Steve Salvin, Aiimi의 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Steve Salvin은 2013년부터 조용히 성장해 온 AI 플랫폼인 Aiimi의 설립자이자 CEO입니다. 설립 이후로 자체 자금으로 회사를 운영해 왔으며, Steve는 Aiimi를 8자리 수의 매출로 성장시키고, 그 기술은 FCA, PwC, 영국 정부 등에서 사용되고 있습니다.

Steve는 1980년대부터 기술 분야에서 일해 왔으며(대학에서조차 AI를 공부했습니다), 연속적인 기업가입니다. 그는 사용자가 제어력을 갖고 사용자에게 권한을 부여하는 AI 및 기술을 구축하는 것을 믿습니다.

Aiimi의 기술은 기업이 데이터를 찾고 이해할 수 있도록 해줍니다. 데이터, 문서, 디지털 정보의 복잡한 집합을 하나로 모으고, 팀이 정보에 즉시 접근할 수 있도록 도와줍니다.

30년 전 처음으로 AI를 공부했습니다. 당시 무엇을 공부했고, 이 분야에 처음으로 관심을 가졌던 이유는 무엇인가요?

1987년 맨체스터 대학교에서 컴퓨터 과학을 전공했습니다. 컴퓨터에 대한 관심이 어렸을 때부터 시작되어 12세에 컴퓨터를 가지게 되었습니다. 학교에서 컴퓨터 과목을 가르치지 않아 근처 대학에서 수업을 듣기 위해 시간표를 변경하도록 교사们에게 설득하기도 했습니다. 이것이 대학에서 컴퓨터 과학을 공부하는 계기가 되었고, 그때부터 이 분야에서 일해 왔습니다. 궁극적으로 컴퓨터에 대한 열정이 이곳에 오게 한 이유이고, 여기서 머무르게 한 이유입니다.

다음 세대 문서 관리 및 워크플로우 기술을 배포한 첫 번째 스타트업의 여정에 대해 공유해 주시고, 이 경험에서 얻은 주요 교훈은 무엇인가요?

1996년에 첫 번째 스타트업을 설립했습니다. 이전에 PwC에서 일하던 프로젝트에서 영감을 받았습니다. 이 프로젝트는 기업 콘텐츠 관리와 더 혁신적인 워크플로우 기술을 통해 해결될 수 있는 도전을 보여주었습니다. 그래서 APS를 설립했습니다. 우리는 차세대 콘텐츠 관리 도구를 개발하고 HBOS, Bupa와 같은 회사와 협력했습니다. 우리는 빠르게 성장하여 2년 내에 20명의 팀을 구성했습니다. 초기 스타트업에서 많은 것을 배웠지만, 주요 교훈은 나쁜 결정이라도 결정해야 한다는 것입니다. 빠르게 움직이는 스타트업 환경에서 결정해야 합니다.

Aiimi의 기원에 대해 이야기해 주시겠습니까?

APS를 매각한 후, OpenText에서 몇 년간 일했습니다. 그러나 운전석에 앉아 고객과密接하게 일하는 것을 그리워했습니다. 또한, 산업에서 일한 경험으로, 조직 내에서 구조화된 데이터와 비구조화된 콘텐츠 간의巨대한 단절이 해결되지 않는 문제라는 것을 깨달았습니다.

많은 비즈니스들이 생성, 공유, 사용되는 데이터에 대한 통찰력을 얻지 못하는 것을 알게 되었습니다. 데이터가 다른 시스템에 저장될수록 문제가 더 심해졌습니다. 직원들은 필요한 정보를 찾지 못해 작업을 중복하고, 잘못된 결정으로 이어졌습니다. 2007년 3월 Aiimi를 설립하여 이 문제를 해결하고자 했습니다. 우리의 사명은 비즈니스들이 데이터를 찾고 이해할 수 있도록 도와주는 것입니다. 효율성을 개선하고, 기회를 발견하고, 운영을 위험으로부터 보호하는 데 필요한 정보를 제공하는 것입니다. 간단히 말해, 우리는 사람들을 통찰력과 연결합니다.

Aiimi의 AI 플랫폼은 FCA, PwC, 영국 정부와 같은 유명한 고객들에게 어떤 가치를 제공합니까?

우리는 영국의 AI 비즈니스로서 이러한 고객들과 협력할 수 있게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 우리의 접근 방식이 우리를 다른 회사와 차별화시킵니다. 우리는 단순한 소프트웨어 벤더가 아닙니다. 우리는 고객들의 문제를 자세히 이해하는 데이터, 디지털, AI 전문가 팀입니다. 우리는 기술이 사용자에게 더 많은 권한을 주고, 데이터에 대한 통제력을 제공하는 방식으로 사용되어야 한다고 믿습니다. 또한, 데이터 관리에는 “한 크기만큼 모든 것을 맞출 수 있는” 접근 방식은 없다고 믿습니다.

우리는 고객을 잘 이해하기 위해 많은 시간을 투자하여 맞춤형 기술 솔루션과 서비스를 제공합니다. 또한, 이러한 요구가 시간의 경과와 함께 변경될 수 있으므로, 고객과 지속적으로 협력하여 제공을 발전시킵니다.

우리의 산업을 선도하는 컨설팅 서비스 외에도, 우리를 다른 회사와 차별화시키는 또 다른 것은 고객에게 제공하는 최첨단 기술입니다. Aiimi Insight Engine과 제네러티브 AI 및 新兴 기술에 대한 지속적인 투자로, 우리는 가장 새로운 사용 사례를 제공하고, 가장 어려운 비즈니스 도전을 해결할 수 있습니다.

사용자가 제어력을 갖고 데이터에 대한 통찰력을 제공하는 AI를 구축하는 것을 주장합니다. Aiimi의 기술이 이를 어떻게 달성하는지 및 고객의 운영에 미치는 영향에 대해 설명해 주시겠습니까?

Aiimi에서 우리는 AI가 사용자에게 더 많은 권한을 주고, 데이터에 대한 통제력을 제공해야 한다고 믿습니다. AI는 데이터 품질과 새로운 통찰력을 제공하는 도구가 되어야 합니다. 비즈니스들이 중요한 결정에 자신감을 갖도록 도와주는 것입니다. 따라서, 우리는 사용자에게 전체 데이터를 보여주고, 데이터 거버넌스를 자동화하고, 필요한 답변을 얻을 수 있도록 도와주는 AI 도구를 구축합니다. 또한, 데이터를 안전하게 사용할 수 있도록 조직이 모델을 더广泛하게 사용할 수 있도록 합니다.

우리의 플랫폼은 승인된 사용자에게 완전한 가시성을 제공합니다. 우리는 완전히 설명 가능한 AI 접근 방식을 사용하므로, 사용자는 플랫폼의 대시보드를 사용하여 “하위”를 살펴보고, 사용되는 데이터 모델, 얻은 통찰력, 그리고 어떻게 도달했는지 확인할 수 있습니다. 이는 고객에게 통찰력과 의사 결정에 대한 포괄적인 이해와 감사 추적을 제공합니다. 이는 기업에서 AI를 사용하고 안전하게 사용하는 데 매우 중요한 단계입니다.

Aiimi Insight Engine을 통해 기업 내에서 활용되지 않는 데이터의 문제를 해결하고자 합니다. 이 엔진이 어떻게 작동하며, 비즈니스에 어떤 통찰력을 제공하는지 설명해 주시겠습니까?

일반적인 기업은 수백 개의 다른 시스템을 사용하여 데이터를 저장합니다. 문제는 이러한 시스템이 빠르게 구식이 되고, 종종 동일한 언어를 사용하지 않는다는 것입니다. 결과적으로, 이러한 시스템 내의 정보는 손실되거나 잊혀지게 되고, 직원이 필요할 때 찾을 수 없습니다. 최근 Gartner 연구에 따르면, 47%의 디지털 근로자가 자신의 일을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. Aiimi Insight Engine은 이러한 단절을 해결하여 조직 위에 데이터 메시 레이어를 생성하여 이러한 분산된 소스를 연결합니다.

Aiimi Insight Engine은 정보를 발견하고, 풍부하게 하고, 연결하여 필요한 사람들에게 즉시 접근할 수 있도록 합니다. 또한, 이전에 분리된 데이터 세트(예: 구조화된 텔레메트리 데이터와 비구조화된 고객 콜 전사)를 결합하여 새로운 통찰력을 제공합니다. 이는 팀이 효율성을 실현하고, 비즈니스 도전을 해결하고, 기회를 발견하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 동시에, 도구는 민감한 정보를 식별하고, 보호하여 조직이 운영을 위험으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 자연스럽게, 데이터 통찰력과 사용 사례는 조직마다 크게 다를 수 있습니다. 따라서, 우리는 각 고객과密接하게 협력하여 Aiimi Insight Engine의 최선을 다하도록 도와줍니다.

우리가 최근에 정부 부처와合作한 예가 있습니다. 그들의 분석 팀은 정부와 공공에게 정확한 정보 요약을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터에 접근해야 했습니다. 그들은 일반적으로 신뢰할 수 있는 뉴스 출처와 웹사이트를 사용했습니다. 그러나 이러한 데이터의 양이 증가함에 따라, 이러한 정보를 찾고, 검색하고, 결합하는 것이越来越 어려워졌습니다. 그들은 이 과정을 간소화하고, 더 효율적이고 효과적으로 브리핑을 생성할 수 있도록 해주는 AI 기반 솔루션이 필요했습니다. 그들은 Aiimi Insight Engine을 선택했습니다. 이는 대규모 데이터 세트(이 경우, 뉴스 출처와 웹사이트)를 지능적으로 처리하여 관련 정보를 찾고, 안전한 제네러티브 AI 및 추출 AI 모델을 사용하여 데이터를 이해할 수 있는 통찰력으로 변환할 수 있는 기능이 있기 때문입니다. 우리의 기술을 사용하여, 그들은 효율성을 높이고, 더 효과적인 의사 결정에 필요한 정보를 얻을 수 있었습니다.

‘그림자 AI’의 위험은 기업에게 상당할 수 있습니다. ‘그림자 AI’를 정의하고, 관련된 위험에 대해 논의해 주시겠습니까?

‘그림자 AI’는 직원이 직장에서 사용하기 위해 AI 도구(예: ChatGPT)를 시스템에 연결하는 것을 말합니다. 그러나, 이러한 도구는 사용자에게 잠재적인 데이터 보안 위험을 가지고 있습니다.

첫째, 직원은 의도하지 않게 민감한 정보를 AI 모델에 제공할 수 있습니다. 또한, 이러한 데이터가 공개되지 않는다는 보장이 없습니다. 또한, IT 리더들이 검증하지 않은 제네러티브 AI 도구는 신뢰할 수 없을 수 있으며, 특히 부적절한 사용 사례에서 사용되는 경우, 부정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 이러한 결과는 사용자에게 매우 설득력적으로 보일 수 있지만, 검토되지 않은 경우, ‘환각’으로 알려진 이러한 결과는 사용자에게 검출되지 않을 수 있습니다. 또한, 이러한 결과에 따른 결정의 결과는 회사에 엄청난 비용을 초래할 수 있습니다.

그림자 AI를 피하기 위해서는, 팀을 안전하고 윤리적인 AI 사용에 대해 교육하고, 어떤 AI 도구를 안전하게 사용할 수 있는지에 대한 명확한 지침을 제공해야 합니다. 또한, 기업 데이터에 대해 공개된 대형 언어 모델을 사용하지 않는 것을 권장합니다. 대신, 직원이 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 도구를 사용하여 작업을 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 투자해야 합니다. 이렇게 하면, 직원이 처음부터 비인가된, 잠재적으로 불안전한 도구를 사용할 필요가 없습니다.

기업에서 AI를 안전하게 구현하는 것은 중요합니다. Aiimi는 안전하고 보안이 된 AI 솔루션을 제공하기 위해 어떤 단계를 취하고 있습니까?

보안은 Aiimi Insight Engine과 모든 기술에 내장되어 있습니다. 우리의 내장된 AI 및 데이터 거버넌스 툴킷을 통해, 고객은 완전한 통제력을 가지며, 자신의 개인 또는 민감한 데이터가 어디에 있는지(그리고 문제를 해결할 수 있음) 그리고 우리의 AI 플랫폼이 어떻게 작동하는지 정확히 알 수 있습니다. 또한, 고객은 AI 시스템과의 모든 사용자 상호작용을 “추적 및 추적”하고, AI 생성된 답변의 소스를 완전한 추적 가능성과 데이터 계보로 자동 확인할 수 있습니다. 우리는 다양한 AI 모델을 사용하므로, 고객의 요구 사항에 따라 보안, 속도, 비용 등을 엄격하게 제어할 수 있습니다.

앞으로, AI 및 데이터 관리의 미래 개발에 대해 가장 흥미진진한 것은 무엇이며, Aiimi는 이러한 발전을 어떻게 자신의 제공에 통합할 계획입니까?

AI 주도형 데이터 통찰력의 가능성은 끝없이広がって 있습니다. 특히, 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 정보 검색의 기본을 잘하는 조직에서 그렇습니다. 현재, 우리는 비즈니스에서 제네러티브 AI의 최선의 사용 사례를 탐색하고, 제품 로드맵을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 우리는 고객이 AI에서 가장 큰 가치를 실현할 수 있는 곳을 식별하는 데 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 형식으로 변환하여 BI 리포팅을 지원하여 의사 결정에 필요한 정보를 제공하는 것입니다. 이는 비즈니스에서 AI를 시작하는 데 좋은 첫 번째 사용 사례입니다. 이는 구체적인 이점을 제공하고, 빠른 ROI를 가지고 있습니다. 또한, 기존 고객이 다음 단계로 나아갈 수 있도록 지원하고, 기술이 발전함에 따라 고객의 요구에 맞게 제공을 개선하고 있습니다.

우리는 내년 동안 헤드카운트를 확대할 계획입니다. 우리는 다양한하고 포용적인 Aiimi 커뮤니티에 새로운 구성원을 환영할 것입니다. 강화된 팀으로, 우리는 성장하고, 혁신하고, 고객의不断变化하는 요구에 따라 제공을 개선할 수 있을 것입니다.

Aiimi에 대해 더 알고 싶은 독자는 Aiimi를 방문하시기 바랍니다.