스트라비토의 CEO & 설립자 토르 올로프 필로제네 – 인터뷰 시리즈

토르 올로프 필로제네는 스트라비토의 CEO이자 설립자입니다. 스트라비토는 스웨덴의 상장 기업으로, AI 기반의 엔터프라이즈 인사이트 플랫폼을 제공하여 세계 최대의 기업들이 시장과 소비자에 대한 인사이트를 쉽게 저장, 발견, 통합할 수 있도록 합니다.

스트라비토를 공동 설립하게 된 계기는 무엇이며, 젠틀에에서의 경험은 어떻게 스트라비토 플랫폼을 구축하는 데 영향을 주었나요?

저는 젠틀에서 성장 및 수익 담당 부사장으로 일할 때 제 공동 설립자 사라 리를 만났습니다. 젠틀에서 일하는 동안 우리는 고객에 대한 지식을 모든 팀원에게 전달하는 것이 얼마나 어려운지 경험했습니다.尽管 우리는大量의 데이터에 접근할 수 있었지만, 고객에 대한 지식을 모든 팀원에게 전달하는 것이 쉽지 않았습니다.

2017년, 우리는 지식 발견을 단순화하고 조직 내의 모든 사람이 연구와 데이터를 쉽게 저장, 발견, 통합할 수 있도록 스트라비토를 설립했습니다. 우리는 글로벌 및 분산된 조직에서 소비자와 비즈니스에 대한 이해를 높이기 위해 연구와 데이터를 쉽게 저장, 발견, 통합할 수 있는 소프트웨어를 개발하고자 합니다.

스트라비토는 조직 내의 지식 발견을 단순화하는 것을 목표로 설립되었습니다. 하지만 스트라비토의 플랫폼에 생성적 AI를 통합한 후에 이 목표는 어떻게 진화했나요?

지식 발견을 단순화하는 것은 여전히 우리의 핵심 목표입니다. 우리는 세계 최대의 기업들이 고객에 대한 이해를 높일 수 있도록 지원하고자 합니다.

기술이 발전함에 따라 우리의 미션도 발전했습니다. 우리는现在 글로벌 고객 기반을 강화하여 조직 내의 모든人が 지식을 쉽게 발견하고 활용할 수 있도록 지원하고자 합니다. 예를 들어, 우리의 최신 도구인 Assistant는 생성적 AI 기술을 기반으로 하여 대화형 검색 엔진으로, 사용자들이 복잡한 지식 공간을 쉽게 탐색할 수 있도록 지원합니다.

산업 전반에 걸쳐 생성적 AI의 채택이 급속히 증가하고 있습니다. 스트라비토는 생성적 AI를 플랫폼에 통합하면서 어떤 고유한 도전을 직면했으며, 스트라비토 어시스턴트의 개발 과정에서 어떤 도전을 극복해야 했나요?

생성적 AI 솔루션을 구현하면 조직이大量의 데이터와 인사이트를 처리하는 데更加 효율적이고 생산적으로 만들 수 있습니다. 하지만 생성적 AI를 시스템에 통합하는 데에는 다차원의 도전이 있습니다. 기업들은 생성적 AI 솔루션을 제공하는 신뢰할 수 있는 벤더와 함께 일해야 하며, AI를 사용하는 시스템에서 데이터가 안전하게 처리되고 규정에 따라 처리되는지 확인해야 합니다.

스트라비토는 어시스턴트를 신뢰성, 안정성, 개인 정보 보호, 보안에 중점을 두고 개발했습니다. 어시스턴트는 각 클라이언트의 소유 데이터에서만 정보를 가져옵니다. 각 응답은 전체적으로 적절하게 주석이 달려 있으며, 사용자는 제공된 답변에 대한 신뢰를 가질 수 있으며 소스 자료에 대한 자세한 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 어시스턴트는 각 응답에서 신선한 데이터를 우선적으로 사용하며, 오래된 소스 자료를 사용할 경우 이를 사용자에게 알립니다. 데이터 포인트가 충돌하거나 데이터가 없는 경우, 어시스턴트는 사용자에게 이를 알립니다.

스트라비토 어시스턴트는 전통적인 방법과 비교하여 시장 연구 및 인사이트 관리를 어떻게 강화합니까?

스트라비토 어시스턴트는 사용자들이 기술과 더 깊이 대화할 수 있도록 지원합니다. 사용자들은 어시스턴트와 대화형으로 상호 작용할 수 있으며, 이는 사용자들이 연구 쿼리를 더 깊이 탐색할 수 있도록 지원합니다.

스트라비토의 첫 번째 생성적 AI 제공에서 사용자들이 질문을 하고 답변을 받을 수 있는 기능을 제공한 후, 사용자들은 이제 스트라비토 어시스턴트와 전체 대화를 할 수 있습니다. 시스템은 사용자에게 후속 질문과 명확화 질문을 제안하여, 사용자들이 연구를 더 깊이 탐색할 수 있도록 지원합니다. 각 응답은 적절하게 주석이 달려 있으며, 사용자는 제공된 답변에 대한 신뢰를 가질 수 있으며 소스 자료에 대한 자세한 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다.

신뢰성은 많은 조직에서 생성적 AI에 대한 주요 관심사입니다. 스트라비토는 제공하는 생성적 AI 도구의 신뢰성과 보안을 어떻게 보장합니까? 특히 민감한 시장 연구 데이터를 처리하는 경우에는 어떻게 하십니까?

스트라비토는 보안과 개인 정보 보호를 매우 중요하게 생각합니다. 우리는 어시스턴트를 신뢰성, 안정성, 개인 정보 보호, 보안에 중점을 두고 개발했습니다.

어시스턴트는 각 클라이언트의 소유 데이터에서만 정보를 가져옵니다. 각 응답은 전체적으로 적절하게 주석이 달려 있으며, 사용자는 제공된 답변에 대한 신뢰를 가질 수 있으며 소스 자료에 대한 자세한 정보를 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한 어시스턴트는 각 응답에서 신선한 데이터를 우선적으로 사용하며, 오래된 소스 자료를 사용할 경우 이를 사용자에게 알립니다.

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

まだ 초기 단계이지만, 우리는 다양한 산업과 부문에서 강한 수요를 보이고 있습니다.

스트라비토의 고객인 하이네켄은 생성적 AI를 인사이트 관리에 적용하는 데早期에 관심을 보였습니다. 스트라비토와의 파트너십을 통해, 하이네켄은 새로운 어시스턴트 기능의 개발에 중요한 역할을 했습니다.

몇 개월 후, 하이네켄 팀은 어시스턴트가 사용자 경험을 크게 개선했으며, 조직 전체에서 고유한 사용자가 50% 이상 증가했으며, 플랫폼의 콘텐츠 사용량이 71% 증가했음을 발견했습니다. 또한 하이네켄은 어시스턴트를 사용하여 질문에 대한 답변을 받는 데 1,553시간을 절약할 수 있음을 발견했습니다.

고급 AI 기능을 제공하는 플랫폼으로서, 모든 수준의 사용자에게 사용자 친화적인 환경을 유지하는 데 어떻게 균형을 맞추십니까?

이것은 우리에게 주요 우선순위입니다. 우리는 스트라비토 플랫폼을 사용자 친화적인 환경으로 유지하는 데 중점을 두고 있습니다.

스트라비토 어시스턴트도 사용자 친화적인 환경을 제공하도록 설계되었습니다. 우리는 생성적 AI를 쉽게 사용할 수 있는 제품으로 개발했습니다.

시장 연구 산업에서 생성적 AI의 역할은 어떻게 발전할 것으로 보십니까? 스트라비토에서는 향후 어떤 새로운 기능이나 혁신을 기대할 수 있습니까?

저는 AI가 일반적으로 세계 최대의 브랜드들의 일상적인 운영에서 생산성과 효율성을 높일 것으로 믿습니다.

스트라비토는 고객 중심의 회사입니다. 우리는 새로운 기술을 사용하여 고객의 문제를 해결하고 유용한 제품을 제공하는 방법을 지속적으로 모니터링하고 있습니다.

현재 우리는 스트라비토 어시스턴트에 대한 추가 기능을 개발 중입니다. 생성적 AI의 발전은 매우 빠르기 때문에, 오늘날 불가능한 것이 몇 개월 후에는 가능할 수 있습니다. 우리는 미래가 무엇을 가져올지 기대하고 있으며, 생성적 AI가 연구 산업에서 더욱 가치 있는 역할을 할 것으로 기대합니다.

AI 또는 시장 연구 분야에서 사업을 시작하려는 비즈니스맨들에게 조언을 해주신다면 무엇입니까?

저는 생성적 AI를 성공적으로 통합하기 위해서는 철저한 계획, 명확한 목적, 검증 가능한 결과가 필요하다고 조언합니다.

AI를 명확한 목적이나 비즈니스 케이스 없이 통합하는 것은 비효율적인 자원 할당과 제한된 투자 수익으로 이어질 수 있습니다. 조직은 생성적 AI 도구가 효과적으로 해결할 수 있는 비즈니스 내의 구체적인 문제점을 식별해야 합니다.

또한, 시장 연구와 인사이트 분야에서는 생성적 AI와 검증 가능한 데이터를 결합하는 것이 성공의 핵심입니다. 생성적 AI가 잘못된 정보를 생성할 수 있는 잘 알려진 사례가 있습니다. 글로벌 조직에서는 의사 결정에 사용되는 정보가 정확한지 확인해야 합니다.

모두가 생성적 AI를 사용할 때는 흥분과 주의를 동시에 가져야 합니다. 생성적 AI를 사용하거나 설계하는 경우, 책임감 있고 체계적인 의사 결정이 필요하며, 테스트, 학습, 반복에 대한 의지가 필요합니다. 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 스트라비토를 방문할 수 있습니다.