Pilot Wave Holdings Kurucusu Afsheen Afshar – Röportaj Serisi

Afsheen Afshar, Pilot Wave Holdings’ın kurucusu, veri biliminde ve yatırım liderliğinde senior rollerde bulunan bir uzman ve Goldman Sachs (GS ), J.P. Morgan ve Cerberus Capital Management’de büyük ölçekli veri bilimi ve AI girişimlerini finanziyal kurumlar içinde pioneermiş bir kariyere sahiptir. Stanford Üniversitesi’nde nörobilim ve makine öğrenimi araştırmaları üzerine teknik bir temel ile Afshar, kariyerini gelişmiş analitik, özel sermaye ve operasyonel dönüşümün kesişiminde inşa etmiş ve sonunda AI’ı gerçek dünya iş performansına uygulamaya odaklanmıştır. Pilot Wave’de, yatırım uzmanlığını, operasyonel liderliğini ve derin teknik bilgisini birleştirerek, veri odaklı stratejiler ve modern teknoloji kullanarak şirketleri tanımlamak, satın almak ve ölçeklendirmek için çalışmaktadır.

Pilot Wave Holdings küçük ve orta ölçekli işletmeleri yapay zeka ve gelişmiş teknoloji ile dönüştürmeye odaklanan bir satın alma ve büyüme platformudur. Şirket, operasyonları analiz etmek, verimsizlikleri ortaya çıkarmak ve portföy şirketleri genelinde performans iyileştirmeleri sağlamak için özel AI sistemlerini kullanır. Modern veri altyapısı ile elbirliğiyle operasyonel katılımı birleştirerek, Pilot Wave, geleneksel olarak gelişmiş araçlara erişimi olmayan geleneksel işletmeleri modernize etmeyi, onları teknolojik bir ekonomide ölçeklenebilir, uzun vadeli büyüme için konumlandırmayı hedeflemektedir.

JP Morgan ve Cerberus gibi firmalarda AI liderliği rollerinde bulunmuş ve Pilot Wave Holdings’ı geleneksel endüstrilere AI getirmek için kurmuşsunuz. Bu değişimi yapmanıza neden olan temel bir fikir veya hayal kırıklığı nedir?

Sorunun temel nedeni, hızlı hareket etme yeteneğinin gerekliliğidir. Büyük kurumlar içinde, insanlar bir fırsata katılmasına rağmen, genellikle bir problemi tanımlamak ve gerçekten bir şeyler yapmak arasında çok fazla katman vardır. AI genellikle teknik olarak imkansız olmadığı için başarısız olmaz, ancak organizasyonun yavaş, politik veya parçalı olması nedeniyle başarısız olur. Hızlı bir şekilde strateji, operasyon ve teknolojiyi hizalamak için bir ortamda çalışmak istedim. Şirketleri doğrudan satın almak ve inşa etmek, bu tür bir yetki sağlar. Bir işin nasıl çalıştığını gerçekten değiştirmek istiyorsanız, sahibi olmak önemlidir.

Endüstri büyük ölçüde başarılı pilotları kutluyor, ancak gerçek değer üretim sistemlerinden geliyor. AI girişimleri neden bu geçiş noktasında thường olarak bozuluyor ve AI’ı başarılı bir şekilde operasyonel hale getiren şirketler diğerlerinden nasıl ayrılıyor?

Çok fazla pilot, başarılı olmak için tasarlanmıştır, bu nedenle birçok şirket kendini kandırır. Bunlar temiz ortamlarda, ekstra dikkat, sınırlı kapsam ve üretimdeki sürtüşme olmadan gerçekleşir. Daha derin bir sorun genellikle bir empati açığıdır. Teknoloji uzmanları genellikle operatör deneyimini öğrenmek için zaman ayırmaz veya bunu yapmak istemezler, bu nedenle teoride veya bir demo için çalışan ancak gerçek operasyonların gerçekliği ile uyuşmayan bir şeyler inşa ederler. AI’ı başarılı bir şekilde operasyonel hale getiren şirketler, insan iş akışını ciddiye alan ve gerçek operasyonların karmaşıklığına odaklananlardır. Herkes üretim değerinden bahseder, ancak birçok takım hala pilot alkışları için optimize edilmektedir.

Altyapı, imalat ve e-ticaret gibi sektörlerde AI’ı dağıtmak, dijital olarak doğan veya yazılım öncelikli şirketlere AI’ı dağıtmaktan nasıl farklıdır?

Fark, geleneksel ana caddesi işletmelerinde empati ve insan unsuru, AI dünyasındaki insanlardan daha önemli olduğudur. Yazılım öncelikli ortamlarda, ekipler hızlı bir şekilde hareket edebilir ve daha sonra sorunları düzeltebilir. Altyapı, imalat ve e-ticarette, iş fiziksel sistemlere, gerçek kısıtlamalara ve işin gerçekten nasıl çalıştığını bilen insanlara bağlıdır. Bu, sadece teknik olarak elegant bir çözüm getirmenizin ve benimsemeyi beklemenizin yeterli olmadığı anlamına gelir. Operatör deneyimini anlarsanız, AI stratejiniz muhtemelen zaten bozuktur. Bu ortamlar, sığ düşünceyi çok nhanh bir şekilde ortaya çıkarır, bu da neden bu kadar önemli olduklarını gösterir.

AI benimsemesinin iş öncelikleriyle başlamasını savunuyorsunuz, değilse tools ile. Bu, uygulamada nasıl görünür ve liderlik ekipleri AI dönüşümüne yaklaşımlarını nasıl yeniden şekillendirmelidir?

Çoğu liderlik ekibi yanlış yerden başlıyor. “Bu teknoloji bize ne yapabilir?” konuşmasıyla başlıyorlar, çünkü heyecan verici ve güncel görünüyor, ancak doğru başlangıç noktası, en önemli iş önceliklerimizin neler olduğudur. Bunu bildiğinizde, o öncelikleri ele almak için en iyi araçları konuşabilirsiniz ve her zaman AI olmak zorunda değildir. Bu açık görünüyor, ancak çoğu şirket hala teknolojiyi önce düşünüyor ve iş durumunun irgendwie sonra ortaya çıkmasını umuyor. Bu, geriye doğru ve birçok şirketin boşa harcadığı hareketlere neden oluyor. Liderlik gerçek sonuçlar istiyorsa, AI stratejisini bir alışveriş egzersizi gibi davranmayı bırakmalıdır.

Pilot Wave’de şirketlere sadece danışmanlık yapmıyorsunuz, onları satın aldıktan sonra yeniden şekillendiriyorsunuz. AI benimsemesinin gerçekten tutunmasını sağlamak için ilk yapısal veya kültürel değişiklikler nelerdir?

İlk şey, hem senior hem de junior sponsorları bulmaktır. Junior sponsorlar, günlük gerçekliği bilir ve gerçekten yapılması gerekenleri yapanları güvence altına alabilir, senior sponsorlar ise politikaların minimize edildiğinden ve çabanın sessizce boğulmadığından emin olur. Çok fazla şirket, üst düzey desteğe çok fazla güveniyor ve sonra neden hiçbir şeyin değişmediğini merak ediyor. Gerçek, AI benimsemesinin genellikle ya operasyonel düzeyde direniyor olması ya da liderliğin etrafında biriken müdahalelere izin vermesidir. Her iki tür destek de erken dönemde yerinde olmalıdır. Aksi takdirde, girişim, gerçekten bir yere varmayan bir yönetici konuşma noktası haline gelir.

AI ajanları daha yetenekli hale geldikçe ve altyapı giderek daha soyut hale geldikçe, kendi veri ve AI yığınını kontrol etmeyen şirketler için hangi stratejik riskler ortaya çıkar?

Şirketlerin her zaman temel kontrolü olmalıdır. Bu, Pilot Wave’in sistem tasarımı yaklaşımının bir parçasıdır, çünkü ne olacağını göremez, ölçemez ve sınırlar koymazsan, anlamadığınız risklere giriyorsunuz demektir. Bu, görevleri devretmemeniz gerektiği anlamına gelmez, çünkü ölçeklenebilirlikte devir hala olacaktır, ancak devir olmadan ölçüm yoktur. Piyasanın büyük bir kısmı, her şeyi daha kolay ve daha hızlı hissettirdiği için soyutlama ile baştan çıkıyor, ancak bu kolaylık gerçek sistematik kırılganlığı gizleyebilir. Doğru enstrümantasyon, ölçüm ve sınırlar varsa, potansiyel sistematik risk minimize edilebilir. Değilse, güven kazanmadan önce bağımlılık oluşturuyorsunuz.

AI’nin pazarlandığı ve gerçek dünya ortamlarında performans gösterdiği şekilde arasında büyüyen bir uçurum var. Teknik liderler ve operatörler, anlamlı AI yeteneklerini süperflü claims’den ayırt etmek için hangi sinyallere dikkat etmelidir?

Her zaman gerçek değer ölçümünü isteyin. Kariyerim boyunca, bireysel projelere kadar, değeri ölçmek konusunda dindar gibi davranıyorum, çünkü bu disiplin olmadan, heyecanı sonuçlarla karıştırmak çok kolaydır. Her çaba, bir ROI’ye tabi tutulmalı ve izlenmelidir. Birisi, sistemi nasıl bir iş metriği olarak etkilediğini açık bir şekilde açıklamazsa, muhtemelen tiyatro satıyor demektir. Endüstri, cilalı demo’lar ve belirsiz iddialarla çok fazla rahatlamış durumda. Kusursuz değer ölçümü olmadan, zaman ve para boşa harcanma riski vardır.

Büyük ölçekli veri bilim organizasyonları kurup yönettiniz. AI takımlarının rollerinin, otomasyon arttıkça ve ajan tabanlı sistemlerin daha fazla sorumluluk aldıkça nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

AI, daha yüksek ve daha yüksek düzeyde görevleri üstlenecek. Pilot Wave’de, zaten “gelirimi %10 artır” gibi bir girdi olarak alabilen AI geliştiriyoruz, bu da bugün birçok AI’nin masih bulunduğu “web sitemi yeniden yap”dan çok daha yakındır. Bu değişiklik, AI takımlarının rolünü ciddi bir şekilde değiştiriyor, çünkü iş, izole edilmiş görevlerden ziyade sistemlerin gerçek iş hedefleri üzerinde nasıl akıl yürüttüğüne doğru kayıyor. Çok fazla takım, otomasyon ve teknolojinin hızla yükselişini düşünmekten çok uzak. Merkezî yer değişimi, görev yürütmesinden iş delegasyonuna doğru gidecek. Bu, çoğu şirketin hazırlanmasından daha büyük bir değişim.

Çok fazla şirket AI’ye büyük ölçüde yatırım yapıyor, ancak ölçülebilir ROI üretmekte zorlanıyor. Gözlemlenen en yaygın başarısızlık modelleri nelerdir ve bunlar nasıl önlenebilir?

Çoğu AI girişimi, özellikle büyük şirketlerde, hala seksi paneller, buzzwords ve içerde sunulmak için kolay olan ancak gerçek değere bağlamak için zor olan şeyler üzerine odaklanıyor. Şirketler, işin sophistication görünmesini sağlamak için çok fazla zaman harcar, ancak faydalı olmasını sağlamak için değil. Başarısızlık modeli genellikle gizemli değildir, sadece eyleme geçirilebilir değer yaratımına disiplin eksikliğidir. Bir ekonomik hedef, bir sahibi ve bir ölçüm çerçevesi yoksa, çaba ileri gitmemelidir. Her adımda değer yaratımına odaklanmak kritiktir. Aksi takdirde, kurumsal AI, çok pahalı bir marka egzersizi haline gelir.

Önümüzdeki beş ila on yıl içinde fiziksel dünya endüstrileri üzerinde en büyük etkiye sahip olacak AI yetenekleri veya sistem düzeyindeki atılımlar hangileridir?

AI sistemine çok yüksek düzeyde hedefler verme ve işin önemli kısımlarını devretme yeteneği çok gerçek ve çok yakın bir zamanda ortaya çıkacak. Bu, AI’ı dar görev yürütmesinden gerçek operasyonel kaldıraçlara taşıyacak olan yetenektir. Sonuç olarak, insanlar, işin fiziksel doğası ve gerçekten yapılan işin ilişkileri ve güven unsurları üzerine daha fazla odaklanacaktır. Çok fazla insan hala AI’ı bir yan ürün olarak görüyor, ancak bu görüş artık eskimiş gibi görünmeye başlıyor. Sistemler, daha geniş sorumluluklar üstlenmeye doğru gidiyor. Gelecek çok heyecan verici, ancak aynı zamanda birçok mevcut şirketin kabul etmek istemediği kadar daha fazla bozucu olacak.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla öğrenmek isteyen okuyucular Pilot Wave Holdings‘i ziyaret edebilir.