Afsheen Afshar, zakladatel Pilot Wave Holdings – rozhovor

Afsheen Afshar, zakladatel Pilot Wave Holdings, je zkušený líder v oblasti datové vědy a investic, jehož kariéra zahrnuje seniorní role ve firmách Goldman Sachs (GS ), J.P. Morgan a Cerberus Capital Management, kde pomáhal zavádět velké datové vědecké a umělou inteligenci do finančních institucí. S technickým základem v neurovědě a výzkumu strojového učení na Stanford University, Afshar vybudoval kariéru na rozhraní pokročilé analýzy, soukromého kapitálu a operační transformace,nakonec se zaměřil na aplikaci umělé inteligence do reálných obchodních výkonů. V Pilot Wave, spojuje investiční odbornost, operační vedení a hluboké technické znalosti, aby identifikoval, akvíroval 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. Společnost využívá proprietární systémy umělé inteligence k analýze operací, odhalování neefektivit a zlepšování výkonu napříč svými portfolio společnostmi. Kombinací ručního operačního zapojení s moderní datovou infrastrukturou, Pilot Wave cílí na modernizaci tradičních podniků, které historicky postrádaly přístup k pokročilým nástrojům, a tím je připravuje na škálovatelný, dlouhodobý růst v ekonomice, která je stále více ovlivňována technologií.

Měli jste průkopnické role v oblasti AI ve firmách jako 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 od budování AI uvnitř velkých institucí na akvizici a transformaci společností přímo?

Základní problém byl potřeba pro získání moci k rychlému pohybu. Uvnitř velkých institucí, i když lidé souhlasí s příležitostí, jsou obvykle příliš mnoho vrstev mezi identifikací problému a skutečným řešením. AI obvykle neselhává kvůli technické práci, selhává kvůli tomu, že 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 prostředí. Pokud skutečně chcete změnit, jak podnik funguje s rychlostí a svobodou, je důležité být vlastníkem.

Většina odvětví stále oslavuje úspěšné pilotní projekty, ale skutečná hodnota přichází z produkčních systémů. Proč se AI iniciativy tak často rozpadají v přechodu na produkční systémy, a co odlišuje organizace, které úspěšně operationalizují AI od těch, které selhávají?

Mnohé pilotní projekty jsou navrženy tak, aby byly úspěšné, což je přesně důvod, proč si mnoho společností lhají. Tyto projekty probíhají v čistých prostředích, s extra pozorností, omezeným rozsahem a žádným 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 proto vytvářejí něco, co funguje v teorii nebo v demo, ale nefunguje v realitě. Společnosti, které úspěšně operationalizují AI, jsou ty, které berou lidskou pracovní proces vážně od začátku a budují pro složitost skutečných operací, 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 fundamentálně od nasazení v digitálně orientovaných nebo software-first společnostech?

Rozdíl spočívá v tom, že v tradičních podnicích je empatie a lidský prvek ještě důležitější, než lidé v AI světě obvykle chtějí přiznat. V software-first prostředích mohou týmy často rychle pohybovat a později opravovat problémy. V infrastruktuře, výrobě a e-commerce je práce spojena s fyzickými systémy, skutečnými omezeními a lidmi, kteří okamžitě vědí, když něco nefunguje podle skutečnosti. To znamená, že nemůžete pouze 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 přijetí AI by mělo začínat s obchodními prioritami, nikoli s nástroji. Jak vypadá tato strategie v praxi, a jak by měly vedení týmu přehodnotit svůj přístup k transformaci AI?

Většina vedení týmů začíná na špatném místě. Začínají s tím, co může tato technologie udělat pro nás, protože to zní zajímavě a aktuálně, místo aby začali s tím, co jsou naše nejdůležitější obchodní priority. Jakmile víte, co jsou vaše priority, můžete mluvit otevřeně o nejlepších nástrojích pro řešení těchto priorit, a nemusí to být vždy AI. To zní zjevně, ale většina společností stále honí technologie jako první a doufá, že obchodní případ se nějak objeví později. Je to naopak a vede to k banyak zbytečnému pohybu. Pokud vedení chce skutečné výsledky, musí přestat zacházet s AI strategií jako s nákupní cestou.

V Pilot Wave, nejste pouze poradci pro společnosti, ale také je přetváříte po akvizici. Jaké jsou první strukturální nebo kulturní změny, které implementujete, aby se AI přijetí skutečně drželo?

První věcí je najít jak seniorní, tak juniorní sponzory. Juniorský sponzor zná denní realitu a může zajistit, aby se rank a file skutečně dělaly, co je třeba, zatímco seniorní sponzor zajišťuje, aby politika byla minimalizována a úsilí nebylo potichu udušeno. Mnohé společnosti se příliš spoléhají na podporu shora a poté se diví, proč se nic nemění v praxi. Pravda je, že AI přijetí obvykle selhává buď kvůli tomu, že organizace odporuje na úrovni terénu, nebo kvůli tomu, že vedení dovolí, aby se interference nahromadily kolem něj. Potřebujete obě formy podpory na místě brzy. Jinak se iniciativa stane další výkřikovou frází, která se nikdy skutečně nezrealizuje.

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

Argumentoval bych, že společnosti vždy potřebují základní 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 berete 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 snazší a rychlejší, ale tato pohodlnost může skrýt skutečnou systémovou křehkost. Pokud jsou správná měření, instrumentace a ochranné bariéry na místě, potenciální systémové riziko lze minimalizovat. Pokud nejsou, stavíte závislost předtím, než jste si zasloužili důvěru.

Existuje rostoucí mezera mezi tím, jak je AI marketingována a jak funguje v reálném prostředí. Jaké signály by měli techničtí lídři a operátoři hledat, aby rozlišovali mezi skutečnými AI schopnostmi a povrchními tvrzeními?

Vždy septejte o skutečné hodnotě měření. Byl jsem nábožensky zaměřen na měření hodnoty po celou svou kariéru, až na úrovni jednotlivých projektů, protože bez této disciplíny se stává velmi snadné zaměnit vzrušení za výsledky. Každý pokus by měl být držán na ROI a sledován. Pokud někdo nemůže jasně vysvětlit, jak systém ovlivňuje příjmy, náklady, propustnost, pracovní efektivitu nebo jinou skutečnou obchodní metriku, pak je velká šance, že prodávají divadlo. Odvětví se stalo příliš pohodlným v odměňování elegantních demo a vágních tvrzení. Bez přísného měření hodnoty existuje skutečné riziko vyhození času a peněz.

Vy jste postavil a vedl velké datové vědecké organizace. Jak vidíte roli AI týmů, jak se zvyšuje automatizace a agentní systémy přebírají více odpovědnosti?

AI bude přebírat vyšší a vyšší úkoly. V Pilot Wave, již vyvíjíme AI, která může přijmout jako vstup něco jako “zvýšit můj příjem o 10 procent” místo “přeprojektovat můj web”, což je mnohem blíže k tomu, kde většina 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. Mnohé týmy stále myslí příliš úzce o automatizaci a podceňují, jak rychle se technologie pohybuje nahoru. Centrum gravitace se bude posouvat od úkolů k obchodnímu pověření. To je mnohem větší změna, než se většina podniků připravuje.

Mnohé podniky investují značně do AI, ale bojují s generováním měřitelného ROI. Jaké jsou nejčastější vzorce selhání, které jste pozorovali, a jak je lze vyhnout?

Většina AI úsilí, zejména u velkých podniků, je stále příliš zaměřena 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 aby ji dělaly užitečnou. Vzorec selhání obvykle není záhadný, je to prostě nedostatek disciplíny kolem vytváření skutečné hodnoty. Pokud není jasný ekonomický cíl, žádný vlastník a žádný měřicí rámec, úsilí by nemělo pokračovat. Být nábožensky zaměřen na vytváření hodnoty na každé zastávce je kritické. Jinak se podnikový AI stává velmi drahým brandingovým cvičením.

Pohledem do budoucna, které AI schopnosti nebo systémové průlomy budete mít největší dopad na fyzické odvětví v příštích pěti až deseti letech?

Schopnost dát velmi vysoké úrovně cílů AI systému a delegovat hlavní části podniku bude velmi reálné velmi brzy. To je schopnost, která bude mít největší význam, protože posouvá AI za úzkou úroveň úkolů a do skutečného operačního pákového efektu. Jako důsledek, lidé se budou více soustředit na vztahové a důvěrné aspekty podnikání, spolu s skutečnou fyzickou povahou práce, ať už se jedná o stavebnictví nebo jiná odvětví. Mnozí lidé stále mluví o AI jako o produktivitní vrstvě, která sedí odděleně, ale tento pohled již začíná vypadat zastarale. Systémy se stávají schopnými přebírat širší odpovědnost. Budoucnost je velmi vzrušující, ale také bude mnohem více disruptivní, než mnoho stávajících hráčů chce přiznat.

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