QBurst के सीईओ अरुण कुमार रामचंद्रन - साक्षात्कार श्रृंखला

अरुण कुमार रामचंद्रनQBurst के सीईओ, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और सेवा कार्यकारी हैं, जिनके पास वैश्विक परामर्श, बड़े सौदों की बिक्री, लाभ और हानि प्रबंधन और उद्यम परिवर्तन सहित 25 से अधिक वर्षों का नेतृत्व अनुभव है। वे अप्रैल 2025 में सीईओ बने और एक एआई-आधारित प्रौद्योगिकी सेवा और डिजिटल इंजीनियरिंग फर्म के रूप में QBurst की रणनीति को आकार देते हुए पूरे व्यवसाय में इसका नेतृत्व करने के लिए जिम्मेदार हैं। QBurst से पहले, उन्होंने Hexaware Technologies (अध्यक्ष और GenAI परामर्श नेतृत्व सहित), Capgemini/Sogeti (कार्यकारी ग्राहक और बिक्री नेतृत्व), और Infosys और Virtusa में वरिष्ठ पदों पर कार्य किया, जहाँ उन्होंने व्यावसायिक इकाइयों का निर्माण और विस्तार किया, प्रमुख रणनीतिक कार्यक्रमों का नेतृत्व किया और कई भौगोलिक क्षेत्रों और उद्योग क्षेत्रों में विकास को गति दी।

क्यूबर्स्ट यह एक वैश्विक डिजिटल इंजीनियरिंग पार्टनर है जो "हाई एआई-क्यू" पर केंद्रित है और एआई-सक्षम डिलीवरी को एप्लाइड एआई और डेटा-संचालित दृष्टिकोणों के साथ जोड़कर उद्यमों को आधुनिक बनाने, निर्माण करने और विस्तार करने में मदद करता है। कंपनी संपूर्ण डिजिटल अनुभव इंजीनियरिंग, आधुनिकीकरण और उत्पाद इंजीनियरिंग पर जोर देती है और ग्राहकों को कंपोजेबल डिजिटल प्लेटफॉर्म, संवादात्मक और ग्राहक अनुभव समाधान, और एआई-तैयार डेटा फाउंडेशन जैसी पहलों के साथ सहयोग प्रदान करती है। इसका उद्देश्य व्यापक अंतरराष्ट्रीय ग्राहक आधार पर बेहतर उत्पादकता, तीव्र डिलीवरी और बेहतर ग्राहक अनुभव जैसे मापने योग्य परिणाम प्राप्त करना है।

हेक्सावेयर, कैपजेमिनी, इंफोसिस और अन्य वैश्विक संगठनों में लंबे नेतृत्व करियर के बाद आपने क्यूबर्स्ट में सीईओ का पदभार संभाला है। क्यूबर्स्ट के विकास के इस महत्वपूर्ण मोड़ पर आपको इसकी ओर क्या आकर्षित किया, और आपका अनुभव कंपनी को आगे ले जाने की आपकी इच्छित दिशा को कैसे प्रभावित करता है?

QBurst से जुड़ने का निर्णय अवसरों और संभावनाओं का संगम था। QBurst की अंतर्निहित खूबियों और बाज़ार में मौजूद अनूठे अवसर ने मुझे इसकी ओर आकर्षित किया। QBurst की उद्यमशीलता की संस्कृति और अत्याधुनिक तकनीक के साथ ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा करने में इसकी सफलता ने मुझे प्रभावित और उत्सुक किया।

प्रौद्योगिकी, उद्योगों और नियमों में हो रहे विघटनकारी परिवर्तनों और बदलते परिवेश के संगम के साथ, QBurst जैसी एक केंद्रित और विशिष्ट फर्म के पास बाकियों से अलग होकर एक नई प्रौद्योगिकी और इंजीनियरिंग सेवा फर्म और एआई-संचालित भविष्य के लिए एक नया वितरण मॉडल बनाने का एक पीढ़ी में एक बार मिलने वाला अवसर है।

विभिन्न उद्योगों में प्रौद्योगिकी-आधारित परिवर्तन में 25 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ, आज एआई-आधारित सेवा प्लेटफॉर्म को स्केल करने के बारे में आपकी सोच पर आपके अनुभव का क्या प्रभाव पड़ा है?

मैंने देखा है कि तकनीकी नवाचार और उसे अपनाने की प्रक्रिया में मुख्य प्रगति तब होती है जब प्रचार का दौर शांत हो जाता है और उद्यम स्तर पर वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं का समाधान शुरू हो जाता है। एआई-आधारित सेवा प्लेटफॉर्म को स्केल करने के संदर्भ में मैं यहां तीन विशिष्ट बिंदुओं पर प्रकाश डालना चाहूंगा।

1. "प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट" चरण को पार करना।

आज मुझे सबसे बड़ी चुनौती PoC चरण को पार करने में दिखती है। विस्तार के लिए सोच में बदलाव की आवश्यकता है: हम केवल AI का निर्माण नहीं करते; हम उत्पादन-स्तरीय समाधान प्रदान करते हैं। QBurst में, हम ग्राहकों को PoC चरण से आगे बढ़ने में मदद करते हैं, फुर्ती पर ध्यान केंद्रित करते हुए - पुरानी तकनीक में फंसे रहने के बजाय व्यापक संदर्भ वाले नए मॉडल अपनाते हैं।

2. मजबूत नींव के बिना एआई संभव नहीं है

2009 में मोबाइल के शुरुआती दौर से लेकर क्लाउड क्रांति तक, हर तकनीकी चक्र में मैंने एक सबक सीखा है कि अव्यवस्था को स्वचालित नहीं किया जा सकता। एआई की शक्ति उतनी ही होती है जितना कि उसे मिलने वाला डेटा। क्यूबर्स्ट डिजिटल आधुनिकीकरण और उन्नत डेटा इंजीनियरिंग जैसे "उबाऊ लेकिन आवश्यक" कार्यों को सुनिश्चित करके विकास को गति दे रहा है।

3. 'हाई एआई-क्यू' विज़न

इस बदलाव का नेतृत्व करने के लिए, हमने खुद को एक 'हाई एआई-क्यू' कंपनी के रूप में स्थापित किया है। यह जनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई को हमारी सभी प्रमुख सेवाओं में एकीकृत करने को दर्शाता है, जिससे एआई-आधारित उद्यम परिवर्तन को गति मिलती है। क्यूबर्स्ट में, एआई कोई अतिरिक्त सुविधा नहीं है, बल्कि हमारी रणनीति और कार्यान्वयन का मूल आधार है। यह कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को बुद्धिमान स्वचालन के साथ मिलाकर यह सुनिश्चित करता है कि जैसे-जैसे व्यवसाय बढ़ता है, इसकी बुद्धिमत्ता भी उसके अनुरूप बढ़ती जाए।

एंड्रॉइड के आरंभ से ही हम अग्रणी रहे हैं, और हम उसी सक्रिय दृष्टिकोण को अपनाकर एआई युग का नेतृत्व कर रहे हैं। क्यूबर्स्ट में, हम केवल तकनीक-केंद्रित कंपनी नहीं हैं; हम परिणाम-केंद्रित भागीदार हैं, जिसकी वृद्धि ग्राहक संतुष्टि से प्रेरित है।

आपने QBurst के लिए एक परिभाषित ढाँचे के रूप में 'हाई AI-Q' पर ज़ोर दिया है। उद्यम के नेताओं को इस अवधारणा की व्याख्या कैसे करनी चाहिए, और वर्तमान AI परिदृश्य में यह एक महत्वपूर्ण अंतर क्यों है?

QBurst की "हाई AI-Q" यात्रा एक सोची-समझी रणनीति का परिणाम है: AI-संचालित SDLC के साथ परिचालन स्तर पर तेज़ी से आगे बढ़ना और प्रबंधित एजेंटों के साथ रणनीतिक स्तर पर साहसिक कदम उठाना। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह संपूर्ण उद्यम को संस्कृति, मूल्यों और मानवीय क्षमताओं में धीरे-धीरे होने वाले मूलभूत परिवर्तन से जोड़ता है।

हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से जुड़े जोखिम और चिंताएं हैं, लेकिन यदि इसे सुरक्षित रूप से लागू किया जाए, तो एआई समृद्धि और नवाचार ला सकती है। उद्यमों को इससे न केवल उत्पादकता के संदर्भ में, बल्कि विकास और परिवर्तन के संदर्भ में भी लाभ मिलेगा।

डिलीवरी के दृष्टिकोण से, हम इसे अपने एआई-संचालित एसडीएलसी फ्रेमवर्क के माध्यम से प्रतिदिन होते हुए देख रहे हैं। यह परिवर्तन का तरीका है, जहाँ हमने उपयोगकर्ता स्टोरी निर्माण से लेकर स्व-उपचार परीक्षण स्क्रिप्ट तक, विकास के हर चरण में एआई को समाहित किया है। परिणाम स्वयं ही सब कुछ बयां करते हैं:

• बाजार में उत्पाद लाने का समय: विकास और परीक्षण चक्रों में महत्वपूर्ण कमी।
• गुणवत्ता: रिलीज के बाद की खामियों में उल्लेखनीय 25-35% की कमी।
• दक्षता: समग्र वितरण में लगातार 20-30% का सुधार।

रणनीतिक स्तर वह जगह है जहाँ हम अलग-अलग हिस्सों को अनुकूलित करने से आगे बढ़कर पूरे इकोसिस्टम को अनुकूलित करते हैं। इसके लिए हमें अपने समाधान के मुख्य स्तंभों पर पुनर्विचार करना पड़ा, जिसके परिणामस्वरूप मैनेज्ड एजेंट्स का निर्माण हुआ, जो एंटरप्राइज एजेंटिक एआई और मैनेज्ड सर्विसेज का एक संयोजन है। हमारे ग्राहकों के लिए, इसका अर्थ है कि एआई एजेंट फ्रंट-एंड और बैक-एंड कार्यों, वर्कफ़्लो और संचालन को संभालते हैं, जिससे दक्षता और निरंतर नवाचार दोनों को बढ़ावा मिलता है। हम केवल सेवाएं प्रदान नहीं कर रहे हैं; हम एक निर्बाध मूल्य नेटवर्क का संचालन कर रहे हैं।

कई उद्यम "एआई ऋण" जमा कर रहे हैं - यानी जेन एआई पायलट प्रोजेक्ट्स पर भारी खर्च कर रहे हैं जो न तो बड़े पैमाने पर सफल होते हैं और न ही कोई मूल्य उत्पन्न करते हैं। इस समस्या के मूल कारण क्या हैं, और संगठन इस चक्र से कैसे बाहर निकल सकते हैं?     

जब जनरेटिव इंटेलिजेंस (GenAI) निवेश पायलट प्रोजेक्ट तक ही सीमित रह जाते हैं और वास्तविक व्यावसायिक मूल्य में तब्दील नहीं हो पाते, तो उद्यम "AI ऋण" जमा कर लेते हैं। इसका मूल कारण वह है जिसे हम रेट्रोफिटिंग ट्रैप कहते हैं - यानी उन पुराने सिस्टमों पर GenAI क्षमताओं को जबरदस्ती थोपने का प्रयास जो AI-आधारित वर्कफ़्लो को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन ही नहीं किए गए थे। ऐसे वातावरण में, डेटा, आर्किटेक्चर और गवर्नेंस तैयार नहीं होते, इसलिए पायलट प्रोजेक्ट रुक जाते हैं या बड़े पैमाने पर लागू होने पर विफल हो जाते हैं।

बुनियादी तैयारियों की कमी से यह समस्या और भी बढ़ जाती है। कई संगठन डेटा रणनीति, डेटा इंजीनियरिंग और गवर्नेंस में आवश्यक निवेशों की अनदेखी करते हुए प्रयोगों की ओर तेज़ी से बढ़ते हैं। आधुनिक डेटा आधार और स्पष्ट नियंत्रण ढाँचों के बिना, GenAI पहलें उद्यम स्तर की क्षमताओं के बजाय केवल अवधारणा के प्रमाण बनकर रह जाती हैं।

इस पैटर्न को तोड़ने के लिए एआई-फर्स्ट डिज़ाइन की ओर बदलाव आवश्यक है। एआई को कहाँ जोड़ा जा सकता है, यह पूछने के बजाय, संगठनों को पहले दिन से ही एआई परिणामों को ध्यान में रखते हुए सिस्टम डिज़ाइन करना चाहिए, ताकि आर्किटेक्चर, डेटा प्रवाह और गवर्नेंस को इस तरह से संरेखित किया जा सके जिससे बड़े पैमाने पर बुद्धिमान स्वचालन का समर्थन किया जा सके।

व्यवहारिक रूप से, इसकी शुरुआत डेटा इंजीनियरिंग से होती है। मजबूत और सुव्यवस्थित डेटा पाइपलाइन और मॉडल पहले से तैयार करने से GenAI के सतत विकास के लिए अनुकूल परिस्थितियाँ बनती हैं। जब आधार मजबूत हो जाता है, तो AI प्रयोग से आगे बढ़कर प्रभाव उत्पन्न करने लगता है। इस प्रकार, AI ऋण दीर्घकालिक मूल्य सृजन का मार्ग प्रशस्त करता है।

पारंपरिक टाइम एंड मैटेरियल्स कॉन्ट्रैक्ट मॉडल को एआई-संचालित दक्षता की वास्तविकताओं के साथ असंगत माना जा रहा है। यह मॉडल अप्रचलित क्यों होता जा रहा है, और "मैनेज्ड एजेंट्स" या "सर्विस-एज़-सॉफ्टवेयर" जैसे दृष्टिकोण उद्यम आईटी के लिए अधिक टिकाऊ मार्ग कैसे प्रदान कर सकते हैं?     

पारंपरिक समय और सामग्री मॉडल संसाधनों की कमी वाले युग के लिए बनाया गया था, जहाँ मूल्य सीधे मानवीय प्रयास से जुड़ा होता था। एआई युग में, यह धारणा अब मान्य नहीं है। बुद्धिमत्ता और क्रियान्वयन प्रचुर मात्रा में उपलब्ध हो रहे हैं, और जैसे-जैसे प्रचुरता बढ़ती है, मूल्य प्रयास से परिणामों की ओर स्थानांतरित हो जाता है। एआई प्रति घंटा बिलिंग के मूल तर्क को पूरी तरह से बदल देता है।

यही कारण है कि उद्योग परिणाम-आधारित मॉडलों की ओर अग्रसर है। मानवीय हस्तक्षेप के बिना हल किए गए टिकट या एआई द्वारा पूर्णतः संपन्न वर्कफ़्लो जैसे मेट्रिक्स स्पष्ट और मापने योग्य मूल्य प्रदान करते हैं। ये मॉडल क्षमता को श्रम के बजाय सॉफ़्टवेयर के रूप में मानते हैं, जिसे "सेवा-आधारित सॉफ़्टवेयर" कहा जा सकता है।

मैनेज्ड एजेंट्स और सर्विस-एज़-अ-सॉफ्टवेयर जैसे दृष्टिकोण अधिक टिकाऊ विकास का मार्ग प्रशस्त करते हैं। ये प्रयास के लिए भुगतान करने के बजाय बुद्धिमान परिणामों के लिए भुगतान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे लागत का पूर्वानुमान लगाना, निरंतर सुधार करना और स्वचालन से साझा लाभ प्राप्त करना संभव होता है। मैनेज्ड एजेंट्स मानव इंजीनियरों और एआई एजेंटों को व्यावसायिक लक्ष्यों की ओर मिलकर काम करने की अनुमति देते हैं, जबकि सर्विस-एज़-अ-सॉफ्टवेयर खर्च किए गए घंटों के बजाय परिणामों के माध्यम से मूल्य को मापने योग्य बनाता है।

एआई-संचालित दुनिया में, सबसे उपयुक्त व्यावसायिक मॉडल वे हैं जो प्रयासों के बजाय परिणामों को पुरस्कृत करते हैं - जिससे उद्यमों और सेवा प्रदाताओं दोनों के लिए लाभ की स्थिति बनती है।

आपकी 'हाई एआई-क्यू' पद्धति एआई तत्परता के लिए प्रतिभा, अनुप्रयोग और प्रभाव को तीन महत्वपूर्ण स्तरों के रूप में देखती है। सीआईओ जनरेशनल एआई पहलों को बड़े पैमाने पर लागू करने से पहले इन स्तरों पर अपनी परिपक्वता का आकलन कैसे कर सकते हैं?

GenAI को बड़े पैमाने पर लागू करने से पहले, CIOs को केवल प्रौद्योगिकी स्टैक ही नहीं, बल्कि प्रतिभा, अनुप्रयोग और प्रभाव के तीन 'उच्च AI-Q' स्तरों में परिपक्वता का स्पष्ट दृष्टिकोण चाहिए।

प्रतिभा स्तर पर, परिपक्वता का अर्थ है लोगों की तत्परता। सीआईओ को एआई कौशल, परिवर्तन के प्रति खुलेपन और यह आकलन करना चाहिए कि क्या कर्मचारियों के पास एलएलएम तक सुरक्षित, नियंत्रित पहुंच है जो सुरक्षित प्रयोग को सक्षम बनाती है।

एप्लिकेशन स्तर पर, डेटा और शासन के मूलभूत सिद्धांतों जैसे कि डेटा गुणवत्ता, आर्किटेक्चर, सुरक्षा और एलएलएम पहुंच और एआई विकास प्रथाओं में नीतियों और सुरक्षा उपायों की परिपक्वता पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

प्रभाव स्तर पर, CIO को व्यावसायिक मूल्य के मुकाबले प्रयास के आधार पर उपयोग के मामलों का मूल्यांकन करना चाहिए। कम प्रयास और उच्च प्रभाव वाले अवसरों की पहचान करने से शुरुआती सफलताएँ मिलती हैं और GenAI को स्केल करने के लिए पुनरावृत्ति दृष्टिकोण को समर्थन मिलता है।

जो संगठन अभी भी पुरानी आर्किटेक्चर प्रणालियों पर काम कर रहे हैं, उन्हें एजेंटिक वर्कफ़्लो और एआई-नेटिव डिलीवरी मॉडल के लिए तैयार होने के लिए कौन से मूलभूत आधुनिकीकरण कदम उठाने होंगे?

यहां तीन चरण दिए गए हैं जो संगठनों को एजेंटिक वर्कफ़्लो की ओर बढ़ने के लिए तैयार कर सकते हैं।

1. डेटा फाउंडेशन आधुनिकीकरण को प्राथमिकता दें: पुरानी आर्किटेक्चर पर काम कर रहे संगठनों के लिए, पहला कदम डेटा फाउंडेशन का आधुनिकीकरण करना है ताकि अलग-अलग डेटा के लिए मेटाडेटा, लीनेज और डेटा गुणवत्ता मेट्रिक्स को सक्षम किया जा सके। इससे यह सुनिश्चित होता है कि एजेंटों के पास आवश्यक संदर्भयुक्त और व्याख्या योग्य डेटा उपलब्ध हो। GenAI-आधारित उपकरणों के आने से यह आधुनिकीकरण तेज़ और सरल हो गया है। हालांकि पुरानी आर्किटेक्चर के साथ GenAI का उपयोग संभव है, लेकिन सार्थक परिणाम प्राप्त करने के लिए टोकन की आवश्यकता बहुत अधिक होगी।

2. एंटरप्राइज़ नॉलेज लेयर्स स्थापित करें: जिन संगठनों ने अपने सिस्टम को आधुनिक नहीं बनाया है, उनके पास बहुत सारा संचित ज्ञान बिना दस्तावेज़ के पड़ा होगा। सिस्टम के भीतर इस क्षणिक संचित ज्ञान को संग्रहित करने के लिए नॉलेज लेयर्स का निर्माण करना दूसरी उच्च प्राथमिकता वाला कार्य होगा। कई संगठनों की एआई अपनाने की यात्रा में यही वह परत है जो गायब है।

3. एजेंट की सीमाएं और कार्यप्रणालियाँ परिभाषित करें: तीसरा चरण यह सुनिश्चित करना है कि एजेंट संगठन में वर्तमान में अपनाई जा रही सभी सर्वोत्तम प्रथाओं और सुरक्षा अनुपालनों का पालन करें। शासन ढाँचे, सुरक्षा नीतियाँ और अवलोकन ढाँचे एजेंटों को संगठन की सीमाओं और स्थापित कार्यप्रणालियों के भीतर प्रभावी ढंग से सोचने और कार्य करने में सक्षम बनाते हैं।

“एआई रेडीनेस” की तैयारी करते समय, डेटा, प्रक्रियाओं, शासन और टीम क्षमताओं के संदर्भ में, टूलिंग के अलावा और क्या आवश्यक है?

एआई की तैयारी केवल सही उपकरण चुनने से कहीं अधिक व्यापक है। व्यवहार में, एआई को अपनाने की सफलता या विफलता किसी संगठन की कर्मचारियों के अंतर्लिखित प्रक्रियाओं, निर्णय लेने के तर्क और महत्वपूर्ण संबंधों जैसे आंतरिक ज्ञान को समझने की क्षमता पर निर्भर करती है। इस ज्ञान को ऐसी सरल भाषा में प्रलेखित किया जाना चाहिए जिससे एआई प्रणालियाँ तर्क कर सकें, न कि केवल डेटा को अलग-थलग रूप से संसाधित करें।

डेटा की तैयारी भी उतनी ही महत्वपूर्ण है, लेकिन केवल गुणवत्ता ही पर्याप्त नहीं है। सफलता का असली आधार मेटाडेटा है, जिसमें डेटा का संदर्भ, स्रोत और अर्थ शामिल होता है। इसके बिना, सबसे उन्नत मॉडल भी सतही या अविश्वसनीय परिणाम देते हैं।

उद्यम स्तर पर एआई को अपनाने की दर उपभोक्ता स्तर से पीछे है, और इसका एक कारण है: शासन, सुरक्षा और अनुपालन अनिवार्य हैं। ये ऐसी बाधाएं नहीं हैं जिनसे बचा जा सके, बल्कि ये ऐसी आवश्यकताएं हैं जिनके लिए निर्माण करना आवश्यक है। संगठनों को ऐसे भरोसेमंद ढांचे स्थापित करने होंगे जिनमें सुरक्षा उपाय, GenAI अवलोकनशीलता, व्याख्यात्मकता और मानव हस्तक्षेप वाले कार्यप्रवाह शामिल हों, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई आउटपुट सुरक्षित, दोहराने योग्य और सटीक हों।

अंत में, टीमों को AI की समझ विकसित करने की आवश्यकता है। तत्परता का अर्थ है कर्मचारियों को AI साक्षरता में प्रशिक्षित करना ताकि वे प्रभावी ढंग से संकेत देना, परिणामों को सत्यापित करना और आउटपुट का ऑडिट करना जान सकें, बजाय इसके कि वे आँख बंद करके किसी "ब्लैक बॉक्स" पर भरोसा करें। AI तब सबसे अच्छा काम करता है जब मनुष्य पूरी तरह से सक्रिय रूप से इसमें शामिल रहें।

प्रौद्योगिकी सेवा क्षेत्र में कई पुरानी कंपनियाँ मौजूद हैं। उद्यम परिवर्तन परियोजनाओं के लिए प्रतिस्पर्धा करते समय, आप QBurst की सबसे बड़ी विशिष्टताएँ क्या मानते हैं?

QBurst, तकनीकी सेवाओं के भीड़ भरे बाजार में अपनी अलग पहचान बनाने के लिए गहन इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को एक बहुत छोटी, नवाचार-उन्मुख फर्म की चपलता के साथ जोड़ती है।

हमारी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त पांच प्रमुख स्तंभों द्वारा परिभाषित है:

1. डिजाइन थिंकिंग की मानसिकता के साथ इंजीनियरिंग की गहन समझ – हम सिर्फ कोड नहीं लिखते। हम समग्र, उपयोगकर्ता-केंद्रित समाधानों के माध्यम से व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करते हैं।

2. फुर्ती और जिम्मेदारी – हम इतने बड़े हैं कि विस्तार कर सकते हैं, लेकिन इतने कुशल भी हैं कि ग्राहकों का ख्याल रख सकें। तेजी से बदलते हालातों के प्रति हमारी लचीलता और अनुकूलन क्षमता का प्रमाण हमारे ग्राहकों ने दिया है। हमारी टीमें ग्राहकों की सफलता की पूरी जिम्मेदारी लेती हैं। आप देखेंगे कि डिलीवरी की जिम्मेदारी वरिष्ठ नेतृत्व स्तर तक जाती है।

3. सांस्कृतिक दक्षता: चाहे जापान में LINE मिनी-ऐप्स हों या अमेरिकी किराना श्रृंखलाओं के लिए एकीकृत मूल्य निर्धारण प्रणाली, हम न केवल तकनीक बल्कि अनुभव को भी प्रत्येक बाजार के अनुरूप बनाते हैं।

4. एआई-प्रथम दृष्टिकोण - हम एआई को अपनी डिलीवरी, अपने संचालन और अपने ग्राहक समाधानों में समाहित कर रहे हैं - एक आकर्षक शब्द के रूप में नहीं, बल्कि क्षमता गुणक के रूप में।

5. नवाचार और प्रयोग की संस्कृति – हमारे नेता तकनीकी रूप से कुशल हैं और नवीनतम एवं उभरती हुई तकनीक का उपयोग करके ग्राहकों की समस्याओं का समाधान करना पसंद करते हैं। हम असफलता से नहीं डरते और कई मामलों में स्टार्टअप जैसी सोच अपनाकर अपने ग्राहकों के लिए सार्थक प्रभाव उत्पन्न किया है।

हम खुद में बदलाव लाने से भी नहीं डरते। हम एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए परिणाम-आधारित मॉडल, संयोजन योग्य वितरण फ्रेमवर्क और सह-नवाचार प्रयोगशालाओं के साथ प्रयोग कर रहे हैं।

अगले तीन से पांच वर्षों को ध्यान में रखते हुए, एजेंटिक वर्कफ़्लो और एआई-नेटिव संगठनों के उदय के साथ एंटरप्राइज़ आईटी ऑपरेटिंग मॉडल किस प्रकार विकसित होने की उम्मीद करते हैं, और नेताओं को अभी से किस चीज़ के लिए तैयारी करनी चाहिए?

नवाचार की अगली लहर उन लोगों की होगी जो शक्तिशाली एआई क्षमताओं को नियंत्रण, पर्यवेक्षण और विश्वास की विचारशील प्रणालियों के साथ एकीकृत कर सकेंगे। यही कारण है कि एंटरप्राइज एजेंटिक फ्रेमवर्क के इर्द-गिर्द उभरती चर्चा इतनी महत्वपूर्ण और इतनी अत्यावश्यक प्रतीत होती है।

मेरे लिए कुछ प्रमुख अंतर्दृष्टियाँ इस प्रकार हैं:

• एआई डेटासेंटर का निर्माण धीमा नहीं हो रहा है, बल्कि गति पकड़ रहा है; डेटासेंटर जगत में माहौल बेहद आशावादी है, क्षमता, मांग और निवेश सभी में तेजी से वृद्धि हो रही है।
• उपभोक्ता एआई की तुलना में उद्यम एआई को अपनाने की गति धीमी होगी (संगठनात्मक डेटा अक्सर अव्यवस्थित, खंडित और कई प्रणालियों में वितरित होता है, न कि स्वच्छ और केंद्रीकृत; आज के मॉडल अभी तक प्रत्येक संगठन के अद्वितीय संदर्भ के अनुकूलन के बिना अत्यधिक विशिष्ट कंपनी स्थितियों और कार्यों के लिए पर्याप्त रूप से सटीक नहीं हैं; वास्तविक मूल्य को अनलॉक करने के लिए, मॉडलों को मालिकाना उद्यम डेटा पर प्रशिक्षित और परिष्कृत करने की आवश्यकता होगी, विशेष रूप से विशिष्ट वर्कफ़्लो और उपयोग मामलों के "अंतिम चरण" में)।
• इससे पहले कि वास्तव में स्वायत्त एजेंट उद्यम में फल-फूल सकें, एक बड़ी चुनौती है: कर्मचारियों के लिए मौजूद पर्यवेक्षी संरचनाओं, अनुमोदनों और सुरक्षा उपायों के समकक्ष संरचनाओं का निर्माण करना, जो मानव कार्यबल को विश्वसनीय रूप से कार्य करने और विस्तार करने की अनुमति देता है।

नेताओं को तैयारी करते समय निम्नलिखित बातों को ध्यान में रखना चाहिए:

• एजेंटों को नए कर्मचारियों की तरह माना जाना चाहिए, जिनके कार्यक्षेत्र स्पष्ट रूप से परिभाषित हों, उन पर स्पष्ट निगरानी रखी जाए और संगठन के लिखित और अलिखित नियमों को "सीखने" के दौरान गलतियों को रोकने के लिए तंत्र मौजूद हों।
• एक "एजेंट बस" या समन्वय परत की आवश्यकता है जहां एजेंट पंजीकरण करें, लेखन अनुमति प्राप्त करें और पर्यवेक्षी एजेंटों द्वारा उनकी गतिविधियों की निगरानी की जाए।
• मानव संगठनों को मजबूत बनाने वाले नियंत्रण और संतुलन को फिर से स्थापित करना, एक सक्रिय उद्यम जगत में सुरक्षित, सटीक और विश्वसनीय निष्पादन प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।
• जैसे-जैसे एजेंटिक सिस्टम और फ्रेमवर्क के साथ मानव-एआई इंटरफेस और सहयोग में बदलाव आता है, मानव प्रतिभा का प्रबंधन और पुनर्कौशल प्रदान करना एक और महत्वपूर्ण पहलू बन जाता है।
• सबसे रोमांचक क्षेत्र उन्नत एंटरप्राइज एजेंटिक फ्रेमवर्क का उदय है - जो आज मौजूद फ्रेमवर्क से कहीं आगे है - जो मजबूत डोमेन समझ और समाधानों के साथ मिलकर इस दृष्टिकोण को एक व्यावहारिक, स्केलेबल वास्तविकता में बदल सकता है।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें अवश्य आना चाहिए क्यूबर्स्ट.