राज शुक्ला, सिम्फनी एआई के सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला

राज शुक्ला सिम्फनी एआई के प्रौद्योगिकी रोडमैप और कार्यान्वयन को चलाते हैं, जो इंजीनियरिंग टीम का नेतृत्व करते हैं जो यूरेका जेन एआई प्लेटफ़ॉर्म बनाती है। लगभग 20 वर्षों के एआई/एमएल इंजीनियरिंग और अनुसंधान अनुभव के साथ, शुक्ला के पास माइक्रोसॉफ्ट में अपनी इंजीनियरिंग नेतृत्व भूमिकाओं से व्यापक उद्यम एआई सास अनुभव भी है, जहां उनके सफल 14 वर्षों के करियर में एज़्योर, डायनामिक्स 365, एमएसआर और खोज और विज्ञापन प्रभागों में वैश्विक एआई विज्ञान और इंजीनियरिंग संगठनों का नेतृत्व करना शामिल था। राज के पास खोज, विज्ञापन और उद्यम एआई में एआई/एमएल का व्यापक अनुभव है और उन्होंने उपभोक्ता और व्यवसाय दोनों डोमेन में कई सफल एआई सास उत्पाद बनाए हैं।

सिम्फनी एआई एक उद्यम-एआई कंपनी है जो तुरंत व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने वाले उद्योग-विशिष्ट एआई अनुप्रयोगों का निर्माण करने पर केंद्रित है। सामान्य मॉडल के बजाय, यह खुदरा, उपभोक्ता सामान, वित्तीय सेवाओं, निर्माण, मीडिया और आईटी के लिए ऊर्ध्वाधर समाधान प्रदान करता है, जो पूर्वानुमान, धोखाधड़ी रोकथाम, संचालन अनुकूलन और विश्लेषण जैसी चुनौतियों का सामना करता है। इसके उत्पाद यूरेका एआई प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संचालित होते हैं, जो प्रत्येक क्षेत्र के लिए अनुकूलित कार्यों में पूर्वानुमान, उत्पन्न और एजेंटिक क्षमताओं को मिलाता है। 2017 में स्थापित, कंपनी एक ऊर्ध्वाधर एआई में वैश्विक नेता बन गई है, जो हजारों उद्यम ग्राहकों को स्केलेबल, डोमेन-फ़ोकस्ड समाधान प्रदान करती है।

आप माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल और अब सिम्फनी एआई में एआई नवाचार के अग्रिम पंक्ति में काम कर चुके हैं – आपको उद्यम एआई की दुनिया में क्या आकर्षित किया और समय के साथ आपका दृष्टिकोण कैसे विकसित हुआ है?

मेरी उद्यम एआई में यात्रा इस मूल विश्वास के साथ शुरू हुई कि कंपनियों को एआई को लागू करना चाहिए जो वास्तविक व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करता है, न कि केवल एआई के लिए एआई बनाता है। मैंने देखा है कि सामान्य, व्यापक-आधारित एआई समाधान शायद ही कभी परिवर्तनकारी मूल्य प्रदान करते हैं। सिम्फनी एआई में, हमने अपनी कंपनी रणनीति और संस्कृति का निर्माण विशिष्ट उद्योग चुनौतियों को समझने वाले एआई पर विकसित किया है, जैसे कि वित्तीय अपराध का पता लगाने से लेकर खुदरा व्यापार के लिए खरीदार-केंद्रित खुदरा व्यापार तक। उद्यम-तैयारता एक और पूरी तरह से आयाम जोड़ती है – सफल उद्यम एआई के लिए महान प्रौद्योगिकी से अधिक की आवश्यकता होती है, यह पूरी पारदर्शिता और ऑडिट करने योग्य होने के साथ-साथ उत्कृष्ट डेटा शासन और वास्तुकला, जटिल क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग और कार्यों की आवश्यकता होती है।

विशेष रूप से वित्त या स्वास्थ्य सेवा जैसे भारी नियंत्रित क्षेत्रों में उद्यमों को सामान्य पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के साथ कौन सी विशिष्ट कमियां आती हैं?

सामान्य पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल वित्त, स्वास्थ्य सेवा और खुदरा जैसे उच्च जोखिम वाले, नियंत्रित वातावरण के लिए नहीं बने हैं। सामान्य, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में महत्वपूर्ण बाधाएं हैं, जिनमें उद्योग-विशिष्ट बारीकियों को संबोधित करने और सख्त नियामक और अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आवश्यक डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता शामिल है जो भौगोलिक रूप से भिन्न होती है। सबसे महत्वपूर्ण बात, वे उद्यमों को आवश्यक सटीकता और ट्रेसबिलिटी प्रदान नहीं कर सकते हैं, जहां त्रुटियां उपभोक्ताओं को नुकसान पहुंचा सकती हैं या नियामक उल्लंघन को ट्रिगर कर सकती हैं। चाहे वह एंटी-मनी लॉन्डरिंग नियमों का पालन करना हो या एक खुदरा विक्रेता को वितरित करने और अलमारियों से रिकॉल किए गए उत्पादों को तेजी से हटाने की अनुमति देना हो, सिम्फनी एआई की ऊर्ध्वाधर एआई प्रौद्योगिकी विशेष रूप से उन उद्योगों के लिए बनाई गई है जिनमें हम काम करते हैं और उन उद्योगों की ओन्टोलॉजी पर प्रशिक्षित होती है, जिससे वे सीधे व्यावसायिक प्रभाव पैदा करने वाले निर्णय ले सकते हैं या स्वचालित कर सकते हैं।

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को गहरे डोमेन तर्क के साथ जोड़ना उद्यम आरओआई को अनलॉक करने के लिए तेजी से महत्वपूर्ण माना जा रहा है – इस दृष्टिकोण को प्रभावी बनाने वाले आवश्यक घटक क्या हैं, जैसे कि उद्योग ज्ञान, केपीआई संरेखण और नियामक सुरक्षा?

पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को गहरे डोमेन तर्क के साथ जोड़ना मूल्य को अनलॉक करता है जो एआई प्रणालियों का निर्माण करता है जो व्यावसायिक संदर्भ और संचालन आवश्यकताओं को समझते हैं। यह दृष्टिकोण तब सफल होता है जब मॉडल उद्योग-विशिष्ट ओन्टोलॉजी के साथ बढ़ाया जाता है, उद्यम केपीआई के साथ संरेखित किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आउटपुट सीधे मापने योग्य व्यावसायिक उद्देश्यों की सेवा करते हैं और नियामक सुरक्षा सुरक्षा के साथ सुसज्जित होते हैं जो आवश्यक अनुपालन फ्रेमवर्क और ऑडिट ट्रेल प्रदान करते हैं। जब ये तत्व एक साथ काम करते हैं, तो सामान्य एआई व्यावसायिक रूप से महत्वपूर्ण समाधानों में बदल जाता है जो मापने योग्य परिणामों को चलाते हुए विश्वसनीयता और अनुपालन को बनाए रखते हैं जो उद्यमों को मांगते हैं।

आईबीएम ने हाल ही में सीक एआई का अधिग्रहण किया और न्यूयॉर्क शहर में वाटसनएक्स लैब्स लॉन्च किया, जो एआई परिदृश्य में एक संभावित रणनीतिक बदलाव का संकेत दे रहा है – यह उद्यम एआई में एमएंडए और निवेश रुझानों के भविष्य के बारे में क्या दर्शाता है?

आईबीएम का सीक एआई का अधिग्रहण और वाटसनएक्स लैब्स की शुरुआत हमारी अपेक्षा की मूलभूत बदलाव की पुष्टि करती है: उद्यम एआई परिदृश्य बदल गया है, जो संकेत देता है कि अगली लहर एमएंडए उन कंपनियों को प्राथमिकता देगी जिनके पास पूर्व-प्रशिक्षित ऊर्ध्वाधर एआई मॉडल हैं जो गहरे उद्योग विशेषज्ञता, शासन और नियामक सुरक्षा सुरक्षा के साथ आते हैं और परिणाम-चालित केपीआई। रणनीतिक अधिग्रहणकर्ता आईबीएम को यह पहचानने के लिए मान्यता प्राप्त है कि उद्यम डेटा पर केंद्रित एआई एजेंट तुरंत आरओआई प्रदान करते हैं जब वे विशिष्ट उद्योग कार्यों को समझते हैं। बाजार ऊर्ध्वाधर विशेषज्ञता के आसपास समेकित हो रहा है जो उद्यम परिवर्तन को चलाने के लिए सामान्य बुद्धिमत्ता की आवश्यकता को पहचानता है।

एक फ़ाउंडेशन मॉडल एक डोमेन-विशिष्ट एजेंट में कब विकसित होता है – इस संक्रमण को संकेत देने वाले वास्तुकला मील के पत्थर क्या हैं?

एक फ़ाउंडेशन मॉडल स्वाभाविक रूप से एक डोमेन एजेंट में परिपक्व नहीं होता है; इसे एक में इंजीनियर किया जाना चाहिए। कोई सीधा मार्ग नहीं है जहां एक सामान्य मॉडल बस ‘स्मार्ट’ हो जाता है और एक बैंक जांचकर्ता बन जाता है। संक्रमण तब होता है जब इंजीनियरिंग टीमें मॉडल की कच्ची बुद्धिमत्ता पर भरोसा करना बंद कर देती हैं और इसके चारों ओर शासित वास्तुकला का निर्माण शुरू करती हैं – विशेष रूप से एक संदर्भ परत (जैसे ज्ञान ग्राफ) और एक ऑर्केस्ट्रेशन परत को इंजेक्ट करना जो मॉडल को व्यावसायिक प्रक्रिया का पालन करने के लिए मजबूर करती है, न कि अपनी संभावित प्रवृत्ति का पालन करती है।

अगेंटिक कार्यों को बनाने में मुख्य चुनौतियां क्या हैं जो दोनों लचीले और ऊर्ध्वाधर-विशिष्ट हैं, और सिम्फनी एआई उन्हें कैसे संबोधित करता है?

अगेंटिक कार्यों को बनाने में मुख्य चुनौतियां जटिल बहु-चरण प्रक्रियाओं में विश्वसनीयता बनाए रखना है। सिम्फनी एआई इन चुनौतियों का समाधान अपनी बहुस्तरीय वास्तुकला के माध्यम से करता है, जो एजेंट में सीधे डोमेन विशेषज्ञता को एम्बेड करता है, त्रुटि हैंडलिंग के साथ विफलता रिकवरी को लागू करता है, और बहु-सत्र उद्यम प्रक्रियाओं में स्थायी संदर्भ प्रबंधन को बनाए रखता है। यह हमारे एजेंटों को उच्च जोखिम वाले, नियंत्रित वातावरण में विश्वसनीय रूप से संचालित करने की अनुमति देता है जहां लचीलापन सटीकता, अनुपालन और संचालन अखंडता को बनाए रखने का मतलब है।

सिम्फनी एआई मजबूत डेटा फ़ाउंडेशन, ज्ञान ग्राफ़ और मेटाडेटा परतों पर जोर देता है – ये क्षमताएं ऊर्ध्वाधर एआई एजेंटों के लिए क्यों महत्वपूर्ण हैं, और अधिकांश उद्यमों को उन्हें लागू करने में क्यों संघर्ष करना पड़ता है?

मजबूत डेटा फ़ाउंडेशन और ज्ञान ग्राफ़ ऊर्ध्वाधर एआई एजेंटों के लिए महत्वपूर्ण हैं ताकि उन्हें अर्थपूर्ण स्रोत प्रदान किया जा सके, संदर्भित सिफारिशें प्रदान की जा सकें और बाजार, ग्राहक और प्रक्रिया परिवर्तनों के साथ सभी स्तरों पर उद्यम के साथ अद्यतित रहा जा सके। अधिकांश उद्यमों को इन क्षमताओं को लागू करने में संघर्ष करना पड़ता है क्योंकि उन्हें डेटा वास्तुकला, विशेषज्ञ ओन्टोलॉजी विशेषज्ञता और मौजूदा डेटा प्रथाओं में मूलभूत परिवर्तनों के लिए महत्वपूर्ण अग्रिम निवेश की आवश्यकता होती है जो कई संगठनों को संगठनात्मक और तकनीकी रूप से डराने वाला लगता है। यह वह जगह है जहां एक एआई प्रौद्योगिकी भागीदार जिसके पास उस ऊर्ध्वाधर में गहरा अनुभव और ज्ञान है, सहायक होता है, जिसमें उनकी क्षमता उस उद्योग में व्यापक ग्राहकों के साथ विशाल डोमेन डेटा और स्रोतों पर एआई को पूर्व-प्रशिक्षित करने की होती है।

वास्तविक दुनिया के परिदृंख्यों में – जैसे वित्तीय अपराध का पता लगाना या खुदरा पूर्वानुमान – सिम्फनी एआई पूर्वानुमान, उत्पन्न और एजेंटिक एआई को एक साथ “कौशल” में कैसे मिलाता है?

सिम्फनी एआई पूर्वानुमान, उत्पन्न और एजेंटिक एआई को एक साथ “कौशल” में मिलाता है जो विशिष्ट व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करने वाले एकीकृत कार्यों का निर्माण करके करता है। वित्तीय अपराध का पता लगाने में, हमारे पूर्वानुमान मॉडल संदिग्ध लेनदेन पैटर्न की पहचान करते हैं, और उत्पन्न एआई विस्तृत जांच रिपोर्ट और जोखिम मूल्यांकन बनाता है। इस बीच, एजेंटिक एआई पूरे कार्यप्रवाह को समन्वयित करता है, स्वचालित रूप से मामलों को बढ़ाता है, अनुपालन टीमों के साथ समन्वय करता है और जांच रणनीतियों को वास्तविक समय के निष्कर्षों के आधार पर अनुकूलित करता है।

मुख्य बात यह है कि वे अलग-अलग एआई टूल नहीं हैं, वे डोमेन-विशिष्ट एजेंटों के भीतर एकीकृत क्षमताएं हैं जो व्यावसायिक संदर्भ को समझते हैं, कार्यप्रवाह राज्य को बनाए रखते हैं और पूर्ण व्यावसायिक परिणामों को वितरित करने के लिए सMOOTHLY पूर्वानुमान विश्लेषण, सामग्री उत्पादन और स्वायत्त कार्रवाई के बीच संक्रमण कर सकते हैं।

आपने चेतावनी दी है कि कई उद्यम एआई एजेंट लचीलेपन के बिना ठोकर खा सकते हैं – एक अच्छी तरह से इंजीनियर, दोष-सहिष्णु उद्यम एआई एजेंट की मुख्य विशेषताएं क्या हैं?

एक अच्छी तरह से इंजीनियर, दोष-सहिष्णु उद्यम एआई एजेंट को कई महत्वपूर्ण विशेषताओं की आवश्यकता होती है। हालांकि कई व्यवसाय तेजी से एआई एजेंटों में निवेश कर रहे हैं और उन्हें तैनात कर रहे हैं ताकि कार्यक्षमता, उत्पादकता और नवाचार में सुधार किया जा सके, वे अक्सर सफलता के लिए आवश्यक आधार को कम आंकते हैं। कुछ महत्वपूर्ण पहलू जो अच्छी तरह से इंजीनियर एजेंटों को सफल होने की आवश्यकता होती है:

• उद्यम एआई एजेंट उद्यम डेटा पर कार्य करते हैं, जो अक्सर सिलोed होता है और उचित प्रोग्राममैटिक एक्सेस, अनुमतियों और एक्सेस नियंत्रणों की कमी होती है। एजेंटों को कर्मचारियों की तरह ही प्रमाणीकरण और अधिकृत प्रावधानों से लैस होने की आवश्यकता होती है।
• एजेंटों को उद्यम प्रणाली विफलताओं, नेटवर्क आउटेज और अस्थिर एंडपॉइंट्स से उबरने की भी आवश्यकता होती है। ऑर्केस्ट्रेशन परत को लंबे समय तक चलने वाले, टिकाऊ, दोष-सहिष्णु कार्यप्रवाह को सक्षम करने की आवश्यकता होती है, जो अधिकांश लोकप्रिय एलएलएम ऑर्केस्ट्रेटर नहीं करते हैं।
• एलएलएम संभावित रूप से अस्थिर और कार्यों में विफल हो सकते हैं। विफलता रिकवरी, पुनः प्रयास और ऑप्टिमल पथ खोज को एजेंटिक प्रणालियों की प्रमुख विशेषताओं के रूप में शामिल किया जाना चाहिए।

सीटीओ जो आंतरिक रूप से ऊर्ध्वाधर एआई प्लेटफ़ॉर्म बनाने पर विचार कर रहे हैं बनाम निचे विक्रेताओं के साथ साझेदारी करने के लिए, आपको क्या सलाह देनी चाहिए?

आंतरिक रूप से उद्यम एआई समाधानों का निर्माण करना, जिसमें खुदरा/सीपीजी, औद्योगिक, वित्तीय सेवाएं और अधिक शामिल हैं, दोनों को एक साथ मास्टर करने की आवश्यकता होती है – दोनों नवीनतम एआई प्रौद्योगिकी और गहरे डोमेन विशेषज्ञता को हासिल करने के लिए। हमारा यूरेका एआई प्लेटफ़ॉर्म दिखाता है कि कैसे ऊर्ध्वाधर-विशिष्ट डेटा स्रोत, ज्ञान ग्राफ़, पूर्वानुमान मॉडल और एजेंटों को प्रत्येक उद्योग के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, लेकिन यह वर्षों के शोध निवेश और ग्राहक पुनरावृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है जो अधिकांश आंतरिक टीमों की कमी है। जो व्यवसाय और सीटीओ एआई में निवेश करना चाहते हैं, मैं उन्हें उन समाधानों को चुनने की सलाह देता हूं जो दिन एक से वास्तविक परिणाम प्रदान करते हैं। ऊर्ध्वाधर एआई समाधान उन परिणामों को प्रदान करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को डेटा प्रदान करते हैं जिसे वे तब व्यावसायिक मूल्य बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

आगे देखते हुए, आप उद्यम एआई वास्तुकला को कैसे देखते हैं – क्या साझा फ़ाउंडेशन मॉडल पर निर्मित संघीय ऊर्ध्वाधर एजेंट मानक बन जाएंगे?

हम केवल ‘संघीय’ एजेंटों को नहीं देखेंगे; हम शासित एजेंटिक वास्तुकला देखेंगे। जबकि साझा फ़ाउंडेशन मॉडल तर्क इंजन प्रदान करते हैं, वे मूल रूप से वस्तुओं हैं। सफल उद्यमों के लिए ‘मानक’ विशेषज्ञ, ऊर्ध्वाधर एजेंट होंगे जो न केवल एक दूसरे से बात करते हैं, बल्कि एक साझा संदर्भ परत के माध्यम से कठोरता से समन्वित होते हैं। यदि आपके पास केवल साझा फ़ाउंडेशन मॉडल पर निर्मित ‘संघीय’ एजेंट हैं, तो आपको एक शोर, हॉलुसिनेशन-प्रवण प्रणाली मिलती है – जिसे हम ‘उद्यम एआई का रिसाव पाइप’ कहते हैं। इस वास्तुकला को उत्पादन में स्केल करने के लिए, आपको तीन विशिष्ट परतों की आवश्यकता होती है जो सरल संघीय से परे जाती हैं:

• संदर्भ (डोमेन ज्ञान ग्राफ़): एजेंटों को एक ही सत्य का स्रोत साझा करने की आवश्यकता है, न कि केवल संभावनाओं का आदान-प्रदान करने की।
• ऑर्केस्ट्रेशन: आपको एक ‘मास्टर आर्किटेक्ट’ की आवश्यकता है जो तय करता है कि कब विशेषज्ञ एजेंट का उपयोग करना है और कब मानव को लूप में रखना है।
• शासन: आउटपुट को कानूनी और संचालन रूप से सुरक्षित होना चाहिए इससे पहले कि यह प्रणाली छोड़ दे।

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