Aaron Kesler, Directeur de la gestion de produits d’IA chez SnapLogic – Série d’entretiens

Aaron Kesler, Directeur de la gestion de produits d’IA chez SnapLogic, est un leader de produits certifié avec plus d’une décennie d’expérience dans la création de cadres évolutifs qui combinent la pensée design, les tâches à accomplir et la découverte de produits. Il se concentre sur le développement de nouveaux produits et processus alimentés par l’IA, tout en encadrant les futurs PM via son blog et son coaching sur la stratégie, l’exécution et le développement centré sur le client.

SnapLogic est une plateforme d’intégration alimentée par l’IA qui aide les entreprises à connecter rapidement et efficacement des applications, des données et des API. Avec son interface de faible code et son automation intelligente, SnapLogic permet une transformation numérique plus rapide à travers l’ingénierie des données, l’informatique et les équipes commerciales.

Vous avez eu un parcours entrepreneurial quite impressionnant, en créant STAK à l’université et en étant ensuite acquis par Carvertise. Comment ces expériences précoces ont-elles façonné votre mentalité de produit ?

C’était une période vraiment intéressante de ma vie. Mon colocataire et moi avons créé STAK parce que nous nous ennuyions avec nos cours et que nous voulions acquérir une expérience du monde réel. Nous n’avions jamais imaginé que cela nous mènerait à être acquis par ce qui est devenu le startup emblématique du Delaware. Cette expérience a vraiment façonné ma mentalité de produit parce que j’ai naturellement été attiré par les discussions avec les entreprises, en leur demandant quels étaient leurs problèmes et en créant des solutions. Je ne savais même pas ce qu’était un gestionnaire de produits à l’époque – je faisais simplement le travail.

À Carvertise, j’ai commencé à faire la même chose : travailler avec leurs clients pour comprendre les points de douleur et développer des solutions – encore une fois, bien avant que j’aie le titre de PM. En tant qu’ingénieur, votre travail consiste à résoudre des problèmes avec la technologie. En tant que gestionnaire de produits, votre travail change pour trouver les bons problèmes – ceux qui valent la peine d’être résolus parce qu’ils génèrent également de la valeur commerciale. En tant qu’entrepreneur, surtout sans financement, votre mentalité devient : comment puis-je résoudre le problème de quelqu’un de manière à m’aider à mettre de la nourriture sur la table ? Cette précocité et cette débrouillardise m’ont appris à toujours regarder à travers différents objectifs. Que vous soyez dans une startup autofinancée, une entreprise à capitaux risqués ou un géant de la santé, la mentalité de “besoin de base” de Maslow sera toujours la base.

Vous parlez de votre passion pour le coaching des futurs gestionnaires de produits. Quels conseils aimeriez-vous avoir reçus lorsque vous démarriez dans le produit ?

Le meilleur conseil que j’aie jamais reçu – et le conseil que je donne aux futurs PM – est : “Si vous argumentez toujours du point de vue du client, vous ne perdrez jamais un argument.” Cette phrase est déceptivement simple mais incroyablement puissante. Cela signifie que vous devez vraiment comprendre votre client – ses besoins, ses points de douleur, son comportement et son contexte – afin de ne pas simplement assister à des réunions avec des opinions, mais avec des idées. Sans cela, tout devient HIPPO (l’opinion de la personne la mieux payée), une bataille de qui a plus de pouvoir ou d’opinions plus fortes. Avec cela, vous devenez la personne à qui les gens se tournent pour obtenir de la clarté.

Vous avez précédemment déclaré que chaque employé travaillera bientôt aux côtés d’une douzaine d’agents d’IA. À quoi ressemble ce futur augmenté par l’IA dans un flux de travail quotidien ?

Ce qui peut être intéressant, c’est que nous sommes déjà dans une réalité où les gens travaillent avec de multiples agents d’IA – nous avons aidé nos clients comme DCU à planifier, construire, tester, sécuriser et déployer des dizaines d’agents pour aider leur main-d’œuvre. Ce qui est fascinant, c’est que les entreprises créent des organigrammes d’agents d’IA collaboreurs pour chaque employé, en fonction de leurs besoins. Par exemple, les employés auront leurs propres agents d’IA dédiés à des cas d’utilisation spécifiques – tels qu’un agent pour la rédaction d’épopées / d’histoires utilisateur, un qui aide à la programmation ou à la création de prototypes ou à la création de demandes d’extraction, et un autre qui analyse les commentaires des clients – tous sanctionnés et orchestrés par l’informatique parce qu’il y a beaucoup de choses à l’arrière-plan pour déterminer qui a accès à quelles données, quels agents doivent se conformer aux lignes directrices de gouvernance, etc. Je ne pense pas que les agents remplaceront les humains, pas encore. Il y aura un humain dans la boucle pour un avenir prévisible, mais ils supprimeront les tâches répétitives et de faible valeur afin que les gens puissent se concentrer sur une réflexion de niveau supérieur. Dans cinq ans, j’attends que la plupart des équipes s’appuient sur des agents de la même manière que nous nous appuyons sur Slack ou Google Docs aujourd’hui.

Comment recommandez-vous aux entreprises de combler le fossé de littératie en IA entre les équipes techniques et non techniques ?

Commencez petit, ayez un plan clair de la manière dont cela s’inscrit dans votre stratégie d’intégration de données et d’applications, gardez-le pratique pour surprendre toute surprise, et soyez ouvert à l’itération à partir des objectifs et de l’approche initiaux. Trouvez des problèmes en vous renseignant sur les tâches monotones de votre entreprise. Les problèmes les plus précieux à résoudre sont souvent les plus ennuyeux que les héros méconnus résolvent chaque jour. Nous avons appris beaucoup de ces meilleures pratiques en premier lieu alors que nous construisions des agents pour aider notre service financier SnapLogic. L’approche la plus importante est de vous assurer que vous avez des garde-fous sécurisés sur les types de données et d’applications auxquels certains employés ou départements ont accès.

Ensuite, les entreprises devraient le traiter comme un cours universitaire : expliquez les termes clés de manière simple, donnez aux gens la chance d’essayer les outils eux-mêmes dans des environnements contrôlés, puis suivez avec des plongées plus profondes. Nous faisons également savoir qu’il est okay de ne pas tout savoir. L’IA évolue rapidement, et personne n’est un expert dans tous les domaines. La clé est d’aider les équipes à comprendre ce qui est possible et de leur donner la confiance pour poser les bonnes questions.

Quelles sont certaines des stratégies efficaces que vous avez vues pour la formation en IA qui vont au-delà des modules de formation génériques ?

La meilleure approche que j’aie vue est de laisser les gens mettre la main dessus. La formation est un excellent début – vous devez leur montrer comment l’IA aide vraiment au travail qu’ils font déjà. À partir de là, traitez cela comme une approche sanctionnée de l’informatique de l’ombre, ou des agents de l’ombre, car les employés sont créatifs pour trouver des solutions qui peuvent résoudre des problèmes très particuliers qu’ils ont seuls. Nous avons donné à notre équipe sur le terrain et aux équipes non techniques l’accès à AgentCreator, la technologie d’IA agente de SnapLogic qui élimine la complexité de l’adoption de l’IA d’entreprise, et les avons autorisés à essayer de construire quelque chose et à rendre compte avec des questions. Cet exercice a conduit à de véritables expériences d’apprentissage car il était lié à leur travail quotidien.

Voyez-vous un risque pour les entreprises qui adoptent des outils d’IA sans formation appropriée – quels sont les pièges les plus courants ?

Les plus grands risques que j’aie vus sont des violations substantielles de la gouvernance et/ou de la sécurité des données, qui peuvent entraîner des amendes réglementaires coûteuses et le risque de mettre les données des clients en danger. Cependant, certains des risques les plus fréquents que je vois sont les entreprises qui adoptent des outils d’IA sans vraiment comprendre ce qu’ils sont et ne sont pas capables de faire. L’IA n’est pas de la magie. Si vos données sont un désordre ou que vos équipes ne savent pas utiliser les outils, vous ne verrez pas de valeur. Un autre problème est lorsque les organisations poussent l’adoption de l’IA de manière descendante et ne tiennent pas compte des personnes qui effectuent réellement le travail. Vous ne pouvez pas simplement déployer quelque chose et s’attendre à ce que cela fonctionne. Vous avez besoin de champions pour éduquer et guider les gens, les équipes ont besoin d’une solide stratégie de données, de temps et de contexte pour mettre en place des garde-fous et un espace pour apprendre.

À SnapLogic, vous travaillez sur le développement de nouveaux produits. Comment l’IA entre-t-elle en jeu dans votre stratégie de produit aujourd’hui ?

L’IA et les commentaires des clients sont au cœur de notre stratégie d’innovation de produits. Il ne s’agit pas seulement d’ajouter des fonctionnalités d’IA, mais de repenser comment nous pouvons continuellement livrer des solutions plus efficaces et plus faciles à utiliser pour nos clients qui simplifient la façon dont ils interagissent avec les intégrations et l’automatisation. Nous construisons des produits avec à la fois des utilisateurs puissants et des utilisateurs non techniques à l’esprit – et l’IA aide à combler ce fossé.

Comment l’outil AgentCreator de SnapLogic aide-t-il les entreprises à créer leurs propres agents d’IA ? Pouvez-vous partager un cas d’utilisation où cela a eu un grand impact ?

AgentCreator est conçu pour aider les équipes à créer de véritables agents d’IA d’entreprise sans écrire une seule ligne de code. Il élimine le besoin de développeurs Python expérimentés pour créer des applications basées sur LLM à partir de zéro et permet aux équipes de finance, de RH, de marketing et d’informatique de créer des agents d’IA en quelques heures à l’aide de prompts de langage naturel. Ces agents sont étroitement intégrés aux données d’entreprise, ils peuvent donc faire plus que simplement répondre. Les agents intégrés automatisent des flux de travail complexes, raisonnent à travers les décisions et agissent en temps réel, le tout dans le contexte de l’entreprise.

AgentCreator a été un facteur de changement pour nos clients comme Independent Bank, qui a utilisé AgentCreator pour lancer des assistants vocaux et de chat pour réduire l’arriéré des tickets d’aide à l’informatique et libérer les ressources informatiques pour se concentrer sur de nouvelles initiatives d’IA de génération. En outre, le fournisseur d’administration de prestations Aptia a utilisé AgentCreator pour automatiser l’un de ses processus les plus manuels et les plus gourmands en ressources : les élections de prestations. Ce qui prenait auparavant des heures de saisie de données en back-office ne prend maintenant que des minutes, grâce à des agents d’IA qui rationalisent la traduction et la validation des données entre les systèmes.

SnapGPT permet l’intégration via le langage naturel. Comment cela a-t-il démocratisé l’accès pour les utilisateurs non techniques ?

SnapGPT, notre copilote d’intégration, est un excellent exemple de la manière dont l’IA de génération est en train de briser les barrières dans les logiciels d’entreprise. Avec cela, les utilisateurs allant des non-techniques aux techniques peuvent décrire le résultat qu’ils veulent en utilisant des prompts de langage naturel simples – comme demander de connecter deux systèmes ou de déclencher un flux de travail – et l’intégration est construite pour eux. SnapGPT va au-delà de la construction de pipelines d’intégration – les utilisateurs peuvent décrire les pipelines, créer de la documentation, générer des requêtes SQL et des expressions, et transformer les données d’un format à un autre avec une simple invite. Cela transforme ce qui était autrefois un processus lourd en développement en quelque chose d’accessible à des employés de toute l’entreprise. Ce n’est pas seulement une question d’économie de temps – c’est une question de déplacement de qui peut construire. Lorsque plus de personnes à travers l’entreprise peuvent contribuer, vous débloquez une itération plus rapide et plus d’innovation.

Qu’est-ce qui rend les outils d’IA de SnapLogic – comme AutoSuggest et SnapGPT – différents des autres plates-formes d’intégration sur le marché ?

SnapLogic est la première plateforme d’intégration générative qui débloque en continu la valeur des données à travers l’entreprise moderne à une vitesse et une échelle sans précédent. Avec la capacité de construire des applications d’IA de pointe en quelques heures – sans écrire de code – ainsi que SnapGPT, le premier et le plus avancé copilote d’intégration alimenté par l’IA de génération, les organisations peuvent accélérer considérablement la valeur commerciale. Les capacités d’IA de la concurrence sont lacunaires ou inexistantes. Contrairement à une grande partie de la concurrence, SnapLogic est né dans le cloud et est conçu pour gérer les complexités des environnements cloud, sur site et hybrides.

SnapLogic offre des fonctionnalités de développement itératif, notamment la validation automatisée et le schéma de lecture, qui permettent aux équipes de terminer les projets plus rapidement. Ces fonctionnalités permettent à davantage d’intégrateurs de différents niveaux de compétence de démarrer rapidement, contrairement à la concurrence qui nécessite principalement des développeurs très qualifiés, ce qui peut ralentir la mise en œuvre de manière significative. SnapLogic est une plate-forme très performante qui traite plus de quatre billions de documents par mois et peut déplacer efficacement les données vers les lacs et les entrepôts de données, tandis que certains concurrents ne prennent pas en charge l’intégration en temps réel et ne peuvent pas prendre en charge les environnements hybrides.

Qu’est-ce qui vous excite le plus à propos de l’avenir de la gestion de produits dans un monde alimenté par l’IA ?

Ce qui m’excite le plus à propos de l’avenir de la gestion de produits est l’émergence de l’un des derniers mots à la mode à faire son apparition dans l’espace de l’IA : la “codification de l’ambiance” – la capacité de créer des prototypes fonctionnels en utilisant le langage naturel. Je me vois dans un monde où chacun du trio produit – conception, gestion de produits et ingénierie – est impliqué dans les outils qui traduisent les idées en solutions réelles et fonctionnelles en temps réel. Au lieu de compter uniquement sur les ingénieurs et les concepteurs pour donner vie aux idées, tout le monde pourra créer et itérer rapidement.

Imaginez être sur un appel client et, sur le moment, créer un prototype de solution en utilisant leurs données réelles. Au lieu de simplement écouter leurs solutions proposées, nous pourrions co-créer avec eux et découvrir de meilleures façons de résoudre leurs problèmes. Ce changement rendra le processus de développement de produits dramatiquement plus collaboratif, créatif et aligné. Et cela m’excite car ma partie préférée du travail est de construire aux côtés des autres pour résoudre des problèmes significatifs.

Je vous remercie pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter SnapLogic.