라지브 부타니, 미디어민트의 CEO – 인터뷰 시리즈

라지브 부타니, 미디어민트의 CEO는 글로벌 기술, 미디어, 디지털 변혁 분야에서 3십년이 넘는 리더십 경험을 가지고 있습니다. 미디어민트에 합류하기 전에, 그는 헤드스핀의 CEO이자 이사로 재직하며 디지털 경험을 위한 성능 지능 분야에서 혁신을 주도했습니다. 그 이전에, 부타니는 거의 27년 동안 액센츄어에서 근무했으며, 통신, 미디어 및 기술 그룹의 그룹 기술 책임자로서 전략과 파트너십을 담당했으며, 인공지능과 기계 학습과 같은 새로운 기술 분야에서 변革적인 이니셔티브를 주도했습니다. 액센츄어에서의 그의 리더십 역할에는 구글, 페이스북, 마이크로소프트와 같은 주요 클라이언트와의 관계를 관리하는 것이 포함되어 있었으며, 기술, 전략, 성장의 교차점에서 그의 심오한 전문성을 보여주었습니다.

미디어민트는 2010년에 설립된 글로벌 디지털 운영 파트너로서 광고 운영, 크리에이티브 프로덕션, 데이터 분석, 캠페인 관리를 포함한 엔드투엔드 지원을 제공합니다. 하이데라바드에 본사를 두고 미국과 폴란드에 사무소를 둔 미디어민트는 인간 전문성과 기술의 결합을 통해 미디어 회사, 에이전시, 플랫폼이 효율적으로 확장할 수 있도록 합니다. 이 회사는 높은 품질의 운영 우수성, 유연성, 투명성을 제공함으로써 클라이언트가 워크플ロー를 간소화하고 비용을 최적화하며 점점 더 복잡해지는 디지털 생태계에서 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다.

애크센츄어에서 미디어민트의 리더로 전환한 것은 무엇인가, 그리고 컨설팅 분야에서의 배경은 AI 기반 운영에 대한 접근 방식에 어떻게 영향을 미쳤는가?

내가 옮긴 이유는 컨설팅 룸을 떠나서 운영자의 의자에 앉는 것이었습니다. 액센츄어에서 회사들이 변革 로드맵을 설계하는 것을 도와주는 몇 년 동안, 나는 솔루션을 구축할 수 있는 시장 기회를 보았으며, 그 안에서 책임을 지고 결과에 대한 소유권을 가지도록 했습니다.

AI의 채택이 증가함에 따라, 클라이언트는 결과와 성과를 전달할 수 있는 파트너를 찾고 있습니다. 내 컨설팅 배경은 이러한 수요를 충족하기 위한 우리의 접근 방식을 정의했으며, 미디어, 엔터테인먼트, 기술 부문의 선도적인 조직을 지원하는 것을 앞으로 더욱 흥분되게 합니다.

에이전틱 AI를 통한 실로 분할: 우리는 에이전틱 AI 플랫폼을 통해 컨설팅의 전략적, 크로스 기능적思考을 직접 적용합니다. 에이전틱 AI를 통해 우리는 큰 회사들이 직면하는 기능적 실로를 분할할 수 있습니다. 우리의 민첩성으로 인해 우리는 에이전틱 AI와 인간 에이전트를 결합하여 대규모 결과를 생성할 수 있는 엔드투엔드 솔루션을 설계하고 제공할 수 있습니다.

미디어민트는 2010년에 설립되어 그 이후로 크게 성장했습니다. 회사의 미션과 능력은 어떻게 진화했으며, 특히 미디어민트 랩스의 출시와 함께 어떻게 변화했는가?

미디어민트는 항상 미디어 및 마케팅 운영의 최전선에 있었습니다. 우리는 주요 출판사, 플랫폼, 에이전시, 브랜드에 대한 높은 품질의 인간 중심 서비스를 제공하기 시작했습니다. 우리의 미션은 클라이언트가 수익을 확대하고 운영 효율성을 구축할 수 있는 신뢰할 수 있는 운영 파트너가 되는 것이었습니다.

미디어민트 랩스의 출시는 우리의 다음 단계를 표시합니다. 이제 우리는 효율성뿐만 아니라 성장을 추동하는 AI 에이전트를 생성하기 위해 노력하고 있습니다. 데이터비트의 인수는 또한 데이터 엔지니어링, 분석, 수익 관리 분야에서 우리의 능력을 심화시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 이것은 기본적인 변화이며, 우리를 신뢰할 수 있는 서비스 제공자에서 AI 기반 성장 서비스 파트너로 전환합니다.

미디어민트 랩스는 미디어민트가 구축하고 운영하는 에이전트, 최적화기, 가속기를 공동으로 생성하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 핸즈온 소유 모델은 고객에게 어떤 전략적 이점을 제공하는가?

이 핸즈온 소유 모델은 우리의 핵심 전략적 차별점입니다. 우리는 에이전트를 넘겨주고 떠난다면, 그것이 실제 세계의 복잡성에 부딪히는 순간에 실패한다는 것을 배웠습니다. 우리의 고객은 두 가지 주요 이점을 얻습니다:

첫째, 빠른 개발과 보안입니다. 우리의 내부, 모델-중립적 개발 플랫폼을 통해 우리는 다양한 성장 사용 사례에 대한 에이전트를 안전하게 설계, 배포, 운영할 수 있습니다. 사전 구축된 런타임과 한 번의 클릭 환경 프로비저닝을 통해 우리는 몇 주 안에 새로운 에이전트를 시작할 수 있습니다. 플랫폼은 거버넌스, 데이터 거주지, 보안을 기본적으로 처리하므로 클라이언트는 맞춤형 AI 인프라를 관리하는 복잡성에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

둘째, 지속적인 개선과 안정성입니다. 우리는 운영 소유권을 유지하므로 에이전트의 지속적인 성능에 책임을 집니다. 우리는 중앙 집중식 추적 시스템을 통해 실시간으로 성능을 추적하므로 모든 작업은 책임이 있고 모든 결과는 시간이 지남에 따라 개선됩니다.

클라이언트에게 에이전트를 넘겨줄 때 지속적인 관리가 없는 경우의 함정을 경고했습니다. 미디어민트의 모델이 왜 효과적인가?

에이전트를 넘겨주는 것은 피트 크루 없이 고성능 레이스 카를 넘겨주는 것과 같습니다. 그것은 첫째 날에 완벽하게 실행될 수 있지만,不断한 튜닝과 유지 보수가 없으면 실패합니다. 핵심 함정은 감소입니다 – 에이전트의 성능이 저하됩니다. 클라이언트 워크플로우 또는 플랫폼 API가 변경됨에 따라

운영 소유권이 왜 효과적인가: 우리의 모델은 효과적입니다. 왜냐하면 우리는 운영 소유권을 유지하기 때문입니다. 에이전트를 제품이 아닌 보증된 서비스로 취급합니다. 이것은 두 가지 주요 이점을 제공합니다:

1. 지속적인 개선

우리는 에이전트의 지속적인 성능에 책임을 집니다. 우리의 중앙 집중식 추적 레지스트리와 평가 스위트를 통해 우리는 클라이언트의 라이브 비즈니스 규칙에 대한 인간-인-루프 프로세스를 통해 에이전트를 지속적으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 이 모델은 솔루션의 성능이 저하되지 않고, 시간이 지남에 따라 더智能하고 더 강력해짐을 보장합니다. 이 지속적인 관리는 에이전트가 항상 안전하게 작동하며, 클라이언트의 중요한 수익 및 준수 위험을 제거함을 보장합니다.

2. 전략적 판단 및 에지 케이스 보호

인간-인-루프는 기본 작업을 위해 존재하지 않습니다. 그것은 고위험 시나리오를 위한 “피트 크루”입니다. 이 전문 지식은 다음과 같은 상황에서 중요합니다: 전략적 판단: 에이전트가เคย 본 적 없는 상황을 처리하는 것, 예를 들어 주요 규제 변경 또는 새로운 광고 플랫폼 출시. 에지 케이스 해결: 수익 또는 준수에 영향을 미칠 수 있는 모호한 출력 및 복잡한 실패를 해결하는 것.

이 지속적인 관리는 직접 가치를 번역합니다. 우리는 보증된 성과 결과를 제공하여 중요한 오류를 크게 줄이고 일관된 높은 클라이언트 만족도를 유지합니다. 단지 소프트웨어가 아닙니다.

애크센틱 AI가 SaaS 모델의 요소를 대체하거나 보완하는 방식으로 어떻게 예상하는가? 솔루션이 전통적인 SaaS보다 애크센틱 AI로 제공되는 것이 더 나은 결정 요인은 무엇인가?

현재의 논쟁은 핵심을 놓치고 있습니다. 애크센틱 AI는 전체 SaaS 스택을 대체하기 위해 존재하지 않습니다. 그것은 운영 작업의 경제학을 교란하기 위해 존재합니다. 핵심적인 구별은 도구를 제공하는 것에서 결과를 보장하는 것으로의 전환입니다. 애크센틱 AI는 두 가지 방식으로 SaaS에 영향을 미칠 것입니다:

대체: 워크플로우 크런치. 에이전트는 거래적, 워크플로우 주도적인 SaaS를 대체할 것입니다. 이러한 플랫폼은 단순히 데이터를 이동하거나 루틴 단계를 자동화하기 위해 설계되었습니다. 가치는 더 이상 UI에 있지 않습니다. 그것은 자율적인 행동에 있습니다. 우리는 ‘도구-서비스’에서 ‘작업-서비스’로 이동하고 있습니다.

보완: 강화 레이어. 에이전트는 세일즈포스 또는 주요 미디어 시스템과 같은 전략적 플랫폼을 대체하지 않을 것입니다. 대신, 우리의 애크센틱 AI 시스템은 그 위에서 작동하여 복잡한 실시간 최적화를 수행할 것입니다. 그것은 수동적인 레코드 시스템을 능동적인 지능 시스템으로 변환하여 인간의 능력을 강화합니다.

결정적인 요인은 신뢰성입니다. 소비자 LLM 도구와 달리, 우리의 에이전트는 신뢰할 수 있는 근로자로 설계되었습니다. 그것들은 세부적인 표준 운영 절차를 따르도록 설계되었으며, 정책을 준수하며, 수백 번의 실행에서 절대 편향되지 않습니다. 이것은 거버넌스 및 신뢰에 대한 우리의 헌신입니다. 창의성만이 아니라, 이것은 우리가 중요한 비즈니스 워크플로우를 관리하고, 전통적인 SaaS와 소비자 AI가 할 수 없는 것을 가능하게 합니다.

애크센틱 AI를 사용하는 회사에서, 인간의 감시가 아직 왜 중요한가, 그리고 어떻게 하면 결과를 개선할 수 있는가?

인간은 두 가지 것을 제공합니다. 에이전트가 제공할 수 없는 것: 판단력과 전략입니다. 에이전트가 미디어 플랜을 만들거나 페이싱 이상을 수정할 수 있지만, 비즈니스 목표를 설정하고 창의적인 방향을 제공하며, 브랜드 안전, 시장 감성 또는 예기치 않은 외부 요인과 관련된 세련된 결정에 대한 인간 전략가가 필요합니다.

우리의 플랫폼은 이 하이브리드 모델을 지원하도록 설계되었습니다. 우리의 에이전트는 일관되게 작업을 수행하는 신뢰할 수 있는 파트너로 설계되었습니다. 이것은 인간이 실시간으로 지침과 피드백을 제공하고, 필요한 인간-인-루프(HITL) 역할을 수행할 수 있도록 합니다. 에이전트는 일상적인 작업을 처리하고, 보고서를 작성하거나 문제를 표시합니다. 이것은 평균 40%의 노력 감소를 가져왔습니다. 이것은 인간이 고가치, 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 인간의 감시가 결과를 개선하는 것이 아닙니다. 그것은 비즈니스의 더 넓은, 전략적인 목표와 일치하도록 보장합니다.

많은 AI 구현은 너무 고립되어 실패합니다. 미디어민트는 어떻게 워크플로우와 부서 전체에 걸쳐 AI 솔루션이 통합되는지 보장합니까?

이것은 핵심적인 도전이며, 우리는 이를 해결하기 위해 전체 철학을 설계했습니다. 대부분의 AI 프로젝트는 비즈니스의 언어를真正로 말하지 않는 고립된 점 솔루션으로 구축되기 때문에 실패합니다. 우리의 솔루션은 각 에이전트가 클라이언트의 특정 워크플로우와 운영 현실에 맞게 설계되도록 보장하는 것입니다. 우리는 이것을 일반적인 SDK가 아닌 에이전트 런북을 통해 달성합니다.

에이전트 런북은 핵심적인 운영 블루프린트입니다. 그것은 에이전트에게 무엇을 해야 하는지, 예외를 어떻게 처리해야 하는지, 외부 시스템에 어떻게 연결해야 하는지에 대한 세트의 지침과 가이드입니다. 이 접근 방식은 단편적인 AI의 문제를 직접 해결합니다. 런북은 클라이언트의 표준 운영 절차에 맞게 설계되며, 우리의 도메인 전문 지식을 핵심에 통합합니다. 또한, 우리의 커넥터 라이브러리는 이러한 에이전트를 클라이언트의 주요 시스템과 무결하게 연결합니다. 이것은 AI 솔루션이 도구가 아닌 클라이언트의 운영 스파인의 통합된, 전체적인 구성 요소임을 의미합니다.

여러 개의 AI 에이전트가 역할을 넘나들며 협력하여 “에이전트-에이전트” 시스템을 생성하는 시나리오를 예상합니까? 미래는 어떠한가요?

絶対적으로. 우리는 이미 이 미래를 향해 건설하고 있습니다. 우리의 플랫폼의 아키텍처는 통일된 서비스 레이어와 툴 어댑터를 통해 이러한 상호 운용성을 위한 것입니다. 미래는 단일, 거대한 에이전트가 아니라, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 협력하는 전문 에이전트로 구성될 것입니다.

이미지에서, 이상을 감지하는 에이전트가 캠페인 성과에 대한 하락을 감지합니다. 이것은 두 번째 최적화 에이전트를 트리거하여 입찰 조정을 수행하도록 합니다. 이 두 번째 에이전트는 크리에이티브 QA 에이전트에게 크리에이티브에 대한 준수 문제가 있는지 확인하도록 알립니다. 마지막으로, 보고 에이전트는 모든 이러한 작업과 통찰력을 실시간 브리핑으로 통합합니다. 미디어민트 랩스는 이러한 에이전트 간의 협력을 가능하게 하여, 다음 세대의 비즈니스 운영의 핵심을 형성합니다. 여기서 워크플로우는 더 이상 인간 작업의 선형 시퀀스가 아닌, 동적 에이전트의 오케스트레이션입니다.

애크센틱 AI를 탐색하는 회사에서, 성공적인 구현과 장기적인 가치를 보장하기 위한 상위 3개의 추천 사항은 무엇인가?

제 상위 3개의 추천 사항은 다음과 같습니다:

1. 제대로 된 문제에서 시작하십시오, 단지 멋진 기술이 아닌 것입니다. 에이전트를 만들기 위해 에이전트를 구축하지 마십시오. 반복적이고 높은 가치의 문제에 집중하십시오. 가치는 명확하게 측정 가능해야 하며, 노력 감소(예: >25%), 측정 가능한 수익 최적화 또는 양적 수익 손실 방지를 위한 목표와 연결되어야 합니다.
2. 배포뿐만 아니라 운영 관리를 계획하십시오. 그것을 넘겨주지 마십시오. 에이전트는 지속적인 관리, 평가, 보안 관리를 요구하는 살아있는 시스템입니다. 미디어민트와 같은 모델을 제공하는 파트너를 선택하여,您的 투자가 장기적인 가치를 제공하고 유지 보수 나이트메어가 되지 않도록 하십시오.
3. 통합 및 거버넌스를 처음부터 우선시하십시오. 고립된 AI 에이전트는 실패할 것입니다.

伟大的 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 미디어민트를 방문해야 합니다.