एडम फील्ड, टंगस्टन ऑटोमेशन में मुख्य एआई अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

एडम फील्ड, टंगस्टन ऑटोमेशन में मुख्य एआई अधिकारी, एक दीर्घकालिक उद्यम प्रौद्योगिकी नेता हैं जिनके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बुद्धिमान स्वचालन और उत्पाद रणनीति में गहरी विशेषज्ञता है। अपनी वर्तमान भूमिका में, वह कंपनी के वैश्विक एआई परिवर्तन प्रयासों का नेतृत्व करते हैं, टंगस्टन के उत्पाद पोर्टफोलियो में एआई के एकीकरण की देखरेख करते हैं, टंगस्टन एआई लैब का मार्गदर्शन करते हैं, और जिम्मेदार एआई अपनाने के लिए शासन ढांचे स्थापित करते हैं। मुख्य एआई अधिकारी बनने से पहले, उन्होंने मुख्य उत्पाद अधिकारी के रूप में कार्य किया, जिसमें 550 मिलियन डॉलर से अधिक का वार्षिक राजस्व उत्पन्न करने वाला पोर्टफोलियो प्रबंधित किया गया था। टंगस्टन में शामिल होने से पहले, फील्ड ने लगभग 17 वर्षों तक पेगासिस्टम्स में बिताए, जहां उन्होंने नवाचार और ग्राहक अनुभव पहलों का नेतृत्व किया, उभरती प्रौद्योगिकी रणनीति को आकार देने में मदद की, और बड़े पैमाने पर उत्पाद प्रदर्शनियों और उद्यम नवाचार कार्यक्रमों को वितरित करने के लिए जाने जाते थे। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने स्टेपल्स, पब्लिसिस सैपिएंट और फिडेलिटी इन्वेस्टमेंट्स में प्रौद्योगिकी और परामर्श भूमिकाएं निभाईं।

टंगस्टन ऑटोमेशन, जिसे पहले कोफैक्स के नाम से जाना जाता था, एक उद्यम सॉफ्टवेयर कंपनी है जो एआई-संचालित कार्य प्रवाह स्वचालन, बुद्धिमान दस्तावेज प्रसंस्करण, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) और व्यवसाय प्रक्रिया व्यवस्था पर केंद्रित है। कंपनी स्वचालन उपकरण प्रदान करती है जो वित्त, स्वास्थ्य सेवा, बीमा और सरकार जैसे उद्योगों में संगठनों द्वारा दस्तावेज़-भारी संचालन को स्ट्रीमलाइन करने और दक्षता में सुधार करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इसका प्लेटफ़ॉर्म एआई, लो-कोड स्वचालन और दस्तावेज़ बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों को मिलाता है ताकि उद्यमों को पुनरावृत्ति कार्यों को स्वचालित करने, असंरचित डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने और व्यवसाय प्रवाहों को बड़े पैमाने पर आधुनिक बनाने में मदद मिल सके।

आपने वर्षों तक उत्पाद रणनीति और नवाचार का नेतृत्व किया, जिसमें नवाचार प्रयोगशालाओं का निर्माण और 500 मिलियन डॉलर से अधिक के उत्पाद पोर्टफोलियो को स्केल करना शामिल था, इससे पहले कि आप टंगस्टन ऑटोमेशन में मुख्य एआई अधिकारी की भूमिका में कदम रखें। आपको यह निर्णय लेने के लिए क्या प्रेरित किया कि अब पूरी तरह से एआई नेतृत्व में स्थानांतरित होने का समय है, और आपके पूर्व अनुभव ने उस निर्णय को कैसे आकार दिया?

मैंने अपने करियर का एक बड़ा हिस्सा नए प्रौद्योगिकियों को वास्तव में काम करने वाली चीज़ में बदलने पर केंद्रित किया है जो विशाल उद्यम वातावरण के भीतर पैमाने पर काम करती है। पिछले कुछ वर्षों में, यह स्पष्ट हो गया है कि एआई केवल उत्पादों में एक और क्षमता एकीकृत करने के लिए नहीं है। यह सॉफ्टवेयर के निर्माण और व्यवसाय भर में निर्णय लेने के तरीके को फिर से परिभाषित कर रहा है, जो कि सब कुछ को प्रभावित कर रहा है जो इसके पहले आया था। प्रयोग से वास्तविक परिणामों की अपेक्षा में यह परिवर्तन, साथ ही यह बढ़ती हुई अनिवार्य तथ्य कि एआई यहाँ रहने के लिए है, ने इसे पूरी तरह से एआई नेतृत्व भूमिका में कदम रखने का सही समय बना दिया।

यह भी स्पष्ट हो गया कि एआई वह पैनेसिया नहीं निकला जिसे कई लोगों ने इसके रूप में विपणन किया था। एआई सफलता के लिए तकनीकी विशेषज्ञता और उद्योग ज्ञान के संयोजन वाले लोगों की आवश्यकता होती है। टंगस्टन चाहता है कि कंपनियां एआई को सही तरीके से करने में मदद करें और वास्तविक रिटर्न का अनुभव करें, जो कि टंगस्टन ने एआई कार्यालय और मेरी भूमिका बनाने का कारण है।

टंगस्टन ने शुरुआती दस्तावेज़ कब्जे और ओसीआर से एक पूर्ण बुद्धिमान स्वचालन मंच में विकसित किया है, जो हजारों संगठनों के लिए मिशन-महत्वपूर्ण कार्य प्रवाहों को संचालित करता है। आप आज एजेंटिक एआई के लिए अपने दृष्टिकोण को आकार देने के लिए इस विरासत को कैसे देखते हैं?

टंगस्टन का इतिहास वास्तव में उद्यमों के संचालन से जुड़ा हुआ है। हमने दशकों से दस्तावेजों और कार्य प्रवाहों के साथ काम किया है जो महत्वपूर्ण व्यवसाय प्रक्रियाओं के केंद्र में बैठते हैं। इसका मतलब है कि हम जानते हैं कि यह जानकारी कितनी जटिल और अक्सर असंरचित हो सकती है।

यह आधार एजेंटिक एआई के लिए बहुत प्रासंगिक है। इन प्रणालियों को वास्तविक वातावरण में काम करने की आवश्यकता है, न कि केवल अलगाव में जानकारी की व्याख्या करने की। हमारी पृष्ठभूमि दस्तावेज़ बुद्धिमत्ता में हमें संदर्भ पर ध्यान केंद्रित करने और यह सुनिश्चित करने की अनुमति देती है कि एआई व्यवसाय के संचालन के अनुरूप तरीके से कार्य करता है। यह उत्पादन में विश्वसनीय प्रणालियों का निर्माण करने के बारे में है, न कि केवल सिद्धांत में अन्वेषण करने के बारे में।

यही कारण है कि यह नवीनतम एआई विकास इतना रोमांचक है। यह बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण को पहले से कभी नहीं देखे गए स्थानों पर ले जाता है – उन समस्याओं का समाधान करता है जो पहले अत्यधिक महंगी या असंभव थीं।

आप उत्पाद पोर्टफोलियो में एआई को एकीकृत करने के बजाय एक अलग सुविधा के रूप में एआई का इलाज करने के बजाय पूरे उत्पाद पोर्टफोलियो में एआई को एम्बेड करने पर जोर देते हैं। एक बड़े, स्थापित सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म में “एआई-मूल” परिवर्तन वास्तव में कैसा दिखता है?

यह जल्द ही स्पष्ट हो गया कि जनरेटिव- और एजेंटिक एआई-संचालित सुविधाएं जल्द ही टेबल स्टेक्स बन गईं, जिसका अर्थ है कि ग्राहकों को अक्सर उनके लिए अतिरिक्त भुगतान करने को तैयार नहीं थे। हमें यह भी एहसास हुआ कि ये प्रौद्योगिकियां हमें उन चीजों को आधुनिक बनाने में मदद कर सकती हैं जो टंगस्टन ने वर्षों से की हैं: कंपनियों को उनके दस्तावेज़ डेटा को समझने में मदद करना।

हमने अपने ब्रांड वादे को नहीं बदला। हमने एक-एक उत्पाद नहीं बनाए या बोल्ट-ऑन सुविधाओं का निर्माण नहीं किया। हमने उत्पाद का उपयोग कैसे किया जाता है इसे पुनः संरचित किया, और जब यह आधार स्थापित हो जाता है, तो एआई उत्पाद के भीतर प्राकृतिक तरीके से काम कर सकता है, न कि अलग से। और उपयोग के मामले जो हमारे ग्राहकों ने संबोधित करना शुरू किया वह संरचित दस्तावेजों से असंरचित सूचना स्रोतों तक चले गए। और, हमने “दस्तावेज़” को फिर से परिभाषित किया जब से यह यात्रा का एक हिस्सा है। अब एक दस्तावेज़ केवल कागज़ की एक छवि या एक डिजिटल फ़ाइल नहीं है। असंरचित डेटा दावा समायोजक नोट्स, संपर्क केंद्र कॉल ट्रांसक्रिप्ट, सोशल मीडिया पोस्ट, वेब लेख और बहुत कुछ जैसी चीजों में रहता है।

इस दृष्टिकोण को अपनाने से हमारे ग्राहकों को अपने स्वामित्व वाले डेटा के साथ आधार और ओपन मॉडल को बढ़ाने की अनुमति मिलती है, जो वास्तविक अंतर है।

टंगस्टन के पहले मुख्य एआई अधिकारी के रूप में, आप नवाचार की गति के साथ शासन, सुरक्षा और जिम्मेदार एआई तैनाती की आवश्यकता को कैसे संतुलित कर रहे हैं?

एआई के साथ तेजी से आगे बढ़ने के लिए हमेशा एक धक्का है, लेकिन उद्यम वातावरण में विश्वास उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि गति। शासन और सुरक्षा को एक बाद के विचार के रूप में नहीं माना जा सकता है। उन्हें प्रणाली में शुरू से ही निर्मित किया जाना चाहिए।

हम इसे आगे की अपेक्षाओं को शिक्षित करके करते हैं। उदाहरण के लिए, मेरी भूमिका का आधा हिस्सा आंतरिक एआई रणनीति, उत्साह और शासन पर केंद्रित है। हमने शुरू से ही एक क्रॉस-फ़ंक्शनल सलाहकार परिषद एक साथ लाई। हम साझा करने, प्रयोग और संचार को प्रोत्साहित करते हैं। ऐसे समय थे जब प्रौद्योगिकी सभी कर्मचारियों के लिए आंतरिक प्रणालियों से जुड़े हुए कई आंतरिक प्रणालियों में रोल आउट करने के लिए तैयार थी। प्रोटोटाइप शक्तिशाली थे और सभी को उत्साहित किया, लेकिन हमने अपनी सलाहकार टीम को सूचित किया जब हम संभावित सुरक्षा या नियामक बाधाओं में भाग गए। वे अंतर्दृष्टि की सराहना करते हैं और अक्सर समाधान में भाग लेते हैं।

मुझे लगता है कि यह भी महत्वपूर्ण है कि निर्माण को प्रगति के रास्ते में नहीं आने देना चाहिए। हमने अपने कर्मचारियों के साथ यह अपेक्षा निर्धारित की है कि वे परिवर्तन की अपेक्षा करें, और बहुत कुछ। उन्हें यह अपेक्षा करनी चाहिए कि हम उपकरण और सुविधाओं को तब रोल आउट करेंगे जब वे तैयार होंगे, प्रतिक्रिया प्राप्त करेंगे, यदि आवश्यक हो तो पाठ्यक्रम बदलेंगे, और फिर अधिक रोल आउट करेंगे।

एजेंटिक एआई जल्द ही उद्योग भर में एक प्रमुख फोकस बन रहा है। आपके दृष्टिकोण से, वास्तविक उद्यम-ग्रेड एजेंटिक प्रणालियों को प्रयोगात्मक या अतिरंजित कार्यान्वयन से क्या अलग करता है?

मुख्य अंतर यह है कि प्रणालियां वास्तविक स्थितियों में कैसा प्रदर्शन करती हैं। कई प्रयोगात्मक दृष्टिकोण नियंत्रित वातावरण में अच्छा काम करते हैं, लेकिन जटिल कार्य प्रवाह या गंदे डेटा का सामना करने पर संघर्ष करते हैं। उद्यम-ग्रेड प्रणालियों को उस परिवर्तनशीलता को संभालने और अभी भी सुसंगत परिणाम प्रदान करने की आवश्यकता है।

प्रणालियों के एकीकरण को एजेंटिक युग में पुनः सोचा जाने की आवश्यकता है। मानव द्वारा पारंपरिक यूआई के माध्यम से की जाने वाली तुलना में अपवादों, त्रुटियों और लेखा परीक्षा को संभालने के लिए सब कुछ अलग है।

एक और महत्वपूर्ण कारक जवाबदेही है। संगठनों को यह समझने की आवश्यकता है कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं और परिणामों पर विश्वास करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। यह स्तर की पारदर्शिता है जो एजेंटिक प्रणालियों को दिलचस्प प्रदर्शनों से वास्तविक संचालन में ले जाने की अनुमति देती है।

आप टंगस्टन एआई लैब का नेतृत्व अनुसंधान और लागू नवाचार के लिए एक केंद्र के रूप में कर रहे हैं। आप यह सुनिश्चित करने के लिए क्या करते हैं कि प्रयोगात्मक एआई कार्य मापनीय व्यवसाय परिणामों में अनुवादित होता है?

मैंने वास्तव में टंगस्टन एआई लैब के साथ विपरीत दृष्टिकोण लिया। मैंने टीम को शुरू से ही बताया कि यह प्रयोग करने, सीखने और नई दृष्टिकोण की कोशिश करने के लिए ठीक था, भले ही परिणाम हमारे उत्पादों में कभी नहीं आए। अक्सर यह जानना बेहतर होता है कि क्या नहीं करना है। मुझे लगता है कि इससे उन्हें स्वतंत्र रूप से सोचने और नई चीजों की कोशिश करने की स्वतंत्रता मिली है।

एक उदाहरण के रूप में, जबकि मैं विशिष्ट सुविधा का खुलासा नहीं कर सकता, हमारे वर्तमान अनुसंधान स्प्रिंट में एक मौजूदा उत्पाद घटक के लिए एक बिल्कुल नई दृष्टिकोण शामिल है। शोधकर्ताओं ने समस्या का समाधान करने के लिए नए तरीके खोजे, जिससे एक “लाइटबुल” क्षण आया जो हमें अपने ग्राहकों के लिए एक पूर्ण नई ऐड-ऑन समाधान प्रदान करने की अनुमति दे सकता है। यदि हम केवल रोडमैप में क्या था उसे लागू करने का अनुसंधान करते हैं, तो हम कभी भी यहाँ नहीं पहुँच पाते।

हालांकि, यह एक मुक्त-forall नहीं है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानी से विचार करते हैं कि हम कहां समय बिताते हैं और प्रत्येक अनुसंधान परियोजना पर कितना समय बिताते हैं।

कई संगठन अभी भी एआई पायलट से उत्पादन में जाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। आप किन सबसे बड़ी बाधाओं को देख रहे हैं, और कंपनियां उन्हें कैसे पार कर सकती हैं?

सबसे बड़ी बाधाओं में से एक डार्क डेटा है। अधिकांश संगठनों के पास जानकारी के विशाल आयतन तक पहुंच है, लेकिन इसका एक बड़ा हिस्सा दस्तावेजों, ईमेल, पीडीएफ और अन्य असंरचित प्रारूपों में रहता है जो एआई प्रणालियों के लिए व्याख्या करना मुश्किल है। इसका मतलब है कि अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए मॉडल अक्सर व्यवसाय के एक अधूरे और असंगत दृश्य के साथ काम कर रहे हैं, जिससे अविश्वसनीय आउटपुट और रुकी हुई पहल होती है।

इसके बाहर निकलने के लिए, कंपनियों को डार्क डेटा को कुछ उपयोगी में बदलने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। इसमें केवल जानकारी निकालना शामिल नहीं है, बल्कि संरचना, संदर्भ और शासन बनाना भी शामिल है ताकि एआई प्रणालियां वास्तव में इसके साथ काम कर सकें। एक बार यह आधार स्थापित हो जाने के बाद, एआई बहुत अधिक विश्वसनीय और वास्तविक उत्पादन वातावरण में स्केल करने में आसान हो जाता है।

टंगस्टन दस्तावेज़-भारी और कार्य प्रवाह-गहन उद्योगों में काम करता है। एआई कंपनियों को असंरचित डेटा और निर्णय लेने के बारे में कैसे सोचने के तरीके को बदल रहा है?

एआई कंपनियों को यह समझने में मदद कर रहा है कि वे पहले से ही जिस जानकारी का मालिक हैं, उसका मूल्य। वर्षों से, बड़ी मात्रा में उद्यम ज्ञान दस्तावेजों, ईमेल, पीडीएफ और अन्य असंरचित सामग्री में बैठा था जो सुलभ या संचालित करने में मुश्किल था। अब कंपनियां यह समझ रही हैं कि यह डेटा एआई प्रणालियों को विश्वसनीय परिणाम उत्पन्न करने के लिए आवश्यक संदर्भ और व्यवसाय तर्क प्रदान करता है। मॉडल स्वयं कमोडिटी हैं; संगठनों की स्वामित्व वाली जानकारी जो इन मॉडलों के साथ जुड़ी हुई है, वही अंतर है।

इस बीच, डेटा संप्रभुता, शासन और उद्यम जानकारी के प्रवाह के आसपास बढ़ती जागरूकता है। कई कंपनियां बाहरी डेटा को खींचकर या व्यापक मॉडल एक्सेस के साथ प्रयोग करके दौड़ रही हैं, जब वास्तव में वे पहले से ही अपने संगठन के भीतर बड़ी मात्रा में अप्रयुक्त बुद्धिमत्ता पर बैठे हैं। ध्यान अब बाहरी जानकारी की तुलना में आंतरिक असंरचित डेटा को सुरक्षित और शासित तरीके से सक्रिय करने की ओर स्थानांतरित हो रहा है ताकि एआई बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सके बिना अनावश्यक जोखिम पैदा किए।

आपने अपने करियर के दौरान ग्राहक सलाहकार बोर्ड बनाए हैं और उद्यम ग्राहकों के साथ密त से काम किया है। एआई रणनीति को आकार देने में, विशेष रूप से जब प्रौद्योगिकी इतनी तेजी से विकसित हो रही है, तो ग्राहक प्रतिक्रिया कितनी महत्वपूर्ण है?

ग्राहक प्रतिक्रिया एक उपहार है, खासकर एक ऐसे स्थान में जहां प्रौद्योगिकी एआई जैसी तेजी से आगे बढ़ रही है। यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि रणनीति वास्तविक व्यवसायिक आवश्यकताओं में निहित रहती है, न कि सैद्धांतिक संभावनाओं में।

यह भी प्राथमिकता में मदद करता है। एआई के लिए कई दिशाएं हैं, लेकिन ग्राहक इनपुट यह स्पष्टता प्रदान करता है कि सबसे बड़ा मूल्य कहां बनाया जा सकता है। यह ध्यान उन परिणामों पर केंद्रित रखता है जो महत्वपूर्ण हैं और सुनिश्चित करता है कि नवाचार वास्तव में यह कैसे काम करता है इसके साथ जुड़ा हुआ है।

मुझे लगता है कि जब मैं अपने सलाहकार बोर्ड में से एक ग्राहक को याद करता हूं, तो उन्होंने मुझे बताया कि जबकि उन्हें उत्पाद दिशा पसंद थी, उन्होंने कभी भी हमारे रोडमैप में एक नए एलएलएम-संचालित सुविधा के लिए अतिरिक्त भुगतान नहीं किया होगा। यह एक आंख खोलने वाला था क्योंकि वह उद्योग के बाकी हिस्सों के साथ संरेखित थी।

आगे देखते हुए, अगले 3 से 5 वर्षों में एआई-संचालित स्वचालन के लिए सबसे बड़ा अवसर कहां है, और कंपनियों को अब इसके लिए तैयारी करनी चाहिए?

सबसे बड़ा अवसर एआई को समग्र कार्य प्रवाहों में गहराई से जोड़ने में है। व्यक्तिगत कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, कंपनियां यह देखने जा रही हैं कि एआई पूरी प्रक्रिया का समर्थन कैसे कर सकता है और व्यवसाय में काम कैसे कर सकता है। अभी भी, कई एजेंटिक प्रणालियां विचाराधीन विशिष्ट कार्यों के लिए लक्षित हैं, लेकिन व्यवसाय संपूर्ण, अनुकूलित प्रक्रियाओं पर चलते हैं।

इस बदलाव के लिए तैयार करने के लिए, कंपनियों को अपने डेटा फाउंडेशन और पारदर्शिता और नियंत्रण का समर्थन करने वाली प्रणालियों में निवेश करने की आवश्यकता है। और उन्हें “निर्माण बनाम साझेदार” के बारे में सोचना चाहिए, न कि “निर्माण बनाम खरीदने” के बारे में। हमने देखा है कि एआई डीआईवाई से स्क्रैच विफल होना बहुत बार होता है। सबसे अधिक लाभ उन संगठनों को मिलेगा जो अपने समाधानों को तेज करने के लिए सही एआई-संचालित भागीदारों को खोजते हैं, न कि सब कुछ स्क्रैच से फिर से बनाने की कोशिश करते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें टंगस्टन ऑटोमेशन पर जाना चाहिए।