व्यवसाय क्या एजेंटिक एआई के बारे में गलत समझ रहे हैं

एजेंटिक एआई 2025 में सबसे अधिक चर्चित उद्यम प्रौद्योगिकियों में से एक बन गया है, फिर भी वास्तविक तैनाती दुर्लभ हैं। विश्लेषकों ने उल्लेख किया कि हालांकि हजारों उपकरण “एजेंट” के रूप में विपणन किए जाते हैं, अधिकांश वास्तविक स्वायत्तता की कमी है। गार्टनर की समीक्षा लगभग 3,000 एजेंट ऑफरिंग्स में से केवल 4% ने वास्तविक एजेंटिक व्यवहार का प्रदर्शन किया, जबकि शेष अधिकांश चैटबॉट या स्क्रिप्टेड ऑटोमेशन थे। यह “एजेंट वाशिंग” कंपनियों को आरपीए, वर्कफ्लो ऑटोमेशन, या एंटरप्राइज चैटजीपीटी एक्सेस के लिए वास्तविक एजेंटिक सिस्टम के रूप में गलत समझने का कारण बनता है जो लक्ष्यों का पीछा करते हैं, नए जानकारी के प्रतिक्रिया करते हैं, और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा पर काम करते हैं।

भ्रम: आरपीए, चैटजीपीटी लाइसेंस, और हYPE

आरपीए बनाम एजेंटिक एआई:

पारंपरिक आरपीए टूल्स स्थिर, पूर्व-निर्धारित निर्देशों का पालन करते हैं। एजेंटिक एआई कार्रवाई की योजना बनाता है संदर्भ के आधार पर और उपलब्ध उपकरण, एपीआई, और डेटा स्रोतों का उपयोग करता है। जैसा कि आईडीसी और अन्य उद्योग अनुसंधान नोट करते हैं, आरपीए निश्चित नियमों का निष्पादन करता है जबकि एजेंट गतिविधि से अनुकूलन करते हैं। कई वर्कफ्लो जो “बुद्धिमान स्वचालन” के रूप में बेचे जाते हैं, चैटबॉट के साथ स्क्रीन स्क्रैपिंग को मिलाकर, एजेंटिक सिस्टम के रूप में गलत तरीके से प्रस्तुत किए जाते हैं।

चैटजीपीटी लाइसेंस बनाम एआई तैनाती:

उद्यम अक्सर यह मान लेते हैं कि चैटजीपीटी एंटरप्राइज या कोपायलट के लिए सीट खरीदने का मतलब है कि उन्होंने “एआई तैनात” किया है। वास्तव में, यह केवल कर्मचारियों को एक चैट इंटरफेस प्रदान करता है। मेनलो वेंचर्स की रिपोर्ट है कि 10% से कम कंपनियों ने सामान्य-उद्देश्य चैट टूल्स से परे एआई लागू किया है, यहां तक कि कर्मचारी प्रयोग आईटी टीमों को उन्हें अपनाने के लिए प्रेरित करते हैं। एक चैटबॉट इंटरफेस मूल रूप से एक लक्ष्य-निर्देशित एजेंट से अलग है।

विक्रेता ओवर-प्रॉमिसिंग:

स्टार्टअप और परामर्श firms अक्सर “एजेंट” को हर व्यवसाय प्रक्रिया के लिए समाधान के रूप में विज्ञापित करते हैं। अनुसंधान से पता चलता है कि 88% कार्यकारी एजेंटिक एआई प्रयासों को वित्त पोषित कर रहे हैं, लेकिन 2% से कम परियोजनाएं उत्पादन स्केल तक पहुंचती हैं। गार्टनर का अनुमान है कि 40% से अधिक वर्तमान एजेंटिक एआई पहल 2027 तक खराब प्रदर्शन या अस्पष्ट आवश्यकताओं के कारण रद्द कर दी जाएगी।

एजेंटिक एआई वास्तव में क्या है

एजेंटिक एआई में लगभग स्वायत्त निर्णय लेना शामिल है। एक सच्चा एजेंट एक लक्ष्य प्राप्त करता है, जानकारी और उपकरणों तक पहुंचता है, और अपने उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक कदम निर्धारित करता है। कठोर वर्कफ्लो के विपरीत, एजेंट नए परिवर्तनों के प्रकट होने पर मुड़ सकते हैं।

आधुनिक फ्रेमवर्क यह दिखाते हैं कि पारिस्थितिकी तंत्र कैसे विकसित हो रहा है। लैंगचेन का लैंगग्राफ एजेंटों के लिए एक उत्पादन-तैयार रनटाइम प्रदान करता है। डीपलर्निंग.एआई का डीएसपीआई योजनाओं, कार्यकर्ताओं, और उपकरणों के लिए प्रिमिटिव्स प्रदान करता है। उभरते हुए प्लेटफ़ॉर्म जैसे कि आईबीएम का क्रूएआई और माइक्रोसॉफ्ट का ऑटोजेन मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन में विकास को उजागर करते हैं। ये उपकरण अभी भी प्रारंभिक चरण में हैं, और अधिकांश उद्यमों में उन्हें प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक आंतरिक विशेषज्ञता की कमी है।

नियंत्रित उद्योगों में अवसर

नियंत्रित क्षेत्रों जैसे वित्त, बीमा, और स्वास्थ्य सेवा अप्रत्याशित रूप से एजेंटिक स्वचालन के लिए मजबूत उम्मीदवार हैं। इन उद्योगों में संरचित नीतियों, दस्तावेज़, और ऑडिट ट्रेल्स पर निर्भर करता है, जो उन्हें एजेंटिक सिस्टम के लिए आदर्श वातावरण बनाते हैं।

वित्त:

एआई और एजेंटिक-ऑटोमेशन टूल्स का उपयोग बैंकों द्वारा अनुपालन, ऑनबोर्डिंग, और केवाईसी/एएमएल वर्कफ्लो को स्ट्रीमलाइन करने के लिए किया जा रहा है – स्वचालित रूप से दस्तावेज़ की पुष्टि करना, जोखिम और प्रतिबंध स्क्रीनिंग चलाना, और मानव समीक्षा के लिए मामलों को फ्लैग करना। एसएसएंडसी ब्लूप्रिज्म के अनुसार, इससे ऑनबोर्डिंग में काफी तेजी आ सकती है: एक बैंक ने 49% समय में कमी देखी खाता खोलने से लेकर व्यापार तक। जबकि 2025 में, एक बढ़ती हिस्सा बैंकों को वैश्विक स्तर पर जनरेटिव-एआई तैनात करने या मूल्यांकन करने के लिए तैयार है, एक टेमेनोस के सर्वेक्षण में पाया गया कि 36% पहले से ही तैनात या प्रक्रिया में हैं, और 39% मूल्यांकन कर रहे हैं। 2025 में ईवाई-पर्थेनन के सर्वेक्षण में कहा गया है कि 61% जेनएआई-उपयोगकर्ता बैंकों ने पहले से ही महत्वपूर्ण लाभ देखे हैं। उद्योग-स्तरीय विश्लेषणों से अनुमान है कि एआई-आधारित स्वचालन अनुपालन, संचालन, और जोखिम-प्रबंधन कार्यों में 30-50% उत्पादकता लाभ प्रदान कर सकता है।

बीमा:

दावा प्रसंस्करण, अंडरराइटिंग, और धोखाधड़ी का पता लगाना एजेंटिक सिस्टम के लिए उपयुक्त है। एक दावा एजेंट दस्तावेज़ पढ़ सकता है, नीति विवरण खींच सकता है, आवश्यकताओं की पुष्टि कर सकता है, और अगले कदमों का प्रस्ताव कर सकता है। बीसीजी के अनुसंधान से पता चलता है कि शुरुआती अपनाने वालों ने लगभग 40% तेजी से दावा हैंडलिंग और ग्राहक संतुष्टि में दो-अंकों की वृद्धि हासिल की। नियमों जैसे एनएआईसी के एआई दिशानिर्देशों के साथ, बीमा कंपनियां एजेंट के संचालन तर्क में नियमों को सीधे एम्बेड कर सकती हैं। 2025 मेनलो वेंचर्स विश्लेषण में कहा गया है कि 92% अमेरिकी स्वास्थ्य बीमा प्रदाता अनुपालन परीक्षण, पूर्वाग्रह जांच, और ऑडिट कार्यों के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

स्वास्थ्य सेवा:

स्वास्थ्य सेवा संगठन चिकित्सा प्रलेखन, ट्राइएज, अनुसूची, और शुरुआती चरण के विश्लेषण के लिए एजेंटों का समर्थन करने के लिए मुड़ रहे हैं, जो चिकित्सक पर्यवेक्षण के तहत होता है। कैसर पेरमानेंट ने मेनलो वेंचर्स के अनुसार 40 अस्पतालों में जनरेटिव एआई तैनात किया, जिससे प्रशासनिक भार कम हुआ। मेयो क्लिनिक एआई-समर्थित स्वचालन रणनीतियों में $1 बिलियन से अधिक का निवेश कर रहा है। सख्त अनुपालन आवश्यकताएं अक्सर सुरक्षित, अधिक ऑडिट करने योग्य एजेंटिक सिस्टम का कारण बनती हैं।

इन क्षेत्रों में, अच्छी तरह से परिभाषित नियम जैसे अंडरराइटिंग दिशानिर्देश, क्रेडिट नीतियां, और नैदानिक प्रोटोकॉल को एजेंट व्यवहार को आकार देने वाले गार्डरेल के रूप में एन्कोड किया जा सकता है।

तकनीकी और शासन चुनौतियां

उद्यमों को एजेंटिक सिस्टम लागू करते समय कई बाधाओं का सामना करना पड़ता है।

डेटा और एकीकरण जटिलता:

एजेंटों को एपीआई, दस्तावेजों, डेटाबेस, और वास्तविक समय जानकारी तक पहुंच की आवश्यकता होती है। टीमों को बड़ी मात्रा में अनस्ट्रक्चर्ड डेटा को अनुक्रमित करना, मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल सर्वर को कॉन्फ़िगर करना, और विश्वसनीय उपकरण इंटरफेस बनाना होता है। ये कार्य अक्सर वर्तमान आईटी कौशल सेट से अधिक होते हैं।

विखंडित टूलिंग:

मानक एजेंट फ्रेमवर्क नहीं है। लैंगग्राफ, डीएसपीआई, ऑटोजेन, और इसी तरह के उपकरणों में सुरक्षा, लचीलापन, और परिपक्वता के संबंध में व्यापार बंद हैं। कई उद्यमों को परामर्श firms या “एजेंट-इन-ए-बॉक्स” विक्रेताओं की ओर मुड़ना पड़ता है, केवल अस्थिर या अधूरे समाधान प्राप्त करने के लिए।

मूल्यांकन और दृश्यता:

एजेंट सटीकता, सुरक्षा, और ड्रिफ्ट का मूल्यांकन करने के लिए मूल्यांकन पाइपलाइन, परिदृश्य परीक्षण, और वास्तविक समय निगरानी की आवश्यकता होती है। इन प्रणालियों के बिना, एजेंट गलत निर्णय ले सकते हैं जिन्हें पता नहीं लगाया जा सकता है।

सुरक्षा और उभरते जोखिम:

एजेंट स्वायत्तता नए जोखिम पेश करती है। बीसीजी के विश्लेषण में कैस्केडिंग त्रुटियों, क्रॉस-एजेंट व्यक्ति जोखिम, और टूल-कॉल अनुक्रम में कमजोरियों को उजागर किया गया है। ये हमले वेक्टर विशेष रूप से वित्त और स्वास्थ्य सेवा में चिंताजनक हैं, जहां डेटा एक्सपोजर या निर्णय त्रुटियों का परिणाम उच्च परिणाम हो सकता है।

कौशल अंतर:

अधिकांश उद्यम इंजीनियर एपीआई और डेटाबेस को समझते हैं लेकिन एजेंट लूप, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, या टूल-चेनिंग के साथ अनुभव की कमी है। गार्टनर नोट करता है कि कई कार्यकारी जो एजेंट पहल को वित्त पोषित कर रहे हैं, वे पूरी तरह से समझ नहीं पाते हैं कि एक सच्चे एजेंट के लिए क्या योग्यता है, जो कम सफलता दर में योगदान करता है।

एंटरप्राइज-रेडी एआई एजेंट बनाना

विशेषज्ञों की सिफारिश है कि संगठन, विशेष रूप से उच्च-जोखिम वाले वातावरण में, एजेंटिक वर्कफ्लो बनाने के लिए कई अभ्यासों का पालन करें।

सुरक्षा-द्वारा डिज़ाइन वास्तुकला:

स्वायत्तता सीमा, अनुमतियां, और ऑडिट ट्रेल्स को शुरू से ही परिभाषित करें। केवल आवश्यक पहुंच प्रदान करें और सिस्टम में लॉगिंग और फेल-सेफ्स एम्बेड करें। बीसीजी जोर देता है कि शासन को मूल वास्तुकला में डिज़ाइन करना है।

नीति-निर्देशित प्लेटफ़ॉर्म:

प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करें जो मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकृत होते हैं और निष्पादन के दौरान नियमों को लागू करते हैं। नीति इंजन निर्धारित कर सकते हैं कि टूल कॉल को निगमित मानकों के खिलाफ कार्रवाई से पहले मान्य किया जाए, जिससे पुनरावृत्ति और ऑडिट करने योग्य व्यवहार सुनिश्चित होता है।

मानव-इन-द-लूप निगरानी:

महत्वपूर्ण चरणों में मैनुअल समीक्षा शामिल होनी चाहिए, विशेष रूप से नियंत्रित प्रक्रियाओं में। डैशबोर्ड और अलर्ट टीमों को एजेंट क्रियाओं की निगरानी करने और असामान्यताओं को तेजी से बढ़ाने की अनुमति देते हैं।

रोबस्ट परीक्षण और प्रतिक्रिया:

उद्यमों को सैंडबॉक्स सिमुलेशन, बैकटेस्ट, और परिदृश्य तनाव परीक्षण चलाना चाहिए trước तैनाती। निरंतर मूल्यांकन ड्रिफ्ट, त्रुटियों, और अनुपालन विचलन का पता लगा सकता है। एजेंटों को सॉफ़्टवेयर घटकों के रूप में व्यवहार करना और सीआई/सीडी पाइपलाइनों के साथ उन्हें व्यवहार करना विश्वसनीयता बढ़ाता है।

फ्रेमवर्क विकसित हो रहे हैं जिनमें मेमोरी, प्राधिकरण, और ऑडिटेबिलिटी की सुविधाएं हैं। दीर्घकाल में, उद्यम एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म चाहते हैं जहां वे लक्ष्य और नीतियां परिभाषित करते हैं, और प्रणाली प्रॉम्प्टिंग, डेटा एक्सेस, और अनुपालन वर्कफ्लो का प्रबंधन करती है।

निष्कर्ष

एजेंटिक एआई में नियंत्रित उद्योगों में जटिल वर्कफ्लो को बदलने की महत्वपूर्ण क्षमता है। वास्तविक सफलता के लिए सुरक्षित वास्तुकला, नीति-निर्देशित शासन, मानव पर्यवेक्षण, और कठोर परीक्षण की आवश्यकता है। जो उद्यम एजेंटिक एआई को एक मूल सॉफ़्टवेयर क्षमता के रूप में देखते हैं, वे अर्थपूर्ण मूल्य को पकड़ लेंगे, जबकि जो हYPE पर निर्भर रहते हैं वे ठप्प पायलट और बर्बाद निवेश का जोखिम उठाते हैं।