Afsheen Afshar, zakladatel Pilot Wave Holdings – rozhovorová série

Afsheen Afshar, zakladatel Pilot Wave Holdings, je zkušený líder v oblasti datové vědy a investic, jehož kariéra zahrnuje seniorní role ve firmách Goldman Sachs, J.P. Morgan a Cerberus Capital Management, kde pomáhal rozvíjet velké datové vědecké a umělou inteligenci iniciativy v rámci finančních institucí. S technickým základem založeným na neurovědě a výzkumu strojového učení na Stanford University, Afshar vybudoval kariéru na rozhraní pokročilé analýzy, private equity a operační transformace, ultimately se zaměřením na aplikaci umělé inteligence na reálné obchodní výsledky. V Pilot Wave, spojuje investiční odbornost, operační vedení a hluboké technické znalosti, aby identifikoval, získal a škáloval společnosti pomocí datově řízených strategií a moderní technologie.

Pilot Wave Holdings je akviziční a růstová platforma zaměřená na transformaci malých a středních podniků prostřednictvím umělé inteligence a pokročilé technologie. Firma využívá proprietární systémy umělé inteligence k analýze operací, odhalení neefektivností a zlepšení výkonu napříč svými portfolio společnostmi. Kombinací hands-on operačního zapojení s moderní datovou infrastrukturou, Pilot Wave cílí modernizovat tradiční podniky, které historicky postrádaly přístup k pokročilým nástrojům, a umisťovat je do pozice pro škálovatelný, dlouhodobý růst v stále více technologicky orientované ekonomice.

Máte zkušenosti s průkopnickými AI leadership roli ve firmách, jako je JPMorgan a Cerberus, a později jste založil Pilot Wave Holdings, aby jste přinesl AI do tradičních odvětví. Jaký je základní vhled nebo frustrace, který vás vedl ke změně z budování AI uvnitř velkých institucí na akvizici a transformaci společností přímo?

Základní problém byl potřeba zmocnění k pohybu s rychlostí. Uvnitř velkých institucí, i když lidé souhlasí s příležitostí, existuje obvykle příliš mnoho vrstev mezi identifikací problému a skutečným jednáním. AI obvykle nezklamává, protože technická práce je nemožná, ale protože organizace je příliš pomalá, příliš politická nebo příliš fragmentovaná, aby jednala s naléhavostí. Chtěl jsem pracovat v prostředí, kde strategie, operace a technologie mohly být rychle sladěny. Akvizice a budování společností přímo vytváří toto zmocnění. Pokud skutečně chcete změnit, jak podnik funguje s rychlostí a vůlí, je důležité být vlastníkem.

Velká část odvětví vẫn oslavuje úspěšné pilotní projekty, ale skutečná hodnota pochází z produkčních systémů. Proč AI iniciativy tak často selhávají v přechodu na produkční systémy, a co odlišuje organizace, které úspěšně operationalizují AI od těch, které selhávají?

Mnoho pilotních projektů je navrženo tak, aby uspěly, což je přesně důvod, proč si mnoho společností klame. Tyto projekty probíhají v čistých prostředích, s extra pozorností, omezeným rozsahem a bez tření, které se objeví v produkci. Hlubší problém je často mezera v empatii. Technologové často nemají čas nebo prostě nemají chuť se naučit operační zkušenosti, a tak vytvářejí něco, co funguje v teorii nebo v demo, ale nefunguje v reálné situaci. Společnosti, které úspěšně operationalizují AI, jsou ty, které berou lidský pracovní postup vážně od začátku a budují pro skutečnou operaci, místo aby se jí snažily vyhnout. Všichni říkají, že chtějí produkční hodnotu, ale mnoho týmů je stále optimalizováno pro pilotní ovace.

Vaše práce se zaměřuje na vkládání AI do odvětví, jako je infrastruktura, výroba a e-commerce. Jak se nasazení AI v těchto prostředích liší zásadně od nasazení v digitálně rodících nebo software-first společnostech?

Rozdíl spočívá v tom, že v tradičních podnikových prostředích je empatie a lidský prvek ještě důležitější, než si lidé v AI světě obvykle uvědomují. V software-first prostředích mohou týmy často rychle jednat a problémy opravovat později. V infrastruktuře, výrobě a e-commerce je práce spojena s fyzickými systémy, skutečnými omezeními a lidmi, kteří okamžitě vědí, když něco nefunguje. To znamená, že nemůžete prostě přijít s technicky elegantním řešením a očekávat přijetí. Pokud nerozumíte operační zkušenosti, vaše AI strategie je pravděpodobně již rozbitá. Tyto prostředí odhalují povrchní myšlení velmi rychle, což je část toho, proč jsou tak důležité.

Argumentoval jste, že adopce AI by měla začínat s obchodními prioritami, spíše než nástroji. Jak vypadá to v praxi, a jak by měly vedení týmy předefinovat svůj přístup k AI transformaci?

Most vedení týmů začíná na špatném místě. Začínají s tím, co může tato technologie udělat pro nás, protože to zní vzrušujícím a aktuálním, když správné místo, kde začít, je, co jsou naše nejdůležitější obchodní priority. Jakmile víte, co jsou vaše priority, můžete mluvit otevřeně o nejlepších nástrojích, které tyto priority řeší, a nemusí to být vždy AI. To zní zjevně, ale mnoho společností stále začíná s technologií a doufá, že obchodní případ se nějak objeví později. Je to naopak a vede k banyak zbytečného pohybu. Pokud vedení chce skutečné výsledky, musí přestat zacházet s AI strategií, jako by to byla nákupní cvičení.

V Pilot Wave, nejste pouze poradenské společnosti, ale také měníte je po akvizici. Jaké jsou první strukturální nebo kulturní změny, které implementujete, aby se adopce AI skutečně držela?

První věc je najít jak seniorní, tak juniorní sponzory. Juniorské sponzory znají denní realitu a mohou zajistit, aby se rank a file skutečně dělaly, co je třeba udělat, zatímco seniorní sponzory zajistí, aby politika byla minimalizována a úsilí nebylo potichu udušeno. Mnoho společností se příliš spoléhá na top-down podporu a poté se diví, proč se nic nemění v praxi. Pravda je, že adopce AI obvykle selhává buď proto, že organizace odolává jí na úrovni terénu, nebo proto, že vedení dovolí interferenci, aby se nahromadila kolem ní. Potřebujete obě formy podpory na místě brzy. Jinak se iniciativa stane dalším výkonným bodem, který se nikdy realmente neuskuteční.

Jako AI agenti se stávají stále schopnějšími a infrastruktura se stává stále více abstraktní, jaké strategické riziko vzniká pro společnosti, které nekontrolují svou vlastní data a AI stack?

Argumentoval bych, že společnosti vždy potřebují základního kontrolu. To vyžaduje instrumentaci každého systému, což je způsob, jakým Pilot Wave přistupuje k návrhu systému, protože pokud nemůžete vidět, co se děje, měřit to a umístit ochranné bariéry kolem něj, pak přebíráte riziko, které nerozumíte. To neznamená, že byste neměli delegovat úkoly, protože delegace bude absolutně pokračovat v měřítku, ale delegace bez měření není vykonatelnou strategií. Velká část trhu je sváděna abstrakcí, protože to dělá věci cítit se snadněji a rychleji, ale tato pohodlnost může skrýt skutečnou systémovou křehkost. Pokud jsou správná instrumentace, měření a ochranné bariéry na místě, potenciální systémové riziko lze minimalizovat. Pokud nejsou, stavíte závislost, než jste si vydělali důvěru.

Existuje rostoucí mezera mezi tím, jak je AI marketingována a jak funguje v reálném světě. Jaké signály by měli techničtí lídři a operátoři hledat, aby odlišili skutečné AI schopnosti od povrchních tvrzení?

Vždy septejte o skutečném měření hodnoty. Byl jsem celý svůj kariéru nábožně zaměřen na měření hodnoty, až na jednotlivé projekty, protože bez této disciplíny je velmi snadné zaměnit vzrušení s výsledky. Každý úsilí by mělo být drženo na ROI a sledováno. Pokud někdo nemůže vysvětlit jasně, jak systém ovlivňuje výnosy, náklady, propustnost, pracovní efektivitu nebo jinou skutečnou obchodní metriku, pak je velká šance, že prodávají divadlo. Odvětví se stalo příliš pohodlným s odměňováním lesklých demo a vágních tvrzení. Bez přísného měření hodnoty existuje skutečné riziko, že se čas a peníze vyhodí.

Vy jste postavil a vedl velké datové vědecké organizace. Jak vidíte roli AI týmů se zvyšující se automatizací a agent-based systémy, které přebírají více odpovědnosti?

AI bude přebírat vyšší a vyšší úkoly. V Pilot Wave, již vyvíjíme AI, která může přijmout jako vstup něco jako “zvětšit můj výnos o 10 procent” místo “přepište můj web”, což je mnohem blíže k tomu, kde mnoho AI stále sedí dnes. Tato změna mění roli AI týmů vážným způsobem, protože práce se stává méně o izolovaných úkolech a více o tom, jak systémy rozumí skutečným obchodním cílům. Mnoho týmů stále myslí příliš úzce na automatizaci a podceňuje, jak rychle se technologie pohybuje nahoru po zásobníku. Střed gravitace se bude posouvat z úkolu provedení směrem k obchodnímu delegování. To je mnohem větší změna, než se většina podniků připravuje.

Mnoho podniků investuje značně do AI, ale zápasí s generováním měřitelného ROI. Jaké jsou nejčastější vzorce selhání, které jste pozorovali, a jak je lze vyhnout?

Most AI úsilí, zejména ve velkých podnicích, je stále příliš zaměřeno na sexy dashboardy, buzzwords a věci, které jsou snadno prezentovatelné interně, ale těžko spojitelné s skutečnou hodnotou. Společnosti tráví mnoho času tím, že dělají práci vypadat sofistikovaně místo toho, aby ji dělaly užitečnou. Vzorec selhání není obvykle záhadný, je to prostě nedostatek disciplíny kolem vytváření skutečné hodnoty. Pokud neexistuje jasný ekonomický cíl, žádný vlastník a žádný měřicí rámec, úsilí by nemělo pokračovat. Být nábožně zaměřen na vytváření hodnoty na każdém místě je kritické. Jinak se podniková AI stává velmi drahým brandingovým cvičením.

Pohledem do budoucna, jaké AI schopnosti nebo systémové průlomy věříte, že budou mít největší dopad na fyzický svět v příštích pěti až deseti letech?

Schopnost dát velmi vysoké cíle AI systému a delegovat hlavní části podniku se stává velmi reálnou velmi brzy. To je schopnost, která bude mít největší dopad, protože posouvá AI za úzké úkoly a do skutečné operační páky. Jako důsledek, lidé se budou více soustředit na vztahové a důvěrné aspekty podnikání, spolu se skutečnou fyzickou povahou práce, zda je to stavebnictví nebo jiná pole-based industrie. Mnoho lidí stále mluví o AI jako o produktivitní vrstvě sedící na straně, ale tento pohled již začíná cítit zastarale. Systémy se stávají schopnými přebírat mnohem širší odpovědnost. Budoucnost je velmi vzrušující, ale bude také mnohem více disruptivní, než mnoho incumbents chce přiznat.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Pilot Wave Holdings.