مقابلات
نيتين سينغال، نائب الرئيس للهندسة (البيانات والذكاء الاصطناعي والتكامل) في SnapLogic
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
نيتين سينغال هو قائد تقني ومنتج محنك مع أكثر من 25 عامًا من الخبرة في الصناعة. وهو يشغل حاليًا منصب نائب الرئيس للهندسة في SnapLogic، حيث يركز على التكامل المسؤول للتطبيقات والنظم، مستفيدًا من هندسة Agentic لفتح إمكانات البيانات لمجتمع عالمي.
قبل توليه منصب نائب الرئيس في SnapLogic، كان نيتين مديرًا أول للهندسة في تويتر، حيث قاد وظيفة هندسة إدارة البيانات وبنية التطبيقات الخاصة بالبيانات. وشمل عمله إنشاء ممارسات حوكمة البيانات خلال فترة حرجة للشركة، مما يضمن استخدام البيانات المسؤول وامتثالها لللوائح المتعلقة بالبيانات.
كان نيتين أيضًا يشغل مناصب هندسية وقیادية في منتجات في منظمات بارزة، بما في ذلك فيزا وباى بال وJP مورغان تشيس، حيث ساهم في تحسينات كبيرة في استراتيجية البيانات وإدارتها.
SnapLogic هي منصة تكامل مدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تسهل تدفقات البيانات والتطبيقات مع أدوات بدون كود ووصلات مُسبقة البناء أكثر من 1000. تدعم ETL/ELT وأتمتة إدارة واجهة برمجة التطبيقات والتنصيب الآمن عبر السحابة والبيئات المحلية والهجينة. تُحسن ميزات مثل SnapGPT وAutoSync من الكفاءة، مما يُمكن المنظمات من دمج وتحريك العمليات بسلاسة.
لديك ما يقرب من 25 عامًا من الخبرة في دفع الابتكار التكنولوجي. ما الذي ألهمك في البداية لمتابعة مسار مهني يركز على استخدام التكنولوجيا لحل المشكلات المعقدة، وكيف تطور هذا الشغف مع ظهور الذكاء الاصطناعي؟
من بداية مسيرتي المهنية، كنت مسحورًا بالتحدي الذي ي представляет حل الألغاز والجمال المنطقي للرياضيات. هذا الاهتمام أدي إلى استكشاف كيف يمكن للتكنولوجيا أن تتعامل مع مشكلات العالم الحقيقي المعقدة. في بداية مسيرتي، كنت محفزًا من إمكانية التكنولوجيا في معالجة قضايا مثل اكتشاف الاحتيال في المعاملات ومخاطر البيانات. وقد عمق هذا الشغف مع تطور الذكاء الاصطناعي، خاصة مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد شهدت تأثير الذكاء الاصطناعي التحولي، من تمكين المزارعين من خلال رؤى المحاصيل عبر الهواتف الذكية إلى تمكين المستخدمين العاديين، مثل أبي، من التعامل مع المهام بسهولة. إن تمكين التكنولوجيا من الذكاء الاصطناعي يثيرني، مما يسمح لنا بصنع فرق إيجابي في حياة الناس. هذا المسار المستمر يعزز التزامي بتقدم الذكاء الاصطناعي بطرق لا تتميز بالابتكار والكفاءة فقط، بل أيضًا بالأمان والمسؤولية والوصول إلى الجميع.
ما هي أكبر المخاطر التي تواجهها الشركات عند الاعتماد على التكنولوجيا القديمة في عصر الذكاء الاصطناعي المتقدم؟
الاعتماد على التكنولوجيا القديمة يطرح مخاطر كبيرة يمكن أن تهدد مستقبل الأعمال. الأنظمة القديمة، خاصة البنية التحتية القديمة، تؤدي إلى عجز في الكفاءة وتمنع المنظمات من استغلال الذكاء الاصطناعي لأداء المهام القيمة. هذه التكنولوجيا القديمة تعاني من صعوبات في الوصول إلى البيانات والتكامل، مما يخلق عقبات تشغيلية باهظة التكلفة تعوق الأتمتة والابتكار. التكاليف الخفية لصيانة هذه الأنظمة تتراكم، مما يضيع الموارد ويجعل من الصعب جذب المواهب التي تفضل بيئات التكنولوجيا الحديثة. عندما تصبح الشركات محبسة في دورة الركود، تفوت فرص النمو التقدمي وتهدد بتمريرها من قبل منافسين أكثر مرونة.
الخيار واضح: تطور مثل آيفون أو تواجه مصير بلاك بيري.
كيف تعاني الأنظمة القديمة في تلبية متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، خاصة فيما يتعلق بالطاقة والطلب والبنية التحتية؟
تُواجه الأنظمة القديمة تحديات كبيرة في تلبية متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة بسبب قيودها الداخلية. هذه البنية التحتية القديمة تحتاج إلى قدرات معالجة البيانات والمرنة والتنقل لتحقيق احتياجات الحوسبة المكثفة للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تخلق هذه الأنظمة قصورًا في البيانات وعراقيل، مما يمنع التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي والمتصل الحاسم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. هذا التناقض يمنع تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ويؤدي إلى استهلاك غير فعال للموارد، وزيادة استهلاك الطاقة، واختبارات محتملة للنظام. وبالتالي، تعاني الشركات التي تعتمد على الأنظمة القديمة في استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل كامل في مجالات حيوية مثل الاستهداف الدقيق ومصالحة الرواتب واكتشاف الاحتيال، مما يحد في النهاية من حدة المنافسة في بيئة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
ما هي “التكاليف الخفية” للخمول للشركات التي تردد في تحديث أنظمتها؟
إن الاعتماد على التكنولوجيا القديمة يعني أن الشركات تعتمد على العمليات اليدوية والبيانات المنعزلة، مما يؤدي إلى زيادة التكاليف وانخفاض الإنتاجية. وبمرور الوقت، يتفاقم عدم الكفاءة هذا، مما يؤدي إلى ضياع الفرص وخسارة كبيرة في الميزة التنافسية حيث يتبنى المنافسون الأكثر مرونة حلول الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يتم تبديد إمكانات الموظفين في مهام متكررة بدلاً من العمل الاستراتيجي، مما يسبب الإحباط وربما ارتفاع معدلات دوران الموظفين. ومع استفادة المنافسين من الذكاء الاصطناعي لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والابتكار، فإن الشركات التي تؤخر التحديث تخاطر بالتخلف عن الركب، مما يعرض في نهاية المطاف مكانتها في السوق وقدرتها على البقاء على المدى الطويل للخطر في مشهد رقمي متزايد.
يجب على المؤسسات التمييز بين المخاوف المشروعة المحيطة بتبني الذكاء الاصطناعي والحالات التي يؤدي فيها انعدام الأمن البشري إلى ظهور روايات مضللة.
كيف يمكن للشركات تقييم ما إذا كانت متخلفة من حيث جاهزية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي؟
يمكن للشركات تقييم مدى جاهزيتها للذكاء الاصطناعي من خلال تقييم ما إذا كانت أنظمتها الحالية قادرة على التكامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة وتوسيع نطاقها لتلبية متطلبات البيانات المتزايدة. إذا كانوا يجدون صعوبة في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، أو الاستفادة من الحلول السحابية، أو دعم الأتمتة، فهذه علامة واضحة على أنهم قد يتخلفون عن الركب. بالإضافة إلى ذلك، يجب على الشركات فحص ما إذا كانت الأنظمة القديمة تخلق اختناقات أو تتطلب تدخلًا يدويًا مفرطًا، مما يعيق الإنتاجية. وتشمل المؤشرات الرئيسية لتخلف البنية التحتية صوامع البيانات، وعدم كفاية التحليلات في الوقت الحقيقي، وعدم كفاية القدرة الحاسوبية للخوارزميات المعقدة، والتحديات في جذب مواهب الذكاء الاصطناعي. في نهاية المطاف، تخاطر المؤسسات التي تحاول اللحاق بقدرات الذكاء الاصطناعي باستمرار بفقدان قدرتها التنافسية في مشهد رقمي متزايد. سأؤكد أيضًا على أن تقنيات المراقبة والأمن وحماية الخصوصية المتطورة التي تتبع البنية القابلة للتركيب تعد أمرًا بالغ الأهمية لاستعداد الذكاء الاصطناعي السلس والمسؤول.
ما هي بعض الخطوات العملية التي يمكن للمؤسسات اتخاذها اليوم لتأمين أنظمتها لابتكارات الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟
الخطوة الأولى هي تقييم مجموعة التكنولوجيا الحالية والبحث عن المجالات التي يمكن دمج الذكاء الاصطناعي فيها. يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية للحلول السحابية القابلة للتطوير والتي تدعم الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وتسهل دمج التقنيات الجديدة. وعلى وجه الخصوص، يمكن للمنصات منخفضة التعليمات البرمجية أن تساعد الشركات ذات الموارد المحدودة على نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة. ويجب على الشركات أيضًا التأكد من أن لديها بنية تحتية مرنة قائمة على السحابة يمكنها التوسع حسب الحاجة لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
في رأيك، ما هي الصناعات التي ستحقق أكبر قدر من المكاسب من خلال تبني الذكاء الاصطناعي بسرعة وتحديث الأنظمة القديمة؟
الصناعات التي تعتمد على اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات والمهام المتكررة ستستفيد أكثر من غيرها. على سبيل المثال، في قطاع الخدمات المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة مهام مثل دعم العملاء، واكتشاف الاحتيال، والموافقات على القروض، وتبسيط العمليات وتعزيز تجربة العملاء. وبالمثل، يمكن لأقسام المبيعات وخدمة العملاء أن تشهد زيادة كبيرة في الإنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعامل مع الاستعلامات الروتينية أو معالجة العملاء المتوقعين بشكل أكثر كفاءة. ويمكن للشركات العاملة في مجالات الرعاية الصحية والتصنيع وتجارة التجزئة أن تستفيد بشكل كبير من الذكاء الاصطناعي، خاصة وأن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد في تحسين سلاسل التوريد، والتنبؤ بالطلب، وأتمتة العمل الإداري. وبدلاً من أداء هذه المهام المتكررة، يمكن لخبراء المجال التركيز على العمل الاستراتيجي، مما يؤدي إلى تحقيق عائد مرتفع على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
كيف تدعم منصة SnapLogic الشركات على وجه التحديد في استبدال البنية التحتية القديمة المجزأة بحلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟
تعمل منصة SnapLogic على تمكين الشركات من توحيد وأتمتة سير العمل عبر البيانات والتطبيقات، وربط الأنظمة القديمة بالبنية التحتية الحديثة الجاهزة للذكاء الاصطناعي. من خلال ربط مصادر البيانات المجزأة بسلاسة وتبسيط التكامل عبر البيئات السحابية والمحلية، يعمل SnapLogic على تسريع عملية الانتقال إلى نظام موحد حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم قيمة فورية.
تتيح واجهة النظام ذات التعليمات البرمجية المنخفضة، بما في ذلك أدوات مثل AgentCreator وSnapGPT، للشركات النشر السريع للحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المختلفة، بدءًا من أتمتة تفاعلات العملاء إلى تعزيز التقارير المالية وفعالية التسويق. توفر تقنية IRIS AI من SnapLogic توصيات ذكية لبناء خطوط أنابيب البيانات، مما يقلل بشكل كبير من تعقيد مهام التكامل ويجعل النظام الأساسي في متناول المستخدمين بمستويات مختلفة من الخبرة الفنية.
يعطي SnapLogic الأولوية لإدارة البيانات والامتثال والأمان في مبادرات الذكاء الاصطناعي. بفضل ميزات مثل التشفير الشامل والتسجيل الشامل ومعاينات إجراءات الوكيل، يمكن للمؤسسات بثقة توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يوفر الإطلاق الأخير لكتالوج التكامل وأدوات نسب البيانات سياقًا أساسيًا لحماية البيانات الحساسة من التسرب أثناء الدخول والخروج. بالإضافة إلى ذلك، يوفر SnapLogic إمكانات التكامل في الأنظمة الحديثة بطريقة قابلة للتركيب، مما يؤدي إلى تحقيق أهداف العمل مع توفير حلول مرنة لمعالجة تحديات التكلفة والامتثال والصيانة.
ما هي التحديات الفريدة التي واجهتها في SnapLogic في تطوير المنتجات التي تربط الأنظمة القديمة والحديثة المدمجة بالذكاء الاصطناعي؟
أحد التحديات الفريدة في سد الفجوة بين الأنظمة القديمة والحديثة المتكاملة للذكاء الاصطناعي هو ضمان قدرة منصة SnapLogic الخاصة بنا على استيعاب صرامة الأنظمة القديمة مع الاستمرار في دعم المرونة وقابلية التوسع المطلوبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويتمثل التحدي الآخر في إنشاء منصة يمكن للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين الوصول إليها، الأمر الذي يتطلب الموازنة بين الوظائف المتقدمة وسهولة الاستخدام.
باعتبارها شركة SAAS مؤسسية، تعمل SnapLogic على تحقيق التوازن بين الاحتياجات الفريدة والعامة لمئات من عملائنا عبر مختلف الصناعات مع التطوير المستمر للمنصة لتبني تقنيات جديدة وحديثة بطريقة مرنة ومسؤولة ومتوافقة مع الإصدارات السابقة
ولمعالجة هذه المشكلة، قمنا بتطوير موصلات مسبقة الصنع تعمل على دمج البيانات بسلاسة عبر الأنظمة الأساسية القديمة والجديدة. باستخدام SnapLogic AgentCreator، قمنا أيضًا بتمكين المؤسسات من نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بأتمتة المهام، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، والتكيف مع سير العمل الحالي.
هل يمكنك توضيح “التكامل التوليدي” الخاص بـ SnapLogic وكيف يتيح أتمتة سلسة تعتمد على الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات؟
يعد التكامل التوليدي لـ SnapLogic إحدى الميزات المتطورة لمنصة SnapLogic التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتبسيط وأتمتة إنشاء مسارات التكامل وسير العمل. يمكّن هذا النهج المبتكر الشركات من ربط الأنظمة والتطبيقات ومصادر البيانات بسلاسة، مما يسهل الانتقال بشكل أكثر سلاسة إلى البيئات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال تفسير مطالبات اللغة الطبيعية، يعمل التكامل التوليدي على تمكين المستخدمين غير التقنيين من تطوير عمليات التكامل وتخصيصها ونشرها بسهولة وسرعة. يؤدي إضفاء الطابع الديمقراطي على التكامل إلى تسريع التحول الرقمي وتقليل الاعتماد على الخبرة الواسعة في مجال البرمجة، مما يسمح للمؤسسات بالتركيز على المبادرات الإستراتيجية وتعزيز الكفاءة التشغيلية.
بالإضافة إلى ذلك، يوفر SnapLogic مرونة هائلة من خلال السماح للعملاء باستخدام أي نماذج LLM عامة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم الخاصة، مما يضمن قدرة المؤسسات على الاستفادة من أفضل الأدوات المتاحة مع الحفاظ على معايير الحوكمة والامتثال القوية.
شكرًا لك على المقابلة الرائعة، وعلى القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارتها SnapLogic.
