अफशीन अफशर, पायलट वेव होल्डिंग्स के संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

अफशीन अफशर, पायलट वेव होल्डिंग्स के संस्थापक, एक अनुभवी डेटा साइंस और निवेश नेता हैं, जिनका करियर गोल्डमैन सैक्स, जेपी मॉर्गन और सेरबरस कैपिटल मैनेजमेंट जैसे वरिष्ठ पदों पर रहा है, जहां उन्होंने वित्तीय संस्थानों के भीतर बड़े पैमाने पर डेटा साइंस और एआई पहल को आगे बढ़ाने में मदद की। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में तंत्रिका विज्ञान और मशीन लर्निंग अनुसंधान में तकनीकी आधार के साथ, अफशर ने उन्नत विश्लेषण, निजी इक्विटी और संचालन परिवर्तन के बीच करियर बनाया है, अंततः वास्तविक व्यवसाय प्रदर्शन पर एआई को लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया है। पायलट वेव में, वह निवेश विशेषज्ञता, संचालन नेतृत्व और गहरी तकनीकी ज्ञान को एक साथ लाता है ताकि डेटा-चालित रणनीतियों और आधुनिक प्रौद्योगिकी का उपयोग करके कंपनियों की पहचान, अधिग्रहण और मापन किया जा सके।

पायलट वेव होल्डिंग्स एक अधिग्रहण और विकास मंच है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत प्रौद्योगिकी के माध्यम से छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों को बदलने पर केंद्रित है। कंपनी अपने पोर्टफोलियो कंपनियों में संचालन का विश्लेषण करने, अक्षमताओं का पता लगाने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए प्रोप्राइटरी एआई सिस्टम का लाभ उठाती है। आधुनिक डेटा बुनियादी ढांचे के साथ हाथों-हाथ संचालन को जोड़कर, पायलट वेव पारंपरिक व्यवसायों को आधुनिक बनाने का लक्ष्य रखता है जिन्हें ऐतिहासिक रूप से उन्नत उपकरणों तक पहुंच नहीं मिली है, उन्हें एक तेजी से प्रौद्योगिकी-संचालित अर्थव्यवस्था में स्केलेबल, दीर्घकालिक विकास के लिए तैयार करता है।

आप जेपीएमोर्गन और सेरबरस जैसी कंपनियों में अग्रणी एआई नेतृत्व भूमिकाएं रखते हैं, और बाद में पारंपरिक उद्योगों में एआई लाने के लिए पायलट वेव होल्डिंग्स की स्थापना की। कोर इंसाइट या निराशा क्या थी जिसने आपको बड़े संस्थानों के भीतर एआई का निर्माण करने से लेकर सीधे कंपनियों का अधिग्रहण और परिवर्तन करने की ओर स्थानांतरित किया?

मुख्य मुद्दा गति के साथ आगे बढ़ने की आवश्यकता थी। बड़े संस्थानों के भीतर, जब लोग अवसर पर सहमत होते हैं, तो आमतौर पर समस्या की पहचान करने और वास्तव में कुछ करने के बीच बहुत सारी परतें होती हैं। एआई आमतौर पर इसलिए विफल नहीं होता क्योंकि तकनीकी काम असंभव है, यह विफल होता है क्योंकि संगठन बहुत धीमा है, बहुत राजनीतिक है, या बहुत खंडित है कि यह तत्कालता के साथ कार्य करे। मैं एक ऐसे वातावरण में काम करना चाहता था जहां रणनीति, संचालन और प्रौद्योगिकी तेजी से संरेखित की जा सकें। कंपनियों का अधिग्रहण और निर्माण सीधे उस तरह की सशक्तिकरण बनाता है। यदि आप वास्तव में एक व्यवसाय को एआई के साथ कैसे चलाया जाए, इसे बदलना चाहते हैं, तो मालिक होना महत्वपूर्ण है।

उद्योग का एक बड़ा हिस्सा अभी भी सफल पायलटों का जश्न मना रहा है, लेकिन वास्तविक मूल्य उत्पादन प्रणालियों से आता है। एआई पहल इतनी बार उस संक्रमण बिंदु पर क्यों टूट जाती है, और किन संगठनों को एआई को सफलतापूर्वक परिचालन में लाने से वे जो रुक जाते हैं?

बहुत सारे पायलट सफल होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो यही कारण है कि इतनी सारी कंपनियां खुद को धोखा देती हैं। वे साफ-सुथरे वातावरण में, अतिरिक्त ध्यान, सीमित दायरे और उत्पादन में दिखाई देने वाले घर्षण के साथ होते हैं। गहरा मुद्दा अक्सर एक सहानुभूति अंतराल है। प्रौद्योगिकीविदों के पास ऑपरेटर अनुभव सीखने के लिए समय या वास्तव में इच्छा नहीं होती है, इसलिए वे कुछ ऐसा बनाते हैं जो सिद्धांत में या डेमो में काम करता है लेकिन वास्तविक काम की वास्तविकता में फिट नहीं होता है। जो कंपनियां एआई को सफलतापूर्वक परिचालन में लाती हैं, वे हैं जो शुरू से ही मानव कार्य प्रवाह को गंभीरता से लेती हैं और वास्तविक संचालन की गंदगी के लिए निर्माण करती हैं, न कि इसके बजाय इसके चारों ओर प्रयास करती हैं। हर कोई उत्पादन मूल्य की बात करता है, लेकिन कई टीमें अभी भी पायलट प्रशंसा के लिए अनुकूलित हैं।

आपका काम बुनियादी ढांचे, विनिर्माण और ई-कॉमर्स जैसे क्षेत्रों में एआई को एम्बेड करने पर केंद्रित है। डिजिटल-मूल या सॉफ्टवेयर-मूल कंपनियों में एआई की तैनाती की तुलना में इन वातावरणों में एआई की तैनाती में मूल रूप से क्या अंतर है?

अंतर यह है कि अधिक पारंपरिक मुख्य सड़क व्यवसायों में, सहानुभूति और मानव तत्व उन लोगों की तुलना में बहुत अधिक महत्वपूर्ण हैं जो एआई दुनिया में आमतौर पर स्वीकार करना चाहते हैं। सॉफ्टवेयर-मूल वातावरण में, टीमें तेजी से आगे बढ़ सकती हैं और बाद में समस्याओं को ठीक कर सकती हैं। बुनियादी ढांचे, विनिर्माण और ई-कॉमर्स में, काम भौतिक प्रणाली, वास्तविक प्रतिबंधों और लोगों से जुड़ा होता है जो तुरंत जानते हैं जब कुछ व्यवसाय के वास्तविक संचालन के अनुरूप नहीं होता है। इसका मतलब है कि आप केवल एक तकनीकी रूप से सुंदर समाधान के साथ दिखा नहीं सकते हैं और अपेक्षा करते हैं कि इसका उपयोग किया जाएगा। यदि आप ऑपरेटर अनुभव को नहीं समझते हैं, तो आपकी एआई रणनीति शायद पहले से ही टूटी हुई है। ये वातावरण तेजी से उथले विचार को उजागर करते हैं, जो इस बात का एक हिस्सा है कि वे इतने मायने रखते हैं।

आपका तर्क है कि एआई अपनाया जाना चाहिए व्यवसाय प्राथमिकताओं के साथ शुरू होना चाहिए, न कि उपकरणों के साथ। व्यवहार में इसका क्या अर्थ है, और नेतृत्व टीमों को अपने एआई परिवर्तन दृष्टिकोण को कैसे पुनः परिभाषित करना चाहिए?

अधिकांश नेतृत्व टीमें गलत जगह से शुरू कर रही हैं। वे एक क्या-यह-टेक-हमारे लिए कर सकता है-संवाद के साथ शुरू करते हैं क्योंकि यह रोमांचक और वर्तमान लगता है, जब सही जगह यह जानने के लिए है कि हमारी सबसे महत्वपूर्ण व्यवसाय प्राथमिकताएं क्या हैं। एक बार जब आप जानते हैं कि आप ईमानदारी से उन प्राथमिकताओं को संबोधित करने के लिए सर्वोत्तम उपकरणों के बारे में बात कर सकते हैं, और यह हमेशा एआई नहीं होना चाहिए। यह स्पष्ट लगता है, लेकिन अधिकांश कंपनियां अभी भी प्रौद्योगिकी को पहले और आशा करती हैं कि व्यवसाय मामला बाद में किसी तरह दिखाई देगा। यह उल्टा है और यह बहुत सारी बर्बादी की ओर ले जाता है। यदि नेतृत्व वास्तविक परिणाम चाहता है, तो उन्हें एआई रणनीति को एक खरीदारी अभ्यास की तरह व्यवहार करना बंद करने की आवश्यकता है।

पायलट वेव में, आप केवल कंपनियों को सलाह नहीं दे रहे हैं, आप उन्हें अधिग्रहण के बाद फिर से आकार दे रहे हैं। एआई अपनाने को वास्तव में चिपकाने के लिए आप कौन से पहले संरचनात्मक या सांस्कृतिक परिवर्तन लागू करते हैं?

पहली चीज़ जूनियर और वरिष्ठ प्रायोजकों को खोजना है। जूनियर प्रायोजक दैनिक वास्तविकता को जानते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि रैंक और फ़ाइल वास्तव में वही करते हैं जो करने की आवश्यकता है। वरिष्ठ प्रायोजक सुनिश्चित करते हैं कि राजनीति को कम किया जाता है और प्रयास शांति से घुट नहीं जाता है। कई कंपनियां शीर्ष-नीचे के समर्थन पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं और फिर आश्चर्य करती हैं कि वास्तविक दुनिया में कुछ भी क्यों नहीं बदलता है। सच्चाई यह है कि एआई अपनाने में आमतौर पर या तो संगठन प्रतिरोध के कारण विफल हो जाता है या नेतृत्व हस्तक्षेप को जमा होने देता है। आपको दोनों रूपों के समर्थन की आवश्यकता है जल्दी से। अन्यथा, पहल वास्तव में उतरने से पहले एक और कार्यकारी बात करने वाला बिंदु बन जाता है।

जैसे ही एआई एजेंट अधिक क्षमतावान हो जाते हैं और बुनियादी ढांचा बढ़ती हुई अमूर्त हो जाता है, कंपनियों के लिए कौन से रणनीतिक जोखिम उत्पन्न होते हैं जो अपने स्वयं के डेटा और एआई स्टैक को नियंत्रित नहीं करते हैं?

मैं तर्क दूंगा कि कंपनियों को हमेशा मूलभूत नियंत्रण की आवश्यकता होती है। इसके लिए प्रत्येक प्रणाली को उपकरण की आवश्यकता होती है, जो पायलट वेव द्वारा प्रणाली डिजाइन के दृष्टिकोण को कैसे देखा जाता है, क्योंकि यदि आप यह नहीं देख सकते कि क्या हो रहा है, इसका मापन करें और इसके चारों ओर गार्ड रेल लगाएं, तो आप जोखिम को समझे बिना जोखिम उठा रहे हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि आपको कार्यों को प्रतिनिधित्व नहीं करना चाहिए, क्योंकि प्रतिनिधित्व वास्तव में पैमाने पर जारी रहेगा, लेकिन प्रतिनिधित्व के बिना माप यह एक कार्यान्वित रणनीति नहीं है। बाजार का एक बड़ा हिस्सा अमूर्तता से मोहित हो रहा है क्योंकि यह चीजों को आसान और तेज बनाता है, लेकिन यह सुविधा वास्तविक प्रणालीगत कमजोरी को छिपा सकती है। यदि सही उपकरण, माप और गार्ड रेल जगह में हैं, तो संभावित प्रणालीगत जोखिम को कम किया जा सकता है। यदि वे नहीं हैं, तो आप विश्वास हासिल करने से पहले निर्भरता बना रहे हैं।

एआई के विपणन और वास्तविक दुनिया के वातावरण में इसके प्रदर्शन के बीच बढ़ती खाई है। तकनीकी नेताओं और ऑपरेटरों को अर्थपूर्ण एआई क्षमताओं से उथले दावों को अलग करने के लिए कौन से संकेत देखने चाहिए?

हमेशा वास्तविक मूल्य माप के लिए पूछें। मैंने अपने पूरे करियर में, व्यक्तिगत परियोजनाओं तक, मूल्य को मापने के लिए अनुशासन के बारे में धार्मिक रहा हूं, क्योंकि इसके बिना उत्साह को परिणामों के साथ भ्रमित करना बहुत आसान हो जाता है। प्रत्येक प्रयास को एक आरओआई और ट्रैक के लिए आयोजित किया जाना चाहिए। यदि कोई यह स्पष्ट रूप से नहीं बता सकता है कि प्रणाली राजस्व, लागत, उत्पादन, श्रम की दक्षता या किसी अन्य वास्तविक व्यवसाय मीट्रिक को कैसे प्रभावित करती है, तो यह एक अच्छा मौका है कि वे थिएटर बेच रहे हैं। उद्योग बहुत अधिक पॉलिश किए गए डेमो और अस्पष्ट दावों को पुरस्कृत करने में बहुत सहज हो गया है। कठोर मूल्य माप के बिना, समय और पैसे फेंकने का वास्तविक जोखिम है।

आप बड़े पैमाने पर डेटा साइंस संगठनों का निर्माण और नेतृत्व कर चुके हैं। एआई टीमों की भूमिका कैसे बदलती है क्योंकि स्वचालन बढ़ता है और एजेंट-आधारित प्रणाली अधिक जिम्मेदारियां लेती हैं?

एआई उच्च और उच्च स्तर के कार्यों को अपनाएगा। पायलट वेव में, हम पहले से ही एआई विकसित कर रहे हैं जो कुछ जैसे “मेरे राजस्व को 10 प्रतिशत बढ़ाएं” को इनपुट के रूप में ले सकता है, न कि “मेरी वेबसाइट को फिर से बनाएं”, जो बहुत सारे एआई अभी भी आज तक बैठता है। यह परिवर्तन एआई टीमों की भूमिका को एक गंभीर तरीके से बदलता है क्योंकि काम अलग-अलग कार्यों के बजाय वास्तविक व्यवसाय लक्ष्यों के पार प्रणालियों के तर्क के बारे में अधिक हो जाता है। कई टीमें अभी भी स्वचालन और तकनीक की तेजी से गति के बारे में बहुत संकीर्ण सोच रही हैं। गुरुत्वाकर्षण का केंद्र कार्य निष्पादन से व्यवसाय प्रतिनिधित्व की ओर स्थानांतरित हो जाएगा। यह अधिकांश उद्यमों की तुलना में एक बहुत बड़ा परिवर्तन है जो इसकी तैयारी कर रहे हैं।

कई उद्यम भारी मात्रा में एआई में निवेश कर रहे हैं, फिर भी मापने योग्य आरओआई उत्पन्न करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। आपने सबसे आम विफलता पैटर्न क्या देखे हैं, और उन्हें कैसे टाला जा सकता है?

अधिकांश एआई प्रयास, विशेष रूप से बड़े उद्यमों में, अभी भी आकर्षक डैशबोर्ड, बाज़वॉर्ड और ऐसी चीजों पर बहुत अधिक केंद्रित हैं जो आंतरिक रूप से प्रस्तुत करना आसान है लेकिन वास्तविक मूल्य से जोड़ना मुश्किल है। कंपनियां बहुत समय बिताती हैं ताकि काम सोफिस्टिकेटेड दिखाई दे, न कि उपयोगी हो। विफलता पैटर्न आमतौर पर रहस्यमय नहीं है, यह कार्रवाई योग्य मूल्य निर्माण के आसपास अनुशासन की कमी है। यदि कोई स्पष्ट आर्थिक उद्देश्य, कोई मालिक और कोई माप ढांचा नहीं है, तो प्रयास आगे नहीं बढ़ना चाहिए। हर चरण पर कार्रवाई योग्य मूल्य निर्माण पर धार्मिक रूप से केंद्रित होना महत्वपूर्ण है। अन्यथा, एंटरप्राइज़ एआई एक बहुत महंगा ब्रांडिंग अभ्यास बन जाता है।

आगे देखते हुए, कौन सी एआई क्षमताएं या प्रणाली स्तर की सफलता शारीरिक दुनिया के उद्योगों पर अगले पांच से दस वर्षों में सबसे बड़ा प्रभाव डालेंगी?

एआई प्रणाली को बहुत उच्च स्तर के लक्ष्य देने और व्यवसाय के प्रमुख हिस्सों को प्रतिनिधित्व करने की क्षमता वास्तविक हो जाएगी। यह वह क्षमता है जो सबसे ज्यादा मायने रखेगी, क्योंकि यह एआई को संकीर्ण कार्य निष्पादन से परे और वास्तविक संचालन लाभ में ले जाता है। इसके परिणामस्वरूप, लोग व्यवसाय के संबंध और विश्वास के पहलुओं और निर्माण जैसे क्षेत्र-आधारित उद्योग के वास्तविक भौतिक प्रकृति पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगे। बहुत से लोग अभी भी एआई को एक उत्पादकता परत के रूप में बात करते हैं जो बाजू में बैठता है, लेकिन यह दृष्टिकोण पहले से ही पुराना महसूस होने लगा है। प्रणालियां अधिक व्यापक जिम्मेदारी लेने में सक्षम हो रही हैं। भविष्य बहुत उत्साहजनक है, लेकिन यह भी बहुत अधिक विघटनकारी होगा जितना कि कई मौजूदा लोग स्वीकार करना चाहते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें पायलट वेव होल्डिंग्स पर जाना चाहिए।