스타마인드의 마크 본토벨, CEO & 창립자 – 인터뷰 시리즈

마크 본토벨은 스타마인드의 CEO이자 창립자입니다. 스타마인드는 조직 내의 전문 지식을 연결하여 팀원들이 언제든지 필요한 지식을 얻을 수 있도록 하는 플랫폼입니다.

이전에 당신은 아무도진정으로 인공지능이 무엇인지 이해하지 못한다고 말했습니다. 왜냐하면 아무도진정으로 지능이 무엇인지 이해하지 못하기 때문입니다. 당신의 견해는 변경됐나요? 변경되지 않았다면 이 진술에 대해 설명해 주시겠습니까?

지능에 대한 공식적인 정의는 없으며, 상황에 따라 다른 답변을 얻을 수 있습니다. 수학자는 지능적입니까? 그렇습니다. 고양이는 지능적입니까? 아마도. 나무는 지능적입니까? 논쟁의 여지가 있습니다. 그러나 나무는 수백 년 동안 생존합니다. 그것은 토양에서 영양소를 얻고, 빛을 에너지로 변환하며, 충분한 양의 빛을 받지 못하면 빛으로 향합니다. 따라서 나무가 어느 정도 지능적이라고 생각하는 것이 논리적입니다.

모두가 지능을 다르게 보기 때문에, 사람들은 또한 인공지능과 기계 학습의 한계를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 사람들은 컴퓨터가 쉽게 인간과 같은 지능을 갖거나, 아마도 나무와 같은 지능을 갖게 될 것이라고 믿습니다. 하지만 사실은 그렇지 않습니다.

컴퓨터는 명령을 따르며, 우리가 상상할 수 있는 것보다 더 복잡한 알고리즘을 트리거할 수 있습니다. 그러나 컴퓨터는 결코 올바른 일을 하는 것이라고 믿기 때문에 결정을 내리지 않습니다. 컴퓨터의 결정은 입력과 알고리즘에서 파생됩니다.

따라서 나는 아무도진정으로 인공지능을 이해하지 못한다고 믿습니다. 왜냐하면 아무도진정으로 지능을 완전히 정의하거나 이해하지 못하기 때문입니다.

스타마인드의 기원에 대해 알려주실 수 있습니까?

11년 전, 우리는 과학자들이 서로 지식을 공유할 수 있는 플랫폼을 개발했습니다. 연구 문제에 대한 답변을 얻기 위해 수시간을 연구하는 대신, 해당 주제의 전문가는 스타마인드 솔루션을 사용하여 질문을 할 수 있었습니다. 플랫폼은 잘 받아들여졌지만, 지식과 경험을 제공하는 사용자와 지식과 경험을 얻기 위해 작은 비용을 지불하는 사용자 사이에 불균형이 있었습니다.

2013년, 한 스위스 은행의 CIO는 우리에게 접근하여 매일 많은 질문이 있지만 답변을 얻을 수 있는 방법이 없다고 말했습니다. 그는 우리의 기술이 조직에 적용될 수 있는지, 즉 사람들이 올바른 정보를 올바른 사람으로부터 얻을 수 있도록 시간을 절약할 수 있는지 물었습니다. 이것은 우리에게 조직이 지식을 어떻게 다루는지 생각하게 만들었습니다.

지식의 80%는 사람들의 머릿속에 있습니다. 우리는 모든 큰 조직이 동일한 문제를 직면한다는 것을 깨달았습니다. 지식의 20%는 다양한 도구에 문서화되어 있습니다. 그러나 문서화된 정보는 대부분 구식이며, 찾기 어렵고, 찾은 후에는 새로운 상황에 적용하기 어렵습니다. 사람들은 두 가지 선택만 있습니다. 자신의 일을 하기 위해 매일 대부분의 시간을 정보를 검색하고 통합하는 데 쓰거나, 동료에게 질문하고 올바른 답변을 받을 수 있기를 바랍니다.

그때 저희는 조직 내부에서 주된 정보원 역할을 하는 기술이 없다는 사실을 깨달았습니다. 그래서 모든 직원이 필요할 때 적절한 동료를 알든 모르든 가상으로 그 동료의 어깨를 두드릴 수 있는 솔루션을 만들었습니다. 직원들이 더 빠르고 포용적이며 협력적인 방식으로 지식에 접근하기를 원했습니다.

스타마인드는 어떻게 수천 개의 뇌를 연결하여 기업 뇌를 만들까요?

저희는 뇌를 연결하기보다는 지식 장벽을 허물고 사람을 연결하여 조직 전체의 지식 협업을 높인다고 표현합니다. 직원은 조직 내 어디에 있든 필요할 때 전문 지식에 접근할 수 있습니다. 자기 부서나 인맥에만 의존하는 대신 지식 협업 플랫폼에서 익명으로 질문할 수 있습니다. 인공지능은 직급이나 근속 기간에 관계없이 답변에 가장 적합한 사람을 찾아냅니다. 직원은 질문 후 한 시간 이내에 답변을 받으며, 답변은 검증되고 순위가 매겨집니다. 인공지능은 이러한 상호작용을 통해 용어와 주제를 연결하고, 유사한 정보를 향후 어떻게 매핑할지, 누가 지식을 보유하는지, 데이터를 어떻게 의미 있게 재사용할지 학습합니다. 플랫폼은 지식 공유와 정보 접근의 장벽을 허뭅니다. 저희 기술은 인간의 지능을 대체하지 않고 강화하여, 더 쉽게 활용하고 더 관련성 있게 만듭니다.

스타마인드는 조직 내에서 질문에 가장 잘 답변할 수 있는 가장 지능적인 사람을 어떻게 식별합니까?

시간이 지남에 따라, 사람들은 동료들의 질문에 답변함으로써 지식과 통찰력을 공유합니다. 직원들이 답변을 평가할 때, 우리의 인공 지능은 실시간으로 누가 무엇을 알고 있는지에 대해 더 능숙하게 검증하고 인식할 수 있습니다. 그것은 이러한 상호 작용에서 학습하여 미래에 유사한 정보를 식별하고 지식을 보유한 사람을 식별하는 방법을 학습합니다. 플랫폼은 지식을 보유한 사람을 식별하는 것 외에도 데이터를 의미 있게 재활용합니다.

이 솔루션이 깊은 학습이나 다른 유형의 인공지능을 사용하여 답변을 식별하는 것보다 우수한 이유는 무엇입니까?

인공지능과 자연어 처리는 이 과정을 돕지만, 더 미묘하고 중요한 요소는 인간의 경험과 맥락화입니다. 지식의 80%는 사람의 머릿속에 있고 20%만 문서화되어 있습니다. 문서화된 정보는 낡거나 부정확하거나 중복될 수 있습니다. 인간의 경험은 조직 전체의 지식 공유와 협업을 통해 데이터의 불일치를 찾아내고 맥락 속에서 이해하도록 합니다. 그 결과 직원이 참고하고 검토하며 상황에 맞게 적용할 수 있는 풍부하고 지속적으로 발전하는 지식 저장소가 형성됩니다.

스타마인드를 사용하는 기업 사례를 예로 들 수 있습니까?

세계적인 제약 회사 중 하나가 스타마인드를 사용합니다. 그들은 매월 새로운 약물을 시장에 출시하며, 전 세계 사람들에게 생명을 구하는 치료법을 제공합니다. 또한 그들은 새로운 바이러스와 변종에 대응해야 합니다. 이러한 경우 시간은 매우 중요하며, 그들은 치료법을 시장에 출시하기 위해 연구와 개발을 정밀하게 수행해야 합니다. 이러한 약물을 개발하는 데에는 여러 전문가의 지식과 경험이 필요합니다. 올바른 사람을 찾는 것은 회사 규모가 12만 5천 명이고 여러 국가에 걸쳐 있는 경우에 매우 어려울 수 있습니다. 따라서 그들은 스타마인드를 선택했습니다. 스타마인드는 전문 지식을 빠르게 접근할 수 있도록 하며, 사람들을 더 빠르게 연결하고, 시장 출시 시간을 단축합니다.

스타마인드 애플리케이션에 대한 피드백은 어떻습니까?

우리는 산업계와 고객들로부터 매우 좋은 반응을 받았습니다. 고객들은 우리의 플랫폼이 고객의 질문에 신속하고 효과적으로 답변할 수 있도록 도왔다고 말했습니다. 또한 새로운 직원을 더 빠르게 온보딩할 수 있도록 해주며, 그들을 참여시키고, 기술을 모든 직원에게 더 접근 가능하게 만들어 협력을 증진하고 혁신을 촉진합니다. 마지막으로, 생산성을 높입니다.

미래의 인공지능 개발은 스타마인드 비즈니스 모델에 대한 위협입니까?

저는 그렇게 생각하지 않습니다. 인공지능과 자연어 처리는 개념을 이해하고 사람들이 작성한 것을 맥락화할 수 있지만, 사람들의 경험과 머릿속에 있는 암묵적 지식에는 접근할 수 없습니다. 스타마인드는 이러한 암묵적 지식을 공유하도록 장려합니다. 작성되고 캡처되면, 인공지능과 자연어 처리는 직원들이 접근하고 사용할 수 있는 정보를 맥락화할 수 있습니다. 그러나 스타마인드와 같은 플랫폼이 이러한 암묵적 지식을 공유하고 촉진하는 데 필요합니다.

인공지능은 잠재적으로 누구도 이전에 답하지 않은 질문에 자동으로 답할 수 있습니다. 그러나 그 답은 항상 사람이 제공한 정보에 근거합니다.

아직 해결되지 않은 중요한 문제는 특정 데이터가 여전히 관련성이 있는지, 낡았는지 또는 올바른지를 판단하는 것입니다. 사람과 마찬가지로 인공지능도 정보를 살펴보고 현재도 유효한지 판단하는 데 어려움을 겪습니다.

따라서 저는 인간의 경험과 데이터를 맥락 안에서 이해하는 능력이 언제나 인공지능보다 우수할 것이라고 믿습니다.

스타마인드에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

지식은 조직에 필수적입니다. 효과적으로 활용하면 일하는 방식에 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다.

파리에서 슈투트가르트로 여행하는 것을 상상해 보십시오. 길을 모르는 상태에서, GPS도 없습니다. 일반적인 방향을 알고 있지만, 명확한 경로는 없습니다. 그래서 네덜란드로 북쪽으로 운전합니다. 네덜란드에 도착하면, 독일로 가는 방법을 묻습니다. 베를린으로 가라고 합니다. 베를린에 도착하면, 슈투트가르트로 가는 방법을 묻습니다. 체코를 통해 남쪽으로, 그리고 마침내 슈투트가르트로 가라고 합니다.

조직 내에서 올바른 사람으로부터 올바른 정보를 찾는 것은 이러한 여행과 같습니다. 너무 많은 조직이 여전히 일반적인 아이디어나 잘못된 정보를 갖고 있는 동료의 잘못된 지침을 따르고 있습니다. 이는 직원들이 불필요한 유럽 여행을 하도록 만들 수 있습니다. 올바른 사람에게 질문할 수 있었다면, 파리에서 슈투트가르트까지는 자동차로 7시간 만에 바로 이동하는 경로였을 것입니다.

오늘날의 원격 및 하이브리드 작업 환경은 이 문제를 복잡하게 만들고, 추가적인 디지털 정보 사일로를 생성합니다. 원격 근무자는 문서화된 정보에 접근할 수 있는 기회가 더 적습니다. 따라서 스타마인드는 인간의 경험에 더 중점을 두며, 직원들에게 최상의 솔루션 또는 지침을 제공합니다.

인터뷰에 감사드리며, 지능의 본질에 대한 견해를 공유해 주셔서 감사합니다. 스타마인드에 대해 더 알아보기 원하는 독자는 스타마인드를 방문하십시오.