นิติน สิงคัล, รองประธานฝ่ายวิศวกรรม (ข้อมูล, AI และการรวมระบบ) ที่ SnapLogic

นิติน สิงคัล เป็นนักเทคโนโลยีและผู้นำผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในอุตสาหกรรม ปัจจุบันเขาดำรงตำแหน่งรองประธานฝ่ายวิศวกรรมที่ SnapLogic โดยมุ่งเน้นในการรวมระบบและการใช้ข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ โดยใช้โครงสร้าง Agentic เพื่อปลดปล่อยศักยภาพของข้อมูลสำหรับผู้ชมทั่วโลก

ก่อนที่เขาจะเข้าร่วม SnapLogic นิตินเคยดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมที่ Twitter โดยมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดการข้อมูลและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เขาได้สร้างแนวปฏิบัติด้านการบริหารข้อมูลในช่วงเวลาที่สำคัญของบริษัท โดยรับรองว่าการใช้ข้อมูลมีความรับผิดชอบและเป็นไปตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว

นิตินยังเคยดำรงตำแหน่งผู้นำด้านวิศวกรรมและผลิตภัณฑ์ในองค์กรชั้นนำ เช่น Visa (V ), PayPal (PYPL ) และ JPMorgan Chase โดยมีส่วนร่วมในการพัฒนากลยุทธ์และการจัดการข้อมูล

SnapLogic เป็นแพลตฟอร์มการรวมระบบที่ใช้ AI ซึ่งทำให้การทำงานของข้อมูลและแอปพลิเคชันง่ายขึ้น โดยใช้เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและเชื่อมต่อที่เตรียมไว้มากกว่า 1,000 รายการ แพลตฟอร์มนี้รองรับการทำงาน ETL/ELT, การทำงานอัตโนมัติ, การจัดการ API และการ_deploy ที่ปลอดภัยในระบบคลาวด์, ระบบภายในองค์กร และสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด คุณสมบัติอย่าง SnapGPT และ AutoSync ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ทำให้องค์กรสามารถรวมและจัดการกระบวนการได้อย่างราบรื่น

คุณมีประสบการณ์เกือบ 25 ปีในการขับเคลื่อนนวัตกรรมทางเทคโนโลยี สิ่งใดเป็นแรงบันดาลใจให้คุณตัดสินใจประกอบอาชีพที่เน้นการใช้เทคโนโลยีในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และวิวัฒนาการของความหลงใหลนี้เกิดขึ้นอย่างไรเมื่อเทียบกับการพัฒนาของ AI?

ตั้งแต่เริ่มต้นอาชีพของฉัน ฉันถูกดึงดูดโดยความท้าทายในการแก้ปัญหาและความงามเชิงตรรกะของคณิตศาสตร์ ความหลงใหลนี้นำฉันไปสู่การสำรวจวิธีการที่เทคโนโลยีสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและจริงได้ ในช่วงต้นอาชีพของฉัน ฉันถูกบันดาลใจโดยศักยภาพของเทคโนโลยีในการจัดการกับปัญหาเช่น การตรวจจับการฉ้อโกงและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ความหลงใหลของฉันเพิ่มขึ้นเมื่อ AI วิวัฒนาการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการมาถึงของ AI ที่สร้างสรรค์ ฉันเห็นผลกระทบการเปลี่ยนแปลงของ AI ตั้งแต่การให้ข้อมูลเกี่ยวกับพืชผลแก่เกษตรกรผ่านสมาร์ทโฟนจนถึงการทำให้ผู้ใช้ทั่วไป เช่น พ่อของฉัน สามารถจัดการกับงาน เช่น การยื่นภาษีได้ง่ายขึ้น การทำให้เทคโนโลยี AI มีให้ใช้สำหรับทุกคนนี้ทำให้ฉันตื่นเต้น และช่วยให้เราสามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อชีวิตของผู้คนได้ การเดินทางที่ไม่สิ้นสุดนี้ทำให้ฉันมุ่งมั่นที่จะพัฒนา AI ในรูปแบบที่ไม่เพียงแต่สร้างสรรค์และมีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และสามารถเข้าถึงได้สำหรับทุกคน

ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคืออะไรที่ธุรกิจต้องเผชิญเมื่อใช้เทคโนโลยีที่ล้าสมัยในยุค AI ที่ทันสมัย?

การอาศัยเทคโนโลยีที่ล้าสมัยทำให้เกิดความเสี่ยงที่สำคัญซึ่งอาจกระทบต่ออนาคตของธุรกิจ ระบบเก่า โดยเฉพาะโครงสร้างพื้นฐานที่ล้าสมัย นำไปสู่การไร้ประสิทธิภาพและป้องกันไม่ให้องค์กรสามารถใช้ AI สำหรับงานที่มีค่าเพิ่มได้ เทคโนโลยีเก่าเหล่านี้ต้องดิ้นรนในการเข้าถึงข้อมูลและการรวมระบบ ซึ่งสร้างปัญหาด้านการดำเนินงานที่มีค่าใช้จ่ายสูงและขัดขวางนวัตกรรมและอัตโนมัติ ต้นทุนการบำรุงรักษาเหล่านี้เพิ่มขึ้นและดูดซับทรัพยากร ในขณะเดียวกันก็ทำให้ยากต่อการดึงดูดผู้มีฝีมือที่ดีที่สุดซึ่งชอบสภาพแวดล้อมเทคโนโลยีที่ทันสมัย เมื่อบริษัทต่างๆ ถูกขังในวงจรของการหยุดนิ่ง พวกเขาจะพลาดโอกาสในการเติบโตเชิงรุกและเสี่ยงต่อการถูกcompetitor ที่คล่องตัวกว่าแซงหน้า

ทางเลือกนั้นชัดเจน: วิวัฒนาการเหมือน iPhone หรือเผชิญกับชะตากรรมของ BlackBerry

ระบบเก่าๆ มีปัญหาในการตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านพลังงาน ความต้องการ และโครงสร้างพื้นฐาน อย่างไร?

ระบบเก่าต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญในการตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ เนื่องจากข้อจำกัดที่มีอยู่ ระบบเก่าเหล่านี้ต้องการความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่มากขึ้น ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่นสำหรับความต้องการการคำนวณที่เข้มข้นของ AI พวกมันบ่อยครั้งสร้างข้อมูลที่ถูกปิดกั้นและปัญหาด้านการรับ-ส่งข้อมูล ซึ่งทำให้การรับ-ส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์เป็นไปไม่ได้ ซึ่งจำเป็นสำหรับการได้รับข้อมูลเชิงลึกจาก AI สิ่งนี้ขัดขวางการนำเทคโนโลยี AI ที่ทันสมัยมาใช้ และนำไปสู่การใช้ทรัพยากรที่ไร้ประสิทธิภาพ การใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้น และอาจทำให้ระบบล้มเหลว ในที่สุด บริษัทที่อาศัยระบบเก่าจะต้องดิ้นรนเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI ในพื้นที่สำคัญๆ เช่น การกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำ การชำระเงินและการชดเชยเงิน และการตรวจจับการฉ้อโกง ซึ่งจำกัดความสามารถในการแข่งขันในภูมิทัศน์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ค่าใช้จ่ายที่ “ซ่อนอยู่” ของการไม่ทำอะไรคืออะไรสำหรับบริษัทที่ลังเลที่จะทันสมัย?

การอาศัยเทคโนโลยีที่ล้าสมัยทำให้บริษัทต่างๆ ต้องอาศัยกระบวนการด้วยมือและข้อมูลที่ถูกปิดกั้น ซึ่งนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพการทำงานที่ลดลง เมื่อเวลาผ่านไป ความไร้ประสิทธิภาพนี้จะสะสมและนำไปสู่โอกาสที่พลาดไปและความเสียเปรียบในการแข่งขันที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากคู่แข่งที่คล่องตัวกว่าได้นำโซลูชัน AI มาใช้ นอกจากนี้ ศักยภาพของพนักงานจะถูกสูญเสียไปกับงานที่ทำซ้ำๆ แทนที่จะทำงานเชิงกลยุทธ์ ทำให้เกิดความไม่พอใจและอาจมีอัตราการลาออกที่สูงขึ้น เมื่อคู่แข่งใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรม บริษัทที่ชะลอการปรับปรุงระบบของตนเสี่ยงต่อการถูกทิ้งไว้ข้างหลังและในที่สุดก็เสี่ยงต่อการอยู่รอดในตลาดที่เป็นดิจิทัลมากขึ้น

องค์กรต้องแยกแยะระหว่างข้อกังวลที่ชอบด้วยกฎหมายเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้กับกรณีที่ความไม่มั่นคงทางอารมณ์ของมนุษย์ทำให้เกิดเรื่องเล่าที่ทำให้เข้าใจผิด

บริษัทสามารถประเมินได้อย่างไรว่าพวกเขาอยู่เบื้องหลังในแง่ของความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI?

บริษัทสามารถประเมินความพร้อมของ AI ได้โดยประเมินว่าระบบปัจจุบันสามารถรวมกับเครื่องมือ AI ที่ทันสมัยและปรับขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้หรือไม่ หากพวกเขาประสบปัญหาในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความэффектив หรือใช้โซลูชันคลาวด์หรือการทำงานอัตโนมัติได้ นั่นเป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าพวกเขาอาจอยู่เบื้องหลัง นอกจากนี้ บริษัทควรตรวจสอบว่าระบบเก่าสร้างปัญหาด้านการรับ-ส่งข้อมูลหรือต้องการการแทรกแซงด้วยมือมากเกินไป ซึ่งทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง ตัวบ่งชี้หลักของโครงสร้างพื้นฐานที่ล้าสมัย ได้แก่ ข้อมูลที่ถูกปิดกั้น การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่ไม่เพียงพอ กำลังประมวลผลที่ไม่เพียงพอสำหรับอัลกอริทึมที่ซับซ้อน และความท้าทายในการดึงดูดผู้มีฝีมือด้าน AI ฉันจะเน้นย้ำด้วยว่าเทคนิคการตรวจสอบ การรักษาความปลอดภัย และการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวที่ทันสมัยตามสถาปัตยกรรมที่ประกอบกันเป็นเรื่องสำคัญสำหรับการเตรียมพร้อมของ AI ที่ราบรื่นและรับผิดชอบ

ขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมที่องค์กรสามารถทำได้ในปัจจุบันเพื่อให้ระบบของตนพร้อมสำหรับการนวัตกรรม AI?

ขั้นตอนแรกคือการประเมินสแต็กเทคโนโลยีปัจจุบันและค้นหาพื้นที่ที่ AI สามารถรวมเข้าด้วยกัน องค์กรควรจัดลำดับความสำคัญของโซลูชันคลาวด์ที่รองรับการทำงานอัตโนมัติด้วย AI และทำให้ง่ายต่อการรวมเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แพลตฟอร์มที่ไม่ต้องเขียนโค้ดสามารถช่วยให้บริษัทที่มีทรัพยากรจำกัดสามารถใช้เอเย่นต์ AI ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่ลึกซึ้ง องค์กรควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่นและอยู่บนคลาวด์ ซึ่งสามารถปรับขนาดได้ตามความต้องการของแอปพลิเคชัน AI ในอนาคต

ในความคิดของคุณ อุตสาหกรรมใดที่จะได้รับประโยชน์มากที่สุดจากการนำ AI มาใช้อย่างรวดเร็วและปรับปรุงระบบเก่า?

อุตสาหกรรมที่พึ่งพาการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและงานซ้ำๆ มีศักยภาพที่จะได้รับประโยชน์มากที่สุด ตัวอย่างเช่น ในภาคการเงิน AI สามารถทำให้การทำงานอัตโนมัติ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง และการอนุมัติเงินกู้ ทำให้การดำเนินงานราบรื่นขึ้นและเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า ในทำนองเดียวกัน หน่วยงานขายและการบริการลูกค้าสามารถเห็นการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพการทำงานที่สำคัญโดยใช้ AI ในการรับมือการซักถามทั่วไปหรือประมวลผลลีดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทในอุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพ การผลิต และการค้าปลีกสามารถได้รับประโยชน์อย่างมากจาก AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ AI สามารถช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโซ่อุปทาน การคาดการณ์อุปสงค์ และการทำงานด้านการบริหารจัดการได้ แทนที่จะทำงานซ้ำๆ ผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ ซึ่งจะทำให้เกิดผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI ที่สูง

แพลตฟอร์มของ SnapLogic ช่วยให้บริษัทสามารถแทนที่โครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจายและเก่าด้วยโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร?

 แพลตฟอร์มของ SnapLogic เสริมศักยภาพให้กับธุรกิจในการรวมและทำให้กระบวนการทำงานของข้อมูลและแอปพลิเคชันง่ายขึ้น โดยเชื่อมโยงระบบและโครงสร้างพื้นฐานเก่าเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานรุ่นใหม่ที่พร้อมสำหรับ AI ด้วยการเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจายและทำให้การรวมระบบง่ายขึ้นในระบบคลาวด์และภายในองค์กร SnapLogic ช่วยให้การเปลี่ยนแปลงไปสู่ระบบที่รวมเป็นหนึ่งเดียวเป็นไปอย่างรวดเร็ว ซึ่ง AI สามารถสร้างคุณค่าได้ทันที

แพลตฟอร์มนี้มีอินเทอร์เฟซที่ไม่ต้องเขียนโค้ด รวมถึงเครื่องมืออย่าง AgentCreator และ SnapGPT ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติของการโต้ตอบกับลูกค้าไปจนถึงการปรับปรุงการรายงานทางการเงินและการตลาด SnapLogic มีเทคโนโลยี IRIS AI ซึ่งให้คำแนะนำที่ชาญฉลาดสำหรับการสร้างการเชื่อมต่อข้อมูล ซึ่งลดความซับซ้อนของงานการรวมระบบอย่างมาก และทำให้แพลตฟอร์มนี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ที่มีระดับทักษะทางเทคนิคที่แตกต่างกัน

SnapLogic ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูล การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความปลอดภัยในโครงการ AI ด้วยคุณสมบัติอย่างการเข้ารหัสแบบ end-to-end การบันทึกอย่างครอบคลุม และการแสดงตัวอย่างการดำเนินการของเอเย่นต์ องค์กรสามารถขยายโครงการ AI ของตนได้อย่างมั่นใจ การเปิดตัวแค็ตตาล็อกการรวมและการจัดทำประวัติข้อมูลให้ข้อมูลที่จำเป็นในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการรั่วไหลระหว่างการรับ-ส่งข้อมูล นอกจากนี้ SnapLogic ยังให้ความสามารถในการรวมเข้ากับระบบสมัยใหม่ในรูปแบบที่ประกอบกัน ซึ่งผลักดันให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจในขณะเดียวกันก็ให้คำตอบที่ยืดหยุ่นสำหรับความท้าทายด้านต้นทุน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการบำรุงรักษา

คุณพบความท้าทายที่ไม่เหมือนใครอะไรบ้างที่ SnapLogic ในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เชื่อมระหว่างระบบเก่าและระบบสมัยใหม่ที่รวม AI?

 ความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในการเชื่อมระหว่างระบบเก่าและระบบสมัยใหม่ที่รวม AI คือการรับรองว่าแพลตฟอร์ม SnapLogic สามารถรองรับความต้องการที่ยืดหยุ่นของระบบเก่าได้ ในขณะเดียวกันก็รองรับความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน AI อีกความท้าทายหนึ่งคือการสร้างแพลตฟอร์มที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งสำหรับผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและผู้ที่ไม่มี

ในฐานะบริษัท SAAS องค์กร SnapLogic ต้องสร้างสมดุลระหว่างความต้องการเฉพาะและความต้องการทั่วไปของลูกค้าหลายร้อยรายในอุตสาหกรรมต่างๆ ในขณะเดียวกันก็พัฒนาแพลตฟอร์มเพื่อรองรับเทคโนโลยีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องในรูปแบบที่ยืดหยุ่น มีความรับผิดชอบ และสามารถย้อนกลับได้

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราได้พัฒนาเชื่อมต่อที่เตรียมไว้แล้ว ซึ่งช่วยให้สามารถรวมข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มเก่าและใหม่ได้อย่างไม่มีปัญหา ด้วย SnapLogic AgentCreator เราได้ทำให้องค์กรมีความสามารถในการใช้เอเย่นต์ AI ที่สามารถทำงานอัตโนมัติ ตัดสินใจแบบเรียลไทม์ และปรับตัวให้เข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่

คุณสามารถอธิบาย “การรวมแบบสร้างสรรค์” ของ SnapLogic ได้อย่างไร และมันทำให้การทำงานอัตโนมัติด้วย AI ในสภาพแวดล้อมองค์กรเป็นไปอย่างไร?

การรวมแบบสร้างสรรค์ของ SnapLogic เป็นคุณลักษณะที่ทันสมัยของแพลตฟอร์ม SnapLogic ซึ่งใช้ AI ที่สร้างสรรค์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อทำให้การสร้างการเชื่อมต่อข้อมูลและกระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติ แนวทางนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเชื่อมต่อระบบ แอปพลิเคชัน และแหล่งข้อมูลได้อย่างราบรื่น ทำให้การเปลี่ยนแปลงไปสู่สภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นไปอย่างราบรื่น โดยการวิเคราะห์คำสั่งภาษาธรรมชาติ การรวมแบบสร้างสรรค์ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถพัฒนา ปรับแต่ง และใช้การรวมระบบได้อย่างรวดเร็ว

นอกจากนี้ SnapLogic ยังมีความยืดหยุ่นโดยการอนุญาตให้ลูกค้าสามารถใช้โมเดล LLM สาธารณะใดๆ ที่เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของตน โดยรับประกันว่าองค์กรสามารถใช้เครื่องมือที่ดีที่สุดซึ่งมีอยู่ในขณะนั้น ในขณะเดียวกันก็รักษามาตรฐานการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดไว้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม SnapLogic เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม