마치에이 사가노프스키 Appfire의 AI 제품 이사입니다.
앱파이어 협업을 강화하고 워크플로를 간소화하며 팀 전체의 생산성을 향상시키도록 설계된 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션을 제공하는 선도적인 공급업체입니다. Atlassian, Salesforce 및 Microsoft와 같은 플랫폼과 통합되는 도구를 전문으로 하는 Appfire는 프로젝트 관리, 자동화, 보고 및 IT 서비스 관리에 맞춰진 강력한 앱 제품군을 제공합니다. 글로벌 입지와 혁신에 대한 의지를 바탕으로 이 회사는 소프트웨어 생태계를 최적화하고 다양한 업계에 서비스를 제공하며 팀이 효율적으로 목표를 달성할 수 있도록 지원하려는 조직의 신뢰할 수 있는 파트너가 되었습니다.
Appfire는 기업 협업 솔루션을 제공하는 것으로 잘 알려져 있습니다. AI 기반 제품 개발에 대한 Appfire의 접근 방식을 소개해주실 수 있나요?
지난 한 해 동안 기업들이 관련성과 경쟁력을 유지하기 위해 방향을 바꾸면서 AI 기반 솔루션이 시장에 넘쳐났습니다. 이러한 제품 중 일부는 기대치를 충족했지만 공급업체가 영향력 있는 솔루션을 통해 실제 고객 요구 사항을 진정으로 해결할 수 있는 기회는 여전히 남아 있습니다.
Appfire에서는 AI 혁신의 최전선에 서서 기업 협업의 진화하는 요구 사항을 예측하고 능가하는 데 중점을 두고 있습니다. 우리는 단순히 차별화를 위한 “AI 준비성”을 주장하기보다는 실제 가치 제공을 목표로 AI 통합에 접근합니다. AI 기반 제품 개발에 대한 우리의 접근 방식은 고객에게 원활하고 영향력 있는 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.
우리는 AI가 사용자 경험에 녹아들어 이를 가리지 않고 향상시키거나, 더 나쁘게는 사용자에게 완전히 새로운 기능을 학습하도록 요구함으로써 추가적인 부담을 주기를 원합니다.
“가치 실현 시간”은 AI 기반 기능의 가장 중요한 목표 중 하나입니다. 이 원칙은 사용자, 특히 신규 사용자가 우리 제품의 혜택을 얼마나 빨리 누릴 수 있는지에 중점을 둡니다.
예를 들어, 미리 준비된 답변고객에게 응답하는 지원 담당자는 전체 이메일 스레드를 살펴볼 필요가 없습니다. AI는 가장 적절한 응답 템플릿을 제안하여 시간을 절약하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
Appfire는 Atlassian과 제휴하여 WorkFlow Pro를 Rovo 에이전트로 출시했습니다. 유사한 제품이 가득한 시장에서 이 AI 기반 제품이 눈에 띄는 이유는 무엇입니까?
이 카테고리의 제품은 상대적으로 흔하지 않습니다. 우리는 Jira급 소프트웨어 자동화 구성 도우미를 출시한 최초의 회사 중 하나이며 이는 시작에 불과합니다.
워크플로 프로 팀이 자동화 워크플로를 설정하고 관리하는 방법을 변화시키고 있는 Jira용 AI 기반 자동화 어시스턴트입니다. Atlassian의 Rovo AI를 기반으로 사용자가 새로운 자동화를 구성하거나 기존 자동화의 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
역사적으로 Jira 자동화 제품은 복잡했고 특정 수준의 전문 지식이 필요했습니다. WorkFlow Pro는 이러한 구성을 명확하게 설명하고 신규 또는 경험이 부족한 Jira 관리자가 제품 설명서, 포럼에 시간을 소비하거나 비용이 많이 드는 실수의 위험 없이 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
새로운 Jira 관리자는 설치된 자동화 앱에 따라 작업 수행 방법을 상담원에게 간단히 물어볼 수 있습니다(무엇, JSU또는 파워 스크립트) 에이전트는 원하는 결과를 달성하기 위한 단계별 가이드를 제공합니다. 마치 미슐랭 스타 셰프가 주방에 있어 어떤 질문에도 정확한 지침으로 답해 줄 준비가 되어 있는 것과 같습니다.
Appfire에서는 고객의 삶을 단순화하기 위해 최선을 다하고 있습니다. WorkFlow Pro의 다음 버전에서는 사용자가 구성 UI를 탐색하거나 스크립트 언어를 알 필요 없이 원하는 결과를 입력하기만 하면 일반 영어로 새로운 자동화를 요청할 수 있습니다. 요리사 비유로 돌아가면, 다음 버전에서는 사용자가 요리사에게 요리 방법을 물어볼 수 있을 뿐만 아니라 요리사를 대신하여 요리를 준비할 수 있게 되므로 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
WorkFlow Pro와 같은 AI 제품을 반복할 때 사용자 피드백을 어떻게 포함합니까? 이러한 도구 개발을 형성하는 데 고객 의견은 어떤 역할을 합니까?
Appfire는 사용자와 매우 가까운 곳에 있습니다. 우리의 디자이너와 제품 관리자는 정기적으로 협력할 뿐만 아니라, 우리의 비전과 제품 로드맵을 알리는 광범위한 연구 이니셔티브를 수행하는 전담 사용자 연구 그룹도 보유하고 있습니다.
우리는 도전에 초점을 맞춘 정량적 데이터와 사용자 스토리를 모두 분석하여 “이 순간 AI가 도움이 될 수 있을까?”라고 자문합니다. 사용자의 문제를 충분히 이해하고 AI가 해결책을 제공할 수 있다고 믿으면 우리 팀은 문제를 해결하기 위한 기술 실험을 시작합니다. 각 기능의 여정은 기술이 아닌 사용자의 불만 사항에서 시작됩니다.
예를 들어, 우리는 새로운 관리자가 복잡한 자동화를 생성할 때 상당한 장벽에 직면한다는 사실을 사용자로부터 배웠습니다. 많은 사람들은 문서화를 연구하고 복잡한 스크립팅 메커니즘을 마스터할 경험이나 시간이 부족합니다. WorkFlow Pro는 이러한 고충을 완화하기 위해 개발되었으며, 사용자가 Jira를 더 쉽게 배우고 구성할 수 있도록 돕습니다.
WorkFlow Pro 외에도 Appfire는 AI 기반 애플리케이션을 추가로 개발할 계획입니다. 이러한 신제품은 사용자가 목표를 설정하고, 작업을 추적하고, 데이터를 보다 효과적으로 활용하는 방식을 어떻게 변화시킬까요?
AI는 미래의 지식 근로자가 달성할 수 있는 작업과 소프트웨어와 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미칠 것입니다. 조직은 더욱 평면적이고 민첩하며 효율적으로 발전할 것입니다. 프로젝트를 조정하고 전달하는 데 필요한 인력은 더 적습니다. 이것은 대담한 예측처럼 들리지만 이미 세 가지 주요 AI 기반 발전을 통해 구체화되고 있습니다.
- 기술적으로 복잡하거나 일상적인 작업을 AI에 오프로드
- 자연어를 사용하여 소프트웨어와 상호작용
- 에이전트 워크플로
우리는 이미 AI가 일상적인 작업의 부담을 줄이고 새로운 사용자가 이러한 제품을 쉽게 사용하는 것을 보고 있습니다. 예를 들어 AI 비서는 회의 메모를 작성하거나 작업 항목을 나열할 수 있습니다. Appfire 사례에서 이를 설명하기 위해 관리자가 OKR 프레임워크 내에서 새로운 핵심 결과를 생성하면 AI는 업계 모범 사례와 회사의 고유한 상황을 기반으로 핵심 결과 문구를 제안하여 사용자가 학습하면서 정신적 부담을 덜어줍니다. 효과적인 OKR을 정의합니다.
자연어 인터페이스는 소프트웨어를 설계하고 사용하는 방식에 있어 주요 패러다임 변화를 나타냅니다. 지난 50년 동안 소프트웨어가 발전하면서 지식 근로자에게는 사실상 무한한 기능이 제공되었지만 이러한 상호 연결된 힘으로 인해 상당한 복잡성이 발생했습니다.
최근까지 이러한 복잡성을 탐색하는 쉬운 방법은 없었습니다. 이제 AI와 자연어 인터페이스를 통해 관리 및 액세스가 가능해졌습니다. 예를 들어 Appfire의 가장 인기 있는 앱 카테고리 중 하나는 문서 관리입니다. 많은 Fortune 500대 기업에는 규정 준수 또는 규제 검토를 위한 문서 워크플로가 필요합니다. 머지않아 이러한 워크플로우를 생성하는 것은 시스템에 말하는 것만큼 간단해질 수 있습니다. 관리자는 “정책이 승인되어 모든 직원에게 배포되려면 먼저 고위 리더십 팀의 검토와 승인이 필요합니다.”라고 말할 수 있습니다. AI는 이 지침을 이해하고 워크플로를 생성합니다. 세부 사항이 누락된 경우 AI는 설명을 요청하고 보다 원활한 흐름을 위한 팁을 제공합니다.
또한 “에이전트 워크플로”는 AI 혁명의 차세대 개척지이며 Appfire에서는 에이전트 WorkFlow Pro를 통해 이를 수용하고 있습니다. 미래에는 AI 에이전트가 연구 수행, 여러 소스에서 정보 수집, 다른 에이전트 및 사람들과 조정하여 몇 시간 또는 며칠 내에 제안을 전달하는 등 복잡한 작업을 처리할 수 있는 인간 협력자처럼 행동하게 될 것입니다. 이 에이전트 실행 접근 방식은 ChatGPT와 같은 단순한 상호 작용을 뛰어넘습니다. 상담원은 적극적으로 대처하여 프레젠테이션 자료가 필요하다는 사실을 깨닫기도 전에 프레젠테이션 자료 초안을 제안할 수도 있습니다. 그리고 상담원과의 음성 상호 작용이 더욱 보편화되어 사용자가 이동 중에도 작업할 수 있게 됩니다.
요약하자면, 지식 작업에서 AI가 향하는 방향은 현재 자동차를 운영하는 방식과 유사합니다. 우리는 가고 싶은 곳을 알고 있지만 일반적으로 연소 엔진의 복잡성을 이해하거나 자동차를 직접 미세 조정할 필요는 없습니다.
또한 AI를 사용하여 기존 Appfire 제품을 향상시키고 있습니다. AI가 어떻게 현재 Appfire 앱을 강화하여 기능과 사용자 경험을 향상시켰는지 예를 들어주실 수 있나요?
우리의 각 앱은 고유하여 고유한 사용자 문제를 해결하고 다양한 사용자 역할을 위해 설계되었습니다. 결과적으로 이러한 앱의 AI 사용은 특정 기능을 향상하고 의미 있는 방식으로 사용자 경험을 개선하도록 맞춤화되었습니다.
미리 준비된 답변에서 AI는 사용자가 요청 내용과 기존 템플릿을 기반으로 응답을 신속하게 구성할 수 있도록 지원하여 고객 커뮤니케이션을 가속화합니다. 이 AI 기능은 시간을 절약할 뿐만 아니라 고객 상호 작용의 품질도 향상시킵니다.
~ 안에 Jira용 OKR예를 들어 AI는 OKR(목표 및 핵심 결과) 프레임워크를 처음 접하는 사용자를 지원할 수 있습니다. AI는 종종 복잡한 방법론을 단순화하고 명확하게 함으로써 특정 목표에 부합하는 효과적인 핵심 결과를 공식화하는 데 지침을 제공하여 OKR 프로세스에 더욱 접근하기 쉽게 만들 수 있습니다.
마지막으로 WorkFlow Pro는 문서와 상호 작용하는 혁신적인 방법을 나타내며 에이전트 워크플로 및 자연어 자동화 요청에 대한 우리의 노력을 보여줍니다. 이 AI 기반 접근 방식은 새로운 Jira 관리자의 진입 장벽을 낮추고 숙련된 관리자 모두를 위한 워크플로를 간소화합니다.
요약 기능과 같은 공유 AI 서비스는 여러 Appfire 앱에서 개발되고 있습니다. 이러한 서비스가 플랫폼 전반에 걸쳐 사용자 생산성에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상하시나요?
Appfire에서는 Atlassian, Microsoft, monday.com 및 Salesforce를 포함한 여러 마켓플레이스에 걸쳐 광범위한 앱 포트폴리오를 보유하고 있습니다.
AI에 대한 대규모 앱 제품군과 다양한 사용 사례를 통해 우리는 여러 앱에서 활용할 수 있는 공유 내부 AI 서비스를 설계하고 구축하는 데 한 발 물러섰습니다.
우리는 앱 전체의 제품 팀이 여러 LLM에 연결할 수 있는 플랫폼 AI 서비스를 개발했습니다. 이제 서비스가 활성화되었으므로 로컬에서 실행되는 모델 및 사전 패키지된 프롬프트와 같은 기능을 통해 계속 확장할 것입니다.
AI 기술이 급속히 발전함에 따라 AI 개발에 대한 Appfire의 접근 방식이 변화하는 고객 요구와 시장 요구를 지속적으로 충족하도록 어떻게 보장할 수 있습니까?
Appfire에서 제품 관리자의 최우선 과제는 기술적 타당성과 의미 있는 고객 문제 해결 사이의 격차를 해소하는 것입니다. AI 기능이 빠르게 발전함에 따라 우리는 시장 동향을 최신 상태로 유지하고 모범 사례를 찾기 위해 업계를 적극적으로 모니터링합니다. 고객 측면에서 우리는 앱뿐만 아니라 그들이 사용하는 기본 플랫폼에서도 사용자의 문제를 이해하기 위해 지속적으로 사용자와 소통합니다.
기술적 타당성과 의미 있는 고객 요구 사이의 중복을 식별할 때 우리는 안전하고 강력한 AI 기능을 제공하는 데 중점을 둡니다. 출시하기 전에 우리는 이러한 솔루션을 사용자와 함께 실험하고 테스트하여 솔루션이 실제로 문제점을 해결하는지 확인합니다.
Appfire는 경쟁이 치열한 AI 기반 SaaS 환경에서 운영됩니다. AI 혁신을 고유하게 유지하고 사용자를 위한 가치를 지속적으로 창출하기 위해 어떤 조치를 취하고 있습니까?
AI에 대한 Appfire의 접근 방식은 목적에 중점을 둡니다. 우리는 단지 확인란을 선택하기 위해 AI를 통합하는 것이 아닙니다. 우리의 목표는 AI가 제품 내에서 자연스럽게 작동하여 사용자에게 거의 보이지 않는 것입니다. 우리는 AI가 Jira의 워크플로 단순화, 복잡한 문서 프로세스 관리, 전략 계획 간소화 등 고객이 직면한 실제 과제를 해결하기를 원합니다. 이상적으로 AI를 사용하는 것은 펜을 집는 것처럼 직관적으로 느껴져야 합니다.
많은 SaaS 제품은 전통적으로 잠재력을 최대한 활용하기 위해 전문적인 전문 지식이 필요했습니다. AI에 대한 우리의 비전은 학습 곡선을 줄이고 앱의 접근성을 높이는 것입니다. 첫 번째 Rovo 에이전트인 WorkFlow Pro의 출시로 우리는 이 여정에서 중요한 발걸음을 내딛고 있습니다. 궁극적으로 우리는 앱 내의 AI를 통해 사용자가 더 빠르게 가치를 달성할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
앞으로 AI 개발의 어떤 트렌드가 향후 SaaS 산업에 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까?
향후 SaaS 산업을 형성할 두 가지 주요 AI 트렌드는 AI 기반 에이전트의 등장과 증가입니다. 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 있습니다.
어떤 사람들은 에이전트 기술이 아직 기대에 부응하지 못하고 상대적으로 미성숙하다고 주장합니다. 이러한 회의론자들에게 저는 우리가 종종 기술이 1~2년 안에 달성할 성과를 과대평가하지만, 10년에 걸쳐 달성할 성과는 크게 과소평가한다고 말하고 싶습니다. 현재 에이전트 사용 사례는 실제로 제한되어 있지만 소프트웨어 가치 사슬 전반에 걸쳐 에이전트 워크플로에 대한 막대한 투자를 목격하고 있습니다. OpenAI 및 Anthropic과 같은 회사의 기본 모델은 Appfire가 현재 운영 중이거나 운영할 계획인 플랫폼과 함께 에이전트 기술에 광범위한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어 OpenAI는 추론이 가능한 “시스템 2” 에이전트를 개발하고 있는 반면, Anthropic은 일반 앱과 웹사이트를 사용하여 인간의 행동을 모방할 수 있는 모델을 출시했습니다. Atlassian은 Rovo를 출시했고 Salesforce는 Agentforce를 출시했습니다. 매주 에이전트 진행 상황에 대한 새로운 발표가 나오며, Appfire에서는 이러한 개발에 대해 매우 기대하고 있으며 이를 앱에 통합할 수 있기를 기대하고 있습니다.
동시에 AI 기능이 확장됨에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호와 관련된 위험도 증가합니다. 기업은 모든 AI 통합이 민감한 데이터부터 광범위한 보안 조치에 이르기까지 기업과 고객의 자산을 모두 존중하고 보호하는지 확인해야 합니다. SaaS에서 AI의 전체 가치를 활용하고 책임감 있고 안전한 발전을 실현하려면 혁신과 강력한 보안 관행의 균형을 맞추는 것이 필수적입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 앱파이어.
게시물 Maciej Saganowski, Appfire AI 제품 이사 – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.