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रस फ्रेडिन, लार्रिडिन के सीईओ और सह-संस्थापक, एक अनुभवी उद्यमी और कार्यकारी हैं जिनका सफल प्रौद्योगिकी उद्यमों के निर्माण और विस्तार में उल्लेखनीय रिकॉर्ड है। उन्होंने अगस्त 2024 में लार्रिडिन की सह-स्थापना की, जिसमें कार्बन हेल्थ और डायनामिक सिग्नल जैसे संगठनों में एक दशक से अधिक का नेतृत्व शामिल है, जहां उन्होंने लगभग दस वर्षों तक सीईओ के रूप में कार्य किया। फ्रेडिन ने लीनप्लम और कोचआर्ट जैसी नवाचारी कंपनियों के साथ महत्वपूर्ण बोर्ड पदों पर भी कार्य किया है, जो प्रौद्योगिकी, स्वास्थ्य सेवा और सामाजिक प्रभाव पहलों को आगे बढ़ाने के उनके समर्पण को दर्शाता है।
लार्रिडिन एक अगली पीढ़ी की प्रौद्योगिकी कंपनी है जो संगठनों को डेटा और निर्णय लेने के साथ जुड़ने के तरीके को बदलने के लिए समर्पित है। यह मंच उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन का लाभ उठाकर जटिल व्यवसायिक कार्य प्रवाहों को सुव्यवस्थित करता है, जिससे उद्यमों को तेजी से और अधिक सहज रूप से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद मिलती है। दक्षता, स्केलेबिलिटी और बुद्धिमान एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करते हुए, लार्रिडिन कंपनियों को अधिक बुद्धिमान, डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, साथ ही साथ उद्योगों भर में संचालन उत्कृष्टता के नए स्तर को अनलॉक करता है।
आपने डिजिटल विज्ञापन और विश्लेषण में माप उपकरणों का निर्माण करने में मदद की है, और फिर लार्रिडिन की शुरुआत की — आपके पिछले करियर और अनुभवों ने आपको एक कंपनी की आवश्यकता को देखने के लिए कैसे प्रेरित किया जो उद्यम एआई माप और शासन के लिए समर्पित है?
एक श्रृंखला उद्यमी के रूप में, मैं अपने अगले उद्यम में अपनी गहरी पृष्ठभूमि को माप और विश्लेषण के साथ-साथ एआई की परिवर्तनकारी संभावना को एक साथ लाना चाहता था। कई उद्यम नेताओं के साथ बातचीत में, एक ही विषय बार-बार सामने आया:尽管 बड़े पैमाने पर निवेश के बावजूद, कंपनियों के पास अपनी एआई पहलों को ट्रैक करने, मापने या अनुकूलित करने का कोई तरीका नहीं था। एआई अपनाया जा रहा है, इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है, और क्या यह वास्तविक आरओआई दे रहा है, इस पर दृष्टि या नियंत्रण देने वाले कोई उपकरण नहीं थे। यह अंतर ही लार्रिडिन के निर्माण के लिए प्रेरणा का स्रोत था।
आप अक्सर लार्रिडिन को सभी एआई टूल्स के ऊपर एक “बुद्धिमत्ता परत” के रूप में वर्णित करते हैं — यह स्थिति कैसे आई, और आपने कौन से जोखिम देखे जो इसे आवश्यक बनाते हैं?
उद्यमों के लिए, यह समझना越来越 चुनौतीपूर्ण हो गया है कि एआई वास्तव में कैसे उपयोग किया जा रहा है और क्या यह वास्तविक आरओआई दे रहा है। कई नेता एक ही प्रश्न पूछ रहे हैं: क्या कर्मचारी वास्तव में हमारे द्वारा निवेश किए गए एआई टूल्स का उपयोग कर रहे हैं? हम उनके प्रभाव को कैसे माप सकते हैं? कौन से उपयोग मामले सबसे अधिक मूल्य दे रहे हैं और उन्हें स्केल करने लायक हैं? इस दृश्यता अंतर को पहचानते हुए, हमने लार्रिडिन को सभी एआई टूल्स के ऊपर एक बुद्धिमत्ता परत के रूप में बनाया, जिससे व्यवसायिक नेताओं को एआई उपयोग को मैप करने, मापने और अनुकूलित करने की क्षमता मिली, और अंततः इसे वास्तविक व्यवसायिक परिणामों में बदलने में मदद मिली।
स्काउट मेटाडेटा (सामग्री के बजाय) एकत्र करता है ताकि संगठन भर में एआई उपयोग का पता लगाया जा सके — किन स्थितियों में वे संकेत अस्पष्ट हो जाते हैं, और आप उन्हें कैसे मान्य या परिष्कृत करते हैं?
स्काउट केवल मेटाडेटा एकत्र नहीं करता है; यह प्रवृत्तियों को समझने के लिए प्रोफेशनल स्तर और उपयोग पैटर्न को समझने के लिए प्रॉम्प्ट्स का विश्लेषण भी करता है। इस प्लेटफ़ॉर्म को गूगल एनालिटिक्स की तरह सोचें। यह व्यक्तिगत प्रॉम्प्ट्स या सामग्री को ट्रैक नहीं करता है; यह वास्तव में संगठन भर में अपडेट किए गए रियल-टाइम रुझानों को एकत्रित और व्याख्या करता है। यह डेटा प्रवाह दृष्टिकोण को सटीक, संदर्भिक और कार्रवाई योग्य बनाने में मदद करता है।
नेक्सस प्रॉम्प्ट्स, नीतियों और एकीकरण को केंद्रीकृत करता है — आप टीमों को नेक्सस में अपने कार्य प्रवाह को स्थानांतरित करने के लिए कैसे प्रेरित करते हैं, बजाय इसके कि वे अपने अनौपचारिक एआई टूल्स के साथ जारी रखें?
नई प्रौद्योगिकियों को अपनाने में व्यवहार परिवर्तन लाने की कुंजी है। इस मामले में, एआई क्षमता निर्माण। लोग एआई का उपयोग करने के लिए उत्सुक हैं, लेकिन उन्हें जिम्मेदारी से इसका उपयोग कैसे करना है? यह संभव है कि अधिकांश कर्मचारी अनधिकृत उपकरणों का उपयोग करने के जोखिमों या उनके द्वारा कुछ ऐप्स के साथ बातचीत करते समय अनुपालन बनाए रखने के बारे में नहीं जानते हैं।
आपके दृष्टिकोण से, नेताओं द्वारा वास्तविक एआई परिपक्वता के रूप में गलत व्याख्या किए जाने वाले सबसे भ्रामक मापदंड या संकेतक क्या हैं?
हर कंपनी को आज यह पूछना चाहिए कि क्या कंपनी भर में उपलब्ध एआई टूल वास्तविक मूल्य दे रहे हैं। एक बात यह है कि कितने लोग चैटजीपीटी का उपयोग कर रहे हैं, उदाहरण के लिए। लेकिन कितने लोग इसका उपयोग उस बिंदु तक कर रहे हैं जहां यह वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभ लाता है और वास्तविक मूल्य दिखाता है? नवीनतम या सबसे महंगे एआई टूल्स होने का मतलब यह नहीं है कि हर कोई उन्हें उपयोग करेगा और अधिकतम करेगा। कंपनियां जो एआई से लाभान्वित हुई हैं, वे इसके उपयोग को ट्रैक और मापकर वास्तविक आरओआई सुनिश्चित कर रही हैं, आंतरिक रूप से सफल उपयोग के मामलों को स्केल कर रही हैं, और हर किसी के लिए एआई साक्षरता को बढ़ावा देने वाली संस्कृति बना रही हैं।
जब अनुमोदित और अनधिकृत एआई टूल्स सह-अस्तित्व में होते हैं, तो आप वास्तविक व्यावसायिक प्रभाव देने वाले उपयोग को कैसे अलग करते हैं?
पहला कदम दृश्यता प्राप्त करना और समझना होगा कि कौन से टूल्स उपयोग किए जा रहे हैं, कौन उनका उपयोग कर रहा है, वे प्रदर्शन को कैसे प्रभावित कर रहे हैं, क्या वे सुरक्षित हैं? एक बार जब कंपनियां अपने पारिस्थितिकी तंत्र में चलने वाले एआई संपत्तियों को मैप आउट कर लेती हैं, तो यह समय मेट्रिक्स में गहराई से जाने और इन टूल्स के आरओआई को मापने का समय है। यह संभव है कि एक अनधिकृत टूल एक अनुमोदित एक की तुलना में अधिक मूल्य दे सकता है, जबकि अन्य केवल शोर और जोखिम जोड़ सकते हैं। जब संगठनों के पास एक स्पष्ट परिदृश्य और वास्तविक समय के अंतर्दृष्टि होते हैं कि क्या काम कर रहा है और क्या नहीं, तो वे अपने टेक स्टैक पर निर्माण कर सकते हैं और आगे बढ़ सकते हैं।
आप शासन (नियम, निगरानी, सीमाएं) को टीमों को प्रयोग और नवाचार की स्वतंत्रता और लचीलापन देने के साथ कैसे संतुलित करते हैं?
शासन और नवाचार एआई के युग में हाथ से हाथ जाना चाहिए। इस संतुलन को प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि कर्मचारियों को एआई के साथ सुरक्षित और जिम्मेदारी से प्रयोग करने के लिए उपकरण और अवसर देना। जब शासन एक ब्लॉकर या बोतलनेक के रूप में देखा जाता है, तो रचनात्मकता और प्रयोग ठप हो जाते हैं, लेकिन जब यह एक सक्षमकर्ता है, तो यह लोगों को सीमाओं को धक्का देने और नए समाधानों का निर्माण करने में सक्षम बनाता है।
जैसे ही नए मॉडल, एजेंट और स्व-सेवा टूल तेजी से उभर रहे हैं, आप लार्रिडिन के पता लगाने, कनेक्टर और नीतियों को वर्तमान और मजबूत कैसे रखते हैं?
लचीलापन और अनुकूलन लार्रिडिन के दो सिद्धांत हैं। हर दिन नए एआई टूल्स उभर रहे हैं, और लोग उन्हें परीक्षण करने के लिए तैयार हैं, चाहे वे अनुमोदित हों या नहीं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से नए एआई संपत्तियों और उनके उपयोग प्रवृत्तियों का पता लगाता है और एक निरंतर विकसित होते कनेक्टर लाइब्रेरी के साथ, यह सुनिश्चित करता है कि दृश्यता कभी नहीं खोई जाती है। यह गतिशील ढांचा संगठनों को सुरक्षा और अनुपालन के लिए अपने नियमों को वास्तविक समय में पुनर्गठित करने की अनुमति देता है।
लार्रिडिन की स्थापना के बाद से, आपके शुरुआती अनुमानों में से कौन सा आपको सबसे ज्यादा आश्चर्यचकित करता है — विशेष रूप से गोद लेने, प्रतिरोध, या मूल्य को मापने के बारे में?
आज, कंपनियां एक एआई-विभाजित दुनिया में रहती हैं। कुछ लोग इसे स्वाभाविक रूप से अपनाते हैं और निरंतर प्रयोग और नवाचार के साथ इसके साथ काम करते हैं। अन्य लोगों के पास शायद समय या प्रेरणा नहीं हो सकती है जो सीखने की अवस्था पर चढ़ने के लिए आवश्यक है, जो जरूरी नहीं है कि वे प्रतिरोधी हों। व्यवहार परिवर्तन के आसपास एआई को अपनाने और विकास के लिए इन दो दुनियाओं को पुल करना आवश्यक है। कुछ संगठनों ने अभी तक यह नहीं समझा है।
दृश्यता मुद्दा भी दिलचस्प है। आज की तेजी से बदलती एआई दुनिया में, एआई स्टैक की दृश्यता खोना अक्सर अपेक्षा से अधिक बार होता है, यहां तक कि कंपनियां नियमित रूप से आंतरिक ऑडिट भी करती हैं। हमारे द्वारा हाल ही में किए गए एक सर्वेक्षण में, 70% से अधिक आईटी और वित्त उद्यम नेताओं ने स्वीकार किया कि उन्होंने दृश्यता खो दी है। यह एआई के वास्तविक मूल्य को मापना मुश्किल बनाता है, और कई संगठनों के पास अपने एआई अनुप्रयोगों की निगरानी और माप के लिए आवश्यक उपकरण और प्रक्रियाएं नहीं हैं।
अगले 3-5 वर्षों में, आपकी आदर्श दृष्टि उद्यम एआई शासन और गोद लेने के लिए क्या है — और आप लार्रिडिन की भूमिका को उस भविष्य की ओर कैसे बदलते हुए देखते हैं?
आगे बढ़ते हुए, शासन, सुरक्षा, अनुपालन और गोद लेना सामंजस्य में कार्य करना चाहिए। यह एकीकृत वातावरण कंपनियों को उन्हें सक्षम बनाने की अनुमति देता है ताकि वे अपने कर्मचारियों को अपने कार्य प्रवाहों का समर्थन करने और समस्याओं का समाधान करने के लिए अपने स्वयं के एआई एजेंट बनाने के लिए सशक्त बनाएं, जिससे उन्हें रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता मिले। लार्रिडिन मानवों और एआई के सहयोग के लिए इस अगली पीढ़ी के दृष्टिकोण के लिए मार्ग खोल रहा है।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें लार्रिडिन पर जाना चाहिए।












