انغمس في عالم التحولات في علم البيانات من خلال سلسلة Analytics Vidhya الرائدة في مجال البيانات. في هذه المقابلة الحصرية من السلسلة، يشارك كونال جاين، الرئيس التنفيذي لشركة Analytics Vidhya، في محادثة مثيرة للاهتمام مع فين فاشيشتا، قائد متميز في مجال الذكاء الاصطناعي. اكشف النقاب عن أسرار رحلة Vin، التي تميزت بالتحول الاستراتيجي من الأدوار الفنية إلى القيادة، حيث يشارك رؤى وخبرات لا تقدر بثمن.
[المحتوى جزءا لا يتجزأ]
هيا بنا نبدأ!
الأفكار الرئيسية
- انطلق في رحلة Vin Vashishta الاستثنائية، حيث انتقل من تثبيت أجهزة الكمبيوتر إلى أن يصبح رائدًا في إستراتيجية الذكاء الاصطناعي.
- اكتشف وجهة نظره بشأن اتخاذ القرارات الحاسمة للقادة: الموازنة بين الحلول السريعة وموثوقية تطبيقات علوم البيانات.
- احصل على نظرة ثاقبة لعملية فين الفريدة في التنبؤ باتجاهات الصناعة قبل أن تنفجر، وتوجيه تحركاته الإستراتيجية في المشهد المتطور باستمرار.
- استكشف نشأة شركته الناشئة وشاهد تطورها على مر السنين، مقدمًا وصفًا مباشرًا للتحديات والانتصارات.
- تعمق في إيمان فين بأهمية رؤية الأعمال، حتى بالنسبة لمن تبنوا أحدث التقنيات، كقوة دافعة لتحقيق النجاح المستدام.
- افهم سبب دعوة فين إلى تفرع الخبراء الفنيين إلى مجالات متنوعة، مع التركيز على ضرورة التحرك للأمام في هذا المجال الذي يتقدم بسرعة.
كيف بدأت رحلتك في علم البيانات؟
بدأت دراستي في الهندسة المدنية، متبعًا خطى والدي. ومع ذلك، فإن أول لقاء لي مع البرمجة عندما كنت في الثانية عشرة من عمري كان له تأثير عميق علي. لقد أذهلتني القدرة على إنشاء شيء ما في بيئة افتراضية. أخذت دروسًا في البرمجة خلال السنة الأولى من دراستي الجامعية وأدركت على الفور أن هذا هو شغفي. تحول تركيزي إلى البرمجة، وكان ذلك في الفترة من 12 إلى 1994 تقريبًا. لم تكن رحلتي إلى علم البيانات سهلة. لقد تخرجت خلال دورة الدعاية الأولى للذكاء الاصطناعي في التسعينيات. على الرغم من تطلعاتي للعمل لدى مايكروسوفت وبناء نماذج متقدمة، إلا أنني كنت أمارس أدوارًا تقليدية في هندسة البرمجيات. لقد شقت طريقي من تثبيت أجهزة الكمبيوتر إلى إنشاء مواقع الويب وإدارة قواعد البيانات. تضمنت وظيفتي الأولى في الشركة تثبيت البرامج والمنصات داخل الشركة والعمل مباشرة مع العملاء. وكانت هذه التجربة حاسمة لأنها علمتني أهمية الوفاء بوعود البرمجيات.
ما هي التحديات المبكرة التي واجهتها مع نماذج علم البيانات؟
الخاص بي أولا مشروع علم البيانات كان ذلك في عام 2012، وفي ذلك الوقت، لم تكن لدينا المكتبات والموارد التي لدينا اليوم. لقد قمت ببناء نماذج بلغات مختلفة، بما في ذلك C وC++ وJava، لأنه كان علينا تحسين كل شيء بسبب قيود التكنولوجيا. لم تكن لدينا البنية التحتية السحابية التي لدينا الآن، وكانت البيانات على نطاق واسع متاحة فقط للشركات الضخمة. كان عملائي الأوائل من الشركات الكبيرة، ولم تبدأ الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم في التعامل معي إلا في عام 2016 تقريبًا. لقد عرّفني العمل مع هؤلاء العملاء الصغار على قيود العالم الحقيقي مثل الميزانية والوقت، وهي تجربة مختلفة عن عالم الشركات.
كيف انتقلت من الأدوار الفنية إلى الإستراتيجية والقيادة؟
بعد أن تم تسريحي من العمل في عام 2012، قمت بسرعة بتحويل ممارستي الاستشارية الجانبية إلى عمل بدوام كامل، V Squared. في البداية، كان عملي يعتمد على تحليلات ذكاء الأعمال أكثر من علم البيانات. ومع تطور هذا المجال، بدأت في بناء نماذج إحصائية والعمل مع العلماء الذين علموني أهمية تفسير النماذج. قادتني هذه التجربة إلى سد الفجوة بين التقليدية تعلم الآلة النهج والمعايير الصارمة للعلوم. لقد تعلمت أن أفهم متى كان من الضروري التوصل إلى حل سريع وأكثر موثوقية. لقد دفعني هذا الفهم للموازنة بين تقديم القيمة والدقة التقنية من الأدوار التقنية إلى القيادة والاستراتيجية.
لعبت وسائل التواصل الاجتماعي، وخاصة تويتر ولاحقًا LinkedIn، دورًا مهمًا في توسيع نطاق أعمالي. لقد غير مسار مبيعاتي بالكامل، مما أدى إلى زيادة عدد الاستفسارات والفرص. لقد وجدت صوتًا فريدًا من خلال مناقشة علوم البيانات والتعلم الآلي من منظور تنفيذي، وهو ما يميزني. لقد كانت علامتي التجارية دائمًا تتمحور حول البراغماتية، ومناقشة ما ينجح في هذا المجال وما لا ينجح، بناءً على عملي اليومي وخبراتي.
ما الذي يستلزمه دورك الحالي كمستشار للذكاء الاصطناعي؟
في الوقت الحاضر، دوري هو استشاري في المقام الأول. غالبًا ما يصطحبني العملاء أو الزملاء السابقون لحضور المكالمات والإجابة على الأسئلة وشرح المفاهيم الفنية المتعلقة بتحقيق الدخل للشركات. على سبيل المثال، عندما أعلنت شركة أبل عن منتجها الجديد من السيليكون، أرسلت رسالة إخبارية تشرح أهمية تشغيل الاستدلال على الساعة وما يعنيه ذلك بالنسبة لإنترنت الأشياء. وظيفتي هي مساعدة القادة على المستوى التنفيذي على فهم آثار التكنولوجيا على أعمالهم وكيفية تحويلها إلى قصة قيمة.
ما هي أفكارك حول مستقبل علوم البيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي؟
أعتقد أن علم البيانات لديه القدرة على الارتقاء إلى مستوى الضجيج لأنه يعمل ويفي بوعوده. لقد رأيت إمكانات النماذج التوليدية مثل GPT في وقت مبكر، وعلى الرغم من أنني لم أتوقع التأثير الدقيق لـ ChatGPT، إلا أنني كنت أعرف الاتجاه الذي نسير فيه. ولا يتمثل التحدي في امتلاك الرؤية فحسب، بل يكمن أيضًا في القدرة على إقناع الشركات بالاستعداد لهذه التقنيات واعتمادها.
ما هي نصيحتك لعلماء البيانات الذين ينتقلون إلى أدوار جديدة؟
أنصحك بالتعرف على الوقت الذي تصل فيه إلى مرحلة الاستقرار الفني والتركيز على المهارات المضاعفة التي تعمل على تحسين الفريق والتنظيم. بدلاً من التعلم المستمر لمهارات تقنية جديدة، قم بتطوير القدرات لتحسين كل من حولك. قد يعني هذا الانتقال إلى أدوار مثل المدير أو الموظفين أو عالم البيانات المتميز أو الانتقال إلى القيادة أو إدارة المنتج أو الإستراتيجية. عندما تشعر بالملل أو المحاصرين، فكر في أن تصبح عامل مضاعف لإعادة إشعال شغفك ومساعدة الآخرين على النمو.
هل يمكنك مشاركة بعض الأفكار من كتابك وتجربتك كمؤلف؟
لقد كانت كتابة كتاب أصعب شيء على الإطلاق، لكنها كانت تجربة رائعة. تلقى كتابي ردود فعل متباينة، حيث وجد بعض الممارسين التقنيين أنه يفتقر إلى التعليمات البرمجية والتطبيقات. ومع ذلك، فقد وجدت مكانتها مع فرق المبيعات، والمديرين التنفيذيين على مستوى C، والممارسين المتخصصين الذين يتطلعون إلى الانتقال إلى الأدوار الإستراتيجية. يركز الكتاب على خلق القيمة باستخدام علم البيانات، وليس فقط تقديم المزيد من التكنولوجيا.
ما الذي يثير اهتمامك أكثر في السنوات القليلة القادمة في علم البيانات؟
أنا متحمس لرؤية الميدان ينضج. لدينا الآن كبار علماء البيانات ذوي الخبرة القيادية الذين يدفعون هذا المجال إلى النمو. إن علم البيانات فريد من نوعه من حيث قدرته على الوفاء بوعوده، وأنا أتطلع إلى مشاهدة هذا التطور.
وتلخيصا
بدءًا من مواجهة التحديات المبكرة في تطوير النماذج وحتى تسخير قوة وسائل التواصل الاجتماعي لنمو الأعمال، تعد قصة فين بمثابة شهادة على المرونة والقدرة على التكيف. وباعتباره مستشارًا للذكاء الاصطناعي، فإنه يؤكد على الدور الحاسم المتمثل في ترجمة التطورات التقنية إلى قيمة تجارية ملموسة.
ترقبوا معنا القيادة بالبيانات لمزيد من محادثات البيانات الملهمة. نراكم الأسبوع المقبل مع حلقة أخرى مثيرة!
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/mastering-the-art-of-data-science-strategy-a-conversation-with-ai-visionary-vin-vashishta/
