Aaron Kesler, SnapLogicin AI-tuotejohtaja – Haastattelusarja

Aaron Kesler, SnapLogicin AI-tuotejohtaja, on sertifioitu tuotejohtaja, jolla on yli kymmenen vuoden kokemus skaalautuvien kehysten luomisesta, jotka yhdistävät suunnittelufilosofian, tehtävät ja tuotteen löytymisen. Hän keskittyy uusien AI-vetävien tuotteiden ja prosessien kehittämiseen sekä valmennukseen strategiasta, toteutuksesta ja asiakaslähtöisestä kehittämisestä blogissaan ja valmennuksessa.

SnapLogic on AI-vetävä integraatioplatform, joka auttaa yrityksiä yhdistämään sovellukset, tiedot ja API:t nopeasti ja tehokkaasti. Sen low-code-käyttöliittymän ja älykkään automaation ansiosta SnapLogic mahdollistaa nopeamman digitaalisen muutoksen tietotekniikan, IT:n ja liiketoimintatiimien parissa.

Olet ollut mukana melkoisessa yrittäjänmatkassa, aloittaessasi STAK:n yliopistossa ja myydessäsi sen Carvertiselle. Miten nuo varhaiset kokemukset muovasivat tuotemielentäsi?

Tämä oli mielenkiintoinen aika elämässäni. Huonekaverini ja minä perustimme STAKin, koska olimme kyllästyneitä opintoihimme ja halusimme todellista kokemusta. Emme koskaan kuvitelleet, että se johtaisi siihen, että pääsisimme Carvertisen omistukseen, josta tuli Delawaren posteristartup. Tuo kokemus muovasi todella tuotemielentäni, koska luontaisesti vetäydyin liiketoiminnan kanssa keskustelemaan, kysymään heiltä ongelmistaan ja kehittämään ratkaisuja. En tiennyt silloin, mitä tuotejohtaja on – tein vain työtä.

Carvertisessä aloin tehdä samaa: työskentelin asiakkaiden kanssa ymmärtääkseen ongelmia ja kehittääkseen ratkaisuja – jälleen kerran ennen kuin minulla oli PM-nimitys. Insinöörinä työsi on ratkaista ongelmia teknologian avulla. Tuotejohtajana työsi muuttuu oikeiden ongelmien löytymiseksi – niistä, jotka ovat arvokkaita ratkaista, koska ne myös tuottavat liiketoimintaa. Yrittäjänä, etenkin ilman rahoitusta, mielentäsi muuttuu: miten voisin ratkaista jonkun ongelman tavalla, joka auttaa minua saamaan ruokaa pöytään? Tuo varhainen ahkeruus ja pyrkimys opetti minulle aina katsoa eri näkökulmista. Olitpa sitten itse rahoittamassa startupissa, VC-rahoitteisessa yrityksessä tai terveydenhuollon jätissä, Maslowin “perustarpeen” mentaliteetti on aina perusta.

Puhut intohimoisesti valmennuksesta, jolla tuet nuoria tuotejohtajia. Mikä neuvon annat nuorille, mitä toivoisit tietäneesi itse aloittaessasi tuotejohtajan uran?

Paras neuvo, jonka olen saanut – ja neuvo, jonka annan nuorille – on: “Jos aina argumentoit asiakkaan näkökulmasta, et voi koskaan hävitä argumenttia.” Se lause on hämärtävästi yksinkertainen, mutta erittäin voimakas. Se tarkoittaa, että sinun on ymmärrettävä todella asiakkaasi – heidän tarpeensa, ongelmansa, käyttäytymisensä ja kontekstinsa – jotta et vain tule kokouksiin mielipiteillä, vaan myös näkemyksillä. Ilman sitä kaikki muuttuu HIPPOksi (korkeimman palkatun henkilön mielipideksi), jossa voimakkaamman äänen tai enemmän valtaa omaava henkilö voittaa. Sen avulla sinusta tulee se henkilö, johon ihmiset kääntyvät selkeyyden toivossa.

Aiotko, että jokainen työntekijä tulee pian työskentelemään kymmenien AI-välineiden rinnalla. Miltä tuo AI-välineiden tulevaisuus näyttää päivittäisessä työssä?

Mikä saattaa olla mielenkiintoista on, että olemme jo todellisuudessa, jossa ihmiset työskentelevät useiden AI-välineiden kanssa – olemme auttaneet asiakkaitamme, kuten DCU:a, suunnittelemaan, rakentamaan, testaamaan, suojelemaan ja käyttämään kymmeniä agentteja työvoimansa avuksi. Mikä on mielenkiintoista, on, että yritykset rakentavat organisaatiokaavioita AI-työkavereista jokaiselle työntekijälle heidän tarpeidensa mukaan. Esimerkiksi työntekijöillä on omat AI-välineensä tiettyihin käyttötarkoituksiin – kuten agentti, joka auttaa epiksen/user storyn luomisessa, toinen, joka auttaa koodauksessa tai prototyypin luomisessa ja pull-pyyntöjen analysoinnissa, ja kolmas, joka analysoi asiakaspalautetta – kaikki IT:n hyväksymänä ja orkesteroiduna, koska taustalla on paljon tietoa, joka määrää, kuka pääsee mihinkin tietoon, mitkä agentit on määritelty noudattamaan hallintolinjoja jne. En usko, että agentit korvaavat ihmiset vielä. Ihminen on silmukan sisällä tulevaisuuden näkymissä, mutta he poistavat toistuvat, matalan arvon tehtävät, jotta ihmiset voivat keskittyä korkeamman tason ajatteluun. Viiden vuoden kuluttua odotan, että useimmat tiimit luottavat agenteihin samalla tavalla kuin Slackiin tai Google Docs:iin tänään.

Miten suosittelisit yrityksiä siltaamaan AI-kirjallisuuden kuilua teknisten ja ei-teknisten tiimien välillä?

Aloita pienestä, tee selkeä suunnitelma siitä, miten tämä sopii data- ja sovellusintegraatiestrategiaasi, pidä se käytännönläheisenä, jotta voit pyydystää yllätyksiä, ja ole avoin iterointiin alkuperäisistä tavoitteista ja lähestymistavasta. Löydä ongelmat uteliaina liiketoiminnan arkisten tehtävien parissa. Arvokkaimmat ongelmat ratkaista ovat usein ne tylsät, joita unsung-sankarit ratkaisevat joka päivä. Olemme oppineet paljon näitä parhaita käytäntöjä itse, kun rakensimme agenteja avustamaan SnapLogicin rahoitusosastoa. Tärkein lähestymistapa on varmistaa, että sinulla on turvalliset esteet siitä, minkälaista tietoa ja sovelluksia tietyt työntekijät tai osastot voivat käyttää.

Sitten yritykset pitäisi käsitellä sitä kuin yliopistokurssia: selitä avainkäsitteitä yksinkertaisesti, anna ihmisille mahdollisuus kokeilla työkaluja itse kontrolloiduissa ympäristöissä, ja sitten jatka syvempiin sukelluksiin. Teemme myös selväksi, että on ok, ettei tarvitse tietää kaikkea. AI kehittyy nopeasti, eikä kukaan ole asiantuntija jokaisella alueella. Avain on auttaa tiimejä ymmärtämään, mitä on mahdollista, ja antaa heille rohkeutta kysyä oikeita kysymyksiä.

Mitä tehokkaita strategioita olet nähnyt AI:n osaamisen kehittämisessä, jotka menevät yli perusvalmennusmoduulien?

Paras lähestymistapa, jonka olen nähnyt, on antaa ihmisille mahdollisuus päästä käsiinsä. Valmennus on hyvä aloitus – sinun on näytettävä, miten AI todella auttaa heidän työssään. Sen jälkeen käsittele sitä kuin hyväksyttyä shadow IT:tä tai shadow-agenteja, jolloin työntekijät voivat löytää luovia ratkaisuja, jotka voivat ratkaista erittäin erityisiä ongelmia, joita heillä on. Annimme kenttätiimillemme ja ei-teknisille tiimillemme pääsyn AgentCreatoriin, SnapLogicin agentic AI -teknologiaan, joka poistaa yrityksen AI-omaksumisen monimutkaisuuden, ja valtuutimme heidät kokeilemaan rakentaa jotain ja raportoimaan takaisin kysymyksillä. Tämä harjoitus johti todellisiin oppimiskokemuksiin, koska se liittyi heidän päivittäiseen työhönsä.

Näetkö riskin yrityksissä, jotka omaksuvat AI-työkaluja ilman asianmukaista osaamisen kehittämistä – mitkä ovat joitain yleisimpiä ongelmia?

Yksi suurimmista riskeistä, joita olen nähnyt, on merkittävät hallinnolliset ja/tai tietoturvaongelmat, jotka voivat johtaa kalliisiin sakksiin ja asiakkaiden tietojen vaarantamiseen. Kuitenkin joitain yleisimpiä riskejä, joita näen, ovat yritykset, jotka omaksuvat AI-työkaluja ilman täydellistä ymmärrystä siitä, mitä ne voivat ja eivät voi. AI ei ole magiaa. Jos datasi on sekasorto tai tiimisi eivät tiedä, miten käyttää työkaluja, et näe arvoa. Toinen ongelma on, kun organisaatiot ajavat omaksumista ylhäältä alas eivätkä ottaa huomioon työn toteuttajia. Et voi vain lähettää jotain ja odottaa, että se toimii. Sinun on oltava mestareita kouluttamaan ja ohjaamaan ihmisiä, tiimien on oltava vahva datastrategia, aikaa ja kontekstia asettaa esteitä ja tilaa oppia.

Toimit SnapLogicissa uuden tuotekehityksen parissa. Miten AI vaikuttaa tuote-strategiaasi tänään?

AI ja asiakaspalaute ovat sydämessä tuoteinnovaatiostamme. Se ei ole vain AI-ominaisuuksien lisäämistä, vaan uudelleenajattelua siitä, miten voimme jatkuvasti toimittaa asiakkaillemme tehokkaampia ja helppokäyttöisempiä ratkaisuja integraatioille ja automaatiolle. Rakennamme tuotteita sekä power-käyttäjille että ei-teknisille käyttäjille – ja AI auttaa siltaamaan tämän kuilun.

Miten SnapLogicin AgentCreator-työkalu auttaa yrityksiä rakentamaan omat AI-agenteja? Voitko jakaa esimerkin, jossa tämä oli suuri vaikutus?

AgentCreator on suunniteltu auttamaan tiimejä rakentamaan todellisia, yritysluokan AI-agenteja ilman yhdenkään koodirivin kirjoittamista. Se poistaa tarpeen kokeneille Python-kehittäjille luoda LLM-pohjaisia sovelluksia alusta alkaen ja valtuuttaa tiimejä rahoituksesta, HR:stä, markkinoinnista ja IT:stä luomaan AI-vetäviä agenteja vain muutamassa tunnissa luonnollisen kielen ohjeiden avulla. Nämä agentit ovat tiiviisti integroituja yritysten tietojen kanssa, joten ne voivat tehdä enemmän kuin vain vastata. Integroidut agentit automatisoivat monimutkaisia työvirranja, päättävät päätöksiä ja toimivat reaaliajassa, kaikki liiketoimintakontekstissa.

AgentCreator on ollut pelinmuuttaja asiakkaillemme, kuten Independent Bankille, joka käytti AgentCreatoria käynnistääkseen ääni- ja chat-avustajat vähentääksesi IT-asiakaspalvelun jonot ja vapauttaakseen IT-resursseja keskittymään uusiin GenAI-alihankkeisiin. Lisäksi hyödykeiden hallinnan tarjoaja Aptia käytti AgentCreatoria automatisoidakseen yhden manuaalisimmista ja resursseja vaativimmista prosesseistaan: hyödykevalinnat. Se, mikä aiemmin kesti tunteja backend-tietojen syöttämisessä, kestää nyt vain minuutteja, kiitos AI-agenteja, jotka suorittavat tietojen käännön ja validoinnin järjestelmien välillä.

SnapGPT mahdollistaa integraation luonnollisen kielen kautta. Miten tämä on demokratisoinut pääsyn ei-teknisille käyttäjille?

SnapGPT, integraatiokumppanimme, on erinomainen esimerkki siitä, miten GenAI murtuu yrityssovelluksissa. Sen avulla käyttäjät, niin ei-tekniset kuin teknisetkin, voivat kuvailla tulosta, jonka he haluavat saavuttaa yksinkertaisilla luonnollisen kielen ohjeilla – kuten yhdistääksesi kaksi järjestelmää tai laukaistaksesi työvirran – ja integraatio rakennetaan heille. SnapGPT menee integraatioputkien rakentamisen lisäksi: käyttäjät voivat kuvailla putkia, luoda dokumentaatiota, generoida SQL-kyselyjä ja lauseita ja muuttaa tietoja yhdestä muotoon toiseen yksinkertaisella ohjeella. Se muuttaa kehittäjien prosessin, josta tulee jotain, mihin kaikki yrityksen työntekijät voivat osallistua. Se ei ole vain ajan säästö – se on siirtymistä siihen, kuka saa rakentaa. Kun enemmän ihmisiä ympäri yritystä voivat osallistua, he avaavat nopeamman iteroinnin ja enemmän innovaatiota.

Mikä tekee SnapLogicin AI-työkaluja, kuten AutoSuggestia ja SnapGPT:ä, erilaisiksi muihin integraatioplatformeihin verrattuna?

SnapLogic on ensimmäinen generatiivinen integraatioplatform, joka jatkuvasti availee datan arvoa modernissa yrityksessä ennennäkemättömällä nopeudella ja mittakaavalla. Sen avulla voidaan luoda edistyksellisiä GenAI-sovelluksia vain muutamassa tunnissa – ilman koodia – sekä SnapGPT, ensimmäinen ja edistynein GenAI-vetävä integraatiokumppani, organisaatiot voivat nopeasti kiihdyttää liiketoimintaa. Muiden kilpailijoiden GenAI-ominaisuudet ovat puutteellisia tai olemattomia. Toisin kuin moni kilpailija, SnapLogic syntyi pilvessä ja on suunniteltu hallitsemaan pilven, paikallisten ja hybridien ympäristöjen monimutkaisuudet.

SnapLogic tarjoaa iteratiivisia kehitysominaisuuksia, kuten automaattisen validoinnin ja schema-on-readin, jotka mahdollistavat tiimien nopeamman projektien valmistumisen. Nämä ominaisuudet mahdollistavat useamman taitotason integraattorien nopean käynnistyksen, toisin kuin kilpailijat, jotka vaativat pääasiassa korkeasti koulutettuja kehittäjiä, mikä voi hidastaa toteutusta merkittävästi. SnapLogic on erittäin suorituskykyinen alusta, joka prosessoi yli neljä biljoonaa asiakirjaa kuukaudessa ja voi siirtää tietoja tietojärjestelmiin ja varastoihin tehokkaasti, kun taas jotkut kilpailijat eivät tue reaaliaikaisia integraatioita eivätkä pysty tukemaan hybridien ympäristöjä.

Mikä innoittaa sinua eniten tulevaisuuden tuotejohtamisesta AI-vetävän maailman?

Mikä innoittaa minua eniten tulevaisuuden tuotejohtamisessa on yhden viimeaikaisen buuzzisanan nousu AI-tilaan “vibe-koodaus” – kyky luoda toimivia prototyyppejä luonnollisen kielen avulla. Ennustan maailmaa, jossa jokainen tuote-trion jäsen – suunnittelu, tuotejohtaminen ja insinöörit – on käsi kädessä työkalujen kanssa, jotka kääntävät ideat toimiviksi ratkaisuiksi reaaliajassa. Sen sijaan, että vain kuuntelet heidän ehdotuksiaan, voimme luoda yhdessä ja löytää parempia tapoja ratkaista heidän ongelmiaan. Tämä siirtymä tekee tuotekehitysprosessista dramaattisesti enemmän yhteisöllisen, luovan ja sopusoinnussa olevan. Ja se innoittaa minua, koska lempiosani työssäni on rakentaa muiden kanssa ratkaisemassa merkityksellisiä ongelmia.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla SnapLogicissa.