अरोन इंग्लैंड, एक्रुएंट में चीफ प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी ऑफिसर – साक्षात्कार श्रृंखला

अरोन इंग्लैंड, एक्रुएंट में चीफ प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी ऑफिसर, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और उत्पाद नेता हैं जो वैश्विक टीमों को बनाने और स्केल करने के लिए जाने जाते हैं जो सास और एजेंटिक समाधानों को शुरुआती शोध से उच्च-विकास, ग्राहक-सामने वाले उत्पादों तक वितरित करते हैं। वह उपभोक्ता बाजारों, बी2बी सास, ईकॉमर्स और व्यावसायिक प्रौद्योगिकी में गहरी विशेषज्ञता को मजबूत लोगों के नेतृत्व के साथ जोड़ती है, जो नवाचार को ग्राहक समस्याओं की तेज समझ के साथ जोड़ती है ताकि टिकाऊ उत्पाद-मार्केट फिट और मापने योग्य व्यवसाय परिणामों को चला सके, जिसमें अधिग्रहण और आईपी-चालित रणनीति के माध्यम से विकास शामिल है।

एक्रुएंट सॉफ्टवेयर प्रदान करता है जो संगठनों को अपने व्यवसाय के भौतिक पक्ष को अधिक कुशलता से चलाने में मदद करता है, सुविधाओं, संपत्ति, स्थान और कार्यस्थल संचालन के लिए उपकरणों को एक जुड़े हुए प्रणाली में एक साथ लाता है। इसका प्लेटफ़ॉर्म खंडितता को कम करने, दृश्यता और निर्णय लेने में सुधार करने और टीमों को इमारतों और उपकरणों को योजना, बनाए रखने और अनुकूलित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

आपने 25 वर्षों से अधिक समय से उच्च प्रदर्शन वाली वैश्विक टीमों का निर्माण और नेतृत्व किया है। अपने अनुभव को देखते हुए, स्टार्टअप्स, बड़े उद्यमों और अब एक्रुएंट में, कौन सा महत्वपूर्ण अनुभव आपको विश्वासपात्र प्रौद्योगिकी के निर्माण के बारे में सोचने के तरीके को आकार देने में सबसे अधिक प्रभाव डालता है?

फॉर्च्यून 50 कंपनियों में समय बिताने और प्रारंभिक चरण के स्टार्टअप्स, मध्यम आकार की और बड़ी सार्वजनिक और निजी कंपनियों में प्रौद्योगिकी नेतृत्व में काम करने के दौरान, मैंने विभिन्न उद्योगों में डिजिटल परिवर्तन को बढ़ावा देने के लिए व्यापक अनुभव प्राप्त किया है। सबसे उल्लेखनीय बात यह है कि मैं डॉकूसाइन में नौवें कर्मचारी था और हम एक ऐसे बाजार को लक्षित कर रहे थे जिसे वास्तविक समुद्र परिवर्तन की आवश्यकता थी। विश्वासपात्र प्रणालियां दुर्घटना से नहीं उत्पन्न होती हैं। वे जानबूझकर वास्तुकला, डेटा संगतता, पारदर्शिता और वास्तविक लोगों के प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीके की गहरी समझ से उत्पन्न होती हैं।

आपने चेतावनी दी है कि 2026 तक तकनीशियन एआई प्रणालियों को स्वीकार नहीं करेंगे जो केवल “मुझ पर विश्वास करें” कहती हैं। एक्रुएंट में अपनी स्थिति से, आपको लगता है कि फ्रंटलाइन और फील्ड-सेवा पेशेवरों के बीच अपेक्षाओं में यह बदलाव क्या चला रहा है?

सुविधा प्रबंधकों और तकनीशियनों के लिए जो एआई का उपयोग उपकरण विफलताओं का निदान करने और जटिल मरम्मत के लिए मार्गदर्शन करने के लिए कर रहे हैं, एआई से एक गलत या असटीक सिफारिश एक बड़ा व्यवसाय और सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकती है।

अक्सर, एलएलएमएस एक से अधिक पृष्ठों से मिश्रित उत्तर बनाते हैं, बिना अंतर्निहित साक्ष्य का हवाला दिए। परिणामस्वरूप, यदि एक तकनीशियन एआई द्वारा उत्पन्न कदम का पालन करता है जो कभी भी मूल ओईएम मैनुअल में सीधे नहीं था, तो एक संगठन को बड़ा अनुपालन प्रतिक्रिया का सामना करना पड़ सकता है, क्योंकि उनके पास ऑडिट या सुरक्षा समीक्षा के लिए एक रक्षात्मक साक्ष्य श्रृंखला नहीं होगी। जैसे ही एआई सॉफ्टवेयर में अधिक “अदृश्य” हो जाता है, ट्रेसबिलिटी का महत्व बढ़ जाएगा।

एआई हॉलुसिनेशन नियंत्रित उद्योगों में एक असुविधा से अधिक हो सकते हैं – वे वास्तविक सुरक्षा, अनुपालन और संचालन जोखिम पैदा कर सकते हैं। आपको सबसे अधिक चिंता क्या है जब यह रखरखाव, सुविधा प्रबंधन या संपत्ति संचालन की बात आती है?

उत्पादन में, यदि एक एआई-उत्पन्न सुझाव एक कारखाने के श्रमिक को एक महत्वपूर्ण उपकरण पर गलत कार्रवाई करने के लिए कहता है, तो यह अनियोजित डाउनटाइम, बर्बाद सामग्री, दोषपूर्ण अंत उत्पादों या क्षतिग्रस्त मशीनरी का कारण बन सकता है। ये लाखों डॉलर की गलतियां हो सकती हैं क्योंकि उत्पादन लाइनें खड़ी हो जाती हैं या यहां तक कि प्रतिष्ठा को नुकसान भी हो सकता है यदि बाद में यह रिकॉल का कारण बनता है।

इन एआई टूल्स से हॉलुसिनेशन स्वास्थ्य देखभाल जैसे उद्योगों में विशेष रूप से हानिकारक हैं, जहां दायित्व और रोगियों की जीविका जोखिम में होती है जब मशीन विफलता ठीक से बनाए रखी या समय पर ठीक नहीं की जाती है। जब आप वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करने वाले उद्योगों से निपटते हैं, तो गलतियों को ठीक करना उतना आसान नहीं है जितना कि डिलीट करना और फिर से शुरू करना।

आपके अनुसार, हर एआई आउटपुट को मूल स्रोतों – मैनुअल, डेटा टेबल, आरेख, ऐतिहासिक लॉग – पर वापस इंगित करना चाहिए। एक्रुएंट कैसे प्रणालियों को डिज़ाइन कर रहा है जो ट्रेसबिलिटी सुनिश्चित करती हैं और “ब्लैक बॉक्स” उत्तरों को समाप्त करती हैं?

हम यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई सिफारिशें मूल सामग्री में अर्थपूर्ण आउटपुट बिंदुओं पर वापस लाई जा सकती हैं, जैसे कि विशिष्ट मैनुअल पृष्ठ, आरेख, डेटा टेबल या लॉग एंट्री जिसने सुझाव को सूचित किया। उदाहरण के लिए, यदि एआई सिफारिशें स्वास्थ्य देखभाल में एक सुविधा प्रबंधक को बताती हैं कि कैसे एक कंप्रेसर की सेवा करनी है, तो उन्हें एक क्लिक में उस विशिष्ट अनुच्छेद पर वापस जाने में सक्षम होना चाहिए जो उस चरण का समर्थन करता है, सटीकता सुनिश्चित करने के लिए। आज के उद्यम एआई में बढ़ते विश्वास अंतर को बंद करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि ये प्रणालियां यह भी प्रकट करें कि कौन से बिंदु या पृष्ठ वास्तव में मूल्यांकन किए गए थे, ताकि उपयोगकर्ता जानें कि क्या एआई ने सभी प्रासंगिक दस्तावेजों की समीक्षा की या केवल एक उपसेट।

बहुत से उद्यम एआई टूल गति को प्राथमिकता देते हैं, लेकिन नियंत्रित वातावरण में ऑडिट ट्रेल, दस्तावेज़ सटीकता और सत्यापन योग्य तर्क की आवश्यकता होती है। आप नवाचार की आवश्यकता के साथ पारदर्शिता और अनुपालन की आवश्यकता को कैसे संतुलित करते हैं?

मौजूदा कार्य प्रवाह में एआई को एम्बेड करना कुंजी है। यह मान्यताओं, दस्तावेज़, रखरखाव दिनचर्या, अनुपालन जांच और ज्ञात प्रथाओं को बढ़ाने के लिए स्वीकृति की प्रक्रिया को सरल बनाता है, न कि एक नए अलग उपकरण को लागू करने के लिए। इसका अर्थ है कि संचालन का पूर्ण ओवरहाल करने से बचना और कर्मचारियों को उसी तरह काम करने देना जैसा वे करते थे, लेकिन मैनुअल, समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए।

फील्ड में तकनीशियनों को सटीक निर्देशों पर भरोसा करते हैं। एक्रुएंट अधिकारी स्रोत सामग्री में एआई आउटपुट को आधार बनाने की चुनौती का सामना कैसे कर रहा है ताकि जोखिम को कम किया जा सके और तकनीशियनों का विश्वास बढ़ सके?

हमारा दृष्टिकोण मैनुअल, आरेख, ड्रॉइंग, पट्टे और ऐतिहासिक कार्य आदेशों को पकड़ने और व्यवस्थित करने से शुरू होता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई एक कंपनी की विशिष्ट सामग्री से उत्तर प्रदान कर रहा है, न कि सामान्य प्रशिक्षण डेटा से। जब प्रक्रियाओं, सिफारिशों या चेकलिस्ट का उत्पादन किया जाता है, तो हमारी प्रणालियों को इस तरह से डिज़ाइन किया जाता है कि प्रत्येक चरण मूल दस्तावेज़ में वापस लाया जा सकता है।

इस सुविधा के बिना, तकनीशियनों को जो पहले से ही संसाधनों से दबे हुए हैं, उन्हें सटीकता की पुष्टि करने के लिए मैनुऐल रूप से दस्तावेजों के माध्यम से और भी अधिक समय बिताना होगा, जो प्रक्रियाओं और कार्य आदेशों को और भी अधिक देरी कर देगा।

पारदर्शी और ऑडिट-तैयार एआई के लिए बड़ी मात्रा में संरचित डेटा की आवश्यकता होती है। ऑडिट-तैयार एआई को वास्तविक बनाने के लिए कौन से डेटा चुनौतियों – असंरचित विरासत दस्तावेजों से लेकर संपत्ति इतिहास में असंगतता तक – का समाधान करने की आवश्यकता है?

ऑडिट-तैयार एआई को वितरित करना विश्वसनीय और अच्छी तरह से संगठित डेटा से शुरू होता है। हालांकि, अधिकांश निर्मित वातावरण अभी भी मैनुअल डेटा प्रविष्टियों, स्कैन किए गए पीडीएफ और सिलो किए गए स्प्रेडशीट के साथ एनालॉग प्रक्रियाओं में रहते हैं। जब डेटा और संपत्ति इतिहास में अंतराल होते हैं जो अधूरे या असंगत होते हैं, तो एआई हॉलुसिनेशन जोखिम बढ़ जाते हैं। नियंत्रित वातावरण में एआई आउटपुट को विश्वसनीय बनाने के लिए, कंपनियों को पहले विरासत-डेटा रोडब्लॉक्स को हल करना होगा, जिसमें असंरचित प्रारूप, असंगत इतिहास, शासन की कमी शामिल है, संरचित, संस्करण-नियंत्रित, केंद्रीकृत दस्तावेज़ और संपत्ति-डेटा प्रणालियों में स्थानांतरित करके।

हमारी ईडीएमएस (इंजीनियरिंग डॉक्यूमेंट मैनेजमेंट सिस्टम) खनन, उपयोगिताओं, विनिर्माण और अधिक जैसे कई उद्योगों के लिए ऐसा कर सकती है। ये उद्योग अक्सर भौतिक इंजीनियरिंग ड्रॉइंग और दस्तावेज़ीकरण पर निर्भर करते हैं, जो संस्करण नियंत्रण को एक NIGHTMARE बना सकते हैं। इन दस्तावेजों को हमारे ईडीएमएस समाधान का उपयोग करके डिजिटाइज़ करना पहला कदम है। वहां से, सॉफ़्टवेयर संस्करण नियंत्रण, कार्य प्रवाह शासन और ऑडिट ट्रेल्स को प्रबंधित करने में मदद करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि असंगतताएं समाप्त हो गई हैं।

एआई को रखरखाव, सुविधा और संपत्ति जीवन चक्र प्रबंधन में एम्बेड किए जाने के साथ, आप उत्पादकता में सुधार के लिए सबसे बड़े अवसर कहां देखते हैं बिना सुरक्षा या नियामक आवश्यकताओं के साथ समझौता किए?

सबसे बड़े अवसरों में से एक है कर्मचारियों के लिए सामान्य, मूल्य वर्धित कार्यों को स्वचालित करना, जैसे कि मैनुऐल डेटा एंट्री और तकनीशियनों के लिए कार्य आदेश अनुसूची। बाहर से यह एक अपेक्षाकृत आसान, लेकिन समय लेने वाला कार्य की तरह लगता है। हालांकि, एआई इस कार्य को अधिक रणनीतिक रूप से देख सकता है।

सबसे पहले, यदि प्रश्न में उपकरण सेंसर के साथ निगरानी की जाती है, तो एक कार्य आदेश विफलता से पहले ही असामान्यता का पता लगाने के आधार पर शुरू किया जा सकता है। दूसरा, एआई कार्य आदेशों को स्वचालित रूप से प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है जो व्यवसाय के लिए कम से कम व्यवधान का कारण बनता है – यह एक ही समय में कई समस्याओं, लागत, सुरक्षा और राजस्व को भी तौल सकता है ताकि आगे बढ़ने के लिए सबसे अच्छा मार्ग हो।

एआई की क्षमता है कि यह न केवल रखरखाव और सुविधा टीमों की “सहायता” करेगा, बल्कि यह एक डिजिटल ऑपरेटर के रूप में कार्य करेगा।

विश्वास उद्यम एआई के लिए नई मानक बन रहा है। आपको लगता है कि विक्रेताओं को अगले दो वर्षों में विश्वास हासिल करने और बनाए रखने के लिए अलग से क्या करने की आवश्यकता होगी?

विक्रेताओं को यह मानना बंद करना होगा कि ग्राहक केवल “मॉडल पर विश्वास करेंगे” जब यह उद्यम एआई की बात आती है। एआई से सिफारिशें यह साबित करने की आवश्यकता है कि वे कैसे उत्पन्न किए गए थे। इसका एक तरीका यह है कि स्पष्ट उद्धरण और यह वर्णन करने के लिए कि किन दस्तावेजों को एआई ने देखा और किन्हें नहीं। उदाहरण के लिए, यदि एक कर्मचारी एआई से 1,000 पट्टों का विश्लेषण करने के लिए कहता है, तो उन्हें यह जानने की आवश्यकता है कि क्या यह सभी 1,000 या केवल 700 का मूल्यांकन करता है, और क्यों या क्यों नहीं।

इसके हिस्से के रूप में, शीर्ष कारक जिस पर विक्रेताओं को प्राथमिकता देनी चाहिए, वह है डेटा उपयोग में पारदर्शिता। इसमें यह स्पष्टता शामिल है कि कौन सा डेटा देखता है, इसका उपयोग कैसे किया जाता है (किसी भी प्रशिक्षण परिणामों सहित), और यह कैसे अन्य ग्राहकों के वातावरण से अलग किया जाता है या अलग किया जाता है।

अगले दो वर्षों में, विश्वास हासिल करना सर्वोपरि होगा, और विक्रेता एआई टूल सीमाओं के बारे में स्पष्ट होने, उच्च-जोखिम वाले निर्णयों के लिए मानवों को लूप में रखने और संकीर्ण, अच्छी तरह से परिभाषित उपयोग के मामलों के साथ शुरू करने से लाभ प्राप्त कर सकते हैं जो ग्राहकों को “ब्लैक बॉक्स” स्थिति में डाले बिना मूर्त मूल्य प्रदान करते हैं।

आगे देखते हुए, आप मिशन-महत्वपूर्ण संचालन में एआई के विकास को कैसे देखते हैं, और आपको लगता है कि एक्रुएंट विश्वसनीय, पारदर्शी एआई के लिए उद्योग मानकों को निर्धारित करने में क्या भूमिका निभाएगा?

मिशन-क्रिटिकल संचालन में एआई तेजी से विकसित हो रहा है एकल-टास्क स्वचालन से लेकर बुद्धिमान, मल्टी-एजेंट सिस्टम तक जो पूरे कार्य प्रवाह को समन्वयित और अनुकूलित कर सकते हैं। एआई अब उपयोगकर्ताओं की सहायता करने के बजाय स्वायत्त निर्णय समर्थन प्रदान करेगा, लगातार संचालन स्थितियों की निगरानी करेगा, जोखिमों का अनुमान लगाएगा और पूरी तरह से पारदर्शी और ट्रेसबिलिटी के साथ कार्रवाई की सिफारिश करेगा। जैसे ही एआई असंरचित दस्तावेजों, संरचित ऑपरेशनल डेटा और वास्तविक समय के संकेतों को जोड़ना सीखता है, यह दैनिक प्रक्रियाओं में निहित हो जाएगा, तेजी, सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय परिणामों को चला रहा है।

समय के साथ, यह स्व-optimizing और स्व-सुधार करने वाली प्रणालियों की ओर एक बदलाव को सक्षम करेगा, जहां मानवों पर निगरानी और रणनीतिक निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है। एक बाजार नेता के रूप में, एक्रुएंट मिशन-क्रिटिकल वातावरण में सुरक्षित तैनाती के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को परिभाषित करने के लिए ग्राहकों, भागीदारों और नियामक निकायों के साथ सहयोग करके अपने प्लेटफ़ॉर्म में ऑडिटबिलिटी, व्याख्यात्मकता और मजबूत शासन को एम्बेड करके विश्वसनीय और पारदर्शी एआई के लिए उद्योग मानकों को निर्धारित करने में मदद करेगा।

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