साक्षात्कार
अफशीन अफशर, पायलट वेव होल्डिंग्स के संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला
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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 जैसी वरिष्ठ भूमिकाओं में रहा है, जहां उन्होंने वित्तीय संस्थानों के भीतर बड़े पैमाने पर डेटा साइंस और एआई पहल को बढ़ावा देने में मदद की। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में तंत्रिका विज्ञान और मशीन लर्निंग अनुसंधान में तकनीकी आधार के साथ, अफशर ने उन्नत विश्लेषण, निजी इक्विटी और परिचालन परिवर्तन के बीच अपना करियर बनाया है, अंततः व्यवसायिक प्रदर्शन में एआई को लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया है। पायलट वेव में, वह निवेश विशेषज्ञता, परिचालन नेतृत्व और गहरी तकनीकी ज्ञान को एक साथ लाते हैं ताकि डेटा-संचालित रणनीतियों और आधुनिक प्रौद्योगिकी का उपयोग करके कंपनियों की पहचान, अधिग्रहण और मापन किया जा सके।
(GS )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 को उजागर करने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए स्वामित्व वाले एआई प्रणालियों का लाभ उठाती है। आधुनिक डेटा बुनियादी ढांचे के साथ हाथों-हाथ परिचालन शामिल करके, पायलट वेव पारंपरिक व्यवसायों को आधुनिक बनाने का लक्ष्य रखता है जिन्हें ऐतिहासिक रूप से उन्नत उपकरणों तक पहुंच नहीं मिली है, उन्हें तेजी से बढ़ती अर्थव्यवस्था में दीर्घकालिक विकास के लिए तैयार करता है।
आप जेपी मॉर्गन और सेरबरस जैसी कंपनियों में एआई नेतृत्व भूमिकाओं में रहे हैं, और बाद में पारंपरिक उद्योगों में एआई लाने के लिए पायलट वेव होल्डिंग्स की स्थापना की। क्या कोर इंसाइट या निराशा थी जिसने आपको बड़े संस्थानों के भीतर एआई बनाने से लेकर कंपनियों को सीधे अधिग्रहण और परिवर्तन करने की ओर स्थानांतरित किया?
मुख्य मुद्दा गति के साथ काम करने की आवश्यकता थी। बड़े संस्थानों के भीतर, यहां तक कि जब लोग अवसर पर सहमत होते हैं, तो आमतौर पर समस्या की पहचान करने और वास्तव में इसके बारे में कुछ करने के बीच कई परतें होती हैं। एआई आमतौर पर इसलिए विफल नहीं होता क्योंकि तकनीकी काम असंभव है, यह विफल होता है क्योंकि संगठन बहुत धीमा, बहुत राजनीतिक या बहुत खंडित है ताकि यह तेजी से काम कर सके। मैं एक ऐसे वातावरण में काम करना चाहता था जहां रणनीति, परिचालन और प्रौद्योगिकी तेजी से संरेखित की जा सकें। कंपनियों को सीधे अधिग्रहण और निर्माण करने से यह तरह का अधिकार मिलता है। यदि आप वास्तव में एक व्यवसाय को तेजी से और स्वेच्छा से चलाना चाहते हैं, तो मालिक होना महत्वपूर्ण है।
उद्योग का अधिकांश 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 कौन से संगठन एआई को सफलतापूर्वक परिचालन कराने वाले संगठनों से अलग करते हैं जो रुक जाते हैं?
बहुत सारे पायलट सफल होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो यही कारण है कि कई 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 अक्सर ऑपरेटर अनुभव सीखने का समय नहीं होता है, या वास्तव में इच्छा नहीं होती है, इसलिए वे कुछ ऐसा बनाते हैं जो सिद्धांत में या डेमो में काम करता है लेकिन वास्तविक ऑपरेशन की वास्तविकता में फिट नहीं होता है। जो कंपनियां एआई को सफलतापूर्वक परिचालन करती हैं, वे हैं जो मानव कार्य प्रवाह को शुरू से ही गंभीरता से लेती हैं और वास्तविक ऑपरेशन की गंदगी के लिए निर्माण करती हैं, न कि इससे बचने की कोशिश करती हैं। हर कोई उत्पादन मूल्य की बात करता है, लेकिन कई टीमें अभी भी पायलट ताली 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 तैनात करने की तुलना में इन वातावरणों में एआई तैनात करने में क्या मूल रूप से अंतर है?
अंतर यह है कि अधिक पारंपरिक मुख्य सड़क व्यवसायों में, सहानुभूति और मानव तत्व बहुत महत्वपूर्ण हैं, जितना कि एआई दुनिया में लोग अक्सर स्वीकार करना चाहते हैं। सॉफ्टवेयर-मूल वातावरण में, टीमें अक्सर 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 अपनाया जाने की उम्मीद कर सकते हैं। यदि आप ऑपरेटर अनुभव को नहीं समझते हैं, तो आपकी एआई रणनीति शायद पहले से ही टूटी हुई है। ये वातावरण बहुत जल्दी उथले विचार को उजागर करते हैं, जो यही कारण है कि वे इतने महत्वपूर्ण हैं।
आप तर्क देते हैं कि एआई अपनाने को व्यवसाय प्राथमिकताओं के साथ शुरू करना चाहिए, न कि उपकरणों के साथ। व्यवहार में इसका क्या अर्थ है, और नेतृत्व टीमों को अपने एआई परिवर्तन दृष्टिकोण को कैसे पुनः ढालना चाहिए?
अधिकांश नेतृत्व टीमें गलत स्थान से शुरू कर रही हैं। वे एक क्या-यह-तकनीक-हमारे लिए कर सकती है बातचीत से शुरू करते हैं क्योंकि यह रोमांचक और वर्तमान लगता है, जब सही जगह यह जानने के लिए है कि हमारी सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्राथमिकताएं क्या हैं। एक बार जब आप यह जानते हैं, तो आप ईमानदारी से उन प्राथमिकताओं को संबोधित करने के लिए सर्वोत्तम उपकरणों के बारे में बात कर सकते हैं, और यह हमेशा एआई नहीं होता है। यह स्पष्ट लगता है, लेकिन अधिकांश कंपनियां अभी भी प्रौद्योगिकी को पहले रख रही हैं और आशा कर रही हैं कि व्यवसाय मामला किसी तरह बाद में 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 पुनः 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 से कम किया जाता है और प्रयास चुपचाप गले नहीं लगाया जाता है। कई कंपनियां शीर्ष-नीचे समर्थन पर बहुत अधिक निर्भर होती हैं और फिर आश्चर्य करती हैं कि वास्तविक जीवन में कुछ भी नहीं बदलता है। आपको दोनों प्रकार के समर्थन की आवश्यकता है, अन्यथा पहल शुरू में ही एक कार्यकारी बातचीत बिंदु बन जाती है जो वास्तव में कभी भी उतर नहीं पाती है।
जैसे ही एआई एजेंट अधिक क्षमता प्राप्त करते हैं और बुनियादी ढांचा बढ़ती तरह से अमूर्त होता जाता है, क्या सामरिक जोखिम उत्पन्न होते हैं जो कंपनियों के लिए 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 साधने की आवश्यकता है, जो पायलट वेव द्वारा प्रणाली डिजाइन के दृष्टिकोण को दर्शाता है, क्योंकि यदि आप यह नहीं देख सकते कि क्या हो रहा है, इसका मापन करें और इसके चारों ओर गार्ड रेल रखें, तो आप जोखिम ले रहे हैं जिसे आप नहीं समझते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि आपको कार्यों को प्रतिनिधित्व नहीं करना चाहिए, क्योंकि प्रतिनिधित्व निश्चित रूप से पैमाने पर जारी रहेगा, लेकिन प्रतिनिधित्व के बिना माप 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 साधन, माप और गार्ड रेल मौजूद 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 एक बढ़ती खाई है। तकनीकी नेताओं और ऑपरेटरों को एआई की अर्थपूर्ण क्षमताओं को उथले दावों से अलग करने के लिए कौन से संकेत देखने चाहिए?
हमेशा वास्तविक मूल्य माप के लिए पूछें। मैं अपने पूरे करियर में, व्यक्तिगत परियोजनाओं तक, मूल्य को मापने के बारे में धार्मिक रहा हूं, क्योंकि इसके बिना उत्साह को परिणामों के साथ भ्रमित करना बहुत आसान हो जाता है। प्रत्येक प्रयास को आरओआई और ट्रैक किया जाना चाहिए। यदि कोई व्यक्ति स्पष्ट रूप से नहीं बता सकता है कि प्रणाली वास्तविक व्यावसायिक मापदंडों जैसे राजस्व, लागत, उत्पादन, श्रम की दक्षता या किसी अन्य वास्तविक व्यावसायिक मापदंडों पर कैसे प्रभाव डालती है, तो संभावना है कि वे रंगमंच बेच रहे हैं। उद्योग पॉलिश किए गए डेमो और अस्पष्ट दावों को पुरस्कृत करने में बहुत अधिक सहज हो गया है। कठोर मूल्य माप के बिना, समय और पैसे को बर्बाद करने का वास्तविक जोखिम है।
आपने बड़े पैमाने पर डेटा साइंस संगठनों का निर्माण और नेतृत्व किया है। एआई टीमों की भूमिका कैसे विकसित होती देखते हैं 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 आज एआई के बहुत सारे हिस्सों के लिए बहुत करीब है। यह परिवर्तन एआई टीमों की भूमिका को एक गंभीर तरीके से बदलता है क्योंकि काम अलग-अलग कार्यों के बारे में कम होता जाता है और वास्तविक व्यावसायिक लक्ष्यों के पार प्रणालियों के तर्क के बारे में अधिक होता जाता है। बहुत सारी टीमें अभी भी स्वचालन और तकनीक की प्रगति को बहुत संकीर्ण दृष्टिकोण से देख रही हैं। गुरुत्वाकर्षण का केंद्र कार्य निष्पादन से व्यवसाय प्रतिनिधित्व की ओर स्थानांतरित हो रहा है। यह अधिकांश उद्यमों की तुलना में बहुत बड़ा परिवर्तन है जो इसके लिए तैयार हैं।
बहुत से उद्यम एआई में भारी निवेश कर रहे हैं, फिर भी मापनीय 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, बाजवॉर्ड और ऐसी चीजों पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो आंतरिक रूप से प्रस्तुत करने में आसान हैं लेकिन वास्तविक मूल्य से जुड़ना मुश्किल है। कंपनियां बहुत समय बिताती हैं ताकि काम सोफिस्टिकेटेड दिखे, न कि उपयोगी बनाने के लिए। विफलता पैटर्न आमतौर पर रहस्यमय नहीं है, यह कार्रवाई मूल्य निर्माण के बारे में अनुशासन की कमी है। यदि कोई स्पष्ट आर्थिक उद्देश्य, कोई मालिक और कोई माप ढांचा नहीं है, तो प्रयास को आगे नहीं बढ़ना चाहिए। हर चरण पर मूल्य निर्माण पर धार्मिक रूप से केंद्रित रहना महत्वपूर्ण है। अन्यथा, उद्यम एआई एक बहुत महंगा ब्रांडिंग अभ्यास बन जाता है।
आगे देखते हुए, कौन सी एआई क्षमताएं या प्रणाली स्तर के ब्रेकथ्रू भौतिक दुनिया के उद्योगों पर अगले पांच से दस वर्षों में सबसे बड़ा प्रभाव डालेंगे?
एआई प्रणाली को बहुत उच्च स्तर के लक्ष्य देने और व्यावसायिक हिस्सों को प्रतिनिधित्व करने की क्षमता वास्तव में जल्द ही वास्तविक हो जाएगी। यह वह क्षमता है जो सबसे ज्यादा मायने रखेगी, क्योंकि यह एआई को संकीर्ण कार्य निष्पादन से परे ले जाता है और वास्तविक परिचालन लाभ में लाता है। इसके परिणामस्वरूप, लोग व्यवसाय के संबंध और विश्वास के पहलुओं पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगे, साथ ही निर्माण जैसे क्षेत्र-आधारित उद्योग में वास्तविक शारीरिक प्रकृति पर भी। बहुत से लोग अभी भी एआई को एक उत्पादकता परत के रूप में बात करते हैं जो एक तरफ बैठता है, लेकिन यह दृष्टिकोण पहले से ही पुराना महसूस करना शुरू कर रहा है। प्रणाली अधिक व्यापक जिम्मेदारी लेने में सक्षम हो रही हैं। भविष्य बहुत रोमांचक है, लेकिन यह भी बहुत अधिक विघटनकारी होगा जितना कि कई पदाधिकारी स्वीकार करना चाहते हैं।
धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें पायलट वेव होल्डिंग्स पर जाना चाहिए।
