페가시스템즈 Rosenblatt's 6th Annual Technology Summit: The Age of AI (Part II)
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- Pegasystems는 워크플로우 및 의사결정 분야에서 활동하며 금융 서비스, 정부, 보험, 의료 등 산업의 글로벌 기업들을 대상으로 서비스를 제공합니다.
- Pegasystems의 AI 기술은 Verizon, Wells Fargo, Commonwealth Bank of Australia와 같은 고객들이 고객 상호작용을 개선하고 고객 서비스, 조사, 클레임 관리, 온보딩, KYC와 같은 워크플로우를 자동화하는 데 사용됩니다.
- 돈 슈어먼은 약 10년에서 12년 동안 Pegasystems의 CTO로 재직했으며 그의 시간의 절반은 기술 로드맵에 대해 고객과 소통하는 데, 나머지 절반은 시장 진출(go-to-market) 활동에 할애합니다.
- 고객들은 CEO와 이사회의 압박을 받아 AI 사용을 입증해야 하지만, 초점은 AI로부터 측정 가능한 비즈니스 가치(개선된 고객 경험, 매출 증가, 효율성 향상, 규제 준수 등)를 도출하는 쪽으로 이동하고 있습니다.
- Forrester의 AI 플랫폼 보고서는 AI 플랫폼을 파운데이션 모델 제공업체와 구분하며, Pegasystems는 AI 모델을 엔터프라이즈 워크플로우, 데이터 및 거버넌스에 연결하는 것으로 인정받고 있습니다.
- Pegasystems는 Blueprint 도구를 통해 단순히 기존의 망가진 프로세스에 AI를 적용하는 대신, AI 모델을 사용해 비즈니스 프로세스를 재설계하여 효율성과 가치를 창출하는 프로세스 재엔지니어링에 집중함으로써 차별화합니다.
- Pegasystems는 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하도록 보강된 예측 가능하고 반복 가능한 워크플로우를 강조하며, AI 에이전트에 의해 전체 프로세스를 비용이 많이 들고 예측 불가능하게 재구성하는 것을 피합니다.
- Pegasystems는 토큰당 또는 사용자당 과금하는 대신 처리된 케이스 수에 따라 고객에게 비용을 청구해, 워크플로우 내에서 AI 에이전트가 광범위하게 사용되더라도 비용을 예측 가능하게 합니다.
- Pegasystems의 아키텍처는 헤드리스(headless)이자 API 기반으로 여러 프론트엔드와 통합할 수 있으며 AI 에이전트가 Model Context Protocol(MCP)을 통해 워크플로우와 상호작용하도록 지원합니다.
- 고객들은 Pegasystems 워크플로우에 AI 에이전트를 프론트엔드로 내장하기 시작했으며, Pegasystems는 MCP를 통해 워크플로우에서 외부 에이전트를 호출하는 것을 지원합니다.
- Pegasystems의 수익 모델은 케이스 볼륨에 기반하므로 채널 통합이 증가하면 일반적으로 볼륨과 매출이 증가합니다.
- Process Fabric은 여러 Pega 및 비-Pega 애플리케이션의 워크플로우를 통합하는 레지스트리로, 분산된 워크플로우를 오케스트레이션하여 최종 사용자 경험을 단순화합니다.
- Blueprint는 고객이 워크플로우를 빠르게 시각화하고 시뮬레이션할 수 있게 해 영업 대화를 가속화하며 기술에서 비즈니스 가치로 초점을 전환시킵니다.
- Infinity Studio는 Blueprint의 AI 기능을 빌드 단계로 확장해 AI 지원 구성(configuration)을 가능하게 하며, 깊은 Pega 전문지식의 필요성을 줄여 가치 실현 시간을 단축하고 자원 요구를 감소시킵니다.
- AI는 레거시 시스템 현대화의 긴급성을 높였고, Pegasystems는 AWS와 협력해 레거시 코드를 분석하고 Blueprint를 사용해 워크플로우를 재설계합니다.
- 고객들은 단순히 레거시 시스템을 리프트 앤 시프트(lift and shift)하려는 것이 아니라 효율성과 AI 통합을 위해 프로세스를 재구상하려 하며, Pegasystems의 클라우드 기반 플랫폼을 활용합니다.
- Pegasystems는 RPA를 레거시 시스템 통합을 위한 일시적인 임시방편으로 보고 있으며, AI 지원 프로세스 재설계가 시간이 지나면서 RPA 의존도를 줄일 것으로 기대합니다.
- Pegasystems는 LLM 속도 경쟁에 참여하거나 전통적 기술로 더 잘 처리되는 결정적(deterministic) 결정을 AI로 복제하려 하기보다는, 특정 비즈니스 워크플로우 문제를 해결하는 데 AI 모델을 활용하는 데 집중합니다.
- 회사는 AI 생성 코드에 로직을 숨겨 추후 유지관리 비용과 불투명성을 초래하는 대신 시각적 프로세스 모델을 통해 비즈니스 규칙의 투명성과 변경 가능성을 유지하는 것을 강조합니다.
- Pegasystems는 AI 에이전트를 기존 워크플로우 및 인터페이스에 추가하는 요소로 보고 있으며, 대체가 아니라 대화형 AI 및 전통적 양식 기반 워크플로우를 모두 지원합니다.
- 자율적(autonomous) 엔터프라이즈는 많은 작은 에이전트들에서 측정 가능한 워크플로우 중심의 AI 배포로 진화해 고객 서비스 개선 및 비용 절감과 같은 비즈니스 결과를 향상시키는 것으로 여겨집니다.
- 프로세스 마이닝은 Blueprint에 유용한 입력이지만 그것만으로는 충분하지 않으며, Pegasystems는 프로세스 마이닝 데이터를 업계 모범 사례 및 파트너 전문지식과 통합해 개선된 워크플로우를 설계합니다.
- Pegasystems는 단기적으로 AGI의 도래를 회의적으로 보며, 대신 오늘 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 실용적 AI 응용에 집중합니다.
STOCKNOW 인사이트
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스크립트
첫 15개 문단을 발언자별로 확인할 수 있습니다.
안녕하세요. 로젠블랫의 소프트웨어 애널리스트 블레어 애버네시입니다. 참석해 주셔서 감사합니다. 이번 세션에는 페가시스템즈가 함께합니다. 페가의 오랜 CTO인 돈 슈어먼이 함께하고 있습니다.
환영합니다, 돈. 여기 오게 되어 반갑습니다.
준비된 질문들을 진행하겠지만, 청중 중 질문이 있으시면 화면 오른쪽 상단의 버튼을 통해 저에게 전달해 주시면 됩니다. 논의를 시작하기에 앞서, 돈, 간단히 배경 설명을 부탁드립니다. 페가시스템즈에 익숙하지 않은 분들을 위해, 페가가 다루는 핵심 시장과 비즈니스에 대해 간략히 소개해 주시겠습니까?
네. 그리고 당신의 역할에 대해서도 조금 말씀해 주세요.
물론입니다. 페가는 워크플로우와 의사결정 분야에 있습니다. 금융 서비스, 연방 및 지방 정부, 보험, 헬스케어 등 다양한 산업의 글로벌 기업들을 위해 미션 크리티컬한 워크플로우와 의사결정을 주도합니다. 예를 들어, 버라이즌은 페가의 AI 기술, 즉 의사결정 통계 AI 기술을 사용해 고객과 상호작용할 때 어떤 대화를 해야 할지 결정합니다. 웰스파고, 호주 커먼웰스 은행 등 다른 고객사에도 유사한 서비스를 제공합니다. 또한 고객 서비스, 조사 관리, 클레임 관리, 온보딩, KYC 등과 같은 워크플로우 플랫폼으로 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
좋습니다. 지금 역할을 꽤 오래 맡고 계시죠?
네, 페가와 함께한 지 25년이 조금 넘었습니다. 저는 지원, 엔지니어링, 그리고 배포 조직에서 경력을 쌓았습니다. 오래전에는 요즘 말하는 ‘포워드 디플로이드 엔지니어’ 역할을 했습니다. 당시에는 단지 필요할 때 소프트웨어를 직접 작성할 수 있었고, 제품 관리 부서와도 충분히 소통해 마음에 들지 않는 부분을 바꿀 수 있던 컨설턴트였습니다.
그 일을 여러 해 동안 해왔습니다. 약 10~12년 전부터는 현장 중심의 CTO 역할을 맡게 되었습니다. 저는 시간의 약 50%를 고객사 및 잠재 고객사의 CIO, CTO, 수석 아키텍트들과 함께 보내면서 그들의 로드맵과 아키텍처 패턴, 기술 발전 방향을 확실히 이해하고, 동시에 그들이 저희가 하는 일을 이해하도록 하며 양쪽의 맵을 맞추는 데 집중하고 있습니다. 나머지 절반의 시간은 저희 팀과 함께 보내는데, 이 팀은 주로 시장 진출 활동에 집중하고 있습니다. 브랜드부터 영업 전략, 실행, 그리고 기업 보상까지 모든 것을 포함합니다.
좋습니다. 이는 고객들이 현재 어떻게 움직이고 있는지, 특히 AI와 관련해 접점을 갖는 데 매우 유익합니다. AI가 은행, 보험, 헬스케어 등 주요 산업 분야의 고객들에게 어떤 중요한 영향을 미치고 있습니까?
그들이 해결하려고 하는 어려움은 무엇입니까?
모두가 겪고 있는 한 가지 어려움이 있다고 생각합니다. 솔직히 말해 GPT가 등장한 이후로 CEO와 이사회로부터 AI 사용을 입증하라는 압박을 받고 있다는 점입니다. 그러한 압박은 사라지지 않았다고 봅니다. 우리가 AI를 우선시하고 있는가 하는 지속적인 압박이 있습니다. 우리가 AI 중심의 조직으로 변화하고 있는가 하는 질문이죠. 제가 고객과의 대화에서 보기 시작한 변화는 그 대화를 가치 중심으로 전환하는 것입니다. 단순히 AI를 사용하고 있느냐가 아니라는 뜻입니다.
1분기와 2분기 시장에서 흥미로운 변화가 있었는데, 몇 주 만에 모두가 토큰 사용량을 최대화하고 누가 가장 많은 AI를 사용하는지 순위를 매기며 수백만 개의 토큰을 매주 혹은 매달 소모하는 사람들을 축하하다가 갑자기 그들이 엄청난 비용을 지출하고 있다는 사실을 깨닫게 된 것입니다. 그 비용은 무료가 아니며 앞으로도 무료가 되지 않을 것입니다. 그래서 지금 대화의 중심이 된 토크노믹스 개념에서 AI 사용을 실제 가치와 연결되도록 어떻게 관리할지에 대한 고민이 필요합니다.
제가 고객과 나누는 대화에서 보이는 변화는 단순히 많은 AI를 사용하자는 것이 아니라, 비즈니스에서 의미 있는 가치를 창출할 수 있는 곳에 AI를 활용하자는 방향으로 돌아가고 있습니다. 궁극적으로는 AI를 활용해 더 나은 고객 경험을 제공하고 이를 통해 매출 증대를 이끌어내는 데 집중하는 것입니다. 또한 AI를 활용해 측정 가능한 효율성 향상을 이루는 곳에 집중합니다. 단순히 마이크로소프트 코파일럿을 사용해 생산성이 향상되었다는 일반적인 느낌이 아니라, 프로세스나 워크플로우 수준에서 실제로 측정 가능한 효율성 향상을 말합니다. 예를 들어 규제 준수 같은 부분이 그렇습니다. 특히 규제를 받는 산업에서 기술을 대규모로 도입할 때 절대적으로 필수적인 일관성의 종류입니다.
네, 좋습니다. 최근 포레스터 웨이브 보고서를 보면, 여러분이 AI 플랫폼 부문에서 매우 높은 순위에 올랐는데, 포레스터가 말하는 바를 어떻게 보시는지, 그리고 마이크로소프트나 세일즈포스 같은 큰 기업들과 어떻게 차별화하고 계신지 조금 말씀해 주시겠습니까?
네, 이 보고서는 정말 흥미로운 보고서라고 생각합니다. 포레스터가 이 보고서를 만들었는데, AI 플랫폼이라는 분류를 처음으로 시도한 것입니다. 포레스터는 AI 플랫폼과 기초 모델 제공자를 명확히 구분하고 있다고 봅니다. 이 점은 저도 시장에서 매우 중요한 구분이라고 생각합니다. 제가 만나는 고객들로부터 듣는 얘기는 이번 주에 어떤 모델이 더 빠른지에 대한 관심이 점점 줄어들고 있다는 것입니다. 물론, 특히 정보보안 분야에서는 페이블(Fable) 같은 것들이 보안 벽의 허점을 모델이 발견하기 전에 미리 감지하는 데 어떤 영향을 미치는지에 대한 우려가 있습니다. 분명히 그런 부분에는 영향이 있습니다.
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어닝콜 참가자
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