अगला एआई चरण क्रियान्वयन के बारे में है, न कि उत्तरों के बारे में

इसकी शुरुआत से, एआई को मुख्य रूप से अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए एक उपकरण के रूप में माना जाता रहा है। चैटबॉट प्रश्नों का उत्तर देते हैं। डैशबोर्ड रुझानों को सामने लाते हैं। कोपायलट मानव द्वारा की जा सकने वाली तुलना में तेजी से सारांशित करते हैं। ये उपकरण वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं, लेकिन कई संगठनों के लिए, वे परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से बदलने में विफल रहते हैं। पायलट और प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट के वर्षों के बाद, एक स्पष्ट पैटर्न उभरा है: एआई जो केवल प्रश्नों का उत्तर देने पर केंद्रित है, शायद ही कभी टीमों द्वारा हर दिन का सामना किए जाने वाले संचालन बोतलनेक को हल करता है।

यह अनुभवजन्य नहीं है। हाल के मैककिंसे सर्वेक्षण एआई की स्थिति पर के अनुसार, लगभग नौ में से आठ संगठन अब रिपोर्ट करते हैं कि वे कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में एआई का उपयोग करते हैं, फिर भी बहुत से लोग कहते हैं कि ये प्रयास अर्थपूर्ण, व्यापक प्रभाव में अनुवादित नहीं हुए हैं। इसी तरह, 2025 के जेनएआई तैनाती के विश्लेषण में पाया गया कि 95% उद्यम तैनाती ने कोई मापनीय वित्तीय प्रभाव उत्पन्न नहीं किया, मुख्य रूप से इसलिए कि एआई आउटपुट वास्तविक कार्य प्रवाह में शामिल नहीं किए गए थे। अंतर बुद्धिमत्ता तक पहुंच का नहीं है, यह स्केल पर संचालन करने की क्षमता है।

व्यवहार में, अधिकांश एआई प्रणाली क्रियान्वयन से पहले रुक जाती हैं। वे अवसरों की पहचान करते हैं, लेकिन मनुष्यों को यह तय करने के लिए छोड़ देते हैं कि कब और कैसे कार्य करना है, आमतौर पर खंडित प्रणालियों और सीमित टीमों और समय सीमा के तहत। कई मामलों में, एआई जागरूकता बढ़ाता है लेकिन प्रवाह में वृद्धि नहीं करता है। यही कारण है कि एआई की अगली चरण एआई की ओर बढ़ रही है जो कार्य करती है।

एआई जो उत्तर देता है से एआई जो कार्य करता है

एआई जो कार्य करता है निष्क्रिय बुद्धिमत्ता से दूर ले जाने की ओर एक कदम है जो प्रणालियों को कार्य आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सिफारिशों पर रुकने के बजाय, एजेंटिक एआई अनुमोदित कार्यों को कार्य प्रवाह में ले जाता है: अनुरोधों को ट्राइएजिंग, कार्यों को मार्गदर्शन, अनुवर्ती कार्रवाई का मसौदा तैयार करना, हितधारकों को प्रोत्साहित करना, प्रणालियों को अपडेट करना और मानव निर्णय की आवश्यकता होने पर अपवादों को बढ़ाना। महत्वपूर्ण बात, कार्रवाई पर केंद्रित एआई मानव निर्णय को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यह अंतर्दृष्टि और अनुवर्ती कार्रवाई के बीच घर्षण को कम करता है: मानव परिणाम, अनुमोदन और एस्केलेशन पथ परिभाषित करते हैं; एआई वह कार्यभार संभालता है जो टीमों को धीमा करता है; और निरीक्षण समीक्षा, ऑडिट ट्रेल और शासन के माध्यम से निर्मित होता है।

यह मानव-केंद्रित दृष्टिकोण विश्वास के लिए आवश्यक है। प्यू रिसर्च सेंटर के शोध से एआई पर विश्वास के अध्ययन लगातार दिखाते हैं कि पारदर्शिता, जवाबदेही और दुरुपयोग के बारे में चिंताएं अपनाने के लिए शीर्ष बाधाएं बनी हुई हैं। एआई जो जिम्मेदारी से कार्य करता है उन चिंताओं का समाधान करता है करके कार्रवाई दिखाई दे रही है, समझने योग्य और नियंत्रित है।

इन्फ्लेक्शन पॉइंट तक पहुंचना

कई कारक संगठनों को एआई की ओर धकेल रहे हैं जो उत्तर देता है।

• पहले, टीमों को कम से अधिक करने के लिए कहा जा रहा है। श्रमिकों की सीमाएं अस्थायी नहीं हैं; वे संरचनात्मक हैं। उसी समय, गति और निरंतरता की अपेक्षाएं हर उद्योग में बढ़ रही हैं।
• दूसरा, मूल एआई मॉडल तेजी से सुलभ हो रहे हैं। परिणामस्वरूप, विभेदन मॉडल चयन से दूर हो रहा है और कार्य में एकीकरण की ओर – एआई कैसे दिन-प्रतिदिन के कार्य में एकीकृत है। जैसा कि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू ने अपने कवरेज में उल्लेख किया है, वास्तविक मूल्य तब उत्पन्न होता है जब एआई प्रक्रियाओं में निहित होता है, उन पर परतदार नहीं होता है।
• अंत में, निष्क्रियता की लागत बढ़ रही है। जब अंतर्दृष्टि निष्क्रिय बैठती है या अनुवर्ती कार्रवाई दरारों में गिर जाती है, तो डाउनस्ट्रीम प्रभाव जुड़ जाता है। कई वातावरण में, क्रियान्वयन में देरी उतनी ही महत्वपूर्ण है जितनी कि गलत क्रियान्वयन।

इस संदर्भ में, एआई जो केवल सूचित करता है अब पर्याप्त नहीं है। संगठनों को ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता है जो सुरक्षित और निरंतर रूप से दिनचर्या कार्य को निष्पादित कर सकें, घर्षण को कम करने के बजाय जोड़ें।

उच्च शिक्षा एक वास्तविक दुनिया का परीक्षण मामला

उच्च शिक्षा एआई की ओर इस बदलाव की आवश्यकता का एक स्पष्ट उदाहरण प्रदान करती है। उच्च शिक्षा जीवनचक्र में जुड़ाव मूल रूप से बदल गया है। छात्र अपनी पहली पूछताछ से स्नातक स्तर तक तुरंत और निरंतर समर्थन की अपेक्षा करते हैं। पूर्व छात्र लगातार मूल्य की तलाश में हैं, न कि असंगत आउटरीच की। प्रगति टीमों को बड़े पैमाने पर और स्टाफ और बजट के साथ सिकुड़ते हुए भी अधिक प्रभाव डालने और दीर्घकालिक संबंध बनाने की अपेक्षा की जाती है।

उसी समय, जुड़ाव संकेत निरंतर आते हैं: जमा किए गए आवेदन, प्राप्त मील के पत्थर, भाग लेने वाले आयोजन, दान किए गए उपहार। उन संकेतों को समय पर समन्वित कार्रवाई में बदलने के लिए अभी भी मैनुअल कार्य पर बहुत अधिक निर्भर करता है जो खंडित प्रणालियों में है।

उच्च शिक्षा के नेता तेजी से एआई को आवश्यक मानते हैं जुड़ाव और छात्र समर्थन को स्केल करने के लिए, जबकि शासन और डेटा तैयारी के बारे में सावधान रहते हैं। इसी तरह, अन्य विश्लेषण शिक्षा प्रौद्योगिकी और नामांकन रुझानों को एआई-संचालित जीवनचक्र जुड़ाव में बढ़ती रुचि को उजागर करते हैं, साथ ही साथ निष्पादन को धीमा करने वाली खंडित प्रणालियों के साथ ही। इस वातावरण में, केवल सिफारिशें देने वाला एआई जल्दी से अपनी सीमा तक पहुंच जाता है। यह जानना उपयोगी है कि किसे आउटरीच की आवश्यकता है, लेकिन यह जानना अधिक कठिन है कि कब आउटरीच देने का सही समय है।

एआई जो कार्य करता है उस डिस्कनेक्ट को पुल करने में मदद करता है संकेतों को अगली सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई में बदलकर और जीवनचक्र में दिनचर्या का पालन कर रहा है। कर्मचारी सहानुभूति, निर्णय और जटिल बातचीत पर ध्यान केंद्रित रहते हैं, जबकि एआई सुनिश्चित करता है कि जुड़ाव निरंतर और समय पर होता है।

उच्च शिक्षा विशेष रूप से प्रकट करने वाला है क्योंकि परिणाम विश्वास और मानव संबंध पर निर्भर करते हैं। यदि एआई जिम्मेदारी से उच्च शिक्षा वातावरण में कार्य कर सकता है, जटिल जीवनचक्र में और व्यक्तिगत छात्र डेटा और जानकारी के साथ निपटने वाले स्थान में, जबकि शासन को बरकरार रखते हुए, तो यह एक नुस्खा प्रदान करता है अन्य उच्च हिस्सेदारी वाले क्षेत्रों के लिए जो समान दबावों का सामना कर रहे हैं।

संदेह तर्कसंगत है – कार्रवाई से पहले शासन का डिजाइन

एआई जो कार्य करता है उसके आसपास संदेह समझ में आता है। नेता डेटा गुणवत्ता, अधिक स्वचालन और नियंत्रण के नुकसान के बारे में चिंतित हैं, विशेष रूप से विनियमित या विश्वास-आधारित वातावरण में। ये चिंताएं अनिश्चित काल तक रोकने के कारण नहीं हैं। अक्सर जो चीज गायब होती है वह शासन की भूमिका है एक सक्षमकर्ता के रूप में, एक प्रतिबंध के रूप में नहीं।

लगभग आधे संगठन रिपोर्ट करते हैं कि अपर्याप्त शासन और विश्वास ढांचे उनकी क्षमता को सीमित कर रहे हैं एआई से मूल्य प्राप्त करने के लिए। उसी शोध से पता चलता है कि जिम्मेदार एआई प्रथाओं में निवेश करने वाली कंपनियां प्रभाव को स्केल करने के लिए बेहतर स्थिति में हैं।

एआई जो कार्य करता है उसे स्पष्ट गार्डरेल के बिना सफल नहीं हो सकता। सिफारिशों से कार्रवाई तक जाने के लिए यह आवश्यक है कि एआई के लिए कौन स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है, किन कार्यों के लिए अधिकृत है, मानव समीक्षा की आवश्यकता कब है, और अपवादों को कैसे बढ़ाया जाता है।

संगठन जो सफलतापूर्वक आगे बढ़ते हैं उन्हें शासन को उत्पाद और प्रक्रिया डिजाइन के हिस्से के रूप में मानते हैं, न कि बाद के विचार के रूप में। व्यवहार में, इसका अर्थ है:

• स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए एआई के लिए परिभाषित अनुमोदन पथ, और जब मानव हस्ताक्षर आवश्यक है।
• समीक्षा, व्याख्या और उलटा करने के लिए ऑडिटेबिलिटी और ट्रेसबिलिटी।
• मानव मालिकों को अनिश्चितता को रूट करने के लिए स्पष्ट एस्केलेशन नियम।
• नियामक अपेक्षाओं के अनुरूप गोपनीयता और डेटा नियंत्रण।

इस तरह का शासन एआई को धीमा नहीं करता है, यह आत्मविश्वास के साथ कार्रवाई को सक्षम बनाता है। नेताओं को यह नहीं पूछना चाहिए कि क्या वे शासन को वहन कर सकते हैं, बल्कि क्या वे एआई को वहन कर सकते हैं जो शासन के बिना कार्य नहीं कर सकता है क्योंकि यह प्रणाली में शुरू से ही डिज़ाइन किया गया था।

2026 में एआई तैयारता

2026 में, एआई परिपक्वता इस बात से परिभाषित होगी कि संगठन एआई का उपयोग करते हैं या नहीं, बल्कि वे इसे कितनी प्रभावी ढंग से कार्य करने देते हैं।

एआई-तैयार संस्थानों में कई विशेषताएं हैं:

• नामांकन, प्रतिधारण, जुड़ाव, या निधि संग्रह में वृद्धि से जुड़े स्पष्ट परिणाम लक्ष्य।
• गोपनीयता नियंत्रण, अनुमोदन, ऑडिट ट्रेल और एस्केलेशन सहित शासन ढांचे।
• एकीकरण जो एआई को निष्पादित करने की अनुमति देते हैं, न कि केवल सिफारिशें देते हैं।

एआई की अगली चरण को उन संगठनों द्वारा नेतृत्व किया जाएगा जो जिम्मेदार कार्रवाई के लिए डिज़ाइन करते हैं, एआई को क्षमता बढ़ाने, बेहतर परिणामों का समर्थन करने और कम से अधिक करने में टीमों की मदद करने की अनुमति देते हैं – मानव स्पर्श को खोए बिना जो सबसे ज्यादा मायने रखता है।