आपके एआई एजेंट विफल क्यों हो रहे हैं क्योंकि वे आपके व्यवसाय को नहीं जानते हैं

पिछले साल, अब्सा, अफ्रीका के सबसे बड़े बैंकों में से एक, को एक नए वित्तीय अपराध पता लगाने वाले मॉडल को बनाने से उत्पादन में ले जाने में 120 दिन लगे। जबकि यह उस समय उद्योग के औसत के करीब था, उसी बैंक आज 15 दिनों में एक नए मॉडल को तैनात कर सकता है, यहां तक कि समान नियामक वातावरण, लेनदेन की मात्रा और अनुपालन आवश्यकताओं के साथ भी।

और फिर भी, पीडब्ल्यूसी के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 56% उद्यम सीईओ ने अपने एआई निवेश से कोई महत्वपूर्ण वित्तीय लाभ नहीं देखा है। हर उद्यम नेता के साथ मैं बात करता हूं, उन्हें पिच सुनने को मिली है: यदि आप एआई एजेंटों को तैनात करते हैं और अपने कार्य प्रवाहों को स्वचालित करते हैं, तो आप जल्द ही आरओआई देखेंगे। इसके बजाय, 18 महीने और कई मिलियन डॉलर बाद, व्यवसाय प्रभाव गायब है। गुम हुआ सामग्री डोमेन संदर्भ है, जो संचालन आधारित समझ है जो एक एजेंट को आंतरिक व्यवसाय निर्णय लेने के लिए आवश्यक है, और जब यह गलती करता है तो क्या करना है।

जब एजेंट सलाह देना बंद कर देते हैं और कार्रवाई शुरू करते हैं

गार्टनर अनुमान है कि 2027 तक, 50% व्यवसायिक निर्णय एआई एजेंटों द्वारा निर्णय बुद्धिमत्ता के लिए स्वचालित या बढ़ाया जाएगा। बहुत हाल तक, एआई की भूमिका उद्यम में सलाह देने के लिए थी, जिससे कर्मचारी निर्णय ले सके। सबसे खराब स्थिति में एक मिस्ड इनसाइट, एक देर से निर्णय, या एक अलर्ट के जवाब में कार्रवाई की कमी थी। एजेंटों के साथ, परिणाम बहुत अधिक हैं।

एक वैश्विक फार्मास्यूटिकल निर्माता के जैविक संयंत्र में, जब एक निरीक्षक एक प्रयोगशाला दरवाजे को स्कैन करता है, तो सही निरीक्षण कार्य प्रवाह स्वचालित रूप से शुरू हो जाता है, जो उस कमरे के उपकरण और विशिष्टताओं के अनुसार तैयार किया जाता है। एजेंट निरीक्षण को अनुक्रमित करता है, संदर्भ सामग्री को सतह पर लाता है, और निरीक्षक को पुष्टि करने देता है। एक जीएक्सपी-नियंत्रित संयंत्र में, हर निरीक्षण को ऑडिट-तैयार होना चाहिए, जिसका अर्थ है कि एक एजेंट एक वास्तविक परिणाम वाले वातावरण में संचालन भार का एक हिस्सा ले रहा है यदि यह अनुक्रम गलत हो जाता है।

क्यों जेनेरिक एजेंट दीवार में चलते हैं

एक सामान्य-उद्देश्य एजेंट नियंत्रित परिस्थितियों में वास्तव में प्रभावशाली दिख सकता है। हालांकि, यह उद्यम संचालन में संघर्ष करना शुरू कर देता है, जिसमें प्रतिबंध, अंतर्निर्भरताएं और निर्णय होते हैं जो किसी भी व्यक्ति के लिए स्पष्ट होते हैं जो फर्श पर काम कर चुका है और एक मॉडल के लिए अदृश्य है जिसे उन्हें देखने के लिए सिखाया नहीं गया है।

एक शीर्ष पांच वैश्विक खाद्य और पेय कंपनी के एक श्रेणी प्रबंधक ने एक अलग पैमाने पर एक ही समस्या का सामना किया: 96% बाजार हिस्सेदारी, जिसमें कोई पारंपरिक लीवर नहीं बचा था। श्रेणी प्रबंधक ने सीधे निर्णय तर्क को परिभाषित किया जो 1,000 से अधिक विशेषताओं में 100 से अधिक डेटा स्रोतों को एकजुट करके और एआई मॉडल को स्टोरों को ग्राहक व्यवहार प्रोफाइल में इकट्ठा करने देकर जो श्रेणी टीम पर कार्रवाई कर सकती थी। परिणाम? तीन खरीदार क्लस्टर, खुदरा भागीदारों के साथ साप्ताहिक स्प्रिंट, 8% की वृद्धि बिक्री और 35% तेजी से अलमारी रीसेट।

यह इसलिए काम किया क्योंकि एजेंट पहले से ही जानता था कि एक प्लानोग्राम क्या है, एक खरीदार क्लस्टर का क्या अर्थ है, और एक प्रचार परिवर्तन कैसे संबंधित श्रेणियों में प्रभाव डालता है। एक सामान्य मॉडल को उद्योग-विशिष्ट शब्दावली सिखाने की आवश्यकता है, जो अधिकांश उद्यमों के पास 12 से 18 महीने नहीं है।

क्यों शासन को वास्तुकला किया जाना चाहिए

जिम्मेदारी के ढांचे जो अधिकांश उद्यमों के पास आज हैं, उन्हें एक मॉडल के आउटपुट को बाद में समझाने और समय-समय पर इसकी समीक्षा करने के लिए बनाया गया था। वे तब नहीं बनाए गए थे जब एक एजेंट एक कार्य प्रवाह के अंदर एक अप्रतिवर्तनीय कार्रवाई को ट्रिगर करता है।

मैंने मध्य और पूर्वी यूरोपीय बाजारों में संचालित एक बीमा कंपनी के साथ काम किया है जिसे अनुपालन निर्णय लेते समय प्रत्येक बाजार की नियामक आवश्यकताओं पर विचार करना होता है। प्रत्येक ग्राहक के ड्यू दिलIGENCE निर्णय को एक लाइव रिकॉर्ड के रूप में ट्रेस किया जा सकता है जिसमें इनपुट, मॉडल, आउटपुट और हस्ताक्षर करने वाले व्यक्ति शामिल हैं।

यह वही वास्तुकला है जो अब्सा को 120 के बजाय 15 दिनों में अपनी उत्पादन एएमएल प्रणाली को तैनात करने की अनुमति देती है। गति में निर्मित है, इसलिए बैंक तुरंत निर्णय के लिए नीति संस्करण को एक नियामक को सौंप सकता है।

हम जिन उद्यमों को देखते हैं जो इन शासन स्तरों में जल्दी निवेश करते हैं, वे अभी भी 18 महीने बाद बड़े पैमाने पर एजेंटों को चला रहे हैं। जो लोग इसे एक अनुपालन व्यायाम के रूप में मानते हैं जो तैनाती के बाद जोड़ा जाता है, वे ही इसे फिर से डिजाइन करने के लिए मजबूर हैं।

डोमेन बुद्धिमत्ता फाइन-ट्यूनिंग नहीं है

क्षमता वाले फाउंडेशन मॉडल अपने आप उद्यम परिणामों को विश्वसनीय रूप से वितरित नहीं करते हैं क्योंकि वे व्यापक रूप से उपयोगी होने के लिए बनाए गए हैं। उद्यम संचालन गहरे, संकीर्ण विशेषज्ञता की आवश्यकता है। दोनों को मिलाने से उद्योग को पहले ही समय और संसाधनों की कीमत चुकानी पड़ी है, लेकिन यह अभी भी सबसे आम गलती है जो मैं देखता हूं।

डोमेन बुद्धिमत्ता रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) लागू करना या एक सामान्य मॉडल को फाइन-ट्यून करना नहीं है। यह एक एजेंट के बीच का अंतर है जो एक किराने की दुकान के बारे में जानकारी प्रोसेस कर सकता है और जो व्यवसाय द्वारा 5,000 से अधिक व्यक्तिगत रूप से तैयार किए गए प्लानोग्राम को 750 से अधिक स्टोरों में तैनात किए बिना केंद्रीय टीम को छूने के बिना समझता है।

इस तरह की संचालन प्रवाह वर्षों से डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा, वास्तविक संचालन प्रतिबंधों के आसपास निर्णय तर्क के निर्माण और ज्ञान परत के साथ आता है जिसमें एक मूल्य परिवर्तन कैसे मार्जिन को प्रभावित करता है, एक असortमेंट परिवर्तन अलमारी उपलब्धता को कैसे प्रभावित करता है, और यह कैसे खरीदार वफादारी को प्रभावित करता है। एक बड़े अमेरिकी किराने की श्रृंखला के लिए, इस जुड़े हुए तर्क ने $200M का अतिरिक्त लाभ पैदा किया।

इस तरह के आधार या किसी साथी से प्राप्त करना जिसने पहले से ही काम किया है, डेटा, डोमेन विशेषज्ञता और संस्थागत निर्णय को एन्कोड करने की अनुशासन के मामले में एक वास्तविक अग्रिम लागत है। यदि यह आधार तेजी से किया जाता है, तो एक एजेंट जो एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट में डोमेन-जागरूक दिखता है अभी भी उत्पादन के पहले एज के साथ टूट सकता है।

उद्यम एजेंटों को सही तरीके से प्राप्त करने का क्या अर्थ है

उद्यम जो क्षमता वाले मॉडलों को मौजूदा कार्य प्रवाहों में गिराते रहते हैं, उन्हें अपने बोर्ड को यह स्वीकार करना होगा कि आरओआई दिखाई नहीं दे रहा है। एमआईटी निष्कर्ष निकाला है कि पिछले साल उद्यमों में जनरेटिव एआई में निवेश के बावजूद, 95% संगठनों को शून्य रिटर्न मिल रहा है। यदि आप उस शिविर में नहीं होना चाहते हैं, तो दिन एक से पहले डोमेन बुद्धिमत्ता स्थापित करें, वास्तुकला में शासन को एम्बेड करें और एजेंटों को विशिष्ट परिणामों के लिए जवाबदेह ठहराएं।

किसी भी दिए गए एजेंट के पीछे का मॉडल, वास्तव में, इस समीकरण का सबसे कम टिकाऊ हिस्सा है। एक बेहतर मॉडल अगले तिमाही में शिप होगा, जो कंपनी द्वारा बनाया गया है जो आज आपका उपयोग कर रहा है या उसके प्रतिस्पर्धियों में से एक है। जो अगले मॉडल रिलीज के साथ नहीं बदलता है वह यह है कि क्या आपके एजेंट आपके व्यवसाय को समझते हैं। आपको इसे जानबूझकर बनाना होगा। आपके वातावरण में सफल होने वाले एजेंट बाजार में सबसे क्षमता वाले, सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंट नहीं होंगे, लेकिन वे आपको अधिक और अधिक कार्य करने के लिए अपना विश्वास हासिल करेंगे।