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

रामप्रकाश राममूर्ति मैनेजइंजन के एआई अनुसंधान के प्रमुख हैं, जो ज़ोहो कॉर्प की उद्यम आईटी प्रबंधन शाखा है। मैनेजइंजन उद्यमों को उनके आईटी को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है, सुरक्षा से लेकर नेटवर्क और सर्वर तक, और उनके अनुप्रयोगों, सेवा डेस्क, एक्टिव डायरेक्टरी, डेस्कटॉप और मोबाइल डिवाइस तक।

आपको कंप्यूटर विज्ञान और मशीन लर्निंग में शुरुआती रुचि कैसे मिली?

बढ़ते हुए, मुझे कंप्यूटिंग के प्रति एक प्राकृतिक जिज्ञासा थी, लेकिन एक व्यक्तिगत कंप्यूटर का मालिक होना 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 ले ली, जहां मैंने अंततः अपना खुद का पीसी प्राप्त किया। वहां, मैंने अपने विश्वविद्यालय के लिए कुछ वेब अनुप्रयोग विकसित किए। ये अनुप्रयोग आज भी उपयोग में हैं – पूरे 12 साल बाद – जो वास्तव में मेरे शुरुआती कार्य के प्रभाव और दीर्घायु को रेखांकित करता है। यह अनुभव सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और अनुप्रयोगों को स्केल और तैनात करने की वास्तविक दुनिया की चुनौतियों में 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 मोबाइल ऐप विकास में जाने से पहले एक मशीन लर्निंग परियोजना पूरी करने के लिए प्रोत्साहित किया। यह एक निर्णायक मोड़ साबित हुआ – मुझे मोबाइल ऐप विकास करने का अवसर कभी नहीं मिला, इसलिए यह थोड़ा कड़वा 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 से मार्गदर्शन के लिए真正 आभारी हूं; यह मुझे मशीन लर्निंग की दुनिया में ले जाने के लिए किकस्टार्ट किया।

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 एक प्रतिभाशाली इंजीनियरों और गणितज्ञों की टीम के साथ मिलकर काम करने में बीतता है। साथ में, हम अपने एआई स्टैक का निर्माण और उन्नति करते हैं, जो हमारी सेवाओं की रीढ़ है।

हम केंद्रीय एआई टीम के रूप में कार्य करते हैं, जो विभिन्न उत्पादों के भीतर मैनेजइंजन और ज़ोहो दोनों के लिए एआई समाधान प्रदान करते हैं। इस भूमिका में विभिन्न उत्पाद लाइनों और उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं की गहरी समझ शामिल 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 हमारे ग्राहकों की लगातार विकसित हो रही जरूरतों के साथ संरेखित करने के लिए महत्वपूर्ण है। यह कंपनी के सबसे चतुर दिमागों के साथ कंधे से कंधा मिलाकर काम करने का एक शानदार अवसर है।

एआई में तेजी से आगे बढ़ने की गति को देखते हुए, मैं नवीनतम विकास और रुझानों के साथ अद्यतित 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 शौक 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 को बढ़ावा दिया जा सके। ये परिचय न केवल हमारे दृष्टिकोण और उपलब्धियों को फैलाने में मदद करते हैं, बल्कि मूल्यवान अंतर्दृष्टि भी प्रदान करते हैं जो हमारी रणनीतिक योजना और कार्यान्वयन में वापस आ जाते हैं।

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

हमारा प्रारंभिक फोकस पारंपरिक सांख्यिकीय तकनीकों को एआई मॉडल से बदलने पर था। उदाहरण के लिए, विचलन का पता लगाने में, हम एक बेल कर्व पद्धति से एआई मॉडल में बदल गए जो अतिव्यापी को झंडा दिखाता था, जो अतीत के डेटा से सीखने, पैटर्न और मौसमी पहचानने में कुशल था।

हमने अपने एआई प्लेटफ़ॉर्म के आधार के रूप में एक विस्तृत श्रृंखला में एल्गोरिदम शामिल किए – समर्थन वेक्टर मशीन से लेकर निर्णय-पेड़ आधारित विधियों तक। ये एल्गोरिदम निचे उपयोग के मामलों की पहचान करने में महत्वपूर्ण थे जहां एआई पैटर्न खोजने, पूर्वानुमान और मूल कारण विश्लेषण के लिए अतीत के डेटा का 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।

क्या आप बता सकते हैं कि एलएलएम और जनरेटिव एआई ने मैनेजइंजन में कार्यप्रवाह को कैसे बदल दिया है?

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जनरेटिव एआई ने उपभोक्ता दुनिया में निश्चित रूप से हलचल मचा दी है, लेकिन उनका उद्यम क्षेत्र में, मैनेजइंजन सहित, एकीकरण अधिक क्रमिक रहा है। इसका एक कारण लागत के मामले में उच्च प्रवेश बाधा है, विशेष रूप से डेटा और गणना आवश्यकताओं के संबंध में।

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। इसमें ऐसे मॉडल विकसित करना शामिल है जो केवल सामान्य अनुप्रयोग 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 झंडा दिखा सकता है, और एक और जो बुनियादी ढांचे की निगरानी पर केंद्रित है। ये विशेष मॉडल वर्तमान में हमारी प्रयोगशालाओं में विकास में हैं, जो एलएलएम और जनरेटिव एआई के उभरते व्यवहारों को हमारे उद्यम आईटी समाधानों में मूर्त मूल्य जोड़ने के तरीके से लाभ उठाने के लिए हमारी प्रतिबद्धता को दर्शाता है।

मैनेजइंजन विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए विभिन्न एआई टूल्स प्रदान करता है, आप किस एक टूल से विशेष रूप से गर्वित हैं?

मैं मैनेजइंजन में सभी एआई टूल्स पर गर्वित हूं, लेकिन हमारा यूजर और एंटिटी बिहेवियर एनालिटिक्स (यूबीईए) मुझे सबसे ज्यादा प्रभावित करता है। हमारे शुरुआती दिनों में लॉन्च किया गया, यह अभी भी हमारी पेशकश का एक मजबूत और महत्वपूर्ण हिस्सा है। हमने बाजार की अपेक्षाओं को समझा और प्रत्येक विचलन के लिए एक व्याख्या जोड़ने की एक मानक प्रथा के रूप में जोड़ा। हमारी यूबीईए क्षमता लगातार विकसित हो रही है और हम इसे बेहतर बनाने के लिए सीखने को आगे बढ़ाते हैं।

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

लो-कोड और नो-कोड एप्लिकेशन, जैसे कि हमारा एपिक्रिएटर, का भविष्य विशेष रूप से विकसित व्यावसायिक आवश्यकताओं के संदर्भ में बहुत ही आशाजनक है। ये प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को अपने मौजूदा सॉफ़्टवेयर संपत्तियों की क्षमताओं को बढ़ाने और अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण हो रहे हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय बढ़ते हैं और उनकी आवश्यकताएं बदलती हैं, लो-कोड और नो-कोड समाधानों के माध्यम से अनुकूलन और नवाचार करने का एक लचीला और कुशल तरीका प्रदान करते हैं।

इसके अलावा, ये प्लेटफ़ॉर्म व्यवसायों को एआई जैसी उन्नत प्रौद्योगिकी का नमूना लेने के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं, जो सेवा के रूप में प्रदान की जाती है। इससे संगठनों के लिए एआई की शक्ति का अनुभव करना आसान हो जाता है।

क्या आप एआई जोखिमों पर अपने विचार साझा कर सकते हैं, जिसमें एआई पूर्वाग्रह भी शामिल है, और मैनेजइंजन इन जोखिमों को कैसे प्रबंधित कर रहा है?

मैनेजइंजन में, हम एआई जोखिमों को एक गंभीर खतरा मानते हैं, जिसमें एआई पूर्वाग्रह भी शामिल है, जो प्रौद्योगिकी पहुंच अंतर को चौड़ा कर सकता है और मानव संसाधन और वित्त जैसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक कार्यों को प्रभावित कर सकता है। उदाहरण के लिए, भर्ती में एआई के पूर्वाग्रह के प्रदर्शन की कहानियां सावधानी से ली जाने वाली कहानियां हैं जिन पर हम ध्यान देते हैं।

इन जोखिमों को कम करने के लिए, हम अपने एआई मॉडल के जीवन चक्र में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए सख्त नीतियों और कार्य प्रवाह 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 को न केवल शक्तिशाली बनाया जा सके, बल्कि जिम्मेदारी से और नैतिक रूप से उपयोग किया जा सके, जो सभी उपयोगकर्ताओं और अनुप्रयोगों के लिए उनकी अखंडता बनाए रखे।

एआई और रोबोटिक्स के भविष्य के लिए आपका दृष्टिकोण 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 नए राजस्व मॉडल, एआई अब दृढ़ता से स्थापित है और यहाँ रहने के लिए है।

एआई ने सॉफ़्टवेयर के साथ हमारे इंटरैक्शन को प्रभावित करने वाली एक मुख्यधारा प्रौद्योगिकी में विकसित किया है, उद्यम और व्यक्तिगत स्तरों पर। 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 सस्ती हो जाएगी, धन्यवाद नई तकनीकों और प्रगति के।

इस भविष्य का एक महत्वपूर्ण पहलू एआई डेवलपर्स की जिम्मेदारी है। यह आवश्यक है कि निर्माता सुनिश्चित करें कि उनके एआई मॉडल मजबूत और पूर्वाग्रह से मुक्त हैं। इसके अलावा, मुझे उम्मीद है कि कानूनी ढांचे एआई के तेजी से विकास के साथ तालमेल बिठाने की गति से विकसित होंगे ताकि किसी भी कानूनी मुद्दों का प्रभावी ढंग से प्रबंधन और शमन किया जा सके।

मेरा एआई के लिए दृष्टिकोण एक भविष्य है जहां ये प्रौद्योगिकियां हमारे दैनिक जीवन में निर्बाध रूप से एकीकृत हो जाती हैं, हमारी क्षमताओं और अनुभवों को बढ़ाते हुए, जबकि नैतिक और जिम्मेदारी से प्रबंधित किया जाता है।

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