Mike Jerich, Flexera में प्रेसिडेंट और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

Mike Jerich, Flexera में प्रेसिडेंट और सीईओ, सॉफ्टवेयर, क्लाउड सेवाओं, संचार और गो-टू-मार्केट नेतृत्व में 25 से अधिक वर्षों के अनुभव वाले एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी कार्यकारी हैं। उन्होंने मई 2025 में Flexera में प्रेसिडेंट के रूप में काम शुरू किया और जुलाई 2026 में नियोजित नेतृत्व उत्तराधिकार के हिस्से के रूप में उन्हें प्रेसिडेंट और सीईओ नियुक्त किया गया, कंपनी की प्लेटफ़ॉर्म रणनीति, पार्टनर इकोसिस्टम और बाजार स्थिति को आगे बढ़ाने में मदद करने के बाद। Flexera से पहले, Jerich ने HungerRush के सीईओ और ServiceMax तथा FinancialForce में चीफ़ रिवेन्यू ऑफिसर के रूप में कार्य किया, जबकि पहले के नेतृत्व भूमिकाओं में IPC Systems में ग्लोबल हेड ऑफ सेल्स और मार्केटिंग, IntelePeer में चीफ़ कमर्शियल ऑफिसर, और Level 3 Communications में हेड ऑफ इंडायरेक्ट चैनल्स शामिल थे। उनका करियर एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी कंपनियों को स्केल करने, वैश्विक बिक्री संगठनों का निर्माण करने, चैनल और साझेदारी रणनीतियों को विकसित करने, और SaaS, सॉफ्टवेयर, डेटा और क्लाउड-आधारित व्यवसायों में वृद्धि चलाने पर केंद्रित रहा है।

Flexera एक टेक्नोलॉजी मैनेजमेंट कंपनी है जो एंटरप्राइज़ को बढ़ती जटिल आईटी वातावरण में खर्च और जोखिम को समझने, नियंत्रित करने और अनुकूलित करने में मदद करने पर केंद्रित है। इसका Flexera One प्लेटफ़ॉर्म IT एसेट मैनेजमेंट (ITAM), FinOps, SaaS मैनेजमेंट, क्लाउड लागत अनुकूलन और AI लागत प्रबंधन को एक साथ लाता है, जिससे संगठनों को क्लाउड, SaaS, सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और AI में तकनीकी एसेट, उपयोग, लागत, अनुबंध और जोखिम का एकीकृत दृश्य मिलता है। यह प्लेटफ़ॉर्म Flexera के टेक्नोलॉजी इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म और Technopedia, उसके स्वामित्व वाले तकनीकी डेटा कैटलॉग, जो लाखों तकनीकी उत्पादों को कवर करता है, द्वारा समर्थित है। Flexera कहता है कि वह विश्वभर में 50,000 से अधिक ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है और प्लेटफ़ॉर्म को तकनीकी खर्च और जोखिम को प्रबंधित करने के लिए एक इंटेलिजेंस सिस्टम के रूप में स्थापित कर रहा है, क्योंकि एंटरप्राइज़ क्लाउड सेवाओं और AI को बड़े पैमाने पर अपनाते हैं।

आपने अपने करियर का अधिकांश हिस्सा बिक्री, साझेदारियों और गो-टू-मार्केट नेतृत्व के माध्यम से एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी कंपनियों को स्केल करने में बिताया है, और आप Flexera के प्रेसिडेंट के रूप में एक वर्ष से अधिक समय तक रहे, उसके बाद सीईओ बने। यह पृष्ठभूमि Flexera के अगले चरण के AI‑ड्रिवेन ग्रोथ में प्रवेश करने पर आपके नेतृत्व प्राथमिकताओं को कैसे आकार देगी?

एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी कंपनियों में मैंने जो नेतृत्व भूमिकाएँ निभाई हैं, उन्होंने मेरे वर्तमान नेतृत्व शैली को गहराई से प्रभावित किया है, सहयोग, जवाबदेही और कार्रवाई‑उन्मुख दृष्टिकोण के महत्व को सुदृढ़ किया है। यह कार्रवाई की प्रेरणा वर्तमान AI परिदृश्य में पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।

Enterprise AI की तेज़ गति में फंसना आसान है, इसलिए सीईओ के रूप में मेरा काम यह सुनिश्चित करना है कि हमारा AI‑ड्रिवेन विकास विचारशील, रणनीतिक और सिद्ध हो। ग्राहकों को अपने काम को बेहतर करने के लिए क्या चाहिए, इसे प्राथमिकता देकर हम अपने इंजीनियरों को नवाचार करने की जगह देते हैं, साथ ही पूर्ण स्पष्टता प्रदान करते हैं। आपने यह समाचार में देखा है: AI खर्च के अनियंत्रित बढ़ते प्रवाह और प्रतिस्पर्धी पहलों के साथ स्थिति बिगड़ना बहुत आसान है। सीईओ के रूप में मेरा कार्य यह है कि हम अपने ग्राहकों को तकनीकी लागत प्रबंधन में मदद करने पर केंद्रित रहें।

मई 2025 से Flexera के नेतृत्व, ग्राहकों और साझेदारों के साथ निकटता से काम करने के बाद, आपने कौन से अवसर या चुनौतियाँ पहचानीं जो कंपनी की दीर्घकालिक AI रणनीति को सबसे अधिक प्रभावित करती हैं?

हम कई वर्षों से हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर, SaaS और फिर क्लाउड के साथ तकनीकी खर्च को समझने की बात कर रहे हैं। AI अब उस तकनीकी स्टैक का हिस्सा बन गया है। यह हमारे दृष्टिकोण में पूरी तरह फिट बैठता है क्योंकि अंततः ग्राहक को पूरे स्टैक का एकीकृत दृश्य चाहिए: जहाँ वे खर्च कर रहे हैं, इसे कैसे समझें, और सबसे महत्वपूर्ण, इस पर कैसे कार्य करें, इसका स्पष्ट दृश्य। समाचार में आप जो “AI बिल ओवरस्पेंडिंग” शीर्षक देख रहे हैं, वह हम रोज़ सुनते हैं। सभी उद्योगों की संस्थाएँ सक्रिय रूप से AI खर्च को समझने और यह जानने की कोशिश कर रही हैं कि ये लागतें कहाँ से आ रही हैं।

Flexera के ग्राहकों और साझेदारों के साथ निकटता से काम करने से अवसर स्पष्ट हो गया है: AI के टीमों और सिस्टमों में विस्तार के साथ तकनीकी खर्च को देखना, प्रबंधित करना और अनुकूलित करना कठिन होता जा रहा है। इस अंतर्दृष्टि ने हमारे रणनीति को इस तरह आकार दिया है कि नेताओं को पूरे तकनीकी स्टैक का एक भरोसेमंद दृश्य प्रदान किया जाए।

Flexera Flexera One को एप्लिकेशन, AI एजेंट, मॉडल, डेटा प्लेटफ़ॉर्म, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और कंप्यूट के बीच तकनीक प्रबंधन के लिए एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के रूप में स्थापित कर रहा है। बड़े एंटरप्राइज़ के लिए एकीकृत तकनीक प्रबंधन व्यवहार में कैसे दिखता है?

व्यावहारिक रूप से, एकीकृत तकनीक प्रबंधन तभी काम करता है जब आपके पास सभी खर्च क्षेत्रों पर एक ही दृश्य हो। इसके बिना, आपका IT एसेट मैनेजमेंट टीम सॉफ्टवेयर लाइसेंस देखती है, आपका क्लाउड टीम FinOps दृश्य देखती है, और कोई अन्य टीम संभवतः AI टोकन खर्च को समझने के लिए घबराती रहती है। इसलिए, यदि एक CFO पूछता है, “हम तकनीक पर कितना खर्च कर रहे हैं और क्या यह नियंत्रण में है?”, तो आपको तीन अलग-अलग रिपोर्टों से तीन अलग-अलग उत्तर मिल सकते हैं। सबसे सरल शब्दों में, यह ऐसे होगा जैसे कार चलाते समय केवल स्पीडोमीटर दिखे और फ्यूल गेज या चेक इंजन लाइट न दिखे।

Flexera One के साथ, कंपनियों को उनके तकनीकी स्टैक का एकीकृत दृश्य मिलता है, इसलिए चाहे कौन भी नेता अंतर्दृष्टि चाहता हो, निवेश के पूरे जीवनचक्र में निर्णय लेने के लिए एक पूर्ण, दृश्यमान आधार उपलब्ध रहता है।

AI खर्च सॉफ़्टवेयर सब्सक्रिप्शन, टोकन उपभोग, डेटा प्लेटफ़ॉर्म, ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में वितरित किया जा सकता है। वर्तमान में संगठन सबसे बड़े ब्लाइंड स्पॉट्स कहाँ अनुभव कर रहे हैं?

हमने इसे अपने हालिया State of ITAM रिपोर्ट में अत्यधिक देखा, जहाँ आईटी एस्टेट में पूरी दृश्यता केवल 36% तक गिर गई, वर्ष‑दर‑वर्ष 7 प्रतिशत अंक कम। सबसे बड़ा ब्लाइंड स्पॉट टुकड़े‑टुकड़े दृश्यता है। एक ही लेन‑देन में, एक एजेंटिक वर्कफ़्लो कई तकनीकी संपत्तियों को छू सकता है, फिर भी उन लागतों को अक्सर विभिन्न टीमों द्वारा अलग‑अलग ट्रैक किया जाता है। जब संगठन पूरी तस्वीर नहीं देख पाते, तो AI पहल की वास्तविक लागत और मूल्य को समझना कठिन हो जाता है।

हम यह भी देख रहे हैं कि संगठन AI अर्थशास्त्र के बारे में कैसे सोचते हैं, इसमें बदलाव आ रहा है। टोकन उपभोग एक उपयोगी परिचालन मीट्रिक हो सकता है, लेकिन यह नहीं बताता कि AI निवेश व्यावसायिक मूल्य प्रदान कर रहा है या नहीं। नेता अब अधिकतर यह समझना चाहते हैं कि किसी परिणाम को प्राप्त करने की लागत क्या है, न कि केवल उपभोग किए गए AI की मात्रा। इसके लिए अधिक दृश्यता, स्पष्ट जवाबदेही, और तकनीकी एस्टेट में AI निवेशों को मापने के लिए अधिक सुसंगत मानकों की आवश्यकता है।

Flexera के शोध में पाया गया कि केवल 31% संगठनों को अपने AI सॉफ़्टवेयर की दृश्यता है, जबकि 59% ने बर्बाद AI खर्च में वृद्धि की रिपोर्ट की। पारंपरिक प्रौद्योगिकी प्रबंधन प्रक्रियाएँ एंटरप्राइज़ AI अपनाने की गति के साथ क्यों नहीं चल पा रही हैं?

State of ITAM में पाए गए निष्कर्ष आश्चर्यजनक नहीं हैं: AI इतनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है कि कई एंटरप्राइज़ इसे पूरी तरह समझ नहीं पा रहे हैं।

हम जो सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक देख रहे हैं, वह यह है कि स्वामित्व परिवर्तन की गति के साथ ताल नहीं मिला पा रहा है। नई निवेश अक्सर कई कार्यों में फैले होते हैं, जहाँ जिम्मेदारी आईटी, सुरक्षा, वित्त और व्यवसाय टीमों के बीच साझा होती है। परिणामस्वरूप, दृश्यता और जवाबदेही टुकड़े‑टुकड़े हो सकती है।

इसके अलावा, AI हमेशा प्रोक्योरमेंट जैसी कार्यों से ऊपर‑नीचे नहीं बहता जैसा पारंपरिक ERP सिस्टम करते थे। टीमें नया टूल अपनाती हैं क्योंकि यह उन्हें तेज़ बनाता है, कभी‑कभी केंद्रीकृत आईटी के बाहर, जिससे शैडो AI बनता है। गति और प्रयोग ही लक्ष्य है, और यह बुरा प्रवृत्ति नहीं है, लेकिन इसका मतलब है कि संगठन AI वर्कलोड को तब तक स्केल कर रहे हैं जब तक उन्होंने उसकी लागत को प्रबंधित करने की क्षमता नहीं बना ली है।

वास्तविकता यह है कि पारंपरिक प्रौद्योगिकी प्रबंधन मॉडल अधिक पूर्वानुमानित वातावरण के लिए बनाए गए थे। आज का परिदृश्य बहुत तेज़ी से बदलता है, जिससे लागत, जोखिम और जटिलता की नई परतें बनती हैं, जिनके लिए अलग दृष्टिकोण आवश्यक है। इसलिए संगठनों को निरंतर दृश्यता, शासन और अनुकूलन की आवश्यकता है, न कि केवल आवधिक समीक्षाओं की। ग्राहकों को इस परिवर्तन में मदद करना और उन्हें पूरे तकनीकी स्टैक का एकीकृत दृश्य प्रदान करना आज हमारे फोकस का मुख्य भाग है।

जब कर्मचारी उत्पादकता, तेज़ निर्णय‑लेना और बेहतर ग्राहक अनुभव जैसे सुधार सीधे खर्च से जोड़ना कठिन हो, तो संगठनों को अपने AI निवेश पर रिटर्न कैसे मापना चाहिए?

संगठनों को AI मीट्रिक निर्धारित करने से पहले व्यावसायिक परिणाम को परिभाषित करना चाहिए। टोकन उपभोग, अपनाने की दर और समय बचत जैसे संकेतक उपयोगी परिचालन अंतर्दृष्टि दे सकते हैं, लेकिन वे अकेले व्यावसायिक मूल्य सिद्ध नहीं करते।

मैं चाहता हूँ कि संगठन जो प्रश्न पूछे वह “हम कितना AI उपयोग कर रहे हैं?” नहीं, बल्कि “इसके कारण क्या बदल गया?” होना चाहिए। क्या उत्पाद विकास चक्र छोटा हुआ? क्या राजस्व बढ़ा, मार्जिन सुधरा, या परिचालन जोखिम घटा?

हर प्रयोग तुरंत वित्तीय रिटर्न नहीं देगा, लेकिन हर पहल का एक स्पष्ट उद्देश्य होना चाहिए और एक बिंदु जहाँ संगठन तय करे कि इसे स्केल करना है, संशोधित करना है या पूरी तरह बंद करना है।

Flexera उन चुनौतियों को उजागर करता है जैसे कि अप्रयुक्त एंटरप्राइज़ AI लाइसेंस, साथ ही कर्मचारी स्वतंत्र रूप से ChatGPT या Claude जैसे टूल खरीदते हैं। कंपनियां शैडो AI और टुकड़े‑टुकड़े अपनाने को कैसे संबोधित कर सकती हैं बिना उपयोगी प्रयोग को सीमित किए?

उत्तर यह नहीं है कि कर्मचारी प्रयोग को प्रतिबंधित किया जाए, बल्कि इसे दृश्य और इरादे से किया जाए। संगठनों को पहले यह पता लगाना चाहिए कि कौन‑से AI टूल उपयोग में हैं, कौन उपयोग कर रहा है, और किस उद्देश्य से। विश्लेषण करने पर वे संभवतः अनावश्यक खरीद और व्यक्तिगत कर्मचारी भुगतान पाएंगे जब एक स्वीकृत सब्सक्रिप्शन उनकी जरूरतों को पूरा नहीं करता।

जो संगठन AI से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करेंगे, वे वही होंगे जो नवाचार को जवाबदेही के साथ संतुलित करेंगे। इसका मतलब है स्पष्ट शासन स्थापित करना, कर्मचारियों को जिम्मेदार AI उपयोग पर मार्गदर्शन देना, और पूरे बोर्ड पर AI गतिविधि का विश्वसनीय दृश्य बनाना। जब संगठन देख सकते हैं कि AI कैसे उपयोग हो रहा है, तो वे प्रयोग को समर्थन दे सकते हैं, अनावश्यक AI खर्च को कम कर सकते हैं, और सफल उपयोग मामलों को आत्मविश्वास के साथ स्केल कर सकते हैं।

AI एजेंट तर्क कर सकते हैं, कार्यों को पुनः प्रयास कर सकते हैं, बाहरी सेवाओं को कॉल कर सकते हैं, और एक ही वर्कफ़्लो को पूरा करने के लिए टोकन और कंप्यूट की विभिन्न मात्रा का उपभोग कर सकते हैं। एजेंटिक AI कंपनियों के बजट पूर्वानुमान, लागत आवंटन और वित्तीय गार्डरेल्स स्थापित करने के तरीके को कैसे बदल देगा?

यहीं पर पारंपरिक बजटिंग टूट जाता है। पुराना मॉडल एक पूर्वानुमेय इकाई लागत मानता है जैसे सीट, लाइसेंस या सब्सक्रिप्शन, और आप इसे वर्ष के लिए गुणा करते हैं। एक एजेंट की ऐसी पूर्वानुमेय इकाई लागत नहीं होती, जिससे सटीक पूर्वानुमान लगाना कठिन हो जाता है।

इसके लिए मजबूत वित्तीय गार्डरेल्स और यह समझने के लिए बेहतर दृश्यता की आवश्यकता है कि AI उपभोग वास्तविक व्यावसायिक परिणामों में कैसे परिवर्तित होता है।

परिवर्तन को पूर्ण कार्य या कार्यप्रवाह प्रति लागत मापने की ओर होना चाहिए, न कि सीट प्रति लागत की ओर। इसका मतलब है खर्च को एजेंट और कार्यप्रवाह स्तर तक विभाजित करना, बजाय एक बड़े “AI” आइटम के जिसे कोई समझा नहीं सकता। एजेंटिक AI के लिए गार्डरेल्स वार्षिक बजट समीक्षा नहीं हो सकते; बल्कि उन्हें वास्तविक समय के करीब होना चाहिए। मुख्य मीट्रिक टोकन प्रति लागत नहीं होगी, बल्कि सफल परिणाम प्रति लागत होगी।

जब संगठन स्वामित्व मॉडल, ओपन-सोर्स मॉडल, क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म और विशेष विक्रेताओं में से चुनते हैं, तो आप एंटरप्राइज़ AI की अर्थव्यवस्था के विकास की कैसे अपेक्षा करते हैं, और अगले कई वर्षों में इस बाजार में Flexera की क्या भूमिका होगी?

Flexera को अगले कई वर्षों में AI अर्थव्यवस्था के विकास का प्रथम पंक्ति का दृश्य प्राप्त है। हमारी भूमिका एंटरप्राइज़ को पूरे इकोसिस्टम पर एक भरोसेमंद दृष्टिकोण प्रदान करना है। हम ग्राहकों को यह समझने में मदद करते हैं कि वे क्या उपयोग कर रहे हैं, उसकी लागत क्या है, जोखिम कहाँ मौजूद है, और कौन से AI निवेश मूल्य प्रदान कर रहे हैं।

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