Aaron Kesler, Snaplogic의 AI/ML 제품 관리자 – 인터뷰 시리즈

아론 케슬러Snaplogic의 AI/ML Sr. 제품 관리자는 디자인 사고, 작업 및 제품 발견을 혼합하는 확장 가능한 프레임 워크를 구축 한 경험을 쌓은 경험을 가진 공인 제품 리더입니다. 그는 블로그를 통해 야심 찬 PM을 멘토링하고 전략, 실행 및 고객 중심 개발에 대한 코칭을 멘토링하면서 새로운 AI 중심 제품 및 프로세스를 개발하는 데 중점을 둡니다.

당신은 대학에서 Stak을 시작하고 Carvertise에 의해 획득 될 예정인 기업가 여행을 가졌습니다. 그 초기 경험은 어떻게 제품 사고 방식을 형성 했습니까?

이것은 내 인생에서 정말 흥미로운 시간이었습니다. 우리 룸메이트와 나는 우리가 우리의 과정에 지루하고 실제 경험을 원했기 때문에 Stak을 시작했습니다. 우리는 그것이 델라웨어의 포스터 스타트 업이 된 것에 의해 우리가 획득 할 것이라고 상상하지 못했습니다. 그 경험은 비즈니스와 대화하고 문제에 대해 묻고 솔루션을 구축하는 데 자연스럽게 중력을 주었기 때문에 실제로 제품 사고 방식을 형성했습니다. 나는 그 당시 제품 관리자가 무엇인지조차 몰랐습니다. 저는 그냥 일을하고있었습니다.

Carvertise에서 나는 똑같은 일을 시작했습니다. 고객과 함께 PM 타이틀을 갖기 전에 통증 포인트를 이해하고 솔루션을 개발하기 위해 고객과 협력했습니다. 엔지니어로서 귀하의 임무는 기술 문제를 해결하는 것입니다. 제품 관리자로서 귀하의 직무는 올바른 문제를 찾는 것으로 바꾸어 비즈니스 가치를 구동하기 때문에 해결할 가치가 있습니다. 기업가로서, 특히 자금 조달이 없으면, 당신의 사고 방식은 다음과 같은 것이됩니다. 음식을 테이블에 넣는 데 도움이되는 방식으로 누군가의 문제를 어떻게 해결합니까? 그 초기의 긁힘과 허슬은 항상 다른 렌즈를 통해 보도록 가르쳐주었습니다. 자체 자금 지원 스타트 업, VC 지원 회사 또는 의료 대기업이든 Maslow의 “기본적인 필요”정신이 항상 기초가 될 것입니다.

야심 찬 제품 관리자 코칭에 대한 열정에 대해 이야기합니다. 제품에 침입 할 때 어떤 조언을 하시겠습니까?

내가 얻은 최고의 조언과 PM에 대한 조언은 다음과 같습니다. 그 라인은 기만적으로 간단하지만 엄청나게 강력합니다. 이는 고객 (필요, 고통, 행동 및 맥락)을 진정으로 이해해야한다는 것을 의미하므로 의견과의 회의에 참석하는 것이 아니라 통찰력이 있습니다. 그 없이는 모든 것이 하마 (가장 높은 유급 사람의 의견)가됩니다. 그것으로, 당신은 사람들이 명확성을 위해 돌리는 사람이됩니다.

이전에는 모든 직원이 곧 12 명의 AI 에이전트와 함께 일할 것이라고 말했습니다. 일상적인 워크 플로 에서이 AI-Augmented Future는 어떤 모습입니까?

흥미로운 점은 우리가 이미 사람들이 여러 AI 에이전트와 함께 일하는 현실에 있다는 것입니다. 우리는 고객이 DCU 계획, 구축, 테스트, 보호 및 수십 명의 에이전트를 인력을 도울 수 있도록 배치하십시오. 흥미로운 점은 회사가 요구에 따라 각 직원을위한 AI 동료의 조직 차트를 구축하고 있다는 것입니다. 예를 들어, 직원들은 특정 사용 사례에 전념하는 자체 AI 에이전트를 갖게 될 것입니다. 서사시/사용자 스토리 초안 작성 에이전트, 코딩 또는 프로토 타이핑 또는 이슈를 지원하는 요원, 고객 피드백을 분석하는 모든 고객 피드백을 분석하는 모든 사람들이 접근 할 수있는 사람이 무엇인지에 대한 접근이 필요하기 때문에 많은 백엔드를 결정해야합니다. 가까운 미래에 대한 루프에는 인간이있을 것이지만, 사람들이 상위 수준의 사고에 집중할 수 있도록 반복적이고 낮은 가치의 작업을 제거 할 것입니다. 5 년 후, 대부분의 팀은 오늘날 Slack 또는 Google 문서에 의존하는 것과 같은 방식으로 에이전트에 의존 할 것으로 기대합니다.

회사는 기술적 인 팀과 비 기술적 팀 간의 AI 문해력 격차를 어떻게 권장합니까?

소규모로 시작하고 데이터 및 응용 프로그램 통합 전략에 어떻게 적합한 지 명확한 계획을 세우고 놀라움을 일으키고 원래 목표와 접근 방식에서 반복 할 수 있도록 실습을 유지하십시오. 비즈니스의 평범한 작업에 대해 궁금해하여 문제를 찾으십시오. 해결해야 할 가장 가치가 높은 문제는 종종 영웅이 매일 해결하는 지루한 문제입니다. 우리는 우리가 우리를 돕기 위해 에이전트를 구축함에 따라 이러한 모범 사례를 직접 배웠습니다. Snaplogic Finance Department. 가장 중요한 접근법은 특정 직원 또는 부서가 액세스 할 수있는 데이터 및 응용 프로그램 유형에 대한 안전한 가드 레일이 있는지 확인하는 것입니다.

그런 다음 회사는 대학 과정처럼 취급해야합니다. 단순히 핵심 용어를 설명하고 사람들에게 통제 된 환경에서 도구를 시도한 다음 더 깊은 다이빙으로 후속 조치를 취하십시오. 우리는 또한 모든 것을 알지 못하는 것이 괜찮다는 것을 알고 있습니다. AI는 빠르게 진화하고 있으며 모든 분야의 전문가는 없습니다. 열쇠는 팀이 가능한 것이 무엇인지 이해하고 올바른 질문을 할 수있는 자신감을 부여하는 것입니다.

일반적인 훈련 모듈을 넘어서는 AI 업 스킬링에 대한 효과적인 전략은 무엇입니까?

내가 본 가장 좋은 방법은 사람들이 손을 잡는 것입니다. 훈련은 훌륭한 출발입니다. AI가 실제로하고있는 일에 실제로 도움이되는 방법을 보여 주어야합니다. 그곳에서 직원들은 특별한 문제를 해결할 수있는 솔루션을 찾기 위해 창의적이기 때문에 이것을 그림자에 대한 제재 된 접근법 또는 섀도우 에이전트로 취급하십시오. 우리는 현장 팀과 비 기술적 팀에게 에이전트 크리 테이터Snaplogic의 에이전트 AI 기술은 Enterprise AI 채택의 복잡성을 제거하고 무언가를 구축하고 질문을 다시보고 할 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 이 운동은 일상적인 일과 관련이 있었기 때문에 실제 학습 경험으로 이어졌습니다.

적절한 향상없이 ​​AI 도구를 채택하는 회사의 위험이 있습니까? 가장 일반적인 함정은 무엇입니까?

내가 본 가장 큰 위험은 상당한 거버넌스 및/또는 데이터 보안 위반으로, 비용이 많이 드는 규제 벌금과 고객의 데이터를 위험에 빠뜨릴 수있는 잠재력을 유발할 수 있습니다. 그러나 내가 볼 수있는 가장 빈번한 위험 중 일부는 AI 도구를 채택하는 회사가 자신의 것이 무엇인지 완전히 이해하지 못하는 것입니다. AI는 마술이 아닙니다. 데이터가 엉망이거나 팀이 도구를 사용하는 방법을 모르는 경우 가치를 보지 못할 것입니다. 또 다른 문제는 조직이 채택을 추진하고 사람들이 실제로 작업을 수행하는 것을 고려하지 않을 때입니다. 당신은 무언가를 롤아웃하고 붙을 것으로 기대할 수 없습니다. 사람들을 교육하고 안내하려면 챔피언이 필요하며 팀은 강력한 데이터 전략, 시간 및 상황이 필요합니다.

Snaplogic에서는 신제품 개발 작업을 수행하고 있습니다. AI는 오늘날 제품 전략에 어떻게 영향을 미칩니 까?

AI 및 고객 피드백은 제품 혁신 전략의 핵심입니다. AI 기능을 추가하는 것이 아니라 고객이 통합 및 자동화와 상호 작용하는 방법을 단순화하는 고객을 위해보다 효율적이고 사용하기 쉬운 솔루션을 지속적으로 제공하는 방법을 다시 생각하는 것입니다. 우리는 전원 사용자와 비 기술적 사용자를 염두에두고 제품을 구축하고 있으며 AI는 그 격차를 해소하는 데 도움이됩니다.

Snaplogic의 Agentcreator 도구는 비즈니스가 자체 AI 에이전트를 구축하는 데 어떻게 도움이됩니까? 이것이 큰 영향을 미치는 유스 케이스를 공유 할 수 있습니까?

AgentCreator는 팀이 한 줄의 코드를 작성하지 않고 실제 엔터프라이즈 등급 AI 에이전트를 구축 할 수 있도록 설계되었습니다. 경험이 풍부한 Python 개발자가 처음부터 LLM 기반 애플리케이션을 구축 할 필요가 없으며, 자연 언어 프롬프트를 사용하여 단 몇 시간 만에 금융, HR, 마케팅 및 AI 전원 에이전트를 만들기 위해 팀에 팀을 이용할 수 있습니다. 이 에이전트는 엔터프라이즈 데이터와 밀접하게 통합되므로 단순히 응답 이상을 수행 할 수 있습니다. 통합 에이전트는 복잡한 워크 플로우를 자동화하고, 결정을 통해 이유를, 실시간으로 행동하여 비즈니스 컨텍스트 내에서 실시간으로 행동합니다.

Agentcreator는 고객과 같은 고객을위한 게임 체인저였습니다 독립 은행AgentCreator를 사용하여 음성 및 채팅 어시스턴트를 시작하여 IT 헬프 데스크 티켓 백 로그를 줄이고 새로운 Genai 이니셔티브에 중점을두기 위해 IT 리소스를 자유롭게했습니다. 또한 혜택 관리 제공자 적절한 에이전트 크리에이터를 사용하여 가장 수동적이고 자원 집약적 인 프로세스 중 하나를 자동화합니다. 백엔드 데이터 입력 시간이 몇 시간이 걸리는 것은 이제 시스템 전반에 걸쳐 데이터 변환 및 유효성 검사를 간소화하는 AI 에이전트 덕분에 몇 분이 걸립니다.

Snapgpt는 자연어를 통한 통합을 허용합니다. 이 민주당은 비 기술적 사용자에게 어떻게 접근 했습니까?

우리의 통합 부 필롯 인 Snapgpt는 Genai가 엔터프라이즈 소프트웨어의 장벽을 무너 뜨리는 방법의 훌륭한 예입니다. 이를 통해 비 기술적 인 것에서 기술에 이르기까지 사용자는 두 시스템을 연결하도록 요청하거나 워크 플로우 트리거와 같은 간단한 자연어 프롬프트를 사용하는 결과를 설명 할 수 있으며 통합이 구축됩니다. SnapGpt는 통합 파이프 라인 구축을 넘어서고 있습니다. 사용자는 파이프 라인을 설명하고, 문서를 작성하고, SQL 쿼리 및 표현식을 생성하며, 간단한 프롬프트를 사용하여 한 형식에서 다른 형식으로 데이터를 변환 할 수 있습니다. 한때 개발자가 무거운 프로세스였던 것은 비즈니스 전역의 직원이 액세스 할 수있는 프로세스였습니다. 시간을 절약하는 것만이 아니라 누가 건축을하는 사람의 변화에 ​​관한 것입니다. 비즈니스 전역의 더 많은 사람들이 기여할 수 있으면 더 빠른 반복과 더 많은 혁신을 해제합니다.

Snaplogic의 AI 도구 (AutoSuggest 및 SnapGPT와 같은)는 시장의 다른 통합 플랫폼에서 차분하게 만드는 이유는 무엇입니까?

Snaplogic은 전례없는 속도와 규모로 현대 기업의 데이터 가치를 지속적으로 잠금 해제하는 최초의 생성 통합 플랫폼입니다. Snapgpt와 함께 코드를 작성하지 않고도 최첨단 Genai 애플리케이션을 구축 할 수있는 기능을 통해 최초이자 가장 진보 된 Genai 기반 통합 Copilot 인 조직은 비즈니스 가치를 크게 가속화 할 수 있습니다. 다른 경쟁사의 Genai 기능은 부족하거나 존재하지 않습니다. 경쟁의 대부분과 달리 Snaplogic은 클라우드에서 태어 났으며 클라우드, 온-프레미스 및 하이브리드 환경의 복잡성을 관리하기위한 목적으로 제작되었습니다.

Snaplogic은 자동화 된 검증 및 스키마 판 읽기를 포함한 반복 개발 기능을 제공하여 팀이 프로젝트를 더 빨리 완료 할 수 있도록합니다. 이러한 기능을 사용하면 다양한 기술 수준의 통합자가 대부분 숙련 된 개발자가 필요한 경쟁 업체와 달리 빠르게 실행할 수 있으며, 이는 구현 속도를 크게 늦출 수 있습니다. Snaplogic은 매달 4 조의 문서를 처리하고 데이터 호수 및 창고로 데이터를 효율적으로 이동할 수있는 고도로 성능이 좋은 플랫폼이며, 일부 경쟁 업체는 실시간 통합에 대한 지원이 부족하고 하이브리드 환경을 지원할 수 없습니다.

AI 중심 세계에서 제품 관리의 미래에 대해 가장 흥분되는 것은 무엇입니까?

제품 관리의 미래에 대해 가장 흥분시키는 것은 AI 공간 “Vibe Coding”을 기획하기위한 최신 유행어 중 하나의 상승, 즉 자연어를 사용하여 작동하는 프로토 타입을 구축하는 능력입니다. 제품 트리오 (디자인, 제품 관리 및 엔지니어링)의 모든 사람들이 아이디어를 실제 기능 솔루션으로 실시간으로 변환하는 도구를 실습으로하는 세상을 구상합니다. 엔지니어와 디자이너에게만 의존하여 아이디어에 생명을 불어 넣는 대신 모든 사람이 신속하게 만들고 반복 할 수 있습니다.

고객 통화를하고 현재 실제 데이터를 사용하여 라이브 솔루션을 프로토 타이핑한다고 상상해보십시오. 제안 된 솔루션을 듣는 대신, 우리는 그들과 함께 공동 창조하고 문제를 해결하는 더 좋은 방법을 발견 할 수있었습니다. 이러한 변화는 제품 개발 프로세스를보다 협력적이고 창의적이며 조정할 수있게 해줄 것입니다. 그리고 그것은 내가 가장 좋아하는 부분이 의미있는 문제를 해결하기 위해 다른 사람들과 함께 건설하기 때문에 저를 흥분시킵니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. Snaplogic.

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