आपके एजेंटिक एआई पायलट को वास्तव में क्या रोक रहा है – और इसे कैसे ठीक करें

अपने विरासत प्रणालियों में तुरंत एआई एकीकृत करने का दबाव अभिभूत करने वाला हो सकता है। और यदि आप सोचते हैं कि 2025 में आपके सी-सूट अनुरोधों में एजेंटिक एआई को अपनी प्रक्रियाओं में जोड़ने के लिए एक बुखार की स्थिति थी, तो 2026 में और भी अधिक तत्परता के लिए तैयार रहें।

इस एजेंटिक एआई को जितनी जल्दी हो सके जोड़ने के दबाव के साथ, यह स्वाभाविक है कि आप एक नए पायलट में बिना ऐसे उपक्रम की पूर्ण आवश्यकताओं को समझे हुए ही कूद जाएं। यही कारण है कि अधिकांश उद्यम वर्तमान में एआई पायलट का पीछा कर रहे हैं, लेकिन उन पायलटों में से केवल एक छोटा सा हिस्सा ही कभी तैनात किया जाता है।

लगभग 100 प्रतिशत एआई पायलट विफल होते हैं। यह एक अतिशयोक्ति नहीं है।

इस तत्परता का कारण क्या है? यह इसलिए है क्योंकि एजेंटिक एआई वास्तव में आपके व्यवसाय को बदल सकता है। ग्राहक सेवा के मामले में, एआई पायलट कंपनियों को अधिक कुशलता दिखाते हैं, समर्थन को एक रणनीतिक संपत्ति में बदल देते हैं जो एक लागत केंद्र के बजाय। जबकि एआई पुनरावृत्ति प्रश्नों को संभालता है, एजेंट जटिल समर्थन समस्याओं पर अपना पूरा ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। एआई न केवल समर्थन एजेंटों की सहायता करता है और उन्हें अधिक ग्राहक सुख दिलाने में मदद करता है, बल्कि यह कंपनियों को राजस्व उत्पन्न करने वाली गतिविधियों में संसाधनों को पुनर्निर्देशित करने की अनुमति देता है।

एकीकरण के लिए एक ठोस आधार रखें

आइए एक एजेंटिक एआई पायलट के बारे में सोचें जैसे कि एक घर बनाना। बस जो कुछ भी पहले से ही वहां है उस पर निर्माण शुरू करने के बजाय, आप कुछ साफ़ करते हैं और एक मजबूत आधार डालते हैं। आप पुराने तकनीक स्टैक और खराब डेटा स्रोतों के साथ निर्मित एक विरासत प्रणाली के ऊपर एआई ईंटें नहीं फेंक सकते। एआई को स्वच्छ एकीकरण, सुलभ डेटा और आधुनिक एपीआई की आवश्यकता होती है। एआई पायलट उन क्षेत्रों को उजागर करते हैं जहां आधुनिकीकरण की तत्काल आवश्यकता है, और वे या तो खर्च को तेज करते हैं, जो एआई एजेंटों को एक्सेस करने की आवश्यकता वाले सिस्टम के आसपास आवश्यक निर्माण खंडों में वृद्धि को सही ठहराते हैं, या वे बस विफल हो जाते हैं।

विफल पायलट और सफल तैनाती के बीच एक विशाल खाई है। यह महत्वपूर्ण है कि आपका समाधान बिना व्यवधान के मौजूदा कार्य प्रवाह और उपकरणों के साथ एकीकृत हो। इसका कारण यह है कि एजेंटिक एआई केवल एक और उपकरण नहीं है; यदि सही तरीके से एकीकृत किया जाए, तो एआई आपकी कंपनी के सभी हिस्सों को छूता है। क्यों? आइए ग्राहक सेवा के उदाहरण पर वापस जाएं: एआई को वास्तविक समय में सीखने की आवश्यकता है ताकि वह कंपनी की आवाज़ से मेल खाए, जबकि स्वास्थ्य सेवा या वित्त जैसे उद्योगों में जहां विश्वास महत्वपूर्ण है, गोपनीयता को प्राथमिकता देता है। चैटबॉट से एजेंटिक एआई में जाने के साथ, आपकी समर्थन टीम एक निष्क्रिय, अनुरोध-और-प्रतीक्षा मॉडल से एक इंटरैक्टिव, स्वायत्त सेवा में स्थानांतरित हो रही है।

संभावित डेटा, संदर्भ और कार्यप्रवाह चुनौतियों की पहचान करें

एजेंटिक एआई डेटा पर चलता है, और एक बड़ी चुनौती जिसका सामना उद्यम करते हैं वह डेटा परिपक्वता से उत्पन्न होती है: संवेदनशील जानकारी, किसी भी कंपनी का जीवन रक्त, वास्तव में एआई के लिए तैयार नहीं है। यह जानकारी या तो कम गुणवत्ता वाली हो सकती है या पहुंच से बाहर; आंतरिक प्रणालियों में खराब शासन पर्यवेक्षण हो सकता है, जिससे निजी, संवेदनशील डेटा के संपर्क में आने की संभावना होती है।

दो अतिरिक्त चुनौतियां संदर्भ और कार्यप्रवाह स्पष्टता से संबंधित हैं। इस स्थिति में, संदर्भ बस यह जानकारी है जिसे आप एआई को एक्सेस करने देते हैं। प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए, आपकी एजेंटिक प्रक्रिया को केवल आपके डेटा का एक छोटा सा नमूना नहीं खाने की आवश्यकता है; इसे सब कुछ चाहिए। कई संगठनों के लिए, यह एक विश्वास समस्या पैदा करता है। समाधान? अपने एआई को घर में लाएं ताकि संवेदनशील डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस रखा जा सके।

ज्ञात कार्यप्रवाह में एआई को एम्बेड करना एआई के आरओआई प्राप्त करने का एक बहुत ही कम प्रभाव वाला तरीका है। जबकि एआई से सबसे बड़ा लाभ तब मिलता है जब यह नए प्रवाह को संभालता है जो पहले एआई से पहले संभव नहीं थे, जैसे कि उत्पाद के अंदर संदर्भ समर्थन प्रदान करना, एआई को एक उद्यम में एकीकृत करने का सबसे तेज़ तरीका यह है कि इसे मौजूदा उपकरणों और कार्यप्रवाह में एम्बेड किया जाए, और इसे पृष्ठभूमि में डॉट्स को जोड़ने दें। यह भी बहुत महत्वपूर्ण है कि आपके एआई पायलट का वास्तविक मूल्य आपके कार्यप्रवाह के भीतर समझा जाए। सी-सूट से लेकर नीचे तक हर कोई एआई के लाभों और उपयोगों को समझना चाहिए, जहां यह उनके दैनिक जीवन में मूल्य जोड़ सकता है और जहां नहीं। एआई एक ब्लैक बॉक्स नहीं हो सकता जिसे कोई नहीं जानता … उन्हें इसे समझने की आवश्यकता है।

अंत में, एजेंटिक एआई सॉफ्टवेयर को अधिक कठोर सुरक्षा वास्तुकला की आवश्यकता होती है क्योंकि ये प्रणालियां उपयोगकर्ता व्यवहार में खुदाई करती हैं, लगातार उस जानकारी से सीखती हैं और सीखने पर कार्रवाई करती हैं। सर्वोत्तम एआई ग्राहक सेवा समर्थन वास्तव में मुद्दे की जांच करता है, सभी उपलब्ध डेटा पर विचार करता है, और स्थायी समाधान विकसित करने के लिए जो समाधान-आधारित हैं।

जानकारी की रक्षा की जानी चाहिए लेकिन इसे बंद नहीं किया जाना चाहिए। जब तक कंपनियां एआई को जानकारी प्रवाह को बाधित करती हैं, वे कम प्रदर्शन करना जारी रखेंगी और विफल पायलट देखेंगी। हालांकि, सुरक्षा टीमें कुछ डेटा और एपीआई को क्लाउड विक्रेताओं के साथ साझा करने की अनुमति नहीं देंगी, क्योंकि यह कंपनी के लिए एक विक्रेता के पास नियंत्रण के बिना सुरक्षा परिधि का विस्तार करता है।

पुराने परिवर्तन प्रबंधन प्लेबुक को फेंक दें

एजेंटिक एआई लगातार बदल रहा है, लगातार आपके व्यवसाय को बदल रहा है। इसका मतलब है कि पारंपरिक परिवर्तन प्रबंधन, जिसमें एक एंडपॉइंट होता है, को अद्यतन करने की आवश्यकता है। निरंतर मॉडल अद्यतन के साथ, एजेंटिक एआई उद्यमों को थके हुए पोस्ट-इंप्लीमेंटेशन मेंटेनेंस चक्र से बाहर निकलने के लिए मजबूर करता है। लचीलापन और नए अद्यतनों के लिए जल्दी से अनुकूलन करने की क्षमता महत्वपूर्ण है।

एक लगातार अद्यतन प्रक्रिया के साथ, सुरक्षा को ठोस होने की आवश्यकता है। जबकि आपने पहले पायलट में बुनियादी ढांचे को संबोधित किया था, आपको नए मॉडल के बारे में उपयोगकर्ताओं को लगातार अद्यतन करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सब कुछ उपयुक्त रूप से उपयोग किया जा रहा है।

इसका मतलब है कि एकीकरण विंडो को छोटा करना महत्वपूर्ण है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उपयोगकर्ताओं के पास नए प्रक्रियाओं को सीखने और उपयुक्त रूप से प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त समय है। एक ऐसे एआई पायलट की तलाश करें जिसके लिए प्रत्येक डेटा स्रोत से जुड़ने के लिए महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग कार्य की आवश्यकता नहीं है। एक शून्य-एकीकरण डिज़ाइन के साथ, कुछ पायलटों को महीनों में नहीं, बल्कि वास्तव में घंटों में तैनात किया जा सकता है। यह उद्यमों को एक बहुत ही प्राप्त करने योग्य आरओआई देता है।

और याद रखें, एजेंटिक एआई केवल तभी काम करता है जब यह कार्रवाई कर सकता है: डेटाबेस को क्वेरी करना, कार्यप्रवाह को ट्रिगर करना, और ग्राहक रिकॉर्ड तक पहुंचना। इसके लिए संवेदनशील प्रणालियों के साथ गहरा एकीकरण आवश्यक है, जो एक चिंता करने वाला प्रस्ताव हो सकता है। सुरक्षा एक कारण है कि एक क्लाउड-फर्स्ट एआई दृष्टिकोण पैमाने पर नहीं होगा। इस साल, अधिक उद्यम स्व-होस्टेड और निजी क्लाउड तैनाती में देखने की उम्मीद है, जो जल्द ही किसी भी उद्यम के लिए डिफ़ॉल्ट बन जाएगी जो स्वायत्त संचालन के बारे में गंभीर है। यह एक ठोस आधार है और एक ऐसी संरचना बनाने की कुंजी है जो टिकाऊ है।