مقابلات
راجان سيثورامان، الرئيس التنفيذي لشركة LatentView Analytics – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
راجان سيثورامان، الرئيس التنفيذي لشركة LatentView Analytics، هو مسؤول تنفيذي مخضرم الذي شملت مسيرته مهنة الاستشارات والقيادة والتطوير المؤسسي، مع قيادات في Accenture وKPMG قبل انضمامه إلى LatentView. تطوره من رئيس قسم الشؤون الناس إلى الرئيس التنفيذي يعكس التركيز القوي على تطوير المواهب وتصميم المنظمة ونمذجة التشغيل القابلة للتطوير، والتي تشكل الآن نهجه تجاه الذكاء الاصطناعي والتحليلات. مع الخبرة العميقة في التوظيف والتعلم والاستراتيجية التجارية، ركز باستمرار على محاذاة الناس والثقافة والتكنولوجيا لتحقيق نتائج قابلة للقياس، مما أدى إلى قيادة LatentView خلال الاكتتاب العام والتوسع العالمي مع وضع الذكاء الاصطناعي كقدرة تجارية وليس كوظيفة مستقلة.
LatentView Analytics هي شركة عالمية لتحليل البيانات وتحويل الرقمي تساعد الشركات على استغلال البيانات والذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة لتحسين اتخاذ القرارات وتحفيز النمو. توفر الشركة خدمات مثل هندسة البيانات والتحليلات التنبؤية والاستشارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات بما في ذلك الخدمات المالية والتجزئة والتكنولوجيا، مع العمل مع عملاء من فورتشن 500 في جميع أنحاء العالم. تقوم قيمة الشركة الأساسية بتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ تمكن الشركات من تحسين العمليات وتوقع الاتجاهات وإنشاء ميزة تنافسية في اقتصاد متزايد.
بدأت مسيرتك المهنية في الاستشارات والقيادة في Accenture وKPMG قبل أن تصبح الرئيس التنفيذي لشركة LatentView Analytics، حيث قادت الشركة خلال الاكتتاب العام والاستحواذ الأول. كيف ساهم خلفيتك في تطوير المواهب والاستراتيجية المؤسسية في تشكيل نهجك لتحجيم الذكاء الاصطناعي والتحليلات اليوم؟
ركزت مسيرتي المبكرة بشكل كبير على المواهب وتطوير القيادة وبناء المنظمات التي يمكنها التوسع. تلك الخبرة لا تزال تشكل كيف أفكر في الذكاء الاصطناعي اليوم. التكنولوجيا وحدها لا توسع منظمات. ما يهم هو كيف يعتمد الفريق عليها، وكيف يتوافق القادة حولها، وكيف يتم تعريف مشكلة الأعمال بوضوح. في LatentView، نقضي الكثير من الوقت لمساعدة المنظمات على بناء نموذج التشغيل والمهارات والثقافة اللازمة لتحويل التحليلات والذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ القرارات اليومية.
بسبب ذلك، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي من خلال عدسة الاستعداد المؤسسي. يتطلب توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي خبرة قوية في المجال وبيانات أساسية وفرق قادرة على ترجمة الإشارات إلى إجراءات. كان تركيزي دائمًا على بناء تلك القدرات معًا بدلاً من معاملتها كقدرة منعزلة.
تحدثت عن تعزيز الذكاء الاصطناعي – التركيز على الوضوح والفضول والثقافة أكثر من ملاحقة كل اتجاه جديد في الذكاء الاصطناعي. ما هو شكل تعزيز الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية للقادة المؤسسين؟
يبدأ تعزيز الذكاء الاصطناعي بالتركيز. لا يحتاج القادة المؤسسون إلى ملاحقة كل نموذج جديد أو قدرة تظهر. إنهم يحتاجون إلى عدد صغير من المشكلات المهمة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين القرارات أو الإنتاجية بطريقة قابلة للقياس. قد تكون تلك القرارات تتعلق بتحديد الأسعار أو تخطيط سلسلة التوريد أو كيفية انتقال المعرفة عبر المنظمة. يبدأ ذلك بتحديد مشكلة محددة بشكل جيد يساعد الفرق على بناء الثقة ويعرف ما يعني توسيع نطاق مسؤول.
كما يعني ذلك دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحقيقي بدلاً من معاملته كتجربة معزولة. عندما يرى الفريق التكنولوجيا تساعدهم على حل مشكلات يومية، فإن تبنيها يميل إلى النمو بشكل طبيعي. الفضول والتجربة لا تزالان مهمتين، ولكنها تعمل بشكل أفضل عندما تكون مرتكزة في目的 واضح.
تسرع العديد من المنظمات إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي دون تعزيز أسس البيانات أولاً. ما هي علامات التحذير التي تشير إلى أن الشركة تبني على أرض غير مستقرة؟
شيء واحد ألاحظه غالبًا هو عندما يتحرك محادثة الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من محادثة البيانات. إذا كان القادة يتحدثون عن مساعدي الطيران ونمذجة توليدية ولا يزال هناك ارتباك حول مكان وجود البيانات الرئيسية أو من يملكها أو أي معايير الأعمال التي تثق بها، فهذا عادةً علامة على أن الأساس ليس جاهزًا بعد. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على بيانات موثوقة ومدارة جيدًا. بدون ذلك، يصبح من الصعب للناس الثقة في الإخراج.
منذ توليك منصب الرئيس التنفيذي، قادت تأثيرًا قابلاً للقياس للعملاء العالميين. ما الذي يميز الشركات التي تعمل بنجاح على تشغيل الذكاء الاصطناعي عن تلك التي لا تزال عالقة في وضع التجربة؟
الشركات التي توسع نطاق الذكاء الاصطناعي بنجاح تعاملته كأداة تشغيل، وليس كمشروع جانبي للابتكار. يخصصون ملكية تنفيذية، ويربطون حالات الاستخدام بنتائج أعمال قابلة للقياس، ويتصممون للتكامل من البداية. كما يستثمرون في العمل الأقل جمالاً، مثل خطوط البيانات والحوكمة وتصميم العمليات واعتماد المستخدم. هذا عادةً الفرق بين تجربة تحصل على الانتباه وقدرة ت改变 حقًا كيفية اتخاذ القرارات.
في LatentView، لاحظنا أن الشركات تتحرك بشكل أسرع عندما يركن إلى مشكلة أعمال ترتبط بالفعل بالشركة، مثل تحسين دقة التخطيط أو نتائج المخزون أو رؤية الموردين. الذكاء الاصطناعي المرتبط بأرقام الأعمال التي تهتم بها الشركة لديه فرصة أفضل للحصول على التمويل والحوكمة والاعتماد على نطاق واسع.
كيف تتعامل مع توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول عبر منظمة كبيرة مع الحفاظ على الحوكمة والأمن والمساءلة؟
يتطلب التوسيع المسؤول الاعتراف بأن قرارات الذكاء الاصطناعي تؤثر في النهاية على العملاء الحقيقين والموظفين ونتائج الأعمال. هذا يعني أن الحوكمة لا يمكن أن تكون فكرة ثانوية. المنظمات تحتاج إلى سياسات واضحة حول الوصول إلى البيانات ومراقبة النماذج ومراقبتها عند وضع الأنظمة في الإنتاج.
في الممارسة، تكون نماذج الحوكمة الأكثر فعالية متعددة الوظائف. يحتاج قادة الأعمال وفرق التكنولوجيا ومجموعات المخاطر أو الامتثال جميعًا إلى المشاركة. أنظمة الذكاء الاصطناعي تستفيد أيضًا من الشفافية حول كيفية توليد الإخراج وأين يبقى الحكم البشري ضروريًا. مع وضع الحواجز في وقت مبكر، يمكن للمنظمات توسيع استخدامها مع الحفاظ على الثقة.
تعمل LatentView مع الشركات في مستويات مختلفة من النضج الرقمي. كيف تختلف استراتيجيتك للذكاء الاصطناعي عند تقديم المشورة لشركة مقابل شركة ما زالت في بداية رحلتها التحليلية؟
مع شركة، يكون المحادثة عادة حول التسريع. لديهم بالفعل أصول بيانات هامة، لذلك نركز على تحديد حالات استخدام قيمة عالية وتحسين سهولة الوصول ودمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل حيث يمكن للأعمال التفاعل بسرعة. قد يكون ذلك استرجاع المعرفة في المؤسسة أو التخطيط المتصل في سلسلة التوريد أو نماذج محددة بالdomain تحسين سرعة اتخاذ القرار عبر الوظائف.
对于 الشركات في بداية رحلتها، يكون النقطة الانطلاق مختلفة. نقضي المزيد من الوقت على استعداد البيانات والحوكمة وتحديث البنية التحتية للقدرات حتى تتمكن الشركة من دعم الذكاء الاصطناعي بطريقة مستدامة. في تلك الحالات، تهم تقييم النضج وتسلسل الأحداث كثيرًا. لا تريد أن توعد بمستقبل وكالة لشركة لا تزال تفتقر إلى بيانات موثوقة أو معايير أعمال شائعة أو توافق تنفيذي على المشكلة التي تحاول حلها.
نظرًا لخبرتك العميقة في توظيف المواهب والتعلم، ما هي المهارات التي يجب على الشركات أن تركز على تطويرها داخليًا في عصر الذكاء الاصطناعي مقابل توظيفها خارجيًا؟
داخليًا، أعتقد أن الشركات يجب أن تركز على بناء أداة واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي وأداة التحليل. لا يحتاج الجميع إلى أن يصبحوا علماء بيانات، ولكن يجب على الناس عبر الأعمال أن يركزوا على تأسيس القرارات على رؤى، ويسألون أسئلة أفضل، ويستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عملهم اليومي. عندما ينتشر هذا التطبيق عبر الفرق، يصبح من الأسهل تحديد أين يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة حقًا وأين لا ينبغي استخدامه.
خارجيًا، تميل عمليات التوظيف إلى أن تكون أكثر تحديدًا. مثل هندسة البيانات وهندسة الذكاء الاصطناعي وتصميم الحوكمة تتطلب خبرة عميقة لا تملكها المنظمات دائمًا داخلية. الشركات التي تفعل ذلك بشكل جيد عادة ما تجمع بين هؤلاء المتخصصين مع فرق أعمال تفهم السياق والقرارات التي تحتاج إلى تحسين.
ال مقاومة الثقافية غالبًا ما تبطئ التحول. ما السلوكيات القيادية التي وجدتها الأكثر فعالية في بناء الثقة والزخم حول تبني الذكاء الاصطناعي؟
التواصل الواضح من القيادة يصنع فرقًا كبيرًا. يريد الموظفون فهم سبب إدخال تكنولوجيا جديدة وكيف ترتبط بمعايير الشركة. شرح الغرض وراء مبادرات الذكاء الاصطناعي وربطها بأهداف أعمال حقيقية يساعد على بناء الثقة عبر المنظمة.
التعلم مجرد شيء مهم. التأتمتة والذكاء الاصطناعي يغيران بالفعل العديد من الوظائف، لذلك تحتاج الشركات إلى دعم الموظفين في تطوير قدرات جديدة. الناس يشاركون بفتح أكبر مع التغيير عندما يرون فرصًا حقيقية ل بناء مهارات جديدة والنمو جنبًا إلى جنب مع التكنولوجيا.
随着 دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات اتخاذ القرارات، كيف يجب على المجالس والفرق التنفيذية إعادة التفكير في معايير الأداء والمساءلة؟
يتغير الذكاء الاصطناعي كيفية اتخاذ القرارات، لذلك يجب على فرق القيادة النظر إلى ما وراء معايير المشروع التقليدية. السؤال الحقيقي يصبح هل يحسن الذكاء الاصطناعي جودة وسرعة القرارات في المجالات التي تهم الأعمال. قد يكون ذلك تنبؤات الطلب أكثر دقة أو قرارات تسعير أكثر دقة أو استجابات أسرع للتغيرات في السوق.
إذا كانت تلك النتائج تتحسن، فإن الذكاء الاصطناعي يقوم بعمله. لا يمكن أن يبقى أداء الذكاء الاصطناعي في لوحة منفصلة عن أداء الأعمال لفترة طويلة.
تتطلب المساءلة أيضًا أن تكون أوضح. لا يزال شخص ما يملك البيانات، ويتحمل شخص ما المسؤولية عن مراقبة النماذج في الإنتاج، ويتحمل شخص ما في النهاية القرار. يمكن للذكاء الاصطناعي دعم تلك القرارات، ولكن الحوكمة والإشراف لا تزالان ضروريين.
على مدى السنوات الثلاث إلى خمس القادمة، ما هي التحولات في تبني الذكاء الاصطناعي للمؤسسات التي ستكون الأكثر أهمية – وما يجب على القادة البدء به الآن للبقاء في المقدمة؟
على مدى السنوات القليلة القادمة، سيتظهر الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر داخل قرارات الأعمال اليومية. قامت العديد من الشركات بتوظيف الوقت في تجارب وبراهين مفهوم. الخطوة التالية هي التأكد من أن تلك القدرات تدعم في الواقع كيفية تخطيط الفرق، وتحديد الطلب، وإدارة سلسلة التوريد، أو اتخاذ قرارات التسويق.
سيتطور العمل أيضًا随着 زيادة قدرات الذكاء الاصطناعي.随着 أتمتة المهام الروتينية، سيتحرك الوظائف نحو التوجيه، والتفسير، والعمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. المنظمات التي تعزز من أسس البيانات وتساعد الموظفين على بناء تلك القدرات سوف تتعادل بشكل أسهل随着 تحول الذكاء الاصطناعي إلى جزء من العمليات اليومية.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا LatentView Analytics.
