जिम रोवन, Deloitte में अमेरिका के एआई प्रमुख – साक्षात्कार शृंखला

जिम रोवन Deloitte में अमेरिका के एआई प्रमुख और Deloitte Consulting LLP में प्रिंसिपल हैं। वे संगठनों को एआई संबंधी उनकी महत्वाकांक्षाओं को व्यावसायिक नतीजों में बदलने में मदद करते हैं। उनका करियर उद्यम प्रौद्योगिकी, विश्लेषिकी, डेटा और डिजिटल रूपांतरण के क्षेत्रों में फैला है। उन्हें जीवन विज्ञान, स्वास्थ्य सेवा और दूरसंचार के क्षेत्र में काम करने का अनुभव है। उन्होंने Deloitte के रणनीति एवं विश्लेषण तथा एआई एवं डेटा कार्यक्षेत्रों में नेतृत्व की भूमिकाएँ निभाई हैं। उनके काम में संगठनों को एआई अपनाने के लिए आवश्यक प्रतिभा और क्षमताएँ विकसित करना भी शामिल है।

Deloitte एक पेशेवर सेवा संगठन है, जो परामर्श, लेखा-परीक्षा एवं आश्वासन, कर और सलाहकार सेवाएँ प्रदान करता है। इसका एआई संबंधी काम रणनीति, डेटा, प्रौद्योगिकी, प्रतिभा और शासन को एक साथ लाता है, ताकि व्यवसाय अपने परिचालन में एआई अपना सकें और उसका व्यापक स्तर पर उपयोग कर सकें। डिजिटल वाणिज्य के क्षेत्र में इस काम में एआई एजेंटों के उपयोग के लिए उत्पाद संबंधी जानकारी और उद्यम प्रणालियाँ तैयार करना, विभिन्न माध्यमों पर ग्राहकों के अनुभवों को जोड़ना और स्वचालित संवाद तथा लेन-देन के लिए आवश्यक पहचान, प्राधिकरण और विश्वास नियंत्रण स्थापित करना शामिल है।

आपने Deloitte में दो दशकों से अधिक समय तक उद्यम प्रौद्योगिकी, विश्लेषिकी, डेटा और अब एआई के क्षेत्रों में काम किया है। अपने इस अनुभव के आधार पर, आपको कब स्पष्ट हुआ कि एआई एजेंट न केवल कंपनियों के आंतरिक कामकाज को बदल देंगे, बल्कि व्यवसायों और उनके ग्राहकों के बीच मध्यस्थ की भूमिका भी निभाएँगे?

पिछले कुछ वर्षों में, संगठनों को व्यावसायिक लक्ष्यों को ऐसे मापने योग्य नतीजों में बदलने में मदद करते हुए, जिन्हें कभी अकल्पनीय माना जाता था, मैंने एआई की प्रगति को करीब से देखा है। डेटा, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकी में मेरी पृष्ठभूमि ने एआई को समझने की मेरी नींव तैयार की है। मैंने एआई में सफलता के लिए आवश्यक प्रतिभा विकसित करने पर केंद्रित Deloitte की क्षमताएँ तैयार करना शुरू किया। इनमें हमारी AI Academy भी शामिल है, जो हमारे कर्मचारियों और ग्राहकों—दोनों के लिए पाठ्यक्रम तैयार करती है।

आज के परिदृश्य में, संगठन अपनी डिजिटल वाणिज्य रणनीतियों को कई तरीकों से बदलने के लिए एआई एजेंटों का उपयोग कर रहे हैं: ब्रांड की दृश्यता बढ़ाना, बातचीत को बेहतर बनाने के लिए वैयक्तिकरण इंजन इस्तेमाल करना और भौतिक, डिजिटल तथा सोशल संपर्क-बिंदुओं पर एकसमान सर्वचैनल अनुभवों का समन्वय करना। यह निर्णायक मोड़ ऐसे समय आया है जब ब्रांड अस्थिर बाज़ार से जूझ रहे हैं। इससे एजेंट-आधारित वाणिज्य के लिए उन्हें अपने ग्राहकों की ज़रूरतों के प्रति अधिक तेज़ी, प्रासंगिकता और निरंतरता से प्रतिक्रिया देने में मदद करने का अवसर पैदा होता है।

आपने कंपनियों के लिए “एजेंट-आधारित खोज अनुकूलन” की तैयारी की ज़रूरत पर चर्चा की है। आप इस अवधारणा को कैसे परिभाषित करते हैं, और एआई एजेंट के लिए अनुकूलन करना पारंपरिक SEO या एआई उत्तर इंजन के लिए सामग्री अनुकूलित करने के नए तरीकों से मूलतः किस तरह अलग है?

परंपरागत रूप से, ऑनलाइन उपभोक्ताओं का ध्यान पाने की होड़ Search Engine Optimization (SEO) से तय होती रही है। इसमें यह मानकर चला जाता है कि खोज के दूसरे छोर पर कोई व्यक्ति नतीजे पढ़ेगा, उनका आकलन करेगा और खरीदारी का फ़ैसला करेगा। जैसे-जैसे उपभोक्ता शोध के लिए एआई-आधारित टूल का इस्तेमाल करने लगे हैं, Generative Engine Optimization (GEO) की अवधारणा सामने आई है। एजेंट-आधारित खोज अनुकूलन, GEO का विकसित रूप है। इसमें इस बात को ध्यान में रखा जाता है कि एआई अब केवल उत्पादों या सेवाओं की सिफ़ारिश नहीं करता, बल्कि उनसे जुड़े खरीदारी के फ़ैसलों पर भी कार्रवाई करता है। इस बदलाव का अर्थ है कि ब्रांडों को न केवल जनरेटिव एआई के लिए अनुकूलन करना होगा, जो मुख्यतः अंतिम उपयोगकर्ता को सिफ़ारिशें देता है, बल्कि एजेंटिक एआई के लिए भी, जिसे काम पूरा करने के लिए बनाया गया है और जो प्रणालियों का समन्वय कर सकता है, कार्यप्रवाह पूरा कर सकता है और लेन-देन शुरू कर सकता है।

जब किसी एआई एजेंट से उत्पादों या सेवाओं पर शोध करने, उनकी तुलना करने और उनकी संक्षिप्त सूची बनाने को कहा जाता है, तो आपके अनुसार वह किन संकेतों को सबसे अधिक महत्त्व देगा? क्या सुव्यवस्थित उत्पाद डेटा, कीमतें, समीक्षाएँ, तृतीय-पक्ष कवरेज, ब्रांड की प्रतिष्ठा या संकेतों का कोई बिल्कुल नया समूह अधिक महत्त्वपूर्ण हो जाएगा?

एआई एजेंट किन विकल्पों पर विचार करेगा, यह उनकी दृश्यता और प्रासंगिकता के आधार पर तय होता है। वह उन ब्रांडों को प्राथमिकता देगा जिनके उत्पादों, सेवाओं, कीमतों और डेटा तक पहुँचना आसान हो, जिन्हें मशीन पढ़ सके और जिनकी तुरंत पुष्टि की जा सके। अलग-अलग मंचों पर एकरूपता, रेटिंग और समीक्षाएँ तथा ब्रांड की प्रतिष्ठा अब भी मायने रखती हैं, लेकिन इन संकेतों को ऐसे डेटा में भी बदलना होगा जिसे एजेंट समझ सके। व्यक्तिगत संदर्भ भी महत्त्वपूर्ण होगा, क्योंकि ग्राहकों की ओर से काम करने वाले एजेंटों को सबसे प्रासंगिक सिफ़ारिशें देने के लिए उस व्यक्ति की पसंद, अनुमतियों और पिछली बातचीत की विश्वसनीय जानकारी चाहिए होगी। संकेतों के अलावा, संगठन अपने डेटा को पढ़ने योग्य, समझने योग्य, भरोसेमंद और एजेंटों के बीच तुलना के लिए मापने योग्य बनाने की दिशा में कितनी तेज़ी से काम कर सकते हैं, यह भी किसी ब्रांड को दूसरों से अलग पहचान दिलाएगा।

एक चुनौती यह है कि आगे चलकर अलग-अलग मॉडल पर बने और अलग-अलग डेटा स्रोतों से जुड़े उपभोक्ता तथा उद्यम एजेंटों की संख्या हज़ारों में हो सकती है। हर एजेंट के लिए अलग-अलग अनुकूलन करने की कोशिश किए बिना, कोई कंपनी इस बिखरे हुए तंत्र में अपनी सटीक जानकारी और खोजे जा सकने की क्षमता कैसे बनाए रख सकती है?

संगठनों को अलग-अलग एजेंटों के लिए अनुकूलन करने के बजाय ऐसा भरोसेमंद, मशीन-पठनीय आधार तैयार करने पर ध्यान देना चाहिए, जिसे कोई भी एजेंट एक्सेस और समझ सके। इसके लिए उत्पादों, कीमतों और नीतियों से जुड़ी सत्यापन योग्य, विश्वसनीय और अद्यतन जानकारी प्रामाणिक स्रोतों के ज़रिए प्रकाशित करनी होगी। केवल खोजे जा सकना शायद पर्याप्त नहीं होगा, क्योंकि एजेंट उपभोक्ताओं की ओर से काम करने लगेंगे। इससे ऐसी प्रणालियों की ज़रूरत और बढ़ेगी जो पहचान का सत्यापन, पात्रता की पुष्टि और सुरक्षित लेन-देन संभव बनाएँ। अब खंडित हो चुके एजेंट इकोसिस्टम में वही ब्रांड खोज नतीजों में सबसे ऊपर आएगा, जिसकी जानकारी समझना और हासिल करना सबसे आसान होगा। हालाँकि, कंपनियों को किसी एक प्रोटोकॉल पर निर्भर होकर व्यवस्था बनाने से बचना चाहिए, क्योंकि ये अभी उभर रहे हैं और यह स्पष्ट नहीं है कि इनमें से कौन-सा प्रमुख बनेगा। इसलिए, ऐसी व्यवस्था तैयार करना महत्वपूर्ण है जो आपस में काम कर सके और इकोसिस्टम के विकसित होने के साथ प्रोटोकॉल को तेज़ी से अपनाने या बदलने की सुविधा दे।

अगर वाणिज्य का स्वरूप व्यवसाय-से-उपभोक्ता से बदलकर व्यवसाय-से-एजेंट-से-व्यवसाय हो जाता है, तो तकनीकी स्तर पर क्या बदलाव होंगे? क्या कंपनियों को अपनी वेबसाइटों, एपीआई, उत्पाद कैटलॉग, पहचान प्रणालियों या अन्य बुनियादी ढाँचों पर फिर से विचार करना होगा, ताकि एजेंट उनसे सीधे संवाद कर सकें?

हाँ, B2B एजेंट-आधारित वाणिज्य को संभव बनाने के लिए संगठनों को सही तकनीकी संरचना तैयार करने हेतु अपनी मौजूदा प्रणालियों पर नए सिरे से विचार करना और उन्हें नए रूप में ढालना होगा। यह रातोंरात नहीं होगा; इसमें शामिल काम और बदलावों की व्यापकता के कारण समय लगेगा। आज खोज और भुगतान की क्षमताएँ उस निर्णय-निर्माण प्रक्रिया से तेज़ी से आगे बढ़ रही हैं, जिसमें व्यवसाय अभी भी यह भरोसा विकसित कर रहे हैं कि एजेंट तय सुरक्षा-सीमाओं के भीतर फैसले कर सकें। किसी भी CIO, CTO या CISO को मज़बूत प्रौद्योगिकी और एकीकरण भागीदारियों के सहारे विस्तार योग्य, कम-विलंबता वाले एकीकरण मंच उपलब्ध कराने पर ध्यान देना चाहिए। पूरी प्रणाली को बदलने के बजाय, नेतृत्वकर्ताओं को यह तय करने में समय लगाना चाहिए कि कौन-सी प्रणालियाँ एजेंटों से जुड़ सकती हैं, किन प्रणालियों का जुड़ना अवरुद्ध है और सीमित परिवेशों में सरल कार्यों का परीक्षण कैसे किया जाए। लेन-देन का स्वामित्व मनुष्यों के पास बनाए रखना भी महत्वपूर्ण है। इसलिए कंपनियों को ऐसे लचीले रास्ते बनाने चाहिए जिनसे ग्राहक एजेंट-आधारित और व्यक्ति-आधारित संवादों के बीच आसानी से आ-जा सकें, न कि स्वचालन के प्रयास में मानवीय अनुभव को कमज़ोर करें। समय के साथ, संगठन कई एजेंटों का प्रबंधन करने वाला मंच बना सकते हैं, एजेंटों को पहुँच देने के लिए पुरानी प्रणालियों को उन्नत या उनसे जोड़ सकते हैं, और वास्तविक समय की निगरानी के साथ उन्नत सुरक्षा लागू कर सकते हैं।

पारंपरिक डिजिटल मार्केटिंग में रैंकिंग, इंप्रेशन, क्लिक और वेबसाइट ट्रैफ़िक को बेहतर बनाने पर बहुत ज़ोर दिया गया है। अगर किसी व्यक्ति के वेबसाइट पर आने से पहले ही एजेंट ज़्यादातर शोध करने लगें, तो कंपनियों को यह समझने के लिए किन नए मापदंडों का इस्तेमाल करना चाहिए कि एजेंट-आधारित खरीदारी की प्रक्रिया में वे वास्तव में कितनी दिखाई दे रही हैं और कितनी प्रतिस्पर्धी हैं?

पहले, सफलता का आकलन उपभोक्ताओं का ध्यान खींचने और अंततः उनका भरोसा जीतने पर केंद्रित था। जैसे-जैसे खरीदारी की प्रक्रिया का अधिक हिस्सा एजेंट संभालेंगे, संगठनों को यह मापने के नए तरीके चाहिए होंगे कि उनके ब्रांड कितने दिखाई देते हैं, कितने प्रासंगिक हैं और आखिरकार कितनी बार चुने जाते हैं। इसमें ब्रांडेड एजेंटों के विकास को प्रदर्शन मापन से जोड़ना और यह आँकना शामिल है कि कोई एजेंट ब्रांड को सामने लाता है या नहीं, पात्र ऑफ़र पहचानता है या नहीं और लेन-देन सफलतापूर्वक पूरा करता है या नहीं। निवेश या अनुभव में बदलाव तय करने के लिए ब्रांडों को अपने खरीदारों पर ध्यान देना चाहिए, न कि प्रतिस्पर्धियों पर; साथ ही यह देखना चाहिए कि ग्राहक उत्पादों को कैसे खोजते हैं, वे कहाँ प्रक्रिया छोड़ देते हैं और कहाँ बने रहते हैं। ये मापदंड न केवल ब्रांडों को अपने मूल्य-प्रस्तावों में अंतर स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं, बल्कि ऐसे मात्रात्मक नतीजों के ज़रिए निवेश पर लाभ भी साबित कर सकते हैं जो ग्राहक निष्ठा और परिचालन उत्कृष्टता को मज़बूत करते हैं।

AI एजेंट किसी कंपनी का सारांश बना सकते हैं, उसकी तुलना प्रतिस्पर्धियों से कर सकते हैं और संभवतः सिफ़ारिशें भी दे सकते हैं—वह भी तब, जब कंपनी का इस बात पर सीधा नियंत्रण न हो कि उसे किस रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है। ब्रांड गलत या पुरानी जानकारी पर नज़र कैसे रखें और ऐसा प्रामाणिक स्रोत कैसे स्थापित करें जिसका एजेंट भरोसेमंद ढंग से इस्तेमाल कर सकें?

किसी भी अन्य उद्योग की तरह, एजेंट-आधारित खोज में अलग-अलग माध्यमों पर मौजूद उत्पाद डेटा का ऑडिट करना बेहद ज़रूरी है। ब्रांडों को Model Context Protocol (MCP) पर भी एक प्रमुख सहायक साधन के रूप में विचार करना चाहिए। यह ऐसा नियंत्रित परिवेश बनाता है जिसमें बाहरी शॉपिंग एजेंटों और प्लेटफ़ॉर्म के साथ डेटा, टूल और संदर्भ सुरक्षित रूप से साझा किए जा सकते हैं। संरचित डेटा और MCP को साथ इस्तेमाल करने से एजेंटों के बीच संवाद संभव हो सकता है, परस्पर अनुकूलता बेहतर हो सकती है और ब्रांड की जानकारी को सही ढंग से प्रस्तुत करने तथा उसे उचित प्राथमिकता दिलाने में मदद मिल सकती है। फिर से, प्रोटोकॉल अभी विकसित हो रहे हैं और यह स्पष्ट नहीं है कि कौन-सा सबसे लोकप्रिय होगा। इसलिए कंपनियों को लचीली व्यवस्था बनानी चाहिए, ताकि इकोसिस्टम के विकसित होने के साथ वे नए मानकों से तेज़ी से जुड़ सकें, उनके बीच बदलाव कर सकें और उन्हें अपना सकें।

जब एजेंट केवल उत्पादों की सिफ़ारिश करने से आगे बढ़कर कोटेशन माँगने, शर्तों पर बातचीत करने या खरीदारी करने जैसे काम करने लगेंगे, तब पहचान, प्राधिकरण और भरोसे के बुनियादी ढाँचे कितने महत्वपूर्ण होंगे? कोई व्यवसाय वैध ग्राहक एजेंट और ऐसे स्वचालित सिस्टम में अंतर कैसे कर सकता है जिस पर उसे भरोसा नहीं करना चाहिए?

एजेंटों के बीच वाणिज्य से नए जोखिम पैदा होते हैं, क्योंकि लेन-देन तेज़ी से और बिना मानवीय भागीदारी के हो सकते हैं। इसलिए पूरी प्रक्रिया के दौरान मानवीय हस्तक्षेप और स्थानांतरण को संभव बनाना महत्वपूर्ण है। एजेंट-आधारित वाणिज्य के लेन-देन के लिए धोखाधड़ी रोकने के नए उपाय, रणनीतिक वित्तीय नियंत्रण और मशीनों द्वारा शुरू की गई गतिविधियों के लिए विशेष रूप से तैयार लक्षित रिपोर्टिंग ढाँचे आवश्यक हैं।

निकट भविष्य में, संगठनों को अपने AI एजेंटों के साथ कर्मचारियों जैसा व्यवहार करना चाहिए—उनकी ज़िम्मेदारियाँ स्पष्ट रूप से तय हों, उनकी पहुँच का प्रबंधन किया जाए और जवाबदेही सुनिश्चित हो। उन्हें वैध एजेंटों की पुष्टि करने, भुगतानों को अधिकृत करने और लेन-देन की सीमाएँ, API अनुमतियाँ तथा अन्य परिचालन सुरक्षा उपाय लागू करने के लिए प्रक्रियाओं की भी आवश्यकता होगी।

इस बात की भी संभावना है कि विज्ञापन और भुगतान करके हासिल की गई प्रमुख जगहें उपभोक्ताओं के साथ एजेंट-आधारित परिवेश में भी पहुँचेंगी। जब कोई AI एजेंट किसी व्यक्ति की ओर से उत्पादों की सिफ़ारिश कर रहा हो, तो आपके अनुसार व्यावसायिक प्रोत्साहन किस तरह विकसित होंगे? इन सिफ़ारिशों पर लोगों का भरोसा कायम करने के लिए कितनी पारदर्शिता ज़रूरी होगी?

हम पहले ही देख रहे हैं कि पूँजी एजेंट-आधारित वाणिज्य की ओर जा रही है। अमेरिकी विज्ञापनदाताओं के 2029 तक AI सर्च विज्ञापनों पर लगभग 26 अरब डॉलर खर्च करने का अनुमान है। जैसे-जैसे कंपनियाँ यह तय करेंगी कि उनके अपने चैनलों पर दिए जाने वाले प्रचार और कीमतें एजेंट-आधारित परिवेश में भी मान्य रहेंगी या नहीं, व्यावसायिक प्रोत्साहनों का विकसित होना तय है। इस बदलाव के तहत एजेंट कीमतों और प्रचारों के साथ कैसे व्यवहार करेंगे, इसके लिए स्पष्ट नियम बनाने होंगे। सुरक्षा उपाय न होने पर, एजेंट लेन-देन के समय उपलब्ध कीमतों के आधार पर खरीदारी पूरी कर सकते हैं। इससे अनचाहे प्रचार और मूल्य-स्तर लागू हो सकते हैं और लाभ-मार्जिन को नुकसान पहुँच सकता है। कंपनियों को ऐसी नीतियाँ लागू करनी चाहिए जो वैश्विक निजता और डेटा मानकों के अनुरूप हों और हर ग्राहक के लिए मनुष्यों के नियंत्रण में तय किए गए, पहले से अनुमोदित मानकों के साथ भी मेल खाती हों।

बढ़ते स्वचालन के बावजूद, आपने इस बात पर ज़ोर दिया है कि खरीदारी के फैसलों में मानवीय विवेक की केंद्रीय भूमिका बनी रहेगी। आपके अनुसार, उन फैसलों के बीच सीमा कहाँ तय होगी जिन्हें उपभोक्ता सहजता से एजेंटों को सौंप देंगे और उन फैसलों के बीच, जिनके लिए लोग अब भी खुद शोध करना, तुलना करना और अंतिम निर्णय लेना चाहेंगे?

यह सीमा इस बात पर निर्भर करेगी कि फैसला कितना महत्वपूर्ण है और उपभोक्ता को एजेंट पर कितना भरोसा है। जब लोगों की पसंद स्पष्ट हो और गलत चुनाव के नतीजे मामूली हों, तो वे रोज़मर्रा की कम लागत वाली खरीदारी एजेंटों को सौंपने में सहज हो सकते हैं। अधिक खर्च, संवेदनशील जानकारी या संविदात्मक प्रतिबद्धताओं से जुड़े फैसलों में वे संभवतः अधिक पारदर्शिता चाहेंगे और अंतिम मंज़ूरी अपने पास रखेंगे। जब किसी ब्रांड के साथ लेन-देन की झंझट कम होगी, तो उपभोक्ताओं का उस ब्रांड के प्रति भरोसा बढ़ेगा। इसलिए यह समझना आसान होना चाहिए कि क्या हो रहा है, और भरोसा होना चाहिए कि लेन-देन इच्छानुसार और सुरक्षित ढंग से पूरा होगा। इसीलिए ब्रांडों को उपभोक्ताओं को स्पष्ट नियंत्रण देना चाहिए कि एजेंट अपने दम पर क्या कर सकता है, उसे कब अनुमति माँगनी होगी और उसके कामों की समीक्षा करना या उन्हें पलटना कितना आसान होगा।

इस बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। एजेंट-आधारित वाणिज्य, AI-संचालित खोजयोग्यता और स्वचालित खरीदारी के पीछे मौजूद भरोसे के ढाँचे के बारे में जानने के इच्छुक पाठकों को Deloitte की वेबसाइट पर जाना चाहिए।