Nitin Singhal, Vicepreședinte de Inginerie (Date, AI și Integrări) la SnapLogic

Nitin Singhal este un lider de tehnologie și produs experimentat, cu peste 25 de ani de experiență în industrie. În prezent, el ocupă funcția de Vicepreședinte de Inginerie la SnapLogic, axându-se pe integrarea responsabilă a aplicațiilor și sistemelor, utilizând arhitectura Agentic pentru a debloca potențialul datelor pentru o audiență globală.

Înainte de a ocupa această funcție la SnapLogic, Nitin a fost Director Senior de Inginerie la Twitter, unde a condus funcțiile de inginerie ale infrastructurii de gestionare a datelor și a confidențialității. Lucrările sale au implicat stabilirea practicilor de guvernanță a datelor într-o perioadă critică pentru companie, asigurând utilizarea responsabilă a datelor și conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea.

Nitin a ocupat, de asemenea, diverse funcții de inginerie și conducere a produselor în cadrul unor organizații de prestigiu, printre care Visa (V ), PayPal (PYPL ) și JPMorgan Chase, unde a contribuit la progrese semnificative în strategia și gestionarea datelor.

SnapLogic este o platformă de integrare alimentată de IA care simplifică fluxurile de date și aplicații cu instrumente fără cod și peste 1.000 de conectori preconstruiți. Aceasta susține ETL/ELT, automatizare, gestionare API și implementări securizate în medii cloud, on-premises și hibride. Funcții precum SnapGPT și AutoSync îmbunătățesc eficiența, permițând organizațiilor să integreze și să orchestreze procesele în mod transparent.

Aveți aproape 25 de ani de experiență în conducerea inovației tehnologice. Ce v-a inspirat inițial să urmați o carieră axată pe utilizarea tehnologiei pentru a rezolva probleme complexe, și cum s-a evoluat această pasiune odată cu apariția IA?

De la începutul carierei mele, am fost atras de provocarea de a rezolva puzzle-uri și de frumusețea logică a matematicii. Această fascinație m-a condus în mod natural să explorez cum tehnologia poate aborda probleme complexe și reale. La începutul carierei mele, am fost inspirat de potențialul tehnologiei de a aborda probleme precum detectarea fraudelor de tranzacții și riscurile de confidențialitate a datelor. Pasiunea mea a crescut odată cu evoluția IA, în special cu apariția IA Generativă. Am martorit impactul transformativ al IA, de la împuternicirea fermierilor cu informații despre culturi prin smartphone-uri până la facilitarea utilizatorilor obișnuiți, precum tatăl meu, să navigheze cu ușurință sarcini precum depunerea declarațiilor de impozit. Democratizarea tehnologiei IA mă entuziasmează, permițându-ne să facem o diferență pozitivă în viețile oamenilor. Acestă călătorie continuă îmi alimentează angajamentul de a avansa IA în moduri care să fie nu numai inovatoare și eficiente, ci și sigure, responsabile și accesibile tuturor.

Care sunt cele mai mari riscuri cu care se confruntă afacerile atunci când se bazează pe tehnologie învechită în era IA avansată?

Bazarea pe tehnologie învechită prezintă riscuri semnificative care pot pune în pericol viitorul unei afaceri. Sistemele învechite, în special infrastructurile moștenite, duc la ineficiențe paralizante și împiedică organizațiile să valorifice IA pentru sarcini de înaltă valoare. Aceste tehnologii învechite au dificultăți în accesarea și integrarea datelor, creând blocaje operaționale costisitoare care împiedică automatizarea și inovarea. Costurile ascunse ale întreținerii unor astfel de sisteme se adună, epuizând resursele și făcând dificilă atragerea talentelor de top care preferă medii tehnologice moderne. Pe măsură ce companiile sunt blocate într-un ciclu de stagnare, pierd oportunități de creștere progresivă și riscă să fie depășite de concurenții mai agili.

Alegerea este clară: evoluați ca iPhone-ul sau suportați soarta BlackBerry.

Cum se luptă sistemele legacy pentru a îndeplini cerințele aplicațiilor IA moderne, în special în ceea ce privește energia, cererea și infrastructura?

Sistemele legacy se confruntă cu provocări semnificative în îndeplinirea cerințelor aplicațiilor IA moderne, datorită limitărilor lor inerente. Aceste infrastructuri învechite necesită mai multă capacitate de procesare a datelor, scalabilitate și flexibilitate pentru nevoile computaționale intensive ale IA. Ele creează adesea silozuri de date și blocaje, împiedicând manipularea în timp real a datelor interconectate, esențială pentru insight-urile conduse de IA. Această incompatibilitate împiedică implementarea tehnologiilor IA avansate și conduce la utilizarea ineficientă a resurselor, consumul crescut de energie și posibile eșecuri ale sistemului. În consecință, afacerile care se bazează pe sisteme legacy luptă pentru a valorifica pe deplin potențialul IA în domenii cheie, cum ar fi țintirea precisă, reconcilierea salariilor și detectarea fraudelor, limitându-și astfel avantajul competitiv într-un peisaj condus de IA.

Care sunt “costurile ascunse” ale inerției pentru companiile care ezită să-și modernizeze sistemele?

Bazarea pe tehnologie învechită înseamnă că afacerile depind de procese manuale și date izolate, ceea ce duce la costuri crescute și productivitate redusă. În timp, această ineficiență se acumulează, rezultând în oportunități pierdute și o pierdere semnificativă a avantajului competitiv, pe măsură ce concurenții mai agili adoptă soluții IA. Mai mult, potențialul angajaților este irosit pe sarcini repetitive, în loc de muncă strategică, ceea ce poate duce la frustrare și rate de turnover mai mari. Pe măsură ce rivalii valorifică IA pentru o eficiență și inovare mai mare, companiile care întârzie modernizarea riscă să rămână în urmă, punând în pericol poziția lor pe piață și viabilitatea pe termen lung într-un peisaj din ce în ce mai digital.

Organizațiile trebuie să facă distincția între preocupările legitime legate de adoptarea IA și cazurile în care insecuritățile umane dau naștere la narative înșelătoare.

Cum pot evalua afacerile dacă rămân în urmă în ceea ce privește pregătirea infrastructurii pentru IA?

Afacerile pot evalua pregătirea lor pentru IA prin analiza capacității sistemelor actuale de a se integra cu instrumentele IA moderne și de a scala pentru a îndeplini cerințele crescânde de date. Dacă au dificultăți în a procesa eficient seturi mari de date, a valorifica soluțiile cloud sau a susține automatizarea, este un semn clar că ar putea rămâne în urmă. În plus, companiile ar trebui să examineze dacă sistemele legacy creează blocaje sau necesită intervenție manuală excesivă, împiedicând productivitatea. Indicatorii cheie ai infrastructurii în urmă includ silozuri de date, analize în timp real inadecvate, putere de calcul insuficientă pentru algoritmi complexi și dificultăți în atragerea talentelor IA. În cele din urmă, organizațiile care sunt în permanență în urmă cu capacitățile IA riscă să-și piardă avantajul competitiv într-un peisaj din ce în ce mai digital. De asemenea, subliniez că tehnici de observabilitate, securitate și protecție a datelor de ultimă generație, care urmează arhitectura compozabilă, sunt esențiale pentru o pregătire IA fără probleme și responsabilă.

Care sunt pașii practice pe care organizațiile îi pot face astăzi pentru a-și pregăti sistemele pentru inovațiile IA?

Primul pas este evaluarea stivelor tehnologice actuale și identificarea domeniilor în care IA poate fi integrată. Organizațiile ar trebui să prioritizeze soluțiile cloud scalabile care susțin automatizarea condusă de IA și facilitează integrarea noilor tehnologii. În special, platformele low-code pot ajuta afacerile cu resurse limitate să implementeze agenți IA fără a necesita expertiză tehnică profundă. Întreprinderile ar trebui, de asemenea, să se asigure că au o infrastructură flexibilă, bazată pe cloud, care poate scala după cum este necesar pentru a susține aplicațiile IA viitoare.

În opinia dvs., care industrii au cel mai mult de câștigat prin adoptarea rapidă a IA și modernizarea sistemelor legacy?

Industriile care se bazează pe luarea deciziilor bazate pe date și sarcinile repetitive au cel mai mult de câștigat. De exemplu, în sectorul serviciilor financiare, IA poate automatiza sarcini precum suportul clienților, detectarea fraudelor și aprobarea creditelor, simplificând operațiunile și îmbunătățind experiența clienților. Similar, departamentele de vânzări și servicii clienți pot experimenta o creștere semnificativă a productivității prin utilizarea IA pentru a gestiona întrebări rutiniere sau a procesa lead-uri mai eficient. Companiile din domeniul sănătății, manufactură și retail pot beneficia, de asemenea, în mod semnificativ de IA, mai ales având în vedere că instrumentele IA pot ajuta la optimizarea lanțurilor de aprovizionare, a previziunii cererii și a automatizării lucrărilor administrative. În loc de a efectua aceste sarcini repetitive, experții din domeniu pot se concentra pe munca strategică, generând un randament ridicat al investițiilor în IA.

Cum sprijină platforma SnapLogic, în mod specific, companiile în înlocuirea infrastructurii legacy fragmentate cu soluții conduse de IA?

 Platforma SnapLogic împuternicește afacerile să unifice și să automatizeze fluxurile de lucru de-a lungul datelor și aplicațiilor, conectând sistemele legacy cu infrastructura modernă, pregătită pentru IA. Prin conectarea transparentă a surselor de date fragmentate și simplificarea integrării în medii cloud și on-premises, SnapLogic accelerează tranziția către un sistem unificat în care IA poate aduce valoare imediată.

Interfața low-code a platformei, inclusiv instrumente precum AgentCreator și SnapGPT, permite companiilor să implementeze rapid soluții conduse de IA pentru diverse cazuri de utilizare, de la automatizarea interacțiunilor cu clienții la îmbunătățirea raportării financiare și a eficienței marketingului. Tehnologia IRIS AI a SnapLogic oferă recomandări inteligente pentru construirea de conducte de date, reducând semnificativ complexitatea sarcinilor de integrare și făcând platforma accesibilă utilizatorilor cu niveluri diferite de expertiză tehnică.

SnapLogic acordă prioritate guvernanței datelor, conformității și securității în inițiativele IA. Cu funcții precum criptarea de la capăt la capăt, jurnalizarea completă și previzualizarea acțiunilor agenților, întreprinderile pot extinde cu încredere proiectele IA. Lansarea recentă a unui catalog de integrări și a unor instrumente de linie de proveniență a datelor oferă contextul esențial pentru a proteja datele sensibile de scurgeri în timpul intrării și ieșirii. În plus, SnapLogic oferă capacități de integrare în sisteme moderne într-un mod compozabil, conducând obiectivele de afaceri, oferind în același timp soluții flexibile pentru a aborda provocările legate de cost, conformitate și întreținere.

Care sunt provocările unice pe care le-ați întâmpinat la SnapLogic în dezvoltarea de produse care pun în legătură sistemele legacy și cele moderne integrate cu IA?

 Una dintre provocările unice în conectarea sistemelor legacy și a celor moderne integrate cu IA a fost asigurarea că platforma SnapLogic poate adapta rigiditatea sistemelor mai vechi, în timp ce susține, de asemenea, flexibilitatea și scalabilitatea necesare pentru aplicațiile IA. O altă provocare a fost crearea unei platforme accesibile atât utilizatorilor tehnici, cât și celor netehnici, ceea ce necesită un echilibru între funcționalitatea avansată și ușurința în utilizare.

Ca o companie de software enterprise SAAS, SnapLogic echilibrează nevoile unice și generice ale sute de clienți din diverse industrii, în timp ce evoluează continuu platforma pentru a adopta noi tehnologii moderne, într-un mod flexibil, responsabil și compatibil cu versiunile anterioare.

Pentru a aborda această provocare, am dezvoltat conectori preconstruiți care integrează în mod transparent datele de-a lungul platformelor vechi și noi. Cu SnapLogic AgentCreator, am permis organizațiilor să implementeze agenți IA care automatizează sarcini, iau decizii în timp real și se adaptează în cadrul fluxurilor de lucru existente.

Puteți elabora asupra “Integrării Generative” a SnapLogic și asupra modului în care aceasta permite automatizarea fără efort a IA în mediile enterprise?

Integrarea Generativă a SnapLogic este o funcție de ultimă generație a platformei SnapLogic, care utilizează IA generativă și modele de limbaj mari (LLM) pentru a simplifica și automatiza crearea de conducte de integrare și fluxuri de lucru. Acestă abordare inovatoare permite companiilor să conecteze sisteme, aplicații și surse de date în mod transparent, facilitând o tranziție mai lină către medii conduse de IA. Interpretând prompturi de limbaj natural, Integrarea Generativă împuternicește chiar și utilizatorii netehnici să dezvolte, personalizeze și implementeze integrări cu ușurință și rapiditate. Această democratizare a integrării accelerează transformarea digitală și reduce dependența de expertiza tehnică extinsă, permițând întreprinderilor să se concentreze pe inițiative strategice și să îmbunătățească eficiența operațională.

În plus, SnapLogic oferă o flexibilitate imensă, permițând clienților să utilizeze orice model LLM public adaptat nevoilor lor specifice, asigurând astfel că organizațiile pot valorifica cele mai bune instrumente disponibile, menținând în același timp standarde robuste de guvernanță și conformitate.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre SnapLogic ar trebui să viziteze SnapLogic.