Amex GBT 인수: Long Lake CEO Alexander Taubman이 말하는 세계 최초의 AI 비공개 전환

Today Pars, we're joined by Alex Topman, the co-founder and CEO of Long Lake Management. 오늘 No Priors에는 Long Lake Management 공동창업자이자 CEO Alexander Taubman 씨가 함께하셨습니다. Long Lake recently announced their intent to acquire American Express Global Business Travel for $6.3 billion in what I believe is the world's first AI take private. Long Lake는 최근 American Express Global Business Travel을 63억 달러에 인수하겠다는 의향을 발표했습니다. 제가 생각하기에 이는 세계 최초의 AI 비공개 전환입니다. They have previously bought around 30 companies and they transform and optimize them with AI. 이들은 이전에 약 30개 기업을 인수해 AI로 전환하고 최적화해 왔습니다. So, we're very excited to have him on board today. 오늘 함께해 주셔서 정말 기쁩니다. Alex, thanks so much for joining us at Enterprise. Alex, No Priors에 출연해 주셔서 감사합니다. Pleasure to be here. 이렇게 초대해 주셔서 영광입니다. Thank you for having me, Lad. 초대해 주셔서 감사합니다. Um, you just announced what I believe, and I I could be wrong on this, but I think it may be um the world's first ever AI take private where you've agreed to acquire Ammex Express Global Business Travel, the world's largest corporate travel platform for 6.3 billion, which is pretty amazing. 방금 발표하신 내용이 제가 틀릴 수도 있지만, 세계 최초의 AI 비공개 전환이라고 생각하는데요. 세계 최대 기업 출장 플랫폼인 American Express Global Business Travel을 63억 달러에 인수하기로 합의하셨잖아요. 정말 놀라운 일입니다. And before that, you've already done 30 acquisitions under this premise that you can buy businesses and transform them with AI, what some people are referring to as AIdriven roll-ups or AIdriven um uh buyouts. 그 이전에도 AI로 기업을 인수하고 전환한다는 전제 아래 이미 30건의 인수를 완료하셨죠. 일부에서는 이를 AI 기반 롤업 또는 AI 기반 바이아웃이라고 부르기도 합니다. And so I it's very exciting to have you here and learn more about your business. 오늘 함께하시게 되어 정말 기쁘고, 사업에 대해 더 자세히 알게 되어 기대됩니다. You mentioned you have this Nexus platform which helps your employees serve their customers better and automates a lot of their work. 직원들이 고객을 더 잘 응대하고 많은 업무를 자동화하는 데 도움이 되는 Nexus 플랫폼이 있다고 하셨는데요. Can you give examples of some of the things that that automates or how it helps them in the context of HOA and I know you're now in four other verticals or three other verticals and so what you do kind of crosses across the different businesses you're involved with. HOA 분야에서 자동화하거나 지원하는 구체적인 사례를 들어주실 수 있을까요? 이제 네 개 또는 세 개의 다른 분야로도 확장하셨다고 알고 있는데, 어떻게 각 사업에 걸쳐 적용되는지 궁금합니다. Yeah, that's right. 네, 맞습니다. So we've taken an approach since the beginning of investing very heavily in our horizontal AI platform which call Nexus. 처음부터 수평적 AI 플랫폼, Nexus에 대한 대규모 투자 방식을 취해 왔습니다. Um I'd say roughly 80% of the infrastructure is shared across the verticals and then there's a lot of work to take it and deploy it into those end markets and the deployment involves mapping workflows understanding data sources cleaning up data sources integrating with them to make them easier for the models to access and sort of our next platform sits in between the models on one side we're model agnostic and the data sources the skills the workflows of the business and so that takes a lot of customization and significant applied AI engineering capabilities which we've built built at Long Lake. 인프라의 약 80%는 여러 분야에 걸쳐 공유되고, 나머지는 각 최종 시장에 배포하는 데 상당한 작업이 필요합니다. 배포 과정에는 워크플로 매핑, 데이터 소스 파악, 데이터 정제, 모델이 접근하기 쉽도록 통합하는 작업이 포함됩니다. Nexus 플랫폼은 한쪽의 모델과 다른 쪽의 데이터 소스, 역량, 비즈니스 워크플로 사이에 위치하며, 이를 위해 대규모 커스터마이징과 뛰어난 응용 AI 엔지니어링 역량이 필요합니다. Long Lake는 이를 자체적으로 구축해 왔습니다. So once we can take that platform, we buy a company now or partner with a company now very quickly. 이 플랫폼을 확보하면 이제 기업을 인수하거나 파트너가 될 때 매우 신속하게 움직일 수 있습니다. You know, in the beginning it took us over a year with our first acquisitions to actually, you know, find the the real potential of AI uh and see it in the in the business outcomes. 초기에는 첫 번째 인수 기업에서 AI의 진정한 잠재력을 발견하고 사업 성과에서 확인하는 데 1년 이상이 걸렸습니다. But now within days of partnering with a company, we can deploy this very quickly and see immediate impact. 그런데 이제는 기업과 파트너가 된 지 며칠 만에 아주 빠르게 배포하고 즉각적인 효과를 확인할 수 있습니다. So you can buy a company and then within a couple weeks you have instant margin lift because the employees of that new acquisition just go on a platform you've already built for similar businesses. 그러니까 기업을 인수하고 몇 주 안에 즉각적인 마진 개선 효과를 볼 수 있는 건가요? 새로 인수한 기업의 직원들이 기존의 유사 사업에 이미 구축된 플랫폼을 바로 사용할 수 있으니까요. Yeah. 네. What we what we see is instant time savings. 실제로 저희가 보는 것은 즉각적인 시간 절약입니다. And then the question is how do we grow to give our team members so we actually invest very heavily in growth. 그다음 문제는 팀원들에게 어떻게 성장 기회를 제공하느냐인데, 저희는 실제로 성장에 매우 집중적으로 투자합니다. We're actually not really you know we're not focused on cost saving. 사실 저희는 비용 절감에 집중하지 않습니다. We're actually focused on driving growth and customer experience. 저희가 집중하는 것은 성장과 고객 경험을 이끄는 것입니다. That's our that's our big and what we've seen it's a much more powerful model because it's our view of AI is it's incredibly positive sum. 그것이 저희의 큰 차별점이고, 실제로 훨씬 강력한 모델임이 입증되었습니다. AI에 대한 저희의 시각은 매우 포지티브 섬이라는 겁니다. I know this is a little bit of a narrative violation but we actually think AI makes people more productive and we have more productive people. 이건 일반적인 서사와 다를 수 있지만, 저희는 AI가 사람들을 더 생산적으로 만든다고 생각하고, 더 생산적인 사람이 더 많아지면 좋겠습니다. You want more of them and when your customers are happier you grow faster. 더 많은 사람을 원하게 되고, 고객이 만족할수록 더 빨리 성장합니다. You actually create jobs and everybody wins. 실제로 일자리를 창출하게 되고 모두가 혜택을 받습니다. And so we're seeing this in our companies. 실제로 저희 기업들에서 이런 현상이 나타나고 있습니다. We're fastest growing company in the HOA industry now. 저희는 현재 HOA 업계에서 가장 빠르게 성장하는 기업입니다. We are growing organically. 유기적으로 성장하고 있습니다. We when we invested in the businesses, they're typically growing 0 to 5% a year in terms of volume. 투자 당시 이 기업들은 보통 연간 거래량 기준 0-5% 성장하고 있었습니다. We're now growing 20 plus% a year. 지금은 연간 20% 이상 성장하고 있습니다. And that's because we've made our team members, we've given them extra capacity to go and serve more customers. 팀원들에게 여유 역량을 부여해 더 많은 고객을 응대할 수 있게 했기 때문입니다. We actually have better uh more attractive customer acquisition economics. 실제로 더 매력적인 고객 확보 경제성을 갖추게 되었습니다. Um because we can serve those customers at incrementally lower costs with better products and services. 더 좋은 제품과 서비스로 이 고객들을 점진적으로 낮은 비용에 응대할 수 있으니까요. So, we've been able to take sort of the the software style playbook of go to market and apply it into these sleepy industries and and I think it's a win-winwin. 그래서 소프트웨어 스타일의 시장 진출 방식을 이러한 침체된 산업에 적용해 왔고, 저는 이것이 모두에게 이익이 되는 결과라고 생각합니다. It must be hard for your employees to go and work anywhere else in the industry then because if they're dramatically more productive, they're doing less busy work. 그렇다면 직원들이 업계 다른 곳으로 이직하기 어려워지겠네요. 생산성이 훨씬 높아지고 단순 반복 업무가 줄어드니까요. Have you found that you've decreased employee churn or have other things? 직원 이탈률이 낮아졌다거나 다른 변화를 경험하셨나요? That's right. 맞습니다. We've seen very very high retention of our team members across all of our acquisitions. 모든 인수 기업에서 팀원 유지율이 매우 높게 나타나고 있습니다. Um, and actually this is the vision. 그리고 사실 이것이 저희의 비전입니다. This is the vision long lake. 이것이 Long Lake의 비전입니다. We want to basically be the best place to work in every industry that we operate so we can get give the best people the best tools with the best customers and that flywheel becomes self-perpetuating because if you now leave Long Lake or you leave our one of our partner companies to go to a competitor you have to start doing all this mundane work again that you 25% of your day 30% of your day you have to go do that again and the thought of it's like it's like giving up email or something you know you're not going to it's just so actually we've started to become a real talent magnet in these industries, in our companies. 기본적으로 운영하는 모든 산업에서 최고의 직장이 되어, 최고의 인재에게 최고의 도구와 최고의 고객을 제공하는 것입니다. 이 선순환은 자생적으로 지속됩니다. 이제 Long Lake나 파트너 회사를 떠나 경쟁사로 간다면, 하루의 25%, 30%를 차지하던 단순 반복 업무를 다시 해야 하는데, 그 생각 자체가 마치 이메일을 포기하는 것 같습니다. 실제로 저희는 이 업계, 이 기업들에서 진정한 인재 유치 요소가 되고 있습니다. And by the way, we can pay people the most because they're the most productive. 게다가 가장 생산성이 높은 직원들이니 최고의 급여도 드릴 수 있습니다. They're actually making more money. 실제로 더 많은 수입을 올리고 있습니다. And we're we're delighted about that. 저희도 매우 기쁜 일입니다. So, we can pay you the most, give you the best tools, and we're growing the fastest. 최고의 급여, 최고의 도구를 드리고, 가장 빠르게 성장하고 있습니다. Um, you know, that's part of our vision is it's just it's it's really making things better for team members and customers. 이것이 저희 비전의 일부입니다. 팀원과 고객 모두에게 진정으로 더 나은 환경을 만드는 것입니다. And by the way, the other important thing is you give your team members superpowers with AI, the customers are much much happier. 그리고 또 중요한 것은 팀원에게 AI 초능력을 부여하면 고객이 훨씬 더 만족한다는 점입니다. So, we're seeing customer retention going up. 실제로 고객 유지율이 높아지고 있습니다. We're seeing response times much faster, 응답 시간도 훨씬 빨라지고 있으며, errors going down in sort of things like board reporting, budgeting, email, you know, and uh that's driving up customer 이사회 보고, 예산 편성, 이메일 등에서 오류도 줄어들고 있어 고객 만족도가 높아지고 있습니다. Mhm. 네. Oh, so cool. 정말 대단하네요. Why why do this v acquisition versus just offering software to people? 그런데 왜 소프트웨어를 제공하는 대신 직접 인수하는 방식을 선택하셨나요? In other words, the traditional Silicon Valley playbook would be, you know, you find the HOA industry, you realize that there's a need in terms of software, you build software for the industry, and then you sell it as a vendor and in this case, sell it as a sort of AI product or tool. 다시 말해, 기존 실리콘밸리 방식이라면 HOA 업계를 발굴하고, 소프트웨어 수요를 파악해 제품을 만든 다음 AI 도구나 제품 형태로 판매하는 것이잖아요. Yeah. 네. um why not do that or why did you decide to go down the acquisition path? 왜 그렇게 하지 않으셨나요, 또는 인수 방식을 선택하신 이유는 무엇인가요? We we think that you can drive better win-win business outcomes with deeper alignment. 더 깊은 얼라인먼트로 더 나은 윈-윈 사업 성과를 이끌 수 있다고 생각하기 때문입니다. And so by actually owning the companies and and owning those customer relationships directly, we can drive better better results. 그래서 기업을 직접 소유하고 고객 관계를 직접 갖게 되면 더 나은 결과를 이끌 수 있습니다. Software companies are wonderful. 소프트웨어 기업들은 훌륭합니다. We partner with many of them. 저희도 많은 곳과 파트너 관계를 맺고 있습니다. But when you're just selling software and you don't actually then care what happens with the with the business outcomes, you just don't see the same business. 하지만 소프트웨어만 판매하고 사업 성과가 어떻게 되든 신경 쓰지 않는다면, 같은 수준의 결과는 나오지 않습니다. Your engineers are just viewing your employees as their customers in some sense then. 그러면 엔지니어들이 직원들을 일종의 고객으로 보게 되는 건가요? Is that correct? 맞나요? That's right. 맞습니다. Our our team views our employees and our team members in the field as the customer and that feedback loop internally. 저희 팀은 현장의 임직원들을 고객으로 여기고, 그 내부 피드백 루프가 핵심입니다. That's the other point is we have a much tighter feedback loop. 바로 그 점이 중요한데, 저희는 훨씬 더 긴밀한 피드백 루프를 가지고 있습니다. So you know the old skunk works thing of you want the engineers and the factory to be colllocated so you can have more innovation. 스컹크워크스 방식처럼 엔지니어와 현장이 같은 공간에서 일해야 더 많은 혁신이 일어난다는 것과 같은 맥락입니다. That's what we have at Long Lake. Long Lake에는 바로 그 구조가 있습니다. So our team members and our engineers are together in the field all the time. 저희 팀원과 엔지니어들은 항상 현장에서 함께 일합니다. I think there's of our engineering team they're probably in 20 different states right now sitting with team members across our architecture business across our HOA business across our HR services or you know specialty tax business and so they're sort of um and there's a deep amount of change management that's involved so this is a lot of you know sitting with the team members understanding their pain points and so there's a real like solutions orientation of how do we take the pain point we and then we build a tool within Nexus to solve it and that feedback loop is really important. 엔지니어링팀은 현재 약 20개 주에 걸쳐 건축 사업, HOA 사업, HR 서비스, 전문 세무 사업 전반에 걸쳐 팀원들과 함께 있습니다. 여기에는 많은 변화 관리가 수반됩니다. 팀원들과 함께 앉아 그들의 페인포인트를 이해하고, 그 문제를 해결하기 위한 도구를 Nexus 안에 구축하는 솔루션 지향적인 접근이 이루어집니다. 이 피드백 루프가 매우 중요합니다. So you get to better outcomes this way. 이 방식으로 더 나은 성과를 거두게 됩니다. No, it's pretty amazing because I think one of the biggest issues for actually adoption of AI is uh change management uh changing processes, changing organizational design. 정말 인상적입니다. AI 실제 채택에서 가장 큰 문제 중 하나가 변화 관리, 즉 프로세스와 조직 설계를 바꾸는 것인데요. And I guess if you own the actual company, then you can make those changes. 회사를 직접 소유하면 그런 변화를 직접 주도할 수 있겠죠. If you're just selling software, you can't really impact it very much. 소프트웨어만 판매하면 그 부분에 거의 영향을 미칠 수 없으니까요. I think in general, um in order to do this very well, and I've talked to dozens of people trying to do different forms of AI rollups and, uh things like that, um is you really need three competencies. 일반적으로 이것을 잘 하려면, 그리고 저는 다양한 형태의 AI 롤업을 시도하는 수십 명의 사람들과 이야기해봤는데, 세 가지 역량이 필요한 것 같습니다. It seems like it seems like you need some folks who are great at the the private equity style motion of purchasing things. 사모펀드 스타일의 기업 인수에 능한 인재가 필요합니다. You need somebody who's great at engineering and building out the uh AI uh stack and then you need really good change management. AI 스택을 엔지니어링하고 구축하는 데 뛰어난 사람이 필요합니다. 그리고 훌륭한 변화 관리 역량도 필요합니다. How how were you able to pull those three disciplines together? 이 세 가지 역량을 어떻게 하나로 모으실 수 있었나요? Because it's very rare and again I've seen very very few very very few companies in this area who've done this. 이 분야에서 이를 해낸 기업을 매우 드물게밖에 본 적이 없습니다. Was it a magic initial founding team? 특별한 창업팀이 있었나요? Was it just how you've hired? 아니면 채용 방식의 문제인가요? I'm just sort of curious how you because you've also gotten exceptional engineers which most you know uh folks aren't able to get in this industry. 어떻게 가능하셨는지 궁금합니다. 이 업계에서 대부분의 기업이 확보하지 못하는 뛰어난 엔지니어들을 모으셨잖아요. Yeah. 네. Well, thank you for saying that. 그렇게 말씀해 주셔서 감사합니다. Yeah. 네. So, because we were purpose-built from day one to kind of be this uh cross functional company with technology, DNA, change management and M&A, we were able to attract, you know, the right type of people from network. 저희는 처음부터 기술, DNA, 변화 관리, M&A를 아우르는 크로스펑셔널 기업으로 설계되었기 때문에 네트워크를 통해 올바른 유형의 인재를 유치할 수 있었습니다. And so, I think 100% of our first 20 people were through network. 첫 20명은 100% 네트워크로 채용되었습니다. We knew them really well. 그들을 정말 잘 알고 있었습니다. and people from, you know, places like Palunteer, RAMP, Robin Hood, you know, um some of the top Glean, some of the top um sort of modern AI and data uh companies. Palantir, Ramp, Robinhood, Glean 같은 최고의 현대적 AI 및 데이터 기업 출신들이었습니다. And so, you know, Rasmus, our our co-founder and CTO, uh he and I were connected through one of our, you know, early investors and board members who've we've all known each other for kind of 15 plus years. 저희 공동창업자이자 CTO인 Rasmus와 저는 초기 투자자이자 이사회 멤버 중 한 분을 통해 연결되었는데, 저희 모두 15년 이상 알고 지낸 사이입니다. um we all started our careers together and it's 저희 모두 함께 커리어를 시작했고, really rare by the way I think for many business people to have those deep technical networks like what I've observed is that often these are separate worlds and technologists are very bad at hiring business people early on at least in their careers and vice versa business people tend to be awful at hiring engineers and so you end up with these mismatches on the early teams so it's pretty amazing you were able to pull people out of some of these great companies 사실 많은 비즈니스 분들이 그런 깊은 기술 네트워크를 갖기가 쉽지 않습니다. 제가 관찰한 바로는 기술자들은 경력 초기에 비즈니스 인재를 뽑는 것에 서툴고, 반대로 비즈니스 사람들은 엔지니어를 채용하는 것에 서툴러, 초기 팀에 미스매치가 생기는 경우가 많습니다. 이를 해결하셨다는 것이 정말 놀랍습니다. yeah well thank you 네, 감사합니다. I mean I think it's a re what it's a really exciting project 정말 흥미로운 프로젝트라고 생각합니다. I think that's you know the idea of bringing AI into the real world there's a lot I mean AI를 현실 세계에 적용하는 아이디어에는 정말 많은 것이 담겨 있습니다. What the labs are doing is extraordinary obviously and they're enabling all of this and all the you know hundreds of billions of investment that's going in models are getting part of our thesis was the models are going to get better every day. 연구소들이 하는 일은 물론 놀랍고 이 모든 것을 가능하게 하는 것입니다. 수천억 달러의 투자가 모델을 더 발전시키고 있고, 저희의 테제 중 하나는 모델이 매일 발전한다는 것이었습니다. There's going to be a tremendous amount in the trillions of investment 수조 달러의 막대한 투자가 이루어질 것입니다.