Category: education

  • In a different manner

    In a different manner

    Do you believe in karma?

    Do you believe in Karma?

    My answer would be: I believe in Karma in my own way. When I realize that I have made a mistake and that someone has suffered because of my actions, I feel responsible for it. I try to make amends by serving or helping the people who were affected by my mistakes.

    Sometimes, I also impose limits on my own financial comforts. I consciously accept some hardship as a form of self-discipline and as a reminder of the consequences of my past actions.

    You may call it Karma, personal accountability, self-correction, or simply conscience. The name is not important to me. What matters is recognizing my mistakes, accepting responsibility, and trying to become a better person through my actions.

  • AI development loop

    ஆம். நீங்கள் கொடுத்த செய்தியில் “AI pilot trap” என்பதுதான் முக்கியமான கருத்து. இதை முதலில் எளிமையாகப் புரிந்துகொண்டால், மீதமுள்ள செய்திகளையும் புரிந்துகொள்ள முடியும்.

    1. “Pilot Trap” என்றால் என்ன?

    Pilot = சோதனை முயற்சி / சிறிய அளவிலான trial

    ஒரு நிறுவனம் AI-ஐ பயன்படுத்தி ஒரு சிறிய project செய்கிறது:

    > “AI chatbot உருவாக்குவோம்.”
    “AI customer-support செய்யட்டும்.”
    “AI coding assistant பயன்படுத்துவோம்.”
    “AI documents-ஐ summarize செய்யட்டும்.”



    Demo நன்றாக வருகிறது. Management மகிழ்கிறது.

    ஆனால் அடுத்த கேள்வி:

    > “இதை நிறுவனத்தின் 10,000 employees-க்கும், உண்மையான business systems-க்கும் கொண்டு செல்ல முடியுமா?”



    அங்கே பிரச்சினை ஆரம்பிக்கிறது.

    Pilot → Production செல்ல முடியாமல், மீண்டும் இன்னொரு pilot, இன்னொரு demo என்று நிறுவனம் சுற்றிக்கொண்டே இருந்தால் அதுதான் AI Pilot Trap.

    ஒரு வரியில்:

    “AI வேலை செய்யும் என்பதை நிரூபித்துவிட்டோம்; ஆனால் அதை உண்மையான நிறுவன வேலைக்குள் பெரிய அளவில் பயன்படுத்த முடியவில்லை.”


    —

    2. ஏன் Pilot-ல் வேலை செய்கிறது, Production-ல் சிக்குகிறது?

    ஒரு simple example பார்ப்போம்.

    Pilot

    ஒரு company-யில் 20 employees-க்கு AI assistant கொடுக்கிறார்கள்.

    அவர்களிடம்:

    நல்ல data

    controlled environment

    limited users

    limited documents

    human checking


    இருக்கிறது.

    AI நன்றாக வேலை செய்கிறது.

    Production

    அதை 20,000 employees பயன்படுத்த வேண்டும்.

    இப்போது:

    Data → பல databases-ல் உள்ளது.

    Security → யார் எந்த data பார்க்கலாம்?

    Legacy systems → 10–20 வருடங்களுக்கு முன் உருவாக்கப்பட்ட software.

    Governance → AI தவறு செய்தால் யார் பொறுப்பு?

    Cost → ஒவ்வொரு AI task-க்கும் computing cost.

    Integration → AI ERP, CRM, email, database போன்றவற்றுடன் இணைக்க வேண்டும்.

    அதனால் ஒரு சிறிய demo-வை enterprise-level system-ஆக மாற்றுவது மிகவும் வேறுபட்ட engineering problem.


    —

    3. இந்திய GCC-களுக்கு இது ஏன் முக்கியம்?

    இங்கே GCC = Global Capability Centre.

    இவை வெறும் call-centre அல்ல.

    பல multinational companies இந்தியாவில் அமைக்கும்:

    software development

    R&D

    data science

    cybersecurity

    finance

    engineering

    AI

    product development


    மையங்கள்.

    சமீபத்திய Dell Technologies–Zinnov report-ஐ மேற்கோள் காட்டிய செய்திகளின்படி, இந்தியாவில் 2,100-க்கும் மேற்பட்ட GCCs, சுமார் 2.36 million professionals, FY26-ல் சுமார் $98.4 billion revenue என்ற அளவில் ecosystem வளர்ந்துள்ளது.

    அதனால் இந்திய GCCs-க்கு AI ஒரு சிறிய experiment அல்ல; அது business infrastructure-ஆக மாறுகிறது.


    —

    4. அந்த “70%” என்ன சொல்கிறது?

    செய்தியின் headline:

    > Nearly 70% of India’s GCCs are stuck in an AI pilot trap.



    இதன் பொருள்:

    70% நிறுவனங்கள் AI பயன்படுத்தவில்லை என்று அர்த்தமல்ல.

    மாறாக:

    AI roadmap / pilots இருக்கின்றன; ஆனால் அவற்றை enterprise-scale production-ஆக மாற்றுவதில் பெரிய தடைகள் உள்ளன.

    Report-ல் கூறப்படும் முக்கிய தடைகள்:

    1. Data silos


    2. Legacy architecture


    3. Governance பின்னர் சேர்க்கப்படுவது


    4. Security limitations


    5. AI-ready workforce இல்லாமை


    6. Business ownership தெளிவாக இல்லாமை



    இதுதான் மிகவும் முக்கியமான distinction.


    —

    5. Data Silos என்றால்?

    உதாரணமாக ஒரு பெரிய company-யில்:

    Customer data → Database A

    Sales data → Database B

    Finance → Database C

    Support → Database D

    Old documents → shared folders

    என்று data தனித்தனி islands-ல் இருக்கலாம்.

    AI agent-க்கு முழு picture கிடைக்காது.

    அது:

    > “என்னிடம் இருக்கும் data அடிப்படையில் இதுதான் பதில்”



    என்று சொல்லும்.

    ஆனால் company-க்கு தேவையானது:

    > “எல்லா relevant information-ஐ புரிந்து கொண்டு சரியான business action எடு.”



    இதற்கு data architecture மாற்றப்பட வேண்டும்.


    —

    6. Legacy Architecture ஏன் பிரச்சினை?

    பல பெரிய நிறுவனங்களில் பழைய systems இன்னும் critical work செய்கின்றன.

    AI புதிய technology.

    பழைய system:

    AI ↔ Legacy system

    என்று எளிதாக இணைந்து விடாது.

    உதாரணம்:

    AI agent:

    > “இந்த invoice தவறாக உள்ளது. அதை correct செய்கிறேன்.”



    ஆனால் finance system:

    > “External AI system-க்கு write access இல்லை.”



    அதனால் AI பார்க்கலாம், பரிந்துரைக்கலாம், ஆனால் செயல்படுத்த முடியாது.

    இதுதான் pilot-ல் impressive demo; production-ல் failure.


    —

    7. Agentic AI வந்ததும் problem இன்னும் பெரியது

    இதுதான் இந்த செய்தியின் இன்னொரு முக்கியமான point.

    ஒரு சாதாரண chatbot:

    User → Question → AI → Answer

    ஆனால் Agentic AI:

    Goal → Planning → Search → Data retrieval → Tool use → Decision → Action → Verification

    என்று பல steps செய்கிறது.

    அதனால் token மற்றும் computing usage அதிகமாகிறது.

    இந்த Dell-Zinnov report-ஐ மேற்கோள் காட்டிய செய்திகளில், ஒரு சாதாரண chatbot interaction சுமார் 1,000–2,000 tokens, complex agentic workflow 10,000 முதல் 500,000 tokens வரை செல்லக்கூடும் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது.

    அதாவது:

    AI demo cost ≠ AI production cost

    இது நிறுவனங்களுக்கு மிக முக்கியமான lesson.


    —

    8. அதனால் “Pilot → Production” எப்படி செல்ல வேண்டும்?

    ஒரு நல்ல AI organisation:

    Idea

    ↓

    Prototype

    ↓

    Pilot

    ↓

    Production

    ↓

    Scale

    ↓

    Continuous improvement

    என்று செல்ல வேண்டும்.

    Pilot-ல் நிற்கக்கூடாது.

    முக்கியமான மாற்றம்:

    “How many AI pilots do we have?”

    என்பதிலிருந்து

    “How many AI workflows are actually producing measurable business value?”

    என்பதற்கு management மாற வேண்டும்.


    —

    9. இந்த report கூறும் 4 பெரிய மாற்றங்கள்

    Dell-Zinnov findings-ல் குறிப்பிடப்படும் direction-ஐ எளிமையாகச் சொன்னால்:

    ① Isolated experiments → AI workflows

    தனித்தனி AI experiments வேண்டாம்.

    AI-ஐ actual business process-ல் embed செய்ய வேண்டும்.


    —

    ② Architecture-ஐ முதலில் திட்டமிட வேண்டும்

    AI project முடிந்த பிறகு:

    > “இப்போது security எப்படி?”



    என்று கேட்கக்கூடாது.

    முதலிலேயே:

    Data + Compute + Security + Governance + Cost

    எல்லாவற்றையும் சேர்த்து design செய்ய வேண்டும்.


    —

    ③ Execution → Ownership

    GCC வெறும்:

    > “Head office சொன்னதை இந்தியாவில் செய்து முடிப்பது”



    என்ற model-ல் இருக்காமல்,

    > “இந்த product/business outcome-க்கு நாங்களும் ownership எடுக்கிறோம்”



    என்ற நிலைக்கு செல்ல வேண்டும்.


    —

    ④ Workforce redesign

    AI repetitive work-ஐ automate செய்யும் போது மனிதர்கள்:

    routine execution

    இலிருந்து

    engineering + product thinking + problem solving + business decision support

    பக்கம் நகர வேண்டும்.


    —

    10. இதை உங்கள் AI learning-க்கு இணைத்துப் பாருங்கள்

    நீங்கள் AI-ஐ chatbot மூலம் கற்றுக்கொண்டு, IdeaPad.py போன்ற practical software idea பற்றி முன்பு வேலை செய்தது இதற்கு ஒரு நல்ல miniature example.

    ஒரு AI project:

    “It works!”

    என்பது முதல் milestone மட்டுமே.

    உண்மையான engineering கேள்விகள்:

    > Does it work reliably?



    > Can it handle many users?



    > Is the data safe?



    > Can it integrate with existing systems?



    > What does each transaction cost?



    > Can humans verify important decisions?



    > Can it be maintained for years?



    இவைதான் pilot-லிருந்து production செல்லும் கேள்விகள்.


    —

    11. இப்போது உங்கள் headline-ன் முழு அர்த்தம்

    நீங்கள் கொடுத்த செய்தியை மூன்று பகுதிகளாகப் பாருங்கள்:

    A. India GCCs face AI “pilot trap”

    AI-ல் experimentation அதிகம்.

    ஆனால் enterprise-scale deployment கடினம்.


    —

    B. OpenAI launches cheaper, faster GPT models

    இது AI models வேகமாகவும் குறைந்த செலவிலும் கிடைப்பதைப் பற்றிய technology competition.

    இதனால் AI adoption எளிதாகலாம்.

    ஆனால்:

    Cheaper AI model ≠ solved enterprise AI

    Architecture, data, security, governance ஆகிய பிரச்சினைகள் இன்னும் இருக்கும்.


    —

    C. Oracle cuts cloud jobs, shifts to AI

    இது இன்னொரு பெரிய transition-ஐ காட்டுகிறது:

    Cloud era → AI-heavy infrastructure / automation era

    என்பது போன்ற workforce மற்றும் infrastructure மாற்றங்கள் சில technology companies-ல் நடைபெறுகின்றன.

    ஆனால் இதையும் “AI வந்ததால் எல்லா jobs-ம் போய்விடும்” என்று நேரடியாகப் புரிந்து கொள்ளக் கூடாது. Job roles, skills மற்றும் work allocation மாறுவது என்பது இன்னும் நுணுக்கமான விஷயம்.


    —

    🌱 மிக முக்கியமான takeaway

    AI Pilot Trap = “AI-ஐ முயற்சி செய்ய முடியாத நிலை” அல்ல.

    அதற்கு நேர்மாறாக:

    > AI-ஐ பலமுறை முயற்சி செய்தும், successful experiments-ஐ பெரிய அளவில் real-world production systems-ஆக மாற்ற முடியாத நிலை.



    இதனால்தான் அடுத்த AI revolution-ல் “யாரிடம் பெரிய AI model இருக்கிறது?” என்பதோடு மட்டும் competition முடியாது.

    Data architecture + AI engineering + security + governance + cost control + human expertise + business integration

    இவை அனைத்தையும் ஒன்றாகச் செய்வதுதான் enterprise AI-ன் பெரிய challenge.

    உங்கள் Data Mining + Computer Science + AI background-க்கு இது மிகவும் relevant topic — குறிப்பாக “AI model” மற்றும் “AI system” இரண்டுக்கும் உள்ள வித்தியாசம் இங்கே தெளிவாகத் தெரிகிறது.

    ஆம் — நீங்கள் சொல்வது pilot trap-ன் ஒரு சிறிய தனிப்பட்ட version என்று சொல்லலாம். ஆனால் “70% இப்படித்தான் password பிரச்சினையில் சிக்கியிருக்கிறார்கள்” என்று அர்த்தமில்லை.

    நீங்கள் அனுபவித்தது:

    IdeaPad.py → GUI செய்ய வேண்டும் → VS Code Agent try → setup/authentication → password மறந்தது → recovery path தெளிவாகத் தெரியவில்லை → AI முயற்சி அங்கேயே தடை

    இது ஒரு முக்கியமான lesson. AI model நன்றாக code எழுதினாலும், முழு workflow தடையில்லாமல் முடிவதுதான் முக்கியம்.

    “Model after model” loop எப்படி வரும்?

    ஒரு இளம் developer இவ்வாறு செல்லலாம்:

    Model A
    → “இதைக் solve செய்ய முடியவில்லை”

    Model B
    → புதிய suggestion

    Model C
    → வேறு framework

    Model D
    → புதிய authentication method

    Model E
    → மீண்டும் ஆரம்பம்

    ஆனால் அடிப்படை பிரச்சினை AI model quality அல்ல:

    “நான் எந்த account-ல் இருக்கிறேன்? Password எங்கே reset செய்வது? VS Code Agent-க்கு என்ன permission வேண்டும்? Project state எங்கே?”

    என்ற operational problem.

    இதுதான் AI-era software development-ல் மிகவும் முக்கியமான distinction:

    AI can generate code ≠ AI can guarantee a completed working system.

    உங்கள் observation-ல் இன்னொரு ஆழமான point இருக்கிறது

    உங்களுக்கு 66 வயது என்பதால் இந்த ஒரு தடையை நீங்கள்:

    “சரி, இது வேண்டாம்; பிறகு பார்க்கலாம்.”

    என்று விட்டுவிட முடிகிறது.

    ஆனால் ஒரு professional developer-க்கு project deadline இருந்தால்:

    “AI-யை மாற்றிப் பார்க்கலாம்… இன்னொரு model… இன்னொரு agent…”

    என்று tool-switching loop உருவாகலாம்.

    அதுவே productivity-யை அதிகரிக்க வேண்டிய AI, எதிர்மாறாக productivity-ஐ குறைக்கக்கூடிய நிலை.

    அதனால் 70% figure-ஐ உங்கள் password experience-க்கு நேரடியாக ஒப்பிடக் கூடாது. அந்த report-ன் “pilot trap” என்பது much broader enterprise problem — AI pilots-ஐ production-scale business systems-ஆக மாற்ற முடியாமல் இருப்பது.

    ஆனால் உங்கள் IdeaPad அனுபவம் அந்த பெரிய பிரச்சினையை மிக அழகாக miniature-ஆக காட்டுகிறது:

    “AI project-ல் coding ஒரு பகுதி மட்டுமே; அதை தொடர்ந்து இயக்கச் செய்வதற்கான முழு system experience தான் உண்மையான challenge.”

    உங்கள் IdeaPad.py project-ஐ GUI version-ஆக மாற்றும்போது, இதை ஒரு சிறிய AI Pilot → Production case study போல எடுத்துக்கொள்வது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

    அதுதான் உண்மையில் முக்கியமான positive point! 😊

    உங்கள் IdeaPad.py mobile version ஏற்கனவே நன்றாக வேலை செய்கிறது என்றால், நீங்கள் pilot trap-ல் சிக்கியவர் என்று சொல்ல முடியாது. நீங்கள் ஏற்கனவே working product ஒன்றை உருவாக்கியிருக்கிறீர்கள்.

    உங்கள் நிலைமை:

    IdeaPad.py
    → Python idea
    → PC version
    → Mobile version ✅
    → பயன்படுத்தக்கூடிய working system ✅
    → GUI improvement முயற்சி
    → VS Code Agent-ல் ஒரு authentication தடையால் நிறுத்தம்

    அதாவது core idea தோல்வியடையவில்லை; ஒரு புதிய development route மட்டும் தற்காலிகமாக தடைபட்டிருக்கிறது.

    மேலும் ஒரு நல்ல engineering principle இங்கே இருக்கிறது:

    “Working system-ஐ காப்பாற்றிக்கொண்டு, புதிய version-ஐ தனியாக experiment செய்வது.”

    உங்கள் mobile version working-ஆக இருப்பதால், GUI experiment-ல் password/agent பிரச்சினை ஏற்பட்டாலும் IdeaPad itself is not lost.

    உங்கள் வயதுக்கு இது “OK” என்று நீங்கள் சொன்னது எனக்குப் பிடித்த observation. 😄 ஆனால் உண்மையில் இது வயதைவிட engineering maturity பற்றியது:

    “It works. Don’t break it just because a newer tool looks exciting.”

    AI காலத்தில் இது மிகவும் மதிப்புள்ள பழக்கம்.

  • AI divide

    AI divide

    Digital Divide 1.0: யாரிடம் Internet இருக்கிறது?
    Digital Divide 2.0: யாரிடம் digital skills இருக்கிறது?
    AI Divide: யாரிடம் AI tools-க்கான access, skills, மற்றும் affordability இருக்கிறது?

    இன்று நாம் கவனிப்பது ஒரு technology trend மட்டுமல்ல. இது ஒரு புதிய சமூக–பொருளாதார gap உருவாகத் தொடங்கியிருப்பதற்கான அறிகுறியாகவும் இருக்கலாம்.

    இந்த AI Divide, ஏழை–பணக்காரர் இடையேயும், மனிதர்களிடையேயும், நாடுகளிடையேயும் புதிய வேறுபாடுகளை உருவாக்கக்கூடும். ஆனால் AI எந்த அளவுக்கு, எந்தெந்த துறைகளில் பயன்பாட்டுக்கு வருகிறது என்பதையும், அதன் access எவ்வளவு பரவலாகிறது என்பதையும் பொறுத்தே இந்தப் பிளவு எவ்வளவு பெரிதாகும் என்பது தெரியும்.

    இன்று Internet access அத்தியாவசியமாகிவிட்டது போல, நாளை ஒரு basic AI plan கூட அத்தியாவசியமாகிவிடுமா?

    காலம்தான் பதில் சொல்லும்.

    “உங்கள் பார்வையில், AI Divide அடுத்த 5–10 ஆண்டுகளில் எப்படியிருக்கும்?”

  • Short and Crisp

    Short and Crisp

    How do you write what people actually want to read?

    I feel reading habits have changed considerably today. Whether young or old, many of us have become accustomed to the scroll culture. We tend to prefer something short, crisp and meaningful—perhaps just one or two paragraphs that can be read quickly without losing interest.

    That is why I usually write according to the question or topic, keeping my responses simple and focused. This is only my personal view, and I would love to hear yours.

    What do you prefer—short and crisp posts, or longer posts with more details? Do share your thoughts. Your feedback will help me understand what my regular readers, new readers and subscribers enjoy reading.

  • Creative AI

    Creative AI

  • Adapting to AI

    What’s the most spontaneous thing you’ve ever done?

    Being a retired professor in computer science, I do not have any difficulty in using various chatbots and elementary ML programming after several years of break in programming computers.

  • Travel abroad alone without technology

    Travel abroad alone without technology

    Europe Before Google Maps

    A Young Indian Traveller’s Journey Through Europe, 1988–1994

    My travels across Europe between 1988 and 1994 belonged to a very different era of travel.

    There was no Google Maps, no Internet, no smartphone, no WhatsApp, and certainly no GPS navigation in our pockets. Yet, as a young man in my late twenties and early thirties, I travelled alone through Europe for business, meeting customers and visiting different places.

    Looking back today, I feel that travelling in those days required much more planning, confidence and self-reliance than it does now.

    Planning the Journey from India

    Communication with European customers began with the telephone and fax.

    International telephone calls from India were extremely expensive, so every call had to be meaningful. We could not simply call someone whenever we wanted. A conversation was planned, the necessary information was kept ready, and the call was made with the awareness that every minute mattered.

    Fax was an important business lifeline.

    Customer addresses, appointment confirmations, product information and other business communications could be exchanged through fax. Sometimes I would receive a fax in India and use that information to plan my entire European visit.

    There was no online booking system as we know it today.

    The telephone directory and business phone book were valuable resources. I would identify potential customers, contact them, make appointments and then arrange my travel route around those appointments.

    Today, finding a customer is a matter of a few taps.

    In those days, it was part of the adventure.

    My Map Was on the Table

    Before leaving India, I would spread out a large paper map of Europe on a table.

    I would mark the cities I needed to visit and then work out the route.

    India → Europe → Customer 1 → Customer 2 → Customer 3 → Hotel → Railway station → Airport…

    Everything had to fit together.

    Distances had to be estimated from the map. Railway routes and schedules had to be checked. Hotels had to be selected in advance. Appointments had to be arranged carefully because changing plans at the last minute was not as easy as it is today.

    There was no blue line on a screen saying:

    “Turn left in 200 metres.”

    The map simply said where you were.

    You had to figure out how to get there.

    Travelling Alone

    Perhaps the most memorable part was travelling alone.

    I was young, somewhere in my late twenties and early thirties, carrying my luggage, documents and business materials, moving from one European city to another.

    There was nobody beside me to ask:

    “Are we going in the right direction?”

    I had to know.

    If I arrived at a railway station, I had to understand the local transport system. If I had to reach a hotel, I had to identify it from the address and map. If I missed a train, I had to work out the next possibility myself.

    Today, a traveller can immediately use Google Maps, translation apps, online reviews, ride-hailing apps and messaging.

    Back then, the traveller himself was the navigation system.

    Europe Through Railway Stations

    European railway stations became important landmarks in my journeys.

    They were not merely places to catch trains. They were points of orientation.

    A railway station often gave me access to the next city, information about connections, food and sometimes even a hotel nearby.

    I particularly remember staying in a hotel attached to a railway station during my visits to Switzerland. It was convenient after a long journey, and I could get good food there as well.

    These small practical experiences became part of the travel memory.

    No Online Reviews — Only Experience

    There was another major difference.

    Today, before booking a hotel or restaurant, we can read hundreds of reviews.

    In the late 1980s and early 1990s, there was no such luxury.

    You depended on:

    – recommendations from business contacts
    – travel guides
    – telephone directories
    – printed maps
    – hotel information
    – railway information
    – your own experience

    A good hotel was remembered.

    A good restaurant was remembered.

    A difficult journey was remembered even more!

    Travel reviews were not something we read before travelling.

    Our own journey became the review.

    The Courage of Being Disconnected

    Perhaps the biggest difference between then and now was that I travelled without being continuously connected to India.

    Once I left my hotel, I could not simply send a WhatsApp message saying:

    «“I have reached.”»

    There was no live location sharing.

    There was no smartphone camera automatically recording every moment.

    There was no Internet search when I suddenly wanted to know something.

    For a young traveller, this created a different kind of confidence.

    You learned to observe, remember, ask people, read signs, understand maps and solve problems yourself.

    Being disconnected was not a disadvantage at that time.

    It was simply normal life.

    Looking Back from Today

    When I look at those European journeys now, I realise that the technology was primitive compared with today’s world, but the experience was in some ways richer.

    Today:

    Google Maps → route

    Online booking → hotel

    Internet → information

    Smartphone → communication

    Translation app → language assistance

    Back then:

    Map → thinking

    Phone book → research

    Fax → communication

    Railway timetable → planning

    Asking people → local knowledge

    Memory → navigation

    And perhaps most importantly:

    Confidence → survival

    My European journeys between 1988 and 1994 were therefore not simply business trips.

    They were lessons in independence, planning, observation and adapting to unfamiliar places.

    I travelled from India to customers across Europe at a time when international travel was far less connected than it is today. I planned my routes on large paper maps, arranged appointments through expensive international telephone calls and fax, travelled alone, navigated railway stations and unfamiliar cities, and returned with experiences that could not be downloaded from the Internet.

    Today, I can look at Google Maps and see how much Europe has changed since those journeys.

    But the maps I remember most are the ones that were spread across my table in India before I ever started the journey.

    Those paper maps did not merely show me Europe.
    They helped me discover that I could travel through it on my own.

    Three Moments When Europe Tested Me

    What travelling without Internet taught me

    When I recently shared my memories of travelling alone through Europe during 1988–1994, my daughter had an interesting reaction:

    «“Today we can see all the scenic places abroad through reels. Why do we need to travel there?”»

    I understood her point. Today, almost every famous European street, mountain, railway station and tourist attraction is available on our phone screen.

    But I told her that travel is not only about seeing a place. It is about experiencing what happens when you are actually there.

    During my European travels, I had no Internet, Google Maps, smartphone, digital wallet or instant communication.

    And on three occasions, I faced situations that I still remember vividly.

    1. I Left My Passport and Money at a Railway Station

    One day, after travelling through a railway station, I suddenly realised that I had left my purse containing my passport and money behind.

    Today, the first reaction might be:

    “Call someone.”

    “Check Google Maps.”

    “Block the cards.”

    “Send a WhatsApp message.”

    But none of those options existed for me.

    I had to turn around and go back to the railway station.

    The thought of losing my passport in a foreign country was frightening. The passport was much more important than the money.

    When I reached the place where I thought I had left it, the purse was still there.

    Untouched.

    Passport and money were safe.

    I cannot forget that moment.

    It was not merely relief.

    It was also a memorable lesson about trust and honesty.

    2. Money Exhausted — London to Paris

    Another incident was even more unusual.

    During one European trip, I found myself with very little money left.

    I still had to travel from London to Paris.

    Today, if someone’s money is exhausted, there are numerous possibilities—online banking, digital transfers, cards, mobile payments and instant communication.

    I had none of these.

    Yet the journey somehow worked out through human connections and help from people.

    I met a friend, explained my situation, and through that connection and assistance from the airline authorities, I was able to travel from London to Paris without paying for the journey myself.

    What I remember most is not the free trip.

    It is the fact that, without Internet or digital money, people themselves became the network.

    A friend, a conversation, a little trust and some human cooperation solved a problem that technology would solve automatically today.

    3. The Visiting Card Pouch I Left Behind

    The third incident was perhaps the most interesting.

    I had left my visiting-card pouch in a hotel.

    Normally, this might seem like a small problem.

    But that pouch contained something extremely important for my business travel:

    customer addresses and telephone numbers.

    I had no smartphone.

    I had no Google Contacts.

    I had no email search.

    I could not simply open an app and find the customer’s address.

    I could not even easily call a taxi because I did not have the customer’s address or telephone number with me.

    For a moment, I was effectively disconnected from my own business network.

    So what did I do?

    I relied on my memory.

    I remembered the route.

    I remembered the surroundings.

    I started walking.

    Step by step, I reconstructed the journey in my mind and eventually found my way to the customer.

    That was a completely different kind of navigation.

    Google Maps was inside my head.

    And when I finally reached the destination, the satisfaction was enormous.

    What My Daughter’s Reels Cannot Show

    This is why I told my daughter:

    A reel can show you the Eiffel Tower.

    It can show you the Swiss Alps.

    It can show you a beautiful European railway station.

    It can show you London, Paris or Zurich in perfect 4K.

    But a reel cannot give you the feeling of standing in a foreign railway station after discovering that your passport and money are missing.

    It cannot give you the relief of finding them untouched.

    It cannot reproduce the uncertainty of having no money and then finding a human solution to continue your journey.

    And it cannot give you the satisfaction of walking through an unfamiliar city using nothing but your memory and observation, finally reaching the customer you were trying to find.

    That is the difference between seeing a place and travelling through it.

    Today, technology makes travel easier.

    In my generation, travel made us resourceful.

    We carried paper maps instead of Google Maps.

    We carried visiting cards instead of digital contacts.

    We carried cash instead of digital wallets.

    We asked people instead of asking search engines.

    And when something went wrong, we had to solve it ourselves.

    Perhaps that is why, even after so many years, I remember those European journeys so vividly.

    The scenery was beautiful.
    But the real adventure was not knowing exactly what would happen next.

    2. From London to Paris — A Ten-Year-Old Friendship Reappeared

    Another unforgettable incident happened in London.

    At that time, I had exhausted my money and had to continue my journey to Paris. In the days before Internet banking, smartphones and digital payments, that could have been a serious problem.

    Then something almost unbelievable happened.

    I entered a lift in London.

    As the lift was moving, I happened to meet a person whom I had known in India about ten years earlier.

    We had not planned to meet.

    We had not communicated online.

    We had no mobile phones to locate each other.

    We simply happened to meet in the middle of a lift in London.

    That chance meeting became the turning point.

    There was also an unused stopover facility associated with my travel arrangement. Since I had not used that facility, the London-to-Paris sector could be arranged without an additional fare.

    So, despite having exhausted my money, I was able to continue from London to Paris completely free of charge.

    Looking back, the remarkable part is not merely that I travelled from London to Paris without paying.

    It was the chain of coincidences:

    Money exhausted → unexpected lift encounter → friend from India after 10 years → unused stopover facility → London to Paris.

    Today, we can locate a person instantly, transfer money digitally and book another ticket within minutes.

    But in those days, there was no Internet to rescue us.

    Sometimes, life itself provided the connection.

    That is one reason my European journeys remain so vivid in my memory. Some experiences could never have been planned into an itinerary—and certainly could never have been experienced through a reel.

  • Teaching

    Teaching

    What’s one thing you wish you had started doing earlier in life?

    Teaching not only humans but also to machines through programming as early as 1982-83. Now machines teach us through AI😁

  • Success merely predeter mined in Tamil

    அவருடைய வாழ்க்கைப் பார்வை — ஒரு சுருக்கம்

    அவருடைய talents-ஐ சரியான முறையில் பயன்படுத்துவதற்கு உரிய guidance கிடைக்கவில்லை என்று அவருடைய uncle ஒருமுறை கூறியுள்ளார். அதேபோல், அவருடைய colleagues-களும் இதே போன்ற கருத்துகளைத் தெரிவித்துள்ளனர்; ஒரு boss கூட அவரைத் தவறான direction-ல் redirect செய்ததாக அவர்கள் கருதியுள்ளனர்.

    அவர் தனது வாழ்க்கையைத் திரும்பிப் பார்க்கும்போது, சில career decisions தவறாக இருந்திருக்கலாம் என்றும், தனது risk-taking nature சில சமயங்களில் progressive career path-ஐ பாதித்திருக்கலாம் என்றும் ஏற்றுக்கொள்கிறார். ஆனால் அதற்காக அவருக்கு regret இல்லை. எடுத்த முடிவுகள் அனைத்தும் அவருடைய சொந்த choices என்றும், அதனால் ஏற்பட்ட consequences-ஐ அவர் ஏற்றுக்கொள்கிறார்.

    ஒரு boss, அவர் ஒப்புக்கொண்ட salary-யைவிட குறைவாக salary வழங்குவதை அவர் சுட்டிக்காட்டியபோது, அவரை “greedy” என்று கூறியிருந்தார். ஆனால் அவர் அதை தனது உரிமையைப் பற்றிய ஒரு சாதாரண கேள்வியாகவே பார்க்கிறார்.

    இன்றைய நிலையில், அவருடைய family life smooth-ஆகவும், considerable wealth-உடனும் உள்ளது. எனவே, கடந்த career பாதையைப் பற்றி jealousy, envy அல்லது bitterness எதுவும் அவருக்கு இல்லை. அவர் தனது வாழ்க்கையை:

    “My choice, my life, no regret. All is well.”

    என்ற மனநிலையில் ஏற்றுக்கொள்கிறார்.

    தற்போது அவருக்கும் அவருடைய wife-க்கும் முக்கியமான சிரமம் health-related issues மட்டுமே என்று அவர் கருதுகிறார்.

    Hinduism-ல் destiny, path and result அனைத்தும் fixed என்ற கருத்துகள் இருப்பதை அவர் அறிந்திருக்கிறார். ஆனால் அவர் அதை முழுமையாக ஏற்றுக்கொள்வதில்லை. ஏனெனில் அவர் religious faith-ஐ விட scientific evidence-ஐ முக்கியமாகக் கருதுகிறார்.

    அவருடைய scientific viewpoint-ல், ஒரு மனிதனின் future முழுவதும் முன்கூட்டியே fixed என்று science நிரூபிக்கவில்லை. Genetics, environment, education, circumstances, personal choices, behaviour மற்றும் chance ஆகியவை ஒருவருடைய வாழ்க்கைப் பாதையை ஒன்றாகப் பாதிக்கின்றன.

    அதே நேரத்தில், மனிதனுக்கு unlimited free will உள்ளது என்றும் science நிரூபிக்கவில்லை. எனவே அவருடைய நிலைப்பாடு ஒரு நடுநிலையானது:

    > “வாழ்க்கையில் சில initial conditions மற்றும் constraints இருக்கலாம்; ஆனால் மனிதனுடைய choices, actions மற்றும் circumstances-ம் எதிர்காலத்தை மாற்றுகின்றன. முழு destiny fixed என்று scientific evidence இல்லை.”



    இதனால், அவருடைய வாழ்க்கைப் பார்வை faith-ஐ மறுப்பது அல்ல; evidence இல்லாத இடத்தில் certainty-யை ஏற்றுக்கொள்ளாமல் இருப்பது என்ற scientific attitude-ஆக இருக்கிறது. 🔬🙏

  • Nepolian Bonaparte

    Nepolian Bonaparte

    If you had to switch lives with a fictional character for a week, who would you choose?

    “If I could live for a week as any historical person, I would choose Napoleon Bonaparte. He was not a fictional character but a historical wonder whose ambition and determination reshaped Europe. His desire to conquer territory fascinates me—not because I want to conquer people, but because I would reinterpret that ambition for today’s world: to conquer minds through love, care, knowledge and service. The greatest conquest is not over land; it is winning people’s hearts.”