Vyond के CEO Scott Ernst — साक्षात्कार शृंखला

आपने बार-बार प्रौद्योगिकी कंपनियों को बड़े बदलावों के दौर से गुज़ारा है—Compete को शुरुआती चरण से विकसित कर अधिग्रहण तक पहुँचाने में मदद करने से लेकर, Macromill को IPO तक ले जाने और बाद में Salesloft द्वारा अधिग्रहण से पहले Drift को कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित नई दिशा देने तक। Vyond की कमान ऐसे ही एक और बड़े प्रौद्योगिकी बदलाव के दौरान सँभालते हुए, उन अनुभवों से मिले कौन-से सबक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इस दौर में आपके दृष्टिकोण को आकार दे रहे हैं?

इन सभी बदलावों में मैंने एक समान बात देखी है: प्रौद्योगिकी में बदलाव शायद ही कभी सबसे मुश्किल हिस्सा होता है। असली मुश्किल तब होती है जब बदलाव स्पष्ट हो जाने के बाद पूरे संगठन को एक साथ आगे बढ़ाना पड़ता है। Compete में सबक अनुशासन का था: छोटे आधार से अपने क्षेत्र की अग्रणी कंपनी बनना उन्हीं कुछ चीज़ों पर लगातार ध्यान केंद्रित करने की माँग करता है जो वास्तव में व्यवसाय को आगे बढ़ाती हैं—हर अवसर के पीछे भागने की नहीं। Macromill में वैश्विक स्तर पर विस्तार करने और कंपनी को सार्वजनिक करने से मुझे यह सीख मिली कि संचालन में सख़्ती के बिना विकास अंततः बिखर जाता है…व्यवसाय जितनी तेज़ी से बढ़े, उतनी ही तेज़ी से विस्तार करने के लिए रिपोर्टिंग, पूर्वानुमान और सुशासन की व्यवस्था भी ज़रूरी है।

आज जो हो रहा है, उससे Drift का अनुभव सबसे सीधे तौर पर जुड़ता है। ChatGPT के लॉन्च के समय हम अपना एक स्वामित्व वाला कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पाद पहले ही बना चुके थे और हमारी सहज प्रतिक्रिया उसे सुरक्षित रखने की थी। इसके बजाय, हमने कठिन निर्णय लेते हुए कंपनी को खोला और उसे जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इर्द-गिर्द नई दिशा दी, क्योंकि हमें लगा कि बाज़ार की रफ़्तार हमारी प्रतिस्पर्धी बढ़त की रक्षा करने की क्षमता से तेज़ थी। यह उत्पाद से जुड़ा निर्णय नहीं था, बल्कि विश्वास और सही समय को लेकर नेतृत्व का निर्णय था।

Vyond में मैंने यही सबक अपनाया है कि जब मंच में वास्तविक बदलाव हो रहा हो, तो जीत न तो सबसे सतर्क कंपनियों की होती है, न ही सबसे लापरवाह कंपनियों की। जीत उनकी होती है जो स्पष्ट दृष्टिकोण के इर्द-गिर्द पूरे संगठन को तेज़ी से एकजुट करती हैं और फिर वास्तविक तत्परता के साथ उसे अमल में लाती हैं। अभी हम ठीक इसी प्रक्रिया पर काम कर रहे हैं: आज की वास्तविकता को समझना, बाज़ार की दिशा को लेकर ठोस विश्वास बनाना और अवसर की खिड़की बंद होने से पहले पूरी कंपनी को एक ही दिशा में आगे बढ़ाना।

जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने उद्यमों के लिए सामग्री तैयार करना बहुत आसान बना दिया है, लेकिन आपने कहा है कि अब बड़ी चुनौती ज्ञान को रोज़मर्रा के कामकाज में प्रभावी ढंग से लागू करना है। व्यवहार में इसका क्या अर्थ है, और आपको क्यों लगता है कि केवल सामग्री तैयार करने से समस्या का एक छोटा-सा हिस्सा ही हल होता है?

जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने सामग्री निर्माण की ऐतिहासिक रूप से सबसे बड़ी बाधा दूर कर दी है: पहले इसके लिए विशेषज्ञ, उत्पादन की सुव्यवस्थित प्रक्रिया और पर्याप्त समय की ज़रूरत होती थी। अब किसी संगठन में लगभग कोई भी व्यक्ति कुछ ही मिनटों में सामग्री तैयार कर सकता है। यह वास्तव में एक बड़ी बाधा को हटाता है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि मार्केटिंग, मानव संसाधन, बिक्री, आईटी और L&D के सभी विभाग अब स्वतंत्र रूप से सामग्री बना रहे हैं—अक्सर एक ही मूल ज्ञान के बारे में, अलग-अलग साधनों का इस्तेमाल करके और बिना किसी साझा आधिकारिक सूचना-स्रोत के।

ज्ञान को रोज़मर्रा के कामकाज में लागू करने का मतलब अधिक सामग्री तैयार करना कम और यह सुनिश्चित करना अधिक है कि लोग सही जानकारी ढूँढ़कर उसका उपयोग कर सकें: यानी यह पता हो कि किसी जानकारी का भरोसेमंद और अद्यतन संस्करण कहाँ है, उसका ज़िम्मेदार कौन है, उसे मंज़ूरी मिली है या नहीं, और वह उन कार्यप्रवाहों तक कैसे पहुँचती है जहाँ लोगों को उसकी वास्तव में ज़रूरत होती है—LMS, CRM, नए कर्मचारियों को शामिल करने की जाँच-सूची और अनुपालन ट्रैकर में। इस व्यवस्था के बिना वह स्थिति पैदा होती है जिसे मैं «संचार अराजकता» कहूँगा: सामग्री की नकल होती है, ब्रांड मानकों में भटकाव आता है, टीमें पहले से मौजूद काम को दोबारा करती हैं और किसी को भी भरोसे के साथ यह नहीं पता होता कि सही संस्करण कौन-सा है। इस अराजकता का बड़ा हिस्सा लोगों की समझ से भी पहले शुरू हो जाता है—एक भी सामग्री तैयार होने से पहले, जब कोई यह सुनिश्चित ही नहीं करता कि लक्षित दर्शक कौन हैं, उद्देश्य क्या है या अनुरोध किस स्रोत-सामग्री पर आधारित होना चाहिए।

सामग्री निर्माण इस सवाल का जवाब देता है, «क्या हम इसे जल्दी बना सकते हैं?»—यह एक वास्तविक समस्या है जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने काफ़ी हद तक हल कर दिया है। ज्ञान को रोज़मर्रा के कामकाज में लागू करना इस सवाल का जवाब देता है, «क्या ज़रूरत पड़ने पर सही व्यक्ति उस सही और भरोसेमंद संस्करण को, उसी साधन में ढूँढ़ सकता है जिसका वह पहले से इस्तेमाल कर रहा है?» यह दूसरी समस्या कहीं बड़ी और अधिक बुनियादी है, और पूरे उद्योग में इसका समाधान अभी बहुत दूर है। असल अवसर हमारे सामने यही है।

कंपनियाँ दस्तावेज़ों, डेटा, एआई से तैयार सारांशों और संस्थागत ज्ञान का विशाल भंडार जुटा रही हैं। आपके विचार से, इस जानकारी तक पहुँच होने और इसे इस तरह संप्रेषित करने के बीच सबसे बड़ी कमी कहाँ आती है कि कर्मचारी इसे समझ सकें और इस पर कार्रवाई कर सकें?

समस्या पहुँच की नहीं है… ज़्यादातर कंपनियों के पास पहले से ही इतनी जानकारी है कि कोई एक व्यक्ति उसे पूरी तरह ग्रहण नहीं कर सकता। असली चुनौती उसे रूपांतरित करने और उस पर भरोसा कायम करने की है। ज्ञान पीडीएफ़, प्रस्तुति-स्लाइडों, विकियों और नीतिगत दस्तावेज़ों जैसे सघन, स्थिर प्रारूपों में मौजूद रहता है; इन्हें संग्रहित और खोजने योग्य बनाने के लिए तैयार किया जाता है, जल्दी समझने के लिए नहीं। इस जानकारी को ऐसी सामग्री में बदलना, जिसे कोई व्यक्ति सचमुच ग्रहण कर सके और जिसके आधार पर कदम उठा सके, एक रूपांतरण प्रक्रिया की माँग करता है—ऐसी प्रक्रिया में ज़्यादातर संगठन व्यवस्थित रूप से निवेश नहीं करते।

एक फ़ॉर्च्यून 100 प्रौद्योगिकी कंपनी में एंटरप्राइज़ मार्केटिंग टेक्नोलॉजी के उपाध्यक्ष के साथ ग्राहक के रूप में हुई बातचीत में यह बात मुझे साफ़ दिखाई दी। उनकी समस्या जानकारी की कमी नहीं थी; समस्या यह थी कि एक बहुत बड़े संगठन के अलग-अलग हिस्से संचार से जुड़ी एक जैसी समस्याओं को अलग-थलग और असंगत तरीक़ों से सुलझा रहे थे। नतीजतन, कंपनी में कहीं मौजूद ज्ञान भरोसेमंद ढंग से उन लोगों तक नहीं पहुँचता था जिन्हें उसकी ज़रूरत थी—और न ही ऐसे रूप में, जिसका वे उपयोग कर सकें। उनके शब्दों में, इतने बड़े संगठन में एक हाथ को दूसरे हाथ की ख़बर ही नहीं होती।

यही असली कमी है: कंपनियों के पास डेटा तो भरपूर है, लेकिन उससे हासिल होने वाली समझ बहुत कम। समाधान अधिक सामग्री या अधिक भंडारण नहीं है; समाधान एक अनुशासित प्रक्रिया और, तेज़ी से बढ़ते हुए, ऐसी व्यवस्था है जो संस्थागत ज्ञान को स्पष्ट, दृश्य और भरोसेमंद संचार में बदले और उसे उन कार्यप्रवाहों तक पहुँचाए जहाँ वास्तव में निर्णय लिए जाते हैं।

जैसे-जैसे एआई एजेंट कंपनी के ज्ञान को प्रशिक्षण, बिक्री-सहायता, अनुपालन या आंतरिक संचार सामग्री में स्वायत्त रूप से बदलने में सक्षम हो रहे हैं, किन चीज़ों पर मानवीय नियंत्रण बना रहना चाहिए और कंपनियाँ एजेंटों को किन कामों में सुरक्षित रूप से स्वतंत्र रूप से काम करने दे सकती हैं?

मेरा सामान्य नियम है कि काम एजेंटों को सौंपा जाना चाहिए और निर्णय का अधिकार इंसानों के पास रहना चाहिए—खासकर वहाँ, जहाँ किसी गलती के गंभीर परिणाम हो सकते हैं। कम जोखिम वाले, अधिक मात्रा में बार-बार किए जाने वाले काम—जैसे शुरुआती मसौदे तैयार करना, ज्ञान को नए प्रारूप में ढालना, पहले से स्वीकृत सामग्री को किसी नई भाषा या क्षेत्र के अनुरूप बनाना, या स्रोत दस्तावेज़ में बदलाव होने पर प्रशिक्षण मॉड्यूल को अद्यतन करना—एजेंटों को काफ़ी स्वायत्तता के साथ करने दिए जा सकते हैं, बल्कि ऐसा किया जाना चाहिए। आज इसी तरह के काम में बहुत अधिक समय खर्च होता है, जबकि उससे रणनीतिक मूल्य बहुत कम मिलता है।

जहाँ मानवीय नियंत्रण सख़्ती से बनाए रखना ज़रूरी है, वहाँ सामग्री से जुड़ा कानूनी, नियामक, सुरक्षा या ब्रांड संबंधी जोखिम होता है। ऐसे मामलों में, किसी भी सामग्री के प्रकाशित होने से पहले अंतिम जाँच इंसान को करनी चाहिए और उसके मूल स्रोत की पूरी जानकारी का पता लगाया जा सकना चाहिए।

हमने अपने रक्षा क्षेत्र के एक ग्राहक के साथ यह स्थिति सीधे देखी। उनके काम की संवेदनशीलता को देखते हुए, सुरक्षा टीम ने शुरू में अपने कार्यप्रवाह में एआई के इस्तेमाल को बिल्कुल मंज़ूरी नहीं दी। समाधान एजेंट को अधिक स्वायत्तता देना नहीं था, बल्कि उचित सुरक्षा उपाय तय करना था: एक विशेष समझौता, जो गारंटी देता था कि उनका डेटा कभी बाहरी मॉडल को प्रशिक्षित करने में इस्तेमाल नहीं होगा, और स्पष्ट जाँच-बिंदु, जहाँ उनकी अपनी टीमें मंज़ूरी देने का अधिकार बनाए रखती थीं। इस मॉडल को व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है: काम जितना आसानी से पलटा जा सकने वाला और कम जोखिम वाला होगा, एजेंटों को उतनी ही अधिक स्वायत्तता दी जा सकती है; और दाँव पर भरोसे, अनुपालन या ब्रांड की प्रतिष्ठा जितनी अधिक होगी, मानवीय नियंत्रण भी उतना ही सख़्त होना चाहिए।

जब सामग्री की हज़ारों इकाइयाँ अपने-आप तैयार की जा सकती हों, तो ब्रांड का प्रबंधन कहीं अधिक जटिल हो जाता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कंपनियों को किन तकनीकी और संगठनात्मक सुरक्षा उपायों की ज़रूरत होगी कि एआई से तैयार संचार सामग्री सटीक, सुसंगत और कंपनी की नीतियों के अनुरूप रहे?

तकनीकी तौर पर सबसे अहम सुरक्षा उपाय वे हैं जो एआई से तैयार सामग्री को कंपनी की अपनी स्वीकृत स्रोत-सामग्री और ब्रांड व्यवस्था पर आधारित रखते हैं, न कि उसे मनमानी सामग्री बनाने देते हैं। शैली-निर्देश, ब्रांड परिसंपत्तियाँ और अनुकूलन संबंधी सुरक्षा सीमाएँ मंच पर ही लागू होनी चाहिए; इन्हें अलग-अलग उपयोगकर्ताओं की याददाश्त पर नहीं छोड़ा जाना चाहिए। इसके लिए स्वीकृत लोगो, रंग, टेम्पलेट और संदर्भ फ़ुटेज उसी मंच पर उपलब्ध होने चाहिए, ताकि तैयार की गई हर सामग्री एक ही स्रोत से ली जाए—न कि उस संस्करण से जो उस सप्ताह किसी के डेस्कटॉप पर पड़ा हो। संस्करण नियंत्रण और ऑडिट रिकॉर्ड भी उतने ही अहम हैं: यदि कोई सामग्री तैयार, संपादित या स्वीकृत की जाती है, तो कंपनी को यह पता लगाने में सक्षम होना चाहिए कि उसका अनुरोध किसने किया, वह किस स्रोत से आई और उसे किसने मंज़ूरी दी। इसका अर्थ यह भी है कि समीक्षकों और अन्य हितधारकों को—सिर्फ़ टूल चलाने वाले व्यक्ति को नहीं—उसी कार्यप्रवाह में टिप्पणी करने और मंज़ूरी देने की सुविधा मिले, ताकि स्वीकृति किसी अलग ईमेल बातचीत में न हो जाए और वही ऑडिट रिकॉर्ड न टूटे जिसे बनाने की कोशिश की जा रही है।

संगठनात्मक स्तर पर सबसे अहम सुरक्षा उपाय है—ज़िम्मेदारी का स्पष्ट निर्धारण। जिन कंपनियों के साथ हम काम करते हैं और जो इस व्यवस्था का अच्छा प्रबंधन करती हैं, उन्होंने हर टीम के अपने-अपने टूल और प्रक्रियाएँ अपनाने के तरीक़े से हटकर अपने संचार मंच को एक आधिकारिक अभिलेख प्रणाली की तरह देखना शुरू कर दिया है… पहुँच सोच-समझकर दी जाती है, उपयोग पर समग्र रूप से नज़र रखी जाती है और मानकों के लिए एक छोटी-सी शासन टीम ज़िम्मेदार होती है, जिनके आधार पर सभी काम करते हैं। हमने बड़ी कंपनियों को स्पष्ट रूप से यह परखते देखा है कि क्या कोई मंच इसी उद्देश्य से कंपनी-व्यापी मानक प्रणाली बन सकता है: बड़े पैमाने पर एकरूपता हासिल करने का यही एकमात्र तरीक़ा है—वरना हज़ारों ऐसी सामग्री बनती हैं जो अलग-अलग देखने पर ‘काफ़ी अच्छी’ लगती हैं, लेकिन वास्तव में एक-दूसरे से मेल नहीं खातीं।

मूल सिद्धांत वही है जो हमेशा से ब्रांड संचालन पर लागू होता आया है। फ़र्क बस इतना है कि अब यह कहीं अधिक बड़े पैमाने और तेज़ी से काम कर रहा है। इसलिए सुरक्षा उपायों को बाद में लागू करने के बजाय प्रणाली में ही शामिल करना होगा।

चैटबॉट में मनगढ़ंत जानकारी चिंताजनक है, लेकिन जब गलत जानकारी को अधिकारपूर्ण दिखने वाले प्रशिक्षण या अनुपालन वीडियो में शामिल कर दिया जाए, तो उसके कहीं अधिक गंभीर परिणाम हो सकते हैं। जैसे-जैसे एआई से तैयार संचार अधिक स्वचालित होता जा रहा है, उद्यमों को स्रोत-आधारित सामग्री, सत्यापन और स्रोत-परिचय के बारे में कैसे सोचना चाहिए?

आप सही कह रहे हैं कि यहाँ दाँव अलग हैं। चैट विंडो में दिया गया मनगढ़ंत जवाब उसी समय सवालों के घेरे में आ जाता है। लेकिन पेशेवर ढंग से तैयार किए गए, परिष्कृत अनुपालन वीडियो में शामिल मनगढ़ंत तथ्य के साथ एक ऐसी प्रामाणिकता जुड़ जाती है कि लोग उस पर सवाल उठाने की कम संभावना रखते हैं—जबकि जाँच-पड़ताल सबसे कड़ी वहीं होनी चाहिए।

पहला सिद्धांत स्रोत-आधारित सामग्री का होना चाहिए: एआई से तैयार संचार को उस स्रोत सामग्री तक सीमित रखना चाहिए जो उद्यम वास्तव में उपलब्ध कराता है… यानी उसके अपने दस्तावेज़, अपनी नीतियाँ और अनुमोदित डेटा—न कि मॉडल के सामान्य ज्ञान तक।

दूसरा सिद्धांत स्रोत-परिचय है: तैयार की गई सामग्री के हर हिस्से का पता उस विशिष्ट स्रोत तक लगाया जा सके जिसके आधार पर उसे बनाया गया था। ताकि कुछ गलत होने पर यह ठीक-ठीक पता लगाया जा सके कि वह कहाँ से आया और केवल तैयार सामग्री में सुधार करने के बजाय मूल स्रोत पर ही उसे ठीक किया जा सके।

तीसरा सिद्धांत सत्यापन है: जाँच के चरण कार्यप्रवाह में ही शामिल होने चाहिए, बाद में ऊपर से जोड़ने नहीं चाहिए। किसी मानवीय समीक्षक को केवल तैयार, परिष्कृत वीडियो ही नहीं, बल्कि बीच के चरण भी देखने चाहिए, क्योंकि यही परिष्कार गलतियों को पकड़ना और कठिन बना देता है। व्यावहारिक रूप से इसका मतलब है कि अंतिम और अधिक महँगे रेंडर पर आगे बढ़ने से पहले पूरी रूपरेखा या प्रारंभिक संपादित वीडियो की दृश्य-दर-दृश्य समीक्षा की जाए, ताकि किसी गलत तथ्य या ब्रांड के अनुरूप न होने वाले दावे को उस समय पकड़ा जा सके जब उसे सुधारना अब भी सस्ता और आसान हो। इस मामले में उद्यमों का सतर्क रहना उचित है। यही वजह है कि यहाँ उद्यमों का भरोसा जीतने वाले मंच वे नहीं होंगे जो सबसे तेज़ हों, बल्कि वे होंगे जो स्रोत-आधारित सामग्री, पता लगाने की क्षमता और समीक्षा को प्रणाली के काम करने के ढाँचे का अनिवार्य हिस्सा बनाएँ, न कि वैकल्पिक सेटिंग।

चौथी परत है लगातार मूल्यांकन—सिर्फ़ अंतिम समीक्षा नहीं। एजेंट-आधारित प्रणाली में तैयार वीडियो की जाँच करना काफ़ी नहीं है। हम यह भी देखना चाहते हैं कि एजेंट उस नतीजे तक कैसे पहुँचा। हम एजेंट के आउटपुट और रास्ते में उसके द्वारा लिए गए फैसलों पर लगातार नज़र रखते हैं और जाँचते हैं कि वे ग्राहक के स्रोत दस्तावेज़ों, ज्ञान-आधार और मूल मंशा के अनुरूप बने रहें। इससे वीडियो तैयार होने के दौरान ही दिशा से भटकाव या कम गुणवत्ता वाले आउटपुट का पता लगाया जा सकता है, बजाय इसके कि समस्या का पता वीडियो पूरा बन जाने के बाद चले।

एआई प्रणालियों को उद्यमों के ज्ञान-आधारों और कारोबारी कार्यप्रवाहों से सीधे जोड़ने का चलन बढ़ रहा है। क्या आपको लगता है कि संचार मंचों की अगली पीढ़ी केवल सामग्री बनाने के औज़ारों तक सीमित रहने के बजाय उद्यम के डेटा, एआई एजेंटों और कर्मचारियों के बीच एक संपर्क-परत बन जाएगी?

हाँ, और मेरा मानना है कि यह बदलाव पहले ही शुरू हो चुका है। एआई के लिए सामग्री बनाना सबसे पहली और स्पष्ट समस्या थी, क्योंकि यही सबसे दिखाई देने वाली अड़चन थी। लेकिन जब सामग्री बनाना बाधा नहीं रह जाता, तो अधिक उपयोगी भूमिका उद्यम के ज्ञान—उसके सीआरएम, एलएमएस, नीति प्रणालियों और आंतरिक विकियों—और उन लोगों के बीच की होती है जिन्हें उस ज्ञान को ऐसे रूप में ढालने की ज़रूरत है जिसका वे सचमुच इस्तेमाल कर सकें।

यह भूमिका सामग्री बनाने वाले औज़ार की भूमिका से काफ़ी अलग है। सामग्री बनाने वाला औज़ार किसी के अनुरोध लेकर आने की प्रतीक्षा करता है। संपर्क-परत उन कार्यप्रवाहों के भीतर काम करती है जहाँ ज्ञान पहले से मौजूद है, समझती है कि क्या बदला है और हर बार किसी के पहल करने की ज़रूरत के बिना सही संचार को सही व्यक्ति तक पहुँचाने में मदद करती है।

हम पहले से ही देख रहे हैं कि उद्यमों में ठीक इसी तरह की व्यवस्था की शुरुआती माँग सामने आ रही है। बड़े ग्राहक अब हमसे केवल एक टीम के लिए वीडियो बनाने वाला औज़ार बनने को नहीं कह रहे; वे पूछ रहे हैं कि क्या हम उनके पूरे संगठन के लिए मानक प्रणाली बन सकते हैं। संस्थागत ज्ञान को संचार में बदलने से मुख्य रचनात्मक टीम से बाहर के कर्मचारी—जैसे कानूनी, अनुपालन और क्षेत्रीय टीमें तथा अग्रिम मोर्चे के प्रबंधक—भी अपनी राय दे सकेंगे, और इसके लिए उन्हें पूरे लाइसेंस या सीखने की कठिन प्रक्रिया की ज़रूरत नहीं होगी। यही सामग्री निर्माण से संचार अवसंरचना की ओर बदलाव है, और मेरा मानना है कि पूरा क्षेत्र इसी दिशा में आगे बढ़ेगा।

MCP और A2A जैसे उभरते खुले प्रोटोकॉल भी इस बदलाव को तेज़ कर रहे हैं। MCP एआई एजेंटों को उद्यम के अपने औज़ारों और रिकॉर्ड की प्रणालियों से भरोसेमंद संदर्भ हासिल करने का एक मानकीकृत तरीका देता है, जबकि A2A अलग-अलग मंचों के विशिष्ट एजेंटों को साथ मिलकर काम करने देता है। व्यावहारिक रूप से इसका मतलब है कि हमारे जैसे मंच को उपयोगी होने के लिए हर कार्यप्रवाह या उद्यम के डेटा के हर हिस्से का स्वामित्व अपने पास रखने की ज़रूरत नहीं है। वह उन प्रणालियों से जुड़ सकता है जिन पर कंपनी पहले से भरोसा करती है, जहाँ उचित हो वहाँ दूसरे एजेंटों के साथ मिलकर काम कर सकता है और उस काम पर ध्यान दे सकता है जिसमें हम सबसे अच्छे हैं: उस संदर्भ को ऐसे संचार में बदलना जिसे लोग सचमुच समझ सकें और जिस पर कार्रवाई कर सकें। यही सामग्री निर्माण से संचार अवसंरचना की ओर बदलाव है, और मेरा मानना है कि पूरा क्षेत्र इसी दिशा में आगे बढ़ेगा।

Vyond पहले से ही सीखने और विकास, मानव संसाधन, बिक्री-सक्षमता, अनुपालन और आंतरिक संचार के क्षेत्रों में संगठनों को सेवाएँ देता है। आपके विचार में इनमें से किन क्षेत्रों में एजेंट-आधारित एआई सबसे बड़ा बदलाव लाएगा, और एजेंटों के अधिक सक्षम होने पर उन कार्यप्रवाहों का स्वरूप कैसा हो सकता है?

मैं अनुपालन और शिक्षण एवं विकास को उन दो क्षेत्रों के रूप में देखूँगा जिनमें बदलाव की सबसे अधिक गुंजाइश है, क्योंकि आज यही दोनों पुराने पड़ चुके कंटेंट की समस्या से सबसे अधिक प्रभावित हैं। अनुपालन प्रशिक्षण आम तौर पर एक बार तैयार किया जाता है और फिर धीमी वार्षिक या अर्धवार्षिक समय-सारणी के अनुसार अपडेट होता है, जबकि नीतियाँ, नियम-कानून और जोखिम लगातार बदलते रहते हैं। जब एजेंट किसी मूल नीतिगत दस्तावेज़ पर भरोसेमंद ढंग से नज़र रख सकेंगे और समझ सकेंगे कि उसमें क्या बदला है, तब अनुपालन सामग्री समय-समय पर चलाए जाने वाले उत्पादन प्रोजेक्ट के बजाय ऐसी चीज़ बन सकती है जिसे लगातार अद्यतन रखा जाए। इससे उद्यमों के जोखिम वास्तव में घटेंगे—यह महज़ दक्षता में सुधार नहीं होगा। इसका यह भी अर्थ है कि सामग्री में स्पष्ट और ऑडिट योग्य रिकॉर्ड होना चाहिए कि उसे एआई की सहायता से तैयार किया गया था, क्योंकि नियामक और उद्यमों के खरीदार, दोनों ही अब इस तरह के खुलासे को बाद में ध्यान देने वाली बात नहीं, बल्कि मानक प्रथा के रूप में देखने लगे हैं।

शिक्षण एवं विकास (L&D) में भी कुछ ऐसा ही है, लेकिन यहाँ अवसर सिर्फ सामग्री को अद्यतन रखने का नहीं, बल्कि उसे व्यक्तिगत ज़रूरतों के अनुरूप बनाने का है: औसत शिक्षार्थी के लिए तैयार किए गए एक ही प्रशिक्षण मॉड्यूल के बजाय, एजेंट भूमिका और व्यक्ति के अनुसार सीखने की गति, उदाहरणों और यहाँ तक कि प्रारूप को भी ढालने में मदद कर सकते हैं—और इस दौरान वही अनुमोदित स्रोत सामग्री तथा शिक्षण-डिज़ाइन मानकों का पालन कर सकते हैं। वैश्विक संगठनों के लिए, इसमें अब भाषा और आवाज़ भी शामिल हैं, ताकि ब्राज़ील के किसी कारखाने के उत्पादन तल पर काम करने वाले कर्मचारी या जापान की बिक्री टीम तक वही प्रशिक्षण ऐसे रूप में पहुँचे जो सचमुच स्थानीय लगे, न कि केवल उपशीर्षकों वाला।

बिक्री टीमों को सक्षम बनाने और आंतरिक संचार के तरीके भी बदलेंगे, लेकिन मैं इस बदलाव को संरचनात्मक परिवर्तन के बजाय गति और प्रासंगिकता के रूप में देखूँगा…सही संदेश सही बिक्री प्रतिनिधि या सही टीम तक अधिक तेज़ी से पहुँचाना, ऐसे प्रारूप में जो उनके जानकारी ग्रहण करने के तरीके के अनुकूल हो। इन सभी क्षेत्रों में एक बात समान है: एजेंट-आधारित एआई सिर्फ़ हर काम को तेज़ नहीं बनाता, बल्कि उन्हें लगातार अद्यतन बनाए रखने में भी सक्षम बनाता है—ऐसा काम, जिसे आज के मैन्युअल उत्पादन चक्रों के साथ करना व्यावहारिक नहीं है।

आगे की बात करें, अगर उद्यम हर कर्मचारी के लिए आंतरिक ज्ञान को लगातार व्यक्तिगत और अद्यतन संचार में बदलने में सक्षम हो जाएँ, तो इससे संगठनों के लोगों को प्रशिक्षित करने, विशेषज्ञता साझा करने और अंततः कामकाज चलाने के तरीकों में क्या बदलाव आ सकता है?

अगर यह हक़ीक़त बनता है—और मेरा मानना है कि ऐसा होगा—तो इससे किसी कंपनी के कामकाज की लय बदल जाएगी, सिर्फ़ उसके प्रशिक्षण का कामकाज नहीं। आज ज़्यादातर संगठन एक साथ कई संदेश पहुँचाते हैं: सालाना अनुपालन चक्र, तिमाही कंपनीव्यापी बैठक, या एक बार तैयार किया गया और वर्षों तक दोबारा इस्तेमाल होने वाला नए कर्मचारियों के स्वागत का पैकेट। ऐसा इसलिए है क्योंकि संचार तैयार करने में ऐतिहासिक रूप से बहुत समय और ख़र्च लगता रहा है, न कि इसलिए कि कारोबार में बदलाव की रफ़्तार धीमी है।

ऐसी दुनिया में, जहाँ ज्ञान लगातार हर कर्मचारी के लिए व्यक्तिगत और अद्यतन संचार में बदलता रहे, प्रशिक्षण किसी एक आयोजन के बजाय लगातार चलने वाली, ज़रूरत के अनुसार ढलने वाली प्रक्रिया बन जाएगा…किसी को अपडेट उसी समय मिल जाएगा जब उसकी ज़रूरत होगी, और वह भी उसकी भूमिका के अनुकूल प्रारूप और विस्तार में—महीनों बाद एक साथ नहीं। विशेषज्ञता उन लोगों तक सीमित नहीं रहेगी जिनके पास वह संयोग से मौजूद है; संगठन उसे व्यवस्थित रूप से सब तक पहुँचा सकेगा और अद्यतन रख सकेगा।

जिस नतीजे पर मेरा ध्यान बार-बार जाता है, वह है समय। आज किसी संगठन का हर वह मिनट, जो सही जानकारी खोजने, पहले से मौजूद चीज़ को फिर से बनाने या पुराना पड़ चुका अथवा असंगत संदेश भेज दिए जाने के बाद उसे सुधारने में खर्च होता है, काम को आगे बढ़ाने में नहीं लग पाता। अगर उद्यम ज्ञान और समझ के बीच की इस खाई को लगातार और बड़े पैमाने पर सचमुच पाट सकें, तो ऐसा सबसे पहले करने वाले संगठन सिर्फ़ बेहतर संचार ही नहीं करेंगे, बल्कि उन संगठनों से तेज़ी से आगे बढ़ेंगे जो अब भी एक साथ संदेश पहुँचाने के तरीकों पर निर्भर हैं।

शानदार बातचीत के लिए धन्यवाद। जो पाठक और जानना चाहते हैं, वे Vyond पर जाएँ।