इंजीनियर जिसका मुफ़्त एआई प्लेटफ़ॉर्म $275,000 विक्रेताओं को मात देता है, बताता है कि सरकारी तकनीकी परियोजनाएँ विफल क्यों होती हैं

जबकि भारत में स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं ने वर्कफ़्लो और देखभाल की गुणवत्ता में सुधार के लिए एआई की क्षमता को स्वीकार किया है, कई लोगों ने अक्सर कार्यान्वयन के मुद्दों का अनुभव किया है। के अनुसार नैसकॉम की रिपोर्ट “कैसे एआई भारत में हेल्थकेयर के भविष्य को बदल रहा है”, स्वास्थ्य सेवा में डेटा और एआई का उपयोग करने की क्षमता 2025 तक भारत की जीडीपी में 25 अरब डॉलर से 30 अरब डॉलर तक पहुंच सकती है, लेकिन कई संगठन अपने एआई निवेश से असफल कार्यान्वयन और औसत परिणामों की रिपोर्ट करते हैं। दुनिया भर में सरकारी एआई पहलों की तरह, उन्हें डेटा प्रसंस्करण, सिस्टम को एकीकृत करने और कर्मचारियों को नए उपकरण अपनाने में बाधाओं का सामना करना पड़ता है। वामशी पैली, एफईआई सिस्टम्स (संघीय और स्थानीय सरकारी डेटा सिस्टम के लिए स्वास्थ्य आईटी सेवाओं का एक अग्रणी प्रदाता) में सीनियर डेटा प्रोसेसिंग इंजीनियर, सार्वजनिक क्षेत्र के आईटी समाधानों में एक विशेषज्ञ हैं। अपनी स्वास्थ्य देखभाल-उन्मुख भूमिका के अलावा, उन्होंने हाल ही में एक सरकारी पहल के लिए एक उल्लेखनीय जीत हासिल की: मैसाचुसेट्स में रेवरे सिटी काउंसिल ने सालाना 275,000 डॉलर की लागत वाले मालिकाना विक्रेताओं पर अपने ओपन-सोर्स नागरिक मंच को आगे बढ़ाने के लिए 10 नवंबर, 2025 को सर्वसम्मति से मतदान किया। उनका रेवरे.सिटी डैशबोर्ड, मूल कोड की 60,000 लाइनों के साथ बनाया गया है, जो सरकारी डेटा को नागरिकों के लिए तुरंत पहुंच योग्य बनाता है। इस उपलब्धि ने उन्हें सरकार में डिजिटल परिवर्तन के लिए दिसंबर 2025 में अमेरिकन बिजनेस एक्सपो में टेक लीडर ऑफ द ईयर का पुरस्कार दिलाया। इस साक्षात्कार में, वामशी ने चर्चा की कि इतने सारे सरकारी एआई कार्यान्वयन क्यों विफल हो जाते हैं और इस बात के व्यावहारिक उदाहरण पेश करते हैं कि नेता सफल तैनाती कैसे कर सकते हैं।

वामशी, आपके रेवरे सिटी प्लेटफॉर्म ने महंगे मालिकाना समाधानों पर सर्वसम्मति से सरकार की मंजूरी हासिल की। जहाँ आपकी सफल हुई वहाँ इतनी सारी AI परियोजनाएँ विफल क्यों हो जाती हैं?

कई AI विफलताएँ तब होती हैं जब संगठन पहले से मौजूद प्रक्रियाओं को पूरक करने के बजाय उन्हें प्रतिस्थापित कर देते हैं। अधिकारी और डॉक्टर अक्सर उम्मीद करते हैं कि एआई रातोरात सब कुछ ठीक कर देगा, लेकिन उन सभी के पास सार्वजनिक जवाबदेही बनाए रखने के लिए प्रोटोकॉल हैं। साथ ही, आश्चर्यजनक रूप से, वे बड़े पैमाने पर बदलाव को लेकर झिझक दिखाते हैं जिससे आवश्यक सेवाएं बाधित हो सकती हैं। डेटा एकीकरण चुनौतियां भी कई परियोजनाओं को प्रभावित करती हैं क्योंकि टीमें एआई टूल को मौजूदा सिस्टम से जोड़ने की जटिलता को कम आंकती हैं। यह चुनौती विशेष रूप से भारत में गंभीर है, जहां सरकारी कार्यालय अक्सर पुरानी प्रणालियों और सीमित आईटी बुनियादी ढांचे के साथ काम करते हैं। संगठन विशिष्ट दैनिक निराशाओं को संबोधित करने के बजाय प्रौद्योगिकी शोकेस को भी प्राथमिकता देते हैं जो कर्मचारियों और आबादी दोनों के अनुभवों को बेहतर बना सकते हैं।

रेवरे सिटी काउंसिल में, काउंसलर मिशेल केली ने सार्वजनिक रूप से पुष्टि की कि आपका प्लेटफ़ॉर्म मालिकाना विक्रेताओं की तुलना में सालाना $275,000 बचाता है। आपने यह कैसे हासिल किया?

रेवरे को “डिजिटल वॉल” से संघर्ष करना पड़ा, महत्वपूर्ण सार्वजनिक डेटा हजारों असंरचित पीडीएफ दस्तावेज़ों में फंस गया, जिन तक नागरिक और अधिकारी आसानी से नहीं पहुंच सकते थे। मैंने स्वचालित पीडीएफ निष्कर्षण, एकीकृत सिमेंटिक खोज और एक आवाज-सक्षम इंटरफ़ेस का उपयोग किया। मौजूदा वर्कफ़्लो को बदलने के बजाय, मैंने वर्तमान डेटा स्रोतों को परिचित वेब इंटरफेस के माध्यम से तुरंत पहुंच योग्य बनाने के लिए एआई को एकीकृत किया। किसी भी सरकारी सेटिंग में जहां बजट सीमित है और संस्थानों को तत्काल मूल्य की आवश्यकता है, यह केंद्रित दृष्टिकोण आवश्यक हो जाता है।

काउंसलर जोआन मैककेना ने आपके मंच को “भविष्य” कहा। किन विशिष्ट कदमों से यह सुनिश्चित हुआ कि परिषद ने आपके समाधान को स्वीकार किया?

मैंने प्रस्तुतियों के बजाय कार्यशील प्रोटोटाइप के माध्यम से परियोजना के वास्तविक मूल्य को प्रदर्शित करने में भारी निवेश किया। काउंसिल के सदस्य वास्तव में अपने नगरपालिका दस्तावेजों को खोजने और तत्काल परिणाम प्राप्त करने के लिए Revere.City का उपयोग कर सकते हैं। मैंने मंच को सभी के लिए सुलभ बनाया, न केवल परिषद के सदस्यों के लिए, बल्कि आम निवासियों के लिए भी, जिसने तुरंत इसके सार्वजनिक मूल्य को साबित कर दिया। भारतीय सरकारी एजेंसियों के लिए, नागरिक सेवाओं और डिजिटल प्रशासन पहल पर जोर देने के कारण इस तरह का पारदर्शी दृष्टिकोण और भी महत्वपूर्ण होता जा रहा है। मैंने सफलता को तकनीकी मैट्रिक्स के बजाय वास्तविक उपयोग और पहुंच से मापा। जब सरकारी अधिकारी देखते हैं कि एआई नागरिक पहुंच में सुधार करते हुए उनके डेटा को अधिक पारदर्शी बनाता है, तो इसे अपनाना स्वाभाविक रूप से होता है।

एफईआई सिस्टम्स में, आपके आरएजी एप्लिकेशन ने $5,000 हासिल किए और 30% प्रसंस्करण सुधार प्रदर्शित किया। आपने इन सामान्य खतरों से कैसे बचा?

मैंने सब कुछ एक साथ बदलने की कोशिश करने के बजाय एक विशिष्ट अड़चन पर ध्यान केंद्रित किया। जटिल स्वास्थ्य प्रणालियों में, खंडित डेटा अक्सर सूचना पुनर्प्राप्ति में महत्वपूर्ण घर्षण पैदा करता है, इसलिए मैंने उस समस्या को हल करने के लिए लैंगचेन का उपयोग करके एक आरएजी समाधान बनाया। मौजूदा वर्कफ़्लो को बदलने के बजाय, मैंने एआई को परिचित इंटरफेस के साथ वर्तमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण सिस्टम में एकीकृत किया। यह दृष्टिकोण सीधे भारतीय अस्पतालों पर लागू होता है, जहां कर्मचारियों के पास व्यापक पुनर्प्रशिक्षण के लिए अक्सर समय की कमी होती है और संस्थानों को तत्काल आरओआई की आवश्यकता होती है। स्वास्थ्यकर्मी पूरी तरह से अलग वर्कफ़्लो सीखे बिना नई प्रणालियों से तत्काल मूल्य चाहते हैं।