Asana, Inc. Class A Common Stock Bank of America 2026 Global Technology Conference
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잠시만요, 여러분. 저를 잘 모르시는 분들을 위해 말씀드리면, 제 이름은 맷 불록입니다. 저는 BofA에서 애플리케이션 소프트웨어 애널리스트로 일하고 있습니다. 오늘은 아사나(Asana)의 최고재무책임자(CFO)이신 아지즈 메그지 님을 모시게 되어 정말 영광입니다. 함께해 주셔서 정말 감사합니다.
네, 초대해 주셔서 감사합니다.
좋습니다. 시작하기에 앞서, 아사나가 에이전틱 기술 스택에서 어느 위치에 있는지에 대한 큰 그림의 질문부터 드리고 싶습니다. 아사나를 인간과 에이전트를 위한 운영체제라고 말씀하시는데요. 장기적으로 회사를 어떻게 그려 보고 계시고, 파운데이션 모델과는 어떻게 차별화하실 계획인가요?
네, 물론입니다. 이렇게 함께하게 되어 기쁩니다. 저희 CEO인 댄 로저스는 이를 ‘회사를 분갈이한다(repottng)’고 표현하는데요. 기존의 CWM, 즉 협업 업무 관리(Collaborative Work Management)에서의 사람 간 협업 중심에서, 인간-에이전트 팀을 위한 운영체제로 본격 전환하고 있습니다. 그게 무엇을 의미하며, 어디에 자리하는가라는 질문인데요. 저희는 지능 레이어가 LLM이라고 보고 있고, 더 많은 에이전트가 만들어져 더 많은 업무를 수행할수록, 조정(coordination), 실행(execution), 거버넌스(governance), 협업에 대한 필요가 더 커진다고 봅니다. 저희는 그 LLM, 즉 지능 레이어 바로 위에서 그 조정을 이끄는 레이어에 자리하고 있고, 이는 에이전트가 확산되고, 에이전트와 인간, 퍼스트파티와 서드파티가 모두 함께 어우러질수록 매우 중요하고 핵심적인 요소가 될 것입니다.
이와 관련한 저희의 접근은, 인간 팀의 협업과 생산성을 이끌어내는 데 큰 성공을 거둘 수 있었던 역사적 아키텍처, 즉 워크 그래프(Work Graph)에서 출발합니다. 이 아키텍처 레이어는 본질적으로 멀티플레이어 구조이며, 조직이 어떻게 구성되어 있는지뿐 아니라 그 조직 안에서 수행되는 업무—누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게 하는지—에 대한 컨텍스트 레이어이고, 적절한 접근 권한과 통제를 제공하는 거버넌스 레이어이기도 합니다. 그 아키텍처와 그로 인해 형성되는 지속적 메모리(persistent memory)는, 지능 레이어 위의 이 조정 레이어가 에이전틱 세상에서 생산성을 높이기 위해 정확히 필요한 요소입니다. 저희는 이를 세 가지 제품으로 접근해 왔는데요. 아사나 AI 스튜디오(Asana AI Studio), 아사나 AI 팀메이트(Asana AI Teammates), 그리고 최근 인수한 스택AI(StackAI)입니다. 아마 그 부분은 더 자세히 풀어보실 것 같습니다.
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