스테판 도즈, AODocs의 창립자이자 CEO – 인터뷰 시리즈

스테판 도즈는 AODocs의 창립자이자 CEO입니다. AODocs는 클라우드 네이티브 문서 관리 플랫폼으로, 기업 콘텐츠를 실행 가능한 지능으로 변환합니다. 기존 시스템은 기본 저장소에만 국한되지만, AODocs는 강력한 문서 제어와 워크플로 자동화를 결합하여 기업이 다양한 산업에서 복잡한 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

판매 제안과 청구 관리에서부터 엔지니어링 및 제조까지, AODocs는 대규모로 구조화되지 않은 문서에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 생성적 AI를 사용합니다.

2012년에 AODocs를 시작하게 된 영감은 무엇이었나요? 당시 문서 관리에서 해결되지 않았던 특정 문제가 있나요?

구글이 주도한 B2C 기술을 기업에 적용하는 아이디어에서 시작되었습니다. 클라우드 기반, 서버리스, 자동 확장 기술을 기업 소프트웨어에 적용하는 것이었습니다.

당시 구글은 클라우드 애플리케이션을 개발하기 위해 클라이언트와 서버리스 아키텍처를 사용하도록 권장했습니다. 마이크로소프트와 아마존은 클라우드 애플리케이션을 온프레미스 소프트웨어와 동일한 아키텍처로 개발하도록 권장했지만, 구글은 클라우드 애플리케이션이 다른 아키텍처를 사용해야 한다고 주장했습니다. 이 기회를 이용하여 새로운 것을 만들 수 있는 기회를 보았습니다.

클라우드 기술을 초기에 채택한 기업들은 지메일과 구글 드라이브를 사용하고 있었지만, 이 혜택을 이메일과 협업을 넘어서 비즈니스 крит적인 문서로 확장하고 싶어했습니다. 그러나 전통적인 문서 관리 시스템은 온프레미스에서 구식 소프트웨어와 아키텍처를 사용하고 있었기 때문에, 이 nhu cầu를 충족할 수 있는 솔루션이 시장에 없었습니다. 이 격차는 클라우드 아키텍처를 사용하여 새로 시작할 수 있는 기회를 제공했습니다.

많은 기업 SaaS 회사들이 고객 채택에 어려움을 겪습니다. 초기에 구글이나 Veolia와 같은 주요 기업들이 AODocs를 신뢰하게 된 결정적 요인은 무엇인가요?

고객이 자신의 클라우드 저장소에 문서를 유지할 수 있도록 허용하는 것이 주요 요인 중 하나였습니다. AODocs는 문서를 관리하고, 공유 권한과 비즈니스 프로세스를 설정할 수 있지만, 문서는 고객의 환경에 남아 있습니다(초기에는 구글 드라이브, 이후에는 Azure, Google Cloud Storage, Amazon (AMZN ) S3). 이 기본 특성은 고객이 작은 회사와 협력하는 데 대한 인식된 위험을 줄였습니다.

또 다른 중요한 이유는 고객과의 밀접한 관계였습니다. 초기에 고객과 함께 개발하여 문제를 해결하고 개선 사항을 반영했습니다. 이러한 근접성과 반응성은 신뢰를 구축하고, 위험 인식을 줄였습니다.

이것이 구글, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance 등과 같은 회사들이 우리를 채택하게 된 결정적 요인이었습니다.

AODocs를 이끌면서 13년 이상의 시간 동안, 회사의 성공으로 이어진 가장 중요한 결정은 무엇인가요?

고객의 문서를 자신의 클라우드 저장소에 유지하는 결정은 우리의 성공과 주요 차별화 요소입니다.

고객과 함께 제품을 개발하는 것도 중요했습니다. 모든 것을 고객의 필요에 따라 구축했습니다. 명확한 고객 사용 사례가 없는 기능을 구축하지 않습니다.

고객의 요청을 통해 공통의 필요를 식별하고, 전체 고객 기반에ประโยชน를 제공하는 것을 잘했습니다. 이것은 전문 서비스를 통해 해결할 수 있는 매우 특정한 개인 요청과는 다릅니다.

AODocs는 클라우드에서 태어난 후現在 AI를 갖춘 솔루션으로 진화했습니다. 이 전환에서 가장 큰 도전은 무엇이었나요?

전환이라고 말하기보다 연속성이라고 생각합니다. 클라우드에서 태어난 것이기 때문에, AODocs는 새로운 클라우드 기반 기술, 특히 AI와 쉽게 통합할 수 있습니다.

ChatGPT와 Google Gemini와 같은 AI 모델은 클라우드 기반으로, AODocs와 자연스럽게 인터페이스할 수 있으며, 문서 처리 플랫폼에 AI 기능을 추가할 수 있습니다.

AODocs를 문서 프로세스의 “뼈대” 또는 “조립 라인”으로 간주합니다. 여기서 AI는 문서 프로세스를 강화하고, 플랫폼을 개선하는 새로운 “肢体” 또는 “모듈”입니다. 우리는 2022년에 AI의 구체적인 부상은 예상하지 못했지만, 클라우드 네이티브 아키텍처는 확장성과 통합성을 위해 설계되었기 때문에, AI의 채택은 자연스러운 단계였습니다.

AODocs는 자동화와 인간의 감독을 어떻게 균형을 이루며, 정확성과 수동 작업을 줄이기 위해 어떻게 문서 처리에서 생성적 AI를 사용합니까?

고객이 문서 프로세스에서 AI를 사용할 수 있는 도구를 제공합니다. AI에 얼마나 많은 자율성을 부여할지는 고객이 결정합니다.

고객은 프로세스를 완전 자동화, 완전 인간 검토, 또는 두 가지의 혼합으로 구성할 수 있습니다. 우리는 쉽게 자동화할 수 있는 경우(예: 요청에 누락된 문서를 감지하는 경우)를 식별하고, 복잡한 경우에는 AI를 사용하여 인간의 검토를 가속화하는 것을 권장합니다. 예를 들어, 복잡한 문서의 요약을 생성하여 인간 검토자가 더 빠르게 검토할 수 있도록 합니다.

본질적으로 고객이 프로세스에서 인간의 감독 수준을 100% 제어할 수 있는 구성 도구를 제공합니다.

AODocs는 문서 처리를 위한 AI 에이전트에 중점을 둔 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 이 결정의 동기는 무엇이며, 전통적인 문서 관리 시스템보다 AI 에이전트가 어떻게 개선할 수 있나요?

AI 에이전트는 문서 프로세스에서 특정 작업을 가속화할 수 있는 새로운 기능입니다.

우리가 AI 에이전트에 대한 흥미를 느끼는 주요 이유는 단순한 작업에서부터 복잡한 작업까지 처리 속도를 크게提高할 수 있는 잠재력에 있습니다. 예를 들어, 불완전한 문서를 거부하거나, 간단한 청구를 자동으로 승인하는 경우, AI를 사용하여 완전 자동화를 가능하게 할 수 있습니다.

복잡한 작업의 경우, AI 에이전트는 문서를 요약하여 인간이 검토할 수 있는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. AI는大量의 정보를摄取하고, 간결한 요약을 제공하는 데 탁월합니다. 이는 인간 검토자가 시간을節約할 수 있도록 합니다. 이러한 속도와 효율성의 향상은 AODocs 플랫폼의 가치를 높입니다.

기업 검색은 여전히 주요 도전입니다. 회사는 관련 문서를 검색하는 데 어려움을 겪고 있습니다. AODocs의 AI 기반 솔루션은 기존의 기업 검색 도구보다 검색 가능성 문제를 어떻게 더 잘 해결할 수 있나요?

AI 채팅봇은 사용자가 자연어로 질문을하고, 직접적인 답변을 받을 수 있도록 해줍니다. 그러나, 채팅봇은 유효하고 최신의 문서와, 초안, 불완전한, 또는 구식 파일을 구별할 수 없습니다.

우리는 AI 에이전트가 올바른 정보만을 사용하여 답변을 제공하도록 보장합니다. 전통적인 검색은 사용자에게 잠재적인 일치 항목의 목록을 제공하여, 사용자가 가장 관련된 문서(예: 서명된 계약서와 초안)를 식별할 수 있도록 합니다.

반면에, AI 채팅봇은 자신감 있는 답변을 제공하지만, 기본 검색 과정을 숨깁니다. 이는 사용자가 어떤 문서를 사용하여 답변을 생성했는지에 대한 가시성이 없기 때문에, 사용된 정보가 구식 또는 잘못된 정보일 수 있는 위험이 있습니다.

우리의 역할은 모든 문서가 적절하게 검증되고 최신인지 확인하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 에이전트가 정보 소스로 사용할 수 있는 문서가 안전하다는 것을 보장할 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 통제된 정보만을 사용하여 AI 기반 검색을 수행함으로써, 우리는 부정확한 답변의 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

문서 처리에서 생성적 AI가 핵심이 되는 경우, AODocs는 정확성과 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 분류하는 작업은 오류의 가능성이 매우 낮습니다. 이러한 작업은 우리가 전략적으로 AI를 사용하는 활동입니다.

AODocs는 기존 콘텐츠를 재구성하고, 재사용하고, 변환하는 데 AI를 사용합니다. 새 콘텐츠를 생성하는 것보다 기존 콘텐츠를 사용하는 경우, 오류의 가능성이 낮습니다. 마찬가지로, 문서에서 중요 정보를 식별하는 데이터 추출 기능도 기존 콘텐츠를 사용하여 오류를 최소화합니다.

이러한 AI 기능은 정보摄取를 가속화하고, 인간 검토자를 지원하여 효율성을 크게 향상시킵니다. 이는 가시적인 가치를 생성하며, AI 생성 콘텐츠의 위험을仔細하게 피합니다.

추가적인 이점이 있습니다. AODocs는任何 LLM과无缝하게 통합할 수 있습니다. 이는 고객이 선호하는 제공자를 선택할 수 있는 자유를 제공하며, 미래에 등장할 AI 모델을 빠르게 통합할 수 있는 유연한 아키텍처를 보장합니다.

문서 처리에서 가장 큰 AI 도전은 환상 또는 부정확한 답변입니다. 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 출처에서 정보를 재구성하거나 변환하도록 사용합니다.

문서 처리에서 AI는 기존 문서를 요약하거나 번역하도록 요청받습니다. 이는 환상의 가능성을 최소화합니다. AI 채팅봇이나 에이전트의 경우, 시스템은 검증된 문서의 추출물로 제공되고, 이러한 추출물에서만 답변을 생성하도록 지시받습니다. 이는 AI가 일반적인 세계 지식이나 외부 정보를 사용하지 않고, 검증된 문서에서만 답변을 생성하도록 합니다.

기업 소프트웨어가 AI로 변하고 있는 상황에서, 5년 내에 AODocs의 미래는 어떠할까요? 문서 관리의 미래에서 AI 에이전트의 역할은 무엇일까요?

우리의 핵심 비즈니스로서 문서 관리 플랫폼은 변하지 않을 것입니다. 우리의 임무는仍然 문서의 신뢰성, 최신성, 비즈니스 프로세스 준수, 추적성을 보장하는 것입니다.

AI는 새로운 필요와 비즈니스 프로세스를 가속화하는 데 사용됩니다. AI는 문서를 요약하고, 번역하고, 분류하는 작업을 가속화하여, 인간 사용자가 더 생산적이 될 수 있도록 합니다.

5년 내에, 우리는 회사가 AI를 쉽게 적용하여 비즈니스 프로세스를 향상시키는 도구를 제공할 계획입니다. AI 에이전트는 우리의 핵심 임무를 강화하고, 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고, 문서 버전의 사용을 보장하며, 인간의 오류를 피하고, 비즈니스 프로세스에 접근성을 제공하는 데 도움을 줄 것입니다. 우리는 회사가 AI를 효과적으로 사용하여 생산성을 향상시키는 데 도움을 주고 싶습니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 AODocs를 방문하십시오.