私たちは最近話しましたニューヨークのBCG Xのデータサイエンティスト、サンジート・ドゥッタ氏、米国。 Sanjeetは、AIドメインの思想的リーダーであり、複雑な問題に対処するための技術的スキルを備えた分析データの専門家です。彼の若い年齢にもかかわらず、サンジートはすでに彼の分野で豊富な経験と習熟度を蓄積しています。

Sanjeetの教育的旅には、コーネル大学やバンガロールのキリスト大学などの有名な機関があり、スタンフォード大学で夏があります。彼のキャリアは、BCG Digital Ventures、Spotdraft、Jetsynthesys、American Expressなどの組織で重要な役割を果たしており、テクノロジー管理と戦略的革新のスキルを磨きました。彼の共同設立されたスタートアップである仮想ローバーの閉鎖にもかかわらず、パンデミックのために、Sanjeetはテクノロジーの傾向とデータ駆動型のソリューションを深く理解し続けています。

BCG Xでは、Sanjeetはクライアント向けの次世代テクノロジーを実装することで知られています。彼のリーダーシップスキルは、キリスト大学のニューロンの創設者兼社長として培われており、技術コミュニティへの彼のコミットメントは、さまざまなハッカソンや研究プロジェクトへの関与を通して明らかです。

このインタビューでは、不確実な時期の学生起業家精神からハイテク業界における適応性の重要性に至るまで、いくつかのトピックについて説明しました。 Sanjeet Duttaとの会話からの重要な質問と回答のいくつかを以下に示します。

学生の起業家としての経験、特に不確実な時期に、ハイテク業界の問題解決と革新へのアプローチをどのように形成しましたか？

曖昧さに慣れる方法を学ぶことは大きなものでした。問題を解決するための情報が限られている場合、または物事が動いているペースに圧倒された場合、立ち往生していると感じるのは自然です。私の経験は、不確実性の下で情報に基づいた決定を下すことの価値と、進化するデータとフィードバックに基づいてピボットする準備ができている柔軟性の重要性を教えてくれました。私は結果を制御することはできませんが、彼らに影響を与える仕事とプロセスの所有権を取ることができることを知って快適さを感じます。

コーネルや他の機関でのあなたの学業経験は、あなたのキャリアの軌跡とテクノロジー管理と戦略的革新へのアプローチにどのような影響を与えましたか？

コーネルやスタンフォードなどの機関で経験を積んだことができたことに特権があります。スタンフォードのイノベーションの文化は、私にスタートアップの考え方に深い感謝を浸透させました。コーネルでは、私は高度な技術的能力と戦略的ビジネスの洞察力との間のギャップを埋める環境に没頭していました。これらの機関の重要なイネーブラーは、私が出会った幻想的で意欲的な人々であり、環境が成長と創造性を促進することでした。コースワークはしばしば私が興味を持っていた畑の深さに入りましたが、課題はまた、彼らが社会にどのように適合するかについての鳥の目の見解でそれらを組み立てました。これは、社会におけるより広範な課題のコンテキストを維持しながら、深い技術的スキルを活用するために深い技術的スキルを活用するという考え方を開発する上で重要でした。

スタンフォードでのプログラムから戻った後、AIドメインで学んだことを適用しようとしていました。私は、単純な目的を持つ駆動型バッチメイトとニューロンを共同設立することにしました。

私たちは、成績と出席に提供される伝統的な強調ではなく、学部研究中にスキルを開発し、影響を与えることを奨励されたコミュニティを作りたかったのです。これは、紙のアイデアを本格的な操作に変換する私の最初の試みの1つだったので、これは早い段階で私にとって不可欠な経験でした。私たちは、機関の主要な利害関係者に影響を与えてから、ニューロンのメンバーの活動と学術コンテンツの設定に至るまで、多くの課題に直面しました。

シニアリーダーシップとのコミュニケーション、オペレーションの設計、およびそれらを実行する方法を学ぶ方法を学習し、ドメインの専門知識を個別に開発して共有することは、長年にわたってスキルを構築するための基盤として使用した経験でした。これらは私が今日する仕事にとって非常に重要です。

あなたの有利な点から、特にAIドメインで、今日のテクノロジーで最もエキサイティングまたはインパクトのある傾向は何ですか？

私たちは最近、生成AIのブレークスルーを見てきましたが、このスペースでより多くの機能をすぐに見ることが期待されるはずです。コンピュータービジョンと自然言語処理で私たちが目撃した進歩は、洗練されたモデルアーキテクチャの合流、次世代コンピューティングインフラストラクチャ、および広大なデータセットへの前例のないアクセスの合流に成功しています。

これらのモデルを医学などの特定のドメインに適用することに興奮しています。 AIはすぐに、創薬、精密医療、および治療シミュレーションにおける医学的ブレークスルーを支援します。さらに、AIと他の新興技術との交差点は、その影響を増幅します。

たとえば、AIと量子コンピューティングを組み合わせることで、複雑な生物学的データを処理および分析する速度を劇的に加速し、病気や治療薬を理解するために新しいフロンティアを開きます。この非線形技術の進歩を続けると、複雑なドメインでのアプリケーションがブレークスルーを加速することが期待できます。

バーチャルローバーの閉鎖は挑戦的な経験であったに違いありません。そのベンチャーからどのような重要な教訓を奪ったのですか？また、BCG Xでの仕事にどのような影響を与えましたか？

仮想ローバーの閉鎖は、プラグマティズムと野心のバランスをとるという重要な教訓を与えました。成功の基盤は、時間とともに一貫して実行されるシンプルでありながら影響力のあるアクションを実行することにしばしばあることを教えてくれました。

私は野心的な目標を設定しながら、短期的に達成可能なものに基づいていることの重要性を学びました。このバランスは、起業家精神の領域だけでなく、あらゆる専門的な環境でも重要です。それは、忍耐、回復力、およびリソースの戦略的配分の価値を強化しました。これは、実行可能であり、大きな影響を与える可能性がある高価値の活動に焦点を合わせます。あらゆる状況から学ぶための考え方を私に植え付けました。あらゆる分野の継続的な改善と革新に不可欠です。

あなたの意見では、急速に進化する技術景観に直面して、ハイテク業界の専門家が適応性があり、回復力を維持するために最も重要な資質は何ですか？

この進化する景観に対する前進的なアプローチによって補完される成長のマインドセットが不可欠です。成長の考え方を受け入れることは、私たちの快適ゾーンから私たちを促進し、未知の領土に新しいスキルを適用するよう促します。これは、キットにさらにツールを追加することだけではありません。それは、私たちが課題に直面し、機会をつかむ方法に対する私たちのアプローチを進化させることです。学習および適用されるすべての新しいスキルにより、私たちは知識を高め、適応と革新する能力を拡大します。

さらに、前向きな考え方を抱いていることは、この旅を補完し、意思決定プロセスを導きます。どの新しいスキルが飛び込む価値があるか、どの技術的な傾向に従うべきか、どのパスが意味のある影響に導くかを識別するのに役立ちます。この先見性は、テクノロジーの世界の複雑さをナビゲートする上で重要であり、変化に反応するだけでなく、軌跡を積極的に形作ることを保証します。一緒になって、成長と先進的な考え方は、テクノロジーの将来に参加し、その方向で極めて重要な役割を果たす準備をします。

今日の機械学習変革産業をどのように見ていますか、そしてそれはBCG Xでのあなたの仕事にどのように影響しますか？

これについて個人的な見解を提供できることを嬉しく思います。機械学習は、産業を変革するだけではありません。それは、組織がどのように運営および革新するかのファブリックを再定義しています。セクターとワークフロー全体で、機械学習は効率のロックを解除し、パーソナライズを推進し、可能性のある新しいフロンティアを開きます。

アプリケーションは技術的な実装を超えています。それは、経験的証拠と予測分析に依存して、問題解決 - データ主導の考え方を促進するためのアプローチに影響を与えます。

私が関与するイニシアチブは多様ですが、共通のスレッドは機械学習を使用して、プロセスの最適化、ユーザーエクスペリエンスの改善、新製品の構築など、価値を高めることです。明日の機会に目を向けて今日の課題に取り組むことができ、革新的で先進的なアプローチを具体化することができます。

データサイエンスとAIの分野に参入したい人のために、成功にとって最も重要なスキルと経験は何ですか？

まず、事前に構築されたAIツールを活用して、アプリケーションに慣れることから始めます。これはフィールドへの優れたエントリポイントです。 AIイノベーションをリードすることを目指している人にとっては、数学的基盤の奥深くに飛び込むことが重要です。機械学習アルゴリズムの背後にあるコア原則を理解することにより、アプリケーションだけでなく、将来のテクノロジーの作成が可能になります。この理論的知識をプロジェクトやインターンシップを通じて実践的な経験で補完し、最新の研究で最新情報を提供します。

一定の学習とアプリケーションのこのアプローチにより、AIの堅牢な基盤が保証され、実用的なスキルと基礎となるテクノロジーの深い理解を融合させ、AIの進歩の最前線に備えます。

メンターシップにどのようにアプローチしますか？特にテクノロジーやデータサイエンスなどのダイナミックな分野では、専門家にとって不可欠だと思いますか？

メンターシップを求めることは、学習の旅の決定的なステップです。これらの分野での知識の幅と急速な進歩のペースは困難な場合があります。メンターを持つことは、学習目標を優先し、フィールドの複雑さをより効果的にナビゲートするためのガイダンスと構造化されたパスを提供します。

同様の道を横断した人々から知恵を収集する機会であり、あなたの旅を圧倒的にし、集中させます。さらに、オンラインリソースとコミュニティの知識を活用すると、成長を大幅に促進できます。このようなダイナミックな風景では、メンターシップとコミュニティの洞察を受け入れることは、技術の進歩と成功したキャリアを形作ることに遅れないようにするために有益であり、不可欠です。