कैलिफ़ोर्निया स्थित हिताची वंतारा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी (सीटीओ) जेसन हार्डी ने कहा, “एक सफल एआई परिणाम का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा इसमें लाया गया डेटा है।” हार्डी का मानना है कि डेटा सूचना परिप्रेक्ष्य से संदर्भ, समझ और आधार प्रदान करता है।
कार्यकारी, जो डेटा स्टोरेज समाधान प्रदाता के साथ 14 वर्षों से अधिक समय से काम कर रहा है, जिसकी जड़ें हिताची डेटा सिस्टम्स से जुड़ी हैं, ने कहा कि कंपनी एआई युग में एक डेटा कंपनी होने की अपनी विरासत लेकर आई है। ऐसे समय में जब उद्यम प्रयोग से परिनियोजन से परिणाम की ओर बढ़ रहे हैं, हार्डी इस बात पर एक ताज़ा दृष्टिकोण देते हैं कि कंपनियां इस परिवर्तन को कैसे अपना रही हैं।
हार्डी इंडियनएक्सप्रेस के साथ बैठ गए।कॉम एआई से भौतिक एआई में बदलाव, डेटा और एआई प्रशासन के प्रति नेताओं के दृष्टिकोण और संगठनों के लिए चुनौतियों और अवसरों पर अंतर्दृष्टि साझा करना।
उद्यमों के लिए ‘पर्याप्त अच्छा’ डेटा क्या है?
उन्होंने कहा, “यह वास्तव में एक अजीब सवाल है। काफी अच्छा क्या है? क्योंकि काफी अच्छा होना वास्तव में प्रत्येक व्यक्ति पर निर्भर करता है।” “काफी अच्छा 75 प्रतिशत सटीक हो सकता है, या काफी अच्छा 95 प्रतिशत सटीक, या 100 प्रतिशत होना आवश्यक है।”
कार्यकारी ने साझा किया कि डेटा संदर्भ बहुत मायने रखता है। उन्होंने इसकी तुलना यह साझा करते हुए की, उदाहरण के लिए, यदि बिजली प्रणाली को प्रबंधित करने के लिए पावर ग्रिड में एआई को जोड़ा जाता है, तो इसे 100 प्रतिशत सटीक होने की आवश्यकता होगी। इसके विपरीत, जब ग्राहक सेवा अनुप्रयोगों की बात आती है, तो 80 प्रतिशत सटीकता पर्याप्त हो सकती है। इससे पता चलता है कि एआई परिनियोजन एक आकार-सभी के लिए उपयुक्त नहीं है, बल्कि उपयोग के मामले की आवश्यकताओं और उपलब्ध डेटा गुणवत्ता का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन है।
प्रयोग से परिणाम की ओर बढ़ना
वर्तमान में एआई परिदृश्य एक नाटकीय बदलाव के दौर से गुजर रहा है, जहां कंपनियां अब पहले से कहीं अधिक परिणामों की ओर देख रही हैं। हार्डी ने कहा कि उद्योग, आंशिक रूप से वित्तीय दबाव के कारण, अंतहीन प्रमाण-अवधारणा से दूर चला गया है। उन्होंने कहा, “इस पर भारी मात्रा में पैसा खर्च किया गया है, इसलिए हमें आरओआई (निवेश पर रिटर्न) देखने की जरूरत है।” “अब हमें इस हमेशा के लिए प्रयोग से बाहर निकाला जा रहा है और अब इस चीज़ में शामिल होना पड़ रहा है जिसके लिए खुद के लिए भुगतान करने में सक्षम होना शुरू करना होगा।”
हालाँकि, हार्डी ने पारंपरिक आरओआई ढांचे पर एक विपरीत दृष्टिकोण भी पेश किया। उन्होंने कहा, “चूंकि एआई व्यवसाय में इतना बदलाव ला रहा है, इसलिए कोई यह तर्क दे सकता है कि असफलताएं वास्तव में सफलताओं से अधिक महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि यह आपके व्यवसाय के कमजोर बिंदुओं को समझने में मदद कर रही है और आपको डिजिटल परिप्रेक्ष्य से कैसे बदलने की जरूरत है।” यह दृष्टिकोण विफलता को व्यर्थ निवेश के रूप में नहीं, बल्कि मूल्यवान संगठनात्मक सीख के रूप में परिभाषित करता है।
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इसी समय, बहुत सी कंपनियाँ पायलट परियोजनाएँ शुरू कर रही हैं, जिनमें से कई डेमो चरणों में अटकी हुई हैं और कई उत्पादन में आगे बढ़ने में असमर्थ हैं। यह पूछे जाने पर कि उद्यमों के लिए सबसे बड़ी चुनौती क्या हो सकती है, हार्डी ने कहा, “यहां सबसे बड़ी चुनौती यह है कि कोई स्पष्ट लक्ष्य नहीं हैं जो तब परिभाषित किए गए थे जब आपने पायलट या प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट शुरू किया था।”
उन्होंने बताया कि संगठन अक्सर अपने डेटा परिपक्वता, बुनियादी ढांचे या तकनीकी क्षमताओं पर विचार करते हुए, सफलता प्राप्त करने योग्य है या नहीं, इसका उचित मूल्यांकन किए बिना पहल शुरू करते हैं।
भौतिक एआई की ओर कदम
यह पूछे जाने पर कि वह भौतिक एआई का वर्णन कैसे करेंगे, हार्डी ने कहा कि वह इस बदलाव को ‘कन्वेयर बेल्ट टू क्लाउड’ कहते हैं। उन्होंने इसे सरल बनाते हुए कहा, “हम एआई की क्षमताओं को कहां ले जा सकते हैं और इसे भौतिक स्थान पर प्रदर्शित कर सकते हैं।”
जबकि पारंपरिक विनिर्माण रोबोटों को एकल दोहराव वाले कार्यों के लिए प्रोग्राम किया जाता है, भौतिक एआई सिस्टम पर्यावरण जागरूकता और जटिल समस्या-समाधान का प्रदर्शन करने में सक्षम हैं। उन्होंने इस परिवर्तन के शुरुआती उदाहरणों के रूप में ह्यूमनॉइड रोबोट और वेमो और टेस्ला जैसे स्वायत्त वाहनों की ओर इशारा करते हुए कहा, “अब यह वस्तुतः भौतिक रूप में एक एआई मस्तिष्क है जो वास्तव में इसके चारों ओर की जगह में हेरफेर करता है।”
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जब उनसे पूछा गया कि क्या भारत में एआई की गति है, तो हार्डी ने स्वीकार किया कि वह भारत को एआई अपनाने के लिए विशेष रूप से अच्छी स्थिति में देखते हैं। उन्होंने कहा, “भारतीय समाज बहुत लंबे समय से डिजिटल रहा है, इसलिए स्वाभाविक रूप से वे सामाजिक स्तर पर इस तरह की किसी चीज़ को अपनाने के लिए अधिक तैयार हैं।” भुगतान, पासपोर्ट और पहचान प्रणालियों के लिए देश के डिजिटल बुनियादी ढांचे ने तकनीकी रूप से समझदार आबादी तैयार की है।
इसके अलावा, संप्रभु एआई पहल में सरकारी निवेश प्रौद्योगिकी तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर रहा है। “परंपरागत रूप से, यह तकनीक सबसे बड़ी कंपनियों के लिए है। अब इसे इन संप्रभु एआई पहलों के माध्यम से खत्म किया जा रहा है,” हार्डी ने कहा, यह स्टार्टअप, छात्रों और छोटी कंपनियों को निषेधात्मक बुनियादी ढांचे की लागत के बिना नवाचार करने में सक्षम बनाता है।
एआई और नेतृत्व का युग
जब उनसे पूछा गया कि भारत में आज अपनी एआई यात्रा शुरू करने वाले मुख्य सूचना अधिकारी (सीआईओ) के लिए उनकी क्या सलाह होगी और वह उन्हें क्या नहीं करने के लिए कहेंगे, हार्डी ने व्यावहारिक लेकिन दार्शनिक अंतर्दृष्टि प्रदान की। “एआई कोई उत्पाद नहीं है। यह एक परिणाम है। यह एक प्रश्न का उत्तर देने का एक तरीका है।” दूसरे, नेताओं को विविध, क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों को इकट्ठा करना चाहिए और उन्हें स्वायत्तता देनी चाहिए। “आपको उन्हें एक कमरे में रखना होगा और उन्हें अकेला छोड़ना होगा। उन्हें इसके बारे में सोचने दें, सहयोग करें, विचारों का पता लगाएं और कुछ नया करने दें।”
उन्होंने अधीरता के खिलाफ भी चेतावनी दी. “यह एक पेड़ लगाने जैसा है। आपको रातों-रात संतरा नहीं मिलेगा। आपको इसे जड़ पकड़ने देना होगा और फिर उगना होगा।” दूसरी ओर, अपनी एआई यात्रा शुरू करने वालों के लिए, हार्डी ने स्पष्ट सलाह दी: “कम लटकने वाले फल” को लक्षित करें, या ऐसी समस्याएं जो हल करने में आसान हों लेकिन उच्च मूल्य प्रदान करती हों। उन्होंने आगाह किया, “पहले दिन से ही अपने व्यवसाय को बदलने की कोशिश न करें।”
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हिताची वंतारा के कार्यकारी का अद्वितीय परिप्रेक्ष्य एआई प्रचार चक्र को व्यावहारिकता के साथ काटता है जो डेटा विज्ञान के बुनियादी सिद्धांतों में निहित है। उनका संदेश स्पष्ट है – सफल एआई अपनाने के लिए गुणवत्तापूर्ण डेटा बुनियादी ढांचे, यथार्थवादी लक्ष्य-निर्धारण, धैर्यवान नेतृत्व और सफलताओं और असफलताओं दोनों से सीखने की एक अदम्य इच्छा की आवश्यकता होती है।