मुकुंद कलमकर, एपेक्सन में डेटा, एनालिटिक्स और एआई के ग्लोबल हेड – साक्षात्कार श्रृंखला

मुकुंद कलमकर, एपेक्सन में डेटा, एनालिटिक्स और एआई के ग्लोबल हेड, दो दशक से अधिक के अनुभव के साथ बड़े पैमाने पर उद्यम परिवर्तन पहल का नेतृत्व करते हैं, जिसमें विप्रो में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाएं शामिल हैं जहां उन्होंने वैश्विक एआई अभ्यास बनाया और स्केल किया, ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म जैसे होम्स को इनक्यूबेट किया, और वित्तीय सेवाओं, दूरसंचार और स्वास्थ्य सेवा सहित उद्योगों में उद्यम प्रौद्योगिकी रणनीति को परिभाषित करने में मदद की। उनका काम लगातार उभरती प्रौद्योगिकियों – विशेष रूप से एआई, डेटा इंजीनियरिंग और ऑटोमेशन – को व्यावसायिक परिणामों में अनुवाद करने पर केंद्रित रहा है, जिसमें गहरी तकनीकी विशेषज्ञता को वैश्विक टीमों के निर्माण, डिजिटलीकरण रणनीतियों को चलाने और बड़े उद्यमों के लिए मापनीय परिचालन कुशलता को वितरित करने की एक मजबूत ट्रैक रिकॉर्ड के साथ जोड़ा गया है।

एपेक्सन एक डिजिटल-फर्स्ट टेक्नोलॉजी सेवा फर्म है जो एआई, डेटा एनालिटिक्स और डिजिटल इंजीनियरिंग को मिलाकर बुद्धिमान, स्केलेबल सिस्टम और ग्राहक अनुभव बनाने के लिए उद्यमों को व्यवसाय परिवर्तन को तेज करने में मदद करती है। अपनी एकीकृत क्षमताओं के माध्यम से, क्लाउड, ऑटोमेशन और उन्नत विश्लेषण में, कंपनी संगठनों के साथ काम करती है ताकि ऑपरेशनों को आधुनिक बनाया जा सके, निर्णय लेने में सुधार किया जा सके और विशेष रूप से वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान जैसे उद्योगों में अंत-से-अंत डिजिटल समाधान वितरित किए जा सकें।

विप्रो और अब एपेक्सन में एआई और विश्लेषण पहल का नेतृत्व करने के बाद दो दशक, आपके डिजिटल परिवर्तन के दृष्टिकोण को आकार देने वाला अनुभव क्या है?

पिछले कुछ वर्षों में, जिसने मेरे दृष्टिकोण को सबसे अधिक आकार दिया है, वह यह एहसास है कि सफल डिजिटल परिवर्तन केवल प्रौद्योगिकी के बारे में नहीं है – यह वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करने और विकसित होते मानव व्यवहार के साथ संरेखण करने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के बारे में है। यह नवाचार को एक रणनीतिक लीवर के रूप में उपयोग करने के बारे में है ताकि उद्योग का नेतृत्व किया जा सके और दुनिया को बेहतर बनाने के लिए। चाहे वह एक बैंक को नियामक आवश्यकताओं को संबोधित करने में मदद कर रहा हो, एक खुदरा ब्रांड को ग्राहक जुड़ाव को पुनः कल्पना कर रहा हो, या एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता को तेजी, डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद कर रहा हो, मैंने सबसे अधिक प्रभाव देखा है जब हम अंतिम अनुभव को ध्यान में रखते हुए शुरू करते हैं। मेरे पिछले जीवन में और अब एपेक्सन में, मेरी टीमों और मैंने उद्योगों में ग्राहकों के साथ密 तौर पर काम किया है ताकि एजेंटिक एआई, जेन एआई, एआई, एमएल, आरपीए और डेटा को बाज़वॉर्ड्स से व्यवसायिक परिणामों में परिवर्तित किया जा सके – अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना, कुशलता में सुधार करना, ग्राहक अनुभव में सुधार करना, जोखिम प्रबंधन में मदद करना और हमारे ग्राहकों के लिए प्रतिस्पर्धी लाभ बनाना। यह निरंतर सहयोग और परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना है जो मेरी सोच को लगातार आकार देता है।

आपको एपेक्सन क्या आकर्षित करता है, और इसकी वर्तमान दृष्टिकोण डेटा, विश्लेषण और एआई के साथ आपके व्यक्तिगत दृष्टिकोण के साथ कैसे संरेखित करता है?

मुझे एपेक्सन की ओर आकर्षित किया गया है क्योंकि यह नवाचार को अपनाने में मदद करने के लिए एक स्पष्ट प्रतिबद्धता है। नवाचार संस्कृति और विकास मानसिकता प्रत्येक व्यक्ति में निहित है जो एपेक्सन से जुड़ा है, और यह हमारे साथ सीखने, नवाचार और सीमाओं को धक्का देने के तरीके में दिखाई देता है। डेटा और एआई में गहरी क्षमताओं के साथ, इंजीनियरिंग में गहराई और विनियमित उद्योगों जैसे बीएफएसआई और स्वास्थ्य में तेज़ फोकस के साथ, एपेक्सन डेटा या एआई को अलग-अलग क्षमताओं के रूप में नहीं देखता है – यह उन्हें बुद्धिमान उद्यमों को इंजीनियर करने, स्केलेबल, आईपी-संचालित व्यवसाय समाधान और प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए मूलभूत संपत्ति के रूप में मानता है। यह मेरे विश्वास के साथ संरेखित करता है कि उद्यम प्रौद्योगिकी का भविष्य अनुकूलनीय, पुनरावृत्ति और दीर्घकालिक मूल्य के लिए निर्मित बुद्धिमान प्रणाली बनाने में निहित है।

एपेक्सन में, एआई को व्यावसायिक परिणामों में अनुवाद करने के लिए एक जानबूझकर फोकस है – चाहे वह प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि को अनलॉक करना हो, स्मार्ट ऑटोमेशन को सक्षम करना हो या ग्राहक-केंद्रित अनुभवों को चलाना हो। एआई का आईपी-पहले मानसिकता के साथ यह संगम ठीक वहीं है जहां मुझे लगता है कि उद्यम परिवर्तन बढ़ रहा है – और मैं इस भविष्य को आकार देने में मदद करने के लिए उत्साहित हूं।

बुद्धिमान फैब्रिक्स कैसे जुड़े हुए उद्यम बनाने में मदद करते हैं, और उनका वास्तविक दुनिया में कार्यान्वयन क्या दिखता है?

बुद्धिमान फैब्रिक्स कोई उत्पाद या प्लेटफ़ॉर्म नहीं हैं – यह एक वास्तुकला परिवर्तन है। यह व्यवसाय इकाइयों, प्रणालियों, डेटा और निर्णयों के बीच डॉट्स को जोड़ता है, ताकि बुद्धिमत्ता कुछ ऐसा न हो जो आप कभी-कभी टैप करते हैं; यह हमेशा चालू रहता है। यह संगठनों को डेटा-संचालित से वास्तव में बुद्धिमान-संचालित होने के लिए बदलता है।

वास्तविक दुनिया के प्रभाव की बात करें – एक खुदरा विक्रेता के बारे में सोचें जो वास्तविक समय में आपूर्ति श्रृंखला संचालन को समायोजित करता है, जो कई कारकों जैसे खरीद व्यवहार, आपूर्ति लाइनों में व्यवधान, राजनीतिक विकास, मौसम में बदलाव या स्थानीय आपदाओं पर आधारित है। या एक अस्पताल जो परीक्षण परिणामों की समीक्षा करते समय ही उपचार की सिफारिश को सतह पर लाता है। या बैंक जो कई लेन-देन में डेटा को सिलाई करके जटिल एंटी-मनी लॉन्डरिंग गतिविधियों की पहचान करने में सक्षम हैं। शक्ति काम में बुद्धिमत्ता को बुनने में निहित है, न कि事 के बाद। यही कारण है कि उद्यम वास्तव में जुड़े हुए हो जाते हैं – बुद्धिमत्ता संगठन के किसी भी हिस्से में उत्पन्न होती है और पूरे संगठन द्वारा इसका उपभोग किया जाता है।

एपेक्सन कैसे जेनरेटिव एआई टूल्स जैसे कोपायलट का उपयोग करके ग्राहकों के लिए मूल्य चला रहा है, और आपने सबसे मजबूत अपनाने वाले क्षेत्रों में कौन से क्षेत्र देखे हैं?

हम जेनरेटिव एआई टूल्स जैसे कि गिटहब कोपायलट को न केवल कोडिंग सहायक के रूप में देखते हैं, बल्कि सॉफ़्टवेयर की योजना, निर्माण और परीक्षण को पुनः कल्पना करने के लिए उत्प्रेरक के रूप में देखते हैं। एपेक्सन में, कोपायलट इंजीनियरिंग जीवन चक्र में निहित है – उपयोगकर्ता कहानियों को ड्राफ्ट करने से लेकर आवश्यकताओं को परिष्कृत करने और परीक्षण मामलों को उत्पन्न करने और दोषों की भविष्यवाणी करने तक। यह हमारी टीमों को अधिक सटीकता के साथ तेजी से आगे बढ़ने में मदद कर रहा है।

उदाहरण के लिए, हम एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता के साथ कोपायलट को अपनाने और एजेंटिक फ्रेमवर्क के साथ इसे जोड़ने के लिए काम कर रहे हैं ताकि सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग लाइफसाइकल को पूरी तरह से पुनः कल्पना की जा सके और इंजीनियरिंग में अधिक कुशलता लाई जा सके। एक अन्य ग्राहक के लिए, हम जेन एआई और एजेंटिक फ्रेमवर्क को अपनाने में मदद कर रहे हैं ताकि डेटा गुणवत्ता में सुधार किया जा सके और नियामक आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए उपयोगकर्ताओं को सीधे बातचीत करने की शक्ति दी जा सके।

गति में वृद्धि, व्यक्तिगतकरण और स्केल में सबसे मजबूत अपनाने वाले क्षेत्रों में इसका अपनाना देखा गया है – बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण, संवादात्मक एआई और हाइपर-ऑटोमेशन। ये ऐसे स्थान हैं जहां जेनरेटिव एआई न केवल आउटपुट देता है, बल्कि एक रणनीतिक लाभ भी देता है।

आईआईटी मद्रास और इंपीरियल कॉलेज लंदन जैसे संस्थानों के साथ अकादमिक साझेदारी आपकी एआई अनुसंधान और प्रतिभा विकास रणनीति को कैसे प्रभावित कर रही है?

आईआईटी मद्रास और इंपीरियल कॉलेज लंदन के साथ हमारे सहयोग हमारे शोध एजेंडे और हमारी प्रतिभा विकास रणनीति को आकार देने में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं। हम केवल परियोजनाओं को वित्तपोषित नहीं कर रहे हैं – हम अग्रणी शोधकर्ताओं के साथ मिलकर आगामी क्षेत्रों जैसे एजेंटिक एआई, मल्टी-एजेंट सिस्टम और एजीआई का अन्वेषण कर रहे हैं। ये साझेदारी हमें कई उभरते क्षेत्रों में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं – जैसे कि बड़े भाषा मॉडल कैसे व्यवहार करते हैं और विभिन्न डोमेन में विकसित होते हैं।

वे प्रतिभा विकास के लिए भी इंजन के रूप में कार्य करते हैं। संयुक्त कार्यक्रमों के माध्यम से, हम व्यावसायिक प्रासंगिकता के साथ अकादमिक गहराई को जोड़ने वाले हाथों-हाथ के सीखने के अवसर पैदा कर रहे हैं। यह एक दो-तरफ़ा आदान-प्रदान है: हम आगामी विचारों तक पहुंच प्राप्त करते हैं, और छात्र वास्तविक दुनिया की समस्याओं के साथ जुड़ते हैं। यह सामंजस्य हमारी एआई, डेटा और डिजिटल इंजीनियरिंग क्षमताओं को स्केल करने के लिए महत्वपूर्ण है।

स्वास्थ्य सेवा, वित्त या दूरसंचार जैसे उद्योगों में, एपेक्सन के एआई या विश्लेषण समाधान ने किसी एक उदाहरण में संचालन कुशलता में काफी सुधार किया या नए व्यवसाय मॉडल को अनलॉक किया?

एक अच्छा उदाहरण हमारा एक प्रमुख उत्तरी अमेरिकी वित्तीय संस्थान के साथ काम है जिसमें जोखिम मूल्यांकन प्रक्रिया को आधुनिक बनाने के लिए एआई-संचालित फ्रेमवर्क का उपयोग किया गया है। डेटा अंतर्ग्रहण को स्वचालित करके, खंडित स्रोतों को मानकीकृत करके और वास्तविक समय जोखिम इंजन को तैनात करके, हमने 90% मैनुअल प्रयास को कम किया और 4 गुना मूल्यांकन तेज कर दिया। एकीकृत पूर्वानुमानिक अलर्ट और अनुपालन ट्रैकिंग ने नियामक जुर्माना को 30% और वित्तीय जोखिम को 40% कम करने में मदद की। क्लाउड-मूल, माइक्रोसervices वास्तुकला पर निर्मित, समाधान ने न केवल सटीकता और गति में सुधार किया, बल्कि एक तेजी से बदलते नियामक वातावरण में डेटा-संचालित जोखिम प्रबंधन के लिए ग्राहक को स्केलेबल बनाने के लिए स्थिति में रखा।

आप उद्यम नवाचार के लिए अगले बड़े मोर्चे के रूप में किन उभरती प्रौद्योगिकियों या एआई रुझानों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं?

एपेक्सन में, हम एजेंटिक एआई को उद्यम बुद्धिमत्ता में अगली बड़ी छलांग के रूप में देखते हैं। पारंपरिक एआई के विपरीत जो प्रॉम्प्ट का जवाब देती है, एजेंटिक एआई सिस्टम गतिशील संदर्भ को स्वायत्त रूप से व्याख्या कर सकते हैं, लक्ष्य निर्धारित और उनका पीछा कर सकते हैं, प्रणालियों के साथ सहयोग कर सकते हैं और प्रतिक्रिया के माध्यम से लगातार सुधार कर सकते हैं। हमने एजेंटिक एआई को वास्तविकता में लाने के लिए एजेंट्राइज नामक एक अंत-से-अंत फ्रेमवर्क बनाया है। एजेंट्राइज में एक एजेंटिक एआई मस्तिष्क, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, मानव-इन-द-लूप पर्यवेक्षण और उद्यम-ग्रेड की देखभाल शामिल है।

परिणाम एआई है जो न केवल सहायता प्रदान करता है बल्कि जटिल व्यवसायिक कार्यप्रवाह को स्वचालित रूप से निष्पादित करता है – स्वास्थ्य सेवा में दस्तावेज़ ट्राइज के लिए वित्त में वास्तविक समय अपवाद हैंडलिंग। जो हमारे दृष्टिकोण को अलग करता है वह स्केलेबल, विश्वसनीय बुद्धिमत्ता पर ध्यान केंद्रित करना है। हम मॉड्यूलर घटकों, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और सुरक्षित एकीकरण का लाभ उठाकर एजेंटिक एआई को गति और विश्वसनीयता के साथ तैनात करते हैं। यह केवल नवाचार नहीं है – यह व्यवसाय के प्रवाह में एम्बेडेड एआई है, जो स्केल पर सुरक्षित रूप से काम करता है और मापनीय परिणाम प्रदान करता है। जैसा कि ये सिस्टम परिपक्व होते हैं, हमारा मानना है कि वे विनियमित और उच्च प्रभाव वाले उद्योगों में अनुकूलनीय, स्व-विकसित उद्यमों की रीढ़ बन जाएंगे।

हम संकीर्ण एआई, कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता और क्वांटम कंप्यूटिंग में प्रगति का भी अनुसरण कर रहे हैं – लेकिन जो हमें सबसे अधिक उत्साहित करता है वह यह है कि ये प्रौद्योगिकियां कैसे उद्यमों को शक्ति प्रदान करती हैं जो न केवल बुद्धिमान हैं, बल्कि अनुकूलनीय, स्वायत्त और स्व-निर्देशित विकास में सक्षम हैं।

विरासत डेटा प्रणालियों से आधुनिक विश्लेषण वास्तुकला में संक्रमण करने के दौरान संगठनों का सामना करने वाली सबसे बड़ी चुनौतियां क्या हैं?

संगठन आमतौर पर चार प्रमुख चुनौतियों का सामना करते हैं जब वे विरासत प्रणालियों से आधुनिक विश्लेषण वास्तुकला में संक्रमण करते हैं।

पहली अपनाने और मूल्य की प्राप्ति है। विरासत मंच अक्सर गहराई से निहित काम करने के तरीकों को आकार देते हैं, जिससे परिवर्तन प्रबंधन महत्वपूर्ण हो जाता है। संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि नई विश्लेषण प्लेटफ़ॉर्म व्यावसायिक परिणामों जैसे राजस्व वृद्धि, परिचालन कुशलता और जोखिम प्रबंधन में सुधार को वितरित करते हैं, न कि केवल तकनीकी अपग्रेड हैं।

दूसरा प्रौद्योगिकी आधुनिकीकरण और क्षमता निर्माण है। कई उद्यम जटिल विरासत एस्टेट्स का संचालन करते हैं जो मेनफ्रेम, ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम और प्रारंभिक क्लाउड वातावरण को शामिल करते हैं। इन वातावरणों को आधुनिक बनाने के लिए विचारशील तर्कसंगतता और पुनः वास्तुकला की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ उन कौशल, प्रतिभा और संचालन परिपक्वता का निर्माण करना जो आधुनिक डेटा, विश्लेषण और एआई प्लेटफ़ॉर्म को बनाए रखने के लिए आवश्यक है।

तीसरा डेटा और एआई तैयारी है। आधुनिकीकरण केवल डेटा को एक नए प्लेटफ़ॉर्म पर ले जाने के बारे में नहीं है – संगठनों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा उन्नत विश्लेषण और एआई के लिए तैयार है przez डेटा गुणवत्ता को मजबूत करना, शासन, वंशावली, गोपनीयता और नैतिक सुरक्षा को मजबूत करना ताकि अंतर्दृष्टि और एआई मॉडल विश्वसनीय और स्केलेबल हों।

अंत में, वहां संगठनात्मक परिवर्तन है। जैसा कि प्लेटफ़ॉर्म अधिक स्वायत्त और एजेंटिक एआई क्षमताओं की ओर बढ़ते हैं, कंपनियों को अपने संचालन मॉडल, कार्यबल कौशल और संस्कृति को प्रभावी मानव-इंटेलिजेंट सिस्टम सहयोग को सक्षम करने के लिए अनुकूलित करना चाहिए।

आप डिजिटल अनुभवों और एआई समाधानों को मानव आवश्यकताओं के आसपास केंद्रित रखने के बजाय केवल तकनीकी परिणामों पर कैसे सुनिश्चित करते हैं?

मुझे विश्वास है कि वास्तव में प्रभावी डिजिटल और एआई समाधानों की नींव एक मानसिकता में बदलाव है – प्रौद्योगिकी की क्षमता के बारे में पूछने के बजाय, यह पूछने के लिए कि यह व्यवसाय मूल्य और मानवता और समाज की सेवा कैसे कर सकती है।

हम हर पहल को वास्तविक मानव परिणामों में आधारित करते हैं जैसे कि बेहतर निर्णय, अधिक समावेश, मजबूत विश्वास, और सरल अनुभव। इसके लिए उपयोगकर्ताओं के साथ गहरा जुड़ाव, निरंतर सुनवाई और डिजिटल अनुभवों को वास्तव में कैसे अपनाते हैं और उनके साथ बातचीत करते हैं, इसके चारों ओर समाधान डिज़ाइन करना आवश्यक है। हम जानबूझकर मानव-केंद्रित डिज़ाइन, पारदर्शिता और हमारे प्लेटफ़ॉर्म में जवाबदेही को एम्बेड करते हैं।

विशेष रूप से उच्च प्रभाव वाले डोमेन में, एआई को मानव पर्यवेक्षण और स्पष्ट नैतिक सुरक्षा के साथ काम करना चाहिए, यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यह मानव निर्णय को बढ़ाता है, इसे प्रतिस्थापित नहीं करता है। समान रूप से, सफलता को प्रदर्शन मेट्रिक्स के माध्यम से नहीं मापा जाना चाहिए, बल्कि अपनाने, उपयोगकर्ता विश्वास और दीर्घकालिक मूल्य निर्माण के माध्यम से भी। जब अच्छी तरह से किया जाता है, तो लाभ व्यक्तिगत संगठनों से परे फैल जाते हैं। मानव-केंद्रित एआई की क्षमता है व्यापक पहुंच को बढ़ाना, संस्थानों को मजबूत करना, और जीवन की गुणवत्ता को सुधारना। यह लचीली अर्थव्यवस्थाओं, न्यायपूर्ण प्रणालियों और बेहतर सूचित समाजों का निर्माण करने में मदद कर सकता है। अंततः, हमारा लक्ष्य ऐसी एआई विकसित करना होना चाहिए जो न केवल बुद्धिमान हो, बल्कि जिम्मेदार, समावेशी और उद्देश्यपूर्ण भी हो।

आप एपेक्सन में जेन एआई तैनाती की सफलता का मूल्यांकन कैसे करते हैं – क्या कोई विशिष्ट केपीआई या फ्रेमवर्क हैं जिनका आप विभिन्न ग्राहक वातावरण में प्रभावशीलता को मापने के लिए उपयोग करते हैं?

एपेक्सन में, हमने जेन एआई और एजेंटिक एआई तैनाती की प्रभावशीलता को मापने में मदद करने के लिए मजबूत फ्रेमवर्क स्थापित किए हैं, जो हमारी टीमों और ग्राहकों दोनों के लिए एक पोर्टफोलियो के साथ समर्थित हैं।

पहले, हम व्यवसायिक प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह डोमेन या प्रक्रिया स्तर के उद्देश्यों के साथ शुरू होता है, लेकिन अंततः राजस्व वृद्धि, लागत अनुकूलन, परिचालन कुशलता और जोखिम प्रबंधन जैसे रणनीतिक परिणामों पर केंद्रित होता है। हमारा प्रोप्राइटरी एम4 फ्रेमवर्क इसे एक संरचित निष्पादन मॉडल प्रदान करके समर्थन करता है विश्लेषणात्मक संलग्नक के लिए। एम4 विश्लेषण आधुनिकीकरण, डेटा वास्तुकला को आधुनिक बनाने और क्लाउड-आधारित विश्लेषण वातावरण में संक्रमण के लिए एक सिद्ध रणनीति और भविष्यवाणीय कदम प्रदान करता है, सुनिश्चित करता है कि एआई पहल व्यवसायिक केपीआई के साथ जुड़ी हुई है।

दूसरा, हम अपनाने और मूल्य की प्राप्ति का आकलन करते हैं। एआई तैनाती केवल तभी महत्वपूर्ण प्रभाव डालती है जब वे व्यापक रूप से अपनाई जाती हैं और मानव क्षमता को प्रभावी ढंग से बढ़ाती हैं। एपेक्सन में, हमारी अपनी एआई और एजेंटिक एआई क्षमताओं का संगठन-व्यापी अपनाना एक व्यावहारिक मॉडल के रूप में काम करता है ग्राहकों के लिए। हमने कर्मचारियों को पूरे संगठन में जेन एआई और एजेंटिक एआई क्षमताओं से सशक्त बनाया, उन्हें उपयोग के लिए उपकरण, नीतियां और मार्गदर्शन प्रदान किया, जबकि साथ ही वे व्यवसायिक परिणाम वितरित करते हैं। गवर्नेंस फ्रेमवर्क, नीतियां और केपीआई जो हमने इस यात्रा के माध्यम से विकसित किए हैं, अब हमारे ग्राहकों को जेन एआई को तेजी से और स्केल करने में मदद करते हैं।

तीसरा, हम तकनीकी प्रदर्शन को मापते हैं। हमारे जेनिसिस प्लेटफ़ॉर्म में त्वरण हमें कुंजी ऑपरेशनल मेट्रिक्स जैसे प्रतिक्रिया सटीकता, हॉलुसिनेशन दर, लागत प्रति अनुमान, स्केलेबिलिटी और समग्र प्रणाली प्रदर्शन की निरंतर निगरानी की अनुमति देता है। जेनिसिस, एपेक्सन का प्रोप्राइटरी जेन एआई प्लेटफ़ॉर्म, कई बड़े भाषा मॉडलों की क्षमताओं को एक एकीकृत वातावरण में एकत्र करता है, जो विभिन्न उपयोग मामलों के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल चुनने की अनुमति देता है, जबकि प्रदर्शन, विश्वसनीयता और लागत प्रभावशीलता पर दृष्टि बनाए रखता है।

अंत में, हम शासन और जोखिम का मूल्यांकन करते हैं। हमारा उद्यम गार्डरेल फ्रेमवर्क, जो एजेंट्राइज ऑफरिंग का हिस्सा है, संगठनों को महत्वपूर्ण क्षेत्रों जैसे शासन, जोखिम और अनुपालन को संबोधित करने में मदद करता है। हमारे विनियमित उद्योगों के साथ गहरे काम के साथ, हम ग्राहकों को यह मूल्यांकन करने में मदद करते हैं कि व्याख्या करने योग्य, ऑडिटेबिलिटी, डेटा वंशावली, गोपनीयता सुरक्षा और जिम्मेदार एआई मानकों के साथ संरेखण सुनिश्चित करने के लिए एआई सिस्टम स्केलेबल और विश्वसनीय दोनों हैं।

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