Afsheen Afshar, Người sáng lập Pilot Wave Holdings – Loạt phỏng vấn

Afsheen Afshar, Người sáng lập Pilot Wave Holdings, là một chuyên gia lãnh đạo về khoa học dữ liệu và đầu tư, với sự nghiệp bao gồm các vị trí cấp cao tại Goldman Sachs (GS ), J.P. Morgan và Cerberus Capital Management, nơi ông đã giúp tiên phong trong các sáng kiến khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo quy mô lớn trong các tổ chức tài chính. Với nền tảng kỹ thuật dựa trên nghiên cứu về khoa học thần kinh và học máy tại Đại học Stanford, Afshar đã xây dựng sự nghiệp của mình tại giao điểm của phân tích nâng cao, vốn chủ sở hữu tư nhân và chuyển đổi vận hành, cuối cùng tập trung vào việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hiệu suất kinh doanh thực tế. Tại Pilot Wave, ông kết hợp chuyên môn đầu tư, lãnh đạo vận hành và kiến thức kỹ thuật sâu để xác định, mua lại và mở rộng các công ty bằng cách sử dụng chiến lược và công nghệ hiện đại.

Pilot Wave Holdings là một nền tảng mua lại và tăng trưởng tập trung vào việc chuyển đổi các doanh nghiệp nhỏ và vừa thông qua trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến. Công ty sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo độc quyền để phân tích hoạt động, phát hiện ra các điểm không hiệu quả và thúc đẩy cải thiện hiệu suất trên các công ty trong danh mục đầu tư của mình. Bằng cách kết hợp sự tham gia vận hành thực tế với cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại, Pilot Wave nhằm mục đích hiện đại hóa các doanh nghiệp truyền thống đã thiếu sự tiếp cận với các công cụ tiên tiến, đặt chúng vào vị trí tăng trưởng lâu dài và có thể mở rộng trong một nền kinh tế ngày càng được thúc đẩy bởi công nghệ.

Bạn đã từng giữ các vị trí lãnh đạo trí tuệ nhân tạo tiên phong tại các công ty như JPMorgan và Cerberus, và sau đó thành lập Pilot Wave Holdings để đưa trí tuệ nhân tạo vào các ngành công nghiệp truyền thống. Cái gì là nhận thức cốt lõi hoặc sự thất vọng dẫn bạn từ việc xây dựng trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức lớn sang việc mua lại và chuyển đổi các công ty trực tiếp?

Vấn đề cốt lõi là cần có sự trao quyền để di chuyển với tốc độ. Trong các tổ chức lớn, ngay cả khi mọi người đồng ý về cơ hội, thường có quá nhiều lớp giữa việc xác định vấn đề và thực sự làm điều gì đó về nó. Trí tuệ nhân tạo thường không thất bại vì công việc kỹ thuật là không thể, mà vì tổ chức quá chậm, quá chính trị hoặc quá phân mảnh để hành động với sự khẩn cấp. Tôi muốn làm việc trong một môi trường mà chiến lược, vận hành và công nghệ có thể được sắp xếp nhanh chóng. Việc mua lại và xây dựng các công ty trực tiếp tạo ra loại trao quyền đó. Nếu bạn thực sự muốn thay đổi cách một doanh nghiệp hoạt động với tốc độ và ý chí, việc trở thành chủ sở hữu là quan trọng.

Nhiều ngành công nghiệp vẫn còn ăn mừng các thử nghiệm thành công, nhưng giá trị thực sự đến từ các hệ thống sản xuất. Tại sao các sáng kiến trí tuệ nhân tạo thường bị phá vỡ tại điểm chuyển tiếp đó, và điều gì phân biệt các tổ chức thành công trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo với những tổ chức bị kẹt lại?

Nhiều thử nghiệm được thiết kế để thành công, đó là lý do tại sao nhiều công ty tự lừa dối mình. Chúng xảy ra trong các môi trường sạch, với sự chú ý đặc biệt, phạm vi hạn chế và không có ma sát xuất hiện trong sản xuất. Vấn đề sâu sắc hơn thường là một khoảng cách đồng cảm. Các nhà công nghệ thường không dành thời gian, hoặc thực sự không có mong muốn, để tìm hiểu về kinh nghiệm của người vận hành, vì vậy họ xây dựng một thứ gì đó hoạt động trong lý thuyết hoặc trong một bản demo nhưng không phù hợp với thực tế của công việc. Các công ty triển khai trí tuệ nhân tạo thành công là những công ty coi trọng luồng công việc của con người từ đầu và xây dựng cho sự phức tạp của các hoạt động thực tế thay vì cố gắng tránh nó. Mọi người đều nói họ muốn giá trị sản xuất, nhưng nhiều đội vẫn đang tối ưu hóa cho sự vỗ tay của thử nghiệm.

Công việc của bạn tập trung vào việc nhúng trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực như cơ sở hạ tầng, sản xuất và thương mại điện tử. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong các môi trường này khác với việc triển khai trong các công ty kỹ thuật số hoặc công ty phần mềm như thế nào?

Sự khác biệt là trong các doanh nghiệp truyền thống trên phố chính, sự đồng cảm và yếu tố con người thậm chí còn quan trọng hơn những gì mọi người trong thế giới trí tuệ nhân tạo thường muốn thừa nhận. Trong các môi trường kỹ thuật số, các đội có thể di chuyển nhanh và vá các vấn đề sau. Trong cơ sở hạ tầng, sản xuất và thương mại điện tử, công việc gắn liền với các hệ thống vật lý, các ràng buộc thực và những người biết ngay khi nào một thứ gì đó không phù hợp với cách doanh nghiệp thực sự hoạt động. Điều đó có nghĩa là bạn không thể chỉ xuất hiện với một giải pháp kỹ thuật tinh tế và mong đợi việc áp dụng. Nếu bạn không hiểu kinh nghiệm của người vận hành, chiến lược trí tuệ nhân tạo của bạn có thể đã bị hỏng. Các môi trường này phơi bày sự suy nghĩ nông cạn rất nhanh, đó là một phần lý do tại sao chúng rất quan trọng.

Bạn đã lập luận rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo nên bắt đầu với các ưu tiên kinh doanh chứ không phải với các công cụ. Điều đó trông như thế nào trong thực tế, và các đội ngũ lãnh đạo nên tái định hình cách tiếp cận của họ với chuyển đổi trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Hầu hết các đội ngũ lãnh đạo đều bắt đầu từ nơi sai. Họ bắt đầu với một cuộc trò chuyện về “công nghệ này có thể làm gì cho chúng tôi” vì nó nghe thú vị và hiện đại, khi nơi đúng để bắt đầu là “ưu tiên kinh doanh quan trọng nhất của chúng tôi là gì”. Một khi bạn biết điều đó, thì bạn có thể nói chuyện thành thật về các công cụ tốt nhất để giải quyết những ưu tiên đó, và nó không phải lúc nào cũng phải là trí tuệ nhân tạo. Điều đó nghe có vẻ rõ ràng, nhưng hầu hết các công ty vẫn đang theo đuổi công nghệ trước và hy vọng trường hợp kinh doanh sẽ xuất hiện sau. Đó là một cách tiếp cận ngược lại và nó dẫn đến rất nhiều chuyển động bị lãng phí. Nếu các đội ngũ lãnh đạo muốn có kết quả thực sự, họ cần ngừng đối xử với chiến lược trí tuệ nhân tạo như một cuộc mua sắm.

Tại Pilot Wave, bạn không chỉ tư vấn cho các công ty, mà còn thay đổi chúng sau khi mua lại. Những thay đổi cấu trúc hoặc văn hóa đầu tiên mà bạn thực hiện để giúp việc áp dụng trí tuệ nhân tạo thực sự bám rễ là gì?

Điều đầu tiên là tìm kiếm cả các nhà tài trợ cấp cao và cấp thấp. Các nhà tài trợ cấp thấp biết thực tế hàng ngày và có thể đảm bảo rằng cấp bậc thực sự thực hiện những gì cần phải làm, trong khi các nhà tài trợ cấp cao đảm bảo rằng chính trị được giảm thiểu và nỗ lực không bị strangulation im lặng. Nhiều công ty dựa quá nhiều vào sự hỗ trợ từ trên cao và sau đó tự hỏi tại sao không có gì thay đổi trong thực tế. Sự thật là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo thường thất bại không phải vì kỹ thuật không thể, mà vì tổ chức chống lại nó ở cấp độ cơ sở hoặc vì lãnh đạo để sự can thiệp tích tụ xung quanh nó. Bạn cần cả hai hình thức hỗ trợ được đặt ra từ sớm. Nếu không, sáng kiến trở thành một điểm nói chuyện của giám đốc điều hành mà không bao giờ thực sự hạ cánh.

Khi các tác nhân trí tuệ nhân tạo trở nên có khả năng hơn và cơ sở hạ tầng trở nên trừu tượng hơn, những rủi ro chiến lược nào xuất hiện cho các công ty không kiểm soát dữ liệu và ngăn xếp trí tuệ nhân tạo của riêng họ?

Tôi sẽ lập luận rằng các công ty luôn cần kiểm soát cơ bản. Điều đó đòi hỏi phải đo lường mọi hệ thống, đó là cách Pilot Wave tiếp cận thiết kế hệ thống, vì nếu bạn không thể nhìn thấy những gì đang xảy ra, đo lường nó và đặt rào cản xung quanh nó, thì bạn đang chấp nhận rủi ro mà bạn không hiểu. Điều đó không có nghĩa là bạn không nên ủy quyền nhiệm vụ, vì ủy quyền chắc chắn sẽ tiếp tục ở quy mô, nhưng ủy quyền mà không có đo lường thì không phải là một chiến lược có thể thực hiện được. Nhiều phần của thị trường đang bị quyến rũ bởi sự trừu tượng vì nó làm cho mọi thứ cảm thấy dễ dàng và nhanh hơn, nhưng sự tiện lợi đó có thể che giấu sự mong manh của hệ thống thực sự. Nếu các công cụ đo lường, đo lường và rào cản đúng được đặt ra, rủi ro hệ thống có thể được giảm thiểu. Nếu chúng không, bạn đang xây dựng sự phụ thuộc trước khi bạn đã kiếm được niềm tin.

Có một khoảng cách ngày càng tăng giữa cách trí tuệ nhân tạo được tiếp thị và cách nó hoạt động trong các môi trường thực tế. Những tín hiệu nào mà các nhà lãnh đạo kỹ thuật và người vận hành nên tìm kiếm để phân biệt khả năng trí tuệ nhân tạo có ý nghĩa với các tuyên bố bề mặt?

Luôn hỏi về đo lường giá trị thực. Tôi đã rất quan tâm đến việc đo lường giá trị trong suốt sự nghiệp của mình, xuống đến từng dự án, vì nếu không có kỷ luật đó, nó sẽ rất dễ nhầm lẫn sự phấn khích với kết quả. Mọi nỗ lực nên được giữ lại bởi ROI và theo dõi. Nếu ai đó không thể giải thích rõ ràng cách hệ thống ảnh hưởng đến doanh thu, chi phí, sản lượng, hiệu quả lao động hoặc một số chỉ số kinh doanh thực tế khác, thì có khả năng họ đang bán một thứ gì đó không có thực chất. Ngành công nghiệp đã trở nên quá thoải mái khi tưởng thưởng cho các bản demo được đánh bóng và các tuyên bố mơ hồ. Không có đo lường giá trị nghiêm ngặt, có nguy cơ thực sự về việc ném tiền và thời gian.

Bạn đã xây dựng và lãnh đạo các tổ chức khoa học dữ liệu quy mô lớn. Bạn nhìn thấy vai trò của các đội trí tuệ nhân tạo đang phát triển như thế nào khi tự động hóa tăng lên và các hệ thống dựa trên tác nhân thực hiện nhiều trách nhiệm hơn?

Trí tuệ nhân tạo sẽ thực hiện các nhiệm vụ ở cấp độ cao hơn và cao hơn. Tại Pilot Wave, chúng tôi đang phát triển trí tuệ nhân tạo có thể lấy đầu vào như “tăng doanh thu của tôi lên 10%” thay vì “làm lại trang web của tôi”, điều này gần hơn với nơi nhiều trí tuệ nhân tạo vẫn đang ngồi ngày nay. Sự thay đổi đó thay đổi vai trò của các đội trí tuệ nhân tạo theo cách nghiêm trọng vì công việc trở nên ít hơn về các nhiệm vụ bị cô lập và nhiều hơn về cách các hệ thống suy luận trên các mục tiêu kinh doanh thực tế. Nhiều đội đang nghĩ quá hẹp về tự động hóa và đang đánh giá thấp tốc độ công nghệ đang di chuyển lên ngăn xếp. Trung tâm trọng lực sẽ chuyển từ việc thực hiện nhiệm vụ sang việc ủy quyền kinh doanh. Đó là một thay đổi lớn hơn nhiều so với hầu hết các doanh nghiệp đang chuẩn bị.

Nhiều doanh nghiệp đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo, nhưng lại gặp khó khăn trong việc tạo ra ROI có thể đo lường được. Những mẫu thất bại phổ biến nhất mà bạn đã quan sát được là gì, và làm thế nào để tránh chúng?

Hầu hết các nỗ lực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là tại các doanh nghiệp lớn, vẫn tập trung quá nhiều vào các bảng điều khiển hấp dẫn, từ khóa và những thứ dễ trình bày nội bộ nhưng khó gắn với giá trị thực. Các công ty dành rất nhiều thời gian để làm cho công việc trông tinh tế thay vì làm cho nó hữu ích. Mẫu thất bại thường không phải là bí ẩn, đó là sự thiếu kỷ luật xung quanh việc tạo ra giá trị có thể hành động. Nếu không có mục tiêu kinh tế rõ ràng, không có chủ sở hữu và không có khuôn khổ đo lường, nỗ lực không nên được tiến hành. Tập trung vào việc tạo ra giá trị một cách nghiêm ngặt tại mọi điểm dọc theo đường đi là điều quan trọng. Nếu không, trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp trở thành một cuộc tập thể dục thương hiệu rất tốn kém.

Nhìn về tương lai, những khả năng trí tuệ nhân tạo hoặc đột phá hệ thống nào bạn tin sẽ có tác động lớn nhất đến các ngành công nghiệp thế giới thực trong 5 đến 10 năm tới?

Khả năng trao cho hệ thống trí tuệ nhân tạo các mục tiêu cấp cao và ủy quyền cho các phần chính của doanh nghiệp sẽ trở nên rất thực tế rất sớm. Đó là khả năng sẽ quan trọng nhất, vì nó di chuyển trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài việc thực hiện nhiệm vụ hẹp và vào đòn bẩy hoạt động thực sự. Khi hậu quả, mọi người sẽ tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh quan hệ và tin cậy của kinh doanh, cùng với bản chất vật lý của công việc, cho dù đó là xây dựng hay một ngành công nghiệp dựa trên lĩnh vực khác. Nhiều người vẫn nói về trí tuệ nhân tạo như một lớp sản xuất nằm ở bên cạnh, nhưng quan điểm đó đã bắt đầu cảm thấy lỗi thời. Các hệ thống đang trở nên có khả năng thực hiện nhiều trách nhiệm hơn. Tương lai rất thú vị, nhưng nó cũng sẽ bị gián đoạn hơn nhiều so với những gì nhiều người đang thừa nhận.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Pilot Wave Holdings.