SnapLogic’te AI Ürün Yönetimi Direktörü Aaron Kesler – Röportaj Serisi

Aaron Kesler, SnapLogic’te AI Ürün Yönetimi Direktörü, tasarım düşünceyi, işleri yapmak ve ürün keşfini birleştiren ölçeklenebilir çerçeveler oluşturmak için bir on yılın üzerinde deneyime sahip sertifikalı bir ürün lideridir. Yeni AI sürüklenen ürünler ve süreçler geliştirirken, aynı zamanda blogu ve strateji, uygulama ve müşteri odaklı gelişim konularında eğitim yoluyla gelecek vaat eden PM’leri yetiştirir.

Girişimci yolculuğunuz oldukça ilginç, kolejde STAK’ı kurup Carvertise tarafından satın alınmaya kadar. Bu erken deneyimler ürün zihniyetinizi nasıl şekillendirdi?

Bu hayatımın gerçekten ilginç bir zamanıydı. Oda arkadaşımla STAK’ı kurduk çünkü derslerimizden bıkmıştık ve gerçek dünya deneyimine ihtiyaç duyuyorduk. Delaware’nin poster girişimine dönüşeceği konusunda hiçbir fikrimiz yoktu. Bu deneyim gerçekten ürün zihniyetimi şekillendirdi çünkü doğal olarak işlerle konuşmaya, sorunları öğrenmeye ve çözümler geliştirmeye yöneldim. O zamanlar ürün müdürü ne olduğunu bile bilmiyordum, sadece işi yapıyordum.

Carvertise’de aynı şeyi yaptım: müşterilerle çalışarak ağrı noktalarını anlamak ve çözümler geliştirmek – yine PM unvanını almadan önce. Bir mühendis olarak işiniz teknolojiyle sorunları çözmektir. Bir ürün müdürü olarak işiniz, doğru sorunları bulmaya kayar – bunlar aynı zamanda iş değerini sürdürenlerdir. Bir girişimci olarak, özellikle fonlama olmadan, zihniyetiniz şudur: jemand’ın sorununu nasıl çözebilirim ki bu benim için masrafları karşılayacak bir yol olsun? Bu erken çabalama ve çaba, her zaman farklı lenslerden bakmayı öğretti. Kendi finanse edilen bir startup, VC destekli bir şirket veya bir sağlık devi olsun, Maslow’un “temel ihtiyaç” zihniyeti her zaman temel olacaktır.

Gelecek vaat eden ürün müdürlerine koçluk yapma konusundaki tutkunuzu anlatıyorsunuz. Ürün müdürü olarak başlarken size verilebilecek en iyi tavsiyeyi nelerdi?

Benim aldığım ve gelecek vaat eden PM’lere verdiğim en iyi tavsiye şudur: “Müşterinin perspektifinden всегда tartışırsanız, asla kaybetmezsiniz.” Bu cümle aldatıcı şekilde basittir ancak inanılmaz derecede güçlüdür. Müşterinizi – ihtiyaçlarını, ağrı noktalarını, davranışlarını ve bağlamını – gerçekten anlamak zorundasınız, böylece sadece görüşlerle değil, içgörülerle toplantılara katılıyorsunuz. Bunun olmadan her şey HIPPO’ya (en yüksek ücretli kişinin görüşü) dönüşür, güç veya daha yüksek sesli görüşler için bir savaş haline gelir. Bununla birlikte, insanlar size açıklık için döndüğü kişi olursunuz.

Her çalışanın yakında bir düzine AI ajanı ile çalışacağından bahsetmiştiniz. Bu AI güçlendirilmiş gelecek, günlük iş akışında nasıl görünüyor?

İlginç olan şey, zaten insanların birden fazla AI ajanı ile çalıştığı bir gerçeklikte olduğumuzdur – müşterilerimiz gibi DCU planlamak, inşa etmek, test etmek, korumak ve onlarca ajanı işgücünü desteklemek için yardım ettik. Şirketler, her çalışanın belirli kullanım durumlarına adanmış AI ajanları ile örgüt şemaları oluşturuyorlar. Örneğin, çalışanlar, epik/user hikayelerini oluşturmak, kodlama veya prototip oluşturmak veya sorun pull istekleri oluşturmak için adanmış AI ajanlarına sahip olacaklar ve müşteri geri bildirimi analiz edecek bir diğeri – tüm bunlar IT tarafından onaylanmış ve yönetilen çünkü arka tarafta hangi verilere kimin erişebileceğini belirleyen çok şey var. AI ajanlarının insanların yerini alacağına inanmıyorum, en azından öngörülebilir gelecekte. İnsan döngüsü olacaktır, ancak ajanlar tekrarlayan, düşük değerli görevleri kaldırarak insanların daha yüksek düzeyde düşünmesine olanak tanıyacaklar. Beş yıl içinde, çoğu ekibin ajanlara aynı şekilde Slack veya Google Docs’a güvendiğini bekliyorum.

Şirketlerin teknik ve teknik olmayan takımlar arasındaki AI okuryazarlığı açığını nasıl köprüleyebileceğini öneriyorsunuz?

Küçük başlayın, bu durumun veri ve uygulama entegrasyonu stratejinizle nasıl uyumlu olduğunu açık bir planla belirleyin, sürprizleri yakalamak için ellerinizle çalışın ve ilk hedeflerden ve yaklaşımdansapma konusunda açık olun. İşinizdeki günlük görevleri merak ederek sorunları bulun. Çözülmesi gereken en değerli sorunlar genellikle kahramanların her gün çözdüğü sıradan görevlerdir. SnapLogic finans departmanına ajanlar oluştururken bunları öğrendik. En önemli yaklaşım, belirli çalışanların veya departmanların hangi verilere ve uygulamalara erişebileceğini belirleyen güvenli sınırlar oluşturmaktır.

Sonra şirketler, anahtar terimleri basit bir şekilde açıklamak, insanlara denetimli ortamlarda araçları kendileri deneme fırsatı vermek ve daha derin dalışlar için takip etmek için bir kolej kursu gibi davranmalıdır. Ayrıca kimsenin her alanda uzman olmadığını bilmemiz önemlidir. AI hızla evrim geçiriyor. Anahtar, takımların neler mümkün olduğunu anlamalarına ve doğru soruları sormalarına yardımcı olmaktır.

AI yetkinliği artırmak için generic eğitim modüllerinin ötesinde etkili stratejiler gördünüz mü?

Gördüğüm en iyi yaklaşım, insanların bunu ellerine almalarına izin vermektir. Eğitim bir başlangıçtır – AI’nin nasıl çalıştığını göstermeniz gerekir. Bundan sonra, bu approachu onaylanmış bir yaklaşım olarak ele alın – çalışanlar, işlerini yaparken AI’nin nasıl yardımcı olabileceğini görsünler. SnapLogic’in AgentCreator adlı AI teknolojisini alan ve saha ekiplerimize ve teknik olmayan takımlarımıza erişim sağladık ve onlara bir şeyler denemeleri ve geri bildirimde bulunmaları için yetki verdik. Bu egzersiz, gerçek öğrenme deneyimleri ile sonuçlandı çünkü günlük işlerine bağlıydı.

Şirketlerin AI araçlarını uygun yetkinlik olmadan benimsemesinin risklerini görüyor musunuz – en yaygın tuzaklar nelerdir?

Gördüğüm en büyük riskler, önemli yönetim ve/veya veri güvenlik ihlalleri, bunlar maliyetli düzenleyici cezalara ve müşterilerin verilerini riske atma olasılığına neden olabilir. Ancak gördüğüm en yaygın riskler, şirketlerin AI araçlarını tam olarak ne olduklarını ve olmadıklarını anlamadan benimsemeleridir. AI sihir değildir. Verileriniz bir karışıklık içindeyse veya ekipler AI araçlarını kullanmayı bilmiyorsa, değer görmezsiniz. Bir başka sorun, organizasyonların AI araçlarını üstten alta benimsetmesi ve işin yürütülmesini yapan insanları dikkate almamasıdır. Bir şeyi sadece uygulayamaz ve yapışmasını bekleyemezsiniz. İnsanları eğitmek ve yönlendirmek için şampiyonlar gerekir, ekiplere güçlü bir veri stratejisi, zaman ve bağlam gerekir ve öğrenmek için alan gerekir.

SnapLogic’te yeni ürün geliştirme üzerinde çalışıyorsunuz. AI, ürün stratejilerinize bugün nasıl faktör oluyor?

AI ve müşteri geri bildirimi, ürün yenilik stratejimizin kalbidir. Sadece AI özelliklerini eklemek değil, müşterilerimiz için entegrasyonlar ve otomasyonla etkileşimlerini nasıl sürekli olarak daha verimli ve kolay kullanabilir hale getirebileceğimizi düşünmek önemlidir. Hem güç kullanıcılar hem de teknik olmayan kullanıcılar için ürünler oluşturuyoruz – ve AI bu açığı kapatmaya yardımcı oluyor.

SnapLogic’in AgentCreator aracı, şirketlerin kendi AI ajanlarını oluşturmasına nasıl yardımcı oluyor? Büyük bir etkiye sahip bir kullanım örneğini paylaşabilir misiniz?

AgentCreator, takımların kod yazmadan gerçek, kurumsal düzeyde AI ajanları oluşturmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Python geliştiricilerinin LLM tabanlı uygulamaları oluşturmak için nécessite edildiği ihtiyacını ortadan kaldırır ve finans, insan kaynakları, pazarlama ve BT gibi alanlardaki ekiplere, doğal dil.promptları kullanarak sadece birkaç saat içinde AI güçlendirilmiş ajanlar oluşturmalarına olanak tanır. Bu ajanlar, şirket verilerine sıkıca entegre edilmiştir, böylece sadece yanıtlamakla kalmazlar. Entegre ajanlar, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirir, kararlar verir ve iş bağlamında gerçek zamanlı olarak hareket eder.

AgentCreator, Independent Bank gibi müşterilerimiz için bir oyun değiştirici oldu. Independent Bank, AgentCreator’ı kullanarak IT yardım masası bilet geride bırakmasını azaltmak ve IT kaynaklarını yeni GenAI girişimlerine odaklamak için ses ve sohbet asistanları başlattı. Ayrıca, Aptia gibi bir faydalar yönetim sağlayıcısı, AgentCreator’ı kullanarak birini en manuel ve kaynak yoğun süreci – faydalar seçimlerini – otomatikleştirdi. Artık saatler süren arka uç veri girişi, AI ajanları sayesinde sistemler arası veri çevirisi ve doğrulamasını akışlaştırdığı için dakikalar sürüyor.

SnapGPT, doğal dil yoluyla entegrasyon sağlar. Bu, teknik olmayan kullanıcılar için erişimi nasıl demokratikleştirdi?

SnapGPT, bizim entegrasyon kaptanımız,企业 yazılımında AI’nin bariyerlerini nasıl kırdığının güzel bir örneğidir. Kullanıcılar, basit doğal dil.promptları kullanarak – iki sistemi bağlamak veya bir iş akışı tetiklemek gibi – entegrasyonu kendileri için oluşturabilir. SnapGPT, entegrasyon boru hatlarını oluşturmaktan öte, kullanıcıların pipeline’ları, belgeleri, SQL sorgularını ve ifadelerini oluşturmasına, veri formatlarını bir biçimden başka bir biçime dönüştürmesine olanak tanır – hepsi basit bir prompt ile. Bu, daha önce sadece geliştiricilere açık olan bir süreci, işin tüm bölümlerindeki çalışanlara erişilebilir hale getirir. Sadece zaman kazandırmak değil, kimlerin katkıda bulunabileceğini değiştirir. İşin daha fazla kişisi katkıda bulunabildiğinde, daha hızlı iterasyon ve daha fazla inovasyon ortaya çıkar.

SnapLogic’in AI araçları – AutoSuggest ve SnapGPT gibi – diğer entegrasyon platformlarından neler farklıdır?

SnapLogic, veri değerini modern empresa genelinde önceden görülmemiş hız ve ölçekte sürekli olarak açığa çıkaran ilk nesil AI entegrasyon platformudur. SnapGPT ile birlikte, sadece birkaç saat içinde en son AI uygulamalarını oluşturabilir – kod yazmaya gerek kalmadan – ve organizasyonlar iş değerini büyük ölçüde hızlandırabilir. Diğer rakip AI yetenekleri eksik veya mevcut değildir. SnapLogic, bulutda doğmuş ve bulut, şirket içi ve hibrit ortamların karmaşıklıklarını yönetmek için özel olarak tasarlanmıştır.

SnapLogic, otomasyonlu doğrulama ve şema-okuma gibi iteratif geliştirme özelliklerine sahiptir ve bu, ekiplere projeleri daha hızlı tamamlama olanağı sağlar. Bu özellikler, çeşitli beceri seviyelerinde entegratörlerin hızlı bir şekilde çalışmaya başlamalarına olanak tanır, bu da uygulamayı önemli ölçüde yavaşlatan yüksek becerili geliştiricilere ihtiyaç duyan rakiplerden farklıdır. SnapLogic, aylık olarak dört trilyon belge işleyen yüksek performanslı bir platformdur ve verileri veri göllerine ve depolama alanlarına verimli bir şekilde taşıyabilir, bazı rakipler ise gerçek zamanlı entegrasyon desteğinden yoksundur ve hibrit ortamları destekleyemez.

AI sürüklenen bir dünyada ürün yönetiminin geleceğinden en çok neler heyecanlandırıyor?

AI sürüklenen bir dünyada ürün yönetiminin geleceğinden en çok heyecanlandıran şey, “vibe kodlama” – doğal dil kullanarak çalışan prototipler oluşturabilme – yeteneğinin yükselişidir. Tasarım, ürün yönetimi ve mühendislik gibi ürün üçlüsünün herkesinin araçlarla elle çalışabileceği bir dünya hayal ediyorum. Mühendisler ve tasarımcılar fikirleri hayata geçirmek için gereken tek kişiler olmayacaklar. Herkes hızlı bir şekilde yaratıp iterasyon yapabilecek.

Şu an bir müşteri görüşmesindeyseniz ve onların gerçek verilerini kullanarak canlı bir çözüm oluşturabiliyorsanız, sadece önerilen çözümlerini dinlemek yerine birlikte yaratma fırsatı bulursunuz. Bu, ürün geliştirme sürecini daha işbirlikçi, yaratıcı ve uyumlu hale getirecektir. Ve bu beni heyecanlandırıyor, çünkü işin en sevdiğim kısmı, başkalarıyla birlikte anlamlı sorunları çözmektir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular SnapLogic ziyaret edebilir.