제이슨 반웰, Agiloft의 Chief Product Officer – 인터뷰 시리즈

제이슨 반웰, Agiloft의 Chief Product Officer는 엔지니어링, 법률 실무, 엔터프라이즈 소프트웨어, 법률 운영 경험의 희귀한 조합을 역할에 가져옵니다. MIT 기계 공학 졸업생이자 전 소프트웨어 엔지니어인 반웰은 이후 USC에서 법학 학위를 취득했습니다. 그는 15년간 마이크로소프트에서 경력을 쌓았으며 선임 법률 및 운영 리더십 역할을 맡았고 기업 규모의 계약 및 법률 작업의 디지털 변화를 주도했습니다. Agiloft에 합류하기 전에 그는 또한 Cooley LLP에서 기업 및 신생 기업 법을 실무했으며 CLOC의 이사회의 일원으로 활동했으며 ClearBrief.ai 및 LawAdvisor Ventures를 포함한 법률 기술 회사에 고문을 제공했습니다. Agiloft의 Chief Legal Officer로 합류한 후 반웰은 빠르게 제품 전략에 깊이 관여하게 되었으며 계약 시스템의 구매자, 구축자, 실무자로서의 관점을 가져옵니다.

Agiloft는 계약을 정적 문서에서 구조화된 비즈니스 데이터로 전환하는 것을 도와주는 계약 생명주기 관리 회사입니다. 그들의 플랫폼은 계약 생성, 협상, 승인, 실행, 갱신, 의무 추적, 분석 및 엔터프라이즈 시스템との 통합을 지원하며 복잡한 법률, 조달, 재무, 운영 워크플로우에 적응하기 위한 노코드 아키텍처를 설계했습니다. 이 회사는 또한 Agiloft Astra, 계약 데이터를 검색 가능, 분석 가능, 조치 가능하게 만드는 AI 기반 계약 지능 플랫폼을 통해 AI 전략을 확장하고 있습니다. CLM, 계약 분석, AI를 결합함으로써 Agiloft는 기업 계약의 더广い 변화를 중심으로 자리 잡고 있습니다. 즉, 문서 관리에서 계약 지능으로의 이동을 통해 위험을 표면화하고, 의사결정을 개선하며, 조직이 대규모로 상업적 의무를 관리하도록 도와줍니다.

비전통적인 경력을 가지고 계시는데, MIT 기계 공학과 소프트웨어 개발을 법학으로 전환하시고 마이크로소프트에서 법률 변화를 이끌었으며 현재 Agiloft의 Chief Product Officer로 계신데, 이 전환에 대해 어떻게 생각하시나요? 그리고 이러한 경험은 플랫폼의 미래에 대해 어떻게 형성하시나요?

제가 Agiloft의 Chief Product Officer 역할을 맡은 이유는 내 모험을 계속하면서 더 많이 기여하고 성장할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 제품 기능을 이끄는 것은 내 일생의 작업인 전문가들이 복잡한 작업 시스템에서 운영할 때 유용한 도구를 제공하는 것을 발전시키는 것입니다. 저는 그들의 기술을 높이고 조직이 더 빠르게 더好的 결정할 수 있도록 도와주고 싶습니다. 제 경력은 비전통적이지만 다양한 경험을 가지고 있습니다. 엔지니어링은 건설 도구를 제공했습니다. 기업 법을 실무하면서 더 빠르고 더好的 결정이 승리한다는 것을 보았습니다. 마이크로소프트에서 리더십을 맡으면서 규모를 배우게 되었습니다. 이러한 경험은 Agiloft의 계약을 비즈니스 지능과 전략적 운영 계층으로 변환하는 시스템을 구축하는 야망을 형성합니다. (MSFT )

계약 기술의 구매자와 구축자로서의 관점을 가지고 계신데, 이는 전통적인 소프트웨어 이사와 비교하여 제품 결정에 우선순위를 어떻게 다르게 하시나요?

구매자는 매우 실용적이고 구축자는 꿈꾸는 사람입니다. 두 가지 관점을 모두 가지고 있는 것은 현실적인 관점을 제공합니다. 즉, 무엇을 구축할 수 있는지와 무엇이 고객에게 가치 있는지에 대한 현실적인 관점입니다. 제 경험은 고객이 우리의 개발에서 시장으로의 여정을 합류하기 위해 노력하는 것을 정당화하는 증거를 기대하는 유형을 이해하는 데 도움이 됩니다. 저는 진공에서 의미가 없는 제품 결정이 아닌 실제 세계에서 반복적으로 재생되는 조건에서 합리적인 제품 결정만을 내리겠습니다. 우리의 고객이 이기기 위해 우리도 이겨야 합니다. 구매자로서의 제 시간은 그 파트너십이 얼마나 중요하다는 것을 보여주었습니다.

마이크로소프트에서 계약 인프라를 운영했을 때, 조달 활동과 관련하여 수십억 달러의 규모를 다루었는데, 이러한 경험에서 현재 기업 고객에게 가장 관련성이 높은 교훈은 무엇인가요?

마이크로소프트의 조달 계약은 대규모로 효과적으로 운영되었습니다. 이는 운영과 가치에 대한 교훈을 가르쳤습니다. 운영 교훈은 프로세스 제어가 핵심이라는 것입니다. 프로세스가 성공적인 출력을 제공하고 프로세스를 적응시키는 메커니즘을 가지고 있다면 예상치 못한 요구에도 더 유연하고 자신감을 가지고 대처할 수 있습니다. 가치 교훈은 우리가 일관된 결과 유형을 비즈니스에 제공했다는 것입니다. 즉, 속도는 모든 의존하는 비즈니스 동작을 잠금 해제했습니다. 단위 비용과 용량은 제한된 자원에 대한 레버리지로 작용했습니다. 통찰력은 비즈니스 기회 신호를 생성했습니다. 계약은 비즈니스 지능의 원천이자 비즈니스 제어 평면입니다. 이는 기업 고객이 사용해야 하는 것입니다. 계약은 위험을 표면화하고, 의사결정을 개선하며, 조직이 대규모로 상업적 의무를 관리하도록 도와줍니다.

• 속도는 모든 의존하는 비즈니스 동작을 잠금 해제했습니다.
• 단위 비용과 용량은 제한된 자원에 대한 레버리지로 작용했습니다.
• 통찰력은 비즈니스 기회 신호를 생성했습니다. 계약은 비즈니스 지능의 원천이자 비즈니스 제어 평면입니다.

Agiloft의 CLO로 재직하셨을 때, 플랫폼을 사용하여 법률 部門을 운영하면서 어떤 통찰력을 얻으셨나요?

Agiloft의 CLO로서 저는 가장苛刻한 고객 중 한 명이었습니다. 우리는 “고객 제로”라고 불렀습니다. 왜냐하면 우리는 먼저 시작했으며 높은 신뢰성, 품질, 혁신 속도를 기대했기 때문입니다. 저는 우리의 CEO에게 동일한 기대를 가지고 있었으며 기업 고객과 동일한 기대를 가지고 있었습니다. 제가 기대하지 않는 경우에는 소음이 있었습니다. 저는 제품 구축자의 야망과 우수성을 보았습니다. 저는 고객의 도전을 경험했습니다. 즉, 자원 제약, 높은 기대, 끊임없는 변화였습니다. 그리고 고객이 이러한 제약을 탐색하는 것을 더 쉽게 만들어주는 파트너가 되고 싶었습니다. 저는 이러한 제약 내에서 उपलब할 수 있는 잠금 해제를 알고 있습니다. 왜냐하면 제 팀은 우리의 플랫폼에서 비정상적인 일을 했으며 우리는 Agiloft를 Agiloft에서 구축하기 때문입니다.

많은 벤더가 계약 관리 플랫폼에 AI 기능을 추가하기 위해 경쟁하고 있습니다. 기능에 대한 경쟁에서 고객의 근본적인 문제를 해결하는 것에 비해 산업이 과도하게 집중하고 있다고 생각하시나요?

기능 경쟁은 고객이 실제 문제를 해결하기 위해 어려움을 겪는 바쁜 제품을 제공합니다. 또한 고객의 실제 작업을 고려하지 않고 Shallower 가치를 생성합니다. 이는 구조화되지 않은 계약 데이터 위에 생성적 AI 계층을 올리고 이것을 지능이라고 부르는 것입니다. 그러나 기본 데이터가 일관성이 없거나 분리된 시스템에 산재해 있다면 CLM 플랫폼을 구축하지 않았습니다. 비싼 방법으로 잘못된 답변을 제공하는 시스템을 구축했습니다.

AI는 기본 계약 데이터의 품질만큼 가치가 있다고 주장하시는데, 왜 구조화된 계약 데이터가 AI 시대에 기업들에게 전략적 자산이 되는지 설명해 주시겠습니까?

계약 데이터를 구조화할 때까지는 무엇을 놓치고 있는지 모릅니다. 패턴을 보고 그것들을 통찰력으로 변환할 수 있습니다. 구조는 우리가 정보의 클러스터와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 우리의 가설을 반영합니다. 구조는 의미를 표현하는 더 높은 차원 공간의 단어를 더 낮은 차원 공간의 더緊凑한 형태로 줄이는 데 도움이 됩니다. 즉, 구조는 인간과 기계가 더 쉽게 이유를 부여하고 조치할 수 있도록 정확하고 효율적으로 행동할 수 있는 지능을 제공합니다. 즉, 노출을 측정하고, 시나리오를 모델링하고, 약속을 이해하며, 위험을 인코딩하는 계약에서 이러한 통찰력을 제공합니다. 잘 구조화된 데이터를 가진 조직은 이러한 통찰력과 제어를 통해 강점을 가지고 있습니다.

Agiloft의 Astra 플랫폼은 계약 정보를 검색 가능, 분석 가능, 조치 가능하게 만듭니다. 계약 지능이 법률 팀을 넘어 조달, 재무, 운영을 포함한 핵심 비즈니스 기능으로 발전하는 것을 어떻게 보시나요?

계약은 고객, 공급자, 파트너에게 한 모든 약속을 문서화하므로 비즈니스의 운영을 연결하는 조직입니다. 계약은 조직이 규모로 확장할 때 가치, 속도, 통제, 통찰력이 합성되는 비즈니스 지능의 원천이자 제어 평면입니다. 이 시점에서 조직은 CLM을 법률 도구로 생각하는 것을停止하고 비즈니스 의사결정 및 실행을 위한 인프라로 생각하기 시작해야 합니다. 이는 조달, 재무, 운영을 포함한 계약 지능이 관련성이 있는 곳입니다. 즉, “이 수입을 추구할 수 있나요?”, “이 의무를 이행할 수 있나요?”, “이 노출을 가정할 수 있나요?”와 같은 비즈니스 활성화 기능을 제공하는 것입니다.

법률 운영에 기술과 자동화를 적용한 경험을 가지고 계시는데, 현재 AI 트렌드 중에서 과도하게 부풀려진 것과 과소평가된 것을 어떻게 보시나요?

도전과 가능성은 얽혀 있습니다. 도전은 작업이 인간이 수행하는 작업에緊密하게 결합되어 있기 때문에 여전히 남아 있습니다. 이러한 작업은 시스템에서 인간이 수행하는 작업에 대한 불충분한 인센티브를 생성하는 시스템에서 존재합니다. 우리는 인간과 기계가 함께 일할 때 많은 작업을 수행할 수 있음을 크게 과소평가하고 있습니다. 이는 인간을 루프 안, 루프 위, 루프 밖으로 배치하고 위험-보상 분석을 통해 생각적으로 배치할 때 가능합니다. 대부분의 조직은 기존 작업을 조금 더 빠르게 수행하는 데 AI를 사용하고 있지만真正한 가치를 얻지 못하고 있습니다. 이는 기술적인 문제로 가장하는 사회학적 문제입니다. 문화와 인센티브는 사람들이 작업을 변경할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트와 독립적인 도구에서 지능형 시스템으로의 전환에 대해 이야기했습니다. 5년 내에 계약 생명주기 관리에서 에이전트 AI가 어떻게 변형될 것으로 보시나요? 그리고 조직은 어떤 안전 장치를 구축해야 합니까?

5년 내에 우리는 계약 플릿을 더 높은 수준의 추상화로 관리할 것입니다. 우리는 결과와 그 결과의 특성이 중요하다는 것을 설명하는 목표와 제약을 정의할 것입니다. 즉, 우리의 비즈니스에 대한 가치 함수를 정의할 것입니다. 이는 우리가 기다리는 복잡성과 볼륨을 다루는唯一한 방법입니다. 규제 환경은 대부분의 법률 팀이 수동으로 추적할 수 있는 것보다 빠르게 이동하고 있습니다. AI 거버넌스, 데이터 개인 정보 보호 법, 공급망 규정 등이 있습니다. 이러한 제약은 계약에 포함되며 관리해야 합니다. Astra, Agiloft의 계약 AI 플랫폼은 이미 고객에게 더 큰 규모로 작업을 관리하는 방법을 제공하고 있습니다. 그러나 이는 더 야심찬 곳을 향한 тра젝트리입니다. 즉, 요청 없이 작동하는 시스템이며 우리는 지금부터 그 미래를 준비하고 있습니다. 우리는 고객이 원하는 가치 함수와 일치하고 그 일치성을 검증하는 방법을 제공하는 시스템을 구축할 것입니다.

새로운 역할에서 성공은 무엇일까요? 3년 후에 기업 고객이 Agiloft를 평가할 때, 법률 AI 시장의 다른 회사와 구별되는 기능이나 결과는 무엇일까요?

Agiloft는 제품 책임자로 엔지니어, 법률 전문가, 기업 계약 인프라 운영 경험을 가진 사람을 배치했습니다. 이는 제품을 구축하는 데 이러한 경험을活用할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 성공은이 베팅을 존중하는 것입니다. 3년 후에 모든 Agiloft 고객이 오늘날 불가능한 것처럼 보이는 비즈니스 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다. 저는 그것이 가능하다는 것을 알고 있습니다. 왜냐하면 우리는 지금 무엇을 할 수 있는지 보았기 때문입니다. 우리는 고객이 그들의 야망을 발휘하도록 도와줄 것입니다. 그것은 진지한 재미가 될 것입니다.让我们一起 구축하겠습니다!

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하시는 독자는 Agiloft를 방문하십시오.