Codex से NTT DATA Group ने इंसिडेंट एनालिसिस 30 मिनट तक कम किया

NTT DATA Group जापान की एक ग्लोबल IT सर्विसेज़ कंपनी है, जो कंसल्टिंग, सिस्टम्स डेवलपमेंट और ऑपरेशंस के क्षेत्र में काम करती है. AI के कारण बिज़नेस का माहौल तेज़ी से बदल रहा है, इसलिए कंपनी अपने ग्रोथ मॉडल को बदल रही है और सिर्फ़ कर्मचारियों की संख्या बढ़ाकर रेवेन्यू बढ़ाने की जगह AI की मदद से सही मायनों में कंपनी की वैल्यू बढ़ा रही है.

इस बदलाव में मदद करने के लिए NTT DATA Group ने पूरी कंपनी में ChatGPT Enterprise लागू किया और ऐसे प्रोग्राम शुरू किए, जिनसे कर्मचारी AI को अपने रोज़मर्रा के काम का हिस्सा बना सकें. इसी मज़बूत आधार पर कंपनी ने लगभग 9,000 कर्मचारियों तक Codex को पहुँचाया. अब टेक्निकल और नॉन-टेक्निकल दोनों तरह की टीमें AI का इस्तेमाल सिर्फ़ बातचीत के ज़रिए आइडियाज़ खोजने के लिए नहीं, बल्कि साफ़ तौर पर तय किए गए काम पूरे करने के लिए भी कर रही हैं.

मई 2025 में OpenAI के साथ ग्लोबल स्ट्रैटेजिक पार्टनरशिप शुरू करने के बाद, NTT DATA Group ने पूरे संगठन में ChatGPT Enterprise लागू करने की दिशा में कदम बढ़ाया. इसने एक इंटरनल OpenAI सेंटर ऑफ़ एक्सिलेंस, यानी CoE, स्थापित किया, ताकि लाइसेंस डिस्ट्रिब्युशन, टेक्निकल वैलिडेशन, इवेंट्स, इस्तेमाल के तरीकों को बढ़ाने, इस्तेमाल की निगरानी, नॉलेज रिसोर्सेज़, और कर्मचारियों को AI से ज़्यादा-से-ज़्यादा फ़ायदा पहुँचाने वाले सिस्टम्स पहुँचाकर, इसका इस्तेमाल बढ़ाया जा सके.

इसका नतीजा यह हुआ कि ChatGPT Enterprise, NTT DATA Group में रोज़मर्रा के काम में मदद करने वाले प्रमुख AI टूल्स में से एक बन गया है. एक इंटरनल सर्वे में 96% से ज़्यादा कर्मचारियों ने बताया कि वे ChatGPT Enterprise से संतुष्ट हैं, जबकि 95% से ज़्यादा ने अपनी प्रोडक्टिविटी बढ़ने की बात कही.

रोज़मर्रा के इस्तेमाल से कर्मचारियों ने रिसर्च, लेखन और कंटेंट बनाने के लिए AI के साथ काम करने का अनुभव हासिल किया. इन्हीं आदतों और हुनर ने संगठन को अगले कदम के लिए तैयार किया. यानी साफ़ तौर पर तय किए गए काम Codex को सौंपने के लिए.

Codex की क्षमता दिखाने वाली शुरुआती सफलताओं में से एक था एक महत्वपूर्ण सिस्टम के जटिल इंसिडेंट एनालिसिस को ऑटोमेट करना. पहले इस काम के लिए पाँच अनुभवी इंजीनियर्स को तीन दिन लगते थे. Codex ने वही पूरा काम केवल 30 मिनट में पूरा कर दिया.

इस नतीजे ने जल्दी ही सीनियर लीडर्स का ध्यान खींचा और यह साबित कर दिया कि Codex क्या-क्या कर सकता है. Codex सिर्फ़ कोडिंग असिस्टेंट नहीं है. यह दिए गए निर्देश के आधार पर खुद जाँच कर सकता है, काम पूरा कर सकता है, टेस्ट कर सकता है और ज़रूरत पड़ने पर बदलाव भी कर सकता है. इसी एजेंटिक क्षमता की वजह से पूरी कंपनी में इसे अपनाने की रफ़्तार बढ़ी.

NTT DATA Group के AI Technology Department के हिरोआकी सातो कहते हैं, "Codex ने पूरी कंपनी में लोगों के AI के बारे में सोचने का नज़रिया बदल दिया है. यह विचार कि AI खुद आगे बढ़कर काम कर सकता है, उसका असर लगभग वैसा ही है जैसा ChatGPT के आने पर हुआ था." उस शुरुआती सफलता के बाद से NTT DATA Group की अलग-अलग टीमें लगातार इसके इस्तेमाल के ऐसे तरीके खोज रही हैं, जो Codex की खास खूबियों का पूरा फ़ायदा ले सकें.

इंसिडेंट एनालिसिस में दिखाई गई Codex की क्षमता सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट तक सीमित नहीं है. NTT DATA Group अपने Client Zero नीति के तहत सबसे पहले अपने ही संगठन को पहला ग्राहक मानता है और कर्मचारियों को अपने रोज़मर्रा के काम में AI आज़माने के लिए प्रेरित करता है. इसी वजह से Codex का इस्तेमाल अब इंजीनियर्स से आगे बढ़कर कई तरह की नॉन-टेक्निकल भूमिकाओं में भी हो रहा है.

सातो बताते हैं, "Client Zero नीति के तहत हम अपने ही संगठन में AI के इस्तेमाल को सक्रिय तौर पर बढ़ावा देते हैं. Codex में बहुत बड़ी संभावनाएँ हैं और अलग-अलग विभागों के कर्मचारी इसे अपने काम में इस्तेमाल करने के नए तरीके खोज रहे हैं."

नॉन-टेक्निकल कर्मचारी पहले से ही Codex का इस्तेमाल छोटे-छोटे टूल्स बनाने, बड़ी संख्या में फ़ाइलों को व्यवस्थित करने, Excel में डेटा को एनालाइज़ करने, डॉक्यूमेंट्स की समरी बनाने और दोहराए जाने वाले कामों के लिए स्क्रिप्ट्स बनाने में कर रहे हैं. ये ऐसे काम हैं जिन्हें लोग ऑटोमेट करना चाहते हैं, लेकिन अपने हाथों से करने में बहुत समय लगता है.

उदाहरण के लिए, कर्मचारी Codex की मदद से क्रेडिट कार्ड स्टेटमेंट्स से ट्रैवल से जुड़े खर्च निकालते हैं और उन्हें ट्रैवल एक्सपेंस फ़ॉर्म्स में ट्रांसफ़र करते हैं. Codex कई फ़ाइलों के साथ एक साथ काम कर सकता है, हर शीट का स्ट्रक्चर और डेटा एंट्री के नियम समझ सकता है और ट्रांसफ़र पूरा होने के बाद उसे वेरिफ़ाई करने में भी मदद करता है. इससे पहले जो काम पूरी तरह मैन्युअल और झंझट भरा था, वह अब कहीं ज़्यादा आसान हो गया है.

एक और बड़ा बदलाव यह है कि अब नॉन-टेक्निकल कर्मचारी भी ऐसे काम कर पा रहे हैं, जिनके लिए पहले इंजीनियर्स की मदद लेनी पड़ती थी. उदाहरण के लिए, पहले किसी एनालिटिकल रिपोर्ट के लिए बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल में डेटा तैयार करना और डैशबोर्ड बनाना पड़ता था. अब Codex की मदद से कर्मचारी सीधे रॉ डेटा को एनालाइज़ करके अपनी ज़रूरत की रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं. इससे काम की रफ़्तार बढ़ती है और खास टूल्स व हुनर पर निर्भरता कम होती है.

इस तरह Codex सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट में मदद नहीं कर रहा, बल्कि उन कामों को भी आसान बना रहा है जिनके लिए पहले खास एक्सपर्टीज़ की ज़रूरत होती थी. अब डेवलपमेंट के अनुभव के बिना भी कर्मचारी अपने काम के लिए उपयोगी समाधान तैयार कर सकते हैं.

NTT DATA Group ने महसूस किया कि Codex का इस्तेमाल सिर्फ़ कुछ टीमों या कर्मचारियों तक सीमित रखने के बजाय पूरे संगठन में बढ़ाने के लिए ऐसा माहौल बनाना ज़रूरी है, जहाँ हर कर्मचारी इसे सुरक्षित और पूरे भरोसे के साथ इस्तेमाल कर सके. यह आधार सिर्फ़ अपने कर्मचारियों के लिए ही नहीं, बल्कि उन अलग-अलग इंडस्ट्रीज़ के ग्राहकों के लिए भी ज़रूरी है, जिनके साथ कंपनी काम करती है.

Codex को एंटरप्राइज़ स्तर पर इस्तेमाल के लिए तैयार करने के लिए, OpenAI CoE ने सुरक्षा की गाइडलाइंस तैयार की और उन्हें अपनाने के लिए व्यावहारिक गाइडेंस भी दिया. इन गाइडलाइंस में साफ़ किया गया है कि किस तरह का डेटा इस्तेमाल किया जा सकता है, Codex किन सिस्टम्स से कनेक्ट हो सकता है, नेटवर्क ट्रैफ़िक कैसे मैनेज होगा, कौन-सा सैंडबॉक्स मोड इस्तेमाल किया जाएगा, किस स्तर तक ऑटोमेशन सही है और किन मामलों में इंसानी रिव्यू ज़रूरी होगा. इससे टेक्निकल और नॉन-टेक्निकल दोनों तरह की भूमिकाओं में काम करने वाले कर्मचारियों के लिए Codex के नए इस्तेमाल तलाशना सुरक्षित और आसान हो गया.

सुरक्षा और गवर्नेंस की इस मज़बूत नींव के साथ, Codex का इस्तेमाल अब कुछ चुनिंदा एडवांस्ड यूज़ केस तक सीमित नहीं रहा. आज यह लगभग 9,000 कर्मचारियों के रोज़मर्रा के काम का हिस्सा बनता जा रहा है.

NTT DATA Group में Codex का इस्तेमाल अब सिर्फ़ एक्सपेरिमेंट के स्तर से आगे बढ़ चुका है और पूरे संगठन में साफ़ तौर पर नतीजे दिख रहे हैं.

• जिस जटिल इंसिडेंट एनालिसिस को पहले पाँच अनुभवी इंजीनियर्स को पूरा करने में 3 दिन लगते थे, उसे 30 मिनट में पूरा किया गया
• इस्तेमाल की गाइड पब्लिश करने और हैंड्स-ऑन ट्रेनिंग देने के बाद, हर हफ़्ते ऐक्टिव रहने वाले Codex यूज़र्स की संख्या 1.4 गुना बढ़ गई
• Playwright की मदद से इंटरनल सिस्टम ऑपरेशंस ऑटोमेट किए गए, जिससे रोज़मर्रा के नियमित कामों में लगने वाला समय कम हुआ और इन ऑटोमेशन को Skills के रूप में पैकेज करके पूरे संगठन में अपनाना आसान बनाया गया

NTT DATA Group के अनुभव से पूरे संगठन में Codex अपनाने से जुड़े पाँच ज़रूरी सबक सामने आए.

• ChatGPT Enterprise को रोज़मर्रा के काम का हिस्सा बनाएँ और कर्मचारियों को अपने काम में AI के इस्तेमाल की आदत विकसित करने में मदद करें
• ChatGPT Enterprise को बड़े स्तर पर लागू करें, ताकि कर्मचारी एक-दूसरे से सीख सकें और अपने अनुभव को आपस में शेयर करके इसके इस्तेमाल में तेज़ी लाएँ
• ऐसा माहौल बनाएँ, जहाँ कर्मचारी सही सुरक्षा उपायों और प्राइवेसी के साथ AI का भरोसेमंद तरीके से इस्तेमाल कर सकें
• डिप्लॉयमेंट को अंतिम लक्ष्य नहीं, बल्कि शुरुआत मानें, फिर इस्तेमाल के आँकड़ों, सर्वे और कर्मचारियों के इंटरव्यू के आधार पर अपनाने की प्रक्रिया को लगातार बेहतर बनाते रहें
• CoE की मदद से ज़्यादा असर वाले यूज़ केस पहचानें, उन्हें दोहराए जा सकने वाले बेस्ट प्रैक्टिसेज़ में बदलें और ज़रूरी सुरक्षा उपायों के साथ पूरे संगठन में शेयर करें

NTT DATA Group का लक्ष्य सिर्फ़ अलग-अलग कामों को ज़्यादा तेज़ बनाना नहीं है. कंपनी AI को रोज़मर्रा के काम का हिस्सा बनाकर ऐसा माहौल तैयार कर रही है, जहाँ लोग और AI अपनी-अपनी ताकत का इस्तेमाल करके पहले से ज़्यादा तेज़ी से ज़्यादा वैल्यू बना सकें.

कर्मचारी ChatGPT Enterprise का इस्तेमाल अपने आइडियाज़ पर और गहराई से काम करने के लिए करते हैं, जबकि Codex किसी साफ़ लक्ष्य की दिशा में तय किए गए काम पूरे करता है. लोग दिशा तय करते हैं और नतीजों को इवैल्यूएट करते हैं, जबकि AI जानकारी को समझकर काम को आगे बढ़ाता है. टेक्निकल और नॉन-टेक्निकल दोनों तरह के कर्मचारियों तक इस सहयोग को पहुँचाकर NTT DATA Group व्यक्तिगत क्षमताओं को आगे बढ़ा रहा है और पूरे संगठन की काम करने की क्षमता को मज़बूत बना रहा है.

अपने CoE, कर्मचारी समुदायों और मज़बूत सुरक्षा व गवर्नेंस के सहयोग से कंपनी अलग-अलग विभागों में ज़्यादा असर वाले यूज़ केस पहचानती है और उन्हें ऐसे दोहराए जा सकने वाले प्रोसेस और बेस्ट प्रैक्टिसेज़ में बदलती है, जिन्हें पूरे संगठन में आसानी से अपनाया जा सके.

अपने "AI Driven Company" विज़न के तहत NTT DATA Group का लक्ष्य हर कर्मचारी के ज्ञान और एक्सपर्टीज़ को और असरदार बनाना, नई सेवाएँ और बिज़नेस प्रोसेस बनाना, और ग्राहकों को अपने ऑपरेशंस में बदलाव लाकर आगे बढ़ने में मदद करना है. अपने ही संगठन में AI की अहमियत साबित करके कंपनी इस अच्छे असर को अपने ग्राहकों और समाज के बड़े तबके तक पहुँचाना चाहती है.