Dodge AI ने $2.65 मिलियन जुटाए ताकि एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर को फायरफ़ाइटिंग मोड से बाहर निकाला जा सके

Dodge AI ने $2.65 मिलियन जुटाए ताकि एंटरप्राइज़ तकनीक के सबसे कम आकर्षक लेकिन सबसे महंगे हिस्सों में से एक को स्वचालित किया जा सके: स्थापित होने के बाद महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर को कार्यशील रखना।

वित्तपोषण का नेतृत्व Accel और Google AI Futures Fund ने किया, जिसमें NewBuild Venture Capital, Antler, Schema Ventures और SAP इकोसिस्टम के एंजेल निवेशकों की भागीदारी थी। Dodge AI ने राउंड चरण का खुलासा नहीं किया।

सैन फ्रांसिस्को स्थित कंपनी एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन रखरखाव के लिए एक AI नियंत्रण विमान जैसा कि वह वर्णित करता है, बना रही है। इसके एजेंट SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, Kinaxis, और Oracle JDE जैसे सिस्टमों में काम करते हैं ताकि घटनाओं की जांच कर सकें, समाधान की सिफारिश या कार्यान्वयन कर सकें, और प्रत्येक परिवर्तन के पीछे की तर्कशास्त्र को संरक्षित रख सकें।

वह अंतिम कार्य सबसे महत्वपूर्ण हो सकता है। बड़ी कंपनियां शायद ही सॉफ़्टवेयर को ठीक वैसा ही चलाती हैं जैसा वह विक्रेता से आया था। कस्टम नियमों, एकीकरणों, वर्कअराउंड, बैकग्राउंड जॉब्स और एकबारगी अपवादों के वर्षों को रिकॉर्ड सिस्टम में एम्बेड कर दिया जाता है। जब कुछ टूटता है, तो उत्तर टिकटों, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों, सलाहकारों और उन कर्मचारियों की स्मृतियों में बिखरा हो सकता है जो निर्णय लेने के समय मौजूद थे।

रखरखाव क्यों AI समस्या है

Dodge AI के अनुसार, एंटरप्राइज़ व्यवसाय अनुप्रयोगों को बनाए रखने में वर्ष में $600 बिलियन से अधिक खर्च करते हैं। पारंपरिक दृष्टिकोण श्रम-गहन रहा है: बड़े सिस्टम इंटीग्रेटर टीमों को टिकटों को हल करने, परिवर्तन अनुरोधों को लागू करने, जॉब्स की निगरानी करने और परिचालन विफलताओं का जवाब देने के लिए असाइन करते हैं। वह मॉडल सेवा को पुनर्स्थापित कर सकता है, लेकिन अक्सर प्रत्येक मरम्मत को स्थायी संस्थागत ज्ञान में बदलने में विफल रहता है।

परिणामस्वरूप एक जटिल संदर्भ समस्या उत्पन्न होती है। समाधान किए जाते हैं, कस्टमाइज़ेशन जमा होते हैं, और संगठन उन लोगों पर अधिक निर्भर हो जाता है जो याद रखते हैं कि सिस्टम ऐसा क्यों व्यवहार करता है। तकनीकी ऋण केवल पुराना कोड नहीं है; यह उस अंतर को दर्शाता है जो सिस्टम करता है और कंपनी विश्वसनीय रूप से समझा सकती है।

यह भी कारण है कि उत्पादन AI एजेंटों को सक्षम फाउंडेशन मॉडल तक पहुँच से अधिक चाहिए। जैसा कि Unite.AI ने हाल ही में अपने एंटरप्राइज़ ऑटोमेशन में संदर्भ कवरेज में जांचा, एजेंट तब उपयोगी बनते हैं जब वे नीतियों, अपवादों और कार्य के आसपास के परिचालन इतिहास के साथ तर्क कर सकते हैं। ERP वातावरण में, एक संभावित उत्तर पर्याप्त नहीं है। एक एजेंट को समझना चाहिए कि एक गोदाम स्टॉक को अलग तरीके से क्यों आवंटित करता है, एक मूल्य निर्धारण नियम दूसरे को क्यों ओवरराइड करता है, या कोई जॉब केवल निश्चित समय पर क्यों चल सकता है।

Dodge AI का लक्ष्य वह संदर्भ बनाना है जबकि दैनिक रखरखाव कार्य को हल करना है। इसका प्लेटफ़ॉर्म व्यवसाय प्रक्रियाओं, ERP कस्टमाइज़ेशन, आईटी सर्विस-मैनेजमेंट सिस्टम और लेगेसी कॉन्फ़िगरेशन को जोड़ता है, फिर उत्पन्न “अपवाद बुद्धिमत्ता” का उपयोग करके मूल कारणों की पहचान करता है और भविष्य के एजेंटों के लिए सत्य का स्रोत बनाता है।

टिकटों से एक संचालन स्मृति तक

“काफी समय तक, एंटरप्राइज़ सिस्टम को बनाए रखने का एकमात्र तरीका अधिक लोगों को जोड़ना था,” Dodge AI के सह-संस्थापक और सीईओ Rebhav Bharadwaj ने कहा। उनका तर्क है कि दीर्घकालिक एजेंट एंटरप्राइज़ को निरंतर सुधारने और मिशन-क्रिटिकल सिस्टम को ठीक करने में मदद कर सकते हैं, घटनाओं को तेज़ी से हल करते हुए वह ज्ञान कैप्चर करते हैं जो सामान्यतः रखरखाव कार्य के भीतर खो जाता है।

वह दृष्टिकोण रखरखाव को लागत केंद्र से डेटा-संग्रह परत में बदल देता है। प्रत्येक घटना में यह जानकारी होती है कि व्यवसाय वास्तव में कैसे संचालित होता है। कारण, समाधान और संबंधित अपवाद को संरक्षित करके, Dodge AI अगली जांच को तेज़ बना सकता है और उत्पादन एजेंटों को अधिक विश्वसनीय संचालन मैनुअल प्रदान कर सकता है।

कंपनी का कहना है कि वह पहले ही दर्जनों से अधिक एंटरप्राइज़ के साथ काम कर रही है, जिनमें से आधे सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध हैं। इसका प्लेटफ़ॉर्म घटना प्रबंधन और प्रक्रिया-ऑप्टिमाइज़ेशन वर्कफ़्लो में प्रति घंटे सैकड़ों क्वेरी संभालता है।

एक मामले में, एक ट्रक वेयरहाउस में लोड नहीं हो सका क्योंकि Goods Receipt Note गलत जानकारी प्रिंट कर रहा था। Dodge AI ने समस्या को SAP, Kinaxis और आंतरिक वेयरहाउस सॉफ़्टवेयर में ट्रेस किया और कुछ ही मिनटों में समाधान प्रदान किया। एक अन्य तैनाती में, एक ग्राहक को रात भर इन्वेंट्री प्लानिंग चलानी पड़ रही थी क्योंकि SAP सुबह प्रक्रिया चलने पर क्रैश हो गया था। Dodge AI का कहना है कि उसने वर्कफ़्लो को आधुनिक बनाया, इसे 132 गुना तेज किया, इसे बनाए रखने वाली 10-सदस्यीय टीम को मुक्त किया, और ऑर्डर-एलोकेशन समय को आठ घंटे सुधारा।

निवेशक रखरखाव लेयर का समर्थन क्यों कर रहे हैं

यह अवसर टिकट समाधान से अधिक व्यापक है। एंटरप्राइज़ वित्त, सप्लाई चेन, ग्राहक संचालन और अन्य उच्च-स्टेक फ़ंक्शन्स में AI एजेंटों को तैनात करना चाहते हैं, लेकिन ये एजेंट उन सिस्टमों पर सुरक्षित रूप से कार्य नहीं कर सकते जिन्हें वे नहीं समझते। अनलेखित नियम जो लेगेसी एप्लिकेशनों को बनाए रखने में कठिन बनाते हैं, वही नियम हैं जो एक स्वायत्त सिस्टम को विश्वसनीय परिवर्तन करने से पहले चाहिए होते हैं।

“एप्लिकेशन रखरखाव एंटरप्राइज़ तकनीक में सबसे बड़े और सबसे कम आधुनिकीकृत वर्गों में से एक है,” Accel के निवेशक Prayank Swaroop ने कहा। उनका कहना है कि रखरखाव से शुरू करके, Dodge AI वह संदर्भ परत बना रहा है जो एजेंटों को उत्पादन में सुरक्षित रूप से संचालन करने से पहले एंटरप्राइज़ को चाहिए।

टीम में Bharadwaj को Co-Founder और CTO Aditya Thakur तथा COO Aditya Patil के साथ जोड़ा गया है। उनका निकटकालीन चुनौती यह सिद्ध करना होगी कि एक एजेंटिक रखरखाव लेयर भारी अनुकूलित वातावरण में सामान्यीकृत हो सकती है बिना नई परिचालन जोखिम उत्पन्न किए। प्रत्येक एंटरप्राइज़ स्टैक में अलग-अलग अनुमतियां, शासन आवश्यकताएं और विफलता मोड होते हैं, और सफलता मॉडल प्रदर्शन के साथ-साथ ऑडिटेबिलिटी और नियंत्रित निष्पादन पर भी निर्भर करेगी।

बड़ी दांव

Dodge AI का सिद्धांत है कि रखरखाव एंटरप्राइज़ परिवर्तन का प्रवेश बिंदु है, न कि केवल एक समस्या जिसे स्वचालित रूप से समाप्त किया जा सके। CIO अक्सर आधुनिकीकरण में कठिनाई का सामना करते हैं क्योंकि बजट और ध्यान दैनिक घटनाओं द्वारा खपत हो जाता है, जबकि पहले से काम कर रहे सिस्टमों को बाधित करने का जोखिम व्यापक प्रतिस्थापन परियोजनाओं को उचित ठहराना कठिन बना देता है।

यदि Dodge AI उन घटनाओं को हल कर सके और उनके पीछे की छिपी तर्क को दस्तावेज़ित कर सके, तो यह कंपनियों को प्रतिक्रियात्मक समर्थन से निरंतर आधुनिकीकरण की ओर एक सुरक्षित मार्ग प्रदान कर सकता है। वही ज्ञान ग्राफ़ जो कल की विफलता को समझाता है, एक एजेंट को कल के परिवर्तन अनुरोध का मूल्यांकन करने, जोखिमपूर्ण निर्भरता की पहचान करने, या वर्षों पहले दफ़न किए गए नियम का उल्लंघन किए बिना प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद कर सकता है।

$2.65 मिलियन की इस फंडिंग राउंड की तुलना में Dodge AI जिस बाजार को लक्षित कर रहा है, उसका आकार काफी बड़ा है। लेकिन कंपनी एक रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण दांव लगा रही है: AI एजेंटों के एंटरप्राइज़ चलाने से पहले, किसी को उन्हें यह सिखाना होगा कि एंटरप्राइज़ वास्तव में कैसे काम करता है।