एआई गवर्नेंस एक सी-सूट समस्या नहीं है, यह एक डेटाबेस समस्या है

उद्यमों के भीतर एआई प्रयोग की गति कभी भी इतनी तेज नहीं रही, फिर भी उत्पादन में जाने का मार्ग अभी भी जिद्दी तरह से धीमा है। टीमें पायलट चला रही हैं, मॉडल का परीक्षण कर रही हैं, और हफ्तों में, कभी-कभी दिनों में ही वादा करने वाले परिणाम दिखा रही हैं। लेकिन जब उन प्रणालियों को बड़े पैमाने पर तैनात करने का समय आता है, तो प्रगति अक्सर रुक जाती है। सुरक्षा चिंताएं सामने आती हैं, अनुपालन आवश्यकताएं कस जाती हैं, और शासन संबंधी प्रश्न बढ़ जाते हैं।

एमआईटी के द जेनएआई डिवाइड: स्टेट ऑफ एआई इन बिजनेस 2025 ने पाया कि 95% एंटरप्राइज एआई पायलट व्यावसायिक प्रभाव को मापने में विफल रहते हैं। केवल 5% उत्पादन तक पहुंचते हैं और वास्तविक वित्तीय रिटर्न उत्पन्न करते हैं। शोध में 300 से अधिक एआई तैनाती और 150 कार्यकारी साक्षात्कार शामिल थे और इसके निष्कर्ष में कहा गया है कि प्राथमिक बाधा मॉडल क्षमता नहीं है। यह उद्यम एकीकरण में दोषपूर्ण है। अधिकांश संगठन इसे एक नीति समस्या के रूप में मानते हैं जिसे कार्यकारी स्तर पर हल किया जाना चाहिए। मैं तर्क दूंगा कि एआई शासन एक प्रणाली चुनौती है, और यह डेटा परत में शुरू होता है।

एआई परियोजनाएं पायलट चरण में क्यों रुक जाती हैं

अनेक एआई पहल के कारण वे पर्यावरण जो उन्हें प्रोटोटाइप करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, वे उद्यम तैनाती की वास्तविकताओं के साथ मूल रूप से असंगत हैं। डेवलपर्स को जल्दी से आगे बढ़ने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, लचीले उपकरणों का लाभ उठाते हुए, ढीले से नियंत्रित डेटासेट और स्व-सेवा बुनियादी ढांचे का उपयोग करके जल्द से जल्द मूल्य साबित करने के लिए। यह प्रयोग के लिए आदर्श है – लेकिन यह उत्पादन वातावरण में अनुवाद नहीं करता है जिसमें ऑडिटेबिलिटी, सख्त पहुंच नियंत्रण, नियामक अनुपालन और परिचालन लचीलापन की आवश्यकता होती है।

परिणामस्वरूप, शासन अक्सर तभी पेश किया जाता है जब एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट सफल होता है। उस बिंदु पर, जो एक सक्षम परत होना चाहिए था, एक प्रतिबंध बन जाता है – टीमों को सुरक्षा मॉडल, डेटा प्रवाह और अनुपालन धारणाओं को पुनः डिज़ाइन करने के लिए मजबूर करता है जो शुरू से ही संस्थापक होना चाहिए था।

यह एक विस्तृत अंतर बनाता है जो नियंत्रित वातावरण में एआई प्रणाली क्या प्रदर्शित कर सकती है और उद्यम क्या सुरक्षित रूप से और विश्वसनीय रूप से तैनात कर सकते हैं।

इसी समय, आधुनिक एआई स्टैक गति और पहुंच को प्राथमिकता देने के लिए विकसित हुआ है, अक्सर नियंत्रण की कीमत पर। डेवलपर-अनुकूल प्लेटफ़ॉर्म पायलट करना आसान बनाते हैं, लेकिन वे यह छुपा सकते हैं कि डेटा कहां रहता है, इसका उपयोग कैसे किया जाता है, और इसके पास कौन सा पहुंच है।

यह वास्तविक परिचालन और नियामक जोखिम पेश करता है, जिसमें अनजाने में डेटा एक्सपोजर, वातावरण भर में डेटा सीमाओं की अनुपस्थिति, और प्रणाली व्यवहार की ऑडिटेबिलिटी की कमी शामिल है। ये मुद्दे सीधे उत्पादन तैयारी समीक्षा और अनुपालन मूल्यांकन में सामने आते हैं। उद्यम सर्वेक्षण लगातार दिखाते हैं कि डेटा गुणवत्ता और शासन संबंधी मुद्दे विफल एआई परियोजनाओं के प्रमुख कारण हैं, 60-70% मामलों में उल्लेख किया जाता है। इस समस्या को जोड़ने वाली बढ़ती निर्भरता तीसरे पक्ष के बुनियादी ढांचे और प्रबंधित डेटाबेस सेवाओं पर है, जो डेटा स्वामित्व को और टुकड़े-टुकड़े कर सकती है और नियामक संरेखण को जटिल बना सकती है। कई मामलों में, संगठन मानते हैं कि शासन स्वचालित रूप से प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संभाला जाता है, जब वास्तव में जिम्मेदारी स्टैक की कई परतों में वितरित की जाती है।

परिणाम एक विरोधाभास है। एआई प्रयोग को तेज करने वाले उपकरण अक्सर वे ही होते हैं जो उत्पादन बिंदु पर घर्षण पेश करते हैं।

डेटाबेस वास्तविक शासन परत है

इस डिस्कनेक्ट को संबोधित करने के लिए, यह आवश्यक है कि शासन वास्तव में कहां होता है।

शासन को अक्सर एक नीति कार्य के रूप में स्थिति दी जाती है, जो कानूनी, अनुपालन या कार्यकारी टीमों द्वारा परिभाषित की जाती है और दस्तावेज़ीकरण और समीक्षा प्रक्रियाओं के माध्यम से लागू की जाती है। जबकि यह आवश्यक है, ये तंत्र स्वयं में पर्याप्त नहीं हैं। शासन तभी अर्थपूर्ण होता है जब यह प्रणाली स्तर पर लागू किया जाता है।

अभ्यास में, यह प्रवर्तन तब होता है जब डेटा संग्रहीत, पहुंच और परिवर्तित किया जाता है। यह डेटाबेस और डेटा बुनियादी ढांचे को एआई स्टैक में सबसे महत्वपूर्ण शासन परत बनाता है।

आधुनिक डेटाबेस निष्क्रिय भंडार नहीं हैं। वे पहुंच अनुमतियां परिभाषित करते हैं, डेटा निवास आवश्यकताओं को लागू करते हैं, एन्क्रिप्शन और कुंजी नियंत्रण प्रबंधित करते हैं, और अनुपालन और सुरक्षा पर्यवेक्षण के लिए आवश्यक ऑडिट लॉग उत्पन्न करते हैं। वे बढ़ते रूप से एआई प्रणाली के माध्यम से उद्यम डेटा के साथ बातचीत करने के लिए नियंत्रण बिंदु के रूप में भी कार्य करते हैं।

यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई प्रणाली डेटा बुनियादी ढांचे की शासन मुद्रा विरासत में मिलती है जिस पर वे निर्भर करती है। यदि अंतर्निहित डेटाबेस परत में संरचना, नियंत्रण या दृश्यता की कमी है, तो ये कमजोरियां सीधे एआई प्रणालियों में प्रसारित होती हैं जो इसके ऊपर बनाई जाती हैं। कोई भी डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन-स्तरीय नीति एक ungoverned डेटा फाउंडेशन के लिए पूरी तरह से मुआवजा नहीं दे सकती है।

यह एक व्यापक वास्तुकला परिवर्तन की ओर ले जाता है: शासन को बुनियादी ढांचे में शुरू से ही एम्बेड किया जाना चाहिए, तैनाती के बाद परत नहीं। एक बुनियादी ढांचा-पहले एआई दृष्टिकोण का अर्थ है प्रणालियों का डिज़ाइन करना जहां शासन एक निर्मित गुण है, न कि एक बाहरी प्रतिबंध। डेटा पहुंच नियंत्रित इंटरफेस के माध्यम से मध्यस्थ है। प्रश्न और प्रणाली बातचीत डिफ़ॉल्ट रूप से लॉग की जाती है। अनुपालन नियम, जैसे पहुंच प्रतिबंध, रिटेंशन नीतियां और निवास आवश्यकताएं, प्रणाली स्तर पर लागू की जाती हैं, न कि मैनुअल पर्यवेक्षण या पोस्ट होक सत्यापन के माध्यम से।

इसके लिए सुरक्षित प्रश्न मध्यस्थता परतें, नीति-संचालित पहुंच नियंत्रण और वितरित डेटा वातावरण भर में केंद्रीकृत दृश्यता जैसे वास्तुकला पैटर्न की आवश्यकता होती है। ये तंत्र सुनिश्चित करते हैं कि शासन निरंतर लागू किया जाता है, न कि अवधियों में जांचा जाता है।

प्रतिक्रियाशील और प्रतिक्रियाशील शासन के बीच का अंतर मौलिक है। प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण प्रणालियों के निर्मित और तैनात होने के बाद मुद्दों को ठीक करने का प्रयास करते हैं। प्रतिक्रियाशील दृष्टिकोण उन मुद्दों को रोकते हैं जो पहले स्थान पर होते हैं bằng उन्हें सीधे प्रणाली वास्तुकला में एम्बेड करके।

एआई वातावरण में, यह अंतर यह निर्धारित करता है कि प्रणालियां स्केल या रुक जाती हैं।

जब एजेंट तस्वीर में प्रवेश करते हैं

स्वायत्त एजेंट शासन समीकरण को बदल देते हैं जिस तरह से अधिकांश संगठन तैयार नहीं हैं। एक एजेंट केवल डेटा नहीं पढ़ता है। यह इसे लिखता है, प्रणालियों भर में क्रियाओं को ट्रिगर करता है, और दोनों को मानव के बिना करता है।

यह पूरी तरह से विफलता मोड को बदलता है। एक खराब शासित प्रश्न एक बुरा उत्तर देता है। एक खराब शासित एजेंट तब उस बुरे उत्तर पर कार्रवाई करता है, रिकॉर्ड अपडेट करता है, डाउनस्ट्रीम कार्यों को ट्रिगर करता है, निर्णयों को प्रणालियों भर में प्रसारित करता है इससे पहले कि कोई महसूस करता है कि कुछ गलत हो गया है।

यही कारण है कि गार्डरेल्स एप्लिकेशन परत पर नहीं रह सकते हैं। एक एजेंट जो कई प्रणालियों भर में काम करता है हमेशा प्रतिरोध के पथ को ढूंढेगा। नियंत्रणों को डेटा परत पर लागू किया जाना चाहिए, जहां हर पढ़ाई और लिखना मध्यस्थ और लॉग किया जाता है, चाहे जो भी ट्रिगर हो।

गार्टनर का अनुमान है कि अगेंटिक एआई परियोजनाओं में से 40% से अधिक शासन और विश्वसनीयता मुद्दों पर 2027 के अंत तक स्थगित या रद्द कर दी जाएंगी। यह संख्या कम लगती है, क्योंकि यह मानती है कि संगठन शासन को सही ढंग से पहचानते हैं, न कि मॉडल या टूलिंग को विफलता का कारण मानते हैं। जड़ कारण आमतौर पर तब तक अदृश्य रहता है जब तक यह महंगा नहीं हो जाता।

प्रयोग से उत्पादन तैयार एआई तक

संगठन जो एआई को प्रयोग से उत्पादन तक सफलतापूर्वक ले जाते हैं, वे एक सामान्य विशेषता साझा करते हैं: वे अपने विकास और उत्पादन वातावरण को जल्दी से संरेखित करते हैं।

प्रयोग प्रणालियों को उत्पादन प्रतिबंधों से दूर जाने की अनुमति देने के बजाय, वे दोनों वातावरणों को सुसंगत शासन, सुरक्षा और डेटा पहुंच सिद्धांतों के साथ डिज़ाइन करते हैं। इससे जीवनचक्र में बाद में घर्षण कम होता है जब मॉडल प्रोटोटाइप से उत्पादन कार्यभार में स्थानांतरित होते हैं।

यह संरेखण बढ़ती महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश उद्यम अभी भी परिपक्व, उत्पादन-ग्रेड एआई बुनियादी ढांचे की कमी है। सुरक्षित डेटा पहुंच, निगरानी, ​​दृश्यता और अनुपालन प्रवर्तन में लगातार अंतर बने रहते हैं। ये अंतर विलक्षण नहीं हैं – वे संरचनात्मक चुनौतियां हैं जो तब उत्पन्न होती हैं जब एआई को पायलट वातावरण से परे मिशन-महत्वपूर्ण कार्यों में स्केल किया जाता है।

एक और बड़ा डिस्कनेक्ट प्रोटोटाइप और उत्पादन के बीच तब होता है जब उत्पादन अनुप्रयोगों और डेटाबेस को ऑन-प्रिमाइसेस या सख्ती से प्रबंधित क्लाउड खातों में होस्ट करने की आवश्यकता होती है, जबकि प्रोटोटाइप क्लाउड-आधारित डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म पर विकसित किए गए हैं।

परिपक्व संगठनों में, एआई कार्यभार को अन्य विनियमित प्रणालियों की तरह ही सख्ती से माना जाता है। इसका अर्थ है सुसंगत लॉगिंग, सख्त पहुंच नियंत्रण, निरंतर निगरानी और टीमों भर में स्पष्ट रूप से परिभाषित जवाबदेही संरचनाएं। यह डेटा इंजीनियरिंग, प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग, सुरक्षा और अनुपालन कार्यों के बीच शुरू से ही करीबी संरेखण की भी आवश्यकता है। एआई प्रणालियों में उत्पादन तैनाती चक्र, उत्पादन विफलताओं में कमी और एआई प्रणालियों में आंतरिक विश्वास में वृद्धि के लिए इस दृष्टिकोण के लाभ हैं। इस संदर्भ में, एआई को स्केल करना मॉडल नवाचार के बारे में कम है और अधिक बुनियादी ढांचे की परिपक्वता के बारे में है।

शासन एक वास्तुकला अनिवार्यता है

अंततः, एआई शासन के आसपास की बातचीत को नीतियों से परे वास्तुकला में जाने की आवश्यकता है।

शासन को अक्सर एक पर्यवेक्षण कार्य के रूप में माना जाता है, लेकिन व्यवहार में यह प्रणालियों के माध्यम से लागू किया जाता है जो यह परिभाषित करते हैं कि डेटा कैसे पहुंचा जाता है और उपयोग किया जाता है। डेटाबेस केवल एक स्टोरेज परत नहीं है, यह एआई स्टैक में सुरक्षा, अनुपालन और परिचालन अखंडता के लिए नियंत्रण बिंदु है।

जैसे-जैसे एआई उद्यम कार्यों में गहराई से एम्बेड हो जाता है, इस नियंत्रण बिंदु का महत्व काफी बढ़ जाता है। एआई मॉडल और उद्यम डेटा के बीच हर बातचीत एक शासित घटना बन जाती है, चाहे संगठन स्पष्ट रूप से इसके लिए डिज़ाइन करें या नहीं।

बुनियादी ढांचा-पहले शासन को प्राथमिकता देकर, डेटाबेस परत से, उद्यम पायलट और उत्पादन के बीच के अंतर को बंद कर सकते हैं। ऐसा करके, वे एआई को प्रयोग से एक टिकाऊ, स्केलेबल क्षमता में बदलते हैं जो पूरे संगठन में एम्बेडेड है।