आईटी में एआई एजेंट: 60% दैनिक कार्यों का खुलासा

AI एजेंटों का उदय उद्यमों में

AI एजेंट तकनीक की दुनिया में अगली बड़ी चीज बन रहे हैं, और ऐसा लगता है कि हर कोई इसमें हिस्सा लेना चाहता है। लेकिन व्यवसायों में ये एजेंट आखिर क्या कर रहे हैं? कई मामलों में, वे न केवल अपने काम कर रहे हैं बल्कि और अधिक एजेंट बनाने में भी मदद कर रहे हैं। वे विशेष रूप से IT विभागों में उपयोगी हैं, जहाँ वे सिस्टम प्रदर्शन का प्रबंधन करते हैं, जिसमें अन्य AI एजेंटों का समर्थन करने वाला बुनियादी ढांचा भी शामिल है। हालांकि, उनकी भूमिकाएं विभिन्न उद्योगों में काफी भिन्न हो सकती हैं।

क्लाउडेरा द्वारा किए गए एक हालिया सर्वेक्षण में, जिसमें 1,484 IT नेताओं ने भाग लिया, यह पता चला कि 96% संगठन अगले वर्ष के भीतर अपने AI उपयोग का विस्तार करने की तैयारी कर रहे हैं। यह एक प्रभावशाली आंकड़ा है, खासकर जब देखा जाए कि किसी भी सर्वेक्षण में आमतौर पर कम से कम 10% प्रतिभागी अपवाद होते हैं। इसके अलावा, इनमें से 57% संगठनों ने पिछले दो वर्षों में AI एजेंटों को लागू करना शुरू कर दिया है। हालांकि, डेटा गोपनीयता, एकीकरण चुनौतियों और डेटा गुणवत्ता के मुद्दों की चिंताओं से उत्साह कम हो रहा है, जो इन योजनाओं को पटरी से उतार सकते हैं।

वर्तमान अनुप्रयोग और तैनाती रणनीतियाँ

वर्तमान में उपयोग में आने वाले अधिकांश AI एजेंट IT संचालन में एम्बेडेड हैं, जिनमें से अधिकांश प्रदर्शन अनुकूलन (66%) पर केंद्रित हैं, सुरक्षा निगरानी (63%) और विकास में सहायता (62%)। तो, ये एजेंट कहाँ से आते हैं? 66% प्रतिभागियों ने इन एजेंटों को उद्यम AI बुनियादी ढांचा मंचों का उपयोग करके बनाया, जबकि 60% अपने मुख्य अनुप्रयोगों में पहले से ही एम्बेडेड एजेंट क्षमताओं का उपयोग कर रहे हैं। सर्वेक्षण के लेखकों के अनुसार, यह दृष्टिकोण ऐसे तैनाती की प्राथमिकता को दर्शाता है जो स्केलेबल, सुरक्षित हों और डेटा स्रोतों से निकटता से जुड़े हों।

IT अनुकूलन के अलावा, AI एजेंट ग्राहक-सामना वाले संचालनों में भी अपनी छाप छोड़ रहे हैं, मुख्य रूप से ग्राहक सहायता (78%) में, प्रक्रिया स्वचालन (71%) और भविष्यवाणी विश्लेषण (57%) में। जब इन एजेंटों को बनाने की बात आती है, तो चुनी गई तकनीकों में उद्यम AI बुनियादी ढांचा मंच (66%), अनुप्रयोगों के भीतर एजेंट क्षमताएं (60%), और समर्पित AI एजेंट मंच और फ्रेमवर्क (60%) शामिल हैं।

चुनौतियाँ और चिंताएँ

निश्चित रूप से, AI एजेंट अपनी समस्याओं के बिना नहीं हैं। सामान्य चुनौतियाँ में डेटा गोपनीयता की चिंताएँ (53%), मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण में कठिनाइयाँ (40%), और उच्च कार्यान्वयन लागत (39%) शामिल हैं। एक तिहाई से अधिक (37%) प्रतिभागियों ने AI एजेंटों को अपनी वर्तमान प्रणालियों और कार्यप्रवाह में एकीकृत करने को "बहुत" या "अत्यधिक" चुनौतीपूर्ण पाया। जैसा कि सर्वेक्षण के लेखकों ने उल्लेख किया, AI एजेंटों को तैनात करना एक सरल प्लग-एंड-प्ले प्रक्रिया से बहुत दूर है, जो पिछली तकनीकी प्रगति के साथ देखी गई लगातार चुनौतियों को दोहराता है।

टेक नेता AI एजेंटों में सुधार के लिए उत्सुक हैं, विशेष रूप से डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुविधाओं (65%) में, तेज़ प्रशिक्षण और कस्टमाइज़ेशन विकल्पों (54%) में, बेहतर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (51%) में, और सुधारित संदर्भ समझ (50%) में।

उद्योग-विशिष्ट उपयोग के मामले

AI एजेंटों के उपयोग के मामले उद्योगों में काफी भिन्न होते हैं:

• वित्त और बीमा में, प्रमुख अनुप्रयोगों में धोखाधड़ी का पता लगाना (56%), जोखिम मूल्यांकन (44%), और निवेश सलाहकार सेवाएं (38%) शामिल हैं।
• विनिर्माण में, AI एजेंटों का उपयोग प्रक्रिया स्वचालन (49%), आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन (48%), और गुणवत्ता नियंत्रण (47%) के लिए किया जाता है।
• स्वास्थ्य सेवा में, AI एजेंटों का उपयोग मुख्य रूप से नियुक्ति निर्धारण (51%), निदान सहायता (50%), और चिकित्सा रिकॉर्ड प्रसंस्करण (47%) के लिए किया जाता है।
• दूरसंचार AI एजेंटों का उपयोग ग्राहक सहायता बॉट्स (49%) के लिए करता है, ग्राहक अनुभव को बढ़ाने (44%) के लिए, और सुरक्षा निगरानी (49%) के लिए।

AI एजेंटों को लागू करने के लिए सिफारिशें

क्लाउडेरा सर्वेक्षण AI एजेंटों को प्रभावी ढंग से लागू करने के इच्छुक व्यवसायों के लिए कई सिफारिशें प्रदान करता है:

• डेटा नींव को मजबूत करें: सुनिश्चित करें कि आपके पास AI एजेंटों द्वारा आवश्यक विविध और विशाल डेटा को संभालने में सक्षम आधुनिक डेटा वास्तुकला और एकीकृत मंच हैं।
• उच्च प्रभाव वाली परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करें: ऐसी पहलों से शुरुआत करें जो तत्काल निवेश पर प्रतिफल प्रदान करती हैं, जैसे ग्राहक सहायता और प्रक्रिया स्वचालन, जो महत्वपूर्ण व्यावसायिक जरूरतों को सीधे संबोधित करते हैं।
• स्पष्ट जवाबदेही स्थापित करें: यह परिभाषित करें कि एजेंट के प्रदर्शन के लिए कौन जिम्मेदार है—चाहे वह डेवलपर हो, व्यवसाय मालिक या संचालन टीम।
• शासन और नैतिकता के ढांचे विकसित करें: पक्षपात की जांच करने, निर्णय लेने में पारदर्शिता सुनिश्चित करने और एजेंट के व्यवहार को कंपनी की नीतियों और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के खिलाफ नियमित रूप से मूल्यांकन करने के लिए प्रणालियाँ लागू करें।
• टीमों को कुशल बनाएं: मूलभूत प्रशिक्षण से आगे बढ़कर ऐसे हाइब्रिड कौशल विकसित करें जो कर्मचारियों को AI एजेंटों को बनाने, एकीकृत करने और समझने में सक्षम बनाते हैं, मानव और AI के बीच निरंतर सीखने और सहयोग की संस्कृति को बढ़ावा देते हैं।

सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं में दर्शाए गए उत्साह से पता चलता है कि AI एजेंट AI प्रौद्योगिकी में अगली बड़ी लहर होने के लिए तैयार हैं, जो कई लोगों को डराने वाले जटिल, व्यापक प्रणालियों के बजाय लक्षित समाधान प्रदान करते हैं। यह देखना दिलचस्प होगा कि क्या योजनाबद्ध 96% अपनाने की दर वास्तविकता बन जाती है।