एंड्रू सेल्स, चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर, स्केल्ड एगिल – इंटरव्यू सीरीज

एंड्रू सेल्स, स्केल्ड एगिल में चीफ प्रोडक्ट ऑफिसर और चीफ मेथोडोलॉजिस्ट, एक अनुभवी लीन, एगिल, और डेवओप्स लीडर हैं जिन्होंने दो दशक से अधिक समय तक उद्यमों को मूल्य वितरित करने के तरीके को बदलने में मदद की है। अपनी वर्तमान भूमिका में, वह उत्पाद रणनीति और स्केल्ड एगिल फ्रेमवर्क (एसएफई) के विकास का मार्गदर्शन करते हैं, वैश्विक संगठनों के साथ एगिल प्रथाओं को उद्यम स्तर पर अपनाने के लिए काम करते हैं। स्केल्ड एगिल में शामिल होने से पहले, सेल्स ने सीए टेक्नोलॉजीज, रैली सॉफ्टवेयर, और पियरसन में वरिष्ठ नेतृत्व और परामर्श पदों पर काम किया, जहां उन्होंने वित्तीय सेवाओं, दूरसंचार, खुदरा, सॉफ्टवेयर, और शिक्षा में एगिल परिवर्तन पहल के लिए यूरोप, मध्य पूर्व, और अफ्रीका में संगठनों को सलाह दी।

स्केल्ड एगिल, इंक। स्केल्ड एगिल फ्रेमवर्क, जिसे एसएफई के रूप में जाना जाता है, के पीछे की कंपनी है, जो एक व्यापक रूप से अपनाई गई फ्रेमवर्क है जो उद्यमों को बड़े पैमाने पर लीन, एगिल, और डेवओप्स प्रथाओं को लागू करने में मदद करने के लिए है। अपने फ्रेमवर्क, प्रशिक्षण, प्रमाणीकरण कार्यक्रम, भागीदार नेटवर्क, और एसएफई स्टूडियो प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से, स्केल्ड एगिल उन संगठनों का समर्थन करता है जो संरेखण, वितरण गति, उत्पाद गुणवत्ता, कर्मचारी जुड़ाव, और व्यवसाय लचीलेपन में सुधार करना चाहते हैं। कंपनी की रिपोर्ट है कि एसएफई को वैश्विक स्तर पर 20,000 से अधिक उद्यमों द्वारा अपनाया गया है और एक मिलियन से अधिक पेशेवरों को फ्रेमवर्क में प्रशिक्षित किया गया है।

बड़े पैमाने पर परिवर्तन से क्या सबक सबसे直接 रूप से एआई-नेटिव एसएफई के निर्माण को प्रभावित करते हैं?

पिछले 15 वर्षों में, हमने 20,000 से अधिक संगठनों को एसएफई अपनाते हुए देखा है ताकि एक मूलभूत चुनौती का समाधान किया जा सके: जटिल उत्पाद विकास को उद्यम स्तर पर समन्वयित करना। एक सबक बना हुआ है: लीन और एगिल सिद्धांत जारी रहते हैं। जो बदलता है वह यह है कि उन सिद्धांतों को कैसे लागू किया जाना चाहिए क्योंकि प्रौद्योगिकी बदलती है।

एआई उन सिद्धांतों को पुराना नहीं बनाता है; यह परिवर्तनों को जहां प्रतिबंध हैं वहां बदलता है। टीमें छोटी, अधिक एआई-अग्रिम, और बढ़ती हुई काम को निर्देशित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं और स्वयं हर कार्य को पूरा नहीं कर रही हैं। निर्णय चक्र संकुचित हो रहे हैं, और मानव निर्णय और एआई कार्यान्वयन के बीच परस्पर क्रिया मूल्य निर्माण के तरीके का केंद्र बन रही है।

एआई-नेटिव एसएफई एसएफई के सिद्ध आधार पर बनता है जबकि इस नए वास्तविकता के लिए संचालन मॉडल को विकसित करता है। यह ग्राहक मूल्य, क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग, पोर्टफोलियो संरेखण, और निरंतर सुधार पर ध्यान केंद्रित रखता है, जबकि एआई, डेटा को एक रणनीतिक संपत्ति के रूप में प्रबंधित करने, और एआई-सक्षम संगठनों में जिम्मेदारी स्थापित करने के लिए नए तरीके पेश करता है।

पारंपरिक एगिल फ्रेमवर्क एआई युग के लिए अब क्यों पर्याप्त नहीं हैं?

पारंपरिक एगिल फ्रेमवर्क अभी भी बहुत मूल्यवान हैं। जो बदला है वह पर्यावरण है जिसमें वे काम करते हैं।

वर्षों से, संगठनों को यह सीमित किया गया था कि वे सॉफ़्टवेयर को कितनी तेजी से डिज़ाइन, निर्माण, और वितरित कर सकते हैं। एआई इस समीकरण को नाटकीय रूप से बदलता है। जैसा कि एक ग्राहक ने हमें हाल ही में बताया, वे अब यह सीमित नहीं हैं कि वे चीजों को कितनी तेजी से बना सकते हैं; वे इस बात से सीमित हैं कि वे कितनी तेजी से निर्धारित कर सकते हैं कि वे समाधान महत्वपूर्ण मूल्य बनाते हैं, सुरक्षित रूप से तैनात करने के लिए सुरक्षित हैं, और व्यवसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित हैं।

बोतलनेक उत्पादन से निर्णय तक स्थानांतरित हो गया है। आउटपुट से परिणामों तक।

संगठनों को अब ऐसे संचालन मॉडल की आवश्यकता है जो उन्हें निरंतर मूल्य का मूल्यांकन करने, एआई को जिम्मेदारी से शासित करने, और लोगों और एआई के बीच काम के समन्वय में मदद करे। यह पारंपरिक एगिल प्रथाओं से परे एक विकास है, न कि उनका प्रतिस्थापन।

उद्यम एआई पहल को स्केल करने की कोशिश करते समय सबसे बड़ी गलतियाँ क्या हैं?

पहली गलती एआई को एक टूलिंग समस्या के रूप में मानना है। अधिकांश उद्यमों के पास पहले से ही अधिक एआई क्षमताओं तक पहुंच है जितना वे प्रभावी ढंग से उपयोग कर रहे हैं।

दूसरा एआई को मौजूदा कार्य प्रवाहों पर परत करना है बिना यह प्रश्न किए कि क्या वे कार्य प्रवाह मौजूदा होने चाहिए। अकुशल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से शायद ही कभी परिवर्तन होता है।

एक तीसरी गलती एआई को एक अलग नवाचार पहल के रूप में मानना है और नहीं एक संगठनात्मक क्षमता के रूप में। टिकाऊ एआई अपनाने के लिए रणनीति, शासन, उत्पाद विकास, संचालन प्रथाओं, और नेतृत्व में परिवर्तन की आवश्यकता है, केवल एक और प्रौद्योगिकी मंच तैनात करने के बजाय।

संगठन जो सबसे बड़ा प्रभाव देखते हैं वे काम की प्रक्रिया को फिर से डिज़ाइन करते हैं। एआई एक उपकरण के बजाय संचालन मॉडल का हिस्सा बन जाता है जिसका कर्मचारियों को उपयोग करने की अपेक्षा की जाती है।

एआई मूल्य वास्तुकार क्या अंतराल को भरता है, और यह टीम गतिविधियों को कैसे बदलता है?

एआई समाधान बनाने की लागत को कम करता है, लेकिन यह गलत समस्या को हल करने की लागत को कम नहीं करता है।

एआई मूल्य वास्तुकार एआई के अवसरों का लाभ उठाने में संगठनों की मदद करने के लिए मौजूद है जबकि वे व्यवसायिक परिणामों पर ध्यान केंद्रित रहने के लिए सुनिश्चित करते हैं। यह भूमिका ग्राहक मूल्य, तकनीकी व्यावहारिकता, लागत, शासन, कानूनी विचारों, और नैतिक जिम्मेदारी के बीच संतुलन बनाने में मदद करती है इससे पहले कि संगठन एआई-संचालित क्षमताओं में निवेश करने का निर्णय लेते हैं।

एक अनुमोदन परत बनने के बजाय, एआई मूल्य वास्तुकार भूमिका व्यवसायिक नेताओं, उत्पाद टीमों, और तकनीकी संगठनों के बीच संरेखण बनाती है ताकि एआई के बारे में निर्णय तेजी से और बेहतर सूचित हों। यह नवाचार के साथ जिम्मेदारी के बीच संतुलन बनाने के लिए एक व्यावहारिक तंत्र प्रदान करता है जबकि हर एआई निवेश के केंद्र में मापने योग्य व्यवसायिक मूल्य को बनाए रखता है।

आप नवाचार गति के साथ जिम्मेदार एआई पर्यवेक्षण कैसे संतुलित करते हैं?

शासन नवाचार के बाद नहीं होना चाहिए। यह संचालन मॉडल में निर्मित होना चाहिए ताकि नवाचार सुरक्षित रूप से और निरंतर हो सके।

बड़े उद्यमों को हमेशा गति के साथ जवाबदेही के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है। एआई इस संतुलन के महत्व को बढ़ाता है क्योंकि एआई प्रणाली डेटा गुणवत्ता, पारदर्शिता, पूर्वाग्रह, अनुपालन, और संगठनात्मक जवाबदेही के बारे में नए विचार पेश करती हैं।

एआई-नेटिव एसएफई शासन को स्पष्ट रूप से बनाता है और नहीं स्पष्ट रूप से। यह पोर्टफोलियो निर्णय लेने में, डेटा प्रबंधन को एक प्रमुख चिंता के रूप में बढ़ावा देने, मानव को लूप में रखने, और एआई जवाबदेही के बारे में भूमिका स्पष्टता को शामिल करता है। जब शासन को संगठनों के काम करने के तरीके में एम्बेड किया जाता है, तो यह नवाचार का एक सुविधाजनक बन जाता है और नहीं एक प्रतिबंध।

अगले पांच वर्षों में उद्यम टीम संरचनाएं कैसे बदलेंगी?

हम चार प्रमुख परिवर्तनों को उभरते हुए देखते हैं जो उच्च प्रदर्शन वाले संगठनों में होते हैं।

पहले, लोग परिणामों और इरादों को परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं और स्वयं हर कार्य को निष्पादित नहीं करते हैं।

दूसरा, एआई द्वारा त्वरित अन्वेषण और प्रतिक्रिया के कारण सीखने और प्रयोग चक्र तेजी से हो जाते हैं।

तीसरा, नवाचार अधिक वितरित हो जाता है क्योंकि एआई पूरे उद्यम में प्रयोग की लागत को कम करता है।

अंत में, टीमें अधिक एआई-सक्षम हो जाती हैं, एआई वितरण में एक सक्रिय भागीदार के रूप में कार्य करता है और केवल एक और उत्पादकता उपकरण के रूप में नहीं।

भविष्य में, एआई-नेटिव टीमें सिर्फ मानव विशेषज्ञता और एआई क्षमता के बीच सहयोग को सुव्यवस्थित करने की उनकी प्रभावशीलता से अधिक परिभाषित की जाएंगी।

डेटा तैयारी अभी भी एक प्रमुख बाधा क्यों है, और संगठनों को क्या प्राथमिकता देनी चाहिए?

डेटा एआई को वास्तविक बनाने में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है क्योंकि एआई उतना ही प्रभावी है जितना जानकारी जिस पर यह बनाया गया है। खंडित डेटा, असंगत शासन, और एआई-मूल निवेश के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए कार्य प्रवाह कई संगठनों को पायलट मोड में फंसे हुए रखते हैं और एआई को व्यवसाय में स्केल नहीं करते हैं।

रिटर्न ऑन एआई इंस्टीट्यूट के शोध में पाया गया कि 55% वैश्विक कार्यकारी एआई से मूल्य प्राप्त करने में सबसे बड़ी बाधा के रूप में एआई-तैयार डेटा की कमी का हवाला देते हैं। यह हमारे द्वारा अभ्यास में देखे जाने वाले को मजबूत करता है: संगठनों को एआई अनुप्रयोगों में भारी निवेश करने से पहले, उन्हें डेटा को एक प्रबंधित रणनीतिक संपत्ति के रूप में मानना चाहिए, स्पष्ट स्वामित्व, शासन, गुणवत्ता मानकों, और विश्वास के साथ। एआई जो कुछ भी दिया जाता है उसे स्केल करता है, चाहे वह अच्छा हो या बुरा।

यही कारण है कि एआई-नेटिव एसएफई संचालन मॉडल के एक संरचनात्मक तत्व के रूप में क्यूरेटेड डेटा प्रबंधन को शामिल करता है और इसे एक पूर्वापेक्षा या किसी और की जिम्मेदारी के रूप में नहीं मानता है। डेटा तैयारी केवल एक आईटी चुनौती नहीं है; यह एक नेतृत्व और संचालन मॉडल चुनौती है जो सीधे एआई से व्यवसायिक मूल्य उत्पन्न करने की संगठन की क्षमता को प्रभावित करती है।

एआई-नेटिव एसएफई संगठनों को आउटपुट को मापने से परिणामों को मापने में कैसे मदद करता है?

एआई आउटपुट को उत्पन्न करना आसान बनाता है। जब निष्पादन तेजी से और कम महंगा हो जाता है, तो आउटपुट अकेले प्रगति का एक कमजोर उपाय बन जाता है। वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ परिणामों को मापने में स्थानांतरित हो जाता है जो उन आउटपुट द्वारा बनाए जाते हैं।

एआई-नेटिव एसएफई एक परिणाम-चालित उत्पाद विकास चक्र के आसपास बनाया गया है। यह एआई निवेशों को मापने योग्य व्यवसायिक मूल्य से जोड़ने के लिए आवश्यक भूमिकाएं, प्रथाएं, और शासन प्रदान करता है।

उसी रिटर्न ऑन एआई इंस्टीट्यूट के शोध इस परिवर्तन का समर्थन करता है: संगठन जो नियमित रूप से एआई के मूल्य को कार्यकारी और बोर्ड स्तर पर मापते और संवाद करते हैं, उनकी एआई निवेशों पर मजबूत रिटर्न की सूचना देते हैं। एआई-नेटिव एसएफई इस परिणाम-आधारित अनुशासन को उद्यम के संचालन का एक निरंतर हिस्सा बनाने में मदद करता है।

संगठनों को एआई-नेटिव एसएफई में संक्रमण करने का निर्णय लेते समय किन कारकों पर विचार करना चाहिए?

मूल एसएफई कई संगठनों के लिए सही संचालन मॉडल है। एआई-नेटिव एसएफई इसका प्रतिस्थापन नहीं है; यह उन संगठनों के लिए इसका विस्तार है जिनके संचालन मॉडल बढ़ती हुई एआई द्वारा आकार दिए जा रहे हैं।

संगठनों को यह मूल्यांकन करना चाहिए कि एआई काम को फिर से डिज़ाइन करने के अवसर पैदा कर रहा है और नहीं केवल मौजूदा गतिविधियों को स्वचालित करना। उन्हें यह मूल्यांकन करना चाहिए कि उनका शासन, नेतृत्व प्रथाएं, और डेटा क्षमताएं एआई को उद्यम स्तर पर समर्थन देने के लिए तैयार हैं या नहीं।

सबसे महत्वपूर्ण बात, यह एक सभी-या-कुछ-भी निर्णय नहीं है। एआई-नेटिव एसएफई में अपनाने के लिए मार्गदर्शन शामिल है ताकि संगठन एआई-नेटिव एसएफई प्रथाओं को अपनाते हुए क्रमिक रूप से विकसित हो सकें।

प्रत्येक संगठन एक अलग स्थान से शुरू होता है, और एआई-नेटिव एसएफई उस विकास का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

2030 में एक वास्तविक रूप से एआई-मूल उद्यम क्या दिखता है?

2030 तक, उच्च प्रदर्शन वाले संगठन एआई को एक प्रौद्योगिकी समस्या के रूप में नहीं सोचेंगे बल्कि एक व्यवसायिक अवसर के रूप में। यह उनके काम करने के तरीके, प्रतिस्पर्धा बनाए रखने और ग्राहकों को मूल्य प्रदान करने का एक अभिन्न अंग बन जाएगा।

मानव नेता इरादा परिभाषित करेंगे, रणनीतिक निर्णय लेंगे, निर्णय लेंगे, और परिणामों के लिए जवाबदेह रहेंगे। एआई एजेंट विश्लेषण, समन्वय, और निष्पादन के अधिक कार्य करेंगे जिन्हें पहले मानव प्रयास की आवश्यकता थी।

जो उद्योग के नेताओं को अलग करेगा वह एआई तक पहुंच नहीं होगी, हर किसी के पास शक्तिशाली एआई क्षमताएं होंगी। अंतरनिर्धारक उनके संचालन मॉडल की गुणवत्ता होगी: वे लोगों, एआई, डेटा, शासन, और निरंतर सीखने को मापने योग्य व्यवसायिक परिणामों को वितरित करने के लिए कितनी प्रभावी ढंग से समन्वयित करते हैं।

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