Kaushal Kurapati는 Oracle의 AI 에이전트 그룹 부사장이며, Oracle Fusion Applications AI Agent Marketplace를 포함한 회사의 에이전트 AI 이니셔티브 전략 및 개발을 이끌고 있습니다. 그는 20년 이상의 경력을 가지고 있으며 Salesforce, Mastercard, Yahoo 및 IBM에서 고위 리더 직책을 역임했습니다.

교육

Kurapati는 미국과 인도 기관에서 여러 개의 고급 학위를 받았습니다. 그는 1988년부터 1992년까지 인도 공과대학교 마드라스에서 항공우주공학 학사 학위를 받았습니다. 미국으로 이주한 후, 1993년에서 1995년 사이에 델라웨어 대학교에서 기계공학 및 응용수학 석사 학위를 취득했습니다. 그 후 1997년에 메릴랜드 대학교 볼티모어 카운티에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았습니다. 경력 후반에는 수석 과학자로 근무하면서 2000년부터 2003년까지 뉴욕 대학교 스턴 경영대학원에 다녔으며, 그곳에서 전략, 재무 및 기업가 정신에 중점을 둔 MBA를 취득했습니다. [1]

경력

쿠라파티의 경력은 초기 추천 시스템부터 현대적인 에이전트 AI 플랫폼에 이르기까지 AI 및 머신러닝 개발 및 적용에 집중되어 있습니다.

초기 경력: Philips, IBM, Ask.com

쿠라파티는 1998년 필립스에서 선임 과학자 및 팀 리더로 경력을 시작했으며, 그의 팀은 개인화 및 추천 시스템이라는 새로운 분야에 집중했습니다. 그는 2002년까지 그곳에서 근무했습니다. 2003년에는 IBM에 선임 소프트웨어 엔지니어로 합류하여 WebSphere Portal 및 개인화 기술에 기여했습니다. AI 및 검색 기술에 대한 그의 관심은 Ask.com(당시 Ask Jeeves)의 모회사인 IAC에서 다음 역할을 수행하면서 커졌습니다. 2004년부터 2007년까지 그는 검색 관련성 및 제품 관리 이사로 재직하면서 검색 엔진의 관련성 및 백엔드 시스템을 강화하는 AI 및 ML 알고리즘을 담당했습니다. ^{[1] [2]}​

야후와 마스터카드

2007년, 쿠라파티는 야후에 제품 관리 수석 이사로 합류하여 7년간 재직했습니다. 재직 기간 동안 웹 검색 및 중소기업 부문에서 제품을 관리하며 소비자 인터넷 플랫폼에 대한 작업을 계속했습니다. 2014년에는 금융 기술 분야로 전환하여 마스터카드에서 제품 관리 부사장이 되었습니다. 2018년까지 그는 타겟 오퍼, 개인화 및 분석에 대한 제품 전략을 주도하며 AI 전문 지식을 새로운 영역에 적용했습니다. ^[1]​

오라클 및 Salesforce에서의 첫 번째 재임 기간

쿠라파티는 2018년에 오라클에 처음 합류하여 2022년까지 고객 데이터 플랫폼(CDP) 및 마케팅 클라우드 부문에서 그룹 부사장 겸 총괄 관리자로 근무했습니다. 이 역할에서 그는 개인화, AI 및 머신 러닝에 중점을 두고 CDP 부문을 관리하는 책임을 맡았습니다. ^{[1] [3]}

2022년 초, 그는 Salesforce로 이직하여 생성형 AI 제품 관리 수석 부사장이 되었습니다. Salesforce에서 그는 회사의 AI 및 검색 제품에 대한 제품 이니셔티브를 주도했습니다. ^[1] 이 기간 동안 그는 이 주제에 대한 대외적인 전문가였으며, 공식 Salesforce 블로그에 2024년 7월 기사 "대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇입니까?"와 같은 콘텐츠를 작성했습니다. ^[3] 그의 X (이전 Twitter) 프로필, , 또한 Salesforce에서의 그의 역할을 나열하지만, 그의 후속 이동을 반영하도록 업데이트되지는 않았습니다. ^[4]

오라클 복귀 및 AI 에이전트 리더십

쿠라파티는 2025년에 오라클로 복귀하여 에이전트 AI 분야에서 회사의 전략적 추진을 이끌었습니다. 그룹 부사장, AI 에이전트 담당으로서 그는 오라클 퓨전 애플리케이션 AI 에이전트 마켓플레이스와 기반이 되는 오라클 AI 에이전트 스튜디오 개발 플랫폼을 감독합니다. 그의 역할은 오라클의 엔터프라이즈 애플리케이션 제품군에 자율 AI 에이전트를 내장하기 위한 제품 비전, 생태계 성장 및 시장 전략을 지휘하는 것을 포함합니다. ^{[5] [6]}​

그의 리더십 하에 AI 에이전트 마켓플레이스는 2025년에 상당한 성장을 경험했습니다. 2025년 11월까지 이 플랫폼은 오라클 퓨전 애플리케이션용으로 400개 이상의 AI 에이전트를 넘어섰으며, 오라클(약 70%)이 구축한 에이전트와 파트너(30%)로부터 점점 더 많은 에이전트가 혼합되어 있습니다. ^[7] 2025년 10월의 또 다른 보고서에 따르면 오라클은 총 600개의 AI 에이전트를 제공했으며, 400개는 퓨전에 통합되었고 200개는 특정 산업 솔루션에 통합되었습니다. ^[8]​

2025년의 주요 이니셔티브는 2025년 10월 16일에 발표된 IBM과의 전략적 파트너십이었습니다. 이 협력에는 IBM이 오라클의 AI 에이전트 스튜디오를 사용하여 마켓플레이스에서 오라클 검증 AI 에이전트를 개발하고 출시하는 것이 포함되었습니다. 초기 출시에는 회사 간 에이전트, 스마트 판매 주문 입력 에이전트 및 계약 요청 에이전트의 세 가지 에이전트가 포함되었습니다. ^{[5] [6]} 쿠라파티는 파트너십에 대해 "오라클 AI 에이전트 스튜디오로 원활하게 구축된 오라클 AI 에이전트 마켓플레이스의 새로운 IBM AI 에이전트는 고객이 고유한 비즈니스 요구 사항을 해결하고 속도와 자신감을 가지고 성장을 주도하는 데 도움이 될 것입니다."라고 말했습니다. [[6]](#cite-id-VFdzjwUQheQx8tKo]​

에이전트 AI에 대한 공개 논평 및 견해

오라클의 AI 전략을 담당하는 대외적인 리더로서 쿠라파티는 AI의 발전과 오라클 에이전트 플랫폼의 특정 아키텍처 및 철학적 선택에 대해 자주 언급했습니다. 2025년 3월 팟캐스트에 출연하여 전통적인 AI에서 생성 및 에이전트 AI로의 발전 과정을 논하며 데이터, 컴퓨팅, 알고리즘을 AI 혁신의 세 가지 필수 요소로 식별했습니다. ^[2]​

오라클의 에이전트 AI 전략

Kurapati는 오라클의 AI 에이전트 전략에 대해 자세히 설명하면서 기본 통합, 보안 및 사용자 역량 강화를 강조했습니다. 목표는 ERP, HCM 및 공급망을 포함한 모든 오라클 애플리케이션에서 통합된 AI 레이어를 제공하여 작업을 자동화하고 그가 '지식 근로자'라고 부르는 것을 만드는 것입니다. ^[7]​

Human-in-the-Loop 제어

쿠라파티가 강조한 핵심 기능은 사용자가 자율 프로세스를 제어할 수 있는 능력입니다. Oracle AI World '25 컨퍼런스에서 그는 Oracle AI Agent Studio를 통해 에이전트의 워크플로우에 "인간 승인 노드"를 직접 삽입할 수 있다고 설명했습니다. 이를 통해 대화형 프롬프트에 의존하는 대신 특정 값을 초과하는 구매 요청에 대한 수동 승인과 같은 작업에 대한 공식적인 검문소를 제공합니다. 그는 "'사람을 기다리세요'라고 묻는 것입니다."라고 설명했습니다. ^[8]​

에이전트 평가 및 관찰 가능성

고객 신뢰를 구축하고 에이전트 성능을 개선하기 위해 Kurapati 팀은 에이전트 평가 프레임워크를 개발했습니다. 그는 사용자가 에이전트가 무엇을 하고 있는지 이해할 수 있도록 투명성, 즉 "내부 공개"의 중요성을 강조했습니다. 이 프레임워크에는 지연 시간 및 토큰 사용량과 같은 메트릭을 위한 모니터링 대시보드, 체계적인 성능 평가 도구, 디버깅을 위한 상세한 에이전트 추적이 포함됩니다. Kurapati는 이 주제에 대해 "배후에서 무슨 일이 일어나고 있는지 설명하는 것은 고객과 파트너에게 '아, 무슨 일이 일어나고 있는지, 정확한 오류가 어디에 있는지, 시간이 얼마나 걸리는지'를 알려줍니다. 에이전트를 최적화할 수 있도록 하는 것이 핵심이라고 생각합니다." ^[8]​

데이터 컨텍스트 및 보안

Kurapati는 엔터프라이즈 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)이 효과적이려면 풍부한 컨텍스트를 제공해야 한다고 강조했습니다. 그는 엔터프라이즈 데이터에 설명적 메타데이터를 추가하여 의미론적 의미(예: 통화, 세금 상태)를 설명하는 "어노테이션" 사용을 설명했습니다. 또한 그는 서로 다른 API 간의 관계를 매핑하는 "API 그래프" 개념을 소개했습니다. 그의 견해에 따르면 "API 그래프와 관련된 모든 메타데이터가 있다면 에이전트는 훨씬 더 지능적이고 유능해집니다." ^[8]

또한 그는 보안이 플랫폼의 핵심 원칙임을 강조했습니다. 에이전트는 Oracle Fusion에 기본적으로 내장되어 있기 때문에 보안 아키텍처를 상속합니다. Kurapati는 2025년 11월 인터뷰에서 "사용자 역할과 연결하는 것은 필수 필드입니다. 그렇지 않으면 진행할 수 없습니다."라고 설명했습니다. 이를 통해 에이전트는 사용자 역할에 의해 허용된 데이터에만 액세스할 수 있습니다. ^[7]

접근성 및 경쟁적 포지셔닝

Kurapati는 IT 전문가뿐만 아니라 모든 직원이 에이전트를 만들 수 있는 미래를 구상합니다. 그는 "궁극적으로 조직 내 모든 사람이 모든 종류의 지식 근로자를 만들 수 있도록 하는 것이 목표입니다."라고 말했습니다. 이러한 채택을 장려하기 위한 Oracle의 전략의 핵심은 가격 모델입니다. Kurapati는 Oracle이 애플리케이션 제공업체이자 하이퍼스케일러(Oracle Cloud Infrastructure, 즉 OCI 포함)이므로 비용 이점을 제공할 수 있다고 언급했습니다. 그는 "OCI에서 모델을 사용하는 경우 추가 토큰을 부과하지 않습니다. 모든 경쟁업체는 그렇게 합니다."라고 말했습니다. 많은 표준 에이전트가 채택을 유도하기 위해 기존 Fusion 구독에 포함되어 있습니다. ^[7]​

새로운 섹션 5

데이터 및 AI 기반 창의성 #01

2019년 1월 8일, Kaushal Kurapati는 ad:tech New Delhi YouTube 채널에서 기조 인터뷰에 참여하여 Oracle의 임원으로서 창의성 및 마케팅 맥락에서 데이터와 인공 지능에 대해 논의했습니다.

Kurapati는 인공 지능을 대규모 데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 접근 가능한 알고리즘의 통합을 통해 창의성과 마케팅 접근 방식에 영향을 미치는 요소로 설명합니다. 그는 AI를 인간의 투입을 대체하기보다는 인간의 의사 결정, 실험 및 개인화를 지원할 수 있는 도구로 특징짓습니다.

그는 신뢰, 서비스, 충성도 및 고객 경험을 포함한 핵심 마케팅 원칙은 시간이 지나도 일관성을 유지했다고 언급합니다. 그러나 소비자 행동 및 기술의 변화로 인해 마케팅이 직관 기반 의사 결정에서 채널 전반에 걸쳐 집계된 고객 데이터에 기반한 접근 방식으로 전환해야 하는 새로운 요구 사항이 도입되었습니다.

Kurapati는 의료, 콘텐츠 생성 및 언어 번역과 같은 분야에서 AI의 응용 프로그램을 참조하여 현재 기능을 설명하는 동시에 제한 사항을 인정합니다. 그는 AI 시스템이 일반적인 이해가 부족하고 훈련 데이터에서 편향을 반영할 수 있다고 지적하면서 감독 및 인간 평가의 중요성을 강조합니다.

Kurapati에 따르면 AI 분석을 인간 반응에 대한 인식과 통합하면 조직이 상호 작용 전반에 걸쳐 경험을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그는 AI 채택이 인간의 작업을 대체하는 것이 아니라 보완적인 요소로 접근해야 하며 조정 및 책임감 있는 구현에 주의를 기울여야 한다고 지적합니다. ^[9]

에이전트 AI 및 비즈니스 애플리케이션 #02

2025년 8월 14일, Kashik Kurapati는 Wipro YouTube 채널 인터뷰에 참여하여 인공지능 발전과 비즈니스 프로세스 적용에 대해 논의했습니다. Kurapati에 따르면 AI는 1980년대의 규칙 기반 시스템에서 현재의 생성적 AI 및 떠오르는 에이전트 AI로 진화했으며, 이는 대규모 데이터, 고성능 컴퓨팅, 트랜스포머를 포함한 알고리즘 방법의 조합에 의해 뒷받침됩니다.

Kurapati는 AI가 현재 고객 서비스 통화 요약 생성 및 엔터프라이즈 데이터 품질 향상과 같은 개별 작업을 자동화할 수 있지만, 완전한 작업 자동화는 향후 개발 영역으로 남아 있다고 언급했습니다. 그는 에이전트 AI를 의사 결정을 내리고, 워크플로우를 계획하고, 복잡한 프로세스와 상호 작용할 수 있는 시스템으로 설명하면서, 위험도가 높은 상황에서는 인간의 감독이 계속 필요하다고 지적했습니다.

그는 AI 도입 관리, 데이터 개인 정보 보호 보장, 보안 조치 시행, 부정확한 결과 발생 감소에 있어 최고 데이터 및 분석 책임자의 역할을 강조했습니다. Kurapati는 또한 작업 복잡성에 따라 컴퓨팅 리소스를 조정하는 구성 가능한 AI, 추론 모델, 오픈 소스 AI 모델의 가용성 증가와 같은 트렌드를 언급했습니다.

Kurapati는 AI가 비즈니스 운영 및 일상 기술에 통합되는 것이 계속될 것이며, 작업 자동화가 확장되고, 인력 기술이 진화하고, AI 시스템이 인간의 작업을 지원하면서도 감독을 받을 것이라고 전망했습니다. ^[10]