유리 미스닉, 인드라이브 최고 기술 책임자 – 인터뷰 시리즈

유리 미스닉은 인드라이브의 최고 기술 책임자로, 회사 전반의 기술 전략을 이끌고 있습니다. 20년 이상의 국제 경험을 바탕으로, 미스닉은 클라우드, 금융 서비스, 대규모 디지털 변혁을 위한 고성능 기술 프로그램을 구축하고领导해 왔습니다.

인드라이브에 합류하기 전에, 그는 마이크로소프트와 AWS의 고위직을 맡았습니다. 이후 HSBC의 디지털 CIO, 내셔널 오스트레일리아 은행의 CIO, 퍼스트 아부다비 은행의 그룹 CTO를 역임하며, 클라우드, 애자일, 데브옵스, 제품 중심 엔지니어링 모델을 통해 복잡하고 규제가 많은 환경을 현대화했습니다.

미스닉은 항공 우주 공학에서 경력을 시작하여 보잉 787의 설계에 기여한 후 소프트웨어 엔지니어링과 온라인 트레이딩 시스템으로 전환했습니다. 레거시 플랫폼과 모던 분산 아키텍처를 모두 잘 아는 그는 기초 시스템과 혁신을 연결하는 것으로 알려져 있습니다.

인드라이브에서 그는 회사 차원의 다음 성장 단계를 위한 시스템, 팀, 플랫폼을 구축하는 데 집중하고 있습니다.

인드라이브는 사용자와 운전자 및 서비스 제공자를 연결하는 글로벌 모빌리티 및 도시 서비스 플랫폼입니다. 2013년에 설립된 이 회사는 48개국 이상, 1,000개 이상의 도시에서 운영되며, 전 세계적으로 수백만 개의 앱 다운로드를 기록했습니다. 핵심 차별점은 알고리즘 기반 가격 설정 대신 승객과 운전자가 직접 요금을 협상할 수 있는 피어투피어 가격 모델입니다. 이는 더 투명하고 공정한 거래를 창조하는 것을 목표로 합니다. 운송을 넘어서, 인드라이브는 도시 간 여행, 택배 서비스, 핀테크 제품, 식료품 배달 등 다양한 분야로 확장하여 접근성과 공정성을 강조하는 더广泛한 “슈퍼 앱”으로 자리 잡고 있습니다.

수학적 모델링과 유한 요소 분석을 시작으로 마이크로소프트, AWS, HSBC, 내셔널 오스트레일리아 은행을 거치며, 현재 인드라이브에서 AI 변화를 이끌고 있습니다. 이 여정은 기술적으로雄心적인 AI 시스템을 구축하는您的 생각을 어떻게 형성했나요? 특히, 공정성, 탄력성, 실제 제약 조건을 고려하면서?

저는 응용 수학과 유한 요소 분석에서 경력을 시작했는데, 이는 본质적으로 모델이 어디서 부서지는지 이해하는 것보다 모델이 작동하는 곳을 축하하는 것과 같습니다. 이러한 사고 방식은 오늘날 AI 시스템에 접근하는 방식입니다.

마이크로소프트와 이후 AWS에서 10년 이상을 보낸 저는 글로벌 규모의 플랫폼을 구축할 때 어떤 일이 발생하는지 배웠습니다. 시스템이 악화되고, 네트워크가 실패하고, 구성 요소가 예상치 못한 방식으로 작동할 것이라고 가정합니다. 인드라이브에서 48개국 이상, 1,000개 이상의 도시에서 운영하는 경우, 이러한 사고 방식은 절대적으로 필수적입니다.

HSBC와 내셔널 오스트레일리아 은행은 다른 렌즈를 제공했습니다. HSBC에서 저는 수십 개의 규제 체제에 걸친 소매 디지털 기능을 구축했습니다. 내셔널 오스트레일리아 은행에서 저는 클라우드 변환을 주도하여 중요한 은행 애플리케이션을 AWS로 이동했습니다. 이러한 환경에서 기술 결정은 규제, 평판, 재정적 결과를 모두 нес습니다. 설명할 수 없는 AI 또는 기계 학습 모델은 자산이 아니라 부채입니다.

제품은 사람들의 필요를 반영해야지, 스택의 복잡성을 보여주지 않습니다. 이러한 원칙은 기술적인雄心을 공정성과 실제 제약 조건에 근거하여 유지합니다.

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많은 회사들이 “인간을 루프에 둔다”는 말을 하지만, 이 문구는 종종 모호하게 남아 있습니다. 인드라이브에서 인간의 판단력이 절대적으로 필요하다고 생각하는 영역은 어디인가요? 특히, 자동화 워크플로우와 AI가 더 강력해짐에 따라?

저는 간단한 원칙을 가지고 있습니다. 반복 가능한 것을 자동화하고, 인간을 불가역한 것에 둡니다. 잘못된 결정이 저렴하게 역전될 수 있다면 자동화합니다. 하지만 신뢰, 생계, 안전을 파괴할 수 있다면 인간의 판단력이 남아 있습니다.

가격 권한은 가장 명백한 예입니다. 인간, 즉 승객과 운전자는 항상 최종 결정권을 가지고 있습니다. 이는 우리의 AI 추천이 얼마나 발전하더라도 변경할 수 없습니다. 그 순간을 넘겨주면, 우리는 알고리즘 기반 플랫폼의 또 하나의 예가 됩니다. 우리를 구분하는 것을 잃어버리게 됩니다.

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앞으로 3~5년 동안, 모빌리티 플랫폼에서 AI가 가장 큰 경쟁력을 창출할 영역은 어디일까요? 수요 예측, 신뢰 및 안전, 자율 운행, 지원 자동화, 운전자 경제, 또는 아직 존재하지 않는 완전히 새로운 서비스?

AI는 모든 영역에 영향을 미칠 것입니다. 그러나 차별화의 정도는 다를 것입니다.

3년 내에, 모든 주요 모빌리티 플랫폼은 유능한 수요 예측을 갖게 될 것입니다. 안전 및 신뢰 기능은 표준이 될 것입니다. 지원은 빠르게 자동화되고 있습니다. 자율 운행은 언젠가 중요해질 것입니다. 그러나 전 세계적으로 완전한 자율성을 달성하는 것은 10년 이상 걸릴 것입니다.

그러나 산업 전반에서 큰 차별화가 될 영역은 아마도 아직 존재하지 않는 완전히 새로운 서비스일 것입니다. 실시간 위치 데이터, 행동 데이터, 결제 데이터, 지역 시장 지능의 조합은 하이퍼로컬 커머스, 헬스케어, 예측 로지스틱스 등 새로운 서비스를 창출할 수 있는 기반이 됩니다. 데이터 기초와 빠르게 새로운 垂直을 테스트하고 확장할 수 있는 조직적 민첩성을 갖춘 플랫폼은 복利 효과를 누릴 것입니다.

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