 이는 개발 팀의 코드 리뷰 시간을 줄이거나, 마케팅 팀의 리드 생성 품질을 향상시키는 것일 수 있습니다. 시간 자체와 토큰 소비를 측정하는 것은 효율성을 직접적으로 나타내지 않습니다.

Anaconda는 Python 기반 AI 개발의 중심에 있습니다. 귀하는 조직이 실험에서 완전하게 거버넌스된 생산급 AI 시스템으로 이동함에 따라 Python 환경의 역할이 어떻게 발전할 것으로 생각하시나요?

Python은 AI를 위한 최상위 언어이며, 이는 곧 변경되지 않을 것입니다. 그러나 언어는 항상 인기를 얻거나 잃을 수 있습니다. 조직은 성능 및 확장성 문제를 해결하고, AI 에이전트가 엔터프라이즈급 애플리케이션 및 서비스를 성공적으로 구축할 수 있도록 하는 도구가 필요합니다.私は 조직이 AI 가치를 가속화하고 채택을 가속화하는 유니버설 빌딩 블록에 투자하기 시작할 것으로 예상합니다. 이것이 그들을위한 최善의 위치에 둘 것입니다. 이는 코드 언어의不断 진화하는 렉시콘을 통해 AI의 인프라 레이어를 탐색하는 데 도움이 될 것입니다.

귀하는過去에 규제 산업 및 보안 의식이 높은 기업과密接하게 협력했습니다. 실제로 기업급 AI 거버넌스는 정책 문서 및 컴플라이언스 체크리스트를 넘어서 무엇을 의미하나요?

엔터프라이즈 AI 및 AI-네이티브 애플리케이션은 전통적인 소프트웨어 개발과는 다릅니다. AI를 전통적인 개발로 취급하면, 보안 및 거버넌스가 깨지며, 이는 혁신을 방해합니다. 엔터프라이즈 AI는 AI 모델이 버전 관리를 주도하는 AI-네이티브 개발 최선의 관행이 필요한 것입니다.

AI 거버넌스는 성공적으로 확장하는 것과 중단하는 것의 차이입니다. 기업급 AI 거버넌스는 책임 있는 AI-네이티브 원칙이 플랫폼 제어, 명확한 책임, AI 구성요소의 연속적인 추적 및 계보로 번역될 때 발생합니다. 이는 DevOps 관행에서 작동하는 정책 및 체크리스트를 넘어섭니다.

Anaconda의 최근 자금 조달 및 엔터프라이즈 푸시와 함께, 귀하는 근시일 내 성장 우선순위를 어디에 두고 계시나요? 그리고 향후 12~18개월 동안 가장 공격적으로 투자할 곳은 어디인가요?

우리의 목표는 명확합니다. Anaconda는 AI-네이티브 애플리케이션 및 서비스를 구축, 보안, 배포하는 엔터프라이즈급 AI-네이티브 개발 플랫폼이 될 것입니다. 고객은 계속해서 그들의 필요에 맞게 변형하고, 우리는 그들과 함께 변형합니다. 이는 왜 우리는 더이상 데이터 과학 툴킷만이 아니라, 포괄적인 엔터프라이즈 AI 플랫폼이 되었는지입니다. 모든 투자, 제품, 파트너십, 매각은 단 하나의 질문에 따라 평가될 것입니다. “이것은 우리를 엔터프라이즈가 새로운 AI-네이티브 세계에서 성공하기 위해 필요한 플랫폼으로 만드는 데 더 가까이 있습니까?” 우리는 고객 중심의 회사이며, 우리는 모든 것을 고객을 위해합니다.

공개 거래 개발 플랫폼을 확장하는 데 도움을 준 사람으로서, 실무자와 함께 건설하는 것과 동시에 최고 기술 책임자, 최고 정보 책임자, 최고 AI 책임자를 포함한 최고 경영진을 서비스하는 것에 대해 어떤 교훈을 배웠나요?

성공은 항상 고객과 그들이 달성하려고 하는 결과에 돌아옵니다. 이는 간단하지만, 팀이 내부 메트릭에 매몰되지 않고, 고객이 실제로 더 성공적인지 묻는 더 중요한 질문을 하는 것이 쉽지 않을 수 있습니다. 리더들은 새로운 제품이 필요하다고 말할 수 있지만, 실제로는 기존 제품을 정제하는 것일 수 있으며, 그러면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 고객이 행복하고 성공적이면, 우리는 모두 행복하고 성공적입니다.

伟大的 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 Anaconda를 방문해야 합니다.