Dean Guida는 수십 년간의 기술 변화를 통해 조직을 이끌었습니다. 인프라지스틱스 1989년 작은 스타트업에서 글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 리더로 성장했습니다. Dean은 Infragistics의 비즈니스 운영 및 기업 방향의 모든 측면을 감독하며 고객 만족, 시장에 가치 제공, STEM 학생들에게 영감을 주는 데 꾸준히 초점을 맞추고 있습니다. 2백만 명 이상의 개발자 및 UX 전문 커뮤니티를 통해
Dean은 다음을 포함하여 설계, 개발 및 협업을 가속화하는 소프트웨어 솔루션을 개발했습니다. 고무총. Slingshot은 데이터, AI 및 작업 관리를 단일 플랫폼에 통합하여 비즈니스 성장과 협업을 촉진하는 동시에 더 빠르고 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
Dean은 또한 제가 모든 SaaS 기업가에게 적극 추천하는 책의 저자이기도 합니다. 투지가 충분하지 않을 때: 비즈니스를 한 단계 더 발전시키기 위한 기업가 플레이북,
인터넷이 완전히 성숙되기 전인 35년 전에 Infragistics를 설립하셨습니다. Infragistics를 만들게 된 원래 영감은 무엇이었고, 당시 Infragistics의 미래를 어떻게 구상하셨나요?
다른 16세 아이들이 자동차를 구입할 때 저는 코딩 방법을 스스로 배우기 위해 IBM PC를 구입하기로 결정했습니다. 이것이 프로그래밍과 기술에 대한 나의 열정이자 궁극적으로 영감을 주는 곳입니다. 인프라지스틱스-시작했다.
대학 졸업 후, 저는 월스트리트에서 2년 동안 코더로 일했고, 제 자신만의 제품을 만들기 위해 도약하고 싶었습니다. 바로 그때 Infragistics가 설립되었습니다. 처음 시작할 때 저는 낮에는 컨설팅 업무를 하고 밤에는 회사에 집중했습니다. Infragistics가 아직 초기 단계인 인터넷 소프트웨어 산업의 선두에 설 수 있었던 것은 우리가 거래를 위해 Microsoft와 직접 대결하여 승리를 거둔 후에야 가능했습니다.
회사 창립 이래로 우리의 목표는 항상 개발자가 간단하고 아름다운 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 것이었습니다. 35년이 지난 지금도 우리는 이 일을 비롯해 훨씬 더 많은 일을 더 큰 규모로 계속하고 있습니다. 지난 35년 동안 기술 산업이 겪을 모든 변화를 예측할 수는 없었지만, 회사의 궤적에 대한 우리의 비전은 우리가 구상한 것과 정확히 일치합니다.
우리는 6개 국가로 성장했으며 200만 명 이상의 개발자가 우리 소프트웨어를 사용하고 있으며 우리 고객 명단은 Fidelity, Morgan Stanley, Exxon, Intuit 및 Bank of America를 포함하여 S&P 500 지수 100%를 자랑합니다. 그리고 2022년에는 Infragistics 최초의 비엔터프라이즈 기술 플랫폼을 출시했습니다.고무총– 팀이 성장으로 이어지는 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 작업장 중심에 배치합니다.
글로벌 기술 기업을 창업한 사람으로서 Infragistics 초기에 직면했던 가장 큰 어려움은 무엇이었고, 이를 어떻게 극복했습니까?
우리가 Microsoft 계약을 따냈을 때 저는 초기 인터넷 코더에서 하룻밤 사이에 비즈니스 운영자로 전환해야 했습니다. 그 시점에는 직원이 10명밖에 없었기 때문에 저는 회사 확장, 팀 채용 및 성장, 리더, 관리자, 멘토가 되는 미묘한 차이를 탐색하는 일을 담당했습니다. 나는 더 이상 제품을 만들기만 하는 것이 아니라 제품을 마케팅하고 판매해야 했습니다. 그것은 어려운 일이었지만 저는 직장에서 기업의 가장 큰 교훈을 배울 수 있었습니다.
예를 들어, 우리가 첫 번째 사무실의 문을 열었을 때 그곳은 단순히 사람들이 일하러 올 수 있는 공간이었습니다. 내가 단지 회사를 만드는 것이 아니라 문화를 만드는 것임을 깨닫는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. 특히 Infragistics의 경우 이는 성장, 혁신 및 협업을 중심으로 한 문화를 조성하는 것을 의미했습니다.
리더십은 또 다른 큰 도전이었습니다. 채용을 더 자주 하기 시작하면서 나처럼 일하고 나처럼 생각하는 사람들을 채용하기 시작했습니다. 나는 성공적인 비즈니스에는 사고의 다양성이 필요하다는 것을 금방 배웠습니다.
또한 직원 성장을 위한 개인적인 투자로서 구조와 목표를 신속하게 소개했습니다. 그러나 내 직원과 동료들이 내가 다른 사람에 대해 얼마나 관심을 갖고 있는지 순위를 매기라는 요청을 받고 두 가지를 준 리더십 프로그램에 참여한 후에 나는 모든 사람이 리더가 하는 일을 다른 방식으로 경험한다는 것을 깨달았습니다. 나는 내가 구조와 목표를 통해 직원들에게 관심을 갖고 있다는 것을 보여주고 있다고 생각했지만, 직원들은 내가 그들과 관계를 구축하는 것보다 구조를 만드는 데 더 집중하는 것으로 보았습니다. 나는 직원을 관리하는 방법이 여러 가지가 있다는 것을 배웠고, 그것이 모두 나에게 자연스럽지는 않더라도 관리에 대한 접근 방식을 다양화하기 시작했습니다.
2022년에는 비즈니스 의사 결정을 위해 데이터를 중앙 집중화하도록 설계된 플랫폼인 Slingshot을 출시했습니다. Slingshot에 대한 영감은 무엇이었나요?
저는 지난 35년 동안 인터넷의 지속적인 발전(예: 90년대 후반의 닷컴 기술 버블, 인터넷 폭발, 2008년 경기 침체)의 일련의 격동적인 순간을 통해 Infragistics를 이끌었습니다. 기술 산업에서 수십 년간의 지속적인 변화를 통해 우리가 성공하고 장수할 수 있었던 비결은 신뢰 구축, 팀 성과 극대화, 데이터를 사용하여 반복하고 정보에 입각한 결정을 내리려는 우리의 고유한 직장 철학이었습니다.
이 철학이 근간이 되었습니다. 고무총.
Slingshot은 함께 일하는 모든 사람과 업무를 완료하는 데 필요한 모든 것을 한 곳에서 연결하는 작업 관리 플랫폼입니다. Slingshot을 사용하면 팀은 작업을 완료하기 위해 지속적으로 앱을 전환하는 데 시간을 소비할 필요가 없으며 여러 소스, 채널 및 시스템에 분산된 데이터를 통합하여 성능을 빠르게 분석하고 추세를 식별할 수 있습니다. 우리는 팀이 더 스마트하게 일하고 더 나은 결정을 내리며 최적의 결과를 얻을 수 있도록 지원하고 있습니다.
Slingshot AI는 플랫폼의 중요한 도약입니다. AI의 통합은 기업이 더 빠르게 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 어떻게 향상합니까?
Slingshot은 창립 이래 여러 데이터 소스, 채널 및 시스템에 걸쳐 기업의 데이터를 중앙 집중화함으로써 기업을 위한 AI 기반을 구축해 왔습니다. Slingshot AI를 통해 우리는 이제 이 중앙 집중식 데이터를 대화형 AI와 결합하여 팀이 데이터에 빠르게 액세스하고 분석하여 일상적인 워크플로 및 의사 결정에 통합할 수 있습니다.
기업에는 데이터가 어디에 있는지, 심지어 조직에 어떤 데이터가 있는지도 모르기 때문에 팀이 일반적으로 활용할 수 없는 수많은 데이터가 있습니다. Slingshot AI를 사용하면 팀은 회사의 대규모 데이터 컬렉션에서 필요한 정확한 데이터를 찾고 그 의미를 몇 초 만에 이해할 수 있습니다. 그리고 이 모든 것은 직원들의 간단한 질문에서 시작됩니다.
예를 들어, 팀은 Slingshot에서 “마케팅 비용이 채널별로 어떻게 분배됩니까?”와 같은 질문을 할 수 있습니다. Slingshot AI는 Google Analytics, Excel, Salesforce Marketing Cloud 및 HubSpot과 같은 여러 회사 소스에서 데이터를 가져와 분석하여 팀이 즉시 실행에 옮기고 결정을 내릴 수 있는 빠른 통찰력과 데이터 시각화를 제공합니다. 우리는 팀이 수행하는 모든 작업에 데이터를 원활하게 통합할 수 있도록 만들고 있습니다.
Google Analytics, HubSpot 및 Salesforce와 같은 플랫폼의 데이터를 분석하는 Slingshot의 능력은 인상적입니다. AI가 이렇게 다양한 데이터 생태계에서 원활하게 작동할 수 있도록 어떻게 보장하셨나요?
Slingshot을 사용하면 팀이 Salesforce, HubSpot, Google Ads, Google Analytics, QuickBooks를 포함한 30개 이상의 데이터 소스에 쉽게 직접 연결할 수 있습니다. Slingshot AI는 이러한 시스템과 소스의 데이터가 모두 Slingshot 플랫폼 내에서 액세스 가능하기 때문에 이러한 다양한 데이터 생태계에서 원활하게 작동할 수 있습니다. 그리고 팀이 데이터 소스를 연결하면 데이터가 실시간으로 계속 업데이트되므로 Slingshot AI는 항상 최신 성능과 추세를 제공합니다.
AI 채택이 증가함에 따라 Slingshot과 같은 플랫폼이 향후 몇 년 동안 팀의 작업 및 협업 방식을 어떻게 변화시킬 것으로 보십니까?
향후 몇 년 동안 우리는 AI의 도움을 받아 마침내 수십 년간의 데이터를 사용하는 기업이 더 많아질 것입니다. 팀은 더 이상 직감이나 고위 리더의 의견을 바탕으로 중요한 비즈니스 결정을 내리지 않고 데이터를 사용하여 수행하는 모든 작업에 정보를 제공하게 됩니다. 그리고 기업이 쉽게 데이터 중심 조직이 되고 모든 직원이 데이터 경험이 없어도 데이터 분석가가 될 수 있게 해주는 Slingshot과 같은 작업 관리 기술 덕분에 그렇게 할 수 있습니다.
모든 조직의 중심에 있고 모든 사람이 액세스할 수 있는 데이터를 통해 기업은 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 효율성을 개선하며 궁극적으로 비즈니스 성장을 높일 수 있습니다.
또한 더 높은 수준의 전략적 작업에 집중할 수 있도록 낮은 수준의 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이기 위해 Slingshot과 같은 AI 기반 플랫폼을 활용하는 팀도 보게 될 것입니다. 여기에는 AI를 통해 토론을 요약하고 내부 회의에서 실행 항목을 만드는 등의 작업이 포함됩니다. 이러한 추가 관리 작업에 시간을 소비하지 않고도 팀은 실제로 비즈니스의 방향을 바꾸는 작업과 프로젝트에 시간을 할애할 수 있습니다.
많은 기업이 데이터의 가치를 최대한 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Slingshot은 기업이 데이터 수집에서 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 어떻게 도움을 주며, 이 분야에는 어떤 과제가 남아 있습니까?
Slingshot을 사용하면 팀은 시스템과 채널 전반에 걸쳐 데이터를 수집하고 액세스하는 것 이상으로 시각적 대시보드를 만들어 분석할 수 있습니다. 원시 데이터의 스프레드시트를 살펴보는 대신 팀은 멀티 소스 시각화(또는 차트, 그래프 및 기타 유형의 시각적 개체)를 만들어 추세를 파악하고 성과를 평가하며 특정 프로젝트 또는 비즈니스에 대한 다음 최상의 단계를 예측할 수 있습니다. 데이터에 대한 이러한 전체적인 관점은 의사 결정을 내리고 프로젝트를 진행하는 데 매우 중요합니다.
예를 들어, Slingshot AI는 팀이 비즈니스 성과 및 추세에 대해 질문할 때 이러한 시각화 생성을 자동화합니다. 그리고 이러한 자동화된 시각화는 Slingshot 내의 영구 대시보드에 쉽게 추가될 수 있으므로 팀은 이를 정기적으로 검토하고 실시간으로 성능을 평가할 수 있습니다.
Slingshot이 기업 데이터에 대한 신속하고 전체적인 관점을 제공할 수 있는 이유는 팀이 플랫폼 내의 소스, 시스템 및 채널 전반에 걸쳐 데이터를 함께 가져오기 때문입니다. 회사 데이터를 중앙 집중화하는 것은 여전히 많은 기업에게 어려운 과제이며, 이는 데이터 기반 의사 결정을 방해할 뿐만 아니라 AI를 성공적으로 지원하는 데도 걸림돌이 됩니다. 에 따르면 새총의 2024년 디지털 작업 동향 보고서직원과 회사 리더의 31%는 데이터를 한 곳에서 모두 액세스할 수 있다면 조직의 데이터가 AI를 지원할 수 있을 것이라고 말합니다.
기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 데이터 문제를 조만간 해결해야 합니다.
Slingshot AI가 미래에 어떻게 발전할 것으로 예상하시나요? 소개하고 싶은 새로운 기능이 있나요?
앞으로 몇 년 동안 Slingshot AI는 계속해서 직원의 일상 업무 흐름에 더욱 직관적이고 통합된 부분이 될 것입니다.
지금 당장 팀은 캠페인 성과부터 비즈니스 지출까지 모든 것에 대해 목표 질문을 하고 즉각적인 답변을 받을 수 있습니다. Slingshot AI가 회사 데이터와 사용자로부터 학습함에 따라 기술은 현재 데이터에 대한 팀의 질문에 답할 뿐만 아니라 미래의 성과와 추세를 예측하고 팀이 이를 염두에 두고 앞으로 나아가야 하는 방법으로 발전할 것입니다.
우리는 생산성을 향상하고 팀 전반에 걸쳐 더 나은 비즈니스 결정과 결과를 이끌어내는 시작 단계에 불과합니다. 우리는 이를 더욱 확대하여 모든 회사를 데이터 기반 조직으로 만들기를 기대하고 있습니다.
당신은 기업가 정신의 투지와 인내에 관해 쓴 글. 수십 년간의 기술 변화 속에서 회사를 이끄는 데 이러한 원칙을 어떻게 적용합니까?
많은 사람들은 성공적인 비즈니스를 구축하는 방법은 누구보다 소매를 걷어붙이고 열심히 일하는 투지라고 생각합니다. 이는 확실히 비즈니스를 구축하고 성장시키는 데 있어 중요한 부분이지만, 투지만으로는 구축할 수 있는 것에는 한계가 있습니다.
저는 거의 40년에 걸친 기술 변화 속에서 Infragistics를 이끌 수 있었습니다. 일반적인 성장통부터 완전히 예측할 수 없는 도전에 이르기까지 여정의 각 중요한 순간에 배운 모든 것을 활용하여 어렵게 얻은 성과로 만들었기 때문입니다. 철학. 나는 이 철학을 사용하여 사업을 전쟁으로 이끌어갑니다. d, 뿐만 아니라 내 개인적인 삶에서도 마찬가지입니다.
특히 기술 변화로 인해 유연성은 성공적인 기술 회사가 되기 위한 중요한 부분이라고 생각합니다. 최고의 계획과 전략이라도 기술 산업의 급격한 변화나 예상치 못한 중단으로 인해 꽤 빨리 구식이 될 수 있습니다. 핵심은 회사의 비전과 사명을 타협하지 않는 범위에서 조정을 수행하는 것입니다.
이는 모든 새로운 트렌드에 뛰어들라는 의미는 아니지만 변화에 개방적이며 고객의 요구 사항에 부응하는 방법을 지속적으로 평가하는 것을 의미합니다.
AI를 운영에 통합하는 것을 고려하고 있지만 필요한 복잡성이나 데이터 준비성에 압도당하는 비즈니스 리더에게 어떤 조언을 해주고 싶나요?
회사는 하루아침에 AI를 위한 조직이나 데이터를 준비할 수 없습니다. 시간이 좀 걸릴 것 같아요. 이를 염두에 두고 큰 그림을 보기보다는 하나하나 살펴보는 데 집중하겠습니다. 아마도 이는 부서별로 처리하거나 데이터 정리와 같은 개별 단계를 수행한 다음 데이터를 중앙 집중화하는 것을 의미할 수 있습니다. 기업은 무엇이 적합한지 결정해야 합니다.
기업은 AI를 구현하기 전에 데이터를 준비해야 하므로 새로운 도구와 기술을 구현하기 전에 먼저 데이터에 집중하는 것이 좋습니다. 또한 이에 대한 경험이 있는 기술 및/또는 전문가를 모집하여 단계를 안내하는 데 도움을 주는 것도 도움이 됩니다.
하지만 가장 기억해야 할 점은 단기적으로는 시간과 자원이 필요하겠지만, 장기적으로는 AI를 지원하기 위해 데이터 기반 조직으로 전환하는 것이 최선의 결정이 될 것이라는 점입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 고무총 아니면 책을 읽어라 투지가 충분하지 않을 때: 비즈니스를 한 단계 더 발전시키기 위한 기업가 플레이북,
게시물 Infragistics의 CEO이자 Slingshot의 창립자인 Dean Guida – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
