Аарон Кеслер — сертифицированный продакт-лидер с более чем десятилетним опытом создания масштабируемых продуктовых решений, объединяющих дизайн-мышление, job-to-be-done и продуктовые исследования. Он специализируется на разработке новых AI-продуктов и процессов, одновременно менторит начинающих продакт-менеджеров через свой блог и коучинг по стратегии, реализации и клиентоориентированной разработке.
SnapLogic — это платформа интеграции на базе искусственного интеллекта, помогающая предприятиям быстро и эффективно соединять приложения, данные и API. Благодаря low-code интерфейсу и интеллектуальной автоматизации, SnapLogic ускоряет цифровую трансформацию для команд инженеров по данным, IT-специалистов и бизнес-подразделений.
Предпринимательский путь как основа продуктового мышления
Аарон начал свой предпринимательский путь со стартапа STAK, который позже был приобретен Carvertise. Он вспоминает: «Мы с соседом по комнате основали STAK от скуки — хотелось получить реальный опыт помимо учебы. Никогда не думали, что нас приобретет компания, ставшая лицом стартап-экосистемы Делавэра».
Этот опыт сформировал его продуктовое мышление: «Я естественным образом тяготел к общению с бизнесом, выяснению их проблем и созданию решений. Я даже не знал тогда, кто такой продакт-менеджер — просто делал эту работу».
В Carvertise он продолжил эту практику — работал с клиентами, анализировал болевые точки и разрабатывал решения задолго до получения официальной должности PM. «Как инженер, ты решаешь проблемы с помощью технологий. Как продакт-менеджер, ты должен найти правильные проблемы — те, которые стоит решать, потому что они создают ценность для бизнеса».
Советы начинающим продакт-менеджерам
Лучший совет, который Аарон получил и теперь передает начинающим PM: «Если вы всегда аргументируете с точки зрения клиента, вы никогда не проиграете спор». Эта простая на первый взгляд фраза обладает огромной силой.
«Это означает, что вы должны по-настоящему понимать своего клиента — его потребности, болевые точки, поведение и контекст. Так вы приходите на встречи не просто с мнениями, а с инсайтами», — поясняет Аарон. «Без этого все сводится к принципу HIPPO (мнению самого высокооплачиваемого сотрудника) или к тому, у кого больше власти или громче голос».
Будущее работы с AI-агентами
По мнению Аарона, будущее, где сотрудники работают с несколькими AI-агентами, уже наступило: «Интересно то, что мы уже живем в реальности, где люди работают с несколькими AI-агентами. Мы помогли таким клиентам, как DCU, планировать, создавать, тестировать и внедрять десятки агентов для поддержки их сотрудников».
Компании формируют индивидуальные наборы AI-агентов для каждого сотрудника исходя из его потребностей. Например, у сотрудников будут свои AI-агенты для конкретных задач — для написания пользовательских историй, помощи с кодированием, анализа обратной связи от клиентов и т.д.
«Я не верю, что агенты заменят людей в ближайшее время. Человек останется в контуре управления на обозримое будущее, но агенты избавят нас от повторяющихся задач с низкой ценностью, чтобы люди могли сосредоточиться на более сложном мышлении. Через пять лет большинство команд будут полагаться на агентов так же, как сегодня мы полагаемся на Slack или Google Docs», — прогнозирует Кеслер.
Преодоление разрыва в понимании AI между техническими и нетехническими командами
Аарон рекомендует компаниям начинать с малого, иметь четкий план, который вписывается в стратегию интеграции данных и приложений, и быть открытыми к изменениям первоначальных целей и подходов.
«Ищите проблемы, проявляя любопытство к рутинным задачам в вашем бизнесе. Наиболее ценные проблемы для решения — часто самые скучные, которые незаметные герои решают ежедневно», — советует Аарон.
Он рекомендует компаниям подходить к обучению AI как к университетскому курсу:
- Объясняйте ключевые термины простым языком
- Давайте сотрудникам возможность самостоятельно попробовать инструменты в контролируемой среде
- Организуйте последующее углубленное изучение
«Важно, чтобы все понимали, что нормально не знать абсолютно всё. AI развивается быстро, и никто не является экспертом во всех областях. Ключ — помочь командам понять, что возможно, и дать им уверенность задавать правильные вопросы».
Эффективные стратегии обучения искусственному интеллекту
«Лучший подход, который я видел — дать людям практический опыт. Обучение — хорошее начало, но нужно показать, как AI реально помогает в работе, которую они уже выполняют», — делится опытом Аарон.
В SnapLogic полевым и нетехническим командам дали доступ к AgentCreator — технологии создания агентов, которая устраняет сложности внедрения корпоративного AI. Сотрудники могли попробовать создать что-то самостоятельно и задавать вопросы. «Это упражнение привело к реальному обучению, потому что оно было связано с их ежедневной работой», — рассказывает Кеслер.
Если вы хотите глубже разобраться в возможностях создания собственных AI-ассистентов и понять, как работают AI агенты, стоит обратить внимание на специализированные образовательные программы, которые помогут систематизировать знания в этой быстро развивающейся области.
Риски внедрения AI без должного обучения
По словам Аарона, самые большие риски, которые он наблюдал — это существенные нарушения в управлении и/или безопасности данных, которые могут привести к дорогостоящим штрафам и подвергнуть риску данные клиентов.
«Часто компании внедряют AI-инструменты, не понимая полностью, на что они способны, а на что нет. AI — не магия. Если ваши данные в беспорядке или команды не знают, как пользоваться инструментами, вы не увидите ценности», — подчеркивает Кеслер.
Другая проблема возникает, когда организации продвигают внедрение сверху вниз, не учитывая мнение людей, которые фактически выполняют работу. «Вы не можете просто запустить что-то и ожидать, что оно приживется. Вам нужны чемпионы, чтобы обучать и направлять людей, команды нуждаются в сильной стратегии данных, времени и контексте для установления ограничений, а также в пространстве для обучения».
AI в продуктовой стратегии SnapLogic
«AI и обратная связь от клиентов находятся в центре нашей стратегии продуктовых инноваций», — рассказывает Аарон. «Речь идет не просто о добавлении функций AI, а о переосмыслении того, как мы можем постоянно предлагать более эффективные и простые в использовании решения для наших клиентов, которые упрощают взаимодействие с интеграциями и автоматизацией».
SnapLogic создает продукты, учитывая как опытных, так и нетехнических пользователей, и AI помогает преодолеть этот разрыв.
Будущее продакт-менеджмента в мире, движимом AI
Аарона больше всего вдохновляет появление «vibe coding» — возможности создавать рабочие прототипы с помощью естественного языка. «Я представляю мир, где каждый в продуктовой тройке — дизайн, продакт-менеджмент и разработка — работает с инструментами, которые превращают идеи в реальные, функциональные решения в реальном времени».
Вместо того чтобы полагаться исключительно на инженеров и дизайнеров для воплощения идей, каждый сможет быстро создавать и итерировать. «Представьте, что вы на звонке с клиентом и в тот же момент создаете прототип живого решения, используя их реальные данные. Вместо того чтобы просто слушать их предложения, мы могли бы создавать решения вместе с ними и находить лучшие способы решения их проблем».
«Это изменение сделает процесс разработки продукта значительно более совместным, творческим и согласованным. И это вдохновляет меня, потому что моя любимая часть работы — создавать вместе с другими решения значимых проблем».