सारा फिलिप, अल्टिमेट्रिक में एआई सक्षमन और अपनाने की वैश्विक प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

सारा फिलिप, Altimetrik में एआई सक्षमता और अपनाने की वैश्विक प्रमुख हैं। उनका ध्यान संगठनों को तेज़ एआई नवाचार और कार्यबल द्वारा वास्तविक दुनिया में उसे अपनाने के बीच की दूरी कम करने में मदद करने पर है। उनका काम एआई साक्षरता कार्यक्रम, कार्यप्रवाह सक्षमता रणनीतियां और भूमिका-आधारित प्रशिक्षण पहल बनाने पर केंद्रित है, ताकि कर्मचारी और प्रबंधक जनरेटिव एआई को रोज़मर्रा के कामकाज में शामिल कर सकें। Altimetrik में उन्होंने ChatGPT Enterprise, OpenAI Agents SDK और एंटरप्राइज़ स्तर के एआई कार्यप्रवाहों जैसी तकनीकों के इर्द-गिर्द अपनाने के कार्यक्रमों को आकार देने में मदद की है। साथ ही उन्होंने इंजीनियरों और तकनीकी कार्यक्रम प्रबंधकों के लिए परियोजना-आधारित GenAI सिमुलेशन मंच “LAByrinth” का सह-निर्माण किया। Altimetrik से पहले उन्होंने Nudge Coach जैसे SaaS मंचों पर ग्राहक शिक्षा और कार्यान्वयन पहलों का वर्षों तक नेतृत्व किया, जिससे सीखने की प्रणालियों, व्यवहारगत सक्षमता और डिजिटल परिवर्तन में उनकी मजबूत नींव बनी। उनका करियर एंटरप्राइज़ एआई की उस बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है जिसमें सफलता केवल मॉडल तैनात करने पर नहीं, बल्कि कर्मचारियों को अपने दैनिक काम में एआई उपकरणों के साथ आत्मविश्वासी, सक्षम और उत्पादक बनाने पर अधिक निर्भर होती जा रही है।

Altimetrik एआई-प्रथम डिजिटल इंजीनियरिंग और डेटा समाधान कंपनी है, जो उद्यमों को पुरानी प्रणालियों का आधुनिकीकरण करने और कारोबारी परिचालन में जनरेटिव एआई का विस्तार करने में मदद करती है। कंपनी वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण, खुदरा और जीवन विज्ञान सहित अनेक उद्योगों में काम करती है और उत्पाद इंजीनियरिंग, क्लाउड आधुनिकीकरण, डेटा अवसंरचना तथा एआई परिनियोजन सेवाओं को जोड़ती है। OpenAI के साथ सहयोग के माध्यम से Altimetrik ने स्वयं को एंटरप्राइज़ एआई कार्यान्वयन के एक प्रमुख भागीदार के रूप में स्थापित किया है, जहां एजेंटिक एआई, कार्यप्रवाह संयोजन, प्रशासन और उत्पादन के लिए तैयार एआई प्रणालियों पर विशेष जोर है। इसकी ALTI AI Lab आंतरिक नवाचार केंद्र के रूप में काम करती है, जहां बुद्धिमान सहायकों से लेकर मल्टीमोडल कार्यप्रवाहों और एआई-मूल कारोबारी परिचालनों तक के एंटरप्राइज़ एआई अनुप्रयोगों के नमूने बनाए जाते हैं। हाल के वर्षों में Altimetrik ने साझेदारियों और अधिग्रहणों के माध्यम से तेजी से विस्तार किया है और अपनी वैश्विक इंजीनियरिंग उपस्थिति तथा एंटरप्राइज़ एआई आपूर्ति क्षमताओं को मजबूत किया है।

आपने एंटरप्राइज़ परिवर्तन, शिक्षण डिजाइन और उभरती तकनीक के संगम पर अपना करियर बनाया है—वह कौन-सा निर्णायक अनुभव था जिसने पहली बार आपको यह विश्वास दिलाया कि जिम्मेदार एआई अपनाना तकनीकी क्षमता जितना ही मानवीय सक्षमता पर निर्भर करेगा?

मैं आम तौर पर चीजों को काफी देर से अपनाती हूं। प्रचार को लेकर मेरे मन में संदेह रहता है और मैं काम करने के अपने अभ्यस्त तरीके पर अड़ी रहती हूं। एआई के मामले में भी ऐसा ही था। मैंने इसे देर से अपनाया और शुरुआत में बहुत धीरे आगे बढ़ी।

मेरे लिए बदलाव तब आया जब मैंने बहुत मानवीय और गैर-तकनीकी भाषा में सुना कि दूसरे लोग अपने दैनिक जीवन और काम में वास्तव में एआई का उपयोग कैसे कर रहे थे। जब मैं इसे अपनी वास्तविक और व्यक्तिगत कठिनाइयों से जोड़ पाई, तो जिज्ञासा अपने आप पैदा हुई।

उस अनुभव ने उस बात को और पुख्ता किया जो मैंने अपने हर परिवर्तन प्रयास में देखी है: अपनाने की शुरुआत शायद ही कभी केवल क्षमता से होती है। इसकी शुरुआत प्रासंगिकता, भरोसे और अर्थ से होती है। लोगों को सबसे पहले इस बदलाव में अपना स्थान दिखाई देना चाहिए, और इसी कारण जिम्मेदार एआई अपनाना तकनीकी तैयारी जितना ही मानव-केंद्रित सक्षमता पर निर्भर करता है।

Altimetrik में वैश्विक एआई सक्षमता का नेतृत्व करते हुए, आप पायलट और अवधारणा-प्रमाण प्रयोगों से आगे, सफल एंटरप्राइज़-स्तरीय जनरेटिव एआई अपनाने को कैसे परिभाषित करती हैं?

सफल एंटरप्राइज़-स्तरीय अपनाना अलग-अलग खांचों में नहीं पनपता। हमें अक्सर खंडित अपनाने का पैटर्न दिखाई देता है। एक टीम एआई परिपक्वता में बहुत आगे बढ़ जाती है, जबकि उसी संगठन की दूसरी टीम के पास अभी कोई स्पष्ट रणनीति नहीं होती और वह बिखरे हुए उपकरणों या निजी खातों का उपयोग भी कर रही हो सकती है। इस तरह का असमान अपनाना असंगति और जोखिम पैदा करता है।

वास्तविक सफलता तब मिलती है जब कोई संगठन साझा आदतें, साझा मानक और परस्पर जुड़े कामकाजी तरीके बना रहा हो। इसके लिए ऊपर से नीचे और नीचे से ऊपर—दोनों दिशाओं में परिवर्तन प्रबंधन चाहिए। ऊपर से नेतृत्व को दिशा तय करनी होती है, प्रशासन स्थापित करना होता है और जिम्मेदार तथा मूल्यवान अपनाना कैसा दिखता है, इस पर स्पष्टता देनी होती है। नीचे से कर्मचारियों को समझना चाहिए कि एआई उनके दैनिक काम में कैसे फिट बैठता है, कहां वास्तविक समस्याएं हल करता है और वे अपनी भूमिका में उसका आत्मविश्वास से उपयोग कैसे कर सकते हैं।

परिपक्वता का असली संकेत यह है कि कार्यप्रवाह केवल अलग-थलग हिस्सों में नहीं, बल्कि शुरू से अंत तक और टीमों के बीच सुचारु रूप से चलें।

कई संगठन जनरेटिव एआई उपकरणों में निवेश करते हैं, लेकिन उन्हें परिचालन में उतारने में कठिनाई होती है। महत्वाकांक्षा और मापने योग्य कारोबारी प्रभाव के बीच आपको सबसे आम क्रियान्वयन कमियां क्या दिखाई देती हैं?

प्रशासन की जिम्मेदारी अक्सर स्पष्ट नहीं होती। जो कुछ इस्तेमाल हो रहा है उसका दस्तावेजीकरण, प्रॉम्प्ट या कार्यप्रवाहों का संस्करण प्रबंधन, गुणवत्ता की निगरानी और कारोबार में एआई वास्तव में कहां दिखाई दे रहा है इसका लेखा-जोखा रखने की जिम्मेदारी किसकी है? इस स्पष्टता के बिना संगठनों में उपयोग बिखर जाता है और परिचालन अनुशासन बहुत कम रह जाता है।

कई संगठनों ने यह तय नहीं किया है कि वे वास्तव में किस तरह के एआई उपयोग को प्रोत्साहित करना चाहते हैं। क्या उनका लक्ष्य भूमिका-विशिष्ट प्रॉम्प्टिंग की आदतें बनाना है, विचार-मंथन और मसौदा तैयार करने जैसे व्यक्तिगत उत्पादकता उपयोग-मामले अपनाना है, या परिभाषित कार्यप्रवाहों से जुड़े उद्देश्य-निर्मित एजेंट बनाना है? यदि यह स्पष्ट नहीं हो, तो सक्षमता अस्पष्ट बनी रहती है और प्रभाव को मापना कठिन हो जाता है।

कार्यान्वयन और वास्तविक काम के बीच भी अक्सर दूरी होती है। कंपनियां उन अवसरों की पहचान करने से पहले ही उपकरणों में निवेश कर देती हैं जहां एआई रुकावट कम कर सकता है, गुणवत्ता सुधार सकता है या क्रियान्वयन को सार्थक रूप से तेज़ कर सकता है। महत्वाकांक्षा आसान है, लेकिन परिचालन में उतारने के लिए विशिष्टता जरूरी है।

आप कार्यकारी नेतृत्व टीमों के साथ करीब से काम करती हैं—सी-सूट स्तर पर प्रभावी एआई समझ कैसी दिखती है, और नेतृत्व का व्यवहार पूरे संगठन में इसे अपनाने को कैसे प्रभावित करता है?

यह उदाहरण पेश करने, जिज्ञासा और शुरुआती विद्यार्थी जैसी सोच में दिखती है। यह तब दिखती है जब नेता अपने अधीन काम करने वाले लोगों के बीच अपनी अनिश्चितता स्वीकार करने के लिए तैयार हों।

सबसे बड़ा अंतर वे नेता पैदा करते हैं जो शुरुआती विद्यार्थी जैसी मानसिकता दिखाते हैं। वे सबके सामने सीखने को तैयार रहते हैं। वे सहजता से कह सकते हैं, “मैं भी अभी इसे समझ रहा हूं।” ऐसी खुली विनम्रता लोगों के अनुमान से कहीं अधिक मायने रखती है, क्योंकि इससे बाकी सभी को यह महसूस किए बिना भाग लेने की अनुमति मिलती है कि उन्हें पहले से विशेषज्ञ होना चाहिए।

नेतृत्व का व्यवहार माहौल तय करता है। यदि अधिकारी एआई को एक गौण प्रयोग मानेंगे, तो संगठन भी वैसा ही करेगा। यदि वे सोच-समझकर उपयोग का उदाहरण पेश करें, व्यावहारिक प्रश्न पूछें और सीखने में स्पष्ट रूप से निवेश करें, तो अपनाना सांस्कृतिक रूप से अधिक सुरक्षित बनता है। एंटरप्राइज़ में एआई का विस्तार करते समय आत्मविश्वास क्षमता जितना ही महत्वपूर्ण है।

व्यवहार में जनरेटिव एआई के लिए एक संरचित प्रयोग ढांचा कैसा दिखता है, और कंपनियां विखंडन या जोखिम बढ़ाए बिना नवाचार को कैसे प्रोत्साहित कर सकती हैं?

हम बेतरतीब सुझावों से नहीं, बल्कि कार्यप्रवाह की वास्तविक समस्याओं से शुरुआत करना चाहते हैं। टीमों को दोहराए जाने वाले कार्यों, निर्णय लेने की बाधाओं या मौजूदा ज्ञान-अंतर की पहचान करने के लिए प्रोत्साहित किया जाना चाहिए। इसके बाद संगठन कारोबारी प्रासंगिकता, व्यवहार्यता और जोखिम के आधार पर प्रयोगों को प्राथमिकता दे सकते हैं।

सबसे स्वस्थ वातावरण वे हैं जहां लोग सुरक्षित रूप से चीजें आजमा सकते हैं, जो काम करता है उसे साझा कर सकते हैं और अलग-थलग रहकर उसी काम को बार-बार करने से बच सकते हैं।

आपने LAByrinth का सह-निर्माण किया है, जो इंजीनियरों को सुरक्षित और मार्गदर्शित वातावरण में एआई उपकरणों से निर्माण का व्यावहारिक अनुभव देने वाला जनरेटिव एआई परियोजना सिम्युलेटर है। इसे बनाने की प्रेरणा क्या थी, और सिमुलेशन-आधारित शिक्षण वास्तविक दुनिया की एआई क्षमता को कैसे तेज़ करता है?

मुझे हमेशा व्यावहारिक और अनुभव-आधारित सीखने के तरीके पसंद रहे हैं। खास तौर पर कला स्टूडियो जैसे वातावरण में मिलने वाला वह मार्गदर्शन, जिसमें कोई आपके कंधे के ऊपर से देखकर साथ-साथ सिखाता है।

जब मार्टिन गैडा और मैंने इस तरह की प्रशिक्षण संरचना पर विचार साझा करना शुरू किया, तो पूरी परियोजना को बनाना बहुत मजेदार बन गया। ऐसा लगा जैसे हम लोगों के हल करने के लिए कोई पहेली बना रहे हों। तभी मुझे पता चला कि हम सही रास्ते पर हैं। जब लोगों को नई सामग्री दिलचस्प लगती है और उन्हें सहयोग मिलता है, तो उनके उससे जुड़ने की संभावना अधिक होती है।

सिमुलेशन-आधारित शिक्षण क्षमता को तेज़ करता है, क्योंकि यह सिद्धांत और उसके उपयोग के बीच की दूरी खत्म करता है। यह लोगों को केवल अवधारणाएं याद करने के बजाय अपने विवेक का अभ्यास करने के लिए सुरक्षित जगह देता है। एआई के मामले में यह बेहद महत्वपूर्ण है, क्योंकि वास्तविक क्षमता का अर्थ सिर्फ यह जानना नहीं है कि कोई उपकरण क्या कर सकता है। इसका अर्थ यह जानना है कि उसे सोच-समझकर और सुरक्षित ढंग से कैसे इस्तेमाल किया जाए।

जनरेटिव एआई के दौर में उद्यमों को पिछली डिजिटल परिवर्तन लहरों की तुलना में कार्यबल के कौशल-विकास के लिए किस तरह अलग दृष्टिकोण अपनाना चाहिए?

सहयोगात्मक और रचनात्मक ढंग से। NotebookLM और Figma Make जैसे उपकरणों के साथ आकर्षक और ताजगी भरी सामग्री बनाने के बहुत से तरीके हैं। हमें स्लाइड डेक पसंद हैं, लेकिन हमें इंटरैक्टिव कार्यपुस्तिकाएं, एनिमेटेड वीडियो और पाठ्यक्रम प्रस्तुत करने के दूसरे तरीके बनाना भी पसंद है।

व्यक्तिगत रूप से मैं इन्फोग्राफिक्स और दूसरे दृश्य माध्यमों से सबसे अच्छी तरह सीखती हूं।

जिम्मेदार एआई को अक्सर प्रशासन और अनुपालन के संदर्भ में प्रस्तुत किया जाता है। सक्षमता के दृष्टिकोण से रोजमर्रा के कार्यप्रवाहों में जिम्मेदार अपनाना कैसा दिखता है?

उपकरणों का वास्तव में उपयोग करने वाले लोगों से पूछें कि कौन-सी बातें उन्हें उपयोगी बनाती हैं, फिर सुनिश्चित करें कि हर उपयोगकर्ता समझे कि नीति का वास्तव में क्या अर्थ है। वह नीति उनके रोजमर्रा के एआई उपयोग में कैसे लागू होती है?

जिम्मेदार अपनाने का अर्थ है ऐसा मॉडल जिसमें कमान मनुष्य के हाथ में रहे। एआई मसौदा तैयार करने, सारांश बनाने, विश्लेषण करने या काम तेज़ करने में मदद कर सकता है, लेकिन विवेक, गुणवत्ता जांच और अंतिम निर्णय की जिम्मेदारी लोगों की ही रहती है। यह मानवीय जिम्मेदारी मूलभूत है।

उतना ही महत्वपूर्ण यह है कि जिम्मेदार अपनाना आत्मविश्वास पर निर्भर करता है। सही-गलत पहचानने की क्षमता अनुभव से आती है। इसलिए संगठनों को कम जोखिम वाली, पूर्वाग्रह-मुक्त जगहें देनी चाहिए जहां कर्मचारी अभ्यास करके वास्तविक दक्षता बना सकें। जब लोगों के पास सोच-समझकर निर्णय लेने लायक व्यावहारिक अनुभव हो जाता है, तो जिम्मेदार उपयोग कोई अमूर्त विचार नहीं रह जाता, बल्कि आदत बन जाता है।

जनरेटिव एआई के तेजी से विकसित होने के बीच संगठन ऐसे सक्षमता कार्यक्रम कैसे बना सकते हैं जो कुछ महीनों में अप्रचलित होने के बजाय अनुकूल बने रहें?

यह एक चुनौती है, लेकिन बहुत से बेहतरीन उपकरण उपलब्ध हैं।

सबसे बड़ी गलती सक्षमता को पूरी तरह मौजूदा उपकरण परिदृश्य के इर्द-गिर्द बनाना है।

हमसे अक्सर पूछा जाता है कि क्या हम किसी खास उपकरण पर निर्भर न रहने वाला प्रशिक्षण देते हैं, और उत्तर है—हां, बिल्कुल। हम टिकाऊ एआई कौशल पर ध्यान देते हैं और फिर लोगों को सिखाते हैं कि संगठन आज जिन भी उपकरणों का उपयोग कर रहा है, उनमें उन कौशलों को कैसे लागू किया जाए। यह दृष्टिकोण कार्यक्रमों को बहुत लंबे समय तक उपयोगी बनाए रखता है।

अनुकूलनीय सक्षमता को मॉड्यूलर भी होना चाहिए—फ्रैक्टल संरचना की तरह। प्रशिक्षण को एक बार की घटना मानने के बजाय संगठनों को इसकी परतों के रूप में सोचना चाहिए: बुनियादी साक्षरता, भूमिका-आधारित अनुप्रयोग, उन्नत प्रयोग और उपकरणों तथा प्राथमिकताओं के बदलने के साथ निरंतर अपडेट।

आगे देखते हुए, आपके अनुसार अगले दो वर्षों में एंटरप्राइज़ एआई अपनाने के अगले चरण को कौन-से बदलाव परिभाषित करेंगे?

भूमिका-आधारित और एजेंटिक उपयोग। उद्यम पहले ही एजेंटों का उपयोग अपना रहे हैं। ये संगठन यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि उनकी तकनीकी टीमों के पास इस तरह के एआई उपयोग का निर्माण और प्रशासन करने के लिए हर जरूरी कौशल हो।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, वे Altimetrik पर जाएं।