네트리오의 마크 클레이먼 CEO – 인터뷰 시리즈

마크 클레이먼, 네트리오의 CEO는 클라우드 컴퓨팅, 관리형 IT 서비스, 사이버 보안, 엔터프라이즈 인프라를 포함한 20년 이상의 리더십 경험을 가진 베테랑 기술 이사이다. 2024년 네트리오에 합류하기 전에, 그는 Accenture에 인수된 Navisite의 CEO를 역임하였으며, 이전에는 RDX와 TriCore Solutions를 급성장과 성공적인 인수를 거치면서 이끌었다. 그의 경력 초기에, 클레이먼은 Navisite의 고위 리더십 역할을 맡았으며 Surebridge의 CIO를 역임하며 기술 조직을 확장하고 인수한 회사를 통합하며 관리형 서비스 운영을 현대화하는 데 명성을 쌓았다.

네트리오는 북미의 관리형 IT 서비스 제공업체로, 중소기업 조직이 기술 환경을 현대화하고 보안을 강화하는 것을 도와주는 것을 목표로 한다. 이 회사는 관리형 IT, 클라우드 서비스, 사이버 보안, 인프라 관리, 디지털 변환 솔루션에 전문성을 가지고 있으며, 의료, 금융 서비스, 소매 등 다양한 산업에서 전문성을 가지고 있다. SUCCESS Computer Consulting와의 합병 이후, 네트리오는 범위와 능력을 확장하여, 성장하는 비즈니스들이 복잡한 IT 환경을 탐색하는 데 기업급 기술 지원, 운영 효율성, 사이버 보안 보호를 제공하는 대규모 MSP로 자리 잡았다.

관리형 서비스 및 클라우드 회사에서 주요 인수를 거치며 여러 역할을 수행한 경험을 가지고 있다. 이러한 다른 시대에 걸친 기업 IT 변환에 대한您的 관점은 어떻게 진화했으며, 관리형 서비스 제공업체에게 AI가 다음 기초적인 변화를 가져올 것이라고 생각하게 된 이유는 무엇인가?

수년간, 나는 기업 IT 변환이 새로운 기술 범주에 관한 것이 아니라는 것을 발견했다. 그것은 기술이 비즈니스 운영과 경쟁에 변화를 가져올 때 실제 변환이 발생한다. 내 경력 초기에, 인프라에 대한焦点이 있었다. 작업이 어디에 위치하는지, 시스템이 어떻게 관리되는지, 가용성을 어떻게 개선하는지, 비용을 어떻게 줄이는지에 대한 것이었다. 시간이 지나면서, 대화는 기술이 조직에 가치를 어떻게 창출할 수 있는지에 대한 것으로 이동했다. 고객은 더 이상 ‘이 환경을 실행할 수 있나요?’라고 묻지 않고, ‘효율성을 어떻게 높일 수 있나요? 보안을 어떻게 강화할 수 있나요? 회복力を 어떻게 높일 수 있나요? 경쟁력을 어떻게 높일 수 있나요?’라고 묻기 시작했다. AI는 모든 질문에 동시에 변화를 가져오는 기초적인 변환이다. 관리형 서비스 제공업체에게 AI는 새로운 도구를 추가하는 것이 아니다. 서비스 제공 방식, 엔지니어가 어떻게 일하는지, 고객이 지원을 어떻게 소비하는지, 비즈니스 가치를 어떻게 창출하는지에 대한 패러다임 전환이다.

AI는 관리형 서비스 제공업체의 새로운 전달 백본이 될 것이라고 설명했다. 5년 후에 전통적인 관리형 서비스 제공업체 모델과 비교하여 AI 네이티브 관리형 서비스 제공업체는 어떻게 보일까?

전통적인 관리형 서비스 제공업체 모델은 문제에 대한 반응으로 구축되었다. 환경을 모니터링하고, 티켓을 열고, 엔지니어를 할당하고, 문제를 해결하고, 고객에게 보고하는 것이다. AI 기반 관리형 서비스 제공업체는 매우 다를 것이다. AI는 전달 모델 전체에 걸쳐 있을 것이다. 모니터링, ITSM, 보안, 엔드포인트 관리, 고객 커뮤니케이션, 분석, 비즈니스 워크플로 최적화에 걸쳐 있다. 향후 2-3년 내에, 관리형 서비스 제공업체 리더들은 더 이상 질문에 빠르게 답변하는 것만이 아니라, 패턴을 감지하고, 위험을 우선순위로 지정하고, 알려진 문제를 해결하고, 티켓을 요약하고 업데이트하고, 감정을 분석하고, 엔지니어에게 다음最佳 조치를 안내하는 데 AI를 사용할 것이다. 또한, 고객 경험은 훨씬 더 자체 서비스와 AI 플랫폼 주도적인 것이 될 것이다.

네트리오는 “AI 우선, 인간 후” 지원 철학을 강조한다. 사용자 행동이 어떻게 변경되어 고객이 인간 기술자와 대화하기 전에 AI와 상호작용하는 것을 더 편하게 느끼게 하는가?

가장 큰 변화는 사람들이 일상 생활에서 사용하는 기술이 기대치를 재설정했다는 것이다. 사용자는 즉각적인 답변을 받고, 도움을 찾고, 챗봇과 지능형 어시스턴트와 상호작용하고, 기본적인 문제를 해결하는 데 기다리지 않는다. 이러한 행동은 이제 작업장에서 나타나고 있다. AI 시스템이 계정을 잠금 해제하거나, 연결성 문제를 진단하거나, “어떻게” 질문에 답변하거나, 요청을 적절하게 라우팅할 수 있다면, 많은 사용자는 이전 모델보다 더 선호한다. 그러나 AI 우선은 인간이 절대적으로 필요 없는 것을 의미하지 않는다. скорость, 일관성, 편의성을 창출하는 곳에서 AI를 사용하고, 문제가 복잡하거나 민감하거나 판단이 필요한 경우에는 인간을 참여시키는 것을 의미한다.

중소기업 조직이 책임감 있게 AI 도구를 채택하는 데 도전하는 가장 큰 거버넌스 실수는 무엇인가?

가장 큰 실수는 AI 채택이 완전히 단편적으로 발생하도록 허용하는 것이다. 직원들은 실험할 것이며, 많은 경우에 그것은 좋은 일이다. 그러나 조직은 사용 중인 도구, 입력된 데이터, 생성된 위험을 이해해야 한다. 현재 많은 회사에서 개인이 비즈니스 전반에 걸쳐 AI를 사용하고 있지만, 공통의 정책, 측정 프레임워크, 교육 모델, 조직 목표와 일치하는 로드맵이 없다. 이것은 보안 위험, 규정 위험, 낭비된 노력을 생성한다. 이상적인 접근 방식은 실험을 중단하는 것이 아니라 공식화하고 조직화하는 것이다. 회사에는 거버넌스 프레임워크, 접근 제어, 직원 교육, 승인된 사용 사례, 가치 측정 방식이 필요하다. 중소기업에서 특히如此이다. 중소기업은 이사회와 리더십으로부터 AI를 활용하라는 압력을 받지만, 내부 AI 전문 지식, 보안, 규정 팀이 없을 수 있다.

AI가 기본적인 관리형 서비스 작업을 자동화함에 따라, 관리형 서비스의 전통적인 경제학이 10년 내에 근본적으로 변경될 것으로 보인다. 어떻게 생각하는가?

예, 나는 경제학이 상당히 변경될 것으로 생각한다. 전통적인 관리형 서비스 모델은 노동, 도구, 마진으로 구축되었다. AI와 자동화가 기본적인 지원, 모니터링, 문제 해결에 필요한 인간 노력을 줄이면, 그 서비스에 대한 가격 압력이 불가피하다. 그러나 나는 그것을 부정적으로 보지 않는다. 관리형 서비스 제공업체가 가치 사슬을 높이는 강제 함수로 본다. 가치는 더 이상 노동, 도구, 마진에서 오지 않는다. 고객이 기술을 비즈니스 결과에 어떻게 적용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되는 곳에서 가치가 창출된다. 효율성을 개선하고, 워크플로를 자동화하고, 보안을 강화하고, 더好的 결정할 수 있도록 하는 것이다.

중소기업은 내부 전문 지식이 부족하여 AI를 책임감 있게 배포하는 데 어려움을 겪고 있다. 중소기업 조직이 직면하는 고유한 도전은 무엇이며, 더 넓은 산업에서 무시되고 있는가?

중소기업은 매우 흥미로운 위치에 있다. 그들은 AI를 채택할 실제 비즈니스 압력을 가지고 있으며, 많은 경우에 대기업과 같은 긴급성을 가지고 있다. 그들의 리더십 팀과 이사회는 AI 전략, 효율성, 경쟁력에 대해 묻고 있다. 그러나 이전에 언급한 대로, 그들은 내부 자원을 가지고 있지 않다. AI 거버넌스 팀, 보안 조직, 데이터 과학 기능, 변화 관리 자원이 없다. 그래서 그들은 실험과 실행 사이에서 갇히게 된다. 그들은 AI가 중요하다는 것을 알고 있지만, 올바른 사용 사례를 식별하고, 거버넌스를 설정하고, 환경을 보안하고, 직원을 교육하고, AI를 실제 워크플로에 통합하는 데 도움이 필요하다. 그것이 우리가 네트리오에서 추구하는 접근 방식이다. 준비, 거버넌스, 전략, 플랫폼 배포, 활성화, 지속적인 개발 및 지원에 초점을 맞추고 있다.

네트리오는 의료, 금융 서비스, 소매 등 다양한 산업에서 운영된다. 미래의 AI 기반 관리형 서비스 제공업체의 승자는 가장 깊은 수직 전문 지식을 가진 회사일 것이라고 생각하는가?

예, 그렇게 생각한다. 광범위한 기술 스택은 중요하지만, 그것만으로는 충분하지 않다. 실제 가치는 고객의 비즈니스에 깊이 이해할 수 있을 때 나타난다. 기술이 실제로 차이를 만들 수 있는 곳을 알 수 있다. 의료, 금융 서비스, 소매, 제조, 호텔 业 등 각 산업에는 서로 다른 워크플로, 규제 압력, 고객 기대, 위험 프로파일, 운영 현실이 있다. 일반적인 AI 배포는 효율성을 생성할 수 있지만, 도메인 특정 솔루션은 훨씬 더 의미 있는 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 금융 서비스 환경에서 AI를 생각하는 방식은 소매 운영 또는 호텔 業 워크플로와 다르다. 승리하는 관리형 서비스 제공업체는 AI, 자동화, 보안, 수직 전문 지식을 결합하는 것이다.

앞으로 기업 IT 관리의 어떤 부분이 인간 중심으로 남아 있을 것으로 보이는가?

인간 중심으로 남아 있는 부분은 신뢰, 판단, 공감, 전략적 맥락을 요구하는 영역일 것이다. AI는 더 많은 반복적인 운영 작업을 수행할 것이다. 그것은 좋은 일이다. 엔지니어가 더 빠르게 이동하고, 응답 시간을 개선하고, 패턴을 식별하고, 알려진 문제를 자동화하는 데 도움이 될 것이다. 그러나 고객은 여전히 비즈니스에 대해 이해하고, 추천을 뒷받침할 수 있는 사람들이 필요하다. 보안은 좋은 예이다. AI는 위협을 감지하고, 경고를 우선순위로 지정하고, 자동으로 응답할 수 있지만, 보안 문화를 구축하는 것은 여전히 사람們에 달려 있다. 마찬가지로, AI 채택 자체도 vậy. 강력한 도구를 배포할 수 있지만, 어떤 사용 사례가 중요한지, 어떤 위험이 허용되는지, 직원이 어떻게 교육되어야 하는지, 성공이 어떻게 측정되어야 하는지 결정하는 사람은 여전히 필요하다.

우수한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 네트리오를 방문하십시오.