डॉ रिच सोनेनब्लिक, प्लानव्यू के मुख्य डेटा वैज्ञानिक – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ रिच सोनेनब्लिक, प्लानव्यू के मुख्य डेटा वैज्ञानिक, दुनिया की कुछ सबसे बड़ी फार्मास्यूटिकल और जीवन विज्ञान कंपनियों के साथ काम करने का अनुभव रखते हैं। इस गहन अध्ययन और अनुप्रयोग के माध्यम से, उन्होंने उत्पाद पूर्वानुमान और पोर्टफोलियो विश्लेषण दोनों को बढ़ाने के लिए प्राथमिकता और पोर्टफोलियो समीक्षा प्रक्रियाओं, स्कोरिंग प्रणालियों और वित्तीय मूल्यांकन और पूर्वानुमान विधियों को सफलतापूर्वक तैयार किया है। डॉ सोनेनब्लिक के पास कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से इंजीनियरिंग और सार्वजनिक नीति में पीएचडी और एमएस और सांता क्रूज़, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय से भौतिकी में बीए है।

प्लानव्यू का कनेक्टेड वर्क के लिए प्लेटफ़ॉर्म समय-समय पर बाजार में उतारने और अनुमानितता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, क्षमता को अधिकतम करने के लिए दक्षता में सुधार करता है, और व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने के लिए रणनीतिक पहलों की डिलीवरी का समर्थन करता है।

आपके पास प्रबंधन परामर्श से लेकर डेटा साइंस पहलों का नेतृत्व करने तक का व्यापक करियर रहा है। आपको इस बदलाव के लिए क्या प्रेरित किया, और आपकी यात्रा ने व्यवसाय में एआई का लाभ उठाने के आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है?

प्रबंधन परामर्श ने मुझे व्यावसायिक अकुशलताओं और अप्रयुक्त अवसरों का एक व्यापक दृश्य प्रदान किया, जहां रणनीतिक सलाह और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के बीच एक स्पष्ट अंतर है। डेटा साइंस इस अंतर को पुल करता है, कच्चे डेटा को रणनीतिक संपत्ति में बदल देता है जो वास्तविक समय में निर्णय लेने को सूचित करने की शक्ति रखती है। मेरी यात्रा ने मुझे एआई को एक प्रवर्तक के रूप में देखना सिखाया है जो प्रक्रियाओं को परिष्कृत कर सकता है, निर्णय लेने में तेजी ला सकता है, और मानव विशेषज्ञता को बढ़ाने वाले तरीकों से रचनात्मकता को अनलॉक कर सकता है।

प्लानव्यू में, आपने विभिन्न व्यावसायिक कार्यों में उन्नत एआई समाधानों के एकीकरण का नेतृत्व किया है। क्या आप बता सकते हैं कि आपकी मुख्य डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपकी भूमिका ने कंपनी की एआई रणनीति को कैसे प्रभावित किया है और आपने इसके मार्ग में सबसे बड़ी चुनौतियों का सामना किया है?

प्लानव्यू में, एआई हमारे प्लेटफ़ॉर्म में एक उपकरण के रूप में एम्बेडेड है जो अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने और निर्णय लेने में सुधार करने के लिए है। मैंने संसाधन प्रबंधन, परियोजना योजना, और परिचालन दक्षता को अनुकूलित करने के लिए एआई का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित किया है। हमारा कोपिलॉट एआई सहायक उपयोगकर्ताओं को सभी कौशल स्तरों पर नौकरी पर प्रशिक्षण प्रदान करता है, रिपोर्ट जेनरेशन जैसे समय लेने वाले कार्यों को स्वचालित करता है, और सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके उत्पादक कार्रवाई के पाठ्यक्रमों का सुझाव देता है, जो टीमों को तेजी से सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

एआई टीमों के भीतर अकुशलताओं की पहचान करने और संसाधन आवंटन में सुधार करने में कंपनियों की मदद कैसे कर सकता है?

एआई जटिल डेटा में पैटर्न की पहचान करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जो मानवों द्वारा जल्दी से पहचाना जाना मुश्किल है। यह कम उपयोग किए जाने वाले संसाधनों, बोतलनेक, और कार्यभार असंतुलन की भविष्यवाणी कर सकता है। उदाहरण के लिए, पोर्टफोलियो उद्देश्यों, परियोजना समयसीमा और टीम प्रदर्शन मेट्रिक्स का विश्लेषण करके, एआई पोर्टफोलियो में अधिकतम प्रभाव पैदा करने के लिए कार्यों को फिर से सौंपने या संसाधनों को पुनः आवंटित करने का सुझाव दे सकता है।

संसाधन प्रबंधन में एआई विशेष रूप से कौन सी अकुशलताएं हैं जिन्हें संबोधित करने में प्रभावी है?

एआई ऑफ-स्ट्रेटजी और कम प्रदर्शन करने वाली पहलों को उजागर करने में अत्यधिक कुशल है, और हमने इन महत्वपूर्ण कौशलों को प्लानव्यू कोपिलॉट में निर्मित किया है। जैसा कि कोपिलॉट विकसित होता है, यह अकुशलताओं को उजागर करने और सुझाव देने में बेहतर होता जा रहा है। यह प्रक्रियाओं में बर्बादी को भी उजागर कर सकता है, जैसे कि अतिरिक्त कार्य या अत्यधिक हस्तांतरण, और अनुकूलन का सुझाव दे सकता है।

सॉफ्टवेयर विकास टीमों के लिए बर्बादी एक महत्वपूर्ण चुनौती क्यों है, और एआई इसे कैसे कम कर सकता है?

सॉफ्टवेयर विकास में बर्बादी अक्सर अकुशल प्राथमिकता, अत्यधिक डिबगिंग, या टीम प्रयासों के बीच असंगति जैसी अकुशलताओं से उत्पन्न होती है। एआई बर्बादी को कम कर सकता है कोडिंग सहायक के रूप में कार्य करके, पुनरावृत्ति कार्यों को स्वचालित करके, और परियोजना समयसीमा और संभावित जोखिमों के बारे में भविष्यसूचक अंतर्दृष्टि प्रदान करके। उदाहरण के लिए, यह पिछली परियोजनाओं का विश्लेषण करके देरी का कारण बनने वाले पैटर्न की पहचान कर सकता है, जो टीमों को उन्हें टालने में मदद कर सकता है।

सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र को अनुकूलित करने के लिए कौन से विशिष्ट एआई मॉडल या टूल विशेष रूप से उपयुक्त हैं?

सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र को अनुकूलित करने के लिए, हम बेहतर दक्षता और संरेखण की तलाश में हैं। प्लानव्यू कोपिलॉट विज़ में बोतलनेक और प्रवाह वेग को बाधित करने वाले कारकों की पहचान करता है, और संगठन के डेटा के अनुसार कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। टीमें मेट्रिक्स को व्याख्या करने, प्रणालीगत वितरण मंदी की पहचान करने और विस्तृत सिफारिशें प्राप्त करने के लिए सादे अंग्रेजी का उपयोग कर सकती हैं। यह अनुकूलन वितरण को सुव्यवस्थित करने और उत्पादकता में वृद्धि करने की कुंजी है।

कार्य सहायक के रूप में एआई तैनात करते समय डेटा संबंधों के अंतर्निहित संबंध अतिरिक्त मूल्य कैसे प्रदान करते हैं?

डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को मैप करके – चाहे वह परियोजना समयसीमा में, संसाधन उपयोग में, या टीम संचार में – एआई स्पष्ट से परे अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकता है। उदाहरण के लिए, स्थिति अद्यतनों में भावना रुझानों को परियोजना परिणामों से जोड़ने से प्रबंधकों को पहले से रोडब्लॉक का अनुमान लगाने में मदद मिल सकती है कि टीम प्रबंधन को इसकी सूचना दे, जिससे उन्हें समायोजन करने के लिए पर्याप्त समय मिल सके।

छोटे संगठन एआई को किफायती ढंग से अपनाने के लिए क्या कदम उठा सकते हैं जो प्रभाव को समझौता किए बिना हो?

छोटे संगठनों को सुलभ जनरेटिव एआई टूल्स के साथ शुरू करना चाहिए जो अधिक जटिल समाधानों के लिए प्रवेश द्वार के रूप में कार्य करते हैं। दस्तावेजों को सारांशित करने, विपणन सामग्री में सहायता करने, या कोड जेनरेशन में सहायता करने वाले टूल्स इन संगठनों के लिए एआई अपनाने के लिए लागत प्रभावी तरीके हैं जो व्यापक उपयोग के मामलों की पेशकश करते हैं। एक क्षैतिज एआई पेशकश के साथ शुरू करना जो विभिन्न उपयोग के मामलों पर लागू होता है, विशिष्ट नौकरियों के लिए जेनरेटिव एआई को मोड़ने वाले विशेषज्ञ अनुप्रयोगों में निवेश करने से बेहतर मूल्य है। इससे संगठन को अपने संगठन के लिए उच्चतम प्रभाव वाले उपयोग के मामलों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।

परियोजना परिणामों में सुधार के लिए भविष्यसूचक विश्लेषण की क्या भूमिका है?

भविष्यसूचक विश्लेषण टीमों को ऐतिहासिक डेटा और वर्तमान रुझानों के आधार पर संभावित रोडब्लॉक और परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। एआई एजेंट परियोजना देरी या संसाधन कमी की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं, जो उत्पाद प्रबंधकों को योजनाओं को समायोजित करने में सक्षम बनाता है। यह दृष्टि जोखिम को कम करती है और दक्षता को अधिकतम करती है, अंततः संगठनों को अपने रणनीतिक लक्ष्यों को अधिक तेजी से प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।

आगे देखते हुए, आप अगले दशक में व्यवसायिक परिचालनों को बदलने के लिए एआई को कैसे देखते हैं, और कौन से उभरते एआई रुझान आपको उनके उद्योगों पर प्रभाव के लिए सबसे अधिक उत्साहित करते हैं?

एआई व्यवसायिक परिचालनों को आगामी दशक में बदलना जारी रखेगा। यह नई भूमिकाओं को बढ़ावा देगा, भविष्यसूचक क्षमताओं को बढ़ाएगा, और नवाचार को सुव्यवस्थित करेगा।

एलएलएम-मूल डेवलपर, एआई सहयोग को एकीकृत करने में विशेषज्ञ, मानक बन जाएंगे और दिन-प्रतिदिन के कार्यों में एआई को अपनाने वाले डेवलपरों को प्रतिस्थापित करेंगे। जेनरेटिव एआई भविष्यसूचक एआई के साथ रेखाओं को धुंधला कर देगा, सामरिक निर्णय लेने के लिए बाहरी और आंतरिक कारकों पर आधारित सिंथेटिक परिदृश्यों के साथ एल्गोरिदम को समृद्ध करेगा। जैव प्रौद्योगिकी में, जेनएआई जटिल रोगी प्रोफाइल बनाने के लिए नए उपचारों का पता लगाएगा, जबकि साइबर सुरक्षा में, एआई नोवेल खतरों के लिए प्रतिक्रिया मॉडल के लिए अनुकरण करेगा। उभरते हुए रुझान जैसे कि अनुकूली अनुमान और छोटे, अधिक कुशल एआई मॉडल, आगामी वर्षों में गणनात्मक चुनौतियों का समाधान करेंगे। वे तेज़, अधिक लक्षित समाधान सुनिश्चित करेंगे।

रणनीतिक योजना से लेकर प्रोक्सी सुरक्षा तक, एआई का एकीकरण व्यवसायों को लचीलेपन के साथ बदलने में सक्षम बनाएगा, जो एक तेजी से गतिशील दुनिया में लचीली रणनीतियों और परिचालन उत्कृष्टता का पता लगाएगा।

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