타이거아이의 랄프 구티, CTO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

랄프 구티, 타이거아이의 CTO 및 공동 창립자는 비즈니스 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 이끌고 있습니다. 이 플랫폼은 전략적 의사 결정, 계획, 및 실행을 강화하기 위해 고안되었습니다. 타이거아이에서는 고급 시간 인식 AI 기술을 활용하여 조직이 계획 프로세스를 간소화하고 다양한 시나리오를 시뮬레이션하며 데이터 기반 의사 결정을 더 효율적으로 내릴 수 있도록 합니다.

구티와 전 플랜그리드의 최고 경영진이 설립한 타이거아이에서는 비즈니스 계획에서 일반적으로 발생하는 문제점들, 즉 구식 스프레드시트와 장기간의 계획 주기를 해결하고자 합니다. 이 플랫폼은 건설과 소프트웨어 QA와 같은 산업에서 원칙을 통합하여 동적 솔루션을 제공함으로써 비즈니스들이 운영을 최적화하고 효과적으로 확장할 수 있도록 합니다.

타이거아이를 시작하게 된 영감은 무엇이었으며, 플랜그리드에서의 이전 경험은 회사의 비전에 어떻게 영향을 미쳤나요?

저는 항상 데이터가 도전이었다고 생각합니다. 플랜그리드라는 저의 이전 회사에서, Looker와 Redshift와 같은 도구들이 새로 등장하기 시작했을 때, 인사이트의 개념은 새롭게 다가왔습니다. Mixpanel과 Amplitude는 초기 단계에 있었습니다. 이러한 제품은 너무 새로워서 데이터 인사이트를 처리하기 위해 자체 데이터 엔지니어링 팀을 구성해야만 했습니다.

플랜그리드에서, 우리는 훌륭한 팀을 구성했으며,熱한 리드 식별, 고객 연결 분석, 및 ARR 계산과 같은 업무를 수행했습니다. 그러나 이 팀은 10명으로 구성되어 있었으며, 비용이 많이 들었고, 분석가들은 SQL 쿼리를 실행하여 세분화 및 성장 관련 질문에 답변해야만 했습니다. 그들이 데이터 과학 팀을 이끌기 위해 떠날 때, 남은 팀은 종종 남겨진 대시보드를 이해하는 데 어려움을 겪었고, 이는 상당한 시간을 낭비하게 만들었습니다. 또한, 우리의 CFO는 수동으로 이러한 숫자를 확인하여 정확성을 보장했습니다.

他の 회사들의 이사회에서 근무하는 동안, 저는 같은 패턴을 보았습니다. 분리된 대시보드가 행동할 수 있는 인사이트로 연결되기 어려웠습니다. 플랜그리드의 오토데스크 인수 期間, 이러한 도전은 더욱 명확해졌습니다. 두 개의 Salesforce (CRM ) 환경을 관리하고 기본적인 백오피스 작업을 조정하는 것이 어려웠습니다. 심지어 어떤 캠페인이 작동하는지 알기 위해도 어려움이 있었습니다. 이러한 어려움은 타이거아이의 비전을 형성하게 되었습니다. 데이터를 원활하게, 행동할 수 있게, 빠르게, 그리고 접근하기 쉽게 만드는 방법입니다.

고토마켓 팀을 위한 유연한 AI 솔루션을 제공하는 타이거아이에서, 비즈니스 인텔리전스에 대화형 AI를 설계하게 된 시장의 도전은 무엇이었나요?

고토마켓 분석은 숫자, 통계, 그리고 복잡한 수학으로 가득 차 있습니다. 창의적이고 조사적인 질문을 하는 과정은 다루기 어렵습니다. 데이터 팀에 티켓을 생성하여, 예를 들어, 승률 그래프를 요청할 수 있습니다. 그러나 명확화와 지연, 그리고 때로는 잘못된 질문을 하는 경우가 있습니다. 대부분의 사람들에게, 이는 즐거운 경험도 아니며, 특히 C-Suite 경영진의 빠른 답변을 요청할 수 있는 권한이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.

대화형 AI가 이러한 문제를 해결합니다. “서부 해안의 승률을 분홍색으로, 동부 해안의 승률을 갈색으로, 지난 4분기 동안, 막대 그래프로 보여주세요”라고 말하는 것을 상상해 보세요. 이러한 대화는 몇 초 안에 이루어지며, 출력도 마찬가지입니다. 우리는 사용자에게 직관적인 “ジュ니어 분석가”를 제공하기 위해 타이거아이를 설계했습니다. 이는 클럽한 인터페이스가 필요 없으며, 항상 이용 가능합니다.

타이거아이의 초기 개발 단계에서 가장 큰 장애물은 무엇이었으며, 어떻게 그것을 극복했나요?

회사 크기와 상관없이 데이터의 규모가驚くほど 컸습니다. 기존 도구들, 예를 들어 Looker는 이러한 작업량을 효율적으로 처리하지 못했습니다. 우리는 단일 그래프를 로딩하는 데 10-12초가 걸리는 것을 보았습니다. 이는 오늘날의 빠른 비즈니스 환경에서 받아들일 수 없습니다.

이를 해결하기 위해, 우리는 혁신해야 했습니다. 우리는 더 빠른 쿼리 실행을 위해 DuckDB를 통합하고, 가볍고 효율적인 인터페이스를 구축하기 위해 Flutter를 선택했습니다. 또한, 우리는 오픈소스 커뮤니티에 기여하여 DuckDB.Dart를 개발하고 유지 관리함으로써, Dart와 Flutter 환경에서 무리 없이 통합할 수 있도록 했습니다. 이러한 기술로 우리는 속도, 유연성, 및 확장성을 최적화할 수 있었습니다.

공동 창립자로서, 타이거아이의 출시를 위해 기능과 능력을 어떻게 우선순위화했나요?

우리는 전체 회사의 자원을 AI 분석가 비전에 투입했습니다. 이는 모든 프론트엔드와 백엔드 엔지니어가 기여하는 것을 의미했습니다. AI 분석가는 단순히 텍스트 출력만을 제공하는 것이 아닙니다. 이는 상호작용 위젯, 시뮬레이터 구성, 및 분석가가 의미 있는 행동을 취할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 사용자가 미래 계획을 구성하여 서부 해안에 10명의 대표를 추가하는 기능을 제공하는 것은高度 상호작용적이고 직관적인 시스템을 설계하는 것을 필요로 합니다.

개발 과정은 Ups와 Downs가 있었습니다. 그러나 기술적 기반은 엄격한 평가를 통해 형성되었습니다. 이는 우리의 우선순위의 핵심이 되었습니다. 평가는 실제 작업이 이루어지는 곳입니다. 우리는 끊임없이 “이 변경은 시스템을 더 좋게 만들었는지, 아니면 더 나쁘게 만들었는지”를 묻습니다. 우리는 엔지니어 팀과 도메인 전문가에서 시작하여 고객의 질문을 캡처하여 시스템을 더욱 발전시키기 위해 노력했습니다.

우리는 AI가 자체적으로 평가하고, 변경 사항이 개선인지 여부를 결정하는 자동 테스트 스위트를 도입했습니다. 정확성을 보장하기 위해, 우리는まだ 매주 인간 평가를 수행하여 편향을 방지합니다. 이 쌍층 접근 방식은 타이거아이를 “1.0” 상태로 만들고 지속적으로 기준을 높이는 데 결정적이었습니다.

마지막으로, 도메인 특정 정렬을 달성하는 것이 주요 초점이었습니다. 판매 및 고토마켓 운영은 정확하고 전문적인 답변을 요구하며, 이해 관계자 간의 정렬은 항상 명확하지 않습니다. 이는 타이거아이를 오늘날의 플랫폼으로 형성하는 데 도메인 전문 지식과 실제 고객 피드백이 결정적이었음을 의미합니다.

전통적인 BI 도구와 비교하여 타이거아이의 접근 방식은 어떻게 다르며, 이는 비즈니스에서의 채택률에 어떤 영향을 미쳤나요?

타이거아이에서는 AI와 모바일을 기반으로 하여, 기존 BI 도구와는 다르게, 속도와 사용 편의성을 우선시하는 솔루션을 제공합니다. 우리의 그래프와 위젯은 매우 유연하며, 사용자가 데이터를 직관적으로 탐색할 수 있도록 합니다. AI는 일반적인, 표면적인 정보에 의존하지 않으며, 정확하고 구조화된 지표를 제공합니다.

스타트업, 중간 시장, 또는 엔터프라이즈 회사에서 타이거아이를 사용하면, 일관성을 보장하기 위해 모든 계산이 SQL에 기반하여 수행됩니다. 또한, 우리는 고객에게 분석의背後에 있는 수식을 보여줌으로써 투명성을 제공하며, 타이거아이 플랫폼이 어떻게 그 ответ에 도달했는지 이해할 수 있도록 합니다. 이 투명성은 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다.

결과적으로, 타이거아이에서는 강력한 사용자 지정 가능성과 함께, 팀이 독립적으로 행동할 수 있는 인사이트에 접근할 수 있도록 합니다. 이는 데이터 팀이 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 직관적이고, 확장 가능하며, 정확한 도구를 찾는 비즈니스에서 채택을 가속화했습니다.

타이거아이에서는 CRM, ERP, 및 마케팅 자동화의 변경 사항을 실시간으로 적응하고 학습하기 위해 AI를 어떻게 활용하나요?

타이거아이에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 실시간 API와의 통합을 포함하는 AI를 사용하여 CRM, ERP, 및 마케팅 자동화 플랫폼의 변경 사항에 동적으로 적응합니다. 우리는 또한 GenAI와 전통적인 기계 학습 및 시뮬레이션 이론을 결합하여 우리의 AI가 미래를 예측할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템에 직접 연결함으로써, 우리는 고객 워크플로우와 함께 학습하고 진화하는 AI 분석가를 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 판매 팀이 파이프라인 구조를 수정하면, 타이거아이에서는 이러한 변경 사항을 신속하게 식별하고, 계산, 예측, 및 권장 사항을 조정합니다. 이는 수동 업데이트를 제거하고, 리더십과 팀이 항상 최신의 비즈니스 성과를 보장합니다.

또한, 타이거아이의 유연성은 여러 시스템에서 작동할 수 있도록 합니다. 이는 Salesforce, HubSpot (HUBS ), NetSuite, 또는 다른 플랫폼에서 작동할 수 있습니다. 타이거아이의 AI는 팀이 복잡성을 해결하고, 시의적절하고, 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하여, 더智能하고 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

고토마켓 운영의 복잡성이 증가함에 따라, 타이거아이에서는 리더십과 팀의 의사 결정을 어떻게 단순화하나요?

대화형 AI를 통해 행동할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 전통적인 BI 도구에서는 팀이 불편한 대시보드를 탐색하거나, 데이터 팀이 보고서를 생성하도록 기다리거나, 분리된 시스템에서 지표를 수동으로 조합해야 할 수 있습니다. 타이거아이에서는 이러한 병목 현상을 제거하여, 리더십과 팀의 필요에 따라 즉각적인, AI 주도적인 답변을 제공합니다.

우리의 AI 분석가는 프로액티브한 주니어 팀원처럼 작동하여, “4분기 지역별 승률은?” 또는 “동부 해안에 5명의 대표를 추가하면 매출이 어떻게 될까?”와 같은 질문에 답변할 수 있습니다. 플랫폼은 데이터 모델링이나 광범위한 설정 없이 몇 초 안에 인사이트를 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스와 대화형 AI를 통합함으로써, 타이거아이에서는 모든 지표가 정확하고 일관성이 있으며, 조직 전체에 걸쳐 정렬되어 있음을 보장합니다. 리더십은 전략적 의사 결정을 내리기 위한 명확성을 얻으며, 팀은 추세를 식별하고 결과를 예측하며, 운영 복잡성을 줄이는 도구를 제공받습니다. 타이거아이에서는 비즈니스 리더들이 무거운 작업 없이 더 빠르고智能한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

5년 내에 비즈니스 인텔리전스에 대화형 AI가 미칠 영향을 어떻게 예상하나요?

비즈니스 인텔리전스는 현재 교차로에 있습니다. 많은 도구는 낡은 상태나 인수된 상태로 남아 있습니다. 이러한 레거시 솔루션은 대규모 언어 모델이나 AI 상호 운용성을 제공하도록 처음부터 설계되지 않았습니다. 대부분의 경우, 구식 시스템에 미검증된 AI 솔루션을 개조하려는 시도는 발전을 이루지 못합니다.

대화형 AI는 새로운 유형의 전문적인 BI 애플리케이션을 주도할 것입니다. 이러한 도구는 팀이 수많은 시간을 투자하여 맞춤형 솔루션을 구축할 필요가 없습니다. 대신, 각 산업의 특정需求에 맞게 설계됩니다. 각 시장은 다르게 발전하고 있으며, 전문성이 핵심입니다.

OpenAI, Anthropic, Mistral과 같은 기초 AI 모델은 일반적인 응용 프로그램을 처리할 것입니다. 그러나 BI의 미래는 고유한 문제를 해결하는 전문적인 수직 솔루션에 있습니다. 이러한 전문적인 AI 도구는 현재의 일괄 처리 접근 방식을 대체하여, 비즈니스들이 더 빠르고 정확하게 인사이트를 추출할 수 있도록 할 것입니다. 이는 BI를 우리가 알고 있는 방식으로 재정의할 것입니다.

Y Combinator의 방문 파트너로 근무한 경험은 어떻게 당신의 리더십 스타일이나 혁신 접근 방식에 영향을 미쳤나요?

YC에서 배운 가장 중요한 교훈은 사람을 우선시하는 것이었습니다. 저는 피드백을 열린 마음으로 받고, 끊임없이 노력하는 창립자들에게 에너지를 집중했습니다. 이러한 특성 – 끈기와 적응성 – 는 성공한 팀의 특징이며, 저는 타이거아이에서도 이를 지켜왔습니다.

또 다른 교훈은 다양성의 가치를 인정하는 것이었습니다. YC에서 저는 대표적으로 소수자 그룹 출신의 창립자들이 얼마나 놀라운 내구성과 창의성을 가지고 있는지 목격했습니다. 이는 타이거아이에서 어떻게 빌딩하고 리드하는지에 대한 저의 관점을 형성했습니다. 다양성은 팀을 강화하고 혁신을 추동합니다.

타이거아이의 미래에 대한 비전은 무엇이며, 어떻게 산업 전반에 영향을 미칠 계획인가요?

타이거아이의 첫 번째 목표는 AI 회사입니다. 우리의 목표는 소비자 AI에서 볼 수 있는 것과 같은, 원활한 상호작용을 엔터프라이즈로 가져오는 것입니다. 예를 들어, 어디서나, 어떤 기기에서든지 인사이트를 요청할 수 있는 개인 비서를 상상해 보세요. Q2의 거래가 중단된 이유나 특정 지역에서 판매 인력을 두 배로 늘리기 위해 필요한 것을 알고 싶다면, 질문하면 즉시 정확하고 일관된 답변을 받을 수 있습니다.

타이거아이의 미래는 데이터에 대한 접근을 단순화하고, 인사이트를 모든 곳에서 이용 가능하게 만드는 것입니다. 모바일 앱, 스마트워치, 또는 슬랙에서 보고서를 요청하는 동안에도, 우리는 데이터 기반 의사 결정을 쉽게 만드는 도구를 만들기 위해 노력하고 있습니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 타이거아이를 방문하시기 바랍니다.