อารอน เคสเลอร์ ผู้อำนวยการฝ่ายจัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่ SnapLogic – ซีรีส์สัมภาษณ์

Aaron Kesler ผู้อำนวยการฝ่ายจัดการผลิตภัณฑ์ AI ที่ SnapLogic เป็นผู้นำผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์มากกว่าหนึ่งทศวรรษในการสร้างเฟรมเวิร์กที่สามารถปรับขนาดได้ โดยผสมผสานการคิดด้านการออกแบบ งานที่ต้องทำ และการค้นพบผลิตภัณฑ์ เขามุ่งเน้นในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และกระบวนการใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในขณะเดียวกันก็ให้คำปรึกษากับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ผ่านบล็อกและให้คำปรึกษาด้านกลยุทธ์ การดำเนินการ และการพัฒนาที่มีลูกค้าเป็นศูนย์กลาง

SnapLogic เป็นแพลตฟอร์มการรวมระบบที่มีพลังของ AI ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เชื่อมต่อแอปพลิเคชัน ข้อมูล และ API ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วยอินเทอร์เฟซที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและอัตโนมัติที่ฉลาด SnapLogic ทำให้การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลเกิดขึ้นได้เร็วขึ้นในด้านวิศวกรรมข้อมูล ทีม IT และธุรกิจ

คุณมีประสบการณ์เป็นนักประกอบการมาอย่างยาวนาน โดยเริ่มต้น STAK ในช่วงเรียนมหาวิทยาลัย และถูกซื้อกิจการโดย Carvertise คุณบอกเราเกี่ยวกับประสบการณ์เหล่านั้นได้หรือไม่ และมันส่งผลต่อทัศนคติของคุณต่อผลิตภัณฑ์อย่างไร

นี่เป็นช่วงเวลาที่น่าสนใจมากในชีวิตของฉัน ฉันและเพื่อนร่วมห้องเริ่มต้น STAK เพราะเราเบื่อกับงานเรียนและต้องการประสบการณ์จริงๆ เราไม่เคยคิดว่ามันจะนำไปสู่การถูกซื้อกิจการโดย Carvertise ซึ่งกลายเป็นสตาร์ทอัพของเดลาแวร์ประสบการณ์นี้ช่วย塑造ทัศนคติของฉันต่อผลิตภัณฑ์เพราะฉัน自然ดึงดูดไปที่การพูดคุยกับธุรกิจ การถามเกี่ยวกับปัญหา และสร้างโซลูชัน ฉันไม่เคยรู้ว่าอะไรคือผู้จัดการผลิตภัณฑ์ แต่ฉันก็ทำหน้าที่นั้นอยู่แล้ว

ที่ Carvertise ฉันเริ่มทำสิ่งเดียวกัน: ทำงานกับลูกค้าเพื่อเข้าใจจุดอ่อนและพัฒนาโซลูชัน—ก่อนที่ฉันจะได้รับตำแหน่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ในฐานะวิศวกร หน้าที่ของคุณคือการแก้ปัญหาโดยใช้เทคโนโลยี แต่ในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์ หน้าที่ของคุณเปลี่ยนไปสู่การค้นหาปัญหาให้ถูกต้อง—ปัญหาที่คุ้มค่าที่จะแก้เพราะมันช่วยให้ธุรกิจเติบโต ในฐานะผู้ประกอบการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยไม่มีการสนับสนุนจากนักลงทุน ทัศนคติของคุณจะเปลี่ยนไปสู่การค้นหาวิธีแก้ปัญหาให้กับใครสักคนเพื่อช่วยให้คุณมีรายได้ ความพยายามและความขยันหมั่นเพียรในตอนต้นสอนฉันให้มองโลกในหลายมุมมอง ไม่ว่าคุณจะอยู่ในสตาร์ทอัพ ที่ได้รับการสนับสนุนจากนักลงทุน หรือในบริษัทขนาดใหญ่ ทัศนคติของ “ความต้องการพื้นฐาน” ของ Maslow จะเป็นพื้นฐานเสมอ

คุณพูดถึงความหลงใหลในการฝึกอบรมผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ คุณหวังว่าจะได้รับคำแนะนำอะไรเมื่อคุณเริ่มต้นในฐานะผู้จัดการผลิตภัณฑ์

คำแนะนำที่ดีที่สุดที่ฉันเคยได้รับ—และคำแนะนำที่ฉันให้กับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ—คือ: “ถ้าคุณอ้างถึงมุมมองของลูกค้าเสมอ คุณจะไม่แพ้การอ้างถึง” วิธีนี้ดูเหมือนง่ายแต่มีพลังมาก มันหมายความว่าคุณต้องเข้าใจลูกค้าของคุณจริงๆ—ความต้องการ จุดอ่อน พฤติกรรม และบริบท—เพื่อที่คุณจะไม่แค่มาตั้งความคิดเห็น แต่มาตั้งความเข้าใจ Without มัน ทุกอย่างจะกลายเป็น HIPPO (ความคิดเห็นของผู้ที่มีอำนาจสูงสุด) การต่อสู้ว่าใครมีอำนาจหรือเสียงดังกว่า แต่ด้วยมัน คุณจะกลายเป็นคนที่คนอื่นหันมาเพื่อความชัดเจน

คุณเคยกล่าวไว้ว่าพนักงานทุกคนจะทำงานร่วมกับตัวแทน AI หลายตัวในอนาคต อนาคตที่มี AI สนับสนุนนี้มีลักษณะอย่างไรในกระบวนการทำงานประจำวัน

สิ่งที่น่าสนใจคือเรากำลังอยู่ในความเป็นจริงที่ผู้คนกำลังทำงานร่วมกับตัวแทน AI หลายตัวแล้ว—เราช่วยลูกค้าของเรา เช่น DCU วางแผน สร้าง ทดสอบ ป้องกัน และใช้ตัวแทนหลายตัวเพื่อช่วยเหลือพนักงานของพวกเขา สิ่งที่น่าสนใจคือบริษัทต่างๆ กำลังสร้างแผนผังองค์กรของตัวแทน AI เพื่อพนักงานแต่ละคน ตามความต้องการของพวกเขา ตัวอย่างเช่น พนักงานจะมีตัวแทน AI ที่อุทิศให้กับกรณีการใช้งานเฉพาะ—เช่น ตัวแทนสำหรับการสร้างเรื่องราวผู้ใช้ ตัวแทนสำหรับการเขียนโค้ดหรือการสร้างต้นแบบ หรือตัวแทนสำหรับการวิเคราะห์ข้อเสนอแนะของลูกค้า—ทั้งหมดนี้ได้รับการอนุมัติและจัดระเบียบโดยทีม IT เนื่องจากมีหลายสิ่งที่อยู่ด้านหลังในการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลและตัวแทนใดที่ต้องปฏิบัติตามแนวทางกำกับดูแล ฉันไม่เชื่อว่าตัวแทนจะแทนที่มนุษย์ แต่ตัวแทนจะลบงานที่ซ้ำซากและไม่มีมูลค่าออกไป เพื่อให้ผู้คนสามารถมุ่งเน้นไปที่การคิดระดับสูงได้ ในอีกห้าปี ฉันคาดว่าทีมส่วนใหญ่จะพึ่งพาตัวแทนในแบบเดียวกับที่เราพึ่งพา Slack หรือ Google Docs ในปัจจุบัน

คุณแนะนำให้บริษัทต่างๆ ลดช่องว่างความรู้ด้าน AI ระหว่างทีมเทคนิคและทีมที่ไม่ใช่เทคนิคได้อย่างไร

เริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นเล็กๆ มีแผนการชัดเจนว่าสิ่งนี้จะเข้ากับกลยุทธ์การรวมข้อมูลและการใช้งานของคุณอย่างไร จัดให้มีการสัมผัสมือจริงเพื่อจับข้อผิดพลาดที่ไม่คาดคิด และเปิดกว้างสำหรับการปรับปรุงจากเป้าหมายและแนวทางเดิม ค้นหาปัญหาโดยการซักถามเกี่ยวกับงานที่น่าเบื่อในธุรกิจของคุณ ปัญหาที่มีค่าที่สุดในการแก้ไขมักจะเป็นปัญหาที่น่าเบื่อที่สุดที่วีรบุรุษที่ไม่มีใครรู้จักแก้ไขทุกวัน เราได้เรียนรู้วิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้โดยตรงเมื่อเราสร้างตัวแทนเพื่อช่วยทีมการเงินของ SnapLogic วิธีการที่สำคัญที่สุดคือการทำให้แน่ใจว่าคุณมีเครื่องมือป้องกันที่ปลอดภัยสำหรับข้อมูลและแอปพลิเคชันที่พนักงานหรือแผนกใดๆ มีสิทธิ์เข้าถึง

จากนั้นบริษัทควรปฏิบัติต่อเรื่องนี้เหมือนกับหลักสูตรในมหาวิทยาลัย: อธิบายคำศัพท์หลักๆ ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ให้คนได้ลองใช้เครื่องมือเหล่านี้ด้วยตนเองในบรรยากาศที่ควบคุมได้ และติดตามด้วยการเจาะลึกเพิ่มเติม เรายังบอกให้ทุกคนรู้ว่าไม่จำเป็นต้องรู้ทุกอย่าง AI กำลังพัฒนาเร็ว และไม่มีใครที่เป็นนัก专ด้านทุกด้าน สิ่งสำคัญคือช่วยให้ทีมเข้าใจสิ่งที่เป็นไปได้และให้ความมั่นใจแก่พวกเขาในการถามคำถามที่ถูกต้อง

คุณเห็นกลยุทธ์ใดที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเพิ่มทักษะ AI ที่ไปไกลกว่าโมดูลการฝึกอบรมทั่วไป

วิธีการที่ดีที่สุดคือการให้คนได้สัมผัสมือจริง การฝึกอบรมเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี—คุณต้องแสดงให้พวกเขาเห็นว่า AI ช่วยเหลือในการทำงานที่พวกเขากำลังทำอยู่แล้ว จากนั้นจึงปฏิบัติต่อเรื่องนี้เหมือนกับการใช้ IT ที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือตัวแทนเงา โดยให้พนักงานมีความคิดสร้างสรรค์ในการหาวิธีแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงซึ่งเฉพาะพวกเขาเท่านั้นที่มี เราให้ทีมภาคสนามและทีมที่ไม่ใช่เทคนิคเข้าถึง AgentCreator เทคโนโลยี AI ของ SnapLogic ที่กำจัดความซับซ้อนของการนำ AI ไปใช้ในองค์กร และให้พวกเขาได้ลองสร้างบางสิ่งและรายงานกลับด้วยคำถาม การฝึกอบรมนี้นำไปสู่ประสบการณ์การเรียนรู้ที่แท้จริงเพราะมันเชื่อมโยงกับงานประจำวันของพวกเขา

คุณเห็นความเสี่ยงใดๆ ในการนำ AI มาใช้โดยไม่มีการเพิ่มทักษะที่เหมาะสม—สิ่งใดที่เป็นข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุด

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดที่ฉันเห็นคือการละเมิดการกำกับดูแลและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งอาจนำไปสู่ค่าปรับตามกฎระเบียบและความเสี่ยงต่อข้อมูลของลูกค้า อย่างไรก็ตาม สิ่งที่น่าสนใจคือบริษัทต่างๆ นำ AI มาใช้โดยไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า AI สามารถและไม่สามารถทำอะไรได้ AI ไม่ใช่เวทมนตร์ หากข้อมูลของคุณยุ่งเหยิงหรือทีมของคุณไม่รู้วิธีใช้เครื่องมือ คุณจะไม่เห็นคุณค่า อีกประเด็นหนึ่งคือเมื่อองค์กรผลักดันการนำ AI มาใช้จากบนลงล่างและไม่พิจารณาคนงานที่ทำงานจริงๆ คุณไม่สามารถเพียงแค่นำ AI มาใช้และคาดหวังให้มันประสบความสำเร็จ คุณต้องการผู้นำที่จะให้คำแนะนำและชี้แนะคนอื่นๆ ทีมต้องการกลยุทธ์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง เวลา และบริบทในการตั้งรั้วและพื้นที่ในการเรียนรู้

ที่ SnapLogic คุณกำลังทำงานในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ AI มีบทบาทอย่างไรในกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ของคุณในปัจจุบัน

AI และข้อเสนอแนะของลูกค้าเป็นหัวใจของกลยุทธ์นวัตกรรมผลิตภัณฑ์ของเรา ไม่ใช่แค่การเพิ่มคุณสมบัติ AI แต่เป็นการคิดใหม่ว่าเราจะสามารถส่งมอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายสำหรับลูกค้าได้อย่างไร เพื่อให้พวกเขาสามารถโต้ตอบกับการรวมระบบและอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย เรากำลังสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีทั้งผู้ใช้ที่มีอำนาจและผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคในใจ—และ AI ช่วยเชื่อมช่องว่างนั้น

เครื่องมือ AgentCreator ของ SnapLogic ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สร้างตัวแทน AI ของตนเองได้อย่างไร คุณสามารถแบ่งปันกรณีศึกษาที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญได้หรือไม่

AgentCreator ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมสร้างตัวแทน AI ระดับองค์กรโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว มันกำจัดความจำเป็นในการมีนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ LLM และทำให้ทีมต่างๆ ในฝ่ายการเงิน HR การตลาด และ IT สามารถสร้างตัวแทน AI ได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมงโดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ ตัวแทนเหล่านี้มีการผสมผสานกับข้อมูลองค์กรอย่างใกล้ชิด ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถทำได้มากกว่าการตอบสนอง—พวกเขาอัตโนมัติกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน ตัดสินใจโดยใช้เหตุผล และดำเนินการในเวลาจริง ภายในบริบททางธุรกิจ

AgentCreator เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับลูกค้าของเรา เช่น Independent Bank ซึ่งใช้ AgentCreator เพื่อเปิดตัวผู้ช่วยเสียงและแชทเพื่อลดการรอการแจ้งเตือนของแผนก IT และปลดปล่อยทรัพยากร IT เพื่อมุ่งเน้นไปที่โครงการ GenAI ใหม่ๆ นอกจากนี้ ผู้ให้บริการด้านการบริหารผลประโยชน์ Aptia ใช้ AgentCreator เพื่อทำให้กระบวนการบริหารผลประโยชน์ที่ใช้แรงงานมากที่สุดเป็นอัตโนมัติ—สิ่งที่ใช้เวลานานในการเข้าข้อมูลด้านหลังตอนนี้ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที ขอบคุณตัวแทน AI ที่ทำให้การแปลข้อมูลและตรวจสอบข้อมูลข้ามระบบเป็นอัตโนมัติ

SnapGPT ช่วยให้สามารถรวมระบบผ่านภาษาธรรมชาติได้ คุณบอกเราเกี่ยวกับวิธีการที่มันทำให้การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคเป็นประชาธิปไตยได้อย่างไร

SnapGPT คู่หูการรวมระบบของเรา เป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีการที่ GenAI กำลังทำลายกำแพงในซอฟต์แวร์องค์กร ด้วยมัน ผู้ใช้ตั้งแต่ไม่ใช่เทคนิคจนถึงเทคนิคสามารถอธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการโดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติที่เรียบง่าย—เช่น การเชื่อมต่อระบบสองระบบหรือการกระตุ้นการทำงาน—และการรวมระบบจะถูกสร้างขึ้นสำหรับพวกเขา SnapGPT ไปไกลกว่าการสร้างการรวมระบบ—ผู้ใช้สามารถอธิบายการทำงาน การสร้างเอกสาร การสร้างคำถาม SQL และการแปลงข้อมูลจากหนึ่งรูปแบบไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่งด้วยคำสั่งง่ายๆ สิ่งนี้เปลี่ยนกระบวนการที่เคยต้องใช้คนเขียนโค้ดให้กลายเป็นสิ่งที่พนักงานทั่วทั้งธุรกิจสามารถเข้าถึงได้ ไม่ใช่แค่ประหยัดเวลา—แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงว่าใครที่สามารถสร้างได้ เมื่อมีผู้คนมากขึ้นทั่วทั้งธุรกิจที่สามารถมีส่วนร่วม คุณจะปลดปล่อยการสร้างสรรค์และนวัตกรรมที่เร็วขึ้น

สิ่งใดที่ทำให้เครื่องมือ AI ของ SnapLogic เช่น AutoSuggest และ SnapGPT แตกต่างจากแพลตฟอร์มการรวมระบบอื่นๆ ในตลาด

SnapLogic เป็นแพลตฟอร์มการรวมระบบที่สร้างสรรค์ระดับแรกที่ปลดปล่อยคุณค่าของข้อมูลข้ามองค์กรที่ทันสมัยด้วยความเร็วและขนาดที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ด้วยความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชัน GenAI ล่าสุดภายในไม่กี่ชั่วโมง—โดยไม่ต้องเขียนโค้ด—พร้อมกับ SnapGPT คู่หูการรวมระบบที่มีพลังและล้ำสมัยที่สุด องค์กรสามารถเร่งการสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างมาก แพลตฟอร์ม GenAI ของคู่แข่งส่วนใหญ่ขาดหรือไม่มีอยู่ ต่างจากคู่แข่งส่วนใหญ่ SnapLogic ถูกสร้างขึ้นในคลาวด์และออกแบบมาเพื่อจัดการความซับซ้อนของคลาวด์ ออน-พรีเมส และสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด

SnapLogic มีคุณสมบัติในการพัฒนาที่ซ้ำกัน รวมถึงการตรวจสอบอัตโนมัติและ Schema-on-read ซึ่งทำให้ทีมสามารถทำงานให้เสร็จเร็วขึ้น คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้ผู้รวมระบบที่มีทักษะต่างๆ สามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว ไม่เหมือนกับคู่แข่งที่ต้องการนักพัฒนาที่มีทักษะสูง ซึ่งสามารถชะลอการนำไปใช้ได้ SnapLogic เป็นแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสูง ซึ่งประมวลผลเอกสารมากกว่า 4 ล้านล้านรายการต่อเดือน และสามารถย้ายข้อมูลไปยังทะเลสาบข้อมูลและคลังข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่คู่แข่งบางรายไม่รองรับการรวมระบบแบบเรียลไทม์และไม่สามารถรองรับสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดได้

สิ่งใดที่ทำให้คุณตื่นเต้นมากที่สุดเกี่ยวกับอนาคตของการจัดการผลิตภัณฑ์ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สิ่งที่ทำให้ฉันตื่นเต้นมากที่สุดเกี่ยวกับอนาคตของการจัดการผลิตภัณฑ์คือการเพิ่มขึ้นของ “การเขียนโค้ดด้วยความรู้สึก” —ความสามารถในการสร้างต้นแบบที่ทำงานได้โดยใช้ภาษาธรรมชาติ ฉันเห็นอนาคตที่ทุกคนในสามเหลี่ยมผลิตภัณฑ์—การออกแบบ การจัดการผลิตภัณฑ์ และวิศวกรรม—สามารถสัมผัสเครื่องมือที่แปลความคิดเป็นโซลูชันที่แท้จริงและใช้งานได้จริงในเวลาจริง ไม่ใช่แค่นั่งฟังความคิดเห็นของลูกค้า แต่สร้างและพัฒนาร่วมกันในขณะนั้น

ลองนึกภาพว่าคุณอยู่ในโทรศัพท์กับลูกค้าและสร้างโซลูชันที่ใช้งานได้จริงในขณะนั้นโดยใช้ข้อมูลจริงของพวกเขา แทนที่จะแค่ฟังวิธีแก้ปัญหาที่พวกเขาเสนอ คุณสามารถสร้างและค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีกว่าเพื่อแก้ปัญหาได้ การเปลี่ยนแปลงนี้จะทำให้กระบวนการสร้างผลิตภัณฑ์เป็นกระบวนการที่มีส่วนร่วม มีนวัตกรรม และสอดคล้องกันมากขึ้น และสิ่งนี้ทำให้ฉันตื่นเต้นเพราะส่วนที่ฉันชอบที่สุดของงานคือการสร้างร่วมกับผู้อื่นเพื่อแก้ปัญหาที่มีความหมาย

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม SnapLogic เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม