에어론 케슬러, 스냅로직의 AI 제품 관리 책임자 – 인터뷰 시리즈

당신은 대학 시절에 STAK를 시작하여 카버타イズ에 인수되기까지 khá한 기업가 정신을 보여주었습니다. 초기 경험이 당신의 제품 사고를 어떻게 형성했나요?

이것은 내 삶에서 정말 интерес적인 시간이었습니다. 내 룸메이트와 나는 STAK를 시작했는데, 우리는 우리의 과목에 대해 지루해하고 현실 세계의 경험을 원했기 때문입니다. 우리는 그것이 델라웨어의 포스터 스타트업이 되는 것을 상상하지 못했습니다. 그 경험은 실제로 내 제품 사고를 형성했습니다. 왜냐하면 나는 자연스럽게 비즈니스와 이야기하고, 그들의 문제를 이해하고, 솔루션을 구축하는 데 관심을 가졌기 때문입니다. 나는 당시 제품 관리자가 무엇인지조차 몰랐습니다. 나는 그냥 일을 하고 있었을 뿐입니다.

카버타イズ에서 나는 같은 일을 시작했습니다. 고객과 함께 일하여 그들의 문제점을 이해하고 솔루션을 개발했습니다. 다시 말하지만, 나는 당시 제품 관리자라는 타이틀을 가지고 있지 않았습니다. 엔지니어로서의 당신의 일은 기술로 문제를 해결하는 것입니다. 제품 관리자로서의 당신의 일은 올바른 문제를 찾는 것입니다. 즉, 비즈니스 가치를 창출하는 문제입니다. 기업가로서, 특히 자금 없이, 당신의 사고는 항상 다음과 같습니다. 어떻게 하면 누군가의 문제를 해결할 수 있을까요? 그것은 나에게 도움이 될 것입니다. 초기의 스크래치와 허슬은 나에게 항상 다른 렌즈를 통해 보는 법을 가르쳤습니다. 자금을 받은 회사, 비즈니스 자이언트, 마스โล의 “기본적인 필요” 사고는 항상 기반으로 남아 있습니다.

당신은 유망한 제품 관리자들을 코칭하는 것에 대한 열정을 이야기합니다. 당신이 제품 관리자로 시작할 때 원했던 조언은 무엇입니까?

제가 가장 좋아하는 조언은 “고객의 관점에서 항상 논쟁하면, 절대 논쟁에서 지지 않습니다.” 이 말은 간단하지만 매우 강력합니다. 즉, 고객을真正로 이해해야 합니다. 그들의 필요, 문제점, 행동, 상황을 이해해야 합니다. 그러면 회의에서 의견만을 제시하는 것이 아니라, 통찰력을 제시할 수 있습니다. 그렇지 않으면, 모든 것이 HIPPO(최고 지불 인원의 의견)가 됩니다. 즉, 권력이나 목소리가 더 큰 사람의 의견이 됩니다. 하지만 고객의 관점에서 논쟁하면, 사람들이 명확성을 위해 당신에게 돌아오는 사람이 됩니다.

당신은 곧 모든 직원이 AI 에이전트와 함께 일할 것이라고 말했습니다. 일상적인 워크플로에서 이 AI 강화된 미래는 어떤 모습일까요?

интерес는 것은 이미 사람들이 여러 AI 에이전트와 함께 일하고 있다는 것입니다. 우리는 DCU와 같은 고객을 도와서 계획, 구축, 테스트, 보호, 그리고 수십 개의 에이전트를 도입하여 직원들을 지원했습니다. 公司들은 각 직원의 필요에 따라 AI 동료를 조직 차트로 구축하고 있습니다. 예를 들어, 직원들은 특정 사용 사례에 대한 에이전트를 가지고 있을 것입니다. 예를 들어, 에픽/사용자 스토리 작성 에이전트, 코딩 또는 프로토 타이핑을 지원하는 에이전트, 풀 요청을 생성하는 에이전트, 고객 피드백을 분석하는 에이전트 등입니다. 모두 IT에 의해 허가되고 조정됩니다. 왜냐하면 데이터에 대한 접근을 결정하는 백엔드에서 많은 일이 발생하기 때문입니다. 나는 에이전트가 인간을 대체하지 않을 것이라고 믿습니다. 아직은 인간이 루프에 있을 것입니다. 하지만 에이전트는 반복적인, 낮은 가치의 작업을 제거하여 사람들이 더 높은 수준의 사고에 집중할 수 있도록 할 것입니다. 5년 내에 대부분의 팀이 에이전트를 사용하여 작업할 것으로 예상합니다. 마치 슬랙이나 구글 독스와 같은 도구를 사용하는 것과 같습니다.

당신은 기업들이 기술적인 팀과 비기술적인 팀 사이의 AI 리터러시 격차를 어떻게 메울 수 있다고 추천합니까?

작은 규모로 시작하세요. 데이터 및 애플리케이션 통합 전략과 어떻게 일치하는지에 대한 명확한 계획을 가지고 시작하세요.驚くことを 피하기 위해 손에 잡히는 것으로 유지하세요. 그리고 원래 목표와 접근 방식에서 반복하고 개선하는 것을 개방적으로 유지하세요. 비즈니스에서 재미없는 작업을 찾는 것에 대해 호기심을 가지세요. 가장 높은 가치의 문제는 종종 매일 해결하는 무명 영웅들이 해결하는 것입니다. 우리는 스냅로직 재무 부서를 위해 에이전트를 구축하면서 이러한 최선의 관행을 많이 배웠습니다. 가장 중요한 접근 방식은 특정 직원이나 부서가 액세스할 수 있는 데이터 및 애플리케이션 유형에 대한 보안 가드레일을 설정하는 것입니다.

그런 다음 기업들은 이것을 대학 과정처럼 다루어야 합니다. 주요 용어를 간단히 설명하고, 사람들이 제어된 환경에서 도구를 직접 사용해 볼 수 있도록 합니다. 그리고 나서 더 глубок한 다이브를 위해 따라 갑니다. 우리는 또한 모든 것을 알지 못하는 것이 괜찮다는 것을 알립니다. AI는 빠르게 발전하고 있으며,誰도 모든 분야의 전문가가 아닙니다. 핵심은 팀이 무엇이 가능한지 이해하고 올바른 질문을 묻는 자신감을 주는 것입니다.

당신은 일반적인 교육 모듈을 넘어서서 효과적인 AI 업스킬링 전략을 어떤 것을 보았나요?

제가 본 가장 좋은 접근 방식은 사람들이 직접 사용해 보도록 하는 것입니다. 교육은 좋은 시작입니다. 실제로 AI가 그들이 이미 하고 있는 작업에 어떻게 도움이 되는지 보여주어야 합니다. 그 다음에, 이것을 승인된 접근 방식으로 취급하세요. 즉, 직원들이 창의적으로 솔루션을 찾도록 허용하세요. 그것이 그들에게만 해당되는 매우 특정한 문제일 수 있습니다. 우리는 우리의 필드 팀과 비기술적인 팀에 에이전트 크리에이터, 스냅로직의 에이전트 AI 기술에 접근을 허용했으며, 실제 작업에 연결된 실제 학습 경험을 제공했습니다.

당신은 AI 도구를 프로퍼 업스킬링 없이 채택하는 회사에 대한 위험을 보나요? 가장 일반적인 함정은 무엇입니까?

제가 본 가장 큰 위험은 상당한 거버넌스 및/또는 데이터 보안 위반이며, 이는 비싼 규제 벌금과 고객 데이터에 대한 잠재적인 위험으로 이어질 수 있습니다. 그러나 제가 가장 자주 보는 위험은 기업들이 AI 도구를 완전히 이해하지 못한 채로 채택하는 것입니다. AI는 마법이 아닙니다. 데이터가 혼란스럽거나 팀이 도구를 사용하지 모르는 경우, 가치를 보지 못할 것입니다. 또 다른 문제는 조직이 최상단에서 채택을 강요하고 실제 작업을 수행하는 사람들을 고려하지 않는 경우입니다. 단순히 무언가를 롤아웃하고 그것이 지속되리라 기대할 수 없습니다. 교육과 안내를 위해 챔피언이 필요합니다. 팀은 강한 데이터 전략, 시간, 컨텍스트가 필요합니다. 또한 가드레일을 설정하고 학습할 공간이 필요합니다.

스냅로직에서 새로운 제품 개발을 진행하고 있습니다. 현재 AI는 어떻게 제품 전략에 영향을 미치나요?

AI와 고객 피드백은 우리의 제품 혁신 전략의 핵심입니다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 고객이 통합과 자동화와 상호작용하는 방식을 지속적으로 더 효율적이고 쉽게 만드는 솔루션을 제공하는 것입니다. 우리는 파워 유저와 비기술적인 유저를 모두 고려하여 제품을 구축하고 있습니다. AI는 이 간격을 메우는 데 도움이 됩니다.

스냅로직의 에이전트 크리에이터 도구는 기업들이 자신의 AI 에이전트를 구축하는 데 어떻게 도움이 되나요? 큰 영향을 미친 사용 사례를 하나 공유해 주시겠습니까?

에이전트 크리에이터는 팀이 코드를 작성하지 않고도 실제 기업급 AI 에이전트를 구축하는 데 도움이 됩니다. 그것은 경험있는 파이썬 개발자가 필요 없으며, 팀이 자연어 프롬프트를 사용하여 몇 시간 내에 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 합니다. 이러한 에이전트는 기업 데이터와 긴밀하게 통합되어 있습니다. 따라서 단순히 응답하는 것만이 아니라, 복잡한 워크플로를 자동화하고, 결정에 대해 이유를 제공하며, 비즈니스 컨텍스트 내에서 실시간으로 작동할 수 있습니다.

에이전트 크리에이터는 우리의 고객인 인디펜던트 뱅크에게 큰 변화를 가져왔습니다. 그들은 IT 헬프 데스크 티켓 백로그를 줄이고, IT 자원을 새로운 GenAI 이니셔티브에 집중할 수 있도록 에이전트 크리에이터를 사용했습니다. 또한, 이익 관리 제공업체인 아피아는 에이전트 크리에이터를 사용하여 수동적인 프로세스인 이익 선거를 자동화했습니다. 백엔드 데이터 입력에 몇 시간이 걸리던 작업이 이제는 몇 분이면 됩니다. 시스템 간의 데이터 변환 및 유효성을 위한 AI 에이전트 덕분에 가능했습니다.

스냅GPT는 자연어를 통해 통합을 제공합니다. 비기술적인 사용자에게 접근성을 어떻게 민주화했나요?

스냅GPT, 우리의 통합 코파일럿은 기업 소프트웨어에서 장벽을 깨어트리는 좋은 예입니다. 사용자들은 비기술적인 사용자부터 기술적인 사용자까지, 간단한 자연어 프롬프트를 사용하여 원하는 결과를 설명할 수 있습니다. 예를 들어, 두 시스템을 연결하거나 워크플로를 트리거하는 것입니다. 그리고 통합이 자동으로 구축됩니다. 스냅GPT는 통합 파이프라인을 구축하는 것을 넘어섭니다. 사용자는 파이프라인, 문서, SQL 쿼리 및 표현식을 생성하고, 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환할 수 있습니다. 이것은 개발자 중심의 프로세스를 비즈니스 전반에 걸쳐 접근할 수 있는 것으로 전환합니다. 그것은 시간을 절약하는 것뿐만 아니라,谁도 구축할 수 있는 것을 변경합니다. 비즈니스 전반에 걸쳐 더 많은 사람들이 기여할 수 있을 때, 더 빠른 반복과 더 많은 혁신을解锁할 수 있습니다.

스냅로직의 AI 도구, 예를 들어 AutoSuggest와 SnapGPT는 시장의 다른 통합 플랫폼과 어떻게 다릅니까?

스냅로직은 데이터를 가로지르는 현대적인 기업에서 데이터의 가치를 지속적으로 해방하는 첫 번째 생성형 통합 플랫폼입니다. 코드를 작성하지 않고도 최신 GenAI 애플리케이션을 몇 시간 내에 구축할 수 있습니다. 스냅GPT, 가장첫 번째이자 가장 발전된 GenAI 통합 코파일럿과 함께, 조직은 비즈니스 가치를 엄청나게 가속화할 수 있습니다. 경쟁사의 GenAI 기능은 부족하거나 존재하지 않습니다. 스냅로직은 클라우드에서 태어났으며, 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경의 복잡성을 관리하도록 설계되었습니다.

스냅로직은 자동화된 검증 및 스키마-온-리드를 포함한 반복 개발 기능을 제공합니다. 이는 다양한 기술 수준의 통합자를 빠르게 시작할 수 있도록 합니다. 이러한 기능은 경쟁사와 다르게, 높은 기술 수준의 개발자가 필요하지 않습니다. 스냅로직은 월간 4조 개의 문서를 처리할 수 있는 고성능 플랫폼이며, 데이터 레이크와 웨어하우스로 데이터를 효율적으로 이동할 수 있습니다. 일부 경쟁사는 실시간 통합을 지원하지 못하거나 하이브리드 환경을 지원하지 못합니다.

AI 주도 세계에서 제품 관리의 미래에 대해 가장 흥奮되는 것은 무엇인가요?

제가 가장 흥奮되는 것은 최신 AI 공간의 버즈워드인 “바이브 코딩”의 등장입니다. 즉, 자연어를 사용하여 작동하는 프로토타입을 구축하는 것입니다. 나는 모든 제품 트리오(디자인, 제품 관리, 엔지니어링)가 아이디어를 실시간으로 기능적인 솔루션으로 번역할 수 있는 도구와 함께 일하는 세계를 상상합니다. 엔지니어와 디자이너만이 아이디어를 실현할 수 있는 것이 아니라, 모든 사람이 빠르게 생성하고 반복할 수 있습니다.

고객과 통화를 하면서 실제 데이터를 사용하여 라이브 솔루션을 프로토 타이핑하는 것을 상상해 보세요. 고객의 제안된 솔루션만을 듣는 것이 아니라, 함께 더 나은 솔루션을 찾을 수 있습니다. 이 변환은 제품 개발 프로세스를 훨씬 더 협력적이고 창의적이며, 일치시킵니다. 그리고 그것이 제일 좋아하는 부분입니다. 다른 사람들과 함께 의미 있는 문제를 해결하는 것을 좋아하기 때문입니다.

멋진 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 스냅로직을 방문하십시오.