Vi snakket nylig medMr. Sanjeet Dutta, en dataforsker ved BCG X i New York, USA. Sanjeet er en tankeleder innen AI -domenet og en analytisk dataekspert med de tekniske ferdighetene for å løse komplekse problemer. Til tross for sin unge alder, har Sanjeet allerede samlet et vell av erfaring og dyktighet på sitt felt.

Sanjeets pedagogiske reise inkluderer prestisjetunge institusjoner som Cornell University og Christ University, Bangalore, med en sommer ved Stanford University. Karrieren hans har sett betydelige roller i organisasjoner som BCG Digital Ventures, Spotdraft, Jetsynthesys og American Express, hvor han har slått sine ferdigheter innen teknologiledelse og strategisk innovasjon. Til tross for nedleggelsen av hans medstiftede oppstart, Virtual Rover, på grunn av pandemien, fortsetter Sanjeet å drive frem med sin dype forståelse av teknologitrender og datadrevne løsninger.

På BCG X er Sanjeet kjent for å implementere neste generasjons teknologier for klienter. Hans lederegenskaper ble dyrket som grunnlegger og president for Neuron ved Christ University, og hans engasjement for teknologisamfunnet er tydelig gjennom hans engasjement i forskjellige hackathons og forskningsprosjekter.

I dette intervjuet diskuterte vi flere temaer som spenner fra studententreprenørskap i usikre tider for viktigheten av tilpasningsevne i teknologibransjen. Her er noen av de viktigste spørsmålene og svarene fra samtalen vår med Sanjeet Dutta:

Hvordan formet din erfaring som studententreprenør, spesielt i usikre tider, din tilnærming til problemløsing og innovasjon i teknologibransjen?

Å lære å være komfortabel med tvetydighet var en stor en. Det er naturlig å føle seg fast når det er begrenset informasjon for å løse et problem eller overveldet av tempoet som ting beveger seg. Mine erfaringer har lært meg verdien av å ta informerte beslutninger under usikkerhet og viktigheten av fleksibilitet - å være forberedt på å svinge basert på utvikling av data og tilbakemelding. Jeg finner trøst i å vite at selv om jeg ikke kan kontrollere resultatene, kan jeg ta eierskap til arbeidet og prosessene som påvirker dem.

Hvordan har dine akademiske erfaringer ved Cornell og andre institusjoner påvirket din karrierebane og tilnærming til teknologiledelse og strategisk innovasjon?

Jeg føler meg privilegert som har hatt erfaringer på institusjoner som Cornell og Stanford. Stanfords innovasjonskultur innpodet i meg en dyp takknemlighet for oppstart-tankegangen-agile, forstyrrende og nådeløst fremtidsrettet. Hos Cornell ble jeg fordypet i et miljø som bygde bro mellom avansert teknisk ferdighet og strategisk forretningslyst. De viktigste muliggjørerne i disse institusjonene var de fantastiske, drevne menneskene jeg møtte og miljøet som fremmet vekst og kreativitet. Kursene gikk ofte inn i dypet av feltene jeg var interessert i, men oppgavene innrammet dem også i et fugleperspektiv av hvordan de passer i samfunnet. Dette var avgjørende for å utvikle et tankesett som utnytter dype tekniske ferdigheter til å innovere, samtidig som de opprettholdt konteksten til de bredere utfordringene i samfunnet.

Etter at jeg kom tilbake fra programmet mitt på Stanford, var jeg ute etter å bruke det jeg hadde lært i AI -domenet. Jeg bestemte meg for å grunnlegge neuron med en drevet batchmate med et greit mål.

Vi ønsket å skape et samfunn som oppfordres til å utvikle ferdigheter og generere innvirkning under studiene i stedet for den tradisjonelle vektleggingen av karakterer og oppmøte. Dette var en essensiell opplevelse for meg tidlig siden det var et av mine første forsøk på å konvertere en idé på papir til en fullverdig operasjon. Vi sto overfor mange utfordringer, alt fra å påvirke viktige interessenter i institusjonen til å sette opp aktiviteter og akademisk innhold for medlemmene av Neuron.

Å lære å kommunisere med seniorledelse, designe operasjonene og utføre dem mens jeg individuelt utviklet min domenekompetanse for å dele var en opplevelse jeg har brukt som grunnlag for å bygge ferdighetene mine gjennom årene. Disse har vært avgjørende for arbeidet jeg gjør i dag.

Fra utsiktspunktet ditt, hva er de mest spennende eller effektive trender innen teknologi i dag, spesielt innen AI -domenet?

Vi har nylig sett et gjennombrudd i generativ AI og bør forvente å se flere evner i dette rommet snart. Fremskrittene vi har vært vitne til i datasyn og naturlig språkbehandling skylder deres suksess til en sammenløp av sofistikerte modellarkitekturer, neste generasjons databehandlingsinfrastruktur og enestående tilgang til enorme datasett.

Jeg er spent på å bruke disse modellene i spesifikke domener, for eksempel medisin. AI vil snart hjelpe medisinske gjennombrudd i medikamentoppdagelse, presisjonsmedisin og simuleringer av behandling. Videre vil skjæringspunktet mellom AI med andre nye teknologier forsterke virkningen.

For eksempel kan å kombinere AI med kvantedatamaskin dramatisk akselerere hastigheten som vi behandler og analyserer komplekse biologiske data, og åpner nye grenser for å forstå sykdommer og terapeutika. Når vi fortsetter denne ikke-lineære teknologiske utviklingen, kan vi forvente at applikasjonene deres i komplekse domener vil akselerere gjennombrudd.

Stengingen av Virtual Rover må ha vært en utfordrende opplevelse. Hvilke nøkkeltimer tok du bort fra den satsingen, og hvordan har de påvirket arbeidet ditt på BCG X?

Nedleggelsen av Virtual Rover ga den kritiske leksjonen om å balansere pragmatisme med ambisjoner. Det lærte meg at grunnlaget for suksess ofte ligger i å utføre enkle, men påvirkede handlinger som ble utført konsekvent over tid.

Jeg lærte viktigheten av å sette seg ambisiøse mål mens jeg forble forankret i det som er oppnåelig på kort sikt. Denne balansen er avgjørende ikke bare innen entreprenørskap, men også i noen profesjonelle omgivelser. Det forsterket verdien av tålmodighet, spenst og strategisk tildeling av ressurser-fokuserer på aktiviteter med høy verdi som er gjennomførbar og har potensial til å få betydelig innvirkning. Det har innpodet meg et tankesett som er åpent for å lære av enhver situasjon, essensielt for kontinuerlig forbedring og innovasjon på ethvert felt.

Hvilke egenskaper er viktigst for fagpersoner i teknologien til å holde seg tilpasningsdyktige og spenstige i møte med raskt utviklende teknologiske landskap, etter din mening?

Et vekst-tankesett komplementert med en fremtidsrettet tilnærming til dette utviklende landskapet ville være viktig. Å omfavne et tankesett for vekst fremmer oss ut av komfortsonene våre, og oppfordrer oss til å bruke nye ferdigheter i ukjente territorier. Dette handler ikke bare om å legge til flere verktøy i settet vårt; Det handler om å utvikle vår tilnærming til hvordan vi møter utfordringer og gripe muligheter. Med hver nye ferdighet som er lært og brukt, vokser vi i kunnskap og utvider vår kapasitet til å tilpasse seg og innovere.

Dessuten kompletterer det å ha en fremtidsrettet tankegang denne reisen, og styrer beslutningsprosessen vår. Det hjelper oss å forstå hvilke nye ferdigheter som er verdt å dykke inn i, hvilke teknologiske trender vi skal følge, og hvilke veier som vil føre oss mot meningsfull innvirkning. Denne framsynet er avgjørende for å navigere i teknologiens kompleksiteter, og sørger for at vi ikke bare reagerer på endringer, men aktivt former våre baner. Sammen forbereder en vekst og fremtidsrettet tankegang oss til å delta i teknologiens fremtid og spille en sentral rolle i dens retning.

Hvordan ser du maskinlæring som transformerer næringer i dag, og hvordan påvirker det arbeidet ditt på BCG X?

Jeg er glad for å gi et personlig syn på dette - maskinlæring er ikke bare transformerende næringer; Det omdefinerer selve stoffet i hvordan organisasjoner opererer og innoverer. På tvers av sektorer og arbeidsflyter låser maskinlæring opp effektivitet, driver personalisering og åpner nye grenser for muligheten.

Applikasjonen går utover teknisk implementering; Det påvirker tilnærmingen til problemløsing-oppmuntrer til et datadrevet tankesett, og er avhengig av empirisk bevis og prediktiv analyse.

Mens initiativene jeg driver med er mangfoldige, bruker den vanlige tråden maskinlæring for å drive verdi, enten det er optimaliserer prosesser, forbedrer brukeropplevelser eller bygger nye produkter. Det gir oss mulighet til å takle dagens utfordringer med et øye med morgendagens muligheter, og legemliggjøre en nyskapende og fremtidsrettet tilnærming.

For de som ønsker å gå inn i datavitenskapen og AI -feltet, hvilke ferdigheter og erfaringer ser du på som mest kritiske for å lykkes?

Jeg ville begynne med å utnytte forhåndsbygde AI-verktøy for å gjøre meg kjent med applikasjonene. Selv om dette er et utmerket inngangspunkt inn i feltet. Å dykke dypt inn i de matematiske fundamentene er avgjørende for alle som ønsker å lede i AI -innovasjon. Å forstå kjerneprinsippene bak maskinlæringsalgoritmer muliggjør ikke bare en applikasjon, men å lage fremtidige teknologier. Jeg ville utfylle denne teoretiske kunnskapen med praktisk erfaring gjennom prosjekter og praksisplasser og holde meg oppdatert med den siste forskningen.

Denne tilnærmingen til konstant læring og anvendelse sikrer et robust fundament i AI, og blander praktiske ferdigheter med en dyp forståelse av de underliggende teknologiene, og forbereder deg i spissen for AI -fremskritt.

Hvordan nærmer du deg mentorskap, og hvorfor tror du det er viktig for fagpersoner, spesielt innen dynamiske felt som teknologi og datavitenskap?

Å søke mentorskap er et avgjørende skritt i læringsreisen. Kunnskapets bredde og det raske tempoet i avansementet i disse områdene kan være skremmende. Å ha en mentor gir veiledning og en strukturert vei for å prioritere læringsmål og navigere i feltets vanskeligheter mer effektivt.

Det er en mulighet til å hente visdom fra de som har krysset lignende stier, noe som gjør reisen din mindre overveldende og mer fokusert. I tillegg kan å utnytte online ressurser og samfunnskunnskap fremskynde veksten din betydelig. I et så dynamisk landskap er det gunstig og avgjørende for å holde seg oppdatert på teknologiske fremskritt og utforming av en vellykket karriere.