Yakın zamanda konuştukBay Sanjeet Dutta, New York'ta BCG X'de veri bilimcisi, Amerika Birleşik Devletleri. Sanjeet, AI alanında bir düşünce lideri ve karmaşık sorunları ele almak için teknik becerilere sahip bir analitik veri uzmanıdır. Genç yaşına rağmen, Sanjeet zaten alanında zengin bir deneyim ve yeterlilik topladı.

Sanjeet'in eğitim yolculuğu, Stanford Üniversitesi'nde bir yaz bulunan Cornell Üniversitesi ve Christ Üniversitesi, Bangalore gibi prestijli kurumları içerir. Kariyeri, teknoloji yönetimi ve stratejik inovasyon becerilerini geliştirdiği BCG Digital Ventures, Spotdraft, JetSynthesys ve American Express gibi organizasyonlarda önemli roller gördü. Pandemi nedeniyle kurulu girişiminin kapatılmasına rağmen, Sanal Rover, Sanjeet, teknoloji trendlerini ve veri odaklı çözümleri derinlemesine anlamaya devam ediyor.

BCG X'te Sanjeet, müşteriler için yeni nesil teknolojiler uygulamakla bilinir. Liderlik becerileri, Christ Üniversitesi'ndeki Nöron'un kurucusu ve başkanı olarak yetiştirildi ve teknoloji topluluğuna olan bağlılığı, çeşitli hackathonlara ve araştırma projelerine katılmasıyla belirgindir.

Bu röportajda, belirsiz zamanlarda öğrenci girişimciliğinden teknoloji endüstrisinde uyarlanabilirliğin önemine kadar çeşitli konuyu tartıştık. İşte Sanjeet Dutta ile konuşmamızdan gelen bazı temel sorular ve cevaplar:

Bir öğrenci girişimcisi olarak deneyiminiz, özellikle belirsiz zamanlarda, teknoloji endüstrisinde problem çözme ve yeniliğe yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Belirsizlikten nasıl rahat olacağınızı öğrenmek büyük bir şeydi. Bir sorunu çözmek için sınırlı bilgi olduğunda veya işlerin hareket ettiği hızla bunalmış olduğunda sıkışmış hissetmek doğaldır. Deneyimlerim bana belirsizlik altında bilinçli kararlar vermenin değerini ve esnekliğin önemini öğretti - gelişen verilere ve geri bildirimlere dayanarak dönmeye hazırlıklı. Sonuçları kontrol edemesem de, onları etkileyen işin ve süreçlerin sahipliğini alabileceğimi bilerek rahat buluyorum.

Cornell ve diğer kurumlardaki akademik deneyimleriniz kariyer yörüngenizi ve teknoloji yönetimi ve stratejik yeniliğe yaklaşımınızı nasıl etkiledi?

Cornell ve Stanford gibi kurumlarda deneyimleri olduğu için ayrıcalıklı hissediyorum. Stanford'un inovasyon kültürü bana başlangıç ​​zihniyeti için derin bir takdir-aglie, yıkıcı ve acımasızca ileriye dönük. Cornell'de, ileri teknik yeterlilik ve stratejik iş zekası arasındaki boşluğu dolduran bir ortama daldım. Bu kurumlardaki temel etkinleştiriciler, tanıştığım fantastik, güdümlü insanlar ve büyüme ve yaratıcılığı teşvik eden çevre idi. Ders sık sık ilgilendiğim alanların derinliklerine girdi, ancak ödevler de onları topluma nasıl uyduklarına dair bir kuş bakış açısıyla çerçeveledi. Bu, toplumdaki daha geniş zorlukların bağlamını korurken, derin teknik becerileri yenilik yapmak için geliştiren bir zihniyet geliştirmede çok önemliydi.

Stanford'daki programımdan döndükten sonra, AI alanında öğrendiklerimi uygulamak istiyordum. Basit bir hedefe sahip tahrikli bir parti arkadaşı ile nöron kurmaya karar verdim.

Lisans çalışmaları sırasında notlar ve katılım konusunda sağlanan geleneksel vurgu yerine beceriler geliştirmeye ve etki yaratmaya teşvik edilen bir topluluk yaratmak istedik. Bu benim için önemli bir deneyimdi, çünkü kağıt üzerine bir fikri tam teşekküllü bir operasyona dönüştürme girişimlerimden biri oldu. Kurumdaki kilit paydaşları etkilemekten nöron üyeleri için faaliyet ve akademik içerik oluşturmaya kadar birçok zorlukla karşılaştık.

Üst düzey liderlik ile nasıl iletişim kuracağınızı, operasyonları tasarlamayı ve paylaşmak için etki alanı uzmanlığımı bireysel olarak geliştirirken bunları yürütmeyi öğrenmek, yıllar içinde becerilerimi oluşturmak için bir temel olarak kullandığım bir deneyim oldu. Bunlar bugün yaptığım iş için çok önemli oldu.

Bakış noktanızdan, bugün teknolojideki, özellikle AI alanında en heyecan verici veya etkili eğilimler nelerdir?

Son zamanlarda üretken AI'da bir atılım gördük ve yakında bu alanda daha fazla yetenek görmeyi beklemeliyiz. Bilgisayar görme ve doğal dil işleme konusunda tanık olduğumuz gelişmeler, başarılarını sofistike model mimarilerin, yeni nesil bilgi işlem altyapısının ve geniş veri kümelerine benzeri görülmemiş erişimin birleşmesine borçludur.

Bu modelleri ilaç gibi belirli alanlara uygulamaktan heyecan duyuyorum. AI yakında ilaç keşfi, hassas tıp ve tedavi simülasyonlarında tıbbi atılımlara yardımcı olacaktır. Dahası, AI'nın diğer gelişmekte olan teknolojilerle kesişimi etkisini artıracaktır.

Örneğin, AI'yi kuantum hesaplama ile birleştirmek, karmaşık biyolojik verileri işleme ve analiz etme, hastalıkları ve terapötikleri anlamak için yeni sınırlar açma hızı önemli ölçüde hızlandırabilir. Bu doğrusal olmayan teknolojik ilerlemeye devam ederken, karmaşık alanlardaki uygulamalarının atılımları hızlandırmasını bekleyebiliriz.

Sanal Rover'ın kapatılması zorlu bir deneyim olmalı. Bu girişimden hangi önemli dersleri aldınız ve BCG X'teki çalışmalarınızı nasıl etkilediler?

Sanal Rover'ın kapatılması, pragmatizmi hırsla dengelemenin kritik dersini vermiştir. Bana başarının temelinin genellikle zaman içinde tutarlı bir şekilde gerçekleştirilen basit ama etkili eylemlerin yürütülmesinde yattığını öğretti.

Kısa vadede ulaşılabilir olanlara dayanırken, hırslı hedefler koymanın önemini öğrendim. Bu denge sadece girişimcilik alanında değil, aynı zamanda herhangi bir profesyonel ortamda da çok önemlidir. Sabırın, esnekliğin ve kaynakların stratejik tahsisinin değerini güçlendirdi-mümkün olan ve önemli bir etki yaratma potansiyeline sahip yüksek değerli faaliyetlere odaklandı. Bana her durumdan öğrenmeye açık bir zihniyet aşıladı, herhangi bir alanda sürekli iyileştirme ve yenilik için gerekli.

Sizce teknoloji endüstrisi profesyonellerinin hızla gelişen teknolojik manzaralar karşısında uyarlanabilir ve esnek kalmaları için en önemli nitelikler nedir?

Bu gelişen manzaraya ileriye dönük bir yaklaşımla tamamlanan bir büyüme zihniyeti hayati olacaktır. Bir büyüme zihniyetini kucaklamak bizi rahatlık bölgelerimizden çıkarır ve bizi keşfedilmemiş bölgelerde yeni beceriler uygulamaya çağırır. Bu sadece kitimize daha fazla araç eklemekle ilgili değil; Bu, zorluklarla nasıl karşılaştığımıza ve fırsatları ele geçirdiğimize yaklaşımımızı geliştirmekle ilgilidir. Öğrenilen ve uygulanan her yeni beceri ile bilgi içinde büyüyoruz ve uyarlama ve yenilik yapma kapasitemizi genişletiyoruz.

Dahası, ileri görüşlü bir zihniyet barındırmak, karar verme sürecimize rehberlik ederek bu yolculuğu tamamlar. Hangi yeni becerilerin dalmaya değer olduğunu, hangi teknolojik eğilimleri takip edeceğini ve hangi yolların bizi anlamlı bir etkiye götüreceğini fark etmemize yardımcı olur. Bu öngörü, teknoloji dünyasının karmaşıklıklarında gezinmede çok önemlidir, sadece değişikliklere tepki vermememizi sağlar, aynı zamanda yörüngelerimizi aktif olarak şekillendirir. Birlikte, büyüme ve ileriye dönük bir zihniyet bizi teknolojinin geleceğine katılmaya ve yönünde çok önemli bir rol oynamaya hazırlar.

Makine öğrenimi dönüştüren endüstrileri bugün nasıl görüyorsunuz ve BCG X'teki çalışmalarınızı nasıl etkiliyor?

Bu konuda kişisel bir görüş sağlamaktan mutluluk duyuyorum - makine öğrenimi sadece endüstrileri dönüştürmek değil; Kuruluşların nasıl işlediği ve yenilik yaptıklarının dokusunu yeniden tanımlıyor. Sektörler ve iş akışları arasında, makine öğrenimi verimliliklerin kilidini açıyor, kişiselleştirmeyi yönlendiriyor ve yeni olasılık sınırları açıyor.

Uygulama teknik uygulamanın ötesine geçer; Ampirik kanıtlara ve öngörücü analitiklere dayanarak, veri odaklı bir zihniyetin teşvik edilmesi-problem çözme yaklaşımını etkiler.

İlgilendiğim girişimler çeşitli olsa da, ortak iş parçacığı, süreçleri optimize etmek, kullanıcı deneyimlerini geliştirmek veya yeni ürünler oluşturmak için değer artırmak için makine öğrenimini kullanmaktır. Yenilikçi ve ileriye dönük bir yaklaşımı somutlaştırarak, bugünün zorluklarını yarının fırsatlarına karşı bir gözüyle ele almamızı sağlıyor.

Veri Bilimi ve AI alanına girmek isteyenler için, başarı için en kritik olan beceri ve deneyimleri görüyorsunuz?

Kendimi uygulamalara aşina olmak için önceden inşa edilmiş AI araçlarından yararlanarak başlayacağım. Bu sahaya mükemmel bir giriş noktasıdır. Matematiksel temellere derinlemesine dalmak, AI inovasyonuna öncülük etmek isteyen herkes için çok önemlidir. Makine öğrenme algoritmalarının arkasındaki temel ilkeleri anlamak sadece bir uygulamayı değil, gelecekteki teknolojilerin oluşturulmasını da sağlar. Bu teorik bilgiyi projeler ve stajlar aracılığıyla uygulamalı deneyimlerle tamamlar ve en son araştırmalarla güncel kalırdım.

Bu sürekli öğrenme ve uygulama yaklaşımı, AI'da sağlam bir temel sağlar, pratik becerileri altta yatan teknolojilerin derin bir anlayışıyla harmanlar ve sizi AI gelişmelerinin ön saflarına hazırlar.

Mentorluğa nasıl yaklaşıyorsunuz ve neden profesyoneller için, özellikle teknoloji ve veri bilimi gibi dinamik alanlarda gerekli olduğuna inanıyorsunuz?

Mentorluk aramak, öğrenme yolculuğunda belirleyici bir adımdır. Bilginin genişliği ve bu alanlardaki ilerlemenin hızlı temposu göz korkutucu olabilir. Bir mentor sahibi olmak, öğrenme hedeflerine öncelik vermek ve alanın karmaşıklıklarını daha etkili bir şekilde gezmek için rehberlik ve yapılandırılmış bir yol sağlar.

Bu, benzer yollardan geçen, yolculuğunuzu daha az ezici ve daha odaklanmış hale getirenlerden bilgeliği öğrenmek için bir fırsattır. Ayrıca, çevrimiçi kaynaklardan ve topluluk bilgilerinden yararlanmak büyümenizi önemli ölçüde hızlandırabilir. Böyle dinamik bir manzarada, mentorluk ve topluluk anlayışlarını kucaklamak, teknolojik gelişmeleri takip etmek ve başarılı bir kariyeri şekillendirmek için faydalı ve gereklidir.