नताशा मोहंती, डोप्पेल के इंजीनियरिंग के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट – साक्षात्कार श्रृंखला

नताशा मोहंती, डोप्पेल में इंजीनियरिंग के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट, एक अनुभवी प्रौद्योगिकी नेता हैं जिनके पास एआई, भुगतान, मीडिया और उपभोक्ता प्लेटफ़ॉर्म में गहरा अनुभव है। डोप्पेल में शामिल होने से पहले, उन्होंने स्ट्राइप के लिए इंजीनियरिंग का नेतृत्व किया, जहां उन्होंने ऑप्टिमाइज़ड चेकआउट सूट और लिंक के लिए इंजीनियरिंग का नेतृत्व किया, और स्ट्राइप के चेकआउट उत्पादों और उपभोक्ता वॉलेट में बड़े पैमाने पर अपनाई जाने में मदद की। इसके पहले, उन्होंने प्रिज़्मा.एआई के सह-संस्थापक और सीटीओ के रूप में काम किया, जो एक एआई-संचालित वीडियो इंगेजमेंट और मीडिया विश्लेषण कंपनी थी जिसे नीलसन ने अधिग्रहित किया था। अपने करियर की शुरुआत में, उन्होंने गूगल में सात साल से अधिक समय बिताया, जहां उन्होंने सर्च क्वालिटी, गूगल न्यूज़ और गूगल+ व्यक्तिगतीकरण पर काम किया।

डोप्पेल एक एआई-मूल सोशल इंजीनियरिंग रक्षा कंपनी है जो संगठनों, कार्यकारियों, ब्रांडों और ग्राहकों को एआई-संचालित प्रतिरूपण, फ़िशिंग, धोखाधड़ी और व्यापक डिजिटल जोखिम से बचाने पर केंद्रित है। इसका प्लेटफ़ॉर्म डिजिटल जोखिम सुरक्षा, कार्यकारी और ब्रांड सुरक्षा, ईमेल सुरक्षा, मानव जोखिम प्रबंधन, सिमुलेशन और सुरक्षा जागरूकता प्रशिक्षण को जोड़ती है, जो एआई और वास्तविक समय की खतरा खुफिया जानकारी का उपयोग करके हमलावर बुनियादी ढांचे का पता लगाने, संबंधित करने और विभिन्न चैनलों जैसे डोमेन, सोशल मीडिया, मैसेजिंग ऐप, विज्ञापन और डार्क वेब में बाधित करने के लिए करता है। कंपनी ने खुद को बढ़ते खतरे के आसपास स्थिति बनाई है जेनरेटिव एआई-संचालित सोशल इंजीनियरिंग, सुरक्षा टीमों को आधुनिक डिजिटल खतरा परिदृश्य में बढ़ती जटिलता वाले हमलों का जवाब देने में मदद करती है।

आप स्ट्राइप, गूगल, नीलसन और अब डोप्पेल जैसी कंपनियों में इंजीनियरिंग संगठनों का नेतृत्व कर चुके हैं। इस यात्रा के दौरान, सॉफ़्टवेयर इंजीनियर की भूमिका कैसे विकसित हुई है जब वे सिस्टम लिखने से अधिक स्वायत्त एआई-संचालित कार्य प्रवाह को निर्देशित करने की ओर बढ़ रहे हैं?

सॉफ़्टवेयर इंजीनियर कार्य प्रवाह में बहुत बड़ा बदलाव आया है, लेकिन इंजीनियरों की जिम्मेदारी नहीं बदली है। जब मैंने अपना करियर गूगल में दो दशक पहले शुरू किया था, तो इंजीनियर अधिकांश समय खुद कोड लिखने और समीक्षा करने में बिताते थे। आज, एआई अधिकांश कोड जनरेशन को संभाल सकता है, लेकिन इंजीनियर अभी भी लक्ष्यों को परिभाषित करने, आउटपुट को मान्य करने, गार्डरेल स्थापित करने, कोड की समीक्षा करने और सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार हैं कि सिस्टम लंबे समय तक विश्वसनीय रहते हैं। कई मायनों में, एआई ने इंजीनियरिंग जिम्मेदारी को कम नहीं किया है, बल्कि बढ़ाया है।

जो बदल गया है वह यह है कि इंजीनियर मूल्य कहां बनाते हैं। जैसे ही एआई कोडिंग के यांत्रिकी को संभालता है, भूमिका स्वाद और निर्णय पर केंद्रित होती जा रही है, समस्या को समझने, वास्तुकला निर्णय लेने, व्यापार-Between का मूल्यांकन करने और सुनिश्चित करने के लिए कि परिणाम उपयोगकर्ता और व्यवसाय की जरूरतों के साथ संरेखित हैं। सर्वश्रेष्ठ इंजीनियर केवल सॉफ़्टवेयर लिखने से अधिक करते हैं। वे मानवों और एआई के सुसंगत प्रणालियों का निर्देशन करेंगे, जो मशीनों की कमी वाले संदर्भ और जिम्मेदारी को लागू करेंगे। यह व्यक्तिगत योगदानकर्ता से प्रबंधक तक के परिवर्तन के समान है।

आप तर्क देते हैं कि एआई इंजीनियरिंग जिम्मेदारी को कम नहीं करता है, यह बढ़ाता है। क्या कार्यकारी अभी भी एआई कोडिंग एजेंटों के बारे में क्या गलत धारणा रखते हैं जो मानव पर्यवेक्षण के बिना वास्तविक रूप से संभाल सकते हैं?

सबसे बड़ी गलत धारणा यह है कि एआई इंजीनियरों की आवश्यकता को समाप्त कर देगा। वास्तविकता यह है कि एआई एक छोटी सी, कुशल टीम द्वारा निर्मित की जा सकने वाली चीजों की सीमा को बढ़ाता है, जो इंजीनियरिंग निर्णय को अधिक मूल्यवान बनाता है, कम नहीं।

जो बदल रहा है वह यह है कि इंजीनियरों को जिम्मेदार ठहराया जा रहा है। वे अब केवल कोड नहीं लिख रहे हैं। वे यह परिभाषित कर रहे हैं कि क्या बनाया जा रहा है, यह सत्यापित कर रहे हैं कि एजेंट वे कर रहे हैं जो उन्हें करना चाहिए, और जब वे नहीं करते हैं तो परिणाम का मालिकाना हक़ रखते हैं।

यदि कुछ भी बदलता है, तो समस्या स्थान अधिक आकर्षक हो जाता है। हमलावरों के पास हमारे पास उपलब्ध समान एआई टूल हैं, जिसका अर्थ है कि उनसे आगे रहने की चुनौती वास्तव में पहले से अधिक कठिन है, और अधिक दिलचस्प है। कठिन समस्याओं को हल करने के लिए कोई कमी नहीं है, और डोप्पेल इंजीनियरिंग में लोगों की भर्ती कर रहा है जो इस तरह के काम से उत्साहित हैं।

जैसे ही इंजीनियरिंग टीमें कोडिंग, परीक्षण, डिबगिंग और दस्तावेज़ीकरण में कई एआई एजेंटों के साथ समन्वय करना शुरू करती हैं, तो एक प्रभावी “एजेंट प्रबंधन” कार्य प्रवाह वास्तव में कैसा दिखता है?

इंजीनियर स्वायत्त प्रणालियों के योगदानकर्ता के रूप में नहीं, बल्कि प्रबंधक के रूप में कार्य कर रहे हैं। सर्वश्रेष्ठ इंजीनियर कई समानांतर कार्य प्रवाहों में महत्वपूर्ण संदर्भ धारण कर सकते हैं और जानते हैं कि प्रत्येक एजेंट के साथ कौन सा संदर्भ साझा करना है। व्यवहार में, इसका अर्थ है अच्छी तरह से परिभाषित स्वीकृति मानदंड लिखना, गोपनीयता और सुरक्षा के लिए स्पष्ट गार्डरेल स्थापित करना, और एजेंट से यह पूछना कि वे अपने तर्क और धारणाओं की व्याख्या करने के लिए एक सत्यापन चरण के रूप में क्या कर रहे हैं। यदि एक एजेंट यह नहीं बता सकता कि वह क्या कर रहा है और क्यों , तो आप पूरी तरह से आउटपुट पर भरोसा नहीं कर सकते।

डोप्पेल में, हम एजेंटिक सिस्टम बना रहे हैं जो खतरों की जांच करते हैं, लगातार पता लगाने वाली नीतियों को अनुकूलित करते हैं, और सादे भाषा में अपने निर्णयों की व्याख्या करते हैं। प्रभावी एजेंट प्रबंधन के लिए सिस्टम-स्तर की बुनियादी ढांचा भी आवश्यक है, जिसमें स्टेजिंग वातावरण, स्वचालित परीक्षण पाइपलाइन, सुरक्षा टूलिंग शामिल है जिसमें परिभाषित अनुमतियां और पर्यवेक्षण है, और मूल्यांकन ढांचे जो लगातार मूल्यांकन करते हैं कि एजेंट और व्यापक प्रणाली अपेक्षित रूप से काम कर रहे हैं या नहीं।

एआई एजेंटों को आंतरिक टूल, उत्पादन प्रणाली या संवेदनशील कार्य प्रवाह तक पहुंच प्रदान किए जाने पर जो सबसे बड़े संचालन या सुरक्षा जोखिम उत्पन्न होते हैं?

जोखिम यह नहीं है कि एआई एजेंट गलतियां करते हैं। यह है कि वे ऐसा करने में सक्षम हैं जो वास्तविक समय में पकड़ना मुश्किल है। विशिष्ट खतरा यह है कि एजेंट अपने इरादा किए गए दायरे से बाहर कार्य करते हैं, चाहे वह उन प्रणालियों तक पहुंच हो जो उन्हें छूने के लिए डिज़ाइन नहीं की गई हैं या ऐसे डेटा को संभालना जो उन्हें बनाए नहीं रखना चाहिए।

हमारे ईमेल सुरक्षा उत्पाद में, उदाहरण के लिए, एजेंट स्वाभाविक रूप से संवेदनशील डेटा को संसाधित करते हैं। हमने सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण प्रयास किए हैं कि ये एजेंट सख्ती से प्रतिबंधित पहुंच रखते हैं, दुर्भाग्य से संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी को डाउनस्ट्रीम उजागर नहीं कर सकते हैं और गोपनीय जानकारी को बनाए नहीं रखते हैं, जबकि फिर भी सही निर्णय लेने के लिए आवश्यक संदर्भ है।

एआई-जनित कोड पर भारी निर्भरता लंबे समय तक तकनीकी ऋण पेश करना शुरू कर देती है, और इंजीनियरिंग नेताओं को वेग के साथ बनाए रखने योग्यता के बीच संतुलन के बारे में कैसे सोचना चाहिए?

जोखिम यह है कि अल्पकालिक वेग को संस्थाओं को स्केल और विकसित करने की अनुमति देने वाले आधारों पर प्राथमिकता देना। स्ट्राइप में मेरे समय से एक सबसे बड़ा सबक यह था कि सभी निर्णय समान नहीं हैं। कुछ फंदे हैं: हार्ड रिवर्स और लंबे समय तक परिणाम होने की संभावना है, जबकि अन्य को आसानी से बदला जा सकता है।

एआई के साथ, अनुशासन यह जानना है कि कौन से निर्णय अभी भी लंबे समय तक परिणाम ले जाते हैं, उन्हें मजबूत गार्डरेल के साथ और शेष पर तेजी से चलते हैं। डोप्पेल में, इसका अर्थ है मूल्यांकन प्रणाली और वर्तमान दस्तावेज़ीकरण का उपयोग करना ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एजेंट सिस्टम के विकसित होने के रूप में इरादा के रूप में काम करते रहें। लक्ष्य धीमा करना नहीं है, बल्कि सुनिश्चित करना है कि गति धीरे-धीरे नींव को कमजोर नहीं करती है जिस पर आप निर्माण कर रहे हैं।

स्ट्राइप में इंजीनियरिंग संगठनों को स्केल करने के दौरान, विश्वसनीयता, विश्वास और सिस्टम डिज़ाइन के बारे में कौन से सबक अब स्वायत्त एआई एजेंटों के युग में विशेष रूप से प्रासंगिक लगते हैं?

स्ट्राइप में, विश्वसनीयता सब कुछ थी, खासकर जब से वित्तीय उद्योग इतना विनियमित है और यदि भुगतान पोर्टल व्यवसायों के लिए विनाशकारी हो सकता है यदि वे नीचे जाते हैं। यदि एक प्रणाली अपेक्षित रूप से काम नहीं करती थी, तो इसका ग्राहकों पर सीधा प्रभाव पड़ता था, और इससे कंपनी में एक मजबूत मालिकाना संस्कृति बनी।

मुझे जो बात डोप्पेल में आकर्षित की वह एक समान स्तर की ग्राहक जुनून थी। यहां की टीमें ग्राहकों को जो चुनौतियों का सामना करना पड़ता है उसे समझने और उन्हें हल करने की मालिकाना हक़ रखती हैं।

अब जब मैं डोप्पेल में हूं, तो वे पाठ लगते हैं जो विशेष रूप से प्रासंगिक हैं। हम एआई-मूल प्रणालियों का निर्माण कर रहे हैं जो संगठनों को बढ़ती जटिलता वाले सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों के खिलाफ बचाव करने में मदद करते हैं। और स्ट्राइप की तरह, जहां भुगतान प्रसंस्करण प्रणालियों को नीचे जाने की अनुमति नहीं है, यह व्यवसायों के लिए विनाशकारी है जो एक मजबूत साइबर सुरक्षा मुद्रा नहीं रखते हैं। वे दोनों बहुत उच्च दांव हैं, लेकिन अलग-अलग कारणों से।

आगामी कुछ वर्षों में, एआई फ्लूएंसी, सिस्टम थिंकिंग और अनुकूलन को संकीर्ण तकनीकी विशेषज्ञता पर प्राथमिकता देने के medida के रूप में कंपनियों में इंजीनियरिंग भर्ती कैसे बदलेगी?

मुझे लगता है कि हम स्वायत्तता, मजबूत निर्णय और तेजी से सीखने की क्षमता वाले इंजीनियरों पर बढ़ती जोर देखेंगे। ये गुण हमेशा मेरे लिए महत्वपूर्ण रहे हैं, लेकिन अब वे और भी महत्वपूर्ण हैं। अपने करियर के दौरान, सबसे बड़ा प्रभाव डालने वाले इंजीनियर वे नहीं थे जिनके पास सबसे संकीर्ण विशेषज्ञता थी, बल्कि वे जो अनुकूलन कर सकते थे, अस्पष्टता को नेविगेट कर सकते थे और प्रौद्योगिकी के विकसित होने के रूप में लगातार सीख सकते थे।

लेकिन पैमाना बदल गया है। डोप्पेल में, हम जिन समस्याओं का समाधान कर रहे हैं वे स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं हैं। हम लगातार हमलावरों से आगे रहने के लिए काम कर रहे हैं जो भी एआई का लाभ उठा रहे हैं, जिसका अर्थ है खतरा खुफिया एजेंटों जैसी प्रणालियों का निर्माण जो सक्रिय रूप से वेब का अन्वेषण करते हैं और खतरों की खोज करते हैं। इस तरह के काम के लिए कोई स्थापित प्लेबुक नहीं है, इसलिए इसके लिए साहस और संभावित सीमा को आगे बढ़ाने की इच्छा की आवश्यकता है।

एआई केवल काम करने के तरीके को बदल देगा, लेकिन कंपनियों को अभी भी लोगों की आवश्यकता होगी जो प्रणालियों के पूरे जीवन चक्र के लिए जिम्मेदारी ले सकते हैं। जो इंजीनियर पनपेंगे वे वे होंगे जो एआई परिदृश्य के आसपास बदलते रहते हुए क्या करने में सक्षम हैं।

आपके करियर में व्यक्तिगतकरण, सिफारिश प्रणालियों और मशीन लर्निंग-संचालित प्लेटफ़ॉर्म पर काम करने का अनुभव कैसे आपको यह सोचने में मदद करता है कि आज इंजीनियरिंग संगठनों के भीतर मानव-एआई सहयोग के बारे में सोचते हैं?

व्यक्तिगतकरण और मशीन लर्निंग प्रणालियों पर काम करने से मुझे जो बात सीखने को मिली है वह यह है कि आउटपुट की गुणवत्ता केवल तब तक अच्छी होती है जब तक कि इनपुट, प्रशिक्षण डेटा, मूल्यांकन ढांचे और यह परिभाषित करने की स्पष्ट परिभाषा होती है कि “अच्छा” वास्तव में क्या दिखता है। मॉडल जानकारी को बड़े पैमाने पर संसाधित करने में महान हैं, लेकिन लोग निर्णय, संदर्भ और यह समझने की पेशकश करते हैं कि क्या सबसे ज्यादा मायने रखता है।

मुझे लगता है कि यही सिद्धांत आज इंजीनियरिंग संगठनों पर लागू होता है। एआई टीमों को तेजी से बढ़ाने में मदद कर सकता है, लेकिन सर्वश्रेष्ठ टीमें एआई को दिए जाने वाले संदर्भ और मैदान के बारे में जानबूझकर होंगी, साथ ही एआई-संचालित प्रणालियों को व्यापक इंजीनियरिंग पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे एकीकृत किया जाए। इंजीनियरों को अभी भी निर्णय लेने, व्यापार-Between का मूल्यांकन करना और अंततः परिणाम का मालिकाना हक़ रखना होगा।

क्या आप सोचते हैं कि प्रतिस्पर्धी लाभ अंततः तेजी से कोडिंग से आएगा, या एआई प्रणालियों को प्रभावी ढंग से शासित और समन्वित करने वाले संगठनों से?

गति मायने रखती है, खासकर साइबर सुरक्षा में, जहां हमलावरों से पीछे रहना विकल्प नहीं है। लेकिन गति बिना गार्डरेल के केवल एक तेजी से तरीका है जो शोषित गैप बनाता है। एआई प्रणालियों का शासन एक आधारभूत होना चाहिए हर कंपनी के लिए जो एआई के साथ बना रही है, न कि एक उपोत्पाद। यह सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्य प्रवाह में गुणवत्ता, विश्वसनीयता और जिम्मेदारी सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है। विशेष रूप से साइबर सुरक्षा उद्योग में, शासन आवश्यक है क्योंकि हमलावर कोई भी गैप पा सकते हैं और इसका फायदा उठा सकते हैं। यही कारण है कि हमने डोप्पेल में अपने एजेंट प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण किया है, हमने गोपनीयता गार्डरेल और एक स्पष्ट ऑडिट ट्रेल के साथ शुरू किया है।

आगामी पांच वर्षों में, एक बार एआई एजेंट आधुनिक सॉफ़्टवेयर विकास कार्य प्रवाह में गहराई से एकीकृत हो जाते हैं, तो आधुनिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग टीम कैसी दिखेगी?

पांच साल की भविष्यवाणी करना मुश्किल है क्योंकि दुनिया इतनी तेजी से बदल रही है। जो मैं अधिक आत्मविश्वास के साथ कह सकता हूं वह यह है कि अगले 18 महीनों से तीन साल में, एआई एजेंट संभवतः कोड जनरेशन, परीक्षण और पहले पास डिबगिंग को संभालेंगे।

जो इंजीनियरों को मालिकाना हक़ होगा वह उत्पाद निर्णय है: विनिर्देश, स्वाद, वास्तुकला और जब कुछ टूट जाता है तो जिम्मेदारी। टीमें छोटी हो सकती हैं, लेकिन भूमिका कठिन हो जाएगी। जो इंजीनियर पनपेंगे वे वे नहीं होंगे जो सबसे अधिक कोड उत्पन्न करते हैं, बल्कि वे जो स्वायत्त प्रणालियों को निर्देशित, मूल्यांकन और पाठ्यक्रम-सुधार कर सकते हैं।

पिछली प्रौद्योगिकी बदलावों के माध्यम से काम करने से, मैंने जो बात सीखी है वह यह है कि नवाचार शायद ही कभी एक सीधी रेखा का अनुसरण करता है। जो टीमें सफल होंगी वे वे होंगी जो उत्सुक रहेंगी, तेजी से अनुकूलन करेंगी और प्रौद्योगिकी के बदलने के रूप में अपने कार्य प्रवाह को विकसित करेंगी। धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठकों को अधिक जानने के लिए डोप्पेल पर जाना चाहिए।