साक्षात्कार
गॉर्डन वैन हुइज़न, मेंडिक्स के एसवीपी ऑफ स्ट्रेटजी – साक्षात्कार श्रृंखला
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गॉर्डन वैन हुइज़न मेंडिक्स के एसवीपी ऑफ स्ट्रेटजी हैं, जो एक सियेमेंस बिजनेस है। इस भूमिका में, वैन हुइज़न उभरती प्रौद्योगिकी उन्नति के लिए रणनीतियों की पहचान और अन्वेषण करते हैं, और मेंडिक्स के भीतर उत्पाद नवाचारों को स्थापित करने का काम करते हैं, जिसमें इन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से ग्राहकों को प्रभावित करने और मूल्य प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।
मेंडिक्स एक अग्रणी लो-कोड एप्लिकेशन विकास प्लेटफ़ॉर्म है जो कंपनियों को मिशन-क्रिटिकल सॉफ़्टवेयर बनाने, तैनात करने और न्यूनतम हाथ-कोडिंग के साथ लगातार सुधारने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म में एक एआई-संचालित आईडीई, शासन उपकरण, निर्मित एकीकरण और क्लाउड तैनाती विकल्प शामिल हैं, जो पेशेवर विकासकर्ताओं और नागरिक विकासकर्ताओं दोनों को सहयोग करने की अनुमति देते हैं। सियेमेंस के हिस्से के रूप में, मेंडिक्स स्केलेबिलिटी, मजबूत शासन और उद्यम तैयारी पर जोर देता है, और बार-बार लो-कोड में मैजिक क्वाड्रंट लीडर के रूप में मान्यता प्राप्त की गई है।
सॉफ़्टवेयर विकास जीवन चक्र (एसडीएलसी) में एआई कैसे स्थायी रूप से परिवर्तन कर रहा है, विशेष रूप से लो-कोड और नो-कोड वातावरण में?
एआई वास्तव में सॉफ़्टवेयर विकास जीवन चक्र को हिला रहा है, खासकर जब हम प्राकृतिक भाषा का अधिक से अधिक उपयोग कर रहे हैं। कोड की पंक्तियाँ लिखने के बजाय, संगठन सॉफ़्टवेयर को परिभाषित और बनाने के लिए अपेक्षाओं का वर्णन करना शुरू कर रहे हैं। यह अधिक से अधिक इरादे को व्यक्त करने और स्मार्ट टूल्स के साथ बातचीत करने के बारे में हो रहा है जो उस इरादे को कोड, इंटरफेस और यहां तक कि परीक्षणों में बदल सकते हैं।
जैसा कि एआई एसडीएलसी में अपना रास्ता बनाता है, मुझे लगता है कि हम देखेंगे कि यह बदलाव कितना शक्तिशाली है। हमें जो चाहिए उसे संवाद करना अधिक प्राकृतिक महसूस होगा, और ईमानदारी से कहें, यह पारंपरिक तरीके से कोड लिखने से अधिक स्थायी होगा। अंततः, हम जिस कोड को जानते हैं वह पृष्ठभूमि में फीका पड़ सकता है। और न केवल यह, हम एक नए सॉफ़्टवेयर मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं जो न केवल एआई द्वारा निर्मित है, बल्कि स्वयं बुद्धिमान है। यह बदलाव बड़ा और रोमांचक है, और शायद सॉफ़्टवेयर में हमारे जीवन में देखे जाने वाले सबसे महत्वपूर्ण बदलाव हैं।
भविष्य के अनुप्रयोग विकास में एजेंटिक एआई की भूमिका क्या है, और डेवलपर्स और प्लेटफ़ॉर्म आर्किटेक्ट्स को इसकी दृश्यता चुनौतियों के लिए कैसे तैयार रहना चाहिए?
जैसा कि एजेंटिक एआई एसडीएलसी को फिर से कल्पना कर रहा है, हम न केवल तेज़, सस्ता और उच्च गुणवत्ता वाला विकास देख रहे हैं, बल्कि हम यह भी देख रहे हैं कि विकास अधिक सुलभ हो रहा है। लोग रचनात्मक हो सकते हैं और प्रयोग कर सकते हैं बिना विशेषज्ञ कोडर होने की आवश्यकता के; उन्हें बस यह बताने में सक्षम होने की आवश्यकता है कि वे क्या चाहते हैं। फिर भी, इतनी शक्ति जटिलता के साथ आती है। आज हम जो सॉफ़्टवेयर बना रहे हैं वह कभी के मुकाबले अधिक उन्नत है, जो नई चुनौतियों को लेकर आता है, खासकर जब मल्टी-एजेंट प्लेटफ़ॉर्म उभर रहे हैं। इंटरऑपरेबिलिटी एक सिरदर्द बन रही है क्योंकि अनुप्रयोग स्वाभाविक रूप से वितरित किए जाते हैं और अक्सर अन्य विक्रेताओं और प्रौद्योगिकी स्टैक से उपकरण शामिल करते हैं। यहीं पर लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म वास्तव में चमकने लगते हैं।
वे तैनाती पक्ष पर बहुत सारे ग्रंट काम को स्वचालित कर सकते हैं जबकि आपको पूरे सिस्टम में एक स्पष्ट दृश्य प्रदान करते हैं। एक बार जब आपके पास यह दृश्यता परत होती है, तो आप मिश्रण में एआई ला सकते हैं ताकि यह समझने में मदद मिले कि क्या हो रहा है। एआई प्रदर्शन में गिरावट या असटीक आउटपुट जैसे मुद्दों को उजागर कर सकता है और मूल कारण को सादे भाषा में समझा सकता है। यह स्पष्टता दोनों विकासकर्ताओं और ऑपरेशन टीमों के लिए एक गेम-चेंजर है। इससे पता चलता है कि हमें लो-कोड की आवश्यकता होगी, क्योंकि इसकी प्रकृति इन चुनौतियों का सामना करती है। विशेष रूप से, हम एआई-अग्रिम विकास और लो-कोड के शक्तिशाली संयोजन को देखेंगे। आप प्राकृतिक भाषा में खुद को व्यक्त कर सकते हैं, फिर परिणामों को एक दृश्य तरीके से देख सकते हैं – जिसमें डेटा, तर्क और उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस शामिल हैं – और प्राकृतिक भाषा और दृश्य आईडीई के किसी भी संयोजन के माध्यम से उत्पन्न सॉफ़्टवेयर को और अधिक परिष्कृत और विस्तारित करने के लिए बातचीत करें।
क्या आप मानते हैं कि पारंपरिक “विकासकर्ता” की अवधारणा लो-कोड और एआई के कारण विकसित हो रही है? अगले दशक में कौन से कौशल सबसे महत्वपूर्ण होंगे?
आज, सॉफ़्टवेयर विकासकर्ता और एआई इंजीनियर अक्सर दो अलग-अलग भूमिकाएं मानी जाती हैं, लेकिन हम पहले से ही कुछ ओवरलैप देख रहे हैं, दोनों विकासकर्ताओं के माध्यम से जो एआई इंजीनियरिंग के लिए आवश्यक कौशल सीख रहे हैं और फ्यूजन टीमों के माध्यम से जो विकासकर्ताओं, एआई इंजीनियरों, डेटा इंजीनियरों और यहां तक कि डेटा वैज्ञानिकों को एक साथ लाते हैं। ईमानदारी से, यह सहयोग है जिसकी हमें अभी सबसे ज्यादा जरूरत है। लेकिन, हाँ, पारंपरिक “विकासकर्ता” की अवधारणा निश्चित रूप से विकसित हो रही है। यह केवल समय की बात है जब सॉफ़्टवेयर विकासकर्ता एआई इंजीनियर बन जाएंगे। अंततः, एआई इंजीनियरिंग अभी भी सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग है; इसमें केवल एक सेट टूल और अवधारणाएं शामिल हैं जिनके साथ कई विकासकर्ता काम नहीं करते हैं। ये कौशल सीखने योग्य हैं, और अधिकांश पारंपरिक विकासकर्ता इस नए काम को रोमांचक पाएंगे। यह स्मार्टर, अधिक गतिशील समाधानों के निर्माण का दरवाजा खोलता है, और यह एक पुरस्कृत दिशा में बढ़ने के लिए है।
मेंडिक्स एआई-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के साथ लो-कोड की सुलभता को कैसे संतुलित करता है?
मेंडिक्स का लक्ष्य एआई-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण की जटिलता को दूर करना है, साथ ही साथ यह सुनिश्चित करना है कि विकासकर्ता आज जो बनाते हैं वह भविष्य के लिए तैयार है। हम चीजों को सरल बनाना चाहते हैं बिना विकासकर्ताओं को आवश्यक लचीलेपन को हटाए। हम एक दृश्य दृष्टिकोण का लाभ उठाते हैं ताकि आप वास्तव में देख सकें कि एजेंट और प्रणाली कैसे एक साथ फिट होते हैं, जैसे कि एक एजेंट दूसरे को ट्रिगर करता है। मेंडिक्स के लो-कोड टूल्स के साथ, इन एआई-इन्फ्यूज्ड सिस्टम की वास्तुकला और व्यवहार एक जटिल मल्टी-एजेंट सिस्टम की तरह महसूस नहीं करते हैं। यह सिर्फ एक साफ, समझने योग्य अनुप्रयोग जैसा दिखता है।
लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म जैसे मेंडिक्स गैर-विकासकर्ताओं को कैसे जटिल एआई-संचालित समाधान बनाने में सक्षम बना रहे हैं, और आपने कुछ सर्वोत्तम उदाहरण क्या देखे हैं?
मेंडिक्स पर, हम विकासकर्ताओं, व्यवसाय प्रौद्योगिकीविदों और नागरिक विकासकर्ताओं को उनकी एआई-इन्फ्यूज्ड ऐप्स के लिए समझ और आवश्यकताओं के संबंध में जहां वे हैं वहां मिलते हैं; प्लेटफ़ॉर्म के टूल्स शुरू से ही उपयोग करने में आसान हैं और उपयोग करने के लिए तैयार हैं। हम उन्हें चरणबद्ध तरीके से मार्गदर्शन करते हैं जब तक वे लो-कोड का उपयोग करके उन्नत एआई-संचालित अनुप्रयोगों का निर्माण नहीं करते जो व्यवसाय के लिए उतने ही उन्नत हैं जितने कि उच्च कोड के साथ बनाए गए हैं। वे हमारे लो-कोड प्रॉम्प्ट बिल्डर का उपयोग करके प्रॉम्प्ट बनाने से शुरू करते हैं। एक बार जब वे इसके साथ सहज हो जाते हैं, तो वे लो-कोड नॉलेज बेस के साथ व्यवसाय-विशिष्ट डेटा के साथ अपने एआई-इन्फ्यूज्ड ऐप को आधार बना सकते हैं। और जब वे इसके लिए तैयार होते हैं, तो वे लो-कोड ऑर्केस्ट्रेशन और टूल के उपयोग के माध्यम से एआई एजेंट भी बना सकते हैं।
क्या आप हमें मेंडिक्स के भीतर एआई के उपयोग के माध्यम से ले जा सकते हैं – न केवल प्लेटफ़ॉर्म के निर्माण में, बल्कि यह उपयोगकर्ताओं को कैसे सशक्त बनाता है?
“माइया के साथ बनाएं” मेंडिक्स का एप्लिकेशन विकास प्रक्रिया में एआई को शामिल करने और अपने ग्राहकों और भागीदारों को बुद्धिमान, एआई-संचालित अनुप्रयोगों का निर्माण करने में सक्षम बनाने का जवाब है। हाल ही में मेंडिक्स 11 के साथ लॉन्च किया गया, माइया उपयोगकर्ताओं को एआई एजेंटों और मल्टी-एजेंट अनुप्रयोगों को आसानी से बनाने, ऑर्केस्ट्रेट करने और तैनात करने की अनुमति देता है। यहां तक कि उपयोगकर्ता शुरू करने से पहले, वे माइया का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा में लक्ष्यों, सफलता मानदंडों और उपयोगकर्ता कहानियों को संरेखित करने के लिए कर सकते हैं। माइया के साथ बनाएं उपयोगकर्ताओं को मस्तिष्कस्त्र, मॉकअप, आरेख और आवश्यकताओं को स्पष्ट, कार्रवाई योग्य परियोजना योजनाओं में बदलने में मदद करता है। फिर, एक बार जब प्रारंभिक सॉफ़्टवेयर बन जाता है, तो उपयोगकर्ता लो-कोड की अंतर्निहित गति के साथ इसे जल्दी से परिष्कृत कर सकते हैं। परिणाम कम पुनरावृत्ति, तेजी से वितरण, मजबूत शासन और सॉफ़्टवेयर है जो शुरू से ही सही तरीके से बनाया गया है।
आप लो-कोड और एआई को सामाजिक या पर्यावरणीय मुद्दों का समाधान करने के लिए कैसे देख रहे हैं जो गैर-लाभकारी संगठनों या मिशन-चालित संगठनों द्वारा किए जा रहे हैं?
एआई और लो-कोड वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने के लिए अविश्वसनीय उपकरण हैं, मुख्य रूप से क्योंकि वे सामाजिक समस्याओं का समाधान करने वाले कर्मियों को सीमित बजट और तकनीकी कौशल के साथ भी नवाचार करने का विकल्प प्रदान करते हैं। मुझे जो एक उदाहरण सबसे ज्यादा याद है वह एलायंस फॉर ऑर्फन्स (ए4ओ) से है, जो सैन एंटोनियो में स्थित एक गैर-लाभकारी संगठन है जो फॉस्टर परिवारों के लिए राहत बेबीसिटर प्रदान करता है। कंपनी ने एक बड़ा रोड़ा मारा जब उन्हें एहसास हुआ कि बेबीसिटर्स को खोजने, प्रशिक्षित करने और प्रमाणित करना मुश्किल है, जो फॉस्टर माता-पिता को समर्थन प्राप्त करने के लिए आवश्यक है। लो-कोड ने उन्हें प्रमाणीकरण प्रक्रिया को स्ट्रीमलाइन करने के लिए एक अनुप्रयोग बनाने में मदद की, विभिन्न एजेंसियों के प्रणालियों को एक साथ लाया, कागजी कार्रवाई को डिजिटल बनाया और प्रमाणित बेबीसिटर्स को ट्रैक करने के लिए एक केंद्रीय डेटाबेस बनाया। अनुप्रयोग ने ए4ओ को 81 राहत बेबीसिटर्स को प्रमाणित करने में मदद की, और इसके निर्माण के बाद से, अनुप्रयोगों ने केवल बढ़ते ही जा रहे हैं। यह लो-कोड के माध्यम से लोगों के जीवन में सकारात्मक अंतर लाने की क्षमता का एक शक्तिशाली उदाहरण है।
लो-कोड वातावरण में सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने की विशिष्ट चुनौतियां और अवसर क्या हैं?
सिंथेटिक डेटा स्वाभाविक रूप से गोपनीयता जोखिम को कम करता है क्योंकि यह वास्तविक व्यक्तिगत जानकारी नहीं रखता है, जिससे डेटा संरक्षण नियमों (जैसे जीडीपीआर) के अनुपालन और कानूनी जोखिम को कम करना आसान हो जाता है। निश्चित रूप से, सिंथेटिक डेटा का उपयोग करना वास्तविक डेटा सेट बनाने और डेटा को लेबल करने से तेज़, सस्ता और आसान है, जो कुछ परियोजनाओं के लिए संभव या व्यावहारिक नहीं हो सकता है।
हालांकि, सिंथेटिक डेटा में असंगतियां, पूर्वाग्रह और विषाक्तता हो सकती है, और यह वास्तविक दुनिया के उपयोग में निहित शोर, आउटलियर और परिदृश्यों की पूरी श्रृंखला को पकड़ने में विफल हो सकता है – जिसके परिणामस्वरूप उत्पादन में विफलता हो सकती है। इसलिए, यह आवश्यक है कि गार्डरेल को स्थापित किया जाए और एक कठोर परीक्षण और सत्यापन दृष्टिकोण स्थापित किया जाए, जो एआई आउटपुट को मान्य करने के लिए अनुप्रयोग परीक्षण प्रक्रिया का विस्तार करता है। व्यवसाय-महत्वपूर्ण प्रणालियों के लिए, यह भी महत्वपूर्ण है कि मानवों को लूप में रखा जाए ताकि वे अपने विवेक को लागू कर सकें और स्वयं अनुप्रयोग से प्रतिक्रिया प्रदान कर सकें।
एआई और लो-कोड टूल्स को ऑपरेशनल सेटिंग्स में पेश करने पर आईटी और ओटी के संयोजन को कैसे विकसित होते देखते हैं?
किसी भी एजेंटिक एआई समाधान की शक्ति और सटीकता संदर्भ पर निर्भर करती है; डेटा की गुणवत्ता और मात्रा महत्वपूर्ण है। यही कारण है कि निर्माण, ऊर्जा और अन्य औद्योगिक क्षेत्रों में उन लोगों के लिए यह आवश्यक हो गया है कि उन्हें एक ठोस डेटा फाउंडेशन हो जो आईटी और ओटी डेटा दोनों को एक साथ लाए। दुर्भाग्य से, ओटी डेटा हमेशा काम करने में आसान नहीं होता है। उदाहरण के लिए, यह अक्सर लेबल किए बिना होता है और कोई स्पष्ट मेटाडेटा या स्कीमा नहीं होता है जो आपको मार्गदर्शन करे। अच्छी खबर यह है कि ओटी डेटा को बदलने और आवश्यक मेटाडेटा के साथ इसे बढ़ाने के लिए विशेष उपकरण उपलब्ध हैं ताकि इसे बुद्धिमान अनुप्रयोगों के माध्यम से एआई-अग्रिम निर्माण के लिए उपयुक्त डेटा मॉडल बनाने के लिए तैयार किया जा सके। एक बार जब यह डेटा निगल जाता है, तो इसे आईटी डेटा के साथ एकीकृत किया जा सकता है और अनुप्रयोगों में और एआई को संदर्भ प्रदान करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
एक पूर्व गार्टनर विश्लेषक और अब मेंडिक्स के एसवीपी ऑफ स्ट्रेटजी के रूप में, आप अपने उत्पाद रोडमैप को आकार देते समय एआई हाइप से वास्तविक रूप से परिवर्तनकारी नवाचार को कैसे अलग करते हैं?
एआई हाइप से वास्तविक नवाचार को अलग करने के लिए एक अनुशासित और व्यावहारिक दृष्टिकोण की आवश्यकता है, लेकिन यह एक प्रक्रिया है जिसे मैंने रुझानों के आने और जाने के साथ परिष्कृत किया है। सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, मैं ग्राहकों और संभावनाओं के साथ सीधे जुड़ता हूं ताकि उनकी वास्तविक दुनिया की योजनाओं और आवश्यकताओं को समझा जा सके – अर्थात, वे अपने व्यवसाय को आगे बढ़ाने के लिए वास्तव में क्या चाहते हैं। मेंडिक्स की उत्पाद टीम एक परीक्षण-और-सीखने का दृष्टिकोण भी अपनाती है जिसमें नई क्षमताओं के एमवीपी वितरित करना और फिर ग्राहकों के साथ मिलकर काम करना शामिल है ताकि यह प्रतिक्रिया एकत्र की जा सके और सत्यापित किया जा सके कि क्या ये नवाचार वास्तव में मूल्यवान हैं। जैसा कि आप देख सकते हैं, सहयोग हाइप को अलग करने का एक मुख्य तरीका है, इसलिए मैं मौजूदा भागीदारों के साथ सक्रिय रूप से काम करता हूं और संभावित नए लोगों का अन्वेषण करता हूं ताकि अतिरिक्त दृष्टिकोण और विशेषज्ञता लाई जा सके।
अंत में, मैं वर्तमान और पिछली लहरों के उभरते प्रौद्योगिकी के साथ अपने अनुभव पर आकर्षित करता हूं, परिपक्वता स्तरों और अपनाने की घटती पर करीब से नजर रखता हूं। यह वास्तव में हाइप को वास्तविक नवाचार से अलग करने में मदद करता है, ताकि हम उन निवेशों को प्राथमिकता दे सकें जो हमारे ग्राहकों के लिए दीर्घकालिक प्रभाव डालेंगे।
धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मेंडिक्स पर जाना चाहिए।
