スナップロジックのエンジニアリングVP、ニティン・シンハル氏に聞く

ニティン・シンハル氏は、25年以上の経験を持つテクノロジーと製品のリーダーです。現在、スナップロジックのエンジニアリング担当VPとして、責任あるアプリケーションとシステムの統合に焦点を当て、Agenticアーキテクチャを利用してグローバルなオーディエンスのためのデータの潜在能力を解き放っています。

スナップロジックでの役職以前、ニティン氏はツイッターのエンジニアリング部門のシニアディレクターでした。ここで彼は、データ管理とプライバシーインフラストラクチャエンジニアリング機能を率いていました。彼の仕事には、会社の重要な時期にデータガバナンスの実践を確立し、責任あるデータの使用とプライバシー規制への遵守を確保することが含まれていました。

ニティン氏は、Visa (V ) 、PayPal (PYPL ) 、JPMorgan Chaseを含む著名な組織でのエンジニアリングおよび製品リーダーシップの役職を歴任し、データ戦略と管理の分野で重大な進歩を遂げてきました。

スナップロジックは、ノーコードツールと1,000以上の事前構築済みコネクタを備えたAI駆動の統合プラットフォームです。ETL/ELT、自動化、API管理、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境でのセキュアなデプロイをサポートします。SnapGPTやAutoSyncなどの機能により、効率が向上し、組織はプロセスをシームレスに統合およびオーケストレーションできます。

あなたは技術イノベーションを牽引するために25年近く経験を積んでいます。技術を使った複雑な問題解決に取り組むキャリアを志したきっかけは何ですか？また、AIの台頭とともにその情熱はどのように進化してきましたか？

私のキャリアの初期から、パズルを解決する挑戦と数学の論理的な美しさに魅了されていました。これは自然と、技術が現実世界の複雑な問題を解決する方法を探求することにつながりました。私のキャリアの初期には、取引の不正検出やデータプライバシーリスクなどの問題に対処する技術の可能性にインスパイアされました。AIが進化するにつれて、特にジェネレーティブAIの出現により、私の情熱はさらに強まりました。AIが農家にスマートフォンを通じて作物の洞察を提供することから、毎日のタスクを簡単に処理できるように私の父親をサポートするまで、AIの変革的な影響を目撃してきました。AI技術の民主化は、私たちが人々の生活にポジティブな違いをもたらすことを可能にし、さらに私をAIの進歩に取り組むよう駆り立てています。

企業がAIの時代に古い技術に頼ることによる最大のリスクは何ですか？

古い技術に頼ることは、企業の将来を危うくする重大なリスクをもたらします。旧式のシステム、特にレガシーインフラストラクチャは、非効率性をもたらし、組織がAIを高価値のタスクに利用することを妨げます。これらの旧式技術は、データのアクセシビリティと統合に苦労し、自動化とイノベーションを妨げる高額な運用のボトルネックを生み出します。旧式システムの維持に伴う隠れたコストは、リソースを浪費し、モダンなテクノロジー環境を好むトップタレントを引き付けることを困難にします。企業は停滞のサイクルに陥り、革新的な成長の機会を逃し、よりアジャイルな競合他社に追い越されるリスクにさらされます。

選択肢は明確です。アイフォーンのように進化するか、ブラックベリーのような運命をたどるかです。

レガシーシステムは、エネルギー、需要、インフラストラクチャという点で現代のAIアプリケーションの要求にどのように苦労していますか？

レガシーシステムは、AIの計算集約型のニーズに対する処理能力、スケーラビリティ、柔軟性が不足しているため、現代のAIアプリケーションの要求に苦労しています。これらの旧式インフラストラクチャは、データのシロとボトルネックを生み出し、AI駆動の洞察に不可欠なリアルタイムの相互接続データ処理を妨げます。この非互換性により、AI技術の導入が妨げられ、リソースの使用が非効率化し、エネルギー消費が増加し、システムの故障が発生する可能性があります。結果として、レガシーシステムに頼る企業は、ターゲティング、給与の和算、不正検出などの重要な分野でAIの潜在能力を十分に活用することが困難になります。

システムの近代化を怠った企業にとって、「隠れた」コストとは何ですか？

古い技術に頼る企業は、手動プロセスとシロ化されたデータに頼り、コストが増加し、生産性が低下します。非効率性は時間の経過とともに蓄積し、機会の喪失と競争上の不利益につながります。さらに、従業員の潜在能力が戦略的な仕事ではなく、繰り返しのタスクに浪費され、離職率が高くなる可能性があります。競合他社がAIソリューションを採用して効率性とイノベーションを高めている間に、システムの近代化を遅らせる企業は、市場の地位と長期的な持続可能性を失うリスクにさらされます。

企業は、AIの導入に関する合理的な懸念と、人間の不確実性が生み出す誤解を生み出す物語を区別する必要があります。

企業は、AIのインフラストラクチャの準備状況が遅れているかどうかをどのように評価できますか？

企業は、現在のシステムがモダンなAIツールと統合できるか、またデータの需要の増加に応じてスケールできるかどうかを評価することで、AIの準備状況を判断できます。如果企業が大規模なデータセットを効率的に処理したり、クラウドソリューションを活用したり、自動化をサポートしたりするのに苦労している場合は、インフラストラクチャが遅れている兆候です。さらに、企業は、レガシーシステムがボトルネックを生み出しているか、または過度の手動介入を必要としているかどうかを調べる必要があります。データのシロ、リアルタイム分析の不足、複雑なアルゴリズムのための計算能力の不足、AIタレントの採用の困難性は、インフラストラクチャが遅れていることを示す重要な指標です。最終的に、AIの能力に追いつこうとする企業は、デジタルな景観で競争上の優位性を失うリスクにさらされます。我々は、組み立て可能なアーキテクチャに従った先進的な観察可能性、セキュリティ、プライバシー保護技術が、責任あるAIの準備のために不可欠であることを強調します。

企業がAIのイノベーションにシステムを将来にわたって適応させるために、今すぐ取り組める実用的なステップは何ですか？

最初のステップは、現在のテクノロジースタックを評価し、AIを統合できる領域を特定することです。企業は、AI駆動の自動化をサポートし、新しいテクノロジーを簡単に統合できるスケーラブルなクラウドソリューションを優先する必要があります。特に、リソースが限られている企業の場合、低コードプラットフォームは、深い技術的な専門知識が不要で、AIエージェントを迅速に展開できるようにします。企業は、将来のAIアプリケーションをサポートするために必要なスケーラビリティを持つ、柔軟なクラウドベースのインフラストラクチャを確保する必要があります。

あなたの意見では、AIを迅速に採用し、レガシーシステムをアップグレードすることで、どの業界が最も利益を得ることができますか？

データ駆動の意思決定と繰り返しのタスクに依存する業界は、最も利益を得ることができます。例えば、金融サービス部門では、AIは顧客サポート、不正検出、ローンの承認などのタスクを自動化し、運用を合理化し、顧客体験を向上させることができます。販売と顧客サービス部門は、AIを使用してルーチンタスクやリードの処理を効率化することで、生産性の向上を実現できます。ヘルスケア、製造、小売業界の企業も、AIツールを使用してサプライチェーンを最適化し、需要を予測し、管理タスクを自動化することで大幅な利益を得ることができます。ドメインの専門家は、繰り返しのタスクではなく、戦略的な仕事に集中できるため、AIへの投資収益率が高まります。

スナップロジックのプラットフォームは、企業が断片化されたレガシーインフラストラクチャをAI駆動のソリューションに置き換えるのを具体的にどのように支援していますか？

 スナップロジックのプラットフォームは、企業がデータとアプリケーションを統合および自動化することで、断片化されたレガシーインフラストラクチャをAI駆動のソリューションに統合することを可能にします。クラウドとオンプレミス環境全体でデータソースをシームレスに接続し、統合を簡素化することで、スナップロジックはAIが即座に価値を提供できる統合されたシステムへの移行を加速します。

プラットフォームの低コードインターフェース、例えばAgentCreatorやSnapGPTを使用して、企業はさまざまなユースケース、自動化された顧客インタラクション、財務報告の強化、またはマーケティングの有効性の向上のためのAI駆動のソリューションを迅速に展開できます。スナップロジックのIRIS AIテクノロジーは、データパイプラインの構築に対するインテリジェントな推奨事項を提供し、統合タスクの複雑さを大幅に削減し、さまざまな技術レベルのユーザーにとってプラットフォームをアクセスしやすくします。

スナップロジックは、AIイニシアチブにおけるデータガバナンス、コンプライアンス、セキュリティを優先します。エンドツーエンドの暗号化、包括的なログ記録、エージェントアクションのプレビューなどの機能により、企業はAIプロジェクトを自信を持って拡大できます。統合カタログとデータライナジツールの最近の導入により、機密データが侵入または流出するのを防ぐために重要なコンテキストが提供されます。さらに、スナップロジックは、コスト、コンプライアンス、メンテナンスの課題に対処するための柔軟なソリューションを提供しながら、ビジネス目標を推進するためにモダンなシステムへの統合機能を提供します。

スナップロジックでは、レガシーシステムとモダンなAI統合システムの橋渡しとなる製品を開発する際に、どのようなユニークな課題に直面していますか？

 レガシーシステムとモダンなAI統合システムの橋渡しとなる製品を開発する際のユニークな課題の1つは、スナップロジックプラットフォームが旧式システムの厳格さを満たしながら、AIアプリケーションに必要な柔軟性とスケーラビリティをサポートできるようにすることです。もう1つの課題は、技術者と非技術者の両方にとってアクセスしやすいプラットフォームを作成することです。これには、先進的な機能性と使いやすさのバランスを取る必要があります。

企業として、スナップロジックは、さまざまな業界の100以上の顧客のユニークで一般的なニーズをバランスさせながら、プラットフォームを新しいモダンテクノロジーに適応させることを継続的に進めています。

これに対処するために、古いプラットフォームと新しいプラットフォームの間でシームレスにデータを統合できる事前構築済みコネクタを開発しました。スナップロジックのAgentCreatorを使用して、組織はタスクの自動化、リアルタイムの意思決定、既存のワークフローへの適応を可能にするAIエージェントを展開できます。

スナップロジックの「ジェネレーティブ統合」とは何ですか？また、どのようにしてエンタープライズ環境でシームレスなAI駆動の自動化を可能にしますか？

スナップロジックのジェネレーティブ統合は、ジェネレーティブAIと大規模な言語モデル（LLM）を利用して、統合パイプラインとワークフローの作成を簡素化および自動化する、スナップロジックプラットフォームの先進的な機能です。この革新的なアプローチにより、企業はシステム、应用、データソースをシームレスに接続し、AI駆動の環境への移行を容易にできます。自然言語のプロンプトを解釈することで、ジェネレーティブ統合は、非技術者のユーザーでも統合を迅速に開発、カスタマイズ、展開できるようにします。この統合の民主化により、デジタル変革が加速し、広範なコードの専門知識への依存が減り、企業は戦略的イニシアチブに焦点を当て、運用の効率性を高めることができます。

さらに、スナップロジックは、顧客が特定のニーズに合わせて調整されたパブリックLLMモデルを利用できるようにすることで、柔軟性を提供します。こうして、組織は利用可能なベストツールを活用しながら、強力なガバナンスとコンプライアンス基準を維持できます。感謝します、読者がもっと知りたい場合は、スナップロジックを訪問してください。