एंटरप्राइज वर्कफ्लो को एजेंटिक एआई द्वारा कैसे फिर से लिखा जा रहा है

एंटरप्राइज एआई सर्कल में एक परिचित कहानी है: एजेंटिक एआई “अगली बड़ी चीज” है, जिस पर हमें चर्चा करनी चाहिए, इसके लिए योजना बनानी चाहिए, या यह वास्तविक होने से पहले इसका पायलट करना चाहिए। और यह भविष्य पहले से ही यहाँ है, दैनिक कार्य में शांति से एम्बेडेड है।

आज कई संगठनों में, एजेंटिक सिस्टम फ्लैशी पायलट के रूप में मौजूद नहीं हैं। वे ऑपरेशनल हैं: फ्रिक्शन को कम करने, डिलीवरी को तेज करने और मानव द्वारा मैन्युअल रूप से किए जाने वाले समन्वय कार्य को बदलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

उदाहरण के लिए, हमारी कंपनी में, एआई कई आंतरिक डोमेन में बुना हुआ है – कोडिंग और सामग्री उत्पादन से संस्थागत स्मृति और टीम सहयोग विश्लेषिकी तक – 2,000 से अधिक कर्मचारियों के कार्यबल का समर्थन करता है। ये सिस्टम दैनिक संचालन का हिस्सा हैं, जो तकनीकी, रचनात्मक और संगठनात्मक कार्यों में टीमों को तेजी से और अधिक निरंतरता से काम करने में मदद करते हैं।

यह उभरती हुई वास्तविकता वास्तव में कैसे काम होता है इसे बदलने का एक बड़ा परिवर्तन दर्शाती है।

एआई इंटरफेस से फ्लो-ओरिएंटेड वर्क तक

अब तक के अधिकांश एंटरप्राइज एआई के बारे में अग्रिम है: उपयोगकर्ता इंटरफेस में सिफारिशें, सारांश, या पाठ उत्पादन जोड़ना। लेकिन उस तरह की बुद्धिमत्ता, जबकि उपयोगी है, कार्य प्रवाह को नहीं बदलती है। यह केवल मौजूदा चरणों को तेज करता है।

एजेंटिक एआई अलग है: यह केवल आदेशों का जवाब नहीं देता है। यह लक्ष्य निर्धारित करता है, योजना बनाता है, और परिणामों की दिशा में कार्यों को निष्पादित करता है, न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ प्रणालियों में कई चरणों को समन्वयित करता है। दूसरे शब्दों में, यह वर्कफ्लो को स्वचालित करता है, न कि केवल उनके घटकों को।

जब एजेंट इंटरफेस के स्तर पर काम नहीं करते हैं, तो काम का पैटर्न बदलता है। सिस्टम अब जरूरतों का अनुमान लगाना शुरू कर देते हैं, न कि केवल उन पर प्रतिक्रिया करते हैं।

हमारी कंपनी में, यह बदलाव इस तरह दिखता है:

• स्वचालित कोड जेनरेशन और डॉक्यूमेंटेशन जो विकास को तेज करता है और मानकों के साथ आउटपुट को संरेखित करता है बिना बार-बार मानव प्रोम्प्ट के।
• संरचित संस्थागत स्मृति प्रणाली जो संगठनात्मक ज्ञान को समेकित करती है और इसे पैमाने पर पुनर्प्राप्त करने योग्य बनाती है।
• एआई-सUPPORTED सामग्री उत्पादन जो आंतरिक और बाहरी दोनों दर्शकों के लिए गुणवत्ता लेखन को स्केल करता है।
• वाइब-कोडिंग विश्लेषिकी जो टीमों के बीच सहयोग गतिविधियों को उजागर करती है, जिससे पहले हस्तक्षेप संभव हो जाता है।

इनमें से कोई भी प्रयोग नहीं है। वे डिलीवरी प्रक्रियाओं में एकीकृत हैं, लोगों को रणनीति और रचनात्मकता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करते हैं, न कि समन्वय पर।

एजेंटिक वर्कफ्लो छिपी हुई घर्षण को उजागर करते हैं

जैसे ही आप वर्कफ्लो में एजेंटों को एम्बेड करते हैं, संगठनात्मक वास्तविकता दिखाई देने लगती है (कभी-कभी बहुत दिखाई देती है)।

विरासत प्रक्रियाएं, परिभाषित स्वामित्व, और लिखित नियम जो मानव ने पहले मुआवजा दिया था, जब एक एआई एजेंट प्रणालियों के बीच काम करने का प्रयास करता है तो वे बड़े प्रतिबंध बन जाते हैं।

यह घटना केवल हमारे लिए विशिष्ट नहीं है। विश्लेषकों का कहना है कि एजेंटिक एआई से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने के लिए वर्कफ्लो को मूल रूप से पुनः सोचने की आवश्यकता है। संगठन जो केवल मौजूदा प्रक्रियाओं पर एजेंटों को जोड़ते हैं, अक्सर सीमित प्रभाव देखते हैं क्योंकि उन्होंने यह नहीं हल किया है कि वास्तव में काम वास्तव में कहाँ होता है

वास्तव में, गार्टनर रिपोर्ट के अनुसार, 40% से अधिक एजेंटिक एआई परियोजनाएं 2027 तक रद्द कर दी जाएंगी — न कि इसलिए कि प्रौद्योगिकी विफल हो जाती है, बल्कि इसलिए कि व्यवसाय उन्हें स्पष्ट, कार्रवाई योग्य परिणाम नहीं दे सकते हैं।

यह एजेंटिक एआई के खिलाफ एक फैसला नहीं होना चाहिए। बल्कि, यह साक्ष्य है कि काम को स्पष्ट रूप से मॉडल किया जाना चाहिए trước कि एआई इसे स्वचालित कर सके। यदि विपरीत – एजेंट टूटी हुई प्रक्रियाओं को उजागर करेंगे।

वास्तविक अभ्यास में एजेंटिक एआई क्या दिखता है

बroadly, एजेंटिक एआई उन प्रणालियों को संदर्भित करता है जो स्वचालित एजेंटों को वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन के साथ जोड़ती हैं ताकि वे स्वतंत्र रूप से कार्यों की श्रृंखला को निष्पादित कर सकें जबकि बदलती स्थितियों और लक्ष्यों के अनुकूल होते हैं।

सच में, एजेंटिक सिस्टम शायद ही कभी एक एकल मोनोलिथिक “एजेंट” के रूप में दिखाई देते हैं। इसके बजाय, वे मल्टीपल विशेषज्ञ एजेंटों के रूप में प्रकट होते हैं जो ऑर्केस्ट्रेशन तर्क से जुड़े होते हैं। प्रत्येक एजेंट का एक सापेक्ष रूप से संकीर्ण अधिकार क्षेत्र हो सकता है — लेकिन साथ में, वे वर्कफ्लो-स्तर के स्वचालन का गठन करते हैं।

अभ्यास में, इसका अर्थ है:

• एजेंट जो कोड और डॉक्यूमेंटेशन को उत्पन्न और सत्यापित करते हैं संगठनात्मक परंपराओं के अनुसार, और कोड समीक्षा प्रथाओं के साथ संरेखित करते हैं, जिसमें एक व्यक्ति या यहां तक कि एक और एजेंट द्वारा समीक्षा शामिल है।
• स्मृति एजेंट जो संस्थागत ज्ञान को कब्जे में लेते हैं और इसे खोज योग्य और पुन: उपयोग योग्य बनाते हैं।
• सामग्री एजेंट जो आंतरिक और क्लाइंट वितरण के लिए पॉलिश ड्राफ्ट तैयार करते हैं।
• सहयोग विश्लेषिकी जो टीमों के बीच स्वर और “वाइब” की निगरानी करती है, जो अन्यथा महीनों तक ध्यान देने में सक्षम हो सकती है।

इन एजेंटों का संचालन अलगाव में नहीं होता है। वे संदर्भ और सत्र साझा करते हैं, अक्सर ऑर्केस्ट्रेशन परतों द्वारा मध्यस्थता की जाती है जो क्रियाओं को क्रमबद्ध करती है, संघर्षों का समाधान करती है और अपवादों को संभालती है – एक दृष्टिकोण जो वर्कफ्लो स्वचालन की तुलना में फ्लैट जेनरेटिव आउटपुट के अधिक अनुकूल है।

आर्किटेक्चर में बदलाव क्यों अपरिहार्य है

प्रारंभिक एजेंटिक पहल जो सभी कार्यों के लिए एक एकल बड़े भाषा मॉडल पर निर्भर करती हैं, अक्सर लागत, शासन, और जटिलता की बोतलेंक्स में चलती हैं। एंटरप्राइज सिस्टम को विश्वसनीय रूप से एजेंटिक वर्कफ्लो को स्केल करने के लिए, संगठन बढ़ते हुए ऑर्केस्ट्रेटेड आर्किटेक्चर को अपना रहे हैं जहां विभिन्न घटक कारण, स्मृति, संदर्भ, एकीकरण, और निष्पादन को संभालते हैं।

यह रुझान न केवल अभ्यास को दर्शाता है, बल्कि उभरती हुई डिज़ाइन बुद्धिमत्ता को भी प्रतिबिंबित करता है: वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन की मांग करते हैं, न कि मोनोलिथिक बुद्धिमत्ता।

वास्तव में, एंटरप्राइज एआई में अकादमिक शोध यह दर्शाता है कि एजेंटिक वर्कफ्लो के लिए ब्लूप्रिंट आर्किटेक्चर डेटा, योजनाकारों और कार्य विभाजन को औपचारिक रूप से एलएलएम क्षमताओं के साथ वास्तविक व्यवसाय तर्क को पुल करने के लिए पुल करते हैं – एक संकेत है कि क्षेत्र “एआई गिमिक” से सिस्टम इंजीनियरिंग अनुशासन में जा रहा है।

ऑर्केस्ट्रेटेड मल्टी-एजेंट सिस्टम की ओर बढ़ने का रुझान उन संगठनों जैसे कस्टमरटाइम्स के अभ्यास को दर्शाता है: मॉड्यूलर एजेंट जो संगीत में काम करते हैं, न कि एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल जो सब कुछ करने का प्रयास करता है।

मानव प्रतिरोध एक डिज़ाइन संकेत है, न कि डर

एक सामान्य गलत धारणा यह है कि कर्मचारी एजेंटिक एआई का विरोध करते हैं क्योंकि वे बदले जाने से डरते हैं। वास्तव में, प्रतिरोध अक्सर इसलिए उत्पन्न होता है क्योंकि सिस्टम स्पष्ट सीमाओं या समझने योग्य तर्क के बिना कार्य करते हैं।

एंटरप्राइज अपनाई जाने वाली शोध से पता चलता है कि एआई तब सफल होता है जब यह घर्षण को कम करता है और मौजूदा कार्य के साथ अनुमानित रूप से एकीकृत होता है, न कि जब यह कच्ची सोफिस्टिकेशन का प्रदर्शन करता है।

कस्टमरटाइम्स में, एजेंटिक क्षमताओं को इस बात को ध्यान में रखते हुए लॉन्च किया गया था। एजेंट सहायता प्रदान करते हैं, वे कार्रवाई की सिफारिश करते हैं इससे पहले कि वे उन्हें निष्पादित करें, वे तर्क और संदर्भ को उजागर करते हैं न कि इसे छुपाते हैं। और मानव पर्यवेक्षण एक फेल-सेफ नहीं है – यह एक डिज़ाइन अपेक्षा है।

यह आंशिक विश्वास मॉडल व्यावहारिक है। एजेंट जो बाधित करते हैं, अप्रत्याशित रूप से कार्य करते हैं, या अस्पष्ट परिणामों को उजागर करते हैं, वे अपनाए नहीं जाते – मानव उन्हें बंद कर देते हैं।

वास्तविक उत्पादकता लाभ कहां हैं

सार्वजनिक कथाएं नौकरियों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित करने पर केंद्रित हैं। लेकिन वास्तविक एंटरप्राइज वर्कफ्लो में, एजेंटिक एआई से वास्तविक लाभ समन्वय ओवरहेड को हटाने से आते हैं – कार्य जिन्हें कभी मापा नहीं गया है लेकिन निरंतर परिणामों को धीमा करते हैं।

विश्लेषकों का कहना है कि एजेंटिक सिस्टम, बहु-चरण प्रक्रियाओं को शुरू से अंत तक समन्वयित करके, मुख्य व्यवसाय प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण मार्जिन से तेज कर सकते हैं, कभी-कभी 30% से 50% खरीद या ग्राहक संचालन जैसे क्षेत्रों में।

यह संकीर्ण अर्थ में स्वचालन नहीं है। यह वर्कफ्लो वेलोसिटी है: संदर्भ संग्रह, निर्णय समर्थन और निष्पादन के बीच देरी का संपीड़न।

हमारे जैसे संगठनों के लिए परिणाम स्पष्ट है: टीमें इनपुट का पीछा करने में कम समय बिताती हैं और अधिक समय परिणामों को वितरित करने में बिताती हैं।

यूएक्स है लास्ट हार्ड प्रोब्लम

जैसे ही एजेंटिक एआई सिस्टम अधिक क्षमता प्राप्त करते हैं, यूजर एक्सपीरियंस सीमित कारक बन जाता है।

पारंपरिक एंटरप्राइज यूएक्स एक सिंक्रोनस, कमांड-ड्रिवन पैटर्न मानता है। एजेंटिक एआई एसिंक्रोनस एक्जेक्यूशन, बैकग्राउंड डिसीजन और मानव और मशीनों के बीच साझा नियंत्रण पेश करता है। सावधानी से डिज़ाइन किए बिना, उपयोगकर्ता बायपास महसूस करते हैं।

इसे避ने के लिए, सफल सिस्टम इरादा उजागर करते हैं, अनिश्चितता को उजागर करते हैं, और स्पष्ट करते हैं कि जब एक एजेंट कार्य कर रहा है और क्यों। यदि उपयोगकर्ता देख नहीं सकते कि क्यों एक कार्रवाई की गई थी, तो विश्वास कम हो जाता है और अपनाना ठप हो जाता है।

यह अटकलें नहीं है – यहां तक कि मुख्यधारा कवरेज भी एजेंटिक एआई को चेतावनी देता है कि सफलता न केवल बुद्धिमत्ता पर निर्भर करती है, बल्कि स्पष्टता और नियंत्रण पर भी।

एजेंटिक एआई एंटरप्राइज इन्फ्रास्ट्रक्चर बन जाएगा – चाहे कंपनियां इसकी योजना बनाएं या नहीं

अधिकांश एंटरप्राइज प्रौद्योगिकियों का आर्क सबसे पहले प्रयोग, आवश्यकता, अदृश्यता का अनुसरण करता है। एजेंटिक एआई पहले से ही इस यात्रा के आधे रास्ते पर है।

जैसे ही सिस्टम टुकड़ों में टूट जाते हैं और कार्य उपकरणों और टीमों के बीच वितरित हो जाता है, एजेंट कनेक्टिव टिश्यू के रूप में कार्य करेंगे – मानव को प्रतिस्थापित नहीं करेंगे, बल्कि जटिल कार्य को सुसंगत बनाएंगे।

यह परिवर्तन नाटकीय रणनीतिक योजना की मांग नहीं करता है। यह संगठनात्मक घर्षण का सामना करने की मांग करता है और वर्कफ्लो को इस तरह से पुनर्गठित करने की मांग करता है कि वे स्पष्ट और विभाज्य हों। जब ऐसा होता है, तो बुद्धिमत्ता कोई जोड़ नहीं है, बल्कि माध्यम बन जाती है जिसके माध्यम से कार्य प्रवाहित होता है।