Afsheen Afshar, Fondator al Pilot Wave Holdings – Seria de Interviuri

Afsheen Afshar, Fondator al Pilot Wave Holdings, este un veteran în domeniul științei datelor și al conducerii investițiilor, cu o carieră care cuprinde roluri senior la Goldman Sachs, J.P. Morgan și Cerberus Capital Management, unde a ajutat la inițierea unor inițiative de știință a datelor și inteligență artificială la scară largă în instituțiile financiare. Cu o bază tehnică înrădăcinată în neuroștiințe și cercetare în învățare automată la Universitatea Stanford, Afshar și-a construit o carieră la intersecția analizei avansate, a capitalului privat și a transformării operaționale, concentrându-se în cele din urmă pe aplicarea inteligenței artificiale în performanța afacerilor din lumea reală. La Pilot Wave, el reunește expertiza în investiții, conducerea operațională și cunoștințele tehnice profunde pentru a identifica, achiziționa și scala companii utilizând strategii bazate pe date și tehnologie modernă.

Pilot Wave Holdings este o platformă de achiziție și creștere care se concentrează pe transformarea companiilor mici și mijlocii prin inteligență artificială și tehnologie avansată. Compania utilizează sisteme de inteligență artificială proprii pentru a analiza operațiunile, a descoperi ineficiențele și a impulsiona îmbunătățirile de performanță în cadrul companiilor sale portofoliu. Prin combinarea implicării operaționale practice cu infrastructura de date modernă, Pilot Wave își propune să modernizeze afacerile tradiționale care au lipsit istoric de acces la instrumente avansate, poziționându-le pentru creștere pe termen lung și scalabilă într-o economie din ce în ce mai condusă de tehnologie.

Ați deținut roluri de conducere în inteligență artificială la companii precum JPMorgan și Cerberus, și mai târziu ați fondat Pilot Wave Holdings pentru a aduce inteligența artificială în industrii tradiționale. Care este insight-ul sau frustrarea de bază care v-a determinat să treceți de la construirea de inteligență artificială în cadrul instituțiilor mari la achiziționarea și transformarea directă a companiilor?

Problema de bază a fost nevoia de împuternicire pentru a acționa cu viteză. În cadrul instituțiilor mari, chiar și atunci când oamenii sunt de acord cu oportunitatea, există de obicei prea multe straturi între identificarea problemei și luarea efectivă a unei decizii. Inteligența artificială nu eşuează de obicei din cauza faptului că lucrul tehnic este imposibil, ci pentru că organizația este prea lentă, prea politică sau prea fragmentată pentru a acționa cu urgență. Am dorit să lucrez într-un mediu în care strategia, operațiunile și tehnologia ar putea fi aliniate rapid. Achiziționarea și construirea de companii direct creează acest tip de împuternicire. Dacă doriți să schimbați cu adevărat modul în care funcționează o afacere cu viteză și voință, a fi proprietar este important.

Marea majoritate a industriei încă celebrează piloții de succes, dar valoarea reală provine de la sistemele de producție. De ce inițiativele de inteligență artificială eşuează atât de des la punctul de tranziție și ce diferențiază organizațiile care reușesc să operaționalizeze inteligența artificială de cele care se blochează?

Multe piloți sunt proiectate să reușească, ceea ce este exact de ce atâtea companii se înșală. Ele au loc în medii curate, cu atenție suplimentară, cu un scop limitat și fără fricțiunile care apar în producție. Problema mai profundă este adesea o lacună de empatie. Tehnicienii adesea nu iau timpul, sau, sincer, nu au dorința de a învăța experiența operatorului, așa că construiesc ceva care funcționează în teorie sau într-un demo, dar nu se potrivește realității muncii. Companiile care operaționalizează cu succes inteligența artificială sunt cele care iau în serios fluxul de lucru uman de la început și construiesc pentru complexitatea operațiunilor reale, în loc de a încerca să o evite. Toată lumea spune că vrea valoare de producție, dar multe echipe sunt încă optimizate pentru aplauzele pilotului.

Lucrul dvs. se concentrează pe încorporarea inteligenței artificiale în sectoare precum infrastructură, producție și comerț electronic. Cum diferă implementarea inteligenței artificiale în aceste medii fundamental de implementarea în companii digitale sau cu software de bază?

Diferența constă în faptul că în afacerile tradiționale de pe Main Street, empatia și elementul uman sunt mult mai importante decât oamenii din lumea inteligenței artificiale sunt dispuși să admită. În medii cu software de bază, echipele pot adesea muta rapid și corecta problemele mai târziu. În infrastructură, producție și comerț electronic, munca este legată de sisteme fizice, constrângeri reale și oameni care știu imediat când ceva nu se potrivește modului în care funcționează afacerea. Acest lucru înseamnă că nu puteți pur și simplu să veniți cu o soluție tehnic elegantă și să vă așteptați la adoptare. Dacă nu înțelegeți experiența operatorului, strategia dvs. de inteligență artificială este probabil deja defectă. Aceste medii expun gândirea superficială foarte repede, ceea ce face parte din motivul pentru care sunt atât de importante.

Ați argumentat că adoptarea inteligenței artificiale ar trebui să înceapă cu prioritățile de afaceri, mai degrabă decât cu instrumentele. Cum arată acest lucru în practică și cum ar trebui echipele de conducere să-și restructureze abordarea transformării inteligenței artificiale?

Majoritatea echipelor de conducere încep în locul greșit. Ei încep cu o conversație despre ce poate face tehnologia pentru noi, pentru că sună interesant și actual, când locul potrivit pentru a începe este ce sunt prioritățile noastre de afaceri. Odată ce știți asta, atunci puteți discuta onest despre cele mai bune instrumente pentru a aborda aceste priorități, și nu trebuie să fie mereu inteligență artificială. Sună evident, dar majoritatea companiilor sunt încă în urmărirea tehnologiei mai întâi și speră că cazul de afaceri va apărea într-un fel după aceea. Este invers și duce la o mulțime de mișcare inutilă. Dacă conducerea dorește rezultate reale, trebuie să înceteze să trateze strategia de inteligență artificială ca pe un exercițiu de cumpărături.

La Pilot Wave, nu numai că sfătuiți companiile, dar le și restructurați după achiziție. Care sunt primele schimbări structurale sau culturale pe care le implementați pentru a face adoptarea inteligenței artificiale să funcționeze cu adevărat?

Prima lucrare este găsirea sponsorilor seniori și juniori. Sponsorii juniori cunosc realitatea de zi cu zi și pot asigura că personalul de rând face cu adevărat ceea ce trebuie făcut, în timp ce sponsorii seniori asigură că politica este minimizată și efortul nu este sufocat în mod tacit. Multe companii se bazează prea mult pe sprijinul de sus în jos și apoi se întreabă de ce nimic nu se schimbă în practică. Adevărul este că adoptarea inteligenței artificiale eşuează de obicei fie pentru că organizația o respinge la nivelul de bază, fie pentru că conducerea permite interferenței să se acumuleze în jurul ei. Aveți nevoie de ambele forme de sprijin stabilite devreme. Altfel, inițiativa devine un alt punct de discuție al conducerii care nu aterizează niciodată cu adevărat.

Pe măsură ce agenții inteligenți artificiali devin mai capabili și infrastructura devine din ce în ce mai abstractă, care sunt riscurile strategice care apar pentru companiile care nu controlează propriile date și stivă de inteligență artificială?

Aș argumenta că companiile au nevoie întotdeauna de controlul fundamental. Acest lucru necesită instrumentarea fiecărui sistem, ceea ce este modul în care Pilot Wave abordează proiectarea sistemului, pentru că dacă nu puteți vedea ce se întâmplă, măsura și puneți garduri în jurul acestuia, atunci luați un risc pe care nu îl înțelegeți. Acest lucru nu înseamnă că nu ar trebui să delegați sarcini, pentru că delegarea va continua cu siguranță la scară, dar delegarea fără măsurare nu este o strategie executabilă. O parte semnificativă a pieței este sedusă de abstractizare pentru că face lucrurile să pară mai ușoare și mai rapide, dar această comoditate poate ascunde o fragilitate sistemică reală. Dacă instrumentarea, măsurarea și gardurile corespunzătoare sunt în loc, riscul sistemic potențial poate fi minimizat. Dacă nu, construiți dependență înainte de a câștiga încredere.

Există o diferență tot mai mare între modul în care inteligența artificială este marketing și modul în care funcționează în medii din lumea reală. Care sunt semnalele pe care liderii tehnici și operatorii ar trebui să le caute pentru a distinge capacitățile semnificative de inteligență artificială de afirmațiile superficiale?

Întotdeauna cereți măsurarea valorii reale. Am fost devotat măsurării valorii pe tot parcursul carierei mele, până la proiecte individuale, pentru că fără această disciplină devine foarte ușor să confundați entuziasmul cu rezultatele. Fiecare efort ar trebui să fie supus unui ROI și urmărit. Dacă cineva nu poate explica clar cum sistemul afectează veniturile, costurile, productivitatea, eficiența forței de muncă sau o altă metrică de afaceri reală, atunci există o șansă bună ca acestea să vândă doar teatru. Industria a devenit mult prea confortabilă cu răsplătirea demo-urilor lustruite și a afirmațiilor vagi. Fără măsurarea riguroasă a valorii, există un risc real de a arunca timp și bani.

Ați construit și condus organizații de știință a datelor la scară largă. Cum vedeți evoluția rolului echipelor de inteligență artificială pe măsură ce automatizarea crește și sistemele bazate pe agenți preiau mai multe responsabilități?

Inteligența artificială va prelua sarcini de nivel superior. La Pilot Wave, dezvoltăm deja inteligență artificială care poate primi ca intrare ceva precum “creșteți-mi veniturile cu 10 procente” în loc de “refaceți-mi site-ul web”, ceea ce este mult mai aproape de unde se află multe dintre sistemele de inteligență artificială în prezent. Acest transfer schimbă rolul echipelor de inteligență artificială într-un mod serios, deoarece munca devine mai puțin despre sarcini izolate și mai mult despre modul în care sistemele raționează pe obiective de afaceri reale. Multe echipe gândesc încă prea îngust despre automatizare și subestimează viteza cu care tehnologia se deplasează în susul stivei. Centrul de greutate se va deplasa de la executarea sarcinilor către delegarea afacerilor. Acesta este un schimbător mult mai mare decât se pregătesc majoritatea întreprinderilor.

Multe întreprinderi investesc puternic în inteligență artificială, dar luptă pentru a genera un ROI măsurabil. Care sunt cele mai comune tipare de eșec pe care le-ați observat și cum pot fi evitate?

Majoritatea eforturilor de inteligență artificială, în special la întreprinderile mari, sunt încă prea concentrate pe tablouri de bord sexy, cuvinte cheie și lucruri care sunt ușor de prezentat intern, dar greu de legat de valoare reală. Companiile petrec mult timp făcând munca să arate sofisticată, în loc să o facă utilă. Tiparul de eșec nu este de obicei misterios, este doar o lipsă de disciplină în jurul creării de valoare acționabilă. Dacă nu există un obiectiv economic clar, nu există un proprietar și nu există un cadru de măsurare, efortul nu ar trebui să progreseze. A fi religios concentrat pe crearea de valoare la fiecare etapă este critic. Altfel, inteligența artificială a întreprinderii devine un exercițiu de branding foarte scump.

Privind înainte, care sunt capacitățile de inteligență artificială sau întreruperile la nivel de sistem care, după părerea dvs., vor avea cel mai mare impact asupra industriilor din lumea reală în următorii cinci până la zece ani?

Capacitatea de a oferi obiective de nivel foarte înalt unui sistem de inteligență artificială și de a delega părți majore ale afacerii va deveni foarte reală foarte curând. Acesta este tipul de capacitate care va conta cel mai mult, deoarece mută inteligența artificială dincolo de executarea sarcinilor înguste și în direcția reală a operațiunilor. Ca urmare, oamenii se vor concentra mai mult pe aspectele de relație și încredere ale afacerii, împreună cu natura fizică reală a muncii, indiferent dacă este vorba de construcții sau de o altă industrie bazată pe teren. Mulți oameni încă vorbesc despre inteligența artificială ca despre un strat de productivitate care stă deoparte, dar această perspectivă a început deja să pară învechită. Sistemele devin capabile să preia responsabilități mult mai largi. Viitorul este foarte interesant, dar va fi și mult mai disruptiv decât mulți incumbenți sunt dispuși să admită.

Mulțumim pentru interviul excelent; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Pilot Wave Holdings.