Афсхин Афшар, основатель Pilot Wave Holdings – Интервью

Афсхин Афшар, основатель Pilot Wave Holdings, – ветеран данных и инвестиций, чья карьера охватывает руководящие должности в Goldman Sachs, J.P. Morgan и Cerberus Capital Management, где он помог создать крупномасштабные инициативы по науке о данных и искусственному интеллекте в финансовых учреждениях. С технической основой, коренившейся в исследованиях нейробиологии и машинного обучения в Стэнфордском университете, Афшар построил карьеру на пересечении передовых аналитик, частного капитала и операционной трансформации, в конечном итоге сосредоточившись на применении искусственного интеллекта к реальному бизнесу. В Pilot Wave он объединяет инвестиционную экспертизу, операционное руководство и глубокие технические знания, чтобы выявить, приобрести и масштабировать компании, используя данные, управляемые стратегиями и современные технологии.

Pilot Wave Holdings – это платформа по приобретению и росту, ориентированная на трансформацию малых и средних предприятий с помощью искусственного интеллекта и передовых технологий. Компания использует проприетарные системы искусственного интеллекта для анализа операций, выявления неэффективностей и повышения производительности во всей своей портфельной компании. Объединив практическое операционное участие с современной инфраструктурой данных, Pilot Wave стремится модернизировать традиционные предприятия, которые исторически не имели доступа к передовым инструментам, позиционируя их для масштабируемого, долгосрочного роста в все более технологической экономике.

Вы занимали пионерские руководящие должности в области искусственного интеллекта в компаниях như JPMorgan и Cerberus, и позже основали Pilot Wave Holdings, чтобы внедрить искусственный интеллект в традиционные отрасли. Какое основное прозрение или разочарование привело вас к переходу от создания искусственного интеллекта внутри крупных учреждений к приобретению и трансформации компаний напрямую?

Основной проблемой было необходимость расширения полномочий для быстрого движения. Внутри крупных учреждений, даже когда люди соглашаются с возможностью, обычно существует слишком много слоев между выявлением проблемы и фактическим решением. Искусственный интеллект обычно не терпит неудачи из-за технической работы, он терпит неудачи, потому что организация слишком медленна, слишком политизирована или слишком фрагментирована, чтобы действовать с срочностью. Я хотел работать в среде, где стратегия, операции и технологии могли бы быть быстро согласованы. Приобретение и построение компаний напрямую создает такое расширение полномочий. Если вы действительно хотите изменить, как работает бизнес с быстротой и волей, быть владельцем важно.

Многие отрасли все еще празднуют успешные пилотные проекты, но реальная ценность приходит от производственных систем. Почему инициативы по искусственному интеллекту так часто терпят неудачу на этом этапе перехода, и что отличает организации, которые успешно внедряют искусственный интеллект от тех, кто застревает?

Многие пилотные проекты предназначены для успеха, что является причиной, по которой многие компании обманывают себя. Они происходят в чистых средах, с дополнительным вниманием, ограниченным объемом и без трения, которое возникает в производстве. Более глубокая проблема часто заключается в эмпатическом разрыве. Технологи часто не тратят время или, честно говоря, не имеют желания, чтобы узнать опыт оператора, поэтому они строят что-то, что работает в теории или в демонстрации, но не соответствует реальности работы. Компании, которые успешно внедряют искусственный интеллект, – это те, которые серьезно относятся к человеческому рабочему процессу с самого начала и строят для несовершенства реальных операций, вместо того, чтобы пытаться избежать его. Все говорят, что хотят производственную ценность, но многие команды все еще оптимизируют пилотные аплодисменты.

Ваша работа фокусируется на внедрении искусственного интеллекта в отрасли, такие как инфраструктура, производство и электронная коммерция. Как развертывание искусственного интеллекта в этих средах фундаментально отличается от развертывания его в цифровых или программных компаниях?

Разница заключается в том, что в более традиционных предприятиях эмпатия и человеческий фактор еще более важны, чем люди в мире искусственного интеллекта обычно хотят признать. В программных средах команды могут часто быстро двигаться и исправлять проблемы позже. В инфраструктуре, производстве и электронной коммерции работа связана с физическими системами, реальными ограничениями и людьми, которые сразу же знают, когда что-то не соответствует тому, как бизнес фактически работает. Это означает, что вы не можете просто появиться с технически элегантным решением и ожидать принятия. Если вы не понимаете опыт оператора, ваша стратегия искусственного интеллекта, вероятно, уже сломана. Эти среды быстро раскрывают поверхностное мышление, что является частью того, почему они так важны.

Вы утверждали, что принятие искусственного интеллекта должно начинаться с бизнес-приоритетов, а не инструментов. Как это выглядит на практике, и как команды руководства должны переформулировать свой подход к трансформации искусственного интеллекта?

Большинство команд руководства начинают с неправильного места. Они начинают с разговора “что может эта технология сделать для нас”, потому что это звучит интересно и современно, когда правильное место для начала – это “какие наши наиболее важные бизнес-приоритеты”. Как только вы это знаете, тогда вы можете честно говорить о лучших инструментах для решения этих приоритетов, и это не всегда должно быть искусственный интеллект. Это звучит очевидно, но большинство компаний все еще гонятся за технологией сначала и надеются, что бизнес-случай каким-то образом появится позже. Это наоборот и приводит к многочисленным бесполезным движениям. Если руководство хочет реальные результаты, они должны перестать рассматривать стратегию искусственного интеллекта как покупательскую экзерсис.

В Pilot Wave вы не только консультируете компании, но и перестраиваете их после приобретения. Какие первые структурные или культурные изменения вы реализуете, чтобы сделать внедрение искусственного интеллекта действительно устойчивым?

Первым делом является поиск как старших, так и младших спонсоров. Младшие спонсоры знают повседневную реальность и могут убедиться, что рядовые сотрудники фактически делают то, что нужно, в то время как старшие спонсоры обеспечивают, чтобы политика была минимизирована и усилия не были тихо задушены. Многие компании слишком сильно полагаются на поддержку сверху и затем задумываются, почему ничего не меняется на практике. Правда в том, что внедрение искусственного интеллекта обычно терпит неудачу либо потому, что организация сопротивляется ему на уровне земли, либо потому, что руководство позволяет помехам накапливаться вокруг него. Вам нужны обе формы поддержки на ранней стадии. В противном случае инициатива становится еще одним исполнительным разговорным пунктом, который никогда не приземляется.

Когда агенты искусственного интеллекта становятся более способными и инфраструктура становится все более абстрактной, какие стратегические риски возникают для компаний, которые не контролируют свои собственные данные и стек искусственного интеллекта?

Я бы утверждал, что компании всегда должны иметь основной контроль. Это требует инструментирования каждой системы, что является тем, как Pilot Wave подходит к проектированию системы, потому что если вы не можете увидеть, что происходит, измерить это и установить ограничители вокруг этого, тогда вы принимаете на себя риск, который вы не понимаете. Это не означает, что вы не должны делегировать задачи, потому что делегирование обязательно будет продолжено в масштабе, но делегирование без измерения не является выполнимой стратегией. Многие рынки соблазняются абстракцией, потому что это делает вещи легче и быстрее, но эта удобство может скрыть реальную системную хрупкость. Если правильное инструментирование, измерение и ограничители установлены, потенциальный системный риск может быть минимизирован. Если они не установлены, вы строите зависимость до того, как вы заработали доверие.

Существует растущий разрыв между тем, как искусственный интеллект продается, и как он работает в реальных средах. Какие сигналы должны технические лидеры и операторы искать, чтобы отличить осмысленные возможности искусственного интеллекта от поверхностных заявлений?

Всегда спрашивайте о реальной мере ценности. Я был религиозно привержен измерению ценности на протяжении всей своей карьеры, вплоть до отдельных проектов, потому что без этой дисциплины становится очень легко спутать волнение с результатами. Каждое усилие должно быть привязано к ROI и отслеживаться. Если кто-то не может четко объяснить, как система влияет на доход, стоимость, производительность, эффективность труда или другой реальный бизнес-метрику, тогда есть большая вероятность, что они продают театр. Индустрия стала слишком комфортной, вознаграждая отполированные демонстрации и расплывчатые заявления. Без строгого измерения ценности существует реальный риск выбрасывания времени и денег.

Вы построили и возглавили крупномасштабные организации науки о данных. Как вы видите эволюцию роли команд искусственного интеллекта, когда автоматизация увеличивается и системные агенты принимают на себя больше ответственности?

Искусственный интеллект возьмет на себя задачи более высокого уровня. В Pilot Wave мы уже разрабатываем искусственный интеллект, который может принимать на вход что-то вроде “увеличить мой доход на 10 процентов”, а не “пересоздать мой веб-сайт”, что гораздо ближе к тому, где много искусственного интеллекта все еще сидит сегодня. Этот сдвиг меняет роль команд искусственного интеллекта серьезным образом, потому что работа становится менее сосредоточенной на изолированных задачах и более на том, как системы рассуждают через фактические бизнес-цели. Многие команды все еще думают слишком узко об автоматизации и недооценивают, насколько быстро технология движется вверх по стеку. Центр тяжести будет смещаться от выполнения задач к делегированию бизнеса. Это гораздо больший сдвиг, чем многие предприятия готовятся.

Многие предприятия инвестируют значительные средства в искусственный интеллект, но борются за генерацию измеримой ROI. Какие наиболее распространенные закономерности неудач вы наблюдаете, и как их можно избежать?

Большинство усилий по искусственному интеллекту, особенно в крупных предприятиях, все еще слишком сосредоточены на привлекательных панелях, модных словах и вещах, которые легко представить внутри, но трудно связать с реальной ценностью. Компании тратят много времени на то, чтобы сделать работу выглядящей сложной, вместо того, чтобы сделать ее полезной. Закономерность неудач обычно не загадочна, это просто отсутствие дисциплины вокруг создания ценности. Если нет четкой экономической цели, нет владельца и нет измерительной основы, усилие не должно двигаться вперед. Быть религиозно сосредоточенным на создании ценности на каждом этапе является критически важным. В противном случае искусственный интеллект предприятия становится очень дорогой брендинговой экзерсис.

Оглядываясь вперед, какие возможности или системные прорывы искусственного интеллекта, по вашему мнению, будут иметь наибольшее влияние на физические отрасли в течение следующих пяти-десяти лет?

Способность давать очень высокоуровневые цели системе искусственного интеллекта и делегировать основные части бизнеса станет очень реальной очень скоро. Это та возможность, которая будет иметь наибольшее значение, потому что она перемещает искусственный интеллект за пределы узкого выполнения задач и в фактическую операционную мощь. В результате люди будут больше сосредоточены на отношениях и аспектах доверия бизнеса, а также на фактической физической природе работы, будь то строительство или другая основанная на поле отрасль. Многие люди все еще говорят об искусственном интеллекте как о слое производительности, сидящем в стороне, но этот взгляд уже начинает казаться устаревшим. Системы становятся способными брать на себя более широкую ответственность. Будущее очень интересно, но оно также будет намного более разрушительным, чем многие действующие лица хотят признать.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Pilot Wave Holdings.