फ्रेड लाल्यू, एरा टेक्नोलॉजी के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

फ्रेड लाल्यू, एरा टेक्नोलॉजी के सह-संस्थापक, अध्यक्ष और सीईओ, एक अनुभवी एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर कार्यकारी हैं जिन्होंने विश्लेषण, स्वचालन और निर्णय लेने के बीच की कंपनियों का निर्माण और नेतृत्व किया है। एरा की स्थापना से पहले, उन्होंने अनाप्लान के सीईओ के रूप में कार्य किया और एसएपी में विभिन्न वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं, जिनमें वित्त, प्रदर्शन प्रबंधन, जोखिम, बिक्री और कॉर्पोरेट विकास शामिल थे। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने बिजनेस ऑब्जेक्ट्स और एएलजी सॉफ्टवेयर में कार्यकारी पदों पर काम किया और ट्रांसक्राइब टेक्नोलॉजीज की स्थापना की, जिससे उन्हें वैश्विक सॉफ्टवेयर संगठनों को स्केल करने और जटिल डेटा को व्यवसायिक परिणामों में अनुवाद करने का दशकों का अनुभव मिला।

एरा टेक्नोलॉजी बड़े उद्यमों को अधिक गति और सटीकता के साथ संचालित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई-ड्रIVEN निर्णय बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर विकसित करती है। कंपनी का प्लेटफ़ॉर्म संगठन और इसके बाहरी वातावरण से डेटा का निरंतर विश्लेषण करता है, वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि को अनुशंसित और स्वचालित कार्यों में परिवर्तित करता है। डैशबोर्ड के बजाय निर्णयों पर ध्यान केंद्रित करके, एरा संगठनों को प्रतिक्रियात्मक विश्लेषण से आगे बढ़कर निरंतर सुधार करने वाले संचालन में ले जाने में मदद करना चाहता है।

आपने कई एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर कंपनियों की स्थापना की है और उनका नेतृत्व किया है, अपने शुरुआती दिनों से लेकर ट्रांसक्राइब टेक्नोलॉजीज का निर्माण करने से लेकर अनाप्लान और अब एरा टेक्नोलॉजी की सह-स्थापना करने तक। बड़े उद्यमों में आपने कौन सी समस्या देखी जिसने आपको निर्णय बुद्धिमत्ता को अपनी श्रेणी के रूप में अस्तित्व में आने की आवश्यकता के बारे में आश्वस्त किया, और 2017 में एरा का निर्माण करना क्यों सही समय था?

मैं इस समस्या पर एक दशक से अधिक समय से काम कर रहा हूं — एरा के अस्तित्व से बहुत पहले। 2010 में, जब मैं एसएपी में था, तो मैंने एक पत्र लिखा था जिसमें मुझे विश्वास था कि बड़े उद्यमों के लिए सबसे बड़ी चुनौती क्या होगी: निर्णय लेने और उन्हें जल्दी से जल्दी लागू करने की क्षमता जो अर्थव्यवस्था के डिजिटलीकरण के साथ तालमेल बिठा सके।

तीन बल टकरा रहे थे — मात्रा, जटिलता, और गति। निर्णय एक बहुत ही बारीक दाने पर जा रहे थे, प्रभाव के बिंदु के करीब, लेकिन उद्यम अभी भी लोगों, उपकरणों और प्रक्रियाओं के गहरे पिरामिड के रूप में संरचित थे जो बस नहीं बढ़ सकते थे।

वास्तविक प्रश्न यह बन गया: आप तकनीक की शक्ति को लेन-देन स्तर तक कैसे लाते हैं? न केवल अंतर्दृष्टि या डैशबोर्ड, बल्कि मशीनें निर्णय ले रही हैं, निरंतर सीख रही हैं जो सभी निर्णयों से सीखती हैं, और मानव नियंत्रण में हैं।

2017 के बारे में, हम जल्दी थे। बाजार पूरी तरह से तैयार नहीं था, और न ही हम थे। यह एक स्टार्टअप का स्वभाव है: आप एक स्पष्ट दृष्टि के साथ शुरू करते हैं और जल्दी से बनाते हैं ताकि जब बाजार परिपक्व हो जाए तो आप तैयार हों। एरा के मामले में, यह कुछ वर्षों में हुआ। और कोविड -19 ने मदद नहीं की। लेकिन यह देखना दिलचस्प है कि हमारी मूल दृष्टि अपने प्रारंभिक गठन के प्रति सच्ची बनी हुई है, जबकि दोनों प्लेटफ़ॉर्म और बाजार परिपक्व हो गए हैं जहां एरा अब निर्णय बुद्धिमत्ता श्रेणी का नेतृत्व कर रहा है और दुनिया के कुछ सबसे बड़े संगठनों के साथ काम कर रहा है।

आजकल एआई एजेंटों के बारे में बहुत चर्चा है, लेकिन आपने स्पष्ट रूप से कहा है कि अंतर्दृष्टि अकेले पर्याप्त नहीं हैं। आप सीआईओ को यह समझाने के लिए कि विश्लेषण, एआई-सहायता प्राप्त अनुशंसाएं, और वास्तविक निर्णय बुद्धिमत्ता के बीच का अंतर कैसे समझाते हैं जो शोर को काटने की कोशिश कर रहे हैं?

पारंपरिक विश्लेषण और व्यवसायिक बुद्धिमत्ता उपकरण आपको बताते हैं कि क्या हुआ। एआई भविष्य में क्या हो सकता है इसकी भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है। एआई-सहायता प्राप्त अनुशंसाएं विकल्प सुझाती हैं लेकिन वे अभी भी मानव निर्णय और कार्रवाई पर निर्भर करती हैं।

निर्णय बुद्धिमत्ता स्थिर डैशबोर्ड या एक-बार की अनुशंसाओं से परे जाती है। यह एक निरंतर सीखने वाले चक्र के रूप में कार्य करता है जो निर्णयों को तेज़ और बेहतर बनाने के लिए डेटा, विश्लेषण, एआई, और स्वचालन का उपयोग करता है, व्यापार लक्ष्यों के साथ व्यापार-बंद, परिदृश्यों का अनुकरण, और कार्रवाई की निगरानी करता है।

जबकि एआई टीमों को मांग की भविष्यवाणी करने या कार्य प्रवाह को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, निर्णय बुद्धिमत्ता यह निर्धारित करती है कि उन अंतर्दृष्टि पर कैसे कार्य करें। यह उद्यम स्तर पर लागत, जोखिम, सेवा स्तर, और संचालन प्रतिबंधों के बीच व्यापार को संतुलित करता है।

एरा अक्सर स्व-चालित उद्यम को सक्षम बनाने के रूप में वर्णित किया जाता है। व्यावहारिक रूप से, एक बड़े संगठन के भीतर इसका क्या अर्थ है, और कौन से निर्णय वास्तव में इस स्तर के स्वचालन के लिए तैयार हैं?

जब हम स्व-चालित उद्यम की बात करते हैं, तो इसका अर्थ नियंत्रण के बिना स्वचालन नहीं है। दिन एक से, हमारी दृष्टि लोगों द्वारा समर्थित मशीनों से निर्णय लेने और उन्हें लागू करने से मशीनों द्वारा निर्णय लेने और लोगों द्वारा निर्देशित किए जाने की ओर बढ़ने की थी — स्पष्ट इरादे, प्रतिबंध, और जिम्मेदारी के साथ।

अभ्यास में, एरा एक निर्णय एजेंट के रूप में कार्य करता है। यह संगठन और इसके बाहरी वातावरण से डेटा को निरंतर रूप से समझता है, ट्रिगर्स का पता लगाता है, व्यापार-बंद का मूल्यांकन करता है, कार्रवाई की सिफारिश करता है, और उद्यम प्रणालियों में सीधे निर्णय लेता है। एरा का उपयोग करके, मानव डैशबोर्ड का प्रबंधन नहीं करते; वे निर्णयों पर शासन करते हैं, अक्सर एक सरल सहमति या असहमति के माध्यम से।

आज जो निर्णय इस स्तर के स्वचालन के लिए तैयार हैं वे उच्च-मात्रा और पुनरावृत्ति वाले हैं — इन्वेंट्री पुनर्संतुलन, खरीद आदेश प्राथमिकता, पैरामीटर परिवर्तन — जहां गति महत्वपूर्ण है और मैनुअल समन्वय सबसे अधिक अकुशलता पैदा करता है।

आप वैश्विक उद्यमों के साथ आपूर्ति श्रृंखला, वित्त, और संचालन में काम कर चुके हैं। सीआईओ कहां से निर्णय बुद्धिमत्ता से सबसे तेज़ और सबसे तंग परिणाम देख रहे हैं, चाहे वह कार्यशील पूंजी, सेवा स्तर, या अपशिष्ट कमी में हो?

सीआईओ निर्णय बुद्धिमत्ता से सबसे तेज़ और सबसे तंग परिणाम देखते हैं जहां निर्णय उच्च-मात्रा और पुनरावृत्ति वाले होते हैं और लागत, क्षमता, या सेवा व्यापार-बंद से बंधे होते हैं। आपूर्ति श्रृंखला और संचालन में, यह अक्सर इन्वेंट्री पुनर्संतुलन, खरीद-आदेश प्राथमिकता, और लॉजिस्टिक्स में शामिल होता है। यह वह जगह है जहां स्वचालित निष्पादन मापनीय लाभों को कार्यशील पूंजी, सेवा स्तर, और अपशिष्ट कमी में चलाता है।

कई कंपनियां पहले से ही स्केल पर एआई मॉडल को संचालन करने के लिए संघर्ष कर रही हैं। जब संगठन अंतर्दृष्टि पीढ़ी से स्वचालित निर्णय निष्पादन में जाने की कोशिश करते हैं तो आप सबसे आम ब्लॉकर क्या देखते हैं?

चुनौतियां अक्सर तब उत्पन्न होती हैं जब टीमें अकेले एआई टूल के साथ प्रयोग करना शुरू करती हैं। वे एक ही कार्य प्रवाह को स्वचालित कर सकते हैं लेकिन निर्णयों को व्यवसाय में निरंतर रूप से संचालित करने में संघर्ष करते हैं। एक संरचनात्मक, उद्देश्य-निर्मित निर्णय प्लेटफ़ॉर्म के बिना, ये प्रयासों को शासन, स्केल, या परिस्थितियों में बदलाव के रूप में कठिन होते हैं।

एक और सामान्य ब्लॉकर निर्णय लेने में कहां टूट-फूट हो रही है, इसके बारे में स्पष्टता की कमी है। कंपनियां एआई और भविष्यवाणी में निवेश करती हैं लेकिन यह नहीं देखती कि इन्वेंट्री क्यों बनती है, भविष्यवाणियां चूक जाती हैं, या लॉजिस्टिक्स कम प्रदर्शन करती हैं। निर्णयों के पारदर्शी दृष्टिकोण की कमी समस्या को बढ़ाती है।

एजेंटिक एआई उद्योग भर में एक बाज़वورد बन रहा है। आप निर्णय बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म में एजेंटों को कैसे देखते हैं, और स्वायत्तता के मुकाबले मानव पर्यवेक्षण के बारे में उद्यमों को कहां सावधानी बरतने की आवश्यकता है?

निर्णय बुद्धिमत्ता में, एजेंट सबसे अधिक मूल्य जोड़ते हैं जब वे एक पर्यवेक्षित निर्णय प्रणाली में निहित होते हैं — अलगाव में काम नहीं करते हैं। एरा डिसीज़न क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ, एजेंट समन्वित टीमों के रूप में कार्य करते हैं, प्रत्येक एक विशिष्ट क्षमता का योगदान करता है: परिदृश्यों का अनुकरण; वास्तविक समय संकेतों का एकीकरण; व्यवहार्यता का मूल्यांकन; वित्तीय प्रभाव का मूल्यांकन; और एक ही निर्णय के आसपास कार्रवाई का निष्पादन — सभी एक पर्यवेक्षित निर्णय प्रणाली में समन्वित।

जहां उद्यमों को सावधानी बरतने की आवश्यकता है वह स्वायत्तता के बिना शासन है। अभ्यास में, एजेंटिक निर्णय हमेशा मानव द्वारा निर्देशित होते हैं। मानव टीमें पैरामीटर और लक्ष्य निर्धारित करती हैं, प्रदर्शन की निगरानी करती हैं, धारणाओं का परीक्षण करती हैं, और एक नियंत्रण कक्ष वातावरण से डेटा गुणवत्ता का प्रबंधन करती है। प्रणाली निरंतर चल सकती है, लेकिन मानव निर्णयों के विकास को नियंत्रित करते हैं। यह संतुलन ही एजेंटिक एआई को उद्यम में मापनीय, विश्वसनीय, और सुरक्षित बनाता है।

निर्णय बुद्धिमत्ता में विश्वास महत्वपूर्ण है जब निर्णय राजस्व, ग्राहकों या अनुपालन को प्रभावित करते हैं। एरा निर्णयों को व्याख्यात्मक, लेखा परीक्षित, और रक्षात्मक कैसे सुनिश्चित करता है, विशेष रूप से नियंत्रित वातावरण में?

विश्वास पारदर्शिता से शुरू होता है। प्रत्येक निर्णय के लिए, एरा पूरे संदर्भ को पकड़ता है — उपयोग किए गए डेटा, अनुशंसा, इसके पीछे का तर्क, लिया गया निर्णय, और परिणाम। जैसे ही प्रणाली चलती है और ताज़ा होती है, यह निर्णयों के परिणामों की निगरानी और माप करती है ताकि निरंतर निर्णय लेने में सुधार हो सके।

हम इसे स्वचालित-निर्णय सीखने के रूप में कहते हैं। निर्णय प्रदर्शन के आधार पर, एरा अनुशंसाओं के लिए विश्वास स्कोर की गणना करता है — जड़ कारण, व्यापार-बंद, और अपेक्षित प्रभाव की व्याख्या करता है। एक उपयोगकर्ता 92% विश्वास स्तर के साथ एक अनुशंसा देख सकता है जिसमें स्पष्ट तर्क है।

यह दृष्टिकोण स्वायत्त लेकिन पर्यवेक्षित है। प्लेटफ़ॉर्म के निर्णय बुद्धिमत्ता नेटवर्क के माध्यम से, जो एक केंद्रीकृत नियंत्रण कक्ष के रूप में कार्य करता है, उपयोगकर्ताओं के पास निर्णयों, कार्रवाइयों, और परिणामों के पारदर्शी दृष्टिकोण है। वे प्रदर्शन की निगरानी कर सकते हैं, धारणाओं का परीक्षण कर सकते हैं, डेटा गुणवत्ता का प्रबंधन कर सकते हैं, और तर्क को समय के साथ समायोजित कर सकते हैं।

सीआईओ के साथ अपनी बातचीत के आधार पर, निर्णय बुद्धिमत्ता प्रणालियों के परिपक्व होने के रूप में, मानवों की भूमिका कैसे विकसित हो रही है, और कौन से कौशल अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं क्योंकि मशीनें अधिक संचालन निर्णय लेती हैं?

जैसे ही निर्णय बुद्धिमत्ता परिपक्व होती है, मानवों की भूमिका गायब नहीं होती — यह मूल्य श्रृंखला में ऊपर जाती है। हम देखते हैं कि मानव निर्णयों को मैनुअल रूप से निष्पादित करने से निर्णयों को डिज़ाइन करने, शासन करने, और सुधारने की ओर स्थानांतरण हो रहा है।

कई उपभोक्ता पैकेज्ड गुड्स कंपनियों में, पारंपरिक योजनाकार भूमिकाएं पहले से ही निर्णय विश्लेषकों में विकसित हो रही हैं जो परिणामों की निगरानी करने, व्यापार-बंद को समझने, और निर्णय तर्क को समय के साथ सुधारने पर केंद्रित हैं। उनके साथ, निर्णय वास्तुकार इरादा, प्रतिबंध, और रेलगाड़ियों को परिभाषित करते हैं जो मशीनों को निर्देशित करते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण कौशल निर्णय, प्रणाली स्तर की सोच, और सही निर्णयों को फ्रेम करने की क्षमता बन जाती है। मानव नियंत्रण में रहते हैं, लेकिन मशीनों द्वारा की जाने वाली प्रत्येक व्यक्तिगत कार्रवाई को नियंत्रित नहीं करते हैं।

गार्टनर का पहला मैजिक क्वाड्रंट फॉर डिसीज़न इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म इस श्रेणी के मुख्यधारा में प्रवेश करने का संकेत देता है। आपको लगता है कि अगले कुछ वर्षों में अग्रणी विक्रेताओं को किन क्षमताओं से अलग किया जाएगा?

गार्टनर के उद्घाटन मैजिक क्वाड्रंट फॉर डिसीज़न इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म में एक लीडर के रूप में नामित किए जाने के बाद, हम मजबूत निष्पादन और निर्णय जीवन चक्र में व्यापक, संरचनात्मक क्षमताओं को वितरित करने की क्षमता द्वारा नेतृत्व को परिभाषित करते हैं। गार्टनर के साथी क्रिटिकल कैपेबिलिटीज़ रिसर्च में, एरा को निर्णय विश्लेषण, निर्णय इंजीनियरिंग, निर्णय विज्ञान, और निर्णय स्टीवर्डशिप सहित प्रमुख निर्णय उपयोग के मामलों में अपने प्रदर्शन के लिए मान्यता प्राप्त थी।

हमारा मानना है कि अग्रणी विक्रेता उन्नत एआई तकनीकों को निर्णय बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करने में उनकी प्रभावशीलता से भी अलग होंगे, जिनमें जनरेटिव और एजेंटिक एआई शामिल हैं। इसके लिए उद्देश्य-निर्मित प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता होती है जो संरचनात्मक, व्यावसायिक अनुकूल इंटरफ़ेस के माध्यम से सुलभ है, और सुरक्षा और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए स्केल पर शासित है। अंततः, सबसे मजबूत विक्रेता निर्णय बुद्धिमत्ता को एक परिचालन परत के रूप में एम्बेड करेंगे जो निरंतर सीखती है और सुधारती है, न कि एक और अनुप्रयोग जिसे टीमों को प्रबंधित करने की आवश्यकता है।

उन संगठनों के लिए जो अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच की खाई को पहचानते हैं, एरा का प्लेटफ़ॉर्म उन्हें व्यावहारिक रूप से इसे कैसे बंद करने में मदद करता है, और एक सीआईओ के लिए एक सफल पहली तैनाती क्या दिखती है जो मापनीय व्यवसायिक प्रभाव को चलाने की कोशिश कर रहा है?

अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच की खाई को बंद करना दैनिक संचालन में निर्णयों को संचालित करने से शुरू होता है। एरा का प्लेटफ़ॉर्म सीआईओ को निर्णयों को निरंतर प्रक्रियाओं के रूप में व्यवहार करने में सक्षम बनाता है: परिणामों की निगरानी; व्यापार-बंद का परीक्षण; और प्रदर्शन में सुधार। यह अक्सर एक निर्णय केंद्र में錬錬 होता है, जो आभासी या भौतिक हो सकता है, जहां टीमें निर्णयों को कैसे बनाया और लागू किया जाता है, इसे शासन और सुधारती हैं।

एरा डेटा, विश्लेषण, व्यवसाय नियम, एआई, और स्वचालन को एक ही संरचनात्मक प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करता है ताकि निर्णयों को अंतर्दृष्टि से निष्पादन और सीखने तक चलाया जा सके। इसकी संरचनात्मक वास्तुकला आईटी को पर्यवेक्षण और सुरक्षा बनाए रखने की अनुमति देती है, जबकि व्यवसायिक टीमों को निर्णय प्रवाह को परिभाषित, अनुकूलित, और विकसित करने की अनुमति देती है। जैसे ही परिणामों को पकड़ा जाता है, निर्णय निरंतर सुधार करते हैं और टीमों को निर्णय, रणनीति, और अपवादों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करते हैं।

एक सफल पहली तैनाती अक्सर 10-12 सप्ताह में एक उच्च-प्रभाव वाले निर्णय उपयोग के मामले पर मापनीय परिणाम दिखाती है, निर्णयों को अंत से अंत तक निष्पादित और निरंतर सुधारते हुए। यह एक उद्यम स्तर के लिए दोहराने योग्य नीले निशान बनाता है।

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