रयान रीस, मिशन में चीफ एआई और डेटा साइंटिस्ट – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ. रयान रीस एक प्रसिद्ध डेटा वैज्ञानिक हैं जिनके पास तेजी से बढ़ती प्रौद्योगिकी कंपनियों में डेटा और इंजीनियरिंग में 15 से अधिक वर्षों का नेतृत्व का अनुभव है। डॉ. रीस के पास 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है जिसमें उन्होंने एआई के साथ काम किया है और 5+ वर्षों से ग्राहकों को उनके एएवाई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और एआई मॉडल बनाने में मदद की है। यूसीएलए और कैलटेक में बायोफिजिकल केमिस्ट्री में अपनी पीएचडी पूरी करने के बाद, डॉ. रीस ने यूएस डिपार्टमेंट ऑफ डिफेंस और कई फॉर्च्यून 500 कंपनियों के लिए अग्रणी डेटा समाधान विकसित करने में मदद की है।

मिशन के लिए चीफ एआई और डेटा साइंटिस्ट के रूप में, रयान ने डेटा इंजीनियर, डेटा आर्किटेक्ट, एमएल इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिकों की एक सफल टीम बनाई है जो एएवाई इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके दुनिया की सबसे कठिन समस्याओं का समाधान करती है।

मिशन एक अग्रणी प्रबंधित सेवा और परामर्श प्रदाता है जो क्लाउड में जन्मा है, जो एएवाई ग्राहकों के लिए अंत से अंत क्लाउड सेवाएं, नवाचार एआई समाधान और सॉफ्टवेयर प्रदान करता है। एक एएवाई प्रीमियर टियर पार्टनर के रूप में, कंपनी व्यवसायों को प्रौद्योगिकी निवेश को अनुकूलित करने, प्रदर्शन और शासन को बढ़ाने, कुशलता से स्केल करने, डेटा को सुरक्षित करने और आत्मविश्वास के साथ नवाचार को अपनाने में मदद करती है।

आपके पास एक प्रभावशाली यात्रा रही है – डीएक्यूआरआई में एआर हार्डवेयर बनाने से लेकर मिशन में चीफ एआई अधिकारी बनने तक। व्यक्तिगत अनुभव या मोड़ जो एआई की भूमिका पर आपके दृष्टिकोण को आकार देते हैं?

शुरुआती एआई विकास कम्प्यूटिंग शक्ति और बुनियादी ढांचे की चुनौतियों से भारी रूप से सीमित था। हमें अक्सर शोध पत्रों से मॉडल को हाथ से कोड करना पड़ता था, जो समय लेने वाला और जटिल था। एक बड़ा बदलाव पाइथन और ओपन-सोर्स एआई लाइब्रेरी के उदय के साथ आया, जिससे प्रयोग और मॉडल निर्माण बहुत तेज हो गया। हालांकि, सबसे बड़ा मोड़ तब आया जब हाइपरस्केलर्स जैसे एएवाई ने व्यापक रूप से स्केलेबल कंप्यूट और स्टोरेज को सुलभ बनाया।

यह विकास एआई के इतिहास में एक स्थायी चुनौती को दर्शाता है – स्टोरेज और कंप्यूट क्षमता से बाहर निकलना। इन सीमाओं ने पिछले एआई सर्दियों का कारण बना, और उन्हें पार करना आज के “एआई पुनर्जागरण” के लिए मौलिक रहा है।

मिशन का अंत-से-अंत क्लाउड सेवा मॉडल कैसे कंपनियों को एएवाई पर अपने एआई कार्यभार को अधिक कुशलता से और सुरक्षित रूप से स्केल करने में मदद करता है?

मिशन में, सुरक्षा हमारे द्वारा की जाने वाली हर चीज में एकीकृत है। हम दो साल से एएवाई के साथ सुरक्षा भागीदार रहे हैं, लेकिन दिलचस्प बात यह है कि हमारे पास एक समर्पित सुरक्षा टीम नहीं है। इसका कारण यह है कि मिशन में हर कोई सुरक्षा को विकास के प्रत्येक चरण में ध्यान में रखते हुए बनाता है। एएवाई जनरेटिव एआई के साथ, ग्राहक एएवाई बेडरॉक लेयर का उपयोग करके लाभान्वित होते हैं, जो एएवाई इकोसिस्टम के भीतर संवेदनशील जानकारी जैसे पीआईआई सहित डेटा को सुरक्षित रखता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि सुरक्षा मूलभूत है, न कि एक पश्चात का विचार।

स्केलेबिलिटी भी मिशन में एक मुख्य फोकस है। हमारे पास एमएलओपीएस पाइपलाइनों का व्यापक अनुभव है जो प्रशिक्षण और अनुमान के लिए एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन करती हैं। जबकि कई लोग जनरेटिव एआई को चैटजीपीटी जैसे बड़े सार्वजनिक पैमाने पर प्रणालियों से जोड़ते हैं, अधिकांश उद्यम उपयोग के मामले आंतरिक होते हैं और अधिक प्रबंधनीय स्केलिंग की आवश्यकता होती है। बेडरॉक की एपीआई परत वास्तविक दुनिया के कार्यभार के लिए स्केलेबल, सुरक्षित प्रदर्शन प्रदान करने में मदद करती है।

एक उद्यम के साथ एक典型 जुड़ाव – क्लाउड माइग्रेशन से लेकर जनरेटिव एआई समाधानों की तैनाती तक – मिशन की सेवाओं का उपयोग करके चलने के लिए आप हमें एक वॉकथ्रू दे सकते हैं?

मिशन में, हम उद्यम की व्यवसायिक आवश्यकताओं और उपयोग के मामलों को समझना शुरू करते हैं। क्लाउड माइग्रेशन वर्तमान ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण का मूल्यांकन करने और एक स्केलेबल क्लाउड आर्किटेक्चर डिजाइन करने के साथ शुरू होता है। ऑन-प्रिमाइसेस सेटअप के विपरीत, जहां आपको पीक क्षमता के लिए प्रावधान करना होता है, क्लाउड आपको औसत कार्यभार के आधार पर संसाधनों को स्केल करने देता है, जिससे लागत कम होती है। सभी कार्यभारों को माइग्रेट करने की आवश्यकता नहीं है – कुछ को सेवानिवृत्त किया जा सकता है, पुनः डिज़ाइन किया जा सकता है या कुशलता के लिए पुनः निर्मित किया जा सकता है। इन्वेंट्री और योजना के बाद, हम एक चरणबद्ध माइग्रेशन को निष्पादित करते हैं।

जनरेटिव एआई के साथ, हम प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरणों से आगे बढ़ चुके हैं। हम उद्यमों को आर्किटेक्चर डिजाइन करने, पायलट चलाने और प्रोम्प्ट और एज केस को परिष्कृत करने में मदद करते हैं, और फिर उत्पादन में जाने के लिए आगे बढ़ते हैं। डेटा-चालित एआई के लिए, हम ऑन-प्रिमाइसेस डेटा को क्लाउड में माइग्रेट करने में सहायता करते हैं, जिससे अधिक मूल्य अनलॉक होता है। यह अंत-से-अंत दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि जनरेटिव एआई समाधान दिन एक से ही मजबूत, स्केलेबल और व्यवसायिक रूप से तैयार हैं।

मिशन “आत्मविश्वास के साथ नवाचार” पर जोर देता है। व्यवसायों के लिए व्यावहारिक रूप से इसका क्या अर्थ है जो एआई को बड़े पैमाने पर अपना रहे हैं?

इसका अर्थ है एक ऐसी टीम होना जिसमें वास्तविक एआई विशेषज्ञता हो – न केवल बूटकैंप ग्रेजुएट, बल्कि अनुभवी डेटा वैज्ञानिक। ग्राहकों को विश्वास हो सकता है कि हम उन पर प्रयोग नहीं कर रहे हैं। हमारे लोग जानते हैं कि मॉडल कैसे काम करते हैं और उन्हें सुरक्षित रूप से और बड़े पैमाने पर कैसे लागू किया जाता है। यही हम व्यवसायों को नवाचार के साथ आत्मविश्वास के साथ मदद करते हैं।

आपके पास पूर्वानुमानिक विश्लेषण, एनएलपी और कंप्यूटर दृष्टि में काम करने का अनुभव है। आपको लगता है कि जनरेटिव एआई आज उद्यमों में सबसे अधिक मूल्य कहां ला रहा है – और कहां हYPE वास्तविकता से आगे निकल रहा है?

जनरेटिव एआई मुख्य रूप से उद्यमों में बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण (आईडीपी) और चैटबॉट के माध्यम से महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान कर रहा है। कई व्यवसायों को संचालन को स्केल करने के लिए अधिक लोगों को नियुक्त करने में संघर्ष होता है, इसलिए जनरेटिव एआई दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और कार्यप्रवाह को तेज करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, आईडीपी ने बीमा आवेदन समीक्षा समय को 50% तक कम कर दिया है और स्वास्थ्य सेवा में रोगी देखभाल समन्वय में सुधार किया है। चैटबॉट अक्सर अन्य एआई टूल या सिस्टम के लिए इंटरफेस के रूप में कार्य करते हैं, जिससे कंपनियां कुशलता से दिनचर्या बातचीत और कार्यों को स्वचालित कर सकती हैं।

हालांकि, जनरेटिव छवियों और वीडियो के बारे में हYPE वास्तविक व्यवसायिक अनुप्रयोगों से परे है। जबकि वे दृश्य रूप से प्रभावशाली हो सकते हैं, इन प्रौद्योगिकियों का विपणन और रचनात्मक परियोजनाओं के अलावा सीमित व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। अधिकांश उद्यमों को जनरेटिव मीडिया समाधानों को अपने मुख्य परिचालन में स्केल करना मुश्किल लगता है, जिससे वे अधिक एक नवाचार की तुलना में एक मूलभूत व्यवसायिक उपकरण बन जाते हैं।

“वाइब कोडिंग” एक उभरता हुआ शब्द है – आप अपने दुनिया में इसका क्या अर्थ समझाते हैं, और यह एआई विकास में व्यापक सांस्कृतिक परिवर्तन को कैसे प्रतिबिंबित करता है?

वाइब कोडिंग विकासकर्ताओं को बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके कोड को उत्पन्न करने के लिए संदर्भित करता है जो अधिक संरचित योजना या डिजाइन की तुलना में直觉 या प्राकृतिक भाषा प्रोम्प्ट पर आधारित होता है। यह त्वरित प्रोटोटाइपिंग और प्रयोग के लिए बहुत अच्छा है – विकासकर्ता जल्दी से विचारों का परीक्षण कर सकते हैं, बॉयलरप्लेट कोड उत्पन्न कर सकते हैं या दोहराए जाने वाले कार्यों को आउटसोर्स कर सकते हैं। लेकिन यह अक्सर ऐसा कोड भी उत्पन्न करता है जो संरचित नहीं है, रखरखाव में मुश्किल है और अकुशल या असुरक्षित हो सकता है।

हम एक व्यापक बदलाव देख रहे हैं जिसमें एलएलएम जूनियर डेवलपर की तरह काम करते हैं और मानव जैसे आर्किटेक्ट या क्यूए इंजीनियर – समीक्षा, परिष्करण और एआई-जनित घटकों को बड़े प्रणालियों में एकीकृत करना। यह सहयोगी मॉडल शक्तिशाली हो सकता है, लेकिन केवल तभी जब गार्डरेल्स स्थापित किए जाएं। उचित पर्यवेक्षण के बिना, वाइब कोडिंग तकनीकी ऋण, सुरक्षा कमजोरियों या प्रदर्शन समस्याओं को पेश कर सकती है – खासकर जब इसे पर्याप्त परीक्षण के बिना उत्पादन में जल्दी से धकेल दिया जाता है।

एआई अधिकारी की भूमिका में विकसित होने के बारे में आपका क्या विचार है? एआई व्यवसाय रणनीति के लिए मौलिक होते हुए नेतृत्व संरचना को कैसे फिर से सोचें?

एआई अधिकारी निश्चित रूप से मूल्य जोड़ सकते हैं – लेकिन केवल तभी जब भूमिका को सफलता के लिए स्थापित किया जाए। अक्सर, कंपनियां नए सी-सूट शीर्षक बनाती हैं जो मौजूदा नेतृत्व संरचनाओं या वास्तविक अधिकार के साथ संरेखित नहीं होते हैं। यदि एआई अधिकारी सीटीओ, सीडीओ या अन्य कार्यकारी अधिकारियों के साथ लक्ष्य साझा नहीं करते हैं, तो आप सिलो वाले निर्णय लेने, विरोधाभासी प्राथमिकताओं और ठप्प कार्रवाई का जोखिम उठाते हैं।

संगठनों को सावधानी से विचार करना चाहिए कि क्या एआई अधिकारी मुख्य डेटा अधिकारी या सीटीओ जैसी भूमिकाओं को बदल रहा है या पूरक कर रहा है। शीर्षक से ज्यादा महत्वपूर्ण यह है कि किसी को एआई रणनीति को पूरे संगठन में आकार देने – डेटा, बुनियादी ढांचे, सुरक्षा और व्यवसायिक उपयोग के मामलों में – और महत्वपूर्ण परिवर्तन लाने की क्षमता देने के लिए सशक्त बनाना। अन्यथा, भूमिका अधिक प्रतीकात्मक हो जाती है और प्रभावी नहीं होती है।

आपके पास पुरस्कार विजेता एआई और डेटा टीमों का नेतृत्व करने का अनुभव है। उच्च जोखिम वाले एआई भूमिकाओं के लिए भर्ती करते समय आप किन गुणों की तलाश करते हैं?

सबसे महत्वपूर्ण गुण यह है कि कोई वास्तव में एआई को जानता है, न कि केवल कुछ पाठ्यक्रमों में भाग लिया है। आपको उन लोगों की आवश्यकता है जो वास्तव में एआई में धाराप्रवाह हैं और अभी भी एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने में रुचि रखते हैं।

मैं उन लोगों की तलाश करता हूं जो नए दृष्टिकोण खोजने की कोशिश कर रहे हैं और जो किया जा सकता है और नहीं किया जा सकता है इसकी सीमाओं को चुनौती दे रहे हैं। एआई में उच्च जोखिम वाली भूमिकाओं के लिए जहां नवाचार और विश्वसनीय कार्यान्वयन दोनों महत्वपूर्ण हैं, यह संयोजन आवश्यक है।

कई व्यवसाय अपने एमएल मॉडल को संचालन में लाने के लिए संघर्ष करते हैं। आपको लगता है कि क्या अलग करता है जो टीमें सफल होती हैं और जो प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट पुर्गेटरी में अटक जाती हैं?

सबसे बड़ा मुद्दा क्रॉस-टीम संरेखण है। एमएल टीमें आशाजनक मॉडल बनाती हैं, लेकिन अन्य विभाग उन्हें अपनाते नहीं हैं क्योंकि प्राथमिकताएं मेल नहीं खाती हैं। प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से उत्पादन में जाने के लिए एमएलओपीएस इन्फ्रास्ट्रक्चर की भी आवश्यकता होती है: संस्करण, पुनः प्रशिक्षण और निगरानी। जेनएआई के साथ, अंतर और भी व्यापक है। एक चैटबॉट को उत्पादन में लाने का अर्थ है प्रोम्प्ट ट्यूनिंग, पाइपलाइन प्रबंधन और अनुपालन … बस चैटजीपीटी में प्रोम्प्ट डालने से ज्यादा।

एक स्टार्टअप संस्थापक जो आज एआई-पहले उत्पादों का निर्माण कर रहा है जो मिशन की बुनियादी ढांचे और एआई रणनीति अनुभव से लाभान्वित हो सकता है, आपको क्या सलाह देंगे?

जब आप एक स्टार्टअप होते हैं, तो शीर्ष एआई प्रतिभा को आकर्षित करना मुश्किल होता है, खासकर जब आपके पास एक स्थापित ब्रांड नहीं होता है। यहां तक कि एक मजबूत संस्थापक टीम के साथ, यह एआई प्रणालियों को ठीक से बनाने और स्केल करने के लिए आवश्यक गहराई के अनुभव वाले लोगों को किराए पर लेना मुश्किल हो सकता है। यहीं पर एक फर्म जैसे मिशन के साथ भागीदारी करना वास्तविक अंतर ला सकता है। हम आपको तेजी से आगे बढ़ने में मदद कर सकते हैं bằng बुनियादी ढांचे, रणनीति और हाथों-हाथ अनुभव प्रदान करके, ताकि आप अपने उत्पाद को जल्दी से और अधिक आत्मविश्वास के साथ सत्यापित कर सकें।

एक और महत्वपूर्ण टुकड़ा फोकस है। हम कई संस्थापकों को देखते हैं जो चैटजीपीटी के चारों ओर एक बुनियादी इंटरफेस लपेटने की कोशिश कर रहे हैं और इसे एक उत्पाद कहते हैं, लेकिन उपयोगकर्ता अधिक चतुर हो रहे हैं और अधिक अपेक्षा करते हैं। यदि आप एक वास्तविक समस्या का समाधान नहीं कर रहे हैं या कुछ वास्तविक रूप से अलग नहीं पेश कर रहे हैं, तो यह आसानी से खो जाना है। मिशन स्टार्टअप को यह सोचने में मदद करता है कि एआई वास्तविक मूल्य बनाता है और दिन एक से ही कुछ स्केलेबल, सुरक्षित और उत्पादन के लिए तैयार बनाने के लिए। ताकि आप केवल प्रयोग नहीं कर रहे हैं, आप विकास के लिए बना रहे हैं।

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