गूगल के कार्यकारी निदेशक का दावा है कि इंजीनियरिंग में डिग्री के बजाय दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर वैश्विक संवाद में मौलिक परिवर्तन आ रहे हैं। आधारभूत मॉडलों के पैरामीटर आकार और क्षमताओं के आसपास की प्रारंभिक सनक अब अधिक व्यावहारिक फोकस में बदल गई है - वास्तविक व्यवसाय में समाधानों का कार्यान्वयन।

अमित कुमार, गूगल क्लाउड इंडिया में डिजिटल नेटिव बिजनेस के प्रबंध निदेशक, बताते हैं कि चर्चा मॉडल के बारे में बहस से हटकर उसके मूल्य पर चर्चा की ओर स्थानांतरित हो गई है। वह इस बात पर जोर देते हैं कि मॉडल स्वयं मूल्य उत्पन्न नहीं करता है, हालांकि यह वास्तुशिल्प चर्चाओं का एक अभिन्न अंग है।

यह परिवर्तन न केवल कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर को प्रभावित करता है, बल्कि प्रतिभा परिदृश्य को भी मौलिक रूप से बदल रहा है। चूंकि एआई उपकरण सॉफ्टवेयर विकास का लोकतंत्रीकरण करते हैं, नवाचार के लिए पारंपरिक बाधाएं गायब हो जाती हैं।

कुमार का तर्क है: 'इंजीनियरिंग अब डिग्री नहीं है। यह मानसिकता है।' वह बताते हैं कि जिज्ञासा और व्यावहारिक अनुभव प्रोग्रामिंग की औपचारिक डिग्रियों को तकनीकी प्रभाव के मुख्य कारकों के रूप में विस्थापित करना शुरू कर रहे हैं।

कुमार डिजिटल कंपनियों और स्टार्टअप्स के साथ सहयोग करते हैं, उन्हें अपने व्यवसाय को विकसित करने के लिए गूगल की क्लाउड सेवाओं और एआई तकनीकों का उपयोग करने में मदद करते हैं। बेंगलुरु में मीडिया आउटेज के दौरान, उन्होंने इस बात पर बात की कि कैसे भारत वैश्विक नवाचार के लिए एक हाई-स्पीड प्लेटफॉर्म बन गया है, और कैसे उद्यम और स्टार्टअप एआई के अगले चरण को अपना रहे हैं।

विभिन्न क्षेत्रों में एआई का अनुप्रयोग

विनिर्माण, बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा, सरकारी प्रशासन, ई-कॉमर्स और फिनटेक क्षेत्रों में निर्णय लेने वाले लोग लंबे समय से प्रारंभिक परीक्षण की सीमाओं से आगे निकल चुके हैं। अब वरिष्ठ नेता इन समाधानों को उद्यम स्तर पर कैसे बढ़ाया जाए और निवेश पर मूर्त रिटर्न (ROI) प्राप्त किया जाए, इस पर सवाल उठा रहे हैं। हालांकि, एजेंट प्लेटफॉर्म से वास्तविक लाभ निकालने के लिए उन्हें केवल आईटी की अतिरिक्त परत के रूप में नहीं देखा जा सकता है। आंतरिक कार्यप्रवाहों को मौलिक रूप से पुन: डिज़ाइन करने और परिणामों को मापने के तरीकों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है।

एजेंट वर्कफ़्लो के लिए वास्तुकला का पूर्ण पुनर्गठन आवश्यक है: एजेंट की जानकारी तक पहुंच, संग्रहीत संदर्भ की मात्रा, जिन प्रणालियों के साथ यह एकीकृत होता है, और इसके कामकाज की सीमाओं को परिभाषित करना। साथ ही, संगठन प्रसार की समस्याओं का सामना करते हैं; वे चाहते हैं कि कर्मचारी एआई का उपयोग करें, लेकिन साथ ही यह भी सुनिश्चित करना होगा कि सुरक्षा भंग न हो और डेटा लीक न हो।

वास्तविक मूल्य ग्राहक यात्रा और मुख्य परिचालन प्रक्रियाओं में एआई को सीधे लागू करके प्राप्त किया जाता है। डिजिटलीकरण के क्षेत्र में भारतीय नेताओं के उदाहरण दिए गए हैं: ई-कॉमर्स खिलाड़ी, जैसे Meesho और Flipkart, ग्राहक खोज में सुधार कर रहे हैं, संपर्क केंद्रों को परिष्कृत कर रहे हैं और वर्चुअल ट्राई-ऑन और कैटलॉग विस्तार लागू कर रहे हैं। MakeMyTrip यात्रा खोज में मल्टीमोडैलिटी को एकीकृत करता है, जबकि Pocket FM जैसे मीडिया प्लेटफॉर्म वीडियो और स्टोरीटेलिंग बनाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। बैंक, NBFC और विनिर्माण कंपनियां उचित प्रबंधन प्रणालियों के निर्माण के साथ-साथ कर्मचारियों की उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करती हैं।

कुमार बताते हैं कि भारत धीमा नहीं हो रहा है, बल्कि छलांग लगा रहा है। वह इस बात पर जोर देते हैं कि भारत की अंतर्निहित जटिलता को देखते हुए समस्याओं का समाधान करना एक स्पष्ट लाभ प्रदान करता है। यहां पैमाना पूरी तरह से अलग है, और बोलचाल की भाषाओं और देश भर में भिन्न उपभोक्ता आदतों के अनूठे संयोजन के कारण भाषाई संदर्भ अत्यधिक गतिशील है।

इस जटिलता के कारण, भारतीय डिजिटल कंपनियां सीधे भारत से वैश्विक चुनौतियों का समाधान कर रही हैं। चाहे बात बैंकों, सरकारी संस्थानों और विनिर्माण में कार्यबल की उत्पादकता की हो, या उन्नत उपभोक्ता इंटरफेस की, एक सतर्क लेकिन तेज गति देखी जा रही है। नेता इसलिए एआई को लागू नहीं कर रहे हैं क्योंकि अन्य कर रहे हैं; हम अभी तक उस चरण तक नहीं पहुंचे हैं। अधिकांश CXO ने व्यक्तिगत रूप से इन उपकरणों का परीक्षण किया है और साइबर सुरक्षा, प्रबंधन और डेटा स्थान से जुड़ी गहन वास्तुशिल्प आवश्यकताओं को समझते हैं। भारत वैश्विक ग्राहकों के लिए समाधान बना रहा है, और कार्यान्वयन अभी अपनी गति पकड़ रहा है।

गूगल का दर्शन और हाइब्रिड दृष्टिकोण

गूगल के दर्शन के मूल में विकल्प और व्याख्यात्मकता की अवधारणाएं हैं। विकल्प का मतलब है चयन प्रदान करना: NVIDIA जैसे उद्योग मानक हार्डवेयर का उपयोग करना, या गूगल के अपने टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) का उपयोग करना, साथ ही गूगल के फर्स्ट-पार्टी मॉडल या अन्य अग्रणी प्रयोगशालाओं के ओपन-सोर्स मॉडल के बीच चयन करना।

संप्रभुता का संबंध इस बात से है कि कुछ विनियमित डेटा देश की सीमाओं के भीतर रहे, लेकिन सभी परिदृश्यों के लिए एक कठोर एकल समाधान उपयुक्त नहीं है। गूगल गूगल डिस्ट्रीब्यूटेड क्लाउड प्रदान करता है, जो एक अलग समाधान है (इंटरनेट सहित बाहरी नेटवर्क से पूरी तरह से अलग), जिसे ग्राहक के नियंत्रण में उसकी साइट पर बनाया जाता है बिना नेटवर्क से जुड़े। इस समाधान का सक्रिय रूप से सरकारों, रक्षा, न्यायिक और खुफिया एजेंसियों द्वारा उपयोग किया जाता है। फिर भी, सब कुछ स्थानीय सर्वर पर रखना नवाचार को सीमित कर सकता है और उपयोगकर्ताओं के लिए लाभ कम कर सकता है।

इसलिए, कंपनी मानती है कि सबसे अच्छा विकल्प हाइब्रिड दृष्टिकोण है। उदाहरण के लिए, एक बैंक संवेदनशील मुख्य कार्यप्रवाहों को स्थानीय रूप से संग्रहीत कर सकता है, साथ ही ग्राहकों के साथ व्यापक इंटरैक्शन के लिए सार्वजनिक क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकता है। कंपनी खुद को एक सहायक के रूप में देखती है, जो सख्त सुरक्षा उपायों और जिम्मेदार एआई सिद्धांतों का पालन करते हुए, अपने प्लेटफॉर्म पर संप्रभु समाधान बनाने के लिए भारतीय भागीदारों, स्टार्टअप्स और नियामकों के साथ मिलकर काम करती है।

एआई युग में व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता

जोखिमों और निर्भरताओं के प्रबंधन के उद्देश्य से आर्किटेक्चर पर सक्रिय रूप से चर्चा की जाती है। मुद्दे की संवेदनशीलता के आधार पर, 'मानव-इन-द-लूप' (human-in-the-loop) की आवश्यकता हो सकती है, जहां एआई द्वारा उत्पन्न निर्णयों की अंतिम अनुमोदन से पहले मानव द्वारा जांच की जाती है, या 'मेकर-चेकर' (maker-checker) मॉडल। एजेंट वर्कफ़्लो के लिए साइबर सुरक्षा, शासन और डेटा एक्सेस को शुरू से ही फिर से परिभाषित करने की आवश्यकता है।

व्यक्तिगत स्तर पर, एआई केवल सैद्धांतिक चर्चा नहीं रह गया है। प्रगति की गहराई और गति इतनी तीव्र है कि केवल स्लाइड देखकर, रिपोर्ट पढ़कर या डैशबोर्ड पर नज़र डालकर एआई का मूल्यांकन करना असंभव है। यह समझने के लिए कि क्या आवश्यक है, आपको स्वयं डेमो बनाना होगा। लेखक चार दिवसीय प्रशिक्षण के अपने अनुभव को साझा करते हैं, जिसके दौरान उन्होंने स्वयं प्रदर्शन बनाए।

मानव जैसी बातचीत की समृद्धि आश्चर्यजनक है। बीमा बिक्री प्रदर्शन के दौरान, संस्थापक ने अचानक जेमिनी बॉट का परीक्षण एक असामान्य प्रश्न के साथ किया: 'क्या आप मेरे साथ ईंट का ऑमलेट खाना चाहेंगे?' बॉट ने विचार प्रक्रिया को बाधित नहीं किया और सुचारू रूप से जवाब दिया: 'सर, अपने ऑमलेट का आनंद लें, मुझे आपको अगला कदम सुझाने दें।' व्यावहारिक भागीदारी उन लोगों को अलग करती है जो वास्तव में एआई को समझते हैं, उनसे जो केवल इसका अवलोकन करते हैं।

एआई इंजीनियरिंग का लोकतंत्रीकरण करता है, क्योंकि सॉफ्टवेयर लिखने के लिए अब पारंपरिक प्रोग्रामर की डिग्री या इंजीनियरिंग शिक्षा की आवश्यकता नहीं है। एंटीग्रेविटी जैसे उपकरणों का उपयोग करके, कोई भी भौतिक प्रक्रिया के इनपुट डेटा प्रदान करके और सरल प्रॉम्प्ट लिखकर जटिल बंधक आवेदन वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकता है।

कार्यबल में प्रवेश करने वाले स्नातक छात्रों के लिए, औपचारिक डिग्रियों का महत्व उनकी मानसिकता की तुलना में कम होगा। लेखक की सलाह है कि मुख्य मानवीय गुणों पर ध्यान केंद्रित करें: जिज्ञासा, रचनात्मकता और परिवर्तन और अनिश्चितता से निपटने की क्षमता। सबसे पहले, प्रौद्योगिकी के साथ व्यावहारिक रूप से काम करें। केवल यह सुनना पर्याप्त नहीं है कि दूसरे इसके बारे में क्या कहते हैं; आपको चीजों का निर्माण स्वयं करना होगा। एआई दुनिया भर के विश्वविद्यालयों तक पहुंच प्रदान करता है, इसलिए स्व-अध्ययन सफलता का सबसे महत्वपूर्ण कारक है।