研究人员可以将整个职业生涯都投入到研究机构中，因为他们能够专注于创新而不受时间和市场约束的限制。活动赞助平台提供商CoVent的首席技术官兼联合创始人Krishna Dubba认为，虽然研究和商业两个领域都提供持续学习机会，但两种思维方式的结合能够更好地服务于企业及其CIO。
Dubba的研究生涯始于一系列IT相关学位的获得，首先在贾瓦哈拉尔·尼赫鲁理工大学获得计算机科学学士学位。在课程即将结束时，他选修了2004年唯一可选的AI课程。
"当时我意识到需要更深入地学习AI，因为它非常迷人，而在印度当时只有一所大学提供AI硕士学位。那就是海德拉巴大学，这是一所非常注重研究的大学，"Dubba说道。"在课程结束时，我进行了大量研究，尝试使用AI技术来发现计算机病毒。"
随后，他在一家对冲基金公司从事算法开发工作，之后决定重返校园，在利兹大学攻读博士学位，获得了欧洲研究委员会的全额资助。
"欧洲研究委员会是多个国家在研究领域的集体合作组织。我获得了前往不同国家与不同大学合作的机会，"Dubba说。"我致力于使用计算机视觉分析视频内容。人类很容易理解正在发生的事情，但对机器来说却非常困难。"
他的博士研究专注于"认知视觉"，使机器能够识别对象并理解视频中发生的事情。其中一个项目涉及机场的飞机。当航班降落时，地面、登机口和飞机上会发生大量活动。通过认知视觉，航空公司能够识别流程中的低效环节，从而降低成本并提高安全性。
然而，作为博士后研究员，Dubba选择了一个更具挑战性的课题：机器人视觉。
"在博士期间，我们使用固定摄像头录制视频，但对于机器人，你需要'自我中心视觉'，因为摄像头随机器人移动。所以作为博士后，我发现理解视频内容变得更加复杂，"Dubba说。
从研究机构到初创企业
许多不同行业都可以从认知视觉和自我中心视觉中受益，因此Dubba前往诺基亚技术高级研究实验室担任首席研究员。
"当时，诺基亚有一个八摄像头设备，叫做OZO，看起来像鸭子的头部，价格约为5万美元。它的目的是捕获360度视图。如果你戴上头显，你可以以3D方式体验视频，意味着你可以向上、向下或任何方向观看探索，"Dubba说。"这被称为'临场捕获'，存在很多问题，因为你必须将八个摄像头的视频拼接在一起。"
接下来，他在诺基亚贝尔实验室工作，解决深度学习问题。Dubba在社会动力学小组工作，该小组负责量化不可量化的事物。
"贝尔实验室等研究机构不会问'我们能多快构建'或'能赚多少钱？'他们想了解这将如何改变人类，所以大多数项目都有10年的生命周期，"Dubba说。"我们试图测量城市的情绪或健康状况等，这是一个非常具有挑战性的问题，因为很难定义和测量，所以必须使用代理指标。我们使用社交媒体信息作为代理。例如，地图应用程序可以轻松告诉你到达目的地的最快路径，因为这很容易定义和测量，但它无法告诉你什么是你的'快乐路径'，因为这是模糊的、主观的且难以测量的。"
随后，他加入自动化公司Blue Prism，先后担任高级研究科学家和首席研究科学家。当时，该公司正在构建机器人流程自动化解决方案，以便组织能够自动化业务流程。当Dubba加入时，公司刚刚在伦敦创建了一个AI实验室。他的工作是制定策略并招募研究人员。
"这非常有趣——完全不同于我之前所做的。作为研究员，我从不需要担心业务影响或证明商业案例，所以我学会了如何从商业角度确定研究项目的价值，"Dubba说。"我们还撰写了很多专利，在我离开时有四项获得了授权。我们还构建了一个名为'Capture'的产品，速度如此之快，我意识到自己在一个创业环境中工作。所以我开始考虑可以创办一家初创公司做同样的事情。"
Dubba联合创办的前两家公司是AI驱动的生活平衡应用提供商Jeevi AI和企业级生成式AI解决方案提供商A2O。两家公司都因为一个共同原因而失败：缺乏领域专业知识。
"Jeevi AI有2.5万名客户，我们正在将产品货币化，但我们无法赚取足够的收入来维持业务。在A2O，我们构建了一个聊天机器人，允许用户使用大语言模型对非结构化数据和文档提问。我们还构建了一个名为'Insights'的产品，使用用户提供的结构化数据，让用户可以使用自然语言进行数据科学查询，"Dubba说。"但我们意识到我们不是领域专家，我们都是技术专家。"
因此，对于CoVent，Dubba决定与一位销售和营销专家联合创办公司，这位专家恰好具备打造可销售产品所需的专业知识。CoVent是一个活动赞助平台提供商，帮助活动制作方和赞助商通过平台相互寻找，而不是使用谷歌搜索。由于不同的活动制作方以不同格式呈现他们的产品，数据中存在很多空白。CoVent对数据进行标准化，使其更容易快速详细了解个别活动，比搜索更快。
该公司目前由初创企业加速器Founders Factory和Founders Factory的新Pico Venture Studio提供资金支持。
"在商业环境中，你必须快速验证你的假设，这就是研究思维发挥作用的地方。你从很多假设开始，比如用户可能为某个功能支付X金额，验证这一点的唯一方法是将其推出并获得反馈。这就是为什么马克·扎克伯格说'快速失败'，"Dubba说。"整个过程都是关于迭代和理解客户想要什么、不想要什么以及原因。"
持续学习也帮助他作为实践型CTO和联合创始人跟上技术发展。例如，在Jeevi AI，他是架构师和主要后端Python开发者。在A2O，他是系统架构师和主要后端ML工程师，使用大语言模型开发生成式AI解决方案以获得更深入的业务洞察。
他的经历也教会了他如何有效领导。
"我总是尝试采取同理心的方式，因为如果我是员工，这就是我想要的。在任何给定时刻，一个人感到某种方式可能有很多原因。当你愿意给员工第二次成功机会时，人们会更加尊重你作为领导者，并为你更努力工作，"Dubba说。"当我是研究员时，我会作为小组成员解决问题的一部分，但作为CTO，我现在所做的直接影响人们的生活。我认为具有同理心有助于创造更健康的公司环境。对我个人而言，我的研究背景帮助我平衡创新欲望与验证解决方案商业可行性的需求。"
作为研究员，他也学会了坚韧和迭代的价值。
"实验经常失败，所以CIO将失败视为反馈以便改进想法是很重要的，"Dubba说。"学术研究在学科交叉中蓬勃发展。采用这种思维方式可以鼓励CIO打破孤岛，混合方法并连接各部门之间的点。例如，最好的AI想法来自生物学和物理学。"
