अलोन गोरेन, एंसवररॉकेट के सीईओ और संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

एंसवररॉकेट के सीईओ और संस्थापक के रूप में, अलोन उत्पाद नवाचार का नेतृत्व करते हैं और व्यवसायिक लोगों को क्रियाशील विश्लेषण प्रदान करते हैं, ताकि वे अपने प्रश्नों के उत्तर जल्दी से प्राप्त कर सकें। एंसवररॉकेट की स्थापना से पहले, अलोन ने 25 वर्षों के लिए रेडियंट सिस्टम्स की सह-स्थापना की और इसके मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी रहे। उन्होंने 2004 से 2011 तक रेडियंट के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया, जब कंपनी को 1.3 बिलियन डॉलर में एनसीआर को बेच दिया गया। अलोन के पास रेंसेलर पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट से कंप्यूटर सिस्टम इंजीनियरिंग में बीएस है।

आप एंसवररॉकेट की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

हमने एंसवररॉकेट की शुरुआत इस दृष्टि से की कि कोई भी व्यक्ति अपने डेटा से आसानी से उत्तर प्राप्त कर सके, जैसे कि एक व्यक्तिगत सहायक के साथ बातचीत करना। यह विचार हमारी ओर से प्रबंधन और बोर्ड की बैठकों में बैठने से उत्पन्न हुआ, जहां व्यवसायिक प्रदर्शन मेट्रिक्स के बारे में प्रश्नों का उत्तर तुरंत नहीं दिया जा सकता था। हमें अतिरिक्त विश्लेषण करने के लिए दिन या सप्ताह बिताने पड़ते थे, जो बर्बादी की तरह लगता था क्योंकि डेटा पहले से ही उपलब्ध था और जल्दी से सुलभ होना चाहिए था। हम एक ऐसा अनुभव बनाना चाहते थे जहां कोई भी उद्यम में केवल एक प्रश्न पूछ सके और तुरंत, सार्थक उत्तर प्राप्त कर सके जब व्यवसायिक प्रश्न उत्पन्न हों।

एंसवररॉकेट पारंपरिक विश्लेषण को बदलने के लिए कैसे एआई का लाभ उठाता है?

एंसवररॉकेट ने 10 वर्षों से अधिक समय से एआई का लाभ उठाया है ताकि डेटा विश्लेषण को विश्लेषकों और व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए सुलभ और सुलभ बनाया जा सके। हाल ही में, हम जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करके एक संवादात्मक एआई सहायक बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं जिसे मैक्स कहा जाता है। व्यवसायिक उपयोगकर्ता अपने डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करने के लिए मैक्स के साथ बातचीत कर सकते हैं – उन्हें एसक्यूएल जानने या डेटा के संगठन को जानने की आवश्यकता नहीं है ताकि उन्हें एक अच्छा, अर्थपूर्ण उत्तर मिल सके। मैक्स एंसवररॉकेट के विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के सुइट – या कौशल, जैसा कि हम उन्हें कहते हैं – से जुड़ा हुआ है, जो इसे उन्नत विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है जो सांख्यिकीय, निदान और यहां तक कि पूर्वानुमानित विश्लेषण से लेकर है। विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए, हम उनके कार्य प्रवाह को बदलने के लिए उन्हें हमारे स्किल स्टूडियो में एआई-संचालित कौशल बनाने के लिए उपकरण प्रदान कर रहे हैं। यह उनकी विशेषज्ञता और विश्लेषणात्मक ज्ञान को विशेष एआई विश्लेषण एजेंटों में कैप्चर करने के बारे में है जो उनके उपयोगकर्ता सफलतापूर्वक बातचीत कर सकते हैं।

मैक्स, आपके एआई डेटा विश्लेषक के साथ आपके ग्राहकों को कुछ प्रमुख लाभ क्या हैं?

मैक्स डेटा विश्लेषण समाधानों को अपनाने में व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए तकनीकी और डेटा साक्षरता बाधाओं को दूर करता है। चैट परिदृश्य को अपनाने से, हम उपयोगकर्ताओं को मैक्स के साथ जुड़ने के लिए एक परिचित अनुभव प्रदान करते हैं, जिससे वे अपने शब्दों में डेटा का अन्वेषण कर सकते हैं और प्रश्न पूछ सकते हैं।

गति एक और बड़ा लाभ है। मैक्स जटिल विश्लेषणों को स्वचालित करता है और तुरंत प्रासंगिक, इंटरैक्टिव उत्तर और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। इसके अलावा, आउटपुट हमारे ग्राहकों को जो विश्लेषण और रिपोर्ट मिली हैं, उसके अनुरूप हैं, जो सीखने की अवस्था को समाप्त करता है और उपयोगकर्ताओं को नए प्रारूपों के अनुकूलन के बिना जल्दी से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। हम बहुत कुछ उपयोगकर्ताओं को जहां वे हैं और मैक्स को उनके वर्तमान कार्य प्रवाह में निर्बाध रूप से फिट करने के तरीके खोजने की कोशिश कर रहे हैं।

क्या आप बता सकते हैं कि ओपनएआई के जीपीटी-4 एलएलएम को एकीकृत करने से मैक्स की क्षमताओं में कैसे सुधार होता है, और यह व्यवसायों को क्या अनोखे लाभ प्रदान करता है?

मैक्स में ओपनएआई के जीपीटी मॉडल को एकीकृत करने से वास्तव में इसकी क्षमताओं में काफी सुधार हुआ। एलएलएम मैक्स की प्राकृतिक भाषा समझ और पीढ़ी में काफी सुधार करते हैं। हमारे विश्लेषणात्मक प्लेटफ़ॉर्म और विशेष डीएस/एमएल अनुप्रयोगों के साथ, जो एक दशक से विकसित किए गए हैं, हम एक एआई सहायक बनाने में सक्षम थे जो अधिक जटिल प्रश्नों को संभाल सकता है और अधिक सूक्ष्म उत्तर प्रदान कर सकता है। यह उपयोगकर्ताओं के लिए एक संवादात्मक चैट अनुभव प्रदान करने में एक बड़ा कदम था। जीपीटी की मानव-जैसी प्रतिक्रियाएं पैदा करने की क्षमता उपयोगकर्ताओं को मंच का उपयोग करने में अधिक आरामदायक और आत्मविश्वास महसूस कराती है – जैसे कि वे एक सहयोगी के साथ बातचीत कर रहे हों।

जीपीटी-4ओ और क्लॉड 3 जैसे भाषा मॉडल के तेजी से विकास के साथ, एंसवररॉकेट प्रतिस्पर्धा से आगे रहने और एआई विश्लेषण स्थान में नवाचार जारी रखने की योजना कैसे बना रहा है?

यह स्थान अविश्वसनीय रूप से तेजी से आगे बढ़ रहा है और यह हमें बहुत व्यस्त रख रहा है। हम हर प्रमुख मॉडल पर अपना हाथ रख रहे हैं जो जारी किया जा रहा है, प्रयोग कर रहे हैं और सीख रहे हैं। हमने एंसवररॉकेट को मॉडल-एज्नोस्टिक डिज़ाइन किया है, यह दृष्टिकोण कि ग्राहक एक विशिष्ट मॉडल या यहां तक कि कई मॉडल चुनना चाहेंगे जो विभिन्न उपयोग के मामलों का समर्थन करेगा। हम उस स्तर की लचीलापन प्रदान करना चाहते हैं और उपयोगकर्ताओं को काम के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनने में मार्गदर्शन करना चाहते हैं।

एंसवररॉकेट अपने प्लेटफ़ॉर्म को तकनीकी विशेषज्ञता नहीं रखने वाले व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगकर्ता-मित्री बनाने के लिए कैसे सुनिश्चित करता है?

मैक्स, हमारा एआई सहायक, यहां एक बड़ी भूमिका निभाता है। न केवल मैक्स उपयोगकर्ता को यह समझने में मदद करता है कि वे क्या पूछ रहे हैं और एक उत्तर लौटाता है, यह उन्हें उपयोगी उत्तरों की ओर भी मार्गदर्शन करता है। उदाहरण के लिए, हम जानते हैं कि एक खाली स्क्रीन से शुरू करना उपयोगकर्ताओं के लिए भयावह हो सकता है, इसलिए हम उन्हें नमूना प्रॉम्प्ट प्रदान करते हैं जिससे वे शुरू कर सकते हैं। इसी तरह, मैक्स अपने उत्तरों के साथ सुझावित अनुवर्ती प्रश्न प्रदान कर सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को अगली प्रासंगिक अंतर्दृष्टि की ओर ले जाता है। मैक्स अतिरिक्त विवरण की आवश्यकता होने पर आगे जांच कर सकता है – उद्देश्य बातचीत को जारी रखना और उपयोगकर्ता को वह उत्तर दिलाना है जो वे ढूंढ रहे हैं। अंत में, उपयोगकर्ता मैक्स के उत्तरों पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। यह प्रशासकों को यह बताने में मददगार है कि अनुभव को कहां ट्यून या सुधार करने की आवश्यकता है।

क्या आप मैक्स और स्किल स्टूडियो के साथ उपलब्ध अनुकूलन विकल्पों पर चर्चा कर सकते हैं?

स्किल स्टूडियो के लिए हमारी दृष्टि यह है कि डेटा विश्लेषकों को लगभग किसी भी डेटा विश्लेषण उपयोग के मामले के लिए एआई-संचालित सहायक बनाने के लिए उपकरण प्रदान करना। यह उनकी प्रक्रियाओं और सर्वोत्तम प्रथाओं को पुन: प्रयोज्य और संयोज्य एआई एजेंटों में स्टैम्प करने में मदद करने के बारे में है जो कठिन डेटा विश्लेषण कार्यों का तेजी से काम कर सकते हैं।

स्किल स्टूडियो में, उपयोगकर्ता अपने विशिष्ट विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं के अनुरूप कस्टम स्किल बना सकते हैं। इसमें विशिष्ट डेटा स्रोत, विश्लेषणात्मक तरीके, और दृश्य वरीयताओं को परिभाषित करना शामिल है, साथ ही रिपोर्ट और कार्य प्रवाह बनाना और संशोधित करना। मैक्स जटिल विश्लेषणों का समर्थन करता है जो कई डेटा स्रोतों का उपयोग करते हैं, संरचित और असंरचित दोनों, अधिक व्यापक डेटा कहानियों को बताने के लिए।

स्किल स्टूडियो में एक पूर्ण विकास पर्यावरण के साथ एक कम-कोड इंटरफ़ेस है, जो तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाता है। आपको शुरू से शुरू करने की आवश्यकता नहीं है: हम विश्लेषण, चार्ट और तालिकाओं के लिए पूर्व-निर्मित घटक और टेम्पलेट प्रदान करते हैं। इसके अलावा, हम विशेष कार्यों के लिए तैयार किए गए एआई सहायक प्रदान करते हैं। आप अपने स्वयं के कस्टम ब्लॉक बना सकते हैं और अपने स्वयं के मशीन-लर्निंग मॉडल एकीकृत कर सकते हैं।

क्या आप कुछ उदाहरण साझा कर सकते हैं कि एंसवररॉकेट ने अपने ग्राहकों के लिए महत्वपूर्ण व्यवसायिक परिणामों को कैसे चलाया है, जैसे कि निर्णय लेने में सुधार या संचालन की दक्षता में वृद्धि?

एंसवररॉकेट ने विभिन्न उद्योगों में, जिनमें उपभोक्ता सामग्री, फार्मा, बीमा, वित्तीय सेवाओं और पेशेवर सेवाओं शामिल हैं, महत्वपूर्ण व्यवसायिक परिणामों को चलाया है।

हमारी सबसे उल्लेखनीय सफलता की कहानियों में से एक एबी इनबेव के साथ है, जो दुनिया का अग्रणी ब्रुअर है। जैसा कि अधिकांश कंपनियों के साथ होता है, उन्हें कच्चे डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदलने की मैनुअल और समय लेने वाली प्रक्रिया का सामना करना पड़ा। एंसवररॉकेट के एआई सहायक, मैक्स को एकीकृत करके, उन्होंने इस प्रक्रिया को परिवर्तित किया।

उदाहरण के लिए, कच्चे डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदलने में लगने वाला समय 20 दिनों से घटकर 3 दिन हो गया, जिससे उनके ब्रांड प्रबंधकों को समय पर निर्णय लेने में सक्षम बनाया गया। रिपोर्ट जनरेशन, जो पहले दिनों लेती थी, अब घंटों के भीतर होती है, जो 17 बाजारों में तेजी से अंतर्दृष्टि प्रदान करती है। व्यवसायिक उपयोगकर्ता अब मैक्स के साथ बातचीत करके स्व-सेवा उत्तर और अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

उत्पादकता के संदर्भ में, हमारे एआई समाधानों ने एबी इनबेव की अंतर्दृष्टि टीम के लिए 160 कार्य दिवस मुक्त कर दिए, जिससे उन्हें रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया गया। समाधान यूरोपीय टीम से वैश्विक संचालन तक फैल गया है, जो इसके व्यापक प्रभाव को प्रदर्शित करता है।

निर्णय लेने और दक्षता में सुधार के मामले में यह सुधार एबी इनबेव तक ही सीमित नहीं है। हमारे कई ग्राहकों ने तेजी से अंतर्दृष्टि, संसाधनों के अधिक रणनीतिक उपयोग और बेहतर व्यवसायिक परिणामों को देखा है।

डेटा सुरक्षा और अनुपालन के महत्व को देखते हुए, एंसवररॉकेट अपने प्लेटफ़ॉर्म को उद्यम-ग्रेड सुरक्षा मानकों के अनुरूप बनाने के लिए कैसे सुनिश्चित करता है?

डेटा सुरक्षा और अनुपालन绝 महत्वपूर्ण हैं। हमने अपने उपयोगकर्ताओं के डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए कई मजबूत उपाय किए हैं।

हम डेटा को सुरक्षित करने के लिए उन्नत एन्क्रिप्शन विधियों का उपयोग करते हैं, चाहे वह आराम पर हो या पारगमन में। इसका अर्थ है कि डेटा प्रसंस्करण के सभी चरणों में सुरक्षित है। इसके अलावा, हमारे पास सख्त पहुंच नियंत्रण हैं। डेटा और विश्लेषण तक पहुंच केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं तक ही सीमित है, जो सुनिश्चित करता है कि संवेदनशील जानकारी सुरक्षित रहती है।

हम उद्योग मानकों और नियमों जैसे जीडीपीआर और सीसीपीए का पालन करते हैं, जो डेटा सुरक्षा कानूनों के अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण है। हम विश्लेषण के दौरान डेटा की प्रतिलिपि नहीं बनाते हैं। इससे डेटा की अखंडता और गोपनीयता बनी रहती है।

हम नियमित सुरक्षा ऑडिट और दुर्वलता मूल्यांकन करते हैं। इससे हम потен्सियल जोखिमों की पहचान करने और उन्हें सक्रिय रूप से कम करने में मदद मिलती है, जो सुनिश्चित करता है कि हमारे सुरक्षा उपाय हमेशा अद्यतित रहते हैं।

ये कदम हमारी प्रतिबद्धता को दर्शाते हैं कि हम अपने उपयोगकर्ताओं के डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करें और सुरक्षा और अनुपालन के उच्चतम मानकों को बनाए रखें। यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि हमारे उपयोगकर्ता अपने डेटा को हम पर हर कदम पर विश्वास कर सकते हैं।

उद्यम विश्लेषण में एआई के भविष्य पर आपके विचार क्या हैं?

एआई उद्यम विश्लेषण को क्रांतिकारी बना देगा bằng उत्पादकता और दक्षता में काफी सुधार करेगा। आज, अधिकांश कार्य मैनुअल डेटा संग्रह, प्रसंस्करण और रिपोर्टिंग शामिल है, जो समय लेने वाला है। एआई के साथ, इन दिनचर्या कार्यों को स्वचालित किया जाएगा, जिससे टीमें उच्च-स्तरीय, रणनीतिक कार्य पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगी।

एक ऐसे भविष्य की कल्पना करें जहां एक एआई सहायक विभिन्न स्रोतों से डेटा खींच सकता है, जटिल विश्लेषण कर सकता है, और लगभग तुरंत रिपोर्ट जनरेट कर सकता है। इससे विश्लेषण और व्यवसायिक टीमें डेटा की व्याख्या करने और रणनीतिक सिफारिशें विकसित करने में अधिक समय बिता सकेंगी।

विश्लेषकों की भूमिका करने वालों से एआई-संचालित प्रक्रियाओं के समन्वयक में बदल जाएगी। वे एआई प्रणालियों को विभिन्न परिकल्पनाओं का अन्वेषण करने, परिणामों को मान्य करने और सुनिश्चित करने में मार्गदर्शन करेंगे कि अंतर्दृष्टि व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित हैं। एआई व्यक्तियों को अधिक शक्तिशाली बनाने की अनुमति देगा, जिसका अर्थ है कि एक छोटी टीम वह हासिल कर सकती है जिसके लिए वर्तमान में बहुत बड़े समूहों की आवश्यकता होती है।

अंततः, एआई को जल्दी अपनाने वाली कंपनियां एक प्रतिस्पर्धी लाभ होगी। वे अधिक उत्पादक और नवाचारी होंगे, जो बाजार में तेजी से बदलावों का जवाब देंगे। जैसा कि एआई उद्यम विश्लेषण को फिर से परिभाषित करता है, यह व्यवसायों के लिए विकास के नए अवसर खोलता है, जो इसे एक रोमांचक समय बनाता है जो आगे बढ़ने के लिए तैयार हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एंसवररॉकेट पर जाना चाहिए。