Par Chadha, संस्थापक, CEO और CIO, HandsOn Global Management – साक्षात्कार श्रृंखला

Par Chadha, HandsOn Global Management के संस्थापक, CEO और CIO, एक उद्यमी, निवेशक और प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास प्रौद्योगिकी‑सक्षम व्यवसायों को बनाना और स्केल करना में दशकों का अनुभव है। 2001 में HandsOn Global Management की स्थापना के बाद से, उन्होंने वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, बीमा और कानूनी बाजारों में वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, बिग डेटा, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA), कॉग्निटिव तकनीकों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश पर ध्यान केंद्रित किया है। वह Rule14 के सह‑संस्थापक भी हैं और पहले Exela Technologies के चेयरमैन और एक्जीक्यूटिव चेयरमैन तथा SourceHOV के चेयरमैन के रूप में कार्य कर चुके हैं।

HandsOn Global Management (HGM) Limited एक प्रौद्योगिकी‑प्रेरित कंपनी है जो रणनीतिक निवेश और व्यावसायिक सेवाओं के संगम पर कार्य करती है, पूंजी निवेश को संचालन विशेषज्ञता के साथ मिलाकर प्रौद्योगिकी‑सक्षम व्यवसायों को बनाती और स्केल करती है। कंपनी अब AI‑चालित स्वास्थ्य सेवा सेवाओं पर अधिक केंद्रित है, जिसमें राजस्व चक्र प्रबंधन, मेडिकल कोडिंग, एंबिएंट लिसनिंग और स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषण शामिल हैं, साथ ही एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो में AI‑संचालित ऑटोमेशन और प्रक्रिया अनुकूलन भी लागू करती है। HGM अपना मॉडल एक निवेश फर्म और विविधीकृत सेवा प्रदाता के मिश्रण के रूप में वर्णित करता है, अधिग्रहण, प्रौद्योगिकी एकीकरण और संचालन निष्पादन का उपयोग करके उत्तर अमेरिका, एशिया‑पैसिफिक और मध्य पूर्व सहित विभिन्न बाजारों में दीर्घकालिक वृद्धि का पीछा करता है।

आपने 2001 में HandsOn Global Management की स्थापना की, जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी मुख्यधारा का निवेश विषय नहीं था। कंपनी स्थापित करने की मूल प्रेरणा क्या थी, और वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, डेटा इंटेलिजेंस और एजेंटिक AI में प्रगति के साथ इसकी निवेश दर्शन कैसे विकसित हुई है?

HandsOn नाम इस बात को दर्शाता है कि मैं संगठन को कैसे देखता हूँ। यदि आप हाथों‑से‑काम नहीं कर सकते—यदि आप हाथों‑से‑दूर हैं—तो आप हमारे संगठन में नहीं रह सकते। मैं उन लोगों से अपेक्षा करता हूँ जो व्यवसायों की देखरेख करते हैं, जिसमें मैं स्वयं भी शामिल हूँ, कि वे वह करें जिसे मैं सेवक नेतृत्व कहता हूँ। हमारा काम उन लोगों की सेवा करना है जो हमारे लिए काम करते हैं और उन्हें अधिक सफल बनाने में मदद करना है।

प्रौद्योगिकी ने अत्यधिक परिवर्तन किया है, लेकिन मूल प्रश्न अधिक नहीं बदला है: प्रौद्योगिकी व्यवसाय को बेहतर क्या करने की अनुमति देती है?

ऑटोमेशन के साथ, मैं हमेशा उस चीज़ को देखता हूँ जिसे मैं लचीलापन क्षमता (flex capacity) कहता हूँ। यदि एक कर्मचारी 100 लेन‑देन संभाल सकता है और ऑटोमेशन उसे 250 लेन‑देन करने देता है, तो आप बिना समान लागत बढ़ाए वृद्धि के लिए क्षमता बना लेते हैं। इससे व्यवसाय अधिक लाभदायक और स्केलेबल बनता है।

अब AI इसे काफी आगे ले जा रहा है। हम AI‑आधारित वर्कफ़्लो की ओर बढ़ रहे हैं जहाँ कई विभिन्न कार्यों का समन्वय होता है, जिसमें लोग लूप में होते हैं और एजेंटिक AI भी लूप में होता है। मेरा मानना है कि ऐसे प्रकार की कंपनियों की बहुत अधिक मांग होगी और वे सबसे अधिक विघटनकारी कंपनियों में से होंगी।

इसलिए प्रौद्योगिकी विकसित हुई है, लेकिन हमारा दर्शन अभी भी हाथों‑से‑काम है: संचालन समस्या को समझें, उत्पादकता कहाँ बनाई जा सकती है समझें, और प्रौद्योगिकी को एक व्यवसाय में बदलें।

CEO और मुख्य निवेश अधिकारी दोनों के रूप में, कौन सी विशेषताएँ एक AI कंपनी को स्थायी व्यवसाय बनने की क्षमता देती हैं, जबकि दूसरी केवल तकनीक के अल्पकालिक उत्साह से लाभान्वित होती है?

मेरे लिए अंतर यह है कि क्या आप निवेश को एक व्यवसाय में बदल सकते हैं। अन्यथा, निवेश केवल एक लागत है।

बौद्धिक संपदा या नई प्रौद्योगिकी के आसपास बहुत उत्साह हो सकता है, लेकिन फिर भी किसी को इसका उपयोग करना पड़ता है। इसे कुछ समस्या का समाधान करना चाहिए, एक मूल्य प्रस्ताव होना चाहिए, और अंततः राजस्व उत्पन्न करना चाहिए।

ऑटोमेशन को एक उदाहरण के रूप में लें। आपको उस कार्य को भी समझना होगा जिसे आप ऑटोमेट कर रहे हैं। मार्केटिंग, बिक्री, खरीद, HR, वित्त, प्रशासन, कर रिपोर्टिंग और सुरक्षा बहुत अलग‑अलग कार्य हैं। ऑटोमेशन को उस विशिष्ट व्यवसाय की वास्तविक गतिविधियों के अनुसार डिजाइन किया जाना चाहिए। एक गैस स्टेशन की बहुत विशिष्ट आवश्यकताएँ होती हैं। एक रेस्तरां की बहुत विशेषीकृत आवश्यकताएँ होती हैं।

जो कंपनियाँ टिकेंगी, वे वही होंगी जहाँ ग्राहक अंतर देख सकें—अधिक लाभप्रदता, अधिक स्केलेबिलिटी, अधिक क्षमता, या ऐसी क्षमता जो पहले आर्थिक रूप से संभव नहीं थी। प्रौद्योगिकी महत्वपूर्ण है, लेकिन अंततः इसे एक व्यवसाय बनना चाहिए।

HandsOn Global Management कंपनियों को बनाना, अधिग्रहण करना और रूपांतरित करने में सक्रिय संचालन भूमिका निभाता है। यह हाथों‑से‑काम दृष्टिकोण पारंपरिक वेंचर कैपिटल या प्राइवेट इक्विटी मॉडल की तुलना में AI निवेशों का मूल्यांकन करने के तरीके को कैसे बदलता है?

मैं शीर्ष पर बैठकर केवल लोगों को क्या करना है, यह बताने में विश्वास नहीं रखता। मेरा दृष्टिकोण हमेशा यह रहा है कि जो लोग आपके लिए काम करते हैं, उनमें अंतराल होते हैं, और आपका काम उन अंतरालों को भरने में मदद करना और उन्हें सफल बनाना है।

इसका अर्थ है कि जब हम किसी निवेश को देखते हैं, तो हम संचालनात्मक रूप से सोचते हैं। इसे कौन चलाएगा? यह कैसे स्थित होगा? ग्राहक और साझेदार कौन हैं? मूल्य प्रस्ताव क्या है? क्या यह स्केलेबल बन सकता है?

मैं प्रबंधन टीमों के साथ मिलकर काम करता हूँ, लेकिन मैं संचालन करने वाले व्यक्ति को नेतृत्व करना चाहता हूँ। मैं परिचय कराऊँगा, उस व्यक्ति को संभालने दूँगा, प्रतिलिपि में रहूँगा, और उपलब्ध रहूँगा। हमारे लिए, निवेश का स्वामित्व और व्यवसाय का संचालन दो पूरी तरह अलग गतिविधियाँ नहीं हैं।

कई उद्यम AI के साथ प्रयोग कर रहे हैं, लेकिन कम ही इसे मिशन‑क्रिटिकल संचालन में सफलतापूर्वक लागू कर पाए हैं। कौन सी बात उन संगठनों को अलग करती है जो अलग‑अलग पायलट से उत्पादन‑स्तर अपनाने तक पहुँचते हैं?

इसका एक बड़ा हिस्सा यह है कि क्या स्वयं संगठन परिवर्तन के लिए तैयार है।

प्रौद्योगिकी लोगों से तेज़ चल सकती है। हमारे पास ऐसे लोग हैं जो स्कूल से निकले हैं और AI, एजेंट्स को जानते हैं और बहुत जल्दी उत्पादक बन सकते हैं। उसी समय, पाँच, दस या बीस साल के पेशेवर अनुभव वाले लोग अपनी आरामदायक क्षेत्र से नई क्षेत्र में बदलाव करने में कठिनाई महसूस कर सकते हैं। हम यह व्यवहार यू.एस., भारत, फ़िलिपींस और यूरोप में भी देखते हैं।

यह एक संगठनात्मक समस्या बन जाता है, न कि केवल प्रौद्योगिकी समस्या।

जो कंपनियाँ इस परिवर्तन को अपनाएँगी, वे वर्कफ़्लो को स्वयं बदलने को तैयार होंगी। एक बार जब आप विभिन्न कार्यों को लोगों और एजेंटिक AI के साथ प्रक्रिया में समन्वित करते हैं, तो आप काम करने के तरीके को बदल रहे होते हैं।

यदि कंपनियाँ वह बदलाव नहीं करतीं, तो कोई और करेगा। मेरा मानना है कि यह जीवित रहने या मरने की स्थिति बन जाता है। जो कंपनियाँ विघटनकारी होंगी, वे आगे बढ़ेंगी, और जो नहीं होंगी, उन्हें विघटित किया जाएगा।

HGM की स्वास्थ्य‑सेवा पहलों में स्वायत्त मेडिकल कोडिंग, आवाज़ और वार्तालाप इंटेलिजेंस, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स, और AI एजेंट शामिल हैं जो प्रशासनिक और क्लिनिकल वर्कफ़्लो में काम करते हैं। आपका मानना है कि AI स्वास्थ्य‑सेवा में सबसे अधिक घर्षण को कहाँ हटाएगा, जबकि सटीकता, गोपनीयता या रोगी विश्वास से समझौता नहीं करेगा?

स्वास्थ्य‑सेवा में सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि हमने व्यक्तिगत कार्यों को डिजिटल किया, लेकिन आवश्यक रूप से पूरे एंटरप्राइज़ को जोड़ नहीं पाए। क्लेम, एनरोलमेंट, केयर मैनेजमेंट, फ़ार्मेसी, प्रोवाइडर सर्विसेज, एनालिटिक्स और राजस्व चक्र अभी भी असंबद्ध प्रणालियों के रूप में कार्य कर सकते हैं। इससे दोहराया गया काम, अक्षमता, उच्च लागत और खराब अनुभव बनता है।

मेरा मानना नहीं है कि उत्तर केवल एक और एप्लिकेशन है। बौद्धिकता को वर्कफ़्लो में एम्बेड किया जाना चाहिए। अवसर यह है कि डेटा, प्रक्रियाएँ और लोगों को एक साथ लाया जाए ताकि AI यह समझने में मदद कर सके कि क्या हो रहा है, अगला क्या आएगा, एक कार्रवाई की सिफारिश करे और उस काम को ऑटोमेट करे जो उचित रूप से ऑटोमेट किया जा सकता है।

प्रशासनिक कार्य शुरू करने के लिए एक स्पष्ट स्थान है। प्रदाता अभी भी मैन्युअल प्रक्रियाओं, पूर्व अनुमोदनों और प्रशासनिक बोझ से निपटते हैं। यदि प्रौद्योगिकी इन वर्कफ़्लो को सरल बना सके, तो आप पेशेवर के लिए अधिक क्षमता और अंततः देखभाल के लिए अधिक समय बनाते हैं।

लेकिन स्वास्थ्य‑सेवा में भरोसा अत्यधिक महत्वपूर्ण है। सुरक्षा, अनुपालन और शासन को आर्किटेक्चर का हिस्सा बनना चाहिए। प्रौद्योगिकी को जटिलता को सरल बनाना चाहिए, न कि उसे बढ़ाना। लक्ष्य सिर्फ AI के लिए AI नहीं है। यह बेहतर देखभाल, कम लागत, बेहतर संचालन प्रदर्शन और सदस्य एवं प्रदाता के लिए बेहतर अनुभव है।

स्वास्थ्य‑सेवा, वित्तीय सेवाएँ, बीमा और सरकार जैसे नियामक उद्योगों में, कंपनियों को कैसे निर्धारित करना चाहिए कि कौन से निर्णय स्वायत्त AI एजेंटों को सौंपे जा सकते हैं और कौन से निर्णय अभी भी मानव समीक्षा की आवश्यकता रखते हैं?

मेरा मानना है कि जवाबदेही ही विभाजन रेखा बन जाती है।

नियामक व्यवसायों में, अंततः कोई न कोई यह जिम्मेदारी लेता है कि क्या प्रस्तुत किया जा रहा है। उदाहरण के लिए साइबरसुरक्षा में, नियामक प्रबंधन और बोर्डों को बहुत जल्दी जानकारी प्रकट करने की मांग कर सकते हैं, और वरिष्ठ प्रबंधन को सार्वजनिक बयानों पर हस्ताक्षर करने पड़ सकते हैं। समस्या यह है कि कोई भी सब कुछ नहीं जानता, विशेषकर इतनी जल्दी।

AI उपकरणों को एक साथ ला सकता है, एक बेसलाइन स्थापित कर सकता है, जानकारी को व्यवस्थित कर सकता है और प्रक्रिया को अधिक उत्पादक बना सकता है। लेकिन इससे जवाबदेही नहीं गायब होती।

स्वास्थ्य‑सेवा एक अच्छा उदाहरण है। AI भविष्यवाणी, पहचान, सिफारिश और ऑटोमेशन कर सकता है, लेकिन इन कार्यों में सभी समान जोखिम स्तर नहीं रखते। आर्किटेक्चर को यह पहचानना चाहिए कि ऑटोमेशन कहाँ उपयुक्त है और लोगों को कहाँ लूप में रहना चाहिए। जितना अधिक महत्वपूर्ण निर्णय, उतना ही अधिक शासन, व्याख्यात्मकता और जवाबदेही महत्वपूर्ण हो जाती है।

मैं इसे पूरी तरह स्वायत्त AI और पूरी तरह मैनुअल काम के बीच चयन नहीं मानता। प्रश्न यह है कि AI कहाँ प्रभावी रूप से काम कर सकता है और जहाँ व्यक्ति को अभी भी निर्णय लेना या परिणाम के पीछे खड़ा होना आवश्यक है।

आपने Rule14 की सह‑स्थापना की, जो वास्तविक समय में जानकारी खोजने, मॉनिटर करने, विश्लेषण करने और सारांशित करने के लिए डिज़ाइन किया गया प्लेटफ़ॉर्म है। बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव AI ने डेटा माइनिंग में क्या संभावनाएँ खोली हैं, और कौन सी मौलिक डेटा चुनौतियाँ अभी भी हल करनी बाकी हैं?

बड़े भाषा मॉडल सूचना‑आधारित कार्य को बहुत अधिक स्केलेबल बनाने का अवसर प्रदान करते हैं।

हमारे पास ऐसे व्यवसाय हैं जहाँ सैकड़ों वकील और अन्य पेशेवर सामग्री और जानकारी के साथ काम करते हैं, और ऐतिहासिक रूप से उन्होंने बड़े भाषा मॉडलों की तुलना में अधिक लेगेसी टूल्स का उपयोग किया है। मुझे यह रुचिकर लगता है कि आप एक उद्देश्य के लिए निर्मित प्लेटफ़ॉर्म को कैसे ले सकते हैं, सही ढंग से पैकेज कर सकते हैं और बड़े पैमाने पर बहुत अलग उद्देश्य के लिए उपयोग कर सकते हैं।

यह केवल यह नहीं है कि कोई मॉडल कुछ सारांशित कर सकता है। आप यह बदल सकते हैं कि बड़ी मात्रा में जानकारी को कैसे प्रोसेस, पैकेज और वितरित किया जाता है, इसकी आर्थिकता।

लेकिन मैं यह नहीं मानूँगा कि बड़े भाषा मॉडल होने से आप अचानक सब कुछ जानते हैं। मूल जानकारी अभी भी महत्वपूर्ण है, और वास्तविक दुनिया में जानकारी अधूरी या आवश्यक समय पर उपलब्ध नहीं हो सकती। मॉडल हमें बहुत अधिक उत्पादक बनाते हैं; वे यह आवश्यकता नहीं हटाते कि आप वास्तव में कौन सी जानकारी रखते हैं, इसे समझें।

HGM की रणनीतिक इकोसिस्टम में स्वायत्त मेडिकल कोडिंग, एंबिएंट क्लिनिकल डॉक्यूमेंटेशन, इंटेलिजेंट वर्कफ़्लो, भुगतान, डेटा प्रोसेसिंग और AI विकास प्लेटफ़ॉर्म पर काम करने वाली कंपनियाँ शामिल हैं। आप पोर्टफ़ोलियो में कंपनियों को कृत्रिम इकोसिस्टम में धकेले बिना तकनीकी और व्यावसायिक सहयोग कैसे बनाते हैं?

आप प्रत्येक कंपनी को उसके सर्वश्रेष्ठ कार्य के लिए उपयोग करते हैं।

मैंने इसे साइबरसुरक्षा में एक छोटा क्लब बनाने के रूप में वर्णित किया। हम सेवा के प्रदाता हैं, और अन्य कंपनियाँ अपने‑अपने क्षेत्रों में विशेषज्ञ हैं। हम प्रत्येक को उसकी सर्वश्रेष्ठ क्षमता के लिए उपयोग करते हैं। हमारे साथ मिलकर, उन्हें हमारे ग्राहकों में विस्तार मिलता है, और हमें उनके द्वारा किए जाने वाले काम का लाभ मिलता है।

यह यह कहने से अलग है कि हर कंपनी को हर अन्य कंपनी का उपयोग करना चाहिए क्योंकि वे एक ही पोर्टफ़ोलियो में हैं। लक्ष्य यह है कि क्षमताओं को एक साथ लाकर ग्राहक के लिए वास्तव में उपयोगी कुछ बनाया जाए।

आंतरिक रूप से, मैं समान दृष्टिकोण अपनाता हूँ। मैं सही लोगों को जोड़ता हूँ और संचालन करने वाले व्यक्ति को नेतृत्व करने देता हूँ। वे मिलकर तय करते हैं कि वे क्या कर सकते हैं, बजट क्या है और क्या यह उत्पाद रोडमैप में शामिल होना चाहिए।

सहयोग को मूल्य बनाना चाहिए। अन्यथा, इसे जबरदस्ती करने का कोई कारण नहीं है।

आपने कई क्षेत्रों और उद्योगों में निवेश, अधिग्रहण और संचालन परिवर्तन का नेतृत्व किया है। विभिन्न नियामक वातावरण, व्यावसायिक संस्कृतियों, भाषाओं और डिजिटल परिपक्वता स्तरों के अनुसार AI उत्पादों को अनुकूलित करने के बारे में आपने क्या सीखा है?

संस्कृति महत्वपूर्ण है, और व्यक्तिगत संबंध महत्वपूर्ण हैं।

जब लोग केवल ऑफिस डायरेक्टरी, फ़ोन नंबर या ईमेल के माध्यम से एक‑दूसरे को जानते हैं, तो मैं इसे बहुत निरपेक्ष संबंध कहता हूँ। यह तब काम कर सकता है जब सब कुछ सामान्य हो। लेकिन जब आप निर्माण, विस्तार, सुधार या समस्या से निपट रहे हों, तो दूसरी ओर के व्यक्ति को जानना बहुत अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

यात्रा सिखाती है कि बाजार सभी समान नहीं होते। आप सीखते हैं कि लोग क्या खाते हैं, कौन‑से खेल देखते हैं, उनके स्कूल सिस्टम कैसे काम करते हैं, क्या सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील है और क्या अनावश्यक बाधाएँ बनाता है। जितना अधिक आप देश, लोग और उनके जीवन के बारे में जानते हैं, उतना ही आप संबंध में अंतर को कम करते हैं।

प्रौद्योगिकी भी समान है। विभिन्न बाजार विभिन्न चरणों में हैं। कुछ देशों में कुछ पेशेवर सेवाओं में यू.एस. से आगे हैं, जबकि हम अन्य प्रकार के ऑटोमेशन में आगे हो सकते हैं।

आप यह मान नहीं सकते कि एक मॉडल लेकर उसे हर जगह रख दें और समान परिणाम की आशा करें। आपको समझना होगा कि वह बाजार वास्तव में कैसे काम करता है और उन लोगों के साथ संबंध बनाना होगा जो इसे उपयोग करेंगे।

एजेंटिक AI, कॉग्निटिव ऑटोमेशन और फिजिकल AI के एकीकृत होते रहने पर, किन अवसरों को आप कम आँका हुआ मानते हैं, और इस अगली ऑटोमेशन चरण के लिए कंपनियों की स्थापना करने वाले संस्थापकों को आप क्या सलाह देंगे?

मेरा मानना है कि AI‑आधारित वर्कफ़्लो बहुत, बहुत अधिक मांग में रहेगा—विभिन्न कार्यों का समन्वय, जिसमें लोग लूप में और एजेंटिक AI भी लूप में होते हैं। मुझे विश्वास है कि ये सबसे विघटनकारी कंपनियों में से होंगी।

विघटन लोगों की अपेक्षा से अधिक व्यापक होगा। लोग अक्सर सोचते हैं कि ऑटोमेशन कार्यबल के निचले स्तर को प्रभावित करता है। मेरा विचार है कि अक्सर यह मध्य स्तर को प्रभावित करता है। वरिष्ठ लोग अधिक कर सकते हैं, इसलिए उन्हें मध्य स्तर की आवश्यकता कम होती है। कोडिंग, परीक्षण, डेटा एंट्री और डेटा विश्लेषण ऑटोमेट हो रहे हैं, जबकि वर्कफ़्लो और डैशबोर्ड उन कार्यों के प्रबंधन की आवश्यकता को कम करते हैं।

फिर भौतिक पक्ष है। रेस्तरां ऑटोमेटेड हो रहे हैं। वह काम जो पहले फसल कटाई और रोपण के मौसम में लोगों की आवश्यकता रखता था, अब स्वायत्त मशीनों, रोबोट और ड्रोन द्वारा प्रतिस्थापित हो रहा है। वह परिदृश्य बहुत तेज़ी से बदल रहा है।

उस परिवर्तन में दर्द होगा। उत्पादक इंजन हमें कम चाहिए। लेकिन यदि हम उत्पादकता नहीं बढ़ाते, तो हम बहुत अधिक जनसंख्या वाले देशों के साथ बहुत अलग लागत संरचनाओं के कारण प्रतिस्पर्धा नहीं कर पाएंगे। यदि हम इसे सही ढंग से करते हैं, तो मेरा मानना है कि यह एक नया अमेरिकी शताब्दी की शुरुआत हो सकती है।

संस्थापकों के लिए, मैं वर्कफ़्लो और आप जो उत्पादकता बना रहे हैं, उस पर ध्यान केंद्रित करूंगा। कुछ ऐसा बनाएं जो काम के वास्तविक निष्पादन का हिस्सा बन जाए, समझें कि लोग लूप में अभी भी कहाँ होते हैं, और यह पहचानें कि आपकी प्रौद्योगिकी अपनाने वाले संगठन भी एक बड़े कार्यबल परिवर्तन से गुजर रहे हैं।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें HandsOn Global Management पर जाना चाहिए।