साक्षात्कार
नितिन सिंघल, स्नैपलॉजिक में इंजीनियरिंग के वाइस प्रेसिडेंट (डेटा, एआई और इंटीग्रेशन)
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नितिन सिंघल एक अनुभवी प्रौद्योगिकी और उत्पाद नेता हैं, जिनके पास उद्योग में 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है। वह वर्तमान में स्नैपलॉजिक में इंजीनियरिंग के वाइस प्रेसिडेंट के रूप में कार्य करते हैं, जहां वह एप्लिकेशन और सिस्टम के जिम्मेदार एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और एजेंटिक आर्किटेक्चर का उपयोग करके वैश्विक दर्शकों के लिए डेटा की क्षमता को अनलॉक करते हैं।
स्नैपलॉजिक में अपनी भूमिका से पहले, नितिन ट्विटर में इंजीनियरिंग के वरिष्ठ निदेशक थे, जहां उन्होंने डेटा प्रबंधन और गोपनीयता बुनियादी ढांचे के इंजीनियरिंग कार्यों का नेतृत्व किया। उनका काम डेटा शासन प्रथाओं की स्थापना में शामिल था, जो कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण अवधि में, जिम्मेदार डेटा उपयोग और गोपनीयता विनियमों के अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए था।
नितिन ने वीजा, पेपैल और जेपीएमоргन चेस जैसे प्रमुख संगठनों में विभिन्न इंजीनियरिंग और उत्पाद नेतृत्व पदों पर भी कार्य किया है, जहां उन्होंने डेटा रणनीति और प्रबंधन में महत्वपूर्ण प्रगति में योगदान दिया है।
स्नैपलॉजिक एक एआई-संचालित एकीकरण मंच है जो नो-कोड टूल और 1,000 से अधिक प्री-बिल्ट कनेक्टर के साथ डेटा और एप्लिकेशन वर्कफ्लो को स्ट्रीमलाइन करता है। यह ईटीएल/ईएलटी, ऑटोमेशन, एपीआई प्रबंधन और सुरक्षित तैनाती को क्लाउड, ऑन-प्रिमाइसेस और हाइब्रिड वातावरण में समर्थन करता है। स्नैपजीपीटी और ऑटोसिंक जैसी सुविधाएं दक्षता में सुधार करती हैं, जिससे संगठनों को प्रक्रियाओं को निर्बाध रूप से एकीकृत और ऑर्केस्ट्रेट करने में सक्षम बनाता है।
आपके पास लगभग 25 वर्षों का अनुभव है जो प्रौद्योगिकी नवाचार को चला रहा है। आपको तकनीक का उपयोग करके जटिल समस्याओं का समाधान करने के लिए क्या प्रेरित किया, और एआई के उदय के साथ यह जुनून कैसे विकसित हुआ?
मेरे करियर की शुरुआत से, मैं पहेलियों को हल करने और गणित की तार्किक सुंदरता से मोहित था। यह आकर्षण स्वाभाविक रूप से मुझे यह अन्वेषण करने के लिए ले गया कि प्रौद्योगिकी जटिल, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को कैसे संबोधित कर सकती है। अपने करियर के शुरुआती दौर में, मैं लेन-देन धोखाधड़ी का पता लगाने और डेटा गोपनीयता जोखिमों जैसे मुद्दों को संबोधित करने की प्रौद्योगिकी की संभावना से प्रेरित था। एआई के विकास के साथ मेरा जुनून और गहरा हो गया है, विशेष रूप से जनरेटिव एआई के आगमन के साथ। मैंने एआई के परिवर्तनकारी प्रभाव को देखा है, जो किसानों को स्मार्टफोन के माध्यम से फसल के अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और सामान्य उपयोगकर्ताओं, जैसे कि मेरे पिता, को आसानी से कर दाखिल जैसे कार्यों को नेविगेट करने में सक्षम बनाता है। एआई प्रौद्योगिकी का लोकतंत्रीकरण मुझे उत्साहित करता है, जिससे हम लोगों के जीवन में सकारात्मक परिवर्तन ला सकते हैं। यह निरंतर यात्रा मुझे एआई को आगे बढ़ाने के लिए प्रेरित करती है, न केवल नवाचार और दक्षता के लिए, बल्कि सुरक्षा, जिम्मेदारी और सभी के लिए पहुंच के लिए भी।
व्यवसायों को एआई के युग में पुरानी प्रौद्योगिकी पर निर्भर रहने से क्या सबसे बड़े जोखिम हैं?
पुरानी प्रौद्योगिकी पर निर्भर रहने से व्यवसायों को महत्वपूर्ण जोखिम हो सकता है जो उनके भविष्य को खतरे में डाल सकता है। पुराने सिस्टम, विशेष रूप से विरासत बुनियादी ढांचे, अक्षमता और संगठनों को एआई के लिए उच्च-मूल्य वाले कार्यों का लाभ उठाने से रोकते हैं। ये पुरानी प्रौद्योगिकियां डेटा पहुंच और एकीकरण के साथ संघर्ष करती हैं, जिससे महंगे संचालन बोतलनेक और नवाचार को बाधित होता है। इन प्रणालियों को बनाए रखने की छिपी हुई लागत जोड़ देती है, संसाधनों को निकालती है और यह चुनौतीपूर्ण बनाती है कि शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित किया जा सके जो आधुनिक तकनीकी वातावरण पसंद करते हैं। जैसे ही कंपनियां एक स्थिरता चक्र में फंस जाती हैं, वे प्रगतिशील विकास के अवसरों से चूक जाती हैं और अधिक लचीले प्रतियोगियों द्वारा पीछे छोड़ दिए जाने का जोखिम चलते हैं।
विकल्प स्पष्ट है: आईफ़ोन की तरह विकसित हों या ब्लैकबेरी के भाग्य का सामना करें।
विरासत प्रणालियां आधुनिक एआई अनुप्रयोगों की मांगों को पूरा करने के लिए कैसे संघर्ष करती हैं, विशेष रूप से ऊर्जा, मांग और बुनियादी ढांचे के संबंध में?
विरासत प्रणालियों को आधुनिक एआई अनुप्रयोगों की मांगों को पूरा करने में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है क्योंकि उनकी सीमाओं के कारण। ये पुराने बुनियादी ढांचे में डेटा प्रोसेसिंग क्षमता, मापनीयता और लचीलापन की कमी होती है जो एआई की गहन गणना आवश्यकताओं के लिए आवश्यक है। वे अक्सर डेटा सिलोस और बोतलनेक बनाते हैं, जो एआई-संचालित अंतर्दृष्टि के लिए वास्तविक समय, अंतर्संबंधित डेटा हैंडलिंग को बाधित करते हैं। यह असंगति उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों को लागू करने में बाधा डालती है और असमृद्ध संसाधन उपयोग, बढ़ी हुई ऊर्जा खपत और संभावित प्रणाली विफलता की ओर ले जाती है। परिणामस्वरूप, विरासत प्रणालियों पर निर्भर व्यवसाय एआई की क्षमता को पूरी तरह से उपयोग करने में संघर्ष करते हैं, जो उनकी प्रतिस्पर्धी बढ़त को सीमित करता है।
कंपनियों के लिए अपनी प्रणालियों को आधुनिक बनाने में संकोच करने के “छिपे हुए” लागत क्या हैं?
पुरानी प्रौद्योगिकी पर निर्भर रहने वाली कंपनियां मैनुअल प्रक्रियाओं और सिलो किए गए डेटा पर निर्भर होती हैं, जिससे लागत बढ़ जाती है और उत्पादकता कम हो जाती है। समय के साथ, यह अक्षमता जुड़ जाती है, जिससे अवसरों की कमी और प्रतिस्पर्धी बढ़त की महत्वपूर्ण हानि होती है क्योंकि अधिक लचीले प्रतियोगी एआई समाधान अपनाते हैं। इसके अलावा, कर्मचारी क्षमता दोहराए जाने वाले कार्यों पर बर्बाद हो जाती है, सामरिक कार्य के बजाय, जिससे निराशा और संभावित उच्च परित्याग दर हो सकती है। जैसे ही प्रतिद्वंद्वी एआई का लाभ उठाते हैं और दक्षता और नवाचार में वृद्धि करते हैं, जो कंपनियां आधुनिकीकरण में देरी करती हैं वे पीछे छूटने का जोखिम उठाती हैं, अंततः एक डिजिटल परिदृश्य में अपनी बाजार स्थिति और दीर्घकालिक व्यवहार्यता को खतरे में डालती हैं।
संगठनों को एआई अपनाने के आसपास वैध चिंताओं और मानवीय असुरक्षाओं के बीच अंतर करना चाहिए जो भ्रामक कथाओं को जन्म देती हैं।
कंपनियां एआई के लिए बुनियादी ढांचे की तैयारी में पिछड़ने का मूल्यांकन कैसे कर सकती हैं?
कंपनियां अपनी वर्तमान प्रणालियों का मूल्यांकन करके एआई के लिए तैयारी का आकलन कर सकती हैं कि क्या वे आधुनिक एआई टूल के साथ एकीकृत हो सकती हैं और बढ़ती डेटा मांगों को पूरा कर सकती हैं। यदि वे बड़े डेटासेट को कुशलता से संसाधित करने में संघर्ष करते हैं, क्लाउड समाधान का लाभ उठाते हैं या स्वचालन का समर्थन करते हैं, तो यह एक स्पष्ट संकेत है कि वे पीछे रह सकते हैं। इसके अलावा, कंपनियों को यह देखना चाहिए कि क्या विरासत प्रणालियां बोतलनेक या उत्पादकता को बाधित करने वाले अत्यधिक मैनुअल हस्तक्षेप का कारण बनती हैं। डेटा सिलोस, अपर्याप्त वास्तविक समय विश्लेषण, जटिल एल्गोरिदम के लिए पर्याप्त कम्प्यूटिंग शक्ति की कमी और एआई प्रतिभा को आकर्षित करने में चुनौतियां पिछड़े हुए बुनियादी ढांचे के संकेतक हैं। अंततः, एआई क्षमताओं के साथ लगातार पकड़ने वाले संगठन एक बढ़ती हुई डिजिटल परिदृश्य में अपनी प्रतिस्पर्धी बढ़त खो सकते हैं। मैं यह भी強調 करूंगा कि रूपांतरण संरचना का पालन करने वाली नवीनतम अवलोकन, सुरक्षा और गोपनीयता सुरक्षा तकनीकें निर्बाध और जिम्मेदार एआई तैयारी के लिए महत्वपूर्ण हैं।
संगठन आज एआई नवाचारों के लिए अपनी प्रणालियों को भविष्य के लिए तैयार करने के लिए व्यावहारिक कदम क्या उठा सकते हैं?
पहला कदम अपने वर्तमान टेक स्टैक का मूल्यांकन करना है और उन क्षेत्रों की पहचान करना है जहां एआई एकीकृत किया जा सकता है। संगठनों को मापनीय क्लाउड समाधानों को प्राथमिकता देनी चाहिए जो एआई-संचालित स्वचालन का समर्थन करते हैं और नए प्रौद्योगिकियों को शामिल करना आसान बनाते हैं। विशेष रूप से, कम-कोड प्लेटफ़ॉर्म उन व्यवसायों के लिए मददगार हो सकते हैं जिनके सीमित संसाधन हैं ताकि वे गहरी तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना एआई एजेंट तैनात कर सकें। उद्यमों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनके पास लचीले, क्लाउड-आधारित बुनियादी ढांचा है जो भविष्य के एआई अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए आवश्यकतानुसार मापनीय हो।
आपके विचार में, कौन से उद्योग एआई को तेजी से अपनाने और विरासत प्रणालियों को अपग्रेड करने से सबसे अधिक लाभान्वित हो सकते हैं?
डेटा-संचालित निर्णय लेने और दोहराए जाने वाले कार्यों पर निर्भर उद्योग सबसे अधिक लाभान्वित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय सेवा क्षेत्र में, एआई ग्राहक सहायता, धोखाधड़ी का पता लगाने और ऋण अनुमोदन जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे संचालन को सुव्यवस्थित किया जा सकता है और ग्राहक अनुभव में सुधार हो सकता है। बिक्री और ग्राहक सेवा विभाग भी एआई का उपयोग करके महत्वपूर्ण उत्पादकता बढ़ा सकते हैं जो दोहराए जाने वाले प्रश्नों या लीड को अधिक कुशलता से संसाधित करने में मदद करता है। स्वास्थ्य सेवा, निर्माण और खुदरा उद्योगों की कंपनियां भी एआई से काफी लाभान्वित हो सकती हैं, खासकर जब एआई टूल आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करने, मांग की भविष्यवाणी करने और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करने में मदद कर सकते हैं। इसके बजाय, डोमेन विशेषज्ञ रणनीतिक कार्य पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिससे एआई निवेश पर उच्च रिटर्न मिल सकता है।
स्नैपलॉजिक का प्लेटफ़ॉर्म विशेष रूप से कंपनियों को विरासत, खंडित बुनियादी ढांचे को एआई-संचालित समाधानों से बदलने में कैसे समर्थन करता है?
स्नैपलॉजिक का प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों को डेटा और अनुप्रयोगों में एकीकरण और स्वचालन की अनुमति देता है, जो विरासत प्रणालियों को आधुनिक, एआई-तैयार बुनियादी ढांचे से जोड़ता है। विभिन्न डेटा स्रोतों को निर्बाध रूप से जोड़कर और क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण में एकीकरण को सरल बनाकर, स्नैपलॉजिक एआई को तुरंत मूल्य प्रदान करने के लिए एक एकीकृत प्रणाली में संक्रमण को तेज़ करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का कम-कोड इंटरफ़ेस, जिसमें एजेंटक्रिएटर और स्नैपजीपीटी जैसे टूल शामिल हैं, कंपनियों को विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए एआई-संचालित समाधान तैनात करने में सक्षम बनाता है, जिसमें ग्राहक इंटरैक्शन को स्वचालित करने और वित्तीय रिपोर्टिंग और विपणन प्रभावशीलता में सुधार करने से लेकर। स्नैपलॉजिक की आईआरआईएस एआई प्रौद्योगिकी डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए बुद्धिमान सिफारिशें प्रदान करती है, जो एकीकरण कार्यों की जटिलता को काफी कम करती है और प्लेटफ़ॉर्म को विभिन्न स्तरों के तकनीकी विशेषज्ञता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाती है। हाल ही में एक एकीकरण कैटलॉग और डेटा लाइनेज टूल के लaunch ने संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान किया है, जो डेटा के प्रवेश और निकास के दौरान रिसाव से बचाता है। इसके अलावा, स्नैपलॉजिक आधुनिक प्रणालियों में एक संरचनात्मक तरीके से एकीकरण क्षमता प्रदान करता है, जो व्यवसायिक उद्देश्यों को बढ़ावा देता है और लागत, अनुपालन और रखरखाव चुनौतियों को संबोधित करने के लिए लचीले समाधान प्रदान करता है।
स्नैपलॉजिक में विरासत और आधुनिक एआई-एकीकृत प्रणालियों को जोड़ने वाले उत्पादों को विकसित करने में आपने कौन सी अनोखी चुनौतियों का सामना किया है?
विरासत और आधुनिक एआई-एकीकृत प्रणालियों को जोड़ने की एक अनोखी चुनौती यह रही है कि स्नैपलॉजिक प्लेटफ़ॉर्म पुरानी प्रणालियों की जटिलता को संभाल सकता है और साथ ही एआई अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक लचीलापन और मापनीयता का समर्थन कर सकता है। एक अन्य चुनौती यह रही है कि प्लेटफ़ॉर्म को तकनीकी और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए सुलभ बनाना, जो उन्नत कार्यक्षमता और उपयोगकर्ता-मित्रता के बीच संतुलन की मांग करता है।
एक उद्यम SAAS कंपनी के रूप में, स्नैपलॉजिक विभिन्न उद्योगों में अपने 100 से अधिक ग्राहकों की विशिष्ट और सामान्य आवश्यकताओं को संतुलित करता है, जबकि निरंतर आधुनिक प्रौद्योगिकियों को अपनाने के लिए प्लेटफ़ॉर्म को विकसित करता है।
इसे संबोधित करने के लिए, हमने पुराने और नए प्लेटफ़ॉर्म के बीच डेटा को निर्बाध रूप से एकीकृत करने के लिए प्री-बिल्ट कनेक्टर विकसित किए हैं। स्नैपलॉजिक एजेंटक्रिएटर के साथ, हमने संगठनों को ऐसे एआई एजेंट तैनात करने में सक्षम बनाया है जो कार्यों को स्वचालित करते हैं, वास्तविक समय में निर्णय लेते हैं और मौजूदा वर्कफ़्लो के भीतर अनुकूलन करते हैं।
क्या आप स्नैपलॉजिक के “जनरेटिव इंटीग्रेशन” के बारे में विस्तार से बता सकते हैं और यह कैसे उद्यम वातावरण में एआई-संचालित स्वचालन को सुविधाजनक बनाता है?
स्नैपलॉजिक का जनरेटिव इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म की एक नवीन सुविधा है जो जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करके एकीकरण पाइपलाइन और वर्कफ़्लो के निर्माण को सुव्यवस्थित और स्वचालित करता है। यह दृष्टिकोण व्यवसायों को प्रणालियों, अनुप्रयोगों और डेटा स्रोतों को निर्बाध रूप से जोड़ने में सक्षम बनाता है, जिससे एआई-संचालित वातावरण में संक्रमण को सुगम बनाता है। प्राकृतिक भाषा प्रोम्प्ट की व्याख्या करके, जनरेटिव इंटीग्रेशन गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को भी एकीकरण को तेजी से विकसित और तैनात करने में सक्षम बनाता है। यह एकीकरण का लोकतंत्रीकरण डिजिटल परिवर्तन को तेज़ करता है और व्यापक कोडिंग विशेषज्ञता पर निर्भरता को कम करता है, जिससे उद्यमों को रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने और संचालन की दक्षता में सुधार करने में सक्षम बनाता है।
इसके अलावा, स्नैपलॉजिक ग्राहकों को लचीलापन प्रदान करता है जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार सार्वजनिक एलएलएम मॉडल का उपयोग करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि संगठन उपलब्ध सर्वोत्तम उपकरणों का लाभ उठा सकते हैं और साथ ही साथ मजबूत शासन और अनुपालन मानकों को बनाए रख सकते हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें स्नैपलॉजिक पर जाना चाहिए।
