मैसा ने भरोसेमंद, पारदर्शी 'डिजिटल कर्मचारियों' को सशक्त बनाने के लिए 25 मिलियन डॉलर जुटाए

एंटरप्राइज़ एआई विफलता से ग्रस्त है - अध्ययनों से पता चलता है 95% जनरेटिव एआई पायलट असफल हो जाते हैं. लेकिन मैसावालेंसिया और सैन फ़्रांसिस्को को जोड़ने वाली कंपनी, ऑटोमेशन में जवाबदेही को शामिल कर रही है। इसके नेतृत्व में 25 मिलियन डॉलर के सीड राउंड के बाद, क्रेंडम समर्थन के साथ फोर्जपॉइंट कैपिटल, NFX, तथा विलेज ग्लोबलमैसा एजेण्टिक प्रक्रिया स्वचालन के साथ एआई वर्कफ़्लो को बदलने के लिए तैयार है जो कि जितना बुद्धिमान है उतना ही ऑडिटेबल भी है।

इंजन के अंदर: केपीयू और कार्य-श्रृंखला - ज़मीनी स्तर से विश्वास का निर्माण

मैसा के मंच के मूल में है ज्ञान प्रसंस्करण इकाई (केपीयू)—एक नवीन आर्किटेक्चर जो AI तर्क को पुनर्परिभाषित करता है। KPU में शामिल हैं:

• A रीजनिंग इंजन, एक बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित, जो बहु-चरणीय वर्कफ़्लो की योजना बनाता है।
• An निष्पादन इंजन जो इन योजनाओं को क्रियान्वित करता है और परिणामों को पुनः अंशांकन के लिए भेजता है।
• A वर्चुअल संदर्भ विंडो यह सूचना प्रवाह को सुव्यवस्थित करता है, तथा मतिभ्रम को कम करने के लिए मॉडल को केवल प्रासंगिक डेटा पर केंद्रित करता है।

केपीयू की खासियत यह है कि यह एलएलएम की भूमिका को कैसे नया रूप देता है। एक संभाव्य पाठ जनरेटर के रूप में कार्य करने के बजाय, मॉडल को एक अनुशासित कम्प्यूटेशनल ढाँचे के एक घटक के रूप में माना जाता है। केपीयू एक ऑपरेटिंग सिस्टम की तरह तर्क को व्यवस्थित करता है, समस्याओं को प्रबंधनीय, ऑडिट करने योग्य चरणों में तोड़ता है और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक क्रिया को मान्य किया जा सके। यह संरचना एक बार अस्पष्ट मॉडल को तर्क की एक पूर्वानुमानित प्रणाली में बदल देती है, जहाँ त्रुटियों का पता लगाया जा सकता है, उन्हें ठीक किया जा सकता है और उन्हें बढ़ने से रोका जा सकता है।

केपीयू का पूरक है कार्य-श्रृंखला—एक डिजिटल कर्मचारी की प्रक्रिया में शामिल हर निर्णय, कार्रवाई और उपकरण पर नज़र रखने वाला एक सावधानीपूर्वक दर्ज किया गया ऑडिट ट्रेल। सामान्य एआई आउटपुट के विपरीत, जो उपयोगकर्ताओं को अनुमान लगाने पर मजबूर कर देते हैं, चेन-ऑफ-वर्क स्वचालन के लिए एक ब्लैक बॉक्स रिकॉर्डर की तरह काम करता है। हर गणना, हर डेटा पुल, हर तर्क चरण को विस्तार से संरक्षित किया जाता है। इससे उद्यमों को न केवल परिणामों पर भरोसा करने, बल्कि उन्हें दोबारा ट्रैक करने, उन्हें दोहराने और समय के साथ उन्हें परिष्कृत करने की क्षमता मिलती है। अनुपालन-प्रधान उद्योगों के लिए, यह केवल एक सुविधा नहीं है—यह बड़े पैमाने पर सुरक्षित तैनाती का आधार है।

मैसा स्टूडियो की कार्यशैली: पारदर्शिता पर आधारित नो-कोड एजेंट

KPU और चेन-ऑफ-वर्क का लाभ उठाते हुए, मैसा स्टूडियो "नागरिक डेवलपर्स"—गैर-तकनीकी कर्मचारियों—को सरल भाषा निर्देशों का उपयोग करके डिजिटल कर्मचारियों को तैनात करने में सक्षम बनाता है। मैसा के HALP (मानव-संवर्धित LLM प्रसंस्करण) के माध्यम से, यह प्रणाली उद्देश्य को स्पष्ट करने के लिए परस्पर क्रिया करती है, कार्यप्रवाहों का निर्माण करती है, सैकड़ों API में एकीकृत होती है, और गतिशील रूप से सीखना शुरू करती है—यह सब बिना किसी डेवलपर या डेटासेट के।

व्यवहार में, इसका पहले ही सार्थक प्रभाव देखने को मिला है: एक वित्तीय सेवा फर्म ने झूठे सकारात्मक परिणामों में 99% की कमी की और प्रति कर्मचारी उत्पादकता में 10 गुना वृद्धि हासिल की—और केवल तीन ऑनबोर्डिंग सत्रों में ही पूरी तैनाती पूरी कर ली। वैश्विक बैंक, वाहन निर्माता और ऊर्जा कंपनियाँ अनुपालन-भारी प्रक्रियाओं को बड़े पैमाने पर स्वचालित करने के लिए इस प्लेटफ़ॉर्म का परीक्षण कर रही हैं, जहाँ पारदर्शिता और ऑडिटेबिलिटी पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता।

यह क्यों महत्वपूर्ण है—AI के लिए एक दृष्टिकोण जिस पर आप भरोसा कर सकते हैं और उसका विस्तार कर सकते हैं

मैसा केवल स्वचालन ही नहीं प्रदान करता है—यह जवाबदेह एआई जो वास्तुकला के माध्यम से विश्वास को स्थापित करता है। विनियमन, अस्पष्टता और उच्च दांवों से बोझिल उद्योगों—वित्त, स्वास्थ्य सेवा, ऊर्जा—में हर स्वचालित निर्णय का पता लगाने की क्षमता सर्वोपरि है। कार्य-श्रृंखला यह व्यवसायों को किसी भी चरण में एआई तर्क का निरीक्षण, ऑडिट और सत्यापन करने में सक्षम बनाता है, जिसका अर्थ है कि नियामकों और आंतरिक टीमों को यह अनुमान लगाने की ज़रूरत नहीं है कि निष्कर्ष कैसे निकाले गए। इसके बजाय, वे सटीकता से सत्यापन कर सकते हैं।

इस बीच, केपीयू का डिज़ाइन तर्क को डेटा शोर से अलग करके और निष्पादन को संरचित करके, भ्रमों को व्यवस्थित रूप से दबा देता है। यह विश्वसनीयता उस अप्रत्याशितता को दूर करती है जो अक्सर उद्यमों को एआई के प्रति सतर्क करती है। रहस्य में लिपटे आउटपुट देने के बजाय, मैसा के एजेंट तार्किक, पूर्वानुमानित और सुसंगत परिणाम प्रदान करते हैं।

भविष्य की ओर देखते हुए, यह प्लेटफ़ॉर्म एक मूलभूत बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है: AI एक विश्वसनीय सहयोगी बन जाता है—जिसका तर्क पारदर्शी होता है, जिसके कार्यों का पता लगाया जा सकता है, और जिसकी "विचार प्रक्रिया" को परिष्कृत और ऑडिट किया जा सकता है। चूँकि मैसा का सिस्टम मॉडल-अज्ञेय है, इसलिए संगठनों के पास भविष्य में मज़बूत मॉडल अपनाने की लचीलापन बनी रहती है—बिना KPU ढाँचे की कठोरता और निगरानी खोए। यह अनुकूलनशीलता, उद्यम की बदलती ज़रूरतों के अनुसार टिकाऊ और मापनीय परिनियोजन का आधार तैयार करती है।

संक्षेप में, मैसा एआई के लिए एक ऐसा खाका पेश करता है जो न सिर्फ़ शक्तिशाली है, बल्कि ज़िम्मेदार और लचीला भी है। ऐसी दुनिया में जहाँ ज़्यादातर एआई परियोजनाएँ नाकामयाब साबित होती हैं, यह तकनीक नवाचार को ईमानदारी के साथ जोड़कर आगे बढ़ने का एक दुर्लभ रास्ता दिखाती है।