विचार नेता
अधिकांश कंपनियां एआई एजेंटों के बारे में क्या गलत समझती हैं
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उद्योगों में, एआई एजेंटों को स्वचालित, ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन के रूप में विपणन किया जा रहा है जो मानव कार्य प्रवाह के लिए तत्काल दक्षता का वादा करते हैं। लेकिन वास्तविकता कहीं अधिक जटिल है। हम अभी भी इन प्रणालियों को अपनाने के शुरुआती चरण में हैं, और उनकी सफलता सोच-समझकर तैनाती, मजबूत डेटा आधार, और निरंतर मानव पर्यवेक्षण पर निर्भर करती है।
नवीनतम 2025 स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स रिपोर्ट से पता चलता है कि जबकि एआई उद्योगों में उत्पादकता में मापनीय लाभ प्रदान कर रहा है, संगठनों ने एक ही समय में विश्वसनीयता जोखिमों और परिचालन पर्यवेक्षण में अंतराल की बढ़ती चिंता की सूचना दी है। 2025 के सर्वेक्षण डेटा में आउटपुट त्रुटियों और हॉलुसिनेशन के बारे में चिंता में तेज वृद्धि को दर्शाता है, और यह बताता है कि जबकि उच्च-स्तरीय एआई शासन परिपक्वता में सुधार हो रहा है, प्रणाली-स्तर के सुरक्षा उपाय और जोखिम मितIGATION अभी भी पीछे हैं।
वे टीमें जो इस एजेंटिक युग में पनपेंगी वे नई तकनीक को अपने ढेर में धकेलने और आश्चर्यजनक परिवर्तन की उम्मीद नहीं कर रही हैं। वे बाहर निकलकर काम के प्रवाह को फिर से सोचने के लिए, एजेंटिक एआई को एक रणनीतिक अवसर के रूप में अपने संचालन मॉडल को फिर से डिज़ाइन करने के लिए, एक प्लग-एंड-खेल छोटे से बजाय।
क्वांटम मेट्रिक में, एक वीपी ने इसे स्पष्ट रूप से कहा: “मैं जितना समय एक एजेंट को परिष्कृत करने में लगाता हूं, मुझे कई घंटे वापस मिलते हैं।” एआई-पहली टीमें इस मूलभूत प्रभाव को समझती हैं। एजेंट तब एक उत्पादकता के लिए एक शक्तिशाली गुणक बन जाते हैं जब वे सही ढंग से तैनात, प्रशिक्षित और मूल्यांकन किए जाते हैं। वे साथी हैं, न कि ऐसे उपकरण जिन्हें आप सेट कर देते हैं और भूल जाते हैं।
लेकिन कई संगठन तीन भविष्यवाणी युक्त जाल में गिर जाते हैं।
1. एआई एजेंटों को विफलता के लिए सेट करना
एजेंट किसी समस्या का तत्काल समाधान नहीं हैं; उनकी वास्तविक शक्ति उन रणनीतियों को स्केल करने में है जो पहले से ही काम करती हैं। और फिर भी कई कंपनियां उन्हें तैनात करती हैं इससे पहले कि वे रणनीतियां (या उनके पीछे के डेटा) स्थिर हों।
एजेंट स्वतंत्र रूप से संचालित नहीं हो सकते हैं बिना मूलभूत ज्ञान, प्रशिक्षण और डेटा स्वच्छता के। यह एक नए कर्मचारी को ऑनबोर्ड करने जैसा नहीं है: आप उन्हें एक लैपटॉप देंगे और उम्मीद करेंगे कि यह सबसे अच्छा हो।
उन्हें स्पष्ट लक्ष्य, अधिकृत डेटा स्रोतों तक पहुंच, परिभाषित मानक और शासन गार्डरेल की आवश्यकता होती है ताकि वे व्यवसाय और अपनी भूमिका को समझ सकें।
गार्टनर का एआई टीआरआईएसएम मार्केट गाइड इस बिंदु को मजबूत करता है: संगठनों को एआई प्रणालियों का सूचीकरण करना चाहिए, उनके अंतर्निहित डेटा को वर्गीकृत और सुरक्षित करना चाहिए, और सभी उपयोग के मामलों में नीतियों को लागू करना चाहिए। गार्टनर विशेष रूप से ड्रिफ्ट, मिसालाइनमेंट या उच्च-जोखिम वाले निर्णयों को रोकने के लिए रनटाइम निरीक्षण और नीति प्रवर्तन को महत्वपूर्ण के रूप में उजागर करता है।
यदि आपका डेटा सटीक, जुड़ा हुआ और निरंतर बनाए रखा नहीं है, तो आपके एजेंट केवल अप्रभावी नहीं होंगे; वे आत्मविश्वास से गलत होंगे।
यह वह जगह है जहां शुरुआती अपनाने वाली टीमें खुद को अलग करती हैं: वे एजेंटों को प्रणालियों के रूप में मानते हैं जिन्हें जानबूझकर ऑनबोर्डिंग की आवश्यकता होती है, न कि स्वचालन के रूप में जो पृष्ठभूमि में जादुई रूप से सीखते हैं। वे संरचित ज्ञान हस्तांतरण, पुनरावृत्ति लूप और निरंतर मूल्यांकन में निवेश करते हैं। वे समझते हैं कि एजेंट प्रदर्शन पर्यावरण की गुणवत्ता को दर्शाता है।
2. स्वचालन में मानव भूमिकाओं को कम आंकना
एजेंटों के बारे में चर्चा अक्सर एक झूठे द्विआधारी में विकसित होती है: मानव बनाम मशीन। लेकिन व्यवहार में, अधिकांश एजेंट मानव कार्य को बढ़ाते हैं और इसे प्रतिस्थापित नहीं करते हैं।
एआई एजेंटों को प्रशिक्षित करना, पर्यवेक्षण करना और उन पर पुनरावृत्ति करना कुशल श्रम है, और इस विशेषज्ञता की मांग तेजी से बढ़ रही है।
स्टैनफोर्ड ग्लोबल स्टेट ऑफ रिस्पॉन्सिबल एआई सर्वेक्षण में पाया गया कि एआई को अपनाने वाले संगठन डेटा शासन, विश्वसनीयता जोखिम, पर्यवेक्षण और सुरक्षा नियंत्रण को अपनी शीर्ष चिंताओं के रूप में उद्धृत करते हैं, जो यह संकेत देता है कि मानव निर्णय लेने की क्षमता एजेंट के जीवन चक्र में आवश्यक है।
और जैसा कि मैककिन्से ने रेखांकित किया, प्रबंधकों की भूमिकाएं लोगों के प्रबंधन से प्रणालियों के प्रबंधन में विकसित हो रही हैं: मानव और एजेंटों के पारिस्थितिकी तंत्र जो एक साथ काम करते हैं। नेतृत्व का भविष्य हाइब्रिड टीमों को समन्वयित करने, संरेखण सुनिश्चित करने और निरंतर प्रदर्शन को ट्यून करने में निहित है।
यह बदलाव एक नए प्रबंधकीय कौशल सेट की मांग करता है: नेताओं को यह जानने की आवश्यकता है कि एजेंटों को “कोच” कैसे किया जाए, उनके तर्क का लेखा-परीक्षण किया जाए, विफलता मोड का निदान किया जाए और व्यवहार को सही किया जाए। कई मायनों में, एक एजेंट का प्रबंधन एक उच्च प्रदर्शन वाले विश्लेषक का प्रबंधन करने के समान है। यह पुनरावृत्ति, संबंधपरक और निरंतर है।
वे टीमें जो एजेंटों के साथ उत्कृष्टता प्राप्त करती हैं वे नहीं पूछती हैं, “हम इस मानव को कैसे स्वचालित करें?”
वे पूछते हैं, “हम इस कार्य प्रवाह को कैसे फिर से डिज़ाइन करें ताकि मानव और एजेंट एक दूसरे की ताकत को बढ़ाएं?”
यह सहयोगी दृष्टिकोण, जो विरोधी नहीं है, जो वास्तविक आरओआई और सतह-स्तर के प्रयोग के बीच अंतर करता है।
3. परिचालन और नैतिक गार्डरेल की अनदेखी
जिम्मेदार तैनाती निर्णायक है। एजेंट तेजी से और परिणामी निर्णय लेते हैं, मानव कर्मचारियों की तरह और कभी-कभी तेजी से और बड़े पैमाने पर।
कंपनियां अक्सर स्वायत्त निर्णय लेने से जुड़े परिचालन, अनुपालन और नैतिक जोखिमों को कम आंकती हैं। लेकिन यहां के अंधे धब्बे कैस्केडिंग विफलता पैदा कर सकते हैं।
एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क एक स्पष्ट निर्देश प्रदान करता है: संगठनों को एआई जोखिमों का मूल्यांकन वित्तीय, प्रतिष्ठा, साइबर सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों के साथ-साथ एआई जीवन चक्र के प्रत्येक चरण में सुरक्षा उपायों को शामिल करना चाहिए।
दूसरे शब्दों में, एआई शासन संरचनात्मक होना चाहिए। यह एक बाद की बात नहीं हो सकती।
गार्टनर इस तत्परता को दोहराता है। उनके मार्गदर्शन में रनटाइम मॉनिटरिंग, संरेखण जांच, असामान्यता का पता लगाने और सक्रिय मान्यकरण पर जोर दिया गया है ताकि हॉलुसिनेशन, नीति के उल्लंघन या असमान तर्क को रोका जा सके।
गवर्नेंस मॉडल, जोखिम मुद्रा और तकनीकी ढांचे की जांच किए बिना कार्यान्वयन में जल्दबाजी करना अधिक समस्याएं पैदा करने का एक निश्चित तरीका है।
यही कारण है कि सबसे परिष्कृत कंपनियां एक दोहरे जनादेश के साथ काम करती हैं: तेजी से तैनात करें, लेकिन शासन तेजी से करें। वे नवाचार के साथ अनुशासन जोड़ती हैं। वे एजेंटिक एआई को एक विकसित प्रणाली के रूप में मानते हैं जिसे सुरक्षा, विश्वसनीयता इंजीनियरिंग और पारदर्शी निर्णय ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है, न कि एक ब्लैक बॉक्स जिसे अनियंत्रित छोड़ दिया जाता है।
जहां एजेंटिक एआई पहले से ही मूल्य प्रदान कर रहा है
उद्योगों में, शुरुआती अपनाने वाले यह पता लगा रहे हैं कि एजेंट उच्च-मात्रा, नियम-निर्देशित, संदर्भ-भारी कार्य में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जहां वास्तविक समय निर्णय प्रदर्शन को बढ़ाते हैं:
- ग्राहक सेवा में, एजेंट त्रुटि को संभाल सकते हैं, मुद्दों को सारांशित कर सकते हैं, अगले सर्वोत्तम कार्यों को सामने ला सकते हैं और संदर्भ को बनाए रखते हुए बुद्धिमानी से एस्केलेट कर सकते हैं।
- परिचालन में, वे कार्यभार की निगरानी कर सकते हैं, असामान्यताओं को झंडा दिखा सकते हैं, दिनचर्या के मुद्दों को हल कर सकते हैं और मानव ऑपरेटरों को निर्णय समर्थन के साथ सहायता कर सकते हैं।
- बिक्री और विपणन में, एजेंट इनबाउंड लीड योग्यता प्रबंधन, बातचीत मार्ग, व्यक्तिगतकरण में सहायता और यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं कि कुछ भी छूट न जाए। वे स्वायत्त रूप से इनबाउंड लीड को ईमेल के माध्यम से पोषण कर सकते हैं और बैठकें बुक कर सकते हैं, जिससे टीमें खरीदार के इरादे के साथ तालमेल बिठा सकती हैं बिना मैनुअल लिफ्ट जोड़े।
सभी मामलों में, एजेंट तब उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जब मानव विशेषज्ञ रणनीति, संदर्भ और शासन प्रदान करते हैं, और जब ये तत्व अनुपस्थित होते हैं तो वे टूट जाते हैं।
अगला मोर्चा: एआई-तैयार संगठनों का निर्माण
एआई एजेंट आधुनिक कार्यबल के लिए एक यदि नहीं है, तो एक जब है, और टीमों के बीच अंतर जो पनपेगी और जो संघर्ष करेगी वह एक चीज पर निर्भर करता है: भागीदारी।
वे मापते हैं, ट्यून करते हैं, मूल्यांकन करते हैं, परिष्कृत करते हैं और पुनः प्रशिक्षित करते हैं। वे ऐसी संस्कृतियों का निर्माण करते हैं जहां मानव और एजेंट सहयोग करते हैं, प्रतिस्पर्धा नहीं करते हैं।
स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स नोट करता है कि जबकि एआई उत्पादकता और वैज्ञानिक प्रगति में तेजी ला सकता है, यह सुरक्षा और विश्वसनीयता जोखिमों को भी बढ़ाता है, जिससे संगठनों को पर्यवेक्षण, जोखिम मितिगेशन और शासन में निवेश करने की आवश्यकता होती है जितना कि वे मॉडल विकास में निवेश करते हैं।
वे कंपनियां जो एजेंटों के साथ सफल होती हैं वे तीन आदतों को अपनाती हैं:
- वे दृश्यता के साथ काम करते हैं।
वे एजेंटों को निर्णयों की व्याख्या करने, तर्क को सामने लाने और विफलता पैटर्न को उजागर करने का निर्देश देते हैं।
- वे शासन को सक्षमीकरण के रूप में मानते हैं।
गार्डरेल स्केल तेजी से करते हैं; वे इसे धीमा नहीं करते हैं।
- वे मानव “नियंत्रण टावर” में निवेश करते हैं।
वे टीमें बनाते हैं जो एजेंटों की देखरेख करती हैं, मान्य करती हैं और ऑडिट करती हैं जैसे कि वे किसी भी उच्च-जोखिम वाली प्रणाली के साथ करते हैं।
अर्थपूर्ण आरओआई के लिए आधार रखना
एआई एजेंट वास्तव में उत्पादकता को क्रांतिकारी बना सकते हैं, लेकिन केवल जब नींव ठोस होती है और रोलआउट जानबूझकर होता है। इसके लिए:
- सटीक और जुड़ा हुआ डेटा
- संरचित ऑनबोर्डिंग
- पारदर्शी शासन
- मानव-इन-द-लूप पर्यवेक्षण
- निरंतर परिष्करण
- हाइब्रिड टीमों में संरेखण
संगठन जो एजेंटों को साथी के रूप में मानते हैं, न कि शॉर्टकट के रूप में, वे एजेंटिक एआई द्वारा वितरित कompounding रिटर्न को अनलॉक करने वाले होंगे।
एजेंटिक युग लोगों और एजेंटों को एक दूसरे की ताकत को बढ़ाने के लिए प्रणालियों को फिर से डिज़ाइन करने के बारे में है। और जो कंपनियां आज उस काम को करने को तैयार हैं, वे कल उत्पादकता की सीमा को परिभाषित करेंगी।
