साक्षात्कार
अजय वासल, जेनपैक्ट के डेटा और एआई के ग्लोबल लीडर – साक्षात्कार श्रृंखला
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अजय वासल, जेनपैक्ट के डेटा और एआई के ग्लोबल लीडर, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और रणनीति कार्यकारी हैं जिनके पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा रणनीति, डिजिटल परिवर्तन, विलय और अधिग्रहण, और उद्यम परामर्श में दो दशक से अधिक का अनुभव है। अपनी वर्तमान भूमिका में, वह उद्यमों को एआई अपनाने को बढ़ाने और सहायक एआई से अधिक स्वायत्त, संचालन में निहित प्रणालियों की ओर संक्रमण में मदद करने पर केंद्रित पहलों का नेतृत्व करते हैं। जेनपैक्ट में शामिल होने से पहले, वासल ने लगभग नौ वर्षों तक एक्सेंचर में बिताए, जहां उन्होंने उपभोक्ता उद्योगों के लिए वैश्विक डेटा और एआई लीड और डेटा और अंतर्दृष्टि के केंद्र के वैश्विक प्रमुख सहित कई वरिष्ठ नेतृत्व पदों पर कार्य किया। अपने करियर में, उन्होंने संचालन की दक्षता, राजस्व वृद्धि, और जोखिम मितIGATION के माध्यम से डेटा से व्यावसायिक मूल्य को अनलॉक करने में संगठनों की मदद करने पर ध्यान केंद्रित किया है, साथ ही साथ रणनीतिक निवेश, एमएंडए पहल, और एआई-संचालित परिवर्तन कार्यक्रमों का नेतृत्व किया है।
जेनपैक्ट एक वैश्विक पेशेवर सेवा और डिजिटल परिवर्तन कंपनी है जो बड़े उद्यमों के लिए डेटा, एआई, विश्लेषण, बुद्धिमान स्वचालन, और संचालन आधुनिकीकरण में माहिर है। मूल रूप से जनरल इलेक्ट्रिक के भीतर स्थापित, जेनपैक्ट अब वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, निर्माण, खुदरा और उपभोक्ता सामानों सहित विभिन्न उद्योगों में संगठनों को सेवाएं प्रदान करता है। कंपनी ने एआई-संचालित उद्यम परिवर्तन के आसपास खुद को स्थापित किया है, जिसमें व्यवसायों को कार्य प्रवाह को आधुनिक बनाने, निर्णय लेने में सुधार करने और बड़े पैमाने पर एआई प्रणालियों को जिम्मेदारी से तैनात करने में मदद करने के लिए विश्लेषण, स्वचालन और डोमेन विशेषज्ञता को मिलाकर।
(GE.TO )आपने एक्सेंचर में विभिन्न उद्योगों में डेटा और एआई रणनीति को आकार देने में वर्षों बिताए हैं इससे पहले कि आप अपनी वर्तमान भूमिका में जेनपैक्ट में कदम रखें। यह अनुभव आपके दृष्टिकोण को कैसे प्रभावित करता है कि उद्यम अभी भी एआई निवेश से वास्तविक मूल्य को निकालने में क्यों संघर्ष करते हैं?
विभिन्न उद्योगों में काम करने से सबसे बड़ा सबक यह है कि अधिकांश संगठन इसलिए विफल नहीं होते क्योंकि प्रौद्योगिकी कमजोर है। वास्तविकता यह है कि वे संघर्ष करते हैं क्योंकि वे स्वायत्त निष्पादन के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए संचालन मॉडल पर एआई की परतें चढ़ाने का प्रयास करते हैं। हमारे हालिया शोध से यह बात स्पष्ट रूप से सामने आती है। जबकि उद्यम एआई अपनाने में आक्रामक रूप से आगे बढ़ रहे हैं, कई अभी भी स्वायत्त निष्पादन के लिए आवश्यक संचालन मॉडल को पुनः डिज़ाइन करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। यह अंतर यह दर्शाता है कि कई उद्यम अभी भी शासन, जवाबदेही और संगठनात्मक तैयारी के आसपास प्रश्नों से जूझ रहे हैं।
हम यह भी देख रहे हैं कि संगठन तेजी से आगे बढ़ रहे हैं इससे पहले कि वे सही माप उपकरणों को लागू करें। 71% कार्यकारी अधिकारी मानते हैं कि एजेंटिक एआई पिछली प्रौद्योगिकी लहरों की तुलना में तेजी से आरओआई देगा, लेकिन 67% अभी भी उत्पादकता मेट्रिक्स पर निर्भर करते हैं जो पहले स्वचालन मॉडलों के लिए बनाए गए थे। मेरा अनुभव दिखाता है कि सफल एआई अपनाना कभी भी केवल मॉडल तैनात करने के बारे में नहीं है। यह कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन करने, प्रौद्योगिकी को व्यवसाय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित करने और लोगों को समझने में मदद करने के बारे में है कि उनकी भूमिकाएं स्वायत्त प्रणालियों के साथ कैसे विकसित होती हैं।
आपकी हालिया रिपोर्ट, स्वायत्तता में एआई पर विश्वास की आवश्यकता है, यह दिखाती है कि अधिकांश कार्यकारी अधिकारी मानते हैं कि एजेंटिक एआई व्यवसाय संचालन को मौलिक रूप से बदल देगा, लेकिन अधिकांश प्रणालियां अभी भी पर्यवेक्षित हैं। विश्वास और कार्यान्वयन के बीच सबसे बड़ा विचलन क्या है?
विचलन पूरी तरह से विश्वास के आसपास केंद्रित है। कार्यकारी अधिकारी स्पष्ट रूप से मानते हैं कि एजेंटिक एआई कार्य के तरीके को बदल देगा, लेकिन प्रौद्योगिकी में विश्वास स्वचालित रूप से निर्णय लेने की अधिकारिता सौंपने में सहजता में अनुवाद नहीं करता है। हमारे शोध में पाया गया कि केवल 22% संगठन एआई प्रणालियों को डोमेन-स्तर या व्यापक स्वायत्तता के साथ संचालित करने की अनुमति देने में सहज हैं।
अधिकांश उद्यम अभी भी एआई का उपयोग एक सहायक के रूप में करने में सहज हैं जो सिफारिश कर सकता है, सारांश कर सकता है, या कार्य प्रवाह का समर्थन कर सकता है। हिचकिचाहट तब शुरू होती है जब एआई प्रणालियों को संचालन, ग्राहकों, अनुपालन, या वित्तीय परिणामों को प्रभावित करने वाले तरीके से स्वायत्त रूप से कार्य करने की अपेक्षा की जाती है। यह हिचकिचाहट कई उद्यमों को मानवों को स्वायत्त संचालन मॉडल की ओर बढ़ने के बावजूद अनुमोदन और पर्यवेक्षण प्रक्रियाओं में तightly शामिल रखने के लिए मजबूर कर रही है।
कई उद्यम एआई में भारी निवेश कर रहे हैं लेकिन महत्वपूर्ण रिटर्न प्रदर्शित करने में विफल हैं। एआई-संचालित मूल्य को मापने की कोशिश करते समय संगठनों द्वारा की जाने वाली सबसे सामान्य गलतियां क्या हैं?
एक प्रमुख गलती यह है कि कई संगठन अभी भी उत्पादकता मेट्रिक्स का उपयोग कर रहे हैं जो पहले स्वचालन लहरों के लिए डिज़ाइन किए गए थे। डेटा दिखाता है कि 67% उद्यम अभी भी उत्पादकता-आधारित उपायों पर निर्भर करते हैं जो स्वायत्त, निर्णय-संचालित प्रणालियों के मूल्य को पूरी तरह से पकड़ नहीं सकते हैं। यह अपेक्षाओं और वास्तव में मूल्य को कैसे मापा जा रहा है के बीच एक वास्तविक विचलन बनाता है।
एक और मुद्दा यह है कि कई संगठनों ने अभी तक एआई-मूल मूल्य मेट्रिक्स को परिभाषित नहीं किया है। केवल एक छोटा सा हिस्सा उद्यम स्वायत्त कार्य प्रवाह पूर्णता, कम हस्तक्षेप, या स्वायत्त अपवाद हैंडलिंग जैसी चीजों को माप रहे हैं। यदि कंपनियां केवल लागत में कमी या घंटे बचाने पर ध्यान केंद्रित करती रहती हैं, तो वे एजेंटिक एआई द्वारा बनाई गई व्यापक संचालन प्रभाव को याद करेंगी।
रिपोर्ट सुझाव देती है कि संगठनात्मक तैयारी एआई को अपनाने में एक बड़ा बाधा है। कंपनियों को एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए कौन से विशिष्ट संरचनात्मक परिवर्तन करने चाहिए?
संगठनों को जवाबदेही, कार्य प्रवाह की मालिकी, और निर्णय लेने के तरीके को पुनः विचार करने की आवश्यकता है जो व्यवसाय भर में काम करता है। शोध से स्पष्ट रूप से यह निकलता है कि संगठनात्मक तैयारी तकनीक से अधिक एक बाधा बन रही है। वास्तव में, 33% उद्यमों ने व्यवसाय प्रक्रियाओं को एजेंटिक एकीकरण के लिए तैयार नहीं होने को अपनाने के लिए सबसे बड़ा बाधा के रूप में पहचाना।
जो कंपनियां सबसे अधिक प्रगति कर रही हैं वे कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन कर रही हैं ताकि स्वायत्त प्रणालियां स्पष्ट रूप से परिभाषित सीमाओं और पर्यवेक्षण संरचनाओं के भीतर काम कर सकें। हमने यह भी पाया कि 44% उद्यमों को उम्मीद है कि एजेंटिक एआई प्रबंधन संरचनाओं को समतल करेगा क्योंकि प्रणालियां मध्य प्रबंधन द्वारा परंपरागत रूप से संभाले जाने वाले समन्वय कार्यों को अवशोषित करेंगी। कर्मचारियों को पर्यवेक्षण जिम्मेदारियों, हस्तक्षेप बिंदुओं, और जहां मानव निर्णय स्वायत्त वातावरण में फिट बैठता है, के बारे में बहुत अधिक स्पष्टता की आवश्यकता है।
केवल एक छोटा सा हिस्सा संगठन एआई एजेंटों को वास्तविक स्वायत्तता प्रदान करने में सहज हैं। उद्यमों को एआई प्रणालियों पर निर्णय लेने की अधिकारिता सौंपने के लिए क्या करना होगा?
एजेंटिक एआई में विश्वास अंततः जवाबदेही और नियंत्रण पर निर्भर करता है। उद्यम अभी भी स्वायत्त प्रणालियों को निर्णय लेने की अधिकारिता सौंपने के बारे में सावधान हैं क्योंकि नेता यह विश्वास करना चाहते हैं कि स्वायत्त प्रणालियां स्पष्ट रूप से परिभाषित सीमाओं और शासन संरचनाओं के भीतर काम कर सकती हैं।
जो कंपनियां आगे बढ़ रही हैं वे उन प्रणालियों को डिज़ाइन कर रही हैं जहां हस्तक्षेप मार्ग, पर्यवेक्षण ट्रिगर, और शासन नियंत्रण संचालन मॉडल में निर्मित हैं। अधिकांश संगठन व्यवसाय संदर्भ और जोखिम सहनशीलता के आधार पर स्वायत्तता प्रदान कर रहे हैं, न कि पूर्ण स्वायत्तता के लिए एक अचानक कदम। जैसे ही उद्यम सफल तैनाती के माध्यम से विश्वास हासिल करते हैं, विश्वास बढ़ता है क्योंकि नेता स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं, जहां जवाबदेही बैठती है, और मानव पर्यवेक्षण कैसे बनाए रखा जाता है।
उद्यमों को जल्दी से एजेंटिक एआई को स्केल करने की उम्मीद है, लेकिन कई अभी भी पुराने उत्पादकता मेट्रिक्स पर निर्भर हैं। अधिक प्रभावी, एआई-मूल प्रदर्शन मेट्रिक्स क्या दिखने चाहिए?
एआई-मूल मेट्रिक्स को निष्पादन और परिणामों को मापने की आवश्यकता है, न कि गतिविधि को। पारंपरिक उत्पादकता उपाय यह देखते हैं कि लोग तेजी से काम कर रहे हैं या नहीं, लेकिन एजेंटिक एआई समीकरण को बदलता है क्योंकि प्रणाली खुद एक हिस्से का संचालन भार वहन करना शुरू कर देती है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि कई संगठन अभी भी एजेंटिक एआई को एक उत्पादकता लेंस के माध्यम से माप रहे हैं जो स्वायत्त निष्पादन के लिए नहीं बल्कि पहले स्वचालन लहरों के लिए डिज़ाइन किया गया था।
अधिक प्रभावी उपाय स्वायत्त कार्य प्रवाह पूर्णता, कम हस्तक्षेप दर, तेजी से निर्णय निष्पादन, और प्रणालियों द्वारा सीमित मानव हस्तक्षेप के साथ अपवादों को कैसे प्रबंधित करती हैं, पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। ये मेट्रिक्स यह देखने के लिए एक बहुत अधिक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करते हैं कि क्या एआई वास्तव में पैमाने पर निष्पादन में सुधार कर रहा है।
आपका उल्लेख है कि प्रक्रिया पुनः डिज़ाइन अपनाने के लिए सबसे बड़ी बाधा है। क्यों कार्य प्रवाह परिवर्तन इस अगले एआई चरण में मॉडल प्रदर्शन से अधिक महत्वपूर्ण है?
कार्य प्रवाह परिवर्तन महत्वपूर्ण है क्योंकि यहां तक कि सबसे उन्नत एआई प्रणालियां भी टूटी हुई या खंडित प्रक्रियाओं के भीतर प्रभावी ढंग से स्केल नहीं कर सकती हैं। हमारे शोध में पाया गया कि 33% उद्यमों ने प्रक्रिया तैयारी को एजेंटिक एआई अपनाने के लिए सबसे बड़ी बाधा के रूप में पहचाना।
जो इस अगले चरण को अलग बनाता है वह यह है कि एजेंटिक एआई कार्य प्रवाह के भीतर सहायता प्रदान करने के बजाय कार्य प्रवाह के पार निष्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है। संगठनों को स्वायत्त निष्पादन के लिए कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन करने की आवश्यकता है, निर्णय स्वामित्व को स्पष्ट करने, अनावश्यक हस्तांतरण को हटाने और कार्य प्रवाह में सीधे शासन को एम्बेड करने। कई मायनों में, कार्य प्रवाह पुनः डिज़ाइन अब स्केलेबल एआई अपनाने के लिए वास्तविक आधार है।
रिपोर्ट सुझाव देती है कि एआई संगठनात्मक संरचनाओं को समतल करेगा क्योंकि समन्वय कार्य स्वचालित हो जाते हैं। आप नेतृत्व भूमिकाओं और मध्य प्रबंधन को एजेंटिक एआई के परिणामस्वरूप कैसे विकसित होते हुए देखते हैं?
जैसे ही एजेंटिक एआई समन्वय और संचालन पर्यवेक्षण कार्यों को अपनाता है, नेतृत्व भूमिकाएं नियमित निष्पादन के प्रबंधन से रणनीति, निर्णय, और शासन की दिशा में स्थानांतरित होने की संभावना है। हमारे शोध में पाया गया कि कई उद्यमों को उम्मीद है कि एजेंटिक एआई संगठन भर में मध्य प्रबंधन द्वारा परंपरागत रूप से संभाले जाने वाले समन्वय कार्यों को अवशोषित करके प्रबंधन संरचनाओं को समतल करेगा।
मध्य प्रबंधन ने ऐतिहासिक रूप से निर्णयों को मार्गदर्शन करने और टीमों भर में संचालन निरंतरता बनाए रखने में एक प्रमुख भूमिका निभाई है। जैसे ही स्वायत्त प्रणालियां इन गतिविधियों को अधिक से अधिक संभालती हैं, नेताओं को अपवाद प्रबंधन, जवाबदेही, और यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होगी कि प्रणालियां व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित हैं। मानव नेतृत्व उन क्षेत्रों में और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा जहां संदर्भ, नैतिकता, और निर्णय लेने की क्षमता अभी भी सबसे अधिक मायने रखती है।
जेनपैक्ट खुद को एक एजेंटिक और उन्नत प्रौद्योगिकी समाधान कंपनी के रूप में स्थापित करता है। जेनपैक्ट एआई को पारंपरिक परामर्श या प्रौद्योगिकी कंपनियों की तुलना में अलग तरह से कैसे देखता है?
जेनपैक्ट का दृष्टिकोण निष्पादन और परिणामों पर आधारित है और जो हम अक्सर “अंतिम मील” समस्या के रूप में वर्णित करते हैं। कई संगठनों ने पहले ही साबित कर दिया है कि एआई मॉडल अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं या उत्पादकता में सुधार कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक चुनौती इन क्षमताओं को वास्तविक व्यवसाय कार्य प्रवाह में एम्बेड करना है जहां काम वास्तव में होता है। यह वह जगह है जहां कई एआई पहलें ठप हो जाती हैं। हमारा फोकस ग्राहकों को अंतिम मील के निष्पादन में एजेंटिक एआई को संचालित करने में मदद करने पर है ताकि प्रणालियां वित्त, आपूर्ति श्रृंखला, ग्राहक सेवा, और अन्य मुख्य उद्यम कार्यों में मापनीय परिणामों को चला सकें।
जो हमारे दृष्टिकोण को अलग बनाता है वह गहरी प्रक्रिया विशेषज्ञता के साथ डेटा, प्रौद्योगिकी, और एआई क्षमताओं का संयोजन है। हम केवल मॉडल तैनात नहीं कर रहे हैं या पायलट बना रहे हैं। हम कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं, संचालन में शासन को एम्बेड कर रहे हैं, और उद्यमों को स्वायत्त निष्पादन के लिए आवश्यक जवाबदेही संरचनाएं बनाने में मदद कर रहे हैं। चूंकि हमने अपने स्वयं के संचालन में एजेंटिक एआई को एम्बेड किया है, हम प्रायोगिक अनुभव लाते हैं कि यह क्या लेता है प्रयोग से उद्यम-व्यापी प्रभाव में स्थानांतरित करने के लिए।
आगे देखते हुए, क्या आप मानते हैं कि एजेंटिक एआई अग्रणी और पिछड़े उद्यमों के बीच की खाई को चौड़ा करेगा, और कंपनियों को पीछे रहने से बचने के लिए अब क्या करना चाहिए?
हां, मुझे विश्वास है कि खाई चौड़ी हो जाएगी क्योंकि एजेंटिक एआई पिछली प्रौद्योगिकी लहरों की तुलना में मूल्य को अलग तरह से बढ़ाता है। जो संगठन स्वायत्त निष्पादन के लिए संचालन मॉडल को पुनः डिज़ाइन करते हैं, जवाबदेही ढांचे स्थापित करते हैं, और स्वायत्त प्रणालियों में विश्वास बनाते हैं, वे संचालन लाभ बनाएंगे जो प्रतिद्वंद्वियों के लिए कठिन होंगे। जो हड़ताली बात है वह यह है कि यह परिवर्तन कितनी जल्दी हो रहा है। 29% उद्यमों को उम्मीद है कि एजेंटिक एआई अगले 12 महीनों में व्यवसाय भर में स्केल करेगा।
प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए कंपनियों को अब संचालन मॉडल को स्वायत्त निष्पादन के लिए तैयार करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। इसमें कार्य प्रवाह को पुनः डिज़ाइन करना, स्वामित्व संरचनाओं को परिभाषित करना, एआई-मूल माप ढांचे बनाना, और कार्यबल तैयारी में निवेश करना शामिल है। जो संगठन इन आधारों पर जल्दी चलते हैं वे उन लोगों की तुलना में बहुत बेहतर स्थिति में होंगे जो अभी भी एआई को एक स्टैंडअलोन प्रौद्योगिकी पहल के रूप में देख रहे हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें जेनपैक्ट पर जाना चाहिए।
