Mala Gaonkar - SurgoCap Partners की Founder (Hindi version)

0:00ھی جان کرو سرگو کیپ کی شروعات 1.8 بلین ڈالر سے کی تھی اور آج وہ 6 بلین ڈالر تک پہنچ گئی ہے اس سے پہلے انہوں نے 23 سال لون پائن کیپٹل میں فاؤنڈنگ پارٹنر کے طور پر کام کیا جو اب تک کے سب سے سفل ہیچ فنڈز میں سے ایک ہے آپ کے آنے سے خوشی ہوئی یہاں آ کر بہت اچھا لگا آپ مجھے سرگو کیپ کے بارے میں بتائیے اور یہ کیا کام کرتا ہے ہاں سرگو کیپ وہی کرنے کی کوشش کرتا ہے جو کئی انویسٹمنٹ فرم کرتی ہیں یہ تین سے پانچ سال کے سائیکل میں مارکٹ سے کم رسک کے ساتھ مارکٹ کو مات دینے کی کوشش کرتا ہے رسک کا مطلب کیپٹل کا نقصان ہے نہ کی ولیٹیلٹی اور ہم اسے حاصل کرنے کی کوشش اس طرح کرتے ہیں کہ دنیا میں موجود سچ میں بہت اچھے بزنس میں سے بہت کم بزنس کو پہچانتے ہیں اور ہم یہ ایک ہمارا پروڈکٹ اصل میں ہمارا پروسس ہے ایک بہت ہی transparent process جس میں بہت خاص factors کو دیکھا جاتا ہے جو اصل میں جیسا کہ آپ نے پہلے بتایا میرے سیکھے ہوئے سبق میری کئی غلطیوں اور سیکھے ہوئے سبق کا نچوڑ ہے جو میں نے 23 سالوں تک بزنس کے کچھ بہترین لوگوں loan pine میں میرے پرانے ساتھیوں کے ساتھ invest کر کے سیکھے ہیں تو اسی distillation سے سر کو بنا ایک شاندار بزنس کی پہچان کرنے کے کئی الگ الگ factors ہوتے ہیں لیکن میرے حساب سے شاندار بزنس وہ ہوتا ہے جس کے پاس بہت لمبے سمیں تک چلنے والے موائٹس ہوں اور یہی ڈیوریشن ہمارا اصلی ڈیفرنسییشن ہے اس لیے ان سے مقابلہ کرنا مشکل ہے انہیں مقابلے سے باہر کرنا مشکل ہے دنیا میں کتنی بہترین کمپنیاں ہیں جیسا کہ میں نے کہا یہ بہت کم ہے مجھے نہیں لگتا کہ اتنی زیادہ ہیں ہم اصل میں چار ورٹیکلز پر فوکس کرتے ہیں جہاں مجھے لگتا ہے کہ تھوڑا سا age ہے ایک بہت ہی خاص فیکٹر سے تو اب تیس سال کے انویسٹنگ کے انبھاؤ پر واپس آتے ہیں ہر بزنس ایک تیکنالوجی بزنس ہے تو اگر آپ ایک ایرو سپیس کمپنی ہیں یا میڈ ٹیک بزنس یا فائننشیل ڈیٹا بزنس تو آپ اپنی بیک بون میں ایک تیکنالوجی کمپنی ہیں اگر آپ بڑے پیمانے پر اور کوالیٹی کے ساتھ ڈیلیور کرنا چاہتے ہیں

2:12دوسرا ہے کیسے پرانی technologies آج کے ٹائم میں بلکل نئے طریقوں سے disruption لا رہی ہیں جیسے اگر آپ auto industry کو دیکھیں جو tech industry سے کہیں زیادہ لوگوں کو employ کرتی ہے وہ آج disrupt ہو رہی ہے ایک ایسی technology سے جو انیس سو چہتر میں invent ہوئی تھی یعنی lithium ion battery یہ چیز مجھے ہمیشہ بہت fascinating لگتی ہے جب ہم نے Korea میں invest شروع کیا تھا تب GPUs خرید رہے تھے تاکہ ویڈیو گیمز زیادہ fun اور engaging دیکھیں اب fast forward to today جو ہمارے سمی کی سب سے بڑی سوشل, ڈیموگرافک اور تیکنولوجیکل شفٹس میں سے ایک ہے میرے لیے یہ بہت انٹریسٹنگ ہے کہ پرانی تیکنولوجیز نئے طریقوں سے ڈسرپشن لا رہی ہیں اور ہم نون ٹیک بزنسز میں بھی ایسی اوپرچونٹیز ڈھونڈتے ہیں اور ہم اس پر پھر لوٹیں گے لیکن جب آپ نے فنڈ سیٹ کیا تھا تب آپ نے خود پر کس طرح کی سیلف امپوز constraints رکھی تھی.

3:29ڈالر سے زیادہ آسان ہوتا ہے لیکن ٹیم چھوٹی رکھنا اور کلیبریٹیو cross border thinking والا environment بنانا جو creative ideas generate کرنے کے لیے ضروری ہے میرے لیے سب سے important تھا کتنی چھوٹی ہماری ایک investment team ہے جس میں data science team بھی شامل ہے اور ہم regular basis پر ملتے ہیں ایسے ہی ایک table کے چاروں طرف تاکہ ہم ایک proper round table discussion کر سکیں جیسے کی آپ نے سنا ہی ہوگا Jeff Bezos دو pizza box teams کی بات کرتے ہیں لیکن ہم تو ایک ہی pizza box والی میں کہوں گا کہ یہ پر پرسن زیادہ پججہ نہیں ہے exactly ہم چیزوں کو آسان رکھتے ہیں ہم نارویجین دنیا میں سب سے زیادہ پیزا کھانے والے لوگ ہیں کہا جاتا ہے کہ ہم قریب 11 کلو پر پرسن کھاتے ہیں سچ میں ہاں ہاں کافی interesting ہے میں نے تو سوچا بھی نہیں تھا لیکن جب آپ اپنی کمپنی کو دوسرے ٹیک انویسٹرز کے مقابلے دیکھتی ہیں تو آپ کے حساب سے اس میں کیا انتر ہے ہم دیکھ رہے ہیں کہ technology نون ٹیکنالوجی بزنس کے ساتھ کہاں مل رہی ہے اور جیسا کہ میں نے کہا پرانی ٹیکنالوجی نئے طریقوں سے کیسے بدلاؤلا رہی ہے تو یہ ایک اینگل ہے ہم کامپیٹیٹیو اور کسٹمر اور دوسرے چیک کی آم چیک لسٹ بھی دیکھتے ہیں میں کہوں گی کہ دوسرا بڑا سبق بائیس کے بارے میں ہے اور آپ آج ڈیٹا سائنس کا استعمال کیسے کر سکتے ہیں جیسا کہ ہم اپنے انویسٹمنٹ کریئر کی شروعات میں نہیں کر پاتے تھے یہ دیکھتے ہوئے کہ مشین لرننگ اب کتنی تیز اور اوپن سورس ہو گئی ہے آپ بہت کم لاغت میں بہت مضبوط تھرڈ پارٹی ڈیٹا چیک بنا سکتے ہیں جس میں آٹومیٹڈ سروے، بازاروں اور ٹیک ایڈاپشن کے آس پاس الگ الگ ڈیٹا پوائنٹس کی آٹومیٹڈ ٹریکنگ شامل ہے جو ہم نبے کے دشک کے آخر میں اپنے کریئر کی شروعات میں نہیں کر پاتے تھے کیا آپ ایکزامپل دے سکتی ہیں؟ اب آپ ایسا کیا کر سکتی ہے جو پہلے نہیں کر سکتی تھی.

5:03تو بہت سپیسیفکلی اگر آپ کو product adoption کو track کرنا ہو جب ہم شروعات کر رہے تھے جیسے 1998 میں loan pine میں تب میں جب early adoptions دیکھ رہی تھی جیسے Adobe products کے بارے میں جب وہ cloud پر transition کر رہے تھے تو وہ ایک بہت ہی manual process تھا. باہر جا کر customers سے سمپرک کرنا پڑتا surveys زیادہ تر phone پر ہی کرنی پڑتی response rates track کرنا بھی کافی tricky ہوتا تھا. لیکن اب ان کاموں کے لیے ہم ایکچولی سروے بارٹس کا استعمال کر سکتے ہیں ہم دونوں کا کمبینیشن یوز کر سکتے ہیں آگمنٹیڈ ہیومن سرویئرز اور ساتھ ہی ڈیپر ڈائیوز بھی کر سکتے ہیں ہم ماشین لرننگ سے بہت آٹومیٹڈ طریقے سے زیادہ اسکیوز ٹریک کر سکتے ہیں ہم ویب سکریپ کر سکتے ہیں اور صاف کہیں تو پہلے ایسا سکیل اور سکوپ نہیں تھا تاکہ product adoptions دیکھ سکیں یہ پتہ لگائیں کہ کون suppliers کے لیے open APs رکھتا ہے اور کون نہیں تو اس میں take stack mapping, product adoption, customer adoption, یہاں تک کی عام consumer adoption data کے باہر بھی کئی طرح کی چیزیں شامل ہیں جسے اب consumer دنیا میں کافی سختی سے track کیا جاتا ہے کیا آپ مانتی ہے کہ بھوشے میں investment organizations چھوٹے ہوں گے مجھے لگتا ہے کہ یہ چھوٹی ہوں گی اور شاید انہیں چھوٹی ہونا چاہیے کیونکہ human collaboration سب سے اچھا چھوٹے سکیل پر کام کرتا ہے سب سے انٹریسٹنگ ڈیٹا اور وہ آئیڈیاز جو اکثر مسنگ ہوتی ہیں وہ انڈسٹریز کے بارڈرز کے پار سے آتی ہیں جیسے اے آئی کیسے میڈ ٹیک میں انفلوینس کر رہا ہے یا ایرو سپیس میں مٹیریل سائنس انویشن کو کیسے پرابابت کر رہا ہے مجھے لگتا ہے کہ یہ اینگلز کہیں زیادہ دلچسپ ہیں جتنا اے آئی کو صرف ٹیکنالوجی میں AI کے روپ میں دیکھنا آپ کی کمپنیوں میں AI کے ایسے کون سے سب سے زیادہ یا کچھ ایسے فائدے ہیں جو آپ کو سب سے زیادہ حیران کرنے والے لگتے ہیں مجھے لگتا ہے کہ میڈیکل ٹیکنالوجی میں جو ہو رہا ہے وہ شاید اتنا اچھے سے اور بڑے پیمانے پر سمجھا نہیں جا رہا جتنا اسے سمجھنا چاہیے تو آپ کو ایک بہت ہی خاص اور روچک اداہرن دیتی ہوں اگر آپ امیجنگ سپیس کو دیکھیں جیسے ایم آرائی، سی ٹی سکین، پی ای ٹی سکین وغیرہ تو ان میڈیکل امیج کو جس سٹیکتہ، کلیارٹی اور سپیڈ سے اب لیا جا سکتا ہے وہ پچھلے کچھ سالوں میں لگ بھگ ستر پرتشت کی رفتار سے بہتر ہو رہی ہے جبکہ کچھ سال پہلے ایسا بالکل نہیں تھا دنیا بھر میں بڑھتی عمر کی آبادی کے لیے یہ نہ صرف therapeutic care بلکہ preventive care کے لیے بھی بہت مددگار رہا ہے اور اس طرح سے obviously یہ care کو زیادہ کفائیتی بناتا ہے تو مجھے لگتا ہے کہ imaging کے آس پاس یہ ایک بڑا area ہے اور یہ سمجھنا کہ یہ پرانی بیماریاں کیسے بڑھ رہی ہیں اور آپ جانتے ہیں مجھے لگتا ہے کہ ان بیماریوں کو شروعات میں ہی روکنا ایک بڑی بات رہی ہے دوسرا بڑا area یہ ہے کہ surgery کیسے کی جاتی ہے تو مجھے لگتا ہے کہ لوگ manufacturing sector میں AI اور Robotics کے بارے میں بات کرتے ہیں جو چیز لوگ کبھی کبھی نہیں سمجھ پاتے وہ یہ ہے کہ پوری دنیا میں لگ بھگ 300 ملین surgeries ہوتی ہیں اور یہ اب Robotics Surgery سے پرابہت ہو رہی ہے خاص کر Intuitive Surgical جیسی کمپنیوں کے ذریعے تو مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک اور بڑی کٹیگری ہے جہاں آپ کو اصلی innovation ہوتے ہوئے دکھ رہا ہے جہاں haptic, feedback mapping software اور surgery کرنے کے آس پاس بہتر technology کا combination سچ میں کم غلطیوں کی اور لے جا رہا ہے میڈیکل سٹوڈنٹس کے لیے آسان ٹریننگ اور کل ملا کر ایک بہتر ماحول کہ یہ therapeutic علاج کیسے کیے جا سکتے ہیں اور جیسا کہ آپ جانتے ہیں ہیلتھ کیر کاؤسٹس کو کنٹرول کرنے پر ایک بڑی چرچہ ہے اور مجھے امید ہے کہ AI کو صحیح طریقے سے لاغو کرنے سے اس میں مدد مل سکتی ہے تو ہاں مجھے لگتا ہے کہ یہ آئیڈیا کی کیسے تیکنالوجی نون ٹیک بزنسز کے ساتھ انٹرسیکٹ کر رہی ہے اور کیسے ہم ڈیٹا کا استعمال کر کے ہیومن ڈیسیزن میکنگ پروسس کو ڈی بائیس کر سکتے ہیں یہ کچھ ایسا ہے جس پر ہم بہت دھیان دیتے ہیں Very interesting اب آپ کونسنٹریشن میں وشواس کرتی ہیں جب آپ کچھ چنتی ہیں تو آپ کافی بڑا قدم اٹھاتی ہیں ہے نا ہاں تو بتائے آپ کونسنٹریشن کے بارے میں کیسے سوچتی ہیں میں نے جانبوچ کر ان چار ورٹیکلز پر فوکس کیا ہے جو کی ہیں انٹرپرائز ڈیٹا جیسے برادلی ٹیک فانانشل سرویسز ہیلتھکر سرویسز اور انڈسٹریل تیکنولوجیز کیونکہ مجھے لگا کہ یہ وہ ایریاز ہیں جہاں امرجنگ تیکنولوجی ڈسرپشن کے یہ تھیمز سب سے زیادہ ریلیونٹ ہیں اور جہاں آپ مارکٹ لیڈرز دیکھ سکتے ہیں جن کے پاس بہت ڈیوریبل موٹس ہیں جو incremental returns کے لیے کام کرتے ہیں اور اس incremental return پر آپ جو capital لگا سکتے ہیں اس کا راستہ آج کے technology trends کو دیکھتے ہوئے زیادہ صاف ہے تو ہم صرف ان چار areas پر focus کرتے ہیں اور ہم thematic exposure کے بارے میں بھی سوچتے ہیں اور اس کا قارن بہت سیدھا ہے ایک تو مجھے لگتا ہے کہ یہ آپ کو offense کھلنے کا موقع دیتا ہے کیونکہ کسی نہ کسی سمیہ میں market structure کی passive nature کے قارن تھوڑی سی odd factory rotation کسی portfolio کو disrupt کر سکتی ہے یہ ہمیں ان periods میں اور ہمیں لگتا ہے کہ ان چار سیکٹرز میں ہر ایک میں کئی دلچسپ انویسٹمنٹ آئیڈیاز ہیں جہاں ہم کسی پرکار کا سمجھوتا نہیں کر رہے ہیں اس کے علاوہ ہر نام کے لیے ہمارے پاس لانگ ٹرم تھیسز کے الگ الگ اور مضبوط ڈرائیورز ہیں آپ بھارت میں بڑی ہوئیں اور میں نے آپ کو ایک پوڈکاسٹ پر کھانے کے بارے میں بات کرتے سنا تو آپ پورٹفولیو کو کیسے سپائس اپ کرتی ہیں میں ہمارے لئے quality کو spice مانتی ہوں ہم ایسے businesses پر focus کرتے ہیں جن کے پاس modes ہوں اور جو long duration تک ٹکے رہیں اور ہمارے پاس data کو track کرنے کے بہت debiased طریقے ہیں جو صرف میری یا team کی intuition پر based نہیں ہوتے بلکہ اصل میں systematic thinking پر آدھارت ہوتے ہیں نہ کہ silhouette thinking پر یہی spice ہے مجھے لگتا ہے کہ یہ واقعی میں بہت exciting ہے کیونکہ یہ سوچنے کے لئے ایک بے حد کٹھن چیز ہے اور اسے اچھے سے کرنا بہت challenging ہے اور مجھے لگتا ہے کہ اس کے بارے میں تھوڑا اور بات کرنا ضروری ہے اور نیکولائے آپ تو خود ایک انویسمنٹ پروسس کے سٹوڈنٹ رہے ہیں لیکن آپ جانتے ہیں ہم دونوں کو کانیمن، ٹورسکی اور تھالر کا کام بہت پسند ہے ہے نا مجھے یاد ہے کہ ایک بار میرے پاپا نے مجھے بٹرین رسل کا ایک شاندار کوٹ دیا تھا جو تھا منوشہ کچھ بھی کر سکتے ہیں بس یہ نہیں کرنا چاہتے کہ سوچنا پڑے اور یہ بہت سیدھا ہے جیسے کہ کارنیمن سسٹم 1 اور سسٹم 2 تھنکنگ کے بارے میں بات کرتے ہیں سسٹم 1 تھنکنگ وہ انٹویٹیو گٹ فیلنگ ہے جو کی سچ میں پوزیٹیو ہوتی ہے یہ انسانیت کو روز روز کے کاموں میں تیز اور فلویڈ ریاکشنز دینے میں مدد کرتی ہے اور یہ بہت خوبی کام کرتی ہے لیکن سسٹم 2 تھنکنگ جو کی بہت مشکل ہوتی ہے جو سچ میں گہرائی میں جا کر اور methodically اور logically سوچنا ہے تو میں ہمیشہ یہ دھیان رکھنے کی کوشش کرتی ہوں کہ میری ٹیم اور ہمارا پورٹفولیو سسٹم to thinking سے driven ہو یہاں مجھے بیچ میں کہنا ہے کہ میں نے ایک بار آپ کو اپنی ماسٹر ستیسیس کے لیے انٹرویو کیا تھا that's right فیصلے لینے میں جو اصل میں اسی بارے میں تھا تو بتائیے آپ کب انٹیوشن کا استعمال کرتی ہیں اور کب آپ انیلیسس کا استعمال کرتی ہیں تو آپ کے کریئر کے دوران pattern recognition کے آپ کے استعمال میں کیسے بدلاؤ آیا ہے میرے pattern recognition میں مجھے لگتا ہے کہ جو بدلاؤ آیا ہے وہ یہ ہے کہ اب میں زیادہ individual analytical viewpoints پر نہیں بلکہ context کے بارے میں سوچتی ہوں اور اس لیے شاید میں نے پہلے person یا CEO یا leadership یا hero model کو زیادہ importance دی اور جس ساماجک context میں company 'ا اور businesses کام کر رہے تھے اسے اتنا دھیان نہیں دیا اور یہ میں نے ہارڈ لرننگ کے طور پر کیا میں بہت سارے فیلیرز دیکھ چکی ہوں میری پہلی نوکری ورلڈ بینک میں جونئر اینالسٹ کے طور پر روس اور منگولیا میں کام کرنا تھی میں وہاں گئی تھی یہ ایک بہت ہی پوینینٹ اگزامپل ہے میں وہاں یہ سوچ کر گئی تھی کہ ٹھیک ہے جب ہم ان سرکاری کمپنیوں کو لیں گے تو ہم ان کا ویلیویشن کریں گے ہم الگ الگ لوکل بینک برانچ کے جریعے ٹکٹ بانٹیں گے, سٹاک مارکٹ کھولیں گے کیپٹالزم, لیبرل ڈیموکریسی سب کچھ بہت بڑیا ہوگا اتحاس کا انت ہو گیا جو ہوا وہ تھوڑا الگ ہی نکلا اس کے بجائے بہت سارے کرپٹ اور غلط پریکٹسز تیزی سے بڑھ گئے ان سارے دیشوں میں آٹوکریسی کا اوبھار ہوا اور آج بھی نیوز ہیڈلائنز میں یہی سب باتیں چل رہی ہیں آپ ستر سال پرانی کومیونسٹ ہسٹری کو بس ایسے نظرانداز یا الگ نہیں کر سکتے اور یہ امید نہیں لگا سکتے کہ لوگ راتوں رات پوری طرح نیا سوچنے کا طریقہ اپنا لیں گے مجھے لگتا ہے کہ آج بھی یہی سچ ہے جب آپ بزنسز کو نیچے سے اوپر دیکھ رہے ہوتے ہیں تو پورے کانٹیکسٹ کو سمجھنا بہت ضروری ہے آپ کو دیکھنا ہوتا ہے دور بین اور مایکروسکوپ سے تاکہ آپ سسٹیمیٹک طریقے سے اور صاف صاف سوچ سکیں کہ یہ بزنسز آج جس کانٹیکسٹ میں ہیں اس میں کیسے ایوالو کریں گے تو یہ کچھ ایسا ہے جس پر میں بہت سوچتی ہوں کہ ہم اپنی سوچ کی ان سپیسیفک فیلیرز کو کیسے صحیح کریں آپ پرائیویٹ کمپنیوں میں بھی انویسٹ کر سکتی ہیں ہاں تو پھر آپ نے ایسا کرنے کا فیصلہ کیوں کیا مجھے لگتا ہے کہ ہم ظاہر طور سے جانتے ہیں کہ پرائیویٹ کشیتر میں

13:33جتنی کمپنیاں نہیں ہیں بلکہ ان کی سنکھیا پچھلے کچھ سمیہ میں کافی کم ہو گئی ہے تو ان ٹرینڈز کے علاوہ پرائیویٹ مارکٹس کو دیکھنے کا ایک اور کارن یہ ہے کہ یہ اکثر سب سے زیادہ ڈسرپٹیو ہوتے ہیں بدلاو کور پر نہیں بلکہ کناروں پر ہوتا ہے یہی میرا فنڈمنٹل ویو ہے اور کنارے پر چھوٹے بزنسز پرائیویٹ کمپنیاں انسنگ فاؤنڈرز ہوتے ہیں جو ابھی اُبھر رہے ہیں وہیں مارجن پر بدلاو ہوگا تو یہ دیکھنا کہ ہمارے نیٹ ورکس اور سوچ صرف امریکہ میں نہیں بلکہ گلوبلی ان چار کشیتروں میں ہو یہ چار بڑی انڈسٹری جن پر ہم فوکس کرتے ہیں یہ ہماری ذمہ داری ہے پرائیوٹ کمپنیوں سے بات کرنا اس پرکریا کا حصہ ہے بس یہ اتنا آسان ہے آپ نئے آئیڈیاز کیسے ڈھونٹی ہیں جیسے کی کیا آپ صبح اٹھتی ہیں اور سوچتی ہیں بینگ مجھے یہ دیکھنا ہے تو ایسا نہیں ہے کہ میں صبح اٹھتی ہوں اور بینگ مجھے یہ دیکھنا ہے اصل میں یہ ایک لمبی پرکریہ ہے میرے لیے یہ آئیڈیاز کی ایک لمبی انکیوبیشن پروسیس ہوتی ہے تو میں بہت پڑھتی ہوں سوچتی ہوں اور پھر اپنی ٹیم سے بات کرتی ہوں اور جو بھی براڈر نیٹورکس ہمارے پاس ہیں ان سے ڈسکس کرتی ہوں لیکن پھر جیسا میں نے پہلے کہا تھا بدلاو کنارے پر ہوتا ہے تو یہ اصل میں فیلڈ میں جانے کی بات ہے یہ اس obscure industry trade show میں جانے کے بارے میں ہے جو automation نئے robotic systems کو feature کرتا ہے جہاں مجھے ایک نیا idea مل سکتا ہے یہ ہو سکتا ہے کہ یہ ایک ongoing survey ہو جو ہم AI developers اور non-tech industries کے بیچ لگاتار کرتے آ رہے ہیں یہ دیکھنے کے لیے کہ وہ واستف میں کیا کام کر رہے ہیں کیا کوشش کر رہے ہیں جو کام کر رہا ہے اور جو نہیں کر رہا ہے تو یہ اصل میں میں کہوں گی زیادہ obscure نظریے سے ہوتی ہے جہاں سے مجھے اپنے سب سے اچھے آئیڈیاز ملتے ہیں بجائے اس کے کہ میں صرف موجودہ بڑے پلیئرز سے بات کروں حالانکہ وہ obviously important ہے تو پھر آپ کو ایک آئیڈیا آنے کے بعد اس کا کیا کریں گی اگلا قدم جیسا آپ نے پہلے intuition system 1 اور system 2 thinking کے بارے میں پوچھا تھا وہ ہے کہ اسے ایک بہت fine filter سے گزارنا جو کی overall investment checklist ہے میں بہت مانتی ہوں کہ checklist driven approach ہونا چاہیے

15:31اہلے بائیسز کے بارے میں کہا تھا یہ دیکھتے ہیں کہ ہمارے پاس تھیسز کو ٹریک کرنے کا طریقہ ہو اور یہ بھی کہ ہم اس روپ کو پکڑ پائیں اور اس کا کارن یہ ہے کہ مجھے لگتا ہے کہ ہم کئی کلرفل ناموں والے بائیسز کے شکار ہوتے ہیں ہے نا جیسے کنفرمیشن بائیس آویلیبیلیٹی بائیس یا سنک کسٹ بائیس جب میں اپنی کئی انویسمنٹ گلتیوں کو دیکھتی ہوں تو وہ سب ان biases میں سے ایک یا دوسرے کے کارن تھیں یہ بہت انسانیت کی بات ہے یہ natural ہیں اور ان میں کچھ positive aspects بھی ہیں لیکن investing کے لیے شاید تھوڑا کم تو اس لیے میں دھیان دینا چاہتی ہوں کہ ہمارے پاس ایسا data point ہو جس سے ہم investment thesis کو unbiased طریقے سے جوڑ سکیں تاکہ investment team اور میں اسے track کر سکیں اور دیکھ سکیں کہ ہم thesis کے لیے headwinds بننے والے issues کو نظرانداز نہیں کر رہے تو میں اس پہ بہت time بتاتی ہوں میں یہ بھی میک شور کرنے میں بہت ٹائم لگاتی ہوں کہ پتہ ہے ہم اومیشنز اور کمیشنز کی گلتیوں کے بارے میں بات کر رہے ہیں لیکن میں یہ بھی چاہتی ہوں کہ ہم گلتیاں کرنے سے بچیں تو میرا کافی سمیہ اس بات پر بھی سوچنے میں جاتا ہے کہ کون سی اسممشنز بنائی جا رہی ہیں جو شاید گلت ہو سکتی ہیں چیزیں کہاں گلت ہو سکتی ہیں کہاں مارکٹ ڈسرپشنز ہو سکتی ہیں اور یہ بھی ایک چیز ہے جس پر میں دھیان دیتی ہوں فومو شاید سب سے بڑی سمسیا ہے ہے نا تو میں اپنی ٹیم کو کہتی ہوں کہ چلیے فومو سے ٹومو کی اور بڑھتے ہیں thoughtfully missing out یہ سنشچت کرتے ہوئے کہ ہم جو بھی نیا flavor ہو اسے دیکھ رہے ہیں شاید ہم اپنی circle of competence کو بڑھانے کی کوشش کر سکتے ہیں لیکن اگر نہیں کر سکتے تو ہمیں یہ اسپشٹ کرنا ہوگا کہ ہماری circle of competence کیا ہے اسے بڑھاتے رہو لیکن سیمائے صاف ہو تو میں کہوں گی کہ میرے آئیڈیاز اتنے ہی زیادہ ٹیم کو سٹیر کرنے سے جڑے ہیں جتنے کی سپیسیفک سٹاکس سے آپ ان کا استعمال کیسے کرتی ہیں کیا وہ فیصلے لیتی ہیں یا وہ آپ کے فیصلے لینے میں آپ کی مدد کرتے ہیں میری ٹیم بہت انبھاو والی ہے اور میری قسمت اچھی ہے کہ میں اس چھوٹے سے گروپ کے ساتھ کام کرتی ہوں جن کے پاس ایک دشک

17:30decision making process کے لیے بہت important ہے میرے خیال سے یہ ایک بہت بڑا team sport ہے اس لیے مضبوط team کی ضرورت ہوتی ہے میں خود کو کوچ اور mentor کے طور پر دیکھتی ہوں circle cap کا ایک بڑا driver یہی ہے کہ میں اگلے دور کے شاندار investment talent کو آکرشت کر سکوں اور انہیں mentor کر سکوں تو سمجھداری سے کچھ چھوڑ دینا کیا وہ red flags ہیں جو آپ کو کسی چیز سے دور رکھیں گے ہاں تو میری نظر میں پہلا ہے compromise اگر آپ صرف valuation کے کارن کسی بزنس میں انویسٹنگ کر رہے ہیں یا پھر آپ کسی فاؤنڈر کو اگلا مسیحہ مان کر انویسٹنگ کر رہے ہیں لیکن کچھ اور سمسیائیں ہیں جنہیں آپ نظرانداز کر رہے ہیں تو یہ ایک ریڈ فلیگ ہے اصل میں انویسٹمنٹ ڈیسیجن لینے میں بہت زیادہ ایموشنل ہونا جب بھی مجھے ایسا دکھتا ہے یا جب میں خود کسی چیز کو لے کر بہت زیادہ اتصاہت ہو جاتی ہوں تو میں اسے ایک ریڈ فلیگ مانتی ہوں ہمیں یہ دھیان رکھنا چاہیے کہ ہم بزنس کے سب ہی پہلوں پر بیلنسڈ اور سوچ سمجھ کر وچار کر رہے ہیں بجائے اس کے کہ صرف ایک پر فوکس کریں اور مجھے لگتا ہے کہ یہی وہ جگہ ہے جہاں بائس سوابھاوک روپ سے آتا ہے کیونکہ ہم انسان سوابھاوک روپ سے اس بڑے اور رومانچک پل کو کھوجنے کے لیے ٹرینڈ ہوتے ہیں یہی ہمارا وکاس تھا ہم اس شکاری کو ڈھونڈ رہے تھے جو ہم پر حملہ کرنے والا تھا لیکن اصل میں مجھے لگتا ہے کہ آج کی دنیا میں یہ اتنا سرل نہیں ہے ان فیکٹ یہ بے حد جٹل ہے اور بہت سارے ایسے فیکٹرز ہیں جو صحیح ہو سکتے ہیں اور غلط بھی ہو سکتے ہیں اور ان سب ہی پہلوں پر سمیں بتانا یہی میں دیکھتی ہوں کہ ہم کریں ایسا نہیں کرنے پر میں غلطیاں کرتی ہوں اس میں ایموشنز کو چھوڑنا آسان نہیں ہے مجھے لگتا ہے کہ آپ کے پاس ایک میتھوڈالوجی اور پروسیس ہونا چاہیے جو اسے آپ کے سسٹم ٹو تھنکنگ میں لائے اور ایسے ٹولز بنائے جس سے آپ اور آپ کی ٹیم اس دشاں میں قدم بڑھا سکیں یاد رکھیں جیسے ہی ہم مارکٹس کے نیچر کے بارے میں بات کرتے ہیں سٹاکس اتنا ہی نیرٹیو پر چلتے ہیں جتنا کی وہ نمبرز پر چلتے ہیں تو آپ کو اس کانٹیکسٹ کا سممان کرنا چاہیے اور اس کانٹیکسٹ کو سمجھنے کی سراہنا کرنی چاہیے سوویت یونین کے آخری دنوں میں بھی اور وہ کتنا شکتشالی تھا اور مجھے لگتا ہے کہ ہمیں اسے بیلنس کرنے کی ضرورت ہے آپ نے مویٹ لانگ ٹرم مویٹ کا ایک دیفنیشنل قوالیٹی کے روپ میں ذکر کیا تھا تو باقی کس پرکار کی قوالیٹی سائنس آپ دیکھ رہی ہیں تو جب میں مویٹ کی بات کرتی ہوں تو میرا مطلب ہے ایک ایسا بزنس جو high incremental ROICs پر کام کرتا ہے کیونکہ آخرکار کسی بزنس کا value اس return پر نربھر کرتا ہے جو incremental invested capital سے ملتا ہے اور اس capital کو آپ جو returns پا سکتے ہیں ان پر لگائیں گے ہے نا تو یہ balance ہے کہ ROIC کس چیز سے drive ہو رہا ہے اور پھر اسے multiply کرنا بہت سارے طریقے ہوتے ہیں لیکن اصل میں سب سے اچھے طریقے کیا ہیں اگر صرف price بڑھا کر ہو رہا ہے تو مجھے وہ پسند نہیں لیکن اگر پرائز بڑھانے کے ساتھ فیچر انویشن مارکٹ گروت نئے جیوگرفیز یا نئے پردکس کے ذریعے ہو رہا ہے تو وہ شاندار ہے تو روائیسی کو ڈرائیو کرنے کے لیے ملٹپل لیورز ہونا بڑی بات ہے دوسرا یہ کہ آپ ان انکرمنٹل ریٹرنز پر کتنا کیپٹل لگا سکتے ہیں کچھ بزنسز خاص کر بہترین والے جن کے پاس ہائی انکرمنٹل ریٹرنز ہوتے ہیں لیکن جن میں وہ capital لگانے کی قشمتہ گھٹتی جا رہی ہے پیسہ growth market up وہاں نہیں ہے اسی لیے یہ سمجھنے کی کوشش کرنا کی وہ کس طرح کا business ہے اور اگر ان کے پاس بہت سارا capital ہے جسے وہ لگا سکتے ہیں اور ہم آج technology sector میں یہ دیکھ رہے ہیں تو execution risk بہت زیادہ ہے اس لیے مجھے لگتا ہے کہ ہمیں یہ دیکھنا ہوگا کہ ہمیں لگائے گئے capital کے level کے حساب سے return مل رہا ہے موجودہ business کی sales اور size کے مقابلے کیونکہ اس سے اگزیٹیوشن رسک بڑھتا ہے جس کے بارے میں مجھے بہت سوچنے کی ضرورت ہے مجھے لگتا ہے انکریمنٹل ریٹرن کا کامبینیشن وہ کیپٹل جسے آپ ان ریٹرن میں لگا سکتے ہیں ایک میں پوزیٹیو اور دوسرے میں اگزیٹیوشن رسک کی نیگٹیو چیزوں کو مینج کرنے کے طریقے ہونا ہم انہی سب چیزوں کے بارے میں سوچتے ہیں تو ابھی پورٹفولیو میں آپ کے پاس جو کچھ بھی ہے اس کے بارے میں بات کیے بھی نہ لیکن ایک بہترین انویسٹمنٹ کا اداہرن دیجئے جو آپ نے کیا ہو اور جو ان میں سے کچھ باتوں پر کھرا اترتا ہو ہاں میں کہوں گی کی بڑے پیمانے پر ہم نے اپنی پچھلی بھومکہ میں بھی ان میں سے کچھ انویسٹمنٹ کیے ہیں اور یہی ان بزنس کی سب سے اچھی بات ہے مجھے لگتا ہے کہ ابھی جو چیز سچ میں دلچسپ ہے وہ ہے چپ سٹیک کے ساتھ کیا ہو رہا ہے اس لیے ہم اس پر بہت سمع بتا رہے ہیں تو آپ کے پاس ٹی ایس ایم جیسے بزنس ہیں جو جانے مانے ہیں جو اصل میں یہ تائیوان کی کمپنی ہے ہے نا خاص کر پروسس انجینئرنگ کے پہلوں میں تو یہ اصل میں صرف ایک چیز کے بارے میں نہیں بلکہ کئی چیزوں کا کامبینیشن ہے اس لیے مجھے ایسے سسٹیمیٹک موٹ پسند ہیں جہاں کوئی ایک چھوٹی آسان چیز نہیں ہوتی ایسا نہیں کہ شہر میں صرف سونے کی کھدان ہے بلکہ اس پروسس کا مالکانہ حق ہے کہ کھدان سے سونا کیسے نکالا جاتا ہے مجھے ایسے ہی بزنس پسند ہیں جن میں اس طرح کی ڈائنامکس ہوتی ہیں مجھے یہ بھی لگتا ہے کہ AI میں چپ لیئر میں ابھی کچھ بہت دلچسپ ہو رہا ہے جہاں پر ٹریننگ کے بارے میں بہت بات ہوئی ہے لیکن مجھے لگتا ہے ٹریننگ تھوڑی مشکل ہے لیکن inference ہی اصلی کمائی کا ذریعہ ہے ہے نا تو آخرکار ہم models سے روز یہی کام کروانے والے ہیں اور یہ خاص LLM کے اندر ہوں گے گوگل کا اپنا inference stack ہوگا open AI anthropic اور دوسرے اور مجھے لگتا ہے کہ گوگل کے TPU کے آس پاس جو ہو رہا ہے وہ اسے کم کرنے کے معاملے میں سچ میں بہت دلچسپ ہے تو ASICS یا ASIC chips application specific chips جو خاص طرح کے workload کے لیے ڈیزائن کی جاتی ہیں اور جس کے کارن یہ بہت لمبے سمیں تک چلنے والے فائدے پیدا کرتا ہے اور اس لیے ہم اس طرح کی تھیم پر بہت زیادہ دھیان دے رہے ہیں ہم نے پہلے میڈیکل ٹیکنالوجی کے بارے میں بات کی تھی لیکن مجھے لگتا ہے کہ گو ٹو مارکٹ موٹس کا کامبینیشن اور لگاتار بڑھنے والا پروسس انوگیشن اور دنیا بھر کے ڈاکٹروں نرس پریکٹیشنرز کے بڑے گروپ میں شامل ہوتا ہے جو اصل میں اسے ایگزیکیوٹ کر رہے ہیں اس سے کافی زیادہ جڑاؤ بھی بنتا ہے تو مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک اور ایریا ہے جہاں بڑے بزنس سچ میں اُبھر رہے ہیں اور بن چکے ہیں تو چپ سٹیک لیئر کے آس پاس جو ہو رہا ہے اس میں شاید یہ دو بڑے بیکٹ ہیں اور ماد ٹیک لیئر جو پچھلے بیس سالوں سے چل رہی ہے تو یہ نئی نہیں ہے مجھے لگتا ہے ایک اور دلچسپ کٹیگری بھی ہے جہاں ایک نظریہ ہے

23:30ڈیٹا پروائیڈر ہیں مجھے لگتا ہے سچ میں دلچسپ ہیں اور سچ میں شاندار بزنس ہیں جہاں ان کے پاس سسٹم آف ریکارڈ اور سسٹم آف ورک فلو دونوں ایک ساتھ ہیں اور یہ تینوں مل کر ایک بہت ہی بیسک انویشن انجن کے ساتھ اکثر بہت مضبوط موٹس بناتے ہیں وہ کس طرح کی کمپنیاں ہوں گی تو یہ ایسے بزنس ہوں گے جو فور ایکزامپل financial data دیتے ہیں تو سوچئے آپ کے portfolio کے لیے بھی FX clearance یا fixed income یا equity market کے لیے ضروری سبھی real time pricing کے بارے میں مجھے لگتا ہے کہ یہ real time data ہیں جنہیں جیسے کسی LLM کے لیے کبھی بھی بدلنا بہت مشکل ہوگا کیونکہ یہ real time nature کے ہیں لیکن یہ trading اور compliance کے آس پاس کے اصلی workflow میں embedded ہیں جنہیں بدلنا بھی بہت مشکل ہے تو اس کے لیے لوگوں کی ایسی سوچ ہے کہ AI models سے انہیں ہٹایا جا سکتا ہے لیکن مجھے لگتا ہے کہ یہ دیکھنا یا سمجھنا میرے لئے لگ بھگ بہت مشکل ہے جب آپ انویسٹ کرتی ہیں یا سوچتی ہیں تو آپ کا ٹائم ہورائزن کیسا ہوتا ہے جتنا ہو سکے لمبے سمیں کے لیے ظاہر ہے شورٹس الگ ہوتے ہیں وہ زیادہ کیٹلیسٹ ڈرون ہوتے ہیں اور عام طور پر نو مہینے سے کم کے کیٹلیسٹ پیریڈ ہوتے ہیں لیکن لانگ سائیڈ پر جیسا کہ میں نے کہا مجھے ڈیوریشن دیکھنے کے لیے اپنی پروسیس پر بھروسہ ہے تو ہم سچ میں ان فیکٹرز کے کمبینیشن کی تلاش میں ہیں جو انکریمنٹل ریٹرن اور کیپٹل کو آگے بڑھاتے ہیں جسے اس انکریمنٹل ریٹرن پر لگایا جا سکے جو اصل میں ہمارے ویلیویشن ہورائزن کے حساب سے تین سے پانچ سال کے سائیکل میں دکھ رہے ہیں لیکن آئیڈیالی ہم اس سے آگے بھی لیورز دیکھتے ہیں ہاں تو شورٹنگ کی تلنا لانگ انویسٹنگ سے کیسے کی جاتی ہے کیا ایک ہی ویقتی دونوں کر سکتا ہے یہ ایک بہت اچھا سوال ہے کیونکہ یہ اصل میں لانگ سائیڈ کی دوسری مسئل ہے جیسا کہ آپ جانتے ہیں یہ اصل میں اس کے بارے میں سوچنا ہے تو کبھی کبھی آپ کو ایسے صاف شورٹس دکھیں گے جو لانگز کی ٹوٹی ہوئی میررر ایمیج ہوتے ہیں ایکس جیت رہا ہے وائی ہار رہا ہے مجھے لگتا ہے کہ یہ بہت کم ہوتے ہیں اور بہت کم دیکھنے کو ملتے ہیں اور عام طور پر یہ کافی نہیں ہوتا مجھے لگتا ہے کہ اس کے علاوہ آپ کو ٹائمنگ صحیح رکھنی ہوگی کہ وہ جیتنے یا ہارنے والے ڈائنامکس اصل میں کب کام کریں گے عام طور پر یہ کچھ کمبینیشن دوارہ ہوتا ہے جیسے کلیر پرائس کمپیٹیٹیف پریشر کلیر شیئر کمپیٹیٹیف پریشر جو ان پرائسنگ پریشر کی اور لے جاتے ہیں اور پھر وہ دوسرے فیکٹرز کے ساتھ مل کر جیسے مینجمنٹ دوارا غلط ایگزیکیوشن آپ کے پاس ایک کافی اچھا کافی اچھا شورٹ ہوتا ہے لیکن سمسیا یہ ہے کہ ان فیکٹرز کا کامبینیشن آپ کے لیے ضروری ٹائم فریم کے اندر ہونا ایک مشکل کام ہے اور پھر اس میں سبھی طرح کے فیکٹر روٹیشن اور آج کے مارکٹ کی پیسیو پرکرتی کو جوڑ دیں جو اکثر Quant اور ETF اور باقی فنڈز دوارہ چلائی جاتی ہے آپ کے پاس کئی dynamics ہوتے ہیں جو trading کو چلا رہے ہوتے ہیں جن کے بارے میں آپ کو سوچنے کی ضرورت ہے کیا آپ short کرتی ہیں ہم short کرتے ہیں یہ بہت بہت stressful ہے ایمانداری سے بولی تو مجھے یہ پسند ہے کیونکہ آپ کیونکہ آپ اتنے لمبے سمیں تک غلط ہوتے ہیں اور جب آپ صحیح ہوتے ہیں تو یہ بس ان bursts کی طرح ہوتا ہے اور وہ بہت لمبے سمجھ تک نہیں چلتے آپ شاید ایک ہفتے کے لئے بہت صحیح ہوتے ہیں اور پھر آپ دو سال کے لئے پھر سے غلط ہو جاتے ہیں یہ مشکل ہے لیکن ہم پھر بھی absolute profit dollar shots تلاش کرتے ہیں کیا آپ valuation کی پرواہ کرتی ہیں ہاں مجھے لگتا ہے کہ valuation بہت مائنے رکھتا ہے ہم free cash flow multiples دیکھتے ہیں stock based comp کو خرج کرتے ہیں سبھی پرانے طریقے اپناتے ہیں اور چیزوں کو کافی conservative طریقے سے دیکھتے ہیں اور اس کا کارن وہی ہے جو میں نے پہلے رسک مینج کرنے کی اچھا کے بارے میں کہا تھا تو اس بارے میں سوچتے ہوئے میں رسک ایجسٹڈ ریٹرن کے بارے میں سوچتی ہوں اور مجھے لگتا ہے کہ ویلیویشن اور آپ شروع میں کتنا پیمنٹ کرتے ہیں وہ اس کا بہت بڑا حصہ ہے اور خاص کر ویلیویشن اور مارکٹ میں انفورمیشن کی اسمانتاؤں کے بارے میں سوچنا اور بھی زیادہ ضروری ہے چلیے آپ کے لون پائن کے سمعے پر واپس چلتے ہیں اور جیسا کی میرا مطلب ہے آپ نے اسے سٹیو مینڈیل کے ساتھ شروع کیا تھا آپ نے لون پائن میں اپنے سمعے سے کیا کچھ امپورٹنٹ باتیں سیکھیں ہاں مجھے لگتا ہے کئی باتیں تھیں میرا مطلب ہے اور میں بہت خوش قسمت تھی کہ مجھے وہاں سٹیو کے ساتھ ہی کئی شاندار لوگوں کے گروپ کے ساتھ کام کرنے کا موقع ملا میں کہوں گی کہ میں نے جو سب سے بڑے سبق سیکھے ان میں سے ایک وہ تھا جس پر ہم نے بائیس کے بارے میں بات کی تھی میں آپ کو ایک بہت ہی خاص اداہرن دیتی ہوں اور آپ نے شورٹس کے بارے میں بات کی ہم شورٹس سے شروع کر سکتے ہیں لون پائن میں میری سب سے بڑی گلتیوں میں سے ایک نوکیا کو شورٹ کرنا تھا اور میں نے نوکیا کو شورٹ کیا تھا یہ آخر میں نیچے چلا گیا تو یہ انٹریسٹنگ بات ہے تو مجھے لگا کہ میں بلکل صحیح تھی اور پھر obviously 2014 میں Microsoft آیا اور اس نے اس کو 7 billion ڈالر میں خرید لیا اور وہ میرے اور میری فرم کے لیے بہت دردناک دن تھا اور پھر 18 مہینے بعد Microsoft نے اسے write-off کر دیا یہ ختم ہو گیا اور اس لیے آپ صحیح ہو سکتے ہیں اور آپ پوری طرح سے غلط بھی ہو سکتے ہیں جیسا کہ آپ نے پہلے کہا تھا short side پر تو ان سب میں سبق کیا تھا سبق یہ ہے اگر آپ بزنس کو ایک اکیلے بزنس کے طور پر سوچتے ہیں ہاں آپ صحیح تھے بہت بڑیا حالانکہ آپ نے اصل میں سمیہ کے ساتھ بزنس کی دوسری سبھی رن نیتک ویلیو کے بارے میں نہیں سوچا تو کسی بزنس کے بارے میں اکیلے میں نہیں بلکہ زیادہ سسٹیمیٹک طریقے سے سوچنا لیکن الگ الگ حصوں میں نہیں یہ کچھ ایسا ہے جو مجھے بار بار سیکھنا پڑتا ہے اور جو میں اپنی ٹیم کو سکھاتی ہوں

28:31جیسے پبلک LBO اور میں نے مشکل طریقے سے سیکھا ہے کہ شاید یہ میرے لئے نہیں ہے اور میں نے ایسی گلتیاں کی ہیں جہاں میں نے اچھے بزنس میں انویسٹ کیا جو اوور لیوریجڈ تھے کافی اچھے بزنس وہ اوور لیوریجڈ تھے بٹ از ایزلٹ جب مشکل ٹائم اور ضروری میکرو ٹینشن آئے تو ان کے پاس کام کرنے کی قشمتہ بہت کم تھی تو یہ ایک اور بڑا سبق ہے اور میں نے وہاں گلتیاں کی جیسے Altice جیسے بزنس میں جیسے کی تیسرا مجھے لگتا ہے شاید سب سے انٹریسٹنگ ہے AI chip stack پر ہماری چرچہ پر واپس جاتے ہوئے اور کیسے پرانی تیکنالوجی نئے طریقوں سے رکاوٹ ڈال سکتی ہے جو ہے NVIDIA تو NVIDIA اسے پوری طرح سے ایک GPU بزنس کے طور پر دیکھتی تھی جو یہ تھا بھی لیکن پھر 2015 میں ہمارے پاس Deep Reinforcement Learning Deep Mind کے پیپرز آئے اور یہ بہت ہی انٹریسٹنگ اور ایکسائٹنگ تھا اور آپ نے دیکھنا شروع کیا کہ پیرلل کمپیوٹ کتنا ضروری ہوگا جی پیو اس پیرلل کے لیے کیسے مددگار ہوں گے اصل میں اس پیرلل کمپیوٹ کے مشین لرننگ کے نئے انجن کو چلانے کے کام کرنے کے لیے ضروری ہوں گے ہمیں نہیں پتا تھا کہ جنریٹیو اے آئی ہونے والا ہے لیکن آپ نے دیفنیٹلی دیکھا کہ ماشین لرننگ کے ارلی سٹیج میں کیا ہو رہا تھا جو بعد میں جنریٹیو اے آئی بنا اور سچ تو یہ ہے کہ اس سمیے ویڈیو گیم کے لئے جی پیو کے علاوہ ایک بڑا کرپٹو کمپوننٹ بھی تھا اس سمیے گیمنگ اور کرپٹو ہی نویڈیا کو چلا رہے تھے اور میں نے کہا ہاں لیکن یہ اے آئی چیز ہوگی اور وہ بہت بڑی ہوگی پتا چلا کہ وہ چوک گئے اور دیکھو کافی حد تک کرپٹو میں ایک ساتھ کریش ہوا اور چین میں پرمٹ میں دیری کے کارن گیمنگ میں اثر پڑا جو بزنس کے ویڈیو گیمنگ حصے کی ڈیمانڈ کا بڑا ڈرائیور تھا اس سمیں اس لیے میں نے اسے بیچ دیا جو مجھے نہیں کرنا چاہیے تھا لیکن بڑی بات یہ ہے وہ ایک گلتی تھی لیکن بڑی گلتی وہ نہیں تھی بڑی گلتی یہ تھی کہ بعد میں انویڈیا کو دوبارہ نہیں دیکھا تو مجھے لگتا ہے کہ یہ سنگ کاسٹ بائیس بہت پاورفل ہے اور اسی لیے میں اب سرگوں میں اتنا ٹائم بتاتی ہوں تاکہ یہ دیکھ سکوں کہ ہم وہاں موجود آئیڈیا سیٹس کا ایک مضبوط سروے کرتے رہیں اور یہ دیکھیں کہ ہم لگاتار انہیں ریوائز کرتے رہیں جس میں ان ناموں کو بھی شامل کریں جنہیں ہم نے مس کر دیا ہے تاکہ یہ میک شور ہو سکے کہ ہم بار بار اس سمسیہ میں نہ پھنسیں جو چیزیں آپ نے کم قیمت پر بیچی ہیں انہیں واپس خریدنا بہت مشکل ہوتا ہے یہ بس مشکل ہے اور مجھے لگتا ہے کیونکہ یہ اتنا مشکل ہے یہ نئے آئیڈیا کے لیے ایک بہت ہی امپورٹنٹ اور انٹریسٹنگ افسر ہے جب آپ غلط ہوتے ہیں جو اکثر ہوتا ہے اور کم سے کم میرے لیے تو ہوتا ہے تو مجھے لگتا ہے کہ یہ شاید سپشٹ سبق والے تین ٹھو سودہرن ہیں ایک سسٹیمیٹک نہ کہ الگ تھلگ سوچ کے بارے میں دوسرا فائنینشیل لیوریج کے بارے میں ساوڑھانی برتنے کے بارے میں ورسس لیوریج کے دوسرے ڈرائیور جن کے بارے میں ہم سبھی خوش ہیں اور تیسرا ان بائیس کے بارے میں جن کے بارے میں ہم نے پہلے بات کی تھی جس میں سنگ کاسٹ بائیس بھی شامل ہے تو مالا میں آپ سے کچھ سوال پوچھنا چاہوں گا جو تھوڑے پرسنل نیچر کے ہیں کیا آپ کو لگتا ہے میرا مطلب ہے آپ کچھ سمیں یو ایس میں اور کچھ سمیں انڈیا میں پلی بڑی ہیں کیا آپ کو لگتا ہے کہ یہ ملٹی کلچرل بیک گراؤنڈ دنیا اور انویسٹمنٹ کو دیکھنے کے آپ کے طریقے پر اثر ڈال رہا ہے بہت حد تک میں کہوں گی انڈیا میں بڑے ہونے پر ایسے بینگلور میں بڑے ہونے پر جو آج جیسا بینگلور نہیں تھا ایک بہت شانت شہر اس سمیں اسے اصل میں ریٹائرمنٹ والا شہر مانا جاتا تھا میرے ماتا پتا دونوں میری ماں ڈاکٹر ہیں میرے پتا ایک ایک ایڈمک ہیں اور وہ وہاں اس کیاپیسٹی میں کام کرتے تھے اور یہ کئی مائنوں میں بہت شانت بہت ایک ایک ایڈمک بہت بودھک پرورش تھی لیکن اس سمیے کہ انڈیا کی بہت کڑوی سچائیوں سے انجان نہیں تھی ایک ایسا انڈیا جو کئی مائنوں میں ان دیواروں سے پریشان تھا جو کھڑی کی گئی تھی یہ اس سمیعے ایک بند ایکانومی تھی جسے لائسنس راج کہا جاتا تھا اور یہ بہت صاف تھا کہ یہ ایکانومی کے لیے کل ملا کر اصلی سمسیائیں پیدا کر رہا تھا یہاں تک کی ایک چھوٹی لڑکی کے روپ میں بڑے ہوتے ہوئے بھی لیکن مجھے لگتا ہے کہ انکم انیکوالٹی کا لیول دیکھنا بھی کچھ ایسا جو چونکانے والا ہے نہ صرف بھارت میں بلکہ پوری دنیا میں اور اس کے خطرے مجھے بہت صاف ہو گئے اور سنستانوں میں بھروسے میں کمی جس کے کارن اکثر کرپشن ہوتا ہے کچھ ایسا تھا جس کے ساتھ میں بڑی ہوئی اور یہ سب میرے آس پاس تھا اور مجھے لگتا ہے کہ یہ کچھ ایسا ہے جس نے کم سے کم مجھ میں واپس دینے اور سیوہ کرنے کی بہت مضبوط بھاونہ پیدا کی اور مجھے لگتا ہے کہ یہ کچھ حد تک میرا پریوار بھی ہے میری پردادی جیل میں تھی کیونکہ وہ گاندھی کے تحت آجادی کے آندولن میں کام کر رہی تھی اور مجھے لگتا ہے کہ ساماجک سیوہ اور آپ کیسے واپس دیتے ہیں یہ وچار بھارت میں بڑے ہونے کی ساماجک واسطہ وقتاؤں سے اور بھی مضبوط ہوا اب یہ سب کہنے کے بعد یہ کچھ معینوں میں بہت بڑھیا بھی تھا کچھ حد تک اس لیے بھی کیونکہ وہاں کی لوکل سنسکرتی اور لوکل ڈائنامکس بہت مضبوط تھے اور ایک بہت رچ لٹریچر اور اتحاس اور خود کی سمجھ تھی

33:21سب کے نتیجے میں مجھے اس بات پر بہت گرو محسوس ہوا کہ بھارت کس چیز کے لیے جانا جاتا ہے. آج یہ کیا بن گیا ہے اور بھوشت میں کیا بنے گا؟ آپ کئی محلاؤں کے لیے رول موڈل ہیں اور مجھے لگتا ہے کہ جب آپ نے اپنا فنڈ لانچ کیا تو وہ کسی بھی محلہ کا اب تک کا سب سے بڑا لانچ سب سے بڑا ہیچ فنڈ لانچ تھا. یہ بہت کمال کی بات ہے. انویسٹمنٹ کی دنیا میں ایک مہلہ ہونے کے بارے میں کوئی بات میں کہوں گی دیکھئے سب سے پہلے تو مجھے امید ہے کہ یہ ریکارڈ بہت جلدی ٹوٹ جائے گا اور مجھے یقین ہے کہ ایسا ہوگا وہاں کچھ سچ میں بہت ٹیلنٹیڈ مہلائیں ہیں مجھے امید ہے کہ میں صرف مہلاؤں کے لیے ہی نہیں بلکہ بڑی انویسٹمنٹ کمیونٹی اور شاید بعد میں فلانتروپک کمیونٹی کے لیے بھی ایک رول مارڈل بنوں گی یہ میرے کام اور میرے اصولوں اور میری پہچان کا ایک بہت ہی امپورٹنٹ پارٹ ہے مجھے سچ میں لگتا ہے کہ انویسٹمنٹ بزنس بڑے طور پر یہ ایک بہت اچھا بزنس ہے چاہے آپ کسی بھی روپ میں باہری ہوں یہ اتنا ہی میریٹوکریسی والا بزنس ہے جتنا میں سوچ سکتی ہوں میرا مطلب ہے میں اپنے سر پر دو سینگوں والی ہری منگل گرہ کی ہو سکتی ہوں لیکن اگر میں انویسٹمنٹ ریٹرن دیتی ہوں تو دروازے کے باہر لوگوں کی لائن لگی ہوگی وہ لوگ جو میرا پروڈکٹ خریدنا چاہیں گے ہے نا؟ تو مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک بہت ہی میریٹوکریسی والی انڈسٹری ہے اور مجھے بس امید ہے کہ سرگو جیسی جگہ ہیں اور جو پلیٹ فارم آپ یہاں چلا رہے ہیں وہ اس انڈسٹری میں زیادہ لوگوں کے لیے ویلیو جوڑنے کے طریقے ہیں کیونکہ مجھے سچ میں لگتا ہے کہ یہ ان لوگوں کے لیے ایک شاندار جگہ ہے جو انٹیلیکچولی کیوریوس ہیں ہر طرح کے لوگ جو آ کر دنیا کے لیے اپیوگی ہو سکتے ہیں خیر آپ کے پاس سچ میں کئی طرح کے گن ہیں کیونکہ آپ کی اتنی ساری الگ الگ چیزوں میں دلچسپی ہے آپ نے لکھا ہے آپ نے ایک کتاب لکھی ہے آپ ایک ناٹک سے جڑی رہی ہیں یہ سب آپ کی کریٹیوٹی اور کیوریوسٹی میں کیسے کام کرتا ہے مجھے لگتا ہے اچھا پہلے مجھے اپنی کچھ چیزوں کے بارے میں بتاؤ کیونکہ آپ بہت ساری فنکی چیزیں کرتی ہو میں پروفیشنل کام کے علاوہ دو مین چیزیں کرتی ہوں ایک ہے فیلانتھروپی اور دوسری کریٹیو کام جس کے بارے میں آپ سے پہلے بات کر سکتی ہوں تو فیلانتھروپی کے مورچے پر میں نے بہت جلدی شروعات کی اس لیے لون پائن میں پہلے سال سے ہی مجھے لگا کہ واپس دینا بہت ضروری ہے اور جیسا کہ میں ایک انویسٹر کے طور پر کرتی ہوں یہ اصل میں بہت اچھے سوشل انٹرپرنیور کو سپورٹ کرنے اور یہ دیکھنے کے بارے میں تھا کہ ہم انہیں دیکھ سکیں اور انہیں جلدی دیکھ سکیں تو میں بہت لکھی تھی کہ پول فارمر سے ملی جو اس سمیں پارٹنرز ان ہیلتھ کو بنانے کے شروعاتی دور میں تھے دکھ کی بات ہے کہ ان کا ندھن ہو گیا لیکن وہ میرے لیے ایک بہت اچھے منٹر تھے اور انہوں نے کہا انہوں نے ہمیشہ کہا پبلک ہیلتھ ہتھیار بند ڈکیتی جیسا ہے بجائے اس کے بڑھی عورت کو سڑک پار کرانے میں مدد کرنا چیزوں کو بنانے کے لیے چیزوں کو توڑنا پڑتا ہے اور یہ سچ میں ایسا ہی ہے اور لوگوں تک صحیح میں سمادھان پہنچانے کے لیے سائلو سوچ کو توڑنے کے ماملے میں بہت کچھ کرنے کی ضرورت ہے فار اگزامپل بھارت میں ایک گرامین میٹرنیٹی کلنک میں یہ میں نے ان کے جیسے لوگوں سے اطل گوانڈے جیسے لوگوں سے اور دوسروں سے سیکھا جن کے ساتھ میں نے کام کیا ہے اور یہ سب سمازگیر کی وجہ سے ہوا جو اس سمیں گیٹس فاؤنڈیشن میں کام کر رہے تھے اور میں نے سرگو ہیلتھ شروع کیا تھا اور یہ بات اب ایک دشک سے بھی زیادہ پرانی ہے اور ہمارا نظریہ بہت حد تک یہ تھا کہ ہم ہیلتھ کیئر سرویس ڈیلیوری کو کیسے بہتر بنا سکتے ہیں اور ٹارگیٹڈ ڈیٹا سیٹ کے ساتھ سچ میں مدد کر سکتے ہیں صرف ڈیٹا اور ڈیٹا کا سیٹ نہیں بلکہ بیہیوئرل ڈیٹا تو مجھے لگتا ہے کہ اے آئی میں سمبھاوت روپ سے ہونے والی سب سے دلچسپ چیزوں میں سے ایک ہے اے آئی میں کیوں جوڑنا AI یہ سوال حل کرنے میں بہت اچھا ہے کہ Nikolai اگلے کس ویجاپن پر کلک کرے گا لیکن کیوں نہیں اور مجھے لگتا ہے کہ اس بڑے پیمانے کے behavioral data کو جوڑنا جسے آپ کچھ کافی basic Bayesian networking math کا استعمال کر کے کر سکتے ہیں یہ بتانے کے لیے کہ کوئی مہلا delivery کے لیے maternity clinic کیوں نہیں جا رہی ہے یا اس community میں XYZ گرب نیروڈھک کا استعمال کیوں نہیں کر رہا ہے یہ کچھ ایسا ہے جس پر ہم بہت سمیں بتا رہے ہیں اور ڈیٹا کو ایک پبلک گوڈ کے طور پر اور ڈیٹا سائنس کو ایک پبلک گوڈ کے طور پر دیکھنا یہ کچھ ایسا ہے جس پر ہم بہت سمیں بتاتے ہیں تو یہ فلانتھروپی ایفرٹ کا ایک بڑا حصہ ہے اور ہم مدد کرنے کے لیے بل اینڈ میلینڈا گیٹس، کیمپ فاؤنڈیشن اور دوسروں جیسے گروپس اور لوکل سرکاروں کے ساتھ کام کرتے ہیں اور ایک دلچسپ بات ہم نے بھارت میں میٹرنل موٹیلٹی پر بہت سارا کام کیا تاکہ اتر پردیش راجے کو ٹارگٹ کرنے میں مدد مل سکے جو صرف میٹرنیٹی کلینک اپنانے پر ہر سال ایک بلین ڈالر خرج کر رہا ہے اور اسے بڑھا رہا ہے اور پھر ہمیں یو ایس سے لوگوں کے فون آنے لگے یہاں میٹرنل موٹیلٹی بڑھ رہی ہے یہ ایک اصلی سمسیا ہے ہم US میں انہی تقنیقوں کا استعمال کیسے کر سکتے ہیں اور پھر اس سے اُبر کے ساتھ ایک اصلی پروگرام شروع ہوا دارہ کے ساتھ جنہوں نے سمپرک کیا مجھے لگتا ہے کہ آپ نے ان کا انٹرویو لیا ہے مومز کے لیے رائیڈز دینے کے لیے سمسیا میٹرنیٹی پلان بنانا اور یہ میک شور کرنا نہیں تھی کہ مہلائیں اصل میں کلینک جائے ایسے میں ٹرانسپورٹیشن ہی اصل میں انٹریسٹنگ چیز تھی یہ ٹرانسپورٹ تھا نہ کی ہسپٹل کیئر تو کیوں سمجھنا بہت ضروری ہے تو میں یہیں ختم کرتی ہوں لیکن مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک بہت ہی امپورٹنٹ سائیڈ ہے جہاں ٹیکنالوجی اور فلانتھرپک دونوں ملتے ہیں کریٹیو کام کے بارے میں سچ میں دلچسپ بات یہ ہے کہ مجھے لگتا ہے کہ ہم انسان تب سب سے زیادہ خوش ہوتے ہیں جب ہم اپنے بارے میں نہیں سوچتے چاہے وہ professional کام ہو philanthropic کام ہو یا creative کام ہو اور اس لئے میں یہ سب خوشی سے کرتی ہوں college کے سمیے سے ہی مطلب چھوٹی کہانیاں لکھنا اور مجھے لگتا ہے کہ آخرکار سب کچھ ایک کہانی ہے ہے نا اور ہم نے حال ہی میں بہت الگ الگ ترہے کہ بہت سفل لوگوں کے ایک گروپ کے ساتھ ڈینر کیا اور خیر تو کیا آپ مجھے دار ڈینر کرتی ہیں اور ہم نے ان سے prediction کرنے کو کہا ان سب ہی نے کافی نراشا وادی پریڈکشن کیے تو یہ نیراتیو سیلف اور میں خود کو کیسے دیکھتی ہوں اس کے بیچ ٹکراو ہے ورسز سوشل سیلف اور سوشل کانٹیکسٹ اور اس لئے مجھے لگتا ہے کہ کانفلکٹ ایک ایسی چیز ہے جس کے بارے میں مجھے لکھنا اور سوچنا پسند ہے اور یہ سچ میں مزیدار رہا ہے تھییٹر پروجیکٹ کے بارے میں بتائیے ہاں تو تھییٹر پروجیکٹ تھییٹر آف دھا مائنڈ یہ اصل میں نیورو سائنس ایکسپریمنٹس کی ایک سیریز پر آدھارت تھا مجھے ان کچھ ایکونومک گیمز کے آسپاس کیا ہو رہا تھا جس میں ہم بات کرتے ہیں کانیمن، تھیلر اور ٹورسکی کے کام میں بہت دلچسپی تھی For example ایک گیم ہوتا ہے جسے ڈیڈکٹیٹر گیم کہتے ہیں جہاں بھلے ہی کھیلنے والے گروپ میں کوئی ویکتی ٹیبل پر رکھے سارے سکھے لے سکتا ہے پھر بھی لوگ ایسا نہیں کرتے وہ شیئر کرنا چاہتے ہیں اور یہی امید کی بات ہے اور مجھے اس میں دلچسپی تھی اور میں اسے لندن کے سائنس میوزیوم کے بیسمنٹ میں لے جانا چاہتی تھی جو دنیا کے مہان میوزیومز میں سے ایک ہے لیکن میرے دوست برائن اینو نے کہا نہیں اس میں کچھ اور بھی ہے انہوں نے مجھے ڈیویڈ برن سے ملوایا جو ایک الگ کانٹیکسٹ میں ایک ایکسپیرمنٹ کے بارے میں سوچ رہے تھے زیادہ سنسری پروپریو سیپشن کے ساتھ کھیلنے والا اور یہ سمجھنے والا کہ آپ کیسے ایک گڑیا کے شریر میں رہ سکتے ہیں یہ کام ایک سویڈش لیب ایرسن لیبز نے کیا تھا اور جب ہم ملے تو ہم نے سوچا ٹھیک ہے یہ اصل میں کچھ اور ہی ہے جو کہ ایک تھیئٹر پیس ہے اس میں ایک کہانی ہے یہ ایک ایسے آدمی کی زندگی کی کہانی ہے جو اپنی زندگی الٹی دشا میں جی رہا ہے اور ان ایکسپیریمنٹل پہلووں کے ساتھ یادوں سے نپٹ رہا ہے یہ ڈینور میں بہت سفل رہا اور اب یہ شکاگو کے گوڈ مین تھیٹر میں جا رہا ہے تو یہ بھی سچ میں بہت مزیدار رہا ہے تو بس یہ سچ میں نئے اور تازہ طریقوں سے سوچنے اور یہ میک شور کرنے کے بارے میں ہے کہ یہ زیادہ کریٹیو کم الگ تھلگ سوچ میں بدلے آپ یہ سب واپس انویسٹنگ میں کیسے لاتی ہیں؟ مجھے لگتا ہے کہ یہ سب اس آئیڈیا پر واپس جاتا ہے کیسے سب کچھ کیول کچھ ماینوں میں نیرےٹیف ہے اور اصل میں کانٹیکسٹ کے بارے میں سوچنا اور یہ ناٹک کے الگ الگ کرداروں کے مقابلے کتنا پاورفول ہے اور وہ سب مل کر کیسے کام کرتے ہیں اصل میں اسے ایک پوری سسٹمک پروسیس کے بارے میں سوچنا مجھے لگتا ہے کہ یہ ان سب ہی میں کامن پوائنٹ ہے دوسرا ہے کیوریوسٹی مجھے لگتا ہے کہ ان میں سے ہر کام میں کیوریوسٹی ہی سب سے ضروری ہے چاہے وہے کسی سمسیا کو سماج سیوہ کے لیے حل کرنا ہو کوئی بڑا انویسٹمنٹ ڈھونڈنا ہو اور اسے جتنا ہو سکے سمجھنا ہو یا کوئی اچھا بہت اچھا کریٹیو کام کرنا ہو مجھے لگتا ہے دوسرا گنہ ہے کھلاپن لکھنا ونمرتہ کی اچھی ایکسرسائز ہے میرے باقی کاموں کے اُلٹ کسی کو سچ میں فرق نہیں پڑتا

40:54اچھا بنانا اس کا مطلب ہے سمبھاوناوں کے لیے کھلاپن اور بہتر کے لیے کھلاپن اور مجھے لگتا ہے کہ سرٹینٹی سے سافدھان رہیں مجھے لگتا ہے کہ یہ شاید ان سبھی میں ایک اور کامن بات ہے وہ ویقتی جو سو پرتشت شور ہے کہ X یا Y یا Z ہو رہا ہے وہ ہمیشہ میرے لیے ایک ریڈ فلیگ ہوتا ہے یہ کبھی بھی اتنا سرٹین نہیں ہوتا کیوریوس اور ہمبل بنے رہنے کا راج کیا ہے؟ مجھے لگتا ہے کہ یہ ایک اچھا چکر ہے کیونکہ اگر آپ شروع سے ہی کیوریوس اور ہمبل ہیں آپ سیکھتے ہیں اور آپ دیکھتے ہیں کہ سیکھنے کے لیے اور کتنا کچھ ہے اور یہ آپ کو ہمبل بنائے رکھتا ہے لیکن آپ وہاں موجود سمبھاوناوں سے بھی ایکسائٹڈ ہوتے ہیں تو مجھے لگتا ہے کہ یہ بس ایک اچھا چکر ہے شروع میں اس ویل پر چڑھنے کا اور مجھے لگتا ہے کہ یہ زیادہ مزیدار بھی ہے ہے نا سیکھنے سے زیادہ مزیدار اور کیا ہے آپ کب اٹھتی ہیں میں ہر دن صبح لگ بگ چھے بجے اٹھتی ہوں آپ کیا پڑھتی ہیں میں عام طور پر اخبار پڑھتی ہوں میں عام طور پر بس سوچنے میں سمیں بتاتی ہوں اور پھر مجھے کبھی کبھی تھوڑی دیر ٹہلنا پسند ہے اور پھر میں سب ہی اخبار پڑھتی ہوں نورمل چیزیں اور پھر سیدھے کام میں لگ جاتی ہوں آپ کیسے سوچتے ہیں؟ کیا بس بیٹھ کر سوچتے ہیں؟ یوزولی واک کرتے ہوئے ادھر ادھر گھومتے ہوئے کیا آپ اپنی سوچ کو سٹرکچر دیتی ہیں؟ یا بس کتوں اور پیڑوں اور چیزوں کو دیکھتی رہتی ہیں؟ نہیں میرے دن کے باقی حصوں میں میرے پاس بہت ساری سٹرکچر سوچ ہوتی ہے اس لیے دن کے اس سمیں میں بس اپنے دماغ کو گھومنے دیتی ہوں اور دیکھتی ہوں کی کیا سامنے آتا ہے آپ ریلیکس کیسے کرتی ہیں میں ان لوگوں کے ساتھ سمیں بتا کر ریلیکس کرتی ہوں جن سے میں پیار کرتی ہوں میرے دوست میرا پریوار پڑھنا لمبی ہائک پر جانا تو یہ عام طریقے ہیں مجھے لگتا ہے کہ ہم میں سے بہت سے لوگ ڈسکنیکٹ ہونے کے لیے پرکرتی کے ساتھ رہنے اور دوستوں اور پریوار کے ساتھ رہنے کے لیے استعمال کرتے ہیں فانٹیسٹک خیر آپ سے بات کر کے بہت اچھا لگا مجھے بھی اچھا لگا آپ curious, humble اور ایک incredible professional ہیں یہ بہت اچھا ہے Thank you so much Thank you Nikolai Thank you