जावेद खान, Neat के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

Javed Khan, Neat के सीईओ, दो दशकों से अधिक के नेतृत्व अनुभव के साथ एक प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं, जिनका कार्यक्षेत्र एंटरप्राइज़ सहयोग, इंटेलिजेंट सिस्टम, एज कंप्यूटिंग और साइबर सुरक्षा तक फैला है। उन्होंने मार्च 2026 में Neat के सीईओ पद संभाला, इससे पहले Aptiv में इंटेलिजेंट सिस्टम्स के एक्जीक्यूटिव वाइस प्रेसीडेंट और प्रेसीडेंट के रूप में कार्य किया, जहाँ उन्होंने उन्नत इंटेलिजेंट और एज‑आधारित तकनीकों पर काम का नेतृत्व किया। Aptiv से पहले, खान ने Cisco में नौ साल से अधिक समय तक सीनियर वाइस प्रेसीडेंट और कोलैबोरेशन के जनरल मैनेजर के रूप में कार्य किया, जहाँ उन्होंने एंटरप्राइज़ संचार और सहयोग तकनीक में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन का निरीक्षण किया। अपने करियर की शुरुआती अवधि में, उन्होंने Symantec में 14 साल तक एंटरप्राइज़ सुरक्षा के उपाध्यक्ष के रूप में काम किया, जिससे उन्हें सहयोग प्लेटफ़ॉर्म, इंटेलिजेंट सिस्टम और एंटरप्राइज़ सुरक्षा का सम्मिलित पृष्ठभूमि मिली।

Neat एक ओस्लो स्थित प्रौद्योगिकी कंपनी है जो आधुनिक मीटिंग स्पेसेज़ के लिए इंटेलिजेंट वीडियो सहयोग उपकरण डिजाइन करती है। इसका पोर्टफ़ोलियो विशेष रूप से निर्मित कैमरा, माइक्रोफ़ोन, डिस्प्ले, ऑडियो सिस्टम और प्रोसेसिंग हार्डवेयर को AI‑संचालित वितरित आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है, जिसका उद्देश्य हाइब्रिड मीटिंग्स को अधिक स्वाभाविक और प्रबंधित करने में आसान बनाना है। Neat के उपकरण प्रमुख सहयोग प्लेटफ़ॉर्म जैसे Microsoft Teams, Zoom और Google Meet को सपोर्ट करते हैं, साथ ही ब्रिंग‑योर‑ऑन‑डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन भी प्रदान करते हैं, जहाँ AI क्षमताओं का उपयोग इंटेलिजेंट फ्रेमिंग, ऑडियो ऑप्टिमाइज़ेशन और अनुकूलनशील मीटिंग अनुभव जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। कंपनी का फोकस अधिक इंटेलिजेंस को सीधे मीटिंग रूम में लाना है, जबकि संगठनों को ऐसा हार्डवेयर प्रदान करना है जिसे छोटे फोकस रूम से लेकर बड़े कॉन्फ़्रेंस वातावरण तक विभिन्न स्थानों में तैनात और प्रबंधित किया जा सके।

Cisco Systems में प्रमुख सहयोग पहलों का नेतृत्व करने और Aptiv में इंटेलिजेंट एज सिस्टम्स पर काम करने के बाद, Neat में सीईओ पद आपके लिए अगला सही अध्याय क्यों था, और आपका पूर्व अनुभव कंपनी की AI परिवर्तन की दृष्टि को कैसे आकार देता है?

ऐसे उत्पाद बनाना जो बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाएँ, हमेशा मेरे काम के मूल में रहा है, और यही तरीका है जिससे आप जल्दी पता लगा सकते हैं कि आप वास्तव में किसी समस्या को हल कर रहे हैं या नहीं।

Cisco में, मैंने देखा कि वीडियो कॉन्फ़्रेंसिंग बोर्डरूम की लक्ज़री से लेकर दुनिया के काम करने के मूलभूत ढाँचे में बदल गई। Aptiv में, मैंने देखा कि इंटेलिजेंट एज कंप्यूटिंग ने धीरे‑धीरे पूरे उद्योगों—ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, रोबोटिक्स—को बदल दिया, ऐसे तरीकों से जो अधिकांश लोग तब तक नहीं देख पाते थे जब तक उन्होंने अचानक यह कल्पना नहीं की कि इसके बिना काम करना असंभव है। दोनों को जोड़ने वाला वही चीज़ थी: इंटेलिजेंस का उन जगहों के करीब आना जहाँ वास्तविक कार्य होते हैं।

और यही वह जगह है जहाँ हम अभी हैं। पिछले कुछ वर्षों में, AI मॉडल इतने छोटे और शक्तिशाली हो गए हैं कि वे सीधे एक कॉन्फ़्रेंस रूम में स्थित डिवाइस पर चल सकते हैं। यह कोई क्रमिक सुधार नहीं है। यह संभावनाओं में एक मौलिक परिवर्तन है, और ईमानदारी से कहूँ तो, इस उद्योग में होना अब बेहद रोमांचक समय है।

इसी कारण Neat समझ में आता है। संस्थापक टीम ने 2019 में शून्य से शुरुआत की और AI युग के लिए मूल रूप से डिज़ाइन की गई आर्किटेक्चर बनाई, न कि दशकों पुराने लेगेसी कोड के ऊपर लेयर की गई। हमारे पास 90 देशों में 20,000 ग्राहकों के बीच 600,000 से अधिक डिवाइस तैनात हैं। हम वैश्विक मानक बनते जा रहे हैं। और अभी भी बनाने के लिए बहुत कुछ बाकी है।

आपने आज AI में कॉन्फ़्रेंस रूम को सबसे कम आँके गए सतहों में से एक बताया है। सॉफ़्टवेयर‑पहले सहयोग प्रवृत्तियों के कई वर्षों के बाद आप क्यों मानते हैं कि भौतिक मीटिंग स्पेस फिर से रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हो रहा है?

महामारी के बाद, हमने एक दिलचस्प परिवर्तन देखा। कॉन्फ़्रेंस रूम का अपनाना तेज़ी से बढ़ा। लोग ऑफिस वापस आए और मीटिंग रूम फिर से केंद्रीय भूमिका में आया, न कि केवल वीडियो कॉल्स के लिए, बल्कि टीमों के लिए सोचने, निर्णय लेने और साथ काम करने की जगह के रूप में।

लेकिन बात यह है कि, इस नई प्रासंगिकता के बावजूद, ये डिवाइस अभी भी केवल तब उपयोग होते हैं जब आप मीटिंग में होते हैं। आप प्रवेश करते हैं, कॉल में जुड़ते हैं, फिर बाहर निकलते हैं। रूम अंधेरा हो जाता है। और यह एक बड़ी चूकी हुई संभावना है।

अब जो बदला है वह यह है कि हम अब बहुत अधिक कर सकते हैं। अब जब शक्तिशाली कंप्यूट रूम में मौजूद है—साथ ही AI क्षमताएँ जो सरल, अच्छी तरह डिज़ाइन की गई, विश्वसनीय और ओपन हैं—स्पेस उन सभी पलों में उपयोगी बन जाता है जो पहले छूट जाते थे। मीटिंग शुरू होने से पहले। मीटिंग समाप्त होने के बाद। जब कोई स्थानीय टीम बस खुलकर सोचने के लिए एक जगह चाहती है, बिना किसी मीटिंग लिंक के।

कॉन्फ़्रेंस रूम हमेशा सहयोग का केंद्र रहा है। AI ही वह चीज़ है जो अंततः इसे ऐसा बनने देती है।

महामारी‑काल के रिमोट वर्क बूम के दौरान Webex का नेतृत्व करने के अपने समय में, आपने लोगों के वास्तविक सहयोग के बारे में क्या सबक सीखा, बनाम सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म ने जो अनुमान लगाया था?

महामारी ने उद्योग को तेज़ी से आगे बढ़ने पर मजबूर किया, और सहयोग प्लेटफ़ॉर्म ने घर से काम करने वाले लोगों के लिए अनुभव को सुधारने में उल्लेखनीय काम किया। ऑडियो बेहतर हुआ, वीडियो बेहतर हुआ, इंटरफ़ेस सरल हुए। रसोई की मेज़ पर बैठे व्यक्ति के लिए वास्तविक प्रगति हुई।

लेकिन उसी समय जो हुआ वह यह था कि कॉन्फ़्रेंस रूम में रहने वाले व्यक्ति के लिए अंतर बढ़ गया, घटा नहीं। जबकि घर का अनुभव काफी सुधरा, रूम का अनुभव एक अलग चुनौतियों का सेट पेश करता था जिसे केवल सॉफ़्टवेयर लेयर से हल करना कठिन था। रिमोट प्रतिभागियों को लगातार ऐसे तरीकों से नुकसान होता था जो प्लेटफ़ॉर्म नहीं देख सकता और नहीं माप सकता: मीटिंग शुरू होने से पहले साइड बातचीत का मिस होना, कमरे को पढ़ न पाना, निर्णयों से बाहर रहना जब वे कैमरे के बाहर हो जाते।

इसी कारण हमने Neat में इंटेलिजेंट लेआउट्स और इंटेलिजेंट फ्रेमिंग जैसी सुविधाओं में भारी निवेश किया है। इंटेलिजेंट लेआउट्स रूम में रिमोट प्रतिभागियों को कैसे दिखाया जाए, इसे गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे हर कोई अपनी बैठने की स्थिति के बावजूद समान उपस्थिति रखता है। इंटेलिजेंट फ्रेमिंग लगातार कमरे को पढ़ता है और कैमरा व्यू को स्वचालित रूप से समायोजित करता है, ताकि रिमोट प्रतिभागी हमेशा सही व्यक्ति को सही क्षण में देखे, जबकि रूम में कोई भी चीज़ छूता नहीं। हमारा लक्ष्य सरल है: दूरस्थ प्रतिभागी को वही संतुष्टि मिलनी चाहिए जितनी कमरे में बैठे लोगों को मिलती है।

आज कई AI सहयोग उपकरण ट्रांसक्रिप्शन, सारांश और को‑पायलट पर केंद्रित हैं। आप क्या सोचते हैं कि वे वास्तविक‑विश्व मीटिंग्स के बारे में अभी भी मूलतः क्या खो रहे हैं?

ट्रांसक्रिप्शन और सारांश मूल्यवान हैं, और उद्योग ने दस्तावेज़ीकरण को एक मानक बनाने में उत्कृष्ट काम किया है। इस बुनियाद के साथ, अगला अवसर AI का उपयोग करके मीटिंग अनुभव को स्वयं सुधारना है।

सोचिए कि मीटिंग शुरू होने से पहले वास्तव में क्या होता है। कई लोगों के लिए, केवल मीटिंग में शामिल होना भी तनावपूर्ण हो सकता है। गलत प्लेटफ़ॉर्म, गलत लिंक, अपरिचित इंटरफ़ेस। हमें यह ग्राहकों से लगातार सुनने को मिलता है। यह घर्षण एक शब्द के ट्रांसक्राइब होने से पहले ही होता है, और हम इसे अपने प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर्स के साथ मिलकर बेहतर बनाने पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं।

मीटिंग के दौरान क्या होता है, इस पर विचार करें। कुछ लोग हावी होते हैं, अन्य disengage करते हैं, रिमोट प्रतिभागी खुद को किनारे पर महसूस करते हैं। मीटिंग के बाद AI दस्तावेज़ीकरण और फॉलो‑थ्रू के लिए शक्तिशाली है, लेकिन मीटिंग अनुभव को स्वयं भी उस समय ध्यान की आवश्यकता है। यह एक लाइव, वास्तविक‑समय समस्या है, और इसके लिए वह इंटेलिजेंस चाहिए जो हार्डवेयर में ही मौजूद हो।

और फिर मीटिंग के बाद की सभी चीज़ें आती हैं। कार्रवाई वाले आइटम जो किसी सारांश में बैठते हैं जिसे कोई नहीं पढ़ता। निर्णय जो सही वर्कफ़्लो में नहीं पहुँचते। AI को इन परिणामों को स्वचालित रूप से एंटरप्राइज़ के बाकी हिस्सों से जोड़ना चाहिए, न कि किसी को मैन्युअली प्रोसेस करने के लिए एक और दस्तावेज़ बनाना चाहिए।

यही वह चीज़ है जिस पर हम Neat में फोकस कर रहे हैं: पहले, दौरान, और बाद। AI द्वारा संचालित बेहतर अनुभव जो कमरे में काम कर रहा है, न कि केवल यह दस्तावेज़ीकरण कि क्या हुआ।

एज कंप्यूटिंग और बड़े भाषा मॉडल में प्रगति कैसे बदलती है कि कॉन्फ़्रेंस रूम हार्डवेयर स्थानीय रूप से क्या कर सकता है बनाम पूरी तरह क्लाउड पर निर्भर रहना?

सहयोग में AI के अधिकांश इतिहास में, क्लाउड वह जगह थी जहाँ इंटेलिजेंस रहता था, और यह स्केलेबल प्रबंधन और समन्वय की रीढ़ बनी हुई है। अब जो बदला है वह यह है कि हम अब अधिक कर सकते हैं, इंटेलिजेंस को मीटिंग के वास्तविक स्थान के करीब लाकर।

पहला है गति। ऑडियो प्रोसेसिंग या कैमरा फ्रेमिंग में महत्वपूर्ण लेटेंसी नहीं हो सकती। जब AI को क्लाउड तक राउंड‑ट्रिप करना पड़ता है, तो आप इसे महसूस करते हैं। प्रतिक्रिया तुरंत होनी चाहिए, और इसका मतलब है कि प्रोसेसिंग रूम में ही होनी चाहिए।

दूसरा है गोपनीयता। जब AI सीधे डिवाइस पर चलता है, तो सबसे संवेदनशील डेटा कभी भी रूम से बाहर नहीं जाता। यह केवल एक तकनीकी विवरण नहीं है; यह एक मूल रूप से अलग गोपनीयता स्थिति है। एक नीति दस्तावेज़ यह नहीं दे सकता। आर्किटेक्चर को देना होगा।

तीसरा है लागत। डिवाइस पर स्थानीय रूप से AI चलाने से महंगे क्लाउड GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता कम होती है। यह एक वास्तविक बचत है जो बड़े डिवाइस फ़्लीट में संचित होती है, और यह वह चीज़ है जिस पर आईटी लीडर्स अब अधिक ध्यान दे रहे हैं।

शक्तिशाली AI मॉडल को सीधे हार्डवेयर पर चलाना, न कि रिमोट API कॉल के रूप में, अब संभव है, जैसा कि कुछ साल पहले नहीं था। आप दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करते हैं: क्लाउड स्केलेबल प्रबंधन और समन्वय को संभालता है, और एज उन अनुभवों को संभालता है जहाँ गति, गोपनीयता और स्थानीय लागत‑प्रभावशीलता सबसे अधिक मायने रखती है। यह बदलाव वही कारण है जिसने मुझे फिर से इस उद्योग में लाया, और Neat में।

आपने ऑटोमोटिव, एयरोस्पेस, रोबोटिक्स और एंटरप्राइज़ सहयोग सहित विभिन्न उद्योगों में काम किया है। क्या इन उद्योगों में इंटेलिजेंट सिस्टम्स के ऐसे सिद्धांत हैं जो अंततः कार्यस्थल सहयोग तकनीक को पुनः आकार देंगे?

ऑटोमोटिव समानता वह है जिस पर मैं बार‑बार लौटता हूँ। स्वायत्त ड्राइविंग अब तक का सबसे परिष्कृत एज कंप्यूटिंग समाधान है। सेंसर वास्तविक‑समय में क्या हो रहा है, यह पता लगाते हैं, कार ऐसे निर्णय लेती है जो लोगों के जीवन को सीधे प्रभावित करते हैं, और सब कुछ उसी क्षण में एज पर प्रोसेस किया जाता है। प्रतिक्रिया तुरंत होनी चाहिए क्योंकि गलती का परिणाम तुरंत दिखता है।

एक मीटिंग रूम वही समस्या है, लेकिन एक अलग वातावरण में। रूम हर बार बदलती है। लोगों की संख्या अलग, ध्वनिक गुण अलग, प्रकाश अलग, बातचीत की गतिशीलता अलग। हार्डवेयर को यह पढ़ना चाहिए कि क्या हो रहा है और सुगमता से प्रतिक्रिया देनी चाहिए, बिना किसी को इसे प्रबंधित करने की आवश्यकता के।

Neat में हमें एज डिवाइस की ओर आकर्षित करने वाले तीन कारण हैं: उन अनुभवों के लिए गति, जहाँ यह आवश्यक है, गोपनीयता क्योंकि सबसे संवेदनशील डेटा को रूम से बाहर नहीं जाना चाहिए, और लागत क्योंकि स्थानीय प्रोसेसिंग स्केलेबल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता को कम करती है। वास्तविक‑विश्व विविधता के लिए डिजाइन करना, न कि आदर्श स्थितियों के लिए, वह अनुशासन है जिसे ऑटोमोटिव और रोबोटिक्स उद्योग दशकों से संभाल रहे हैं। एंटरप्राइज़ सहयोग अब इस पर पकड़ बना रहा है।

आप क्यों मानते हैं कि एंटरप्राइज़ सहयोग में अगली बड़ी नवाचार लहर हार्डवेयर और एज इंटेलिजेंस से आएगी, न कि आज के हेडलाइन‑डॉमिनेटिंग सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म से?

मैं फ्रेमिंग को थोड़ा बदलूँगा। यह हार्डवेयर बनाम सॉफ़्टवेयर नहीं है, दोनों को साथ काम करना है। लेकिन जो बदल गया है वह यह है कि हार्डवेयर अब ऐसी चीज़ें कर सकता है जो कुछ साल पहले संभव नहीं थीं, और यह एक वास्तव में नया अवसर बनाता है।

प्लेटफ़ॉर्म, जैसे Microsoft, Zoom, Google, मीटिंग के भीतर उल्लेखनीय चीज़ें कर रहे हैं। लेकिन ऐसी चीज़ें हैं जो हार्डवेयर सक्षम करता है, जिन्हें केवल सॉफ़्टवेयर पूरी तरह से दोहराना नहीं कर सकता। कमरे को सटीक रूप से फ्रेम करना। ऑडियो को प्रोसेस करना, वह सटीकता जो स्पेस के लिए विशेष रूप से निर्मित माइक्रोफ़ोन और स्पीकर से आती है। सब कुछ स्थानीय रूप से संभालना, बिना क्लाउड तक राउंड‑ट्रिप के। जब इंटेलिजेंस मूल रूप से हार्डवेयर में निर्मित होता है, तो आपको वह प्रदर्शन और गोपनीयता मिलती है जो सॉफ़्टवेयर अकेले समान तरीके से नहीं प्राप्त कर सकता।

जब आप उस इंटेलिजेंस को हार्डवेयर में बनाते हैं, तो आप सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाते हैं। बेहतर फ्रेमिंग का मतलब है कि रिमोट प्रतिभागी को कमरे का साफ़, सटीक दृश्य मिलता है। बेहतर ऑडियो प्रोसेसिंग का मतलब है आवाज़ें अधिक स्पष्ट रूप से कैप्चर होती हैं, जो सभी डाउनस्ट्रीम को सुधारता है। बेहतर स्थानीय प्रोसेसिंग का मतलब है तेज़, अधिक निजी, अधिक विश्वसनीय अनुभव सभी के लिए, चाहे वह रूम में हों या रिमोटली जुड़ें हों।

तो सवाल यह नहीं है कि कौन सा लेयर जीतता है। सवाल यह है कि आप कैसे ऐसा हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं जो सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाता है, और ऐसा सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम बनाते हैं जो हार्डवेयर को अधिक मूल्यवान बनाता है। यही वह दांव है जो हम Neat में लगा रहे हैं, और यही कारण है कि हमने लेगेसी आर्किटेक्चर पर AI को रेट्रोफ़िट करने की कोशिश करने के बजाय जमीन से ही निर्माण किया। जो कंपनियाँ हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को सहजता से साथ काम करने का तरीका ढूँढ़ लेती हैं, वही अगली लहर का स्रोत बनेंगी।

जैसे AI एजेंट अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, आप मीटिंग्स की भूमिका को कैसे विकसित होते देखते हैं? क्या मीटिंग्स अधिक इरादे‑पूर्ण, अधिक स्वचालित, या पूरी तरह कम बार होने वाली बनेंगी?

सबसे पहले आप देखेंगे कि मीटिंग और मीटिंग अनुभव के आसपास सब कुछ बदल रहा है। कॉल से पहले, एजेंट प्रतिभागियों की तैयारी में मदद करेंगे, प्रासंगिक संदर्भ प्रस्तुत करेंगे, और सुनिश्चित करेंगे कि सही लोग कमरे में हों। कॉल के बाद, एजेंट परिणामों पर स्वचालित रूप से कार्रवाई करेंगे, कार्य आइटम असाइन करेंगे, वर्कफ़्लो अपडेट करेंगे, निर्णयों को एंटरप्राइज़ के बाकी हिस्सों से जोड़ेंगे, बिना किसी को इसे पीछे‑पीछे पकड़ना पड़े। मीटिंग अब एक अलग घटना नहीं, बल्कि एक निरंतर, इंटेलिजेंट वर्कफ़्लो में एक नोड बन जाएगी।

एजेंट्स का दूसरा परिवर्तन आईटी के इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन में होगा। जब एजेंट रूम हार्डवेयर को सीधे एक्सेस और प्रबंधित कर सकते हैं, तो मीटिंग रूम एस्टेट चलाने की लागत और जटिलता काफी घट जाएगी। आईटी टीमें रखरखाव और ट्रबलशूटिंग में कम समय और अधिक रणनीतिक प्राथमिकताओं में अधिक समय खर्च करेंगी। यह स्केल पर मीटिंग रूम चलाने वाले किसी भी संगठन के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव है।

जो नहीं बदलेगा वह मीटिंग की स्वयं की महत्त्वता है, जो वास्तविक मानवीय सहयोग और विचार‑विमर्श की जगह है। वे बातचीत जो निर्णय‑लेने, कमरे को पढ़ने और साथ में निर्णय लेने की आवश्यकता रखती हैं, वह नहीं जाएँगी। बल्कि, जैसे-जैसे एजेंट प्रशासनिक बोझ को संभालेंगे, शेष मीटिंग्स अधिक केंद्रित और अधिक मूल्यवान बनेंगी।

रूम हार्डवेयर को इसके लिए तैयार होना चाहिए। जैसे एजेंट सक्रिय प्रतिभागी बनते हैं, सिर्फ सहायक उपकरण नहीं, कमरे में मौजूद डिवाइस वह भौतिक खिड़की बन जाता है जिसके माध्यम से ये एजेंट लोगों के साथ जुड़ते हैं।

जब AI सिस्टम सीधे कार्यस्थल में एम्बेड होते हैं, तो कंपनियां गोपनीयता, गवर्नेंस और सुरक्षा को लेकर अधिक चिंतित हो रही हैं। संगठनों को इंटेलिजेंट सहयोग को भरोसा और नियंत्रण के साथ संतुलित करने के बारे में कैसे सोचना चाहिए?

यह हमारे उद्योग में अभी सबसे महत्वपूर्ण प्रश्नों में से एक है, और जैसे-जैसे AI कार्यस्थल में अधिक एम्बेड हो रहा है, यह और अधिक प्रासंगिक होता जाएगा।

शुरुआत आर्किटेक्चर से होनी चाहिए। जब आप रूम में निरंतर सेंसर और हमेशा‑ऑन प्रोसेसिंग के साथ AI एम्बेड करते हैं, तो डेटा कहाँ रहता है, यह कोई छोटा विवरण नहीं है। यदि सबसे संवेदनशील डेटा कभी डिवाइस से बाहर नहीं जाता, तो आप एक जोखिम श्रेणी को संबोधित कर चुके हैं, जिसे केवल गोपनीयता नीति नहीं छू सकती।

Neat में, सुरक्षा और गोपनीयता को हमारे उत्पादों के डिज़ाइन और इंजीनियरिंग के चरण में ही बुनियादी रूप से शामिल किया गया है, बाद में नहीं जोड़ा गया। Neat OS एक विशेष रूप से मीटिंग स्पेसेज़ के लिए निर्मित ऑपरेटिंग सिस्टम है, जिसमें हार्डवेयर‑बैक्ड सिक्योर बूट, सत्यापित ऑपरेटिंग सिस्टम इंटेग्रिटी, और सख्त प्रोसेस कंट्रोल्स हैं जो यह सीमित करते हैं कि सॉफ़्टवेयर क्या एक्सेस कर सकता है, भले ही कहीं और कोई भेद्यता पाई जाए। सभी ऑडियो और विज़ुअल AI प्रोसेसिंग डेडिकेटेड एज प्रोसेसर पर वोलैटाइल मेमोरी में स्थानीय रूप से संभाली जाती है, जिससे शून्य डेटा रिटेंशन, शून्य क्लाउड ट्रांसमिशन, और ग्राहक जानकारी का शून्य एक्सपोज़र सुनिश्चित होता है।

यह आर्किटेक्चर उन चीज़ों को भी सरल बनाता है जिनकी संगठनों को बढ़ती हुई परवाह है: अनुपालन। जब AI प्रोसेसिंग डिवाइस पर रहती है, तो डेटा संप्रभुता को प्रदर्शित करना बहुत आसान हो जाता है। यह जोखिम की पूरी श्रेणी को अनुपालन वार्ता से हटाता है और HIPAA (स्वास्थ्य देखभाल), SOC 2 (सेवा संगठनों) और CCPA तथा CPRA (कैलिफ़ोर्निया गोपनीयता कानून) जैसे फ्रेमवर्क की आवश्यकताओं को पूरा करना काफी आसान बनाता है। रूम आपके अनुपालन स्थिति में एक संपत्ति बन जाता है, बोझ नहीं।

AI जो बदल रहा है वह सुरक्षा की गति है, रणनीति की दिशा नहीं। भेद्यता की खोज से लेकर उसका शोषण करने के बीच का समय बहुत तेज़ हो रहा है। इसलिए हमने आवधिक समीक्षाओं से आगे बढ़कर निरंतर मॉनिटरिंग, चल रही भेद्यता प्रबंधन, और हमारे विकास प्रक्रिया में AI‑सहायता कोड विश्लेषण को अपनाया है।

प्रौद्योगिकी साझेदारों का मूल्यांकन करने वाले संगठनों के लिए सबसे उपयोगी प्रश्न यह नहीं है कि विक्रेता नवीनतम AI सुरक्षा पहल से जुड़ा है या नहीं। बल्कि यह है कि क्या सुरक्षा को इतनी गहराई से एम्बेड किया गया है कि वह आगे आने वाले किसी भी खतरे का सामना कर सके। Neat में, यह हमारा फोकस पहले दिन से ही रहा है।

पाँच साल आगे देखते हुए, आदर्श AI‑संचालित कॉन्फ़्रेंस रूम वास्तव में कैसा दिखेगा और महसूस होगा, और कौन सी क्षमताएँ hindsight में स्पष्ट लगेंगी जब यह परिवर्तन पूरी तरह से स्थापित हो जाएगा?

जो चीज़ hindsight में सबसे स्पष्ट लगेगी वह यह है: कोई भी व्यक्ति केवल इसलिए नहीं कि वह रिमोटली जुड़ा है, खराब मीटिंग अनुभव नहीं होना चाहिए। यही वह मानक है जिसे हम बनाना चाहते हैं, और हम अधिकांश लोगों की सोच से अधिक निकट हैं।

आप कमरे में प्रवेश करते हैं और मीटिंग आपके लिए तैयार होती है। कोई केबल फुंसाने की जरूरत नहीं, कोई ऑडियो ट्रबलशूट नहीं, कोई कैमरा समायोजित नहीं। सभी, चाहे वे कमरे में हों या घर से जुड़ें हों, बातचीत के दौरान समान उपस्थिति रखते हैं, बिना किसी को इसे प्रबंधित करने की आवश्यकता के।

मीटिंग के बाद, परिणाम किसी ऐसे सारांश में नहीं बैठते जिसे कोई नहीं पढ़ता। कार्य आइटम असाइन किए जाते हैं, वर्कफ़्लो अपडेट होते हैं, और निर्णय स्वचालित रूप से एंटरप्राइज़ के बाकी हिस्सों से जुड़ते हैं। मीटिंग अब एक अलग घटना नहीं, बल्कि एक निरंतर, इंटेलिजेंट वर्कफ़्लो में एक नोड बन जाती है।

और इस सब को चलाने वाली इन्फ्रास्ट्रक्चर मुख्यतः AI एजेंट्स द्वारा प्रबंधित होती है, न कि आईटी टीमों द्वारा डिवाइस समस्याओं को पीछे‑पीछे पकड़ने से। कमरे हमेशा तैयार रहते हैं। फ़्लीट प्रबंधन पृष्ठभूमि में चलता है। तकनीक वास्तव में अदृश्य हो जाती है।

जो hindsight में स्पष्ट लगेगा वह यह है कि हमने रूम को एक इंटेलिजेंट सिस्टम के रूप में देखना शुरू करने में बहुत देर कर दी, न कि केवल पेरिफेरल्स के संग्रह के रूप में। यह विचार कि आपको मीटिंग शुरू होने से पहले ऑडियो ट्रबलशूट करना या कैमरा को मैन्युअली फ्रेम करना पड़ेगा, अब अनावश्यक दिखेगा।

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