Aaron Kesler, Diretor de Gerenciamento de Produto de IA da SnapLogic – Série de Entrevistas

Aaron Kesler, Diretor de Gerenciamento de Produto de IA da SnapLogic, é um líder de produto certificado com mais de uma década de experiência em construir frameworks escaláveis que mesclam design thinking, jobs to be done e descoberta de produto. Ele se concentra em desenvolver novos produtos e processos impulsionados por IA, enquanto orienta aspirantes a PMs por meio de seu blog e coaching em estratégia, execução e desenvolvimento centrado no cliente.

Você teve uma jornada empresarial interessante, começando a STAK na faculdade e sendo adquirida pela Carvertise. Como essas experiências iniciais moldaram sua mentalidade de produto?

Essa foi uma época interessante da minha vida. Meu colega de quarto e eu começamos a STAK porque estávamos entediados com nossos cursos e queríamos experiência no mundo real. Nunca imaginamos que isso levaria a ser adquiridos por aquilo que se tornou o startup mais famoso de Delaware. Essa experiência realmente moldou minha mentalidade de produto, pois eu naturalmente me inclinei a conversar com empresas, perguntar sobre seus problemas e construir soluções. Eu não sabia o que era um gerente de produto naquela época – eu apenas estava fazendo o trabalho.

Na Carvertise, eu comecei a fazer a mesma coisa: trabalhar com os clientes para entender os pontos de dor e desenvolver soluções – novamente, bem antes de eu ter o título de PM. Como engenheiro, seu trabalho é resolver problemas com tecnologia. Como gerente de produto, seu trabalho muda para encontrar os problemas certos – aqueles que valem a pena resolver porque também impulsionam o valor comercial. Como empreendedor, especialmente sem financiamento, sua mentalidade se torna: como posso resolver o problema de alguém de uma maneira que me ajude a colocar comida na mesa? Essa mentalidade inicial de luta e habilidade me ensinou a sempre olhar por diferentes lentes. Seja em uma startup autofinanciada, uma empresa apoiada por VC ou um gigante da saúde, a mentalidade de “necessidade básica” de Maslow sempre será a base.

Você fala sobre sua paixão por orientar gerentes de produto aspirantes. Qual conselho você gostaria de ter recebido quando estava começando a trabalhar com produto?

O melhor conselho que eu já recebi – e o conselho que dou a aspirantes a PMs – é: “Se você sempre argumentar do ponto de vista do cliente, você nunca perderá um argumento.” Essa linha é deceptivamente simples, mas incrivelmente poderosa. Isso significa que você precisa entender verdadeiramente o seu cliente – suas necessidades, pontos de dor, comportamento e contexto – para que você não esteja apenas chegando a reuniões com opiniões, mas com insights. Sem isso, tudo se torna HIPPO (opinião da pessoa mais bem paga), uma batalha de quem tem mais poder ou opiniões mais altas. Com isso, você se torna a pessoa para quem as pessoas se voltam em busca de clareza.

Você disse anteriormente que todos os funcionários logo trabalharão ao lado de uma dúzia de agentes de IA. Como esse futuro impulsionado por IA parece em um fluxo de trabalho diário?

O que pode ser interessante é que já estamos em uma realidade em que as pessoas estão trabalhando com vários agentes de IA – ajudamos nossos clientes, como DCU, a planejar, construir, testar, proteger e implantar dezenas de agentes para ajudar sua força de trabalho. O que é fascinante é que as empresas estão construindo organogramas de colegas de IA para cada funcionário, com base em suas necessidades. Por exemplo, os funcionários terão seus próprios agentes de IA dedicados a certos casos de uso – como um agente para redigir épicos/histórias de usuário, um que ajuda com codificação ou prototipagem ou emite solicitações de pull, e outro que analisa feedback de cliente – todos sancionados e orquestrados pela TI, porque há muito no backend que determina quem tem acesso a quais dados, quais agentes precisam aderir a diretrizes de governança, etc. Eu não acredito que os agentes substituirão os humanos, ainda. Haverá um humano no loop por um longo tempo, mas eles removerão as tarefas repetitivas e de baixo valor para que as pessoas possam se concentrar em pensamento de alto nível. Em cinco anos, eu espero que a maioria das equipes confie nos agentes da mesma forma que confiam no Slack ou no Google Docs hoje.

Como você recomenda que as empresas superem a lacuna de alfabetização em IA entre equipes técnicas e não técnicas?

Comece pequeno, tenha um plano claro de como isso se encaixa na estratégia de integração de dados e aplicativos, mantenha as coisas práticas para pegar quaisquer surpresas, e esteja aberto a iterar a partir dos objetivos e abordagem originais. Encontre problemas se tornando curioso sobre as tarefas mundanas em seu negócio. Os problemas de maior valor para resolver são frequentemente os chatos que os heróis não reconhecidos resolvem todos os dias. Aprendemos muitas dessas melhores práticas em primeira mão, pois construímos agentes para ajudar o departamento de finanças da SnapLogic. A abordagem mais importante é garantir que você tenha guardrails seguros sobre quais tipos de dados e aplicativos certos funcionários ou departamentos têm acesso.

Em seguida, as empresas devem tratar isso como um curso de faculdade: explique termos-chave de forma simples, dê às pessoas a chance de experimentar as ferramentas por conta própria em ambientes controlados, e então siga com mergulhos mais profundos. Também tornamos claro que está tudo bem não saber tudo. A IA está evoluindo rapidamente, e ninguém é um especialista em todas as áreas. A chave é ajudar as equipes a entender o que é possível e dar-lhes a confiança para fazer as perguntas certas.

Quais são algumas estratégias eficazes que você viu para capacitação em IA que vão além de módulos de treinamento genéricos?

A melhor abordagem que eu vi é deixar as pessoas colocar as mãos nisso. O treinamento é um ótimo começo – você precisa mostrar a elas como a IA realmente ajuda no trabalho que elas já estão fazendo. A partir daí, trate isso como uma abordagem sancionada de TI sombra, ou agentes sombra, à medida que os funcionários são criativos para encontrar soluções que possam resolver problemas super particulares que apenas eles têm. Nós demos à nossa equipe de campo e equipes não técnicas acesso ao AgentCreator, a tecnologia de IA agêntica da SnapLogic que elimina a complexidade da adoção de IA empresarial, e os autorizamos a tentar construir algo e relatar de volta com perguntas. Esse exercício levou a experiências de aprendizado reais, pois estava ligado ao seu trabalho diário.

Você vê um risco em as empresas adotarem ferramentas de IA sem capacitação adequada – quais são alguns dos principais armadilhas?

Os principais riscos que eu vi são violações substanciais de governança e/ou segurança de dados, que podem levar a multas regulamentares caras e ao risco de colocar os dados dos clientes em risco. No entanto, alguns dos riscos mais frequentes que eu vejo são empresas que adotam ferramentas de IA sem entender completamente o que elas são e não são capazes de fazer. A IA não é mágica. Se seus dados estiverem bagunçados ou suas equipes não souberem como usar as ferramentas, você não verá valor. Outro problema é quando as organizações impulsionam a adoção de cima para baixo e não consideram as pessoas que realmente executam o trabalho. Você não pode apenas implantar algo e esperar que funcione. Você precisa de campeões para educar e orientar as pessoas, as equipes precisam de uma forte estratégia de dados, tempo e contexto para colocar guardrails, e espaço para aprender.

Na SnapLogic, você está trabalhando no desenvolvimento de novos produtos. Como a IA se encaixa na estratégia de produto hoje?

A IA e o feedback do cliente estão no coração da nossa estratégia de inovação de produto. Não se trata apenas de adicionar recursos de IA, mas de repensar como podemos continuar a entregar soluções mais eficientes e fáceis de usar para nossos clientes, simplificando como eles interagem com integrações e automação. Estamos construindo produtos com usuários poderosos e não técnicos em mente – e a IA ajuda a preencher essa lacuna.

Como a ferramenta AgentCreator da SnapLogic ajuda as empresas a construir seus próprios agentes de IA? Você pode compartilhar um caso de uso em que isso teve um grande impacto?

O AgentCreator é projetado para ajudar as equipes a construir agentes de IA reais e de classe empresarial sem escrever uma única linha de código. Ele elimina a necessidade de desenvolvedores experientes em Python para construir aplicativos baseados em LLM do zero e permite que equipes em finanças, RH, marketing e TI criem agentes de IA impulsionados por IA em apenas horas, usando prompts de linguagem natural. Esses agentes estão intimamente integrados a dados empresariais, então podem fazer mais do que apenas responder. Agentes integrados automatizam fluxos de trabalho complexos, raciocinam sobre decisões e agem em tempo real, tudo dentro do contexto empresarial.

O AgentCreator foi um divisor de águas para nossos clientes, como Independent Bank (INDB ), que usou o AgentCreator para lançar assistentes de voz e chat para reduzir a fila de tickets da help desk de TI e liberar recursos de TI para se concentrar em novas iniciativas de GenAI. Além disso, o provedor de administração de benefícios Aptia usou o AgentCreator para automatizar um de seus processos mais manuais e intensivos em recursos: eleições de benefícios. O que costumava levar horas de entrada de dados de backend agora leva minutos, graças a agentes de IA que simplificam a tradução e validação de dados entre sistemas.

SnapGPT permite integração via linguagem natural. Como isso democratizou o acesso para usuários não técnicos?

O SnapGPT, nosso copiloto de integração, é um ótimo exemplo de como a GenAI está quebrando barreiras no software empresarial. Com ele, os usuários, desde não técnicos até técnicos, podem descrever o resultado desejado usando prompts de linguagem natural simples – como pedir para conectar dois sistemas ou acionar um fluxo de trabalho – e a integração é construída para eles. O SnapGPT vai além da construção de pipelines de integração – os usuários podem descrever pipelines, criar documentação, gerar consultas SQL e expressões, e transformar dados de um formato para outro com um prompt simples. Isso transforma o que era um processo pesado para desenvolvedores em algo acessível a funcionários em toda a empresa. Não é apenas sobre economizar tempo – é sobre mudar quem constrói. Quando mais pessoas em toda a empresa podem contribuir, você desbloqueia uma iteração mais rápida e mais inovação.

O que torna as ferramentas de IA da SnapLogic – como o AutoSuggest e o SnapGPT – diferentes de outras plataformas de integração no mercado?

A SnapLogic é a primeira plataforma de integração gerativa que continua a desbloquear o valor dos dados em toda a empresa moderna a uma velocidade e escala sem precedentes. Com a capacidade de construir aplicativos GenAI de ponta em apenas horas – sem escrever código – juntamente com o SnapGPT, o primeiro e mais avançado copiloto de integração GenAI, as organizações podem acelerar drasticamente o valor comercial. As capacidades GenAI dos concorrentes são deficientes ou inexistente. Ao contrário de muita concorrência, a SnapLogic nasceu na nuvem e é projetada para gerenciar as complexidades de ambientes de nuvem, locais e híbridos.

A SnapLogic oferece recursos de desenvolvimento iterativo, incluindo validação automatizada e schema-on-read, que permitem que as equipes concluam projetos mais rapidamente. Esses recursos permitem que mais integradores de vários níveis de habilidade comecem a trabalhar rapidamente, ao contrário dos concorrentes que principalmente exigem desenvolvedores altamente qualificados, o que pode retardar a implementação significativamente. A SnapLogic é uma plataforma de alto desempenho que processa mais de quatro trilhões de documentos por mês e pode mover dados para data lakes e armazéns de dados de forma eficiente, enquanto alguns concorrentes carecem de suporte para integração em tempo real e não podem suportar ambientes híbridos.

 O que mais o excita sobre o futuro do gerenciamento de produto em um mundo impulsionado por IA?

O que mais me excita sobre o futuro do gerenciamento de produto é o surgimento de uma das últimas palavras de moda a adornar o espaço de IA, “codificação de vibração” – a capacidade de construir protótipos funcionais usando linguagem natural. Eu imagino um mundo em que todos no trio de produto – design, gerenciamento de produto e engenharia – estão trabalhando com as mãos em ferramentas que traduzem ideias em soluções reais e funcionais em tempo real. Em vez de confiar apenas nos engenheiros e designers para trazer ideias à vida, todos poderão criar e iterar rapidamente.

Imagine estar em uma ligação com um cliente e, no momento, prototipando uma solução ao vivo usando seus dados reais. Em vez de apenas ouvir as soluções propostas por eles, poderíamos co-criar com eles e descobrir maneiras melhores de resolver seus problemas. Essa mudança tornará o processo de desenvolvimento de produto dramaticamente mais colaborativo, criativo e alinhado. E isso me excita porque minha parte favorita do trabalho é construir ao lado de outros para resolver problemas significativos.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar SnapLogic.