“डेटा गवर्नेंस भरोसे के बराबर है। क्या मैं अपने डेटा पर एआई मॉडल चलाने के लिए भरोसा कर सकता हूं? क्या मैं अपने डेटा पर भरोसा करके उसके आधार पर निर्णय ले सकता हूं?” Qlik के उपाध्यक्ष और भारत के प्रबंध निदेशक वरुण बब्बर ने Qlik Connect 2026 के मुख्य विषय को संक्षेप में प्रस्तुत करते हुए कहा – AI के साथ प्रयोग करने से लेकर इसे बड़े पैमाने पर तैनात करने की ओर बदलाव, जो डेटा में विश्वास पर आधारित है।
से बातचीत में Indianexpress.comबब्बर ने साझा किया कि जब वह आज उद्यमों से मिलते हैं, तो उन्हें पता चलता है कि अधिकांश एआई वार्तालाप तीन श्रेणियों में आते हैं। पहला है लोकतंत्रीकरण, जो एआई को उन कर्मचारियों के लिए सुलभ बना रहा है जो डेटा वैज्ञानिक नहीं हैं। दूसरा संवादात्मक विश्लेषण के बारे में है, जो अनिवार्य रूप से उपयोगकर्ताओं को एंटरप्राइज़ डेटा को क्वेरी करने की अनुमति देता है जिस तरह से वे पहले से ही घर पर उपभोक्ता एआई टूल के साथ बातचीत करते हैं। और तीसरा, सबसे प्रमुख, एजेंटिक एआई है – सिस्टम जो न केवल एक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करता है बल्कि उस पर कार्य भी करता है।
बब्बर ने कहा, “घर पर हम लगभग हर चीज के लिए चैटजीपीटी, क्लाउड और जेमिनी का उपयोग कर रहे हैं। सर्च बार का उपयोग करने के दिन गए। लोग अब अपने एंटरप्राइज़ डेटा के साथ समान वार्तालाप अनुभव चाहते हैं – वे एक प्रश्न पूछना चाहते हैं और एक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना चाहते हैं जो उन्हें कार्रवाई करने में मदद करती है।”
इन तीन विषयों में से चाहे जो भी बातचीत शुरू हो, बब्बर ने बताया कि यह लगभग हमेशा एक ही अंतर्निहित चिंता – डेटा पर केंद्रित होती है। उन्होंने कहा, “आप सही डेटा आधार के बिना इनमें से किसी भी उपयोग के मामले को महसूस नहीं कर सकते।” और यह उद्यमों को शासन, गुणवत्ता, वंशावली और वास्तुकला के बारे में गहन चर्चा में खींचता है। हालांकि कम ग्लैमरस, वे अधिक परिणामी कार्य के रूप में उभरे हैं जो यह निर्धारित करते हैं कि उद्यम द्वारा एआई निवेश लाभदायक है या नहीं।
भारत एक प्रारंभिक अपनाने वाला देश है
जब बब्बर से भारत के उद्यम एआई बाजार के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने अधिक सूक्ष्म राय दी। उनके अनुसार, भारत दक्षता-केंद्रित अनुप्रयोगों के मामले में शुरुआती अपनाने वाला देश है। इसका मतलब है कि कंपनियां उन तैनाती पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं जहां एआई संपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलने के बजाय व्यक्तिगत उत्पादकता में सुधार करता है। “जो परिवर्तन हुआ है वह यह है कि पिछले एक या दो वर्षों में, लोग हर समस्या को एलएलएम पर डाल रहे थे। अधिकांश असफल हो रहे थे क्योंकि हर समस्या को एक ही समाधान से हल नहीं किया जा सकता था,” उन्होंने समझाया।
“समय के साथ, लोगों को सही डेटा आधार के महत्व का एहसास हुआ है, और अब संगठन इन निवेशों से वास्तविक मूल्य प्राप्त कर रहे हैं।”
यह विकास एक वैश्विक पैटर्न को दर्शाता है। वर्तमान एआई लहर के शुरुआती वर्षों में, उद्यम पायलट तेजी से फैल गए जबकि उत्पादन तैनाती पिछड़ गई। अवधारणा के प्रमाण चरण ने उत्साह पैदा किया लेकिन जब परिणामों की बात आई तो यह सीमित था। बब्बर ने तर्क दिया कि दृष्टिकोण ही समस्या है। “पहले, लोग प्रयोग करने के प्रति अधिक इच्छुक थे क्योंकि यह रोमांचक था। संगठन एआई पर सब कुछ फेंक रहे थे – बहुत सारे प्रयोग, अवधारणाओं के बहुत सारे प्रमाण – लेकिन उनका उत्पादन नहीं हो रहा था क्योंकि उन उपयोग के मामलों के पीछे कोई वास्तविक मूल्य नहीं था।”
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हालाँकि, आज, उन्होंने साझा किया कि संगठन परिणाम से शुरू कर रहे हैं और प्रौद्योगिकी की ओर पीछे की ओर काम कर रहे हैं। उनके अनुसार, यह एक उलटफेर है, जिसने सफल तैनाती की दर में सार्थक सुधार किया है।
डेटा पहेली
बातचीत के दौरान, बब्बर द्वारा पेश की गई सबसे महत्वपूर्ण टिप्पणियों में से एक उद्यम डेटा की संरचना से संबंधित थी। उनके अनुसार, अधिकांश संगठनों में, 80 प्रतिशत से अधिक डेटा असंरचित है, जिसका अर्थ है कि इसमें मुख्य रूप से ईमेल, पीडीएफ और दस्तावेज़ शामिल हैं, जबकि डेटाबेस केवल 20 प्रतिशत के आसपास हैं। हालाँकि, विश्लेषणात्मक प्रयास ऐतिहासिक रूप से लगभग पूरी तरह से उस 20 प्रतिशत पर केंद्रित रहे हैं।
उन्होंने बताया, “बाकी 80 प्रतिशत में बहुत अधिक मूल्य है। संगठन अब अपने आर्किटेक्चर पर फिर से विचार कर रहे हैं कि वे संरचित और असंरचित डेटा को कैसे एकीकृत करेंगे और उनका एक साथ विश्लेषण करेंगे।” उपकरण, जिसे पहली बार असंरचित डेटा के साथ काम करने के लिए लॉन्च किया गया था, तब से इसे संरचित और असंरचित दोनों स्रोतों में एक साथ प्रश्नों का समर्थन करने के लिए विस्तारित किया गया है। बब्बर ने कंपनी के डेटा उत्पादों की अवधारणा की ओर भी इशारा किया, जो एक शासित, खोज योग्य बाज़ार है जहां उपयोगकर्ता एंटरप्राइज़ डेटा सेट ढूंढ सकते हैं और उन पर भरोसा कर सकते हैं, जैसे उपभोक्ता अपनी पसंद के उत्पाद के लिए ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म खोजते हैं।
बब्बर के अनुसार, डेटा गवर्नेंस को सही करने की इस तात्कालिकता को नियामक विकास द्वारा और तेज कर दिया गया है। भारत का डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023, कुप्रबंधन के लिए दंड का प्रावधान करता है, जो पहले पूरी तरह से रणनीतिक बातचीत थी, उसमें एक अनुपालन आयाम जोड़ता है। सार्वजनिक क्षेत्र में भी बब्बर ने उल्लेखनीय बदलाव देखा है। “पिछले एक या दो वर्षों में, मैंने सार्वजनिक क्षेत्र की संस्थाओं से भी कई आरएफपी आते देखे हैं जो डेटा को समेकित करने और नागरिकों के लिए सुनहरे रिकॉर्ड बनाने के बारे में बात कर रहे हैं ताकि उनके पास अपने व्यवसायों के लिए एक शासित, भरोसेमंद तंत्र हो सके।”
एजेंटिक एआई की ओर अग्रसर
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Qlik Connect 2026 की मुख्य विशेषताओं में से एक इसका एजेंटिक एआई पर जोर था, जिसका उदाहरण डिस्कवर एजेंट की पेशकश है, जो एक ऐसी प्रणाली है जिसे मानव संकेत के बिना लगातार डेटा से अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हालाँकि, किसी भी एक उत्पाद से अधिक प्रमुख, अंतर्निहित दृष्टि है, जो अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच लूप को बंद करने के लिए कई प्लेटफार्मों के एजेंट एक साथ काम करते हैं।
बब्बर ने इस बात को व्यावहारिक परिदृश्य से प्रदर्शित किया। वर्तमान परिस्थितियों में, एक उपयोगकर्ता डैशबोर्ड पर इन्वेंट्री की कमी को देखता है और एक सहकर्मी को सचेत करता है, जो ServiceNow जैसे सिस्टम में टिकट उठाता है, और हर कोई ईमेल के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन को ट्रैक करता है। एक एजेंटिक आर्किटेक्चर में, पता लगाने, निर्णय लेने और कार्य करने की समान श्रृंखला स्वचालित रूप से होती है। “जैसे ही एक एजेंट को अंतर्दृष्टि मिलती है और यह निर्धारित होता है कि किसी विशिष्ट स्टोर पर किसी विशेष इन्वेंट्री की कमी होने वाली है, खरीद प्रणाली में स्वचालित रूप से एक टिकट उठाया जाता है। कोई मैन्युअल हस्तक्षेप नहीं। कार्रवाई बहुत तेज गति से की जाती है।”
Qlik के कार्यकारी ने साझा किया कि ServiceNow के साथ कंपनी की हाल ही में घोषित साझेदारी के पीछे भी यही तर्क है। यही कारण है कि वह मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल को लेकर उत्साहित हैं, जो एक खुला मानक है जो विभिन्न प्लेटफार्मों पर बने एजेंटों को एक-दूसरे के साथ संवाद करने की अनुमति देता है। “जितना अधिक आप सहयोग करते हैं, मंच उतना ही अधिक खुला होता है। इस काम को बड़े पैमाने पर करने के लिए एक अधिक खुला पारिस्थितिकी तंत्र और संगठनों के भीतर अधिक सहयोग का निर्माण महत्वपूर्ण होगा।”
परिवर्तन की गति को नियंत्रित करना
अपने सभी वादों के बावजूद, बब्बर शासन की चुनौती के बारे में स्पष्टवादी हैं। एआई विकास की गति, लगभग साप्ताहिक रूप से आने वाले नए मॉडल, कंपनियों पर पुनर्निर्माण जारी रखने का दबाव बनाते हैं। हालाँकि, उनका अवलोकन यह है कि इसे सबसे अच्छे तरीके से संचालित करने वाले संगठन वे हैं जिन्होंने अपने एआई निर्णय लेने को औपचारिक रूप दिया है। “कंपनियों ने एआई गवर्निंग काउंसिल का निर्माण किया है। अब एक अलग पदनाम के रूप में मुख्य डेटा अधिकारी हैं और कुछ बड़े संगठनों में मुख्य एआई अधिकारी हैं। उन्होंने अपनी एआई परियोजनाओं को नियंत्रित करने के लिए एक तंत्र बनाया है, जो कुछ साल पहले नहीं था। अब इसे एक अधिक शासित, संरचित कार्यक्रम के रूप में चलाया जाता है – और इसलिए प्रौद्योगिकी लगभग विनिमेय हो जाती है।”
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यहां निहितार्थ यह है कि जिन संगठनों को एआई से लाभ होने की अधिक संभावना है, वे नवीनतम मॉडल का पीछा करने वाले नहीं हैं, बल्कि वे हैं जिनके पास इसे सार्थक रूप से तैनात करने के लिए डेटा फ़ाउंडेशन, शासन संरचनाएं और उपयोग-केस अनुशासन है। उस उपाय पर, बब्बर ने सुझाव दिया, भारत में बातचीत पहले ही काफी आगे बढ़ चुकी है।