आरोन केसलर, स्नैपलॉजिक में एआई उत्पाद प्रबंधन के निदेशक – साक्षात्कार श्रृंखला

आरोन केसलर, स्नैपलॉजिक में एआई उत्पाद प्रबंधन के निदेशक, एक प्रमाणित उत्पाद नेता हैं जिनके पास डिज़ाइन सोच, जॉब्स टू बी डन, और उत्पाद खोज के साथ मापनीय फ्रेमवर्क बनाने का दस साल से अधिक का अनुभव है। वह नए एआई-संचालित उत्पादों और प्रक्रियाओं को विकसित करने पर केंद्रित हैं, जबकि अपने ब्लॉग और रणनीति, कार्यान्वयन, और ग्राहक-केंद्रित विकास पर प्रशिक्षण के माध्यम से आकांक्षी पीएम को सलाह देते हैं।

स्नैपलॉजिक एक एआई-संचालित एकीकरण मंच है जो उद्यमों को त्वरित और कुशलता से अनुप्रयोगों, डेटा, और एपीआई को जोड़ने में मदद करता है। इसके कम-कोड इंटरफ़ेस और बुद्धिमान स्वचालन के साथ, स्नैपलॉजिक डेटा इंजीनियरिंग, आईटी, और व्यवसाय टीमों में डिजिटल परिवर्तन को तेजी से बढ़ावा देता है।

आपके पास एक उद्यमी यात्रा रही है, जिसमें कॉलेज में एसटीएके शुरू किया और कारवर्टाइज द्वारा अधिग्रहित किया गया। उन शुरुआती अनुभवों ने आपके उत्पाद दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

यह मेरे जीवन में एक बहुत ही दिलचस्प समय था। मेरे रूममेट और मैंने एसटीएके शुरू किया क्योंकि हम अपने पाठ्यक्रम से ऊब गए थे और वास्तविक दुनिया का अनुभव चाहते थे। हमने कभी नहीं सोचा था कि यह हमें डेलावेयर के पोस्टर स्टार्टअप द्वारा अधिग्रहित किया जाएगा। उस अनुभव ने वास्तव में मेरे उत्पाद दृष्टिकोण को आकार दिया क्योंकि मैं स्वाभाविक रूप से व्यवसायों से बात करने, उनकी समस्याओं के बारे में पूछने, और समाधान बनाने की ओर आकर्षित हुआ। मुझे तब नहीं पता था कि उत्पाद प्रबंधक क्या होता है – मैं बस नौकरी कर रहा था।

कारवर्टाइज में, मैंने वही काम किया: ग्राहकों के साथ काम करना और उनकी समस्याओं को समझना और समाधान विकसित करना – फिर से, इससे पहले कि मुझे पीएम का खिताब मिला। एक इंजीनियर के रूप में, आपका काम तकनीक के साथ समस्याओं का समाधान करना है। एक उत्पाद प्रबंधक के रूप में, आपका काम समस्याओं को खोजने में बदल जाता है – जो समस्याएं हल करने लायक हैं क्योंकि वे व्यवसाय मूल्य भी चलाती हैं। एक उद्यमी के रूप में, विशेष रूप से बिना फंडिंग के, आपकी मानसिकता यह हो जाती है: मैं किसी की समस्या का समाधान कैसे कर सकता हूं ताकि मुझे खाने के लिए भोजन मिल सके? उस शुरुआती संघर्ष और हस्ती ने मुझे सिखाया कि हमेशा विभिन्न लेंसों के माध्यम से देखना चाहिए। चाहे आप एक स्व-वित्तपोषित स्टार्टअप, एक वीसी-समर्थित कंपनी, या एक स्वास्थ्य दिग्गज में हों, मास्लो की “बुनियादी आवश्यकता” मानसिकता हमेशा आधार होगी।

आप आकांक्षी उत्पाद प्रबंधकों के लिए अपने प्रशिक्षण के जुनून के बारे में बात करते हैं। जब आप उत्पाद में प्रवेश कर रहे थे तो आपको क्या सलाह दी जाती थी?

मुझे जो सबसे अच्छी सलाह मिली – और जो सलाह मैं आकांक्षी पीएम को देता हूं – यह है: “यदि आप हमेशा ग्राहक के दृष्टिकोण से तर्क करते हैं, तो आप कभी भी एक तर्क नहीं हारेंगे।” यह पंक्ति धोखाधड़ी से सरल है लेकिन अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है। इसका अर्थ है कि आपको वास्तव में अपने ग्राहक को समझना चाहिए – उनकी जरूरतें, दर्द बिंदु, व्यवहार, और संदर्भ – ताकि आप केवल राय के साथ बैठकों में नहीं जा रहे हैं, बल्कि अंतर्दृष्टि के साथ हैं। उसके बिना, सब कुछ हिप्पो (सबसे अधिक भुगतान वाले व्यक्ति की राय) बन जाता है, जो कि कौन अधिक शक्तिशाली है या जोरदार राय की लड़ाई है। उसके साथ, आप वह व्यक्ति बन जाते हैं जिससे लोग स्पष्टता के लिए मुड़ते हैं।

आपने पहले कहा था कि जल्द ही हर कर्मचारी एक दर्जन एआई एजेंटों के साथ काम करेगा। यह एआई-संचालित भविष्य दैनिक कार्य प्रवाह में कैसा दिखता है?

जो दिलचस्प हो सकता है वह यह है कि हम पहले से ही एक वास्तविकता में हैं जहां लोग कई एआई एजेंटों के साथ काम कर रहे हैं – हमने अपने ग्राहकों जैसे डीसीयू को योजना, निर्माण, परीक्षण, सुरक्षा और उनके कार्यबल की मदद करने के लिए दर्जनों एजेंटों को मदद करने में मदद की है। जो दिलचस्प है वह यह है कि कंपनियां प्रत्येक कर्मचारी के लिए एआई सहयोगियों के संगठन चार्ट बना रही हैं, उनकी जरूरतों के आधार पर। उदाहरण के लिए, कर्मचारियों के पास अपने एजेंट होंगे जो विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए समर्पित हैं – जैसे कि एक एजेंट जो महाकाव्य / उपयोगकर्ता कहानियों को मसौदा तैयार करने में मदद करता है, जो कोडिंग या प्रोटोटाइप या मुद्दों को खींचता है, और एक और जो ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करता है – सभी आईटी द्वारा स्वीकृत और निर्देशित किया जाता है क्योंकि पीछे बहुत कुछ है जो यह निर्धारित करता है कि कौन से डेटा तक पहुंच है, जिन एजेंटों को शासन निर्देशों का पालन करने की आवश्यकता है, आदि। मुझे नहीं लगता कि एजेंट मानव को बदल देंगे, अभी तक। मानव शामिल होंगे जो दूरस्थ रूप से देखा जा सकता है लेकिन वे पुनरावृत्ति, कम-मूल्य वाले कार्यों को दूर करेंगे ताकि लोग उच्च-स्तरीय सोच पर ध्यान केंद्रित कर सकें। पांच साल में, मुझे उम्मीद है कि अधिकांश टीमें एजेंटों पर उसी तरह निर्भर करेंगी जिस तरह हम स्लैक या गूगल डॉक्स पर आज निर्भर करते हैं।

कंपनियों को तकनीकी और गैर-तकनीकी टीमों के बीच एआई साक्षरता अंतर को कैसे पाटने की सिफारिश करते हैं?

छोटे से शुरू करें, एक स्पष्ट योजना है कि यह आपकी डेटा और एप्लिकेशन एकीकरण रणनीति के साथ कैसे फिट बैठता है, इसे हाथों-हाथ रखने के लिए रखें ताकि किसी भी आश्चर्य को पकड़ा जा सके, और मूल लक्ष्य और दृष्टिकोण से अलग होने के लिए तैयार रहें। व्यवसाय में साधारण कार्यों के बारे में जिज्ञासु होकर समस्याएं खोजें। हल करने के लिए सबसे मूल्यवान समस्याएं अक्सर वे होती हैं जो अनसुने नायकों द्वारा हर दिन हल की जाती हैं। हमने इन सर्वोत्तम प्रथाओं को सीखा क्योंकि हमने अपने स्नैपलॉजिक वित्त विभाग के लिए एजेंट बनाने के लिए पहले से ही सीखा था। सबसे महत्वपूर्ण दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करना है कि आपके पास कertain कर्मचारियों या विभागों के लिए कौन से डेटा और अनुप्रयोगों तक पहुंच है, इसके लिए सुरक्षित गार्डरेल हैं।

फिर कंपनियों को इसे एक कॉलेज पाठ्यक्रम की तरह मानना चाहिए: सरल शब्दों में कुंजी शब्दों को समझाएं, लोगों को नियंत्रित वातावरण में स्वयं उपकरणों का उपयोग करने का मौका दें, और फिर गहरे डाइव के साथ अनुवर्ती कार्रवाई करें। हम यह भी जानते हैं कि यह जानना स्वीकार्य है कि हर चीज़ के बारे में जानना आवश्यक नहीं है। एआई तेजी से विकसित हो रहा है, और कोई भी हर क्षेत्र में विशेषज्ञ नहीं है। मुख्य बात टीमों को यह समझने में मदद करना है कि क्या संभव है और उन्हें सही प्रश्न पूछने के लिए विश्वास दिलाना है।

आपको एआई अपस्किलिंग के लिए कुछ प्रभावी रणनीतियाँ दिखाई दी हैं जो सामान्य प्रशिक्षण मॉड्यूल से परे हैं?

मैंने जो सर्वोत्तम दृष्टिकोण देखा है वह यह है कि लोगों को इसे हाथों में लेने दें। प्रशिक्षण एक शानदार शुरुआत है – आपको दिखाने की जरूरत है कि एआई वास्तव में उनके द्वारा किए जा रहे काम में कैसे मदद करता है। वहां से, इसे एक स्वीकृत दृष्टिकोण के रूप में मानें – कर्मचारी रचनात्मक हैं समाधान खोजने के लिए जो केवल उन्हीं की समस्याओं को हल करते हैं। हमने अपनी फील्ड टीम और गैर-तकनीकी टीमों को एजेंट क्रिएटर तक पहुंच प्रदान की, स्नैपलॉजिक की एजेंटिक एआई प्रौद्योगिकी, और उन्हें कुछ बनाने की कोशिश करने और प्रश्नों के साथ रिपोर्ट करने के लिए सशक्त बनाया। यह अभ्यास वास्तविक शिक्षा अनुभवों के लिए नेतृत्व किया क्योंकि यह उनके दैनिक कार्य से जुड़ा हुआ था।

क्या आप उन कंपनियों में जोखिम देखते हैं जो एआई टूल्स को अपनाती हैं बिना उचित अपस्किलिंग के – कुछ सबसे सामान्य खदानें क्या हैं?

मैंने जो सबसे बड़ा जोखिम देखा है वह है महत्वपूर्ण शासन और/या डेटा सुरक्षा उल्लंघन, जो महंगे नियामक जुर्माना और ग्राहकों के डेटा को जोखिम में डालने की संभावना को जन्म दे सकता है। हालांकि, मैं जो सबसे बार-बार जोखिम देखता हूं वह यह है कि कंपनियां एआई टूल्स को अपनाती हैं बिना यह समझे कि वे क्या हैं और क्या नहीं कर सकते हैं। एआई जादू नहीं है। यदि आपका डेटा एक गड़बड़ है या आपकी टीमें टूल का उपयोग करने के लिए नहीं जानती हैं, तो आप मूल्य नहीं देखेंगे। एक और मुद्दा यह है जब संगठन शीर्ष से नीचे तक अपनाया जाता है और वास्तव में काम करने वाले लोगों पर विचार नहीं करते हैं। आप बस कुछ लॉन्च नहीं कर सकते और उम्मीद कर सकते हैं कि यह चिपक जाएगा। आपको शिक्षित और मार्गदर्शन करने वाले चैंपियनों की आवश्यकता है, टीमों को एक मजबूत डेटा रणनीति की आवश्यकता है, समय और संदर्भ में गार्डरेल लगाने के लिए, और सीखने के लिए जगह है।

स्नैपलॉजिक में, आप नए उत्पाद विकास पर काम कर रहे हैं। एआई आपकी उत्पाद रणनीति में आज कैसे कारक है?

एआई और ग्राहक प्रतिक्रिया हमारी उत्पाद नवाचार रणनीति के दिल में हैं। यह केवल एआई सुविधाओं को जोड़ने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सोचने के बारे में है कि हम अपने ग्राहकों के लिए अधिक कुशल और आसानी से उपयोग करने वाले समाधान कैसे वितरित कर सकते हैं जो एकीकरण और स्वचालन के साथ बातचीत करते हैं। हम ऐसे उत्पाद बना रहे हैं जो शक्तिशाली उपयोगकर्ताओं और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं दोनों को ध्यान में रखते हैं – और एआई उस अंतर को पाटने में मदद करता है।

स्नैपलॉजिक का एजेंट क्रिएटर टूल व्यवसायों को अपने स्वयं के एआई एजेंट बनाने में कैसे मदद करता है? क्या आप एक उपयोग का मामला साझा कर सकते हैं जहां इसका बड़ा प्रभाव पड़ा?

एजेंट क्रिएटर वास्तविक, उद्यम-ग्रेड एआई एजेंट बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है बिना एक ही पंक्ति कोड लिखे। यह अनुभवी पाइथन डेवलपर्स को एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों को बनाने की आवश्यकता को समाप्त करता है और वित्त, एचआर, विपणन, और आईटी जैसी टीमों को प्राकृतिक भाषा प्रोम्प्ट का उपयोग करके केवल घंटों में एआई-संचालित एजेंट बनाने के लिए सशक्त बनाता है। ये एजेंट उद्यम डेटा के साथ जुड़े हुए हैं, इसलिए वे केवल प्रतिक्रिया देने से अधिक कर सकते हैं। एकीकृत एजेंट जटिल कार्य प्रवाह को स्वचालित करते हैं, निर्णयों के माध्यम से तर्क करते हैं, और वास्तविक समय में कार्य करते हैं, सभी व्यवसाय संदर्भ में।

एजेंट क्रिएटर हमारे ग्राहकों जैसे इंडिपेंडेंट बैंक के लिए एक खेल परिवर्तक रहा है, जिसने एजेंट क्रिएटर का उपयोग आईटी हेल्प डेस्क टिकट बैकलॉग को कम करने और आईटी संसाधनों को मुक्त करने के लिए किया था ताकि वे नए जेनएआई पहलों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। इसके अलावा, लाभ प्रशासन प्रदाता एप्टिया ने एजेंट क्रिएटर का उपयोग अपनी सबसे अधिक मैनुअल और संसाधन-गहन प्रक्रिया में से एक को स्वचालित करने के लिए किया – लाभ चुनाव। जो पहले पीछे के डेटा प्रविष्टि के घंटों लेता था अब एजेंटों के लिए धन्यवाद मिनट लगते हैं जो प्रणालियों के पार डेटा अनुवाद और सत्यापन को स्ट्रीमलाइन करते हैं।

स्नैपजीपीटी एकीकरण के माध्यम से प्राकृतिक भाषा की अनुमति देता है। गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए यह कैसे एक्सेस को लोकतांत्रिक बनाता है?

स्नैपजीपीटी, हमारा एकीकरण कोपायलट, उद्यम सॉफ़्टवेयर में बाधाओं को तोड़ने वाला एक उत्कृष्ट उदाहरण है। इसके साथ, उपयोगकर्ता गैर-तकनीकी से लेकर तकनीकी तक सरल प्राकृतिक भाषा प्रोम्प्ट का उपयोग करके बता सकते हैं कि वे क्या परिणाम चाहते हैं – जैसे कि दो सिस्टम को जोड़ना या एक कार्य प्रवाह को ट्रिगर करना – और एकीकरण उनके लिए बनाया जाता है। स्नैपजीपीटी एकीकरण पाइपलाइनों का निर्माण करने से परे जाता है – उपयोगकर्ता पाइपलाइनों का वर्णन कर सकते हैं, दस्तावेज़ बना सकते हैं, एसक्यूएल क्वेरी और अभिव्यक्तियों को उत्पन्न कर सकते हैं, और एक सरल प्रोम्प्ट के साथ डेटा को एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में परिवर्तित कर सकते हैं। यह न केवल समय बचाता है – यह कौन योगदान दे सकता है इसे बदल देता है। जब व्यवसाय में अधिक लोग योगदान दे सकते हैं, तो आप तेजी से पुनरावृत्ति और अधिक नवाचार अनलॉक करते हैं।

स्नैपलॉजिक के एआई टूल्स – जैसे ऑटोसजेस्ट और स्नैपजीपीटी – बाजार में अन्य एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म से क्या अलग बनाते हैं?

स्नैपलॉजिक पहला जनरेटिव एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म है जो आधुनिक उद्यम में डेटा के मूल्य को असाधारण गति और पैमाने पर अनलॉक करता है। कोड लिखे बिना केवल कुछ घंटों में अग्रिम जेनएआई अनुप्रयोगों का निर्माण करने की क्षमता के साथ, साथ ही स्नैपजीपीटी, पहला और सबसे उन्नत जेनएआई-संचालित एकीकरण कोपायलट, संगठन व्यवसाय मूल्य को काफी तेजी से त्वरण कर सकते हैं। प्रतिस्पर्धियों की जेनएआई क्षमताएं कमजोर या अस्तित्वहीन हैं। स्नैपलॉजिक को क्लाउड में जन्म दिया गया है और क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस, और हाइब्रिड वातावरण की जटिलताओं को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

स्नैपलॉजिक में इटरेटिव डेवलपमेंट सुविधाएं हैं, जिनमें स्वचालित सत्यापन और स्कीमा-ऑन-रीड शामिल हैं, जो टीमों को तेजी से परियोजनाओं को पूरा करने में सक्षम बनाती हैं। ये सुविधाएं विभिन्न कौशल स्तरों के एकीकरणकर्ताओं को तेजी से शुरू करने में सक्षम बनाती हैं, जबकि प्रतिस्पर्धी मुख्य रूप से उच्च कौशल वाले डेवलपर्स की आवश्यकता होती है, जो कार्यान्वयन को धीमा कर सकती है। स्नैपलॉजिक एक उच्च प्रदर्शन वाला प्लेटफ़ॉर्म है जो मासिक रूप से चार ट्रिलियन से अधिक दस्तावेज़ संसाधित करता है और डेटा लेक्स और वेयरहाउस में डेटा को कुशलता से स्थानांतरित कर सकता है, जबकि कुछ प्रतिस्पर्धी वास्तविक समय एकीकरण के लिए समर्थन की कमी है।

एआई-संचालित दुनिया में उत्पाद प्रबंधन के भविष्य के बारे में आपको सबसे ज्यादा क्या उत्साहित करता है?

एआई-संचालित दुनिया में उत्पाद प्रबंधन के भविष्य के बारे में मुझे जो सबसे ज्यादा उत्साहित करता है वह है “वाइब कोडिंग” की बढ़ती हुई एक और नवीनतम बुलबुला – प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके काम करने वाले प्रोटोटाइप बनाने की क्षमता। मैं एक दुनिया की कल्पना करता हूं जहां उत्पाद त्रिकोण – डिज़ाइन, उत्पाद प्रबंधन, और इंजीनियरिंग – में हर कोई हाथों-हाथ उपकरणों के साथ है जो विचारों को वास्तविक, कार्यशील समाधानों में अनुवादित करते हैं। इसके बजाय कि केवल ग्राहकों के प्रस्तावित समाधानों को सुनना, हम उनके साथ सह-निर्माण कर सकते हैं और उनकी समस्याओं को हल करने के बेहतर तरीके खोज सकते हैं। यह परिवर्तन उत्पाद विकास प्रक्रिया को नाटकीय रूप से अधिक सहयोगी, रचनात्मक, और संरेखित बना देगा। और यह मुझे उत्साहित करता है क्योंकि नौकरी का मेरा पसंदीदा हिस्सा दूसरों के साथ अर्थपूर्ण समस्याओं का समाधान करने के लिए निर्माण करना है।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें स्नैपलॉजिक पर जाना चाहिए।