अरुण हिरेमथ, EvoluteIQ के मुख्य व्यवसाय अधिकारी और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

अरुण हिरेमथ, EvoluteIQ के मुख्य व्यवसाय अधिकारी और सह-संस्थापक, एक प्रौद्योगिकी कार्यकारी और उद्यमी हैं जिनके पास लगभग तीन दशकों का अनुभव है, जिसमें उद्यम स्वचालन, उत्पाद रणनीति, व्यवसाय विकास और दूरसंचार शामिल हैं। EvoluteIQ में, वह राजस्व वृद्धि और ग्राहक संबंधों को मजबूत करने के लिए जिम्मेदार है, विशेष रूप से कंपनी के eiq360 व्यवसाय के माध्यम से। EvoluteIQ में शामिल होने से पहले, हिरेमथ ने लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता AmperAXP की सह-स्थापना की और इसका नेतृत्व किया, जिसे 2021 में EvoluteIQ में एकीकृत किया गया था। उनके पूर्व करियर में क्वालकॉम (QCOM ) में वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधन पद, Ikanos Communications, Conexant Systems और Globespan में स्थिति शामिल थी, साथ ही टाटा एल्क्सी (TATAELXSI.BO ) में एशिया-प्रशांत व्यवसाय विकास की जिम्मेदारी भी थी।

EvoluteIQ एक उद्यम सॉफ़्टवेयर कंपनी है जो जटिल, एंड-टू-एंड व्यवसाय प्रक्रियाओं के स्वचालन और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक AI-मूल प्लेटफ़ॉर्म विकसित कर रही है। इसका EIQ प्लेटफ़ॉर्म एजेंटिक AI, जेनरेटिव AI, प्रक्रिया और निर्णय स्वचालन, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन, बुद्धिमान डेटा और इवेंट प्रोसेसिंग, उद्यम एकीकरण, विश्लेषण और एप्लिकेशन विकास को एक लो-कोड/नो-कोड वातावरण में जोड़ती है। विखंडित स्वचालन उपकरणों को एक एकीकृत वास्तुकला के साथ बदलने के लिए डिज़ाइन की गई, प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को लेगेसी और आधुनिक प्रणालियों को जोड़ते हुए अनुकूली कार्य प्रवाह बनाने में मदद करता है, साथ ही उद्यम-स्तरीय शासन, सुरक्षा और मापनीयता को बनाए रखता है। EvoluteIQ बैंकिंग, बीमा, स्वास्थ्य सेवा, दूरसंचार, विनिर्माण, ऊर्जा और खुदरा सहित विभिन्न उद्योगों में संगठनों को सेवा प्रदान करता है।

हमारे पिछले साक्षात्कार में Sameet Gupte, EvoluteIQ के सीईओ के साथ, हमने EvoluteIQ के AI-मूल उद्यम स्वचालन के लिए व्यापक दृष्टिकोण पर चर्चा की। ग्राहकों के साथ घनिष्ठ काम करने के अपने दृष्टिकोण से, एजेंटिक AI के बारे में उद्यमों की सोच में क्या सबसे अधिक परिवर्तन आया है?

सबसे बड़ा बदलाव यह है कि उद्यमों ने “क्या AI यह कर सकता है” पूछना बंद कर दिया है और “क्या मैं AI पर भरोसा कर सकता हूँ कि यह करेगा?” पूछना शुरू कर दिया है।

एक साल पहले, अधिकांश बातचीत यह जानने पर केंद्रित थी कि कौन सा मॉडल कौन सी क्षमता रखता है। ग्राहक अब अधिक व्यावहारिक हैं। वे जानना चाहते हैं कि क्या AI व्यवसायिक परिणाम के लिए लोगों, अनुप्रयोगों, नीतियों, अनुमोदन, अनुपालन और अन्य एजेंटों के बीच समन्वय कर सकता है।

दावा प्रसंस्करण एक अच्छा उदाहरण है। AI स्वयं मुश्किल भाग नहीं है। चुनौती यह है कि स्वायत्त एजेंटों को लोगों, आईटी शासन और कई प्रणालियों, टीमों और अपवादों के साथ कैसे काम करना है।

कई कंपनियां अभी भी AI को मौजूदा कार्य प्रवाहों के ऊपर एक और सॉफ़्टवेयर परत के रूप में मानती हैं। यह दृष्टिकोण सीमित क्यों है, और जब एक उद्यम स्वायत्त निष्पादन से शुरू होने के लिए एक प्रक्रिया को फिर से डिज़ाइन करता है, तो यह कैसा दिखता है?

एक तोड़ी हुई प्रक्रिया के ऊपर AI रखने से आप तेजी से गलत परिणाम तक पहुँच सकते हैं।

अधिकांश उद्यम कार्य प्रवाह 20 साल पहले मैनुअल निर्णय लेने के आसपास डिज़ाइन किए गए थे। AI को एक और चरण के रूप में जोड़ने से प्रक्रिया को अनुकूलित किया जा सकता है, लेकिन यह इसे परिवर्तित नहीं करता है। बेहतर प्रश्न यह है कि कौन से निर्णय वास्तव में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता है, और कौन से स्वायत्त एजेंटों को सुरक्षित रूप से सौंपे जा सकते हैं।

व्यय प्रबंधन में, उदाहरण के लिए, AI नीतियों, व्यय पैटर्न, कर्मचारी इतिहास और समर्थन दस्तावेजों का मूल्यांकन कर सकता है। नियमित दावों को कुछ ही मिनटों में अनुमोदित किया जा सकता है, जबकि असामान्य मामलों को प्रबंधकों को बढ़ाया जा सकता है।

आपका तर्क है कि कई ग्राहकों की एक विक्रेता समस्या नहीं है, बल्कि एक संचालन मॉडल समस्या है। उद्यम AI को पायलट से परे स्केल करने से रोकने वाली सबसे सामान्य संगठनात्मक समस्याएं क्या हैं?

अधिकांश उद्यमों को AI की कमी नहीं है; उनके पास एक स्वामित्व की कमी है।

आईटी बुनियादी ढांचे का मालिक है। व्यवसाय प्रक्रिया का मालिक है। सुरक्षा शासन का मालिक है। डेटा टीमें मॉडल का मालिक हैं। संचालन निष्पादन का मालिक है। लेकिन कोई विशेष रूप से यह नहीं बता सकता है कि सभी टुकड़ों को एक साथ कैसे रखा जाए ताकि एक स्वायत्त व्यवसाय प्रक्रिया वितरित की जा सके। जो गायब है वह एक एकीकृत तरीका है जिसमें प्रौद्योगिकी को काम पर लगाया जा सके।

यही कारण है कि पायलट अक्सर अलग-अलग सफलता बन जाते हैं। स्वचालन को सफलतापूर्वक स्केल करने वाले संगठन अपने संचालन मॉडल को बदल रहे हैं, न कि बस अधिक प्रौद्योगिकी खरीद रहे हैं। वे संयुक्त रूप से व्यवसायिक परिणामों के मालिक होने वाली क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमें बना रहे हैं, न कि व्यक्तिगत प्रणाली। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है: कौन सा परिणाम का मालिक है, और कौन इसे वितरित करने के लिए जिम्मेदार है?

आप उपयोगी स्वचालन, बुद्धिमान स्वचालन और वास्तविक एजेंटिक स्वचालन के बीच रेखा कहाँ खींचते हैं?

मैं उन्हें परिपक्वता के तीन चरणों के रूप में देखता हूं। स्वचालन निर्देशों का पालन करता है। बुद्धिमान स्वचालन प्रदान की गई जानकारी को समझता है। एजेंटिक स्वचालन व्यवसायिक उद्देश्य को समझता है और परिणाम की ओर काम करता है।

बिल प्रसंस्करण में, पारंपरिक स्वचालन प्रणालियों के बीच जानकारी की प्रतिलिपि बनाता है। बुद्धिमान स्वचालन बिल पढ़ता है, डेटा निकालता है और असंगतता को झंडी दिखाता है। फिर, एजेंटिक स्वचालन गुम जानकारी की पहचान कर सकता है, आपूर्तिकर्ताओं के साथ संवाद कर सकता है, व्यवसायिक नीतियों को लागू कर सकता है, अपवादों को संभाल सकता है, अनुमोदन प्राप्त कर सकता है और प्रक्रिया को पूरा कर सकता है।

अंतर यह नहीं है कि AI अधिक चतुर है। अंतर यह है कि यह एक कार्य के बजाय परिणाम का मालिक है।

उद्यम नेताओं को AI ROI जल्दी दिखाने के लिए दबाव है, लेकिन जटिल प्रक्रिया परिवर्तन में समय लगता है। कंपनियों को गति, शासन और दीर्घकालिक संचालन मॉडल परिवर्तन के बीच कैसे संतुलन बनाना चाहिए?

शासन के बिना गति जोखिम पैदा करती है। शासन के बिना गति निराशा पैदा करती है। उद्यमों को दोनों के बीच संतुलन बनाना होगा।

कंपनियों को एक व्यवसाय प्रक्रिया से शुरू करना चाहिए जो मायने रखती है – कुछ दिखाने के लिए जो मापने योग्य मूल्य दिखा सकता है – लेकिन इसे एक ऐसी नींव पर बनाना चाहिए जो शासन, सुरक्षा, पर्यवेक्षण और अनुपालन का समर्थन करती हो। प्रारंभिक समाधान एक और सिलो नहीं बनना चाहिए।

गलती यह मानना है कि शासन नवाचार को धीमा करता है। अच्छा शासन वास्तव में अपनाया जाने को तेज करता है क्योंकि यह विश्वास पैदा करता है। एक बार सही नियंत्रण स्थापित हो जाने के बाद, संगठन अधिक तेजी से और अधिक आत्मविश्वास के साथ बढ़ सकते हैं।

EvoluteIQ ने अंत-से-अंत प्रक्रिया स्वचालन पर जोर दिया है, न कि अलग-अलग कार्यों के स्वचालन पर। AI प्रयोग से उत्पादन तैनाती में जाने के दौरान यह अंतर क्यों इतना महत्वपूर्ण है?

व्यवसाय कार्य को व्यक्तिगत कार्यों के रूप में अनुभव नहीं करते हैं, वे परिणामों का अनुभव करते हैं। कोई भी यह नहीं मनाता है कि दस्तावेज़ निष्कर्षण 60% तेजी से हो गया है। वे मनाते हैं क्योंकि ग्राहक ऑनबोर्डिंग अब दो सप्ताह के बजाय कुछ घंटों में होती है। अलग-अलग कार्यों में सुधार करने से अक्सर बोतलनेक कहीं और स्थानांतरित हो जाता है।

जब प्रवेश, सत्यापन, अनुमोदन, निर्णय लेने, प्रणाली एकीकरण और ग्राहक संचार को एक AI-मूल कार्य प्रवाह के रूप में समन्वित किया जाता है, तो संगठन वास्तविक व्यवसायिक परिणाम देखना शुरू कर देते हैं। एक कार्य को अनुकूलित करने से दक्षता में सुधार होता है, लेकिन प्रक्रिया को अनुकूलित करने से व्यवसायिक प्रदर्शन बदल सकता है और लाभ और हानि पर प्रभाव डाल सकता है।

क्लाउड मार्केटप्लेस बड़े पैमाने पर उद्यम AI के लिए वितरण चैनल बनते जा रहे हैं। आप कैसे देखते हैं कि Google Cloud जैसे प्लेटफ़ॉर्म बड़े संगठनों को AI-मूल स्वचालन की खोज, मूल्यांकन, खरीद और तैनाती के तरीके को बदल रहे हैं?

क्लाउड मार्केटप्लेस उद्यम सॉफ़्टवेयर के लिए वही कर रहे हैं जो ऐप स्टोर ने उपभोक्ताओं के लिए किया है, लेकिन उद्यम शासन के साथ।

वे खरीद, सुरक्षा समीक्षा और व्यावसायिक समझौतों के पारस्परिक लेन-देन को दूर करते हैं। संगठन मौजूदा क्लाउड प्रतिबद्धताओं का भी लाभ उठा सकते हैं, जिससे टीमें सॉफ़्टवेयर खरीदने के तरीके के बजाय व्यवसायिक परिणामों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

एक ग्राहक को AI-मूल प्लेटफ़ॉर्म का मूल्यांकन करने के लिए छह महीने की खरीद चक्र की प्रतीक्षा नहीं करनी चाहिए। मार्केटप्लेस उन्हें स्थापित उद्यम शासन के भीतर रहते हुए व्यवसायिक समस्याओं का समाधान शुरू करने की अनुमति देते हैं।

EvoluteIQ ने हाल ही में eiq360 को Google Cloud और Gemini-आधारित प्लेटफ़ॉर्म के रूप में उजागर किया है जो प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके व्यवसायिक इरादे को उद्यम-तैयार कार्य प्रवाह में बदल सकता है, साथ ही शासन और नियंत्रण को बनाए रखता है। यह परिवर्तन गैर-तकनीकी व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए क्या意味ा है?

हम एक दुनिया से दूसरी दुनिया में जा रहे हैं जहां व्यवसायिक उपयोगकर्ता इंजीनियरिंग टीमों को आवश्यकताओं का वर्णन करते हैं और परिणामों की प्रतीक्षा करते हैं, एक दुनिया में जहां उपयोगकर्ता परिणामों का वर्णन करते हैं।

eiq360 के साथ, उपयोगकर्ता अब प्राकृतिक भाषा में सुधारने के लिए प्रक्रिया का वर्णन कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म तब उद्यम-तैयार कार्य प्रवाह उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, साथ ही साथ स्वचालित रूप से शासन, सुरक्षा, अनुपालन और संचालन नियंत्रण लागू कर सकता है।

यह आईटी को समाप्त नहीं करता है; यह इसे बढ़ाता है। प्रौद्योगिकी टीमें अब उद्यम गार्डरेल, पुन: प्रयोज्य सेवाओं और शासन मानकों को परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं, न कि हर कार्य प्रवाह का निर्माण करने के लिए। यह उद्यम सॉफ़्टवेयर में AI लाने के लिए एक महत्वपूर्ण परिवर्तन है।

वर्तमान हYPE के विपरीत, “उद्यम AI को सुस्त होना चाहिए” वाक्यांश क्या मतलब है? जब यह मिशन-क्रिटिकल व्यवसायिक निष्पादन के लिए उपयोग किया जाता है, तो AI के बारे में क्या सुस्त, अनुमानित या पुनरावृत्ति होना चाहिए?

कोई भी यह नहीं चाहता कि वेतन सुस्त हो। कोई भी यह नहीं चाहता कि बीमा दावा आश्चर्यजनक हो। कोई भी यह नहीं चाहता कि बैंकिंग लेन-देन रचनात्मक हो।

उद्यम AI को प्रयोग के दौरान निश्चित रूप से नवाचारी होना चाहिए। एक बार जब यह उत्पादन में प्रवेश करता है, तो यह आश्चर्यजनक रूप से अनुमानित होना चाहिए। यह स्थिर परिणाम उत्पन्न करना चाहिए, अपने निर्णयों की व्याख्या करनी चाहिए, जब विश्वास कम हो तो मानव हस्तक्षेप का अनुरोध करना चाहिए। सर्वोत्तम उद्यम AI वह है जिसे कोई नहीं देखता है क्योंकि व्यवसाय बस बेहतर काम करता है।

आगे देखते हुए, क्या उन उद्यमों को अलग करेगा जो एजेंटिक AI को सफलतापूर्वक संचालित करते हैं और जो पायलट मोड में फंसे रहते हैं?

विजेता आवश्यक रूप से सबसे उन्नत AI मॉडल नहीं होंगे। वे AI के लिए सर्वोत्तम संचालन मॉडल वाले होंगे। वे प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करेंगे, अक्षमताओं को डिजिटल नहीं करेंगे, स्केल से पहले शासन बनाएंगे और अलग-अलग प्रमाणों के概念 के बजाय पुन: प्रयोज्य उद्यम क्षमताएं बनाएंगे।

सबसे महत्वपूर्ण बात, वे AI को एक और अनुप्रयोग के रूप में सोचना बंद कर देंगे और इसे लोगों, प्रणालियों और व्यवसायिक नीतियों के साथ सहयोग करने वाला एक नया कार्यबल के रूप में मानना शुरू कर देंगे। अगले दशक में लोगों, AI एजेंटों और उद्यम प्रणालियों के बीच कैसे काम किया जाए, इसे अनुकूलित करने के बारे में होगा।