एफ्रेन रुह, डिजिटेट के ईएमईए में सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला

एफ्रेन रुह डिजिटेट में ईएमईए के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, जहां वे क्षेत्रीय प्रौद्योगिकी रणनीति का नेतृत्व करते हैं, जिसमें उद्यम एआई, स्वचालन और बड़े पैमाने पर परिचालन परिवर्तन पर मजबूत ध्यान केंद्रित किया जाता है। वह यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में ग्राहकों के साथ मिलकर काम करते हैं ताकि संगठनों को एआई को जिम्मेदारी से तैनात करने में मदद मिल सके, जिसमें व्यावहारिक कार्यान्वयन, शासन और मापनीय परिणामों पर जोर दिया जाता है। रुह एजेंटिक एआई, एमएलओपीएस परिपक्वता और एआई पायलटों से उत्पादन प्रणाली में जाने की वास्तविकताओं पर उद्योग चर्चाओं में एक नियमित योगदानकर्ता हैं।

डिजिटेट एक उद्यम सॉफ्टवेयर कंपनी है और टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज की एक सहायक कंपनी है, जो आईटी और व्यवसाय संचालन के लिए एआई संचालित स्वचालन में माहिर है। इसका मुख्य प्लेटफ़ॉर्म, इग्नियो, मशीन लर्निंग, ज्ञान ग्राफ और बुद्धिमान स्वचालन को जोड़कर स्वायत्त संचालन को सक्षम बनाता है, जो जटिल उद्यम वातावरण में मुद्दों का पता लगाने, परिणामों की भविष्यवाणी करने और प्रणालियों को स्व-चिकित्सा करने के लिए है। डिजिटेट उन बड़े वैश्विक संगठनों को सेवा प्रदान करता है जो संचालन जटिलता को कम करते हुए लचीलापन और दक्षता में सुधार करने के लिए लागू एआई के माध्यम से देख रहे हैं।

आपके व्यापक तकनीकी नेतृत्व भूमिकाओं और आपके पहले हाथों-हाथों के अनुभव को देखते हुए आईटी संचालन, वास्तुकला और उद्यम प्रणालियों में, एआई के महत्व पर आपका दृष्टिकोण कैसे विकसित हुआ है, जो आज कई संगठनों द्वारा अभी भी उपयोग किए जाने वाले ब्लैक-बॉक्स स्वचालन मॉडल की तुलना में?

पिछली पीढ़ी के स्वचालन मुख्य रूप से प्रतिक्रियात्मक और नियम-आधारित थे, जो ब्लैक-बॉक्स व्यवहार को अधिक सहनीय बनाते थे क्योंकि परिणाम बहुत अनुमानित थे। जब एआई प्रणालियां अब प्रो-एक्टिव एजेंटों की ओर बढ़ रही हैं जो तर्क दे सकती हैं और अपना खुद का प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकती हैं, तो अपारदर्शिता के लिए सहनशीलता गायब हो जाती है। आईटी नेता मिशन-महत्वपूर्ण प्रणालियों को 24/7 उपलब्ध रखने के लिए जिम्मेदार हैं, और यह जिम्मेदारी प्रणालियों के साथ प्रयोग करने के लिए बहुत कम जगह छोड़ती है जिनके तर्क को सत्यापित नहीं किया जा सकता है। इसलिए, व्याख्या करने योग्यता एक तकनीकी विशेषता से एक परिचालन आवश्यकता में बदल गई है जो बड़े पैमाने पर विश्वास को सक्षम बनाती है। इन नए एआई एजेंटों पर भरोसा करने के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपनी सोच की रेखा (मूल रूप से वे समाधान पर कैसे पहुंचे) और उनके तर्क परिणामों को साझा करें।

एआई-संचालित स्वचालन के व्यापक अपनाने में विश्वास और व्याख्या करने योग्यता क्यों उभर रही हैं?

उद्यम आईटी निरंतर जवाबदेही और जोखिम के तहत संचालित होता है। जब एआई प्रणालियां स्वतंत्र रूप से निर्णय लेती हैं, विशेष रूप से रोकथाम या स्व-चिकित्सा संचालन मॉडल में, पर्यवेक्षण टीमों को यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि कोई विशिष्ट कार्रवाई क्यों की गई थी। साक्ष्य, संदर्भ और निर्णय तर्क में दृश्यता के बिना, एआई अनिश्चितता को कम करने के बजाय पेश करता है। उस पारदर्शिता और अनिश्चितता की कमी विश्वास को प्रभावित करती है, इसलिए यह आईटी टीमों के बीच अपनाने को धीमा कर देता है, मॉडल सटीकता या प्रदर्शन से ज्यादा।

एआई-संचालित आईटी संचालन में वास्तविक व्याख्या करने योग्यता वास्तव में कैसी दिखती है, और यह टीमों को स्वतंत्र रूप से कार्य करने से पहले निर्णयों को सत्यापित करने में कैसे मदद कर सकती है?

वास्तविक व्याख्या करने योग्यता व्यावहारिक और ऑपरेटर-केंद्रित है। इसका अर्थ है कि यह तकनीक को स्पष्ट रूप से दिखाने की आवश्यकता है कि तर्क के लिए कौन सा डेटा उपयोग किया गया था, सत्यापित करें कि प्रणाली सही संचालन संदर्भ को समझती है, और मानव-वाचनीय शब्दों में अनुशंसित कार्रवाई की व्याख्या करें। इसमें ऐतिहासिक सत्यापन भी शामिल है, जैसे कि क्या पहले समान निर्णय लिए गए हैं और परिणाम क्या थे। यह टीमों को त्वरित सत्यापन और स्वतंत्र निष्पादन को विस्तारित करने में सक्षम बनाता है जहां जोखिम कम है। यदि लोग इसके प्रस्तुतिकरण को जल्दी से पचा नहीं सकते हैं और कार्रवाई नहीं कर सकते हैं, तो एक व्याख्या करने योग्यता उपकरण अपने उद्देश्य की सेवा करने में विफल रहता है।

एक कमी का वास्तविक संचालन, वित्तीय या व्यावसायिक जोखिम में कैसे अनुवाद होता है?

यदि आप एक कारखाने का संचालन कर रहे थे और एक महत्वपूर्ण उपकरण में रखरखाव मुद्दे को झंडा दिखाने के लिए अलर्ट की कमी थी, तो यह अंततः बिना टीम को सूचित किए खराब गुणवत्ता वाले उत्पादों या अनियोजित डाउनटाइम का कारण बन सकता है। इसी तरह, व्याख्या करने योग्यता के बिना एआई छोटे डेटा मुद्दों को बड़े व्यावसायिक घटनाओं में बदल सकता है। एक एआई-आधारित क्षमता अनुमान प्रणाली जो लागत बचत के लिए बुनियादी ढांचे की क्षमता को कम करने के लिए संचालित होती है, लेकिन चोटी के प्रसंस्करण अवधि के दौरान गंभीर प्रदर्शन ह्रास का कारण बन सकती है। उद्यम एआई प्रणालियों के मामले में, आप अक्सर मिस्ड एसएलए, वित्तीय दंड और ग्राहक प्रभाव के माध्यम से खराब व्याख्या करने योग्यता के प्रभाव को देखते हैं। इसी तरह, आक्रामक अलर्ट दमन महत्वपूर्ण विफलताओं को छिपा सकता है, जिससे बाहर निकलने से पहले यह एक वास्तविक आपात स्थिति बन जाती है।

आपके दृष्टिकोण से, मिशन-महत्वपूर्ण प्रणालियों को संचालित करने वाली आईटी टीमों के लिए अपने तर्क को लेखा परीक्षा योग्य और समझने योग्य बनाने में एआई प्लेटफ़ॉर्म की भूमिका क्या होनी चाहिए?

एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए एआई एजेंट या प्लेटफ़ॉर्म में व्याख्या करने योग्यता पहले से ही शामिल है। स्वायत्त प्रणालियों को उपयोग किए गए डेटा, लागू तर्क, अनुशंसित या की गई कार्रवाई और परिणामों का दस्तावेजीकरण करना चाहिए जो इसका पालन करते हैं। इस जानकारी को आईटी टीमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले संचालन भाषा में प्रस्तुत किया जाना चाहिए, जैसे कि निर्भरताएं, ऐतिहासिक घटनाएं और व्यावसायिक प्रभाव, बजाय अमूर्त एआई स्कोर के। लेखा परीक्षा आवश्यक है जवाबदेही, सीखने और दीर्घकालिक विश्वास के लिए।

कौन से वास्तुकला या डिज़ाइन दृष्टिकोण उद्यमों को अपारदर्शी स्वचालन से अधिक पारदर्शी निर्णय लेने की ओर ले जा रहे हैं?

उद्यम उच्च-गुणवत्ता वाले संचालन डेटा में एआई निर्णयों को आधार बनाने और डेटा सत्यापन से निर्णय तर्क को स्पष्ट रूप से अलग करने वाली वास्तुकला को अपना रहे हैं। पारदर्शी प्रणालियां सुनिश्चित करती हैं कि एआई सही इनपुट और धारणाओं के साथ काम कर रहा है इससे पहले कि यह कार्य करे। कई संगठन स्टेज्ड स्वायत्तता का भी उपयोग करते हैं, जो सिफारिशों से शुरू होता है और स्वतंत्र निष्पादन को प्रगति के रूप में प्रतिबंधित करता है क्योंकि आत्मविश्वास बढ़ता है। खुले डेटा एक्सेस और स्पष्ट नीति परतें स्वायत्तता बढ़ने के साथ ब्लैक-बॉक्स व्यवहार से बचने के लिए महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, मुझे लगता है कि उद्योग में व्याख्या करने योग्यता सुविधाओं में अभी भी बहुत कमी है, और मुझे लगता है कि हम इस वर्ष व्याख्या करने योग्यता सुविधाओं में विस्फोट देखेंगे।

संगठन स्वतंत्र एआई कार्रवाई और मानव पर्यवेक्षण के बीच सही संतुलन कैसे हासिल करते हैं बिना संचालन को धीमा किए?

संतुलन जोखिम-आधारित नियंत्रणों के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, न कि खुले तौर पर पर्यवेक्षण के माध्यम से। कम-जोखिम, उच्च-आवृत्ति कार्यों को सुरक्षा उपायों के साथ अंत-से-अंत स्वचालन किया जा सकता है, जबकि उच्च-प्रभाव वाले निर्णय मानव-मान्य रहते हैं जब तक कि प्रणालियां विश्वसनीयता का प्रदर्शन नहीं करतीं। जैसे-जैसे व्याख्या करने योग्यता में सुधार होता है और एआई निरंतर रूप से ध्वनि निर्णय लेने का प्रदर्शन करता है, स्वतंत्रता स्वाभाविक रूप से विस्तारित हो जाती है बिना संचालन में घर्षण पेश किए।

आप उन सीआईओ और सीटीओ को क्या सलाह देंगे जो आईटी संचालन में एआई को बढ़ाना चाहते हैं लेकिन दृश्यता और जवाबदेही चिंताओं के कारण आंतरिक प्रतिरोध का सामना करते हैं?

पारदर्शिता से, स्वतंत्रता नहीं। अपनी आईटी टीमों को शुरू से ही शामिल करें और डिज़ाइन और रोलआउट में दृश्यता को प्राथमिकता दें ताकि विश्वास बनाया जा सके। प्रतिरोध आमतौर पर एआई निर्णयों में अंतर्दृष्टि की कमी से उत्पन्न होता है, न कि स्वयं नवाचार के विरोध से। फिर, उन उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करें जो शोर को कम करते हैं, अलर्ट थकान को समाप्त करते हैं और स्पष्ट रूप से बताते हैं कि निर्णय कैसे किए जाते हैं इससे पहले कि प्रणालियों को स्वतंत्र रूप से कार्य करने की अनुमति दी जाए।

जैसे-जैसे एआई प्रणालियां अधिक निर्णय लेने की जिम्मेदारी लेती हैं, नेतृत्व टीमों को शासन, सत्यापन और विश्वास मॉडल को कैसे फिर से तैयार करना चाहिए?

शासन को स्थिर अनुमोदन प्रक्रियाओं से निरंतर सत्यापन में बदलना चाहिए। नेतृत्व टीमों को यह परिभाषित करना चाहिए कि स्वतंत्रता कहां अनुमत है, क्या साक्ष्य आवश्यक है और मानव हस्तक्षेप कब आवश्यक है। विश्वास को मापनीय परिणामों के माध्यम से अर्जित किया जाना चाहिए, जैसे कि सटीकता, कम घटनाएं और तेजी से समाधान समय, मॉडल की जटिलता के बारे में धारणाओं के बजाय।

आगे देखते हुए, आप अगले कुछ वर्षों में स्वतंत्र आईटी संचालन के भविष्य को कैसे देखते हैं?

व्याख्या करने योग्यता एआई सुरक्षित रूप से स्केल करने और बिना आईटी टीम के विश्वास खोए स्वतंत्र आईटी संचालन बनाने के लिए एक मूलभूत टुकड़ा होगा। जनरेटिव एआई पहले से ही पारदर्शिता में सुधार कर रहा है जो प्रणालियों को साक्ष्य, सत्यापित तथ्यों और मानव-वाचनीय शब्दों में निर्णयों की व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। अगले कुछ वर्षों में, इस स्तर की व्याख्या करने योग्यता मानक बन जाएगी, जिससे संगठन प्रयोग से परे जा सकेंगे और एआई को संचालन, शासन और कार्यप्रवाह में एक विश्वसनीय भागीदार के रूप में एम्बेड कर सकेंगे, न कि एक अपारदर्शी निर्णय लेने वाले के रूप में। अगले कुछ वर्षों में, एआई एजेंट विभिन्न संगठनिक गतिविधियों को प्रबंधित करने के लिए स्थान पर होंगे, वे हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बन जाएंगे, लेकिन इन्हें हमें विश्वास करने में सक्षम होने की आवश्यकता है और सटीकता और पारदर्शिता इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण पहलू हैं।

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