مقابلات
آرون كيسلر، مدير إدارة المنتج الاصطناعي في SnapLogic – سلسلة المقابلات
آرون كيسلر، مدير إدارة المنتج الاصطناعي في SnapLogic، هو قائد منتج معتمد مع أكثر من عقد من الخبرة في بناء الإطارات القابلة للتحجيم التي تدمج التفكير التصميمي ووظائف يجب القيام بها واكتشاف المنتج. يركز على تطوير منتجات وعمليات جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع توجيه المديرين التنفيذيين الطموحين من خلال مدونته وتوجيهه في الاستراتيجية والتنفيذ والتنمية المرتكزة على العملاء.
SnapLogic هي منصة تكامل مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على الاتصال بالتطبيقات والبيانات وواجهات برمجة التطبيقات بسرعة وفعالية. مع واجهة البرمجة منخفضة الشفرة وتأتميمها الذكي، تمكن SnapLogic من تحويل 数字 أسرع عبر هندسة البيانات والتقنيات والفرق التجارية.
لقد كان لديك رحلة ريادية مثيرة، حيث بدأت STAK في الكلية وانتقلت إلى الاستحواذ من قبل Carvertise. كيف شكلت تلك الخبرات المبكرة منظورك للمنتج؟
كان هذا وقتًا مثيرًا للاهتمام في حياتي. بدأنا صديقي وشريكي STAK لأننا كنا متعبين من دراستنا وكنّا نريد خبرة العالم الحقيقي. لم نتوقع أن يؤدي ذلك إلى استحواذنا من قبل ما أصبح شعار شركة دلاوير. شكلت تلك الخبرة منظوري للمنتج لأنني انجذبت بشكل طبيعي إلى الحديث مع الشركات وسؤالهم عن مشاكلهم و بناء حلول. لم أكن أعرف ما هو مدير المنتج في ذلك الوقت – كنت أفعل فقط الوظيفة.
في Carvertise، بدأت أفعل الشيء نفسه: العمل مع عملائهم لفهم نقاط الضعف وتطوير حلول – مرة أخرى، قبل أن أكون لديّ لقب مدير المنتج. كما مهندس، وظيفتك هي حل المشاكل باستخدام التكنولوجيا. كما مدير منتج، يتغير عملك إلى العثور على المشاكل الصحيحة – تلك التي تستحق الحل لأنها تقدم أيضًا قيمة أعمال. كما رائد أعمال، خاصة بدون تمويل، يصبح منظورك: كيف أحل مشكلة شخص ما بطريقة تساعدني على توفير الطعام على الطاولة؟ علمتنى تلك الخبرات المبكرة بالبحث دائمًا من خلال عدسات مختلفة. سواء كنت في شركة ناشئة ذات تمويل自ي، أو شركة مدعومة من رأس المال الاستثماري، أو عملاق في مجال الرعاية الصحية، فإن منظور “الحاجة الأساسية” لماسلو سيكون دائمًا الأساس.
تتحدث عن شغفك لتوجيه المديرين التنفيذيين الطموحين. ما النصيحة التي تتمنى أن كنت قد عرفتها عندما كنت تدخل إلى المنتج؟
أفضل نصيحة حصلت عليها – والنصيحة التي أقدمها للمديرين التنفيذيين الطموحين – هي: “إذا كنت دائمًا تجادل من منظور العميل، فلن تخسر أبدًا حجة.” تلك الجملة بسيطة بشكل مخادع ولكنها قوية بشكل لا يصدق. يعني ذلك أنك تحتاج إلى فهم العميل حقًا – احتياجاته، نقاط الضعف، سلوكه، والسياق – حتى لا تكون مجرد حضور اجتماعات مع آراء، ولكن مع رؤى. بدون ذلك، يصبح كل شيء HIPPO (رأي الشخص الأعلى أجرًا)، معركة من أجل من لديه أكثر قوة أو أصوات أعلى. مع ذلك، تصبح الشخص الذي يلجأ إليه الناس للوضوح.
أنت ذكرت في وقت سابق أن كل موظف سيعمل مع dozen من وكلاء الذكاء الاصطناعي قريبا. ماذا يبدو ذلك المستقبل المُحسّن بالذكاء الاصطناعي في سير العمل اليومي؟
ما قد يكون مثيرًا للاهتمام هو أننا بالفعل في واقع حيث يعمل الناس مع وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين – لقد ساعدنا عملائنا مثل DCU في التخطيط وبناء واختبار وحماية وتشغيل عشرات الوكلاء لمساعدة قوتهم العاملة. ما يثير الاهتمام هو أن الشركات تبني مخططات تنظيمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي للموظفين، بناءً على احتياجاتهم. على سبيل المثال، سي有 وكلاء الذكاء الاصطناعي مخصصون لموظفين معينين لاستخدامات معينة – مثل وكيل لصياغة الملحقات / قصص المستخدم، واحد يساعد في البرمجة أو النمذجة أو إصدار طلبات السحب، وآخر ي分析 ملاحظات العملاء – كل ذلك بموافقة ومتابعة من قبل الفرق التقنية لأن هناك الكثير في الخلفية لتحديد من لديه حق الوصول إلى البيانات، والتي تحتاج الوكلاء إلى الامتثال لخطوط التوجيه، وغيرها. لا أعتقد أن الوكلاء سوف يغيرون البشر، بعد. سيكون هناك إنسان في الحلقة لمدة زمنية متواصلة ولكنهم سوف يزيلون المهام المتكررة والمنخفضة القيمة حتى يتمكن الناس من التركيز على التفكير العالي المستوى. في غضون خمس سنوات، أتوقع أن تعتمد معظم الفرق على الوكلاء بنفس الطريقة التي نعتمد عليها على Slack أو Google Docs اليوم.
كيف تنصح الشركات بتقديم الفجوة في محو الأمية بين الذكاء الاصطناعي بين الفرق التقنية وغير التقنية؟
ابداً ببداية صغيرة، وكن لديك خطة واضحة لطريقة تدمج ذلك في استراتيجية تكامل البيانات والتطبيقات، وحافظ على ذلك عمليًا لالتقاط أي مفاجآت، وكن مفتوحًا للتكرار من الأهداف والمنهج الأصليين. ابحث عن مشاكل من خلال الفضول حول المهام الروتينية في عملك. أكبر مشاكل قيمة لحلها غالبًا ما تكون تلك المملة التي يحلها الأبطال غير المعروفين كل يوم. تعلمنا الكثير من أفضل الممارسات هذه من خلال بناء وكلاء لمساعدة فريق مالية SnapLogic. النهج الأكثر أهمية هو التأكد من أن لديك حواجز أمان على أنواع البيانات والتطبيقات التي يمكن لموظفين أو إدارات معينة الوصول إليها.
ثم يجب على الشركات معاملتها مثل دورة دراسية في الكلية: شرح المصطلحات الرئيسية ببساطة، واعطاء الناس فرصة لمحاولة الأدوات بأنفسهم في بيئات خاضعة للرقابة، ثم متابعة ذلك بمداخل أعمق. كما نُعلن أنه من المقبول عدم معرفة كل شيء. الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، ولا أحد خبير في كل منطقة. المفتاح هو مساعدة الفرق على فهم ما هو ممكن وإعطائهم الثقة لطرح الأسئلة الصحيحة.
ما هي بعض الاستراتيجيات الفعالة التي رأيتها لتطوير مهارات الذكاء الاصطناعي التي تتجاوز وحدات التدريب العامة؟
أفضل نهج رأيته هو السماح للناس بالحصول على يديهم عليه. التدريب هو بداية رائعة – تحتاج إلى إظهار لهم كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في العمل الذي يقومون به بالفعل. من هناك، عامل ذلك كنهج معتم لتقنية الظل، أو وكلاء الظل، حيث يكون الموظفون مبدعين في العثور على حلول قد تحل مشاكل خاصة جدًا فقط لهم. قدمنا لفريقنا الميداني والفرق غير التقنية إمكانية الوصول إلى AgentCreator، تقنية وكلاء الذكاء الاصطناعي في SnapLogic التي تُزيل تعقيدات تبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، وسمحنا لهم بمحاولة بناء شيء وطرح الأسئلة. هذا التمرين أدى إلى تجارب تعلم حقيقية لأنها كانت مرتبطة بعملهم اليومي.
هل ترى خطرًا في أن تتبنى الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي دون تطوير مهارات مناسب – ما هي بعض الأخطاء الأكثر شيوعًا؟
أحد أكبر المخاطر التي رأيتها هي انتهاكات كبيرة في الحوكمة وأمن البيانات، مما قد يؤدي إلى غرامات تنظيمية باهظة و خطر وضع بيانات العملاء في خطر. ومع ذلك، بعض المخاطر الأكثر تكرارًا التي أراها هي أن الشركات تتبنى أدوات الذكاء الاصطناعي دون فهم كامل لما هي قادرة عليه وما لا تستطيع فعله. الذكاء الاصطناعي ليس سحرًا. إذا كانت بياناتك في حالة فوضى أو فرقك لا تعرف كيف تستخدم الأدوات، فلن ترى قيمة. مشكلة أخرى هي عندما تدفع المنظمات بالتبني من الأعلى xuống ولا تأخذ في الاعتبار الأشخاص الذين يقومون بالعمل الفعلي. لا يمكنك فقط طرح شيء وتوقع أن ينجح. تحتاج إلى أبطال لتثقيف وتوجيه الناس، وفرق تحتاج إلى استراتيجية بيانات قوية، ووقت، وسياق لوضع حواجز أمان، ومساحة للتعلم.
في SnapLogic، تعمل على تطوير منتجات جديدة. كيف يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في استراتيجية المنتج اليوم؟
الذكاء الاصطناعي وملاحظات العملاء في قلب استراتيجية ابتكار المنتج لدينا. لا يتعلق الأمر فقط بإضافة ميزات الذكاء الاصطناعي، بل يتعلق بإعادة التفكير في كيف يمكننا استمرار تقديم حلول أكثر كفاءة وسهولة استخدام لعملائنا التي تبسط كيفية تفاعلهم مع التكامل والautomation. نحن نبني منتجات مع الأخذ في الاعتبار مستخدمي القوة ومستخدمي غير التقنيين – والذكاء الاصطناعي يساعد على جسر الفجوة بينهما.
كيف يساعد أداة AgentCreator في SnapLogic الشركات على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم؟ هل يمكنك مشاركة حالة استخدام كان لها تأثير كبير؟
AgentCreator مصممة لمساعدة الفرق على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الحقيقيين من الدرجة المؤسسية دون كتابة سطر واحد من الشفرة. يزيل الحاجة إلى مطورين متمرسين في لغة بايثون لبناء تطبيقات dựa على LLM من الصفر ويمكّن الفرق عبر المالية والشؤون والتسويق والتقنيات من بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي في غضون ساعات باستخدام عبارات لغة طبيعية. هذه الوكلاء متكاملة بشكل وثيق مع بيانات المؤسسة، لذلك يمكنهم فعل أكثر من مجرد الاستجابة. الوكلاء المتكاملة تُ自动 عمليات عمل معقدة، وتعطي أسبابًا لقراراتها، وتعمل في الوقت الفعلي، كل ذلك في سياق الأعمال.
AgentCreator كان له تأثير كبير على عملائنا مثل Independent Bank، الذي استخدم AgentCreator لإطلاق مساعدين صوتيين ومراسليين دعم فني لتقليل تراكم تذاكر الدعم الفني وتحرير موارد الدعم الفني لت tập trung على مبادرات الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، استخدم مزود إدارة المنافع Aptia AgentCreator لتحسين واحدة من أكثر العمليات يدوية واستهلاك الموارد: انتخابات المنافع. ما كان يأخذ ساعات من إدخال البيانات في الخلفية يأخذ الآن دقائق، بفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يبسّطون ترجمة البيانات وتحققها عبر الأنظمة.
SnapGPT يسمح بالتكامل عبر اللغة الطبيعية. كيف جعل ذلك الوصول مُتاحًا للمستخدمين غير التقنيين؟
SnapGPT، رفيق التكامل لدينا، هو مثال رائع على كيفية كسر الذكاء الاصطناعي الحدود في برامج المؤسسات. معه، يمكن للمستخدمين، من غير التقنيين إلى التقنيين، وصف النتيجة المرغوبة باستخدام عبارات لغة طبيعية بسيطة – مثل طلب الاتصال بين نظامين أو تشغيل سير عمل – والتحقق يتم بناءً لهم. SnapGPT يتجاوز بناء خطوط أنابيب التكامل – يمكن للمستخدمين وصف خطوط الأنابيب، إنشاء الوثائق، توليد استفسارات SQL و التعبيرات، و تحويل البيانات من تنسيق إلى آخر بعبارة بسيطة. يتحول ما كان عملية متطلبة للمطورين إلى شيء يمكن الوصول إليه من قبل موظفين في جميع أنحاء الأعمال. لا يتعلق الأمر فقط بالوقت المحفوظ – بل يتعلق بتحويل من يمكنه المساهمة. عندما يمكن لمزيد من الناس في الأعمال المساهمة، فإنك تفتح بابًا أوسع للتحول السريع والابتكار.
ما الذي يجعل أدوات SnapLogic للذكاء الاصطناعي – مثل AutoSuggest و SnapGPT – مختلفة عن منصات التكامل الأخرى في السوق؟
SnapLogic هي أول منصة تكامل مولدة تفتح باستمرار قيمة البيانات عبر المؤسسة الحديثة بسرعة ومدى غير مسبوق. مع القدرة على بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد في غضون ساعات – بدون كتابة شفرة – إلى جانب SnapGPT، رفيق التكامل المولّد بالذكاء الاصطناعي الأول والأكثر تقدمًا، يمكن للمنظمات تسريع القيمة التجارية بشكل كبير. القدرات المولدة بالذكاء الاصطناعي لمنافسيها ناقصة أو غير موجودة. على عكس المنافسين، ولدت SnapLogic في السحابة ومصممة خصيصًا لإدارة تعقيدات البيئات السحابية والخاضة والهجينة.
توفر SnapLogic ميزات التطوير التكراري، بما في ذلك التحقق التلقائي وschema-on-read، التي تمكن الفرق من إنهاء المشاريع بسرعة. تمكن هذه الميزات المزيد من المدمجين بمستويات مهارات مختلفة من البدء بسرعة، على عكس المنافسين الذين يحتاجون في الغالب إلى مطورين ماهرين، مما يمكن أن يبطئ التنفيذ بشكل كبير. SnapLogic هي منصة عالية الأداء تُعالج أكثر من 4 تريليون وثيقة شهريًا ويمكن نقل البيانات بكفاءة إلى بحيرات البيانات و المستودعات، بينما يفتقر بعض المنافسين إلى دعم التكامل في الوقت الفعلي و لا يدعمون البيئات الهجينة.
ما هو ما يثيرك أكثر حول مستقبل إدارة المنتج في عالم مدفوع بالذكاء الاصطناعي؟
ما يثيرني أكثر حول مستقبل إدارة المنتج هو ظهور أحد أحدث الكلمات التي تزين الفضاء الاصطناعي “ترميز الفيبر” – القدرة على بناء نماذج عمل باستخدام اللغة الطبيعية. أتخيل عالمًا حيث الجميع في ثالوث المنتج – التصميم، وإدارة المنتج، والهندسة – يشاركون في أدوات تترجم الأفكار إلى حلول وظيفية حقيقية في الوقت الفعلي. بدلاً من الاعتماد فقط على المطورين والمصممين لجعل الأفكار حقيقية، سيكون الجميع قادرين على إنشاء وتكرار بسرعة.
تخيل أنك في مكالمة مع عميل وفي اللحظة نفسها، تُنمذج حلًا حيًا باستخدام بياناتهم الفعلية. بدلاً من مجرد الاستماع إلى حلولهم المقترحة، يمكننا أن نُنشئ معهم واكتشف طرقًا أفضل لحل مشاكلهم. هذا التحول سوف يجعل عملية تطوير المنتج أكثر تعاونًا وابتكارًا وتناغمًا. و ذلك ما يثيرني لأن جزءي المفضل في العمل هو بناء إلى جانب الآخرين لحل مشاكل معنوية.
