データサイエンスの戦略の鬼才になる：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

データサイエンスの戦略の鬼才になるための秘訣：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

アナリティクス・ビディヤの画期的なシリーズLeading With Dataでデータサイエンスの変革的な世界に飛び込んでください。このシリーズからの独占インタビューでは、アナリティクス・ビディヤのCEOであるクナール・ジャインが、優れたAIリーダーであるビン・ヴァシシュタとの魅力的な対話を繰り広げます。ビンの旅の秘密を明らかにし、技術的な役割からリーダーシップへの戦略的な転換による貴重な洞察と経験を共有します。

ビン・ヴァシシュタとの対話、創設者兼AIアドバイザー、V Squaredによる

さあ、始めましょう！

主なポイント

• Vin Vashishtaの非凡な旅に乗り出し、PCの設置からAI戦略の先駆者への変動を体験してください。
• リーダーにとっての重要な意思決定についての彼の見解を明らかにし、データサイエンスのアプリケーションの信頼性と即効性のバランスを取る方法を理解してください。
• 業界のトレンドを爆発する前に予知するVin独自のプロセスに見入り、常に変わりゆく環境での戦略的な動きをガイドしてください。
• 彼のスタートアップの起源に迫り、年月を経るにつれてその進化を目撃し、挑戦と勝利についての生の体験を提供します。
• 最新テクノロジーの後発者にとっても持続的な成功の推進力となるビジネスビジョンの重要性をいかに信じているかをVinの考え方を探ってください。
• 急速に進化する分野での前進の必要性を強調し、技術の専門家が異なる領域に進出することを推奨するVinの考えについて理解してください。

データサイエンスの旅をどのように始めましたか？

私は建築学に進むための教育を開始し、父の footstepsに続きました。しかし、12歳のときの初めてのプログラミングの体験は私に深い影響を与えました。仮想環境で何かを作り出す力に魅了されました。大学の1年生の間にプログラミングの授業を受け、すぐに自分の情熱だと確信しました。私の焦点は1994年から1995年ごろのプログラミングに切り替わりました。私のデータサイエンスへの道は直接のものではありませんでした。私は90年代の最初のAIブーム時に卒業しました。マイクロソフトで働いて高度なモデルを構築したいという私の大望にもかかわらず、私はより伝統的なソフトウェアエンジニアリングの役割にいました。PCの設置からウェブサイトの構築とデータベース管理まで、上り詰めてきました。最初の企業の仕事は、ソフトウェアとプラットフォームの自社設置と直接のお客様との仕事でした。この経験は重要で、ソフトウェアの約束を実現する重要性を教えてくれました。

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データサイエンスモデルに初めて直面した課題は何でしたか？

私の最初のデータサイエンスプロジェクトは2012年で、当時は現在のようなライブラリやリソースはありませんでした。私はC、C++、Javaなどさまざまな言語でモデルを構築しました。技術の制約からすべてを最適化する必要があったためです。現在のクラウドインフラストラクチャは利用できず、大規模企業にのみデータが利用可能でした。初期のクライアントは大企業であり、2016年頃から中小企業が私にアプローチするようになりました。これらの小規模なクライアントとの仕事では、予算や時間といった現実の制約に直面しました。これは法人の世界とは異なる経験でした。

技術的な役割から戦略とリーダーシップへの過渡はどのようにして行われましたか？

2012年に解雇された後、私はすぐに副業のコンサルティングを本業に転換し、V Squaredというビジネスを立ち上げました。最初の頃はデータサイエンスよりもBI分析に近い仕事でした。分野が進化するにつれ、私は統計モデルを構築し、科学者と協力してモデルの説明性の重要性を学びました。この経験から、従来の機械学習アプローチと科学の厳密な基準とのギャップを埋めるようになりました。素早くより信頼性のある解決策が必要な場合を見極める能力を身につけました。バリューの提供と技術的厳密さのバランスを取るこの理解が、技術的な役割からリーダーシップと戦略に押し上げました。

ソーシャルメディアはビジネスの成長にどのように影響しましたか？

ソーシャルメディア、特にTwitterとその後LinkedInは、私のビジネスの拡大に重要な役割を果たしました。それは私の営業のトンネルを完全に変え、お問い合わせや機会の数を増やしました。経営者の視点からデータサイエンスと機械学習について議論することで、私はユニークな声を見つけました。私のブランドは常に実用主義に基づいており、日々の仕事と経験に基づいて、現場でうまくいくこと、そしてそうでないことについて議論しています。

現在のAIアドバイザーとはどのような役割ですか？

現在の役割は主にアドバイザリーです。かつてのクライアントや同僚が、私をコールに同席させたり、質問に答えたり、ビジネスの収益化に関する技術的な概念を説明したりするために頼んでくれます。たとえば、Appleが新しいシリコンを発表したとき、私はウォッチで推論を実行することの重要性を説明し、それがIoTに対して何を意味するのかをニュースレターで発信しました。私の仕事はCレベルのリーダーが技術の意味を理解し、それを価値のあるストーリーに変えるための支援です。

データサイエンスと生成AIの将来についての考えは何ですか？

私はデータサイエンスがそのハイプに応える可能性があると考えています。なぜなら、それは機能し、約束を果たすからです。私はGPTなどの生成モデルの潜在能力を早い段階で見ましたし、ChatGPTの正確な影響を予測したわけではありませんが、私たちが向かっている方向を知っていました。課題はビジョンを持つことだけでなく、これらの技術に備え、それらを採用するよう企業を説得することです。

新しい役割に移行するデータサイエンティストへのアドバイスはありますか？

技術的なプラトーに達したときに気づき、チームと組織を改善するマルチプライヤースキルに焦点を当てることをお勧めします。新しい技術スキルを継続的に学ぶ代わりに、周りの人々を向上させる能力を開発してください。これは、プリンシパル、スタッフ、または著名なデータサイエンティストへの役職への移行、またはリーダーシップ、製品管理、戦略への移行を意味する場合もあります。退屈に感じるか、行き詰まっている場合は、マルチプライヤーとなり、情熱を再燃させ、他の人々を成長させることを考慮してください。

あなたの本と著者としての経験からいくつかの洞察を共有してもらえますか？

本を書くことはこれまでで一番難しいことでしたが、素晴らしい経験でした。私の本は、技術的な実践者の中にはコードや実装が不足していると感じる人もいますが、セールスチームやCレベルの役員、戦略的な役割への移行を目指す専門家の間でニッチを見つけました。この本は、単に技術の提供だけでなく、データサイエンスによる価値の創造に焦点を当てています。

データサイエンスの次の数年で最もワクワクしていることは何ですか？

フィールドが成熟するのを見ることにワクワクしています。私たちは今、リーダーシップ経験を持つシニアデータサイエンティストが存在し、フィールドを成長させています。データサイエンスは約束を果たすことができる点でユニークであり、この進化を見ることを楽しみにしています。

まとめ

モデル開発の初期の課題に取り組むことから、ビジネスの成長のためにソーシャルメディアの力を活用することまで、Vinの物語は強靭さと適応力の証です。彼はAIアドバイザーとして、技術の進歩を具体的なビジネスの価値に翻訳することの重要性を強調しています。

引き続きご覧ください。 Leading with Data では、今後もさまざまなインスピレーションを与えるデータトークをお届けします。来週またお会いしましょう！

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