수로짓 차터지, Ema의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

수로짓 차터지는 Ema의 창립자이자 CEO입니다. 이전에는 그는 2021년 코인베이스의 성공적인 IPO를 주도하는 首席 제품 책임자로서 코인베이스를 이끌었으며, 구글 모바일 광고와 구글 쇼핑을 다중억 달러의 비즈니스로 확장시킨 구글의 VP 및 제품 책임자였습니다. 수로짓은 40개의 미국 특허를 보유하고 있으며, MIT에서 MBA, SUNY 버펄로에서 컴퓨터 과학 석사, IIT खड그푸르에서 학사 학위를 취득했습니다.

Ema는 기존의 IT 인프라에无缝적으로 통합되는 유니버설 AI 직원입니다. 그녀는 생산성을 향상시키고, 프로세스를 간소화하고, 팀을 강화하도록 설계되었습니다.

EMA의 비전과 유니버설 AI 직원을 만들게 된 영감에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

EMA의 목표는 명확하고 대담합니다. “엔터프라이즈를 변革하기 위한 유니버설 AI 직원 구축”입니다. 이 비전은 AI가 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 보완할 수 있다고 믿기 때문입니다. 우리의 유니버설 AI 직원은 단순하고 반복적인 작업을 자동화하여 인간 직원이 더 전략적이고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 우리는 EMA의 혁신적인 에전틱 AI 시스템을 통해 이를 달성합니다. 이 시스템은 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트(EMA의 페르소나라고 함)의 집합을 사용하여 효율성을 향상시키고, 생산성을 높입니다.

귀하와 귀하의 공동 창립자는 주요 기술 회사에서 훌륭한 배경을 가지고 있습니다. 귀하의 과거 경험은 EMA의 개발과 전략에 어떻게 영향을 미쳤나요?

過去 20년 동안, 저는 구글, 코인베이스, 오라클, 플립카트와 같은 유명한 회사에서 일했습니다. 그리고 항상 “왜 우리는 가장 똑똑한 사람들을 고용하고 그들에게 så 무덤한 일을 시키나요?”라고 생각했습니다. 그래서 우리는 EMA를 구축했습니다.

EMA를 공동 창립하기 전에, 저는 코인베이스와 플립카트의 首席 제품 책임자이자 구글의 모바일 광고 글로벌 책임자였습니다. 이러한 경험은 저에게 엔지니어링, 기계 학습, 광고 기술에 대한 기술적 지식을 깊게 주었습니다. 이러한 역할은 저에게 비효율성을 식별하고 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 알게 해주었습니다.

EMA의 공동 창립자이자 엔지니어링 책임자인 수비크 센은 이전에 오크타의 VP 엔지니어였으며, 데이터, 기계 학습, 디바이스를 감독했습니다. 이전에 그는 구글에서 데이터와 기계 학습을 위한 엔지니어링 리드였으며, 개인 정보 보호와 안전에 중점을 둔 세계에서 가장 큰 ML 시스템 중 하나인 구글의 트러스트 그래프를 구축했습니다. 그의 전문 지식, 특히,는 EMA의 에전틱 AI 시스템이高度 정확하고 엔터프라이즈 환경에서 보안과 개인 정보 보호를 고려해 xây dựng된 이유입니다.

제 공동 창립자 수비크와 저는 미슐랭 스타 셰프를 상상했습니다. 그는 당신이 원하는 모든 것을 요리할 수 있습니다. 당신은 오늘 프랑스 요리를 원할 수도 있고, 내일 이탈리아 요리를 원할 수도 있고, 모레 인도 요리를 원할 수도 있습니다. 그러나 당신의 기분이나 원하는 요리와 상관없이, 그 셰프는 당신의 꿈의 요리를 재현할 수 있습니다. 이것이 EMA가 할 수 있는 것입니다. 그것은 간단한 대화로 엔터프라이즈에서 필요한 역할을 수행할 수 있습니다.

EMA는 100개 이상의 대형 언어 모델과 자신의 작은 모델을 사용합니다. 어떻게 이러한 다양한 소스에서 무결한 통합과 최적의 성능을 보장합니까?

LLM은 강력하지만, 엔터프라이즈 환경에서 전문 지식과 컨텍스트 특정 훈련의 부족으로 인해 부족합니다. 이러한 모델은 일반 데이터에 기반하여 구축되므로, 비즈니스 운영을驱動하는 세부적이고 고유한 정보를 처리할 수 없습니다. 이 제한은 부정확한 출력, 잠재적인 데이터 보안 위험, 그리고 의사 결정에 중요한 도메인 특정 통찰력을 제공할 수 없는 가능성을 야기합니다. EMA와 같은 에전틱 AI 시스템은 이러한 약점을 보완하여 더 유연하고 동적인 접근 방식을 제공합니다. 정적 LLM과 달리, 우리의 에전틱 AI 시스템은:

• 엔터프라이즈 특정 데이터와 워크플로에 적응할 수 있습니다.
• 정확도, 비용, 성능 요구 사항에 따라 여러 LLM을 활용할 수 있습니다.
• 회사 인프라 내에서 작동함으로써 데이터 개인 정보 보호와 보안을 유지할 수 있습니다.
• 비즈니스 책임성을 위한 설명 가능하고 검증 가능한 출력을 제공할 수 있습니다.
• 실시간 엔터프라이즈 데이터에서 지속적으로 업데이트하고 학습할 수 있습니다.
• 複雑한 다단계 작업을 자율적으로 실행할 수 있습니다.

우리는 EMA의 독점적인 2T+ 매개 변수 전문가 모델인 EmaFusionTM을 사용하여 이러한 다양한 소스에서 무결한 통합을 보장합니다. EmaFusionTM은 100개 이상의 공용 LLM과 많은 도메인 특정 사용자 정의 모델을 결합하여 엔터프라이즈의 다양한 작업에 대해 최대 정확도를 낮은 비용으로 달성합니다. 또한, 이 새로운 접근 방식으로, EMA는 미래를 위한 것입니다. 우리는 지속적으로 새로운 모델을 추가하여 하나의 기술 스택에 대한 의존도를 줄여, 엔터프라이즈 고객의 위험을 제거합니다.

제너레이티브 워크플로우 엔진이 어떻게 작동하는지 및 전통적인 워크플로우 자동화 도구와 비교하여 어떤优势을 가지고 있는지 설명해 주시겠습니까?

우리는 특정 역할을 위한 템플릿 페르소나(또는 AI 직원)를 수십 개 개발했습니다. 페르소나는 비즈니스 사용자가 몇 분 내에 구성하고 배포할 수 있습니다. 그들은 페르소나 동작을 대화식 지침으로 세부 조정할 수 있으며, 사전 구축된 커넥터를 사용하여 앱과 데이터 소스와 통합할 수 있으며, 선택적으로 사전 훈련된 사용자 정의 모델을 플러그인할 수 있습니다. 설정된 후, 기업의 전문가들은 몇 시간의 피드백으로 EMA 페르소나를 훈련할 수 있습니다. EMA는 이미 엔보이 글로벌, 트루레이어, 머니뷰와 같은 기업에서 여러 역할을 수행하고 있으며, 각 역할에서 인간의 성능과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘하고 있습니다.

EMA는 고객 서비스, 법률, 보험 등 다양한 도메인에서 사용됩니다. 귀하는 어느 산업에서 EMA의 성장 가능성이 가장 높은 것으로 보는지, 그리고 왜 그런지 설명해 주시겠습니까?

우리는 대부분의 기업이 프로세스에서 30% 미만의 자동화를 가지고 있으며 200개 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 사용하여 데이터와 액션 실을 가지고 있기 때문에, 모든 산업과 기능에서 성장 가능성을 보입니다. 맥킨지 앤 컴퍼니는 생성적 AI가 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러의 생산성 향상을 가져올 수 있다고 추정합니다(소스).

이러한 문제는 기술이 그들의 프로세스에 충분히 발전하지 않았기 때문에, 지난 10년 동안 많은 기술 자동화가 발생하지 않은 의료, 금융 서비스, 보험과 같은 규제 산업에서 더욱 심각해집니다. 이것이 우리가 가장 큰 기회를 보는 곳입니다. 우리는 이러한 산업의 고객으로부터 생성적 AI와 기술을 이전에 कभ도 사용하지 못한 방식으로 활용하도록 요청받고 있습니다.

EMA는 데이터 보호와 보안 문제를 어떻게 해결합니까? 특히, 여러 모델을 통합하고 민감한 엔터프라이즈 데이터를 처리할 때?

에전틱 AI를 사용하는 회사의 주요 관심사는 AI 에이전트가 고장 나거나 민감한 데이터를 누출할 가능성이 있습니다. EMA는 신뢰를 핵심으로 구축되었습니다. SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST AI RMF, NIST CSF, NIST 800-171과 같은 주요 국제 표준을 준수합니다. 기업 데이터가 사적이고, 안전하고, 준수되도록 유지하기 위해, EMA는 다음 보안 조치를 구현했습니다:

• 민감한 데이터의 자동 적색 및 안전한 비식별화, 감사 로그
• 실시간 모니터링
• 휴지 및 전송 중인 모든 데이터의 암호화
• 모든 출력 결과에 대한 설명 가능성

추가로, EMA는 문서 생성 사용 사례에 대한 저작권 침해를 확인하여, 고객의 지적 재산 책임성을 줄입니다. EMA는 또한 한 고객의 데이터를 다른 고객에게 이익을 제공하기 위해 모델을 훈련시키지 않습니다.

EMA는 또한 여러 클라우드 시스템에 대한 온프레미스 배포 옵션을 제공하여, 기업이 자신의 신뢰할 수 있는 환경 내에서 데이터를 유지할 수 있도록 합니다.

새로운 회사가 EMA를 시작하는 것이 얼마나 쉬운지, 그리고 일반적인 온보딩 프로세스는 무엇인지 설명해 주시겠습니까?

EMA는 매우 직관적이므로, 팀이 플랫폼을 시작하는 것이 khá 쉽습니다. 비즈니스 사용자는 사전 구축된 템플릿을 사용하여 몇 분 내에 EMA의 페르소나(또는 AI 직원)를 설정할 수 있습니다. 그들은 페르소나 동작을 대화식 지침으로 세부 조정할 수 있으며, 사전 구축된 커넥터를 사용하여 앱과 데이터 소스와 통합할 수 있으며, 선택적으로 사전 훈련된 사용자 정의 모델을 플러그인할 수 있습니다. 설정된 후, 기업의 전문가들은 몇 시간의 피드백으로 EMA 페르소나를 훈련할 수 있습니다. EMA는 이미 엔보이 글로벌, 트루레이어, 머니뷰와 같은 기업에서 여러 역할을 수행하고 있으며, 각 역할에서 인간의 성능과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘하고 있습니다.

EMA는 유명한 투자자로부터 상당한 투자를 받았습니다. 투자자들이 इतन한 자신감을 갖게 된 이유는 무엇이라고 생각합니까?

우리는 투자자들이 EMA의 플랫폼이 엔터프라이즈에서 에전틱 AI를 효과적으로 사용할 수 있도록 허용하여, 비용을 크게 절감하고, 새로운 수익 흐름을 잠금할 수 있는 방법을 볼 수 있다고 믿습니다. 또한, EMA의 경영진은 AI와 관련된 전문가이며, 필요한 기술적 지식과 기술을 가지고 있습니다. 우리는 또한 엔터프라이즈급 배달, 신뢰성, 준수에 대한 강력한 트랙 레코드를 가지고 있습니다. 마지막으로, EMA의 제품은 시장에서 다른 것과 차별화되며, 에전틱 AI의 최신 기술적 발전을 개척하고 있습니다. 이는 우리를 엔터프라이즈가 다음 세대의 AI를 운영에 추가하려는 경우에 대한 첫 번째 선택으로 만듭니다.

귀하는 향후 10년 동안 직장에서 AI의 역할이 어떻게 발전할 것으로 보는지, 그리고 EMA는 그 변환에서 어떤 역할을 할 것인지 설명해 주시겠습니까?

EMA의 미션은 엔터프라이즈를 변革하고, 모든 직원이 간단한 활성화와 정확한 에이전트의 도움으로 더 빠르게 일할 수 있도록 하는 것입니다. 우리의 유니버설 AI 직원은 고객 지원, 직원 지원, 판매 활성화, 준수, 수익 운영 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 우리는 팀이 전략적이고 가치 있는 프로젝트에 집중할 수 있도록, 직장을 변革하고자 합니다. 에전틱 AI의 개척자로서, EMA는 인간과 AI 직원 간의 새로운 협력 시대를 주도하고 있습니다. 여기서 혁신이 번창하고, 생산성이 급증합니다.

수고하셨습니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 EMA를 방문할 수 있습니다.