EvoluteIQ의 Sameet Gupte CEO 및 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

Sameet Gupte, EvoluteIQ의 CEO 및 공동 창립자는 런던에 기반을 둔 경영자로 글로벌 기술 비즈니스를 구축하고 확장하는 경험을 갖추고 있습니다. EvoluteIQ를 설립하기 전에 그는 Cisco 포트폴리오 회사인 Servion의 그룹 CEO를 맡았으며, Innoveo AG 및 Acqueon Inc.와 같은 계열사에서 기업 변혁과 성장을 주도했습니다. 이전에는 Virtusa의 글로벌 금융 서비스 및 유럽 담당 이사로 재직하며 유기적인 확장, 산업 중심 솔루션 개발, 유럽 전역의 전략적 인수에 기여했습니다. 그는 또한 Genpact의 유럽 자본 시장 비즈니스를 이끌며 지역 성장을 가속화하고 금융 서비스에서 강화했습니다.

EvoluteIQ는 기업이 운영하는 방식을 변革하는 것을 목표로 하는 AI 네이티브 엔터프라이즈 자동화 회사입니다. 플래그십 플랫폼인 EIQ는 단순한 작업이 아닌 종단간 프로세스를 자동화하도록 설계되었습니다. 인공 지능, 저코드 도구, 프로세스 오케스트레이션을 결합하여 시스템이 적응하고 결정하고 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다. 데이터, 워크플로, AI를 통합한 아키텍처를 통해 EvoluteIQ는 기업이 운영을 간소화하고 복잡성을 줄이고 다양한 산업에서 탄력性과 자기 최적화 시스템을 구축하도록 도와줍니다.

2019년 EvoluteIQ를 설립하기 전에 Servion, Virtusa, Genpact에서 고위 경영자로 재직하며 기업 변혁과 대규모 기술 배포에 집중했습니다. 그 경험 중에서 다음 세대 자동화 플랫폼이 전통적인 워크플로 또는 RPA 도구의 확장으로 개발되지 않고 AI 네이티브 시스템으로 개발되어야 한다는 결론에 도달하게 된 요인은 무엇입니까?

산업 전반에서 성공적인 조직은 세계 수준의 결과를 일관되게 제공하는 능력으로 구별됩니다. 이들 중 공통적인 요소는 강력한 프로세스입니다. EvoluteIQ를 설계할 때, 우리는 이 프로세스를 뒷받침하는 기술을 개발하는 것을 목표로 했습니다. 우리의 초점은 문제 자체를 해결하는 것이었지, 문제의 개별 구성 요소를 해결하는 것이 아니었습니다. 2019년 이전에 사용 가능한 도구와 기술은 주로 프로세스의 특정 측면을 해결하는 데 중점을 두었습니다. 예를 들어, 데이터 추출, 태스크 관리, 워크플로우 등이 있었습니다. 이러한 기술은 프로세스 내의 특정 문제를 해결했지만 종단간 프로세스에 대한 포괄적인 해결책은 제공하지 못했습니다. 이는 자율적이고 자기 학습 및 적응이 가능한 기술을 생성할 수 있는 기회를 식별했습니다. 따라서 EIQ의 개념이 탄생했습니다. 즉, 자율적이고 문제를 해결하고 자동화를 최대화하는 네이티브 AI 플랫폼입니다. 저코드/노코드로 설계되었으며, 스트리밍 데이터, 이벤트 및 오케스트레이션을 포함한 모든 프로세스에 필요한 기능을 갖추고 있으며, AI를 핵심 프레임워크로 사용합니다.

오늘날 많은 자동화 플랫폼은 레거시 인프라에 생성적 AI 기능을 추가하고 있습니다. EvoluteIQ는 지능과 자율성을 핵심으로 설계되었습니다. 초기에 자율적 자동화를 지원하는 아키텍처 선택은 무엇입니까?

플랫폼은 종단간 프로세스의 자동화를 가능하게 하기 위해 설계되었습니다. 로봇, 워크플로우, 데이터, 이벤트 등 다양한 자동화 유형을 지원합니다. 새로운 자동화 기술이 발명되고 기존 기술이 폐기될 수 있다는 전제 하에, 마이크로 서비스 기반 아키텍처를 설계했습니다. 이 아키텍처는 생성적 AI 및 자율적 자동화를 포함할 수 있으며, 향후 대형 액션 모델 및 양자 의사 결정과 같은 기술을 포함할 수 있습니다.

EvoluteIQ는 Agentic Mesh Architecture({aMa})를 기반으로 하며, 이는 기업 프로세스 전반에 걸쳐 지능형 에이전트가 협력할 수 있도록 합니다. 전통적인 자동화 프레임워크와 어떻게 다른지, 그리고 에이전트 간 협력이 기업 소프트웨어의 기초 레이어가 될 이유는 무엇입니까?

{aMa}는 EvoluteIQ 플랫폼의 핵심 차별화 요소입니다. 에이전트 간 협력을 통해 여러 에이전트가 특정 비즈니스 결과를 달성하기 위해 자기 조직화할 수 있습니다. 이는 고객이 자동화를 사용하는 방식을 재평가하도록 허용합니다. 고객은 더 이상 종단간 프로세스를 실행하는 단계를 정의할 필요가 없습니다. 대신, 원하는 비즈니스 결과를 정의하고 에이전트가 이를 달성하는 방법을 결정하도록 허용합니다. 이 자기 조직화 및 자기 통치 기능을 통해 고객은 혁신과 중단에 자동으로 적응하는 민첩하고 탄력적인 비즈니스 운영 모델을 생성할 수 있습니다.

EvoluteIQ는 단순히 개별 작업을 자동화하는 것이 아니라 복잡한 비즈니스 프로세스의 종단간 자동화를 중점으로 합니다. 에이전트 모델은 프로세스 오케스트레이션, 의사 결정, 운영 자율성에 대한 기업의 생각을 어떻게 변화시키나요?

위에서 일부 다루었지만, EIQ 플랫폼은 기존 인프라 위에 추상화 레이어를 생성할 수 있습니다. 따라서 인프라의 모든 요소가 EIQ 프로세스의 구성 요소로 간주될 수 있습니다. {aMa}와 함께, IT 팀은 ‘组成 IT’를 생성하여 비즈니스 사용자가 필요에 따라 사전 정의된 테스트 및 승인된 구성 요소에서 응용 프로그램 및 프로세스를 개발할 수 있도록 합니다. 이는 비즈니스 사용자에게 더 큰 운영 자율성을 제공하여 IT에 대한 전통적인 의존성을 제거합니다.

EvoluteIQ는 봇 또는 사용자당 요금을 부과하는 대신 결과 기반 가격 모델을 사용합니다. 이 결정의 동기는 무엇이며, 자동화 이니셔티브의 ROI 평가 방식은 어떻게 변경됩니까?

결과 기반 가격 모델은 비즈니스 또는 사용 사례의 성공 기준과 일치하도록 결정되었습니다. 비용 예측 가능성, 투명성, 성공 또는 실패의 위험을 고객과 공유하는 것을 목표로 했습니다. 결과 기반 모델에서 기업의 가장 큰 변화는 전통적인 모델에서 ROI가事後에 논의되는 반면, 여기서는事前에 계약되어 지속적으로 측정되고 제공에 따라 지불됩니다.

기업에서 구조화된 데이터, 비구조화된 정보, 실시간 운영 신호를 여러 시스템에 통합하는 것은 큰 도전입니다. EvoluteIQ는 어떻게 이러한 통합 도전을 해결하며, 동시에 治理 및 신뢰성을 유지합니까?

EIQ 플랫폼은 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 실시간 이벤트를 별도의 엔진을 통해 관리합니다. 각 엔진은 수직 및 수평으로 확장할 수 있고 복제하여 탄력성을 제공할 수 있는 마이크로 서비스로 구성됩니다. 이 아키텍처는 플랫폼을 고객의 성능, 용량 및 탄력성 요구 사항에 따라 구축하고 확장할 수 있도록 허용합니다.

기업이 자율적 AI 에이전트를 배포하기 시작하면서, 감독 및 책임에 대한 우려가 더 중요해집니다. 에이전트의 행동을 관리하고 책임을 지는 데 필요한 治理 프레임워크 또는 안전 장치는 무엇입니까?

플랫폼에는 프로세스 단계 감사, 프로세스 변수 값 기록, 생성적 AI 및 에이전트 治理와 같은 표준 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능은 에이전트의 행동을 실시간으로 관리하고 그들의 작업 및 결정에 대한 역사적인 보고 및 분석을 허용합니다. 이러한 기능 외에도, EIQ 플랫폼은 에이전트가 예상대로 행동하도록 보장하는 고유한 기능을 제공합니다. 고객의 데이터 소스 및 시스템에 연결하여 비즈니스.context를 이해하고, 그에 따라 정확하고 신뢰할 수 있는 응답을 생성합니다.

EvoluteIQ는 운영의 2년차에 이미 수익성을 달성했습니다. 이는 많은 AI 스타트업에서 흔하지 않은 성과입니다. 혁신과 빠른 제품 개발을 финансов적 지속 가능성과 어떻게 균형을 유지했습니까?

EvoluteIQ는 운영의 2년차부터 영업이익을 달성했습니다. 이는 비용을 신중하게 관리하면서도 혁신을 저해하지 않도록 하는 것을 통해 달성되었습니다. 회사는 고객 채택 및 만족도를 중시하며, 120%의 순 유치율을 일관되게 유지했습니다. 또한 마케팅 및 판매에 과도한 투자를 피하고, 글로벌 시스템 통합사, 1티어 BPO 회사, 주요 경영 컨설팅 회사와의 강한 파트너십을 통해 시장 진출을 추진했습니다. 또한 무료 PoC 대신 유료 POV를 통해 가치를 입증합니다. 모든 성장 결정은 의도적이고 집중적이었습니다. 강한 파트너십을 구축하고 고객이 EIQ 플랫폼에서 자체적으로 운영할 수 있도록 함으로써, 회사는 건강한 직원 대비 수익 비율을 유지할 수 있습니다.

기업 자동화 시장은 빠르게 발전하고 있으며, 전통적인 RPA 벤더, 생성적 AI 플랫폼, 에이전트 자동화 회사 등이 모두 주목을 받고 있습니다. 이 시장의 경쟁 역학은 향후 몇 년 동안 어떻게 발전할 것으로 보입니까?

기업 자동화에서 우리는 기본적으로 수렴을 목격하고 있습니다. 전통적인 RPA는 실행 레이어로 격하되고, 생성적 AI는 급속히 普及되고, 에이전트 AI는 제어 패러다임으로 등장하고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 각각 분리된 상태에서 시장의 방향을 정의하지 않을 것입니다. 실제 전쟁터는 종단간 프로세스를 관리하고 측정 가능한 비즈니스 결과를 제공할 수 있는 AI 네이티브 오케스트레이션 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 향후 몇 년 동안, 승자는 가장 발전된 모델이나 가장 많은 봇을 갖고 있는 것이 아니라, 에이전트 워크플로우, 데이터, 결정 등을統一된 시스템으로 결합하여 治理, 감사 가능성, 지속적인 개선을 제공할 수 있는 플랫폼이 될 것입니다. 기업 구매자는 이미 도구 및 라이센스에서 결과 및 책임으로 이동하고 있습니다. 따라서 플랫폼의 정의는 부분적인 프로세스에 대한 것이 아니라 결과에 대한 책임을 지는 것입니다.

앞으로, 기업이 AI 지원 워크플로에서真正한 자율 운영으로 이동하는 것을 나타내는 里程碑은 무엇이며, EvoluteIQ는 이러한 전환에서 어떤 역할을 할 것으로 보입니까?

AI 지원 워크플로에서真正한 자율 운영으로의 전환은 효율성의 소규모 향상이 아닌 작업의 근본적인 재고입니다. 초기 里程碑은 인간-루프입니다. 즉, AI 에이전트가 대부분의 결정과 예외에 대한 인간 개입을 예약합니다. 이후에 닫힌 루프 프로세스가 실시간 감지, 의사 결정, 행동 및 자기 수정을 가능하게 할 것입니다. 기업은 결과 기반 모델을 채택하여 성공을 비즈니스 결과로 측정합니다.真正한 자율성은 구성 가능한 에이전트 아키텍처가 레거시 시스템에 구속되지 않고 재무, 운영, 고객 서비스와 같은 기능을 오케스트레이션할 때 달성됩니다.

EvoluteIQ는 이 전환의 최전선에 있습니다. 워크플로우, 데이터, 이벤트, 의사 결정과 같은 모든 것을 포함하는統一된 AI 네이티브 플랫폼으로, 인간을 보조하는 것뿐만 아니라 종단간 프로세스를 실행하고, 모든 행동을 모니터링하고, 지속적으로 결과를 측정하며, 자기 최적화를 제공합니다. EvoluteIQ는 프로세스 내에서 AI를 제공하고, 기업이 완전한 책임성과 함께 자율적으로 운영할 수 있는 인프라를 제공합니다. 이것이 기업이 자동화에서 자율성으로 이동하는 방식이며, EvoluteIQ가 이 여정에서 선도적 역할을 할 수 있는 이유입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 EvoluteIQ를 방문하십시오.