इन्ना टोकारेव सेला, इलुमेक्स के सीईओ और संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

इन्ना टोकारेव सेला, इलुमेक्स के सीईओ और संस्थापक, उद्यमों को उनके संरचित डेटा को जनरेटिव एआई के लिए तैयार करने के तरीके को बदल रहे हैं। इलुमेक्स संगठनों को जेनएआई विश्लेषण एजेंटों को तैनात करने में सक्षम बनाता है जो बिखरे हुए, क्रिप्टिक डेटा को अर्थपूर्ण, संदर्भ-समृद्ध व्यवसायिक भाषा में अनुवाद करते हैं जिसमें निर्मित शासन शामिल है।

प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से मेटाडेटा का विश्लेषण करके संरचित डेटा को स्थानांतरित या बदले बिना स्थानांतरित और लेबल करता है, सेमेंटिक अर्थ जोड़ता है और परिभाषाओं को स्पष्टता और पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए संरेखित करता है। व्यवसायिक शब्दों का निर्माण करके, मीट्रिक सुझाकर और संभावित संघर्षों की पहचान करके, इलुमेक्स उच्चतम मानकों पर डेटा शासन सुनिश्चित करता है।

इलुमेक्स के साथ, विश्लेषण एजेंट उपयोगकर्ता प्रश्नों का उत्तर सटीकता के साथ दे सकते हैं, संदर्भ-जागरूक और हॉलुसिनेशन-मुक्त प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं। इन्ना के नेतृत्व में, इलुमेक्स एआई तैयारी के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित कर रहा है, जिससे व्यवसाय अपने डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं।

आपको इलुमेक्स की स्थापना करने के लिए क्या प्रेरित किया, और आपके अनुभव सिसेंस और एसएपी में आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार देते हैं?

इलुमेक्स के लिए दृष्टि मेरे अध्ययन के दौरान उभरी, जहां मैंने कल्पना की कि जानकारी पारंपरिक डेटाबेस के बजाय माइंडमैप जैसे संबंधों के माध्यम से सुलभ हो सकती है – व्यापक मानव परामर्श के बिना प्रासंगिक डेटा तक सीधी पहुंच प्रदान करती है।

एसएपी में मेरा समय मुझे उद्यम सॉफ़्टवेयर बनाने और संचालन को स्केल करने के मूलभूत सिद्धांतों को सिखाया। एसएपी हाना क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म और व्यवसाय पहलों जैसे स्टार्टअप साझेदारी ढांचे के साथ उत्पाद विकास में काम करने से मुझे उद्यम ग्राहकों की आवश्यकताओं के बारे में गहरी अंतर्दृष्टि मिली। यह एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है कि कंपनियां डेटा अभ्यासों को कैसे देखती हैं और अंतिम उपयोगकर्ताओं को वास्तव में क्या चाहिए।

सिसेंस में, एआई प्रैक्टिस को शून्य से बनाने से एआई ग्राहकों को कितना मूल्य ला सकता है, यह दिखा। इस प्रभाव को देखकर, साथ ही सास और जेनएआई प्रौद्योगिकियों के उदय के साथ, मुझे यकीन हो गया कि 2021 में इलुमेक्स लॉन्च करने का समय सही था।

इलुमेक्स जेनरेटिव सेमेंटिक फैब्रिक पर केंद्रित है। आप इस कोर概念 और एआई और डेटा विश्लेषण में इस विशिष्ट चुनौती को संबोधित करने के लिए आपको क्या प्रेरित किया?

इलुमेक्स ने जेनरेटिव सेमेंटिक फैब्रिक का आविष्कार किया – एक प्लेटफ़ॉर्म जो मानव और मशीन-Readable संगठनात्मक संदर्भ और तर्क के निर्माण को स्वचालित करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एलएलएम-आधारित जेनरेटिव एआई और व्यवसायिक अनुप्रयोगों के बीच साझा संदर्भ के आसपास दोनों के अनुभव को एकीकृत करता है।

इस एकल फैब्रिक दो प्रमुख लाभ प्रदान करता है: यह डेटा प्रबंधन को 80% डेटा इंजीनियरिंग कार्यों के स्वचालन के माध्यम से सुव्यवस्थित करता है और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को निर्मित शासन, व्याख्यात्मकता और सटीकता के साथ विश्लेषण तक पहुंच प्रदान करता है। दोनों लाभ एक बहु-अरब डॉलर के उद्यम निर्णय लेने के बाजार को संबोधित करते हैं।

इसे एक डिजिटल प्लेग्राउंड के रूप में सोचें जहां मशीनें, मानव और अनुप्रयोग स्पॉन्टेनियस रूप से बिना प्री-प्रोग्रामिंग के इंटरैक्ट करते हैं। यह हमारे दृष्टिकोण के साथ संरेखित है – एक एप्लिकेशन-मुक्त भविष्य की, जहां आप विभिन्न टूल्स जैसे शीट्स, विश्लेषण, वित्तीय प्रणालियों और ग्राहक प्रबंधन को संभालने के बजाय, बस अपना कार्य व्यक्त करें और यह स्वचालित रूप से पूरा हो जाता है। जेनरेटिव सेमेंटिक फैब्रिक इस भविष्य के लिए आधार है।

इलुमेक्स के शुरुआती दिनों में आपको कुछ प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ा, और आपने उन्हें कैसे पार किया?

2021 में,尽管 जेनरेटिव एआई सेमेंटिक मॉडल 2017 से अस्तित्व में थे और ग्राफ न्यूरल नेट्स का अस्तित्व और भी लंबा था, यह एक कठिन काम था वीसी को समझाने के लिए कि हमें स्वचालित संदर्भ और तर्क की आवश्यकता क्यों है। यहां तक कि इसकी परिभाषा करना भी उस समय एक कठिन काम था।

मैं कहूंगा कि सबसे बड़ी चुनौती थी इस भविष्य की तकनीक और भविष्य के बाजार के बारे में उत्साह को बढ़ाना। और मैं बहुत भाग्यशाली था कि मैं आगे की सोच वाले निवेशकों से मिला जिन्होंने मुझ पर विश्वास किया।

इलुमेक्स संगठनों को एआई-तैयार कैसे बनाता है, और आज के व्यवसायिक परिदृश्य में यह संक्रमण क्यों महत्वपूर्ण है?

व्यवसायिक दुनिया दो शिविरों में विभाजित हो रही है: कंपनियां जो एआई को एक परिवर्तनकारी बल के रूप में पहचानती और पूंजीकृत करती हैं, जैसे कि इंटरनेट, और वे जो इस अवसर को याद करते हैं या समझने में देरी करते हैं।

इलुमेक्स संगठनों को उनकी एआई यात्रा में जहां भी वे हैं, मिलता है। हम उनके डेटा को जेनरेटिव एआई कार्यान्वयन के लिए तैयार करते हैं, संगठनात्मक तर्क और संदर्भ को बढ़ाते और संचालित करते हैं, और एजेंट विश्लेषण और ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम बनाते हैं।

हमारा फुल-स्टैक जेनएआई कार्यान्वयन प्लेटफ़ॉर्म संरचित डेटा के लिए किसी भी कंपनी के लैंडस्केप को उन्नत तकनीकों का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए बढ़ाता है।

इलुमेक्स “हॉलुसिनेशन-मुक्त” जेनरेटिव एआई प्रतिक्रियाओं पर जोर देता है। इलुमेक्स निर्धारित और विश्वसनीय आउटपुट कैसे सुनिश्चित करता है?

इलुमेक्स मौजूदा व्यवसायिक ओंटोलॉजी पर बनता है – ज्ञान ग्राफ जो उद्योग-विशिष्ट शब्दावली, कार्य प्रवाह और प्रक्रियाओं को कैप्चर करते हैं, साथ ही साथ वित्त, एचआर और सप्लाई चेन जैसे व्यवसायिक कार्यों को भी कैप्चर करते हैं।

ग्राहकों को ऑनबोर्ड करते समय, हम इन ओंटोलॉजी को उनके मेटाडेटा पर स्वचालित रूप से पुनः प्रशिक्षित करते हैं। कुछ दिनों के भीतर, कंपनियां अपने डेटा को खोज सकती हैं, परिणामों को मान्य कर सकती हैं और डुप्लिकेट या संघर्ष जैसे मुद्दों की पहचान कर सकती हैं।

एजेंटिक विश्लेषण चैटबॉट पूरी पारदर्शिता प्रदान करता है – यह दिखाता है कि प्रश्न कैसे व्याख्या किए जाते हैं और ग्राहक ओंटोलॉजी और फिर डेटा के साथ मैप किए जाते हैं। यह पारदर्शिता, स्वचालित डेटा सत्यापन के साथ मिलकर, निर्धारित, हॉलुसिनेशन-मुक्त उत्तर सुनिश्चित करती है। इसके अलावा, शासन टीमें पहले से ही संभावित प्रतिक्रियाओं को पूर्व-मान्य कर सकती हैं क्योंकि संदर्भ में सभी संभावित प्रश्न और उनके परिवर्तन पहले से ही शामिल हैं।

इलुमेक्स पारंपरिक दृष्टिकोणों जैसे रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) से खुद को कैसे अलग करता है?

आरएजी संगठनात्मक डेटा और तर्क को खिलाकर ऑफ-द-शेल्फ एआई मॉडल को अनुकूलित करने का प्रयास करता है, लेकिन यह कई सीमाओं का सामना करता है। यह एक ब्लैक बॉक्स है – आप यह निर्धारित नहीं कर सकते कि आपने अनुकूलन के लिए पर्याप्त उदाहरण प्रदान किए हैं या मॉडल अद्यतनों का सटीकता पर क्या प्रभाव पड़ता है। यह व्यवसायिक संदर्भ को पूरी तरह से कैप्चर करने में सक्षम नहीं होने वाले डेटा वैज्ञानिकों पर भी निर्भर करता है।

इसके अलावा, आरएजी लगभग 80% एआई इंफ्रास्ट्रक्चर और टोकन को फाइन-ट्यूनिंग के लिए खपत करता है, वास्तविक उपयोग के बजाय, जो आरओआई चिंताओं को बढ़ाता है। यह निर्मित शासन की भी कमी है – प्रशिक्षण की पर्याप्तता को मान्य करने या उचित पहुंच नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए कोई तरीका नहीं है।

इलुमेक्स का जेनरेटिव सेमेंटिक फैब्रिक (जीएसएफ) इन चुनौतियों का सामना करता है बाहरी एआई टोकन की खपत के बिना स्वचालित संदर्भ निर्माण के माध्यम से। यह विशेषज्ञ डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता को समाप्त करता है और वेब, स्लैक या टीम्स इंटरफेस के माध्यम से मैपिंग और तर्क में पूरी पारदर्शिता प्रदान करता है। जीएसएफ में निर्मित शासन और व्याख्यात्मकता शामिल है, संगठनात्मक कवरेज और डेटा गुणवत्ता के लिए स्पष्ट संकेतक, और प्रश्न-उत्तर क्षमताओं के लिए स्वचालित गुणवत्ता मूल्यांकन।

कई व्यवसाय डेटा-संचालित निर्णय लेने में संघर्ष करते हैं,尽管 उन्होंने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश किया है। आप इस अंतर को क्यों मानते हैं, और इलुमेक्स इसे कैसे संबोधित करता है?

डेटा निवेश और प्रभावी निर्णय लेने के बीच का अंतर बढ़ रहा है क्योंकि डेटा की मात्रा विस्फोटक रूप से बढ़ रही है, न केवल आंतरिक रूप से बल्कि बाहरी स्रोतों से भी। संगठन अब न केवल अपने बढ़ते डेटा का सामना कर रहे हैं, बल्कि यूरोपीय संस्थानों में स्वास्थ्य डेटा साझा करने वाले उद्योग क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म जैसे मौसम एपीआई और विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए सिंथेटिक डेटा जैसे बाहरी स्रोतों का सामना भी कर रहे हैं।

चुनौती यह है कि संगठन अभी भी महत्वपूर्ण डेटा कार्यों जैसे मॉडलिंग, गुणवत्ता मूल्यांकन और डैशबोर्ड निर्माण के लिए मानवों पर निर्भर हैं। हालांकि, आधुनिक डेटा परिदृश्यों की जटिलता और पैमाने के कारण, यह मानव टीमों के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत करने, इसकी गुणवत्ता का मूल्यांकन करने और यह सुनिश्चित करने कि यह एआई-संचालित विश्लेषण और स्वचालन के लिए उपयुक्त है, यह तेजी से असंभव हो रहा है।

इलुमेक्स इस अंतर को पार करता है इन पारंपरिक रूप से मैनुअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, संगठनों को अपने विस्तारित डेटा परिदृश्य को प्रभावी ढंग से प्रबंधित, मान्य और उपयोगी बनाने में सक्षम बनाता है ताकि अर्थपूर्ण व्यवसायिक निर्णय लिए जा सकें।

कौन से उद्योग इलुमेक्स के प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने में सबसे तेज़ रहे हैं, और आपने इन क्षेत्रों में क्या विशिष्ट चुनौतियों या अवसरों का अवलोकन किया है?

हम डेटा तीव्रता और भारी नियमन के चौराहे पर स्थित उद्योगों में सबसे तेजी से अपनाने का अनुभव कर रहे हैं, जहां कंपनियों को डेटा गुणवत्ता निगरानी, उपयोग ट्रैकिंग और संघर्ष का पता लगाने के लिए मजबूत स्वचालन की आवश्यकता होती है। वित्तीय सेवाएं, फार्मास्यूटिकल्स और खुदरा/ई-कॉमर्स अग्रणी हैं, क्योंकि ये क्षेत्र अपने मौजूदा डेटा संपत्तियों का उपयोग करके खुद को तेजी से पुनर्निर्माण करने का लक्ष्य रखते हैं जबकि जटिल नियामक आवश्यकताओं का पालन करते हैं।

जेनरेटिव एआई तेजी से विकसित हो रहा है, एआई को प्रभावी ढंग से और जिम्मेदारी से एकीकृत करने के लिए उद्यमों को आपकी क्या सलाह है?

एक स्पष्ट रणनीतिक योजना विकसित करना शुरू करें जो विशिष्ट उपयोग के मामलों और एआई अपनाने के लिए व्यावसायिक आवश्यकताओं की पहचान करता है। यह महत्वपूर्ण है कि आप नए एआई प्रौद्योगिकी के रूप में सिलोस बनाने से बचें जो मौजूदा प्रणालियों से अलग काम करते हैं।

इसके बजाय, एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म बनाएं जो डेटा प्रबंधन, विश्लेषण और जेनरेटिव एआई क्षमताओं को एकीकृत करता है। एआई पहलों को स्थापित शासन प्रथाओं से जोड़ने से न केवल महत्वपूर्ण जोखिम पैदा होते हैं, बल्कि यह लागत में भी वृद्धि करता है। मुख्य बात यह है कि एक साझा बुनियादी ढांचा बनाना है जो इन सभी कार्यों को समर्थन देता है जबकि उचित पर्यवेक्षण बनाए रखता है।

एआई अपनाने के तेजी से बढ़ने के साथ, अगले 3-5 वर्षों में उद्यम एआई परिदृश्य को आकार देने वाले रुझान क्या हैं?

एआई परिदृश्य में दो प्रमुख रुझान उभर रहे हैं। पहला, एजेंटिक विश्लेषण जो अधिक परिष्कृत डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि की अनुमति देता है, जोर पकड़ रहा है। दूसरा, हम एजेंटिक ऑर्केस्ट्रेशन की ओर एक बदलाव देख रहे हैं, जो विभिन्न कार्यों वाले कई एआई मॉडल के बीच सहयोग पर आधारित कार्य प्रवाह को सक्षम बनाता है।

यह ऑर्केस्ट्रेशन हमें एकल-उद्देश्य अनुप्रयोगों से परे अधिक व्यापक समाधानों की ओर ले जाता है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, विशिष्ट कार्यों के लिए अलग-अलग अनुप्रयोगों के बजाय, पूरे चिकित्सक कार्यालय कार्य प्रवाह के स्वचालन के बारे में सोचें – चित्र स्कैनिंग, नुस्खे प्रसंस्करण और दवा सिफारिशों को एक ही सहज प्रणाली में मिलाना।

इन प्रगतियों के लिए एक मजबूत जेनरेटिव सेमेंटिक फैब्रिक की आवश्यकता होती है ताकि एआई एजेंटों के बीच सटीक डेटा एक्सेस, साझा संदर्भ और समन्वय सुनिश्चित किया जा सके। यह आधार एजेंटिक विश्लेषण और ऑर्केस्ट्रेटेड एआई समाधानों को उनकी पूरी क्षमता तक पहुंचने में सक्षम बनाने के लिए महत्वपूर्ण होगा।

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