Par Chadha, HandsOn Global Management 설립자 겸 CEO 및 CIO – 인터뷰 시리즈

Par Chadha, HandsOn Global Management의 설립자이자 CEO, CIO이며, 수십 년에 걸친 기술 기반 비즈니스 구축 및 확장 경험을 가진 기업가, 투자자, 기술 임원입니다. 2001년에 HandsOn Global Management를 설립한 이후, 그는 금융 서비스, 의료, 보험, 법률 시장 전반에 걸쳐 워크플로 자동화, 빅데이터, 로보틱 프로세스 자동화(RPA), 인지 기술 및 인공지능에 대한 투자를 집중해 왔습니다. 또한 Rule14의 공동 설립자이며, 이전에 Exela Technologies의 회장 및 전무 회장, 그리고 SourceHOV의 회장을 역임했습니다.

HandsOn Global Management (HGM) Limited는 전략적 투자와 비즈니스 서비스를 교차점에서 운영하는 기술 중심 기업으로, 자본 배치와 운영 전문성을 결합해 기술 기반 비즈니스를 구축하고 확장합니다. 이 회사는 매출 사이클 관리, 의료 코딩, 주변 청취, 의료 분석 등을 포함한 AI 기반 의료 서비스에 점점 더 집중하고 있으며, 기업 워크플로 전반에 AI 기반 자동화와 프로세스 최적화를 적용하고 있습니다. HGM은 자신의 모델을 투자 회사와 다각화된 서비스 제공자의 하이브리드라고 설명하며, 인수, 기술 통합 및 운영 실행을 통해 북미, 아시아-태평양, 중동을 포함한 시장에서 장기 성장을 추구합니다.

당신은 2001년에 HandsOn Global Management를 설립했으며, 인공지능이 주류 투자 테마가 되기 훨씬 이전이었습니다. 회사를 설립하게 된 원동력은 무엇이었으며, 워크플로 자동화, 데이터 인텔리전스, 에이전트형 AI의 발전과 함께 투자 철학은 어떻게 진화했습니까?

HandsOn이라는 이름은 제가 조직을 바라보는 방식을 설명합니다. 직접 참여할 수 없고(핸즈오프라면) 우리 조직에 속할 수 없습니다. 저는 비즈니스를 감독하는 사람들, 저 자신을 포함해, 제가 ‘서번트 리더십’이라고 부르는 방식을 실천하기를 기대합니다. 우리의 역할은 우리와 함께 일하는 사람들을 돕고 그들이 더 성공하도록 지원하는 것입니다.

기술은 엄청나게 변했지만 근본적인 질문은 크게 달라지지 않았습니다: 기술이 비즈니스에 어떤 개선을 가능하게 하는가?

자동화를 도입하면서 저는 항상 ‘유연한 용량’이라고 부르는 개념을 살펴보았습니다. 한 직원이 100건의 거래를 처리할 수 있었는데 자동화를 통해 250건을 처리할 수 있게 되면, 동일한 비용을 추가하지 않고도 성장용 용량을 창출한 것입니다. 이는 비즈니스를 보다 수익성 있고 확장 가능하게 만듭니다.

이제 AI는 이를 훨씬 더 확장하고 있습니다. 우리는 사람과 에이전트형 AI가 함께 참여하는 다양한 작업의 오케스트레이션을 포함한 AI 기반 워크플로로 이동하고 있습니다. 이러한 유형의 기업은 매우 높은 수요를 얻게 될 것이며, 가장 파괴적인 기업 중 하나가 될 것입니다.

따라서 기술은 진화했지만, 우리의 철학은 여전히 HandsOn입니다: 운영상의 문제를 이해하고, 생산성을 창출할 수 있는 영역을 파악한 뒤, 기술을 비즈니스로 전환하는 것입니다.

CEO이자 최고 투자 책임자(CIO)로서, 지속 가능한 비즈니스가 될 잠재력을 가진 AI 기업과 기술에 대한 단기적인 흥분에만 의존하는 기업을 구별하는 특징은 무엇입니까?

제게 구분점은 투자를 비즈니스로 전환할 수 있느냐입니다. 그렇지 않다면 투자는 단순히 비용에 불과합니다.

지식재산권이나 새로운 기술에 대한 흥분이 클 수 있지만, 여전히 이를 사용할 사람이 필요합니다. 그것은 무언가를 해결하고, 가치 제안을 가지고, 궁극적으로 수익을 창출해야 합니다.

자동화를 예로 들어보겠습니다. 자동화하려는 기능을 이해해야 합니다. 마케팅, 영업, 구매, 인사, 재무, 행정, 세무 보고 및 보안은 매우 다른 기능입니다. 자동화는 해당 비즈니스가 실제로 수행하는 업무에 맞춰 설계되어야 합니다. 주유소는 매우 구체적인 요구가 있고, 레스토랑은 매우 특화된 요구가 있습니다.

오래 살아남는 기업은 고객이 차이를 체감할 수 있는 기업입니다—더 높은 수익성, 더 큰 확장성, 더 많은 용량, 혹은 이전에는 경제적으로 불가능했던 일을 할 수 있게 되는 경우 말이죠. 기술도 중요하지만, 궁극적으로는 비즈니스가 되어야 합니다.

HandsOn Global Management는 기업을 구축·인수·전환하는 데 적극적인 운영 역할을 수행합니다. 이러한 HandsOn 접근 방식이 전통적인 벤처 캐피털이나 사모펀드 모델과 비교해 AI 투자를 평가하는 방식에 어떤 변화를 가져왔습니까?

저는 상위에 앉아 사람들에게 무엇을 해야 할지 지시하는 방식을 믿지 않습니다. 제 접근 방식은 언제나 여러분이 고용한 사람들이 격차를 가지고 있으며, 여러분의 역할은 그 격차를 메우고 그들을 성공시키는 것입니다.

즉, 투자를 검토할 때 우리는 운영적인 관점에서 생각합니다. 누가 이를 운영할 것인가? 어떻게 포지셔닝될 것인가? 고객과 파트너는 누구인가? 가치 제안은 무엇인가? 확장 가능할까?

저는 경영진과 손잡고 일하지만, 운영 담당자가 주도하도록 하고 싶습니다. 저는 소개를 하고, 그 사람이 인수하도록 하며, 복사본을 유지하고 언제든지 지원합니다. 우리에게 투자를 소유하고 사업을 운영하는 것은 완전히 별개의 활동이 아닙니다.

많은 기업이 AI를 실험하고 있지만, 핵심 운영 전반에 성공적으로 도입한 경우는 적습니다. 격리된 파일럿 단계에서 생산 규모 도입으로 전환하는 조직은 무엇이 다릅니까?

그 큰 부분은 조직 자체가 변화를 준비했는가 여부입니다.

기술은 사람보다 빠르게 움직일 수 있습니다. 우리는 AI와 에이전트를 알고 매우 빠르게 생산성을 발휘할 수 있는 신입 인재들을 보유하고 있습니다. 반면, 5년, 10년, 20년 경력의 전문가들은 기존 안락지대에서 새로운 영역으로 전환하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 현상은 미국, 인도, 필리핀, 유럽 전역에서 동일하게 나타납니다.

이는 기술 문제만이 아니라 조직적인 문제입니다.

전환을 이루는 기업은 워크플로 자체를 바꾸려는 의지를 가집니다. 사람과 에이전트형 AI가 프로세스 내에서 다양한 작업을 조율하면, 작업이 수행되는 방식을 바꾸는 것입니다.

기업이 그 변화를 이루지 못하면 다른 누군가가 대신하게 됩니다. 이는 생존 혹은 소멸의 상황이 됩니다. 혁신을 주도하는 기업은 앞으로 나아가고, 그렇지 않은 기업은 뒤처지게 됩니다.

HGM의 의료 분야 이니셔티브에는 자율 의료 코딩, 음성·대화 인텔리전스, 예측 분석, 그리고 관리 및 임상 워크플로 전반에서 작동하는 AI 에이전트가 포함됩니다. 정확성, 프라이버시, 환자 신뢰를 해치지 않으면서 의료 분야에서 AI가 가장 큰 마찰을 제거할 수 있는 영역은 어디라고 보십니까?

의료 분야에서 가장 큰 문제 중 하나는 개별 기능을 디지털화했지만 전체 기업을 연결하지는 못했다는 점입니다. 청구, 등록, 케어 매니지먼트, 약국, 제공자 서비스, 분석 및 수익 사이클이 여전히 분리된 시스템으로 운영될 수 있습니다. 이는 중복 작업, 비효율성, 비용 상승 및 열악한 경험을 초래합니다.

답이 단순히 또 다른 애플리케이션이라고 생각하지 않습니다. 인텔리전스는 워크플로에 내재되어야 합니다. 데이터·프로세스·사람을 결합해 AI가 현재 상황을 이해하고, 다음을 예측하며, 행동을 제안하고, 적절히 자동화할 수 있는 작업을 자동화하도록 하는 것이 기회입니다.

관리 업무는 시작하기에 명백한 영역입니다. 제공자들은 여전히 수동 프로세스, 사전 승인 및 행정적 부담을 처리합니다. 기술이 이러한 워크플로를 단순화한다면, 전문가에게 더 많은 용량을 제공하고 궁극적으로 더 많은 치료 시간을 확보하게 됩니다.

하지만 의료 분야에서 신뢰는 매우 중요합니다. 보안, 규정 준수 및 거버넌스는 아키텍처의 일부가 되어야 합니다. 기술은 복잡성을 단순화해야 하며, 오히려 복잡하게 해서는 안 됩니다. 목표는 AI 자체를 위한 AI가 아니라, 더 나은 치료, 낮은 비용, 향상된 운영 성과 및 구성원과 제공자에게 더 나은 경험을 제공하는 것입니다.

의료, 금융 서비스, 보험, 정부와 같은 규제 산업에서, 기업은 어떤 의사결정을 자율 AI 에이전트에 위임하고 어떤 의사결정을 인간 검토가 계속 필요하도록 판단해야 할까요?

책임성이 구분선이 될 것이라고 생각합니다.

규제 산업에서는 궁극적으로 누군가가 제공되는 내용에 대한 책임을 집니다. 예를 들어 사이버 보안 분야에서는 규제 당국이 경영진과 이사회에 정보를 신속히 공개하도록 요구할 수 있으며, 고위 경영진이 공개 성명을 서명해야 할 수도 있습니다. 문제는 아무도 모든 것을, 특히 그렇게 빠르게 알 수 없다는 점입니다.

AI는 도구들을 결합하고 기준선을 설정하며 정보를 조직화해 프로세스를 훨씬 더 생산적으로 만들 수 있습니다. 그러나 이것이 책임을 없애지는 않습니다.

의료는 좋은 예시입니다. AI는 예측·감지·추천·자동화를 할 수 있지만, 이러한 기능이 모두 동일한 수준의 위험을 갖는 것은 아닙니다. 아키텍처는 자동화가 적합한 영역과 사람이 계속 관여해야 하는 영역을 인식해야 합니다. 결정이 중요할수록 거버넌스, 설명 가능성 및 책임성이 더욱 중요해집니다.

완전 자율 AI와 완전 수동 작업 사이의 선택이라고 보지는 않습니다. 질문은 AI가 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 영역과 사람이 여전히 판단을 내리거나 결과에 책임을 져야 하는 영역이 어디인가 입니다.

당신은 실시간으로 정보를 찾고, 모니터링하고, 분석하며 요약하도록 설계된 플랫폼 Rule14의 공동 설립자입니다. 대형 언어 모델과 생성 AI가 데이터 마이닝에서 가능하게 만든 것들은 무엇이며, 아직 해결해야 할 기본적인 데이터 과제는 무엇입니까?

대형 언어 모델은 정보 기반 작업을 훨씬 더 확장 가능하게 만드는 기회를 제공합니다.

수백 명의 변호사와 기타 전문가들이 콘텐츠와 정보를 다루는 비즈니스가 있으며, 전통적으로 이들은 대형 언어 모델보다 레거시 도구를 더 많이 사용해 왔습니다. 제가 관심을 갖는 점은 하나의 목적을 위해 구축된 플랫폼을 올바르게 패키징하여 전혀 다른 목적에 대규모로 활용할 수 있는 방법입니다.

단순히 모델이 무언가를 요약할 수 있다는 것이 전부가 아닙니다. 대량의 정보를 처리하고, 패키징하고, 전달하는 경제성을 바꿀 수 있습니다.

하지만 대형 언어 모델을 갖고 있다고 해서 모든 것을 알게 된다고 가정하지는 않습니다. 근본적인 정보는 여전히 중요하며, 실제 상황에서는 필요할 때 정보가 불완전하거나 이용할 수 없을 수도 있습니다. 모델은 우리를 훨씬 더 생산적으로 만들지만, 실제로 어떤 정보를 보유하고 있는지를 이해해야 하는 필요성을 없애지는 않습니다.

HGM의 전략적 생태계는 자율 의료 코딩, 주변 임상 문서화, 지능형 워크플로, 결제, 데이터 처리 및 AI 개발 플랫폼에 걸쳐 활동하는 기업들을 포함합니다. 인위적인 생태계에 기업들을 억지로 끼워 넣지 않고 포트폴리오 전반에 의미 있는 기술·상업 협업을 어떻게 창출합니까?

각 기업을 가장 잘하는 분야에 활용합니다.

사이버 보안 분야에서 이를 작은 클럽을 만드는 것으로 설명했습니다. 우리는 서비스 제공자이고, 다른 기업들은 각자의 분야 전문가입니다. 우리는 각 기업의 최고의 역량을 활용합니다. 우리와 결합함으로써 그들은 우리 고객에게 확장 기회를 얻고, 우리는 그들의 강점을 활용할 수 있습니다.

이는 모든 기업이 같은 포트폴리오에 있기 때문에 서로를 사용해야 한다는 주장과는 다릅니다. 핵심은 역량을 결합해 고객이 실제로 활용할 수 있는 무언가를 만드는 것입니다.

내부적으로도 비슷한 접근 방식을 취합니다. 올바른 사람들을 연결하고 운영 담당자가 주도하도록 합니다. 그들은 함께 무엇을 할 수 있는지, 예산은 어떻게 되는지, 제품 로드맵에 포함될지 등을 협의합니다.

협업은 가치를 창출해야 합니다. 그렇지 않다면 강제로 진행할 이유가 없습니다.

여러 지역과 산업에서 투자, 인수 및 운영 변화를 이끌어 왔습니다. 다양한 규제 환경, 비즈니스 문화, 언어 및 디지털 성숙도 수준에 AI 제품을 적용하면서 어떤 교훈을 얻으셨나요?

문화와 개인적 관계가 중요합니다.

사람들이 사무실 명부, 전화번호, 이메일을 통해서만 서로를 알 때, 저는 이를 매우 비인격적인 관계라고 부릅니다. 모든 것이 정상일 때는 작동할 수 있지만, 구축·확장·수정·문제 해결 등을 할 때는 상대방을 아는 것이 훨씬 중요해집니다.

여행을 통해 시장이 모두 동일하지 않다는 것을 배웁니다. 사람들의 식습관, 선호 스포츠, 교육 시스템, 문화적 민감성 및 불필요한 장벽을 파악하게 됩니다. 해당 국가와 사람들, 생활 방식을 많이 알수록 관계의 격차를 줄일 수 있습니다.

기술도 마찬가지입니다. 각 시장은 서로 다른 단계에 있습니다. 일부 국가는 특정 전문 서비스 분야에서 미국보다 앞서 있는 반면, 우리는 다른 형태의 자동화에서 더 앞서 있을 수 있습니다.

하나의 모델을 가져가 모든 곳에 적용해 동일한 결과를 기대할 수 있다고 가정해서는 안 됩니다. 해당 시장이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하고, 이를 사용할 사람들과 관계를 구축해야 합니다.

에이전트형 AI, 인지 자동화, 물리적 AI가 계속 융합함에 따라, 아직 과소평가된 기회는 무엇이며, 이 다음 단계 자동화를 위한 회사를 구축하는 창업자들에게 어떤 조언을 해주고 싶으십니까?

AI 기반 워크플로는 매우 높은 수요를 얻게 될 것이라고 생각합니다—사람과 에이전트형 AI가 함께 참여하는 다양한 작업의 오케스트레이션 말이죠. 이러한 기업이 가장 파괴적인 기업 중 하나가 될 것이라고 믿습니다.

이 파괴는 사람들이 예상하는 것보다 더 광범위할 것입니다. 사람들은 자동화가 노동력의 하위 계층에 영향을 미친다고 생각하지만, 제 의견은 오히려 중간 계층에 영향을 미친다는 것입니다. 고위층은 더 많은 일을 할 수 있어 중간 계층이 줄어듭니다. 코딩, 테스트, 데이터 입력 및 데이터 분석이 자동화되는 반면, 워크플로와 대시보드는 이러한 기능을 관리할 필요성을 감소시킵니다.

또한 물리적 측면도 있습니다. 레스토랑이 자동화되고 있습니다. 수확 및 파종 시즌에 사람을 필요로 했던 작업이 자율 기계, 로봇, 드론으로 대체되고 있습니다. 이 환경은 매우 빠르게 변하고 있습니다.

그 전환 과정에는 고통이 따를 것입니다. 생산 엔진은 우리를 덜 필요로 하게 됩니다. 그러나 생산성을 향상시키지 못한다면, 비용 구조가 매우 다른 인구가 많은 국가와 경쟁하기 어려워집니다. 우리가 이를 올바르게 구현한다면, 이는 새로운 미국의 세기의 시작이 될 수 있다고 생각합니다.

창업자에게는 워크플로와 창출하는 생산성에 집중하라고 조언하고 싶습니다. 작업이 실제로 수행되는 방식의 일부가 되는 무언가를 구축하고, 사람들은 여전히 어느 부분에 참여해야 하는지 이해하며, 여러분의 기술을 도입하는 조직도 큰 인력 전환을 겪고 있음을 인식해야 합니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 알고 싶으신 독자분들은 HandsOn Global Management를 방문하시기 바랍니다.