विचारक नेता
उम्मीदों से परे: एआई एजेंट और काम का अगला अध्याय
एआई एजेंट, या स्वायत्त एजेंट, अपने शुरुआती दिनों में हैं। बहुत जल्दी - पहली पारी का अंत जल्दी। यह क्षेत्र नवीनता से गुलजार है, अभूतपूर्व अनुसंधान से लेकर अवधारणाओं के प्रमाण से लेकर व्यावहारिक अनुप्रयोगों तक - ये सभी एआई की विशाल क्षमता की ओर इशारा करते हैं।
इसमें कोई संदेह नहीं है कि स्वायत्त एजेंट हर एक उद्योग को बदल देंगे, उनकी क्षमताएं केवल कार्य स्वचालन से आगे बढ़कर वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करने, जटिल परिदृश्यों का अनुकरण करने और विभिन्न प्रक्रियाओं में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता को कम करने तक विस्तारित होंगी। हम एक (निकट-अवधि) भविष्य की ओर देख रहे हैं जहां एजेंट बड़े पैमाने पर सिमुलेशन चला सकते हैं, विपणन अभियानों को फिर से डिज़ाइन कर सकते हैं, या यहां तक कि जटिल आर एंड डी परीक्षण प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं।
बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप (BCG) विकासवादी छलांग पर प्रकाश डालता है बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) से लेकर स्वायत्त एजेंटों तक, जो कार्यों को शुरू से अंत तक निष्पादित करने, परिणामों की निगरानी करने, अनुकूलन करने और लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए उपकरणों का स्वायत्त रूप से उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो निरंतर मानव निरीक्षण के बिना स्वतंत्र संचालन में सक्षम है।
के अनुसार बाजार का आकार4.8 में स्वायत्त एआई और स्वायत्त एजेंटों का मूल्य 2023 बिलियन अमरीकी डालर था और 43 और 2023 के बीच 2028% से अधिक का सीएजीआर दर्ज करने का अनुमान है, जो 28.5 बिलियन तक पहुंच जाएगा। यह स्पष्ट है कि हम एक आदर्श बदलाव के शिखर पर हैं - प्रत्याशा से भरा एक चरण, उत्साह, संशयवाद, और व्यावहारिक मूल्यांकन। यह बदलाव केवल तकनीकी प्रगति के बारे में नहीं है; यह काम, उत्पादकता और नवाचार के प्रति हमारे दृष्टिकोण को फिर से परिभाषित करने के बारे में है। लगभग हर निवेशक, संस्थापक, डेवलपर और तकनीकी उत्साही यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इस तकनीक का हमारे जीवनकाल और उसके बाद हमारे काम करने के तरीके पर क्या प्रभाव पड़ेगा, और उनके संचालन और रणनीतिक लक्ष्यों के लिए निहितार्थ का आकलन कर रहा है।
हालाँकि, अभी तक, हमारे पास इसके कारण होने वाले बड़े पैमाने पर बदलाव की भयावहता को पूरी तरह से समझने की क्षमता नहीं है। हम केवल अनुमान लगा सकते हैं। यह लेख बस इतना ही है - स्वायत्त एजेंटों की उभरती गतिशीलता और संस्थापकों, निवेशकों और व्यापक अर्थव्यवस्था के लिए इसके निहितार्थ के बारे में मेरी अटकलें। मैं इस बारे में बात करूंगा कि फोरम वेंचर्स में हम इस क्षेत्र के बारे में कैसे सोच रहे हैं और निवेश कर रहे हैं, साथ ही प्रदान भी कर रहे हैं एक बाज़ार मानचित्र जिन कंपनियों के बारे में हमारा मानना है कि वे अन्वेषण का नेतृत्व कर रही हैं।
हम आज कहां हैं
अनुसंधान और अवधारणाओं के प्रमाण में उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद, हम सभी अभी भी यह समझने और प्रोजेक्ट करने की कोशिश कर रहे हैं कि एआई एजेंटों की पूर्ण क्षमताओं का उपयोग कैसे किया जाए। अब तक, तीन प्रवृत्तियों का संगम है:
- एआई दक्षता और दक्षता में प्रगति, जो संभव है उसकी सीमाओं का विस्तार।
- उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी 4.0 जैसी कार्य क्षमताओं की घटती लागत, एआई एजेंटों के उपयोग को अधिक लोगों के लिए अधिक सुलभ बनाती है और इस तकनीक को व्यापक रूप से अपनाती है और समग्र रूप से अपनाती है।
- एआई तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण, चाहे खुला स्रोत हो या नहीं, एआई समाधानों का पता लगाने और लागू करने के लिए संस्थाओं की एक विस्तृत श्रृंखला को सक्षम बनाता है, जिससे नवाचार की गति तेज हो जाती है।
किसी भी नई तकनीक की तरह, विशेष रूप से इतने बड़े परिवर्तन के साथ, कई चुनौतियाँ हैं जिनका समाधान करने की प्रक्रिया चल रही है। यहाँ शीर्ष दो हैं:
1. सुरक्षा एवं सटीकता
एआई एजेंटों की सुरक्षित और नैतिक तैनाती सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है। कई उद्योगों और व्यवसायों के लिए, त्रुटि की कोई गुंजाइश नहीं है। यदि किसी एलएलएम में मतिभ्रम दर केवल 0.1% भी है तो किसी भी महत्वपूर्ण प्रक्रिया में उस पर कभी भी भरोसा नहीं किया जा सकता है, और 10 कदम या 100 कदम की प्रक्रिया के लिए इस त्रुटि दर को और भी कम होना चाहिए। इसे हल करना व्यापक रूप से अपनाने के लिए सर्वोपरि है, और कई कंपनियां एलएलएम को अपने तकनीकी स्टैक के हिस्से के रूप में या संचालन के पूरी तरह से नए तरीके के रूप में अपनाने से पहले इंतजार कर रही हैं।
एआई एकीकरण के लिए एक जिम्मेदार दृष्टिकोण को बढ़ावा देने के लिए अवलोकन और उपयोगकर्ता की अनुमति के साथ-साथ नैतिक ढांचे के माध्यम से सटीकता और सुरक्षा की निगरानी के लिए उपकरण स्थापित किए जा रहे हैं। हमने कुछ कंपनियों को यह अच्छा करते देखा है, प्राइवेटएआई उनमें से एक होने के नाते. वे यह सुनिश्चित करने के लिए अनुमान का उपयोग करते हैं कि कंपनियां निजी डेटा पर प्रशिक्षण नहीं दे रही हैं ताकि यह लीक न हो। हम सेफगार्डएआई जैसी नई कंपनियों के बाजार में आने से भी बहुत उत्साहित हैं - एक स्वायत्त एआई एजेंट जो मतिभ्रम के लिए सुरक्षा प्रदान करता है, जिससे उद्यमों को जेनरेटिव एआई उपयोग को तेजी से तैनात करने की अनुमति मिलती है।
इसके अतिरिक्त, एलएलएम की सटीकता के मूल्यांकन और सुधार में सहायता के लिए स्वचालित मूल्यांकन मेट्रिक्स, मानव मूल्यांकन ढांचे और नैदानिक डेटासेट जैसे उपकरण विकसित किए जा रहे हैं। ये उपकरण शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को एलएलएम में ताकत और कमजोरियों की पहचान करने और क्षेत्र में आगे की प्रगति का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं।
2. मानव-एआई इंटरेक्शन
यहां चुनौती यह है कि इंसानों को किस हद तक स्वायत्त सॉफ्टवेयर के साथ बातचीत करनी चाहिए। पर्याप्त मानव नियंत्रण के बिना संचालित होने वाले एआई सिस्टम के संभावित जोखिमों के बारे में चिंताएं हैं, यानी कितनी स्वायत्तता बहुत अधिक है। लेकिन हमें यह भी पता लगाने की जरूरत है कि हम इंसानों को कितना अपने दायरे में रखना चाहते हैं, और मानवीय संपर्क का कौन सा स्तर पूर्वाग्रहों को सीमित करते हुए अधिक सुरक्षा पैदा करता है और मानवीय त्रुटि की संभावना को कम करता है। किसी भी प्रकार के उचित पैमाने पर अभी तक हमारे पास इसका कोई अच्छा उत्तर नहीं है।
एक अवसरवादी दृष्टिकोण से, मुझे उम्मीद है कि हम मनुष्यों के नियंत्रण के अंदर संचालित होने वाले स्वायत्त सॉफ़्टवेयर के लिए एक नए प्रतिमान को इस तरह से परिभाषित कर सकते हैं कि इसकी निगरानी की जा सके और निरीक्षण किया जा सके ताकि मनुष्य संभावित रूप से "घातक" चीजों को बहुत बड़े होने से रोक सकें। अर्थव्यवस्था में एक आकस्मिक दुर्घटना का संस्करण। मेरी राय में, जो लोग इसे बना सकते हैं वे जीतेंगे और परिवर्तनकारी अवसर प्रदान करेंगे।
कार्य-उन्मुख से लक्ष्य-उन्मुख प्रक्रियाओं में बदलाव
ऐसा कोई क्षेत्र या कार्यक्षेत्र नहीं होगा जो एआई एजेंटों से अछूता रहेगा, और जो भी बदलाव होंगे उनमें से अधिकांश निकट भविष्य में होंगे। मेरी राय में, ओएआई एजेंटों पर सबसे गहरा प्रभाव पड़ेगा कार्य-उन्मुख से लक्ष्य-उन्मुख प्रक्रियाओं में बदलाव है। आज, आप कंप्यूटर में कुछ इनपुट करते हैं, जैसे "मुझे एआई एजेंटों के बारे में एक ऑप-एड लिखें", और कंप्यूटर आपको कुछ वापस देता है, जिस पर आप कार्रवाई करते हैं। यह एक बहुत ही कार्य-उन्मुख संकेत है, और फिर भी उपयोगकर्ता को व्यक्ति के लक्ष्यों और आवाज़ के स्वर के अनुसार एजेंट को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह यहीं तक सीमित है, और इसलिए आउटपुट काफी हद तक प्रशिक्षण इनपुट की गुणवत्ता, साथ ही उपयोगकर्ता के पूर्व-निर्धारित (और संभवतः सीमित) लक्ष्यों द्वारा निर्धारित होता है, जो अभी भी मानव कार्यों पर बहुत अधिक निर्भर है।
एआई एजेंटों की कम उपयोग की गई शक्ति लक्ष्य-उन्मुख कार्य की शक्ति में है। भविष्य अब रटे-रटाये चरण-दर-चरण प्रक्रिया विवरण या प्रक्रियाओं के लिए जटिल त्वरित इंजीनियरिंग का नहीं रहेगा। कंपनियों और नेताओं को अपनी सोच बदलनी चाहिए कि वे स्वायत्त नियम-आधारित प्रक्रियाओं का निर्माण और उपयोग कैसे करते हैं, जिससे लक्ष्य निर्धारित होते हैं और एजेंट उस परिणाम को प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा रास्ता निर्धारित करते हैं (उचित मानवीय हस्तक्षेप के साथ)। इसका एक उदाहरण हो सकता है, "मेरे लिए न्यूयॉर्क शहर में 100 पेशेवरों के साथ एक कार्यक्रम बुक करें जो हमारे एक वक्ता से यह सीखना चाहते हैं कि एआई अमेरिकी स्वास्थ्य सेवा बाजार में कैसे प्रवेश कर रहा है"। इस तरह के मामले में, एआई का उपयोग रणनीतिक सोच को संभावना के सीमित दायरे से परे संचालित करने के लिए किया जाएगा जिसे एक साधारण कार्य पूरा किया जा सकता है।
यह सोचने और काम करने का बिल्कुल नया तरीका है। वर्तमान में कंप्यूटर के साथ हम जिन लक्ष्यों का पीछा कर रहे हैं, उनमें लगभग कोई ऐसा लक्ष्य नहीं है जिसे बहुत अलग ढंग से पूरा नहीं किया जा सके। यह इस बात में एक बुनियादी बदलाव होगा कि हम खुद को कैसे उन्मुख करते हैं, और कैसे काम की कल्पना और कार्यान्वयन किया जाता है।
मुद्रीकरण और बाज़ार की गतिशीलता
जैसे-जैसे एआई व्यवसाय मॉडल में अधिक अभिन्न होता जा रहा है, पारंपरिक मुद्रीकरण रणनीतियों का पुनर्मूल्यांकन किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, अभी एंटरप्राइज सॉफ़्टवेयर में, आम तौर पर ग्राहक सीटें और उपयोग खरीदते हैं। उपभोक्ता पक्ष पर, लोग इन-ऐप खरीदारी करते हैं। हमारी परिकल्पना यह है कि यह इस तरह बदल जाएगा कि सॉफ्टवेयर कंपनियां टूल के बजाय परिणाम बेचने में सक्षम हो जाएंगी। क्या लोग और व्यवसाय परिणामों के लिए भुगतान करेंगे? उनके लक्ष्य तक पहुंचने के लिए? हम अभी तक निश्चित नहीं हैं. लेकिन हम इसे मूल्य-आधारित जुड़ावों के प्रति व्यापक रुझान के प्रतिबिंब के रूप में देखते हैं। हालाँकि, लाभप्रदता की भविष्यवाणी करने और लागत प्रबंधन में चुनौतियाँ हैं, विशेष रूप से एआई प्रौद्योगिकियों की कम्प्यूटेशनल रूप से गहन प्रकृति को देखते हुए।
प्रारंभिक चरण में यह निर्णय लेना कि किसमें और क्या निवेश करना है
जब भी हम इस शुरुआती चरण में निवेश कर रहे होते हैं, तो हम संस्थापक पर सबसे बड़ा दांव लगाते हैं - संस्थापक-बाज़ार के अनुकूल और संस्थापक व्यक्तित्व दोनों को देखते हुए। एआई एजेंटों के साथ, यह लेंस और भी महत्वपूर्ण हो जाता है क्योंकि इतने सारे अज्ञात के साथ, आज बनाया जा रहा समाधान संभवतः वह नहीं होगा जो कल बनाया जा रहा है, लेकिन संस्थापक वही रहेगा। इसलिए, हम न केवल संस्थापक-बाज़ार फिट को देखते हैं, बल्कि समस्या के प्रति उनके लगाव को भी देखते हैं, वे मौजूदा प्रतिमान की तुलना में समस्या को अलग तरीके से कैसे देखते हैं, कि वे अज्ञात को अपनाने के इच्छुक हैं, और उनके पास लचीलापन और लचीलापन है ऐसे बाज़ार के साथ तालमेल बनाए रखें जिसमें इतना अधिक प्रवाह हो।
संस्थापक के बाद, हम बाज़ार पर नज़र डालते हैं और देखते हैं कि क्या कुल पता योग्य बड़ा बाज़ार है और $1B राजस्व अवसर के लिए कोई विश्वसनीय रास्ता है। हम प्रॉपटेक और सप्लाई चेन जैसे पुराने बाजारों और अधिक दूरदर्शी, फिनटेक और ईकॉमर्स जैसे लचीले बाजारों के लिए खुले हैं, जब तक कि स्टार्टअप समाधान/टूल पुराने तरीके से एक चरणबद्ध कार्य सुधार प्रदान करेगा।
एआई एजेंट समाधान का मूल्यांकन करते समय हमारा तीसरा ध्यान यह है कि क्या उपकरण भविष्य में एआई-केंद्रित सॉफ्टवेयर के साथ संगत होगा। दूसरे शब्दों में, क्या प्रस्तावित समाधान मूल रूप से एकीकृत होगा और उस बाजार के भीतर भविष्य के सॉफ्टवेयर परिदृश्य और स्टैक को देखने के तरीके को बढ़ाएगा।
हम अभी तक उचित लागत-आधारित पूर्वानुमान नहीं लगा सकते हैं। अभी, AI व्यवसाय मूल रूप से SaaS व्यवसायों की तुलना में कम लाभदायक हैं। एआई सिस्टम में डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण से जुड़ी लागत तेजी से बढ़ सकती है। इससे पहले कि हम इस प्रकार का मूल्यांकन कर सकें, निकट भविष्य में ऐसी प्रगति की आवश्यकता होगी जो एआई दक्षता को बढ़ाए और परिचालन लागत को कम करे। आदर्श रूप से, ऐसी प्रगतियाँ हैं जो प्रतिबिंबित होती हैं मूर की विधि एआई क्षेत्र में, और निवेश बढ़ने से बिजली और चिप दोनों की लागत कम हो गई है। यदि हम एक संतुलन पा सकते हैं जहां एआई न केवल अभिनव है बल्कि आर्थिक रूप से टिकाऊ भी है, तो हम सुनहरे हैं। लेकिन अभी भी बहुत सारे अज्ञात हैं, और हममें से अधिकांश लोग अनुमान लगा रहे हैं (इसे अच्छी तरह से कहें तो सूचित अनुमान लगा रहे हैं)।
संभावनाओं की एक 'बहादुर नई दुनिया'
अधिकांश लोग चैटजीपीटी की शुरूआत को एआई का "आईफोन मोमेंट" मानते हैं। हालाँकि, मुझे नहीं लगता कि हम वहाँ हैं...अभी तक। आज तक, इन चैट इंटरफेस ने हमारे वर्तमान वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के अलावा और कुछ नहीं किया है। हालाँकि इन उपकरणों ने निस्संदेह कार्यों को प्रबंधित करना आसान बना दिया है, हमारा दृष्टिकोण मौलिक रूप से कार्य-उन्मुख बना हुआ है। व्यापक दृष्टिकोण इस गतिशीलता को पूरी तरह से बदलना है, जहां एआई रणनीतिक सोच को संचालित करने और जटिल आउटपुट करने में सक्षम होगा, वह भी मनुष्यों से कम इनपुट के साथ। इसलिए, असली iPhone क्षण, डिफ़ॉल्ट B2B एप्लिकेशन सेट के रूप में AI एजेंटों का अनावरण हो सकता है, जो बदले में काम के भविष्य पर एक बड़ा प्रभाव डालेगा।
अब से एक दशक बाद, इसमें कोई संदेह नहीं है कि हम पीछे मुड़कर देखेंगे और इस विचार पर आश्चर्यचकित होंगे कि हम रणनीतिक लक्ष्य निर्धारित करने और एआई को उन उद्देश्यों को पुनरावृत्त करने और परिष्कृत करने में मदद करने के बजाय टू-डू सूचियों के आधार पर काम करते थे। लक्ष्य-उन्मुख कार्य वातावरण की ओर यह बदलाव न केवल प्रौद्योगिकी में विकास का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि हम अपने काम की अवधारणा और दृष्टिकोण में परिवर्तन भी करते हैं।
आगे का रास्ता अनिश्चितताओं से भरा है, लेकिन एआई के लिए उद्योगों में क्रांति लाने, मानव क्षमता को बढ़ाने, सार्थक प्रगति करने और स्थायी मूल्य प्रदान करने की क्षमता निर्विवाद है। हमारी प्रतिबद्धता इन अनिश्चितताओं से निपटना, और प्रारंभिक चरण की एआई पहलों और उन प्रतिभाशाली दिमागों की पहचान करना, उन पर दांव लगाना और उनका समर्थन करना है जो अपने दृष्टिकोण को जीवन में ला रहे हैं।
