Аарон Кеслер, директор управління продуктами штучного інтелекту в SnapLogic – Серія інтерв’ю

У вас була досить цікава підприємницька подорож, починаючи з STAK у коледжі та продовжуючи до придбання Carvertise. Як ці ранні досвіди сформували вашу думку про продукт?

Це був дуже цікавий час у моєму житті. Мій однокурсник і я створили STAK, оскільки нам було нудно від наших курсових робіт і ми хотіли отримати реальний досвід. Ми ніколи не уявляли, що це приведе до того, що нас придбає те, що стало постером стартапу Делаверу. Цей досвід дійсно сформував мою думку про продукт, оскільки я природно схилився до спілкування з бізнесом, запитання про їхні проблеми та побудова рішень. Я навіть не знав, що таке менеджер продукту на той час – я просто виконував цю роботу.

У Carvertise я почав робити те саме: працювати з їхніми клієнтами, щоб зрозуміти болючі точки та розробити рішення – знову ж таки, ще до того, як у мене була посада менеджера продукту. Як інженер, ваша робота полягає в тому, щоб вирішувати проблеми за допомогою технологій. Як менеджер продукту, ваша робота зсувається до знаходження правильних проблем – тих, які варто вирішувати, оскільки вони також створюють бізнес-цінність. Як підприємець, особливо без фінансування, ваша думка стає такою: як я можу вирішити проблему когось таким чином, щоб це допомогло мені прогодувати сім’ю? Цей ранній підхід і боротьба навчили мене завжди дивитися через різні лінзи. Чи Ви знаходитеся в самофінансованому стартапі, у компанії з фінансуванням від інвесторів, чи у гіганті охорони здоров’я, менталітет “базових потреб” Мазлоу завжди буде основою.

Ви говорите про свою пристрасть до тренінгу перспективних менеджерів продукту. Що Ви хотіли б порадити тим, хто тільки починає?

Найкраща порада, яку я коли-небудь отримав, і яку я даю перспективним менеджерам продукту, полягає в тому, що “якщо Ви завжди аргументуєте з позиції клієнта, Ви ніколи не програєте суперечку”. Цей вислів простий, але дуже потужний. Він означає, що Ви повинні真正но зрозуміти свого клієнта – його потреби, болючі точки, поведінку та контекст – щоб Ви не просто приходили на зустрічі з думками, а з інсайтами. Без цього все стає HIPPO (найвищою оплачуваною людиною), битвою за те, хто має більше влади чи голосливіших думок. З цим Ви стаєте людиною, до якої звертаються за ясністю.

Ви раніше заявляли, що кожен працівник скоро буде працювати поряд з десятком агентів штучного інтелекту. Як виглядатиме цей майбутній день роботи?

Що може бути цікавим, так це те, що ми вже живемо в реальності, де люди працюють з多ними агентами штучного інтелекту – ми допомогли нашим клієнтам, таким як DCU, спланувати, побудувати, протестувати, захистити та впровадити десятки агентів, щоб допомогти їхній робочій силі. Що цікаво, компанії будують організаційні схеми агентів штучного інтелекту для кожного працівника, виходячи з їхніх потреб. Наприклад, працівники матимуть своїх власних агентів штучного інтелекту, присвячених певним випадкам використання – таких як агент для підготовки епіків/користувацьких історій, той, який допомагає з кодуванням або прототипуванням чи видає запити на витяг, і інший, який аналізує клієнтську відгуку – все санкціоновано та оркестровано ІТ, оскільки на задньому плані відбувається багато роботи з визначення доступу до даних, яких агентів потрібно дотримуватися керівних принципів тощо. Я не вірю, що агенти замінять людей, ще. Людина буде в циклі на передбачувану майбутнє, але вони видалить повторювані, низьковartoсячі завдання, щоб люди могли зосередитися на вищому рівні мислення. За п’ять років я очікую, що більшість команд буде покладатися на агентів так само, як ми зараз покладаємося на Slack чи Google Docs.

Як Ви порадите компаніям звузити розрив у грамотності штучного інтелекту між технічними та нетехнічними командами?

Почніть з малого, маєте чіткий план того, як це вписується в вашу стратегію інтеграції даних та застосунків, тримайте все практично, щоб виявити будь-які сюрпризи, і будьте відкриті до ітерації від початкових цілей та підходу. Знайдіть проблеми, ставши цікавими щодо буденних завдань у вашому бізнесі. Найбільш цінні проблеми для вирішення часто є найнуднішими, які розв’язують невидимі герої кожного дня. Ми вивчили багато цих найкращих практик вперше, коли будували агентів, щоб допомогти нашому фінансовому відділу SnapLogic. Найважливіший підхід полягає в тому, щоб забезпечити наявність безпечних бар’єрів щодо того, до яких даних та застосунків мають доступ певні працівники чи відділи.

Потім компанії повинні ставити це як університетський курс: пояснювати ключові терміни просто, давати людям можливість спробувати інструменти самостійно в контрольованих середовищах, а потім проводити глибші занурення. Ми також робимо відомим, що нормально не знати все. Штучний інтелект розвивається швидко, і ніхто не є експертом у кожній галузі. Ключем є допомога командам зрозуміти, що можливе, і надати їм впевненість у запитанні правильних питань.

Які ефективні стратегії Ви бачили для підвищення кваліфікації штучного інтелекту, які виходять за рамки загальних навчальних модулів?

Найкращий підхід, який я бачив, полягає в тому, щоб дати людям можливість працювати з цим. Навчання – це хороший початок – вам потрібно показати їм, як штучний інтелект дійсно допомагає з роботою, яку вони вже виконують. З цього моменту ставте це як санкціонований підхід до тіньового ІТ, або тіньових агентів, оскільки працівники творчі у знаходженні рішень, які можуть вирішити дуже конкретні проблеми, яких тільки вони мають. Ми дали нашій польовій команді та нетехнічним командам доступ до AgentCreator, агентської штучної інтелектуальної технології SnapLogic, яка усуває складність прийняття підприємства штучного інтелекту, і надали їм можливість спробувати побудувати щось і повідомити нам про питання. Цей захід призвів до реальних навчальних досвідів, оскільки це було пов’язано з їхньою повсякденною роботою.

Чи бачите Ви ризик у компаніях, які приймають інструменти штучного інтелекту без належної підвищення кваліфікації – які з них найпоширеніші?

Найбільші ризики, яких я бачив, полягають у суттєвих порушеннях керування та/або безпеки даних, які можуть привести до дорогих штрафів та потенційно поставити під загрозу дані клієнтів. Однак однією з найпоширеніших ризиків, яких я бачив, є компанії, які приймають інструменти штучного інтелекту без повного розуміння того, що вони можуть і не можуть робити. Штучний інтелект не є магією. Якщо ваші дані – це безлад, або ваші команди не знають, як використовувати інструменти, Ви не побачите цінності. Інша проблема полягає в тому, коли організації впроваджують прийняття зверху вниз і не беруть до уваги людей, які фактично виконують роботу. Ви не можете просто впровадити щось і очікувати, що це приживеться. Вам потрібні чемпіонів, щоб просвіти і направити людей, командам потрібна сильна стратегія даних, час і контекст, щоб встановити бар’єри, і простір, щоб навчитися.

У SnapLogic Ви працюєте над новим розробленням продукту. Як штучний інтелект впливає на Вашу стратегію продукту сьогодні?

Штучний інтелект і клієнтська відгука знаходяться в центрі нашої інноваційної стратегії продукту. Це не лише про додавання функцій штучного інтелекту, а про переосмислення того, як ми можемо продовжувати доставляти більш ефективні та легкі у використанні рішення для наших клієнтів, які спрощують їхню взаємодію з інтеграціями та автоматизацією. Ми будуємо продукти з урахуванням як потужних користувачів, так і нетехнічних користувачів – і штучний інтелект допомагає звузити цей розрив.

Як інструмент AgentCreator від SnapLogic допомагає підприємствам будувати自己的 агентів штучного інтелекту? Чи можете Ви поділитися випадком, коли це мало великий вплив?

AgentCreator призначений для того, щоб допомогти командам будувати справжніх, підприємства-рівневих агентів штучного інтелекту без написання однієї лінії коду. Він усуває потребу в досвідчених розробниках Python для побудови застосунків на основі моделей мови з нуля та надає можливість командам у сфері фінансів, HR, маркетингу та ІТ створювати агентів штучного інтелекту за кілька годин за допомогою природної мови. Ці агенти тісно інтегровані з підприємствами-даними, тому вони можуть робити більше, ніж просто відповідати. Інтегровані агенти автоматизують складні робочі процеси, приймають рішення та діють в реальному часі, все в контексті бізнесу.

AgentCreator став революцією для наших клієнтів, таких як Independent Bank (INDB ), який використав AgentCreator, щоб запустити голосові та чат-асистентів для зменшення черги тикетів служби ІТ та звільнення ІТ-ресурсів для фокусування на нових ініціативах Генеративного штучного інтелекту. Крім того, провайдер адміністративних послуг Aptia використав AgentCreator, щоб автоматизувати одну з найбільш ручних та ресурсоємних процесів: вибору переваг. Що раніше займало години бекендової обробки даних, тепер займає хвилини, завдяки агентам штучного інтелекту, які спрощують переклад даних та валідацию між системами.

SnapGPT дозволяє інтеграцію через природну мову. Як це демократизувало доступ для нетехнічних користувачів?

SnapGPT, наш інтеграційний копілот, є чудовим прикладом того, як Генеративний штучний інтелект розбиває бар’єри в підприємства-програмному забезпеченні. З ним користувачі, від нетехнічних до технічних, можуть описати результат, який вони хочуть, за допомогою простих природних мовних запитів – таких як підключення двох систем або запуск робочого процесу – і інтеграція будується для них. SnapGPT виходить за рамки побудови інтеграційних конвеєрів – користувачі можуть описати конвеєри, створити документацію, сгенерувати SQL-запити та вирази, а також перетворити дані з одного формату в інший за допомогою простого запиту. Це перетворює те, що раніше було процесом, залежним від розробників, в щось, доступне працівникам по всьому бізнесу. Це не лише про економію часу – це про зміну того, хто може будувати. Коли більше людей по всьому бізнесу можуть внесок, Ви розблокуєте швидшу ітерацію та більше інновацій.

Що робить інструменти штучного інтелекту SnapLogic, такі як AutoSuggest і SnapGPT, іншими порівняно з іншими платформами інтеграції на ринку?

SnapLogic є першою генеративною платформою інтеграції, яка продовжує розблоковувати цінність даних по всьому сучасному підприємству з безпрецедентною швидкістю та масштабом. З можливістю побудови передових застосунків Генеративного штучного інтелекту за кілька годин – без написання коду – разом із SnapGPT, першим і найбільш просунутим інтеграційним копілотом Генеративного штучного інтелекту, організації можуть суттєво прискорити бізнес-цінність. Інші конкуренти мають відсутню або відсутню здатність Генеративного штучного інтелекту. На відміну від багатьох конкурентів, SnapLogic народився в хмарі та створений для управління складнощами хмарних, локальних та гібридних середовищ.

SnapLogic пропонує функції ітеративного розвитку, включаючи автоматичну валідацию та схему під час читання, які дозволяють командам завершувати проекти швидше. Ці функції дозволяють більшій кількості інтеграторів різного рівня навичок швидко почати роботу, на відміну від конкурентів, які в основному вимагають висококваліфікованих розробників, що може суттєво сповільнити впровадження. SnapLogic є високопродуктивною платформою, яка обробляє понад чотири трильйони документів щомісяця та може ефективно перемістити дані до озер та складів даних, тоді як деякі конкуренти не підтримують реальну інтеграцію та не можуть підтримувати гібридні середовища.

Що Вас найбільш цікавить у майбутньому управління продуктом у світі, керованому штучним інтелектом?

Що мене найбільш цікавить у майбутньому управління продуктом, це підйом одного з останніх брендових слів у просторі штучного інтелекту “віб-кодіング” – здатність будувати робочі прототипи за допомогою природної мови. Я бачу світ, де кожен у тріо продукту – дизайн, управління продуктом та інженерія – буде зайнятий інструментами, які перекладають ідеї в реальні, функціональні рішення в реальному часі. Замість того, щоб покладатися лише на інженерів та дизайнерів для оживлення ідей, кожен зможе створювати та ітерувати швидко.

Представьте собі, що Ви перебуваєте на клієнтській зустрічі та в цей момент створюєте живе рішення за допомогою їхніх справжніх даних. Замість того, щоб просто слухати їхні запропоновані рішення, ми могли б спільно створювати з ними та відкривати кращі способи вирішення їхніх проблем. Цей зсув зробить процес розробки продукту значно більш колаборативним, творчим та узгодженим. І це мене цікавить, оскільки моя улюблена частина роботи полягає в тому, щоб будувати поряд з іншими для вирішення значимих проблем.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати SnapLogic.