आईटी का अगला दशक बुनियादी ढांचे से नहीं बल्कि बुद्धिमत्ता से परिभाषित होगा

पिछले दशक के अधिकांश समय में, सूचना प्रौद्योगिकी (आईटी) के आसपास उद्योग की बातचीत में बुनियादी ढांचे का वर्चस्व रहा है। बादलों का प्रवास. वितरित प्रणालियाँ. डेटा लेक. स्केलेबल आर्किटेक्चर। और अच्छे कारण के लिए. इन निवेशों ने आधुनिक डिजिटल व्यवसायों की रीढ़ बनाई। लेकिन दूरसंचार, वित्तीय प्रणालियों, खुदरा विश्लेषण, यात्रा प्लेटफार्मों और उपयोगिताओं में काम करने के बाद – शुरुआती चरण के विचारों से वैश्विक तैनाती तक उत्पादों का निर्माण और स्केलिंग – एक पैटर्न को नजरअंदाज करना असंभव हो गया है।

बुनियादी ढांचा अब विभेदक नहीं रह गया है। बुद्धिमत्ता है. जो संगठन अगले दशक को परिभाषित करेंगे, वे सर्वश्रेष्ठ बुनियादी ढांचे वाले नहीं हैं। वे ही हैं जो उस बुनियादी ढांचे को निर्णय लेने वाली प्रणालियों में बदल सकते हैं। यह बदलाव रातोरात स्पष्ट नहीं हुआ। बार-बार होने वाले घर्षण, असफल धारणाओं और अंततः सफलताओं के माध्यम से, इसने बहुत अलग-अलग उद्योगों में धीरे-धीरे खुद को प्रकट किया। अपने करियर की शुरुआत में, एयरलाइन बुकिंग प्लेटफ़ॉर्म पर काम करते समय, फोकस स्पष्ट था: ड्राइव रूपांतरण और प्रतिधारण। मूल्य निर्धारण प्रयोग, फ़नल अनुकूलन और एपीआई एकीकरण उपकरण थे। एक बिंदु पर, उपयोगकर्ता के व्यवहार के आधार पर गतिशील मूल्य निर्धारण तर्क पेश करने से वार्षिक बुकिंग में मापने योग्य वृद्धि में योगदान हुआ। लेकिन जो बात सामने आई वह विशेषता नहीं थी – यह इसके पीछे निर्णय चक्र था। हम सिर्फ सिस्टम नहीं बना रहे थे। हम यह आकार दे रहे थे कि वास्तविक समय में निर्णय कैसे लिए जाते हैं।

बाद में, खुदरा विश्लेषण और मूल्य अनुकूलन प्लेटफार्मों पर काम करते हुए, पैमाना बदल गया। वैश्विक रोलआउट, एकाधिक बाज़ार और उद्यम ग्राहक। बुनियादी ढांचे का बहुत महत्व था-लेकिन यह पर्याप्त नहीं था। लीगेसी एनालिटिक्स सिस्टम के री-आर्किटेक्चर से अपटाइम में 40% सुधार हुआ और परिचालन लागत में काफी कमी आई। लेकिन वास्तविक मूल्य तब आया जब मूल्य निर्धारण निर्णय तेज़, अधिक सुसंगत और बाज़ार संकेतों के साथ अधिक संरेखित हो गए। फिर से, पैटर्न दोहराया गया. जिन प्रणालियों ने लोगों को बेहतर निर्णय लेने में मदद की, उन्होंने उन प्रणालियों की तुलना में अधिक मूल्य पैदा किया जो डेटा को तेजी से संसाधित करती हैं।

संपत्ति पेशेवरों के लिए डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाते समय बदलाव और भी स्पष्ट हो गया। यहां, चुनौती बुनियादी ढांचे की नहीं थी – यह डेटा में विश्वास की थी। डेटा प्रोसेसिंग गति में 50% सुधार करना और रिपोर्टिंग विलंबता को कम करना महत्वपूर्ण था। लेकिन जो अपनाया गया वह स्पष्टता थी – स्पष्ट संकेत, विश्वसनीय अंतर्दृष्टि, और निर्णय जिन पर उपयोगकर्ता विश्वास के साथ कार्य कर सकते थे। इनमें से प्रत्येक अनुभव में, एक ही पाठ विभिन्न रूपों में उभरा। आईटी अब सिस्टम के बारे में नहीं है। यह निर्णयों के बारे में है.

आज, वैश्विक उत्पाद पहलों का नेतृत्व करने वाले हालिया कार्यों में, धारणा और वास्तविकता के बीच का अंतर केवल चौड़ा हो गया है। संगठन एआई अपनाने में तेजी ला रहे हैं। उत्पादों में बुद्धिमत्ता को शामिल करने, निर्णयों को स्वचालित करने, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ कुछ करने का दबाव है। लेकिन कई मामलों में, नींव तैयार नहीं होती है। डेटा असंगत है. स्वामित्व अस्पष्ट है. फीडबैक लूप गायब हैं. निर्णय मार्ग खंडित हैं।

एक उदाहरण में, समन्वय, स्वामित्व स्पष्टता और निर्णय प्रवाह में सुधार ने वैश्विक टीमों में उत्पाद वितरण की समयसीमा को तीन महीने से घटाकर चार सप्ताह कर दिया। कोई नया AI मॉडल नहीं. कोई नया बुनियादी ढांचा नहीं. बस बेहतर निर्णय. यहीं पर अधिकांश AI रणनीतियाँ विफल हो जाती हैं। वे अनसुलझी जटिलता के ऊपर बुद्धिमत्ता की परत चढ़ाने का प्रयास करते हैं। इसे संबोधित करने के लिए, मैंने संगठनों में बार-बार जो देखा था उसे एक स्पष्ट मानसिक मॉडल में संरचित करना शुरू किया – यह समझने का एक तरीका कि क्यों कुछ सिस्टम बुद्धिमान प्लेटफार्मों में विकसित होते हैं जबकि अन्य परिचालन उपकरण बने रहते हैं। इसे मैं डिसीजन इंटेलिजेंस स्टैक के रूप में संदर्भित करता हूं।

इसके आधार पर डेटा अखंडता है. स्वच्छ, विश्वसनीय और लगातार परिभाषित डेटा के बिना, कुछ भी काम नहीं करता है। उसके ऊपर संदर्भ है. डेटा को अर्थ की आवश्यकता है – ग्राहक खंड, व्यवहार, परिचालन संकेत। संदर्भ के बिना, डेटा शोर है। फिर निर्णय की परत आती है. यहीं पर अधिकांश संगठन अपने एआई प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। लेकिन बुद्धिमत्ता सिर्फ मॉडलों के बारे में नहीं है। यह इस बारे में है कि अंतर्दृष्टि कैसे कार्यों में परिवर्तित होती है।

अंत में, सबसे अधिक नजरअंदाज की गई परत: प्रतिक्रिया। प्रत्येक निर्णय से सीख उत्पन्न होनी चाहिए। फीडबैक लूप के बिना, सिस्टम में सुधार नहीं होता है। वे स्थिर हो जाते हैं. चौंकाने वाली बात यह है कि संगठन कितनी बार निर्णय परत में जरूरत से ज्यादा निवेश कर देते हैं जबकि इसके नीचे और ऊपर की परतों की उपेक्षा कर देते हैं। यही असंतुलन है जिसके कारण कई एआई पहल वास्तविक मूल्य प्रदान करने के लिए संघर्ष करती हैं। इस बदलाव के निहितार्थ सिस्टम से परे हैं। वे भूमिकाओं को फिर से परिभाषित करते हैं।

इंजीनियर अब केवल सुविधाओं का निर्माण नहीं कर रहे हैं। वे निष्पादन तर्क को आकार दे रहे हैं। डेटा पेशेवर केवल रुझानों का विश्लेषण नहीं कर रहे हैं। वे परिभाषित कर रहे हैं कि कौन से संकेत मायने रखते हैं। उत्पाद नेता केवल रोडमैप का प्रबंधन नहीं कर रहे हैं। वे निर्णय पारिस्थितिकी तंत्र डिजाइन कर रहे हैं। यह कोई छोटा विकास नहीं है. आईटी में काम करने के अर्थ में यह एक मूलभूत परिवर्तन है। इसमें एक अनुशासन की भी आवश्यकता होती है जिसे अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है। हर समस्या के लिए AI की आवश्यकता नहीं होती.

वास्तव में, मैंने जो सबसे अधिक प्रभाव वाले सुधार देखे हैं उनमें से कुछ सरलीकरण से आए हैं। अनावश्यक कदमों को हटाना. स्वामित्व को स्पष्ट करना. सिस्टम के माध्यम से निर्णय कैसे प्रवाहित होते हैं, इसमें सुधार करना। एआई को अच्छी प्रणालियों का विस्तार करना चाहिए। इसे टूटे हुए लोगों की भरपाई नहीं करनी चाहिए। जो संगठन इसे समझेंगे वे तेजी से आगे बढ़ेंगे, तेजी से सीखेंगे और अधिक सार्थक प्रभाव पैदा करेंगे। जो लोग ऐसा नहीं करेंगे वे आनुपातिक रिटर्न देखे बिना प्रौद्योगिकी में निवेश करना जारी रखेंगे। आगे देखते हुए, अगला दशक उन लोगों को पुरस्कृत नहीं करेगा जो सबसे जटिल सिस्टम बनाते हैं। यह उन लोगों को पुरस्कृत करेगा जो ऐसे सिस्टम का निर्माण करते हैं जो स्पष्ट रूप से सोचते हैं, प्रभावी ढंग से निर्णय लेते हैं और लगातार सीखते हैं। इंफ्रास्ट्रक्चर महत्वपूर्ण रहेगा. लेकिन बुद्धिमत्ता सफलता को परिभाषित करेगी।

(व्यक्त विचार निजी हैं)

यह लेख उत्पाद/डिजिटल और एआई रणनीति के प्रमुख नोहित अरोड़ा द्वारा लिखा गया है।