न्वेंटर के संस्थापक और सीईओ जितो चड्ढा – साक्षात्कार श्रृंखला

जितो चड्ढा, न्वेंटर के संस्थापक और सीईओ, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी कार्यकारी और निवेशक हैं जिनका करियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा विज्ञान, वेंचर पूंजी और व्यवसाय विकास में फैला हुआ है। न्वेंटर की स्थापना 2019 में करने के बाद, उन्होंने कंपनी के उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के विकास का नेतृत्व किया है, साथ ही साथ पूर्वानुमानिक विश्लेषण कंपनी रूल14 के सीईओ के रूप में भी कार्य किया है। चड्ढा 2007 से हैंड्सऑन ग्लोबल मैनेजमेंट का हिस्सा रहे हैं और 2013 में साझेदार बने, कई लेनदेन के स्रोत, संरचना और मूल्य निर्माण में योगदान देते हुए वेंचर पूंजी, डेटा विज्ञान और प्राकृतिक संसाधनों में निवेश का नेतृत्व किया है।

न्वेंटर लॉस एंजिल्स स्थित एक उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है जो बुद्धिमान अनुप्रयोगों और स्वचालित कार्य प्रवाहों के निर्माण, तैनाती और प्रबंधन के लिए प्रौद्योगिकी विकसित करती है। इसका मंच कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट, मशीन लर्निंग मॉडल, न्यूरल नेटवर्क, डेटा प्रबंधन, बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण, दृश्यीकरण और विकास उपकरणों को एक साथ लाता है। उत्पादों में एजेंट आईओ, एक ऑपरेटिंग सिस्टम शामिल है जो व्यवसायिक कार्यों में स्वायत्त एजेंटों को समन्वयित करने के लिए, और एनक्यूब, एक कार्य प्रवाह निर्माता है जो नो-कोड, लो-कोड और फुल-कोड विकास को समर्थन देता है, साथ ही साथ क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस और एज पर तैनाती को भी समर्थन देता है।

न्वेंटर और रूल14 का नेतृत्व करने से पहले, आपने वर्षों तक निवेश का स्रोत बनाया, पोर्टफोलियो कंपनियों में मूल्य बनाया और जटिल संगठनों के भीतर डेटा विज्ञान पहलों के साथ काम किया। कार्यप्रवाह पर ध्यान केंद्रित करने वाले एक उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता मंच बनाने के लिए आपके इस अनुभव ने आपको कैसे आकार दिया?

पोर्टफोलियो कंपनियों में काम करने से मुझे विभिन्न व्यवसायों में एक ही पैटर्न का पता चला। प्रत्येक संगठन में जानकारी कई लोगों, प्रणालियों और अनुमोदनों के माध्यम से गुजरती है trước कि एक प्रक्रिया पूरी हो सके।

इस अनुभव ने न्वेंटर को कार्यप्रवाह पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित किया, न कि स्टैंडअलोन टूल्स पर। एक कार्य को बेहतर बनाने से सीमित मूल्य है यदि परिणाम संगठन के बाकी हिस्सों में कुशलता से नहीं जा सकता है। हमने पूरी प्रक्रिया को संरचित करने और इसे बड़े पैमाने पर चलाने पर ध्यान केंद्रित किया।

न्वेंटर एजेंटिक क्रियाओं, मशीन लर्निंग मॉडल और न्यूरल नेटवर्क को स्केलेबल उद्यम कार्यप्रवाह में एक साथ लाता है। पारंपरिक स्वचालन मंचों में आपने कौन सी सीमाएं देखीं जिन्होंने आपको इस व्यापक वास्तुकला को विकसित करने के लिए प्रेरित किया?

वर्षों से, कंपनियों ने बादल और स्थानीय रूप से होस्ट किए गए सास अनुप्रयोगों के संग्रह के माध्यम से संचालित किया, जो अक्षम, जड़ और महंगे हो सकते थे। कार्यप्रवाह प्रणाली, मॉडल, एजेंट और कंपनी डेटा आमतौर पर अलग-अलग परतों के रूप में माने जाते थे, जिससे व्यापक स्वचालन अधिक कठिन हो जाता था।

हमने एक वास्तुकला विकसित की जहां ये घटक एक साथ काम कर सकते हैं और मांग में बदलाव के रूप में स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकते हैं। प्रक्रिया को एक निश्चित अनुप्रयोग या एक प्रकार के कंप्यूटिंग वातावरण में मजबूर नहीं किया जाना चाहिए।

कई संगठन अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीतियों को एक मॉडल चुनकर या एक चैटबॉट लॉन्च करके शुरू करते हैं। आपके अनुभव में, डेटा, अनुमतियों, प्रक्रियाओं और सिस्टम एकीकरण के संबंध में कौन से आधारभूत कार्य होने चाहिए ताकि एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता तैनाती महत्वपूर्ण परिणाम प्रदान कर सके?

एक कंपनी को पहले प्रक्रिया को परिभाषित करना होगा, यह पहचानना होगा कि एजेंट को क्या जानकारी चाहिए, और यह निर्धारित करना होगा कि वह जानकारी कहां रहती है। इसमें डेटाबेस, फ़ाइल भंडार, पीडीएफ, लेख, ईमेल प्रणाली या अन्य कंपनी डेटा स्रोत शामिल हो सकते हैं जिन्हें एजेंट को एक उपयोगी रूप में उपलब्ध कराना होगा।

कंपनी को तब यह परिभाषित करना होगा कि एजेंट को उस जानकारी प्राप्त करने के बाद क्या होता है। एक बातचीत एक प्रतिक्रिया, एक सारांश, एक अनुवर्ती कतार, या एक और एजेंटिक कार्यप्रवाह पैदा कर सकती है। अनुमोदित उपकरण, डेटा अनुमतियां और उपयोगकर्ता अनुमतियां प्रत्येक कार्रवाई के लिए भूमिका द्वारा स्थापित की जानी चाहिए ताकि प्रत्येक कार्रवाई एक परिभाषित प्रक्रिया के भीतर हो।

नक्यूब डेटा वैज्ञानिकों और व्यवसाय विश्लेषकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित कार्यप्रवाह बनाने, परीक्षण करने, तैनात करने और निगरानी करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आप गैर-विशेषज्ञों के लिए इन क्षमताओं को कैसे सुलभ बनाते हैं जबकि उत्पादन वातावरण के लिए आवश्यक तकनीकी नियंत्रण बनाए रखते हैं?

लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सॉफ़्टवेयर उत्पादों के बारे में अपनी भूमिका के दायरे से सोचते हैं और यह उत्पाद उनके काम को आसान बना सकता है या उन्हें अधिक उत्पादक बना सकता है। इंटरफ़ेस को उन्हें बताना चाहिए कि वे क्या चाहते हैं, प्रश्न पूछें और सामान्य भाषा और आवाज़ के माध्यम से एक एजेंट या कार्यप्रवाह को समायोजित करें।

कार्यप्रवाह, कंप्यूटिंग प्रक्रियाएं और स्केलिंग उस इंटरैक्शन के नीचे रहते हैं। संगठन अभी भी उपकरण, डेटा स्रोत और प्रत्येक भूमिका के लिए असाइन की गई पहुंच को नियंत्रित करता है, इसलिए एक व्यवसाय विश्लेषक सिस्टम का उपयोग कर सकता है بدون इसके बुनियादी ढांचे का सीधे प्रबंधन करने की आवश्यकता के बिना।

न्वेंटर का एजेंट ऑपरेटिंग सिस्टम एक समन्वयक एजेंट का उपयोग सीक्वेंशियल और पुनरावृत्ति कार्यप्रवाह में विशेषज्ञ एजेंटों को निर्देशित करने के लिए करता है। प्लेटफ़ॉर्म कैसे निर्धारित करता है कि प्रत्येक कार्य के लिए कौन सा एजेंट संभालना चाहिए, एजेंटों के बीच संदर्भ को संरक्षित करें और एक अनिश्चित परिणाम को कैसे संभालें?

कार्यप्रवाह यह निर्धारित करता है कि एक अनुरोध कैसे परिभाषित चरणों, शाखाओं और विशेषज्ञ एजेंटों के माध्यम से जाता है। एक चरण से जानकारी को सारांशित किया जा सकता है और आगे बढ़ाया जा सकता है ताकि अगला एजेंट समझ सके कि क्या हुआ, क्या अनुरोध किया गया था और क्या अनुवर्ती होना चाहिए।

एक अनिश्चित परिणाम को संभालना प्रक्रिया और कार्रवाई के परिणामों पर निर्भर करता है। कार्यप्रवाह नियंत्रणों को यह प्रतिबिंबित करना चाहिए कि प्रणाली कहां जारी रह सकती है और जहां परिणाम की समीक्षा की आवश्यकता है।

उद्यमों को बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल, विशेषज्ञ मशीन लर्निंग प्रणाली और तृतीय-पक्ष एजेंटों का उपयोग करने की लचीलापन चाहिए। कंपनियों को अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुनियादी ढांचे को कैसे डिज़ाइन करना चाहिए ताकि वे एक मॉडल प्रदाता या प्रौद्योगिकी स्टैक पर निर्भर न हों?

बुनियादी ढांचा कई मॉडलों को समर्थन देना चाहिए और उन्हें एक ही कार्यप्रवाह के भीतर समानांतर में संचालित करने की अनुमति देनी चाहिए। एक प्रदाता भाषा-से-भाषा घटक को संभाल सकता है, जबकि दूसरा मॉडल तर्क या प्रसंस्करण पीछे करता है।

टूलकिट का चयन ग्राहक की लागत, प्रदर्शन, सुरक्षा, विलंबता और तृतीय-पक्ष सेवा प्रदाताओं के लिए खुलापन के अनुसार किया जाना चाहिए। कुछ उद्यम कई प्रदाताओं को मिलाने में सहज हैं, जबकि अन्य अपने एजेंट को अपने बादल या समर्पित बुनियादी ढांचे पर चाहते हैं। वास्तुकला को दोनों दृष्टिकोणों का समर्थन करना चाहिए।

एक बार जब एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट कंपनी डेटा तक पहुंच सकता है और व्यवसाय प्रणालियों में क्रियाएं कर सकता है, तो सुरक्षा एक संवादात्मक इंटरफ़ेस की रक्षा से अधिक जटिल हो जाती है। एजेंट की अनुमतियों, स्वायत्तता और परिणामी क्रियाओं को शुरू करने की क्षमता को नियंत्रित करने वाले नियंत्रण क्या होने चाहिए?

पहुंच को भूमिका, परियोजना और कार्यप्रवाह द्वारा नियंत्रित किया जाना चाहिए। एक एजेंट को केवल उस संदर्भ के लिए अनुमोदित जानकारी, उपकरण और क्रियाओं का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए, और उस दायरे से बाहर के अनुरोधों को अनुमोदन के लिए भेजा जाना चाहिए।

स्वायत्तता की मात्रा डेटा की संवेदनशीलता और क्रिया के परिणामों को प्रतिबिंबित करनी चाहिए। लेन-देन जो पैसे, निजी जानकारी या किसी अन्य महत्वपूर्ण परिणाम से संबंधित हैं, कंपनी को यह देखने में सक्षम होना चाहिए कि एजेंट क्या कर रहा है और पूर्णता से पहले अनुमोदन की आवश्यकता है।

न्वेंटर दस्तावेज़ प्रसंस्करण, ग्राहक सेवा, रिपोर्टिंग, स्वास्थ्य संचार और धोखाधड़ी का पता लगाने सहित क्षेत्रों में अनुप्रयोग प्रस्तुत करता है। कौन सी तकनीकी या संचालन विशेषताएं एक कार्यप्रवाह को एजेंटिक स्वचालन के लिए उपयुक्त बनाती हैं, और कौन सी प्रक्रियाएं मुख्य रूप से मानव नेतृत्व वाली रहनी चाहिए?

हम कार्यप्रवाह से जुड़े लोगों या लागत की संख्या को इसकी जटिलता और स्वचालन के लिए इसकी उपयुक्तता के खिलाफ संतुलित करते हैं। एक प्रक्रिया महंगी या श्रमसाध्य हो सकती है और फिर भी यह स्वचालन के लिए शुरू करने के लिए गलत स्थान हो सकता है यदि यह बहुत जटिल या अविश्वसनीय है।

सामान्य दृष्टिकोण सबसे कम लटकते हुए फल के साथ सबसे बड़े प्रभाव के लिए जाना है। यह सूत्र फ्रैक्टल है क्योंकि इसे एक व्यक्ति की भूमिका, कई विभागों या पूरे संगठन में लागू किया जा सकता है। अनिश्चितता या परिणामी निर्णय लेने वाली प्रक्रियाओं में लोगों को शामिल करना जारी रखना चाहिए।

आपने कर्मचारियों के बारे में चर्चा की है जो अंततः अपने काम के दोहराए जाने वाले तत्वों को संभालने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहयोगियों को प्राप्त करेंगे। यह संगठनात्मक संरचनाओं को कैसे बदल सकता है, और नेताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए क्या करना चाहिए कि ये प्रणाली महत्वपूर्ण निर्णयों से मानव निर्णय को धीरे-धीरे हटाने के बजाय मजबूत करती हैं?

विचार यह है कि प्रत्येक व्यक्ति को एक एजेंट साथी देना है जो समय के साथ काम के हिस्सों को सीख सकता है। संगठन के एक बड़े हिस्से में, यह केंद्रीय बुद्धिमत्ता और ऑर्ग चार्ट के ऊपर अनुकूलन बनाता है, न कि केवल एक या दो कर्मचारियों तक लाभ सीमित करता है।

एजेंट दोहराए जाने वाले काम जैसे जानकारी एकत्र करने, डेटा ले जाने या नियमित प्रस्तुतियों का निर्माण करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। इससे लोगों को महत्वपूर्ण चर्चाओं और निर्णयों के लिए अधिक समय मिलता है, जबकि संगठन संवेदनशील जानकारी और परिणामी क्रियाओं पर अधिकार बनाए रखता है।

जैसे ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट सहायकों से जटिल संगठनों के लिए एक संचालन परत में विकसित होते हैं, कौन सी क्षमताएं सबसे अधिक सुधार की आवश्यकता है ताकि कंपनियां सुरक्षित रूप से पूरे विभागों या व्यवसाय इकाइयों को शामिल करने वाले कार्यप्रवाहों को स्वचालित कर सकें?

एजेंटों को कंपनी डेटाबेस, फ़ाइलों और बड़े प्रणालियों के साथ कम विलंबता और मजबूत एकीकरण की आवश्यकता है। जानकारी को भूमिकाओं और विभागों में बिना मैनुअल रूप से स्थानांतरित किए या नए बोतलनेक बनाए बिना जाना चाहिए।

इंटरैक्शन परत को भी सुधारने की आवश्यकता है। वॉयस एजेंटों को एक सामान्य बातचीत की तरह महसूस होना चाहिए जहां एक व्यक्ति बाधा डाल सकता है और दिशा बदल सकता है, और व्यवसायों को अंततः अपनी प्रणालियों के साथ अधिकृत एजेंटों के लिए सीधे तरीकों की आवश्यकता होगी। ब्राउज़र स्वचालन इस अंतर को पुल सकता है, लेकिन उद्योग एक अधिक कुशल संरचना की ओर बढ़ेगा क्योंकि कंप्यूट और बुनियादी ढांचे में लागत है।

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