डेनिस रोमानोवस्की, सॉफ्टस्विस के मुख्य एआई अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

डेनिस रोमानोवस्की, सॉफ्टस्विस के मुख्य एआई अधिकारी, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है जो बड़े पैमाने पर इंजीनियरिंग कार्यक्रमों का नेतृत्व करते हैं जो गेमिंग, एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर, आईओटी और उच्च-भार ऑनलाइन प्लेटफार्मों में हैं। पिछले पांच वर्षों में आईगेमिंग क्षेत्र में, उन्होंने पहले सॉफ्टस्विस में डिप्टी सीटीओ के रूप में काम किया, जिसमें कैसिनो और स्पोर्ट्सबुक प्लेटफार्मों पर मजबूत ध्यान केंद्रित करते हुए कई उत्पाद टीमों में तकनीकी शासन की देखरेख की, इससे पहले कि वे अपनी वर्तमान भूमिका में कंपनी की एआई रणनीति को परिभाषित और लागू करने के लिए कदम रखें।

सॉफ्टस्विस एक माल्टा-मुख्यालय वाली आईगेमिंग प्रौद्योगिकी कंपनी है जो ऑनलाइन कैसिनो और स्पोर्ट्सबुक के लिए टर्नकी समाधान प्रदान करती है, जिसमें एक कैसिनो प्लेटफ़ॉर्म, गेम एग्रीगेटर, स्पोर्ट्सबुक समाधान और प्रबंधित सेवाएं शामिल हैं। कंपनी दुनिया भर के ऑपरेटरों को बुनियादी ढांचे के साथ समर्थन करती है जो स्केलेबिलिटी, अनुपालन और विश्वसनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया है, खुद को गेमिंग प्रौद्योगिकी और उभरते एआई-संचालित अनुकूलन के बीच के बिंदु पर स्थापित करता है।

बड़े पैमाने पर तकनीकी कार्यक्रमों का नेतृत्व करने के बाद और अब सॉफ्टस्विस में एंटरप्राइज एआई रणनीति को परिभाषित करने के बाद, आपका उच्च-भार, उच्च-उपलब्धता प्रणालियों में पृष्ठभूमि एआई को 2,000+ व्यक्ति संगठन में एकीकृत करने के तरीके को कैसे आकार देती है?

मेरा उच्च-भार, उच्च-उपलब्धता प्रणालियों में अनुभव ने मुझे एक मूलभूत सबक सिखाया है: जटिल परिवर्तन के लिए एक प्रणाली दृष्टिकोण की आवश्यकता है। आप केवल एक प्रौद्योगिकी को तैनात नहीं कर सकते हैं और आशा कर सकते हैं कि यह काम करेगा – आपको पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को इसके चारों ओर डिज़ाइन करने की आवश्यकता है और सुनिश्चित करें कि प्रक्रियाएं, संरचना और प्रौद्योगिकी सभी एक साथ काम करती हैं।

हम सॉफ्टस्विस में एआई अपनाने के लिए ठीक यही सिद्धांत लागू करते हैं। यह व्यक्तिगत स्तर पर शुरू होता है। हम हर कर्मचारी को समझाते हैं कि एआई का सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए – यह क्या कर सकता है, इसकी सीमाएं कहां हैं, और जुड़े जोखिम क्या हैं। गंभीरता से, हम यह स्पष्ट करते हैं कि एआई के चित्र में प्रवेश करने पर उनकी परिणामों के लिए जिम्मेदारी नहीं खत्म होती है। एआई आपकी क्षमताओं का विस्तार करता है, लेकिन जिम्मेदारी आपके साथ रहती है। आप अभी भी आउटपुट की गुणवत्ता, निर्णयों और परिणामों के मालिक हैं।

फिर हम टीम स्तर पर आगे बढ़ते हैं, और यहीं गतिविधियों में बदलाव होता है। नए अवसर उत्पन्न होते हैं – तेजी से योजना चक्र, स्वचालित सत्यापन, उन्नत विश्लेषण – लेकिन नए जोखिम भी उत्पन्न होते हैं: एआई आउटपुट पर अत्यधिक निर्भरता, महत्वपूर्ण सोच का क्षरण, टीम भर में असंगत अपनाना। यहीं प्रबंधकों की भूमिका निर्णायक हो जाती है। उन्हें अपने काम की समीक्षा के तरीके, वे जो प्रश्न पूछते हैं और जो संकेत वे देखते हैं उसे अनुकूलित करने की आवश्यकता है। जब कोई व्यक्ति दोगुनी तेजी से परिणाम देता है, तो प्रबंधक का काम यह समझना है कि क्या गुणवत्ता बनी रही और क्या व्यक्ति वास्तव में समझता है कि उन्होंने क्या वितरित किया है।

यह परतदार दृष्टिकोण – व्यक्तिगत जागरूकता, टीम-स्तर के अनुकूलन, प्रबंधन पर्यवेक्षण – यही हमें एक बड़े संगठन में एआई को स्केल करने की अनुमति देता है बिना हमारे नियंत्रित वातावरण की स्थिरता और विश्वसनीयता को समझौता किए। यह केवल प्रौद्योगिकी के बारे में नहीं है। यह प्रणाली के बारे में है जो इसके चारों ओर बनाई गई है जो अपनाने को टिकाऊ बनाती है।

एआई को उत्पादकता उपकरण के रूप में तैनात करना और इसे सीधे मुख्य बुनियादी ढांचे और निर्णय लेने वाली प्रणालियों में एकीकृत करना क्या अलग करता है, और यह अंतर दीर्घकालिक व्यावसायिक परिणामों को कैसे बदलता है?

उत्पादकता एआई – चैट सहायक और कोड साथी – यह वह जगह है जहां लोग पहली बार काम पर एआई का सामना करते हैं। यह चरण महत्वपूर्ण है, और आप इसे छोड़ नहीं सकते। यह एआई साक्षरता बनाता है, लोगों को आउटपुट का मूल्यांकन सिखाता है, और संगठन भर में जिम्मेदार उपयोग की आदतें बनाता है।

लेकिन एक मूलभूत अंतर है एआई के बीच जो एक व्यक्ति की मदद करता है और एआई जो संगठन के संचालन का हिस्सा बन जाता है। बुनियादी ढांचा स्तर एआई – एआई प्लेटफार्मों के माध्यम से उद्यम प्रणालियों में एकीकृत – प्रबंधन प्रणाली का हिस्सा बन जाता है। यह योजना, नियंत्रण और लेखा परीक्षा को शामिल करता है। यह शासन ढांचे का सम्मान करता है और सीधे निर्णय श्रृंखला में खिलाता है।

प्रभाव का अंतर महत्वपूर्ण है। उत्पादकता उपकरण व्यक्तिगत कार्यों पर 20-30% की दक्षता लाभ प्रदान करते हैं – मूल्यवान, लेकिन चरणबद्ध। बुनियादी ढांचा एआई पूरी प्रक्रियाओं को 3-5 गुना तेजी से तेजी से तेजी से तेज करता है। और समय के साथ, यह संगठन को खुद को फिर से आकार देता है – कुछ भूमिकाओं को आंशिक रूप से या पूरी तरह से समाप्त करता है, नई भूमिकाएं बनाता है, और कार्य प्रवाह को संपीड़ित करता है जो पहले कई हाथों की आवश्यकता थी।

यही कारण है कि इन दोनों श्रेणियों को अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। उत्पादकता एआई एक सक्षम चुनौती है। बुनियादी ढांचा एआई एक संगठनात्मक परिवर्तन है जिसके लिए सावधानीपूर्वक योजना, परिवर्तन प्रबंधन और निरंतर पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है।

विसोलित एआई प्रयोगों से एक केंद्रीकृत, संगठन-व्यापी एआई प्लेटफ़ॉर्म में संक्रमण के लिए कौन से वास्तुकला और सांस्कृतिक परिवर्तन आवश्यक हैं?

वास्तुकला के दृष्टिकोण से, एक केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म आवश्यक है – जो कई मॉडल विक्रेताओं तक सुरक्षित पहुंच प्रदान करता है जबकि सख्त डेटा शासन को बनाए रखता है। इस परत के बिना, प्रयोग विकास के बजाय विखंडन को बढ़ाता है।

सांस्कृतिक रूप से, बड़ा बदलाव निष्पादन-केंद्रित सोच से डिज़ाइन-केंद्रित सोच में स्थानांतरण है। जैसे ही एआई के साथ निष्पादन सस्ता और तेज हो जाता है, प्रतिस्पर्धी लाभ टीमों द्वारा कार्य प्रवाह को कैसे वास्तुकला में स्थानांतरित हो जाता है। कर्मचारियों को प्रक्रियाओं को डिज़ाइन करना चाहिए जहां एआई दोहराए जाने वाले संचालन को संभालता है, जबकि मानव नियंत्रण और निर्णय की गुणवत्ता पर नियंत्रण बनाए रखते हैं।

बड़े उद्यम कैसे एआई को तैनात करते समय अपनी सीखने की गति को व्यवस्थित रूप से बढ़ा सकते हैं, और कौन से संचालन तंत्र इसे मापने योग्य बनाते हैं?

सीखने की गति तब बढ़ती है जब प्रयोग संरचित होता है। सॉफ्टस्विस में, हम उत्पाद टीमों के भीतर एआई चैंपियन नियुक्त करते हैं जो उपयोग के मामलों की पहचान करते हैं, सर्वोत्तम प्रथाओं को परिष्कृत करते हैं और उन्हें संगठन भर में साझा करते हैं। कार्यशालाएं ज्ञान हस्तांतरण को और तेज करती हैं।

माप व्यवसाय के केपीआई के साथ जुड़ा हुआ है। हम संकेतकों जैसे समर्थन में समय-समाधान या कोड समीक्षा में स्वचालन स्तर को ट्रैक करते हैं। यदि एआई अपनाने से मापने योग्य मेट्रिक्स में सुधार नहीं होता है, तो यह उथला रहता है।

कौन से विरासत प्रक्रियाएं स्थापित प्रौद्योगिकी कंपनियों में एआई अपनाने के प्रभाव को सबसे अधिक सीमित करती हैं?

मुख्य प्रतिबंध जटिल प्रबंधन संरचनाओं में एआई को एकीकृत करने का प्रयास करना है जिसमें लंबे योजना चक्र और निश्चित संसाधन आवंटन होता है। एआई का लाभ गति है, और पुराने शासन मॉडल उस लाभ को धीमा कर देते हैं।

एक अन्य सीमित कारक कमजोर डेटा वर्गीकरण है। संरचित और अच्छी तरह से शासित डेटा के बिना, सुरक्षित और स्केलेबल एआई एकीकरण बहुत मुश्किल हो जाता है।

क्या आप उन उदाहरणों को साझा कर सकते हैं जहां मुख्य प्रणालियों में एआई को सीधे एकीकृत करने से दक्षता, राजस्व या परिचालन प्रदर्शन में मापने योग्य लाभ हुए हैं?

तकनीकी समर्थन में, जीरा में एकीकृत एआई टिकट इतिहास और प्रलेखन का विश्लेषण करता है ताकि समाधान पथों का प्रस्ताव दिया जा सके, जिससे महत्वपूर्ण रूप से समाधान समय कम हो जाता है।

मानव संसाधन में, स्वचालित सहायक लाभ और छुट्टी पूछताछ को संभालते हैं जो प्रति माह सैकड़ों घंटे बचाते हैं।

विकास में, एआई-संचालित कोड समीक्षा स्वचालन 60-80% तक पहुंच जाता है, जो विकास जीवन चक्र को दो से चार गुना तेज कर देता है। ये लाभ परिचालन रूप से मापने योग्य हैं और सीधे दक्षता पर प्रभाव डालते हैं।

एआई को गहराई से उद्यम कार्य प्रवाह में एकीकृत करते समय ऑडिटेबिलिटी, सुरक्षा और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए आप कैसे शासन ढांचे को डिज़ाइन करते हैं?

शासन एक नियंत्रित वातावरण बनाना चाहिए, न कि नवाचार को प्रतिबंधित करना चाहिए। हम उद्यम-ग्रेड विक्रेता समझौतों पर भरोसा करते हैं और क्लाउड मॉडल में जानकारी भेजने से पहले डेटा मास्किंग लागू करते हैं।

जवाबदेही प्रणाली के डिज़ाइन में निर्मित है। एआई-संचालित क्रियाएं परिभाषित रोलबैक खिड़कियों के भीतर संचालित होती हैं, मानव ओवरराइड की अनुमति देती हैं। जिम्मेदारी अंततः कार्य प्रवाह को डिज़ाइन और स्वामित्व वाली टीम के नेता के साथ रहती है।

कौन से संरचनात्मक लाभ छोटे एआई-मूल टीमों को पारंपरिक उद्यमों की तुलना में तेजी से स्केल करने की अनुमति देते हैं, और बड़े संगठन कैसे स्थिरता खोने के बिना अनुकूलन कर सकते हैं?

मुख्य अंतर वास्तुकला में है। पारंपरिक कंपनियां काम को अनुक्रमिक चरणों में तोड़ती हैं – प्रत्येक एक अलग भूमिका द्वारा स्वामित्व में, चरणों के बीच हाथों और कतारों के साथ। एआई-मूल टीमें समानांतर में सभी चरणों को निष्पादित कर सकती हैं। कोई कतारें नहीं हैं, अगली श्रृंखला में किसी के लिए प्रतीक्षा नहीं है। पूरी प्रक्रिया अंत से अंत तक स्वचालित है, जो उन्हें एक बड़ा गति लाभ देता है।

बड़े संगठनों के लिए, आगे का मार्ग क्रमिक है। पहले – एआई साक्षरता बनाएं और टीमों को एआई उपकरणों से सुसज्जित करें। लोगों को सीखने, प्रयोग करने और एआई को अपने मौजूदा कार्य प्रवाह में एकीकृत करने के लिए समय दें। इस चरण में, नवाचार मौजूदा प्रक्रियाओं के भीतर होता है, न कि उनके बजाय।

एक बार टीमें अनुभव और आत्मविश्वास प्राप्त करती हैं, तो आप अधिक महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं – व्यक्तिगत चरणों के बजाय पूरी प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना। यहीं वास्तविक परिवर्तन शुरू होता है, लेकिन यह तभी काम करता है जब लोग और प्रक्रियाएं इसके लिए तैयार हों।

मुख्य बात गति है। बहुत तेजी से चलने से स्थिरता टूट जाती है। बहुत धीमे चलने से बाजार आपको पीछे छोड़ देता है। सही दृष्टिकोण जानबूझकर, क्रमिक प्रगति है। ताकि संगठन विकसित हो सके बिना जो पहले से काम कर रहा है उसे खोए।

आईगेमिंग क्षेत्र में काम करना, जिसमें नियामक और विश्वसनीयता की मांगें हैं, एआई बुनियादी ढांचे के वास्तुकला और तैनाती को कैसे प्रभावित करता है?

आईगेमिंग एक अनोखा वातावरण है। यह वास्तविक पैसे, वास्तविक समय लेनदेन और कई क्षेत्राधिकारों में नियामक पर्यवेक्षण शामिल करता है। सॉफ्टस्विस में, हम कई लाइसेंसों के तहत काम करते हैं – प्रत्येक के अपने अनुपालन आवश्यकताएं हैं। इसका मतलब है कि प्रत्येक प्रौद्योगिकी निर्णय, एआई सहित, जटिल नियामक परिदृश्य के लिए खाता है जो मानक डेटा सुरक्षा से परे जाता है।

नियंत्रित बाजारों में डेटा भंडारण, विलोपन और प्रसंस्करण नियमों के साथ सख्त अनुपालन की आवश्यकता होती है, जिसमें जीडीपीआर भी शामिल है। लेकिन आईगेमिंग में, दायरा व्यापक है – मनी लॉन्ड्रिंग की रोकथाम की आवश्यकताएं, जिम्मेदार जुआ बाध्यताएं, लाइसेंस शर्तें जो निर्देशित करती हैं कि डेटा कैसे प्रवाहित होता है और कहां संसाधित किया जा सकता है। बुनियादी ढांचा सुनिश्चित करना चाहिए कि संवेदनशील डेटा का उपयोग बाहरी मॉडल प्रशिक्षण के लिए नहीं किया जाता है और हर एआई-संचालित निर्णय लेखा परीक्षा योग्य रहता है।

साथ ही, विश्वसनीयता मानक असाधारण रूप से उच्च हैं। प्रणालियां 24/7 बड़े लेनदेन की मात्रा के साथ संचालित होती हैं। हम जो भी एआई प्रणाली तैनात करते हैं वह उसी मानकों को पूरा करना चाहिए – हमेशा उपलब्ध, पूरी तरह से लेखा परीक्षा योग्य, और डेटा की मात्रा को संभालने में सक्षम जो हम समर्थन और अनुपालन संचालन में देखते हैं। इस उद्योग में, एआई विफलता केवल एक असुविधा नहीं है – यह एक नियामक और वित्तीय जोखिम है।

एंटरप्राइज एआई के परिपक्व होने के रूप में, कौन सी क्षमताएं उन कंपनियों को अलग करेंगी जो वास्तव में अपने संचालन मॉडल में एआई को एकीकृत करती हैं और जो केवल सतही अपनाने वाले बने रहते हैं?

परिपक्व एआई संगठनों में, प्रत्येक कर्मचारी के पास एआई उनकी उंगलियों पर होगा – निगरानी के बिना और मैनुअल अनुरोध किए बिना कॉर्पोरेट डेटा तक सुरक्षित पहुंच के साथ। प्रक्रियाएं अंत से अंत तक स्वचालित होंगी, किसी भी भूमिका के बीच कतारों या हाथों के बिना। काम निरंतर प्रवाह में होगा, न कि चरणों में।

लेकिन स्वचालन पर्याप्त नहीं है। जो नेताओं को बाकी से अलग करता है वह एआई-संचालित कार्य को बड़े पैमाने पर नियंत्रित करने की क्षमता है। टीमें और संगठन स्वचालित गुणवत्ता निगरानी के अनुकूल होंगे – मुद्दों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने से पहले ही उन्हें सुधारते हैं।

व्यक्तिगत कर्मचारी की भूमिका मूलभूत रूप से बदल जाती है। कार्यों को निष्पादित करने के बजाय, वे एआई के लिए विशिष्टता निर्धारित करते हैं – पर्याप्त संदर्भ, स्पष्ट लक्ष्य और गुणवत्ता नियंत्रण विधियां प्रदान करते हैं। उनका मूल्य एआई को निर्देशित करने और इसके आउटपुट को अनुकूलित करने में निहित है, न कि इसे मैनुअल रूप से करने में।

नेताओं की भूमिका भी बदलती है। प्रबंधक और कार्यकारी संगठन भर में प्रणाली सोच के वास्तुकार बन जाते हैं। उनका काम विभिन्न कार्य प्रवाहों, उपकरणों और कलाकृतियों को ग्राहक समस्याओं का समाधान करने वाले मूल्य प्रवाह में जोड़ना है जो प्रतियोगियों से बेहतर हैं – व्यक्तिगत कार्यों को अनुकूलित करने के बजाय, वे डिज़ाइन करते हैं कि सब कुछ कैसे फिट होता है।

यह एकीकरण की गहराई – एआई हर हाथ में, स्वचालित प्रक्रियाएं, व्यवस्थित गुणवत्ता नियंत्रण, और नेतृत्व जो अंत-से-अंत मूल्य पर केंद्रित है – दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धी लाभ को परिभाषित करेगा।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें सॉफ्टस्विस पर जाना चाहिए।