أفشين أفشار، مؤسس Pilot Wave Holdings – سلسلة المقابلات

أفشين أفشار، مؤسس Pilot Wave Holdings، هو خبير في العلوم البيانية والاستثمار، وله مسيرة مهنية طويلة في مناصب رفيعة المستوى في غولدمان ساكس، ومورغان ستانلي، وشركة Cerberus Capital Management، حيث ساهم في تأسيس مبادرات العلوم البيانية والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل المؤسسات المالية. مع أساس تقني متجذر في أبحاث العلوم العصبية والتعلم الآلي في جامعة ستانفورد، بنى أفشار مسيرة مهنية في تقاطع التحليلات المتقدمة والاستثمار الخاص والتحول التشغيلي، مع التركيز في النهاية على تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأداء التجاري في العالم الحقيقي. في Pilot Wave، يجمع بين الخبرة الاستثمارية والقيادة التشغيلية والمعرفة التقنية العميقة لتحديد واكتساب وتوسيع الشركات باستخدام استراتيجيات مدفوعة بالبيانات وتكنولوجيا حديثة.

Pilot Wave Holdings هي منصة استحواذ ونمو تركز على تحويل الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم من خلال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا المتقدمة. تستخدم الشركة أنظمة ذكاء اصطناعي مملوكة لتحليل العمليات وكشف اللامعقولات وتحسين الأداء عبر شركات المحفظة. من خلال الجمع بين المشاركة التشغيلية اليدوية مع البنية التحتية للبيانات الحديثة، تهدف Pilot Wave إلى تحديث الشركات التقليدية التي عانت تاريخياً من عدم الوصول إلى أدوات متقدمة، مما يضعها على طريق النمو الطويل الأمد في اقتصاد يعتمد بشكل متزايد على التكنولوجيا.

لقد شغلت مناصب قيادية رائدة في الذكاء الاصطناعي في شركات مثل جيه بي مورغان وسيربروس، ثم أسست Pilot Wave Holdings لجلب الذكاء الاصطناعي إلى الصناعات التقليدية. ما هو الفهم الأساسي أو الإحباط الذي دفعك إلى الانتقال من بناء الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات الكبيرة إلى استحواذ وتحويل الشركات بشكل مباشر؟

المسألة الأساسية كانت الحاجة إلى تفويض للتحرك بسرعة. داخل المؤسسات الكبيرة، حتى عندما يتفق الناس على الفرصة، هناك عادةً طبقات كثيرة بين تحديد المشكلة وفعل شيء حيالها. الذكاء الاصطناعي عادةً لا يفشل بسبب صعوبة العمل التقني، بل يفشل بسبب أن المنظمة بطيئة أو سياسية أو متجزئة لدرجة أنها لا تستطيع التحرك بسرعة. أردت العمل في بيئة حيث يمكن أن تكون الاستراتيجية والعمليات والتكنولوجيا معاً متوافقة بسرعة. الاستحواذ على الشركات وتطويرها مباشرةً يخلق هذا النوع من التفويض. إذا كنت تريد حقاً تغيير كيفية تشغيل الأعمال بسرعة وإرادة، فإن كونك المالك أمر مهم.

يحتفل قطاع الصناعة بعدة تجارب ناجحة، ومع ذلك فإن القيمة الحقيقية تأتي من الأنظمة الإنتاجية. لماذا تفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي经常 عند نقطة الانتقال هذه، وما الذي يميز المنظمات التي تنجح في تشغيل الذكاء الاصطناعي عن تلك التي تعثر؟

许多 تجارب ناجحة مصممة لتحقيق النجاح، وهو بالضبط السبب في أن العديد من الشركات تخدع نفسها. هذه التجارب تحدث في بيئات نظيفة، مع انتباه إضافي، نطاق محدود، ولا توجد احتكاكات تظهر في الإنتاج. القضية الأعمق غالباً ما تكون فجوة في التعاطف. عادةً ما لا يأخذ التقنيون الوقت أو ببساطة لا يرغبون في تعلم تجربة المشغل، لذلك يبنون شيئاً يعمل في النظرية أو في العرض التوضيحي ولكن لا يتناسب مع واقع الوظيفة. الشركات التي تنجح في تشغيل الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تضع تجربة العمل البشري في الاعتبار من البداية وتبني من أجل فوضى العمليات الحقيقية بدلاً من محاولة تجنبها. الجميع يقولون إنهم يريدون قيمة الإنتاج، لكن العديد من الفرق لا تزال تحسّن لتحقيق تصفيق التجربة.

يركز عملك على دمج الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل البنية التحتية والتصنيع والتجارة الإلكترونية. كيف يختلف نشر الذكاء الاصطناعي في هذه البيئات بشكل جوهري عن نشره في الشركات الرقمية أو الشركات التي تعتمد على البرمجيات في المقام الأول؟

الفرق هو أن في الشركات التقليدية على شارع المين، يكون التعاطف والعنصر البشري أكثر أهمية من ما يرغب فيه الناس في عالم الذكاء الاصطناعي. في البيئات التي تعتمد على البرمجيات في المقام الأول، يمكن للفرق التحرك بسرعة وتصحيح المشاكل لاحقاً. في البنية التحتية والتصنيع والتجارة الإلكترونية، تكون الأعمال مرتبطة بنظم فيزيائية وقيود حقيقية وأشخاص يعرفون على الفور متى لا يتناسب شيء مع طريقة تشغيل الأعمال. هذا يعني أنك لا تستطيع مجرد تقديم حل تقني متقن وتوقع تبنيها. إذا لم تفهم تجربة المشغل، فإن استراتيجية الذكاء الاصطناعي قد تكون مكسورة بالفعل. هذه البيئات تكشف عن التفكير السطحي بسرعة، وهو جزء من سبب أهميتها.

لقد جادلت بأن تبني الذكاء الاصطناعي يجب أن يبدأ بالاولويات التجارية وليس بالأدوات. ماذا يعني ذلك في الممارسة، وكيف يجب على فرق القيادة إعادة صياغة نهجها لتحويل الذكاء الاصطناعي؟

معظم فرق القيادة تبدأ من المكان الخطأ. يبدأون بمحادثة “ماذا يمكن أن تفعل هذه التكنولوجيا لنا” لأنها تبدو مثيرة ومعاصرة، بينما المكان الصحيح للبدء هو ما هي أولوياتنا التجارية الأكثر أهمية. بمجرد معرفة ذلك، يمكنك بعد ذلك التحدث بصراحة عن أفضل الأدوات لمعالجة هذه الأولويات، وقد لا تكون دائماً الذكاء الاصطناعي. هذا يبدو واضحاً، لكن معظم الشركات لا تزال تتبع التكنولوجيا أولاً وتأمل أن يظهر الحال التجاري بشكل ما بعد ذلك. هذا نهج معكوس ويؤدي إلى الكثير من الحركة المهدورة. إذا أرادت القيادة نتائج حقيقية، فيجب عليها停止 معاملة استراتيجية الذكاء الاصطناعي مثل تمارين التسوق.

في Pilot Wave، أنت لا تقدم فقط استشارات للشركات، بل تقوم أيضاً بإعادة تشكيلها بعد الاستحواذ. ما هي التغييرات الهيكلية أو الثقافية الأولى التي تطبقها لجعل تبني الذكاء الاصطناعي ينجح حقاً؟

الأمر الأول هو العثور على رعاة كبار وصغار. الرعاة الصغار يعرفون الواقع اليومي ويمكنهم ضمان أن يقوم العاملون الفعليون بما يلزم. في حين أن الرعاة الكبار يضمنون تقليل السياسة وعدم خنق الجهد بهدوء. العديد من الشركات تعتمد بشكل كبير على الدعم العلوي ثم تتساءل لماذا لا يتغير شيء في الممارسة. الحقيقة هي أن تبني الذكاء الاصطناعي عادةً يفشل إما لأن المنظمة ترفضه على مستوى الأرض أو لأن القيادة تسمح للتدخل بالتراكم حوله. تحتاج إلى دعم كلا النوعين في البداية. خلاف ذلك، يصبح المبادرة مجرد نقطة الحديث التنفيذية التي لا تصل أبداً إلى الأرض.

مع نمو وحدات الذكاء الاصطناعي وتزايد التstractions، ما هي المخاطر الاستراتيجية التي تظهر للشركات التي لا تسيطر على بياناتها ووحدات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها؟

أدعو إلى أن الشركات دائماً تحتاج إلى السيطرة الأساسية. هذا يتطلب仪器 كل نظام، وهو كيفية نهج Pilot Wave لتصميم النظام، لأنك إذا لم تكن قادراً على رؤية ما يحدث، وقياسه، ووضع حواجز حوله، فستكون تتخذ مخاطر لا تفهمها. هذا لا يعني أنك لا يجب أن تتفويض المهام، لأن التفويض سيزيد بالتأكيد على النطاق، ولكن التفويض بدون قياس ليس استراتيجية قابلة للتنفيذ. جزء كبير من السوق يخدع بالتstractions لأنها تجعل الأمور تبدو أسهل وأسرع، لكن هذه الاختصار يمكن أن يخفي هشاشة نظامية حقيقية. إذا كانت الأدوات والقياس والحواجز في مكانها الصحيح، يمكن تقليل المخاطر النظامية المحتملة. إذا لم تكن كذلك، فستكون تبني الاعتماد قبل كسب الثقة.

هناك فجوة متزايدة بين كيفية تسويق الذكاء الاصطناعي وكيف يؤدي في البيئات الحقيقية. ما هي الإشارات التي يجب على القيادات الفنية والمشغلين البحث عنها لتمييز القدرات الحقيقية للذكاء الاصطناعي عن المطالبات السطحية؟

اطلب دائماً قياس القيمة الحقيقية. لقد كنت متديناً بقياس القيمة طوال مسيرتي المهنية، حتى على مستوى المشاريع الفردية، لأن بدون هذه الانضباط يصبح من السهل الخلط بين الإثارة والنتائج. كل جهد يجب أن يخضع لتقدير العائد على الاستثمار ويتتبع. إذا لم يكن شخص ما يستطيع أن يشرح بوضوح كيف يؤثر النظام على الإيرادات أو التكاليف أو الإنتاجية أو كفاءة العمل أو مقياس أعمال حقيقي آخر، فهناك احتمال جيد أنهم يبيعون مسرحية. الصناعة أصبحت أكثر راحة في مكافأة العروض المطورة والادعاءات الغامضة. بدون قياس قيمة دقيق، هناك مخاطر حقيقية لتحويل الوقت والمال.

لقد بنيت وقادت منظمات علوم بيانات كبيرة. كيف ترى دور فرق الذكاء الاصطناعي يتطور مع زيادة الت автоматиة وفرق وحدات الذكاء الاصطناعي تتولى مسؤوليات أكبر؟

الذكاء الاصطناعي سيتولى مهام على مستوى أعلى. في Pilot Wave، نحن نطور بالفعل الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يأخذ كمدخل “زيادة إيراداتي بنسبة 10٪” بدلاً من “إعادة تصميم موقعي على الويب”، وهو أقرب إلى حيث ي ngồi الكثير من الذكاء الاصطناعي اليوم. هذا التحول يغير دور فرق الذكاء الاصطناعي بشكل جدي لأن العمل يصبح أقل حول المهام المعزولة وأكثر حول كيفية تفكير الأنظمة عبر أهداف الأعمال الحقيقية. العديد من الفرق لا تزال تفكر بشكل ضيق حول الت автоматиة وتقليل تقديرها لسرعة تحرك التكنولوجيا. مركز الجاذبية سيتحرك من تنفيذ المهام إلى تفويض الأعمال.

تستثمر العديد من المؤسسات بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك ت투اجه صعوبة في توليد عائد على الاستثمار القابل للقياس. ما هي الأنماط الشائعة للفشل التي لاحظتها، وكيف يمكن تجنبها؟

معظم جهود الذكاء الاصطناعي، خاصة في المؤسسات الكبيرة، لا تزال تركز بشكل كبير على لوحات القيادة المثيرة والكلمات الساحرة والأشياء التي من السهل تقديمها داخلياً ولكن من الصعب ربطها بقيمة حقيقية. الشركات تنفق الكثير من الوقت على جعل العمل يبدو متقناً بدلاً من جعله مفيداً. نمط الفشل عادةً ليس غامضاً، إنه فقط نقص في الانضباط حول خلق القيمة الفعلية. إذا لم تكن هناك هدف اقتصادي واضح، ولا مالك، ولا إطار قياس، فلا يجب أن تتحرك الجهد. التركيز بشدة على خلق القيمة في كل خطوة على الطريق هو أمر بالغ الأهمية. خلاف ذلك، يصبح الذكاء الاصطناعي في المؤسسات كبير التكلفة تمارين العلامة التجارية.

في المستقبل، ما هي قدرات الذكاء الاصطناعي أو الانجازات على مستوى النظام التي تعتقد أنها ستحقق أكبر تأثير على الصناعات في العالم الحقيقي خلال السنوات الخمس أو العشر القادمة؟

القدرة على إعطاء أهداف على مستوى عالٍ لنظام الذكاء الاصطناعي وتفويض أجزاء كبيرة من الأعمال ستصبح حقيقية جداً قريباً. هذه هي القدرة التي ستحقق أكبر تأثير، لأنها تتجاوز تنفيذ المهام الضيقة وتتحرك نحو ربح حقيقي في التشغيل. ك結果، سيركز الناس أكثر على جوانب العلاقة والثقة في الأعمال، جنباً إلى جنب مع الطبيعة الفعلية للعمل الميداني، سواء كان في البناء أو صناعة أخرى. العديد من الناس ما زالوا يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي كطبقة إنتاجية تقع على الجانب، لكن هذا الرأي يبدأ بالفعل في الشعور بالتقادم. النظم تكتسب القدرة على تحمل مسؤوليات أوسع. المستقبل مشرق جداً، ولكنه سيكون أيضاً أكثر تشويقاً من ما يرغب فيه العديد من الموجودين.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Pilot Wave Holdings.