अरुण कुमार रामचंद्रन, सीईओ ऑफ क्यूबर्स्ट – साक्षात्कार श्रृंखला

अरुण कुमार रामचंद्रन, क्यूबर्स्ट के सीईओ, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और सेवा कार्यकारी हैं जिनके पास 25+ वर्षों का नेतृत्व अनुभव है, जो वैश्विक परामर्श, बड़े सौदे बिक्री, पीแंडएल स्वामित्व और उद्यम परिवर्तन को शामिल करता है। उन्होंने अप्रैल 2025 में सीईओ के रूप में कार्यभार संभाला और क्यूबर्स्ट का व्यवसाय जबकि एक एआई-अगुवाई वाली प्रौद्योगिकी सेवाओं और डिजिटल इंजीनियरिंग फर्म के रूप में इसकी रणनीति को आकार देने के लिए जिम्मेदार हैं। क्यूबर्स्ट से पहले, उन्होंने हेक्सावेयर टेक्नोलॉजीज (राष्ट्रपति और जेनएआई परामर्श नेतृत्व सहित), कैपजेमिनी/सोगेटी (कार्यकारी ग्राहक और बिक्री नेतृत्व), और इन्फोसिस और वर्टुसा में वरिष्ठ भूमिकाएं निभाईं, जहां उन्होंने व्यवसाय इकाइयों का निर्माण और स्केलिंग किया, प्रमुख रणनीतिक कार्यक्रमों का नेतृत्व किया और कई भौगोलिक और उद्योग क्षेत्रों में विकास को बढ़ावा दिया।

क्यूबर्स्ट एक वैश्विक डिजिटल इंजीनियरिंग भागीदार है जो “हाई एआई-क्यू” के आसपास खुद को स्थान दे रहा है, जो एआई-सक्षम वितरण के साथ लागू किए गए एआई और डेटा-संचालित दृष्टिकोण को जोड़ती है ताकि उद्यमों को आधुनिक बनाने, बनाने और बढ़ाने में मदद मिल सके। कंपनी अंत-से-अंत डिजिटल अनुभव इंजीनियरिंग, आधुनिकीकरण और उत्पाद इंजीनियरिंग पर जोर देती है – ग्राहकों को ऐसे कार्यक्रमों के साथ समर्थन करती है जैसे कि रचनीय डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म, वार्तालाप और ग्राहक अनुभव समाधान, और एआई-तैयार डेटा नींव – जिसका उद्देश्य उत्पादकता, तेजी से वितरण और मजबूत ग्राहक अनुभव जैसे मापने योग्य परिणामों का उत्पादन करना है।

आपने क्यूबर्स्ट में सीईओ की भूमिका ग्रहण की है हेक्सावेयर, कैपजेमिनी, इन्फोसिस और अन्य वैश्विक संगठनों में लंबे समय से नेतृत्व कैरियर के बाद। आपको क्यूबर्स्ट में इस क्षण में इसकी वृद्धि में आकर्षित किया गया, और आपकी पृष्ठभूमि कंपनी को आगे ले जाने के लिए आपके द्वारा किस दिशा को आकार देने के लिए प्रेरित करती है?

क्यूबर्स्ट में शामिल होने का निर्णय एक अवसर और संभावना का संयोग था। मुझे क्यूबर्स्ट में आकर्षित करने वाली बात इसकी आंतरिक ताकत और एक अद्वितीय बाजार की संभावना का संयोजन था। क्यूबर्स्ट की उद्यमी संस्कृति और कटिंग-एज प्रौद्योगिकी के साथ मांग वाले ग्राहकों को वितरित करने में इसकी सफलता ने मुझे प्रभावित और आकर्षित किया।

प्रौद्योगिकी संचालित परिवर्तन में 25 वर्ष से अधिक के अनुभव के साथ, आपका अनुभव आज एक एआई-अगुवाई वाली सेवा मंच को स्केल करने के तरीके से आपकी सोच को कैसे प्रभावित करता है?

मैंने देखा है कि मुख्य नवाचार और प्रौद्योगिकी की अपनाना तब होता है जब हYPE चक्र ठंडा हो जाता है और वास्तविक व्यवसाय समस्याओं का समाधान उद्यम स्तर पर शुरू होता है। यहां तीन विशिष्ट बिंदु हैं जो मैं एआई-अगुवाई वाली सेवा मंच को स्केल करने के संदर्भ में बनाना चाहता हूं।

1. “पीओसी स्टेज” को पार करना।

मैं आज जो सबसे बड़ी चुनौती देखता हूं वह पीओसी स्टेज को पार करना है। स्केलिंग के लिए मानसिकता में परिवर्तन की आवश्यकता है: हम केवल एआई नहीं बनाते हैं; हम उत्पादन-ग्रेड समाधान प्रदान करते हैं। क्यूबर्स्ट में, हम ग्राहकों को पीओसी स्टेज से आगे बढ़ने में मदद करते हैं लचीलेपन पर ध्यान केंद्रित करके – नए मॉडल को अपनाने के साथ बड़े संदर्भ विंडो के साथ, कल की प्रौद्योगिकी में बंद नहीं होने के साथ।

2. कोई एआई बिना मजबूत आधार के।

मैंने हर प्रौद्योगिकी चक्र में एक सबक लिया है – 2009 में मोबाइल के शुरुआती दिनों से लेकर क्लाउड क्रांति तक – यह है कि आप अव्यवस्था को स्वचालित नहीं कर सकते। एआई उतना ही शक्तिशाली है जितना डेटा इसे खिलाता है। क्यूबर्स्ट विकास को बढ़ावा दे रहा है यह सुनिश्चित करके कि “बोरिंग लेकिन आवश्यक” काम किया जा रहा है, अर्थात् डिजिटल आधुनिकीकरण और उन्नत डेटा इंजीनियरिंग।

3. ‘हाई एआई-क्यू’ दृष्टि।

इस परिवर्तन का नेतृत्व करने के लिए, हमने खुद को ‘हाई एआई-क्यू’ कंपनी के रूप में पुनः स्थापित किया है। यह हमारी मुख्य सेवाओं में जेनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई के एकीकरण को दर्शाता है, जो एआई-मूल उद्यम परिवर्तन को बढ़ावा देने के लिए ड्राइव करता है। क्यूबर्स्ट में, एआई एक अतिरिक्त विशेषता नहीं है बल्कि हमारी रणनीति और वितरण का मूल फैब्रिक है। यह कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को इंटेलिजेंट ऑटोमेशन के साथ मिलाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जैसे ही व्यवसाय बढ़ता है, इसकी बुद्धिमत्ता भी इसके साथ बढ़े।

आपने ‘हाई एआई-क्यू’ को क्यूबर्स्ट के लिए एक परिभाषित ढांचे के रूप में जोर दिया है। उद्यम नेताओं को इस अवधारणा की व्याख्या कैसे करनी चाहिए, और यह वर्तमान एआई परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण विभेदक क्यों है?

क्यूबर्स्ट की ‘हाई एआई-क्यू’ यात्रा एक जानबूझकर निर्णय है: ऑपरेशनल परत पर एआई-ड्रIVEN एसडीएलसी के साथ तेजी से चलना, और रणनीतिक परत पर मैनेज्ड एजेंट्स के साथ बड़े कदम उठाना – सबसे महत्वपूर्ण बात, यह पूरे उद्यम को संस्कृति, मूल्यों और मानव क्षमता के स्थायी परिवर्तन में लंगर डालता है।

जबकि एआई के बारे में जोखिम और चिंताएं हैं, यदि सुरक्षित रूप से लागू किया जाए, तो एआई बहुतायत और नवाचार पैदा कर सकता है। उद्यम उत्पादकता के साथ-साथ विकास और परिवर्तन में भी मूल्य देखेंगे।

बहुत से उद्यम “एआई ऋण” – जेनएआई पायलट पर महत्वपूर्ण खर्च कर रहे हैं जो स्केल या मूल्य उत्पन्न नहीं करते हैं। इस समस्या के मूल कारण क्या हैं, और संगठन इस पैटर्न से कैसे बाहर निकल सकते हैं?

उद्यम “एआई ऋण” जमा करते हैं जब जेनएआई निवेश पायलट पर रुक जाते हैं और वास्तविक व्यवसाय मूल्य में परिवर्तित नहीं होते हैं। मूल कारण जो हम रिट्रोफिटिंग ट्रैप कहते हैं – जेनएआई क्षमताओं को विरासत प्रणालियों पर जोड़ने का प्रयास जो एआई-मूल प्रवाह का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे। इन वातावरण में, डेटा, वास्तुकला और शासन बस तैयार नहीं हैं, इसलिए पायलट रुक जाते हैं या पैमाने के तहत टूट जाते हैं।

यह एक आधारभूत तैयारी की कमी से जुड़ा हुआ है। कई संगठन प्रयोग के लिए दौड़ते हैं जबकि डेटा रणनीति, डेटा इंजीनियरिंग और शासन में आवश्यक निवेश को दरकिनार करते हैं। आधुनिक डेटा नींव और स्पष्ट नियंत्रण ढांचे के बिना, जेनएआई पहल रुकी हुई प्रमाण के概念 के बजाय उद्यम क्षमता बनी रहती है।

पारंपरिक समय और सामग्री अनुबंध मॉडल एआई-संचालित दक्षता की वास्तविकताओं के साथ बढ़ती तरह से असंगत देखा जा रहा है। यह मॉडल पुराना क्यों हो रहा है, और “मैनेज्ड एजेंट” या “सेवा-ए-सॉफ्टवेयर” जैसे दृष्टिकोण उद्यम आईटी के लिए एक अधिक स्थायी मार्ग कैसे प्रदान कर सकते हैं?

पारंपरिक समय और सामग्री मॉडल संसाधन की कमी के युग के लिए बनाया गया था, जहां मूल्य मानव प्रयास से直接 जुड़ा हुआ था। एआई युग में, यह धारणा अब लागू नहीं होती है। बुद्धिमत्ता और निष्पादन अब बहुतायत में हो रहे हैं, और जैसे ही बहुतायत बढ़ती है, मूल्य प्रयास से परिणामों में स्थानांतरित हो जाता है। एआई मूल रूप से प्रति घंटे बिलिंग के तर्क को तोड़ता है।

आपकी ‘हाई एआई-क्यू’ पद्धति प्रतिभा, अनुप्रयोग और प्रभाव के तीन महत्वपूर्ण परतों पर जोर देती है जो एआई तैयारी के लिए महत्वपूर्ण हैं। सीईओ जेनएआई पहल को स्केल करने से पहले इन परतों में परिपक्वता का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं?

जेनएआई को स्केल करने से पहले, सीईओ को प्रतिभा, अनुप्रयोग और प्रभाव की तीन ‘हाई एआई-क्यू’ परतों में परिपक्वता का स्पष्ट दृष्टिकोण चाहिए और न केवल प्रौद्योगिकी स्टैक।

विरासत वास्तुकला पर अभी भी काम कर रहे संगठनों के लिए, एजेंटिक कार्य प्रवाह और एआई-मूल वितरण मॉडल के लिए तैयारी के लिए कौन से आधारभूत आधुनिकीकरण कदम आवश्यक हैं?

यहां तीन कदम हैं जो संगठनों को एजेंटिक कार्य प्रवाह की ओर बढ़ने में तैयार कर सकते हैं:

1. डेटा फाउंडेशन मॉडर्नाइजेशन को प्राथमिकता दें: विरासत वास्तुकला पर काम करने वाले संगठनों के लिए, पहला कदम डेटा फाउंडेशन को आधुनिक बनाना है ताकि मेटाडेटा, लाइनेज और डेटा गुणवत्ता मेट्रिक्स के लिए सिल्ड डेटा को सक्षम किया जा सके। यह सुनिश्चित करता है कि एजेंटों को संदर्भ से भरपूर, समझने योग्य डेटा मिलता है जिसकी उन्हें आवश्यकता है। जेनएआई-आधारित उपकरणों की शुरुआत ने इस आधुनिकीकरण को तेज और सीधा बना दिया है। जबकि विरासत वास्तुकला के साथ जेनएआई का उपयोग संभव है, अर्थपूर्ण परिणाम प्राप्त करने के लिए टोकन की आवश्यकता बहुत अधिक होगी।

2. एंटरप्राइज नॉलेज लेयर्स स्थापित करें: जिन संगठनों ने अपनी प्रणालियों को आधुनिक नहीं किया है, उनके पास बहुत सारा जमा ज्ञान है जो दस्तावेज़ में नहीं है। इस जमा ज्ञान को प्रणाली के भीतर कैप्चर करने के लिए ज्ञान परतें बनाना दूसरा उच्च-प्राथमिकता वाला कार्य है। यह एआई अपनाने की यात्रा में कई संगठनों में缺失 परत है।

3. एजेंट सीमाओं और कार्य तरीकों को परिभाषित करें: तीसरा कदम यह सुनिश्चित करना है कि एजेंट संगठन के स्थापित सर्वोत्तम प्रथाओं और सुरक्षा अनुपालन का पालन करते हैं। शासन ढांचे, सुरक्षा नीतियां और दृश्यता ढांचे एजेंटों को सीमाओं के भीतर और स्थापित कार्य तरीकों के अनुसार प्रभावी ढंग से सोच और कार्य करने में सक्षम बनाते हैं।

“एआई तैयारी” की तैयारी के लिए, टूलिंग से परे डेटा, प्रक्रियाओं, शासन और टीम क्षमताओं के संदर्भ में इसकी आवश्यकता क्या है?

एआई तैयारी टूल्स का चयन करने से बहुत आगे निकल जाती है। व्यवहार में, एआई अपनाना तब सफल होता है जब एक संगठन आदिम ज्ञान को पकड़ने में सक्षम होता है, जैसे कि अवritten प्रक्रियाएं, निर्णय तर्क और महत्वपूर्ण संबंध जो केवल कर्मचारियों के दिमाग में मौजूद होते हैं। यह ज्ञान एआई प्रणालियों द्वारा तर्कसंगत किया जा सकने वाले प्राकृतिक भाषा में दस्तावेज़ किया जाना चाहिए, न कि केवल डेटा को अलग से संसाधित करना चाहिए।

प्रौद्योगिकी सेवा क्षेत्र विरासत खिलाड़ियों से भरा हुआ है। उद्यम परिवर्तन आदेश के लिए प्रतिस्पर्धा करते समय क्यूबर्स्ट को आप सबसे मजबूत विभेदक मानते हैं?

क्यूबर्स्ट एक भीड़भाड़ वाले प्रौद्योगिकी सेवा बाजार में खुद को एक गहरी इंजीनियरिंग विशेषज्ञता के साथ जोड़कर अलग करता है, जो एक छोटे, नवाचार-संचालित फर्म की लचीलेपन के साथ मिलकर काम करता है।

आगे देखते हुए तीन से पांच साल, आप उद्यम आईटी ऑपरेटिंग मॉडल को एआई-अगुवाई वाले कार्य प्रवाह और एआई-मूल संगठनों के उदय के साथ कैसे विकसित होते देखते हैं, और नेताओं को अब क्या तैयार करना चाहिए?

आगामी नवाचार की लहर उन लोगों की होगी जो शक्तिशाली एआई क्षमताओं को सोच-समझकर नियंत्रण, पर्यवेक्षण और विश्वास प्रणालियों के साथ जोड़ सकते हैं। यही कारण है कि उद्यम एजेंटिक ढांचे के बारे में उभरती हुई बातचीत इतनी महत्वपूर्ण और इतनी जरूरी लगती है।

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