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๋ฌ์ค ํ๋ผ๋, ๋ผ๋ฆฌ๋์ CEO ๋ฐ ๊ณต๋ ์ฐฝ๋ฆฝ์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
러스 프라딘, 라리딘의 CEO 및 공동 창립자는 기술 벤처를 구축하고 확장하는 데 탁월한 경력을 가진 기업가이자 경영자입니다. 그는 2024년 8월에 라리딘을 공동 창립하기 전에 카본 헬스(Carbon Health)와 같은 조직에서 10년 이상의 리더십을 맡았으며, 현재 카본 헬스의 부의장으로 활동하고 있습니다. 또한 그는 리안플럼(Leanplum)과 코치아트(CoachArt)와 같은 혁신적인 회사에서 중요한 이사직을 맡았으며, 기술, 헬스케어, 사회적 영향 iniciativas에 대한 헌신을 보여주었습니다.
라리딘은 조직이 데이터와 의사결정에 참여하는 방식을 변革하기 위한 차세대 기술 회사입니다. 이 플랫폼은 복잡한 비즈니스 워크플로를 간소화하기 위해 고급 인공지능과 자동화를 활용하여 기업이 행동할 수 있는 통찰력을 더 빠르고 직관적으로 얻을 수 있도록 합니다. 효율성, 확장성, 지능형 통합에 중점을 둔 라리딘은 기업이 더智能하고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 하며, 산업 전반에 걸쳐 새로운 운영 우수성의 수준을解放합니다.
디지털 광고와 분석에서 측정 플랫폼을 구축한 후 라리딘을 출시했습니다. 이전 경력과 경험은 어떻게 기업 AI 측정 및 거버넌스에 전념하는 회사에 대한 필요성을 인식하게 했나요?
연쇄 기업가로서, 저는 다음 사업에서 측정 및 분석의 깊은 배경과 인공지능의 변革적 잠재력을 결합하고자 했습니다. 수많은 기업 리더와의 대화에서 하나의 주제가 계속해서 등장했습니다. 즉,尽管大量 투자에도 불구하고, 기업은 인공지능 초기화에 대한 추적, 측정, 또는 최적화를 위한 도구가不存在했습니다. 인공지능 채택에 대한 가시성 또는 제어를 제공하는 도구가 없었습니다. 이것이 라리딘의 창설에 영감을 준 것입니다.
라리딘을 “모든 AI 도구 위에 있는 지능 계층”이라고 종종 설명합니다. 어떻게 이러한 위치가 발생했으며, 어떤 위험이 있기에 이것이 필수적인지 보았나요?
기업에서는 실제로 AI가 사용되고 있는지 그리고 그것이 실제 ROI를 제공하는지 이해하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 많은 리더들은 같은 질문을 하고 있습니다. 즉, 직원이 실제로 우리가 투자한 AI 도구를 사용하고 있는지, 어떻게 그 영향력을 측정할 수 있는지, 어느 사용 사례가 가장 가치가 있으며 확장할 가치가 있는지. 이러한 가시성 격차를 인식하여, 우리는 모든 AI 도구에 걸친 지능 계층으로 라리딘을 구축했습니다. 비즈니스 리더들이 AI 사용을 매핑, 측정, 최적화할 수 있도록 해주며, 궁극적으로 그것을 구체적인 비즈니스 결과로 전환할 수 있도록 합니다.
스카우트는 메타데이터(콘텐츠가 아닌)를 수집하여 조직 전체에서 AI 사용을 발견합니다. 어떤 상황에서 이러한 신호가 모호해지며, 어떻게 그것들을 검증하거나 정제할 수 있나요?
스카우트는 메타데이터만 수집하지 않습니다. 또한 숙련도 수준과 사용 패턴을 이해하기 위해 프롬프트를 분석합니다. 이것을 구글 애널리틱스와 비교해 생각해 보세요. 개별 프롬프트 또는 콘텐츠를 추적하지 않습니다. 실제로 조직 전체에서 실시간으로 업데이트되는 추세를 집계 및 해석합니다. 이러한 데이터 흐름은 시간이 지남에 따라 통찰력을 정제하여 기업이 얻는 가시성이 정확하고 맥락적이며 행동할 수 있도록 합니다.
넥서스는 프롬프트, 정책, 통합을 중앙화합니다. 어떻게 팀을 설득하여 워크플로를 넥서스로 이동하도록 하며, 임의의 AI 도구를 계속 사용하는 것을 중단하도록 할 수 있나요?
새 기술을 채택하는 데 핵심은 행동 변경을 주도하는 것입니다. 이 경우, AI 역량을 구축하는 것입니다. 사람들은 AI를 사용하고 싶어하지만, 어떻게 책임감 있게 사용하도록 도와줄 수 있을까요? 대부분의 직원이 비공식 도구의 위험이나 특정 앱과 상호 작용할 때 준수 여부를 모를 수 있습니다.
당신의 관점에서, 리더들이 실제 AI 성숙도를 잘못 해석하는 가장欺瞞적인 지표 또는 표시자는 무엇인가요?
모든 公司이 오늘날 물어야 할 질문은 조직 전체에 걸쳐 있는 AI 도구가 실제 가치를 제공하는지입니다. 예를 들어, 채팅GPT를 사용하는 사람의 수는 하나의 지표일 수 있습니다. 그러나 그들 중 몇 명이 그것을 최대화하여 실제 경쟁 우위를 제공하고 가치를 보여주는지. 최신 또는 가장 비싼 AI 도구를 갖고 있는 것은 모두 사용하고 최대화할 수 있다는 것을 의미하지 않습니다. AI를 활용하는 公司은 그 사용을 추적하고 측정하여 실제 ROI를 보장하며, 내부 사용 사례를 확장하고 모든 사람에게 AI 리터러시를 조성하는 문화를 만드는 것입니다.
공식적으로 승인된 AI 도구와 비공식 도구가 공존할 때, 실제 비즈니스 영향을 미치는 사용을 분리하는 방법은 무엇인가요?
첫 번째 단계는 가시성을 얻고, 어떤 도구가 사용되고 있는지,谁에 의해 사용되고 있는지, 성능에 어떤 영향을 미치는지, 안전한지 여부를 이해하는 것입니다. 公司이 AI 자산을 매핑한 후에는 메트릭스를 조사하여 이러한 도구의 ROI를 측정하는 것입니다. 비공식 도구가 공식 도구보다 더 많은 가치를 제공할 수 있으며, 다른 도구는 단지 노이즈와 위험만을 추가할 수 있습니다. 公司이明確한 풍경과 실시간 통찰력을 가지고 있다면, 기술 스택을 구축하고 앞으로 나아갈 수 있습니다.
거버넌스(규칙, 모니터링, 제한)와 팀이 실험하고 혁신할 수 있는 유연성 및 자유를 어떻게 균형을 잡나요?
인공지능 시대에 거버넌스와 혁신은 함께 걷는 것이 필수적입니다. 이를 달성하는 최선의 방법은 직원들에게 안전하고 책임감 있게 AI를 실험할 수 있는 도구와 기회를 제공하는 것입니다. 거버넌스가 방해가 되거나 병목으로 간주될 때, 창의력과 실험은停滯되지만, 그것이 가능하게 할 때, 사람들은 자신감을 가지고 새로운 솔루션을 구축할 수 있습니다.
새로운 모델, 에이전트, 셀프 서비스 도구가 빠르게 등장함에 따라, 라리딘의 탐지, 커넥터, 정책을 최신 상태로 유지하고 강력하게 하는 방법은 무엇인가요?
적응성과 유연성이 라리딘의 두 가지 핵심입니다. 새로운 AI 도구가 매일 등장하며, 사람들은 그것들을 테스트하고 싶어합니다. 우리의 플랫폼은 새로운 AI 자산과 사용 추세를 자동으로 감지하며, 커넥터 라이브러리가不断 진화하여 가시성이 결코 손실되지 않도록 합니다. 이러한 동적 프레임워크는 公司이 규칙을 실시간으로 재구성하여 안전성과 준수를 보장할 수 있도록 합니다.
라리딘의 설립 이후, 어떤 초기 가정들이 가장 놀라운 것으로 드러났나요? 특히 채택, 저항, 또는 가치 측정에 관한 것으로요.
오늘날, 公司은 인공지능으로 분리된 세계에 살고 있습니다. 일부 사람들은 직관적으로 인공지능을 채택하고 끊임없이 실험하고 혁신을 추구합니다. 다른 사람들은 학습 곡선을 오르지 못하거나 인공지능을 사용할 시간이 없을 수 있습니다. 이것은 반드시 저항을 의미하지는 않습니다. 행동 변경을 이해하고 인공지능을 책임감 있게 사용하도록 사람들을 돕는 것이 채택과 성장에 필수적입니다. 일부 公司은 아직 이것을 실현하지 못했습니다.
또한 가시성 문제가 흥미롭습니다. 빠르게 변화하는 인공지능 세계에서, 公司은 내부 감사를不断하게 انجام하지만, AI 스택을 잃어버리는 경우가 더 자주 발생합니다. 최근 우리가 수행한 조사에 따르면, 70% 이상의 IT 및 금융 기업 리더들은 가시성을 잃었다고 인정했습니다. 이것은 인공지능의 실제 가치를 측정하는 것을 어렵게 만들며, 많은 公司이 인공지능 애플리케이션을 추적하고 측정하기 위한 도구와 프로세스를欠하고 있습니다.
다음 3-5년 동안, 기업 인공지능 거버넌스와 채택에 대한 이상적인 비전은 무엇이며, 라리딘의 역할은 어떻게 진화할까요?
향후, 거버넌스, 안전성, 준수, 채택은 조화롭게 작동해야 합니다. 이러한 통합 환경은 公司이 직원들이 워크플로를 지원하고 문제를 해결하기 위한 자신의 인공지능 에이전트를 만들 수 있도록 해주어, 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다. 라리딘은 인공지능과 인간의 협력에 대한 차세대 접근법을 위한 길을 열고 있습니다.
멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 라리딘을 방문할 수 있습니다.
