साक्षात्कार
राजन सेथुरमन, लेटेंटव्यू एनालिटिक्स के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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राजन सेथुरमन, लेटेंटव्यू एनालिटिक्स के सीईओ, एक अनुभवी कार्यकारी हैं जिनका करियर परामर्श, प्रतिभा नेतृत्व और उद्यम परिवर्तन में फैला है, जिसमें एक्सेंचर और केपीएमजी में नेतृत्व के पदों पर कार्य करने से पहले लेटेंटव्यू में शामिल हुए। मुख्य लोगों के अधिकारी से सीईओ तक उनकी प्रगति प्रतिभा विकास, संगठनात्मक डिजाइन और मापनीय संचालन मॉडल पर मजबूत जोर को दर्शाती है, जो अब उनके एआई और विश्लेषण के दृष्टिकोण को आकार देती है। भर्ती, शिक्षा और व्यवसाय रणनीति में गहरा अनुभव के साथ, उन्होंने लगातार लोगों, संस्कृति और प्रौद्योगिकी को मापनीय परिणामों को चलाने के लिए संरेखित करने पर ध्यान केंद्रित किया है, जो लेटेंटव्यू को अपने आईपीओ और वैश्विक विस्तार के माध्यम से ले जाने और एआई को एक व्यावसायिक क्षमता के रूप में स्थापित करने में मदद करता है।
लेटेंटव्यू एनालिटिक्स एक वैश्विक डेटा विश्लेषण और डिजिटल परिवर्तन फर्म है जो उद्यमों को डेटा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत विश्लेषण का लाभ उठाने में मदद करती है ताकि निर्णय लेने में सुधार किया जा सके और विकास को बढ़ावा दिया जा सके। कंपनी वित्तीय सेवाओं, खुदरा और प्रौद्योगिकी सहित विभिन्न उद्योगों में डेटा इंजीनियरिंग, पूर्वानुमानिक विश्लेषण और एआई-संचालित परामर्श जैसी सेवाएं प्रदान करती है, जो दुनिया भर में फॉर्च्यून 500 ग्राहकों के साथ काम करती है। इसका मूल मूल्य कच्चे डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करने में निहित है जो व्यवसायों को संचालन को अनुकूलित करने, रुझानों की भविष्यवाणी करने और एक बढ़ती हुई अर्थव्यवस्था में प्रतिस्पर्धी लाभ बनाने में सक्षम बनाता है।
आपके करियर की शुरुआत परामर्श और प्रतिभा नेतृत्व में एक्सेंचर और केपीएमजी में हुई, और फिर आप लेटेंटव्यू एनालिटिक्स के सीईओ बने। आपके पास प्रतिभा विकास और संगठनात्मक रणनीति का अनुभव कैसे एआई और विश्लेषण को स्केल करने के तरीके को आकार देता है?
मेरे शुरुआती करियर में प्रतिभा, नेतृत्व विकास और संगठनों का निर्माण करने पर बहुत जोर दिया गया था जो मापनीय हो सकते थे। वह अनुभव आज भी मुझे एआई के बारे में सोचने के तरीके को आकार देता है। प्रौद्योगिकी अकेले एक संगठन को मापनीय नहीं बनाती है। जो मायने रखता है वह यह है कि टीमें इसे कैसे अपनाती हैं, नेता इसके आसपास कैसे संरेखित करते हैं और व्यवसायिक समस्या कितनी स्पष्ट रूप से परिभाषित की जाती है। लेटेंटव्यू में, हम संगठनों को संचालन मॉडल, कौशल और संस्कृति बनाने में बहुत समय बिताते हैं जो विश्लेषण और एआई को दैनिक निर्णय लेने में बदलने की आवश्यकता है।
इसलिए, मैं संगठनात्मक तैयारी के लेंस के माध्यम से एआई के बारे में सोचता हूं। एआई को मापनीय बनाने के लिए मजबूत डोमेन विशेषज्ञता, डेटा नींव और टीमों की आवश्यकता होती है जो अंतर्दृष्टि को कार्रवाई में अनुवाद कर सकती हैं। मेरा ध्यान हमेशा इन क्षमताओं को एक साथ बनाने पर रहा है, न कि एआई को एक अलग क्षमता के रूप में मानने पर।
आप एआई न्यूनतमवाद — स्पष्टता, जिज्ञासा और संस्कृति को हर नए जेनएआई रुझान का पीछा करने के बजाय प्राथमिकता देने के बारे में बात करते हैं। एआई न्यूनतमवाद का अभ्यास में क्या अर्थ है?
एआई न्यूनतमवाद ध्यान केंद्रित करने से शुरू होता है। उद्यमों को हर नए मॉडल या क्षमता का पीछा नहीं करना चाहिए जो दिखाई देता है। उन्हें कुछ अर्थपूर्ण समस्याओं की आवश्यकता होती है जहां एआई निर्णयों या उत्पादकता में सुधार कर सकता है। यह मूल्य निर्धारण निर्णय, आपूर्ति श्रृंखला योजना, या संगठन में ज्ञान कैसे चलता है, हो सकता है। एक अच्छी तरह से परिभाषित समस्या के साथ शुरू करने से टीमें आत्मविश्वास बनाने और जिम्मेदार मापनीयता को सीखने में मदद मिलती है।
यह एआई को वास्तविक कार्य प्रवाह में एम्बेड करने का भी अर्थ है, इसे एक अलग प्रयोग के रूप में नहीं मानते हुए। जब टीमें देखती हैं कि प्रौद्योगिकी उन्हें दैनिक समस्याओं को हल करने में मदद कर रही है, तो अपनती स्वाभाविक रूप से बढ़ने लगती है। जिज्ञासा और प्रयोग अभी भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वे तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब वे एक स्पष्ट उद्देश्य में निहित होते हैं।
कई संगठन बिना अपनी डेटा नींव को मजबूत किए एआई में कूद रहे हैं। एक कंपनी के लिए अस्थिर आधार पर निर्माण करने के चेतावनी संकेत क्या हैं?
मैं अक्सर जो बात देखता हूं वह यह है कि एआई चर्चा डेटा चर्चा से बहुत तेजी से आगे बढ़ जाती है। यदि नेता कोपिलॉट और उत्पन्न मॉडल के बारे में बात कर रहे हैं, लेकिन अभी भी यह स्पष्ट नहीं है कि प्रमुख डेटा कहां रहता है, इसका मालिक कौन है, या व्यवसाय वास्तव में किन मेट्रिक्स पर विश्वास करता है, तो यह आमतौर पर एक संकेत है कि नींव अभी तक तैयार नहीं है। एआई प्रणाली विश्वसनीय और अच्छी तरह से शासित डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं। इसके बिना, लोगों के लिए आउटपुट पर विश्वास करना मुश्किल हो जाता है।
एक और संकेत यह है कि जब कंपनियों के पास कई पायलट चल रहे होते हैं लेकिन वास्तविक निर्णयों को प्रभावित करने वाले बहुत कम होते हैं। उत्पन्न एआई प्रभावशाली प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन वास्तविक परीक्षण यह है कि यह वास्तव में संगठन के संचालन का हिस्सा बन जाता है या नहीं।
सीईओ के रूप में, आपने वैश्विक ग्राहकों के लिए मापनीय प्रभाव ड्राइव किया है। कंपनियों को एआई को व्यावसायिक रूप से सफलतापूर्वक परिचालन में लाने के बीच क्या अंतर है और उन लोगों के बीच जो पायलट मोड में रहते हैं?
जो कंपनियां एआई को सफलतापूर्वक मापनीय बनाती हैं, वे इसे एक परिचालन अनुशासन के रूप में मानती हैं, न कि एक नवाचार के पक्ष परियोजना के रूप में। वे कार्यकारी स्वामित्व सौंपते हैं, उपयोग के मामलों को मापनीय व्यवसायिक परिणामों से जोड़ते हैं और एकीकरण के लिए डिजाइन करते हैं। वे डेटा पाइपलाइनों, शासन, प्रक्रिया पुनर्डिजाइन और उपयोगकर्ता अपनाने जैसे कम ग्लैमरस कार्य में भी निवेश करते हैं। यह आमतौर पर एक पायलट और एक क्षमता के बीच का अंतर है जो वास्तव में निर्णय लेने को बदलता है।
लेटेंटव्यू में, हमने देखा है कि कंपनियां तेजी से आगे बढ़ती हैं जब वे एआई को एक व्यवसायिक समस्या से जोड़ती हैं जो पहले से ही उद्यम के लिए मायने रखती है, जैसे कि योजना सटीकता में सुधार, इन्वेंट्री परिणाम, या आपूर्तिकर्ता दृश्यता में सुधार। एआई जो व्यवसाय द्वारा पहले से ही देखभाल की जाने वाली मेट्रिक्स से जुड़ा हुआ है, उसे स्केल करने और अपनाने का एक बेहतर मौका है।
एआई को बड़े पैमाने पर संगठन में कैसे स्केल किया जाए, साथ ही साथ शासन, सुरक्षा और जवाबदेही को बनाए रखा जाए?
जिम्मेदार मापनीयता यह स्वीकार करने से शुरू होती है कि एआई निर्णय अंततः वास्तविक ग्राहकों, कर्मचारियों और व्यवसायिक परिणामों को प्रभावित करते हैं। इसका मतलब है कि शासन एक बाद की बात नहीं हो सकता। संगठनों को डेटा एक्सेस, मॉडल पर्यवेक्षण और निगरानी के लिए स्पष्ट नीतियों की आवश्यकता है।
अभ्यास में, सबसे प्रभावी शासन मॉडल क्रॉस-फंक्शनल होते हैं। व्यवसायिक नेता, प्रौद्योगिकी टीमें और जोखिम या अनुपालन समूह सभी को शामिल किया जाना चाहिए। एआई प्रणालियों को पारदर्शिता का भी लाभ होता है कि आउटपुट कैसे उत्पन्न होते हैं और मानव निर्णय कहां अभी भी आवश्यक है। गार्डरेल्स स्थापित होने के साथ, संगठन अपनती को विस्तारित कर सकते हैं और विश्वास बनाए रख सकते हैं।
लेटेंटव्यू विभिन्न डिजिटल परिपक्वता स्तरों पर उद्यमों के साथ काम करता है। आपकी एआई रणनीति एक संगठन की तुलना में एक संगठन से कैसे भिन्न होती है जो अभी भी अपनी विश्लेषण यात्रा में शुरुआती चरण में है?
एक संगठन के साथ, बातचीत त्वरण के बारे में होती है। वे पहले से ही महत्वपूर्ण डेटा संपत्ति रखते हैं, इसलिए हम उच्च मूल्य वाले उपयोग के मामलों को प्राथमिकता देने, सुलभता में सुधार और एआई को कार्य प्रवाह में एम्बेड करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जहां व्यवसाय तेजी से कार्रवाई कर सकता है। यह उद्यम ज्ञान पुनर्प्राप्ति, जुड़ी हुई योजना में आपूर्ति श्रृंखला, या क्षेत्र-विशिष्ट मॉडल को संदर्भित कर सकता है जो संगठन भर में निर्णय लेने की गति में सुधार करता है।
जो संगठन अपनी यात्रा के शुरुआती चरण में हैं, वहां शुरुआती बिंदु अलग है। हम डेटा तैयारी, शासन, बीआई मॉडर्नाइजेशन और क्षमता निर्माण पर अधिक समय बिताते हैं ताकि कंपनी एआई का समर्थन कर सके। उन स्थितियों में, परिपक्वता मूल्यांकन और अनुक्रम महत्वपूर्ण हैं। आप एक व्यवसाय को एक एजेंटिक भविष्य का वादा नहीं करना चाहते हैं जो अभी भी विश्वसनीय डेटा, सामान्य केपीआई या कार्यकारी संरेखण की कमी से ग्रस्त है जो समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा है।
प्रतिभा अधिग्रहण और शिक्षा में आपके गहरे अनुभव को देखते हुए, एआई युग में कंपनियों को कौन से कौशल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, और किन्हें बाहरी रूप से नियुक्त करना चाहिए?
आंतरिक रूप से, मुझे लगता है कि कंपनियों को व्यापक एआई और डेटा साक्षरता बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। हर किसी को डेटा वैज्ञानिक बनने की जरूरत नहीं है, लेकिन व्यवसाय भर में लोगों को निर्णयों को अंतर्दृष्टि पर आधारित करने पर ध्यान देना चाहिए, बेहतर प्रश्न पूछना चाहिए और अपने दैनिक कार्य प्रवाह में एआई टूल का उपयोग करना चाहिए। जब यह अभ्यास टीमों भर में फैलता है, तो यह बहुत आसान हो जाता है कि एआई वास्तव में कहां मदद कर सकता है और कहां नहीं।
बाहरी रूप से, नियुक्तियां अधिक विशेषज्ञता वाली होती हैं। डेटा इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर और एआई शासन जैसे क्षेत्रों में गहरी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जो संगठनों में हमेशा नहीं हो सकती है। जो कंपनियां इसे अच्छी तरह से करती हैं, वे आमतौर पर इन विशेषज्ञों को व्यवसायिक टीमों के साथ जोड़ती हैं जो संदर्भ और निर्णयों को समझते हैं जिन्हें सुधारने की आवश्यकता है।
सांस्कृतिक प्रतिरोध अक्सर परिवर्तन को धीमा कर देता है। आपने एआई अपनाने के आसपास विश्वास और गति बनाने के लिए कौन से नेतृत्व व्यवहार सबसे प्रभावी पाए हैं?
नेतृत्व से स्पष्ट संचार एक बड़ा अंतर लाता है। कर्मचारियों को यह समझना चाहते हैं कि नई प्रौद्योगिकियां क्यों पेश की जा रही हैं और वे कंपनी की रणनीति से कैसे जुड़ती हैं। एआई पहल के पीछे के उद्देश्य को समझाने और उन्हें वास्तविक व्यवसायिक लक्ष्यों से जोड़ने से संगठन भर में विश्वास बनाने में मदद मिलती है।
सीखना उतना ही महत्वपूर्ण है। स्वचालन और एआई पहले से ही कई कार्यों को फिर से आकार दे रहे हैं, इसलिए कंपनियों को कर्मचारियों को नई क्षमताओं को विकसित करने में सक्रिय रूप से समर्थन करने की आवश्यकता है। लोग तब अधिक खुले तौर पर परिवर्तन के साथ जुड़ते हैं जब वे वास्तविक अवसर देखते हैं कि वे नई क्षमताओं का निर्माण कर सकते हैं और प्रौद्योगिकी के साथ बढ़ सकते हैं।
जैसे ही एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में एम्बेड हो जाता है, बोर्ड और कार्यकारी टीमें प्रदर्शन मेट्रिक्स और जवाबदेही के बारे में कैसे फिर से सोचें?
एआई निर्णय लेने के तरीके को बदलता है, इसलिए नेतृत्व टीमों को पारंपरिक परियोजना मेट्रिक्स से परे देखने की आवश्यकता है। वास्तविक प्रश्न यह है कि क्या एआई उन क्षेत्रों में निर्णयों की गुणवत्ता और गति में सुधार कर रहा है जो व्यवसाय के लिए मायने रखते हैं। यह बेहतर मांग अनुमान, अधिक सटीक मूल्य निर्धारण निर्णय, या बाजार में परिवर्तनों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया को संदर्भित कर सकता है।
यदि वे परिणाम में सुधार हो रहे हैं, तो एआई अपना काम कर रहा है। एआई प्रदर्शन व्यवसायिक प्रदर्शन से अलग डैशबोर्ड में नहीं बैठ सकता है। जवाबदेही को भी स्पष्ट होने की आवश्यकता है। डेटा का मालिक अभी भी कोई है, मॉडल की निगरानी उत्पादन में कोई है, और अंततः कोई निर्णय लेता है। एआई उन निर्णयों का समर्थन कर सकता है, लेकिन शासन और पर्यवेक्षण अभी भी आवश्यक हैं।
अगले तीन से पांच वर्षों में, एआई अपनाने में कौन से परिवर्तन सबसे महत्वपूर्ण होंगे — और नेताओं को आगे रहने के लिए अब क्या करना चाहिए?
अगले कुछ वर्षों में, एआई दैनिक व्यवसायिक निर्णयों में अधिक दिखाई देने लगेगा। कई कंपनियों ने पायलट और प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट के साथ समय बिताया है। अगला कदम यह सुनिश्चित करना है कि वे क्षमताएं वास्तव में टीमों को योजना बनाने, मांग की भविष्यवाणी करने, आपूर्ति श्रृंखला को प्रबंधित करने या विपणन निर्णयों में मदद कर रही हैं।
काम भी विकसित होगा क्योंकि एआई अधिक क्षमतावान हो जाएगा। जैसे ही नियमित कार्य स्वचालित हो जाते हैं, कार्य स्वचालन, व्याख्या, और एआई प्रणालियों के साथ काम करने की दिशा में स्थानांतरित हो जाते हैं। संगठन जो अपनी डेटा नींव को मजबूत करते हैं और कर्मचारियों को उन क्षमताओं का निर्माण करने में मदद करते हैं, वे एआई के रोजमर्रा के संचालन में शामिल होने के रूप में अधिक आसानी से अनुकूलन करेंगे।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें लेटेंटव्यू एनालिटिक्स पर जाना चाहिए।
