Mike Jerich, Flexera 사장 겸 CEO – 인터뷰 시리즈

Mike Jerich, Flexera 사장 겸 CEO는 소프트웨어, 클라우드 서비스, 통신, 그리고 시장 진출 리더십에 걸친 25년 이상의 경험을 가진 기업 기술 경영자입니다. 그는 2025년 5월에 Flexera에 사장으로 합류했으며, 2026년 7월에 계획된 리더십 승계의 일환으로 사장 겸 CEO로 임명되었습니다. 이 과정에서 회사의 플랫폼 전략, 파트너 생태계, 시장 위치를 발전시키는 데 기여했습니다. Flexera에 합류하기 전, Jerich는 HungerRush의 CEO와 ServiceMax 및 FinancialForce의 최고 매출 책임자를 역임했으며, 이전에는 IPC Systems의 글로벌 영업·마케팅 책임자, IntelePeer의 최고 상업 책임자, Level 3 Communications의 간접 채널 책임자 등 다양한 리더십 역할을 수행했습니다. 그의 경력은 기업 기술 회사를 규모 확대하고, 글로벌 영업 조직을 구축하며, 채널 및 파트너십 전략을 개발하고, SaaS, 소프트웨어, 데이터, 클라우드 기반 비즈니스 전반에 걸친 성장을 주도하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Flexera는 기업이 점점 복잡해지는 IT 환경에서 지출과 위험을 이해하고, 관리하며, 최적화하도록 돕는 기술 관리 회사입니다. Flexera One 플랫폼은 IT 자산 관리(ITAM), FinOps, SaaS 관리, 클라우드 비용 최적화, AI 비용 관리 기능을 하나로 통합하여 조직에 클라우드, SaaS, 소프트웨어, 하드웨어, AI 전반에 걸친 기술 자산, 사용량, 비용, 계약 및 위험에 대한 통합된 뷰를 제공합니다. 이 플랫폼은 Flexera의 Technology Intelligence Platform과 Technopedia를 기반으로 하며, 수백만 개의 기술 제품을 포괄하는 독자적인 기술 데이터 카탈로그입니다. Flexera에 따르면 전 세계 50,000개 이상의 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 기업이 클라우드 서비스와 AI를 더욱 대규모로 도입함에 따라 기술 지출 및 위험 관리를 위한 인텔리전스 시스템으로 플랫폼을 점점 더 포지셔닝하고 있습니다.

당신은 경력 대부분을 영업, 파트너십 및 시장 진출 리더십을 통해 기업 기술 회사를 규모 확대하는 데 투자했으며, CEO가 되기 전 Flexera의 사장으로 1년 이상 재직했습니다. 이러한 배경이 Flexera가 AI 기반 성장의 다음 단계에 진입함에 따라 당신의 리더십 우선순위에 어떤 영향을 미칠까요?

기업 기술 분야에서 맡아온 리더십 역할들은 협업, 책임감, 행동 중심 접근 방식의 중요성을 강조함으로써 현재의 리더십 스타일에 큰 영향을 미쳤습니다. 현재 AI 환경에서는 이러한 실행 의지가 그 어느 때보다 중요합니다.

Enterprise AI가 얼마나 빠르게 진행되는지에 휘말리기 쉽지만, CEO로서 저의 역할은 AI 기반 성장이 신중하고 전략적이며 검증된 것이 되도록 보장하는 것입니다. 고객이 자신의 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 우선순위를 두어 엔지니어에게 혁신의 여지를 제공함과 동시에 명확성을 확보합니다. 뉴스에서도 보셨겠지만, AI 지출이 통제되지 않고 경쟁적인 이니셔티브가 늘어나면 상황이 혼란스러워지기 쉽습니다. CEO로서 저는 고객이 기술 비용을 관리하도록 돕는 데 집중하도록 하는 것이 제 임무입니다.

2025년 5월부터 Flexera의 리더십, 고객 및 파트너와 긴밀히 협력해 오면서, 회사의 장기 AI 전략에 가장 큰 영향을 미친 기회나 과제는 무엇이라고 보셨나요?

우리는 수년간 하드웨어, 소프트웨어, SaaS, 그리고 클라우드 순으로 기술 지출을 이해하려고 논의해 왔습니다. 이제 AI가 그 기술 스택의 일부가 되었습니다. 이는 우리가 세상을 바라보는 방식과 일치합니다. 결국 고객은 전체 스택에 대한 하나의 통합된 뷰가 필요합니다: 지출이 어디에 이루어지는지, 이를 어떻게 이해할지, 그리고 가장 중요한 것은 어떻게 실행할지에 대한 명확한 시각 말이죠. 뉴스에서 보이는 “AI 비용 과다 지출” 헤드라인은 우리가 매일 듣는 이야기입니다. 모든 산업의 조직들이 AI 지출을 파악하고 그 비용이 어디서 발생하는지 이해하려고 적극적으로 노력하고 있습니다.

Flexera의 고객 및 파트너와 긴밀히 협력하면서 기회가 명확해졌습니다: AI가 팀과 시스템 전반에 걸쳐 확장됨에 따라 기술 지출을 파악하고 관리하며 최적화하기가 점점 어려워지고 있습니다. 이러한 통찰은 리더들에게 전체 기술 스택에 대한 신뢰할 수 있는 단일 뷰를 제공한다는 전략을 형성했습니다.

Flexera는 Flexera One을 애플리케이션, AI 에이전트, 모델, 데이터 플랫폼, 클라우드 인프라 및 컴퓨팅 전반에 걸친 기술 관리를 위한 통합 플랫폼으로 포지셔닝하고 있습니다. 대규모 기업에서 통합 기술 관리는 실제로 어떻게 구현될까요?

실제로 통합 기술 관리는 모든 지출 영역에 대한 단일 뷰가 있을 때만 효과적입니다. 이 뷰가 없으면 IT 자산 관리 팀은 소프트웨어 라이선스를, 클라우드 팀은 FinOps 뷰를, 또 다른 팀은 AI 토큰 지출을 파악하려 애쓰게 됩니다. 따라서 CFO가 “우리가 기술에 얼마나 지출하고 있으며 통제되고 있는가?”라고 물으면, 세 개의 다른 보고서에서 세 가지 서로 다른 답변을 받을 수 있습니다. 가장 간단히 말하면, 연료 게이지나 엔진 경고등 없이 속도계만 보는 자동차를 운전하는 것과 같습니다.

Flexera One을 통해 기업은 기술 스택에 대한 통합된 뷰를 확보하게 되므로, 어떤 리더가 인사이트를 원하든 투자 전반의 전체 라이프사이클에 걸쳐 의사결정을 내릴 때 활용할 수 있는 완전하고 가시적인 기반을 제공받게 됩니다.

AI 지출은 소프트웨어 구독, 토큰 사용량, 데이터 플랫폼, 그래픽 처리 장치, 그리고 클라우드 인프라에 걸쳐 분산될 수 있습니다. 조직이 현재 가장 큰 블라인드 스팟을 경험하고 있는 영역은 어디일까요?

우리는 최근 자체 State of ITAM 보고서에서 이 현상이 압도적으로 나타났으며, IT 자산 전체에 대한 완전한 가시성이 연간 7 퍼센트 포인트 감소한 36%에 머물렀습니다. 가장 큰 블라인드 스팟은 파편화된 가시성입니다. 단일 트랜잭션 내에서 에이전트형 워크플로우는 여러 기술 자산에 영향을 미칠 수 있지만, 이러한 비용은 종종 서로 다른 팀에 의해 별도로 추적됩니다. 조직이 전체 그림을 볼 수 없을 때 AI 이니셔티브의 실제 비용과 가치를 이해하기 어렵습니다.

우리는 또한 조직이 AI 경제성에 대해 생각하는 방식에 변화가 나타나는 것을 보고 있습니다. 토큰 사용량은 유용한 운영 지표가 될 수 있지만, AI 투자가 비즈니스 가치를 제공하고 있는지는 설명하지 못합니다. 리더들은 점점 더 결과를 달성하는 비용을 이해하고자 하며, 단순히 소비된 AI 양만을 보고 싶어하지 않습니다. 이를 위해서는 더 큰 가시성, 명확한 책임성, 그리고 기술 자산 전반에 걸친 AI 투자 측정을 위한 보다 일관된 기준이 필요합니다.

Flexera의 연구에 따르면 조직의 31%만이 AI 소프트웨어에 대한 가시성을 가지고 있으며, 59%는 낭비된 AI 지출이 증가했다고 보고했습니다. 기존 기술 관리 프로세스가 기업 AI 도입 속도를 따라잡지 못하는 이유는 무엇일까요?

State of ITAM의 결과는 놀라운 것이 아닙니다: AI가 너무 빠르게 움직이고 있어 많은 기업이 이를 완전히 파악하지 못하고 있습니다.

우리가 목격하고 있는 가장 큰 과제 중 하나는 소유권이 변화 속도에 맞추어가지 못하고 있다는 점입니다. 새로운 투자는 종종 여러 부서를 아우르며, 책임이 IT, 보안, 재무 및 비즈니스 팀에 걸쳐 공유됩니다. 그 결과 가시성과 책임성이 파편화될 수 있습니다.

또한 AI는 전통적인 ERP 시스템이 그랬던 것처럼 조달과 같은 기능에서 위에서 아래로 흐르지 않을 때가 많습니다. 팀은 속도를 높여 주기 때문에 새로운 도구를 도입하는데, 때로는 중앙 IT 외부에서 이루어져 그림자 AI를 만들게 됩니다. 속도와 실험은 중요한 요소이며, 이는 나쁜 본능이 아니지만, 조직이 비용을 관리할 역량을 갖추기 전에 AI 워크로드를 확장하고 있다는 의미입니다.

실제로 기존 기술 관리 모델은 보다 예측 가능한 환경을 위해 설계되었습니다. 오늘날 환경은 훨씬 빠르게 변화하여 새로운 비용, 위험 및 복잡성 계층을 만들며, 이는 다른 접근 방식을 요구합니다. 따라서 조직은 주기적인 검토가 아니라 지속적인 가시성, 거버넌스 및 최적화가 필요합니다. 고객이 이러한 전환을 이루도록 돕고 전체 기술 스택에 대한 통합된 뷰를 제공하는 것이 현재 우리가 집중하고 있는 핵심 부분입니다.

조직은 직원 생산성 향상, 의사결정 속도 증가, 고객 경험 개선과 같은 개선 효과가 지출과 직접 연결하기 어려울 때 AI 투자에 대한 수익을 어떻게 측정해야 할까요?

조직은 AI 지표를 정의하기 전에 비즈니스 결과를 먼저 정의해야 합니다. 토큰 사용량, 도입률, 시간 절감과 같은 지표는 유용한 운영 인사이트가 될 수 있지만, 단독으로 비즈니스 가치를 입증하지는 못합니다.

제가 조직에 묻고 싶은 질문은 “우리가 얼마나 많은 AI를 사용하고 있나요?”가 아니라 “그 결과 무엇이 변했나요?”입니다. 제품 개발 주기가 짧아졌나요? 매출이 증가했거나 마진이 개선되었으며, 운영 위험이 감소했나요?

모든 실험이 즉각적인 재무적 수익을 내지는 않지만, 모든 이니셔티브는 명확한 목표와 조직이 확장, 수정 또는 전면 중단을 결정하는 시점을 가져야 합니다.

Flexera는 사용되지 않은 기업 AI 라이선스와 직원이 독립적으로 ChatGPT 또는 Claude와 같은 도구를 구매하는 문제를 강조합니다. 기업이 유용한 실험을 제한하지 않으면서 그림자 AI와 파편화된 도입을 어떻게 해결할 수 있을까요?

답은 직원 실험을 제한하는 것이 아니라 이를 가시적이고 의도적으로 만드는 것입니다. 조직은 먼저 어떤 AI 도구가 누가 어떤 목적으로 사용하고 있는지 파악해야 합니다. 분석 결과, 승인된 구독이 요구를 충족하지 못할 때 중복 구매와 개인 직원 결제가 발생하고 있음을 알게 될 것입니다.

AI에서 가장 큰 가치를 실현할 조직은 혁신과 책임성을 균형 있게 유지하는 조직입니다. 이는 명확한 거버넌스를 수립하고, 직원에게 책임 있는 AI 사용에 대한 가이드를 제공하며, 전사적으로 AI 활동에 대한 신뢰할 수 있는 뷰를 만드는 것을 의미합니다. 조직이 AI 사용 방식을 파악하면 실험을 지원하고 불필요한 AI 지출을 줄이며 성공적인 사용 사례를 자신 있게 확장할 수 있습니다.

AI 에이전트는 추론하고, 작업을 재시도하며, 외부 서비스를 호출하고, 단일 워크플로우를 완료하기 위해 다양한 양의 토큰과 컴퓨팅을 소비할 수 있습니다. 에이전트형 AI가 기업의 예산 예측, 비용 할당 및 재무 가드레일 설정 방식을 어떻게 바꿀까요?

전통적인 예산 편성 방식이 무너지는 지점이 바로 여기입니다. 기존 모델은 좌석, 라이선스 또는 구독과 같은 예측 가능한 단위 비용을 가정하고 이를 연간으로 곱합니다. 그러나 에이전트는 그러한 예측 가능한 단위 비용이 없기 때문에 정확한 예측이 어렵습니다.

이는 더 강력한 재무 가드레일과 AI 사용량이 실제 비즈니스 결과로 어떻게 전환되는지에 대한 더 나은 가시성을 요구합니다.

전환은 좌석당 비용이 아니라 완료된 작업당 또는 워크플로우당 비용을 측정하는 방향이어야 합니다. 이는 아무도 설명할 수 없는 거대한 “AI” 항목 대신 에이전트와 워크플로우 수준으로 지출을 할당한다는 의미입니다. 에이전시 AI에 대한 가드레일은 연간 예산 검토가 될 수 없으며, 대신 실시간에 가깝게 운영되어야 합니다. 핵심 지표는 토큰당 비용이 아니라 성공적인 결과당 비용이 될 것입니다.

조직이 독점 모델, 오픈소스 모델, 클라우드 AI 플랫폼 및 특화 벤더 중에서 선택함에 따라 기업 AI의 경제학이 어떻게 진화할 것으로 예상하며, 향후 몇 년 동안 Flexera가 해당 시장에서 어떤 역할을 할 것으로 보십니까?

Flexera는 향후 몇 년 동안 AI 경제의 진화 현장을 가장 앞에서 목격하고 있습니다. 우리의 역할은 기업에게 전체 생태계에 대한 신뢰할 수 있는 단일 시각을 제공하는 것입니다. 우리는 고객이 사용 중인 것, 비용, 위험이 존재하는 위치, 그리고 어떤 AI 투자가 가치를 창출하고 있는지를 이해하도록 돕습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶은 독자분들은 Flexera를 방문하십시오.