Aaron Kesler, Giám đốc Quản lý Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo tại SnapLogic – Loạt Phỏng vấn

Aaron Kesler, Giám đốc Quản lý Sản phẩm Trí tuệ Nhân tạo tại SnapLogic, là một nhà lãnh đạo sản phẩm được chứng nhận với hơn một thập kỷ kinh nghiệm xây dựng các khuôn khổ có thể mở rộng, kết hợp thiết kế, công việc cần làm và khám phá sản phẩm. Ông tập trung vào việc phát triển các sản phẩm và quy trình mới được thúc đẩy bởi Trí tuệ Nhân tạo trong khi cố vấn cho các nhà quản lý sản phẩm đầy tham vọng thông qua blog và huấn luyện về chiến lược, thực hiện và phát triển khách hàng.

Bạn đã có một hành trình doanh nghiệp thú vị, bắt đầu từ STAK khi còn học đại học và sau đó được Carvertise mua lại. Những kinh nghiệm đầu tiên đó đã định hình tư duy sản phẩm của bạn như thế nào?

Đây là một thời gian thú vị trong cuộc đời tôi. Người bạn cùng phòng và tôi đã bắt đầu STAK vì chúng tôi cảm thấy chán với khóa học của mình và muốn có kinh nghiệm thực tế. Chúng tôi không bao giờ nghĩ rằng nó sẽ dẫn đến việc chúng tôi được mua lại bởi một công ty khởi nghiệp hàng đầu của Delaware. Kinh nghiệm đó thực sự đã định hình tư duy sản phẩm của tôi vì tôi tự nhiên bị thu hút bởi việc nói chuyện với các doanh nghiệp, hỏi họ về các vấn đề của họ và xây dựng các giải pháp. Tôi thậm chí không biết gì về quản lý sản phẩm vào thời điểm đó – tôi chỉ làm công việc đó.

Ở Carvertise, tôi đã bắt đầu làm việc tương tự: làm việc với khách hàng của họ để hiểu các điểm đau và phát triển các giải pháp – lại một lần nữa, trước khi tôi có chức danh quản lý sản phẩm. Là một kỹ sư, công việc của bạn là giải quyết các vấn đề bằng công nghệ. Là một quản lý sản phẩm, công việc của bạn thay đổi thành việc tìm ra các vấn đề đúng – những vấn đề đáng giải quyết vì chúng cũng mang lại giá trị kinh doanh. Là một doanh nhân, đặc biệt là không có vốn, tư duy của bạn trở thành: làm thế nào để giải quyết vấn đề của ai đó theo cách giúp tôi kiếm tiền? Những kinh nghiệm đầu tiên đó đã dạy tôi luôn nhìn qua các ống kính khác nhau. Cho dù bạn ở một công ty khởi nghiệp tự tài trợ, một công ty được hỗ trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm hay một gã khổng lồ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tư duy “nhu cầu cơ bản” của Maslow sẽ luôn là nền tảng.

Bạn thường nói về niềm đam mê của mình trong việc huấn luyện các nhà quản lý sản phẩm đầy tham vọng. Bạn muốn có lời khuyên gì khi bạn mới bắt đầu vào sản phẩm?

Lời khuyên tốt nhất tôi từng nhận được – và lời khuyên tôi dành cho các nhà quản lý sản phẩm đầy tham vọng – là: “Nếu bạn luôn tranh luận từ quan điểm của khách hàng, bạn sẽ không bao giờ thua một cuộc tranh luận.” Đó là một câu nói đơn giản nhưng vô cùng mạnh mẽ. Nó có nghĩa là bạn cần phải hiểu rõ khách hàng của mình – nhu cầu, điểm đau, hành vi và ngữ cảnh của họ – để bạn không chỉ đến các cuộc họp với quan điểm, mà với những hiểu biết. Nếu không, mọi thứ sẽ trở thành HIPPO (quan điểm của người có lương cao nhất), một trận chiến về ai có nhiều quyền lực hơn hoặc quan điểm lớn hơn. Với nó, bạn sẽ trở thành người mà mọi người quay lại để tìm sự rõ ràng.

Bạn đã từng tuyên bố rằng mỗi nhân viên sẽ sớm làm việc cùng với một tá đại lý Trí tuệ Nhân tạo. Tương lai được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo này trông như thế nào trong một quy trình làm việc hàng ngày?

Có thể thú vị là chúng ta đã ở trong một thực tế nơi mọi người đang làm việc với nhiều đại lý Trí tuệ Nhân tạo – chúng tôi đã giúp khách hàng của mình như DCU lên kế hoạch, xây dựng, kiểm tra, bảo vệ và triển khai hàng chục đại lý để giúp lực lượng lao động của họ. Điều thú vị là các công ty đang xây dựng các sơ đồ tổ chức của các đồng nghiệp Trí tuệ Nhân tạo cho mỗi nhân viên, dựa trên nhu cầu của họ. Ví dụ, nhân viên sẽ có các đại lý Trí tuệ Nhân tạo riêng của họ dành cho các trường hợp sử dụng cụ thể – chẳng hạn như một đại lý cho việc soạn thảo các câu chuyện người dùng, một đại lý giúp với mã hóa hoặc nguyên mẫu hoặc vấn đề kéo và một đại lý khác phân tích phản hồi của khách hàng – tất cả đều được ủy quyền và điều phối bởi bộ phận CNTT vì có rất nhiều thứ ở phía sau để xác định ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào, đại lý nào cần tuân thủ các nguyên tắc quản lý, v.v. Tôi không tin rằng các đại lý sẽ thay thế con người, ít nhất là trong tương lai gần. Sẽ có một người trong vòng lặp trong tương lai có thể dự đoán được, nhưng họ sẽ loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, có giá trị thấp để mọi người có thể tập trung vào tư duy cấp cao hơn. Trong năm năm tới, tôi dự đoán rằng hầu hết các nhóm sẽ dựa vào các đại lý theo cách chúng tôi dựa vào Slack hoặc Google Docs ngày hôm nay.

Làm thế nào bạn khuyên các công ty nên bắc cầu khoảng cách về khả năng đọc Trí tuệ Nhân tạo giữa các nhóm kỹ thuật và phi kỹ thuật?

Bắt đầu từ từ, có một kế hoạch rõ ràng về cách nó phù hợp với chiến lược tích hợp dữ liệu và ứng dụng, giữ cho nó thực tế để bắt gặp bất kỳ sự ngạc nhiên nào, và cởi mở để lặp lại từ mục tiêu và cách tiếp cận ban đầu. Tìm ra các vấn đề bằng cách tò mò về các nhiệm vụ tầm thường trong kinh doanh của bạn. Các vấn đề có giá trị nhất để giải quyết thường là những vấn đề nhàm chán mà những người hùng không được công nhận đang giải quyết mỗi ngày. Chúng tôi đã học được nhiều thực hành tốt nhất này khi xây dựng các đại lý để hỗ trợ phòng tài chính của SnapLogic. Cách tiếp cận quan trọng nhất là đảm bảo rằng bạn có các rào cản an toàn về loại dữ liệu và ứng dụng mà các nhân viên hoặc bộ phận nhất định có quyền truy cập.

Sau đó, các công ty nên đối xử với nó như một khóa học đại học: giải thích các thuật ngữ chính đơn giản, cho mọi người cơ hội thử các công cụ mình trong các môi trường được kiểm soát, và sau đó theo dõi với các cuộc潜 sâu hơn. Chúng tôi cũng làm cho nó rõ ràng rằng điều đó ổn nếu bạn không biết mọi thứ. Trí tuệ Nhân tạo đang phát triển nhanh, và không ai là chuyên gia trong mọi lĩnh vực. Chìa khóa là giúp các nhóm hiểu những gì có thể và đưa cho họ sự tự tin để đặt câu hỏi đúng.

Các chiến lược hiệu quả nào bạn đã thấy để nâng cao kỹ năng Trí tuệ Nhân tạo vượt ra ngoài các mô-đun đào tạo chung?

Cách tiếp cận tốt nhất tôi đã thấy là để mọi người được tiếp xúc với nó. Đào tạo là một khởi đầu tuyệt vời – bạn cần chỉ cho họ thấy Trí tuệ Nhân tạo thực sự giúp gì với công việc họ đang làm. Từ đó, đối xử với nó như một cách tiếp cận được ủy quyền để shadow IT, hoặc shadow agents, khi nhân viên sáng tạo để tìm ra các giải pháp có thể giải quyết các vấn đề cụ thể mà chỉ họ có. Chúng tôi đã đưa cho đội ngũ bán hàng và các nhóm phi kỹ thuật của mình quyền truy cập vào AgentCreator, công nghệ Trí tuệ Nhân tạo của SnapLogic loại bỏ sự phức tạp của việc áp dụng Trí tuệ Nhân tạo trong doanh nghiệp, và trao quyền cho họ thử xây dựng một thứ gì đó và báo cáo lại với các câu hỏi. Bài tập này dẫn đến các kinh nghiệm học tập thực sự vì nó gắn liền với công việc hàng ngày của họ.

Bạn có thấy rủi ro khi các công ty áp dụng các công cụ Trí tuệ Nhân tạo mà không có kỹ năng phù hợp – những điểm yếu phổ biến nhất là gì?

Rủi ro lớn nhất tôi đã thấy là vi phạm quản lý và/hoặc bảo mật dữ liệu đáng kể, có thể dẫn đến các khoản tiền phạt quy định tốn kém và rủi ro đặt dữ liệu của khách hàng vào tình huống nguy hiểm. Tuy nhiên, một số rủi ro thường gặp nhất tôi thấy là các công ty áp dụng các công cụ Trí tuệ Nhân tạo mà không hiểu đầy đủ chúng là gì và không thể làm gì. Trí tuệ Nhân tạo không phải là ma thuật. Nếu dữ liệu của bạn là một mớ hỗn độn hoặc các nhóm của bạn không biết cách sử dụng các công cụ, bạn sẽ không thấy giá trị. Một vấn đề khác là khi các tổ chức thúc đẩy việc áp dụng từ trên cao và không xem xét những người thực sự thực hiện công việc. Bạn không thể chỉ triển khai một thứ gì đó và mong đợi nó sẽ dính. Bạn cần những người bảo vệ để giáo dục và hướng dẫn mọi người, các nhóm cần một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ, thời gian và ngữ cảnh để thiết lập các rào cản, và không gian để học.

Ở SnapLogic, bạn đang làm việc trên việc phát triển sản phẩm mới. Trí tuệ Nhân tạo đóng vai trò gì trong chiến lược sản phẩm của bạn ngày nay?

Trí tuệ Nhân tạo và phản hồi của khách hàng là trung tâm của chiến lược đổi mới sản phẩm của chúng tôi. Nó không chỉ là về việc thêm các tính năng Trí tuệ Nhân tạo, mà là về việc suy nghĩ lại cách chúng tôi có thể liên tục cung cấp các giải pháp hiệu quả và dễ sử dụng hơn cho khách hàng của mình, giúp họ tương tác với tích hợp và tự động hóa. Chúng tôi đang xây dựng các sản phẩm với cả người dùng mạnh và người dùng không kỹ thuật trong tâm trí – và Trí tuệ Nhân tạo giúp bắc cầu khoảng cách đó.

AgentCreator của SnapLogic giúp các doanh nghiệp xây dựng các đại lý Trí tuệ Nhân tạo của riêng họ như thế nào? Bạn có thể chia sẻ một trường hợp mà nó có tác động lớn?

AgentCreator được thiết kế để giúp các nhóm xây dựng các đại lý Trí tuệ Nhân tạo thực sự, cấp độ doanh nghiệp mà không cần viết một dòng mã nào. Nó loại bỏ nhu cầu về các nhà phát triển Python có kinh nghiệm để xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM từ đầu và trao quyền cho các nhóm trên tài chính, nhân sự, tiếp thị và CNTT để tạo ra các đại lý được hỗ trợ bởi Trí tuệ Nhân tạo trong vài giờ bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Các đại lý này được tích hợp chặt chẽ với dữ liệu doanh nghiệp, vì vậy chúng có thể làm được nhiều hơn là chỉ phản hồi. Các đại lý tích hợp tự động hóa các quy trình công việc phức tạp, suy luận thông qua các quyết định và hành động trong thời gian thực, tất cả trong ngữ cảnh kinh doanh.

AgentCreator đã là một yếu tố thay đổi trò chơi cho khách hàng của chúng tôi như Independent Bank (INDB ), đã sử dụng AgentCreator để ra mắt các trợ lý giọng nói và trò chuyện để giảm thiểu tình trạng tồn đọng vé của bộ phận hỗ trợ CNTT và giải phóng nguồn lực CNTT để tập trung vào các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo mới. Ngoài ra, nhà cung cấp quản lý lợi ích Aptia đã sử dụng AgentCreator để tự động hóa một trong những quy trình thủ công và tốn nhiều tài nguyên nhất: bầu cử lợi ích. Điều gì từng mất hàng giờ nhập dữ liệu cơ bản bây giờ chỉ mất vài phút, nhờ vào các đại lý Trí tuệ Nhân tạo giúp đơn giản hóa việc dịch và xác thực dữ liệu trên các hệ thống.

SnapGPT cho phép tích hợp qua ngôn ngữ tự nhiên. Làm thế nào điều này đã dân chủ hóa quyền truy cập cho người dùng không kỹ thuật?

SnapGPT, người đồng hành tích hợp của chúng tôi, là một ví dụ tuyệt vời về cách Trí tuệ Nhân tạo thế hệ mới đang phá vỡ các rào cản trong phần mềm doanh nghiệp. Với nó, người dùng từ không kỹ thuật đến kỹ thuật có thể mô tả kết quả họ muốn bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên đơn giản – như yêu cầu kết nối hai hệ thống hoặc kích hoạt một quy trình công việc – và tích hợp sẽ được xây dựng cho họ. SnapGPT vượt ra ngoài việc xây dựng các đường ống tích hợp – người dùng có thể mô tả đường ống, tạo tài liệu, tạo các truy vấn SQL và biểu thức, và chuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác bằng một lệnh đơn giản. Nó biến một quy trình từng đòi hỏi sự phát triển thành một thứ gì đó mà nhân viên trên toàn bộ doanh nghiệp có thể tiếp cận. Nó không chỉ là về việc tiết kiệm thời gian – nó là về việc thay đổi ai được phép xây dựng. Khi nhiều người trên toàn bộ doanh nghiệp có thể đóng góp, bạn sẽ mở khóa sự lặp lại nhanh hơn và nhiều đổi mới hơn.

Điều gì làm cho các công cụ Trí tuệ Nhân tạo của SnapLogic – như AutoSuggest và SnapGPT – khác biệt so với các nền tảng tích hợp khác trên thị trường?

SnapLogic là nền tảng tích hợp thế hệ mới đầu tiên liên tục mở khóa giá trị của dữ liệu trên toàn doanh nghiệp hiện đại với tốc độ và quy mô chưa từng có. Với khả năng xây dựng các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo tiên tiến trong vài giờ – mà không cần viết mã – cùng với SnapGPT, người đồng hành tích hợp Trí tuệ Nhân tạo đầu tiên và tiên tiến nhất, các tổ chức có thể tăng tốc giá trị kinh doanh một cách đáng kể. Các khả năng Trí tuệ Nhân tạo của các đối thủ cạnh tranh đều thiếu hoặc không tồn tại. Không giống như phần lớn đối thủ cạnh tranh, SnapLogic được sinh ra trên đám mây và được thiết kế để quản lý các phức tạp của môi trường đám mây, trên cơ sở và hỗn hợp.

SnapLogic cung cấp các tính năng phát triển lặp lại, bao gồm xác thực tự động và lược đồ đọc, giúp các nhóm hoàn thành dự án nhanh hơn. Các tính năng này cho phép nhiều người tích hợp với các cấp độ kỹ năng khác nhau có thể bắt đầu nhanh chóng, không giống như các đối thủ cạnh tranh thường đòi hỏi các nhà phát triển có kỹ năng cao, điều này có thể làm chậm việc triển khai đáng kể. SnapLogic là một nền tảng hiệu suất cao xử lý hơn bốn nghìn tỷ tài liệu mỗi tháng và có thể di chuyển dữ liệu đến các hồ dữ liệu và kho hàng một cách hiệu quả, trong khi một số đối thủ cạnh tranh thiếu hỗ trợ cho tích hợp thời gian thực và không thể hỗ trợ môi trường hỗn hợp.

Điều gì khiến bạn hào hứng nhất về tương lai của quản lý sản phẩm trong một thế giới được thúc đẩy bởi Trí tuệ Nhân tạo?

Điều khiến tôi hào hứng nhất về tương lai của quản lý sản phẩm là sự xuất hiện của một trong những từ khóa mới nhất để trang trí không gian Trí tuệ Nhân tạo “lập trình cảm giác” – khả năng xây dựng các nguyên mẫu hoạt động bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên. Tôi hình dung một thế giới nơi mọi người trong bộ ba sản phẩm – thiết kế, quản lý sản phẩm và kỹ thuật – đều trực tiếp làm việc với các công cụ dịch ý tưởng thành các giải pháp chức năng trong thời gian thực. Thay vì chỉ dựa vào các kỹ sư và nhà thiết kế để đưa ý tưởng vào cuộc sống, mọi người sẽ có thể tạo và lặp lại nhanh chóng.

Imagine được trên một cuộc gọi với khách hàng và, trong khoảnh khắc, tạo ra một giải pháp trực tiếp bằng cách sử dụng dữ liệu thực của họ. Thay vì chỉ lắng nghe các giải pháp được đề xuất của họ, chúng tôi có thể cùng nhau tạo ra và khám phá ra các cách tốt hơn để giải quyết các vấn đề của họ. Sự thay đổi này sẽ làm cho quy trình phát triển sản phẩm trở nên hợp tác, sáng tạo và thống nhất hơn. Và điều đó khiến tôi hào hứng vì phần yêu thích nhất trong công việc của tôi là xây dựng cùng với những người khác để giải quyết các vấn đề có ý nghĩa.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập SnapLogic.