विचारक नेता

एआई एजेंट गैप को पाटना: स्वायत्तता स्पेक्ट्रम में कार्यान्वयन वास्तविकताएं

प्रकाशित अप्रैल १, २०२४

अनीता किर्कोवस्का, वेल्लम में संस्थापक विकास प्रमुख

हालिया सर्वेक्षण डेटा 1,250 से अधिक विकास टीमों से प्राप्त सर्वेक्षण से एक चौंकाने वाली वास्तविकता सामने आई है: 55.2% तक इस वर्ष अधिक जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने की योजना है, फिर भी केवल 25.1% ने ही एआई अनुप्रयोगों को उत्पादन में सफलतापूर्वक तैनात किया है। महत्वाकांक्षा और कार्यान्वयन के बीच का यह अंतर उद्योग की महत्वपूर्ण चुनौती को उजागर करता है: हम तेजी से स्वायत्त एआई प्रणालियों का प्रभावी ढंग से निर्माण, मूल्यांकन और स्केलिंग कैसे करें?

"एजेंट" की अमूर्त परिभाषाओं पर बहस करने के बजाय, आइए व्यावहारिक कार्यान्वयन चुनौतियों और क्षमता स्पेक्ट्रम पर ध्यान केंद्रित करें, जिसे आज विकास दल संचालित कर रहे हैं।

स्वायत्तता ढांचे को समझना

जिस तरह से स्वायत्त वाहन परिभाषित क्षमता स्तरों के माध्यम से आगे बढ़ते हैं, उसी तरह AI सिस्टम एक विकासात्मक प्रक्षेपवक्र का अनुसरण करते हैं जहाँ प्रत्येक स्तर पिछली क्षमताओं पर आधारित होता है। यह छह-स्तरीय ढांचा (L0-L5) डेवलपर्स को उनके AI कार्यान्वयन का मूल्यांकन और योजना बनाने के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण प्रदान करता है।

L0: नियम-आधारित वर्कफ़्लो (अनुयायी) - पूर्वनिर्धारित नियमों और बिना किसी वास्तविक बुद्धिमत्ता के साथ पारंपरिक स्वचालन
L1: बेसिक रिस्पॉन्डर (एग्जीक्यूटर) - प्रतिक्रियाशील सिस्टम जो इनपुट को प्रोसेस करते हैं लेकिन उनमें मेमोरी या पुनरावृत्तीय तर्क की कमी होती है
L2: उपकरणों का उपयोग (अभिनेता) - सिस्टम जो सक्रिय रूप से निर्णय लेते हैं कि कब बाहरी उपकरणों को बुलाया जाए और परिणामों को एकीकृत किया जाए
L3: निरीक्षण करें, योजना बनाएं, कार्य करें (ऑपरेटर) – स्व-मूल्यांकन क्षमताओं के साथ बहु-चरणीय वर्कफ़्लो
L4: पूर्ण स्वायत्त (एक्सप्लोरर) - स्थायी प्रणालियाँ जो स्वतंत्र रूप से स्थिति बनाए रखती हैं और क्रियाएँ ट्रिगर करती हैं
L5: पूर्णतः रचनात्मक (आविष्कारक) - ऐसी प्रणालियाँ जो अप्रत्याशित समस्याओं को हल करने के लिए नवीन उपकरण और दृष्टिकोण बनाती हैं

वर्तमान कार्यान्वयन वास्तविकता: आज अधिकांश टीमें कहां हैं

कार्यान्वयन की वास्तविकताएँ सैद्धांतिक ढाँचों और उत्पादन प्रणालियों के बीच एक स्पष्ट अंतर को प्रकट करती हैं। हमारे सर्वेक्षण डेटा से पता चलता है कि अधिकांश टीमें अभी भी कार्यान्वयन परिपक्वता के शुरुआती चरणों में हैं:

25% रणनीति विकास में शेष
21% अवधारणा के प्रमाण तैयार कर रहे हैं
1% बीटा वातावरण में परीक्षण कर रहे हैं
1% उत्पादन परिनियोजन तक पहुँच चुके हैं

यह वितरण, निम्न स्वायत्तता स्तरों पर भी, अवधारणा से कार्यान्वयन तक जाने की व्यावहारिक चुनौतियों को रेखांकित करता है।

स्वायत्तता स्तर के अनुसार तकनीकी चुनौतियाँ

L0-L1: फाउंडेशन बिल्डिंग

आज अधिकांश उत्पादन AI सिस्टम इन स्तरों पर काम करते हैं, जिसमें 51.4% टीमें ग्राहक सेवा चैटबॉट विकसित करती हैं और 59.7% दस्तावेज़ पार्सिंग पर ध्यान केंद्रित करती हैं। इस स्तर पर प्राथमिक कार्यान्वयन चुनौतियाँ एकीकरण जटिलता और विश्वसनीयता हैं, न कि सैद्धांतिक सीमाएँ।

L2: वर्तमान सीमा

यह वह जगह है जहाँ अब अत्याधुनिक विकास हो रहा है, जहाँ 59.7% टीमें अपने AI सिस्टम को तथ्यात्मक जानकारी पर आधारित करने के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग कर रही हैं। विकास के तरीके व्यापक रूप से भिन्न हैं:

2% आंतरिक टूलींग के साथ निर्मित
9% तृतीय-पक्ष AI विकास प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाते हैं
9% पूरी तरह से त्वरित इंजीनियरिंग पर निर्भर हैं

L2 विकास की प्रयोगात्मक प्रकृति विकसित हो रही सर्वोत्तम प्रथाओं और तकनीकी विचारों को दर्शाती है। टीमों को कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ता है, जिसमें 57.4% ने भ्रम प्रबंधन को अपनी शीर्ष चिंता बताया, इसके बाद उपयोग के मामले की प्राथमिकता (42.5%) और तकनीकी विशेषज्ञता अंतराल (38%) का स्थान आता है।

L3-L5: कार्यान्वयन बाधाएँ

मॉडल क्षमताओं में महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, मौलिक सीमाएँ उच्च स्वायत्तता स्तरों की ओर प्रगति को अवरुद्ध करती हैं। वर्तमान मॉडल एक महत्वपूर्ण बाधा प्रदर्शित करते हैं: वे वास्तविक तर्क प्रदर्शित करने के बजाय प्रशिक्षण डेटा के लिए ओवरफिट करते हैं। यह बताता है कि क्यों 53.5% टीमें मॉडल आउटपुट को निर्देशित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग (32.5%) के बजाय त्वरित इंजीनियरिंग पर भरोसा करती हैं।

तकनीकी स्टैक विचार

तकनीकी कार्यान्वयन स्टैक वर्तमान क्षमताओं और सीमाओं को दर्शाता है:

बहुविध एकीकरण: पाठ (93.8%), फ़ाइलें (62.1%), छवियाँ (49.8%), और ऑडियो (27.7%)
मॉडल प्रदाता: ओपनएआई (63.3%), माइक्रोसॉफ्ट/एज़्योर (33.8%), और एंथ्रोपिक (32.3%)
निगरानी दृष्टिकोण: इन-हाउस समाधान (55.3%), तृतीय-पक्ष उपकरण (19.4%), क्लाउड प्रदाता सेवाएँ (13.6%)

जैसे-जैसे प्रणालियां अधिक जटिल होती जाती हैं, निगरानी क्षमताएं भी अधिक महत्वपूर्ण होती जाती हैं, तथा अब 52.7% टीमें सक्रिय रूप से AI कार्यान्वयन की निगरानी कर रही हैं।

उच्च स्वायत्तता को अवरुद्ध करने वाली तकनीकी सीमाएँ

आज के सबसे परिष्कृत मॉडल भी एक मौलिक सीमा प्रदर्शित करते हैं: ओवरफ़िट वास्तविक तर्क प्रदर्शित करने के बजाय प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करता है। यह बताता है कि क्यों अधिकांश टीमें (53.5%) मॉडल आउटपुट को निर्देशित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग (32.5%) के बजाय त्वरित इंजीनियरिंग पर भरोसा करती हैं। चाहे आपकी इंजीनियरिंग कितनी भी परिष्कृत क्यों न हो, वर्तमान मॉडल अभी भी सच्चे स्वायत्त तर्क के साथ संघर्ष करते हैं।

तकनीकी स्टैक इन सीमाओं को दर्शाता है। जबकि मल्टीमॉडल क्षमताएँ बढ़ रही हैं - पाठ 93.8%, फ़ाइलें 62.1%, छवियाँ 49.8% और ऑडियो 27.7% पर - OpenAI (63.3%), Microsoft/Azure (33.8%), और Anthropic (32.3%) के अंतर्निहित मॉडल अभी भी उन्हीं मूलभूत बाधाओं के साथ काम करते हैं जो वास्तविक स्वायत्तता को सीमित करती हैं।

विकास दृष्टिकोण और भविष्य की दिशाएँ

आज AI सिस्टम बनाने वाली विकास टीमों के लिए, डेटा से कई व्यावहारिक अंतर्दृष्टि उभर कर आती हैं। सबसे पहले, सहयोग आवश्यक है - प्रभावी AI विकास में इंजीनियरिंग (82.3%), विषय वस्तु विशेषज्ञ (57.5%), उत्पाद टीम (55.4%), और नेतृत्व (60.8%) शामिल हैं। यह क्रॉस-फ़ंक्शनल आवश्यकता AI विकास को पारंपरिक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से मौलिक रूप से अलग बनाती है।

2025 की ओर देखते हुए, टीमें महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित कर रही हैं: 58.8% ग्राहक-सामना करने वाले अधिक AI एप्लिकेशन बनाने की योजना बना रही हैं, जबकि 55.2% अधिक जटिल एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए तैयारी कर रही हैं। इन लक्ष्यों का समर्थन करने के लिए, 41.9% अपनी टीमों को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं और 37.9% आंतरिक उपयोग के मामलों के लिए संगठन-विशिष्ट AI का निर्माण कर रहे हैं।

निगरानी का बुनियादी ढांचा भी विकसित हो रहा है, 52.7% टीमें अब उत्पादन में अपने AI सिस्टम की निगरानी कर रही हैं। अधिकांश (55.3%) इन-हाउस समाधानों का उपयोग करते हैं, जबकि अन्य तीसरे पक्ष के उपकरण (19.4%), क्लाउड प्रदाता सेवाओं (13.6%), या ओपन-सोर्स मॉनिटरिंग (9%) का लाभ उठाते हैं। जैसे-जैसे सिस्टम अधिक जटिल होते जाएंगे, ये निगरानी क्षमताएँ अधिक महत्वपूर्ण होती जाएँगी।

तकनीकी रोडमैप

जैसा कि हम आगे देखते हैं, L3 और उससे आगे की प्रगति के लिए वृद्धिशील सुधारों के बजाय मौलिक सफलताओं की आवश्यकता होगी। फिर भी, विकास दल अधिक स्वायत्त प्रणालियों के लिए आधार तैयार कर रहे हैं।

उच्च स्वायत्तता स्तर की ओर बढ़ने वाली टीमों के लिए, फोकस क्षेत्रों में निम्नलिखित शामिल होने चाहिए:

मजबूत मूल्यांकन ढांचे जो मैन्युअल परीक्षण से आगे बढ़कर आउटपुट को प्रोग्रामेटिक रूप से सत्यापित करते हैं
उन्नत निगरानी प्रणाली जो उत्पादन में अप्रत्याशित व्यवहारों का पता लगा सकता है और उनका जवाब दे सकता है
उपकरण एकीकरण पैटर्न जो AI सिस्टम को अन्य सॉफ़्टवेयर घटकों के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत करने की अनुमति देता है
तर्क सत्यापन विधियाँ वास्तविक तर्क को पैटर्न मिलान से अलग करना

डेटा से पता चलता है कि प्रतिस्पर्धी लाभ (31.6%) और दक्षता लाभ (27.1%) पहले से ही महसूस किए जा रहे हैं, लेकिन 24.2% टीमों ने अभी तक कोई मापनीय प्रभाव नहीं बताया है। यह आपकी विशिष्ट तकनीकी चुनौतियों के लिए उचित स्वायत्तता स्तर चुनने के महत्व को उजागर करता है।

जैसे-जैसे हम 2025 की ओर बढ़ रहे हैं, विकास टीमों को वर्तमान में जो संभव है, उसके बारे में व्यावहारिक बने रहना होगा और साथ ही उन पैटर्नों के साथ प्रयोग करना होगा जो भविष्य में और अधिक स्वायत्त प्रणालियों को सक्षम बनाएँगे। प्रत्येक स्वायत्तता स्तर पर तकनीकी क्षमताओं और सीमाओं को समझने से डेवलपर्स को सूचित वास्तुशिल्प निर्णय लेने और ऐसे AI सिस्टम बनाने में मदद मिलेगी जो केवल तकनीकी नवीनता के बजाय वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं।

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