매튜 피츠패트릭, 인비지블 테크놀로지스 CEO – 인터뷰 시리즈

매튜 피츠패트릭은 복잡한 워크플로우와 팀을 확장하는 데 전문적인 운영 및 성장 전문가입니다. 컨설팅, 전략, 운영 리더십을 아우르는 배경을 가지고 있으며, 현재 인비지블 테크놀로지스의 CEO로 재직하며 엔드투엔드 비즈니스 솔루션을 설계하고 최적화하는 데 중점을 두고 있습니다. 매튜는 효율성을 대규모로 추구하는 데 인간 재능과 자동화를 결합하는 데 열정을 가지고 있으며, 프로세스 혁신을 통해 변革적인 성장을 실현하는 데 도움이 되는 회사들을 지원하고 있습니다.

인비지블 테크놀로지스는 AI 생산 계층 및 엔터프라이즈 소프트웨어 회사로, 조직이 복잡한 비즈니스 환경에서 AI 시스템을 구축, 배포, 확장하는 데 도움을 줍니다. 이 플랫폼은 AI를 기반으로 하는 소프트웨어, 인간 전문 지식, 운영 인프라를 결합하여 고급 AI를 훈련, 평가, 운영하는 데 필요한 생산 워크플로우를 지원합니다. 인비지블은 기업과 협력하여 복잡한 데이터를 관리하고, 워크플로우를 자동화하며, 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하는 데 필요한 인프라와 전문 지식을 제공하여 AI 이니셔티브를 실험에서 신뢰할 수 있는 생산 규모의 배포로 이동하는 데 도움을 줍니다.

최근에 퀀텀블랙 랩스에서 맥킨지를 이끌었던 매튜 피츠패트릭이 인비지블 테크놀로지스의 CEO로 전환했습니다. 이 역할에 매력을 느끼게 된 것은 무엇이며, 인비지블의 미션에서 무엇이 가장 흥미롭습니까?

맥킨지에서 저는 AI 혁신의 최전선에서 일할 특권을 가졌습니다. AI 소프트웨어 제품을 구축하고, 연구 개발 노력을 이끌고, 기업이 데이터의 힘을 활용하는 데 도움을 주었습니다. 인비지블 테크놀로지스에 매력을 느끼게 된 것은 고유하게 유연한 AI 소프트웨어 플랫폼과 인간 피드백 루프를 위한 전문가 마켓플레이스를 결합하여 대규모로 운영할 수 있는 기회였습니다. 저는 강화 학습에서 인간 피드백(RLHF)이 정확하고 신뢰할 수 있는 GenAI 구현의 핵심이라고 믿습니다. 인비지블은 데이터 클리닝, 데이터 엔트리 자동화, 체인 오브 사고 이성, 커스텀 평가 등 AI 전체 가치 사슬을 지원합니다. 우리의 미션은 간단합니다. 인간 지능과 AI를 결합하여 비즈니스들이 AI의 잠재력을 실현하는 데 도움을 주는 것입니다. 이는 기업에서 예상보다 훨씬 더 어려웠습니다.

1,000명 이상의 엔지니어를 이끌었으며, 여러 산업에서 AI 제품을 확장했습니다. 맥킨지에서 배운 교훈을 인비지블의 다음 성장 단계에 어떻게 적용하고 있습니까?
두 가지 교훈이 두드러집니다. 첫째, 성공적인 AI 채택은 기술만큼 조직 변환에 관한 것입니다. 훌륭한 모델을 갖추기 위해서는 적절한 사람들과 프로세스가 필요합니다. 둘째, AI에서 승리하는 회사들은 “마지막 마일”을 마스터하는 회사들입니다. 즉, 실험에서 생산으로의 전환입니다. 인비지블에서는 고객이 파일럿에서 생산으로 이동하여 실제 비즈니스 가치를 제공하는 데 도움을 주기 위해 동일한 엄격함과 구조를 적용하고 있습니다.
2024년은 AI 실험의 해였으며, 2025년은 ROI를 실현하는 해라고 말했습니다. 실제 ROI를 달성하는 기업들에서 어떤 경향을 보이고 있습니까?

실제 ROI를 달성하는 기업들은 세 가지를 잘하고 있습니다. 첫째, 핵심 비즈니스 KPI와 밀접하게 AI 사용 사례를 정렬합니다. 예를 들어, 운영 효율성 또는 고객 만족도와 같은 경우입니다. 둘째, 모델 성능을 지속적으로 개선하기 위해 더 나은 데이터 품질과 인간 피드백 루프에 투자합니다. 셋째, 일반적인 솔루션에서 특정 도메인에 맞춘 시스템으로 전환하여 환경의 복잡성을 반영합니다. 이러한 회사들은 더 이상 AI를 테스트하지 않고, 목적을 가지고 확장하고 있습니다.
아마존 웹 서비스, 마이크로소프트, 코히어와 같은 기초 모델 제공업체에서 도메인 특정 및 박사 학위 수준의 데이터 레이블링에 대한 수요는 어떻게 진화하고 있습니까?

기초 모델 제공업체가 더 복잡한 수직 산업으로 확장함에 따라 전문 레이블링에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 인비지블에서는 전문가 풀에 대한 연간 승인률이 1%이며, 30%의 트레이너가 석사 또는 박사 학위를 보유하고 있습니다. 이러한 심오한 전문 지식은 정확하게 데이터를 주석으로 표시하는 데만 필요한 것이 아니라, 모델의 이성, 정확성, 정렬을 개선하기 위해 맥락을 고려한 피드백을 제공하는 데에도 필요합니다. 모델이 더智能해짐에 따라 훈련시키는 데 필요한 바가 높아집니다.

인비지블은 에이전트 AI를 강조하며, 실제 워크플로우에서 의사 결정에 중점을 두고 있습니다. 에이전트 AI에 대한您的 정의는 무엇이며, 가장 많은 약속을 보이는 분야는 어디입니까?

에이전트 AI는 지시에만 반응하는 시스템이 아니라, 계획을 세우고, 결정하고, 정의된 가드레일 내에서 행동하는 시스템입니다. 이는 도구가 아니라 팀원처럼 행동하는 AI입니다. 우리는 고객 지원, 보험 청구와 같은 고부하, 복잡한 워크플로우에서 가장 많은 추진력을 보이고 있습니다. 이러한 영역에서 에이전트 AI는 수동 노력을 줄이고, 일관성을 높이고, 대규모 인간 팀이 달성할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 인간을 대체하는 것이 아니라, 지능형 에이전트와 인간을 보완하는 것입니다.

체인 오브 사고 이성을 위한 모델 훈련의 예를 공유할 수 있습니까? 또한 왜 이것이 기업 배포에 중요합니까?

체인 오브 사고(CoT) 이성은 기업 AI에 새로운 잠재력을 열어주었습니다. 인비지블에서는 모델을 단계적으로 이성적으로 훈련시킵니다. 이는 높은 위험이 있는 경우에 필수적입니다. 예를 들어, 환자를 진단하거나, 계약을 분석하거나, 재무 모델을 검증하는 경우입니다. CoT는 투명성을 개선할 뿐만 아니라, 디버깅, 정제, 성능 향상을 위한 새로운 방법을 제공합니다. 우리는 젬니, 소네트, 그록과 같은 선도적인 모델이 그들의 이성 경로를 공개하기 시작했으며, 이는 모델이 출력하는 내용뿐만 아니라, 모델이 어떻게 그 결론에 도달하는지 관찰할 수 있게 해줍니다. 이것은 트리 오브 사고와 같은 더 고급된 방법을 위한 기초를 마련하고 있습니다.

인비지블은 40개 이상의 코딩 언어와 30개 이상의 인간 언어를 지원합니다. 글로벌하게 확장 가능한 AI를 구축하는 데 문화적 및 언어적 정밀도가 얼마나 중요합니까?

비즈니스에서 매우 중요합니다. 언어는 번역을 넘어서서 맥락, 뉴앙스, 문화적 규범을 포함합니다. 모델이 음调이나 지역 변화를 잘못 해석하면, 사용자 경험에 악영향을 미칠 수 있으며, 준수 위험도 있을 수 있습니다. 우리의 다국어 트레이너는 단지 유창한 것이 아니라, 그들이 대표하는 문화에 깊이 관여하고 있습니다.

회사들이 증명된 개념에서 생산으로 확장하려고 할 때 일반적인 실패 지점은 무엇이며, 인비지블은 어떻게 그 “마지막 마일”을 탐색하는 데 도움을 줍니까?

대부분의 AI 모델은 생산에 도달하지 못합니다. 왜냐하면 회사들이 운영에 필요한 리프트를 과소평가하기 때문입니다. 깨끗한 데이터, 강력한 평가 프로토콜, 모델을 실제 워크플로우에 통합하는 전략이 없습니다. 인비지블에서는 기술적인 전문 지식과 생산급 데이터 인프라를 결합하여 기업이 그 격차를 메우는 데 도움을 줍니다. 우리의 상보적인 훈련 및 최적화 기능을 통해 더 나은 모델을 구축하고 성공적으로 배포할 수 있습니다.

인비지블의 RLHF(인간 피드백에서 강화 학습) 접근 방식을 설명하고, 산업에서 다른 접근 방식과 어떻게 다른지 설명해 주시겠습니까?

인비지블에서는 RLHF를 단순히 세부 조정 이상으로 보며, 더 복잡한 사용자 정의 평가 설계와 인간의 세련된 판단이 아닌 이진 신호를 통해 모델을 훈련시키는 방향으로 전환하는 것을 가능하게 합니다. 산업의 접근 방식은 종종 규모를 통해 높은 볼륨, 낮은 신호 데이터를 우선시하는 반면, 우리는 모델을 더 효과적으로 일반화하고 인간의 의도와 더 잘 정렬할 수 있는 더 풍부한 신호를 캡처하는 구조화된, 높은 품질의 피드백을 수집하는 데 중점을 둡니다. 우리는 깊이를 우선시하여 더 강력하고, 정렬된 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 인프라를 구축하고 있습니다.

고위험 분야인 금융, 의료, 공공 부문에서 AI-인간 협력의 미래는 어떻게 진화할 것으로 보십니까?

AI는 인간 전문 지식을 대체하지 않고, 그것을 지원하는 인프라가 되고 있습니다. 저는 의사들이 진단 공조자에 의해 지원되는 미래를 상상합니다. 정부 기관은 AI를 사용하여 혜택을 더 효율적으로 처리하며, 금융 분석가는 전략에 집중할 수 있습니다. 우리의 초점은 인간의 능력을 강화하는 시스템을 설계하는 것입니다. 즉, AI가 인간의 능력을 강화하는 시스템을 설계하는 것입니다.

인터뷰에 감사드리며, 더 많은 정보를 원하는 독자는 인비지블 테크놀로지스(https://www.invisible.co/)를 방문할 수 있습니다.