Stephen Straus, CEO और सह-संस्थापक KUNGFU.AI – साक्षात्कार श्रृंखला

Stephen Straus, CEO और सह-संस्थापक KUNGFU.AI, एक उद्यमी, निवेशक और प्रौद्योगिकी कार्यकारी हैं जिनके पास कंपनियों को बनाने और सलाह देने में दशकों का अनुभव है। 2017 में KUNGFU.AI लॉन्च करने से पहले, उन्होंने Austin Ventures में जनरल पार्टनर के रूप में कार्य किया और कई कंपनियों की स्थापना या सह-स्थापना की, जिसमें mbue शामिल है, जिसे Bluebeam ने अधिग्रहित किया। Straus लंबे समय से Capital Factory में पार्टनर और मेंटर हैं और University of Texas at Austin के Cockrell School of Engineering के इंजीनियरिंग सलाहकार बोर्ड में सदस्य हैं। प्रौद्योगिकी और निवेश के परे, उन्होंने Impact Dyslexia की सह-स्थापना की और उसका अध्यक्षता करते हैं तथा Startup Diversity and Inclusion Pledge की स्थापना की, जो यह दर्शाता है कि प्रौद्योगिकी, उद्यमिता और संगठनात्मक नेतृत्व कैसे सकारात्मक सामाजिक प्रभाव बना सकते हैं।

KUNGFU.AI ऑस्टिन स्थित एक प्रबंधन परामर्श और इंजीनियरिंग फर्म है जो केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित है। 2017 में स्थापित, कंपनी AI रणनीति को इंजीनियरिंग के साथ मिलाकर संगठनों को प्रयोग से उत्पादन-तैयार AI सिस्टम तक ले जाने में मदद करती है, और इसका काम एजेंटिक AI, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न, AI गवर्नेंस और मानव‑मशीन टीमिंग जैसे क्षेत्रों में फैला है। इसका दृष्टिकोण AI को इस तरह डिजाइन करने पर ज़ोर देता है कि यह संगठनों और उनके कर्मचारियों के वास्तविक कार्य के अनुसार हो, न कि AI को एक अलग तकनीकी तैनाती के रूप में देखे। KUNGFU.AI स्वास्थ्य सेवा, सरकार, प्राइवेट इक्विटी, रिटेल, वित्त और बीमा सहित विभिन्न उद्योगों में काम करती है, और रिपोर्ट करती है कि 96% एंगेजमेंट्स उत्पादन चरण तक पहुँचते हैं।

आपने Austin Ventures में डॉट‑कॉम बूम और बस्ट के दौरान कई साल वेंचर कैपिटलिस्ट के रूप में काम किया, और बाद में इंटरनेट के उदय और AI में हो रहे शुरुआती परिवर्तन के बीच समानताएँ देखीं। क्या बात आपको यह विश्वास दिलाई कि अवसर इतना महत्वपूर्ण है कि आप अंततः KUNGFU.AI की सह‑स्थापना करें, और उस समय आपने क्या देखा जो कई व्यापारिक नेताओं से अभी भी छूट रहा था?

मुझे लगता है कि डॉट‑कॉम युग में इंटरनेट क्रांति को प्रथम पंक्ति से देखे जाने के कारण पैटर्न मिलान ने मुझे कंपनी की सह‑स्थापना करने के लिए प्रेरित किया, यह भी चैटजीपीटी के लॉन्च से छह साल पहले था। मैं इसे पूरी तरह से नहीं बता सकता, लेकिन मुझे दृढ़ विश्वास हुआ कि AI अगला बड़ा तकनीकी परिवर्तन होगा जिससे दुनिया गुजरती है, और इंटरनेट की तरह, यह प्रतिस्पर्धा के आधार को बदल देगा।

व्यक्तिगत रूप से, अपने जीवन में मैंने कई परिवर्तनकारी तकनीकी बदलाव देखे हैं, जो 11 साल की उम्र में शुरू हुए। मैंने एक Apple I देखी, और उस समय मुझे पता नहीं था, लेकिन वह व्यक्तिगत कंप्यूटर क्रांति की शुरुआत का प्रतीक था।

सेवा दृष्टिकोण से कम से कम, बहुत कम लोगों ने वही देखा जो मेरे सह‑स्थापकों और मैंने देखा। चैटजीपीटी से पहले, AI पर केंद्रित अन्य सेवा फर्में ढूँढना बहुत कठिन था, और अब लगभग असंभव है कि कोई सेवा फर्म न कहे कि वह AI सेवाएँ प्रदान करती है।

KUNGFU.AI को जनरेटिव AI के बोर्डरूम प्राथमिकता बनने से कई साल पहले स्थापित किया गया था। तकनीक के पारंपरिक मशीन लर्निंग से जनरेटिव और अधिकाधिक एजेंटिक AI की ओर विकास के साथ आपके “AI‑first” कंपनी की परिभाषा कैसे बदल गई है?

जब हमने कंपनी की शुरुआत की, तो हमने वास्तव में महसूस किया कि हम AI प्रोफेशनल सर्विसेज फर्म होने का अर्थ स्थापित कर रहे हैं। लेकिन चैटजीपीटी के आने तक हमें यह एहसास नहीं हुआ कि हमारे पास यह अवसर भी है कि हम AI‑सक्षम प्रोफेशनल सर्विसेज फर्म होने का अर्थ स्थापित करें।

हमने चैटजीपीटी से पहले कुछ सीमित आंतरिक स्वचालन किया था, लेकिन वास्तव में LLMs के आगमन और अब एजेंटिक AI ने हमें AI‑सक्षम प्रोफेशनल सर्विसेज फर्म बनने में सक्षम बनाया है। मेरा मानना है कि हम इस दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं। हमने पिछले वर्ष राजस्व में 80% से अधिक वृद्धि की, और हमने मूलतः कर्मचारियों की संख्या को स्थिर रखा। सेवाओं में, यह वृद्धि दर और कर्मचारियों की वृद्धि का यह अलगाव, मेरे विचार में, वास्तव में उल्लेखनीय है और इस नई युग में सेवाओं में संभावनाओं को दर्शाता है।

आपने कहा है कि कंपनियां AI को एक अन्य सॉफ़्टवेयर कार्यान्वयन की तरह मानने में गलती करती हैं। संगठन के लिए AI का उपयोग करके यह पुनः सोचना कि कंपनी क्या बन सकती है, न कि केवल मौजूदा प्रक्रियाओं को अधिक कुशल बनाना, वास्तव में कैसा दिखता है?

AI विभिन्न पहलुओं में पारंपरिक सॉफ़्टवेयर से अलग है। यह चार्ट मेरी नई पुस्तक, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI. से लिया गया है।

AI पारंपरिक सॉफ़्टवेयर से कैसे अलग है

इन विशिष्टताओं से परे और अधिक रणनीतिक रूप से, मेरा मानना है कि अधिकांश कंपनियां एक बहुत बड़ी गलती कर रही हैं, और वह यह है कि वे यह समझने की कोशिश कर रही हैं कि एआई का उपयोग करके अपने व्यवसाय को कैसे स्वचालित किया जाए। यह गलती क्यों है? लगभग सभी वही लोग इस बात से सहमत होंगे कि एआई सब कुछ बदल रहा है। और यदि यह सब कुछ बदल रहा है, तो इसका अर्थ है कि यह आपके उद्योग में प्रतिस्पर्धा के आधार को भी बदल रहा है।

मेरे लिए यह समझ में नहीं आता कि आप अपने व्यवसाय को स्वचालित करें जब आपका उद्योग ही बाधित होने वाला हो। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे ब्लॉकबस्टर वीडियो को स्वचालित करने का विचार अच्छा हो, जबकि वह नेटफ्लिक्स द्वारा उखाड़ फेंका जाएगा।

मैं स्वचालन के खिलाफ नहीं हूँ, लेकिन मेरा मानना है कि प्रत्येक कंपनी की पहली, दूसरी और तीसरी प्राथमिकता यह होनी चाहिए कि आप अपने उद्योग में बाधक (डिसरप्टर) कैसे बन सकते हैं, यह समझें। क्योंकि यदि आप इस पर ध्यान नहीं देते, तो परिभाषा के अनुसार आप बाधक नहीं बन पाएंगे और संभवतः बाधित हो जाएंगे। इसलिए यह प्राथमिकता होनी चाहिए और केवल स्वचालन पर ध्यान केंद्रित करना आपके संगठन के लिए अस्तित्वगत जोखिम बन सकता है।

KUNGFU.AI ने अब 30 से अधिक उद्योगों में 120 से अधिक engagements पर काम किया है। इन डिप्लॉयमेंट्स से, वह क्या चीज़ उन संगठनों को अलग करती है जो एआई प्रयोग को स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदलते हैं, बनाम वे जो अभी भी पायलट चलाते रहते हैं? 

वास्तव में कुछ प्रमुख अंतर हैं जो उन संगठनों को अलग करते हैं जो एआई प्रयोग को स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में बदलते हैं। मेरा मानना है कि यह दोनों—नेता की मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल और उनके द्वारा निर्धारित लक्ष्यों की महत्वाकांक्षा—से शुरू होता है।

आइए कंपनियों के सबसे वरिष्ठ नेताओं की मनोवैज्ञानिक प्रोफ़ाइल से शुरू करते हैं, चाहे वह सीईओ हो, बोर्ड हो या सी‑सूट। यह बहुत सरलीकृत है, लेकिन मैं दो प्रमुख नेता प्रकार देखता हूँ।

सकारात्मक पक्ष में, मैं उन लोगों को देखता हूँ जो एआई के इस नए युग में नेतृत्व की इस विशाल चुनौती को इस हद तक स्वीकार करने के लिए तैयार होते हैं कि कह सकें: यह पूरी तरह नया है। हम लगभग नहीं जानते कि हमें क्या करना है, इसलिए सभी निर्णय और निवेश करने में हमें गलतियाँ होंगी, और हम इस बात से सहज हैं। हम उन गलतियों से सीखेंगे, और जितना संभव हो विशेषज्ञों से घिरे रहेंगे।

इसके विपरीत वे लोग हैं जो, कम से कम बाहरी रूप से, इस काम को इस रवैये से शुरू करते हैं: मैं जानता हूँ मैं क्या कर रहा हूँ, और यह आत्मविश्वास लगभग सभी के लिए आधारहीन होता है, इसलिए यह अधिकतर अहंकार जैसा है।

इसके आगे, सबसे सफल वे होते हैं जो समझते हैं कि एआई प्रतिस्पर्धा के आधार को बदल देगा, और वे एआई‑सक्षम व्यापार मॉडल की तलाश में होते हैं जो स्वामित्व डेटा पर आधारित हों, जिससे उद्योग की संरचना में फटने वाले बिंदुओं को लक्षित करके उस उद्योग को बदल सकें और फिर उसमें नेता बन सकें।

जैसे-जैसे एआई एजेंट अधिक जटिल कार्यप्रवाहों को निष्पादित करने और कम मानव भागीदारी के साथ निर्णय लेने में सक्षम होते जा रहे हैं, आप कंपनियों की संरचना, प्रबंधन स्तर और व्यक्तिगत भूमिकाओं में कैसे परिवर्तन की अपेक्षा करते हैं?

यह सब बदल रहा है और बहुत तेज़ी से बदल रहा है। हमारे पास मानव‑मशीन टीमिंग के आसपास एक पूरा ढांचा है, जो 50 साल पुरानी शोध को इस नए एआई युग में लागू कर रहा है। अवसर केवल कार्य को स्वचालित करने या लोगों के सामने एआई टूल रखने में नहीं है, बल्कि कार्य को स्वयं पुनः डिज़ाइन करने में है, जिसमें मानव और मशीन दोनों की बुद्धिमत्ता शामिल हो।

इसका अर्थ है कि लोगों की भूमिका भी बदल जाएगी। अधिकतर लोग कार्य को निष्पादित करने से उन प्रणालियों को डिजाइन करने की ओर बढ़ेंगे जो कार्य को संभव बनाती हैं, साथ ही वह निर्णय, निगरानी और संदर्भ समझ लाएँगे जिसकी तकनीक अभी भी आवश्यकता रखती है।

यह एक बहुत जटिल प्रश्न है। यह तेज़ी से हो रहा है। और यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि आप अपने लोगों की भूमिकाओं को अत्यधिक इरादे से निर्धारित करें, क्योंकि वे अधिकाधिक स्वायत्त एजेंटों के साथ काम करेंगे।

कंपनियों के पास अब आधार मॉडल, एआई प्लेटफ़ॉर्म, एजेंट और तृतीय‑पक्ष टूल की विशाल चयन है। उद्यमों को बाहरी तकनीक पर कब भरोसा करना चाहिए, और किन एआई क्षमताओं या डेटा लाभों को अंततः स्वयं के पास रखना चाहिए?

जैसे-जैसे नए टूल्स आ रहे हैं, AI का बौद्धिक हिस्सा तेजी से वस्तु‑सामान बन रहा है और मैं आपके अपने डेटा संपत्तियों के महत्व पर पर्याप्त ज़ोर नहीं दे सकता।

एक कहावत है कि पेड़ लगाने का सबसे अच्छा दिन 40 साल पहले था। अगला सबसे अच्छा दिन आज है। डेटा के संदर्भ में इसका मतलब यह है कि यदि आप अपने व्यवसाय से जितना संभव हो उतना डेटा एकत्रित और संग्रहित नहीं कर रहे हैं, तो आपको आज ही इस प्रक्रिया को शुरू करना चाहिए, भले ही आप AI‑केंद्रित भविष्य की ओर बढ़ते हुए अभी और कुछ न कर रहे हों।

मैं इस प्रश्न को इस तरह भी देखता हूँ कि AI टूलबॉक्स में उपकरणों की पूरी श्रृंखला मौजूद है और वे उपकरण जिन्हें लोग अब पारंपरिक AI या मशीन लर्निंग मॉडल कहते हैं, आमतौर पर तैयार‑तैयार उपलब्ध नहीं होते। और यदि उपलब्ध भी हों, तो वे जरूरी नहीं कि आपको वह सटीकता दें जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य प्राप्त करने के लिए आवश्यक हो, तथा/या आपके स्वामित्व वाले डेटा का उपयोग करने में सक्षम न हों।

इसलिए मेरा दृढ़ मानना है कि बाहरी तकनीक पर निर्भर रहना समझदारी है। कई अनुप्रयोगों में, सबसे रणनीतिक संभवतः वे अनुकूलित समाधान होंगे जो आपके स्वामित्व वाले डेटा पर आधारित हों।

आपने बोर्ड‑स्तर की AI गवर्नेंस के महत्व पर ज़ोर दिया है। बोर्डों को आज प्रबंधन से कौन‑से प्रश्न पूछने चाहिए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि उनका AI रणनीति वास्तविक रणनीतिक मूल्य बना रही है या केवल क्रमिक उत्पादकता वृद्धि उत्पन्न कर रही है?

AI के साथ बोर्डों को नई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। उनका पारंपरिक भूमिका—निगरानी और गवर्नेंस—आमतौर पर जोखिम से बचाव और जोखिम कम करने पर केंद्रित होती है। लेकिन यदि वे इसे जोखिम लेने, नई चीज़ें आज़माने, और उन संसाधनों को प्रदान करने के प्रोत्साहन के साथ संतुलित नहीं करते, तो परिभाषा के अनुसार कंपनी इस नई AI युग में पीछे छूट जाएगी। इसलिए जोखिम सक्षम करने और जोखिम कम करने के बीच सही संतुलन खोजना महत्वपूर्ण है।

मैं यह भी मानता हूँ कि बोर्ड के लिए प्रबंधन को AI‑सक्षम व्यावसायिक मॉडलों की ओर धकेलना महत्वपूर्ण है, जो उनके उद्योग में प्रतिस्पर्धा के आधार को बदल सकते हैं और स्वामित्व वाले डेटा पर आधारित होते हैं। क्योंकि यदि वे इस पर ध्यान नहीं देते, तो क्रमिक उत्पादकता लाभ व्यर्थ हो जाएंगे जब उनका व्यवसाय बाधित हो जाएगा।

Wayfinding में, आप और Ben Szuhaj एक CEO की कहानी बताते हैं जिसके पास AI रणनीति विकसित करने के लिए 90 दिन हैं, नहीं तो उसे बदल दिया जाएगा। आप ने नेताओं को AI‑प्रेरित व्यवधान का सामना कैसे करना चाहिए, इसे खोजने के लिए पारंपरिक प्रबंधन पुस्तक के बजाय व्यापार कथा (business fable) क्यों चुनी?

मैं व्यापार कथा (business fable) और Patrick Lencioni जैसे लेखकों का बड़ा प्रशंसक हूँ, जो इस शैली के दिग्गज हैं। हमने इस पुस्तक को कथा के रूप में लिखने का चयन किया क्योंकि इससे हमें नेताओं की मनोविज्ञान जैसे सूक्ष्म विषयों की खोज आसान और सुलभ तरीके से करने में मदद मिली, जो एक पारंपरिक व्यवसाय पुस्तक में बहुत कठिन होता।

हमारा मानना है कि पुस्तक ने वास्तव में कुछ ऐसा हासिल किया है जिससे हम बहुत उत्साहित हैं, अर्थात् गहन और प्रासंगिक सामग्री को तेज़, मज़ेदार और व्यस्त नेताओं के लिए आकर्षक तरीके से सिखाना। इसमें प्रस्तुत सीखें, जिसमें 11 मूल फ्रेमवर्क शामिल हैं, वे चीज़ें हैं जिन्हें पाठक तुरंत अपने कार्य में लागू कर सकते हैं।

Wayfinding का एक केंद्रीय विषय यह है कि जब प्रौद्योगिकी तेज़ी से विकसित हो रही है और निश्चितता असंभव है, तब महत्वपूर्ण निर्णय कैसे लिए जाएँ। कार्य करने के लिए पर्याप्त जानकारी कब है, यह तय करने के लिए कार्यकारियों को कौन‑सा फ्रेमवर्क उपयोग करना चाहिए, विशेषकर जब अधिक स्पष्टता की प्रतीक्षा स्वयं प्रतिस्पर्धात्मक जोखिम पैदा कर सकती है?

हमारे द्वारा विकसित एक फ्रेमवर्क, जिसे हम पुस्तक में साझा करते हैं, स्वयं ‘Wayfinding’ कहलाता है। यह AI के लिए Agile का अनुकूलन है। यह एक परिकल्पना‑आधारित, संरचित प्रक्रिया है जो डेटा का अन्वेषण करती है और समाधान की व्यवहार्यता को पूर्ण उत्पादन निर्माण से पहले सत्यापित करती है। इसका उद्देश्य यह उत्तर देना है कि क्या AI समाधान बनाना मूल्यवान है और क्या वह काम करेगा। यही कारण है कि हमारी फर्म का प्रमाण‑परिकल्पना को उत्पादन में ले जाने पर 95% से अधिक सफलता दर है, जिसे हमने अपने ग्राहकों के लिए 50 से अधिक बार हासिल किया है।

यदि आप अपने वेंचर कैपिटलिस्ट की टोपी फिर से पहनें, तो आज की पीढ़ी की AI कंपनियों को देखते हुए, कौन‑से संकेत आपको बताते हैं कि कोई स्टार्टअप टिकाऊ प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बना रहा है न कि ऐसा उत्पाद जो जल्दी ही एक फाउंडेशन मॉडल या बड़े प्लेटफ़ॉर्म की सुविधा बन सकता है?

सच कहूँ तो मुझे बिल्कुल भी नहीं पता और मैं वास्तव में खुश हूँ कि मैं आज उस व्यवसाय में नहीं हूँ। मुझे आज के वेंचर निवेशकों के प्रति बहुत सहानुभूति है। उन्हें अपने निवेशकों के लिए शीर्ष स्तर के रिटर्न हासिल करने हेतु बड़े, साहसी दांव लगाने पड़ते हैं। लेकिन क्योंकि प्रौद्योगिकी बहुत तेज़ और काफी अप्रत्याशित तरीके से बदल रही है, दीर्घकालिक विजेताओं और हारने वालों को अलग करना बहुत कठिन हो जाता है।

मैं दीर्घकालिक पर ज़ोर देता हूँ क्योंकि जब तक कोई कंपनी भाग्यशाली नहीं होती और एक महत्वपूर्ण अवसर पर नहीं पहुँचती, और जल्दी ही बाहर नहीं निकलती, तब तक कई कंपनियाँ ऐसी दिखेंगी जैसे उन्हें सफलता का अवसर मिला है, लेकिन अंततः बाजार के विकास के कारण सफल नहीं हो पातीं, जिसे वास्तव में जानना बहुत कठिन है। अंत में: डॉट‑कॉम युग की तरह, कुछ बहुत बड़े विजेता होंगे जबकि बहुत सारा पैसा खो जाएगा।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें KUNGFU.AI पर जाना चाहिए।