アーロン・ケスラー、SnapLogicのAI製品管理ディレクター – インタビュー・シリーズ

アーロン・ケスラー、SnapLogicのAI製品管理ディレクターは、デザイン思考、ジョブズ・トゥ・ビー・ドゥン、製品発見を融合させたスケーラブルなフレームワークを構築する10年以上の経験を持つ認定製品リーダーです。彼は、新しいAI駆動型製品とプロセスの開発に焦点を当てながら、ブログと戦略、実行、顧客中心の開発に関するコーチングを通じて、志を抱くPMを指導しています。

SnapLogicは、企業がアプリケーション、データ、およびAPIを迅速かつ効率的に接続するのに役立つAIパワーの統合プラットフォームです。低コードインターフェイスとインテリジェントオートメーションを備えたSnapLogicは、データエンジニアリング、IT、およびビジネスチーム全体でより迅速なデジタルトランスフォーメーションを可能にします。

あなたは、大学時代にSTAKを設立し、Carvertiseに買収されるなど、起業家としての道を歩んできました。そのような初期の経験があなたの製品に対する考え方をどのように形作ってきたのか?

これは、私の人生の中で非常に興味深い時期でした。ルームメイトと私は、STAKを設立しました。なぜなら、授業が面白くなかったからです。私たちは、デラウェアのポスター・スタートアップになることを想像していませんでした。その経験は、私の製品に対する考え方を形作るのに役立ちました。なぜなら、私は自然にビジネスと話をし、問題点を聞き出し、解決策を構築することに惹かれました。私は当時、製品マネージャーとは何なのかを知りませんでした。ただ、ただ仕事をしていました。

Carvertiseでは、私は同じことをしました。顧客と話をし、問題点を理解し、解決策を開発しました。エンジニアとしての仕事は、技術で問題を解決することです。製品マネージャーとしての仕事は、ビジネス価値をもたらす問題を見つけることです。起業家、特に資金を得ることができない場合、考え方は、誰かの問題を解決する方法を見つけることです。その方法で、自分に食事を与えることができます。初期のスクラッチとハッスルは、私に常に異なるレンズを通して見ることを教えました。自分がスタートアップ、ベンチャーキャピタルによる会社、またはヘルスケアの大手会社にいるかどうかは関係ありません。マズローの「基本的なニーズ」の考え方は、常に基盤となります。

あなたは、志を抱く製品マネージャーをコーチすることに情熱を傾けています。あなたが製品マネージャーになるために必要だったアドバイスは何ですか?

私が得た最高のアドバイスであり、志を抱くPMに伝えるアドバイスは、「あなたが常に顧客の視点から議論するなら、あなたは決して議論に負けることはありません。」ということです。その言葉は、見た目に単純ですが、非常に強力です。つまり、顧客を真正に理解する必要があります。彼らのニーズ、痛み、行動、コンテキストを理解する必要があります。そうすれば、会議に意見を持って参加するのではなく、洞察を持って参加することができます。そうでなければ、すべてがHIPPO（最高経営責任者の意見）になり、誰がより多くの権力を持っているか、または誰がより大きな意見を持っているかという戦いになります。そうでない場合、あなたは、他の人に明確さを求めるために頼られる人になります。

あなたは、将来、すべての従業員がAIエージェントと共に働くことになると述べています。そのようなAI拡張された将来は、日常のワークフローではどのように見えますか?

興味深いのは、すでにAIエージェントと共に働いている現実にいることです。私たちは、DCUのような顧客に、計画、構築、テスト、保護、および数十のエージェントを配置するのを支援しました。従業員のワークフォースを支援するために。興味深いのは、企業が、各従業員のニーズに基づいて、AIの同僚の組織図を構築していることです。たとえば、従業員は、特定のユースケースに専念するAIエージェントを持ちます。たとえば、エピック/ユーザーストーリーを草案作成するエージェント、コーディングまたはプロトタイピングを支援するエージェント、プルリクエストを分析するエージェントなどです。すべては、バックエンドで誰がどのデータにアクセスできるかを決定するITによって承認および調整されています。私は、エージェントが人間を置き換えることはないと思います。まだ。人間は、予測可能な将来にわたってループに残ります。しかし、繰り返し、低価値のタスクを除去することで、人間はより高度な思考に集中できるようになります。5年以内に、ほとんどのチームは、今日のSlackやGoogle Docsと同じようにエージェントに頼るようになると思います。

あなたは、技術と非技術のチーム間のAIリテラシーのギャップを埋めるために、企業にどのようなアプローチを勧めますか?

小さなことから始め、データおよびアプリケーションの統合戦略にどのように適合するかを明確にし、ハンドスオンで驚きを避け、最初の目標およびアプローチから反復することに開かれていることです。ビジネスの中で退屈なタスクについて好奇心を持ち、問題を見つけます。解決する価値のある最も重要な問題は、日常的に解決している無名のヒーローによって解決されるものです。私たちは、これらのベストプラクティスを、SnapLogicの財務部門を支援するエージェントを構築することで学びました。最も重要なアプローチは、特定の従業員または部門がアクセスできるデータおよびアプリケーションの種類にセキュアなガードレールを持つことです。

次に、企業は、それを大学のコースのように扱う必要があります。重要な用語を簡単に説明し、人々にコントロールされた環境でツールを自分で試す機会を与え、次により深い潜り込みに従う必要があります。私たちは、AIがあらゆる分野で専門家ではないことを認識しています。AIは急速に進化しています。鍵は、チームが何が可能かを理解し、正しい質問を尋ねる自信を持つことを支援することです。

あなたは、汎用的なトレーニングモジュールを超えたAIスキルアップのための効果的な戦略を見てきましたか?

私が見た最も効果的なアプローチは、人々がそれに触れることを許可することです。トレーニングは素晴らしいスタートです。AIが彼らがすでにしている作業にどのように役立つかを見せる必要があります。そこから、それを承認されたアプローチとしての影のIT、または影のエージェントとして扱います。従業員は、特に解決する特定の問題を持っている場合、解決策を見つけるために創造的です。私たちは、フィールドチームと非技術チームに、SnapLogicのエージェントクリエーターへのアクセスを提供しました。エージェントクリエーターは、SnapLogicのエージェントAIテクノロジーです。エンタープライズAIの採用の複雑さを排除します。彼らに何かを構築しようと試み、質問で戻ってくるように指示しました。この練習は、彼らの日常業務に関連していたため、実際の学習体験になりました。

適切なスキルアップを行わずにAIツールを採用する企業にリスクがあると考えていますか。最も一般的な落とし穴は何ですか?

私が見た最大のリスクは、重大なガバナンスおよび/またはデータセキュリティ違反であり、コストのかかる規制上の罰金や顧客のデータを危険にさらす可能性があります。ただし、最も頻繁に見られるリスクは、企業がAIツールを採用することなく、それが何をできるかできないかを完全に理解していないことです。AIは魔法ではありません。データが混乱している場合、またはチームがツールを使用する方法を知らない場合、価値は見られません。別の問題は、組織がトップダウンで採用を推進し、作業を実行する人々を考慮していないことです。何かをロールアウトして、それが付着することを期待することはできません。教育して導くチャンピオンが必要です。チームは、ガードレールを立てる時間とコンテキスト、学習するためのスペースが必要です。

SnapLogicでは、新しい製品開発に取り組んでいます。現在、AIはあなたの製品戦略にどのように関係していますか?

AIと顧客のフィードバックは、私たちの製品イノベーション戦略の中心です。AIの機能を追加することではなく、継続的に効率的で使いやすい解決策を提供する方法で、データと統合のやり取りをどのように簡素化できるかを再考することです。私たちは、パワーユーザーと非技術ユーザーの両方を念頭に置いて製品を構築しています。AIは、そのギャップを埋めるのに役立ちます。

SnapLogicのAgentCreatorツールは、企業が独自のAIエージェントを構築するのをどのように支援しますか? そのような大きな影響を与えたユースケースを共有できますか?

AgentCreatorは、コードを1行も書かずに、実際のエンタープライズグレードのAIエージェントを構築するのに役立ちます。LLMベースのアプリケーションをスクラッチから構築するために必要なPython開発者の経験を排除し、財務、人事、Marketing、ITを含むチームが、自然言語プロンプトを使用して数時間でAIパワーのエージェントを作成できるようにします。これらのエージェントは、エンタープライズデータと緊密に統合されているため、単に応答するだけでなく、複雑なワークフローを自動化し、決定を推論し、ビジネスコンテキスト内でリアルタイムで行動できます。

AgentCreatorは、Independent Bankのような顧客にとって大きな変化をもたらしました。彼らは、AgentCreatorを使用して、ITヘルプデスクのチケットバックログを削減し、ITリソースを新しいGenAIイニシアチブに集中させるために、ボイスおよびチャットアシスタントを立ち上げました。さらに、福利厚生管理プロバイダのAptiaは、AgentCreatorを使用して、最も手間のかかるプロセスの1つである福利厚生選定を自動化しました。バックエンドのデータ入力を数時間かかっていたものが、AIエージェントによってシステム間でデータの翻訳と検証を簡素化したことで、数分で完了するようになりました。

SnapGPTは、自然言語を介した統合を可能にします。非技術ユーザーにとって、どのようにアクセスを民主化しましたか?

SnapGPT、私たちの統合コパイロットは、エンタープライズソフトウェアにおけるGenAIの壁を打ち破る優れた例です。SnapGPTを使用すると、非技術的なユーザーから技術的なユーザーまで、ユーザーは、2つのシステムを接続したり、ワークフローをトリガーしたりするなど、結果を自然言語プロンプトで説明できます。SnapGPTは、統合パイプラインの構築を超えて、ユーザーがパイプラインを説明し、ドキュメントを生成し、SQLクエリと式を生成し、データを1つの形式から別の形式に変換できるようにします。開発者重視のプロセスを、ビジネス全体で貢献できるものに変えました。時間の節約だけではなく、誰が構築できるかをシフトすることです。ビジネス全体でより多くの人が貢献できる場合、より迅速なイテレーションとより多くのイノベーションが可能になります。

SnapLogicのAIツール、たとえばAutoSuggestやSnapGPTは、市場にある他の統合プラットフォームとどのように異なりますか?

SnapLogicは、前例のないスピードとスケールで、現代のエンタープライズ全体でデータの価値を継続的に解放する最初のジェネレーティブ統合プラットフォームです。コードを書かずに、わずか数時間で最先端のGenAIアプリケーションを構築する機能と、最初で最も先進的なGenAIパワーの統合コパイロットであるSnapGPTを備えて、組織はビジネス価値を大幅に加速できます。他の競合他社のGenAI機能は、不足しているか、または存在しません。SnapLogicはクラウドで生まれ、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境の複雑さを管理するために特別に設計されています。

SnapLogicは、自動バリデーションやスキーマオンリードなどのイテレーティブ開発機能を提供し、チームがプロジェクトをより迅速に完了できるようにします。これらの機能により、さまざまなスキルレベルの統合者が迅速に作業を開始できます。競合他社とは異なり、高度なスキルを持った開発者を必要とせず、実装を大幅に遅くすることはありません。SnapLogicは、高パフォーマンスのプラットフォームであり、毎月4兆ドキュメントを処理し、データレイクやデータウェアハウスにデータを効率的に移動できます。一方、競合他社は、リアルタイム統合をサポートしておらず、ハイブリッド環境をサポートできません。

AI駆動型の世界における製品管理の将来について、最も興奮することは何ですか?

私が最も興奮するのは、製品管理における最新の流行語である「バイブコーディング」の台頭です。自然言語を使用して動作するプロトタイプを構築する能力です。私は、デザイン、製品管理、エンジニアリングの製品トライオが、アイデアをリアルタイムで機能するソリューションに変えるツールで実践的なものになる世界を想像しています。エンジニアやデザイナーだけに頼るのではなく、誰もが作成し、迅速にイテレーションできるようになるでしょう。

顧客との電話中に、実際のデータを使用してライブソリューションのプロトタイプを作成できることを想像してください。彼らの提案されたソリューションをただ聞くのではなく、彼らと共同で作成し、彼らの問題を解決するためのより良い方法を見つけることができます。このシフトは、製品開発プロセスを劇的にコラボレーションし、創造し、整合性のあるものにします。私は、それが私が最も情熱を傾けていることです。なぜなら、私の好きな仕事は、他の人と一緒に意味のある問題を解決することだからです。

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