토르 올로프 필로제네, 스트라비토의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈: 다시 만난 대화

토르 올로프 필로제네는 스트라비토의 CEO이자 공동 창립자입니다. 스트라비토는 글로벌 브랜드들이 신뢰하는 인사이트 인텔리전스 플랫폼으로, 지식을 자신감 있는 결정으로 바꾸어 성장과 시장 영향을 가속화하는 데 도움이 됩니다.

이전 인터뷰에서, 우리는 스트라비토 어시스턴트에 대해 논의했습니다. 스트라비토 어시스턴트는 대화형 AI를 사용하여 팀이 자신의 내부 연구와 인사이트를 검색, 탐색, 상호 작용할 수 있는 인터페이스입니다. 1년이 지난 후, 기업 팀은 어시스턴트를 어떻게 사용하고 있으며, 실제 워크플로우에 어떻게 적합합니까?

1년 전, 팀은 스트라비토 AI 어시스턴트를 주로 연구를 더 빠르게 찾고 표면화하는 데 사용했습니다. 무엇이 바뀌고 있는지, 팀이 전략적 가정을 검증하고 시장에 대한 증거를 합성하기 전에 주요 결정에 대해 어시스턴트를 사용하는 방식입니다.

초기 채택은 시간 절약에 의해 주도되었습니다. 이제, 스트라비토 AI 어시스턴트의 딥 리서치 에이전트는 멀티 스텝 연구를 자동으로 계획하고, 전체 보고서를 병렬로 분석하고, 결과를 교차 확인하고, 회사 자신의 데이터에만 기반한 완전히 출처가 있는 합성을 제공합니다. 결과는 분석가 수준의 답변을 제공하여 의사 결정자가 자신감을 가지고 뒤따를 수 있습니다.

우리가 마지막으로 이야기한 이후, 스트라비토는 인사이트와 함께 더 동적으로 일하는 기능을 지원하기 위해 AI의 사용을 확장했습니다. 고객은 이러한 기능을 실제로 어떻게 사용하고 있습니까?

스트라비토 AI 페르소나는 정적 세분화 연구를 회사 자신의 고유한 연구에 기반한 상호 작용 소비자 프로필로 전환하여, 팀이 패키징, 캠페인 개념, 제품 아이디어 등 모든 것을 테스트할 수 있습니다.

예를 들어, 라바짜 그룹은 마케팅 및 혁신 프로세스에 스트라비토 AI 페르소나를 통합하여, 수천 개의 인터뷰에서 소비자 페르소나를 구축했습니다. 이미 패키징 및 캠페인 결정에 대한 세부 사항을 정교화했습니다.

이전에 몇 주 동안 진행되는 정지 및 가동 확인이 이제 초점을 맞춘 워킹 세션으로 시작할 수 있으며, 출력이 처음부터 고유한 연구에 기반한 것으로 유지되도록 하여, 더 빠르게 결정하고, 더 효과적으로 반복하고, 투자 전에 더 강력한 아이디어를 우선순위로 지정할 수 있습니다.

플랫폼에 더 많은 AI 주도 기능이 도입됨에 따라, 기업은 거버넌스, 감독, 책임에 대해 어떤 새로운 질문을 하고 있으며, 스트라비토는 이러한 우려에 어떻게 대응하고 있습니까?

기업이 이전에ถาม던 질문은 “무엇을 할 수 있나요?”였습니다. 이제는 “우리가 그것을 믿을 수 있나요?”입니다. 스트라비토에게 거버넌스는 항상 우선순위였으며, 플랫폼이 구축된 방식에 반映됩니다.

일반적인 AI는 비즈니스 컨텍스트가 없는 인터넷 데이터로 구축됩니다. 스트라비토는 회사 자신의 검증된 연구로만 구축됩니다. 인터넷 스크래핑이나 공유 소스 없음.

예를 들어, 딥 리서치 에이전트에서는 분석이 시작되기 전에 연구 계획이 표시되고, 모든 결론은 완전히 출처가 있으므로, 모든 답변은 원래 출처로 추적할 수 있습니다. 스트라비토는 또한 최고의 기업 보안 및 데이터 개인 정보 보호 표준을 충족하며, ISO 27001 인증, SOC 2 유형 II 확인, 고객 데이터가 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 사용되지 않을 것이라는 계약적 보증이 있습니다.

책임에 대해, AI는 합성 및 연구 계획을 처리합니다. 사람들은 판단, 전략, 최종 결정에 대해 책임을 집니다.

많은 조직은 새로운 도구를 채택하는 것보다 일상적인 의사 결정에 그것을 통합하는 데 어려움을 겪습니다. 스트라비토를 대규모 글로벌 조직에 배포할 때 변경 관리에 대해 무엇을 배웠습니까?

스트라비토를 가장 성공적으로 통합하는 조직은 세 가지를 잘합니다.

그들은 처음부터 명확한 기대를 설정합니다. 비즈니스에서 이미 소유하고 있는 지능 없이 주요 결정이 이루어지지 않도록 합니다. 그것이 표준이 되면, 플랫폼을 사용하는 것이 선택이 아닌 필수가 됩니다.

그들은 내부 챔피언에 투자합니다. 다른 사람들이 바라보는 사람들이 비즈니스 리뷰, 계획 논의, 혁신 논의 중에 플랫폼에서 정보를 끌어들이면, 채택이 따릅니다.

그리고 그들은 액세스를 활성화 및 지원과 결합합니다. 팀은 올바른 질문을 어떻게 해야 하는지 및 답변을 받은 후에 무엇을 해야 하는지에 대한 지침이 필요합니다. 그것이 플랫폼을 사용하는 사람들이 아니라 플랫폼을 사용하는 사람들을 만드는 것입니다.

스트라비토는 시장 및 소비자 인사이트의 단일 진실의 원천으로 자신을 пози션합니다. 실제로, 기업은 종종 여러 시스템에 걸쳐 조각난 연구를 가지고 있습니다. 고객이 지식을 통합하는 데 얼마나 성공했으며, 아직도 어떤 저항에 직면하고 있습니까?

종종 연구는 존재합니다. 비즈니스, 소비자 및 시장 지능은 시스템, 지역 및 기능에 걸쳐 있습니다. 문제는 그것이 연결되어 있지 않기 때문에, 혁신, 확장 및 마케팅에 대한 주요 결정이 그것 없이 이루어집니다. 그것이 스트라비토가 해결하는 것입니다.

통합은 단계적으로 발생합니다. 조직은 가장 가치 있는 연구부터 시작하여, 각 단계에서 다음 단계의 상업적 사례를 구축합니다. 하이네켄은 좋은 예입니다. 그들의 지식을 한 곳에 모으고, CMI 시간을 연구 찾기에서 더 전략적이고 가치 있는 작업으로 재방향했습니다.

저항이 나타나면, 그것은 기술적인 것이 아니라 조직적인 것입니다. 가장 빠르고 효과적으로 움직이는 조직은 명확한 소유권과 내부 챔피언이 있으며, 다른 지역 및 기능을 승인할 수 있습니다. 상업적 사례, 더 나은 증거로 더 빠르게 결정된 결정은 그 대화를 앞으로 이동시킵니다.

스트라비토의 목표 중 하나는 전통적인 연구 팀을 넘어 인사이트에 대한 접근을 민주화하는 것이었습니다. 지난 1년 동안, 인사이트 팀과 비즈니스 이해 관계자 간의 관계는 어떻게 바뀌었습니까?

더 많은 팀이 직접 소비자 및 시장 지능과 상호 작용할 수 있을 때, 인사이트가 결정에 더 빠르게 통합됩니다. 이해 관계자는 더 이상 정적 보고서를 기다리지 않습니다. 그들은 자신의 지능과 직접 상호 작용하여, 포지셔닝 및 패키징에서 다음으로 확장할 곳까지 결정에 형태를 줍니다.

이것은 또한 인사이트 팀이 시간을 어떻게 사용하는지 변경했습니다. 연구를 찾고 요청에 응하는 시간을 더 이상 보내지 않고, 결정에 가장 중요한 증거를 형성하는 전략적 고문으로 일합니다.

개인화는 종종 기업 소프트웨어에서 AI의 주요优势로 인용됩니다. 스트라비토 고객은 역할, 지역 또는 기능에 따라 인사이트 발견을 어떻게 맞춤 설정하고 있으며, 연구와의 참여에는 어떤 영향을 미쳤습니까?

팀이 자신의 결정에 관련된 연구를 볼 때, 더 일찍 그리고 더 일관되게 참여합니다. 글로벌 카테고리 리드는 지역 마케팅 디렉터와 다른 우선순위를 가지며, 스트라비토는 이를 이해합니다.

컬렉션은 가장 많이 사용되는 기능 중 하나입니다. 플레이리스트와 같이, 팀은 연구를 주제, 지역 또는 기능별로 그룹화할 수 있습니다. 예를 들어, 온보딩 또는 지속 가능성에 대한 컬렉션. 스트라비토의 AI는 컬렉션에 이미 있는 연구를 기반으로 추가로 관련된 연구를 지속적으로 표면화하여, 팀이 중요한 내용을 따라갈 수 있습니다.

인사이트 워크플로우에 AI가 더 많이 통합됨에 따라, 조직은 언제 AI 생성 문맥을 신뢰하고, 언제 인간 전문 지식을 따르는지 어떻게 결정합니까? 특히 높은 위험 결정의 경우에는 어떻게 합니까?

잘하는 조직은 노동의 명확한 분할을 가지고 있습니다. AI는 합성 및 연구 계획을 처리합니다. 사람들은 판단, 전략, 최종 결정에 대해 책임을 집니다.

실제로, 스트라비토의 딥 리서치 에이전트와 같은 도구는 질문과 증거 사이의 시간을 압축하고, 회사 자신의 연구에 기반한 완전히 출처가 있는 답변을 제공합니다. AI 페르소나는 투자 전에 실제 소비자 관점에 대한 가정을 테스트할 수 있습니다. 둘 다 결정이 내려지는 기초를 강화하도록 설계되었습니다.

그러나 출력은 시작점입니다. 사람들은 증거가 무엇을 의미하는지 결정하고, 트레이드 오프를 고려하고, 최종 결정에 책임을 집니다.

통합은 기업 환경에서 반복되는 도전입니다. 스트라비토를 기존 분석, 연구 또는 지식 관리 시스템과 성공적으로 통합하는 고객 중 어떤 패턴을 관찰했습니까?

가장 큰 영향을 받는 조직은 스트라비토가 무엇인지 명확합니다. 다른 저장소가 아니라, 기존 인사이트를 연결하고 결정에 필요한 곳으로 가져오는 계층입니다.

실제로, 스트라비토는 고객이 이미 사용하는 연구 및 분석 제공업체와 함께 작동하여, 비즈니스, 시장 및 소비자 지능을 한 곳에 모으고, 시스템에 걸쳐 있는 지식이 결정에 도달할 수 있도록 합니다.

앞으로, 지난 1년 동안 관찰한 바에 따라, 기업은 인사이트 관리에서 AI를 운영화하는 것에 대해 무엇을 아직도 과소평가하고 있습니까? 스트라비토의 제품 방향은 어떻게 영향을 받습니까?

AI는 답변을 즉시 표면화할 수 있습니다. 그러나 기업이 과소평가하는 것은 그 다음에 일어나는 모든 것입니다. 잘못된 인사이트를 기반으로 행동하는 비용은 너무 크기 때문에, 출력을 결론으로 다루지 않아야 합니다.

앞서 나가는 조직은 자동화된 것이 가장 많은 것이 아닙니다. 이미 알고 있는 것을 사용하여 더 나은 호출을 더 빠르고 자신감 있게 하는 것입니다.

그것이 우리의 제품 방향을 형성합니다. 예를 들어, 딥 리서치 에이전트는 주요 결정에 요구되는 엄격함과 검증 가능성을 제공합니다. AI 페르소나는 투자 전에 소비자 관점을 프로세스에 가져옵니다. 둘 다 이미 소유하고 있는 지능 없이 주요 결정이 이루어지지 않도록 설계되었습니다.

위대한 인터뷰에 감사드립니다. 독자들은 이전 인터뷰를 읽거나 스트라비토를 방문할 수 있습니다.