랄프 구티TigerEye의 CTO 겸 공동 창립자는 전략적 의사 결정, 계획 및 실행을 향상하도록 설계된 비즈니스 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 이끌고 있습니다. TigerEye는 고급 시간 인식 AI 기술을 활용하여 조직이 계획 프로세스를 간소화하고, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하며, 데이터 기반 결정을 보다 효율적으로 내릴 수 있도록 지원합니다.
Gootee와 전 PlanGrid 경영진이 설립한 회사입니다. 타이거아이 적응성과 예측 가능한 성장에 중점을 두고 오래된 스프레드시트, 장기간의 계획 주기 등 비즈니스 계획의 일반적인 문제를 해결합니다. 이 플랫폼은 건설 및 소프트웨어 QA와 같은 산업의 원칙을 통합하여 기업이 운영을 최적화하고 효과적으로 확장하는 데 도움이 되는 동적 솔루션을 제공합니다.
TigerEye를 시작하게 된 계기는 무엇이며, PlanGrid에 대한 이전 경험이 회사에 대한 비전에 어떤 영향을 미쳤습니까?
저는 항상 데이터가 어려운 일이라고 생각했습니다. 우리가 마지막 회사를 세웠을 때, 계획 그리드Looker 및 Redshift와 같은 도구가 막 출시되었습니다. 인사이트라는 개념이 새로웠어요. Mixpanel과 Amplitude는 아직 초기 단계였습니다. 이러한 제품은 너무 신선해서 모든 종류의 데이터 통찰력을 처리하려면 자체 데이터 엔지니어링 팀을 구성해야 했습니다.
PlanGrid에서 우리는 인기 리드 식별, 고객 연결 분석, ARR 계산 등 인상적인 작업을 수행한 박사 학위 및 재능 있는 리더로 놀라운 팀을 구성했습니다. 하지만 10명으로 구성된 팀이 필요하고 비용이 많이 들며 분석가는 분할 및 성장 질문에 답하기 위해 SQL 쿼리를 실행하는 티켓 처리자 같은 느낌을 갖게 되었습니다. 결국 다른 곳에서 데이터 과학 팀을 이끌게 되었을 때 나머지 팀은 남겨둔 대시보드를 이해하는 데 어려움을 겪는 경우가 많았고 이로 인해 상당한 시간이 낭비되었습니다. 또한 CFO는 정확성을 보장하기 위해 해당 수치를 수동으로 확인했습니다.
다른 회사의 이사회 구성원으로서 저는 동일한 패턴을 보았습니다. 단절된 대시보드는 실행 가능한 통찰력으로 통합하기 어려웠습니다. Autodesk가 PlanGrid를 인수하면서 이러한 과제는 더욱 분명해졌습니다. 두 개의 Salesforce 환경을 관리하고 CRM, ERP, 마케팅과 같은 기본 백오피스 작업을 조정하는 것은 힘든 일이었습니다. 어떤 캠페인이 효과가 있었는지 파악하는 것조차 미스터리였습니다. 이러한 좌절감은 데이터를 원활하고 실행 가능하며 빠르고 접근 가능하게 만드는 방법인 TigerEye의 비전에 영감을 주었습니다.
TigerEye는 시장 진출 팀을 위한 유연한 AI 솔루션을 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스용 대화형 AI를 설계하게 된 시장의 어떤 과제를 확인하셨나요?
시장 진출 분석은 숫자, 통계, 무거운 수학으로 가득 차 있기 때문에 부담스럽게 느껴지는 경우가 많습니다. 창의적이고 조사적인 질문을 하는 과정은 투박합니다. 데이터 팀을 위한 티켓을 만들어 승률 그래프와 같은 것을 요청할 수도 있습니다. 설명이 앞뒤로 오가고 지연이 발생하며 때로는 잘못된 질문을 했다는 사실을 깨닫는 경우도 있습니다. 대부분의 사람들에게 이는 즐겁지도 빠르지도 않은 과정입니다. 특히 신속하게 대응할 수 있는 최고 경영진의 권한이 없는 사람들에게는 더욱 그렇습니다.
대화형 AI가 이를 변화시킵니다. “지난 4분기 동안 서부 지역의 승률을 분홍색으로, 동부 지역을 갈색으로 막대 차트로 보여주세요.”라고 말한다고 상상해 보세요. 그러한 대화에는 몇 초가 걸리며 출력도 마찬가지입니다. 우리는 사용자에게 투박한 인터페이스 없이도 항상 통찰력을 창출할 수 있는 직관적인 “주니어 분석가”를 제공하기 위해 TigerEye를 설계했습니다.
TigerEye 개발 초기에 직면했던 가장 큰 난관은 무엇이었고, 이를 어떻게 극복하셨나요?
한 가지 큰 놀라움은 회사 규모에 관계없이 우리가 접한 데이터의 규모가 엄청났다는 것입니다. 중견기업이라도 자주 변경되는 방대한 양의 데이터를 보유하고 있는 경우가 많습니다. Looker와 같은 기존 도구는 이러한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 없습니다. 단일 그래프의 로드 시간은 10~12초였습니다. 이는 오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서는 용납될 수 없는 일입니다.
이 문제를 해결하려면 혁신이 필요했습니다. 우리는 더 빠른 쿼리 실행을 위해 DuckDB를 통합했고, 가볍고 효율적인 인터페이스를 구축하기 위해 Flutter를 선택했습니다. 또한 우리는 개발 및 유지 관리를 통해 오픈 소스 커뮤니티에 다시 기여했습니다. DuckDB.Dart, Dart 및 Flutter 환경과의 원활한 통합이 가능합니다. 이러한 기술을 통해 우리는 속도, 유연성 및 확장성을 최적화할 수 있었습니다.
공동 창립자로서 귀하와 귀하의 팀은 TigerEye 출시를 위한 기능의 우선순위를 어떻게 정했습니까?
우리는 AI Analyst 비전을 뒷받침하는 회사 전체의 자원을 투입하는 것부터 시작했습니다. 이는 모든 프런트엔드 및 백엔드 엔지니어가 기여했음을 의미합니다. AI 분석가의 특성상 단순히 텍스트 출력에만 국한되지 않기 때문에 회사 전체의 노력이 필요합니다. 대화형 위젯을 제공하고, 시뮬레이터를 구성하고, 분석가가 의미 있는 조치를 취할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어, 한 가지 기능을 사용하면 사용자가 서부 해안에 담당자 10명을 원활하게 추가하는 향후 계획을 구성할 수 있으며 여기에는 고도로 대화형이고 직관적인 시스템을 설계하는 작업이 포함됩니다.
개발 과정에는 우여곡절이 있었지만 기술적인 백본은 엄격한 평가를 바탕으로 구축되었습니다. 이것이 우리 우선순위의 핵심이 되었습니다. 평가는 실제 작업이 이루어지는 곳입니다. 우리는 “이 변화로 인해 시스템이 더 좋아졌나요, 아니면 나빠졌나요?”라고 끊임없이 묻고 있습니다. 우리는 엔지니어링 팀과 도메인 전문가로 시작하여 결국 고객 질문을 포착하여 시스템을 더욱 개선하는 방향으로 발전했습니다.
우리는 AI가 스스로 평가하고 점수를 할당하여 변경 사항이 개선되었는지 확인하는 자동화된 테스트 제품군을 도입했습니다. 정확성을 보장하기 위해 우리는 LLM이 최고 점수를 주는 것과 같은 편견을 방지하기 위해 매주 인간 평가를 수행합니다. 이러한 이중 레이어 접근 방식은 TigerEye를 “1.0” 상태로 만들고 지속적으로 기준을 높이는 데 중요했습니다.
마지막으로, 도메인별 정렬을 달성하는 것이 주요 초점이었습니다. 영업 및 시장 진출 운영에는 정확하고 전문적인 답변이 필요하며, 이해관계자 간의 조정이 항상 간단한 것은 아닙니다. 이것이 바로 TigerEye를 오늘날의 플랫폼으로 만드는 데 도메인 전문 지식과 실제 고객 피드백이 중요한 이유입니다.
TigerEye의 접근 방식은 기존 BI 도구와 어떻게 다르며, 이것이 기업의 채택률에 어떤 영향을 미쳤습니까?
TigerEye는 처음부터 AI와 모바일을 기반으로 구축되어 본질적으로 휴대성이 뛰어나고 질문에 신속하게 답변하도록 설계된 솔루션을 제공합니다. 느리고 광범위한 구성이 필요한 경우가 많은 기존 BI 도구와 달리 TigerEye는 대화형 AI를 통해 속도와 사용 편의성을 우선시합니다.
우리의 그래프와 위젯은 사용자가 데이터를 직관적으로 탐색할 수 있는 대화형 시각적 요소를 통해 매우 유연합니다. AI는 부정확한 응답으로 이어질 수 있는 일반적인 표면 수준 정보에 의존하지 않습니다. 대신 각 비즈니스에 맞는 정확하고 구조화된 측정항목을 제공하는 데 특화되어 있습니다.
스타트업, 중견기업, 대기업 등 모든 기업에서 TigerEye는 모든 계산을 SQL로 기반하여 일관성을 보장하고 프런트 엔드 및 AI 기반 쿼리 모두 신뢰할 수 있는 동일한 수치를 제공할 수 있도록 합니다. 또한 고객에게 분석 이면의 수학을 보여줌으로써 투명성을 제공하고 TigerEye 플랫폼이 어떻게 응답에 도달했는지 정확하게 이해할 수 있도록 보장합니다. 명확성에 대한 이러한 약속은 전달된 통찰력에 대한 신뢰와 확신을 구축하는 데 도움이 됩니다.
그 결과 강력한 사용자 정의 기능을 제공하는 동시에 팀이 독립적으로 실행 가능한 통찰력에 액세스할 수 있도록 지원하여 데이터 팀이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있게 해주는 AI 플랫폼이 탄생했습니다. 이러한 접근 방식은 의사 결정을 향상하기 위해 직관적이고 확장 가능하며 정확한 도구를 찾는 기업 사이에서 채택을 가속화했습니다.
TigerEye는 어떻게 AI를 활용하여 CRM, ERP 및 마케팅 자동화 변화에 실시간으로 적응하고 학습합니까?
TigerEye는 검색 증강 생성(RAG) 및 실시간 API와의 통합을 포함한 AI를 사용하여 CRM, ERP 및 마케팅 자동화 플랫폼의 변화에 동적으로 적응합니다. 또한 GenAI를 보다 전통적인 기계 학습 및 시뮬레이션 이론과 결합하여 AI에 미래를 예측할 수 있는 능력을 부여합니다. 이러한 시스템에 직접 연결함으로써 우리 회사는 새로운 고객 기록, 거래 단계 변경 또는 캠페인 성과 지표와 같은 업데이트를 지속적으로 모니터링하여 통찰력이 최신 상태로 유지되고 실행 가능하도록 보장합니다.
우리의 AI 분석가는 단순히 데이터를 수동적으로 보고하지 않습니다. 고객 워크플로우를 통해 학습하고 발전합니다. 예를 들어 영업팀이 파이프라인 구조를 수정하는 경우 TigerEye는 변경 사항을 신속하게 식별하고 그에 따라 계산, 예측 및 권장 사항을 조정합니다. 이러한 실시간 적응성은 수동 업데이트를 제거하고 리더십과 팀이 항상 시장 출시 성과에 대한 정확한 최신 보기를 갖도록 보장합니다.
또한 TigerEye의 유연성 덕분에 여러 시스템에서 작동할 수 있어 원활한 통합과 정렬이 보장됩니다. Salesforce, HubSpot, NetSuite 또는 기타 플랫폼이든 TigerEye의 AI는 팀이 복잡성을 줄이고 시기적절하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하여 보다 스마트하고 빠른 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
시장 진출 운영이 점점 더 복잡해짐에 따라 TigerEye는 리더십과 팀의 의사 결정을 어떻게 단순화합니까?
대화형 AI를 통한 실행 가능한 통찰력. 기존 BI 도구를 사용하려면 팀이 번거로운 대시보드를 탐색하고, 데이터 팀이 보고서를 생성할 때까지 기다리거나, 사일로화된 시스템 전체에서 수동으로 측정항목을 모아야 하는 경우가 많습니다. TigerEye는 리더십과 팀의 요구 사항에 맞는 즉각적인 AI 기반 답변을 제공하여 이러한 병목 현상을 제거합니다.
우리의 AI 분석가는 “지역별 4분기 내 승률은 어떻습니까?”와 같은 질문에 응답할 수 있는 능동적인 주니어 팀원과 같은 역할을 합니다. 또는 “동해안에 5명의 담당자를 추가하면 ARR에 어떤 영향을 미치나요?” 이 플랫폼은 데이터 모델링이나 광범위한 설정 없이 몇 초 안에 통찰력을 제공합니다.
AI와 맞춤형 비즈니스 인텔리전스를 통합함으로써 TigerEye는 조직 전체에서 모든 지표가 정확하고 일관되며 조정되도록 보장합니다. 리더십은 전략적 결정에 대한 명확성을 얻고 팀은 추세를 파악하고 결과를 예측하며 운영 복잡성으로 인한 소음을 줄이는 도구의 이점을 얻습니다. TigerEye는 비즈니스 리더가 큰 부담 없이 더 빠르고 스마트한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
대화형 AI가 향후 5년 동안 비즈니스 인텔리전스를 어떻게 변화시킬 것으로 보시나요?
비즈니스 인텔리전스는 현재 갈림길에 서 있습니다. 많은 도구가 이전 상태 또는 획득한 상태로 남아 있습니다. 혁신이 느리고 신제품이 부족하며 접근 방식이 지나치게 일반화되어 있습니다. 이러한 레거시 솔루션은 처음부터 대규모 언어 모델과 통합하거나 AI 상호 운용성을 제공하기 위해 구축되지 않았습니다. 대부분의 경우 그들은 검증되지 않은 AI 솔루션을 사용하여 오래된 시스템을 개조하려고 시도하고 있지만 이는 변화가 없습니다.
대화형 AI는 새로운 유형의 전문 BI 애플리케이션을 주도할 것입니다. 이러한 도구를 사용하면 팀이 솔루션을 맞춤화하고 구축하는 데 셀 수 없이 많은 시간을 소비할 필요가 없습니다. 처음부터 금융, 영업, 마케팅, 건설, 석유 및 가스 및 기타 산업의 특정 요구 사항을 해결하도록 맞춤화될 것입니다. 각 시장은 다르게 진화하고 있으며 전문화가 핵심입니다.
OpenAI, Anthropic 및 Mistral과 같은 기본 AI 모델은 계속해서 광범위하고 일반적인 애플리케이션을 처리하지만 BI의 미래는 고유한 문제를 해결하는 전문화된 수직 솔루션에 있습니다. BI용 전문 AI 도구는 현재의 일률적인 접근 방식을 대체하여 기업이 더 빠르고 정확하게 통찰력을 추출할 수 있도록 해줍니다. 해당 도메인 내에서 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 변화는 우리가 알고 있는 BI를 재정의할 것입니다.
Y Combinator에서 방문 파트너로 활동한 후 멘토링 스타트업이 귀하의 리더십 스타일이나 혁신에 대한 접근 방식에 어떤 영향을 미쳤습니까?
YC는 나에게 사람을 우선시하는 것의 중요성을 가르쳐주었습니다. 나는 배고프고, 피드백에 열려 있고, 끈질기게 끈질긴 창업자들에게 내 에너지를 집중하는 법을 배웠습니다. 이러한 특성, 즉 투지와 적응성은 성공적인 팀의 특징이며 저는 이를 TigerEye에 적용했습니다.
또 다른 교훈은 생각과 배경 모두에서 다양성의 가치를 인식하는 것이었습니다. YC에서 나는 잘 알려지지 않은 그룹의 창립자들이 어떻게 놀라운 탄력성과 창의성을 테이블에 가져오는지를 직접 목격했습니다. 이는 오늘날 TigerEye를 구축하고 이끄는 방식을 형성하는 관점입니다. 다양성은 팀을 강화하고 혁신을 주도합니다.
TigerEye의 미래에 대한 비전은 무엇이며 업계 전반에 걸쳐 영향력을 어떻게 확대할 계획입니까?
TigerEye는 무엇보다도 AI 회사입니다. 우리의 목표는 Perplexity 및 Cursor와 같은 도구의 원활한 상호 작용과 같이 소비자 AI에서 볼 수 있는 혁신을 기업에 적용하는 것입니다. 어디에서나 어떤 장치에서든 통찰력을 요청할 수 있는 개인 비서를 상상해 보십시오. 2분기에 거래가 중단된 이유나 이동 중에 특정 지역의 영업 인력을 두 배로 늘리려면 무엇이 필요한지 알고 싶으십니까? 요청하면 회사 전체에 즉각적이고 정확하며 일관되게 제공됩니다.
TigerEye의 미래는 모바일 앱을 사용하든, 스마트워치를 착용하든, Slack에서 보고서를 요청하든 상관없이 데이터에 대한 액세스를 단순화하고 통찰력을 어디서나 얻을 수 있도록 하는 것입니다. 우리는 데이터 기반 의사 결정을 쉽게 만드는 도구를 만드는 데 중점을 두고 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. 타이거아이.
게시물 Ralph Gootee, TigerEye의 CTO 겸 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.
