Netomi의 창립자 및 CEO Puneet Mehta – 인터뷰 시리즈

Puneet Mehta, Netomi의 창립자이자 CEO는 샌프란시스코 기반의 AI 회사로, 자율적인 고객 서비스 경험을 제공합니다. 기술 기업가와 월 스트리트 트레이딩 AI의 배경을 가지고 있는 그는 “Agentic OS” 플랫폼의 개발을 주도했습니다. 이 플랫폼은 기업들이 채널별로 고객 문제를 해결하는 데 도움을 주며, 거버넌스, 개인화, 투명성을 제공합니다. Mehta는 Advertising Age의 Creativity 50과 Business Insider의 기업가 목록에 선정되었습니다.

Netomi는 기업들이 이메일, 채팅, 메시징, 음성 채널에서 고객 지원을 자동화하고 강화하는 데 도움을 주는 AI 기반 고객 서비스 플랫폼입니다. 이 시스템은 기업들이 대부분의 루틴 고객 문의를 자율적으로 해결하도록 도와주며, 필요한 경우 에이전트에게 실시간 지원을 제공합니다. 거버넌스, 개인화, 다국어 지원이 내장된 Netomi를 통해 기업들은 고객 서비스 운영을 효율적으로 확장하면서 브랜드 음성과 컴플라이언스를 유지할 수 있습니다.

당신은 월 스트리트에서 AI 엔진을 구축하고 Netomi를 설립한 흥미로운 여정을 가지고 있습니다. Netomi를 설립한 것이 무엇이었는지, 그리고 이전 경험은 어떻게 그들의 임무를 형성했는지 알려주세요.

월 스트리트에서 초기 작업은 속도, 정밀도, 절대 신뢰성을 가진 AI 시스템을 구축하는 것에 중점을 두었습니다. 그것은 실시간, 임무 임계 기술을 개발하는 데 강한 기반를 제공했습니다. IBM Watson에서 저는 언어를 이해하고 사람들과 더 자연스럽게 상호 작용하는 AI의 잠재력을 보았지만, 투명성과 맥락적 관련성에 대한 제한도 보았습니다.

저는 Netomi를 설립하여 AI가 응답을 자동화하는 것 이상의 것을 할 수 있다고 믿었습니다. 저는 고객이 실제 목표를 달성하는 데 도움을 주는 지능, 공감, 책임을 가진 시스템을 구축하고 싶었습니다. 처음부터 우리의 임무는 인간 상호 작용을 의미 있게하고, 그것을 대표하는 조직의 가치와 일치시키는 AI를 생성하는 것이었습니다.

Netomi는 궁극적으로 어떤 문제를 해결하려고 하는 것이며, 다른 플레이어와 비교했을 때 어떻게 다릅니다?

Netomi는 고객 경험을 단편화되고 반응적인 것에서 프로액티브하고 결과 중심으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 오늘날 많은 도구는 고객의 역사, 감정, 또는 의도와 분리된 일반적인 답변을 제공합니다. 우리의 접근 방식은 맥락을 중심으로 합니다. 고객이 보낸 모든 메시지는 실시간 신호와 함께 분석되어 정확하고 관련성이 높은 응답을 생성합니다.

우리를 다른iating 하는 것은 생성된 AI의 사용뿐만 아니라, 거버넌스, 브랜드 정렬, 책임을 시스템의 모든 부분에 통합하는 것입니다. 우리는 기업에 의사 결정이 어떻게 이루어지는지, 어떤 데이터가 사용되는지, 각 응답이 조직의 음성과 표준을 반영하는지에 대한 전체 가시성을 제공합니다. 우리의 목표는 기업이 지능적이고 신뢰할 수 있으며, 고객 경험 전략에 깊이 통합된 AI를 제공하는 것입니다.

Netomi의 Agentic OS는 현재 시장의 다른 CX 솔루션과 어떻게 다릅니다?

Netomi의 Agentic OS는 결정론적 액션 에이전트와 LLM 기반 리즌 에이전트를 결합한 듀얼 에이전트 아키텍처로 구축되었습니다. 액션 에이전트는 보안, 저코드 트랜잭션을 처리하며, 리즌 에이전트는 고객 입력을 실시간으로 해석하여 맥락과 의도에 따라 대화를 적응시킵니다.

이 에이전트들은 독점적인 이벤트 기반 시스템에 의해 오케스트레이션되며, 플랫폼이 즉시 반응하도록 허용합니다. 모든 결정은 버전 관리되고 완전히 관찰 가능하며, 팀에 각 단계에서 추적 가능성과 컴플라이언스를 제공합니다. 이 아키텍처는 지능적인 상호 작용과 운영 안정성을 지원합니다.

기업은 어떻게 AI 준비도를 평가해야 하며, 어떤 일반적인 오해가 그것을 방해하는지 알려주세요.

AI 준비도는 기본적인 것에서 시작합니다. 기업은 잘 관리되고, 권위 있는 데이터 소스를 필요로 합니다. 그렇지 않으면, 가장 능력 있는 모델도 불신뢰하거나 일관되지 않은 결과를 반환할 것입니다. 핵심 비즈니스 워크플로는 안정적인 API 또는 이벤트 기반 아키텍처를 통해 노출되어야 하며, AI 에이전트가 의미 있는 행동을 취할 수 있도록 해야 합니다. 지연 시간 기대는 특히 음성 또는 동기 채널의 경우, 시스템 설계를 안내하기 위해 정의되어야 합니다.

계속적인 평가 메커니즘은 또한 프롬프트 열화 또는 모델 드리프트를 모니터링하기 위해 있어야 합니다. 하나의 일반적인 오해는 대량의 비정형 콘텐츠를 벡터 데이터베이스에 업로드하는 것이 AI 전략과 동일하다는 것입니다. 실제로, 성공적인 배포는 데이터 엔지니어링, 명확한 정책 프레임워크, 구조화된 변경 관리에 더 많이 의존합니다. 투명성, 관찰 가능성, 엄격한 테스트는 모든 기업급 에이전트 시스템의 필수 요구 사항입니다.

프롬프트 엔지니어링의 한계에 대해 이야기했습니다. 오케스트레이션 엔지니어링은 무엇이며, 왜 그것이 장기적인 기업 AI 채택에 더 적합한가?

프롬프트 엔지니어링은 분리된 상호 작용을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 오케스트레이션 엔지니어링은 결정, 행동, 정책이 채널 및 워크플로우 전체에서 함께 작동하는 전체 시스템을 해결합니다. Netomi에서 우리는 새로운 기능을 선언적으로 정의하여 중앙 플래너가 접근할 수 있도록 합니다. 정책 레이어는 어떤 에이전트가 응답하는지, 어떤 데이터를 받는지, 결과가 어떻게 확인되는지 결정합니다.

이것은 브랜드 표준 또는 컴플라이언스를 타협하지 않고 더 빠른 반복을 가능하게 합니다. 또한 기술 및 비즈니스 사용자 모두에게 의미 있는 제어 지점을 제공하여 시스템이 일관성과 감독을 유지하면서 진화하도록 합니다.

Netomi의 AI 에이전트는 어떻게 이메일, 음성, 메시징과 같은 다양한 고객 채널에서 자동화와 브랜드 안전한 개인화를 균형을 이루게 합니까?

Netomi 에이전트는 브랜드 규칙을 프롬프트와 분리해 실행 시점에 어조, 금지된 표현, 형식 요건을 동적으로 적용합니다. 이를 통해 개인화 과정에서도 일관성을 유지합니다. 고객별 데이터는 생성 직전에 검증된 출처에서 가져와 환각의 위험을 줄입니다.

신뢰도 임계값과 실시간 평가는 에스컬레이션을 결정합니다. 모든 변경 사항은 샌드박스에서 테스트되기 전에 적색 팀으로 처리되므로 모든 상호 작용이 개인화되고 컴플라이언트합니다.

Netomi의 이벤트 기반 ConversationOS는 전통적인 의도 기반 시스템과 어떻게 다릅니다?

전통적인 봇은 모든 것을 사전 정의된 의도 트리로 라우팅합니다. Netomi의 ConversationOS는 고객 텍스트, 배송 업데이트, 내부 상태 변경과 같은 더 넓은 이벤트 스트림을 듣습니다. 여러 에이전트 경로는 병렬로 실행될 수 있으며, 하나의 응답으로 병합됩니다.

모든 것이 이벤트로 구조화되므로 새로운 에이전트 또는 기능을 추가하여 기존 프로세스를 방해하지 않습니다. 이것은 시스템을 더 유연하고, 회복력 있고, 유지 보수가 쉽게 만듭니다.

고주파 수신 시스템과 관련된 경험은 Netomi의 플랫폼 아키텍처 또는 속도에 어떻게 영향을 미쳤습니까?

우리는 알고리즘적 금융에서 사용되는 동일한 규율을 성능과 제어에 적용합니다. 지연 시간은 음성 채널을 위한 서브-3초 타겟을 충족하도록 가벼운 비동기 파이프라인을 통해 최소화됩니다. 에이전트 행동은 배포 전에 역사적 전사에 대해 백 테스트되어 결과를 시뮬레이션하고 실패 모드를 식별합니다.

서킷 브레이커는 비용, 지연 시간 또는 정책 임계값을 위반할 경우 실행을 중지합니다. 트래픽은 고객 경험과 컴퓨팅 효율성을 최적화하기 위해 경쟁하는 프롬프트 또는 검색 전략 사이에서 지속적으로 재할당됩니다. 이것은 플랫폼의 모든 계층에 영향을 미칩니다.

OpenAI의 Greg Brockman과 전 디즈니 및 DeepMind 임원과 같은 인상적인 투자자와 고문을 보유하고 있습니다. 이것은 어떻게 제품 비전이나 성장 전략에 영향을 미쳤습니까?

우리 고문들은 기업 경험과 기술적 통찰력을 제공하여 제품 비전과 성장 전략을 형성하는 데 도움을 주었습니다. 그들의 지침은 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 특히 글로벌 규모에서 운영되는 Fortune 100 기업을 위한 지원 자동화, 컴플라이언스 강화, 채널 간 일관성 제공과 관련된 문제입니다. 그들의 피드백은 기술이 기업 현실에 준비된 것을 보장합니다.

Agentic AI가 일상적인 비즈니스 운영에 더 깊이 통합됨에 따라, 인간의 오남용과 기계의 잘못된 방향을 방지하기 위해 가장 중요한 안전 장치는 무엇입니까?

Netomi는 플랫폼의 모든 계층에 안전을 구축합니다. 프롬프트와 임베딩은 버전 관리되고 추적 가능하므로 변경 사항을 감사하거나 롤백할 수 있습니다. 개인 식별 정보는 모델에 도달하기 전에 필터링되며, 보관 정책은 엄격하게 시행됩니다. 유형화된 액션 스키마와 샌드박스 테스트는 에이전트가 생산 도구를 호출하기 전에 조건을 충족하는지 확인합니다.

모든 행동은 실시간으로 정책 엔진에 의해 거버넌스되고, 수정되거나 중지될 수 있습니다. 역할 기반 액세스 제어, 다중 요인 인증, 변경 불가능한 감사 로그가 추가적인 보호를 제공합니다. 서명된 요청 봉투와 할당량 제한이 플랫폼을 외부 모델 드리프트와 오남용으로부터 보호합니다.

고객 경험과 AI가 그 안에서 할 역할에 대한 다음 단계에 대해 가장 흥미로운 것은 무엇입니까?

가장 흥미로운 변화는 반응적인 서비스에서 프로액티브하고 지능적인 지원으로의 전환입니다. 이는 고객의 목표, 선호도, 제약 조건의 전체 맥락을 이해하고, 고객이 복잡성을 탐색하거나 반복하지 않도록 결과를 제공할 수 있습니다.

진정한 발전은 AI가 할 수 있는 것에만 있는 것이 아니라, 어떻게 인간의 의사 결정에 지원할 것인지도 중요합니다. AI는 고객 여정 전반에 걸쳐 브랜드에 충성심을 구축하는 데 도움을 주는, 신뢰할 수 있는 계층이 될 것입니다. 이것이 진화함에 따라, 서비스, 판매, 경험 사이의 경계는 계속 소멸할 것입니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Netomi를 방문하십시오.