Prevalent AI ने जुटाए $22 मिलियन, साइबरसिक्योरिटी से आगे बढ़ेगा उसका ‘सॉवरेन’ नॉलेज ग्राफ

Prevalent AI लंदन स्थित एंटरप्राइज-AI और साइबरसिक्योरिटी कंपनी है। इसका मूल विचार सीधा है: जब किसी संगठन का डेटा अलग-अलग, आपस में न जुड़ी या एक-दूसरे से विरोधाभासी प्रणालियों में बिखरा हो, तो इंसानों और AI सिस्टम्स—दोनों के लिए भरोसेमंद निर्णय लेना मुश्किल हो जाता है। कंपनी का प्लेटफॉर्म ऐसे सैकड़ों स्रोतों को जोड़कर लगातार अपडेट होने वाला और सवाल पूछकर इस्तेमाल किया जा सकने वाला नॉलेज ग्राफ तैयार करता है।

अब Prevalent AI ने लॉस एंजिल्स स्थित Integrity Growth Partners (IGP) से $22 मिलियन जुटाए हैं। यह कंपनी के नौ साल के इतिहास में पहली प्राथमिक पूंजी जुटाने की घोषणा है। निवेश का लक्ष्य अब तक मुख्य रूप से ग्राहक मांग और लाभप्रदता के सहारे बढ़े कारोबार को वैश्विक स्तर पर विस्तार देना और तकनीक को शुरुआती साइबरसिक्योरिटी बाजार से आगे ले जाना है।

Prevalent AI की स्थापना किसने की?

Prevalent AI की स्थापना 2017 में Paul Stokes और Arun Raj ने की थी। Stokes अब कंपनी के CEO और Raj COO हैं। शुरुआती टीम में ब्रिटिश इंटेलिजेंस और साइबरसिक्योरिटी क्षेत्र के अनुभवी लोग भी शामिल थे, जिनमें पूर्व GCHQ निदेशक Sir Iain Lobban और GCHQ के पूर्व साइबर-डिफेंस प्रमुख तथा Darktrace के सह-संस्थापक Andrew France शामिल हैं।

यह पृष्ठभूमि कंपनी के शुरुआती फोकस को समझने में मदद करती है। इंटेलिजेंस और साइबरसिक्योरिटी, दोनों ही क्षेत्रों में अधूरी और अलग-अलग जगहों पर मौजूद सूचनाओं से एक सटीक तस्वीर बनानी होती है—और फिर उसमें संबंधों, कमियों और जोखिमों की पहचान करनी होती है।

Prevalent AI का प्लेटफॉर्म कैसे काम करता है?

कंपनी अपनी तकनीक को AI-पावर्ड डेटा फैब्रिक और सॉवरेन नॉलेज ग्राफ कहती है। आसान शब्दों में, यह सिस्टम किसी एंटरप्राइज की अलग-अलग प्रणालियों से जानकारी जोड़कर पूरे संगठन का एक साझा और संदर्भयुक्त मॉडल तैयार करता है।

इस ग्राफ में इनके बीच संबंध दिखाए जा सकते हैं:

• एसेट्स और सिस्टम्स;
• पहचान और एक्सेस अधिकार;
• सुरक्षा नियंत्रण;
• डेटा और कारोबारी प्रक्रियाएं; तथा
• ऑपरेशनल या नियंत्रण संबंधी कमियां।

ग्राफ को लगातार अपडेट रखने का उद्देश्य यह है कि सुरक्षा टीमें पूरे IT एस्टेट में मौजूद चीजों, उनके आपसी संबंधों और उन एसेट्स या नियंत्रणों को समझ सकें जिनकी पर्याप्त निगरानी नहीं हो रही है।

यहां “सॉवरेन” का अर्थ ग्राहक के नियंत्रण वाली डेटा नींव से है। कंपनी के अनुसार, ग्राहक यह तय करते हैं कि मूल डेटा भौतिक रूप से कहां रखा जाए; उसे साझा क्लाउड वातावरण में रखना अनिवार्य नहीं है।

इस तकनीक के संभावित उपयोगकर्ता केवल सुरक्षा विशेषज्ञ नहीं हैं। Prevalent AI का कहना है कि यही जुड़ा हुआ संदर्भ कारोबारी उपयोगकर्ताओं और AI एजेंट्स को भी दिया जा सकता है, ताकि वे किसी संगठन के बारे में भरोसेमंद जानकारी के आधार पर सुरक्षित और एकसमान तरीके से काम कर सकें।

शुरुआत साइबरसिक्योरिटी से ही क्यों हुई?

साइबरसिक्योरिटी इस प्लेटफॉर्म के लिए सबसे स्वाभाविक शुरुआती क्षेत्र था, क्योंकि बिखरी हुई जानकारी वहां सीधे ऑपरेशनल नुकसान में बदल सकती है। सुरक्षा टीमों को अक्सर बड़ी संख्या में सिस्टम्स, पहचान, नियंत्रण और डेटा स्रोतों के बीच महत्वपूर्ण फैसले लेने पड़ते हैं—वह भी तब, जब अलग-अलग स्रोत अधूरी या असंगत तस्वीर दे रहे हों।

CEO Paul Stokes के शब्दों में, सुरक्षा वह क्षेत्र था “जहां बिखरा हुआ डेटा सबसे ज्यादा नुकसान करता है।”

इस उच्च-जोखिम वाले वातावरण में शुरुआत करने से Prevalent AI को संगठनात्मक संदर्भ की व्यापक समस्या के लिए एक केंद्रित उपयोग-केस मिला। अब कंपनी का तर्क है कि यही जरूरत उन सभी क्षेत्रों में मौजूद है जहां इंसानों या स्वचालित सिस्टम्स को संगठन के अलग-अलग हिस्सों में फैले डेटा के आधार पर निर्णय लेना होता है।

साइबरसिक्योरिटी से आगे कंपनी की क्या योजना है?

अब Prevalent AI का अगला लक्ष्य केवल साइबरसिक्योरिटी नहीं, बल्कि व्यापक एंटरप्राइज रिस्क है। संभावित विस्तार वाले क्षेत्रों में कंप्लायंस, वित्तीय अपराध और ऑपरेशनल रिस्क शामिल हैं।

उत्पाद की बुनियादी अवधारणा वही रहेगी: अलग-अलग सूचनाओं को जोड़ना, रिकॉर्ड्स के बीच संबंधों को बनाए रखना और संगठन का ऐसा वर्तमान संदर्भ उपलब्ध कराना जिसे इंसान या AI सिस्टम सवाल पूछकर इस्तेमाल कर सकें। फर्क सिर्फ उस कारोबारी सवाल का होगा जिसका जवाब तलाशा जा रहा है—मसलन सुरक्षा जोखिम, कंप्लायंस दायित्व, वित्तीय अपराध का खतरा या किसी ऑपरेशनल प्रक्रिया पर निर्भरता।

उपलब्ध घोषणाएं इसे साइबरसिक्योरिटी और एंटरप्राइज रिस्क के लिए विकसित तकनीक के विस्तार के रूप में पेश करती हैं। इनमें यह दावा नहीं किया गया है कि प्रस्तावित हर उपयोग-क्षेत्र पहले से पूरी तरह लॉन्च हो चुका है।

$22 मिलियन का निवेश कहां खर्च होगा?

IGP से मिले निवेश से Prevalent AI की चार प्रमुख प्राथमिकताओं को समर्थन मिलने की उम्मीद है:

1. वैश्विक गो-टू-मार्केट विस्तार: कंपनी बिक्री, मार्केटिंग, कस्टमर सक्सेस और साझेदारी क्षमताओं को बढ़ाएगी।
2. अमेरिका में विकास: Prevalent AI अमेरिका में विस्तार तेज करने के साथ मौजूदा बाजारों में अपनी मौजूदगी मजबूत करना चाहती है।
3. नेतृत्व टीम का विस्तार: कारोबार बढ़ने के साथ नेतृत्व ढांचे को और मजबूत करने में पूंजी लगाई जाएगी।
4. उत्पाद और बाजार का विस्तार: निवेश डेटा फैब्रिक और नॉलेज ग्राफ प्लेटफॉर्म के विकास तथा इसे व्यापक एंटरप्राइज-रिस्क और AI उपयोगों तक ले जाने में मदद करेगा।

यह फंडिंग इसलिए भी उल्लेखनीय है क्योंकि इसे Prevalent AI के नौ साल के इतिहास में पहली प्राथमिक पूंजी बताया गया है। कंपनी और उद्योग रिपोर्टों के अनुसार, इससे पहले कारोबार ग्राहक मांग और लाभप्रदता के आधार पर बढ़ा, न कि संस्थागत फंडिंग के सहारे।

बड़ी तस्वीर: AI के लिए भरोसेमंद संदर्भ

Prevalent AI नॉलेज ग्राफ को सिर्फ एक और साइबरसिक्योरिटी डेटा स्टोर के रूप में पेश नहीं कर रही है। उसका व्यापक दावा है कि एंटरप्राइज AI एजेंट्स को भरोसेमंद तरीके से काम करने के लिए पहले संगठनात्मक संदर्भ की एक मजबूत परत चाहिए।

$22 मिलियन का निवेश कंपनी को इस दावे को बड़े पैमाने पर परखने का मौका देगा। पहला कदम कारोबारी संगठन और अमेरिका में मौजूदगी बढ़ाना होगा। इसके बाद साइबरसिक्योरिटी में परखी गई डेटा नींव को एंटरप्राइज रिस्क से जुड़े व्यापक फैसलों तक ले जाने की कोशिश की जाएगी। इस विस्तार की सफलता इस बात पर निर्भर करेगी कि Prevalent AI जटिल ग्राहक डेटा को नए क्षेत्रों में कितनी प्रभावी ढंग से जुड़ा हुआ, अद्यतन और उपयोगी बनाए रख पाती है।