Stéphan Donzé, AODocs의 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Stéphan Donzé는 AODocs의 설립자이자 CEO로, AODocs는 클라우드 네이티브 문서 관리 플랫폼으로 기업의 콘텐츠를 실행 가능한 지능으로 변환합니다. 기본 저장소에만 국한된 레거시 시스템과 달리, AODocs는 강력한 문서 제어와 워크플로 자동화를 결합하여 비즈니스들이 산업 전반에 걸쳐 복잡한 프로세스를 간소화할 수 있도록 합니다.

판매 제안과 청구 관리에서부터 엔지니어링 및 제조에 이르기까지, AODocs는 대규모로 비정형 문서에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 생성적 AI를 사용합니다.

2012년에 AODocs를 시작하게 된 동기는 무엇이었나요? 당시 문서 관리에서 해결되지 않았던 특정 문제가 있었나요?

이것은 비즈니스에서 소비자(B2C) 기술을 도입하는 개념에서 비롯되었습니다. Google이 주도한 클라우드 기반, 서버리스, 자동 확장 기술이 당시 엔터프라이즈 소프트웨어에 부족했습니다.

당시 Google은 클라우드에 적응하기 위해 두꺼운 클라이언트에서 브라우저 기반 및 서버리스 아키텍처로 이동하도록 응용 프로그램에 권장했습니다. Microsoft와 Amazon과 달리 Google의 입장은 클라우드 애플리케이션이 온프레미스 소프트웨어와 매우 다른 아키텍처를 채택해야 한다는 것이었습니다. 저는 오래된 접근 방식과 새로운 접근 방식을 결합하여 새로운 것을 만들 기회를 보았습니다.

클라우드 기술의 초기 채택자들은 Gmail과 Google Drive를 채택하여 이메일과 협업을 넘어 비즈니스에 중요한 문서로 이점을 확장하고자 했습니다. 전통적인 문서 관리 시스템은 온프레미스에 오래된 소프트웨어와 아키텍처를 가지고 있었기 때문에 시장에서 이러한需求을 충족하는 솔루션이 부족했습니다. 이 격차는 초기 채택자와 협력하여 올바른 클라우드 아키텍처에서부터 새로 시작하여 xây dựng할 기회를 제공했습니다.

많은 엔터프라이즈 SaaS 회사들이 고객 채택에 어려움을 겪고 있습니다. 초기에 Google이나 Veolia와 같은 주요 기업들이 AODocs를 신뢰하도록 어떻게 설득했나요?

고객이 자신의 클라우드 저장소에 문서를 유지할 수 있도록 허용하는 것이 주요 요소였습니다. AODocs는 문서를 관리하지만 문서는 고객의 환경(초기에는 Google Drive, 나중에 Azure, Google Cloud Storage, Amazon S3)에 남아 있습니다. 이 기본 특성은 고객이 작은 회사와 함께 일하는 데 대한 인식된 위험을 줄였고, 고객이 더 편안하게 일할 수 있도록 했습니다.

또 다른 주요 이유는 고객과의 긴밀한 관계였습니다. 특히 초기 단계에서 우리는 고객과 함께 빌드하고 개발했습니다. 이러한 근접성과 문제를 해결하고 개선하는 반응성은 신뢰를 구축하고 위험의 인식을进一步 줄였습니다.

이것이 궁극적으로 Google, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance 등과 같은 회사들이 우리를 채택하도록 설득한 이유입니다.

AODocs를 이끌고 있는 13년 이상의 기간 동안, 회사의 성공으로 이어진 가장 중요한 결정은 무엇이었나요?

고객의 클라우드 저장소에 문서를 유지하는 결정은 우리의 성공에서 큰 요소이며, 여전히 핵심 차별화 요소입니다.

고객과 매우 가까이서 제품을 개발하는 것도 중요했습니다. 우리가 구축하는 모든 것은 고객의需求에 의해 영감을 받거나 검증됩니다. 우리는 명확한 고객 사용 사례 없이 기능을 구축하는 것을 피합니다.

고객의 요청을 정리하여 전체 고객 기반에 이익을 줄 수 있는 공통의 재현 가능한需求과 매우 특정한 개인 요청(전문 서비스에 의해 더 잘 해결됨)을 식별하는 우리의 능력은 우리가 잘 해왔던 것입니다.

AODocs는 클라우드에서 탄생하여 이제 AI 기반 솔루션으로 진화했습니다. 이 전환에서 가장 큰 도전은 무엇이었나요?

이것은 전환이라기보다는 연속성입니다. 클라우드에서 태어난 AODocs는 본질적으로 새로운 클라우드 기반 기술, 즉 AI와 통합하기 쉽게 만들었습니다.

ChatGPT와 Google Gemini와 같은 AI 모델은 클라우드 기반으로, AODocs가 이러한 모델과 인터페이스하고 문서 처리 플랫폼에 AI 기능을 추가하기 자연스럽습니다.

우리는 AODocs를 문서 프로세스의 “뼈대” 또는 “조립 라인”으로 간주하며, AI는 프로세스를 강화하기 위해 플러그인할 수 있는 새로운 “지支” 또는 “모듈”입니다. 우리는 2022년에 특정 AI의 등장을 예상하지 못했지만, 우리의 클라우드 네이티브 아키텍처는 확장성과 통합성을 위해 설계되었기 때문에 AI의 채택은 자연스러운 단계였습니다.

AODocs는 자동화와 인간의 감독을 어떻게 균형을 유지합니까? 컴플라이언스와 정확성을 보장하면서 인간의 검증을 제거하지 않도록 어떻게 합니까?

우리는 고객이 문서 프로세스의 다양한 단계에서 AI를 사용할 수 있는 도구를 제공합니다. AI에 어느 정도의 자율성을 부여할지 결정은 궁극적으로 고객이 사례별로 내리는 결정입니다.

고객은 프로세스를 완전 자동화, 완전한 인간 검토, 또는 AI 단계에서 모두 혼합하여 구성할 수 있습니다. 우리는 쉽게 자동화할 수 있는 경우(예: 요청에 누락된 문서를 감지)를 식별하는 반면, 복잡한 경우에는 AI를 사용하여 인간의 검토를 가속화하는 것을 권장합니다. 일반적으로 이는 복잡한 문서의 요약을 생성하여 인간 검토자가 주요 정보를 더 빠르게 검토할 수 있도록 합니다.

본질적으로, 우리는 고객이 프로세스에서 인간의 감독 수준을 100% 제어할 수 있도록 구성 도구를 제공합니다.

AODocs는 문서 처리를 위한 AI 에이전트에 중점을 둔 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 이 결정의 동기는 무엇이었으며, AI 에이전트는 전통적인 문서 관리 시스템을 어떻게 개선합니까?

AI 에이전트는 우리의 기존 문서 “조립 라인”에 통합할 수 있는 새로운 기능입니다.

우리가 AI 에이전트에 대해 흥奮하는 주요 동기는 특정 작업에 상당한 속도를 가져올 수 있는 잠재력입니다. 단순한 작업의 경우, 문서가 완전하지 않은 경우 거부하거나 저가, 단순한 청구를 자동으로 승인할 수 있습니다. AI를 사용하면 이러한 작업을 완전히 자동화할 수 있습니다.

복잡한 작업의 경우 AI 에이전트는 문서를 요약하거나 번역하여 인간이 주요 정보를 훨씬 더 빠르게 검토할 수 있도록 할 수 있습니다. AI는大量의 정보를摄取하고 간결한 요약을 제공하는 데 탁월하여 인간 검토자가 상당한 시간을節約할 수 있습니다. 이러한 속도와 효율성은 AODocs 플랫폼의 가치를 향상시킵니다.

엔터프라이즈 검색은 여전히 주요 도전이며, 회사들은 관련 문서를 검색하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AODocs의 AI 기반 솔루션은 기존 엔터프라이즈 검색 도구보다 검색 가능성 문제를 어떻게 더 잘 해결합니까?

AI 채팅봇은 사용자가 자연어로 질문을 하고 간단한 답변을 받을 수 있도록 해서 전통적인 엔터프라이즈 검색보다 크게 개선되었습니다. 그러나 채팅봇은 유효한 최신 문서와 초안, 불완전하거나 구식 파일을 구별할 수 없는重大한 결함이 있습니다.

우리는 AI 에이전트가 올바른 정보만을 사용하여 답변을 제공하도록 보장함으로써 이 도전을 해결합니다. 전통적인 검색은 사용자에게 잠재적인 일치 목록을 표시하여 사용자가 가장 관련된 문서(예: 서명된 계약서와 초안)를 식별할 수 있도록 합니다.

반면에 AI 채팅봇은 자신감 있는 답변을 제공하지만, 검색 과정을 숨깁니다. 이것은 사용자가 구식 또는 잘못된 정보를 사용할 위험을 증가시킵니다. 사용자는 채팅봇이 답변을 형성하기 위해 사용한 문서를 볼 수 없기 때문입니다.

우리의 역할은 모든 문서가 적절하게 검증되고 최신인지 확인하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 에이전트가 정보 소스로 사용하기 안전합니다. 우리는 AI 기반 검색이 신뢰할 수 있고 통제된 정보만을 사용하도록 함으로써, 부정확한 응답의 위험을 크게 줄입니다.

문서 처리에서 핵심이 되는 생성적 AI가 등장함에 따라, AODocs는 정확성을 높이고 수동 작업을 줄이기 위해 어떤 특정 AI 기술이나 모델을 사용합니까?

LLM 모델은 기존 콘텐츠를 변환하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 복잡한 문서를 요약하거나, 텍스트를 번역하거나, 파일을 분류합니다. 이러한 작업은 매우 낮은 위험을 가지고 있습니다. AODocs는 이러한 활동에 중점을 둔 AI 사용을 전략적으로 집중합니다.

AODocs는 기존 텍스트를 재구성, 재사용, 변환하기 위해 AI를 사용합니다. 새 콘텐츠를 생성하는 것보다 기존 콘텐츠에서 작업할 때, 요약, 번역, 분류 등은 모두 낮은 오류 가능성을 유지합니다. 마찬가지로, 문서에서 주요 정보 또는 기한을 식별하는 우리의 데이터 추출 기능은 오류나 “환상”의 가능성을 최소화하기 위해 기존 콘텐츠에 기반합니다.

이러한 AI 기능은 정보摄取를 가속화하고 인간 검토자를 지원함으로써 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 가시적인 가치를 창출하면서 AI 생성 콘텐츠의 위험을 주의 깊게 피합니다.

또한 추가적인 이점이 있습니다. AODocs는 모든 LLM과無缝하게 통합하여 고객이 원하는 제공업체를 선택할 수 있도록 합니다. 이 유연한 아키텍처는 또한 미래에 등장할 모델을 빠르게 통합할 수 있도록 하여, 고객이 앞으로 등장할 AI 혁신의 이점을 누릴 수 있도록 합니다.

문서 처리에서 가장 큰 AI 도전 중 하나는 “환상” 또는 부정확한 응답입니다. AODocs는 AI 생성된 통찰력이 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는지 어떻게 보장합니까?

신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는지 보장하는 핵심은 기초입니다. 우리는 AI가 신뢰할 수 있는 출처의 정보를 재구성하거나 변환하도록 사용합니다.

문서 처리에서 AI는 기존 문서를 요약하거나 번역하도록 요청받습니다. 이는 “환상”의 가능성을 최소화합니다. AI 채팅봇이나 에이전트의 경우, 시스템은 검증된 문서의 추출물로 제공되며, 에이전트는 이러한 추출물에서만 답변을 생성하도록 지시받습니다. LLM은 항상 답변을 생성한 출처를 인용해야 하며, 검증된 문서 외부의 일반 지식이나 외부 정보를 사용하지 않습니다. 이것은 AI가 정보를 발명하거나 검증된 문서에 명시적으로 없는 정보를 제공하는 것을 방지합니다.

AI가 엔터프라이즈 소프트웨어를 변革하면서, 5년 내 AODocs의 미래는 어떠할까요? 문서 관리의 미래에서 AI 에이전트의 역할은 무엇일까요?

우리의 핵심 비즈니스로서 문서 관리 플랫폼은 변하지 않을 것입니다. 우리의 사명은 관리되는 정보의 신뢰성, 통화, 비즈니스 프로세스 준수, 추적성을 보장하는 것입니다.

AI는 통제된 정보를 제공하기 위한 새로운需求이기도 합니다(신뢰할 수 있는 데이터를 AI 채팅봇에 공급하기 위해). 또한 AI는 문서 관련 비즈니스 프로세스를 가속화합니다. AI는 문서를 요약, 번역, 분류하는 작업을 가속화하여 인간 사용자가 더 생산적으로 일할 수 있도록 합니다.

5년 내에, 우리는 고객이 비즈니스 프로세스를 향상시키기 위해 의미 있는 곳에 AI를 쉽게 적용할 수 있는 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. AI 에이전트는 우리의 핵심 사명을 증폭하고 가속화할 것입니다. 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고, 올바른 문서 버전의 사용을 보장하며, 인간의 오류를 피하고, 비즈니스 프로세스에 대한 접근을 용이하게 합니다. 우리는 회사가 생산성을 높이기 위해 전략적으로 AI를 사용하도록 도와주고자 합니다.

이번 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 AODocs를 방문하시기 바랍니다.