डेटा गवर्नेंस के बिना AI गवर्नेंस क्यों विफल हो जाता है, और DataOS स्टैक को कैसे पुनः परिभाषित कर रहा है

AI गवर्नेंस बड़े पैमाने पर ऑटोमेशन, निर्णय प्रणालियों और जेनरेटिव मॉडल के साथ प्रयोग करने वाले उद्यमों के लिए शीर्ष प्राथमिकता बन गई है। फिर भी कई संगठन यह पा रहे हैं कि नीतियों, समितियों और पोस्ट हॉक नियंत्रणों के इर्द-गिर्द बनाए गए गवर्नेंस फ्रेमवर्क वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों में विफल हो रहे हैं। समस्या आर्किटेक्चरल है। जब डेटा गवर्नेंस स्टैक के बाहर रहती है तो AI गवर्नेंस टूट जाती है।

यह वह अंतर है जिसे DataOS जैसे प्लेटफॉर्म संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एनालिटिक्स या AI वर्कफ़्लो बनाए जाने के बाद गवर्नेंस को एक अलग परत के रूप में मानने के बजाय, DataOS गवर्नेंस को सीधे डेटा ऑपरेटिंग एनवायरनमेंट में एम्बेड करता है। यह अंतर महत्वपूर्ण है। AI सिस्टम अनुमोदन के लिए रुकते नहीं हैं, और वे बाहरी टूल में परिभाषित सीमाओं का सम्मान नहीं करते हैं। वे लगातार संचालित होते हैं, तेज़ी से डेटा को पुनः संयोजित करते हैं, और गवर्नेंस के कार्यान्वयन में हर कमजोरी को उजागर करते हैं।

आज अधिकांश उद्यमों में, डेटा गवर्नेंस अभी भी एक बाहरी प्रक्रिया के रूप में मौजूद है। एक्सेस नियम टिकटों के माध्यम से लागू किए जाते हैं। मॉडल तैनात होने के बाद लिनिएज को पुनर्निर्मित किया जाता है। बिजनेस परिभाषाओं को उन एनवायरनमेंट से डिस्कनेक्ट कैटलॉग में दस्तावेज़ित किया जाता है जहां डेटा को क्वेरी किया जाता है और सीखा जाता है। ऑडिट ट्रेल्स को उन सिस्टम में एक साथ जोड़ा जाता है जो कभी एकल कंट्रोल प्लेन के रूप में काम करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे।

यह संरचना आवधिक अनुपालन समीक्षाओं को संतुष्ट कर सकती है, लेकिन यह मूल रूप से AI सिस्टम के साथ असंगत है। मॉडल लगातार डेटा इनजेस्ट करते हैं, इसे डोमेन में ट्रांसफॉर्म करते हैं, और आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो प्रशिक्षण पूर्ण होने के बाद भी समझाने योग्य होने चाहिए। जब डेटा एक्सेस या उपयोग के समय गवर्नेंस लागू नहीं की जाती है, तो AI सिस्टम अस्पष्टता को विरासत में लेते हैं। वह अस्पष्टता बाद में असंगत आउटपुट, अपारदर्शी निर्णयों और नियामक जोखिम के रूप में दिखाई देती है जिसे किसी विशिष्ट स्रोत तक ट्रेस करना मुश्किल होता है।

यही कारण है कि कई AI गवर्नेंस पहल रुक जाती हैं। वे उन डेटा फाउंडेशन को नियंत्रित किए बिना मॉडल को नियंत्रित करने का प्रयास करते हैं जिन पर वे मॉडल निर्भर करते हैं। नीतियां मौजूद हैं, लेकिन वे निष्पादन योग्य नहीं हैं। लिनिएज मौजूद है, लेकिन यह कार्रवाई योग्य नहीं है। सेमेंटिक्स परिभाषित हैं, लेकिन लागू नहीं किए गए हैं। गवर्नेंस नियंत्रण के बजाय दस्तावेज़ीकरण बन जाती है।

DataOS समस्या को विपरीत दिशा से संबोधित करता है। गवर्नेंस को एक ऑपरेटिंग-सिस्टम चिंता के रूप में माना जाता है, जो क्वेरी, API, एप्लिकेशन और AI वर्कलोड में समान रूप से लागू किया जाता है। AI पाइपलाइन पर नियंत्रण को रेट्रोफिट करने के बजाय, गवर्नेंस को डेटा प्रोडक्ट में ही एम्बेड किया जाता है। प्रत्येक प्रोडक्ट अपनी लिनिएज, सेमेंटिक परिभाषाएं, एक्सेस नीतियां और ऑडिट संदर्भ रखता है, इसलिए इसे उपभोग करने वाला कोई भी AI सिस्टम स्वचालित रूप से समान बाधाओं को विरासत में लेता है।

यह आर्किटेक्चरल परिवर्तन AI सिस्टम में विश्वास स्थापित करने के तरीके को बदलता है। लिनिएज को निर्णय होने के समय कैप्चर किया जाता है, बाद में पुनर्निर्मित नहीं किया जाता है। एक्सेस कंट्रोल और मास्किंग को स्रोत के बजाय क्वेरी समय पर लागू किया जाता है, जिससे एक ही डेटासेट को इस बात पर निर्भर करते हुए अलग-अलग दृश्य प्रस्तुत करने की अनुमति मिलती है कि कौन या क्या पूछ रहा है। साझा सेमेंटिक्स यह सुनिश्चित करती है कि AI मॉडल टूल और उपयोग के मामलों में मुख्य बिजनेस अवधारणाओं को लगातार व्याख्या करते हैं। ऑडिट रेडीनेस एक विचारोत्तर के बजाय एक डिफ़ॉल्ट स्थिति बन जाती है।

जैसे-जैसे संगठन AI को वित्त, स्वास्थ्य देखभाल और संचालन जैसे संवेदनशील डोमेन में गहराई से धकेलते हैं, ये क्षमताएं गैर-परक्राम्य हो जाती हैं। AI गवर्नेंस जो डेटा स्टैक के बाहर संचालित होती है, आधुनिक सिस्टम की गति या जटिलता के साथ स्केल नहीं कर सकती है। DataOS जैसे प्लेटफॉर्म प्रदर्शित करते हैं कि जब गवर्नेंस को निरीक्षण के बजाय इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में माना जाता है तो यह कैसा दिखता है, जो नियंत्रण का त्याग किए बिना प्रयोग को सक्षम बनाता है।

AI गवर्नेंस के साथ संघर्ष करने वाले उद्यम विफल नहीं हो रहे हैं क्योंकि उनके पास फ्रेमवर्क या इरादे की कमी है। वे विफल हो रहे हैं क्योंकि गवर्नेंस निष्पादन से डिस्कनेक्ट है। AI को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए हर बार, बिना किसी अपवाद के, उपयोग के बिंदु पर डेटा को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है। जब गवर्नेंस को स्टैक में ही एम्बेड किया जाता है, तो AI उन फाउंडेशन पर तेजी से आगे बढ़ सकती है जो दृश्यमान, समझाने योग्य और विश्वसनीय हैं।