राजीव बुटानी, मीडियामिंट के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

राजीव बुटानी, मीडियामिंट के सीईओ, वैश्विक प्रौद्योगिकी, मीडिया और डिजिटल परिवर्तन में तीन दशक से अधिक का नेतृत्व अनुभव लाते हैं। मीडियामिंट में शामिल होने से पहले, उन्होंने हेडस्पिन में सीईओ और बोर्ड सदस्य के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने डिजिटल अनुभवों के लिए प्रदर्शन बुद्धिमत्ता में नवाचार को बढ़ावा दिया। उसके पहले, बुटानी ने लगभग 27 वर्षों तक एक्सेंचर में बिताए, जहां उन्होंने संचार, मीडिया और प्रौद्योगिकी के लिए समूह प्रौद्योगिकी अधिकारी के रूप में परिवर्तनकारी पहलों का नेतृत्व किया, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों के आसपास रणनीति और साझेदारी पर देखरेख की। एक्सेंचर में उनकी नेतृत्व भूमिकाओं में गूगल, फेसबुक और माइक्रोसॉफ्ट जैसे प्रमुख ग्राहकों के साथ संबंधों का प्रबंधन शामिल था, जो प्रौद्योगिकी, रणनीति और विकास के बीच के अपने गहरे विशेषज्ञता को प्रदर्शित करता है।

मीडियामिंट की स्थापना 2010 में हुई थी, मीडियामिंट एक वैश्विक डिजिटल ऑपरेशनल पार्टनर है जो विज्ञापन ऑपरेशन, रचनात्मक उत्पादन, डेटा विश्लेषण और अभियान प्रबंधन में अंत-से-अंत सहायता प्रदान करता है। हैदराबाद में मुख्यालय और संयुक्त राज्य अमेरिका और पोलैंड में कार्यालयों के साथ, मीडियामिंट मीडिया कंपनियों, एजेंसियों और प्लेटफार्मों को मानव विशेषज्ञता और प्रौद्योगिकी के संयोजन के माध्यम से कुशलता से स्केल करने में सक्षम बनाता है। कंपनी उच्च गुणवत्ता वाली परिचालन उत्कृष्टता, लचीलापन और पारदर्शिता को वितरित करने पर केंद्रित है, जो ग्राहकों को अपने कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित करने, लागत को अनुकूलित करने और एक बढ़ती जटिल डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करती है।

आपके एक्सेंचर से मीडियामिंट के नेतृत्व तक के संक्रमण को क्या प्रेरित किया, और आपकी परामर्श पृष्ठभूमि ने एआई-संचालित परिचालन के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है?

मेरा कदम परामर्श कक्ष से ऑपरेटर की कुर्सी में जाने के बारे में था। एक्सेंचर में वर्षों बिताने के बाद, जहां मैंने कंपनियों को परिवर्तन रोडमैप डिज़ाइन करने में मदद की, मैंने एक स्पष्ट बाजार का अवसर देखा जहां मैं एक समाधान बना सकता था जहां मैं न केवल रोडमैप के लिए जिम्मेदारी ले सकता था, बल्कि परिणामों के लिए भी जिम्मेदारी ले सकता था।

जैसा कि एआई अपनाया जा रहा है, ग्राहकों की मांग है कि वे परिणाम और परिणाम देने वाले भागीदारों को दें, न कि केवल सड़क के नक्शे को। मेरी परामर्श पृष्ठभूमि ने इस मांग को पूरा करने के लिए हमारे दृष्टिकोण को परिभाषित किया, और मैं आगे की यात्रा के बारे में और अधिक उत्साहित नहीं हो सकता, जो मीडिया, मनोरंजन और प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में अग्रणी संगठनों को उनके फ्रंट-ऑफिस ऑपरेशन के साथ समर्थन करता है।

एजेंटिक एआई के साथ सिलोस तोड़ना: हम सीधे हमारे एजेंटिक एआई प्लेटफॉर्म के माध्यम से परामर्श की रणनीतिक, क्रॉस-फंक्शनल सोच लागू करते हैं। एजेंटिक एआई हमें बड़े फर्मों द्वारा काम करने के लिए मजबूर किए गए कार्यात्मक सिलोस – बिक्री, एडओपीएस, वित्त – को तोड़ने की अनुमति देता है। हमारी चपलता हमें एंड-टू-एंड समाधान डिज़ाइन और वितरित करने की अनुमति देती है जो एजेंटिक एआई और मानव एजेंटों को मिलाती है, जो परिणामों को पैमाने पर उत्पन्न करती है।

मीडियामिंट की स्थापना 2010 में हुई थी और तब से यह काफी बढ़ गया है। कंपनी का मिशन और क्षमताएं कैसे विकसित हुई हैं, खासकर मीडियामिंट लैब्स के लॉन्च के साथ?

मीडियामिंट ने हमेशा मीडिया और विपणन ऑपरेशन में सबसे आगे रहा है। हमने उच्च गुणवत्ता वाली, मानव-संचालित सेवाएं प्रदान करके शुरू किया, जो प्रमुख प्रकाशकों, प्लेटफार्मों, एजेंसियों और ब्रांडों को दी जाती थीं। हमारा मिशन अपने ग्राहकों को राजस्व बढ़ाने और परिचालन कुशलता बनाने में सक्षम करने वाला एक विश्वसनीय परिचालन भागीदार बनना था।

मीडियामिंट लैब्स का लॉन्च हमारे अगले चरण को चिह्नित करता है, जिसमें हम एआई का उपयोग करके न केवल दक्षता बढ़ाने के लिए, बल्कि विकास के लिए भी कैसे करते हैं। हम अब अपने ग्राहकों के लिए रणनीतिक त्वरणक के रूप में कार्य करने वाले एआई एजेंट बनाने पर केंद्रित हैं, न कि केवल कार्यों को निष्पादित करने वाले एजेंट। डेटाबीट का अधिग्रहण भी इस विकास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रहा है, जो डेटा इंजीनियरिंग, विश्लेषण और यील्ड प्रबंधन में हमारी क्षमता को गहरा करता है। यह एक मूलभूत परिवर्तन है, जो हमें एक विश्वसनीय सेवा प्रदाता से एक एआई-संचालित विकास सेवा भागीदार में बदल देता है।

मीडियामिंट लैब्स एआई एजेंट, ऑप्टिमाइज़र और त्वरणक पर केंद्रित है जो मीडियामिंट न केवल बनाता है, बल्कि स्वामित्व और संचालित भी करता है। यह हाथों-हाथ मॉडल ग्राहकों को क्या रणनीतिक लाभ प्रदान करता है?

यह हाथों-हाथ मॉडल हमारा मुख्य रणनीतिक विभेदक है। हमने सीखा है कि जब आप एक एआई एजेंट को सौंप देते हैं और चले जाते हैं, तो यह विफल हो जाता है जब वास्तविक दुनिया की जटिलता आती है। हमारे ग्राहकों को दो प्रमुख लाभ मिलते हैं:

पहला, तेजी से विकास और सुरक्षा। हमारा आंतरिक, मॉडल-एज्नोस्टिक विकास प्लेटफ़ॉर्म हमें विभिन्न विकास उपयोग के मामलों के लिए एजेंटों को सुरक्षित और पैमाने पर डिज़ाइन, तैनात और संचालित करने की अनुमति देता है। पूर्व-निर्मित रनटाइम और एक-क्लिक वातावरण प्रावधान के साथ, हम नए एजेंटों को हफ्तों में लाइव कर सकते हैं, महीनों में नहीं। प्लेटफ़ॉर्म शासन, डेटा निवास और सुरक्षा को डिफ़ॉल्ट रूप से संभालता है, इसलिए ग्राहकों को विशिष्ट एआई बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की जटिलताओं के बारे में चिंतित नहीं होना पड़ता है।

दूसरा, निरंतर सुधार और स्थिरता। हम संचालन स्वामित्व बनाए रखते हैं, जिसका अर्थ है कि हम एजेंट के निरंतर प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार हैं। हम एक केंद्रीकृत ट्रेस प्रणाली के माध्यम से प्रदर्शन को वास्तविक समय में ट्रैक करते हैं, ताकि हर कार्रवाई जवाबदेह हो और हर परिणाम समय के साथ बेहतर हो।

आपने एआई एजेंटों को ग्राहकों को सौंपने के जोखिमों के बारे में चेतावनी दी है, जो बिना निरंतर स्टीवर्डशिप के हैं। मीडियामिंट का मॉडल, जहां आप संचालन स्वामित्व बनाए रखते हैं, प्रभावी क्यों है?

एआई एजेंट सौंपना एक उच्च-प्रदर्शन दौड़ कार को पिट क्रू के बिना सौंपने जैसा है। यह पहले दिन परिपूर्ण रूप से चल सकता है, लेकिन बिना निरंतर ट्यूनिंग और रखरखाव के, यह विफल हो जाएगा। मुख्य जोखिम हानि है – एजेंट का प्रदर्शन बिगड़ जाता है, क्योंकि अंतर्निहित ग्राहक कार्य प्रवाह या प्लेटफ़ॉर्म एपीआई बदलता है।

क्यों ऑपरेशनल स्वामित्व काम करता है: हमारा मॉडल प्रभावी है क्योंकि हम संचालन स्वामित्व बनाए रखते हैं, एजेंट को एक उत्पाद के रूप में नहीं, बल्कि एक गारंटीकृत सेवा के रूप में मानते हैं। इससे दो प्रमुख लाभ मिलते हैं:

1. निरंतर सुधार

हम एजेंट के निरंतर प्रदर्शन के लिए जिम्मेदारी बनाए रखते हैं। हमारी केंद्रीकृत ट्रेस रजिस्ट्री और मूल्यांकन सूट हमें हमारे मानव-इन-द-लूप प्रक्रिया के माध्यम से एजेंटों को निरंतर मॉनिटर और अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं, जो ग्राहक के लाइव व्यवसाय नियमों के खिलाफ है। यह मॉडल यह सुनिश्चित करता है कि समाधान का प्रदर्शन बिगड़ नहीं है, यह समय के साथ बेहतर और अधिक मजबूत हो जाता है। यह निरंतर स्टीवर्डशिप है जो यह सुनिश्चित करती है कि एजेंट हमेशा सुरक्षित रूप से और ग्राहक के व्यापक, रणनीतिक उद्देश्यों के साथ संरेखित होकर काम करेगा।

2. रणनीतिक निर्णय और एज केस सुरक्षा

मानव-इन-द-लूप बुनियादी कार्यों के लिए नहीं है; वे हमारे “पिट क्रू” हैं उच्च-हिस्सेदारी परिदृश्यों के लिए। यह विशेषज्ञता सामरिक निर्णय के लिए महत्वपूर्ण है: स्थितियों को संभालना जो एआई ने पहले नहीं देखा है, जैसे कि महत्वपूर्ण नियामक परिवर्तन या नए विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च। एज केस रिज़ॉल्यूशन: अस्पष्ट आउटपुट और जटिल विफलताओं को हल करना जो राजस्व या अनुपालन को प्रभावित कर सकता है।

यह निरंतर स्टीवर्डशिप सीधे मूल्य में अनुवाद करती है। हम एक गारंटीकृत प्रदर्शन परिणाम प्रदान करते हैं, जो महत्वपूर्ण त्रुटियों में एक महत्वपूर्ण कमी और निरंतर उच्च ग्राहक संतुष्टि सुनिश्चित करता है, न कि केवल एक सॉफ़्टवेयर टुकड़ा।

आप एजेंटिक एआई को एसएएएस मॉडल के तत्वों को पूरक या बदलने के लिए कैसे देखते हैं? क्या कारक यह निर्धारित करते हैं कि एक समाधान बेहतर तरीके से पारंपरिक एसएएएस के बजाय एजेंटिक एआई के रूप में वितरित किया जाता है?

वर्तमान बहस बिंदु से चूक जाती है: एजेंटिक एआई पूरे एसएएएस स्टैक को बदलने के लिए नहीं है; यह परिचालन कार्य के अर्थशास्त्र को बाधित करने के लिए है। मुख्य अंतर एक उपकरण प्रदान करने से एक परिणाम की गारंटी देने की ओर स्थानांतरण है। एजेंटिक एआई एसएएएस को दो अलग-अलग तरीकों से प्रभावित करेगा:

प्रतिस्थापन: वर्कफ़्लो क्रंच। एजेंट डेटा स्थानांतरित करने या दिनचर्या कदमों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए लेन-देन एसएएएस को बदल देगा। मूल्य अब यूआई में नहीं है; यह स्वायत्त कार्रवाई में है। हम ‘टूल-एज-ए-सर्विस’ से ‘एक्शन-एज-ए-सर्विस’ में जा रहे हैं।

पूरक: ऑगमेंटेशन लेयर। एजेंट सेल्सफ़ोर्स या प्रमुख मीडिया सिस्टम जैसे रणनीतिक प्लेटफ़ॉर्म को प्रतिस्थापित नहीं करेंगे। इसके बजाय, हमारा एजेंटिक एआई सिस्टम उन पर संचालित होगा, जटिल, वास्तविक समय के अनुकूलन को निष्पादित करेगा। वे निष्क्रिय रिकॉर्ड प्रणाली को सक्रिय बुद्धिमत्ता प्रणाली में बदलते हैं, मानव क्षमता को बढ़ाते हैं।

मुख्य कारक जो हमारे दृष्टिकोण को निर्धारित करता है वह विश्वसनीयता है। उपभोक्ता एलएलएम टूल के विपरीत, हमारे एजेंट विश्वसनीय श्रमिकों के रूप में डिज़ाइन किए गए हैं। वे विस्तृत एसओपी का पालन करने के लिए इंजीनियर किए गए हैं, नीतियों का पालन करें और सैकड़ों रनों में कभी भी विचलन न करें। यह शासन और विश्वास के प्रति प्रतिबद्धता – केवल रचनात्मकता नहीं – है जो हमें पीแंडएल-महत्वपूर्ण कार्य प्रवाह का प्रबंधन करने की अनुमति देता है, जो पारंपरिक एसएएएस और उपभोक्ता एआई नहीं कर सकते हैं।

मीडियामिंट मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण पर जोर देता है। एआई के युग में, मानव पर्यवेक्षण अभी भी क्यों महत्वपूर्ण है, और यह परिणामों में कैसे सुधार करता है?

मानव दो चीजें प्रदान करते हैं जो एक एआई एजेंट नहीं कर सकता: निर्णय और रणनीति। जबकि एक एआई एजेंट एक मीडिया योजना बना सकता है या एक पेसिंग असामान्यता को ठीक कर सकता है, एक मानव रणनीतिकार को व्यवसायिक लक्ष्य निर्धारित करने, रचनात्मक दिशा प्रदान करने और ब्रांड सुरक्षा, बाजार भावना या अप्रत्याशित बाहरी कारकों से संबंधित जटिल निर्णय लेने की आवश्यकता होती है।

हमारा प्लेटफ़ॉर्म इस हाइब्रिड मॉडल का समर्थन करता है। हमारे एजेंटों को विश्वसनीय भागीदारों के रूप में डिज़ाइन किया गया है जो निरंतरता से काम करते हैं, रन के बाद रन, दिशानिर्देशों और एसओपी का पालन करते हैं। यह मानव गवर्नर को वास्तविक समय में मार्गदर्शन और प्रतिक्रिया प्रदान करने और आवश्यक मानव-इन-द-लूप (एचआईटीएल) के रूप में कार्य करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे जवाबदेह और नीति-अनुरूप श्रमिकों के रूप में काम करते हैं। एजेंट ऊबड़खाबड़, उच्च-वॉल्यूम कार्यों को संभालता है, जैसे कि रिपोर्ट तैयार करना या मुद्दों को झंडा देना, जिसके परिणामस्वरूप हमारी टीमों के लिए 40% के औसत प्रयास में कमी आई है। इससे मानव को उच्च-मूल्य, रणनीतिक कार्य पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। मानव पर्यवेक्षण न केवल परिणामों में सुधार करता है; यह सुनिश्चित करता है कि वे व्यवसाय के व्यापक, रणनीतिक उद्देश्यों के साथ संरेखित हों।

कई एआई कार्यान्वयन विफल हो जाते हैं क्योंकि वे बहुत अलग-थलग हैं। मीडियामिंट कार्य प्रवाह और विभागों में एआई समाधानों को समग्र रूप से एकीकृत करने के लिए कैसे सुनिश्चित करता है?

यह एक प्रमुख चुनौती है, और हमने अपन整个 दर्शन को इसे हल करने के लिए डिज़ाइन किया है। अधिकांश एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं क्योंकि वे अलग-थलग बिंदु समाधान के रूप में निर्मित होती हैं जो वास्तव में व्यवसाय की भाषा नहीं बोलती हैं। हमारा समाधान यह सुनिश्चित करना है कि हर एजेंट को एक ग्राहक के विशिष्ट कार्य प्रवाह और परिचालन वास्तविकता के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम इस समग्र एकीकरण को प्राप्त करते हैं न कि सामान्य एसडीके के माध्यम से, बल्कि एजेंट रनबुक – एक विशिष्ट परिचालन ब्लूप्रिंट के माध्यम से।

एजेंट रनबुक मूल परिचालन ब्लूप्रिंट है। यह एक अनुकूलित प्लेबुक है – एक सेट निर्देश और गार्डरेल जो एजेंट को बताता है कि क्या करना है, कैसे अपवादों को संभालना है, और सटीक रूप से बाहरी प्रणालियों से कैसे जुड़ना है। यह दृष्टिकोण सीधे खंडित एआई की समस्या का समाधान करता है: रनबुक को ग्राहक के एसओपी के लिए अनुकूलित किया जाता है, जो हमारी डोमेन विशेषज्ञता को कोर में एम्बेड करता है। इसके अलावा, हमारी कनेक्टर लाइब्रेरी इन एजेंटों को सेल्सफ़ोर्स, गूगल एड मैनेजर और स्नोफ्लेक जैसे प्रमुख ग्राहक प्रणालियों से निर्बाध रूप से जोड़ती है – इसका अर्थ है कि एआई समाधान मॉड्यूलर है और विभिन्न विभागों में तैनात किया जा सकता है – उदाहरण के लिए, एक “मीडिया प्लान एजेंट” सीधे एक “क्रिएटिव क्यूए एजेंट” में खिलाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समाधान एक उपकरण नहीं है, बल्कि ग्राहक के परिचालन रीढ़ की हड्डी का एक एकीकृत, समग्र घटक है।

क्या आप ऐसे परिदृश्यों की कल्पना करते हैं जहां कई एआई एजेंट भूमिकाओं में सहयोग करते हैं, “एजेंट-टू-एजेंट” प्रणाली बनाते हैं? यह भविष्य कैसा दिखता है?

बिल्कुल। हम पहले से ही इस भविष्य की ओर काम कर रहे हैं। हमारे प्लेटफ़ॉर्म का वास्तुकला, जिसमें एक एकीकृत सेवा परत और टूल एडेप्टर हैं, इस प्रकार की अंतरक्षमता के लिए डिज़ाइन किया गया है। भविष्य कम से कम एक एकल, मोनोलिथिक एजेंट के बारे में नहीं होगा, बल्कि जटिल व्यवसायिक समस्या को हल करने के लिए विशेषज्ञता वाले एजेंटों के सहयोग के बारे में होगा।

एक पारिस्थितिकी तंत्र की कल्पना करें जहां एक असामान्यता का पता लगाने वाला एजेंट अभियान प्रदर्शन में एक गिरावट का पता लगाता है। यह एक दूसरे ऑप्टिमाइज़ेशन एजेंट को ट्रिगर करता है जो एक बोली समायोजन करता है। यह दूसरा एजेंट तब एक क्रिएटिव क्यूए एजेंट को सूचित करता है ताकि यह जांचा जा सके कि क्या रचनात्मक तत्वों के साथ कोई अनुपालन मुद्दे हैं। अंत में, एक रिपोर्टिंग एजेंट इन सभी क्रियाओं और अंतर्दृष्टि को एक वास्तविक समय की ब्रीफ़ में एकजुट करता है जो खाता प्रबंधक के लिए है। हमारे मीडियामिंट लैब्स इस एजेंट-टू-एजेंट सहयोग को सक्षम बनाते हैं, जो अगली पीढ़ी के व्यवसायिक परिचालन की रीढ़ बनाते हैं, जहां कार्य प्रवाह अब मानव कार्यों की रैखिक क्रम नहीं है, बल्कि स्वायत्त एजेंटों का एक गतिशील ऑर्केस्ट्रेशन है।

एजेंटिक एआई का अन्वेषण करने वाली कंपनियों के लिए, आपकी शीर्ष तीन सिफारिशें क्या हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कार्यान्वयन सफल है और दीर्घकालिक मूल्य प्रदान करता है?

मेरी शीर्ष तीन सिफारिशें होंगी:

1. एक दिलचस्प प्रौद्योगिकी के लिए नहीं, बल्कि सही समस्या से शुरू करें। एजेंट का निर्माण करने के लिए निर्माण न करें। एक अच्छी तरह से परिभाषित, पुनरावृत्ति और उच्च-मूल्य वाली समस्या पर ध्यान केंद्रित करें, जैसे कि हमारे प्रतिनिधि उपयोग के मामलों में एक अभियान पेसिंग को-पायलट या एक क्रिएटिव क्यूए एजेंट। मूल्य स्पष्ट और मापने योग्य होना चाहिए, एक लक्ष्य के साथ जुड़ा हुआ है जो या तो महत्वपूर्ण प्रयास में कमी (>25%), मापने योग्य राजस्व अनुकूलन, या मापने योग्य राजस्व हानि से बचाव से जुड़ा हो।
2. निरंतर स्टीवर्डशिप के लिए योजना बनाएं, न कि केवल तैनाती के लिए। इसे सौंप दें नहीं। एजेंट जीवित प्रणाली हैं जिन्हें निरंतर पर्यवेक्षण, मूल्यांकन और सुरक्षा प्रबंधन की आवश्यकता होती है। एक ऐसे भागीदार का चयन करें जो हमारे जैसा मॉडल प्रदान करता हो – जहां वे संचालन स्वामित्व बनाए रखते हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका निवेश दीर्घकालिक मूल्य प्रदान करता है और एक रखरखाव की बुराई में नहीं बदल जाता है।
3. एकीकरण और शासन को प्राथमिकता दें और शुरू से ही ऐसा करें। अलग-थलग एआई एजेंट विफल हो जाएंगे।

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