डेटा टीमें मर चुकी हैं, डेटा टीमों की जय हो

हाँ, शीर्षक क्लिकबेट और उत्तेजक है, लेकिन एक सीटीओ के रूप में डेटा में कई वर्षों के अनुभव के साथ, मैंने एक ऐसे परिवर्तन को देखा है जो इस नाटकीयता को सही ठहराता है। पारंपरिक “डेटा टीम” – रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाने वाली बैक-ऑफिस टीम – प्रभावी रूप से मर चुकी है। इसके स्थान पर, एक नए प्रकार की डेटा टीम उभर रही है: एक एआई-फर्स्ट, उत्पाद-संचालित शक्तिशाली इकाई जिसका सीधा राजस्व पर प्रभाव पड़ता है। वे अब लागत केंद्र नहीं, बल्कि लाभ उत्पन्न करने वाला समूह हैं।

बिजनेस इंटेलिजेंस से मशीन लर्निंग तक की यात्रा

बहुत समय पहले की बात नहीं है, डेटा टीमें बिजनेस इंटेलिजेंस (BI) का पर्याय थीं। हम कंपनी डेटा के इतिहासकार थे, SQL और स्प्रेडशीट में जीते थे, और “पिछली तिमाही क्या हुआ?” का जवाब देने का काम करते थे। जैसे-जैसे Hadoop जैसी बिग डेटा तकनीकें उभरीं और “डेटा साइंटिस्ट” शब्द नया आकर्षक पेशा बन गया, डेटा टीमों का विकास हुआ। 2010 के दशक के मध्य तक, हम सिर्फ रिपोर्टिंग से अधिक कर रहे थे; हमने डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और इंटरैक्टिव एनालिटिक्स में कदम रखा, हर विभाग के लिए गतिशील डैशबोर्ड बनाए। काम डेटा रैंगलिंग, विभिन्न स्रोतों और आकारों के डेटासेट को मिलाने और डोमेन ज्ञान को समझने की कोशिश करने का था।

फिर 2010 के दशक के अंत में मशीन लर्निंग युग आया। डेटा टीमों ने भविष्य कहने वाले मॉडल बनाने और विशाल डेटासेट में अंतर्दृष्टि खोजने के लिए डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करना शुरू किया। हम अतीत का वर्णन करने से भविष्य की भविष्यवाणी करने की ओर बढ़े: चर्न मॉडल, सिफारिश इंजन, मांग पूर्वानुमान – आप जो भी नाम लें। लेकिन तब भी, हमारा आउटपुट लाइव उत्पाद नहीं, बल्कि स्लाइड डेक और अंतर्दृष्टियाँ थीं। हम एक आंतरिक सेवा ब्यूरो के रूप में कार्य करते थे, विश्लेषण के माध्यम से व्यवसाय को सलाह देते थे। दूसरे शब्दों में, हम लागत केंद्र थे – मूल्यवान, हाँ, लेकिन मुख्य उत्पाद और राजस्व से एक कदम दूर।

सर्वोत्तम मामलों में, मशीन लर्निंग टीमों को अलग-अलग इकाइयों में बांट दिया गया या उत्पाद समूहों के भीतर एम्बेड कर दिया गया, ताकि उनके मॉडल और अनुमान प्लेटफार्मों में पूरी तरह से एकीकृत हो सकें। इस बड़े विभाजन के कारण कई असफल परियोजनाएं, डूबे हुए निवेश और खोए हुए अवसर सामने आए।

जेनएआई: सहायक कार्य से लाभ केंद्र तक

फिर जेनएआई आया और सब कुछ बदल गया। शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल, जैसे कि GPT परिवार और Llama जैसे ओपन-सोर्स वेरिएंट, का रिलीज़ होना लगभग रातोंरात परिदृश्य को बदल दिया। अचानक, डेटा टीमें सिर्फ व्यवसाय का विश्लेषण नहीं कर रही थीं, बल्कि एआई उत्पादों और अनुभवों के निर्माण का अभिन्न अंग बन गईं। जब आप किसी ग्राहक-सामने वाले एप्लिकेशन या आंतरिक वर्कफ़्लो में एक एलएलएम को सफलतापूर्वक एकीकृत करते हैं, तो आप अब केवल व्यवसाय को सूचित नहीं कर रहे होते; आप इसे चला रहे होते हैं। एक अच्छी तरह से लागू किया गया जेनएआई सिस्टम ग्राहक सहायता को स्वचालित कर सकता है, मार्केटिंग सामग्री उत्पन्न कर सकता है, उपयोगकर्ता अनुभवों को व्यक्तिगत बना सकता है, या यहां तक कि उभरती एजेंटिक एआई प्रणालियों को सूचित और प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा भी प्रदान कर सकता है। ये क्षमताएं सीधे राजस्व धाराओं को प्रभावित करती हैं। वास्तव में, डेटा टीम के कार्य उत्पाद पावरपॉइंट स्लाइड्स से लाइव एआई-संचालित एप्लिकेशन में बदल गए हैं।

जेनएआई टीमों की शुरुआत नवाचार समूहों से हुई, जो प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट पेश करते थे जो “वाह कारक” पैदा करते थे। और जल्द ही, हर कोई एक एआई इंजीनियर बन गया, जिससे संगठनों में छाया आईटी फैल गई।

डेटा टीमों ने जल्द ही खुद को एक नए सवाल का सामना करते पाया: “आप कब लाभ केंद्र बनेंगे?” जैसे-जैसे एआई इंजीनियर अद्भुत टूल बनाने लगे, यह स्पष्ट हो गया कि दो टीमों को मिलाने का समय आ गया है: वे जो डेटा को नियंत्रित करते थे और वे जो एप्लिकेशन बनाते थे।

एक रिटेल कंपनी पर विचार करें जो बिक्री पूछताछ को संभालने के लिए एक जेनएआई चैटबॉट तैनात करती है, या एक बैंक जो एक एआई-संचालित, व्यक्तिगत निवेश सलाहकार लॉन्च करता है। ये पारंपरिक आईटी साइड प्रोजेक्ट नहीं हैं – ये डिजिटल उत्पाद हैं जो ग्राहक मूल्य पैदा करते हैं और राजस्व उत्पन्न करते हैं। हालाँकि, साथ ही, इन प्रणालियों को बड़े पैमाने पर बनाने के लिए, एआई इंजीनियरिंग टीमों को उस डेटा तक पहुंचने और उसे परिचालन बनाने में सक्षम होने की आवश्यकता है जिसे पारंपरिक टीमों ने तैयार किया है।

कार्यकारियों ने ध्यान दिया है। डेटा टीमों की अपेक्षाएं अब आसमान छू रही हैं, बोर्ड और सीईओ हमसे अगला एआई-ईंधन वाला विकास वेक्टर देने की उम्मीद कर रहे हैं। हम पर्दे के पीछे के विश्लेषकों से मोर्चे के नवप्रवर्तकों में बदल गए हैं। यह एक रोमांचक स्थिति है, लेकिन यह बड़े पैमाने पर परिणाम देने के लिए तीव्र दबाव के साथ आती है।

अन्वेषण से उत्पाद तक – एकतरफा दरवाजा

अन्वेषणात्मक विश्लेषण से उत्पाद-केंद्रित एआई की ओर यह बदलाव गहरा और अपरिवर्तनीय है। अपरिवर्तनीय क्यों? क्योंकि व्यवसाय पर जेनएआई का प्रभाव इतना बड़ा साबित हो रहा है कि इसे वापस आर एंड डी के खिलौने के रूप में नहीं रखा जा सकता। एक हालिया वैश्विक सर्वेक्षण के अनुसार, 96% आईटी नेताओं ने अब एआई को अपने मुख्य प्रक्रियाओं में एकीकृत कर लिया है – जो पिछले साल के 88% से अधिक है। दूसरे शब्दों में, लगभग हर उद्यम एआई के साथ प्रयोग करने से लेकर इसे मिशन-क्रिटिकल वर्कफ़्लो में एम्बेड करने तक चला गया है। एक बार जब आप उस सीमा को पार कर जाते हैं जहां एआई मूल्य प्रदान कर रहा हैडेटा टीमों के टेम्पो और मानसिकता को यह नया एआई-संचालित फोकस बदल देता है। अतीत में, हमारे पास लंबी खोज परियोजनाओं और खुले-अंत विश्लेषण का लक्जरी था। आज, अगर हम एक एआई फीचर बना रहे हैं, तो उसे किसी भी ग्राहक-सामने वाले उत्पाद की तरह ही उत्पादन-तैयार, अनुपालन योग्य और विश्वसनीय होना चाहिए। हमने उस दौर में प्रवेश किया है जिसे कुछ लोग डेटा साइंस का “स्वायत्त युग” कहते हैं। हमारे काम का मार्गदर्शन करने वाला सवाल अब यह नहीं है कि “हम क्या अंतर्दृष्टि उजागर कर सकते हैं?” बल्कि यह है कि “हम कौन सी बुद्धिमान प्रणाली बना सकते हैं जो अंतर्दृष्टियों पर वास्तविक समय में कार्रवाई करे?”

जेनएआई सिस्टम सिर्फ सवालों के जवाब नहीं दे रहे हैं; वे निर्णय लेना शुरू कर रहे हैं। यह एकतरफा दरवाजा है: इस तरह की स्वायत्तता और प्रभाव का अनुभव करने के बाद, कंपनियां स्थिर रिपोर्ट और मैन्युअल निर्णय लेने से संतुष्ट नहीं होंगी। अब पहले से कहीं अधिक, डेटा टीमों को हितधारक-उन्मुख और उत्पाद-उन्मुख होने की आवश्यकता है।

कठोर सच्चाई: अधिकांश जेनएआई पहलें क्यों विफल होती हैं

सभी उत्साह के बीच, एक गंभीर वास्तविकता है: अधिकांश जेनएआई पहलें विफल हो जाती हैं। पता चलता है कि जेनएआई को सफलतापूर्वक तैनात करना अत्यंत चुनौतीपूर्ण है। एक हालिया एमआईटी अध्ययन में पाया गया कि एक चौंका देने वाले 95% उद्यम जेनएआई पायलट परियोजनाएं कभी भी मापने योग्य आरओआई प्रदान नहीं करती हैं। केवल लगभग 5% एआई पायलट वास्तव में त्वरित राजस्व लाभ या सार्थक व्यावसायिक प्रभाव प्राप्त करते हैं। यह संभावना की कमी के कारण नहीं है – यह एआई को सही तरीके से करने की जटिलता के कारण है।

विफलता के कारणों में गहराई से जाने पर, एमआईटी शोध एक स्पष्ट तस्वीर पेश करता है। कई परियोजनाएं “कड़ी मेहनत पर हाइप” के कारण ठोकर खाती हैं – टीमें एकीकरण, सत्यापन और निगरानी की उबाऊ बुनियादी बातों में निवेश करने के बजाय चमकदार डेमो उपयोग के मामलों का पीछा करती हैं। अन्य क्लासिक “गार्बेज इन, गार्बेज आउट” सिंड्रोम से विफल हो जाते हैं – खराब डेटा गुणवत्ता और अलग-थलग डेटा पाइपलाइनें परियोजना को एआई के काम करने से पहले ही बर्बाद कर देती हैं। अक्सर, यह एआई मॉडल दोषपूर्ण नहीं होता है, यह आसपास का वातावरण होता है। जैसा कि शोधकर्ताओं ने कहा, जेनएआई प्रयोगशाला में विफल नहीं होता है; यह उद्यम में विफल होता है जब यह अस्पष्ट लक्ष्यों, खराब डेटा और संगठनात्मक जड़ता से टकराता है। व्यवहार में, अधिकांश एआई पायलट प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरण में अटक जाते हैं और कभी भी पूर्ण उत्पादन तैनाती तक नहीं पहुंच पाते हैं।

यह वास्तविकता जांच एक मूल्यवान सबक है। यह हमें बताता है कि भले ही डेटा टीमें अब सुर्खियों में हैं, लेकिन अधिकांश बढ़ी हुई अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए संघर्ष कर रही हैं। जेनएआई को बड़े पैमाने पर सफल होने के लिए, हमें पुराने बीआई दिनों की तुलना में काफी ऊंची बार पार करनी होगी।

चतुर प्रॉम्प्ट्स से परे: डेटा, शासन और बुनियादी ढांचा मायने रखते हैं

उन 5% एआई परियोजनाओं को क्या अलग करता है जो फलती-फूलती हैं, उन 95% से जो डगमगाती हैं? मेरे अनुभव में (और जैसा कि शोध पुष्टि करता है), विजेता मौलिक क्षमताओं – डेटा, शासन और बुनियादी ढांचे पर ध्यान केंद्रित करते हैं। जेनएआई जादू नहीं है; यह डेटा पर बनाया गया है। आपके मॉडल को खिलाने वाली उच्च-गुणवत्ता, अच्छी तरह से शासित डेटा पाइपलाइनों के बिना, यहां तक कि सबसे अच्छा एआई भी अनियमित परिणाम उत्पन्न करेगा। सुम्मित पार्टनर्स ने हालिया विश्लेषण में इसे अच्छी तरह से कहा: “एआई का उपयोग करने वाली किसी भी प्रणाली या प्रक्रिया की सफलता उस डेटा की गुणवत्ता, संरचना और पहुंच पर निर्भर करती है जो इसे ईंधन देती है।”

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि संगठनों को जेनएआई अपनाते समय डेटा आर्किटेक्चर और शासन पर दोगुना ध्यान देना चाहिए। क्या आपके पास एकीकृत, सुलभ डेटा स्टोर हैं जिनसे आपका एआई आकर्षित कर सकता है (और मेरा मतलब है सभी डेटा स्टोर, जिसमें डेटा सेंटर, हाइपरस्केलर और तृतीय-पक्ष एसएएएस सिस्टम, अन्य शामिल हैं)? क्या वह डेटा साफ, व्यवस्थित और विनियमों का अनुपालन करता है? क्या स्पष्ट डेटा लिनिएज और ऑडिट क्षमता है (ताकि आप एआई आउटपुट पर भरोसा कर सकें और जान सकें कि वे कैसे आए)? ये सवाल अब सबसे आगे हैं।

जेनएआई कंपनियों को अंततः अपने डेटा घर को क्रम में लाने के लिए मजबूर कर रहा है।

शासन ने भी नया महत्व ले लिया है। जब एक एआई मॉडल संभावित रूप से एक गलत उत्तर (या आपत्तिजनक उत्तर) उत्पन्न कर सकता है, तो मजबूत शासन वैकल्पिक नहीं है – यह अनिवार्य है। संवेदनशील डेटा इनपुट के आसपास वर्जनिंग, पूर्वाग्रह जांच, ह्यूमन-इन-द-लूप समीक्षा और सख्त सुरक्षा उपाय जैसे नियंत्रण आवश्यक हैं। उचित शासन, प्रशिक्षण और स्पष्ट रूप से परिभाषित लक्ष्यों के बिना, यहां तक कि एक मजबूत एआई टूल भी व्यवसाय में पकड़ बनाने के लिए संघर्ष करेगा।

और बुनियादी ढांचे को मत भूलिए। बड़े पैमाने पर जेनएआई तैनात करने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति और कठोर इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है। मॉडल को कम विलंबता के साथ, संभवतः लाखों क्वेरी में वास्तविक समय में परोसा जाना चाहिए। उन्हें अक्सर जीपीयू या विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, साथ ही निरंतर निगरानी, रीट्रेनिंग और जीवनचक्र प्रबंधन की भी आवश्यकता होती है। संक्षेप में, आपको औद्योगिक-ग्रेड एआई बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो सुरक्षित, स्केलेबल और लचीला हो। यहीं पर प्राइवेट एआई की अवधारणा एक ढांचे के रूप में सामने आती है जो बुनियादी ढांचे को डेटा और शासन के साथ जोड़ती है। प्राइवेट एआई एक नियंत्रित और सुरक्षित वातावरण के भीतर एआई के विकास को संदर्भित करता है।

AI इंजीनियर अकेले यह क्यों नहीं कर सकते

इन आवश्यकताओं को देखते हुए, यह स्पष्ट है कि केवल कुछ प्रतिभाशाली AI इंजीनियरों को काम पर रखना कोई रामबाण उपाय नहीं है। हमने पिछले कई वर्षों में डेटा उद्योग में यह सबक सीखा है। डेटा साइंस के उछाल के शुरुआती दिनों में, कंपनियाँ “यूनिकॉर्न” डेटा वैज्ञानिकों को ढूंढने की कोशिश करती थीं जो सब कुछ कर सकते थे – मॉडल बनाना, कोड लिखना, डेटा और डिप्लॉयमेंट संभालना। उस मिथक को अब दूर कर दिया गया है। जैसा कि एक अनुभवी डेटा वैज्ञानिक ने कहा, “एक नोटबुक में बैठा मॉडल वास्तव में व्यवसाय के लिए कुछ नहीं करता।” उसे मूल्य सृजित करने के लिए आपको उस मॉडल को किसी एप्लिकेशन या प्रक्रिया में एम्बेड करना होगा। और ऐसा करने के लिए टीम के प्रयास की आवश्यकता होती है जो कई कौशल सेटों को फैलाता है।

2010 के दशक के अंत में, हमने डेटा टीमों को अलग-अलग भूमिकाओं में विविधता लाते देखा: डेटा इंजीनियर मजबूत पाइपलाइन बनाने लगे, मशीन लर्निंग इंजीनियर मॉडलों को प्रोडक्शन में लाने पर केंद्रित हो गए, एनालिटिक्स इंजीनियरों ने एनालिटिक्स लेयर का प्रबंधन किया, और इसी तरह।

आज, जेनएआई ने और भी ऊंची बार स्थापित कर दी है। हां, आपको AI विशेषज्ञों (प्रॉम्प्ट इंजीनियर, एलएलएम फाइन-ट्यूनर, आदि) की जरूरत है लेकिन ये विशेषज्ञ तब दीवार से टकरा जाएंगे यदि उनके पास काम करने के लिए परिपक्व डेटा पाइपलाइन, शासन ढांचे और सुरक्षित प्लेटफॉर्म नहीं हैं। एक AI इंजीनियर सैंडबॉक्स में एक शानदार भाषा मॉडल का प्रोटोटाइप बना सकता है लेकिन उसे हजारों या लाखों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उत्पाद में बदलने के लिए सुरक्षा टीमों, अनुपालन अधिकारियों, डेटा आर्किटेक्ट्स, साइट रिलायबिलिटी इंजीनियरों और अन्य के साथ सहयोग की आवश्यकता होती है।

AI एक टीम खेल है। यह सोचना आकर्षक है कि आप अपने व्यवसाय में एक अत्याधुनिक मॉडल डाल सकते हैं और अचानक एक AI-संचालित उद्यम बन सकते हैं। AI के साथ सफल होने वाली कंपनियाँ वे हैं जिन्होंने क्रॉस-फंक्शनल टीमें, या “AI फैक्ट्रियाँ” बनाई हैं, जो इन सभी टुकड़ों को एक साथ लाती हैं। उनकी डेटा टीमें प्रभावी रूप से फुल-स्टैक AI उत्पाद टीमों में विकसित हो गई हैं, जो डेटा, मॉडलिंग, इंजीनियरिंग और ऑप्स विशेषज्ञता को मिलाती हैं। वे अपने उपकरणों को डेटा-संचालित, उत्पाद-नेतृत्व वाले तरीके से बना और तैनात कर रहे हैं, जहाँ हर KPI में मूल्य सृजन एम्बेडेड है।

डेटा टीमों की अगली पीढ़ी

तो, नई “डेटा टीम” के लिए भविष्य क्या रखता है? आने वाले कुछ वर्षों में इन टीमों के लिए आने वाली चीजों की एक झलक यहां है:

• कम मैन्युअल ETL/ELT: थकाऊ डेटा रैंगलिंग कम हो जाएगी। अधिक स्वचालित डेटा पाइपलाइनों और AI-सहायक एकीकरण के साथ, टीमें अपना आधा समय डेटा साफ करने और स्थानांतरित करने में नहीं बिताएंगी। डेटा तैयारी का कठिन काम बुद्धिमान प्रणालियों द्वारा तेजी से संभाला जाएगा, जिससे मनुष्य उच्च-स्तरीय डिजाइन और गुणवत्ता नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगे।
• कम डैशबोर्ड: डैशबोर्ड फिल्टर को अंतहीन रूप से ट्वीक करने का युग समाप्त हो रहा है। AI अधिक प्राकृतिक भाषा क्वेरी और गतिशील अंतर्दृष्टि वितरण को सक्षम करेगा। हर सवाल के लिए पहले से बने डैशबोर्ड के बजाय, उपयोगकर्ताओं को AI से बातचीत वाले जवाब मिलेंगे (स्रोत डेटा संलग्न के साथ)। डेटा टीमें स्थिर रिपोर्ट विकसित करने में कम समय बिताएंगी और AI को तत्काल अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करने में अधिक समय बिताएंगी।
• अधिक AI-नेटिव उत्पाद विकास: डेटा टीमें उत्पाद नवाचार के केंद्र में होंगी। चाहे वह एक नई ग्राहक-सामना करने वाली AI सुविधा विकसित करना हो या एक आंतरिक AI उपकरण जो संचालन को अनुकूलित करता हो, ये टीमें उत्पाद टीमों के रूप में कार्य करेंगी। वे सॉफ्टवेयर विकास प्रथाओं, तेजी से प्रोटोटाइपिंग, A/B परीक्षण और उपयोगकर्ता अनुभव डिजाइन को नियोजित करेंगे – न कि केवल डेटा विश्लेषण। हर डेटा टीम वास्तव में, एक AI उत्पाद टीम बन जाएगी जो सीधा व्यावसायिक मूल्य प्रदान करती है।
• स्वायत्त एजेंटों का उदय: बहुत दूर के भविष्य में नहीं, डेटा टीमें रूटीन निर्णयों और कार्यों को संभालने के लिए स्वायत्त AI एजेंटों को तैनात करेंगी। केवल परिणामों की भविष्यवाणी करने के बजाय, इन एजेंटों को कुछ कार्रवाइयाँ करने के लिए अधिकृत किया जाएगा (निगरानी के साथ)। एक AI ऑप्स एजेंट की कल्पना करें जो एक विसंगति का पता लगा सकता है और स्वचालित रूप से एक उपचार टिकट खोल सकता है, या एक सेल्स AI एजेंट जो ई-कॉमर्स मूल्य निर्धारण को वास्तविक समय में ट्यून करता है। डेटा टीमें इन एजेंटों के निर्माण और प्रबंधन के लिए जिम्मेदार होंगी, स्वचालन क्या हासिल कर सकता है इसकी सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए।

इन परिवर्तनों के आलोक में, कोई वास्तव में कह सकता है कि “जैसा हम जानते थे वैसी डेटा टीमें मर चुकी हैं।” स्प्रेडशीट जॉकी और डैशबोर्ड प्लंबर्स ने किसी नई चीज को रास्ता दे दिया है: AI-फर्स्ट टीमें जो डेटा, कोड और व्यावसायिक रणनीति में निपुण हैं। लेकिन यह किसी शोक संदेश से बहुत दूर, एक उत्सव है। डेटा टीमों की नई पीढ़ी अभी शुरू हो रही है, और वे पहले से कहीं अधिक मूल्यवान हैं।

तो, याद रखें, डेटा इंजीनियर मर चुका है, लंबे समय तक जिए डेटा इंजीनियर।डेटा इंजीनियर के लिए एक श्रद्धांजलि! जैसी डेटा टीमें हम जानते थे वो अब नहीं रहीं, लेकिन नई डेटा टीमें दीर्घजीवी हों – वे इस एआई-संचालित दुनिया में अंतर्दृष्टि, जिम्मेदारी और साहस के साथ शासन करें।