बैप्टिस्ट बुविए, Daptic के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार शृंखला

Baptiste Bouvier Daptic के सीईओ और सह-संस्थापक हैं। वे नियामक जानकारी और उत्पाद विकास के बीच तालमेल बनाने पर काम करते हैं। एमआईटी से कंप्यूटर साइंस और इंजीनियरिंग में स्नातक, उन्हें एमआईटी CSAIL में एआई और स्वायत्त प्रणालियों के अनुसंधान, Babylon Health में स्वास्थ्य सेवा संबंधी एआई, J.P. Morgan में मात्रात्मक अनुसंधान, Meta में एआर/वीआर इंजीनियरिंग और McKinsey में परामर्श का अनुभव है। उनका काम निर्माताओं को जटिल नियामक आवश्यकताओं को व्यावहारिक इंजीनियरिंग निर्णयों में बदलने में मदद करने पर केंद्रित है।

Daptic एआई-संचालित उत्पाद अनुपालन प्लेटफ़ॉर्म मुहैया कराता है, जो उत्पाद के पूरे जीवनचक्र में नियामक बदलावों, उनकी व्याख्या और उत्पाद संबंधी आवश्यकताओं को जोड़ता है। इसका सॉफ़्टवेयर नियामक विशेषज्ञों, इंजीनियरों और उत्पाद टीमों को वैश्विक आवश्यकताओं पर नज़र रखने, उनके प्रभाव का आकलन करने और स्रोतों का पता लगाने की सुविधा तथा मानवीय निगरानी के साथ उन्हें विकास कार्यप्रवाह में शामिल करने में मदद करता है। इस साक्षात्कार में Bouvier नियामक जानकारी, भौतिक एआई, मशीन-पठनीय डिज़ाइन सीमाओं और निरंतर उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन की ओर बढ़ते बदलाव पर चर्चा करते हैं।

आपका करियर एमआईटी CSAIL में एआई और स्वायत्त प्रणालियों के अनुसंधान से शुरू होकर Babylon Health में स्वास्थ्य सेवा संबंधी एआई, J.P. Morgan में मात्रात्मक अनुसंधान, Meta में एआर/वीआर इंजीनियरिंग और McKinsey में परामर्श तक पहुँचा है। इन अनुभवों ने Daptic की सह-स्थापना करने के आपके निर्णय को किस तरह प्रभावित किया? और किस बात ने आपको यक़ीन दिलाया कि नियामक जानकारी ऐसी समस्या थी जिसे एआई बुनियादी तौर पर बदल सकता है?

मेरे लिए असल बात तब स्पष्ट हुई, जब मैंने देखा कि उत्पाद विकास का बड़ा हिस्सा नियमों से प्रभावित होता है, जबकि इस काम में मदद के लिए बहुत कम सॉफ़्टवेयर उपलब्ध था।

मेरी पृष्ठभूमि मुख्यतः कंप्यूटर साइंस की है, साथ ही मैंने कुछ मैकेनिकल इंजीनियरिंग भी पढ़ी है। Daptic शुरू करने से पहले मैंने कई तरह के तकनीकी परिवेशों में काम किया। हालाँकि, McKinsey में मुझे इस बात को करीब से देखने का अवसर मिला कि बड़ी कंपनियाँ भौतिक उत्पाद कैसे विकसित करती हैं और नियम इस प्रक्रिया को कैसे धीमा कर सकते हैं।

मैंने बेहद परिष्कृत कंपनियों को उत्पाद विकास के एक अहम हिस्से का प्रबंधन दस्तावेज़ों, स्प्रेडशीट, ईमेल और कई अलग-अलग टीमों के बीच बातचीत के ज़रिये करते देखा। कोई नियम सरकार द्वारा प्रकाशित कानूनी भाषा के रूप में सामने आ सकता है, लेकिन अंततः किसी को उसे एक विशिष्ट इंजीनियरिंग आवश्यकता में बदलना पड़ता है, जो उत्पाद की डिज़ाइन को प्रभावित करे।

नियमों और इंजीनियरिंग के बीच का यही अंतर मेरी दिलचस्पी का कारण था। इस काम में विशेषज्ञता का बड़ा भंडार शामिल था, लेकिन इस प्रक्रिया को जोड़ने वाला बुनियादी ढाँचा बहुत कम था। हम इस व्यापक क्षेत्र को उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन कहते हैं। इसका मतलब है नियामक बदलावों, उनकी व्याख्या और उत्पाद संबंधी आवश्यकताओं को उन निर्णयों से जोड़ना, जो टीमें उत्पाद विकास के दौरान और उसके पूरे जीवनकाल में लेती हैं।

एआई संभावनाओं का दायरा बदलता है, क्योंकि यह एक साथ बड़ी मात्रा में नियामक सामग्री, उत्पाद संबंधी जानकारी और संगठनात्मक ज्ञान के साथ काम कर सकता है। इससे ऐसे कार्यप्रवाह के लिए बुनियादी ढाँचा बनाने का अवसर मिलता है, जो ऐतिहासिक रूप से बहुत अधिक मैन्युअल प्रयास पर निर्भर रहा है। यही Daptic की नींव थी।

ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, रक्षा, चिकित्सा उपकरणों और रोबोटिक्स जैसे क्षेत्रों के उत्पाद इंजीनियरों को हज़ारों बदलते नियमों का सामना करना पड़ सकता है। नियामक जानकारी के इस विशाल भंडार को ऐसी चीज़ में बदलने में एआई सबसे बड़ा लाभ कहाँ देता है, जिसका उपयोग इंजीनियर उत्पाद विकास के दौरान कर सकें?

सबसे बड़ा लाभ यह है कि नियमों में हो रही गतिविधियों और उत्पाद में हो रहे बदलावों के बीच लगातार जुड़ाव बनाए रखा जा सकता है।

कल्पना कीजिए कि आप एक जटिल भौतिक उत्पाद विकसित कर रहे हैं, जिसे अंततः 30 या 40 अलग-अलग भौगोलिक बाज़ारों में बेचा जाएगा। आपको यह समझना होगा कि कौन-से नियम लागू होते हैं, उन नियमों में हो रहे बदलावों पर नज़र रखनी होगी, तय करना होगा कि कौन-से बदलाव आपके उत्पाद के लिए मायने रखते हैं और संबंधित आवश्यकताओं को इंजीनियरिंग निर्णयों में बदलना होगा।

एआई उस नियामक परिवेश पर लगातार नज़र रख सकता है और टीम को जिस जानकारी का मूल्यांकन करना है, उसकी मात्रा कम कर सकता है। यदि कोई आवश्यकता बदलती है, तो प्रणाली यह पहचानने में मदद कर सकती है कि कौन-से उत्पाद, घटक या इंजीनियरिंग निर्णय प्रभावित हो सकते हैं, और संबंधित संदर्भ उन लोगों तक पहुँचा सकती है जिन्हें इसकी ज़रूरत है।

इससे भी दिलचस्प संभावना तब पैदा होती है, जब नियामक संदर्भ स्वयं इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह का हिस्सा बन जाता है। डिज़ाइन संबंधी निर्णय लेने वाले इंजीनियर को उस निर्णय से जुड़ी आवश्यकताएँ तुरंत समझ में आनी चाहिए, ताकि उसे अलग-अलग अधिकार-क्षेत्रों, मानकों और नियामक क्षेत्रों में मैन्युअल रूप से खोज न करनी पड़े।

नियम बदलते हैं और उत्पाद भी। असल मूल्य इन दोनों को जोड़े रखने में है, ताकि टीमों को समय रहते उनके निहितार्थ समझ आएँ और वे इंजीनियरिंग का कोई दूसरा निर्णय ले सकें। यह निरंतर जुड़ाव उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन का एक मुख्य हिस्सा है।

नियामक अनुपालन एआई के लिए विशेष रूप से अधिक जोखिम वाला उपयोग-क्षेत्र है, जहाँ किसी आवश्यकता पर ध्यान न देना या उसकी गलत व्याख्या करना गंभीर परिणाम पैदा कर सकता है। नियामक जानकारी में एआई का उपयोग करते हुए Daptic सटीकता, व्याख्येयता और मानवीय निगरानी को कैसे सुनिश्चित करता है?

इस क्षेत्र में भरोसा बुनियादी अहमियत रखता है।

नियामकीय निर्णयों के लिए उच्च स्तर के भरोसे की आवश्यकता होती है, इसलिए कार्यप्रवाह में शुरू से ही पता लगाने की क्षमता शामिल होनी चाहिए। टीमों को यह देख पाने में सक्षम होना चाहिए कि जानकारी कहाँ से आई, मूल स्रोत सामग्री की समीक्षा करनी चाहिए और समझना चाहिए कि किसी निष्कर्ष पर कैसे पहुँचा गया।

नियमों में अस्पष्टता होने के कारण मानवीय विशेषज्ञता बेहद महत्वपूर्ण बनी रहती है। कोई नियम आपको बहुत कुछ बता सकता है, लेकिन उसे किसी विशिष्ट उत्पाद पर लागू करने के लिए अक्सर संदर्भ, अनुभव और विवेक की आवश्यकता होती है। अलग-अलग विशेषज्ञ एक ही आवश्यकता की अलग-अलग व्याख्याएँ भी कर सकते हैं।

हमारा तरीका इस विशेषज्ञता को सहारा देने के लिए एआई का उपयोग करना है। एआई जानकारी खोज और व्यवस्थित कर सकता है, उसे संबंधित उत्पाद के संदर्भ से जोड़ सकता है और पहले से किए गए तर्क-विचार को दर्ज रख सकता है। इंजीनियर और नियामकीय पेशेवर इस प्रक्रिया का हिस्सा बने रहते हैं और अपनी विशेषज्ञता की समीक्षा, उसे परिष्कृत करने तथा उसमें योगदान देने में सक्षम होते हैं।

समय के साथ इससे संगठन के लिए एक और मूल्यवान चीज़ तैयार होती है। नियामकीय निर्णय के पीछे का तर्क संस्थागत ज्ञान बन जाता है, जिसका संदर्भ लिया जा सकता है और जिसे आगे विकसित किया जा सकता है—बजाय इसके कि वह किसी ईमेल शृंखला या किसी एक व्यक्ति तक सीमित रहे। उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन को बड़े पैमाने पर प्रभावी बनाने के लिए यह संदर्भ और विशेषज्ञों का विवेक अलग-अलग टीमों, उत्पादों और विकास चक्रों में बने रहना चाहिए।

भौतिक एआई नियंत्रित औद्योगिक परिवेशों से तेज़ी से आगे बढ़कर ऐसे उत्पादों तक पहुँच रहा है जो घरों और सार्वजनिक स्थानों में काम कर सकते हैं। जैसे-जैसे ह्यूमनॉइड रोबोट और रोबोटिक कुत्तों जैसी प्रणालियाँ अधिक सक्षम हो रही हैं, आपके विचार से कौन-सी नियामकीय चुनौतियाँ इन्हें उपभोक्ताओं के बीच व्यापक रूप से अपनाए जाने में सबसे बड़ी बाधाएँ बनेंगी?

भौतिक एआई ऐसे नियामकीय क्षेत्रों को एक साथ ला रहा है, जिन पर पहले एक-दूसरे से कहीं अधिक स्वतंत्र रूप से विचार किया जा सकता था।

घर या सार्वजनिक स्थान पर काम कर रहे किसी ह्यूमनॉइड रोबोट का उदाहरण लें। एक ही उत्पाद में शारीरिक सुरक्षा, विद्युत प्रणालियाँ, बैटरियाँ, वायरलेस संचार, साइबर सुरक्षा, निजता और स्वायत्त व्यवहार से जुड़े पहलू हो सकते हैं। रोबोट क्या करता है, इसके आधार पर मशीनरी, परिवहन, चिकित्सा उपयोग या अन्य विनियमित गतिविधियों से जुड़ी अतिरिक्त आवश्यकताएँ भी लागू हो सकती हैं।

इन उत्पादों को विशेष रूप से दिलचस्प बनाने वाली बात यह है कि वे बढ़ते हुए सॉफ़्टवेयर-आधारित होते जा रहे हैं। किसी भौतिक उत्पाद की बिक्री हो जाने के बाद भी सॉफ़्टवेयर के ज़रिए उसमें बड़े बदलाव किए जा सकते हैं। किसी अपडेट के माध्यम से जोड़ी गई नई क्षमता या व्यवहार उस उत्पाद पर लागू नियामकीय विचारों को बदल सकता है।

इसका मतलब है कि कंपनियों को नियमन के बारे में केवल उत्पाद के लॉन्च से पहले किसी एक चरण में नहीं, बल्कि उसके पूरे जीवनचक्र में सोचना होगा। किसी एक समय-बिंदु पर अनुपालन से निरंतर उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन की ओर यह बदलाव उन उत्पादों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है, जिनकी क्षमताएँ बाज़ार में आने के बाद भी विकसित हो सकती हैं।

इसका एक वैश्विक आयाम भी है। अलग-अलग क्षेत्राधिकार इन तकनीकों के लिए अलग-अलग गति से और अक्सर अलग-अलग शुरुआती स्थितियों से नियम बना रहे हैं।

भौतिक एआई उत्पाद बनाने वाली कंपनियों के लिए नियामकीय रणनीति, उत्पाद रणनीति का हिस्सा बनती जा रही है। सेंसर, स्वायत्तता, डेटा संग्रह, सामग्री, कनेक्टिविटी और उत्पाद के व्यवहार से जुड़े निर्णय इस बात को प्रभावित कर सकते हैं कि उत्पाद कहाँ इस्तेमाल किया जा सकता है, उसका परीक्षण कैसे होना चाहिए और उसे किन आवश्यकताओं को पूरा करना होगा। उत्पाद की डिज़ाइन तैयार होते समय ही इन परस्पर संबंधों को समझना ज़रूरी है।

आज अनुपालन को अक्सर ऐसी चीज़ माना जाता है जो उत्पाद विकास के अंतिम चरण के आसपास होती है। जब नियामकीय आवश्यकताएँ शुरुआत से ही इंजीनियरिंग और उत्पाद डिज़ाइन का आधार बनती हैं, तो क्या बदलाव आता है?

इससे इंजीनियरों के लिए संभावित समाधानों का दायरा बहुत बढ़ जाता है।

इंजीनियरिंग में निर्माणयोग्यता को ध्यान में रखकर डिज़ाइन करने की एक उपयोगी मिसाल है। आप सीएडी में कोई ऐसी चीज़ डिज़ाइन कर सकते हैं जो देखने में पूरी तरह व्यावहारिक लगे, लेकिन बाद में पता चले कि उसे बड़े पैमाने पर बनाने के लिए बिल्कुल अलग तरीका चाहिए। उद्योग ने ऐसे उपकरण और कार्य-पद्धतियाँ विकसित कीं, जिनसे निर्माणयोग्यता से जुड़ी जानकारी डिज़ाइन प्रक्रिया में पहले ही शामिल की जाने लगी। इससे इंजीनियर उन सीमाओं को उस समय ध्यान में रख सके, जब उनके पास बदलाव की गुंजाइश थी।

नियामकीय आवश्यकताओं को भी इसी दिशा में आगे बढ़ाया जा सकता है।

अगर इंजीनियर डिज़ाइन बनाते समय नियामकीय सीमाओं को समझते हैं, तो वे अलग-अलग संरचनाओं, सामग्रियों, घटकों और उत्पाद के व्यवहार का कहीं बेहतर संदर्भ के साथ मूल्यांकन कर सकते हैं। वे यह भी समझ सकते हैं कि किसी निर्णय का परीक्षण, प्रमाणन या बाज़ार तक पहुँच पर क्या असर पड़ सकता है—इससे पहले कि वे विकास के कई महीने उसमें लगा दें।

इससे विकास की गति और लागत पर बड़ा असर पड़ सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि नियमन इंजीनियरिंग प्रक्रिया का एक इनपुट बन जाता है, न कि ऐसी जानकारी जो उत्पाद से जुड़े कई अहम निर्णय हो जाने के बाद सामने आए। उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन के पीछे यह एक बुनियादी बदलाव है: नियामकीय जानकारी इस बात का हिस्सा बनती है कि उत्पाद कैसे विकसित किया जाता है, न कि केवल ऐसी बाधा जिसे उसे बाद में पार करना हो।

क्या भविष्य में नियम लगभग मशीन-पठनीय डिज़ाइन बाधाओं का रूप ले सकते हैं, ताकि एआई प्रणालियाँ इंजीनियरों को वास्तविक समय में चेतावनी दे सकें कि कोई प्रस्तावित घटक, सामग्री, सॉफ़्टवेयर सुविधा या उत्पाद का व्यवहार किसी खास बाज़ार की आवश्यकताओं का उल्लंघन कर सकता है? हम इस तरह की कार्यप्रणाली के कितने करीब हैं?

हम उस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं, लेकिन मुख्य बात केवल नियमों को मशीन-पठनीय बनाना नहीं है। असली चुनौती नियामकीय भाषा को ऐसी बाध्यताओं में बदलना है जो किसी विशिष्ट उत्पाद के संदर्भ में सार्थक हों।

नियम-कानून आम तौर पर इंजीनियरिंग विनिर्देशों की तरह नहीं लिखे जाते। सरकारें और मानक-निर्धारण संस्थाएँ उन्हें लोगों के लिए लिखती हैं, और नियामकीय पाठ तथा इंजीनियर को वास्तव में आवश्यक तकनीकी बाध्यता के बीच व्याख्या की कई परतें होती हैं।

एआई इन परतों को जोड़ने के लिए कहीं बेहतर साधन देता है। कोई प्रणाली नियामकीय आवश्यकताओं, आधिकारिक व्याख्याओं और डिज़ाइन किए जा रहे उत्पाद के संदर्भ को समझ सकती है। जब कोई इंजीनियर किसी सामग्री, घटक, सॉफ़्टवेयर सुविधा या उत्पाद के व्यवहार में बदलाव करता है, तो प्रणाली उन आवश्यकताओं को सामने ला सकती है जिन पर इसका असर पड़ सकता है और इनके बीच का संबंध समझा सकती है।

सबसे अहम बात उत्पाद का संदर्भ है। उत्पाद, बाज़ार, घटक या इच्छित उपयोग के आधार पर एक ही नियामकीय भाषा के निहितार्थ बहुत अलग हो सकते हैं।

हम इस कार्यप्रवाह के कुछ हिस्सों को विकसित करने की दिशा में पहले से आगे बढ़ रहे हैं। इंजीनियरिंग के अलग-अलग परिवेशों में नियामकीय प्रतिक्रिया को गहराई से एकीकृत करने के लिए उत्पाद का सुव्यवस्थित संदर्भ और नियामकीय भाषा, आंतरिक व्याख्याओं तथा तकनीकी आवश्यकताओं के बीच विश्वसनीय जुड़ाव ज़रूरी है। एआई ने ये जुड़ाव बनाने की हमारी क्षमता को तेज़ किया है।

समय के साथ, मुझे उम्मीद है कि नियामकीय प्रतिक्रिया इंजीनियरों के पहले से इस्तेमाल किए जा रहे उपकरणों में कहीं अधिक एकीकृत हो जाएगी—ठीक उसी तरह, जैसे इंजीनियरिंग की अन्य बाध्यताएँ उन बिंदुओं के करीब आ गई हैं जहाँ डिज़ाइन संबंधी निर्णय लिए जाते हैं।

वैश्विक विनिर्माताओं को अक्सर दर्जनों न्यायक्षेत्रों के अलग-अलग और कभी-कभी परस्पर विरोधी नियमों का पालन करना पड़ता है। एआई इंजीनियरिंग टीमों को यह तय करने में कैसे मदद कर सकता है कि कौन-से नियम लागू होते हैं और एक बाज़ार में लिया गया डिज़ाइन संबंधी निर्णय वैश्विक स्तर पर उत्पाद को कैसे प्रभावित कर सकता है?

यहीं पर नियामकीय जानकारी को उत्पाद के संदर्भ के साथ जोड़ना बेहद कारगर साबित होता है।

विनिर्माता आम तौर पर अलग-अलग बाज़ारों में उत्पाद के अधिकतम साझा स्वरूप को बनाए रखना चाहते हैं, क्योंकि एक ही उत्पाद के कई संस्करणों का रखरखाव करने से लागत और जटिलता काफी बढ़ जाती है। साथ ही, न्यायक्षेत्र के अनुसार आवश्यकताएँ अलग-अलग होती हैं, इसलिए कुछ मामलों में उत्पाद में बदलाव करना ज़रूरी होता है।

एआई टीमों को इन संबंधों का कहीं अधिक व्यवस्थित ढंग से मानचित्र बनाने में मदद कर सकता है। यदि आप किसी खास सामग्री, घटक या सुविधा पर विचार कर रहे हैं, तो आप उन बाज़ारों का आकलन कर सकते हैं जहाँ उत्पाद बेचा जाएगा और हर बाज़ार में लागू आवश्यकताओं को समझ सकते हैं।

इससे इंजीनियरिंग टीमें डिज़ाइन संबंधी निर्णय के वैश्विक निहितार्थों को बहुत पहले समझ सकती हैं। कोई एक विकल्प 25 बाज़ारों में काम कर सकता है, लेकिन पाँच बाज़ारों में अतिरिक्त आवश्यकताएँ लागू कर सकता है। इसके बाद टीम तय कर सकती है कि वैश्विक डिज़ाइन बदला जाए, क्षेत्रीय संस्करण बनाया जाए या कोई दूसरा समझौता किया जाए।

विनिर्माता आज भी ये निर्णय लेते हैं। अवसर यह है कि लोगों को इस बात की कहीं बेहतर जानकारी दी जाए कि नियमों का उत्पाद से क्या संबंध है, ताकि ऐसे समझौते पहले और अधिक व्यापक संदर्भ को ध्यान में रखकर किए जा सकें।

नियामकीय जानकारी जुटाने का काम पहले से लागू कानूनों पर नज़र रखने तक सीमित नहीं है। कंपनियाँ किसी उत्पाद के बाज़ार में आने से पहले ही संभावित आवश्यकताओं का अनुमान लगा सकें, इसके लिए एआई मसौदा नियमों, सरकारी चर्चाओं, मानक-निर्धारण संस्थाओं, प्रवर्तन कार्रवाइयों और अन्य स्रोतों से शुरुआती संकेत कैसे पहचान सकता है?

जब उत्पाद विकास चक्र कई वर्षों तक चलते हैं, तब भविष्य के नियामकीय बदलावों पर नज़र रखना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है।

विनिर्माता के लिए, कल क्या बदला, यह समझना पूरी तस्वीर का केवल एक हिस्सा है। टीमों को यह भी जानना चाहिए कि उत्पाद के डिज़ाइन, परीक्षण और बाज़ार में उतारने की तैयारी के दौरान क्या-क्या बदल सकता है।

संभावित संकेत कई स्रोतों से मिल सकते हैं। सरकारें प्रस्तावित नियम और परामर्श दस्तावेज़ प्रकाशित करती हैं। मानक-निर्धारण संस्थाएँ बदलावों पर चर्चा करती हैं। नियामक मार्गदर्शन और प्रवर्तन कार्रवाइयाँ जारी करते हैं। इन स्रोतों से मिलकर यह उपयोगी संकेत मिल सकता है कि आवश्यकताएँ किस दिशा में जा रही हैं।

इसका दायरा काफी बड़ा है। किसी वैश्विक विनिर्माता को दर्जनों न्यायक्षेत्रों, भाषाओं और नियामकीय क्षेत्रों के स्रोतों पर नज़र रखनी पड़ सकती है और फिर यह तय करना पड़ सकता है कि किन घटनाक्रमों का उसके उत्पादों से वास्तव में संबंध है।

एआई इन स्रोतों पर लगातार नज़र रख सकता है, संभावित रूप से प्रासंगिक घटनाक्रमों की पहचान कर सकता है और उन्हें विशिष्ट उत्पादों, घटकों या कारोबार के क्षेत्रों से जोड़ सकता है। इससे नियामकीय विशेषज्ञ अपना अधिक समय उन घटनाक्रमों का आकलन करने में लगा सकते हैं जो उत्पाद की योजना को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकते हैं।

यह संदर्भ उत्पाद टीम तक जितनी जल्दी पहुँचेगा, कंपनी के पास उतनी ही अधिक गुंजाइश होगी। यदि किसी आवश्यकता में अब से दो साल बाद बदलाव होने की संभावना है और आपका अगला उत्पाद 18 महीनों में लॉन्च होने वाला है, तो इस पर आज ही उत्पाद-योजना संबंधी निर्णय लिया जा सकता है।

जैसे-जैसे एआई एजेंट इंजीनियरिंग कार्यप्रवाहों में अधिक गहराई से शामिल होते जाएँगे, क्या हम अंततः ऐसे विशिष्ट अनुपालन एजेंट देख सकते हैं जो पूरे उत्पाद जीवनचक्र में इंजीनियरों, उत्पाद प्रबंधकों और अन्य एआई प्रणालियों के साथ मिलकर काम करें? व्यवहार में इस व्यवस्था की संरचना कैसी होगी?

हाँ, और मुझे लगता है कि मुख्य बात यह है कि इन प्रणालियों को समीकरण के दोनों पक्षों पर नज़र रखनी चाहिए। नियम बदलते हैं, लेकिन उत्पाद भी बदलता है।

विशेषज्ञ एजेंट लगातार नियामकीय घटनाक्रमों पर नज़र रख सकते हैं और यह निर्धारित कर सकते हैं कि कौन-से बदलाव किसी खास उत्पाद पोर्टफोलियो के लिए प्रासंगिक हैं। अन्य एजेंट इन आवश्यकताओं के इंजीनियरिंग संबंधी निहितार्थ समझने में मदद कर सकते हैं।

इसी दौरान, एजेंट स्वयं उत्पाद में होने वाले बदलावों पर भी नज़र रख सकते हैं। कोई टीम सामग्री बदल सकती है, सॉफ़्टवेयर अपडेट कर सकती है, आपूर्तिकर्ता बदल सकती है, किसी पुर्ज़े में संशोधन कर सकती है या उत्पाद में कोई नई क्षमता जोड़ सकती है। इनमें से कोई भी निर्णय यह बदल सकता है कि कौन-सी आवश्यकताएँ लागू होंगी या किसी मौजूदा आवश्यकता की व्याख्या कैसे की जानी चाहिए।

इन प्रणालियों को आपस में संदर्भ साझा करना होगा। नियामकीय एजेंट को उत्पाद की समझ होनी चाहिए। इंजीनियरिंग एजेंट को प्रासंगिक नियामकीय सीमाओं तक पहुँच होनी चाहिए। दोनों को संगठन के पिछले निर्णयों और व्याख्याओं तक पहुँच की आवश्यकता है।

इस संरचना में मानवीय विवेक की भूमिका अहम बनी रहती है। जब किसी एजेंट को अस्पष्टता, परस्पर विरोधी आवश्यकताओं या महत्वपूर्ण परिणामों वाले किसी निर्णय का सामना करना पड़े, तो संबंधित विशेषज्ञ को मूल स्रोतों की समीक्षा करने, अपनी व्याख्या देने और उस तर्क को पूरे संगठन के लिए सुरक्षित रखने में सक्षम होना चाहिए।

मेरी नज़र में, यह संरचना विशिष्ट प्रणालियों और विशेषज्ञों के ऐसे नेटवर्क का रूप लेगी, जो उत्पाद की साझा समझ के आधार पर काम करेंगे। भौतिक उत्पादों के मामले में यह विशेष रूप से प्रभावशाली है, क्योंकि इंजीनियरिंग का एक ही निर्णय विनिर्माण, सुरक्षा, प्रमाणन, नियमन और बाज़ार तक पहुँच पर आगे चलकर असर डाल सकता है। कई मायनों में, यही साझा बुनियादी ढाँचा उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन का रूप ले सकता है: ऐसा तंत्र, जो पूरे जीवनचक्र में नियामकीय जानकारी, उत्पाद-संदर्भ, एआई और मानवीय विशेषज्ञता के बीच समन्वय स्थापित करे।

आने वाले पाँच से दस वर्षों पर नज़र डालें, जब भौतिक एआई, स्वायत्त मशीनें और लगातार अधिक सॉफ़्टवेयर-निर्धारित उत्पाद आम हो जाएँगे, तो आपके अनुसार इंजीनियरिंग, एआई और नियमन के बीच संबंध किस तरह विकसित होगा, और इस व्यवस्था में Daptic की क्या भूमिका होगी?

मेरा मानना है कि भौतिक उत्पादों की डिज़ाइन प्रक्रिया में नियामकीय जानकारी एक मानक इनपुट बन जाएगी।

हमने इंजीनियरिंग के अन्य क्षेत्रों में ऐसा होते देखा है। जो जानकारी पहले किसी अलग प्रक्रिया तक सीमित थी, वह अंततः इंजीनियर के काम के और करीब आ जाती है और निर्णय लिए जाने के समय उपलब्ध होती है। विनिर्माण-सुगमता को ध्यान में रखकर डिज़ाइन करना इसका अच्छा उदाहरण है।

नियमन भी इसी दिशा में आगे बढ़ रहा है, क्योंकि एआई हमें इस क्षेत्र की व्यापकता और जटिलता से निपटने तथा नियामकीय आवश्यकताओं को विशिष्ट उत्पादों और इंजीनियरिंग निर्णयों से जोड़ने का तरीका देता है।

जैसे-जैसे उत्पाद अधिक स्वायत्त और सॉफ़्टवेयर-निर्धारित होते जाएँगे, यह और भी महत्वपूर्ण होता जाएगा। सॉफ़्टवेयर अपडेट से बाज़ार में आने के बाद किसी भौतिक उत्पाद का व्यवहार बदल सकता है। आपूर्तिकर्ता या पुर्ज़ा बदल सकता है। कोई नई क्षमता यह बदल सकती है कि कौन-सी आवश्यकताएँ प्रासंगिक हैं। इसी दौरान, अलग-अलग बाज़ारों में नियम और मानक लगातार विकसित होते रहते हैं।

उत्पाद बदल रहा है और नियामकीय परिवेश भी बदल रहा है। कंपनियों को ऐसे बुनियादी ढाँचे की ज़रूरत है, जो इन दोनों के बीच लगातार तालमेल बनाए रख सके।

हम Daptic को इसी दिशा में विकसित कर रहे हैं। हम चाहते हैं कि नियामकीय जानकारी उत्पाद विकास के बुनियादी ढाँचे का हिस्सा बने, ताकि इंजीनियरों को डिज़ाइन में बदलाव की गुंजाइश रहते ही नियामकीय प्रभावों की जानकारी मिल सके और नियामकीय विशेषज्ञ कहीं बड़े संगठनों में अपनी विशेषज्ञता का उपयोग कर सकें।

अंततः, हमारी कल्पना है कि उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन इस बुनियादी ढाँचे का एक मुख्य हिस्सा बनेगा। लक्ष्य है कि पूरे उत्पाद जीवनचक्र में नियमन और इंजीनियरिंग को जोड़ा जाए, ताकि कंपनियाँ बेहतर उत्पाद-संबंधी निर्णय ले सकें, संस्थागत ज्ञान को सुरक्षित रख सकें और भौतिक नवाचार को तेज़ी से बाज़ार में ला सकें।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। एआई-संचालित नियामकीय जानकारी और उत्पाद अनुपालन जीवनचक्र प्रबंधन के बारे में अधिक जानने के इच्छुक पाठक Daptic पर जाएँ।