एड कीसलिंग, चीफ एआई ऑफिसर, प्रोग्रेस सॉफ्टवेयर – साक्षात्कार श्रृंखला

एड कीसलिंग, चीफ एआई ऑफिसर, प्रोग्रेस सॉफ्टवेयर, 30 से अधिक वर्षों के प्रौद्योगिकी नेतृत्व को अपनी भूमिका में लाता है, जहां वह कंपनी की एआई रणनीति की देखरेख करता है और इसके उत्पाद पोर्टफोलियो में एआई को एकीकृत करता है।

पहले, कीसलिंग ने प्रोग्रेस में इंफ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट के लिए इंजीनियरिंग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने नवाचार प्रयासों का नेतृत्व किया और परिचालन दक्षता में सुधार किया। उन्होंने वेकना टेक्नोलॉजीज में कार्यकारी इंजीनियरिंग भूमिकाएं भी निभाई हैं, जहां उन्होंने डेवओप्स, आईटी, विश्लेषण और समर्थन का निर्देशन किया, और पेगासिस्टम्स में 17 से अधिक वर्षों तक वरिष्ठ इंजीनियरिंग नेतृत्व पदों पर कार्य किया है

प्रोग्रेस सॉफ्टवेयर बुनियादी ढांचे और अनुप्रयोग विकास उपकरणों का एक प्रमुख प्रदाता है, जिसमें अपने प्लेटफ़ॉर्म पारिस्थितिकी तंत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को निहित करने पर बढ़ती ध्यान केंद्रित किया गया है। कंपनी के एआई प्रयास बुनियादी ढांचे की निगरानी, सामग्री स्वचालन, सेमेंटिक खोज और जिम्मेदार उत्पादक एआई को शामिल करते हैं। साइटफिनिटी, फ्लोमोन और सेमाफोर जैसे उत्पादों में एआई को एकीकृत करके, प्रोग्रेस व्यवसायों को विकास को तेज करने, संचालन को सुव्यवस्थित करने और संदर्भ-जागरूक, बुद्धिमान स्वचालन के साथ निर्णय लेने में मदद करता है।

आपके पास पेगासिस्टम्स, वेकना टेक्नोलॉजीज और अब प्रोग्रेस सॉफ्टवेयर जैसे प्रमुख संगठनों में इंजीनियरिंग और बुनियादी ढांचे की टीमों का नेतृत्व करने वाला दशकों लंबा करियर है। आपको सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और उद्यम परिवर्तन के बीच के संगम की ओर क्या आकर्षित किया और यह पथ आपकी वर्तमान एआई नेतृत्व भूमिका में कैसे विकसित हुआ?

मेरे पूरे करियर में, मैं विभिन्न प्रबंधन दृष्टिकोणों से चीजों को प्राप्त करने के तरीके से आकर्षित हुआ हूं। उनमें से सभी के अपने फायदे और नुकसान हैं, लेकिन मैंने हमेशा सोचा है कि सबसे अच्छी प्रक्रिया वह होगी जहां आप जानकारी को काम के निकटतम लोगों के हाथों में रखते हैं और फिर उन्हें वास्तविक समय में आवश्यक निर्णय लेने के लिए आवश्यक स्वतंत्रता प्रदान करते हैं। यह मेरे द्वारा बड़े और छोटे संगठनों दोनों का प्रबंधन करने के तरीके का एक स्तंभ रहा है।

यह दृष्टिकोण सभी कार्यात्मक क्षेत्रों पर लागू होता है, लेकिन मैं विशेष रूप से इंजीनियरिंग की ओर आकर्षित हूं जहां डेवलपर्स बस अपना सिर नीचे रखकर अपना काम करना चाहते हैं और न्यूनतम व्यवधान चाहते हैं।

एआई इस आदर्श को सक्षम करने के लिए सबसे अच्छे लीवर में से एक है। यह ज्ञान का वास्तविक लोकतंत्रीकरण है, जो लोगों को वास्तव में अपने विचारों और काम का मालिक बनने और परिणामों को अधिक व्यवस्थित तरीके से चलाने में सक्षम बनाता है। मैं प्रोग्रेस में टीम को एआई का लाभ उठाने में मदद करने के लिए उत्साहित हूं ताकि उनका काम आसान हो सके, और मैं अपने उत्पाद सूट में ग्राहकों के लिए अधिक मूल्य ड्राइव करने के लिए इसका लाभ उठाने के तरीके खोजने के लिए समान रूप से प्रेरित हूं।

सीएआईओ बनने से पहले, आपने प्रोग्रेस के महत्वपूर्ण उत्पादों जैसे कि व्हाट्सअप गोल्ड, फ्लोमोन और शेफ के लिए इंजीनियरिंग का नेतृत्व किया। बुनियादी ढांचे और परिचालन पैमाने का प्रबंधन करने से आपको एआई को एक उद्यम उत्पाद सूट में निहित करने के दृष्टिकोण में क्या सबक मिले?

किसी भी एआई कार्यान्वयन की कुंजी उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा है। अधिक व्यापक डेटा बेहतर अंतर्दृष्टि और आपके ग्राहकों के लिए कार्रवाई को चलाने में सक्षम बनाता है और हमें एक विक्रेता के रूप में उन्हें बेहतर अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाता है। हमारे पास प्रोग्रेस में एक चल रही पहल है जो हमारे लोडमास्टर, फ्लोमोन और व्हाट्सअप गोल्ड उत्पादों की निगरानी क्षमताओं को एक साथ बांधने के लिए है ताकि ग्राहक के वातावरण के लिए अधिक समग्र अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके।

हम सोचते हैं कि प्रोग्रेस शेफ के साथ एक दिलचस्प अवसर है जो ग्राहक के वातावरण में घटनाओं के आधार पर परिवर्तन करने में सक्षम हो सकता है। एआई वास्तव में हमें इस काम को तेज करने में सक्षम बनाता है, न केवल हमारे बाजार में नए क्षमताओं को लाने की हमारी क्षमता में, बल्कि आज के संचालन टीम और भविष्य के लिए एआई एजेंटों के लिए कार्रवाई योग्य आइटम को सतह पर लाने में भी।

प्रोग्रेस में, आपने “सुरक्षित एआई लर्निंग स्पेस” बनाने पर जोर दिया है जो प्रयोग की अनुमति देता है लेकिन डर के बिना। आप ऐसे वातावरण में नवाचार को बढ़ावा देने और जिम्मेदार एआई शासन के बीच संतुलन कैसे बनाते हैं?

विकास की ओर, हमारे पास मजबूत पाइपलाइनें और कोडिंग मानक हैं जो कुछ मामलों में दशकों से परिष्कृत हुए हैं, और हमारे पास सभी परिवर्तनों की समीक्षा करने के लिए एक मानव है। यह महत्वपूर्ण है कि हम इस अवसर का उपयोग अपने मानकों को और भी ऊपर उठाने के लिए करें, न कि नीचे लाने के लिए, गुणवत्ता और पूर्णता के मामले में, और कुछ मामलों में, एआई हमें और भी बेहतर सुरक्षा और कोड समीक्षा के साथ बायीं ओर स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है।

हम उत्पादों के भीतर नियमित एआई हैकथॉन आयोजित करते हैं ताकि नए उत्पाद विचारों और हमारे उत्पादों को स्वचालित या सुव्यवस्थित करने में मदद करने के तरीकों के साथ आने के लिए। हमारे पास एक औपचारिक प्रक्रिया है जिसके माध्यम से उत्पादों को आगे बढ़ने के लिए इन विचारों को उत्पादन में लाने से पहले उन्हें नैतिक और अनुपालन जोखिमों सहित कई चीजों के लिए वेतन देना होगा, संगठन भर के नेताओं के साथ।

उद्यम सेटिंग्स में, कई एआई परियोजनाएं प्रूफ-ऑफ-кон्सेप्ट चरण से आगे नहीं बढ़ती हैं। आपके अनुभव से, एआई अपनाने के लिए सबसे सामान्य बाधाएं क्या हैं – और आप प्रोग्रेस के ग्राहकों को उन्हें पार करने में कैसे मदद कर रहे हैं?

एआई के बारे में हYPE और वास्तविकता के बीच एक अंतर है जो व्यावहारिक रूप से एक उद्यम वातावरण में लागू किया जा सकता है। यहां गार्डरेल समान हैं जैसे कि किसी भी उभरती प्रौद्योगिकी के लिए; आपको जोखिम, दायरे और लाभों के बारे में व्यावहारिक होने की आवश्यकता है – और फिर छोटे प्रयोग डिज़ाइन करने की आवश्यकता है जिन्हें आप सुरक्षित रूप से तैनात कर सकते हैं ताकि आपको आवश्यक अनुभव और डेटा मिल सके ताकि आप आगे बढ़ सकें।

तो यह वह दृष्टिकोण है जिसे हम प्रोग्रेस में अभी ले रहे हैं, उच्च मूल्य, कम जोखिम वाले मानव-इन-द-लूप समाधानों की पहचान करना जो ग्राहकों को विश्वास बनाने के लिए अनुभव कर सकते हैं और फिर उस पर निर्माण कर सकते हैं। विश्वास यहां महत्वपूर्ण है क्योंकि हम अपने मूल्य प्रस्ताव को सुरक्षित रूप से साबित करना चाहते हैं, क्योंकि हमारा सॉफ्टवेयर हमारे कई ग्राहकों के व्यवसाय के लिए केंद्रीय है।

आपने विश्लेषण, डेवओप्स और क्लाउड आर्किटेक्चर में पहलों का नेतृत्व किया है। आज के एआई तैनाती के साथ इन अनुशासनों का एकीकरण कैसे होता है, और आप सबसे रोमांचक संगम कहां देखते हैं?

यहां सबसे बड़ा प्रगति वास्तविक समय की घटना निगरानी और क्रियाएं हैं जो अब एआई के कारण संभव हैं। किसी भी डेटा सेट के साथ चुनौती कार्रवाई योग्य आइटम या रुझानों को प्राप्त करना है, विशेष रूप से आज के वातावरण में, जहां आप कई प्रणालियों को जानकारी खिला सकते हैं। यह बहुत मुश्किल और समय लेने वाला है कि संदेशों को फिल्टर करने के लिए क्या करने की आवश्यकता है ताकि आप जान सकें कि आपको अगले क्या करने की आवश्यकता है। हम एक नए दुनिया में प्रवेश कर रहे हैं जहां प्रणाली आपको वास्तव में उन अंतर्दृष्टि प्रदान करेगी, और आपको बस प्राकृतिक भाषा में आवश्यक जानकारी के लिए पूछना होगा।

आप एआई विकास को व्यावसायिक तर्क में आधारित करने के लिए तर्क देते हैं, न कि हYPE पर। क्या आप एक उदाहरण साझा कर सकते हैं कि कैसे एआई विकास को मापने योग्य व्यावसायिक परिणामों के साथ संरेखित करने से वास्तविक सफलता मिली – चाहे वह प्रोग्रेस में हो या आपकी पिछली भूमिकाओं में?

प्रोग्रेस में, हम एआई बाजार के शब्दों से अधिक मापने योग्य परिणामों पर ध्यान केंद्रित करके व्यावसायिक मूल्य पर प्राथमिकता देते हैं।

एक उदाहरण हमारा प्रोग्रेस साइटफिनिटी एआई एकीकरण है। एआई सुविधाओं को जोड़ने के बजाय, हमने विशिष्ट दर्द बिंदुओं की पहचान की जिनका सामना हमारे ग्राहक कर रहे थे और उन चुनौतियों को दूर करने के लिए लक्षित एआई क्षमताओं को विकसित किया, जिसमें बुद्धिमान सामग्री अनुकूलन, एआई-संचालित प्रदर्शन विश्लेषण और स्वचालित मीडिया खोज शामिल थी। साइटफिनिटी 15.3 में नवीनतम एआई क्षमताओं के साथ, विपणक, डेवलपर और सामग्री टीमें डिजिटल अनुभव प्रदान कर सकती हैं जो उन्हें एक एआई-संचालित दुनिया में प्रतिस्पर्धा करने और जीतने में सक्षम बनाने में सक्षम होंगी।

एक और उदाहरण हमारा प्रोग्रेस फ्लोमोन प्लेटफ़ॉर्म है। एआई द्वारा संचालित, फ्लोमोन एक हमेशा-चालू साइबर सुरक्षा विश्लेषक के रूप में कार्य करता है, जो केवल सबसे महत्वपूर्ण घटनाओं और निष्कर्षों को छांटने और सारांशित करने में सक्षम है, जटिल हाइब्रिड वातावरण में घटनाओं और किसी भी सुरक्षा स्थिति के गतिविधियों में संदर्भीकृत समझ प्रदान करता है। फ्लोमोन नेटवर्क निगरानी के साथ, सुरक्षा टीमें वास्तविक खतरों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं और जटिल हाइब्रिड वातावरण में महत्वपूर्ण घटनाओं को याद करने के जोखिम को कम कर सकती हैं।

सैकड़ों हजारों वैश्विक ग्राहकों को सेवा प्रदान करने के साथ, आप इतने बड़े और विविध पारिस्थितिकी तंत्र में विकासकर्ताओं और उद्यमों के लिए अपनी एआई रणनीति को जिम्मेदारी से कैसे स्केल करते हैं?

हम चाहते हैं कि ग्राहकों को अपने उत्पादों से सबसे अच्छी प्रौद्योगिकी मिले ताकि वे सफल हो सकें और हमारे उत्पादों से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त कर सकें। प्रोग्रेस में कई उत्पाद हैं, प्रत्येक उत्पाद अपने प्लेटफ़ॉर्म पारिस्थितिकी तंत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को निहित करने के लिए नए समाधान प्रदान करता है। हमारा एक लाभ यह है कि हम उन सीखों को ले सकते हैं, उन्हें मानकीकृत कर सकते हैं और उन्हें पोर्टफोलियो में अन्य उत्पादों को उनकी क्षमताओं को तेज करने के लिए उपलब्ध करा सकते हैं। इसका केंद्र, सेमेंटिक्स, डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग और सारांश, निगरानी, विचलन का पता लगाने जैसी अवधारणाएं उत्पादों के पार काम कर सकती हैं।

आपने एमआईटी और न्यू हैम्पशायर विश्वविद्यालय में मेंटरशिप कार्यक्रमों में योगदान दिया है। आपको लगता है कि एआई के अगले नेताओं को नैतिक और प्रभावी समाधान बनाने के लिए कौन से कौशल या मानसिकता विकसित करने की आवश्यकता है?

मैं जो छात्रों को सिखाने की कोशिश करता हूं, वह “सीखने का तरीका सीखने” की अवधारणा और मूल्य है। क्या वे एक जटिल परियोजना ले सकते हैं जिसे उन्होंने पूरा किया है, सीखने को आत्मसात कर सकते हैं और फिर इसे एक समस्या स्थान पर लागू कर सकते हैं जिसे उन्होंने पहले नहीं देखा है? जितना अधिक आप ऐसा कर सकते हैं, यह एक सुपरपावर बन जाता है जहां आप यह विश्वास बनाते हैं कि चाहे जो भी समस्या आपका सामना करें, आपके पास सफलता के लिए एक टूलकिट है। यह कौशल उन्हें प्रौद्योगिकी में बदलावों का मार्गदर्शन करने में मदद करेगा।

लेकिन इसके अलावा, हम चाहते हैं कि छात्र उत्सुक हों, एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण रखें और ऐसा काम ढूंढें जिसके बारे में वे भावुक हों। यदि आप वास्तव में अपने काम की परवाह करते हैं और उसमें गर्व महसूस करते हैं, तो नैतिक और प्रभावी पहलू अक्सर स्वाभाविक रूप से अनुसरण करेंगे – बशर्ते आपका संगठन इस प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए उचित गार्डरेल स्थापित करता है।
 
प्रोग्रेस ने वर्षों से अपने उत्पादों में एआई को शामिल किया है। आपको लगता है कि एआई परिदृश्य में हाल के कौन से प्रगति या बदलाव एआई कार्यान्वयन को पहले से अधिक व्यावहारिक बनाते हैं?

स्पष्ट रूप से, प्रौद्योगिकी में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है, और यह बहुत अधिक सुलभ हो गया है। आपको अब मूल्य ड्राइव करने के लिए एलएलएम या एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए मॉडल बनाने या प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।

लेकिन व्यावहारिक रूप से, मुझे लगता है कि यह जागरूकता से शुरू होता है – ओपनएआई/चैटजीपीटी ने एआई को स्पॉटलाइट में लाया और इसे हर किसी के लिए सुलभ बना दिया। यह व्यापक सुलभता लोगों के बीच विश्वास बनाती है कि क्या संभव है और एआई द्वारा हल की जा सकने वाली समस्याएं। यह उन लोगों के लिए अधिक विश्वास की ओर ले जाता है जो वास्तविक समस्याओं का समाधान करने वाले समाधान बना रहे हैं, साथ ही उन समाधानों के अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए भी।

आगे देखते हुए, आप चीफ एआई ऑफिसर की भूमिका को कैसे विकसित होते हुए देखते हैं क्योंकि एआई संगठनात्मक डीएनए में अधिक गहराई से एकीकृत हो जाता है? क्या यह एक अलग भूमिका बनी रहेगी या सभी सी-स्तर के नेताओं से एक मूल क्षमता की अपेक्षा की जाएगी?

मुझे लगता है कि एआई को सभी कर्मचारियों की एक मूल क्षमता बनाने की आवश्यकता होगी, न कि केवल नेताओं की, ताकि संगठन फल-फूल सकें। यह कुछ ऐसा है जिस पर हम प्रोग्रेस में काम कर रहे हैं और अपनी टीमों को इस परिवर्तन में भाग लेने में सक्षम बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। वास्तव में, मुझे लगता है कि यह सच्ची सफलता का रहस्य है – महान उत्पादों, ग्राहकों और भागीदारों के साथ-साथ – जो वास्तव में गोद लेने और नवाचार को चलाने वाला है। मुझे लगता है कि संगठन जो इसे आंकने में सक्षम होंगे वे अपने उद्योग में नए नेता होंगे। मेरा काम यह सुनिश्चित करने में मदद करना है कि ऐसा होता है और हम सही उद्योग रुझानों के साथ संरेखित हैं जो हमें सफल बनाएंगे।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें प्रोग्रेस सॉफ्टवेयर पर जाना चाहिए。