एंटरप्राइज वर्कफ्लो को कैसे बदल रहे हैं एजेंटिक एआई

एंटरप्राइज एआई सर्कल में एक परिचित कहानी है: एजेंटिक एआई “अगली बड़ी चीज” है, जिस पर चर्चा की जानी चाहिए, योजना बनाई जानी चाहिए, या पायलट किया जाना चाहिए इससे पहले कि यह वास्तविक हो। और यह भविष्य पहले से ही यहाँ है, दैनिक काम में शांतिपूर्वक एम्बेडेड है।

आज कई संगठनों में, एजेंटिक सिस्टम फ्लैशी पायलट के रूप में मौजूद नहीं हैं। वे संचालनक्षम हैं: उन्हें घर्षण को कम करने, वितरण को तेज करने और मानव द्वारा पहले मैन्युअल रूप से की जाने वाली समन्वय कार्य को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उदाहरण के लिए, हमारी कंपनी में, एआई कई आंतरिक डोमेन में बुना हुआ है – कोडिंग और सामग्री उत्पादन से संस्थागत स्मृति और टीम सहयोग विश्लेषण 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 लगातार काम करने में मदद करते हैं।

यह उभरती हुई वास्तविकता कार्य वास्तव में कैसे किया जाता है में एक बड़े परिवर्तन को दर्शाती है।

एआई इंटरफेस से फ्लो-ओरिएंटेड वर्क तक

अब तक के अधिकांश एंटरप्राइज एआई अग्रिम के बारे में रहे हैं: उपयोगकर्ता इंटरफेस में सिफारिशें, सारांश, या पाठ उत्पादन जोड़ना। लेकिन उस तरह की बुद्धिमत्ता, जबकि उपयोगी, 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 वर्कफ्लो के स्तर पर काम करते हैं, न कि इंटरफेस पर, तो काम का पैटर्न बदलता है। सिस्टम अब जरूरतों का अनुमान लगाने लगते हैं, न कि केवल उन पर प्रतिक्रिया करते हैं।

हमारी कंपनी में, यह बदलाव इस तरह दिखता है:

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

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

एजेंटिक वर्कफ्लो छुपे हुए 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 देने लगती है)।

विरासत प्रक्रियाएं, परिभाषित स्वामित्व, और लिखित नियम जो मानव ने पहले मुआवजा दिया था, एजेंट के संचालन के लिए स्पष्ट बाधाएं बन जाते हैं जब यह प्रणालियों में काम करने का प्रयास करता है।

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 सोचा जाना चाहिए। संगठन जो एजेंटों को मौजूदा प्रक्रियाओं में जोड़ते हैं, अक्सर सीमित प्रभाव देखते हैं क्योंकि उन्होंने यह नहीं हल किया है कि कार्य वास्तव में कहाँ होता है

वास्तव में, एक गार्टनर रिपोर्ट का उल्लेख है कि 2027 तक एजेंटिक एआई परियोजनाओं का 40% से अधिक खत्म हो जाएगा — न कि इसलिए कि प्रौद्योगिकी विफल हो जाती है, बल्कि इसलिए कि व्यवसाय उन्हें स्पष्ट, क्रियान्वित परिणाम नहीं दे सकते हैं

यह एजेंटिक एआई के खिलाफ एक फैसला नहीं होना चाहिए। बल्कि, यह साक्ष्य है कि कार्य को स्पष्ट रूप से मॉडल किया जाना चाहिए इससे पहले कि एआई इसे स्वचालित करे। यदि विपरीत – एजेंट टूटे हुए प्रक्रियाओं को उजागर करेंगे।

वास्तविक एजेंटिक एआई व्यवहार में कैसा दिखता है

बroadly, एजेंटिक एआई उन प्रणालियों को संदर्भित करता है जो स्वायत्त एजेंटों को वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन के साथ जोड़ती हैं ताकि कार्यों की श्रृंखला को स्वतंत्र रूप से निष्पादित किया जा सके जबकि बदलती स्थितियों और लक्ष्यों के अनुकूल होता है।

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

व्यवहार में, इसका अर्थ है:

• एजेंट जो कोड और प्रलेखन 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 अन्य एजेंट द्वारा समीक्षा भी शामिल है
• स्मृति एजेंट जो संस्थागत ज्ञान को कब्जे में लेते हैं और इसे खोज योग्य और पुन: प्रयोज्य बनाते हैं
• सामग्री एजेंट जो पॉलिश ड्राफ्ट आंतरिक और क्लाइंट डिलीवरेबल्स के लिए तैयार करते हैं
• सहयोग विश्लेषण जो टोन और “वाइब” की निगरानी करते हैं टीमों के बीच, जो पहले महीनों में दिखाई नहीं दे सकते थे

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 को हल करती है, और अपवादों को संभालती है – एक दृष्टिकोण जो वर्कफ्लो ऑटोमेशन की तुलना में फ्लैट जेनरेटिव आउटपुट के समान है।

आर्किटेक्चर बदलना 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 भाग जाती हैं। एंटरप्राइज सिस्टम को एजेंटिक वर्कफ्लो को विश्वसनीय रूप से 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 एकल बुद्धिमत्ता।

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

बहु-एजेंट प्रणालियों की ओर बढ़ने का रुझान उन संगठनों की तरह है जो आंतरिक रूप से कस्टमरटाइम्स को लागू करते हैं: मॉड्यूलर एजेंट जो एक साथ 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 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 अपनाया अनुसंधान दिखाता 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 बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन करता है।

कस्टमरटाइम्स में, एजेंटिक क्षमताओं को इस बात को ध्यान में रखते हुए लागू किया गया था। एजेंट सहायता प्रदान करना शुरू 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 उन्हें छुपाते हैं। और मानव पर्यवेक्षण एक डिज़ाइन अपेक्षा है, न कि एक फेल-सेफ।

यह परोपकारी नहीं है। यह व्यावहारिक है। एजेंट जो बाधित करते हैं, अप्रत्याशित रूप से कार्य करते हैं, या अस्पष्ट परिणामों को प्रस्तुत करते हैं, उन्हें अपनाया नहीं जाता है – मानव उन्हें बंद कर देते हैं।

वास्तविक उत्पादकता लाभ कहां हैं

सार्वजनिक कथाएं एआई को नौकरियों को बदलने पर केंद्रित हैं। लेकिन वास्तविक एंटरप्राइज वर्कफ्लो में, एजेंटिक एआई से सबसे बड़ा लाभ समन्वय ओवरहेड को हटाने से आता है – कार्य जो पहले मापे नहीं गए थे लेकिन निरंतर परिणामों को धीमा करते थे।

विश्लेषकों का कहना है कि एजेंटिक सिस्टम, मल्टी-स्टेप प्रक्रियाओं को शुरू से अंत तक समन्वयित करके, कोर व्यवसाय प्रक्रियाओं को 30% से 50% तक तेज कर सकते हैं 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 विलंब का संकुचन।

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

यूएक्स सबसे कठिन समस्या है

जैसे ही एजेंटिक एआई सिस्टम अधिक क्षमतावान हो जाते हैं, यूजर एक्सपीरियंस सीमित कारक बन जाता है।

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

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 क्यों एक कार्रवाई की गई थी, तो विश्वास कम हो जाता है और अपनाने में रुकावट आती है।

यह अनुमान नहीं है। यहां तक कि मुख्यधारा की एजेंटिक एआई कवरेज यह चेतावनी देती है कि सफलता न केवल बुद्धिमत्ता पर निर्भर करती है, बल्कि व्याख्या योग्यता और नियंत्रण पर भी।

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

अधिकांश एंटरप्राइज प्रौद्योगिकियों का आर्क follows एक पैटर्न का पालन करता है: प्रयोग, आवश्यकता, अदृश्यता। एजेंटिक एआई पहले से ही इस यात्रा के आधे रास्ते पर है।

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

यह संक्रमण नाटकीय रणनीतिक योजना की मांग नहीं करता है। यह संगठनात्मक घर्षण का सामना करने और वर्कफ्लो को इस तरह पुनर्गठित करने की मांग करता है कि वे स्पष्ट और विभाज्य हों। जब ऐसा होता है, तो बुद्धिमत्ता एक ऐड-ऑन के बजाय माध्यम बन जाती है जिसके माध्यम से कार्य प्रवाहित होता है।