다쉬웍스의 프라사드 카우테카르, 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

프라사드 카우테카르는 다쉬웍스의 공동 창립자 및 CEO입니다. 다쉬웍스는 올인원 AI 검색 어시스턴트입니다. 사용자들은 문서, 메시지, 이메일 등을 쉽게 찾을 수 있고 팀의 생산성을 높일 수 있습니다. 40개 이상의 통합을 통해 다쉬웍스는 팀이 다양한 앱에 흩어진 내부 지식을 한곳에서 찾고 정리하며 공동의 전문성을 활용할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 과학과 기계 학습에 처음 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가?

대학에 입학할 때는 수학과 물리학을 전공하고 학계에 진출할 생각이었습니다. 두 번째 학기에 자바 프로그래밍 입문 수업을 듣고 게임 몇 개를 만들면서 프로그래밍에 빠져들었습니다. 제가 만드는 것에 대해 실시간으로 피드백을 받는 점이 좋았습니다. 2학년 때 기계 학습 수업을 듣고 기계가 어떻게 생각하는지에 대해 관심을 갖게 되었습니다. 이후 능동 학습에 관한 연구 프로젝트 몇 개를 진행했습니다. 기계가 더 빨리 배우기 위해 질문하는 개념입니다. 로봇공학, 컴퓨터 비전, 신약 발견 등 여러 기계 학습 분야도 탐구한 끝에 스탠퍼드 대학원에서 자연어 처리를 선택했습니다. 언어는 지능의 근본이기 때문에 가장 어려운 문제라고 생각합니다.

크레스타의 창립 엔지니어 중 한 명으로서, 그 경험에서 얻은 주요 교훈은 무엇인가?

크레스타에 합류했을 때, 팀원은 2명뿐이었습니다. 지금은 시리즈 C 회사로 17억 달러의 평가를 받고 있습니다. 그때 배운 가장 중요한 교훈은 고객 중심의 중요성입니다. 팀 전체가 비행기를 타고 고객의 콜센터에 가서 일주일 동안 일한 경험이 우리가 설계하는 솔루션에 큰 영향을 주었습니다. 고객 중심은 지금 다쉬웍스의 핵심 가치 중 하나입니다.

다쉬웍스의 기원에 대해 이야기해 줄 수 있나요?

크레스타 이후 블루 리버라는 회사에서 일하기 시작했습니다. 당시 이 회사는 포춘 500대 기업에 최근 인수된 상태였고, 저는 대출용 신용 점수와 관련된 새 프로젝트를 맡았습니다. 하지만 관련 문서를 찾기 위해 7개의 이메일 스레드와 8주가 걸렸습니다.

그때 기업 내부의 정보가 산재해 있는 비용을 깨달았습니다. 이후 공동 창립자 프라티 샤르마와 함께 다쉬웍스를 시작했습니다. 스탠퍼드 대학원에서 만났습니다. 당시 그는 페이스북 (META )의 마켓플레이스 검색 엔진에서 일했습니다.

작업에서 정보를 찾는 어려움은 웹에서 정보를 찾는 것과는 대조적이었습니다. 웹에서는 공개된 거의 모든 질문의 답을 1초도 안 되어 찾을 수 있습니다.

다쉬웍스는 팀이 다양한 앱에 흩어진 내부 지식을 한곳에서 찾고 정리하며 공동의 전문성을 활용할 수 있도록 합니다. 이 기술적인 도전은 무엇인가?

엔터프라이즈 검색은 항상 어려운 문제입니다. 웹 검색과 달리, 훈련 데이터가 충분하지 않습니다. 이것은 콜드 스타트 문제를 만들어냅니다. 모델을 개선하려면 데이터 포인트가 필요하지만, 회사에서는 정확성을 보장하지 않는 한 사용하지 않습니다. 또한 각각 데이터를 다른 형식으로 저장하는 다양한 앱을 통합해야 하므로 인덱싱이 더 어렵고 오래 걸립니다. 마지막으로, 데이터 보안과 권한에 대한 민감성이 있습니다.

전통적인 접근 방식은 모든 데이터를 인덱싱하는 것이었지만, 우리는 최근에 가능해진 빠르고 큰 컨텍스트 AI 모델을 사용하여 인덱싱을 완전히 생략하는 접근 방식을 실험하고 있습니다.

다쉬웍스의 비전은 인류가 모든 것을 알 수 있도록 하는 것입니다. 이것은 무엇을 의미하는가?

사람이 필요한 정보라면 아무리 구체적이거나 잘 알려지지 않은 것이라도 찾을 수 있는 세계를 상상합니다. 정보는 권력입니다. 우리는 인류를 더 강력하게 만들고자 합니다.

웹 검색 엔진은 공개된 정보를 민주화하는 데 중점을 두고 있습니다. 하지만 세계의 96%의 정보는 실제로 인트라넷에 있습니다. 이 정보 중 알 수 없는 비율이 소규모 기업의 인트라넷 안에 있습니다. 지금까지 기업가들은 예산이 큰 대기업의 기업 검색 문제를 해결하는 데 집중했습니다. 하지만 우리는 작은 회사부터 시작해 더 큰 회사로 확대하려 합니다.

최근에 트위터에서 “단순한 텍스트 박스는 미래의 인터페이스입니다. 다쉬웍스는 이를 중심으로 설계되었습니다.”라고 말했습니다. 이에 대해 설명해 줄 수 있나요?

그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 비개발자가 컴퓨터와 상호작용하기 위해 필요했습니다. 따라서 큰 버튼, 토글, 체크박스, 아이콘 등이 나타났습니다. 주요 제약은 기계와 직접 상호작용하려면 프로그래밍 언어를 알아야 한다는 것이었습니다. 하지만 AI의 등장으로 기계가 자연어를 이해할 수 있게 되었습니다. 자연어는 인간이 가장 직관적으로 소통하는 방법입니다. 따라서 우리는 아무리 복잡해도 거의 모든 동작을 단순한 자연어 프롬프트로 실행할 수 있는 미래를 상상합니다.

다쉬웍스는 이 미래를 향해 건설하고 있습니다. 즉각적인 미래에는 사용자 온보딩을 다시 상상하는 것을 의미합니다. 버튼과 체크리스트 대신 온전히 기계와 대화하며 온보딩이 진행된다면 어떤 모습일까요?

다쉬웍스가 제공하는 통합 유형은 무엇인가?

위키, CRM, 고객 지원, 캘린더, HRIS, 개발자 도구, 프로젝트 관리 등 50개 이상의 통합을 지원합니다. 노션, 구글 (GOOGL ) 스위트, 콘플루언스, 에어테이블, 아사나, 인터콤, 깃허브, 마이크로소프트 팀즈 등과 통합합니다.

다쉬웍스 플랫폼을 통합한 기업에서 볼 수 있는 생산성 향상 유형은 무엇인가?

고객들은 생산성과 효율성에서 다음과 같은 큰 이점을 얻습니다.

• 새로운 직원이 더 빠르게 적응할 수 있습니다. 모든 정보가 하나의 장소에 있습니다.
• 사용자는 반복적인 질문에 더 적은 시간을 소비합니다. 특히 슬랙에서.
• 프로젝트가 더 빠르게 진행되고 협력이 더 쉬워집니다. 모든 사용자가 필요한 정보에 접근할 수 있고 정보 사일로가 줄어듭니다.
• 사용자는 더 많은 일을 할 수 있습니다. 컨텍스트 전환을 덜하고 정보를 찾는 시간을 줄일 수 있습니다.
• 의사 결정의 품질이 향상됩니다. 사용자는 문제에 대한 전체적인 그림을 얻을 수 있습니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 다쉬웍스를 방문하십시오.