Par Chadha, ผู้ก่อตั้ง, CEO และ CIO ของ HandsOn Global Management – ซีรีส์สัมภาษณ์

Par Chadha, ผู้ก่อตั้ง, CEO และ CIO ของ HandsOn Global Management, เป็นผู้ประกอบการ, นักลงทุน, และผู้บริหารเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์หลายทศวรรษในการสร้างและขยายธุรกิจที่ใช้เทคโนโลยีเป็นพื้นฐาน ตั้งแต่ก่อตั้ง HandsOn Global Management ในปี 2001, เขาได้มุ่งเน้นการลงทุนในระบบอัตโนมัติของกระบวนการทำงาน, ข้อมูลขนาดใหญ่, ระบบอัตโนมัติของกระบวนการโรบอท (RPA), เทคโนโลยีเชิงปัญญา, และปัญญาประดิษฐ์ในภาคการเงิน, การดูแลสุขภาพ, ประกันภัย, และตลาดกฎหมาย นอกจากนี้เขายังเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Rule14 และเคยดำรงตำแหน่งประธานและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Exela Technologies รวมถึงประธานของ SourceHOV.

HandsOn Global Management (HGM) Limited เป็นบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี ทำงานที่จุดตัดของการลงทุนเชิงกลยุทธ์และบริการธุรกิจ ผสานการจัดสรรทุนกับความเชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติการเพื่อสร้างและขยายธุรกิจที่ใช้เทคโนโลยีเป็นพื้นฐาน บริษัทกำลังให้ความสนใจเพิ่มขึ้นกับบริการด้านสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงการจัดการวงจรรายได้, การเข้ารหัสการแพทย์, การฟังแบบรอบด้าน, และการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพ พร้อมกับการใช้ระบบอัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการโดย AI ในกระบวนการทำงานขององค์กร HGM อธิบายโมเดลของตนว่าเป็นการผสมผสานระหว่างบริษัทลงทุนและผู้ให้บริการที่หลากหลาย โดยใช้การเข้าซื้อกิจการ, การบูรณาการเทคโนโลยี, และการดำเนินงานเพื่อแสวงหาการเติบโตระยะยาวในตลาดต่าง ๆ รวมถึงอเมริกาเหนือ, เอเชียแปซิฟิก, และตะวันออกกลาง.

คุณก่อตั้ง HandsOn Global Management ในปี 2001, ก่อนที่ปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นหัวข้อการลงทุนหลัก คุณได้รับแรงบันดาลใจอะไรในการก่อตั้งบริษัทนี้ และปรัชญาการลงทุนของบริษัทได้พัฒนาอย่างไรพร้อมกับความก้าวหน้าในระบบอัตโนมัติของกระบวนการทำงาน, ปัญญาข้อมูล, และ AI ที่มีตัวแทน?

ชื่อ HandsOn สะท้อนวิธีที่ฉันมององค์กร หากคุณไม่สามารถทำงานแบบ hands‑on—ถ้าคุณเป็นแบบ hands‑off—คุณก็ไม่เหมาะกับองค์กรของเรา ฉันคาดหวังให้ผู้ที่ดูแลธุรกิจ รวมถึงตัวฉันเอง ปฏิบัติตามสิ่งที่ฉันเรียกว่า servant leadership งานของเราคือการให้บริการแก่ผู้ที่ทำงานให้เราและช่วยให้พวกเขาประสบความสำเร็จมากขึ้น

เทคโนโลยีได้เปลี่ยนแปลงอย่างมหาศาล แต่คำถามพื้นฐานยังคงเหมือนเดิมมาก: เทคโนโลยีทำให้ธุรกิจทำอะไรได้ดีขึ้น?

ด้วยระบบอัตโนมัติ ฉันมักมองที่สิ่งที่ฉันเรียกว่า flex capacity หากพนักงานคนหนึ่งสามารถจัดการธุรกรรมได้ 100 รายการและระบบอัตโนมัติทำให้เขาจัดการได้ 250 รายการ คุณได้สร้างความจุสำหรับการเติบโตโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนเท่าเดิม ทำให้ธุรกิจมีกำไรมากขึ้นและขยายขนาดได้ง่ายขึ้น

ตอนนี้ AI กำลังก้าวไกลกว่านั้นเรากำลังเข้าสู่กระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีการประสานงานของหลายงานต่าง ๆ โดยมีคนและ AI ที่ทำหน้าที่เป็นตัวแทนอยู่ในวงจร ฉันเชื่อว่าบริษัทประเภทนี้จะมีความต้องการสูงมากและจะเป็นหนึ่งในบริษัทที่ทำลายตลาดอย่างมาก

ดังนั้นแม้เทคโนโลยีจะพัฒนาไป แต่ปรัชญาของเรายังคงเป็น hands‑on: เข้าใจปัญหาการดำเนินงาน, เข้าใจที่ที่สามารถสร้างผลิตภาพได้, และเปลี่ยนเทคโนโลยีให้เป็นธุรกิจ

ในฐานะ CEO และ Chief Investment Officer, คุณมองเห็นลักษณะใดที่ทำให้บริษัท AI มีศักยภาพกลายเป็นธุรกิจที่ยั่งยืน แตกต่างจากบริษัทที่เพียงแค่ได้รับประโยชน์จากความตื่นเต้นระยะสั้นของเทคโนโลยี?

สำหรับฉัน ความแตกต่างคือคุณสามารถเปลี่ยนการลงทุนให้เป็นธุรกิจได้หรือไม่ มิฉะนั้น การลงทุนก็เป็นเพียงค่าใช้จ่ายเท่านั้น

อาจมีความตื่นเต้นมากมายเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญาหรือเทคโนโลยีใหม่ แต่ยังต้องมีคนใช้มัน มันต้องแก้ปัญหา มีคุณค่าเสนอ และสุดท้ายสร้างรายได้

ยกตัวอย่างการอัตโนมัติ คุณต้องเข้าใจหน้าที่ที่กำลังทำอัตโนมัติด้วย การตลาด, การขาย, การจัดซื้อ, HR, การเงิน, การบริหาร, การรายงานภาษีและความปลอดภัยเป็นหน้าที่ที่แตกต่างกันอย่างมาก ระบบอัตโนมัติต้องออกแบบให้สอดคล้องกับสิ่งที่ธุรกิจนั้นทำจริง ๆ สถานีบริการน้ำมันมีความต้องการเฉพาะเจาะจง ร้านอาหารก็มีความต้องการที่เฉพาะด้านเช่นกัน

บริษัทที่ยั่งยืนจะเป็นบริษัทที่ลูกค้าเห็นความแตกต่าง—กำไรเพิ่มขึ้น, ความสามารถในการขยายขนาดเพิ่ม, ความจุเพิ่ม, หรือความสามารถทำสิ่งที่ก่อนหน้านี้ทำไม่ได้อย่างคุ้มค่า เทคโนโลยีสำคัญ แต่สุดท้ายต้องกลายเป็นธุรกิจ

HandsOn Global Management มีบทบาทการดำเนินงานเชิงรุกในการสร้าง, เข้าซื้อ, และเปลี่ยนแปลงบริษัทอย่างไร การประยุกต์แนวคิด hands‑on นี้เปลี่ยนวิธีที่คุณประเมินการลงทุน AI อย่างไรเมื่อเทียบกับโมเดล venture capital หรือ private equity แบบดั้งเดิม?

ฉันไม่เชื่อในการนั่งอยู่บนตำแหน่งสูงและบอกคนอื่นว่าต้องทำอะไร วิธีของฉันคือผู้ที่ทำงานให้คุณมักมีช่องว่างและหน้าที่ของคุณคือช่วยเติมเต็มช่องว่างเหล่านั้นและทำให้พวกเขาประสบความสำเร็จ

นั่นหมายความว่าเมื่อเรามองการลงทุน เราจะคิดในเชิงปฏิบัติการ ใครจะเป็นผู้ดำเนินการ? มันจะถูกวางตำแหน่งอย่างไร? ลูกค้าและพันธมิตรคือใครบ้าง? คุณค่าเสนอคืออะไร? มันสามารถขยายขนาดได้หรือไม่?

ฉันทำงานร่วมกับทีมผู้บริหารอย่างใกล้ชิด แต่ฉันก็ต้องการให้ผู้ดำเนินการเป็นผู้นำ ฉันจะทำการแนะนำ ให้คนนั้นรับหน้าที่ต่อไป อยู่ในสำเนา และพร้อมให้ความช่วยเหลือ สำหรับเรา การเป็นเจ้าของการลงทุนและการดำเนินธุรกิจไม่ใช่กิจกรรมที่แยกจากกันอย่างสิ้นเชิง

หลายองค์กรกำลังทดลองใช้ AI แต่มีน้อยที่สามารถนำไปใช้อย่างสำเร็จในกระบวนการสำคัญขององค์กร สิ่งที่ทำให้แตกต่างระหว่างองค์กรที่ย้ายจากโครงการนำร่องแยกเป็นการนำไปใช้ระดับการผลิตคืออะไร?

ส่วนสำคัญคือองค์กรเองพร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงหรือไม่

เทคโนโลยีอาจเคลื่อนที่เร็วกว่าคน เรามีคนที่จบการศึกษาแล้วรู้จัก AI, รู้จัก agents และสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกัน คนที่มีประสบการณ์ห้าปี สิบปี หรือยี่สิบปีอาจพบความยากลำบากในการย้ายจากโซนสบายของตนไปสู่โซนใหม่ เราเห็นพฤติกรรมเดียวกันในสหรัฐอเมริกา, อินเดีย, ฟิลิปปินส์และยุโรป

นั่นกลายเป็นปัญหาเชิงองค์กร ไม่ใช่แค่ปัญหาเทคโนโลยี

บริษัทที่ทำการเปลี่ยนแปลงจะพร้อมเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานเอง เมื่อคุณประสานงานหลายงานกับคนและ AI ที่ทำหน้าที่เป็นตัวแทนทำงานภายในกระบวนการ คุณกำลังเปลี่ยนวิธีการทำงาน

หากบริษัทไม่ทำการเปลี่ยนแปลงนั้น ใครสักคนจะทำแทน ฉันคิดว่ามันกลายเป็นเรื่องทำหรือพ่ายแพ้ บริษัทที่ทำลายตลาดจะก้าวหน้า ส่วนบริษัทที่ไม่ทำจะถูกทำลาย

โครงการด้านสุขภาพของ HGM รวมถึงการเข้ารหัสการแพทย์อัตโนมัติ, ปัญญาการฟังและสนทนา, การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์, และ AI agents ที่ทำงานในกระบวนการบริหารและคลินิก คุณเชื่อว่า AI สามารถลดความขัดแย้งสูงสุดในด้านสุขภาพได้ที่ไหนโดยไม่ทำให้ความแม่นยำ, ความเป็นส่วนตัว, หรือความเชื่อมั่นของผู้ป่วยเสียหาย?

หนึ่งในปัญหาใหญ่ของสุขภาพคือเราดิจิทัลฟังก์ชันแต่ละส่วน แต่ไม่ได้เชื่อมต่อองค์กรอย่างเต็มที่ การเคลม, การลงทะเบียน, การจัดการการดูแล, ร้านขายยา, บริการผู้ให้บริการ, การวิเคราะห์และวงจรรายได้ยังคงทำงานเป็นระบบที่แยกจากกัน ซึ่งทำให้เกิดงานซ้ำซ้อน, ความไม่มีประสิทธิภาพ, ต้นทุนสูงขึ้นและประสบการณ์ที่แย่

ฉันไม่คิดว่าคำตอบคือแค่แอปพลิเคชันอื่น ปัญญาต้องฝังอยู่ในกระบวนการทำงาน โอกาสคือการนำข้อมูล, กระบวนการและคนมารวมกันเพื่อให้ AI ช่วยเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น, ทำนายสิ่งต่อไป, แนะนำการกระทำและอัตโนมัติงานที่สามารถทำได้อย่างเหมาะสม

งานด้านการบริหารเป็นจุดเริ่มต้นที่ชัดเจน ผู้ให้บริการยังต้องจัดการกระบวนการแบบแมนนวล, การอนุมัติล่วงหน้าและภาระการบริหาร หากเทคโนโลยีสามารถทำให้กระบวนการเหล่านั้นง่ายขึ้น คุณจะสร้างความจุเพิ่มให้กับผู้เชี่ยวชาญและในที่สุดให้เวลามากขึ้นสำหรับการดูแล

แต่ความเชื่อถือมีความสำคัญอย่างยิ่งในสุขภาพ ความปลอดภัย, การปฏิบัติตามและการกำกับดูแลต้องเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรม เทคโนโลยีควรทำให้ความซับซ้อนง่ายขึ้น ไม่ใช่เพิ่มความซับซ้อน เป้าหมายไม่ใช่ AI เพื่อ AI แต่เพื่อการดูแลที่ดีกว่า, ต้นทุนที่ต่ำลง, ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่ดีกว่าและประสบการณ์ที่ดีกว่าสำหรับสมาชิกและผู้ให้บริการ

ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมเช่นสุขภาพ, การบริการทางการเงิน, ประกันภัย, และรัฐบาล บริษัทควรกำหนดว่าการตัดสินใจใดสามารถมอบหมายให้ AI agents อัตโนมัติทำได้และการตัดสินใจใดยังคงต้องการการตรวจสอบโดยมนุษย์?

ฉันคิดว่าความรับผิดชอบเป็นเส้นแบ่ง

ในธุรกิจที่มีการควบคุม มีคนที่รับผิดชอบต่อสิ่งที่ถูกนำเสนอในที่สุด ตัวอย่างเช่นในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ผู้กำกับอาจกำหนดให้ผู้บริหารและคณะกรรมการต้องเปิดเผยข้อมูลอย่างรวดเร็ว และผู้บริหารระดับสูงอาจต้องลงนามในแถลงการณ์สาธารณะ ปัญหาคือไม่มีใครรู้ทุกอย่างโดยเร็วโดยเฉพาะอย่างยิ่ง

AI สามารถรวมเครื่องมือ, ตั้งค่าฐานข้อมูล, จัดระเบียบข้อมูลและทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ไม่ได้ทำให้ความรับผิดชอบหายไป

สุขภาพเป็นตัวอย่างที่ดี AI สามารถทำนาย, ตรวจจับ, แนะนำและอัตโนมัติได้ แต่ฟังก์ชันเหล่านี้ไม่ได้มีความเสี่ยงเท่ากันทั้งหมด สถาปัตยกรรมต้องรับรู้ว่าการอัตโนมัติเหมาะกับส่วนไหนและคนต้องอยู่ในวงจรส่วนไหน การตัดสินใจที่มีผลสำคัญมากยิ่งขึ้น ความสำคัญของการกำกับดูแล, ความอธิบายได้และความรับผิดชอบก็เพิ่มขึ้นตาม

ฉันไม่มองว่ามันเป็นการเลือกระหว่าง AI อัตโนมัติเต็มรูปแบบกับงานแบบแมนนวล คำถามคือ AI สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่ไหนและคนยังต้องใช้การตัดสินใจหรือรับผิดชอบผลลัพธ์ที่ไหน

คุณเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Rule14, แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อค้นหา, ตรวจสอบ, วิเคราะห์และสรุปข้อมูลแบบเรียลไทม์ การใช้โมเดลภาษาใหญ่และ AI สร้างสรรค์ทำให้สิ่งที่เป็นไปได้ในการทำเหมืองข้อมูลเปลี่ยนแปลงอย่างไรและความท้าทายข้อมูลพื้นฐานใดยังคงต้องแก้ไข?

โมเดลภาษาใหญ่สร้างโอกาสทำให้การทำงานที่อิงข้อมูลมีความสามารถขยายตัวมากขึ้น

เรามีธุรกิจที่มีทนายหลายร้อยคนและผู้เชี่ยวชาญอื่น ๆ ทำงานกับเนื้อหาและข้อมูล และโดยประวัติศาสตร์พวกเขาใช้เครื่องมือเก่าเป็นส่วนใหญ่มากกว่าโมเดลภาษาใหญ่ สิ่งที่สนใจคือคุณสามารถนำแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์หนึ่ง มันแพคเกจอย่างถูกต้องและใช้ในวัตถุประสงค์ที่แตกต่างอย่างมากในระดับขนาดใหญ่ได้อย่างไร

ไม่ใช่แค่โมเดลสามารถสรุปอะไรบางอย่างได้ คุณสามารถเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ของการประมวลผล, การแพคเกจและการส่งมอบข้อมูลจำนวนมากได้

แต่ฉันจะไม่สมมติว่าเพราะคุณมีโมเดลภาษาใหญ่ คุณจึงรู้ทุกอย่างทันที ข้อมูลพื้นฐานยังคงสำคัญ และในโลกจริงข้อมูลอาจไม่ครบหรือหาไม่ได้เมื่อคุณต้องการ โมเดลทำให้เรามีประสิทธิภาพมากขึ้น; แต่ไม่ได้ขจัดความจำเป็นในการเข้าใจว่าคุณมีข้อมูลอะไรจริง ๆ

ระบบนิเวศเชิงกลยุทธ์ของ HGM รวมถึงบริษัทที่ทำงานในด้านการเข้ารหัสการแพทย์อัตโนมัติ, การบันทึกคลินิกแบบรอบด้าน, กระบวนการทำงานอัจฉริยะ, การชำระเงิน, การประมวลผลข้อมูล, และแพลตฟอร์มพัฒนา AI คุณสร้างความร่วมมือเชิงเทคนิคและเชิงพาณิชย์ที่มีความหมายในพอร์ตโฟลิโออย่างไรโดยไม่บังคับให้บริษัทต่าง ๆ เข้าสู่ระบบนิเวศเทียม?

คุณใช้แต่ละบริษัทตามสิ่งที่มันทำได้ดีที่สุด

ฉันอธิบายเรื่องนี้ในด้านความปลอดภัยไซเบอร์ว่าเป็นการสร้างคลับเล็ก ๆ เราเป็นผู้ให้บริการและบริษัทอื่น ๆ เป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาของตน เราใช้แต่ละบริษัทตามความสามารถที่ดีที่สุดของมัน การร่วมกับเราช่วยให้พวกเขาขยายไปสู่ลูกค้าของเรา และเราก็ได้รับประโยชน์จากสิ่งที่พวกเขาเชี่ยวชาญเป็นอย่างดี

นี่แตกต่างจากการบอกว่าบริษัททุกแห่งต้องใช้ทุกบริษัทอื่นเพราะพวกเขาอยู่ในพอร์ตโฟลิโอเดียวกัน จุดประสงค์คือการนำความสามารถมารวมกันเป็นสิ่งที่ลูกค้าสามารถใช้ได้จริง

ภายในองค์กร ฉันทำเช่นเดียวกัน ฉันเชื่อมโยงคนที่เหมาะสมและให้ผู้ดำเนินการเป็นผู้นำ พวกเขาจะหาว่าจะทำอะไรร่วมกันได้บ้าง, งบประมาณเป็นเท่าไหร่และควรอยู่ในแผนผลิตภัณฑ์หรือไม่

ความร่วมมือจะต้องสร้างคุณค่า มิฉะนั้นก็ไม่มีเหตุผลที่จะบังคับให้ทำ

คุณได้เป็นผู้นำการลงทุน, การเข้าซื้อกิจการ, และการเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานในหลายภูมิภาคและอุตสาหกรรมอะไรบ้าง คุณได้เรียนรู้อะไรเกี่ยวกับการปรับผลิตภัณฑ์ AI ให้เข้ากับสภาพแวดล้อมการกำกับดูแลที่แตกต่าง, วัฒนธรรมธุรกิจ, ภาษา, และระดับความพร้อมดิจิทัล?

วัฒนธรรมสำคัญและความสัมพันธ์ส่วนบุคคลสำคัญเช่นกัน

เมื่อคนรู้จักกันแค่ผ่านไดเรกทอรีสำนักงาน, หมายเลขโทรศัพท์หรืออีเมล ฉันเรียกว่านั่นเป็นความสัมพันธ์ที่ไม่มีความเป็นส่วนตัวมากนัก สิ่งนี้อาจทำงานได้เมื่อทุกอย่างเป็นปกติ แต่เมื่อคุณกำลังสร้าง, ขยาย, แก้ไขหรือเผชิญปัญหา การรู้จักคนอีกฝ่ายจึงสำคัญมากขึ้น

การเดินทางสอนให้คุณรู้ว่าตลาดไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด คุณเรียนรู้ว่าผู้คนกินอะไร, สนใจกีฬาประเภทใด, ระบบการศึกษาเป็นอย่างไร, สิ่งที่เป็นวัฒนธรรมที่อ่อนไหวและสิ่งที่สร้างกำแพงที่ไม่จำเป็น ความรู้มากเท่าไหร่เกี่ยวกับประเทศ, ผู้คนและวิถีชีวิตของพวกเขา, คุณก็ยิ่งลดช่องว่างในความสัมพันธ์ได้มากเท่านั้น

เทคโนโลยีก็เช่นเดียวกัน ตลาดต่าง ๆ อยู่ในขั้นตอนที่ต่างกัน บางประเทศก้าวหน้าเกินสหรัฐในบริการวิชาชีพบางอย่าง ในขณะที่เราก้าวหน้าเกินในรูปแบบอัตโนมัติอื่น ๆ

คุณไม่สามารถสมมติว่าคุณสามารถนำโมเดลเดียวไปใช้ทุกที่และคาดหวังผลลัพธ์เดียวกันได้ คุณต้องเข้าใจว่าตลาดนั้นทำงานอย่างไรจริง ๆ และสร้างความสัมพันธ์กับผู้ที่ใช้มัน

เมื่อ AI ที่ทำหน้าที่เป็นตัวแทน, การอัตโนมัติเชิงปัญญา, และ AI ทางกายภาพยังคงบรรจบกัน โอกาสใดที่คุณเชื่อว่ายังถูกประเมินต่ำ และคุณมีคำแนะนำอะไรสำหรับผู้ก่อตั้งที่กำลังสร้างบริษัทสำหรับช่วงต่อของการอัตโนมัตินี้?

ฉันคิดว่ากระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมีความต้องการสูงมาก—การประสานงานของงานต่าง ๆ ที่มีคนและ AI ที่ทำหน้าที่เป็นตัวแทนอยู่ในกระบวนการ ฉันเชื่อว่าบริษัทเหล่านี้จะเป็นหนึ่งในบริษัทที่ทำลายตลาดอย่างมาก

การทำลายตลาดจะกว้างกว่าที่คนคาดคิด คนมักคิดว่าการอัตโนมัติมีผลต่อชั้นล่างของแรงงาน ความเห็นของฉันคือบ่อยครั้งมันส่งผลต่อชั้นกลาง คนระดับสูงสามารถทำมากขึ้นจึงต้องการชั้นกลางน้อยลง การเขียนโค้ด, การทดสอบ, การป้อนข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังถูกอัตโนมัติ ในขณะที่กระบวนการทำงานและแดชบอร์ดลดความจำเป็นในการจัดการบางฟังก์ชันเหล่านั้น

จากนั้นคุณมีด้านกายภาพ ร้านอาหารกำลังถูกทำให้อัตโนมัติ งานที่เคยต้องใช้คนในช่วงการเก็บเกี่ยวและปลูกพืชกำลังถูกแทนที่ด้วยเครื่องจักรอัตโนมัติ, หุ่นยนต์และโดรน ภาพรวมนี้กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

การเปลี่ยนแปลงนี้จะมีความเจ็บปวด เครื่องยนต์ผลิตจะต้องใช้คนน้อยลง แต่หากเราไม่เพิ่มประสิทธิภาพ เราจะไม่สามารถแข่งขันกับประเทศที่มีประชากรมากกว่าและมีโครงสร้างต้นทุนที่ต่างกันอย่างมาก หากเราทำได้สำเร็จ ฉันคิดว่านี่อาจเป็นจุดเริ่มต้นของ ศตวรรษอเมริกันใหม่

สำหรับผู้ก่อตั้ง ฉันจะเน้นที่กระบวนการทำงานและผลิตภาพที่คุณสร้าง สร้างสิ่งที่กลายเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการทำงานจริง, เข้าใจว่าคนยังคงอยู่ในวงจรที่ไหน, และรับรู้ว่าบริษัทที่นำเทคโนโลยีของคุณไปใช้ก็กำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงแรงงานครั้งใหญ่

ขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม, ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมควรเยี่ยมชม HandsOn Global Management.