माइकल माजस्टर, आर्थर डी लिटिल के पार्टनर – साक्षात्कार श्रृंखला

माइकल माजस्टर, आर्थर डी लिटिल के पार्टनर, एक अनुभवी रणनीति और प्रौद्योगिकी सलाहकार हैं जिनके पास डिजिटल परिवर्तन, आईटी रणनीति और नवाचार से चलित विकास में गहरी विशेषज्ञता है। ब्रुसेल्स में स्थित और बेनेलक्स क्षेत्र में काम करते हुए, उन्होंने दो दशक से अधिक का अनुभव है सीआईओ और वरिष्ठ कार्यकारियों को बड़े पैमाने पर परिवर्तन लाने और मापने योग्य व्यवसायिक परिणाम प्राप्त करने में सलाह देने का। आर्थर डी लिटिल में शामिल होने से पहले, उन्होंने 16 वर्षों तक एक्सेंचर में बिताए, जहां उन्होंने वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं निभाईं, जिनमें फ्रांस और बेनेलक्स में प्रौद्योगिकी संसाधनों के लिए प्रबंध निदेशक शामिल थे, और ऊर्जा, उपयोगिताओं, रसायनों और प्राकृतिक संसाधनों जैसे क्षेत्रों में मजबूत क्षेत्र विशेषज्ञता विकसित की।

आर्थर डी लिटिल दुनिया की सबसे पुरानी प्रबंधन परामर्श firms में से एक है, जो 135 वर्षों से अधिक पुरानी है और नवाचार, रणनीति और प्रौद्योगिकी-संचालित परिवर्तन पर इसके ध्यान के लिए व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है। कंपनी वैश्विक संगठनों के साथ जटिल व्यवसायिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए काम करती है, जिसमें रणनीतिक अंतर्दृष्टि को गहरे उद्योग विशेषज्ञता के साथ मिलाकर डिजिटल परिवर्तन, नवाचार प्रबंधन और परिचालन सुधार जैसे क्षेत्रों में समर्थन प्रदान करती है। रणनीति, प्रौद्योगिकी और निष्पादन के बीच की खाई को पाटने पर मजबूत जोर देने के साथ, आर्थर डी लिटिल ने ग्राहकों को विकास करने में मदद करने के लिए एक प्रतिष्ठा बनाई है। नवाचार और तेजी से विकसित होते बाजार की गतिविधियों के अनुकूल होने के लिए।

आपने एक्सेंचर में 16 वर्षों से अधिक समय बिताया, जिसमें बेनेलक्स और फ्रांस में प्रौद्योगिकी और संसाधनों का नेतृत्व किया, और फिर आर्थर डी लिटिल में पार्टनर बने। यह यात्रा आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार देती है कि वास्तव में संगठनों को एआई प्रयोग से बड़े पैमाने पर परिचालन परिवर्तन में कैसे जाना चाहिए?

एक्सेंचर में अपने समय के दौरान, मैंने देखा कि कंपनी 30,000 से अधिक 500,000 कर्मचारियों तक विस्तारित हुई। मैंने पहले हाथ से देखा कि आईटी वितरण को बड़े पैमाने पर परिवर्तनों के लिए सीआईओ के समर्थन के लिए कैसे औद्योगिक किया जा सकता है।

हालांकि, वर्षों से, आईटी व्यवसाय का एक मुख्य हिस्सा बन गया है, जिससे संगठनों को इसे एक वस्तु के रूप में मानने से दूर जाने की आवश्यकता है।

आर्थर डी लिटिल में जाने के दौरान, मैं यह जानना चाहता था कि इन रणनीतिक परिवर्तनों को कैसे संभाला जा सकता है, कैसे विशेषज्ञता के बजाय मानकीकृत प्लेटफार्मों के बजाय विशेषज्ञता के साथ संगठन मूल्य निर्माण में एक कदम बदलाव ला सकते हैं, और पूरे एक्जेक्यूटिव कमिटी की संयुक्त जिम्मेदारी कैसे संगठनों को मूल्य निर्माण में एक कदम बदलाव लाने में मदद कर सकती है।

आपके हालिया दृष्टिकोण में, यह एजेंट नहीं है, यह प्रणाली है, आप तर्क देते हैं कि मल्टी-एजेंट एआई कम प्रौद्योगिकी के बारे में है और अधिक परिचालन मॉडल परिवर्तन के बारे में है। आप क्यों सोचते हैं कि इतने सारे संगठन अभी भी एआई को मुख्य रूप से एक टूलिंग समस्या के रूप में देखते हैं?

संगठन एआई को एक टूलिंग समस्या के रूप में देखते हैं क्योंकि यह मौजूदा संरचनाओं, बजट और स्वामित्व में फिट बैठता है, जो क्रॉस-फंक्शनल परिवर्तन की जटिलता से बचता है। यह तेजी से पायलट और दिखाई देने वाली प्रगति की अनुमति देता है, लेकिन अक्सर ऐसी पहल का परिणाम होता है जो बड़े पैमाने पर या महत्वपूर्ण आरओआई प्रदान नहीं करता है। कई नेता विरासत सॉफ्टवेयर मानसिक मॉडल पर भी भरोसा करते हैं, यह मानते हुए कि एआई को पारंपरिक आईटी प्रणालियों की तरह तैनात किया जा सकता है, न कि कार्य प्रवाह और निर्णय पुनर्निर्माण की आवश्यकता है। उसी समय, संचालन मॉडल परिवर्तन के लिए जिम्मेदारी धुंधली और प्रबंधन करने में मुश्किल है, जिससे प्रौद्योगिकी-नेतृत्व वाली पहल अधिक आकर्षक हो जाती है। परिणामस्वरूप, कंपनियां उपकरणों की ओर रुख करती हैं क्योंकि यह गहरे परिवर्तन की तुलना में आसान और सुरक्षित है।

कई उद्यम वर्तमान में एजेंटिक एआई के साथ प्रयोग कर रहे हैं लेकिन इसे बड़े पैमाने पर करने में संघर्ष कर रहे हैं। संगठनों को पायलट से उत्पादन में जाने से रोकने वाली सबसे सामान्य संरचनात्मक बाधाएं क्या हैं?

संगठन एजेंटिक एआई को बड़े पैमाने पर करने में संघर्ष करते हैं क्योंकि वे अलग-अलग उपयोग के मामलों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि अंत-से-अंत प्रक्रियाओं को फिर से डिज़ाइन करने पर। संचालन मॉडल अक्सर अनुकूलित नहीं होते हैं, जिसमें अस्पष्ट भूमिकाएं, निर्णय अधिकार और मानव-एजेंट सहयोग की अपर्याप्त एकीकरण होती है। कई पहल में मजबूत लिंक नहीं होते हैं जो मापने योग्य व्यवसायिक परिणामों से जुड़े होते हैं, जिससे वे पायलट चरण में फंस जाते हैं और आरओआई का प्रदर्शन नहीं करते हैं। इसके अलावा, खंडित डेटा और विरासत प्रणालियां एजेंटों को कार्यात्मक रूप से संचालित करने की उनकी क्षमता को सीमित करती हैं। अंत में, कमजोर परिवर्तन प्रबंधन और अनसुलझे शासन संबंधी चिंताएं जोखिम और विश्वसनीयता के बारे में आगे गोद लेने और स्केलिंग को रोकती हैं।

आप जोर देते हैं कि संगीतकार, न कि व्यक्तिगत एजेंट, वास्तव में मूल्य के स्थान पर हैं। एक वास्तविक उद्यम वातावरण में प्रभावी संगीतकार क्या दिखता है?

प्रभावी संगीतकार का अर्थ है एआई को व्यवसायिक प्रक्रियाओं के चारों ओर डिज़ाइन करना, न कि व्यक्तिगत उपकरणों के चारों ओर, एजेंटों को पूरी कार्य प्रवाह में स्पष्ट भूमिकाएं सौंपी जाती हैं। कई एजेंट एक टीम की तरह काम करते हैं – इनपुट, निर्णय लेने, कार्यान्वयन और पर्यवेक्षण को संभालते हुए – एक केंद्रीय संगीतकार परत के माध्यम से समन्वित। ये एजेंट एंटरप्राइज़ प्रणालियों के साथ एपीआई और डेटा स्रोतों के माध्यम से密त से एकीकृत होते हैं, जो केवल अंतर्दृष्टि के बजाय वास्तविक क्रियाओं को सक्षम बनाते हैं। संगीतकार परत कार्य अनुक्रम, अपवादों और मानवों को एस्केलेशन का भी प्रबंधन करती है, जिससे सुचारू और नियंत्रित निष्पादन सुनिश्चित होता है। अंत में, मजबूत शासन, सत्यापन तंत्र और प्रतिक्रिया लूप शामिल हैं ताकि विश्वसनीयता और निरंतर सुधार सुनिश्चित हो।

संगठन एआई के चारों ओर कार्य प्रवाह को फिर से डिज़ाइन करते समय, मानवों और स्वायत्त प्रणालियों के बीच निर्णय अधिकार कैसे विकसित होने चाहिए ताकि अति-स्वचालन और बोतलेंक को दोनों से बचा जा सके?

निर्णय अधिकार जोखिम-आधारित मॉडल में विकसित होने चाहिए जहां कम जोखिम वाले, उच्च-वॉल्यूम निर्णय स्वचालित होते हैं, जबकि उच्च-प्रभाव या अनिश्चित मामले मानव नियंत्रण में रहते हैं। एजेंटों को धारणा, विश्लेषण और कार्यान्वयन संभालना चाहिए, जबकि मानव निर्णय, अपवादों और सही परिणामों को परिभाषित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। स्पष्ट एस्केलेशन पथ आवश्यक हैं ताकि एजेंटों को पता चले कि कब निर्णय लेने से इनकार करना है और अपनी अधिकार क्षेत्र से परे नहीं जाना है। बोतलेंक से बचने के लिए, मानव भागीदारी चुनिंदा और अपवादों पर केंद्रित होनी चाहिए, प्रत्येक चरण की पूरी निगरानी के बजाय। उसी समय, मजबूत गार्डरेल, सत्यापन तंत्र और निगरानी नियंत्रण और अति-स्वचालन को रोकने के लिए सुनिश्चित करते हैं।

आपके एक मुख्य बिंदु यह है कि विश्वसनीयता को अंत से अंत तक डिज़ाइन किया जाना चाहिए। जब कंपनियां पर्याप्त सुरक्षा उपायों के बिना मल्टी-एजेंट सिस्टम तैनात करती हैं तो आप आज सबसे बड़े विफलता मोड क्या देख रहे हैं?

एक प्रमुख विफलता मोड त्रुटि प्रसार है, जहां एक एजेंट द्वारा छोटी गलतियां प्रणाली के माध्यम से फैलती हैं और बढ़ जाती हैं। एक और मुद्दा हॉलुसिनेशन और झूठी आत्मविश्वास है, क्योंकि एआई अनिश्चितता के संकेत के बिना प्लासिबल लेकिन गलत आउटपुट उत्पन्न कर सकता है। संगठनों को तब संघर्ष होता है जब उच्च-प्रभाव वाले निर्णयों में एजेंटों को पर्याप्त सत्यापन या अनुमोदन गेट के बिना बहुत अधिक स्वायत्तता दी जाती है। कमजोर अपवाद हैंडलिंग समस्या को और बढ़ा देती है, एजेंटों को संदेहास्पद या एज केसों को मानवों के पास एस्केलेट करने में विफल रहते हैं। कुल मिलाकर, विफलताएं तब होती हैं जब विश्वसनीयता को पूरी समन्वय, सत्यापन और पर्यवेक्षण प्रणाली में नहीं डिज़ाइन किया जाता है।

शासन अक्सर एक अनुपालन परत के रूप में माना जाता है, न कि एक डिज़ाइन सिद्धांत के रूप में। एआई-मूलभूत संचालन मॉडल बनाते समय कंपनियों को शासन के बारे में कैसे पुनर्विचार करना चाहिए?

शासन को एक पोस्ट-हॉक अनुपालन परत से एक मूल डिज़ाइन सिद्धांत में बदलना चाहिए जो सीधे एआई कार्य प्रवाह में निहित है। इसका अर्थ है कि मुख्य निर्णय बिंदुओं पर गार्डरेल, सत्यापन कदम और अनुमोदन गेट एकीकृत करना, न कि तैनाती के बाद नियंत्रण जोड़ना। कंपनियों को जोखिम-आधारित दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, जिसमें निर्णय प्रभाव और अनिश्चितता के आधार पर स्वायत्तता और मानव पर्यवेक्षण के स्तर को समायोजित किया जाता है। स्पष्ट जवाबदेही और निर्णय अधिकार परिभाषित किए जाने चाहिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एजेंटों को पता है कि कब कार्य करना है और कब एस्केलेट करना है। अंत में, निरंतर निगरानी, प्रतिक्रिया लूप और इंजीनियर्ड विश्वसनीयता तंत्र आवश्यक हैं ताकि विश्वास, प्रदर्शन और नियंत्रण को बड़े पैमाने पर बनाए रखा जा सके।

सीआईओ और सीडीओ को सलाह देने के अपने काम से, एआई से मापने योग्य आरओआई प्राप्त करने वाले संगठनों और उन लोगों के बीच क्या अलग है जो स्थायी प्रयोग में फंसे रहते हैं?

एआई से आरओआई प्राप्त करने वाले संगठन अंत-से-अंत प्रक्रिया परिवर्तन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि अलग-अलग एआई उपयोग के मामलों पर। वे पहल में स्पष्ट वित्तीय केपीआई से जुड़ते हैं और एआई को कार्य प्रवाह, भूमिकाओं और निर्णय लेने की संरचनाओं में एम्बेड करते हैं। वे परिवर्तन प्रबंधन, अपनाने और शासन में निवेश करते हैं ताकि समाधान प्रभावी ढंग से स्केल करें। इसके विपरीत, प्रयोग में फंसे हुए संगठन विच्छिन्न पायलट चलाते हैं, उपकरणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि प्रक्रियाओं पर, और स्पष्ट स्वामित्व और जवाबदेही की कमी है। परिणामस्वरूप, वे एआई को व्यवसायिक मूल्य में अनुवाद करने में विफल रहते हैं और पायलट चरण में फंसे रहते हैं।

जैसे-जैसे मल्टी-एजेंट सिस्टम जटिल होते जाते हैं, संगठनों को विश्वसनीयता, निगरानी और एस्केलेशन के बारे में कैसे सोचना चाहिए ताकि एआई-संचालित निर्णयों में विश्वास बना रहे?

संगठनों को विश्वसनीयता, निगरानी और एस्केलेशन को प्रणाली डिज़ाइन के मूल तत्वों के रूप में मानना चाहिए, न कि बाद के विचारों के रूप में। इसमें पूरी ट्रेसबिलिटी सुनिश्चित करना शामिल है जो लॉगिंग, ऑडिट ट्रेल और सत्यापन चेकपॉइंट के माध्यम से निर्णय लेने को समझा और सत्यापित किया जा सकता है। निगरानी को न केवल प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, बल्कि परिणाम गुणवत्ता, त्रुटियों और एजेंटों के प्रसार के मुद्दों पर भी ध्यान देना चाहिए। स्पष्ट एस्केलेशन नियम आवश्यक हैं ताकि एजेंट उच्च जोखिम या अस्पष्ट स्थितियों में मानवों को संदर्भित करें बिना बोतलेंक पैदा किए। अंततः, विश्वास पारदर्शिता, मापने योग्यता और मानव पर्यवेक्षण के लिए डिज़ाइन की गई प्रणालियों से आता है।

आगे देखते हुए, आप अगले 3 से 5 वर्षों में एआई के गहराई से एकीकरण के साथ उद्यम संचालन मॉडल कैसे विकसित होते देखते हैं?

उद्यम संचालन मॉडल मानव-एआई कार्यबल की ओर बढ़ेंगे, जहां एजेंट मुख्य प्रक्रियाओं में डिजिटल कर्मचारी के रूप में कार्य करते हैं। संगठन कार्यात्मक सिलोस से प्रक्रिया-केंद्रित संरचनाओं में स्थानांतरित हो जाएंगे, जिसमें कार्य प्रवाह में अंत-से-अंत स्वामित्व और संगीतकार होगा। निर्णय लेना अधिक गतिशील हो जाएगा, जहां दिनचर्या कार्य स्वचालित हो जाएंगे और मानव अपवादों और पर्यवेक्षण पर ध्यान केंद्रित करेंगे। शासन और विश्वसनीयता तंत्र दैनिक संचालन में निर्मित होंगे, न कि अलग परतों के रूप में। अंततः, प्रतिस्पर्धी लाभ इस बात पर निर्भर करेगा कि कंपनियां एआई के चारों ओर अपने संचालन मॉडल कैसे फिर से डिज़ाइन करती हैं, न कि केवल प्रौद्योगिकी पर।

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