वंडरफुल ने 30+ बाजारों में एंटरप्राइज AI अपनाने में तेजी लाने के लिए $2B मूल्यांकन पर $150M सीरीज़ B जुटाई

एंटरप्राइज AI स्टार्टअप Wonderful ने $2 बिलियन के मूल्यांकन पर एक सीरीज़ B फंडिंग राउंड में $150 मिलियन जुटाए हैं, जिससे स्टील्थ से बाहर आने के महज आठ महीने बाद इसका कुल फंडिंग लगभग $284 मिलियन हो गया है। इस राउंड का नेतृत्व Insight Partners ने किया, जिसमें मौजूदा निवेशकों Index Ventures, IVP, Bessemer Venture Partners, और Vine Ventures ने भाग लिया। नई पूंजी कंपनी के एंटरप्राइज AI प्लेटफॉर्म और 30 से अधिक बाजारों में काम करने वाली इसकी वैश्विक डिप्लॉयमेंट टीमों के नेटवर्क के विस्तार में सहायता करेगी। कंपनी का दृष्टिकोण इस विचार पर केंद्रित है कि एंटरप्राइज AI अपनाना मॉडल क्षमता से कम और वास्तविक परिचालन वातावरण के भीतर AI सिस्टम लागू करने की जटिलता से अधिक प्रतिबंधित है। जबकि AI मॉडल तेजी से आगे बढ़े हैं, उन्हें मौजूदा बुनियादी ढांचे, वर्कफ़्लो और अनुपालन ढांचे में एकीकृत करना बड़े संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा बना हुआ है।

AI पायलट से आगे बढ़ना

कई उद्यमों में एक सामान्य पैटर्न AI पायलट परियोजनाओं का प्रसार है जो प्रोडक्शन सिस्टम में प्रगति करने में विफल रहती हैं। ये परियोजनाएं अक्सर तकनीकी व्यवहार्यता प्रदर्शित करती हैं लेकिन व्यावहारिक बाधाओं का सामना करती हैं जब संगठन उन्हें लीगेसी सॉफ़्टवेयर, आंतरिक डेटा सिस्टम और परिचालन प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत करने का प्रयास करते हैं। वंडरफुल का परिचालन मॉडल अपने AI प्लेटफॉर्म को स्थानीय रूप से एम्बेडेड डिप्लॉयमेंट टीमों के साथ जोड़कर उस अंतर को दूर करने का प्रयास करता है। एक विशुद्ध रूप से सॉफ़्टवेयर-आधारित उत्पाद पेश करने के बजाय, कंपनी एंटरप्राइज ग्राहकों के साथ सीधे काम करने के लिए तकनीकी और परिचालन विशेषज्ञ भेजती है। ये टीमें आंतरिक हितधारकों के साथ सहयोग करती हैं, AI एजेंटों को मौजूदा सिस्टम से जोड़ती हैं, और कार्यान्वयन को क्षेत्रीय नियामक आवश्यकताओं के अनुकूल बनाती हैं। यह दृष्टिकोण संगठनों को AI पहलों को प्रयोग से प्रोडक्शन में अधिक तेजी से संक्रमित करने की अनुमति देता है। कंपनी के अनुसार, एजेंट पारंपरिक एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर रोलआउट के लिए अक्सर आवश्यक महीनों के बजाय दिनों या हफ्तों में पायलट डिप्लॉयमेंट से परिचालन उपयोग में आ सकते हैं।

एंटरप्राइज वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक प्लेटफॉर्म

सिस्टम के केंद्र में एक क्षैतिज एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म है जिसे कई AI-संचालित वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशिष्ट कार्यों के लिए अलग-थलग ऑटोमेशन टूल्स देने के बजाय, प्लेटफॉर्म एक साझा नींव के रूप में कार्य करता है जिसे संगठन विभागों और परिचालन कार्यों में विस्तारित कर सकते हैं। आर्किटेक्चर जानबूझकर मॉडल-अज्ञेयवादी है, जो सिस्टम को प्रत्येक उपयोग के मामले की आवश्यकताओं के आधार पर विभिन्न AI मॉडलों का मूल्यांकन और एकीकरण करने की अनुमति देता है। जैसे-जैसे नए मॉडल सामने आते हैं या मौजूदा मॉडलों में सुधार होता है, संगठन अंतर्निहित बुनियादी ढांचे को पुनर्निर्मित किए बिना उन्हें शामिल कर सकते हैं। कई इंजीनियरिंग सिद्धांत प्लेटफॉर्म के डिज़ाइन को आकार देते हैं:

• हार्नेस-आधारित मूल्यांकन ढांचे जो डिप्लॉयमेंट से पहले संरचित बेंचमार्क के खिलाफ एजेंट प्रदर्शन का परीक्षण करते हैं
• सेल्फ-हीलिंग सिस्टम आर्किटेक्चर जिसका उद्देश्य विश्वसनीयता बनाए रखना है जब एजेंट अप्रत्याशित इनपुट या परिचालन विसंगतियों का सामना करते हैं
• निरंतर निगरानी और अनुकूलन यह ट्रैक करने के लिए कि एजेंट एक बार प्रोडक्शन वातावरण में एकीकृत होने के बाद कैसा प्रदर्शन करते हैं

इन क्षमताओं का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि AI एजेंट जटिल एंटरप्राइज वातावरण के भीतर तैनात होने पर स्थिर बने रहें, जहां विश्वसनीयता और अनुपालन आवश्यकताएं अक्सर सख्त होती हैं।

वैश्विक डिप्लॉयमेंट बुनियादी ढांचा

स्टील्थ से बाहर आने के एक साल से भी कम समय में, वंडरफुल ने यूरोप, मध्य पूर्व, एशिया-प्रशांत और लैटिन अमेरिका में 30 से अधिक देशों में अपने परिचालन का विस्तार किया है। कंपनी की रणनीति क्षेत्रीय टीमों के निर्माण पर निर्भर करती है जो तकनीकी इंजीनियरिंग क्षमताओं को परिचालन विशेषज्ञता के साथ जोड़ती हैं। ये टीमें दूरसंचार, वित्तीय सेवाओं, विनिर्माण और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों के भीतर काम करती हैं, जहां परिचालन जटिलता अक्सर नई प्रौद्योगिकियों को अपनाने की गति को धीमा कर देती है। संगठनों के भीतर विशेषज्ञों को एम्बेड करके, कंपनी AI सिस्टम और मौजूदा बुनियादी ढांचे के बीच घर्षण को कम करने का प्रयास करती है। यह स्थानीयकृत दृष्टिकोण उन व्यावहारिक कारकों को भी संबोधित करता है जो डिप्लॉयमेंट को प्रभावित करते हैं, जिसमें भाषा के अंतर, नियामक वातावरण और क्षेत्रों में एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर स्टैक में भिन्नताएं शामिल हैं।

प्रारंभिक परिचालन प्रभाव

अपने एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट में, वंडरफुल रिपोर्ट करता है कि AI एजेंटों का उपयोग ग्राहक-सामने वाले और आंतरिक दोनों वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए किया जा रहा है। उदाहरणों में सपोर्ट ऑपरेशन, आंतरिक सेवा अनुरोध और अन्य प्रक्रिया-संचालित व्यावसायिक कार्य शामिल हैं। कंपनी के अनुसार, इन कार्यान्वयनों ने कुछ वातावरणों में मापने योग्य परिचालन परिवर्तन उत्पन्न किए हैं, जिनमें शामिल हैं:

• प्रक्रिया हैंडलिंग समय में 60% तक की कमी
• कुछ वर्कफ़्लो के लिए 80% से अधिक की ऑटोमेशन कंटेनमेंट दरें
• परिचालन दक्षता लाभ जो बड़े संगठनों में बहु-मिलियन-डॉलर वार्षिक बचत तक पहुंच सकते हैं

क्योंकि प्लेटफॉर्म एंटरप्राइज सिस्टम में एक साझा आर्किटेक्चर से जुड़ता है, संगठन प्रारंभिक डिप्लॉयमेंट के बाद AI एजेंटों द्वारा स्वचालित वर्कफ़्लो की संख्या को धीरे-धीरे बढ़ा सकते हैं।

एंटरप्राइज AI का अगला चरण

एजेंट-आधारित सिस्टम का उदय इस बात के व्यापक बदलाव को दर्शाता है कि उद्यम ऑटोमेशन को कैसे अपना रहे हैं। एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर की पिछली पीढ़ियां आमतौर पर संकीर्ण रूप से परिभाषित कार्यों पर केंद्रित थीं, जिन्हें अक्सर प्रत्येक नए फ़ंक्शन के लिए कस्टम एकीकरण की आवश्यकता होती थी। AI एजेंट एक अलग प्रतिमान पेश करते हैं। निश्चित ऑटोमेशन स्क्रिप्ट के बजाय, ये सिस्टम संदर्भ की व्याख्या कर सकते हैं, कई सिस्टम के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं और बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं। जब एंटरप्राइज बुनियादी ढांचे में एकीकृत किया जाता है, तो वे उन विभागों में कार्यों का समन्वय कर सकते हैं जिनमें पहले मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती थी। यह बदलाव धीरे-धीरे एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर को नया रूप दे सकता है। डिस्कनेक्टेड एप्लिकेशन के बड़े संग्रह पर निर्भर रहने के बजाय, संगठन तेजी से साझा AI परतों का निर्माण कर सकते हैं जो कई सिस्टम में वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने में सक्षम हैं। यदि वह संक्रमण जारी रहता है, तो तकनीकी चुनौती केवल अधिक सक्षम AI मॉडल बनाना नहीं होगी। इसमें ऐसे बुनियादी ढांचे को डिजाइन करना शामिल होगा जो वास्तविक दुनिया के परिचालन वातावरण के भीतर उन सिस्टम को सुरक्षित रूप से तैनात, निगरानी और अनुकूलित कर सकता है। एंटरप्राइज बुनियादी ढांचे में AI एजेंटों को एकीकृत करने पर केंद्रित प्लेटफॉर्म उस चुनौती को संबोधित करने के लिए एक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं, क्योंकि संगठन AI अनुसंधान में प्रगति को रोजमर्रा के परिचालन उपकरणों में बदलने के व्यावहारिक तरीकों की खोज जारी रखते हैं।