"업무 맥락 그래프(context graph of work)"를 개발하는 스타트업인 Skan AI가 시리즈 C 펀딩으로 6,300만 달러를 확보하여 총 1억 2,000만 달러에 달하는 자금을 조달했습니다. 이번 펀딩 라운드는 Cathay Innovation과 Dell Technologies Capital이 공동으로 주도했으며, 다른 주요 투자자들도 참여했습니다. 회사는 기존 Skan AI Intelligence를 보완하기 위해 Skan AI Blueprint와 Skan AI Agents라는 두 가지 신제품을 동시에 출시했습니다. 이러한 제품들은 엔터프라이즈 워크플로우를 발견, 모델링 및 자동화하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. Skan의 접근 방식은 문서화된 프로세스와 실제 직원 활동 간의 단절로 인해 발생하는 엔터프라이즈 AI 에이전트의 광범위한 실패 문제를 해결합니다. CEO Avinash Misra는 업계가 AI 모델 개선에 집중하는 것이 잘못되었다고 믿으며, 대신 비즈니스 맥락을 이해하는 더 나은 "내비게이션 시스템"을 옹호합니다. Skan은 다양한 엔터프라이즈 소프트웨어 전반의 직원 상호 작용을 관찰하여 데이터를 수집하고 비즈니스 프로세스의 동적 모델을 구축합니다. 백엔드 시스템 로그에 의존하는 프로세스 마이닝 도구와 달리, Skan은 직원 화면에서 발생하는 "중간" 인간 행동을 포착합니다. 회사는 개별 행동에 초점을 맞추기보다는 많은 작업자 간의 통계적 패턴을 식별하기 위해 데이터를 집계하여 개인 정보 보호 문제를 해결합니다. Skan은 5억 달러 이상의 고객 가치를 식별했다고 주장하며, 특정 배포에서 상당한 비용 절감 및 생산성 향상을 보여주었습니다. 이 기술을 통해 AI 에이전트는 놀라운 정확도로 워크플로우를 실행할 수 있으며, 일부 경우에는 인간의 성능을 능가합니다. Skan의 핵심 혁신은 단순히 기록하는 것을 넘어 직원 행동 이면의 의도를 추상화하고 이해하는 데 있으며, 이는 단순한 재생이 아닌 동적 AI 모델을 가능하게 합니다.