एआई एजेंटों के साथ कंपनी वर्कफ़्लो को अनुकूलित करना: मिथक या वास्तविकता?

एक समस्या

जैसे-जैसे बड़ी कंपनियाँ AI एजेंटों में निवेश कर रही हैं, उन्हें परिचालन दक्षता के भविष्य के रूप में देख रही हैं, संदेह की लहर बढ़ रही है। जबकि इन तकनीकों की क्षमता के बारे में उत्साह है, कई संगठनों को लग रहा है कि वास्तविकता अक्सर प्रचार से कम होती है। इस निराशा को मुख्य रूप से दो मुख्य मुद्दों के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है: अतिरंजित वादे और व्यावसायिक समस्याओं की अत्यधिक विशिष्ट प्रकृति।

जबकि एआई कुछ कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है - जैसे डेटा विश्लेषण और प्रक्रिया स्वचालन - कई संगठनों को इन उपकरणों को अपने काम में लागू करने की कोशिश करते समय कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है। अद्वितीय वर्कफ़्लोलेक्सालिटिक्स का लेख इस बात पर बहुत ज़ोर देता है कि जब आप सिर्फ़ एआई के प्रचार में शामिल होने के लिए एआई को एकीकृत करते हैं तो क्या होता है। इसका नतीजा अक्सर निराशा और यह भावना होती है कि तकनीक अपनी क्षमता के मुताबिक काम नहीं कर रही है।

एआई कार्यान्वयन के दौरान निराशा के स्रोत

एआई कार्यान्वयन में निराशा के स्रोत बहुआयामी हैं।

• एक महत्वपूर्ण समस्या यह है कि कई कंपनियों बिना किसी स्पष्ट रणनीति या परिभाषित उद्देश्यों के AI को अपनाने की जल्दी में हैं। दिशा की यह कमी AI पहलों की सफलता या विफलता को मापना चुनौतीपूर्ण बनाती है। कंपनियाँ ऐसे उपकरण तैनात कर सकती हैं जो उनकी वास्तविक आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं हैं, जिससे संसाधनों की बर्बादी होती है और मोहभंग होता है। तो क्या होता है जब आप उचित योजना और तैयारी के बिना AI को एकीकृत करते हैं? खैर, आपको मैकडॉनल्ड्स जैसे मामले मिलते हैं। तीन साल की तैयारी के बाद, 2024 की गर्मियों में, IBM के सहयोग से, मैकडॉनल्ड्स ने अपना AI एजेंट शुरू किया जो ड्राइव-थ्रू ऑर्डर ले सकता है। खराब तरीके से डिज़ाइन किए गए मॉडल के कारण AI ग्राहकों को नहीं समझ पाया। सबसे उल्लेखनीय उदाहरणों में से एक TikTok में दो ग्राहक थे जो AI से रुकने की विनती कर रहे थे क्योंकि यह उनके ऑर्डर में और अधिक चिकन मैकनगेट जोड़ता रहा, अंततः 260 तक पहुँच गया।
• डेटा की गुणवत्ता एक और महत्वपूर्ण चिंता का विषय है। AI सिस्टम उतने ही अच्छे होते हैं, जितना कि उनमें डाला गया डेटा। यदि इनपुट डेटा पुराना, अधूरा या पक्षपाती है, तो परिणाम निश्चित रूप से घटिया होंगे। दुर्भाग्य से, संगठन कभी-कभी इस मूलभूत पहलू को अनदेखा कर देते हैं, और डेटा में खामियों के बावजूद AI से चमत्कार करने की उम्मीद करते हैं।
• एकीकरण की चुनौतियाँ भी महत्वपूर्ण बाधाएँ उत्पन्न करती हैं। मौजूदा सिस्टम में AI को मर्ज करना जटिल हो सकता है, जिससे अक्सर तकनीकी समस्याएँ और संगतता संबंधी समस्याएँ सामने आती हैं, खास तौर पर उन व्यवसायों के लिए जो विरासत सिस्टम पर निर्भर हैं। पूरी तरह से योजना और संसाधनों के बिना, ये एकीकरण चुनौतियाँ AI पहलों को पटरी से उतार सकती हैं, जिससे निराशा बढ़ सकती है।

कंपनी वर्कफ़्लो में AI एजेंटों के उपयोग के मामले

इन बाधाओं के बावजूद, एआई एजेंटों में कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करके और विभिन्न क्षेत्रों में दक्षता को बढ़ाकर व्यवसाय संचालन में क्रांति लाने की क्षमता है।

AI के सबसे सम्मोहक अनुप्रयोगों में से एक ग्राहक सहायता में निहित है। AI-संचालित चैटबॉट नियमित पूछताछ को संभाल सकते हैं, जिससे मानव एजेंट अधिक जटिल मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र हो जाते हैं। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, कर्मचारी अपनी ऊर्जा को अधिक रणनीतिक जिम्मेदारियों की ओर पुनर्निर्देशित कर सकते हैं। ग्राहक सहायता में AI को एकीकृत करने का सबसे बड़ा मामला है टेलस्ट्रॉऑस्ट्रेलिया की एक दूरसंचार कंपनी। टेल्स्ट्रा ने अपना खुद का AI एजेंट लॉन्च किया है जिसका नाम Ask Telstra है। कंपनी ने जो नतीजे साझा किए हैं, वे इस प्रकार हैं: कॉल पर 20% कम फ़ॉलो-अप, 84% एजेंटों ने कहा कि इससे ग्राहक इंटरैक्शन पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा, 90% एजेंट ज़्यादा प्रभावी हैं।

मार्केटिंग ऑटोमेशन के क्षेत्र में भी AI अमूल्य साबित होता है। ग्राहक के व्यवहार और वरीयताओं का विश्लेषण करके, AI एजेंट व्यक्तिगत मार्केटिंग रणनीतियाँ बना सकते हैं जो जुड़ाव और रूपांतरण दरों को बढ़ाती हैं। Bavarianकी टीम ने फ्लू की दवा की मांग का अनुमान लगाने के लिए AI का इस्तेमाल किया, और जब AI मॉडल ने फ्लू के मामलों में 50% वृद्धि की भविष्यवाणी की, तो टीम ने अपनी मार्केटिंग रणनीति को अनुकूलित करने के लिए इसका इस्तेमाल किया। परिणाम आश्चर्यजनक थे: साल दर साल क्लिक-थ्रू दरों में 85% की वृद्धि, पिछले वर्ष की तुलना में प्रति क्लिक लागत में 33% की कमी, लंबे समय में वेबसाइट ट्रैफ़िक में 2.6 गुना वृद्धि।

एआई प्रक्रियाओं को भी सुव्यवस्थित कर सकता है मानव संसाधनडिसीजन एनालिटिक्स जर्नल के अनुसार, सटीकता, दक्षता और लचीलेपन के क्षेत्र में AI के बहुत सारे लाभ हैं। भर्ती के शुरुआती चरणों को स्वचालित करके, जैसे कि रिज्यूमे की स्क्रीनिंग और विशिष्ट मानदंडों के आधार पर शीर्ष उम्मीदवारों की पहचान करके, AI महत्वपूर्ण समय बचाता है और अधिक वस्तुनिष्ठ चयन प्रक्रिया सुनिश्चित करता है।

शायद AI का सबसे आकर्षक पहलू इसकी दक्षता और लागत-प्रभावशीलता है। कई परिदृश्यों में, AI तेजी से और कम लागत में कार्य कर सकता है। कम त्रुटियाँ मनुष्यों की तुलना में यह अधिक सुविधाजनक है, जो इसे अपने वर्कफ़्लो को सरल बनाने के इच्छुक व्यवसायों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है। दोहराए जाने वाले और समय लेने वाले कार्यों को स्वचालित करके, संगठन मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम करते हुए परिचालन लागत में उल्लेखनीय कटौती कर सकते हैं। गति, सटीकता और बचत का यह संयोजन कंपनियों को अपनी प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और संसाधनों को अधिक रणनीतिक रूप से आवंटित करने की अनुमति देता है।

एआई एजेंटों को एकीकृत करने के लिए सलाह

कंपनी के वर्कफ़्लो में एआई एजेंटों के सफल एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए, व्यवसायों को कई प्रमुख रणनीतियों को अपनाना चाहिए।

1. सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि कार्यान्वयन से पहले स्पष्ट उद्देश्यों को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। संगठनों को उन विशिष्ट चुनौतियों की पहचान करनी चाहिए जिन्हें वे चाहते हैं कि AI संबोधित करे और प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए मापने योग्य परिणाम निर्धारित करें। यह स्पष्टता पूरी प्रक्रिया में आवश्यक समायोजन की सुविधा प्रदान करती है। यदि AI एकीकरण खंडित है, तो एकीकरण की लागत की उत्पादकता स्तरों से तुलना करना और यह तय करना बहुत कठिन है कि एकीकरण का कंपनी पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा या नहीं। एआई के साथ और बिना एआई के विभिन्न कार्यों पर खर्च किए गए समय की मात्रा, किसी निश्चित कार्य पर काम करने वाले लोगों की संख्या और कार्य की गुणवत्ता को मापें।
2. एक और महत्वपूर्ण विचार डेटा की गुणवत्ता है। मजबूत डेटा प्रबंधन प्रथाओं में निवेश करना यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि AI सिस्टम में दी गई जानकारी सटीक, प्रासंगिक और पक्षपात रहित हो। यदि कंपनी बाहरी समाधान का उपयोग कर रही है, यह सुनिश्चित करें कि कोई भी संवेदनशील और निजी डेटा एआई में नहीं डाला जा रहा है। AI डेटा हाइजीन एक उभरती हुई अवधारणा है जिसके बारे में बहुत से लोग नहीं जानते हैं, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप अपने कर्मचारियों को इसके बारे में शिक्षित करें। AI मॉडल के साथ संवेदनशील कॉर्पोरेट डेटा क्यों साझा नहीं किया जा सकता है, इस पर एक बेहतरीन लेख माइक्रोप्रो.
3. किसी भी उभरती हुई तकनीक की तरह, AI उपकरणों को एकीकृत किए जाने के दौरान उनकी निगरानी करना महत्वपूर्ण है। अपने कर्मचारियों से फीडबैक एकत्र करें जो AI उपकरण का उपयोग कर रहे हैं और ग्राहक सहायता सेवाओं या अन्य चैनलों में आपके मॉडल के साथ बातचीत करने वाले ग्राहक। इस तरह, आप प्रारंभिक अवस्था में ही किसी भी बग या समस्या का पता लगा सकते हैं, जो केवल कुछ ही परिचालन प्रक्रियाओं को प्रभावित करती है। कंपनी को अनुकूलनशीलता की संस्कृति को बढ़ावा देने और अपने एआई मॉडलों पर बारीकी से नजर रखने की जरूरत है, विशेष रूप से कार्यान्वयन के शुरुआती चरणों में।

निष्कर्ष

एआई को जादुई समाधान के रूप में देखने के बजाय, व्यवसायों को इसे एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखना चाहिए, जिसका सही तरीके से उपयोग किए जाने पर, संचालन को बेहतर बनाया जा सकता है और सफलता प्राप्त की जा सकती है। सवाल यह है कि एआई के पास क्लाइंट और उनकी ज़रूरतों के बारे में ज्ञान का आधार है, इसलिए हम समझते हैं कि हम उन्हें जानकारी खोजने में लगने वाले समय को कैसे बचा सकते हैं और एक काम करने वाला उपकरण प्रदान कर सकते हैं। आज, विशिष्ट उपयोग मामलों के भीतर एआई एजेंटों को तैनात करना समझ में आता है, क्योंकि यह दृष्टिकोण अधिकतम मूल्य सृजन की अनुमति देता है। यह वर्तमान में एक ऐसी श्रेणी है जिस पर महत्वपूर्ण निवेश हो रहा है और अगले वर्ष में, यह निस्संदेह एक प्रमुख प्रवृत्ति होगी और भविष्य में और भी अधिक प्रभावशाली बन सकती है। एआई गोल्ड रश कब बंद होगा?