संदर्भ ही नया सोना है: अगली पीढ़ी का एजेंटिक एआई समझने में निवेश कर रहा है, प्रोसेसिंग पावर में नहीं

एआई क्रांति एक गतिरोध पर है – पर्याप्त गणना शक्ति की कमी के कारण नहीं, बल्कि संगठन गलत समस्याओं का समाधान कर रहे हैं।

जबकि वैश्विक जेनएआई खर्च 2025 में $644 बिलियन तक पहुंचने की उम्मीद है, विशेषज्ञ यह भी चेतावनी देते हैं कि 2027 तक एजेंटिक एआई परियोजनाओं में से अधिक 40% रद्द कर दी जाएंगी। वास्तव में, हाल की एमएंडए गतिविधि – जैसे कि स्नोफ्लेक का क्रंची डेटा का $250 मिलियन अधिग्रहण और रुब्रिक का प्रेडीबेस का अधिग्रहण – एक मूलभूत बदलाव का संकेत देता है: उद्यम एआई का अगला चरण केवल गणना क्षमताओं के बारे में नहीं है … यह गहरी समझ के बारे में है।

स्मार्ट मनी चल रही है

एसएंडपी ग्लोबल मार्केट इंटेलिजेंस के 2025 के सर्वेक्षण के अनुसार, 42% व्यवसायों ने अपनी हाल की एआई पहलों में से अधिकांश को रद्द कर दिया है, 2024 में 17% से अधिक। एक और 46% ने उत्पादन शुरू होने से पहले ही प्रूफ-ऑफ-概念 डेमो को छोड़ दिया।

इन एआई परियोजनाओं का विफल होना तकनीकी सीमाओं के कारण नहीं है, बल्कि सेमांटिक अंतराल के कारण है। यदि एक एआई प्रणाली पेटाबाइट्स के डेटा को संसाधित कर सकती है लेकिन विभिन्न विभागीय आवश्यकताओं के साथ “ग्राहक जीवन मूल्य” का क्या अर्थ है, यह समझ नहीं सकती है, तो विफल होने के बिंदु संदर्भिक होने की संभावना है।

स्नोफ्लेक की पोस्टग्रेस की सेमांटिक एआई क्षमताओं के एकीकरण के पीछे रणनीति पर विचार करें, जिसका उद्देश्य एक आधार बनाना है जहां एआई एजेंट लेन-देन संदर्भ और व्यावसायिक अर्थशास्त्र को समझ सकते हैं – डेवलपर्स को “विश्वसनीय एआई एजेंट” बनाने की अनुमति देता है जिसमें “अधिक लचीलापन, दृश्यता और नियंत्रण” होता है। रुब्रिक के प्रेडीबेस अधिग्रहण का भी उद्देश्य ग्राहकों को “सुरक्षित रूप से एजेंटिक एआई” तैनात करने में मदद करना है जो संदर्भिक सटीकता के साथ-साथ गणना शक्ति को प्राथमिकता देता है।

संदर्भ मिलता है जहां स्केल

पालेंटिर के हाल के सहयोग की सफलता क्वालकॉम के साथ एआई समझ क्षमताओं का विस्तार करने के लिए संदर्भ-पहले एआई आर्किटेक्चर की परिवर्तनकारी शक्ति का एक और प्रदर्शन है। उनके “ओंटोलॉजी” दृष्टिकोण – व्यावसायिक अवधारणाओं, संबंधों और नियमों को मशीन-Readable प्रारूप में मैप करने के लिए भाषाई पूर्ववर्ती बनाना – एआई को पैटर्न मान्यता से सादृश्य व्यावसायिक तर्क में बदल देता है और दिखाता है कि सेमांटिक समझ कैसे एआई को प्रभावी ढंग से काम करने में सक्षम बनाती है, यहां तक कि ऑफलाइन या संसाधन-सीमित वातावरण में भी।

उदाहरण के लिए, उनके परमाणु ऊर्जा पहलों के संबंध में, पालेंटिर का एआई केवल उपकरण विफलताओं की भविष्यवाणी नहीं करता है – यह आपूर्ति श्रृंखला और नियामक अनुपालन के साथ-साथ इन विफलताओं के परिणामस्वरूप व्यावसायिक प्रभावों को समझता है। इसी तरह, निर्माण में, उनकी प्रणाली गुणवत्ता नियंत्रण, इन्वेंट्री प्रबंधन और ग्राहक प्रतिबद्धताओं के बीच अंतर्निर्भरता को समझती है, जो संचालन का एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करती है जो मुद्दों की भविष्यवाणी और रोकथाम में मदद करती है।

जैसा कि एक पालेंटिर कार्यकारी ने उल्लेख किया, “[ओंटोलॉजी] दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को ऐसे कार्यसूची बनाने की अनुमति देता है जो विषम तर्क संपत्तियों को एकीकृत और संयोजित करते हैं,” एआई को “जटिल निर्णय लेने के संदर्भों में सुरक्षित रूप से पेश” करने की अनुमति देता है।

संदर्भ-पहले बुनियादी ढांचे की क्रांति

कुशलता-पहले से अर्थ-पहले आर्किटेक्चर में परिवर्तन उद्यम एआई का एक मूलभूत पुनर्विचार है। गार्टनर के 2025 डेटा और विश्लेषण शिखर सम्मेलन के अनुसार, यह परिवर्तन तीन महत्वपूर्ण कारकों पर निर्भर करता है:

• सेमांटिक डेटा आर्किटेक्चर: प्रत्येक डेटा बिंदु को व्यावसायिक अर्थ ले जाना चाहिए, न कि केवल गणना मूल्य। जैसा कि परामर्श कंपनी एंटरप्राइज़ नॉलेज शोध दिखाता है, सेमांटिक परतें कच्चे डेटा और अनुप्रयोगों के बीच पुल के रूप में कार्य करती हैं, “एकीकृत और संदर्भिक दृश्य” प्रदान करती हैं जो सहज उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को सक्षम बनाती हैं।
• व्यावसायिक तर्क एकीकरण: अधिकतम मूल्य प्रदान करने के लिए, आधुनिक एआई को पूर्व-निर्धारित व्यावसायिक संदर्भों के साथ एकीकरण की आवश्यकता होती है, जो किसी भी दिए गए संगठन की आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट है। ओरेकल का एआई एजेंट स्टूडियो इस दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जो ओरेकल फ्यूजन एप्लिकेशन एपीआई, ज्ञान स्टोर और पूर्व-निर्धारित उपकरणों तक पहुंच प्रदान करता है जो एआई-संचालित कार्यसूची में उद्यम-विशिष्ट व्यावसायिक तर्क को बनाए रखते हैं। ऐसे समाधान एआई एजेंटों को सशक्त बनाते हैं जो व्यावसायिक ओंटोलॉजी को मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (एमसीपी) के साथ एकीकृत करते हैं, जो संदर्भ-समृद्ध डेटा व्याख्या को सक्षम बनाते हैं और एआई एजेंटों को विभिन्न उद्यम डेटा स्रोतों में कार्य करने की अनुमति देते हैं।
• संदर्भिक निर्णय इंजन: मैककिंसे की 2025 एआई कार्यस्थल रिपोर्ट पर जोर देती है कि सफल उद्यम एआई प्रणालियों को किसी भी दिए गए कार्य के व्यावसायिक प्रभावों को पूरी तरह से समझना चाहिए, किसी भी दिए गए संगठन के लिए। फिर भी, केवल 1% कंपनियों का मानना है कि उन्होंने एआई परिपक्वता हासिल की है, जो वर्तमान क्षमताओं और संदर्भिक आवश्यकताओं के बीच अंतर को उजागर करता है।

प्रतिस्पर्धी निहितार्थ

संदर्भ-समृद्ध एआई प्रणालियों की स्थापना करने में सक्षम संगठन स्वयं के लिए आत्म-निरंतर लाभ बनाएंगे।

प्रत्येक व्यावसायिक इंटरैक्शन में एजेंटिक एआई की सूक्ष्म समझ को गहरा करने की संभावना है, जो प्रदर्शन में सुधार करता है और प्रतिस्पर्धी खाई बनाता है जो केवल गणना शक्ति के माध्यम से दूसरों द्वारा प्रतिकृति नहीं की जा सकती है। डेलॉइट की जनरेटिव एआई रिपोर्ट की स्थिति की पुष्टि करती है कि जबकि 60% संगठन 20 एआई प्रयोगों का पीछा करते हैं, वे जो “उद्योग- और व्यावसायिक-विशिष्ट चुनौतियों” पर ध्यान केंद्रित करते हैं उनमें नाटकीय रूप से बेहतर परिणाम दिखाई देते हैं।

प्रतिभा निहितार्थ भी महत्वपूर्ण हैं। जबकि एआई इंजीनियर प्रीमियम वेतन का आदेश देते हैं, वास्तविक दुर्लभता वे पेशेवर हैं जो एआई कार्यान्वयन के साथ-साथ व्यावसायिक डोमेन ओंटोलॉजी को भी समझते हैं। पीडब्ल्यूसी की 2025 की भविष्यवाणियों पर जोर देती है कि “एआई सफलता दृष्टि के बारे में उतनी ही होगी जितनी कि अपनाने के बारे में है, कंपनियों को स्थायी मूल्य की पुष्टि के लिए व्यवस्थित, पारदर्शी दृष्टिकोण की आवश्यकता है।” दूसरे शब्दों में, यदि एआई को व्यावसायिक आवश्यकताओं को समझने के लिए प्रशिक्षित करने वाले लोग उन आवश्यकताओं को स्वयं नहीं समझते हैं, तो न ही एआई एजेंट जो वे बनाते हैं।

रणनीतिक आवश्यकता

तो संगठनों को वास्तव में कौन से वास्तुकला परिवर्तन करने हैं?

गार्टनर के डेटा और विश्लेषण शिखर सम्मेलन पर जोर देता है कि तकनीकी मेटाडेटा से सेमांटिक मेटाडेटा में स्थानांतरण का महत्व – डेटा जो पूर्व-निर्धारित व्यावसायिक परिभाषाओं, ओंटोलॉजी और संबंधों से भरा होता है। यह ‘सेमांटिक-फर्स्ट डिज़ाइन’ परिवर्तन संगठनों के लिए महत्वपूर्ण है जो अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टि का उत्पादन करना चाहते हैं और प्रणालियों में स्पष्टता सुनिश्चित करते हैं। इस बीच, प्रभावी संदर्भिक एआई शासन एजेंटिक एआई क्षमताओं को विभेदित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो वास्तविक मॉडल से कम हैं जो केवल बुनियादी स्वचालन प्रदान करते हैं लेकिन एजेंटिक के रूप में गलत तरीके से विपणन किया जाता है।

एजेंटिक एआई के साथ सफल होने वाली कंपनियां वे होंगी जिनके एआई एजेंटों को व्यावसायिक संदर्भों को गहराई से समझने के लिए रणनीतिक रूप से कॉन्फ़िगर किया गया है ताकि वे स्वायत्त रूप से और प्रभावी ढंग से कार्य कर सकें।

एजेंटिक एआई अवसर

गार्टनर भविष्यवाणी करता है कि 2028 तक 33% उद्यम सॉफ्टवेयर में एजेंटिक एआई शामिल होगा, 2024 में 1% से कम। एजेंटिक एआई का उदय सेमांटिक बुनियादी ढांचे को आवश्यक बनाता है; इसे प्राप्त करने के लिए, एआई प्रणालियों को आवश्यकता होती है:

• स्वायत्त निर्णय लेने के लिए व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित गहरा संदर्भिक समझ।
• सभी डेटा स्रोतों में सेमांटिक संगतता विभिन्न विभागों और कार्यों के बीच विरोधाभासी क्रियाओं को रोकने के लिए
• व्यावसायिक तर्क एकीकरण संगठनात्मक नियमों और विनियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए

जैसा कि संगठन एजेंटिक एआई विकास में अरबों डॉलर का निवेश करते हैं, जिनमें सेमांटिक नींव नहीं है, वे विफलता दर में वृद्धि का सामना करेंगे।

संदर्भ आवश्यक

जैसा कि एजेंटिक एआई प्रणालियां अधिक प्रचलित हो जाती हैं, सेमांटिक बुनियादी ढांचे वाले और उनके बिना संगठनों के बीच विभाजन केवल चौड़ा होगा। एजेंटिक एआई में निवेश करने वाले उद्यमों के लिए, विकल्प स्पष्ट है: अब सेमांटिक नींव बनाएं या देखें कि संदर्भ-जागरूक प्रतियोगी चतुर एआई निवेश को अजेय लाभों में बदल देते हैं।

अभुंड कंप्यूट पावर के युग में, संदर्भ नया सोना है, और जो अपने एआई प्रणालियों को व्यावसायिक को समझने के लिए सिखा सकते हैं वे अपना मिडास स्पर्श अर्जित करेंगे।