Par Chadha, Fondator, CEO și CIO al HandsOn Global Management – Seria de Interviuri

Par Chadha, Fondator, CEO și CIO al HandsOn Global Management, este un antreprenor, investitor și executiv în tehnologie cu decenii de experiență în construirea și scalarea afacerilor susținute de tehnologie. De la înființarea HandsOn Global Management în 2001, s-a concentrat pe investiții în automatizarea fluxurilor de lucru, big data, automatizarea robotică a proceselor (RPA), tehnologii cognitive și inteligență artificială în sectorul serviciilor financiare, sănătate, asigurări și piețele juridice. De asemenea, este cofondator al Rule14 și a ocupat anterior funcțiile de președinte și președinte executiv la Exela Technologies, precum și președinte al SourceHOV.

HandsOn Global Management (HGM) Limited este o companie orientată spre tehnologie care operează la intersecția dintre investiții strategice și servicii de afaceri, combinând alocarea de capital cu expertiza operațională pentru a construi și scala afaceri susținute de tehnologie. Compania se concentrează tot mai mult pe servicii de sănătate bazate pe AI, inclusiv gestionarea ciclului de venituri, codificarea medicală, ascultarea ambientală și analiza în domeniul sănătății, aplicând în același timp automatizare și optimizare a proceselor alimentate de AI în fluxurile de lucru ale întreprinderilor. HGM descrie modelul său ca un hibrid între o firmă de investiții și un furnizor diversificat de servicii, utilizând achiziții, integrarea tehnologică și execuția operațională pentru a urmări creșterea pe termen lung pe piețe precum America de Nord, Asia-Pacific și Orientul Mijlociu.

Ați fondat HandsOn Global Management în 2001, mult înainte ca inteligența artificială să devină o temă de investiții mainstream. Ce v-a inspirat inițial să înființați compania și cum a evoluat filosofia de investiții odată cu progresele în automatizarea fluxurilor de lucru, inteligența datelor și AI-ul agentic?

Numele HandsOn descrie modul în care privesc organizația. Dacă nu poți fi implicat — dacă ești distant — nu aparții în organizația noastră. Mă aștept ca oamenii care supraveghează afacerile, inclusiv eu, să practice ceea ce numesc leadership de servire. Sarcina noastră este să servim oamenii care lucrează pentru noi și să îi ajutăm să devină mai de succes.

Tehnologia s-a schimbat enorm, dar întrebarea de bază nu s-a modificat prea mult: ce permite tehnologia să facă afacerea mai bine?

Prin automatizare, am privit mereu la ceea ce numesc capacitate flexibilă. Dacă un angajat poate gestiona 100 de tranzacții și automatizarea îi permite să gestioneze 250, creezi capacitate pentru creștere fără a adăuga aceeași cantitate de costuri. Acest lucru face afacerea mai profitabilă și scalabilă.

Acum AI duce acest lucru mult mai departe. Ne mutăm spre fluxuri de lucru bazate pe AI, în care există orchestrarea multor sarcini diferite, cu oameni în circuit și AI agentic în circuit. Cred că aceste tipuri de companii vor fi foarte căutate și vor fi unele dintre cele mai disruptive companii.

Așadar, tehnologia a evoluat, dar filosofia noastră rămâne practică: înțelege problema operațională, identifică unde poate fi creată productivitatea și transformă tehnologia într-o afacere.

În calitate de CEO și Chief Investment Officer, ce caracteristici diferențiază o companie AI cu potențial de a deveni o afacere durabilă de una care se bucură în principal de entuziasmul pe termen scurt al tehnologiei?

Pentru mine, diferența constă în faptul dacă poți transforma investiția într-o afacere. În caz contrar, investiția este doar un cost.

Poate exista mult entuziasm în jurul proprietății intelectuale sau a noii tehnologii, dar tot trebuie ca cineva să o utilizeze. Trebuie să rezolve ceva, să aibă o propunere de valoare și, în final, să genereze venituri.

Luați automatizarea ca exemplu. Trebuie să înțelegeți și funcția pe care o automatizați. Marketingul, vânzările, achizițiile, resursele umane, finanțele, administrația, raportarea fiscală și securitatea sunt funcții foarte diferite. Automatizarea trebuie să fie concepută în jurul a ceea ce face efectiv acea afacere. O benzinărie are nevoi foarte specifice. Un restaurant are nevoi foarte specializate.

Companiile care vor rezista vor fi cele în care clienții pot observa diferența — mai multă profitabilitate, mai multă scalabilitate, mai multă capacitate sau abilitatea de a face ceva ce nu puteau face economic înainte. Tehnologia este importantă, dar în final trebuie să devină o afacere.

HandsOn Global Management adoptă un rol operațional activ în construirea, achiziționarea și transformarea companiilor. Cum schimbă această abordare practică modul în care evaluați investițiile în AI comparativ cu un model tradițional de capital de risc sau private equity?

Nu cred în a sta în vârf și a spune simplu oamenilor ce să facă. Abordarea mea a fost mereu că oamenii care lucrează pentru tine au lacune, iar sarcina ta este să le ajuți să le umple și să îi faci de succes.

Asta înseamnă că atunci când analizăm o investiție, gândim operațional. Cine o va conduce? Cum va fi poziționată? Cine sunt clienții și partenerii? Care este propunerea de valoare? Poate deveni scalabilă?

Lucrez cot la cot cu echipele de management, dar vreau ca persoana operațională să conducă. Voi face introducerea, voi lăsa acea persoană să preia, voi rămâne în copie și voi fi disponibil. Pentru noi, deținerea unei investiții și operarea unei afaceri nu sunt două activități complet separate.

Multe întreprinderi experimentează cu AI, dar puține au reușit să îl implementeze cu succes în operațiuni critice. Ce separă organizațiile care trec de la proiecte pilot izolate la adoptarea la scară de producție?

O mare parte a acestui lucru depinde de faptul dacă organizația în sine este pregătită să se schimbe.

Tehnologia poate avansa mai repede decât oamenii. Avem persoane care ies din școală și cunosc AI, cunosc agenți și pot deveni productive foarte repede. În același timp, persoane cu cinci, zece sau douăzeci de ani de experiență profesională pot avea dificultăți în a trece din zona lor de confort în zona nouă. Observăm același comportament în SUA, India, Filipine și Europa.

Asta devine o problemă organizațională, nu doar una tehnologică.

Companiile care fac tranziția vor fi dispuse să schimbe fluxul de lucru în sine. Odată ce orchestrezi diferite sarcini cu oameni și AI agentic care lucrează în cadrul procesului, schimbi modul în care munca este realizată.

Dacă companiile nu fac această schimbare, altcineva o va face. Cred că devine o chestiune de a face sau a muri. Companiile care perturbă vor avansa, iar cele care nu o fac vor fi perturbate.

Inițiativele de sănătate ale HGM includ codificarea medicală autonomă, inteligența vocală și a conversațiilor, analiza predictivă și agenții AI care operează în fluxurile de lucru administrative și clinice. Unde credeți că AI poate elimina cea mai mare cantitate de fricțiune din domeniul sănătății fără a compromite acuratețea, confidențialitatea sau încrederea pacientului?

Una dintre cele mai mari probleme din sănătate este că am digitalizat funcții individuale, dar nu am conectat neapărat întreprinderea. Cererile de despăgubire, înscrierile, managementul îngrijirii, farmacia, serviciile furnizorilor, analiza și ciclul de venituri pot funcționa în continuare ca sisteme deconectate. Acest lucru creează muncă duplicată, ineficiență, costuri mai mari și o experiență slabă.

Nu cred că răspunsul este pur și simplu o altă aplicație. Inteligența trebuie să fie integrată în fluxul de lucru. Oportunitatea este să aducem datele, procesele și oamenii împreună astfel încât AI să poată ajuta la înțelegerea a ceea ce se întâmplă, să prezică ce urmează, să recomande o acțiune și să automatizeze munca care poate fi automatizată în mod adecvat.

Munca administrativă este un loc evident de început. Furnizorii se confruntă încă cu procese manuale, autorizații prealabile și sarcini administrative. Dacă tehnologia poate simplifica aceste fluxuri de lucru, creezi mai multă capacitate pentru profesionist și, în final, mai mult timp pentru îngrijire.

Însă încrederea contează enorm în sănătate. Securitatea, conformitatea și guvernanța trebuie să facă parte din arhitectură. Tehnologia ar trebui să simplifice complexitatea, nu să o adauge. Obiectivul nu este AI de dragul AI-ului. Este o îngrijire mai bună, costuri mai mici, performanță operațională superioară și o experiență mai bună pentru membru și furnizor.

În industrii reglementate precum sănătatea, serviciile financiare, asigurările și guvernul, cum ar trebui companiile să determine care decizii pot fi delegate agenților AI autonomi și care ar trebui să continue să necesite revizuire umană?

Cred că responsabilitatea devine linia de demarcație.

În afacerile reglementate, cineva are în final responsabilitatea pentru ceea ce este reprezentat. În domeniul securității cibernetice, de exemplu, autoritățile pot solicita conducerii și consiliilor să dezvăluie informații foarte rapid, iar managementul superior poate fi nevoit să semneze declarații publice. Problema este că nimeni nu știe totul, în special atât de repede.

AI poate reuni instrumente, poate stabili un punct de referință, poate organiza informațiile și poate face un proces mult mai productiv. Dar asta nu face ca responsabilitatea să dispară.

Sănătatea este un exemplu bun. AI poate prezice, detecta, recomanda și automatiza, dar aceste funcții nu au același nivel de risc. Arhitectura trebuie să recunoască unde este adecvată automatizarea și unde oamenii trebuie să rămână în circuit. Cu cât decizia este mai importantă, cu atât guvernanța, explicabilitatea și responsabilitatea devin mai importante.

Nu o văd ca o alegere între AI complet autonom și muncă complet manuală. Întrebarea este unde AI poate face munca eficient și unde o persoană trebuie încă să exercite judecata sau să susțină rezultatul.

Ați cofondat Rule14, o platformă concepută pentru a găsi, monitoriza, analiza și rezuma informații în timp real. Cum au schimbat modelele lingvistice mari și AI-ul generativ ceea ce este posibil în extragerea de date și ce provocări fundamentale ale datelor mai trebuie rezolvate?

Modelele lingvistice mari creează o oportunitate de a face munca bazată pe informații mult mai scalabilă.

Avem afaceri în care sute de avocați și alți profesioniști lucrează cu conținut și informații, iar istoric au folosit mai multe instrumente vechi decât modele lingvistice mari. Ce mă interesează este cum poți prelua platforme construite pentru un scop, să le împachetezi corect și să le folosești la scară pentru un scop foarte diferit.

Nu este doar că un model poate rezuma ceva. Poți schimba economia modului în care cantități mari de informații sunt procesate, ambalate și livrate.

Dar nu aș presupune că, pentru că ai un model lingvistic mare, știi brusc totul. Informația de bază contează în continuare, iar în lumea reală informațiile pot fi incomplete sau indisponibile când ai nevoie de ele. Modelele ne fac mult mai productivi; nu elimină nevoia de a înțelege ce informații ai cu adevărat.

Ecossistemul strategic al HGM include companii care lucrează în domeniul codificării medicale autonome, documentației clinice ambientale, fluxurilor de lucru inteligente, plăților, procesării datelor și platformelor de dezvoltare AI. Cum creați o colaborare tehnică și comercială semnificativă în cadrul unui portofoliu fără a forța companiile să intre într-un ecosistem artificial?

Folosiți fiecare companie pentru ceea ce face cel mai bine.

Am descris acest lucru în securitatea cibernetică ca crearea unui mic club. Noi suntem furnizorul de servicii, iar celelalte companii sunt experți în domeniile lor. Folosim fiecare pentru cea mai bună capacitate a sa. Prin combinarea cu noi, ei obțin extindere către clienții noștri, iar noi beneficiem de ceea ce fac foarte bine.

Este diferit de a spune că fiecare companie trebuie să folosească fiecare altă companie doar pentru că se află în același portofoliu. Ideea este să aducem capabilități împreună într-un lucru pe care clientul îl poate folosi cu adevărat.

Intern, adopt o abordare similară. Conectez oamenii potriviți și las persoana operațională să conducă. Ei stabilesc ce pot face împreună, care sunt bugetele și dacă aparține pe foaia de parcurs a produsului.

Colaborarea trebuie să creeze valoare. În caz contrar, nu există motiv să o forțăm.

Ați condus investiții, achiziții și transformări operaționale în mai multe regiuni și industrii. Ce ați învățat despre adaptarea produselor AI la diferite medii de reglementare, culturi de afaceri, limbi și niveluri de maturitate digitală?

Cultura este importantă, iar relațiile personale sunt importante.

Când oamenii se cunosc doar printr-un director de birou, număr de telefon sau email, numesc asta o relație foarte impersonală. Poate funcționa când totul este normal. Dar când construiești, extinzi, repari ceva sau te confrunți cu probleme, cunoașterea persoanei de cealaltă parte devine mult mai importantă.

Călătoria te învață că piețele nu sunt toate la fel. Înveți ce mănâncă oamenii, ce sporturi urmăresc, cum funcționează sistemele lor școlare, ce este sensibil cultural și ce creează bariere inutile. Cu cât știi mai mult despre țară, despre oameni și cum trăiesc, cu atât reduci mai mult diferența în relație.

Tehnologia este similară. Piețele diferite sunt în diferite stadii. Unele țări sunt mai avansate decât SUA în anumite servicii profesionale, în timp ce noi putem fi mai avansați în alte forme de automatizare.

Nu poți presupune că poți lua un model, să îl pui pretutindeni și să aștepți același rezultat. Trebuie să înțelegi cum funcționează efectiv acea piață și să construiești relații cu oamenii care îl vor folosi.

Pe măsură ce AI-ul agentic, automatizarea cognitivă și AI-ul fizic continuă să convergă, ce oportunități credeți că sunt subestimate și ce sfaturi ați oferi fondatorilor care construiesc companii pentru această nouă fază a automatizării?

Cred că fluxurile de lucru bazate pe AI vor fi extrem de solicitate — orchestrarea unei varietăți de sarcini diferite cu oameni în circuit și AI agentic în circuit. Cred că acestea vor fi unele dintre cele mai disruptive companii.

Perturbarea va fi, de asemenea, mai largă decât se așteaptă oamenii. Se crede că automatizarea afectează nivelul inferior al forței de muncă. În opinia mea, adesea afectează stratul mediu. Persoanele senior pot face mai mult, așadar au nevoie de un strat mediu mai mic. Programarea, testarea, introducerea de date și analiza datelor sunt automatizate, în timp ce fluxurile de lucru și tablourile de bord reduc nevoia de a gestiona unele dintre aceste funcții.

Apoi există și partea fizică. Restaurantele devin automatizate. Munca care necesita oameni în timpul sezonului de recoltare și plantare este înlocuită de mașini autonome, roboți și drone. Acest peisaj se schimbă foarte repede.

Va exista durere în acea tranziție. Motoarele productive au nevoie de mai puțini dintre noi. Dar dacă nu îmbunătățim productivitatea, nu vom putea concura cu țări mult mai populate, cu structuri de cost foarte diferite. Dacă reușim, cred că acesta poate fi începutul unui nou secol american.

Pentru fondatori, m-aș concentra pe fluxul de lucru și productivitatea pe care o creați. Construiți ceva care devine parte din modul în care munca este efectiv realizată, înțelegeți unde oamenii încă aparțin în circuit și recunoașteți că organizațiile care adoptă tehnologia dvs. trec, de asemenea, printr-o tranziție majoră a forței de muncă.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze HandsOn Global Management.