アフシーン・アフシャー、Pilot Wave Holdingsの創設者 – インタビュー・シリーズ

アフシーン・アフシャー、Pilot Wave Holdingsの創設者は、ゴールドマン・サックス、JPモルガン、セルベラス・キャピタル・マネジメントでのキャリアを含む、データサイエンスと投資のリーダーシップで豊富な経験を持つベテランです。スタンフォード大学での神経科学と機械学習の研究に根ざした技術的基礎を持つアフシャーは、キャリアを高度な分析、プライベート・エクイティ、運用の変革の交差点で築いてきました。最終的に、ビジネスの実際のパフォーマンスにAIを適用することに焦点を当てました。Pilot Waveでは、投資の専門知識、運用のリーダーシップ、深い技術的知識を結び付け、データ駆動の戦略と最新のテクノロジーを使用して会社を特定、取得、拡大します。

Pilot Wave Holdingsは、人工知能と高度なテクノロジーを使用して、小規模および中規模企業を変革するための買収と成長プラットフォームです。この会社は、独自のAIシステムを使用して運用を分析し、非効率性を明らかにし、ポートフォリオ企業全体でパフォーマンスの改善を推進します。最新のデータインフラストラクチャと運用への実践的な関与を組み合わせて、Pilot Waveは、従来のビジネスを近代化し、技術が主導する経済でスケーラブルで長期的な成長を実現することを目的としています。

あなたは、JPモルガンやセルベラスなどの企業でAIの先駆的なリーダーシップを担った後、従来の産業にAIを導入するためにPilot Wave Holdingsを設立しました。従来の企業内でのAIの構築から企業の直接的な取得と変革に移行する上で、どのような核心的な洞察やフラストレーションが要因となりましたか。

核心的な問題は、スピードで動くためのエンパワーメントの必要性でした。大きい機関の中では、人々が機会に同意する場合でも、問題を特定して実際に何かをするまでに多くの層があります。AIは、技術的な作業が不可能であるという理由で失敗するのではなく、組織が遅すぎる、政治的すぎる、または断片化しすぎているために緊急性を持って行動できないことが多いのです。戦略、運用、テクノロジーが迅速に整列できる環境で働きたいと思っていました。企業を直接取得して構築することで、そのようなエンパワーメントが可能になります。如果実際にビジネスの運営をスピードと意志で変えたいのであれば、所有者であることは重要です。

業界の多くはまだパイロットの成功を祝っていますが、実際の価値はプロダクション・システムから来ます。AIイニシアチブはその移行点でなぜ崩壊するのでしょうか。AIを実際に運用化する企業と停滞する企業を区別するものは何ですか。

多くのパイロットは成功するように設計されていますが、これが多くの企業が自分自身を欺く理由です。パイロットは、クリーンな環境で、特別な注意を払い、範囲が限られているため、実際の運用で発生する摩擦がない場所で実行されます。より深い問題は、共感のギャップであることがよくあります。テクノロジストは、オペレーターの経験を学ぶ時間や願望を持たないことが多く、理論的またはデモでは機能するものの、現実の仕事の現実に合わないものを構築します。AIを実際に運用化する企業は、最初から人間のワークフローを真剣に受け止め、実際の運用の汚さに対処することよりもそれを避けることを試みている企業とは異なります。誰でもプロダクションの価値を望んでいますが、多くのチームはまだパイロットの拍手に対して最適化しています。

あなたの仕事は、インフラストラクチャ、製造、電子商取引などの分野にAIを埋め込むことに焦点を当てています。これらの環境でAIを展開することは、デジタル・ネイティブまたはソフトウェア・ファーストの企業で展開することとは根本的に異なります。なぜでしょうか。

違いは、より伝統的なメインストリートのビジネスでは、共感と人間の要素が、AIの世界では一般的に認識されているよりも重要であるということです。ソフトウェア・ファーストの環境では、チームは迅速に動き、後で問題を修正できます。インフラストラクチャ、製造、電子商取引では、仕事は物理システム、実際の制約、ビジネスの実際の運営方法を知っている人々に結び付いています。したがって、技術的に優れたソリューションを持ち込んで採用されることを期待することはできません。如果オペレーターの経験を理解していない場合、あなたのAI戦略はおそらくすでに壊れています。これらの環境では、浅い思考をすぐに露呈します。これが、これらの環境が重要である理由の1つです。

あなたは、AIの採用はビジネスの優先事項から始まるべきであり、ツールから始まるべきではないと主張しています。これは実践ではどうなりますか。AIへの変革に取り組むリーダーシップチームは、アプローチをどのように再構成する必要がありますか。

ほとんどのリーダーシップチームは、間違った場所から始めています。彼らは、「このテクノロジーは私たちに何ができるか」という会話から始めています。なぜなら、それは興奮することと現在のものだからです。しかし、正しい場所から始めるべきことは、「私たちの最も重要なビジネス優先事項は何か」ということです。一旦それがわかれば、優先事項に対処するための最適なツールについて正直に話すことができます。そうでない場合は、AIでなければなりません。そうは思われるかもしれませんが、ほとんどの企業はまだ技術から始めて、ビジネスケースがどこかで現れることを願っています。それは逆です。リーダーシップが実際の成果を望む場合、AI戦略をショッピング・エクササイズのように扱うのを止める必要があります。

Pilot Waveでは、企業にアドバイスするだけでなく、買収後に企業を変革しています。AIの採用が実際に根付くように、最初にどのような構造的または文化的な変化を実施しますか。

最初に実施することは、上級および下級のスポンサーを見つけることです。下級スポンサーは日常の現実を知っており、ランクアンドファイルが実際に必要なことを行うようにすることができます。一方、上級スポンサーは、政治が最小限に抑えられ、努力が静かに絞殺されないようにします。多くの企業は、上位からのサポートに過度に頼りすぎて、実際には何も変わらないことを疑問に思います。真実は、AIの採用は、組織レベルで抵抗されるか、またはリーダーシップが妨害を積み上げることを許可するため、失敗することが多いです。両方の形式のサポートが早期に確保される必要があります。そうでない場合、イニシアチブは、実際には着地しない別のエグゼクティブの話題になります。

AIエージェントがより能力の高いものになり、インフラストラクチャがさらに抽象化されるにつれて、自社のデータとAIスタックを管理していない企業にどのような戦略的リスクが生じますか。

私は、企業は常に基礎的なコントロールを必要としていることを主張します。そのためには、すべてのシステムを計測する必要があります。Pilot Waveはシステム設計にそのアプローチを取り入れています。なぜなら、見ることができず、測定できず、ガードレールを設置できない場合は、理解できないリスクを負っているからです。そのこと意味は、タスクを委任してはならないということではありません。委任は、スケールで絶対に継続するでしょう。しかし、測定なしで委任することは、実行可能な戦略ではありません。市場の多くは、抽象化によって簡単に感じるため、それに魅了されています。しかし、その簡単さは、実際のシステム的脆弱性を隠すことができます。適切な計測、測定、ガードレールが整備されていれば、潜在的なシステム的リスクを最小限に抑えることができます。如果そうでない場合、あなたは信頼を得る前に依存関係を構築しています。

AIの実際のパフォーマンスとマーケティングの間には、拡大するギャップがあります。テクニカルリーダーとオペレーターは、有意義なAIの機能と表面的な主張を区別するためにどのような信号を探すべきですか。

常に実際の価値の測定を求めます。私のキャリア全体を通じて、個々のプロジェクトに至るまで、価値の測定に厳格な姿勢を貫いてきました。そうでない場合、興奮と結果を混同しやすくなります。すべての努力はROIと追跡されるべきです。如果誰かが、システムが収益、コスト、生産性、労働効率などの実際のビジネスメトリックにどのように影響するかを明確に説明できない場合、劇的なものを売っている可能性が高いです。業界は、磨かれたデモや漠然とした主張に過度に慣れてきています。厳格な価値の測定なしでは、時間とお金を浪費するリスクがあります。

あなたは大規模なデータサイエンス組織を構築して導いてきました。自動化が増加し、エージェントベースのシステムがより多くの責任を負うにつれて、AIチームの役割はどのように進化すると思いますか。

AIは、より高レベルのタスクを引き受けるようになります。Pilot Waveでは、すでに「収益を10パーセント増やせ」という入力を受けて動作するAIを開発しています。これは、今日の多くのAIが依然としている「ウェブサイトを再設計せよ」というレベルよりもはるかに近いものです。このシフトは、AIチームの役割を重大な方法で変えます。なぜなら、作業は孤立したタスクから実際のビジネス目標をまたいだシステムの推論への移行になるからです。多くのチームは、自動化について狭すぎる考え方をしており、テクノロジーがどれほど速く進化しているかを軽視しています。重心は、タスクの実行からビジネスの委任への移行にシフトすることになります。那は、多くの企業が準備しているよりも大きな変化です。

多くの企業はAIに多大な投資をしていますが、実際のROIを生み出すのに苦労しています。最も一般的な失敗パターンは何ですか。どのようにしてそれらを回避できますか。

ほとんどのAIの取り組み、特に大企業のものは、まだセクシーなダッシュボード、流行語、内部で発表しやすいもの、しかし実際の価値に結びつけるのが難しいものに焦点を当てています。企業は、仕事を洗練されたものにすることに多くの時間を費やし、実際の価値を生み出すよりも多くの時間を費やしています。失敗パターンは、通常、神秘的なものではありません。行動可能な価値の創出に対する規律の欠如です。如果明確な経済的目的、所有者、測定フレームワークがない場合、取り組みは進めるべきではありません。価値の創出に厳格に焦点を当てることが重要です。そうでない場合、企業のAIは、高価なブランディング・エクササイズになります。

今後5〜10年で、物理的な業界に最も大きな影響を与えるAIの機能またはシステムレベルのブレークスルーは何だと思いますか。

AIシステムに非常に高レベルの目標を与え、ビジネスの主要部分を委任できる機能が、非常に近い将来に現実のものになるでしょう。那が、最も重要な機能になるでしょう。なぜなら、AIは狭いタスクの実行を超えて、実際の運用のレバレッジを獲得するからです。結果として、人々はビジネスの関係と信頼の側面、そして仕事の実際の物理的性質、たとえば建設のような現場ベースの業界に重点を置くようになります。多くの人はまだ、AIを横に置かれた生産性の層として話していますが、その見方はすでに時代遅れになりつつあります。システムは、より広範な責任を負うことができるようになってきています。未来は非常に興奮するものですが、多くの既存の企業が認めようとしていないよりも、より大きな変化をもたらすことになります。

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