비바 시스템즈 Citi’s 2026 Global TMT Conference
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안녕하세요, 여러분. 씨티의 미국 소프트웨어 공동 총괄인 타일러 래드키입니다. 테크 컨퍼런스 3일 차에 오신 것을 환영합니다. 오늘 Veeva를 모시게 되어 기쁩니다. Veeva의 CFO인 브라이언 밴 와게너가 함께합니다. 브라이언, 회사에 다시 합류하신 것으로 알고 있는데요. 지금이… 2년이 조금 넘었나요? Veeva에서 보내신 기간에 대해 간단히 배경 설명을 부탁드립니다. 주요 성과는 어떤 것들이 있었는지도요.
초대해 주셔서 감사합니다, 타일러. 그리고 오늘 함께해 주신 여러분 모두 감사합니다. 네. 저는 Veeva에 복귀한 지 약 2년 됐고요. 그 전에 거의 6년 정도 여기 있었습니다. 그래서 회사에서 총 8년을 보냈고, 회사가 정말 성장해 가는 과정을 지켜봤습니다. Veeva를 잘 모르시는 분들을 위해 말씀드리면, 저희의 비전은 생명과학을 위한 인더스트리 클라우드를 구축하는 것입니다. 저희는 이를 애플리케이션, 에이전트, 데이터, 그리고 컨설팅이 함께 작동하는 것으로 보고 있습니다. 저희는 주로 생명과학 산업을 대상으로 하는 버티컬 소프트웨어 기업입니다. 이 부문이 매출의 압도적 대부분으로, 대략 매출의 98% 정도가 두, 그러니까 세 개의 주요 애플리케이션 영역에서 나옵니다. 첫 번째는 커머셜로, 고객들이 주로 바이오제약 제품을 시장에 출시하고 판매할 수 있도록 돕는 제품들입니다. 두 번째는 R&D, 즉 개발 측면으로, 임상시험과 제품을 시장에 내놓기까지의 프로세스입니다.
그리고 세 번째는 품질(Quality)로, 고객의 제조 조직과 관련된 영역입니다. 저희는 이 세 영역에서 10개의 서로 다른 스위트로 구성돼 있고, 제품은 50개가 훨씬 넘습니다. 소프트웨어 제품과 AI 제품을 모두 보유하고 있어서, 사업 포트폴리오가 상당히 다양합니다. 제가 2017년에 처음 시작했을 때로 거슬러 올라가 보면, 당시에는 5개의 서로 다른 스위트에 걸친 제품 15개 규모의 회사였는데요. 그 이후로도 지속적으로 혁신을 이어가면서 점점 더 폭도 넓고 깊이도 있는 사업을 운영할 수 있게 됐고, 저희가 만들어가고 있는 진전에 만족하고 있습니다. 기반이 되는 모델 기술이 성숙해지면서, 지난 18개월 동안 저희 AI 로드맵을 크게 가속화해 왔습니다. 그 부분에서 아주 좋은 진전을 내고 있습니다.
핵심 사업은 계속해서 실행이 잘 되고 있고, 소프트웨어 스위트 전반과 서비스 부문에서 매우 견조한 성장을 계속 보고 있습니다. 특히 서비스는 지난 분기에 2년 만의 최고 성장률을 기록했습니다. 그래서 생명과학 분야에서 점점 더 넓어지는 기회 범위 전반에 걸쳐 실행력이 매우 좋습니다.
네, 물론입니다. AI가 처음 크게 주목받기 시작했을 때를 떠올려 보면, 그때는 아마 생성형 AI(GenAI)였던 것 같은데요. Veeva는 공급업체들의 과장된 분위기와 비교하면 ‘좀 더 지켜보자’는 접근을 조금 더 취했던 것 같고, AI를 바깥에서 누가 과하게 띄우는지는 우리 모두 대충 짐작할 수 있을 겁니다. 그런데 이제는 여러분이 AI에 대해 훨씬 더 많이 이야기하고 계신 것 같습니다. 활용 사례와 새로운 수익화 경로에 대해서도 본격적으로 들리기 시작하고요. 큰 틀에서 Veeva의 AI 전략이 무엇인지 말씀해 주실 수 있을까요?
네, 물론입니다. Veeva가 ‘지켜보자’는 입장이었다는 시각은 아마 일반적으로 많이들 갖고 계셨던 의견일 겁니다. 저희는 그보다는 좀 더 인내심을 갖고 접근했다고 말씀드리고 싶습니다. 버티컬 소프트웨어가 호리존털 소프트웨어와 조금 다른 점 중 하나는, 저희가 많은 애플리케이션을 판매해서 돈을 번다는 점입니다. 즉, 하나를 팔려면 그게 반드시 제대로 작동해야 하고, 그래야 다음 49개도 팔 수 있습니다. 저희에게는 ‘말한 대로 작동하는 것’을 제공한다는 그 평판이 필수적입니다. 고객에게 가치를 제공해야 하고, 저희가 약속한 방식대로 동작해야 합니다. AI 초기만 해도 생명과학처럼 규제가 강하고 대규모 엔터프라이즈 환경에 적용하기에는 모델이 충분히 성숙하지 않았다는 점이 꽤 일찍부터 분명했습니다.
네. 저희가 보여드린 모습은, AI 초기에 있었던 다소 혼란스러운 시도들—환각(hallucination)을 걱정하고, 제품 개발 사이클에 많은 비용을 쓰게 되며, 대개 그 대가로 다른 무언가를 희생하게 되는—그런 흐름에 휘말리지 않으려 했던 것이었습니다.
저희의 관점은 핵심 애플리케이션에 대한 투자를 계속하고, 그 성숙도와 확장성에 계속 투자하되, 저희가 일하는 환경에 기반 모델이 준비됐을 때 AI를 본격적으로 구축하자는 것이었습니다. 그런데 지난 12개월 동안 그 상황이 크게 달라졌습니다.
네. 작년에 저희가 당시 Vault AI 로드맵을 눈에 띄게 가속화한 것을 보셨을 텐데요. 이는 저희 애플리케이션 안에 들어가는 에이전트로, 대체로 작업을 더 빠르게 하고 생산성을 높여주는 보조 에이전트들입니다.
약 3개월 전에 저희는 Falcon을 발표했는데요. 이는 대부분의 일을 수행하는 에이전트에 대한, 좀 더 확장된 비전입니다.
네. 엔드투엔드 관점에서 보면, 보조 에이전트라기보다는 에이전틱(에이전트 기반) 또는 디지털 노동으로 보시면 됩니다.
이는 범위가 상당히 넓고, 궁극적으로 저희가 판매하는 모든 제품 영역을 아우르게 될 것이며, 시간이 지남에 따라 꽤 의미 있는 재무적 기회가 될 수 있다고 봅니다.
네, Falcon 주제로 조금 더 이어가고 싶은데요. 저도 동의합니다. 그 발표는 회사에서 꽤 오랜만에 나온 가장 주목도 높은 발표 중 하나였다고 생각합니다. 아직 초기 단계죠? 초기 고객들이 일부 있는 것으로 아는데, Falcon을 생산성 도구와 구분 짓는 차별점은 무엇인가요? 에이전틱 노동이라는 것은, 기존에 사람이 하던 노동을 이것이 대신 수행한다는 의미입니다. 그 비전에 대해 조금 설명해 주시겠어요? 가장 적용 가능성이 큰 활용 사례는 어디에서 보시나요?
네. 궁극적으로는 비즈니스 전반에 걸쳐 활용 사례가 있다고 보고 있고요. 그래서 Vault AI가 어떤 모습일 수 있는지 몇 가지 예를 들어본 다음, 그것을 Falcon과 비교해 보겠습니다. Vault AI가 실제로 적용된 훌륭한 예로는, 저희 CRM 제품 안에 탑재된 에이전틱 콜 리포트가 있습니다. 현재 상위 20개 고객사가 이를 사용하고 있고, 그중 한 곳은 미국 내 전체 영업 조직에서 사용하고 있습니다. 이 기능은 영업팀이 50개의 서로 다른 기록을 일일이 클릭해 들어가며 확인하고, 그 내용을 종합한 뒤, 곧 만나게 될 의사에게 무엇을 해야 할지 기억해 두는 수고를 덜어줍니다. 그냥 입력만 하면, 에이전틱 콜 리포트가 모든 사전 준비를 수행하고, 해당 의사의 과거 이력과 처방 패턴을 명확하게 요약해 제공하며, 그 미팅에서 어떻게 대응하는 것이 좋을지까지 제안해 줍니다.
매우 가치가 크고, 영업 담당자 입장에서는 시간을 엄청나게 절약해 주죠. 그 콜을 준비하는 데 30~45분을 줄여줄 수도 있는데, 현장 인력이 1,000명 규모라면 그 효과가 누적되겠죠. 다만 궁극적으로는 애플리케이션 내부의 생산성 도구입니다. 반면 Falcon은 대부분의 업무를 엔드투엔드로 수행합니다. 대체로 이런 워크플로는 충분히 중요한 만큼, 마지막에는 여전히 사람이 검토하게 될 것입니다. 예를 들어 보건 당국으로부터 "지금 진행 중인 임상시험에 대해 이런 질문이 있습니다"라는 문의가 들어오는 상황을 생각해 보죠. 이는 중대한 질문이기 때문에, 답변을 하는 동안 임상시험을 일시 중단해야 할 수도 있습니다.
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