साक्षात्कार
लक्ष्मीकांत गुंडावरपु, ट्रेडेंस के मुख्य नवाचार अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला
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लक्ष्मीकांत गुंडावरपु ट्रेडेंस के मुख्य नवाचार अधिकारी हैं। आईटी क्षेत्र में तीन दशकों से अधिक के अनुभव के साथ, लक्ष्मीकांत एआई परिवर्तन और डिजिटल नवाचार में एक प्रतिष्ठित प्राधिकरण हैं।
माइक्रोसॉफ्ट इंडिया में डेटा और एआई के पूर्व वैश्विक प्रमुख के रूप में, लक्ष्मीकांत के नेतृत्व ने 100 से अधिक ग्राहकों के लिए 40 देशों में डिजिटल परिवर्तन को सक्षम किया। माइक्रोसॉफ्ट में, लक्ष्मीकांत ने एयरोन में ओपन-सोर्स डेटाबेस के एकीकरण और सास समाधान प्रदाताओं के साथ रणनीतिक गठबंधनों का समर्थन किया।
ग्राहक-केंद्रित एआई समाधान बनाने की प्रवृत्ति के साथ, लक्ष्मीकांत रणनीतिक साझेदारी को बढ़ावा देने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जो नवाचार को बढ़ावा देता है। लक्ष्मीकांत एआई-चालित परिवर्तनों को उत्प्रेरित करने के लिए अनुभव, तकनीकी विशेषज्ञता और नेतृत्व कौशल का एक धन लाता है, जो उभरती प्रौद्योगिकियों को ठोस व्यावसायिक समाधानों में अनुवाद करने की स्थापित क्षमता प्रदर्शित करता है।
ट्रेडेंस एक डेटा और एआई कंपनी है जो व्यवसायों को वास्तविक दुनिया के प्रभाव में विश्लेषणात्मक प्रयोगों को बदलने में मदद करती है। वे खुदरा, सीपीजी, प्रौद्योगिकी, वित्त, स्वास्थ्य सेवा और यात्रा जैसे उद्योगों में काम करते हैं, डेटा इंजीनियरिंग, एआई/एमएल, उत्पादक एआई, आपूर्ति श्रृंखला, ग्राहक अनुभव और डिजिटल आधुनिकीकरण में सेवाएं प्रदान करते हैं। उनका ध्यान त्वरित परिणाम प्राप्त करने के लिए त्वरित त्वरण, गहरी डोमेन विशेषज्ञता और मजबूत साझेदारी को जोड़ने पर केंद्रित है, जो व्यवसायों को स्केलेबल, उद्यम-तैयार समाधान प्रदान करता है।
माइक्रोसॉफ्ट इंडिया में आपके वर्षों के दौरान, कौन से अनुभव आपके लिए एआई-चालित उद्यम परिवर्तन के लिए दृष्टि को आकार देने में मदद करते हैं जो अब ट्रेडेंस की रणनीति में दिखाई देते हैं?
माइक्रोसॉफ्ट में मेरे कार्यकाल के दौरान, मुझे विभिन्न क्षेत्रों में उद्यमों के साथ काम करने का अवसर मिला, जिसमें विमानन और रियल एस्टेट शामिल थे। यह स्पष्ट है कि एआई तब वास्तविक प्रभाव पैदा कर सकता है जब इसका एक स्पष्ट उद्देश्य है, यह विश्वसनीय डेटा द्वारा समर्थित है और संचालन निर्णय लेने में एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
उदाहरण के लिए:
- एक प्रमुख एयरलाइन ने इंजन विफलता की भविष्यवाणी के लिए एआई लागू किया, जिससे प्रोएक्टिव रखरखाव और दोनों सुरक्षा और दक्षता में सुधार हुआ।
- एक बड़ी रियल एस्टेट कंपनी ने आवश्यक भवन प्रणालियों की भविष्यवाणी निगरानी के लिए एआई का उपयोग किया, जिससे डाउनटाइम कम हुआ और रखरखाव कार्यक्रम अनुकूलित हुए।
इन अनुभवों ने मुझे सिखाया कि प्रौद्योगिकी अकेले व्यवसायों को परिवर्तित नहीं करती है। इसके लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन, मजबूत डेटा नींव और तंत्र की आवश्यकता होती है जो अंतर्दृष्टि को वास्तविक कार्रवाई में अनुवादित करते हैं। यह दृष्टिकोण अब ट्रेडेंस के दृष्टिकोण को चलाता है: हम एआई समाधान विकसित करते हैं जो उद्देश्य से चलाए जाते हैं, डेटा से सूचित किए जाते हैं और व्यवसाय में मापने योग्य परिणामों को वितरित करने में सक्षम होते हैं।
ट्रेडेंस अक्सर एआई में “अंतिम-मील” समस्या का समाधान करने के लिए वर्णित किया जाता है। आप उन उदाहरणों को साझा कर सकते हैं जहां यह ग्राहकों के लिए त्वरित परिवर्तन को तेज करता है?
एक बड़े वैश्विक खुदरा विक्रेता पर विचार करें। लेनदेन, वफादारी कार्यक्रमों, आपूर्ति श्रृंखला संचालन और डिजिटल टचपॉइंट्स से खंडित डेटा को एकजुट करके, हमने राजस्व वृद्धि, ग्राहक प्रतिधारण, यात्रा व्यक्तिगतकरण और मांग पूर्वानुमान को चलाने वाले एआई अनुप्रयोगों को सक्षम किया। हमने इन अंतर्दृष्टि को संचालन में लागू किया, विश्लेषण को वास्तविक व्यवसायिक परिणामों में बदल दिया।
खुदरा मामला अध्ययन: ट्रेडेंस ने एक एकीकृत व्यक्तिगतीकरण प्रणाली बनाई जिसने 58 मिलियन डॉलर का राजस्व उत्पन्न किया और 54% के केपीआई अंतर को बंद कर दिया। यह ग्राहक अंतर्दृष्टि से परे गया और वास्तविक राजस्व ड्राइविंग व्यक्तिगतीकरण को बड़े पैमाने पर वितरित किया।
जैव प्रौद्योगिकी में, अनुसंधान और विकास, नैदानिक और व्यावसायिक डेटासेट को एकीकृत करके, एआई ने परीक्षण भर्ती को अनुकूलित किया, अध्ययन डिजाइन में सुधार किया और चिकित्सक जुड़ाव में सुधार किया, जिससे समय-समय पर बाजार और राजस्व में वृद्धि हुई।
क्षेत्रों में से, बैंकिंग धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर निर्माण में पredictive रखरखाव तक, सबक एक ही रहता है: एआई केवल तभी मूल्य प्रदान करता है जब यह व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण निर्णयों को चलाता है।
बैंकिंग मामला अध्ययन: ट्रेडेंस ने जेनएआई एएमएल (एंटी-मनी लॉन्डरिंग) कोपिलॉट्स तैनात किए जो न केवल संदिग्ध गतिविधियों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते थे, बल्कि दैनिक संचालन में एकीकृत होकर मामले के प्रवाह को 120% तक बढ़ा दिया और झूठे सकारात्मक को 15% तक कम कर दिया। यह एआई पता लगाने से संचालन की दक्षता में अनुवाद को दर्शाता है।
उद्यम अक्सर एआई पायलट से उत्पादन तक बड़े पैमाने पर जाने के लिए संघर्ष करते हैं। सबसे बड़े रोडब्लॉक्स क्या हैं, और ट्रेडेंस उन्हें कैसे पार करता है?
कई एआई पहल तकनीकी रूप से मजबूत होने के बावजूद इसलिए ठप हो जाती हैं क्योंकि वे स्पष्ट व्यवसायिक परिणाम के साथ डिज़ाइन नहीं की जाती हैं। मुख्य चुनौतियों में शामिल हैं:
- उद्देश्य-निर्मित डिज़ाइन अंतराल: अंतर्दृष्टि दिलचस्प हो सकती है, लेकिन मापने योग्य व्यवसायिक समस्याओं का समाधान नहीं करती है।
- डेटा सीमाएं: खंडित या खराब गुणवत्ता वाले डेटा विश्वसनीय स्केलिंग को रोकते हैं।
- संचालन चुनौतियां: स्वचालित तैनाती, निगरानी, पुनः प्रशिक्षण और शासन के बिना, मॉडल प्रयोगात्मक रहते हैं।
ट्रेडेंस इन चुनौतियों का सामना करता है:
- परिणाम-उन्मुख डिज़ाइन, जो सुनिश्चित करता है कि हर एआई पहल सीधे मापने योग्य व्यवसायिक परिणामों से जुड़ी हुई है।
- मजबूत डेटा नींव, जो डेटासेट को समेकित और समृद्ध करती है ताकि विश्वसनीय मॉडल प्रदर्शन सुनिश्चित किया जा सके।
- उत्पादन-तैयार संचालन ढांचे, जिसमें स्वचालित तैनाती, निगरानी, पुनः प्रशिक्षण और शासन शामिल हैं ताकि सटीकता, लचीलापन और अनुपालन बनाए रखा जा सके।
यह दृष्टिकोण उद्यमों को प्रयोग से पूर्ण-स्केल एआई में संक्रमण करने में सक्षम बनाता है जो लगातार व्यवसायिक प्रभाव प्रदान करता है।
आपने हाल ही में मिल्की वे की घोषणा की, स्वायत्त एआई एजेंटों का एक समूह। इसके डिज़ाइन को क्या प्रेरित किया, और यह पारंपरिक एआई सहायकों से कैसे भिन्न है?
मिल्की वे का जन्म इस बात से हुआ कि उद्यमों को डैशबोर्ड या चैटबॉट से अधिक की आवश्यकता है। उन्हें एक तर्कसंगत ढांचे की आवश्यकता है जो बहुस्वरीय डेटा को खपत, व्याख्या और जोड़ सकता है और कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता प्रदान कर सकता है।
पारंपरिक सहायकों के विपरीत, मिल्की वे एजेंट:
- विभिन्न डेटा स्रोतों पर तर्क देते हैं, अंतर्दृष्टि को जोड़ते हैं न कि केवल प्रश्नों का उत्तर देते हैं।
- जटिल, बहुस्तरीय समस्याओं का विश्लेषण करते हैं, कार्य प्रवाह के माध्यम से जानकारी को पुल करते हैं।
- कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता प्रदान करते हैं, अंतर्दृष्टि को निर्णय या स्वचालित कार्रवाई में परिवर्तित करते हैं।
संक्षेप में, मिल्की वे एआई को एक तर्कसंगत एजेंटों के नेटवर्क में परिवर्तित करता है जो जटिलता को संभाल सकता है और वास्तविक व्यवसायिक परिणामों को चला सकता है, बुनियादी उपकरणों को प्रतिस्थापित करने के बजाय।
मिल्की वे के शुरुआती तैनाती तेजी से परिणाम दिए। इन लाभों को क्या सक्षम किया?
तीन तत्वों ने अंतर बनाया:
- निर्णय लेने वाले बिंदुओं पर अंतर्दृष्टि को एम्बेड करना, सिफारिशों को तुरंत कार्रवाई योग्य बनाना।
- आगे की ओर देखने वाली खुफिया, निर्णयों को प्रतिक्रियात्मक विश्लेषण के बजाय प्रोएक्टिव बनाना।
- सुरक्षित, शासित मंच, उद्यम-स्तर के एआई को सक्षम बनाना जबकि अनुपालन और नियंत्रण बनाए रखना।
यह संयोजन व्यवसायिक परिणामों को हफ्तों में वितरित करता है, महीनों में नहीं।
मिल्की वे व्याख्या योग्यता, लेखा परीक्षा और तर्कसंगत मार्गों पर जोर देता है। एआई को अपनाने में उद्यमों के लिए यह कितना महत्वपूर्ण है?
विश्वास एआई के लिए मौलिक है। मिल्की वे सुनिश्चित करता है:
- प्रत्येक सिफारिश के लिए पारदर्शी तर्कसंगतता।
- सभी इनपुट, आउटपुट और कार्यों का दस्तावेजीकरण करने वाले लेखा परीक्षा ट्रेल्स।
- लचीलापन और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए निरंतर प्रतिकूल परीक्षण।
यह पारदर्शिता और जवाबदेही मिल्की वे को अपारदर्शी ब्लैक-बॉक्स प्रणालियों से अलग करती है, जो उद्यमों को अपनाने में विश्वास बनाती है।
एआई से मानव सहयोगियों के रूप में एआई के परिवर्तन से संगठनों और निर्णय लेने पर क्या प्रभाव पड़ेगा?
एआई सहयोगी संगठनों के संचालन को बदलते हैं:
- प्रबंधक दोहरी भूमिकाएं निभाते हैं, मानवों का मार्गदर्शन करते हुए एआई एजेंटों की देखरेख करते हैं।
- निर्णय सहयोगी हो जाते हैं, एजेंट तर्कसंगतता को संभालते हैं और मानव नैतिक पर्यवेक्षण प्रदान करते हैं।
- संचालन संरचनाएं एआई को दैनिक निर्णय लेने में एकीकृत करने के लिए विकसित होती हैं, गति, स्थिरता और परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करती हैं।
2028 तक, व्यवसायिक निर्णयों में से एक तिहाई स्वतंत्र रूप से किए जा सकते हैं। सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए संगठनों को क्या बदलना चाहिए?
स्वतंत्र एआई को सुरक्षित रूप से तैनात करने के लिए, संगठनों को संस्कृति, संचालन और शासन में व्यावहारिक उपायों को लागू करना चाहिए:
संस्कृति – एआई के साथ विश्वास बनाएं:
- मानव-इन-द-लूप निर्णय लेने से शुरू करें और धीरे-धीरे स्वतंत्रता बढ़ाएं।
- टीमों को एआई सिफारिशों को समझने, सत्यापित करने और हस्तक्षेप करने के लिए प्रशिक्षित करें।
संचालन – निगरानी और जोखिम नियंत्रण लागू करें:
- सटीकता, पूर्वाग्रह और अनुपालन के लिए एआई निर्णयों को निरंतर ट्रैक करें।
- असुरक्षा की पहचान करने के लिए प्रतिकूल सिमुलेशन चलाएं।
- मानव सुधारों से एआई मॉडल में सुधार के लिए प्रतिक्रिया लूप बनाए रखें।
शासन – सीमाएं और एस्केलेशन पथ निर्धारित करें:
- पूरी तरह से स्वचालित और मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता वाले निर्णयों को परिभाषित करें।
- सभी एआई-संचालित कार्यों के लिए लेखा परीक्षा और ट्रेसबिलिटी सुनिश्चित करें।
- विचलन या जोखिमों के मामले में हस्तक्षेप करने के लिए आकस्मिक प्रक्रियाएं बनाएं।
इन चरणों के माध्यम से, संगठन स्वतंत्र निर्णय लेने को सुरक्षित रूप से बढ़ा सकते हैं, नियंत्रण, जवाबदेही और अनुपालन बनाए रखते हुए।
मिल्की वे के लिए ट्रेडेंस का रोडमैप क्या है?
हमारा रोडमैप में शामिल है:
- खुदरा, स्वास्थ्य सेवा, निर्माण और वित्तीय सेवाओं के लिए उद्योग-विशिष्ट एजेंट।
- ईआरपी, सीआरएम और आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों के साथ गहरे एकीकरण, जो सहज अपनाने की अनुमति देते हैं।
- एजेंटों को समय के साथ अपनी बुद्धिमत्ता और संदर्भ समझ में सुधार करने के लिए निरंतर सीखने और तर्कसंगतता की क्षमता।
दृष्टि एक एजेंटों का एक पारिस्थितिकी तंत्र है जिसे उद्यम एकत्रित कर सकते हैं, शासित कर सकते हैं और विश्वास कर सकते हैं।
सी सूट नेताओं को एआई के रणनीतिक निर्णय लेने वाली भूमिकाएं ग्रहण करने के लिए कैसे तैयार करना चाहिए?
एआई अपनाना एक परिपक्वता यात्रा है:
- मानव-इन-द-लूप कोपिलॉट्स से शुरू करें, अर्ध-स्वतंत्र कार्य प्रवाहों की प्रगति करें और अंततः नियंत्रित डोमेन में पूर्ण स्वतंत्रता की अनुमति दें।
- एआई साक्षरता में निवेश करें, जो टीमों को एआई प्रणालियों के साथ प्रभावी ढंग से सहयोग करने में सक्षम बनाता है।
- निर्णय गुणवत्ता और व्यवसायिक प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करने के लिए केपीआई, शासन ढांचे और संचालन संरचनाओं को पुनः परिभाषित करें, न कि केवल मॉडल प्रदर्शन पर।
अंततः, एआई अपनाना केवल एक तकनीकी पहल नहीं है; यह नेतृत्व, संस्कृति और संचालन निर्णय लेने में एक परिवर्तन है।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें ट्रेडेंस पर जाना चाहिए。
