Nemrég beszéltünkSanjeet Dutta úr, a New York -i BCG X adattudós, Egyesült Államok. A Sanjeet gondolatvezető az AI tartományban, és analitikus adatszakértő, amelynek technikai készségei vannak az összetett problémák kezelésére. Fiatal kora ellenére Sanjeet már rengeteg tapasztalatot és jártasságot szerzett a területén.

A Sanjeet oktatási útja olyan rangos intézményeket foglal magában, mint a Cornell Egyetem és a Bangalore -i Christ Egyetem, a Stanfordi Egyetemen. Karrierje jelentős szerepet játszott az olyan szervezetekben, mint a BCG Digital Ventures, a Spotdraft, a Jetsynthesys és az American Express, ahol a technológiai menedzsment és a stratégiai innováció készségeit csiszolta. Annak ellenére, hogy társalapú induló vállalkozása, a Virtual Rover, a pandémia miatt bezárta, Sanjeet továbbra is tovább halad a technológiai trendek és az adatközpontú megoldások mély megértésével.

A BCG X-nél a Sanjeet ismert az ügyfelek következő generációs technológiáinak végrehajtásáról. Vezetői képességeit a Christ Egyetem neuronjának alapítójaként és elnökévé alakították, és elkötelezettsége a technológiai közösség iránti elkötelezettségét a különféle hackatonokban és kutatási projektekben való részvétel révén nyilvánvaló.

Ebben az interjúban számos témát tárgyaltunk, kezdve a hallgatói vállalkozástól a bizonytalan időkben az alkalmazkodóképesség fontosságáig a technológiai iparban. Íme néhány kulcskérdés és válasz a Sanjeet Dutta -val folytatott beszélgetésünkből:

Hogyan alakította ki a hallgatói vállalkozóként szerzett tapasztalata, különösen a bizonytalan időkben, a problémamegoldás és az innováció megközelítését a technológiai iparban?

Nagyon nagy volt megtanulni, hogyan lehet kényelmesen lenni a kétértelműséggel. Természetes, hogy elakad, ha korlátozott információ van egy probléma megoldására, vagy elárasztja a dolgok mozgásának ütemét. Tapasztalataim megtanították nekem a megalapozott döntések bizonytalanság és a rugalmasság fontosságának meghozatalának értékét - felkészültem arra, hogy a fejlődő adatok és a visszajelzések alapján felkészüljünk. Kényelemnek találom, hogy tudom, hogy bár nem tudom ellenőrizni az eredményeket, meg tudom venni a tulajdonjogot és a befolyásoló folyamatot.

Hogyan befolyásolták a Cornell és más intézmények tudományos tapasztalatai a karrier pályáját, valamint a technológiai menedzsment és a stratégiai innováció megközelítését?

Kiváltságosnak érzem magam, hogy tapasztalatokat szereztem olyan intézményekben, mint Cornell és Stanford. Stanford innovációs kultúrája mélyreható elismerést váltott be az indítási gondolkodásmódért-agile, zavaró és könyörtelenül előre gondolkodva. Cornellnél egy olyan környezetbe merítettem, amely áthidalta a szakadékot a fejlett műszaki jártasság és a stratégiai üzleti szempontból. Az ilyen intézmények legfontosabb elősegítői a fantasztikus, vezérelt emberek voltak, akikkel találkoztam, és a környezetet elősegítették a növekedést és a kreativitást. A kurzusok gyakran a mezők mélységébe mentek, amelyekben érdekeltem, de a feladatok egy madár szemű nézetbe kerültek, hogy hogyan illeszkednek a társadalomhoz. Ez döntő jelentőségű volt egy olyan gondolkodásmód kidolgozásában, amely a mély műszaki készségeket kihasználja az innovációhoz, miközben megőrzi a társadalom szélesebb kihívásainak kontextusát.

Miután visszatértem a Stanford -i programból, arra törekedtem, hogy alkalmazzam azt, amit megtanultam az AI tartományban. Úgy döntöttem, hogy egyértelmű objektívvel társítom a Neuront egy meghajtott kötegtárssal.

Olyan közösséget akartunk létrehozni, amelyet arra ösztönözünk, hogy fejlesszék a készségeket és hatást generáljanak egyetemi tanulmányaik során, ahelyett, hogy a fokozatra és a részvételre összpontosítottak. Ez már korán alapvető élmény volt számomra, mivel ez volt az egyik első kísérletem, hogy egy ötletet papíron teljes értékű műveletré alakítson. Számos kihívással szembesültünk, kezdve az intézmény kulcsfontosságú érdekeltjeinek befolyásolásától a Neuron tagjai tevékenységeinek és tudományos tartalmának felállításáig.

Az a tapasztalat, amelyet a domain szakértelmem, a megosztáshoz való egyéni fejlesztés közben, megtanultam, hogyan kell kommunikálni a felső vezetéssel, a műveletek megtervezésével és azok végrehajtása, amikor alapjául szolgáltam a készségeim felépítéséhez az évek során. Ezek döntő jelentőségűek voltak a ma végzett munkámhoz.

Az Ön szempontjából mi a legizgalmasabb vagy leghatékonyabb tendenciája a technológiában, különösen az AI tartományban?

Nemrégiben láttuk a Generative AI áttörését, és várhatóan várnia kell, hogy hamarosan több képességet látjon ebben a térben. A számítógépes látás és a természetes nyelvfeldolgozás tanújaink előrelépései sikeresek a kifinomult modell-architektúrák, a következő generációs számítástechnikai infrastruktúra és a hatalmas adatkészletekhez való példátlan hozzáférés összefolyásának.

Nagyon izgatott vagyok, hogy ezeket a modelleket olyan területeken alkalmazom, mint például az orvostudomány. Az AI hamarosan segíti az orvosi áttöréseket a kábítószer -felfedezés, a precíziós gyógyászat és a kezelési szimulációkban. Ezenkívül az AI metszéspontja és más kialakulóban lévő technológiák és a hatása felerősíti.

Például az AI és a kvantumszámítás kombinálása drasztikusan felgyorsíthatja a komplex biológiai adatok feldolgozásának és elemzésének sebességét, új határokat nyitva a betegségek és a terápia megértésében. Ahogy folytatjuk ezt a nemlineáris technológiai fejlõdést, elvárhatjuk, hogy alkalmazásuk komplex doménekben felgyorsítsa az áttöréseket.

A virtuális rover bezárása kihívást jelentő élménynek kellett lennie. Milyen kulcsfontosságú tanulságokat vett el ebből a vállalkozásból, és hogyan befolyásolták a BCG X -nél végzett munkáját?

A virtuális rover bezárása a pragmatizmus és az ambíció közötti kiegyensúlyozás kritikus leckéjét adta. Megtanította nekem, hogy a siker alapja gyakran az egyszerű, mégis hatásos cselekedetek végrehajtásában rejlik, hogy az idő múlásával következetesen végeznek.

Megtanultam az ambiciózus célok kitűzésének fontosságát, miközben a rövid távon elérhetők. Ez az egyensúly nemcsak a vállalkozói szellem területén, hanem bármilyen szakmai környezetben is döntő jelentőségű. Megerősítette a türelem, az ellenálló képesség és az erőforrások stratégiai elosztásának értékét-a nagy értékű tevékenységekre, amelyek megvalósíthatók és jelentős hatást gyakorolhatnak. Ez arra késztett bennem egy gondolkodásmódot, amely minden helyzetből nyitott a tanulásra, elengedhetetlen a folyamatos fejlesztéshez és az innovációhoz bármely területen.

Mely tulajdonságok a legfontosabbak a technológiai iparági szakemberek számára, hogy az Ön véleménye szerint adaptálható és rugalmas maradjanak a gyorsan fejlődő technológiai tájakkal szemben?

A növekedési gondolkodásmódot, amelyet e fejlődő táj előretekintő megközelítése kiegészít, létfontosságú lenne. A növekedési gondolkodásmód átfogása kiszabadít minket a kényelmi zónáinkból, sürgetve minket, hogy alkalmazzunk új készségeket az ismeretlen területeken. Ez nem csak arról, hogy további eszközöket adjon a készletünkhöz; Arról szól, hogy kidolgozzuk a kihívásokkal szembesülő megközelítésünket és megragadjuk a lehetőségeket. Minden megtanult és alkalmazott új készséggel növekszik a tudás, és kibővítjük képességünket az alkalmazkodásra és az innovációra.

Sőt, az előretekintő gondolkodásmód folytatása kiegészíti ezt az utazást, irányítva a döntéshozatali folyamatot. Segít abban, hogy megkülönböztesse, mely új készségeket érdemes belemerülni, mely technológiai trendeket követni kell, és mely utak vezetnek minket az értelmes hatás felé. Ez az előrelátás elengedhetetlen a technológiai világ bonyolultságának navigálásában, biztosítva, hogy nem csak a változásokra reagálunk, hanem aktívan alakítsuk a pályáinkat. Együtt a növekedés és az előretekintő gondolkodásmód felkészít bennünket arra, hogy részt vegyen a technológia jövőjében, és kulcsszerepet játsszon az irányában.

Hogyan látja ma a gépi tanulás átalakító iparágait, és hogyan befolyásolja a BCG X -nél végzett munkáját?

Örülök, hogy személyes képet adok erről - a gépi tanulás nem csak az iparágak átalakítása; Újradefiniálja a szervezetek működésének és innovációjának a szövetének újjáélesztését. Az ágazatok és a munkafolyamatok között a gépi tanulás felszabadítja a hatékonyságot, a személyre szabást és az új lehetőségek megnyitását.

Az alkalmazás túlmutat a műszaki megvalósításon; Befolyásolja a problémamegoldás megközelítését-az adatközpontú gondolkodásmód ösztönzésére, az empirikus bizonyítékokra és a prediktív elemzésekre támaszkodva.

Míg a kezdeményezések, amelyekkel foglalkozom, változatos, a közös szál a gépi tanulást használja az érték meghajtására, akár a folyamatok optimalizálása, a felhasználói élmények javítása vagy az új termékek felépítése. Ez felhatalmazza bennünket arra, hogy a mai kihívásokkal foglalkozzunk a holnap lehetőségeire, egy innovatív és előretekintő megközelítést megtestesítve.

Azok számára, akik be akarnak lépni az adattudományba és az AI mezőbe, milyen készségeket és tapasztalatokat látnak a legkritikusabbnak a siker szempontjából?

Először az előre beépített AI eszközöket használnám, hogy megismerjem magam az alkalmazásokkal. Míg ez egy kiváló belépési pont a mezőbe. A matematikai alapokba való mélyen belemerülés elengedhetetlen az AI innovációban való vezetésre törekvő személyek számára. A gépi tanulási algoritmusok alapelveinek megértése nemcsak alkalmazást, hanem jövőbeli technológiák létrehozását is lehetővé teszi. Ezt az elméleti ismereteket gyakorlati tapasztalatokkal kiegészíteném projektek és szakmai gyakorlatok révén, és folyamatosan frissítenék a legújabb kutatásokat.

Ez a folyamatos tanulás és alkalmazás megközelítése robusztus alapot biztosít az AI -ben, a gyakorlati készségeket összekeverve a mögöttes technológiák mély megértésével, felkészítve Önt az AI fejlődésének élvonalára.

Hogyan közelítheti meg a mentorálást, és miért gondolja, hogy ez elengedhetetlen a szakemberek számára, különösen a dinamikus területeken, mint például a technológia és az adattudomány?

A mentorálás keresése döntő lépés a tanulási utazásban. A tudás szélessége és az előrehaladás gyors üteme ezeken a területeken ijesztő lehet. A mentor megszerzése útmutatást és strukturált utat biztosít a tanulási célok prioritása és a mező bonyolultságának hatékonyabb navigálásához.

Ez egy lehetőség arra, hogy bölcsességet szerezzenek azoktól, akik hasonló utakon haladtak át, így az utazás kevésbé túlnyomó és koncentráltabb. Ezenkívül az online erőforrások és a közösségi ismeretek kihasználása jelentősen felgyorsíthatja növekedését. Egy ilyen dinamikus tájban a mentorálás és a közösségi betekintés átfogása hasznos és elengedhetetlen a technológiai fejlődések lépéseinek megőrzéséhez és a sikeres karrier kialakításához.