Ми нещодавно розмовляли зМістер Санжеет Дутта, науковець з даних у BCG X у Нью -Йорку, США. Sanjeet - лідер думки в домені AI та експерт з аналітичних даних з технічними навичками для вирішення складних проблем. Незважаючи на молодий вік, Санжеет вже накопичив багатий досвід та знання у своїй галузі.

Навчальна подорож Sanjeet включає престижні установи, такі як університет Корнелла та університет Христа, Бангалор, з літом в Стенфордському університеті. Його кар'єра відчувала значні ролі в таких організаціях, як BCG Digital Ventures, Spottraft, Jetsynthesys та American Express, де він відточував свої навички управління технологіями та стратегічні інновації. Незважаючи на закриття свого спільного стартапу, Virtual Rover, через пандемію, Санжеет продовжує рухатися вперед з глибоким розумінням технологічних тенденцій та рішень, керованих даними.

У BCG X Sanjeet відомий тим, що впроваджує технології наступного покоління для клієнтів. Його лідерські навички культивувались як засновник і президент Нейрона в університеті Христа, а його прихильність до технологічної спільноти очевидна через його участь у різних хакатонах та дослідницьких проектах.

У цьому інтерв'ю ми обговорили кілька тем, починаючи від студентського підприємництва в невизначений час до важливості адаптивності в галузі технології. Ось кілька ключових питань та відповідей з нашої розмови з Sanjeet Dutta:

Як ваш досвід студентського підприємця, особливо в невизначений час, формував свій підхід до вирішення проблем та інновацій у технологічній галузі?

Навчитися бути комфортним з неоднозначністю було великим. Цілком природно застрягти, коли є обмежена інформація для вирішення проблеми або переповнення темпом, в якому рухаються речі. Мій досвід навчив мене цінності прийняття обґрунтованих рішень за невизначеності та важливості гнучкості - готового до повороту на основі розвитку даних та відгуків. Я знаходжу комфорт, знаючи, що, хоча я не можу контролювати результати, я можу взяти на себе право власності на роботу та процеси, які впливають на них.

Як ваш академічний досвід у Корнеллі та інших установах вплинув на вашу кар’єрну траєкторію та підхід до управління технологіями та стратегічні інновації?

Я відчуваю себе привілейованою за те, що я мав досвід у таких установах, як Корнелл та Стенфорд. Культура інновацій Стенфорда прищепила мені глибоку вдячність за стартап-мислення-агалі, руйнівні та невпинно мислячи. У Корнеллі я занурився в середовище, яке мостило розрив між передовим технічним знанням та стратегічною діловою прониккою. Ключовими сприянням у цих установах були фантастичні, керовані люди, яких я зустрів, та навколишнє середовище, що сприяють зростанню та творчості. Курсові роботи часто входили в глибину полів, які мене цікавили, але завдання також обрамляли їх у пташиному погляді на те, як вони підходять у суспільство. Це мало вирішальне значення для розвитку мислення, яке використовує глибокі технічні навички для інновацій, зберігаючи контекст більш широких проблем у суспільстві.

Після того, як я повернувся зі своєї програми в Стенфорді, я хотів застосувати те, що навчився в домені AI. Я вирішив співзасновити нейрон з керованою партією з прямою метою.

Ми хотіли створити спільноту, яка заохочується розвивати навички та генерувати вплив під час їхніх бакалаврських досліджень замість традиційного акценту на оцінках та відвідуванні. Це було для мене важливим досвідом для мене на початку, оскільки це було однією з моїх перших спроб перетворити ідею на папері в повноцінну операцію. Ми зіткнулися з багатьма проблемами, починаючи від впливу ключових зацікавлених сторін у закладі до створення діяльності та академічного змісту для членів нейрона.

Навчитися спілкуватися зі старшим керівництвом, розробляти операції та виконувати їх під час індивідуального розвитку мого доменного досвіду, щоб поділитися - це досвід, який я використовував як фундамент для формування своїх навичок протягом багатьох років. Вони мали вирішальне значення для роботи, яку я роблю сьогодні.

З вашої точки зору, які найбільш захоплюючі чи вражаючі тенденції в технології сьогодні, особливо в домені AI?

Нещодавно ми побачили прорив у генеративному ШІ і слід очікувати, що незабаром у цьому просторі побачимо більше можливостей. Удосконалення, які ми стали свідками в комп'ютерному баченні та обробці природних мов, завдають їх успіху в злитті складних модельних архітектур, обчислювальній інфраструктурі наступного покоління та безпрецедентного доступу до величезних наборів даних.

Я схвильований щодо застосування цих моделей у конкретних областях, таких як медицина. AI незабаром допоможе медичним проривам у виявленні наркотиків, точній медицині та моделюванні лікування. Більше того, перетин AI з іншими новими технологіями посилить його вплив.

Наприклад, поєднання AI з квантовими обчисленнями може різко прискорити швидкість, з якою ми обробляємо та аналізуємо складні біологічні дані, відкриваючи нові кордони в розумінні захворювань та терапевтичних засобів. Коли ми продовжуємо цей нелінійний технологічний прогрес, ми можемо очікувати, що їх застосування у складних областях прискорить прориви.

Закриття віртуального ровера передало критичному уроці балансування прагматизму з амбіціями. Це навчило мене, що основа успіху часто полягає у виконанні простих, але вражаючих дій, що виконуються послідовно з часом.

Я дізнався про важливість встановлення амбітних цілей, залишаючись обґрунтованим у досягненні в короткостроковій перспективі. Цей баланс має вирішальне значення не лише у царині підприємництва, але й у будь -яких професійних умовах. Це посилило цінність терпіння, стійкості та стратегічного розподілу ресурсів-орієнтація на високоцінні заходи, які є можливими та мають потенціал для сприяння значному впливу. Це прищепило мені мислення, відкритого для навчання з будь -якої ситуації, необхідного для постійного вдосконалення та інновацій у будь -якій галузі.

Які якості найважливіші фахівці з технологічної галузі залишаються пристосованими та стійкими перед тим, як швидко розвиваються технологічні ландшафти, на вашу думку?

Сумніт для зростання, доповнений перспективним підходом до цього розвиваючого ландшафту, було б життєво важливим. Прийняття розуму зростання виводить нас із наших зон комфорту, закликаючи нас застосувати нові навички на незвіданих територіях. Йдеться не лише про те, щоб додати більше інструментів до нашого комплекту; Йдеться про розвиток нашого підходу до того, як ми стикаємося з викликами та скористайтеся можливостями. З кожною новою навичкою та застосованою ми зростаємо знання та розширюємо свою здатність до адаптації та інновацій.

Більше того, переслідування спочатку мислення доповнює цю подорож, керуючи нашим процесом прийняття рішень. Це допомагає нам розпізнати, до яких нових навичок варто зануритися, які технологічні тенденції слідують, а які шляхи приведуть нас до змістовного впливу. Це передбачення має вирішальне значення для навігації щодо складностей технічного світу, гарантуючи, що ми не просто реагуємо на зміни, а активно формуємо наші траєкторії. Разом, зростання та мислення мислення готує нас до участі у майбутньому технології та відіграє ключову роль у її напрямку.

Як ви бачите, що машинне навчання сьогодні трансформує галузі, і як це впливає на вашу роботу в BCG X?

Я радий надати особистий погляд на це - машинне навчання - це не просто трансформація галузей; Це переосмислює саму тканину того, як організації працюють та впроваджують інновації. У різних секторах та робочих процесах машинне навчання - це розблокування ефективності, керування персоналізацією та відкриття нових кордонів можливостей.

Додаток виходить за рамки технічної реалізації; Це впливає на підхід до вирішення проблем-заохочення мислення, орієнтованого на дані, покладаючись на емпіричні докази та прогнозну аналітику.

Незважаючи на те, що ініціативи, з якими я займаюся, різноманітні, загальна нитка використовує машинне навчання для управління цінністю, будь то оптимізація процесів, вдосконалення досвіду користувачів чи створення нових продуктів. Це дає нам можливість вирішувати сьогоднішні виклики з огляду на завтрашні можливості, втілюючи інноваційний та перспективний підхід.

Для тих, хто прагне увійти в науку про дані та поле AI, які навички та досвід ви вважаєте найбільш важливими для успіху?

Я почав би з використання заздалегідь вбудованих інструментів AI, щоб ознайомитись із програмами. Хоча це відмінна точка входу в поле. Дайвінг глибоко в математичні основи має вирішальне значення для тих, хто прагне вести інновації AI. Розуміння основних принципів алгоритмів машинного навчання дозволяє не просто застосувати, а створити майбутні технології. Я б доповнював ці теоретичні знання практичним досвідом через проекти та стажування та залишався в курсі останніх досліджень.

Такий підхід постійного навчання та застосування забезпечує надійний фундамент в ШІ, поєднуючи практичні навички з глибоким розумінням основних технологій, готуючи вас до авангарду вдосконалення ШІ.

Як ви підходите до наставництва, і чому ви вважаєте, що це важливо для професіоналів, особливо в динамічних галузях, таких як технології та наука даних?

Шукати наставництво - це вирішальний крок у навчальній подорожі. Широта знань та швидкий темп просування в цих районах можуть бути непростими. Наявність наставника забезпечує рекомендації та структурований шлях для визначення пріоритетних цілей навчання та ефективніше орієнтуватися на тонкощі поля.

Це можливість отримати мудрість від тих, хто пройшов подібні шляхи, роблячи вашу подорож менш непосильною та більш цілеспрямованою. Крім того, використання інтернет -ресурсів та знань громади може значно прискорити ваше зростання. У такому динамічному ландшафті, що охоплює наставництво та розуміння громади, є корисним та важливим для того, щоб бути в курсі технологічного прогресу та формувати успішну кар’єру.