Aaron Kesler, ředitel produktového managementu pro umělou inteligenci ve společnosti SnapLogic – Interview Series

Aaron Kesler, ředitel produktového managementu pro umělou inteligenci ve společnosti SnapLogic, je certifikovaným lídrem produktů s více než desetiletou zkušeností s vytvářením škálovatelných rámců, které kombinují designové myšlení, úkoly a produktové objevy. Zaměřuje se na vývoj nových produktů a procesů poháněných umělou inteligencí a zároveň mentoruje aspirující produktové manažery prostřednictvím svého blogu a koučování v oblasti strategie, realizace a zákaznicky orientovaného vývoje.

Měli jste poměrně zajímavou podnikatelskou cestu, když jste založili STAK na vysoké škole a později jste byli koupeni firmou Carvertise. Jak tyto rané zkušenosti ovlivnily váš produktový myšlení?

Byla to opravdu zajímavá doba mého života. Můj spolubydlící a já jsme založili STAK, protože jsme byli nudit se svými studijními materiály a chtěli jsme získat reálné zkušenosti. Nikdy jsme si nemysleli, že to povede k tomu, že nás koupí společnost, která se stala Delaware’s poster startup. Tyto zkušenosti真的 ovlivnily mé produktové myšlení, protože jsem přirozeně tíhnul k tomu, abych mluvil s podniky,ptal se jich na jejich problémy a vytvářel řešení. Nevěděl jsem ani, co je produktový manažer – prostě jsem dělal tu práci.

V Carvertise jsem začal dělat totéž: pracoval jsem se zákazníky, abych pochopil jejich bolesti a vyvinul řešení – opět dlouho předtím, než jsem měl titul produktového manažera. Jako inženýr je vaší prací řešit problémy pomocí technologií. Jako produktový manažer se vaše práce posouvá k nalezení správných problémů – těch, které stojí za řešení, protože také generují obchodní hodnotu. Jako podnikatel, zejména bez financování, se vaše myšlení stává: jak mohu vyřešit někoho problém způsobem, který mi pomůže vydělat na jídlo? Tyto rané zkušenosti s bojem a houževnatostí mě naučily vždy hledět skrze různé čočky. Bez ohledu na to, zda jste ve startupu bez financování, ve společnosti s financováním od rizikového kapitálu nebo ve velké zdravotnické společnosti, mentality “základní potřeby” podle Maslowa bude vždy základem.

Mluvíte o své vášni pro koučování aspirujících produktových manažerů. Jaký je váš nejlepší rád, který byste chtěl mít, když jste začínali s produktem?

Nejlepší rád, který jsem kdy dostal – a který dávám aspirujícím PM – je: “Pokud vždy argumentujete z pohledu zákazníka, nikdy neprohrajete argument.” Tato věta je deceptivně jednoduchá, ale neuvěřitelně silná. Znamená to, že musíte opravdu rozumět svému zákazníkovi – jeho potřebám, bolestem, chování a kontextu – abyste se nezúčastnili schůzek pouze se svými názory, ale s poznatky. Bez toho se všechno stává HIPPO (názor nejvyšší placené osoby), bitvou o to, kdo má více moci nebo hlasitější názory. S ním se stáváte osobou, ke které se lidé obracejí pro jasnost.

V minulosti jste uvedl, že každý zaměstnanec bude brzy pracovat vedle desítky agentů umělých inteligencí. Jak vypadá tato budoucnost s umělou inteligencí v denním pracovním procesu?

Co může být zajímavé, je, že jsme již v realitě, kde lidé pracují s mnoha agenty umělých inteligencí – pomohli jsme našim zákazníkům, jako je DCU, naplánovat, postavit, otestovat, zajistit a nasadit desítky agentů, aby pomohli jejich pracovníkům. Co je fascinující, je, že společnosti budují organizační diagramy agentů umělých inteligencí pro každého zaměstnance na základě jejich potřeb. Například zaměstnanci budou mít své vlastní agenty umělých inteligencí věnované konkrétním případům použití – jako je agent pro vytváření epických příběhů / uživatelských příběhů, jeden, který pomáhá s kódováním nebo prototypováním nebo vydáváním pull requestů, a další, který analyzuje zpětnou vazbu zákazníků – vše schválené a orchestrální IT, protože na pozadí je mnoho věcí, které určují, kdo má přístup k jakým datům, které agenty je třeba dodržovat pokyny pro správu, atd. Nevěřím, že agenty nahradí lidi, alespoň ne hned. Bude tam člověk ve smyčce pro předvídatelnou budoucnost, ale odstraní opakující se, nízko-hodnotové úkoly, aby se lidé mohli soustředit na vyšší úroveň myšlení. Za pět let očekávám, že většina týmů bude spoléhat na agenty stejně jako dnes na Slack nebo Google Docs.

Jak doporučujete společnostem mostnout mezery v znalostech umělých inteligencí mezi technickými a netechnickými týmy?

Začněte malými kroky, máte jasný plán, jak se to hodí do vaší strategie integrace dat a aplikací, držte to rukama, abyste chytili jakékoli překvapení, a buďte otevřeni k iteraci od původních cílů a přístupu. Najděte problémy tím, že se budete ptát na všední úkoly ve vaší firmě. Nejvyšší hodnotu problémů, které je třeba vyřešit, jsou často ty nudné, které řeší neznámí hrdinové každý den. Naučili jsme se mnoho z těchto nejlepších postupů, když jsme budovali agenty, kteří pomáhají našim finančním týmům ve společnosti SnapLogic. Nejvyšší přístup je zajistit, aby měli bezpečné zábrany pro typy dat a aplikací, ke kterým mají přístup určití zaměstnanci nebo oddělení.

Pak by společnosti měly zacházet s tím jako s univerzitním kurzem: vysvětlit klíčové termíny jednoduše, dát lidem šanci vyzkoušet nástroje sami v kontrolovaném prostředí, a poté následovat hlubší ponory. Také dáváme na vědomí, že je v pořádku nevědět všechno. Umělá inteligence se vyvíjí rychle a nikdo není odborníkem ve všech oblastech. Klíčem je pomoci týmům pochopit, co je možné, a dát jim důvěru, aby se ptali správných otázek.

Jaké jsou některé efektivní strategie, které jste viděli pro zvyšování kvalifikace umělých inteligencí, které jdou za hranice obecných tréninkových modulů?

Nejlepší přístup, který jsem viděl, je nechat lidi pracovat s tím. Školení je skvělý začátek – musíte ukázat, jak umělá inteligence skutečně pomáhá s prací, kterou již dělají. Od té doby zacházejte s tím jako se sancovaným přístupem k IT, nebo stínu IT, protože zaměstnanci jsou kreativní při hledání řešení, která mohou vyřešit velmi specifické problémy, které mají pouze oni. Dali jsme našim prodejním týmům a netechnickým týmům přístup k AgentCreator, technologii umělých inteligencí SnapLogic, která eliminuje složitost přijetí podnikové umělé inteligence, a pověřili jsme je, aby vyzkoušeli postavení něčeho a aby se vrátili s otázkami. Tento cvičný proces vedl k skutečným učebním zkušenostem, protože byl spojen s jejich denní prací.

Vidíte riziko, že společnosti přijmou nástroje umělých inteligencí bez řádného zvyšování kvalifikace – jaké jsou některé z nejčastějších pastí?

Největší rizika, která jsem viděl, jsou podstatná porušení pravidel správy a / nebo bezpečnostních předpisů, která mohou vést k nákladným pokutám a potenciálnímu ohrožení zákaznických dat. Nicméně některé z nejčastějších rizik, které vidím, jsou společnosti, které přijímají nástroje umělých inteligencí bez plného pochopení, co jsou a co nejsou schopni. Umělá inteligence není magie. Pokud jsou vaše data v nepořádku nebo vaše týmy neví, jak používat nástroje, neuvidíte hodnotu. Další problém je, když organizace tlačí přijetí shora dolů a nezohledňují lidi, kteří skutečně vykonávají práci. Nemůžete prostě něco spustit a očekávat, že to bude fungovat. Potřebujete šampiony, kteří vzdělají a povedou lidi, týmy potřebují silnou datovou strategii, čas a kontext, aby nastavili zábrany, a prostor, aby se učili.

V SnapLogicu pracujete na nové produktové vývoji. Jak umělá inteligence vstupuje do vaší produktové strategie dnes?

Umělá inteligence a zpětná vazba zákazníků jsou v srdci naší inovační produktové strategie. Není to jen o přidání funkcí umělých inteligencí, je to o přemyšlení, jak můžeme neustále dodávat efektivnější a snadněji použitelná řešení pro naše zákazníky, která zjednodušují, jak interagují s integracemi a automatizací. Budujeme produkty s ohledem na power uživatele i netechnické uživatele – a umělá inteligence pomáhá mostnout tuto mezery.

Jak nástroj AgentCreator od SnapLogicu pomáhá firmám budovat své vlastní agenty umělých inteligencí? Můžete sdílet případ, kdy to mělo velký dopad?

AgentCreator je navržen tak, aby pomáhal týmům budovat skutečné, podnikové agenty umělých inteligencí bez psaní jediné řádky kódu. Eliminuje potřebu zkušených vývojářů Pythonu pro budování aplikací založených na LLM a umožňuje týmům napříč financemi, HR, marketingem a IT vytvářet agenty umělých inteligencí poháněné přirozeným jazykem během několika hodin. Tyto agenty jsou těsně integrovány s podnikovými daty, takže mohou dělat více než jen reagovat. Integrované agenty automatizují komplexní pracovní postupy, rozumí rozhodnutí a jednají v reálném čase, vše v obchodním kontextu.

AgentCreator byl velkým hráčem pro naše zákazníky, jako je Independent Bank (INDB ), který použil AgentCreator k spuštění hlasových a chatovacích asistentů, aby snížil IT help desk ticket backlog a uvolnil IT zdroje, aby se soustředily na nové iniciativy GenAI. Kromě toho poskytovatel benefitů Aptia použil AgentCreator k automatizaci jednoho z jeho nejručně a nejzdrojově náročných procesů: benefitních voleb. Co dříve trvalo hodiny backendového zadávání dat, nyní trvá díky agentům umělých inteligencí, kteří zjednodušují překlad a validaci dat napříč systémy, pouze několik minut.

SnapGPT umožňuje integraci prostřednictvím přirozeného jazyka. Jak to demokratizovalo přístup pro netechnické uživatele?

SnapGPT, náš integrační kopilot, je skvělým příkladem toho, jak GenAI rozšiřuje bariéry v podnikovém softwaru. S ním mohou uživatelé, od netechnických po technické, popisovat výsledek, který chtějí pomocí jednoduchých přirozených jazykových příkazů – jako například připojit dva systémy nebo spustit pracovní postup – a integrace je postavena pro ně. SnapGPT jde za hranice budování integračních kanálů – uživatelé mohou popisovat kanály, vytvářet dokumentaci, generovat SQL dotazy a výrazy a transformovat data z jednoho formátu do jiného pomocí jednoduchého příkazu. To se proměnilo z procesu, který byl dříve náročný na vývojáře, na něco, co je přístupné zaměstnancům napříč celou firmou. Není to jen o úspoře času – je to o tom, že více lidí napříč firmou může přispívat. Když více lidí napříč firmou může budovat, odemknou se rychlejší iterace a více inovací.

Co dělá nástroje SnapLogicu pro umělou inteligenci – jako AutoSuggest a SnapGPT – odlišné od ostatních integračních platforem na trhu?

SnapLogic je první generativní integrační platforma, která neustále odemknutí hodnotu dat napříč moderním podnikem na bezprecedentní rychlosti a měřítku. Díky schopnosti budovat špičkové aplikace GenAI během několika hodin – bez psaní kódu – spolu se SnapGPT, prvním a nejlepším GenAI poháněným integračním kopilotem, mohou organizace výrazně urychlit obchodní hodnotu. Ostatní konkurenční GenAI schopnosti jsou chybějící nebo neexistující. Na rozdíl od většiny konkurence byl SnapLogic zrozen v cloudu a je navržen tak, aby zvládal složitosti cloudových, on-premises a hybridních prostředí.

SnapLogic nabízí funkce iterativního vývoje, včetně automatizované validace a schématu na čtení, které umožňují týmům dokončit projekty rychleji. Tyto funkce umožňují více integrátorům různých úrovní dovedností začít pracovat rychle, na rozdíl od konkurentů, kteří většinou vyžadují vysoce kvalifikované vývojáře, což může výrazně zpomalit implementaci. SnapLogic je vysoce výkonná platforma, která zpracovává více než čtyři biliony dokumentů měsíčně a může efektivně přesouvat data do datových jezer a skladů, zatímco někteří konkurenti postrádají podporu pro integraci v reálném čase a nemohou podporovat hybridní prostředí.

Co vás nejvíce vzrušuje o budoucnosti produktového managementu v světě poháněném umělou inteligencí?

Co mě nejvíce vzrušuje o budoucnosti produktového managementu, je vzestup jedné z posledních buzzword v prostoru umělých inteligencí “vibe coding” – schopnost budovat funkční prototypy pomocí přirozeného jazyka. Představuji si svět, kde každý v produktovém triu – design, produktový management a inženýrství – je rukama s nástroji, které překládají nápady do reálných, funkčních řešení v reálném čase. Místo toho, aby se spoléhali pouze na inženýry a designéry, aby přinesli nápady k životu, každý bude moci vytvářet a iterovat rychle.

Představte si, že jste na zákaznickém hovoru a v tu chvíli prototypujete živé řešení pomocí jejich skutečných dat. Místo toho, abyste pouze naslouchali jejich navrhovaným řešením, mohli bychom společně vytvářet a objevovat lepší způsoby, jak vyřešit jejich problémy. Tato změna udělá proces produktového vývoje dramaticky více spolupracující, kreativní a sladěný. A to mě vzrušuje, protože má oblíbená část mé práce je budování vedle ostatních, abychom řešili smysluplné problémy.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit SnapLogic.