Jan Arendtsz, Celigo의 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Jan Arendtsz는 Celigo의 설립자이자 CEO이며, 25년 이상의 소프트웨어 산업 경험을 가지고 있는 베테랑입니다. 그는 제품 개발, 비즈니스 개발, 판매, 고객 성공, 마케팅 등 다양한 분야에서 경험을 쌓았습니다. 그는 Celigo를 설립하여 기업이 엔터프라이즈 전체에서 비즈니스 프로세스를 통합, 자동화, 최적화하는 방식을 간소화하는 것을 목표로 했습니다. 그는 모든 회사 운영을 감독하는 책임을 맡고 있습니다.

Celigo 이전에, Jan은 NetSuite의 디렉터였으며, 클라우드 기반의 ERP 플랫폼에서 통합 플랫폼을 출시했습니다. 이전에는 Cambridge Technology Partners에서 일했으며, 인터넷 스타트업부터 포춘 500 기업에 이르기까지 다양한 고객을 대상으로 복잡한 비즈니스 솔루션을 구현했습니다.

Celigo는 클라우드 기반의 지능형 자동화 및 통합 플랫폼(iPaaS)으로, 조직이 애플리케이션을 연결하고 비즈니스 프로세스를 자동화하며 기술 스택 전체에서 데이터를 동기화하는 것을 도와줍니다. 이 플랫폼은 사전 구축된 커넥터, 재사용 가능한 통합 템플릿, AI 지원 도구를 결합하여 기술 및 비기술 팀이 대규모로 통합을 설계, 배포, 관리할 수 있도록 합니다. Celigo는 일반적으로 전자상거래, 재무, 운영, IT 등 다양한 영역에서 워크플로를 최적화하여 수동 작업을 줄이고 데이터 정확성을 개선하며 비즈니스 프로세스를 더 빠르고 강력하게 만드는 데 사용됩니다.

당신은 Celigo를 설립한 이유는 무엇이며, NetSuite와 같은 소프트웨어 회사에서 통합 서비스 및 제품 이니셔티브를 이끌면서 엔터프라이즈 통합에서 어떤 간격을 보았나요?

초기 SaaS 경험은 클라우드가 소프트웨어 배달 문제를 해결했지만, 또한 대규모 데이터 연결 문제를 생성했다는 것을 보여주었습니다. 우리는 통일된 비즈니스를 판매하는 비전을 가지고 있었지만, 실제로는 단편화된 데이터 실로가 있었습니다. 나는 이러한 도전을 해결하기 위해 Celigo를 설립했습니다.

오늘날, 나는 AI와 관련하여 동일한 역사를 반복하는 것을 보는 것으로 생각합니다. 우리는 “연결성 간격”에서 “운영 간격”으로 이동하고 있습니다. 20년 전과 마찬가지로 회사들은 SaaS를 운영화하는 데 어려움을 겪었던 것처럼, 이제는 AI를 운영화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 회사들은 실험에서 신뢰할 수 있는 비즈니스 결과로 AI를 이동하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이것은 Celigo가 IT 리더들에게 도움을 줄 수 있는 다음 도전의 물결을 생성합니다: 엔터프라이즈 전체에서 규모에 따라 AI를 사용할 수 있는 플랫폼을 제공하는 방법.

Celigo는 전통적인 통합에서 AI 주도 워크플로로 진화했습니다. 플랫폼이 이 방향으로 이동해야 한다는 신호는 무엇입니까?

가장 큰 신호는 병목 현상의 변화였습니다. 10년 전, 병목 현상은 연결성: 시스템 A와 시스템 B를 연결하는 것만으로 해결되었습니다. 우리는 iPaaS로 이를 해결했습니다. 그러나 우리는 비즈니스 사용자가 자신의 워크플로를 구축할 수 있도록 통합을 민주화하고, 사용자를 강화했지만, 새로운 병목 현상은 관리, 거버넌스, 예외 처리가 되었습니다.

우리는 우리의 데이터를 살펴보았고, 자동화 워크플로를 구축하는 것이 더 쉬워졌지만, 이를 대규모로 유지하는 것은 여전히 인간 중심적이라는 것을 발견했습니다. 사용자들은 데이터 오류를 해결하거나 매핑을 업데이트하는 데 수시간을 보냈습니다.

우리는 플랫폼의 핵심에 AI를 삽입하여 오류 분류 및 복구를 자동화하고 대규모 통합을 유지하는 운영 부담을 제거했습니다. 이제 플랫폼 지능은 고객 중심의 AI 주도 워크플로를 위한 단계를 설정하며, 이는 더 큰 자율성과 컨텍스트로 작동할 수 있습니다.

많은 조직이 AI에大量 투자하지만, 제한된 결과만을 보고 있습니다. 데이터 및 통합 계층에서 많은 이니셔티브가 중단되는 이유는 무엇입니까?

우리는 대부분의 회사가 AI를 실험하고 있지만, 측정할 수 있는 ROI를 실현하는 회사는 적다는 조사 결과를 모두 보았습니다. 이유는 기술이 아닙니다. 접근 방식 때문입니다. слишком 많은 조직이 AI를 채택하는 것을 목표로 하는 것보다, 엔터프라이즈를 운영하는 비즈니스 프로세스에서 시작하지 않습니다.

성공적인 이니셔티브는 비즈니스에 가장 큰 영향을 미치는 프로세스를 식별하는 것으로 시작하며, 고립된 작업에 AI를 적용하는 것이 아닙니다. 이후에 AI는 실제 작업이 발생하는 시스템에 연결되어야 하며, 데이터 품질과 정책 시행을 보장하는 가드레일이 있어야 합니다. 이러한 거버넌스 연결이 없으면 AI는 실행에서 분리됩니다.

마지막으로, AI는 자율성과 제어를 균형 있게 하는 오케스트레이션 프레임워크가 필요합니다. 인간 중심의 워크플로와 예외 처리는 AI가 더 많은 책임을 맡을 때 신뢰를 유지하는 데 중요합니다. AI가 엔드투엔드 비즈니스 프로세스에 내장되면, 그것은 новelt에서 운영 가능성으로 발전하며 실제 비즈니스 결과를 제공합니다.

조직이 단편화된 시스템 위에 AI를 계층화할 때 가장 일반적인 아키텍처 실수는 무엇입니까?

현재 증가하고 있는 문제는 AI 확산입니다. 우리는 종종 회사가 여러 다른 SaaS 확장을 구매하는 것을 보는 것으로 생각합니다: AI가 통합된 판매 도구, 고객 서비스 도구, 마케팅 도구 등입니다. 모두 동일한 기본 LLMs를 둘러싼 래퍼입니다.

아키텍처적으로, 이것은 상당한 비용과 거버넌스 문제를 생성할 수 있습니다. IT 리더들은 데이터와 통찰력을 모든 도구에 걸쳐 통합할 수 있는 통합 플랫폼이 필요하다는 것을 발견하고 있습니다.統一된 플랫폼을 활용하면 엔터프라이즈 전체에 걸쳐 있는 지식을 결합하여 AI 모델이 확장되고 가치를 제공할 수 있는 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

AI가 더 자율적으로 될수록, 지능형 워크플로가 조직 내에서 애플리케이션, 데이터, 사람들의 상호 작용을 어떻게 변경합니까?

AI가 더 자율적으로 될수록, 지능형 워크플로는 애플리케이션, 데이터, 사람들의 상호 작용을 태스크 실행에서 의사 결정 오케스트레이션으로 변경합니다. 애플리케이션은 더 이상 데이터를 교환하기 위해 연결되지 않습니다. 시스템 전체에서 컨텍스트를 해석하고 다음 최선의 조치를 결정하는 워크플로의 조정된 참여자가 됩니다.

이 변화는 변경 관리를 전면에 가져옵니다. 당신은 세계에서 가장 좋은 모델을 가질 수 있지만, 팀이 그것을 신뢰하지 않는다면, 그것을 사용하지 않을 것입니다. AI의 성공적인 운영화는 왜 AI 에이전트가 특정 결정을 내렸는지에 대한 가시성과, 그것이 거버넌스 프레임워크 내에서 작동하고 있는지에 대한 확신이 필요합니다.

워크플로가 태스크 수행에서 결과 검토로 진화함에 따라, 사람들은 운영자에서 감독자로 이동합니다. 사용자는 AI에 맡길 수 있는 자율성 수준을 선택할 수 있으며, 인간 중심의 제어는 거버넌스, 책임, 적응성을 제공합니다. 결과는 동적이고 하이브리드 환경입니다. 여기서 애플리케이션은 작동하며, AI는 결정하며, 사람들은 지시합니다.

Celigo는 대규모 기업과 빠르게 성장하는 브랜드를 모두 지원합니다. 통합, 데이터 품질, 오케스트레이션 도전은 이러한 규모의 단계에서 어떻게 다릅니까?

빠르게 성장하는 브랜드의 경우, 목표는 souvent 속도입니다. 그들은 도구를 så 빠르게 채택하여 1년 또는 2년 후에 깨질 수 있는 단절된 스택을 구축할 위험이 있습니다. Celigo는 기술 부채를 생성하지 않고 빠르게 운영할 수 있는 능력을 제공합니다.

대규모 기업의 경우, 도전은 컨텍스트와 거버넌스입니다. 그들은 귀중한 데이터 저장소를 가지고 있지만, 그것은 AI 주도 워크플로에 준비가 되어 있지 않을 수 있습니다. 그들은 데이터에 대한 접근과 가치를 복잡한 환경에서 증가시켜야 합니다. 또한 AI를 운영화하는 동안 고객 상호 작용에 PII 또는 환각을泄露하지 않는다는 것을 보장해야 합니다. 우리는 중요한 관리 및 제어 계층으로 작동합니다.

Celigo는 iPaaS, 워크플로 오케스트레이션, AI의 교차점에 위치합니다. 조직은 통합 계층을 설계하여 AI 스택의 활성 부분이 되도록 어떻게 해야 합니까?
조직은 단순한 데이터 이동을 넘어 지능형 자동화로 워크플로를 연결하는 것을 목표로 합니다. 자동화는 예측 가능한 규칙 기반 실행에서 더 자율적인 행동까지 스펙트럼에 존재하며, 가장 큰 기업 가치는 중간에서 생성됩니다.

지능형 자동화 플랫폼은 AI를 엔터프라이즈 데이터에 연결하고, 거버넌스, 가시성, 인간 중심의 제어가 포함된 제어된 연결성 계층을 제공합니다. 그것은 시스템 전체에서 연결성을 조정하고, 지능을 선택적으로 적용하며, 운영 애플리케이션에서 직접 결과를 실행합니다. 단순한 데이터 이동을 넘어 통합 계층은 실시간으로 거버넌스되고 제어되는 연결성을 유지하여 지능형 자동화가 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 비즈니스 운영과 일치하도록 합니다.

에이전트 AI의 상승과 함께, AI 시스템이 비즈니스 애플리케이션에서 안전하고 신뢰할 수 있게 행동할 수 있도록 하는 데 통합 플랫폼이 어떤 역할을 할까요?

에이전트 AI는 가드레일이 필요합니다. Celigo는 통합이 스스로 관리되는 미래를 구축하고 있습니다. 즉, 스키마 변경을 감지하고, 실패를 예측하며, 인간이 알기 전에 스스로 회복할 수 있습니다.

우리의 플랫폼의 역할은 사용자들이 워크플로를 빠르고 효율적으로 구축하고 실행할 수 있도록 하는 것뿐만 아니라, 중앙 IT가 가드레일을 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 에이전트가 레코드를 업데이트하려는 경우, 플랫폼은 비즈니스 규칙을 먼저 확인합니다. 우리는 에이전트가 결정적 환경에서 안전하게 작동할 수 있도록 하여 비결정적 AI가 작동할 수 있도록 합니다.

2026년을 향해, 조직이 AI를 위해 데이터를 스트림라이닝하지 못할 경우의 실제 결과는 무엇입니까?

결과는 ROI의 분기는 될 것입니다. AI를 운영화하지 못하는 회사들은 임시 작업에서 시간을 절약하는 것을 측정하는 반면, 경쟁사들은 완전히 자동화된 비즈니스 라인에서 수익 증가를 측정할 것입니다.

조직은 AI 모델이 컨텍스트가 부족하여 환각을 일으키거나,統一된 전략 없이 단절된 AI 확산의 출력에 대한 비용이 증가하는 벽에 부딪힐 수 있습니다. 회사는 유연성에 대한 가격을 지불할 수 있습니다.

현재 스택을 현대화하는 기술 리더들을 위해, AI 이니셔티브가 확장되고 실제 결과를 제공할 수 있도록 iPaaS에서 어떤 핵심 기능을 우선시해야 합니까?

모든 것이 연결되어야 하는 세계를 위해 구축된 현대적인 iPaaS를 찾으십시오. 즉, 데이터 및 애플리케이션 통합, B2B 공급망 흐름, API 관리, 자율 에이전트를 포함한 자동화의 전체 스펙트럼을 처리할 수 있는 유니버설 플랫폼입니다. 이것은 조직을 덜 복잡하고, 덜 부담되며, 사용자에게 더 많은 권한을 부여하며, 궁극적으로 IT가 전사적으로 AI를 전략적으로 및 안전하게 통합하고 모든 것을 운영화할 수 있도록 설정합니다.

위대한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Celigo를 방문하십시오.