रामप्रकाश राममूर्ति, मैनेजइंजन में एआई अनुसंधान के प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

रामप्रकाश राममूर्ति मैनेजइंजन में एआई अनुसंधान के प्रमुख हैं, जो ज़ोहो कॉर्प की एंटरप्राइज़ आईटी प्रबंधन विभाग है। मैनेजइंजन उद्यमों को अपने आईटी पर नियंत्रण रखने में सक्षम बनाता है, सुरक्षा, नेटवर्क, और सर्वर से लेकर आपके अनुप्रयोगों, सेवा डेस्क, एक्टिव डायरेक्टरी, डेस्कटॉप, और मोबाइल डिवाइस तक।

आपको कंप्यूटर विज्ञान और मशीन लर्निंग में कैसे रुचि हुई?

बढ़ते हुए, मुझे कंप्यूटिंग के प्रति एक प्राकृतिक जिज्ञासा थी, लेकिन एक व्यक्तिगत कंप्यूटर खरीदना मेरे परिवार की पहुंच से बाहर था। हालांकि, मेरे दादा की स्थिति के कारण, जो एक स्थानीय कॉलेज में रसायन विज्ञान के प्रोफेसर थे, मुझे कभी-कभी कॉलेज के बाद कंप्यूटर का उपयोग करने का मौका मिला।

मेरी रुचि कॉलेज में गहराई लेती गई, जहां मैंने अपना पहला पीसी प्राप्त किया। वहां, मैंने अपने विश्वविद्यालय के लिए कुछ वेब अनुप्रयोग विकसित किए। ये अनुप्रयोग आज भी उपयोग में हैं – पूरे 12 वर्ष बाद – जो मेरे प्रारंभिक कार्य के प्रभाव और दीर्घायु को दर्शाता है। यह अनुभव सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और वास्तविक दुनिया की चुनौतियों में स्केलिंग और तैनाती का एक व्यापक पाठ था।

मेरी प्रौद्योगिकी में पेशेवर यात्रा ज़ोहो कॉर्प में एक इंटर्नशिप के साथ शुरू हुई। शुरुआत में, मेरा दिल मोबाइल ऐप विकास पर था, लेकिन मेरे बॉस ने मुझे मशीन लर्निंग परियोजना पूरी करने के लिए कहा trước मोबाइल ऐप विकास पर जाने के। यह एक महत्वपूर्ण मोड़ साबित हुआ – मैं कभी मोबाइल ऐप विकास नहीं कर पाया – इसलिए यह थोड़ा दुखद है।

ज़ोहो कॉर्प में, हमारे पास एक सीखने की संस्कृति है जो करते हुए सीखने पर आधारित है। हम मानते हैं कि यदि आप पर्याप्त समय किसी समस्या के साथ बिताते हैं, तो आप उस विशेषज्ञ बन जाते हैं। मैं इस संस्कृति और अपने बॉस के मार्गदर्शन के लिए真正 आभारी हूं; यह मेरी मशीन लर्निंग यात्रा की शुरुआत थी।

ज़ोहो और मैनेजइंजन में एआई अनुसंधान के निदेशक के रूप में, आपका औसत कार्यदिवस कैसा दिखता है?

मेरा कार्यदिवस गतिशील है और टीम सहयोग और रणनीतिक योजना के इर्द-गिर्द घूमता है। मेरे दिन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इंजीनियरों और गणितज्ञों की एक प्रतिभाशाली टीम के साथ मिलकर काम करने में बीतता है। हम एक साथ हमारे एआई स्टैक का निर्माण और उन्नति करते हैं, जो हमारी सेवाओं की रीढ़ है।

हम केंद्रीय एआई टीम के रूप में काम करते हैं, जो विभिन्न उत्पादों के लिए एआई समाधान प्रदान करते हैं। यह भूमिका विभिन्न उत्पाद लाइनों और उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं की गहरी समझ की मांग करती है। मेरी बातचीत केवल मेरी टीम तक ही सीमित नहीं है; मैं संगठन भर में आंतरिक टीमों के साथ व्यापक रूप से काम करता हूं। यह सहयोग हमारे एआई रणनीति को ग्राहकों की विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो लगातार विकसित हो रहे हैं। यह इतने ही बुद्धिमान लोगों के साथ काम करने का एक शानदार अवसर है।

एआई में तेजी से आगमन को देखते हुए, मैं नवीनतम विकास और रुझानों के साथ अद्यतन रहने के लिए एक महत्वपूर्ण समय समर्पित करता हूं। यह निरंतर सीखना हमारे लाभ को बनाए रखने और सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि हमारी रणनीतियां प्रासंगिक और प्रभावी बनी रहें।

इसके अलावा, मेरी भूमिका कार्यालय की सीमाओं से परे है। मुझे बोलने और यात्रा करने का जुनून है, जो मेरी जिम्मेदारियों के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। मैं अक्सर विश्लेषकों के साथ जुड़ता हूं और विभिन्न मंचों पर भाग लेता हूं ताकि हमारी एआई रणनीति का प्रचार किया जा सके। ये परस्पर क्रियाएं न केवल हमारे दृष्टिकोण और उपलब्धियों को फैलाने में मदद करती हैं, बल्कि मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी प्रदान करती हैं जो हमारी रणनीतिक योजना और कार्यान्वयन में वापस आती हैं।

आप 2013 में मैनेजइंजन को एक रणनीतिक एआई अग्रणी के रूप में स्थापित करने के बाद से एआई की विकास को देखा है। उन शुरुआती दिनों में कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या थे जो उपयोग किए गए थे?

हमारा प्रारंभिक फोकस पारंपरिक सांख्यिकीय तकनीकों को एआई मॉडल से बदलने पर था। उदाहरण के लिए, विचलन का पता लगाने में, हमने चरम को चिह्नित करने वाले बेल कर्व पद्धति से एआई मॉडल में स्थानांतरित किया जो अतीत के डेटा से सीखने, पैटर्न को पहचानने और मौसमी को पहचानने में कुशल थे।

हमने अपने एआई प्लेटफ़ॉर्म के आधार के रूप में समर्थन वेक्टर मशीनों से लेकर निर्णय-पेड़ आधारित विधियों तक विभिन्न एल्गोरिदम को शामिल किया। ये एल्गोरिदम विशिष्ट उपयोग के मामलों की पहचान करने में महत्वपूर्ण थे जहां एआई अतीत के डेटा के लिए पैटर्न खोजने, पूर्वानुमान लगाने और मूल कारण विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण रूप से लाभ उठा सकता था। उल्लेखनीय रूप से, इनमें से कई एल्गोरिदम आज भी प्रभावी रूप से उत्पादन में हैं, जो उनकी प्रासंगिकता और दक्षता को रेखांकित करते हैं।

एलएलएम और जेनरेटिव एआई ने मैनेजइंजन में कार्यप्रवाह को कैसे बदल दिया है?

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जेनरेटिव एआई ने उपभोक्ता दुनिया में जरूर एक हलचल मचाई है, लेकिन एंटरप्राइज़ क्षेत्र में, जिसमें मैनेजइंजन भी शामिल है, में उनका एकीकरण अधिक क्रमिक रहा है। इसका एक कारण उच्च प्रवेश बाधा है, विशेष रूप से लागत के मामले में, और इन मॉडलों द्वारा मांगे गए महत्वपूर्ण डेटा और गणना आवश्यकताएं।

मैनेजइंजन में, हम डोमेन-विशिष्ट एलएलएम में रणनीतिक रूप से निवेश कर रहे हैं ताकि हम उनकी क्षमता का लाभ उठा सकें जो हमारी जरूरतों के अनुरूप हो। यह विकसित मॉडलों में शामिल है जो केवल सामान्य अनुप्रयोगों में नहीं हैं, बल्कि विशिष्ट क्षेत्रों में हमारे उद्यम संचालन को संबोधित करने के लिए तैयार किए गए हैं। उदाहरण के लिए, हम सुरक्षा पर केंद्रित एक एलएलएम पर काम कर रहे हैं जो सुरक्षा घटनाओं को अधिक कुशलता से चिह्नित कर सकता है, और एक और जो बुनियादी ढांचे की निगरानी पर केंद्रित है। ये विशेष मॉडल हमारी प्रयोगशालाओं में विकास के अधीन हैं, जो एलएलएम और जेनरेटिव एआई के उभरते व्यवहार का लाभ उठाने और हमारे एंटरप्राइज़ आईटी समाधानों में मूर्त मूल्य जोड़ने की हमारी प्रतिबद्धता को प्रतिबिंबित करते हैं।

मैनेजइंजन विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए कई एआई टूल प्रदान करता है। कौन सा एक टूल है जिस पर आप विशेष रूप से गर्वित हैं?

मैं मैनेजइंजन में सभी एआई टूल्स पर बहुत गर्वित हूं, लेकिन उपयोगकर्ता और इकाई व्यवहार विश्लेषण (यूईबीए) मुझे विशेष रूप से प्रभावशाली लगता है। हमारे शुरुआती दिनों में लॉन्च किया गया, यह अभी भी हमारी पेशकशों का एक मजबूत और महत्वपूर्ण हिस्सा है। हमने बाजार की अपेक्षाओं को समझा और प्रत्येक विचलन के लिए एक व्याख्या जोड़ने की मानक प्रथा बनाई। हमारी यूईबीए क्षमता निरंतर विकसित हो रही है और हम आगे बढ़ने के लिए सीखने को आगे बढ़ाते हैं।

मैनेजइंजन वर्तमान में ऐपक्रिएटर प्रदान करता है, एक लो-कोड कस्टम एप्लिकेशन विकास प्लेटफ़ॉर्म जो आईटी टीमों को तेजी से अनुकूलित समाधान बनाने और उन्हें ऑन-प्रिमाइसेस लॉन्च करने की अनुमति देता है। नो-कोड या लो-कोड एप्लिकेशन के भविष्य पर आपके विचार क्या हैं? क्या वे अंततः ले जाएंगे?

नो-कोड और लो-कोड एप्लिकेशन, जैसे कि हमारा ऐपक्रिएटर, का भविष्य विशेष रूप से विकसित व्यावसायिक आवश्यकताओं के संदर्भ में बहुत ही आशाजनक है, खासकर। ये प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को अपने मौजूदा सॉफ़्टवेयर संपत्तियों की क्षमताओं को बढ़ाने और लॉन्च करने के लिए एक लचीले और कुशल तरीके से अनुकूलन और नवाचार करने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण हो रहे हैं।

इसके अलावा, ये प्लेटफ़ॉर्म आईटी को व्यवसायों को सक्षम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। एआई जैसी उभरती हुई प्रौद्योगिकियों को सेवा के रूप में प्रदान करके, वे संगठनों के लिए एआई की शक्ति का नमूना लेने के लिए प्रवेश बाधा को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देते हैं।

एआई जोखिमों पर आपके विचार क्या हैं, जिसमें एआई पूर्वाग्रह भी शामिल है, और मैनेजइंजन इन जोखिमों का प्रबंधन कैसे कर रहा है?

मैनेजइंजन में, हम एआई जोखिमों को एक गंभीर खतरे के रूप में पहचानते हैं, जिसमें एआई पूर्वाग्रह भी शामिल है, जो प्रौद्योगिकी पहुंच अंतर को चौड़ा कर सकता है और महत्वपूर्ण व्यवसायिक कार्यों जैसे कि एचआर और वित्त पर प्रभाव डाल सकता है। उदाहरण के लिए, भर्ती में एआई द्वारा पूर्वाग्रहित व्यवहार की कहानियां सावधानी से ली जाने वाली कहानियां हैं जिन्हें हम गंभीरता से लेते हैं।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, हम अपने एआई मॉडल के पूरे जीवन चक्र में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए सख्त नीतियों और कार्यप्रवाह को लागू करते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि हम इन मॉडलों की निरंतर निगरानी करें, क्योंकि वे प्रारंभ में पूर्वाग्रह से मुक्त हो सकते हैं लेकिन समय के साथ डेटा में परिवर्तन के कारण पूर्वाग्रह विकसित कर सकते हैं।

हम डिफरेंशियल गोपनीयता और होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन जैसी उन्नत प्रौद्योगिकियों में भी निवेश कर रहे हैं ताकि हमारे एआई टूल्स की सुरक्षा और निष्पक्षता के प्रति हमारी प्रतिबद्धता को मजबूत किया जा सके। ये प्रयास यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण हैं कि हमारे एआई टूल्स न केवल शक्तिशाली हों, बल्कि जिम्मेदारी से और नैतिक रूप से भी उपयोग किए जाएं, सभी उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के लिए उनकी अखंडता बनाए रखें।

एआई और रोबोटिक्स के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

एआई और रोबोटिक्स का भविष्य उत्साहजनक और परिवर्तनकारी होने की संभावना है। एआई ने अतीत में अपने हिस्से के उतार-चढ़ाव का अनुभव किया है, लेकिन डेटा संग्रह और प्रसंस्करण क्षमताओं में प्रगति के साथ-साथ डेटा के आसपास उभरते राजस्व मॉडल, एआई अब एक स्थापित प्रौद्योगिकी है जो यहां रहने के लिए है।

एआई सॉफ़्टवेयर के साथ हमारे इंटरैक्शन को बदलने में एक मुख्यधारा प्रौद्योगिकी के रूप में विकसित हुआ है, जो उद्यम और व्यक्तिगत स्तर पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। इसकी उत्पन्न करने वाली क्षमताएं पहले से ही हमारे दैनिक जीवन का एक अभिन्न अंग बन गई हैं, और मुझे लगता है कि एआई और अधिक सुलभ और सस्ता होगा, धन्यवाद नई तकनीकों और प्रगति के।

इस भविष्य का एक महत्वपूर्ण पहलू एआई डेवलपर्स की जिम्मेदारी है। यह महत्वपूर्ण है कि निर्माता सुनिश्चित करें कि उनके एआई मॉडल मजबूत और पूर्वाग्रह से मुक्त हों। इसके अलावा, मुझे उम्मीद है कि कानूनी ढांचे एआई के तेजी से विकास के साथ तालमेल बिठाने की गति से विकसित होंगे ताकि वे प्रभावी रूप से किसी भी कानूनी मुद्दों का प्रबंधन कर सकें जो उत्पन्न हो सकते हैं।

मेरी दृष्टि में एआई का भविष्य एक ऐसा भविष्य है जहां ये प्रौद्योगिकियां हमारे दैनिक जीवन में निरामय रूप से एकीकृत हो जाती हैं, हमारी क्षमताओं और अनुभवों को बढ़ाते हुए, नैतिक और जिम्मेदारी से प्रबंधित किया जाता है।

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