Thor Olof Philogène, Stravito의 CEO & 설립자 – 인터뷰 시리즈

Thor Olof Philogène는 Stravito의 CEO이자 설립자입니다. Stravito는 스웨덴의 상장企業이며, AI를 기반으로 하는 기업 인사이트 플랫폼을 제공하여 세계 최대의 기업들이 시장 및 소비자 인사이트를 쉽게 저장, 발견, 통합할 수 있도록 지원합니다.

스트라비토를 공동 설립하게 된 영감은 무엇이며, 젤틀에서 얻은 경험은 플랫폼 구축에 어떻게 영향을 주었나요?

저는 젤틀에서 성장 및 수익 책임자로 일할 때 사라 리를 만났습니다. 당시 우리는 고객에 대한 지식을 팀의 모든 구성원에게 전달하는 것이 얼마나 어려운지 경험했습니다. 데이터에 접근할 수는 있었지만, 그 데이터를 활용하는 것이 쉽지 않았습니다.

2017년, 우리는 지식 발견을 단순화하고 조직의 모든 구성원이 연구와 데이터를 쉽게 저장, 발견, 통합하여 고객을 더 잘 이해하고 정보에 기반한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 미션으로 스트라비토를 설립했습니다.

스트라비토는 조직 내 지식 발견을 단순화하는 것을 미션으로 설립되었습니다. 이 미션은 플랫폼에 생성적 AI를 통합함에 따라 어떻게 진화했나요?

지식 발견을 단순화하는 것은 여전히 우리의 핵심焦點입니다. 우리는 세계 최대의 조직의 직원이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 인사이트를 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다.

기술이 발전함에 따라 우리의 미션도 발전했습니다. 이제 우리는 글로벌 고객 기반을 강화하여真正로 자신이 알고 있는 것을 알 수 있도록 지원하고, 인사이트의 영향을 최대화할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 우리의 최신 도구인 Assistant는 생성적 AI 기술로 구동되는 대화형 검색 엔진입니다. 이는 개인이 복잡한 지식 공간을 쉽게 탐색할 수 있도록 지원합니다. 개인은 Assistant의 검색창에 질의를 입력하고, 도구와 협력하여 더 빠르게 답변을 찾을 수 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 생성적 AI를 채택함에 따라, 스트라비토 어시스턴트를 구축하면서 어떤 唯一한 도전을 직면했나요?

생성적 AI 솔루션을 구현하면 조직이大量의 데이터와 인사이트를 파싱하여 생산성을 높이고, 탐색과 영감을 촉진할 수 있습니다. 그러나 생성적 AI를 시스템에 통합하는 것은 多次元的 도전입니다. 기업은 신뢰할 수 있는 벤더와 함께 일해야 하며, AI를 사용한 시스템에서 데이터를 안전하게 처리해야 합니다. 시장 및 소비자 연구를 기반으로 비즈니스 결정을 내리는 기업의 경우, 도구가 검증된 데이터만을 사용하여 AI를활용한 답변을 생성하는지 확인해야 합니다.

그렇기 때문에 우리는 어시스턴트를 신뢰성, 안정성, 개인 정보 보호, 보안에 중점을 둔 방식으로 구축했습니다. 어시스턴트는 각 클라이언트의 소유 데이터에서만 정보를 가져옵니다. 출처를 참조할 때 시스템은 항상 최신 데이터를 우선으로 하며, 오래된 소스 자료를 사용할 경우에는 플래그를 표시합니다. 데이터 포인트가 충돌하거나 데이터가 없는 경우, 어시스턴트는 사용자에게 알립니다.

또한, 스트라비토는 최근 정보 보안에 대한 ISO/IEC 27001 표준을 갱신하여 인증을 받았습니다.

스트라비토 어시스턴트는 전통적인 방법과 비교하여 시장 연구 및 인사이트 관리 프로세스를 어떻게 향상시킵니까?

스트라비토 어시스턴트를 사용하면 직원이 기술과 더 깊은 대화를 나눌 수 있습니다. 지식 공간을 쉽게 탐색하여 시간당 인사이트를 줄이고, 보안과 투명성을 유지할 수 있습니다.

스트라비토의 첫 번째 생성적 AI 제공에서 사용자가 질문을 하고 답변을 받을 수 있는 기능을 제공한 후, 사용자는 이제 스트라비토 어시스턴트와 전체 대화를 나눌 수 있습니다. 시스템은 사용자에게 후속 질문과 명확화 질문을 제안하여, 사용자가 더 유용한 정보를 얻을 수 있도록 지원합니다. 각 응답은 적절하게 각주로 표시되므로, 사용자는 답변을 신뢰할 수 있으며, 자세한 내용을 보려면 소스 자료로 이동할 수 있습니다. 응답은 시간과 위치별로 세분화하여, 인사이트의 동적 특성을 반영하고, 지역별로 어떻게 달라지는지 정확하게 반영할 수 있습니다.

예를 들어, 음료 회사 직원이 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다. “유럽의 밀레니얼 세대는 무알콜 맥주에 대해 어떻게 생각합니까?”, “사이다를 구매하는 데 대한 소비자의 장벽이나 동기는 무엇입니까?” 또는 “2024年的 지속 가능한 포장 트렌드는 무엇입니까?”

스트라비토 어시스턴트는 사용자의 연구를 더 깊이 탐색하여, 사용자가 지식 공간을 쉽게 탐색하고, 시간당 인사이트를 줄일 수 있도록 지원합니다.

또한, 생산적인 대화 후, 어시스턴트는 주요 내용을 요약하여, 사용자가 인사이트를 쉽게 행동으로 옮길 수 있도록 지원합니다.

AI의 신뢰성은 많은 조직에서 중요한 문제입니다. 스트라비토는 생성적 AI 도구의 신뢰성과 보안을 어떻게 확보합니까? 특히, 민감한 시장 연구 데이터를 처리할 때는 어떻게 합니까?

스트라비토는 보안과 개인 정보 보호를 매우 중요하게 생각하며, 어시스턴트를 신뢰성, 안정성, 개인 정보 보호, 보안에 중점을 둔 방식으로 구축했습니다. 우리는 최근 정보 보안에 대한 ISO/IEC 27001 표준을 갱신하여 인증을 받았습니다.

어시스턴트 도구는 각 클라이언트의 소유 데이터에서만 정보를 가져옵니다. 각 응답은 적절하게 각주로 표시되므로, 사용자는 답변을 신뢰할 수 있으며, 자세한 내용을 보려면 소스 자료로 이동할 수 있습니다. 응답은 시간과 위치별로 세분화하여, 인사이트의 동적 특성을 반영하고, 지역별로 어떻게 달라지는지 정확하게 반영할 수 있습니다. 출처를 참조할 때 시스템은 항상 최신 데이터를 우선으로 하며, 오래된 소스 자료를 사용할 경우에는 플래그를 표시합니다. 데이터 포인트가 충돌하거나 데이터가 없는 경우, 어시스턴트는 사용자에게 알립니다.

스트라비토 어시스턴트의 채택은 다양한 산업에서 어떻게 달라집니까? 클라이언트로부터 어떤 피드백을 받았나요?

まだ 早い 단계이지만, 우리는 다양한 산업과 부문에서 강한 수요를 보이고 있습니다. 금융 서비스부터 식품 및 음료, 소비재까지広い 범위에 걸쳐 있습니다.

우리의 고객인 하이네켄은 생성적 AI의 잠재력을 인사이트 관리에早く 인식하여, 스트라비토의 새로운 어시스턴트 기능을 처음으로 시험한 고객 중 하나입니다. 스트라비토와의 파트너십을 통해, 피드백은 기능 개발의 중요한 부분이었습니다. 생성적 AI의 힘을 어떻게 활용하여 인사이트 팀과 그 이해관계자에게 가치를 제공할 수 있는지 확인하기 위해서였습니다.

몇 개월 후, 팀은 어시스턴트가 사용자 경험을 크게 개선했으며, 조직 전체에서 고유 사용자가 50% 이상 증가했으며, 플랫폼의 콘텐츠 사용量이 71% 증가했다는 것을 발견했습니다. 또한, 질문에 대한 답변을 받는 데 1,553시간을節約했다고 추정했습니다.

지식에 대한 접근을 중앙화하고 단순화하는 플랫폼으로서, 어떻게 고급 AI 기능과 사용자 친화적인 사용자 경험을 균형 있게 유지합니까?

이것은 우리에게 주요 우선 순위입니다. 플랫폼을 최신 기술로 발전시키는 것은 사용자 친화성의 희생을 의미할 수 없습니다. 스트라비토 플랫폼은 직원이 관련된 인사이트를 찾을 수 있도록 설계되었습니다. 사실, 일부 고객은 우리를 “인사이트의 넷플릭스”라고 불러주었습니다.

스트라비토 어시스턴트도 동일한 사용자 친화적인 마음가짐으로 구축되었습니다. 우리는 생성적 AI를 쉽게 사용할 수 있는 제품으로 변환하여, 고객이 실제로 사용하기를 즐긴다는 것을 자랑스럽게 생각합니다.

앞으로 시장 연구 산업에서 생성적 AI의 역할이 어떻게 진화할 것으로 생각합니까? 스트라비토에서는 향후 몇 년 동안 어떤 새로운 기능이나 혁신을 기대할 수 있습니까?

저는 AI가 일반적으로 세계 최대의 브랜드의 일상적인 운영에서 생산성과 효율성을 높일 것이라고 믿습니다.

스트라비토는 고객 중심의 회사이며, 새로운 기술을 사용하여 문제를 해결하고, 고객에게 즐겁고 유익한 제품을 제공하는 방법을 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 우리는 고객과 세계에 곧 공유할 수 있는 몇 가지 흥미로운 개선 사항을 파이프라인에 가지고 있습니다.

현재, 우리는 스트라비토 어시스턴트에 더 많은 기능을 추가하는 데 집중하고 있습니다. 그러나 생성적 AI의 개발은 매우 빠르게 진행되고 있습니다. 오늘날 기술이 불가능한 것은 몇 개월 내에 가능해질 수 있습니다. 우리는 미래가 무엇을 bringen할지 기대하고 있으며, 생성적 AI가 연구 산업에서 더 많은 가치를 제공할 것으로 기대합니다.

현재 시장 연구 또는 AI 분야에 진입하려는 비즈니스 창업가를 위한 조언은 무엇입니까?

저의 조언은 책임감 있고 신뢰할 수 있는 생성적 AI 통합을 향한 여정에 출발하는 사람들에게 다음과 같습니다. 이는 신중한 계획, 명확한 목적, 검증 가능한 출력이 필요합니다.

명확한 목적이나 비즈니스 케이스 없이 AI를 통합하는 것은 실제로 자원 할당의 비효율성과 투자 반환의 제한을 초래할 수 있습니다. 조직은 생성적 AI 도구가 효과적으로 해결할 수 있는 비즈니스 내의 구체적인痛点을 식별해야 합니다.

또한, 시장 연구 및 인사이트 분야에서는 생성적 AI와 검증된 데이터를 결합하는 것이 성공의 핵심입니다. 생성적 AI가 공개 도메인에서 데이터를 가져와서 잘못된 인사이트를 생성하는 잘 알려진 사례가 있습니다. 글로벌 조직에서는 AI를활용한 도구를 사용하여 의사 결정을 지원할 때, 잘못된 정보에基づく 결정을 내리지 않도록, 신뢰할 수 있고 추적 가능한 데이터만을 사용하는 것이至上의 중요합니다.

즉, 우리는 생성적 AI에 대해興奮과謹慎을 동시에 가져야 합니다. 제3자의 생성적 AI 제품을 사용하거나, 직접 설계하는 경우, 생성적 AI를 활용하는 것은 책임감 있고 방법적인 의사 결정이 필요합니다. 테스트, 학습, 반복의 의지도 필요합니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 자세한 내용을 배우고 싶은 독자는 Stravito를 방문하세요.