डॉ पांडुरंग कामत, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, परसिस्टेंट सिस्टम्स – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ पांडुरंग कामत परसिस्टेंट सिस्टम्स में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, वह उन्नत प्रौद्योगिकी अनुसंधान के लिए जिम्मेदार हैं जो व्यवसायिक मूल्य को नवाचार के माध्यम से अनलॉक करने पर केंद्रित है। वह एक अनुभवी प्रौद्योगिकी नेता हैं जो ग्राहकों को उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करने, व्यवसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और नए डिजिटल उत्पाद बनाने में मदद करते हैं। परसिस्टेंट के लिए उनकी दृष्टि एक नवाचार शक्ति के रूप में है जो एक वैश्विक और विविध नवाचार पारिस्थितिकी तंत्र को एंकर करता है, जिसमें अकादमिक और स्टार्टअप शामिल हैं।

पांडुरंग 2012 में परसिस्टेंट में शामिल हुए। परसिस्टेंट से पहले, वह Ask.com के खोज और सामग्री व्यवसायों के लिए विश्लेषण निदेशक थे, जहां उन्होंने एक वैश्विक टीम का नेतृत्व किया जो Ask के विश्लेषण मंच का प्रबंधन करती थी। इससे पहले, उन्होंने बेल लैब्स और एचपी लैब्स में सुरक्षित संचार और डिजिटल मीडिया उत्पादों का निर्माण करने में मदद की और रटगर्स विश्वविद्यालय में एक पुरस्कार विजेता वायरलेस अनुसंधान मंच का निर्माण किया।

परसिस्टेंट सिस्टम्स वैश्विक बाजार के नेताओं के लिए एक विश्वसनीय डिजिटल इंजीनियरिंग और एंटरप्राइज मॉडर्नाइजेशन भागीदार है।

आपको कंप्यूटर विज्ञान और कंप्यूटर इंजीनियरिंग में क्या आकर्षित किया?

मेरी रुचि कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में स्कूल में एक ग्रीष्मकालीन पाठ्यक्रम के दौरान उत्पन्न हुई। प्रोग्रामिंग निर्माण और कंप्यूटर गेम बनाने से मुझे इन क्षेत्रों के समर्थन में संरचित तर्क से परिचित कराया गया। मैं जटिल समस्याओं को तोड़ने और उन्हें व्यवस्थित रूप से हल करने की क्षमता से आकर्षित हुआ। जो वास्तव में मुझे आकर्षित किया वह अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए कार्यक्रमों का प्रभाव था। वे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं और व्यक्तियों या छोटी टीमों को उल्लेखनीय उपलब्धियां हासिल करने में सक्षम बना सकते हैं। यह रचनात्मकता, समस्या-समाधान और परिवर्तनकारी संभावनाओं का मिश्रण मुझे प्रेरित करता है। उन पहले अनुभवों से लेकर मेरी चल रही यात्रा तक, मैं प्रौद्योगिकी द्वारा प्रस्तुत की जाने वाली अंतहीन संभावनाओं के प्रति उत्साहित रहता हूं। कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग न केवल भविष्य को आकार देते हैं बल्कि नवाचार और प्रगति के लिए मार्ग प्रदान करते हैं जो मुझे आगे बढ़ने के लिए प्रेरित करते हैं।

परसिस्टेंट सिस्टम्स का अधिकांश व्यवसाय उद्यमों के लिए सॉफ्टवेयर बनाने से आता है, जनरेटिव एआई के आगमन ने आपकी टीम के संचालन को कैसे बदल दिया है?

जनरेटिव एआई (GenAI) के आगमन ने परसिस्टेंट में हमारी टीम के संचालन को बदल दिया है, विशेष रूप से उद्यम सॉफ्टवेयर विकास में। यह आईटी उद्योग में व्यवधान न केवल चुनौतियां प्रस्तुत करता है बल्कि व्यावसायिक संचालन को समग्र रूप से पुनः कल्पना करने के लिए महत्वपूर्ण अवसर भी प्रदान करता है।

एक एआई-संचालित डिजिटल इंजीनियरिंग उद्यम के रूप में, परसिस्टेंट ने जेनएआई को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जीवन चक्र के विभिन्न पहलुओं को क्रांतिकारी बनाने के लिए अपनाया है। पिछले एक वर्ष में, हमने कोड जनरेशन, टेस्ट केस जनरेशन और रिपोर्ट माइग्रेशन जैसी प्रक्रियाओं को पूरी तरह से पुनर्परिभाषित करने वाले उपकरण और सूट विकसित किए हैं। विरासत आधुनिकीकरण परियोजनाओं में, हमारा दृष्टिकोण काफी हद तक विकसित हुआ है। हम अब कोड टेकओवर प्रक्रियाओं को स्ट्रीमलाइन करने, परियोजना जोखिमों को कम करने और नए टीम सदस्यों को जटिल कोडबेस की गहरी समझ प्रदान करके उन्हें तेजी से ऑनबोर्ड करने के लिए उपकरणों का लाभ उठाते हैं। इसके अलावा, हम उद्योग डोमेन के साथ सहयोग करके उद्यम डेटा का लाभ उठाकर अनुकूलित समाधान प्रदान करने में सक्षम हैं। व्यवसायिक भाषा को समझने और प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करने में सक्षम डिजिटल सहायकों को विकसित करके, हम उद्यमों के भीतर संचालन की दक्षता और निर्णय लेने में सुधार करते हैं। ये सहायक जिम्मेदार एआई के सिद्धांतों का पालन करते हैं, पारदर्शिता, जवाबदेही, सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए और स्वचालित मॉडल आउटपुट मूल्यांकन के माध्यम से लगातार अपनी सटीकता और प्रदर्शन में सुधार करते हैं।

विरासत प्रणालियों को जनरेटिव एआई का उपयोग करके पूरी तरह से आधुनिक बनाने में कुछ चुनौतियां क्या हैं?

जेनएआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह विरासत प्रणाली के पूर्ण आधुनिकीकरण के लिए एक रूपक नहीं है। उद्योगों में संगठनों को मानव विशेषज्ञता और एआई क्षमताओं का संयोजन अपनाना चाहिए। जबकि जेनएआई में आधुनिकीकरण के लिए महत्वपूर्ण क्षमता है, इसकी सीमाएं हैं। मुख्य चुनौतियों में शामिल हैं:

• विरासत प्रणालियों की सीमित समझ: जेनएआई मॉडल प्रभावी ढंग से काम करने के लिए मौजूदा प्रणालियों की व्यापक समझ की आवश्यकता होती है। विरासत प्रणालियों में अक्सर व्यापक दस्तावेज़ीकरण का अभाव होता है, जो एआई के लिए उनके अंतर्निर्भरता को प्रभावी ढंग से समझने में बाधा उत्पन्न करता है।
• डेटा गुणवत्ता और पूर्वाग्रह: एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता और प्रतिनिधित्व एआई के आउटपुट पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालते हैं। प्रशिक्षण डेटा की सीमाएं उत्पन्न कोड में परिलक्षित हो सकती हैं, संभावित रूप से नए समस्याओं का परिचय देती हैं।
• गुणवत्ता और सुरक्षा की गारंटी: जबकि जेनएआई स्वचालित कोड जनरेशन को स्वचालित कर सकता है, उत्पन्न कोड को गुणवत्ता, कार्यात्मक आवश्यकताओं और सुरक्षा मानकों को पूरा करने के लिए कठोर परीक्षण और सत्यापन की आवश्यकता होती है।
• आधुनिकीकरण की सीमित सीमा: जेनएआई पूर्ण प्रणाली ओवरहाल के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है। यह कोड रिफैक्टोरिंग या टेस्ट केस जनरेशन जैसे विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है, लेकिन जटिल वास्तुशिल्प परिवर्तन अभी भी मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता है।
• परिवर्तन प्रबंधन और हितधारक संरेखण: संगठनात्मक परिवर्तन का प्रबंधन और हितधारकों को जेनएआई के साथ विरासत प्रणालियों के आधुनिकीकरण की सफलता निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण कारक है। स्पष्ट संचार, प्रशिक्षण कार्यक्रम और हितधारक जुड़ाव पहल परिवर्तन के प्रतिरोध को संबोधित करने और चिकनी संक्रमण को सुविधाजनक बनाने में मदद कर सकते हैं।

जनरेटिव एआई की एक चुनौती निरंतरता है, परसिस्टेंट सिस्टम्स एक सुसंगत उपयोगकर्ता अनुभव बनाने में कैसे मदद करता है?

निरंतरता एक सुसंगत उद्यम-ग्रेड, उद्यम-सुरक्षित जेनएआई-संचालित उपयोगकर्ता अनुभव और परिणाम प्रदान करने का एक तत्व है। हम प्रक्रिया को समग्र रूप से देखते हैं।

हम जेनएआई अपनाने के सभी चरणों में एंड-टू-एंड समर्थन प्रदान करते हैं। हमारी रणनीतिक मार्गदर्शन और बारीक उपयोग मामले विश्लेषण संगठनों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त फाउंडेशन मॉडल (एफएम) चुनने में मदद करते हैं। एक विस्तृत परीक्षा और परामर्श के माध्यम से, हम ग्राहकों को स्पष्ट उपयोग के मामलों को परिभाषित करने और सूचित एफएम चयन करने में सहायता करते हैं।

इसके बाद, हम कई दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि कुछ शॉट प्रॉम्प्टिंग या यहां तक कि फाइन-ट्यूनिंग, सुनिश्चित करने के लिए कि अनुप्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले मॉडल उपयोग के मामले और उद्यम डेटा के लिए अनुकूलित हैं।

हमारे समाधान मानक आरएजी तकनीकों का उपयोग नहीं करते हैं, बल्कि कई प्रेरित और डेटा चंकिंग रणनीतियों को गहराई से लागू करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सबसे प्रासंगिक डेटा प्राप्त किया जाए और एफएम को अनुमान के दौरान दिया जाए। हम उद्यम डेटा के भीतर छिपी हुई संबंधों को पकड़ने के लिए उन्नत ज्ञान ग्राफ का उपयोग करके इस संदर्भ की सटीकता और प्रासंगिकता को और बढ़ाते हैं।

हम कई ग्राउंडिंग तकनीकों और गार्डरेल का भी उपयोग करते हैं जो अनुमान के दायरे को सीमित और केंद्रित करते हैं।

अंत में, हम आवेदन को एक कठोर और स्वचालित मूल्यांकन ढांचे के माध्यम से डालते हैं जो अनुमान और अनुभव की निरंतरता को रिलीज़ के बाद सुनिश्चित करता है।

क्या आप वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान कर सकते हैं जहां जेनएआई-संचालित समाधानों ने ग्राहक इंटरैक्शन को सफलतापूर्वक क्रांतिकारी बनाया है?

परसिस्टेंट ने एक प्रमुख सॉफ्टवेयर समाधान प्रदाता के लिए जेनएआई-संचालित समाधानों के माध्यम से ग्राहक इंटरैक्शन को परिवर्तित किया है। चोटी के संचालन अवधि के दौरान स्केलेबिलिटी चुनौतियों का सामना करते हुए, कंपनी ने एक केंद्रीय ज्ञान भंडार और संवादात्मक एआई टीम बॉट लागू किया। इससे जानकारी तक पहुंच में तेजी आई, जिससे ग्राहक प्रश्न समाधान समय में 80% की कमी आई। प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता में भी महत्वपूर्ण सुधार हुआ, जिससे ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि हुई।

हमने एक निजी इक्विटी फर्म को भी जेनएआई का लाभ उठाकर विस्तृत निवेश रिपोर्ट बनाने के लिए स्वचालित करने में मदद की। जेनएआई-संचालित प्रणाली के साथ, रिपोर्ट उत्पन्न करने में आवश्यक समय 90% कम हो गया। इस सुव्यवस्थित दृष्टिकोण ने फर्म के संचालन को क्रांतिकारी बनाया, तेजी से और प्रभावी निर्णय लेने की सुविधा प्रदान की। दक्षता ने न केवल मूल्यवान समय बचाया बल्कि हितधारकों के बीच बढ़ी हुई सहयोग और प्रत्येक ज्ञापन में एक व्यक्तिगत स्पर्श को भी सुनिश्चित किया, जिससे समग्र प्रभावशीलता में वृद्धि हुई।

आप जेनएआई नवाचार में जिम्मेदारी से कैसे पहुंचते हैं?

जेनएआई नवाचार में हमारा दृष्टिकोण नैतिक प्रथाओं और विकास और कार्यान्वयन प्रक्रियाओं में नियामक अनुपालन पर जोर देता है। हम एआई-संचालित निर्णय लेने में पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता पर बल देते हैं।

हम जेनएआई प्रणालियों के विकास, तैनाती और उपयोग को नियंत्रित करने वाले मजबूत नैतिक दिशानिर्देश स्थापित करते हैं। जेनएआई नवाचार में हमारे पीछे के दृष्टिकोण में, हम अपनी प्रणालियों को पूर्वाग्रह, भ्रामक जानकारी और गोपनीयता संबंधी मुद्दों जैसे संभावित जोखिमों को कम करने के लिए कठोर परीक्षण और सत्यापन करते हैं।

इसके अलावा, हम एआई-संचालित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में पारदर्शिता और जवाबदेही को प्राथमिकता देते हुए उपयोगकर्ताओं को प्रणाली के संचालन में स्पष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। अंततः, हमारा लक्ष्य जेनएआई प्रणालियों को विकसित और तैनात करना है जो नवाचार और दक्षता को बढ़ावा देते हुए समाज में सकारात्मक योगदान करते हैं।

एआई के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

एआई के भविष्य के लिए मेरी दृष्टि बहुस्तरीय है। सबसे पहले, डिजिटल इंजीनियरिंग में, मैं एआई को न केवल एक कोडिंग सहायक के रूप में देखता हूं, बल्कि एक सहयोगी भागीदार के रूप में, जैसे कि एक “पेयर प्रोग्रामर”। इसमें कोडिंग कार्यों में सहायता करना और जटिल कार्यों को मैप करने और उप-कार्यों को निष्पादित करने में सक्रिय रूप से भाग लेना शामिल है।

दूसरा, मैं व्यक्तिगत एआई एजेंटों और सहायकों के युग की कल्पना करता हूं जो व्यक्तियों को अनुकूलित अनुभव प्रदान करते हैं – “व्यक्तिगतीकरण की 1” दृष्टिकोण। ये एजेंट व्यक्तियों की विशिष्ट प्राथमिकताओं, व्यवहारों और आवश्यकताओं को समझेंगे और अत्यधिक अनुकूलित समर्थन और सेवाएं प्रदान करेंगे।

अंत में, मैं यौगिक एआई प्रणालियों के विकास में विश्वास करता हूं, जहां विभिन्न एआई मॉडल विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सहयोग करते हैं। एक “एक-आकार-फिट-सभी” मॉडल नहीं होगा, बल्कि बड़े और छोटे, सामान्य और विशिष्ट मॉडलों का संयोजन होगा जो एआई सेवाओं में एक साथ काम करते हैं। यह दृष्टिकोण विभिन्न डोमेन में विविध समस्याओं का समाधान करने में अधिक लचीलापन, दक्षता और प्रभावशीलता प्रदान करता है।

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