आपका अगला सॉफ़्टवेयर उपयोगकर्ता एक AI एजेंट है। क्या आपका आर्किटेक्चर इसके लिए तैयार है?

कल्पना कीजिए कि एक AI एजेंट ग्राहक के बिलिंग विवाद को संभाल रहा है। वह शिकायत पढ़ता है, खाते का इतिहास जाँचता है और तय करता है कि ग्राहक को क्रेडिट देना उचित है। यह सब कुछ ही सेकंड में होता है।

प्रभावशाली। अब उससे कहिए कि वह सचमुच क्रेडिट जारी करे।

ग्राहक का अनुबंध किसी दूसरे सिस्टम में है। मंज़ूरी के नियम एप्लिकेशन के कोड में दबे हुए हैं। बिलिंग टूल इस उम्मीद से बनाया गया है कि कोई व्यक्ति कई स्क्रीन पर क्लिक करके आगे बढ़ेगा।

एजेंट समझता है कि क्या किया जाना चाहिए, लेकिन आर्किटेक्चर उसे काम पूरा नहीं करने देता।

एजेंटिक AI के उत्पादन में इस्तेमाल होने के साथ मुझे उम्मीद है कि ज़्यादा से ज़्यादा उद्यमों को इसी समस्या का सामना करना पड़ेगा। लेकिन हैरानी की बात यह है कि काम पूरा करने में बाधा का एजेंट की बुद्धिमत्ता से बहुत कम लेना-देना है।

हमने उन लोगों के लिए उद्यमी सॉफ़्टवेयर को आधुनिक बनाने में कई साल लगाए हैं, जो इसका इस्तेमाल करते हैं। अब हमें इसे उन एजेंटों के लिए आधुनिक बनाना होगा, जो तेज़ी से इसका संचालन करेंगे।

यूज़र इंटरफ़ेस कभी भी पूरे उत्पाद का पर्याय नहीं था

सोचिए कि आज उद्यमी सॉफ़्टवेयर कैसे काम करता है। लोग एप्लिकेशन खोलते हैं, डैशबोर्ड पर आगे बढ़ते हैं, फ़ैसले लेते हैं और एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम तक काम पहुँचाते हैं। यूज़र इंटरफ़ेस वह माध्यम है जिससे वे व्यवसाय के साथ संवाद करते हैं।

एजेंट को उन स्क्रीन की ज़रूरत हो, यह ज़रूरी नहीं है। वह API, मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर और अन्य प्रोग्रामेटिक इंटरफ़ेस के ज़रिए जानकारी हासिल कर सकता है और कार्रवाई शुरू कर सकता है। यह हेडलेस आर्किटेक्चर की ओर बढ़ने का एक पहलू है।

लेकिन हेडलेस होने का मतलब यह नहीं कि एप्लिकेशन गायब हो जाता है। उसका डेटा, कारोबारी नियम, अनुमतियाँ और अनुपालन संबंधी ज़रूरतें अब भी मायने रखती हैं। मेरा तो कहना है कि अब उनका महत्त्व और भी बढ़ गया है।

सालों तक, सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं ने आकर्षक यूज़र इंटरफ़ेस, उपयोगकर्ताओं की आदतों और कर्मचारियों को दोबारा प्रशिक्षित करने की लागत के आधार पर प्रतिस्पर्धी बढ़त बनाई। जब एजेंट एप्लिकेशन का यूज़र इंटरफ़ेस खोले बिना ज़्यादा काम करने लगते हैं, तो ये बढ़त कमज़ोर पड़ जाती हैं। तब सबसे ज़्यादा मूल्यवान हो जाता है आधारभूत रिकॉर्ड सिस्टम: भरोसेमंद डेटा, सत्यापित डोमेन लॉजिक, परिचालन शासन और ऑडिट किए जा सकने वाले लेन-देन।

इसका व्यावसायिक असर भी है: 2030 तक उद्यमी एप्लिकेशन पर होने वाला 234 अरब डॉलर तक का खर्च एजेंटिक AI से होने वाले व्यवधान की चपेट में आ सकता है। यह वह खर्च है जिसके बाधित होने का जोखिम है, न कि ऐसा खर्च जिसका खत्म होना तय है। और जब एजेंट वह काम करने लगते हैं जो पहले लोग डैशबोर्ड पर करते थे, तो प्रति सीट मूल्य-निर्धारण की जगह धीरे-धीरे उपयोग, कार्रवाई या नतीजे पर आधारित मॉडल ले सकते हैं।

सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के लिए यह कारोबारी मॉडल की चुनौती है। उनके एप्लिकेशन पर निर्भर उद्यमों के लिए यह आर्किटेक्चर की चुनौती है।

हमने अलग-अलग हिस्सों को आधुनिक बनाया है, कार्यप्रवाह को नहीं

ज़्यादातर उद्यम कई सालों से अपने सिस्टम को आधुनिक बना रहे हैं। एक टीम पुराने एप्लिकेशन अपडेट करती है। दूसरी बिखरे हुए डेटा को समेकित करके आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म पर लाती है। तीसरी टीम इंटीग्रेशन तैयार करती है या सिर्फ़ यूज़र इंटरफ़ेस को नया रूप देती है।

इनमें से हर परियोजना अपने स्तर पर सफल हो सकती है। मुश्किल तब शुरू होती है, जब किसी एजेंट को इन सभी के बीच फैले कार्यप्रवाह को पूरा करना हो।

आप किसी एजेंट को ग्राहक की सटीक जानकारी दे सकते हैं, लेकिन अगर उस पर कार्रवाई करने वाला एप्लिकेशन ज़रूरी नियमों को पुराने कोड में दबाकर रखता है, तो आगे क्या होगा? या आप एक साफ़-सुथरा API उपलब्ध करा सकते हैं, जबकि उसके पीछे का डेटा अब भी असंगत हो। एजेंट कार्रवाई तो कर सकता है, लेकिन क्या आप उसके फ़ैसले पर भरोसा कर सकते हैं?

दोनों ही मामलों में हमने तकनीक के कुछ हिस्सों को आधुनिक बनाया, लेकिन काम को आधुनिक नहीं बनाया।

एजेंटिक AI को इससे फ़र्क नहीं पड़ता कि आधुनिकीकरण की कौन-सी परियोजना सफल रही। उसके लिए मायने यह रखता है कि पूरा कार्यप्रवाह काम करता है या नहीं।

व्यवहार में यह कैसा दिखता है, इसका एक उदाहरण है। एक ग्राहक को जटिल इंजन मरम्मत के लिए कोटेशन तैयार करने की प्रक्रिया तेज़ करनी थी। अनुबंध तय करते थे कि किन पुर्ज़ों की मरम्मत की जा सकती है, किन्हें बदला जा सकता है और किनका नवीनीकरण किया जा सकता है। हर कोटेशन के लिए अनुबंधों और रखरखाव पुस्तिकाओं में हाथ से शोध करने में कई दिन, कभी-कभी कई हफ़्ते लगते थे। ग्राहक अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को पहले ही आधुनिक बना चुका था, लेकिन कोटेशन तैयार होने की रफ़्तार नहीं बढ़ी, क्योंकि अड़चन कभी डेटा था ही नहीं। असली अड़चन शोध था। हमने शोध एजेंटों के एक समूह के इर्द-गिर्द उस कार्यप्रवाह को नए सिरे से बनाया, शोध में लगने वाला समय 80% घटाया और कोटेशन पहले से बिल्कुल अलग रफ़्तार से तैयार होने लगे।

इसीलिए एप्लिकेशन और डेटा के आधुनिकीकरण की योजना दो स्वतंत्र कार्यधाराओं के रूप में नहीं बनाई जा सकती। आर्किटेक्चर को पूरे कारोबारी नतीजे को हासिल करने में सक्षम होना चाहिए।

सिर्फ़ API होने से सिस्टम एजेंट के लिए तैयार नहीं हो जाता

यह मान लेने का लालच हो सकता है कि इसका हल आसान है: एंडपॉइंट उपलब्ध कराइए, एजेंट को जोड़िए और काम पूरा।

काश, यह इतना आसान होता।

जानकारी हासिल करना एक बात है। क्रेडिट जारी करना, वित्तीय रिकॉर्ड अपडेट करना या किसी पुर्ज़े का विकल्प मँगाना बिल्कुल दूसरी बात है। अब बात सिर्फ़ पहुँच की नहीं, बल्कि काम को अंजाम देने की है।

मैं इसके लिए एजेंट नियंत्रण सतह शब्द इस्तेमाल करता हूँ: सीमित दायरे वाला, शासन-नियंत्रित इंटरफ़ेस, जिसके ज़रिए एजेंट रिकॉर्ड सिस्टम से जानकारी पढ़ते और उसमें डेटा लिखते हैं।

API और MCP सर्वर एजेंटों को टूल और डेटा उपलब्ध करा सकते हैं। लेकिन MCP अपने-आप आपके कारोबारी नियम लागू नहीं करता और न ही यह तय करता है कि किसे कार्रवाई करने का अधिकार है। इन नियंत्रणों को अब भी अंतर्निहित प्रणालियों और कार्यप्रवाहों में सावधानीपूर्वक विकसित करना होगा।

क्या एजेंट प्रामाणिक डेटा प्राप्त कर सकता है? क्या कारोबारी नियम स्पष्ट हैं और सभी जगह एकसमान रूप से लागू किए जाते हैं? क्या वह किसी कार्रवाई की सिफ़ारिश तो कर सकता है, लेकिन केवल वही कार्रवाई कर सकता है जिसे करने के लिए उसे अधिकृत किया गया है? कुछ गड़बड़ होने पर क्या हम कार्रवाई का पता लगा सकते हैं, अपवाद को संभाल सकते हैं और, जहाँ संभव हो, उसे पलट सकते हैं?

इन समस्याओं का समाधान कोई बेहतर मॉडल अपने-आप नहीं कर देगा। ये कार्यप्रवाह, ऐप्लिकेशन डिज़ाइन, डेटा आर्किटेक्चर, एकीकरण और प्रशासन से जुड़े सवाल हैं। और इन सबके जवाब एक साथ देने होंगे।

तकनीक से नहीं, काम से शुरुआत करें

तो शुरुआत कहाँ से करनी चाहिए?

मैं हर ऐप्लिकेशन को हेडलेस बनाने या हर उपलब्ध API को सामने लाने से शुरुआत नहीं करूँगा। मैं कारोबार के एक महत्त्वपूर्ण कार्यप्रवाह से शुरुआत करूँगा।

उसका आरंभ से अंत तक पता लगाएँ। रिकॉर्ड किन प्रणालियों में रखे जाते हैं? कारोबारी तर्क कहाँ मौजूद है? एजेंट किन डेटा पर भरोसा कर सकता है? किन फ़ैसलों के लिए मानवीय मंज़ूरी ज़रूरी है? किसी प्रणाली के बीच में ही काम करना बंद कर देने पर क्या होगा? प्रशासन कैसे बनाए रखा जाएगा?

आपको वे कमियाँ मिल जाएँगी जो वास्तव में मायने रखती हैं। यही आपका आधुनिकीकरण रोडमैप है: ऐप्लिकेशन, डेटा, एकीकरण और नियंत्रणों के लिए एक समन्वित लंबित-कार्य सूची, जिसे अलग-अलग तकनीकी परियोजनाओं के बजाय कारोबारी नतीजे दिशा देते हैं।

और मापदंड भी उसी के अनुरूप तय करें। यह देखकर नहीं कि आपने कितने API उपलब्ध कराए हैं या कितना डेटा स्थानांतरित किया है, बल्कि यह देखकर कि कार्यप्रवाह कितनी विश्वसनीयता से पूरा होता है, अपवादों का समाधान कैसे किया जाता है और कारोबारी नतीजों में सुधार होता है या नहीं।

लक्ष्य हर जगह स्वायत्तता लाना नहीं है। लक्ष्य है भरोसेमंद और विश्वसनीय ढंग से काम पूरा करना, और जहाँ मानवीय विवेक की ज़रूरत हो वहाँ उसे बनाए रखना।

असली बदलाव हेडलेस से कहीं बड़ा है

मुझे उत्साहित करने वाली बात डैशबोर्ड हटाना नहीं है। बात यह है कि काम पूरा करने के लिए लोगों को अलग-अलग, एक-दूसरे से न जुड़ी प्रणालियों के बीच काम को मैन्युअल रूप से ले जाने की ज़रूरत न पड़े।

लेकिन हम ऐसी आर्किटेक्चर के ऊपर एजेंट रखकर वहाँ तक नहीं पहुँच पाएँगे, जिसे उसके लिए कभी डिज़ाइन ही नहीं किया गया था।

एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर की अगली पीढ़ी की पहचान सिर्फ़ इस बात से नहीं होगी कि वह लोगों को क्या देखने देता है। उसकी पहचान इस बात से होगी कि वह एजेंटों को भरोसेमंद और ज़िम्मेदारी से क्या करने देता है।