마이클 델가도, Canals의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

마이클 델가도, Canals의 공동 창립자 및 CEO는 전직 기업 변호사 출신의 기업가로 법률 전문 지식, 제품 개발, 운영 기술을 연결하는 경력을 쌓아왔다. 크라바스, 스웨인 & 무어 LLP와 같은 최상위 법률事務所에서 시작하여 스타트업으로 이동하여 윌링에서 리더십 역할을 맡았으며, 이후 베스티드의 공동 창립자로 활동하여 메트라이프에 인수되었다. 그는 2022년 캐널스를 설립하여 법률, 운영, 제품 개발 경험을 결합하여 전통 산업의 비효율성을 해결하고, 특히 AI를 활용하여 복잡한 비즈니스 워크플로우를 현대화하였다.

Canals는 도매 업체를 위한 백오피스 운영을 자동화하는 AI 기반 플랫폼으로, 판매 주문 처리, 계정 지불, 조달과 같은 기능을 제공한다. 이 회사는 이메일, PDF, 손글씨 문서와 같은 비정형 입력을 구조화된 데이터로 변환하여 기존 ERP 시스템에 직접 통합하는 것을 목표로 한다. 사용자 상호작용에서 지속적으로 학습함으로써, Canals는 수동 데이터 입력을 줄이고, 오류를 최소화하며, 운영 워크플로우를 가속화하여, 순수한 분석 AI 솔루션이 아닌 실제 실행 레이어로 пози셔닝한다.

크라바스, 스웨인 & 무어 LLP와 같은 법률事務所에서 시작하여 스타트업으로 이동하여 윌링에서 리더십 역할을 맡았으며, 이후 베스티드의 공동 창립자로 활동하여 메트라이프에 인수되었다. 캐널스를 설립하기 위해 구체적으로 어떤 분열이 배포 워크플로우에서 발생했는지, 그리고 이전 역할이 그 결정에 어떻게 영향을 미쳤는지 설명해 주시겠습니까?

제 아내가 도매 사업을 운영하고 있기 때문에, 저는 처음으로 창고를 방문하고, 도매 업체와 대화하며, 산업을 배우기 시작했습니다.

도매에 대해 더 많은 시간을 보낌으로써, 가장 두드러진 것은 “판매 주문 입력”이라는 프로세스였습니다. 주문은 다양한 채널과 형식으로 도매 업체에 도착하며, 각 주문은 검토되어야 하며 수동으로 ERP에 입력되어야 합니다. 이는 수동 작업으로, 판매 대표팀의 업무가 되며, 그들의 업무는 수입을 창출하고 관계를 구축하는 것이어야 합니다.

도매 업체와의 대화가 더 많아짐에 따라, 이는 작은 비효율이 아니라는 것이 명백해졌습니다. 판매 주문 입력은 기술이 역사적으로 서비스하지 못한 거대한 산업의 핵심 워크플로우입니다. 전통적인 소프트웨어는 가변성을 처리할 수 없기 때문에, 저는 수년간 소프트웨어를 구축하고 AI의 발전을 따라가며, 큰 시장, 실제 고통, 그리고 새로운 해결책을 보았습니다. 캐널스는 그곳에서 성장했습니다.

이 공간에 새로운 독자들을 위해, 캐널스가 조직 내에서 일일이 어떤 일을 하는지, 그리고 기존 시스템과 어떻게 상호작용하는지 설명해 주시겠습니까?

고수준에서, 캐널스는 도매 업체, 계약자, 제조업체가 매일 처리하는 입력(이메일, PDF, 스프레드시트, 손글씨 메모 등)을 구조화된 데이터로 변환하여 시스템 간에 흐를 수 있게 하며, 이를 통해 종단 간 워크플로우를 자동화합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 하위 작업을 자동화하며, 판매 주문 생성 또는 청구서 제출과 같은 작업을 수행한 후, 검증된 데이터를 ERP에 직접 푸시합니다.

ERP는 시스템의 기록으로 남아 있으며, 캐널스는 운영 AI로 작동하여 이를 정확하고 최신 상태로 유지합니다.

산업 도매는 여전히 주문과 청구서를 관리하기 위해 이메일, PDF, 전화와 같은 수동 작업에 크게 의존합니다. 이러한 수준의 수동 작업이 इतन 오랫동안 지속된 이유와, 의미 있는 자동화가 지금까지 방해된 이유는 무엇입니까?

문제는 전통적인 소프트웨어가 엄격한 규칙과 표준 템플릿에 의존한다는 것입니다. 이는 입력이 일관된 환경에서 작동하지만, 건설과 도매는 그렇지 않습니다. 문서는 다양한 형식으로 도착하며, 동일한 제품을 설명하는 다양한 이름, 약어, 필드 용어가 있습니다. 어느 시점에서, 에지 케이스의 수가 관리할 수 없게 됩니다. 모든 변형에 대한 규칙을 정의할 수 없습니다. 따라서 프로세스는 수동 해석으로 돌아갑니다.

효율성을 도입하려는 의지는 항상 존재했지만, 기술이 따라가지 못했습니다. 이전 접근 방식은 어려웠으며, 확장하기 어렵고, 유지 관리 부담이 컸습니다.

이 문제의 핵심은 비정형 입력을 구조화된 작업으로 변환하는 것입니다. 캐널스가 어떻게 이메일, 첨부 파일, 문서를 해석하여 사용 가능한 데이터와 워크플로우로 변환하는지 설명해 주시겠습니까?

이 문제를 해결하는 데는 두 단계가 필요합니다.

첫 번째 단계는 파싱입니다. 캐널스는 사용자의 받은 편지함에서 관련 문서를 식별하고, 주요 항목과 필드를 추출하여 데이터를 추출합니다.

두 번째 단계는 매칭입니다. 여기서 추출된 데이터가 시스템 내에서 해결됩니다. 경우에 따라 이는 라인 항목을 올바른 SKU에 매핑하는 것을 의미하며, 제품이 설명되는 방식의 변화를 처리하며, 단위를 정규화합니다. 다른 경우에는 문서를 조정하는 것을 의미하며, 청구서를 구매 주문과 수신에 매칭하고, 라인 항목을 조정하며, 불일치를 식별합니다.

결과는 종단 간 워크플로우를 구동할 수 있는 구조화된, 맥락화된 데이터입니다.

캐널스는 21억 달러 이상의 지불 가능 금액과 관련된 워크플로우를 지원했습니다. 이러한 규모에서, 효율성, 지연, 또는 오류와 관련된 어떤 패턴이 나타나는지, 그리고 대부분의 회사에서조차 인식하지 못하는지 설명해 주시겠습니까?

일부 명백한 효율성 향상이 있습니다. 예를 들어, 고객은 평균 96%의 청구서 처리를 자동화하여大量의 수동 작업을 제거합니다.

그러나 더 흥미로운 것은 그로 인해 발생하는 영향입니다. 주문 입력의 경우, 속도는 직접 수입에 영향을 미칩니다.

건설에서는 시간이 중요하며, 일정에 따라 진행하는 것이 우선입니다. 계약자가 여러 도매 업체로부터 견적을 요청하고, 한 곳이 10분 내에 응답하며, 다른 곳은 몇 시간이 걸린다면, 작업은 일반적으로 가장 먼저 응답한 곳으로 돌아갑니다. 물자에 대한 제때적인 도착이 중요합니다.

이 동적은 직접 수입에 영향을 미칩니다. 판매 주문 입력을 자동화하면 도매 업체가 먼저 응답할 가능성이 높아지며, 이는 비즈니스 승리를 증가시킵니다. 한 고객의 경우, 이는 57%의 거래가 주문으로 전환되는 것을 의미하며, 이전 평균은 20%에 가까웠습니다.

레거시 시스템은 종종僵硬하고 현대화하기 어렵습니다. 캐널스는 기존 인프라를 강제로 교체하지 않고 어떻게 통합하는지 설명해 주시겠습니까?

ERP는 비즈니스 운영의 핵심입니다. 따라서 실제 제약은 통합뿐만 아니라, 얼마나 빠르고 깨끗하게 통합할 수 있는지입니다. 구현이 느리거나 내부 IT의大量 참여가 필요하면, 이는 방해가 됩니다.

캐널스의 접근 방식은 구현을 빠르고 마찰이 없는 것으로 만드는 것입니다. 우리는 많은 사전 구축된 통합과 커스텀 배포를 지원하는大量 엔지니어 팀을 보유하고 있으며, 고객이 빠르게 시작할 수 있도록 하며, 지속적인 유지 관리 부담을 생성하지 않습니다.

산업 전반에서 자율 시스템으로의 전환을 보이고 있습니다. 분배 워크플로우에서 자동화가 실제로 어디까지 갈 수 있는지, 그리고 시스템이 보조 도구에서 더 많은 에이전트와 같은 의사 결정자로 이동함에 따라, 설명해 주시겠습니까?

확실하게 말하기는 어렵지만, AI가 어떻게 적용되는지 명백해지고 있습니다. 이는 반복과 명확한 신뢰성 경로가 있는 특정 워크플로우에서 좁게 적용됩니다. 조달 및 공급망 워크플로우에서, 이는 실행 중인 프로세스에서 나타납니다. 이러한 워크플로우는 실제 달러와 실제 관계와 연결되므로, 자율성의 기준은 높습니다. 근시일 내의 전환은 에이전트 주도 의사 결정보다 더 많은 것을 신뢰할 수 있게 처리하는 것에 관한 것입니다. 사람들은 여전히 중요합니다.

자동화의 한 가지 위험은 경험 있는 운영자로부터 기관 지식을 잃는 것입니다. 캐널스는 어떻게 전문 지식을 캡처하여 시스템에 반영하며, 대체하지 않는지 설명해 주시겠습니까?

AI의 주요优势 중 하나는 전통적인 소프트웨어와 달리 시간이 지남에 따라 학습할 수 있다는 것입니다.

경험 있는 운영자들이 검토하고, 수정하고, 예외를 처리할 때, 시스템은 이러한 의사 결정을 캡처하고, 지능적으로 적용할 수 있습니다. 사용량이 증가함에 따라, 이는 패턴을 신뢰할 수 있게 반영하며, 고정된 규칙 집합에 의존하지 않습니다.

기관 지식은 더 이상 개인과 연결되지 않습니다. 대신, 시스템에 구축되어 비즈니스 운영에 일관되게 적용됩니다. 경험 있는 직원이 떠나면, 그들의 전문 지식은 캐널스 내에 캡처됩니다. 새로운 직원이 시작할 때, 이미 비즈니스 운영 방식을 반영하는 시스템에서 작업할 수 있습니다.

데이터 센터 건설의 급증은 공급망에 실제 압력을 가하고 있습니다. 이러한 수요는 어떻게 속도, 정확성, 조정에 대한 기대를 변경하고 있습니까?

데이터 센터 건설은 가속화되고 있으며, 이는 계약자와 도매 업체에게 엄청난 압력을 가하고 있습니다. 700억 달러가 건설에 투자되고 있습니다.

이 수요는 지연에 대한 관용을 변경합니다. 낮은 볼륨에서 관리 가능한 워크플로우는 규모에서 깨집니다. 프로젝트가 더 크고 빠르면, 인용, 구매, 및 충족 사이의 간격이 더 가시적이며, 양쪽 거래에서 더 비용이 많이 듭니다. 정확하고 최신 정보의 부족은 조정을 약화시키고, 예상치 못한 지연과 작업 중지를 초래할 수 있습니다.

실시간 가시성을 갖춘 팀은 명백한优势를 가지고 있습니다. 그 시점에서 자동화는 효율성에 관한 것이 아니라, 수요의 속도와 복잡성을 따라가기 위한 요구 사항이 됩니다.

앞으로 5년 동안, 특히 시스템이 보조 도구에서 더 많은 에이전트와 같은 의사 결정자로 이동함에 따라, 조달 및 공급망 워크플로우에서 AI가 어떻게 변형될 것으로 보십니까?

확실하게 말하기는 어렵지만, AI가 어떻게 적용되는지 명백해지고 있습니다. 이는 반복과 명확한 신뢰성 경로가 있는 특정 워크플로우에서 좁게 적용됩니다. 조달 및 공급망 워크플로우에서, 이는 실행 중인 프로세스에서 나타납니다. 이러한 워크플로우는 실제 달러와 실제 관계와 연결되므로, 자율성의 기준은 높습니다. 근시일 내의 전환은 에이전트 주도 의사 결정보다 더 많은 것을 신뢰할 수 있게 처리하는 것에 관한 것입니다. 사람들은 여전히 중요합니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Canals를 방문하십시오.