바자보이스의 CTO 닉 시프탄 – 인터뷰 시리즈

닉 시프탄, 바자보이스의 CTO는 2십년 이상의 경력을 가진 기술 리더이자 기업가로, 엔터프라이즈 소프트웨어와 커머스 플랫폼을 구축하고 확장해왔다. 그는 쿠라레이트(Curalate)의 공동 창립자이자 CTO로 잘 알려져 있으며, 이 회사는 2020년 바자보이스에 인수되기 전에 거의 10년 동안 2,000만 달러 이상의 연간 매출을 달성했다. 그의 경력 초기에는 파키오(Parkio)에서 제품 개발을 주도하며 교통 및 주차 시스템을 위한 엔터프라이즈 소프트웨어를 제공했으며, 마이크로소프트에서 윈도우 모바일용 아웃룩 모바일에서 일하며 그의 전문 경력을 시작했다. 인수 후에 초기에는 短期적인 전환으로 예상되었지만, 그는 계속해서 대규모로 구축을 계속하며, 결국 CTO로 임명되어 신뢰와 진정한 소비자 데이터에 기반한 AI驱动 제품 발견을 발전시키는 데 중점을 두고 있다.

바자보이스는 브랜드와 소매업체가 전체 디지털 쇼핑 여정에 걸쳐 평가, 리뷰, 사진, 비디오와 같은 사용자 생성 콘텐츠를 수집, 관리, 활성화할 수 있는 산업을 선도하는 SaaS 플랫폼이다. 글로벌 규모에서 운영되는 이 회사는 월별로 10억 명 이상의 쇼퍼에게 신뢰할 수 있는 콘텐츠를 브랜드와 소매 목적지의 광범위한 네트워크에 걸쳐 Syndicating하여 정보에 기반한 구매 결정을 내릴 수 있도록 도와준다.

생성-AI 및 LLM 기반 기술을 어떻게 적용하여 리뷰의 진정성, 모더레이션, 신뢰 신호를 강화하는 가?

우리는 인공지능을 사용하여 신호와 패턴을 표면화하지만, 인간의 판단을 대체하지 않는다. LLM은 빠르게 비정상적인 활동이나 불진정한 콘텐츠를 플래그할 수 있지만, 목표는 언제나 신뢰를 유지하는 것이다. 이러한 모델을 오프라인 검증 파이프라인에 통합하고, 실시간 요청 경로에서 분리함으로써, 우리는 성능을 유지한다. 결과는 지능적이고 확장 가능한 모더레이션 및 진정성 검사이다.

많은 소매업체는 체크아웃 신뢰성에大量으로 투자하지만, 종종 리뷰 및 평가 인프라의 복잡성을 간과한다. 리뷰 및 평가 인프라스트럭처에서 결제와 동일한 전략적 검토를 받을 만한 숨겨진 위험은 무엇이라고 생각하는가?

평가 및 리뷰는 항상 결정에 중요한 인프라스트럭처였지만, AI 지원 쇼핑의 세계에서 이것은 특히 사실이다. AI 에이전트는 쇼핑 추천을 할 때 신뢰 신호, 특히 평가 및 리뷰에 크게 의존할 것이다. 지연, 데이터 누락 또는 명백한 불진정성은 소비자 신뢰에 직접적인 영향을 미칠 것이다. 이러한 시스템은 복잡하며, 체크아웃 시스템과 동일한 엄격성을 갖추지 않으면 전환 손실 및 장기적인 신뢰 침식을 피할 수 없다.

여러 주요 커머스 플랫폼에서 엔지니어링을 이끌었을 때, AI 시스템(예: 감성 분석 또는 사기 탐지 모델)이 실시간 데이터 경로에 직접 위치할 때, 관찰 가능성 및 사고 대응 전략을 어떻게 적응시킵니까?

우리는 AI 모델을 다른 중요한 서비스와 마찬가지로 취급한다. 즉, 성능 및 정확성을 실시간으로 모니터링한다. 이는 지연, 오류율 및 행동 변이를 포함한다. 우리는 모델이 부담을 받을 때 우아하게 열락하거나 비중요한 경로를 우회할 수 있는 안전 장치를 구현한다. 대시보드, 자동 경고 및 런북은 AI 문제가 쇼퍼에게 영향을 미치기 전에 표면화되고 해결되도록 보장한다.

바자보이스의 글로벌 규모에서, 소비자 생성 콘텐츠가 AI驱动 시스템을 통해 흐르는 방식으로 감사 가능성, 투명성, 실시간 반응성을 유지하는 방법은 무엇인가?

それは 엔드투엔드 관찰 가능성 및 파이프라인 분할에 달려 있다. 모든 콘텐츠는 수명주기 전체에 걸쳐 추적된다. AI 모델은 추천 또는 모더레이션 플래그를 제공하지만, 모든 결정은 로그인, 감사 가능하며 추적 가능하다. 용량 버퍼 및 동적 확장과 결합하여, 이는 피크 부하에서도 반응성을 유지하는 동시에 투명성을 보장한다.

앞으로, 소매 시스템 디자인의 다음 세대를 정의할 것으로 생각되는 새로운 AI驱动 위험 또는 행동 패턴은 무엇이며, IT 리더는 지금 어떻게 준비해야 합니까?

내 생각에는 리테일 IT 리더들에게 중요한 질문은 AI 쇼핑이 언제 발생할 것인가가 아니라, 그것이 발생했을 때 쇼핑자 경험이 어떻게 바뀔 것인가이다. 만약 AI 쇼핑이 내일 온라인 쇼핑과 마찬가지로 일반화된다면:

• 고객은 내 제품을 어디서 발견할까, 내 사이트에서还是 ChatGPT를 통해?
• 고객은 내 제품에 대해 어떻게 배우게 될까, Claude를 통해还是 내 쇼핑 어시스턴트를 통해?
• 고객은 어떻게 체크아웃할까, 내 체크아웃 페이지에서还是 AI 인터페이스를 통해 직접?

프론티어 모델은 아마도 내 제품에 대해 모든 것을 알게 될 것이다. 하지만 실제 질문은, 그것들이 오늘날 내가 제공할 수 있는 고객 경험을 전달할 수 있을까이다. 만약答案이 아니오라면, AI驱动 주문이 나타날 때까지 기다리는 것은 충분하지 않다. 당신은 AI 어시스턴트와 그것들을 당신의 브랜드의 고유한 쇼핑 경험의 일부로 만드는 진입점에 투자해야 한다.

이번 인터뷰에 감사드리며, 더 많은 정보를 원하는 독자는 바자보이스를 방문하길 바란다.