Afsheen Afshar, Fondatorul Pilot Wave Holdings – Seria de Interviuri

Afsheen Afshar, Fondatorul Pilot Wave Holdings, este un veteran în domeniul științei datelor și al investițiilor, cu o carieră care cuprinde roluri de conducere la Goldman Sachs (GS ), J.P. Morgan și Cerberus Capital Management, unde a ajutat la dezvoltarea inițiativelor de știință a datelor și inteligență artificială în cadrul instituțiilor financiare. Cu o bază tehnică în neuroștiință și cercetare în inteligență artificială la Universitatea Stanford, Afshar a construit o carieră la intersecția analizei avansate, a privatizării și transformării operaționale, concentrându-se în final 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 dezvolta companii prin strategii bazate pe date și tehnologie modernă.

Pilot Wave Holdings este o platformă de achiziții și creștere care se concentrează pe transformarea afacerilor 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 îmbunătăți performanța în cadrul companiilor din portofoliu. Prin combinarea implicării operaționale directe 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 firme precum JPMorgan și Cerberus, și ulterior ați fondat Pilot Wave Holdings pentru a aduce inteligență artificială în industrii tradiționale. Care a fost 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 a avea puterea de 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, eşuează pentru că organizația este prea lentă, prea politică sau prea fragmentată pentru a acționa cu urgență. Am vrut să lucrez într-un mediu în care strategia, operațiunile și tehnologia puteau fi aliniate rapid. Achiziționarea și construirea de companii direct creează acest tip de împuternicire. Dacă doriți să schimbați modul în care funcționează o afacere cu viteză și voință, a fi proprietar este important.

Multe dintre inițiativele de inteligență artificială din industrie încă se concentrează pe pilotarea de proiecte, dar valoarea reală vine din sistemele de producție. De ce inițiativele de inteligență artificială eşuează atât de des la punctul de trecere de la pilotare la producție, și ce diferențiază organizațiile care reușesc să operaționalizeze inteligența artificială de cele care se blochează?

Mulți piloți sunt proiectați să reușească, ceea ce este exact de ce multe companii se înșală. Acestea au loc în medii curate, cu atenție suplimentară, cu scop limitat și fără fricțiunile care apar în producție. Problema mai profundă este adesea o lacună de empatie. Tehnicienii nu iau întotdeauna timpul necesar, sau 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 sarcinii. Companiile care operaționalizează inteligența artificială cu succes sunt cele care iau în serios fluxul de lucru uman de la început și construiesc pentru haosul operațiunilor reale, în loc de a încerca să o evite. Toată lumea spune că vrea valoare de producție, dar multe echipe se optimizează încă pentru aplauzele de la pilot.

Lucrul dvs. se concentrează pe integrarea inteligenței artificiale în sectoare precum infrastructura, producția și comerțul electronic. Cum diferă implementarea inteligenței artificiale în aceste medii fundamental de implementarea în companii digitale sau software-first?

Diferența constă în faptul că, în afacerile mai tradiționale de pe Main Street, empatia și elementul uman sunt mult mai importante decât oamenii din lumea inteligenței artificiale ar vrea să admită. În medii software-first, echipele pot deplasa rapid și corecta ulterior problemele. 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 doar veni cu o soluție tehnic elegantă și așteptați adoptarea. Dacă nu înțelegeți experiența operatorului, strategia dvs. de inteligență artificială este probabil deja defectuoasă. Aceste medii expun gândirea superficială foarte rapid, ceea ce face ca ele să conteze atât de mult.

Ați argumentat că adoptarea inteligenței artificiale ar trebui să înceapă cu prioritățile afacerii, nu cu uneltele. Cum arată acest lucru în practică, și cum ar trebui echipele de conducere să restructureze abordarea lor față de transformarea inteligenței artificiale?

Majoritatea echipelor de conducere încep în locul greșit. Încep cu o conversație despre ce poate face tehnologia pentru noi, deoarece sună interesant și actual, când locul potrivit pentru a începe este care sunt prioritățile noastre de afaceri cele mai importante. Odată ce știți asta, atunci puteți discuta onest despre cele mai bune unelte pentru a aborda aceste priorități, și nu întotdeauna trebuie să fie inteligență artificială. Sună evident, dar multe companii încă urmăresc tehnologia mai întâi și speră că cazul de afaceri va apărea într-un fel după aceea. Este invers și duce la multă mișcare inutilă. Dacă conducerile vor rezultate reale, trebuie să înceteze să trateze strategia de inteligență artificială ca pe un exercițiu de cumpărături.

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

Primul lucru este găsirea atât a sponsorilor seniori, cât și a celor juniori. Sponsorii juniori cunosc realitatea de zi cu zi și pot asigura că personalul de rând face 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 de obicei eşuează 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 în loc de la început. Altfel, inițiativa devine un alt punct de discuție al conducerii care nu aterizează niciodată cu adevărat.

Pe măsură ce agenții de inteligență artificială 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 întotdeauna nevoie de controlul fundamental. Acest lucru necesită instrumentarea fiecărui sistem, ceea ce este modul în care Pilot Wave abordează proiectarea sistemului, deoarece 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, deoarece 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, deoarece face lucrurile să pară mai ușoare și mai rapide, dar acea conveniență 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 crescândă între modul în care inteligența artificială este comercializată și modul în care funcționează în medii reale. 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 religios cu măsurarea valorii pe tot parcursul carierei mele, până la proiecte individuale, deoarece 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 muncii sau o altă metrică de afaceri reală, atunci există o șansă bună că vând 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 tot mai înalt. La Pilot Wave, dezvoltăm deja inteligență artificială care poate primi ca intrare ceva precum “creșteți veniturile mele cu 10 procente” în loc de “refaceți site-ul meu”, ceea ce este mult mai aproape de unde se află multă inteligență artificială în prezent. Acest schimbare 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 schimbare 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 modele de eșec pe care le-ați observat, și cum pot fi evitate?

Majoritatea eforturilor de inteligență artificială, în special la întreprinderile mari, se concentrează încă prea mult 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 de a o face utilă. Modelul 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 pas pe parcurs este critic. Altfel, inteligența artificială a întreprinderii devine un exercițiu de branding foarte scump.

Privind înainte, care sunt capacitățile de inteligență artificială sau progresele sistemice pe care le credeți că 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 capacitatea care va conta cel mai mult, deoarece mută inteligența artificială dincolo de executarea sarcinilor înguste și într-adevăr într-o poziție de a oferi avantaje operaționale. 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 altă industrie bazată pe teren. Mulți oameni încă vorbesc despre inteligență 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 excitant, dar va fi și mult mai disruptiv decât mulți incumbenți vor să admită. Mulțumim pentru acest interviu excelent, cititorilor care doresc să afle mai multe despre Pilot Wave Holdings.