랄프 구티, TigerEye의 CTO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

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

구티와 전 PlanGrid 임원들이 설립한 TigerEye는 구식 스프레드시트와 장기간의 계획 주기와 같은 비즈니스 계획의 일반적인 문제를 적응성과 예측 가능한 성장에 중점을 두고 해결합니다. 이 플랫폼은 건설과 소프트웨어 QA와 같은 산업의 원칙을 통합하여 비즈니스 운영을 최적화하고 효과적으로 확장하는 데 도움이 되는 동적 솔루션을 제공합니다.

당신은 TigerEye를 시작하도록 어떤 것이 영감을 주었나요? 그리고 PlanGrid와의 이전 경험은 회사에 대한 ваш의 비전을 어떻게 影響했나요?

나는 항상 데이터가 도전이라고 생각했습니다. PlanGrid라는 이전 회사를 구축할 때 Looker와 Redshift와 같은 도구가刚刚 등장했습니다. 통찰력의 개념은 새로운 것이었습니다. Mixpanel과 Amplitude는 아직 초기 단계에 있었습니다. 이러한 제품은 매우 신선했기 때문에 데이터 통찰력을 처리하기 위해 자체 데이터 엔지니어링 팀을 구축해야 했습니다.

PlanGrid에서 우리는 훌륭한 팀을 구성했습니다. 팀에는 박사 학위 소지자와 재능 있는 리더들이 포함되어 있었으며, 핫 리드의 식별, 고객 연결의 분석, ARR의 계산과 같은 훌륭한 작업을 수행했습니다. 그러나 10명으로 구성된 팀이 필요했고, 비용이 많이 들었으며, 분석가들은 SQL 쿼리를 실행하여 세분화 및 성장 질문에 답변하는 티켓 크런처처럼 느꼈습니다. 그들이 데이터 과학 팀을 이끌기 위해 다른 곳으로 이동했을 때, 남은 팀은 종종 그들이 남긴 대시보드를 이해하는 데 어려움을 겪었으며, 이는 상당한 시간을浪費하게 만들었습니다. 또한, 우리의 CFO는 수동으로 숫자를 확인하여 정확성을 보장했습니다.

他の 회사들의 이사회 멤버로서, 나는 같은 패턴을 보았습니다. 분리된 대시보드가 행동할 수 있는 통찰력을 만들기 위해 어렵게 조각조각 나뉘어 있었습니다. PlanGrid의 Autodesk 인수 기간 동안 이러한 도전은 더욱 명확해졌습니다. 두 개의 Salesforce 환경을 관리하고 기본적인 백오피스 작업을 조정하는 것이 어려웠습니다. 심지어 어떤 캠페인이 작동하는지 결정하는 것도 미스터리였습니다. 이러한 좌절감이 TigerEye에 대한 비전을 만들었습니다. 즉, 데이터를 원활하게, 행동할 수 있게, 빠르게, 접근하기 쉽게 만드는 방법입니다.

TigerEye는 비즈니스 인텔리전스에 대한 대화형 AI 솔루션을 제공합니다. 당신은 시장에서 어떤 도전을 식별했나요? 그리고 비즈니스 인텔리전스에 대한 대화형 AI를 설계하도록 무엇이 영감을 주었나요?

고토마켓 분석은 숫자, 통계, 무거운 수학으로 가득 차 있기 때문에 압도적일 수 있습니다. 창의적이고 조사적인 질문을 하는 과정은 서툴 수 있습니다. 데이터 팀에 티켓을 생성하여 승률 그래프와 같은 것을 요청할 수 있습니다. 그다음에는 뒤로 가는 설명, 지연, 때때로 잘못된 질문을 하게 됩니다. 대부분의 사람들에게 이는 즐거운 경험도 아니며, 특히 C-Suite 임원이 아닌 경우 빠른 답변을 받을 권한이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다.

대화형 AI가 이러한 문제를 해결합니다. “서부 해안의 승률을 분홍색으로, 동부 해안의 승률을 갈색으로, 지난 4분기에 걸쳐 바 차트로 보여주세요”라고 말할 수 있습니다. 이러한 대화는 몇 초 안에 이루어질 수 있으며, 출력도 몇 초 안에 생성됩니다. 우리는 사용자에게 항상 사용할 수 있는 “ジュニア 분석가”를 제공하도록 TigerEye를 설계했습니다. 인터페이스가 불편하지 않도록 대화형으로 통찰력을 생성할 수 있습니다.

TigerEye의 초기 개발 단계에서 당신은 어떤 가장 큰 장애물을 겪었나요? 그리고 어떻게 그것들을 극복했나요?

하나의 큰 сю프라이즈는 데이터의 규모였습니다. 회사의 크기에 관계없이 데이터의 규모는 엄청났으며, 빈번하게 변경되었습니다. 기존 도구인 Looker는 이러한 작업을 효율적으로 처리할 수 없었습니다. 우리는 단일 그래프에 대한 로드 시간이 10-12초라는 것을 보았습니다. 이는 오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 받아들일 수 없습니다.

이를 해결하기 위해 우리는 혁신해야 했습니다. 우리는 더 빠른 쿼리 실행을 위해 DuckDB를 통합하고, 가벼운 효율적인 인터페이스를 구축하기 위해 Flutter를 선택했습니다. 또한, 우리는 오픈 소스 커뮤니티에 기여하여 DuckDB.Dart를 개발하고 유지 관리함으로써, Dart 및 Flutter 환경과无缝한 통합을 가능하게 했습니다. 이러한 기술로 우리는 속도, 유연성 및 확장성을 최적화할 수 있었습니다.

공동 창립자로서, 당신은 TigerEye의 출시를 위해 기능과 능력을 어떻게 우선순위에 두었나요?

우리는 처음에 회사 전체의 자원을 AI 분석가 비전에 투자했습니다. 이는 모든 프론트엔드 및 백엔드 엔지니어가 기여하는 것을 의미했습니다. AI 분석가는 단순히 텍스트 출력이 아닌, 대화형 위젯을 제공하고, 시뮬레이터를 구성하고, 분석가가 의미 있는 행동을 취할 수 있도록 하는 것을 필요로 합니다. 예를 들어, 하나의 기능은 사용자가 서부 해안에 10명의 레프를 추가하는 미래 계획을 구성할 수 있도록 허용합니다. 이는 매우 대화형이고 직관적인 시스템을 설계하는 것을 필요로 합니다.

개발 과정은 고점과 저점이 있었습니다. 그러나 기술적 백본은 엄격한 평가에 기반했습니다. 이는 우리의 우선순위 설정의 핵심이 되었습니다. 평가는 실제 작업이 이루어지는 곳입니다. 우리는不断으로 “이 변경 사항이 시스템을 더 좋게 만들었는지, 더 나쁘게 만들었는지”를 묻습니다. 우리는 엔지니어링 팀과 도메인 전문가에서 시작하여 고객의 질문을 캡처하여 시스템을 더욱 tinh chỉnh하는 것으로 발전했습니다.

우리는 AI가 자체적으로 평가하고, 변경 사항이 향상인지 여부를 결정하는 자동 테스트 스위트를 도입했습니다. 정확성을 보장하기 위해, 우리는まだ 매주 인간 평가를 수행하여 편향을 방지합니다. 예를 들어, LLM이 자체적으로 최고의 평가를 받는 것을 방지합니다. 이 쌍방향 접근 방식은 TigerEye를 “1.0” 상태로 만들고 지속적으로 기준을 높이는 데 결정적이었습니다.

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

TigerEye의 접근 방식은 전통적인 BI 도구와 어떻게 다른가요? 그리고 이는 비즈니스에서의 채택률에 어떤 영향을 미쳤나요?

TigerEye는 기본적으로 AI와 모바일을 사용하여, 기존 BI 도구와는 다르게, 느리고, 광범위한 구성이 필요한 도구와는 다르게, 속도와 사용의 용이성을 중시하는 솔루션을 제공합니다. TigerEye의 그래프와 위젯은 매우 유연하며, 사용자가 데이터를 직관적으로 탐색할 수 있는 대화형 시각화를 제공합니다. AI는 일반적인, 표면적인 정보에 의존하지 않으며, 오히려 정확하고 구조화된 지표를 제공하여 비즈니스에 특화된 솔루션을 제공합니다.

시작업, 중간 시장, 또는 엔터프라이즈 회사에 관계없이, TigerEye는 일관성을 보장하기 위해 모든 계산을 SQL에 기초하여, 프론트엔드와 AI 주도 쿼리가 모두 신뢰할 수 있는 숫자를 제공하도록 합니다. 우리는 또한 고객에게 우리의 분석 뒤에 있는 수학을 보여줌으로써 투명성을 제공하여, TigerEye 플랫폼이 어떻게 그 답변에 도달했는지 정확히 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 투명성은 제공되는 통찰력에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다.

결과는 데이터 주도적인 의사 결정을 강화하기 위해 직관적이고, 확장 가능하며, 정확한 도구를 찾는 비즈니스에서 채택을 가속화하는 AI 플랫폼입니다. 이 접근 방식은 데이터 팀이 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록, 팀이 독립적으로 행동할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

TigerEye는 CRM, ERP, 마케팅 자동화의 변경 사항을 실시간으로 어떻게 적응하고 학습하나요?

TigerEye는 CRM, ERP, 마케팅 자동화 플랫폼의 변경 사항에 동적으로 적응하기 위해 AI, 포함된 검색 생성(RAG) 및 실시간 API와의 통합을 사용합니다. 우리는 또한 GenAI와 더 전통적인 기계 학습 및 시뮬레이션 이론을 결합하여 우리의 AI가 미래를 예측할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템에 직접 연결함으로써, 우리의 회사는 지속적으로 업데이트를 모니터링하여, 새로운 고객 레코드, 거래 단계의 변경 또는 캠페인 성능 지표와 같은 사항을 보장하여, 통찰력이 항상 최신이고 행동할 수 있도록 합니다.

우리의 AI 분석가는 단순히 데이터를 보고하는 것이 아니라, 고객의 워크플로우에서 학습하고 진화합니다. 예를 들어, 판매 팀이 파이프라인 구조를 수정하면, TigerEye는 빠르게 이러한 변경 사항을 식별하고, 계산, 예측 및 추천을 조정합니다. 이는 수동 업데이트를 제거하고, 리더십과 팀이 항상最新의 상태로 고토마켓 성과를 보장합니다.

또한, TigerEye의 유연성은 여러 시스템에서 작동할 수 있도록 하며,无缝한 통합과 정렬을 보장합니다. Salesforce, HubSpot, NetSuite 또는 다른 플랫폼과 관계없이, TigerEye의 AI는 팀이 복잡성을 극복하고, 시의적절하고, 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하여, 더智能하고 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

고토마켓 운영의 복잡성이 증가함에 따라, TigerEye는 리더십과 팀의 의사 결정 과정을 어떻게 단순화하나요?

행동할 수 있는 통찰력을 제공하는 대화형 AI를 통해, TigerEye는 전통적인 BI 도구가 종종 팀이 불편한 대시보드를 탐색하거나, 데이터 팀이 보고서를 생성하기를 기다리거나, 분리된 시스템에서 지표를 수동으로 조각조각 나누는 것을 필요로 하는 반면, 즉각적인, AI 주도적인 답변을 제공합니다.

우리의 AI 분석가는 리더십과 팀의 필요에 따라 맞춤형 답변을 제공할 수 있는, 적극적인, 주니어 팀 멤버와 같은 역할을 합니다. “4분기 지역별 승률은 무엇인가?” 또는 “동부 해안에 5명의 레프를 추가하면 ARR에 어떤 영향을 미칠까?”와 같은 질문에 대한 답변을 몇 초 안에 제공할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 기반 의사 결정을 빠르고, 스마트하게 하도록 도와줍니다.

5년 내에 비즈니스 인텔리전스에 대한 대화형 AI가 어떻게 변할 것으로 보나요?

비즈니스 인텔리전스는 현재 교차로에 있습니다. 많은 도구는 이전 상태나 인수된 상태로 남아 있습니다. 그들은 느리게 혁신을 이루며, 새로운 제품이 부족하며, 접근 방식이 너무 일반적입니다. 이러한 레거시 솔루션은 기본적으로 대규모 언어 모델이나 AI 상호 운용성을 통합하도록 설계되지 않았습니다. 대부분의 경우, 그들은 구식 시스템에 검증되지 않은 AI 솔루션을 후퇴시키려고 하지만, 이는 변화를 가져오지 못합니다.

대화형 AI는 새로운 유형의 전문적인 BI 애플리케이션을 주도할 것입니다. 이러한 도구는 팀이 수많은 시간을 맞춤형 솔루션을 구축하고, 구성하는 데 쓸 필요가 없습니다. 그들은 처음부터 특정 산업의 요구 사항을 해결하도록 설계될 것입니다. 금융, 판매, 마케팅, 건설,石油 및 가스와 같은 각 시장은 다르게 발전하고 있으며, 전문성이 핵심입니다.

기초 AI 모델인 OpenAI, Anthropic, Mistral은 여전히 광범위한 일반적인 애플리케이션을 처리할 것입니다. 그러나 BI의 미래는 고유한 문제를 해결하는 전문적인 垂直 솔루션에 있습니다. 이러한 전문적인 AI 도구는 현재의 일괄 처리 접근 방식을 대체하여, 비즈니스에서 더 빠르고, 더 정확하게 통찰력을 추출할 수 있도록 할 것입니다. 이는 비즈니스 인텔리전스를 우리가 알고 있는대로 재정의할 것입니다.

Y Combinator의 방문 파트너로서, 스타트업을 멘토링한 경험은 어떻게 당신의 리더십 스타일이나 혁신에 대한 접근 방식을 影響했나요?

YC는 사람을 우선시하는 것의 중요성을 가르쳤습니다.私は 열정적이고, 피드백에 개방적이고, 끊임없이頑張る 창업가를 지원하는 데 에너지를 집중해야 한다는 것을 배웠습니다. 이러한 특성 – 근성과 적응성 – 는 성공한 팀의 특징이며,私は TigerEye로 이러한 것을 가져갔습니다.

또한, 다양한 생각과 배경의 가치를 인정하는 것을 배웠습니다. YC에서,私は 종종 대표되지 않는 그룹의 창업자가令人惊讶한 회복력과 창의력을 보여주는 것을 보았습니다. 이는 TigerEye를 구축하고 리드하는 방식에 영향을 미쳤습니다. 다양성은 팀을 강화하고, 혁신을 驅ります.

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

TigerEye는 기본적으로 AI 회사입니다. 우리의 목표는 소비자 AI에서 볼 수 있는 혁신, 즉 Perplexity와 Cursor와 같은 도구에서처럼, 원활한 상호 작용을 엔터프라이즈로 가져오는 것입니다. 예를 들어, 이동 중에 2분기 동안 거래가 중단된 이유나 특정 지역에 판매 팀을 두 배로 늘리면 ARR에 어떤 영향을 미칠지 알고 싶다면, 질문하면 즉시 정확하고 일관된 답변을 받을 수 있습니다.

TigerEye의 미래는 데이터에 대한 접근을 단순화하고, 통찰력을 모든 곳에서, 모든 장치에서, 모든 상황에서 사용할 수 있도록 만드는 것입니다. 우리는 데이터 주도적인 의사 결정을 쉽게 만드는 도구를 만들고 있습니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 TigerEye를 방문할 수 있습니다.