वादे और हकीकत के बीच का अंतर: सेल्सफोर्स का संघर्ष तकनीकी उद्योग में एआई परिवर्तन के बारे में क्या बताता है

एआई का बड़ा मोहभंग: सेल्सफोर्स क्यों दिखाता है कि वास्तविकता अलग दिखती है

2025 की शुरुआत से CRM दिग्गज सेल्सफोर्स के शेयर मूल्य में 27 प्रतिशत की भारी गिरावट किसी एक कंपनी की अकेली घटना नहीं है। बल्कि, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ऊँची उम्मीदों और इसके व्यावसायिक दोहन की कठोर वास्तविकता के बीच एक बुनियादी विसंगति का प्रतीक है। जहाँ दुनिया भर की तकनीकी कंपनियाँ स्वायत्त AI एजेंटों द्वारा लाई गई क्रांति का बखान कर रही हैं, वहीं सेल्सफोर्स की स्थिति तीन मुख्य समस्याओं को उजागर करती है जो पूरे उद्योग के लक्षण हो सकते हैं: AI नवाचारों का मुद्रीकरण, एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर बाज़ार की संरचनात्मक परिपक्वता, और तकनीकी एकीकरण की बढ़ती जटिलता। यह विश्लेषण इस बात की पड़ताल करता है कि भविष्य के इस कथित वादे के पीछे वास्तव में क्या छिपा है और तकनीकी उद्योग पर इसके क्या परिणाम होंगे।

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मूल बातें और प्रासंगिकता

अक्टूबर 2025 में सेल्सफोर्स की स्थिति, स्थापित तकनीकी कंपनियों के लिए प्रत्यक्ष विकास चालक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की धारणा में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। ग्राहक संबंध प्रबंधन कंपनी के करिश्माई संस्थापक और सीईओ, मार्क बेनिओफ़ ने सैन फ्रांसिस्को में कंपनी के ड्रीमफोर्स सम्मेलन में एजेंट-आधारित एआई के युग की घोषणा की। उनका दृष्टिकोण: स्वायत्त एल्गोरिदम कंपनियों में मानव कर्मचारियों की जगह लेंगे और सेल्सफोर्स के लिए सबसे महत्वपूर्ण राजस्व स्रोत बनेंगे। हालाँकि, वास्तविकता एक अलग तस्वीर पेश करती है।

सेल्सफोर्स के शेयरों में भारी गिरावट तकनीकी उद्योग के सामान्य रुझान के बिल्कुल विपरीत है, जहाँ इसी अवधि में तकनीकी शेयरों में उल्लेखनीय वृद्धि दर्ज की गई है। यह अंतर बुनियादी सवाल खड़े करता है: क्या उद्योग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविक राजस्व में बदलने की गति को ज़रूरत से ज़्यादा आंका है? क्या स्वायत्त एआई एजेंटों से जुड़ी उम्मीदें यथार्थवादी हैं? और एआई के चमकदार वादों के पीछे कौन सी संरचनात्मक समस्याएँ छिपी हैं?

इस विश्लेषण की प्रासंगिकता सेल्सफोर्स से कहीं आगे तक फैली हुई है। यह उन सभी कंपनियों को प्रभावित करता है जो विकास के प्रमुख चालक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भर हैं। यह उन निवेशकों को भी प्रभावित करता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों में अरबों डॉलर लगा रहे हैं। और यह उन कर्मचारियों को भी प्रभावित करता है जिनकी नौकरियाँ वादा किए गए स्वचालन से खतरे में हैं। सेल्सफोर्स का मामला एक संक्रमणकालीन उद्योग की प्रक्रियाओं, आशाओं और निराशाओं के बारे में एक अनूठी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

यह लेख आठ खंडों में विभाजित है जो व्यवस्थित रूप से ऐतिहासिक जड़ों, तकनीकी तंत्रों, वर्तमान स्थिति, व्यावहारिक उपयोग के मामलों, महत्वपूर्ण मुद्दों, भविष्य के विकास और सीखे गए सबक के अंतिम संश्लेषण को प्रस्तुत करते हैं। इससे यह स्पष्ट हो जाएगा कि Salesforce की चुनौतियाँ उद्योग की उन गहरी समस्याओं का प्रतिनिधित्व करती हैं जो किसी एक कंपनी से कहीं आगे तक फैली हुई हैं।

क्लाउड अग्रदूत से एआई योद्धा तक: एक उद्योग दिग्गज का रणनीतिक पुनर्विन्यास

वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, Salesforce की उत्पत्ति और विकास को समझना ज़रूरी है। 1999 में मार्क बेनिओफ़ द्वारा स्थापित, इस कंपनी ने उस समय की क्रांतिकारी अवधारणा: सॉफ़्टवेयर एज़ अ सर्विस (SOS) के साथ सॉफ़्टवेयर उद्योग में क्रांति ला दी। ग्राहकों के सर्वर पर इंस्टॉल किए जाने वाले महंगे लाइसेंस पैकेज बेचने के बजाय, Salesforce ने अपना CRM समाधान ऑनलाइन उपलब्ध कराया। ग्राहक मासिक शुल्क देकर अपने ब्राउज़र के ज़रिए इस सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल कर सकते थे।

इस नवाचार ने Salesforce को ग्राहक संबंध प्रबंधन में बाज़ार का अग्रणी बना दिया। 21 प्रतिशत से अधिक की बाज़ार हिस्सेदारी के साथ, कंपनी आज भी वैश्विक CRM बाज़ार में माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल और SAP जैसे प्रतिस्पर्धियों से कहीं आगे है। दो दशकों से भी ज़्यादा समय तक, Salesforce को एक उत्कृष्ट विकास कंपनी माना जाता रहा। साल दर साल राजस्व में दोहरे अंकों की वृद्धि हुई, इसके शेयर की कीमत लगातार बढ़ती रही और कंपनी ने कई अधिग्रहणों के ज़रिए विस्तार किया।

लेकिन 2025 से पहले ही मंदी के शुरुआती संकेत दिखाई देने लगे थे। जैसे-जैसे बाज़ार तेज़ी से संतृप्त होता गया, CRM सॉफ़्टवेयर उद्योग की वृद्धि दर भी धीमी होती गई। कई बड़ी कंपनियाँ पहले ही CRM सिस्टम लागू कर चुकी थीं, और आसान विकल्पों का चयन कर लिया गया था। इसी दौरान, नए प्रतिस्पर्धी उभरे, जिन्होंने अपने नए तरीकों और कम कीमतों के साथ बाज़ार में अपनी हिस्सेदारी बढ़ा ली।

इस स्थिति में, बेनिओफ़ ने 2022 से शुरू होकर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक नई विकास गाथा के रूप में तेज़ी से आगे बढ़ाया। सेल्सफोर्स ने सबसे पहले आइंस्टीन नामक एक एआई प्लेटफ़ॉर्म पेश किया, जो अपने मौजूदा सीआरएम उत्पादों में पूर्वानुमानित विश्लेषण और स्वचालन को सक्षम बनाता है। फिर, सितंबर 2024 में, एक बड़ी घोषणा हुई: एजेंटफोर्स, स्वायत्त एआई एजेंटों के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म जो ग्राहक सेवा, बिक्री और विपणन जैसे क्षेत्रों में स्वतंत्र रूप से कार्य करेगा।

यह दृष्टिकोण महत्वाकांक्षी था: 2025 के अंत तक, ग्राहक इस प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से एक अरब स्वायत्त एआई एजेंट तैयार करेंगे। ये एजेंट न केवल सरल प्रश्नों का उत्तर देंगे, बल्कि जटिल, बहु-चरणीय कार्यों की स्वतंत्र रूप से योजना भी बनाएंगे और उन्हें क्रियान्वित भी करेंगे। वे सक्रिय रूप से कार्य करेंगे, निर्णय लेंगे और कंपनी के संपूर्ण डेटाबेस तक पहुँच प्राप्त करेंगे।

साथ ही, Salesforce ने इन AI एजेंटों के तकनीकी आधार में भारी निवेश किया। मई 2025 में, कंपनी ने डेटा प्रबंधन विशेषज्ञ, Informatica का 8 अरब डॉलर में अधिग्रहण करने की घोषणा की। इस अधिग्रहण का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना था कि AI एजेंटों की पहुँच उच्च-गुणवत्ता वाले, सुव्यवस्थित डेटा तक हो। 2024 की शरद ऋतु में, Salesforce ने पहले ही एक अन्य डेटा प्रबंधन कंपनी, Own Data का 1.9 अरब डॉलर में अधिग्रहण कर लिया था।

लेकिन इन बड़े निवेशों और भव्य दृष्टिकोण के बावजूद, अपेक्षित राजस्व वृद्धि साकार नहीं हो पाई। वित्तीय वर्ष 2025/26 की दूसरी तिमाही में, Salesforce का राजस्व 9.8 प्रतिशत बढ़कर 10.24 अरब डॉलर हो गया। हालाँकि यह उम्मीद से थोड़ा ज़्यादा था, लेकिन यह लगातार पाँचवीं तिमाही में एकल अंकों की वृद्धि थी। आने वाली तिमाही के लिए संभावनाएँ और भी ज़्यादा सतर्क थीं, जिससे यह चिंता बढ़ गई कि AI का आक्रामक अभियान अपेक्षित व्यावसायिक सफलता नहीं दिला पाएगा।

स्वायत्त एआई एजेंटों की संरचना: दृष्टि और व्यवहार्यता के बीच प्रौद्योगिकी

यह समझने के लिए कि एआई एजेंटों से पैसा कमाना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों साबित हो रहा है, इन प्रणालियों की तकनीकी नींव और तंत्र की जाँच करना ज़रूरी है। एजेंटफोर्स कई तकनीकी घटकों पर आधारित है जिन्हें वादा की गई स्वायत्तता हासिल करने के लिए एक साथ काम करना होगा।

इसके केंद्र में एटलस रीजनिंग इंजन है, जो एआई एजेंटों के तंत्रिका नेटवर्क या मस्तिष्क की तरह काम करता है। यह इंजन मानवीय विचारों और व्यवहार की नकल करने, कार्यों को सही ढंग से वर्गीकृत करने, कार्य चरणों को प्राथमिकता देने और अंततः उन्हें सही ढंग से निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कोपायलट जैसे पिछले एआई सहायकों के विपरीत, जो मानवीय संपर्क पर बहुत अधिक निर्भर थे, एजेंटफोर्स एजेंटों को काफी हद तक स्वायत्त रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

दूसरा प्रमुख घटक सेल्सफोर्स डेटा क्लाउड है, जो सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा को वास्तविक समय में समन्वित करता है और इसे एआई एजेंटों के लिए उपलब्ध कराता है। इस डेटा की गुणवत्ता और पूर्णता एजेंट के प्रदर्शन के लिए महत्वपूर्ण है। यह सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक भी प्रस्तुत करता है: कई कंपनियां वर्षों से विभिन्न प्रणालियों में बिना किसी सुसंगत मानकों या नियमित सफाई के अपना डेटा एकत्र करती रही हैं।

तीसरा घटक है MuleSoft जैसे एकीकरण उपकरण और पूर्व-निर्मित कनेक्टर जो एजेंटों को मौजूदा वर्कफ़्लो और बाहरी प्रणालियों के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाते हैं। ये इंटरफ़ेस एजेंटों को न केवल Salesforce की दुनिया में काम करने की अनुमति देते हैं, बल्कि अन्य एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन के साथ भी संवाद करने की अनुमति देते हैं।

इन Salesforce-विशिष्ट घटकों के अलावा, Agentforce, OpenAI, Anthropic और Google Gemini जैसे तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के बड़े पैमाने के भाषा मॉडल को भी एकीकृत करता है। ये मॉडल अंतर्निहित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सामान्य विश्व ज्ञान प्रदान करते हैं जिन पर विशिष्ट एजेंट बनाए जाते हैं।

इस कार्यक्षमता को एक ग्राहक सेवा एजेंट के उदाहरण से समझा जा सकता है: एक ग्राहक किसी प्रश्न के साथ कंपनी से संपर्क करता है। एजेंट उस प्रश्न का विश्लेषण करता है, डेटा क्लाउड से संबंधित ग्राहक डेटा प्राप्त करता है, उसकी तुलना पिछले समान मामलों से करता है, एक बहु-चरणीय समाधान योजना बनाता है, इन चरणों को क्रियान्वित करता है, और परिणाम ग्राहक को बताता है। यह सब बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के होता है, जब तक कि एजेंट को कोई ऐसी समस्या न मिले जो उसकी क्षमता से परे हो।

सिद्धांत रूप में यह प्रभावशाली लगता है। हालाँकि, व्यवहार में, इसमें कई बाधाएँ हैं। एजेंट उतने ही अच्छे होते हैं जितना कि उनके पास उपलब्ध डेटा। यदि डेटा अधूरा, पुराना या असंगत है, तो एजेंट गलत निर्णय लेते हैं। मौजूदा कॉर्पोरेट सिस्टम में एकीकरण अक्सर जटिल होता है और इसके लिए काफी प्रयास की आवश्यकता होती है। और एजेंटों को कॉन्फ़िगर करना, हालाँकि इसे एक कम-कोड प्रक्रिया के रूप में प्रचारित किया जाता है, फिर भी इसके लिए काफी तकनीकी समझ और Salesforce-विशिष्ट जानकारी की आवश्यकता होती है।

एक और समस्या विश्वास की कमी है। कई कंपनियाँ मज़बूत परीक्षण प्रक्रियाओं और सुरक्षा तंत्रों के बिना महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं का नियंत्रण स्वायत्त एजेंटों को सौंपने में हिचकिचाती हैं। त्रुटियों, डेटा उल्लंघनों या अवांछनीय व्यवहार का जोखिम वास्तविक है, जैसा कि अन्य उद्योगों के उदाहरणों से पता चलता है।

लाभप्रदता का कठिन मार्ग: तीन मूलभूत चुनौतियाँ

सेल्सफोर्स की समस्याओं को तीन प्रमुख चुनौतियों में संक्षेपित किया जा सकता है जो पूरे उद्योग के लिए विशिष्ट हैं: एआई नवाचारों का मुद्रीकरण, संरचनात्मक बाजार तत्परता, और प्रौद्योगिकी अपनाने की जटिलता।

पहली चुनौती मुद्रीकरण से संबंधित है

हालाँकि Salesforce ने Agentforce के साथ एक तकनीकी रूप से उन्नत उत्पाद विकसित किया है, फिर भी मुख्य प्रश्न यह है: वह इससे कैसे कमाई कर सकता है? Agentforce का मूल्य निर्धारण मॉडल दो डॉलर प्रति वार्तालाप पर आधारित है, जो एक उपयोग-आधारित दृष्टिकोण है जो पारंपरिक लाइसेंसिंग मॉडल से अलग है। हालाँकि, कई संभावित ग्राहक इस तकनीक को बड़े पैमाने पर तब तक लागू करने से हिचकिचाते हैं जब तक कि निवेश पर स्पष्ट लाभ न दिखाई दे।

एआई एजेंटों को चलाने की लागत बहुत ज़्यादा है। अंतर्निहित बड़े भाषा मॉडल के लिए महंगे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। उद्योग के अनुमानों के अनुसार, एक जनरेटिव एआई मॉडल के लिए एक क्वेरी की लागत पारंपरिक गूगल सर्च से दस गुना ज़्यादा होती है। इन लागतों को ग्राहकों पर डालना पड़ता है, जिससे मूल्य स्वीकृति सीमित हो जाती है। साथ ही, ग्राहक एआई एजेंटों से स्पष्ट मूल्य की अपेक्षा करते हैं जो उच्च लागतों को उचित ठहराता हो।

आज तक, केवल लगभग 12,000 कंपनियाँ ही एजेंटफोर्स का उपयोग करती हैं, जो सेल्सफोर्स के कई लाख कंपनियों के विशाल ग्राहक आधार को देखते हुए एक छोटी सी संख्या है। एजेंटफोर्स का वार्षिक आवर्ती राजस्व $500 मिलियन से भी कम है, जो $40 बिलियन से अधिक के कुल राजस्व का एक अंश मात्र है। भले ही आने वाले वर्षों में यह संख्या तीन गुना या चार गुना हो जाए, जैसा कि सेल्सफोर्स को उम्मीद है, फिर भी कुल राजस्व में इसका योगदान सीमित ही रहेगा।

दूसरी प्रमुख चुनौती CRM बाज़ार की संरचनात्मक परिपक्वता है

दो दशकों की मज़बूत वृद्धि के बाद, ग्राहक संबंध प्रबंधन सॉफ़्टवेयर बाज़ार संतृप्ति चरण में पहुँच गया है। विकसित बाज़ारों की अधिकांश बड़ी और मध्यम आकार की कंपनियों ने पहले ही CRM सिस्टम लागू कर दिए हैं। नए ग्राहक प्राप्त करके स्वाभाविक विकास की संभावनाएँ सीमित हैं।

साथ ही, प्रतिस्पर्धा और भी तेज़ हो गई है। माइक्रोसॉफ्ट अपने Dynamics 365 के साथ, ओरेकल अपने क्लाउड एप्लिकेशन के साथ, SAP अपने CRM समाधानों के साथ, और हबस्पॉट, ज़ेनडेस्क और ज़ोहो जैसे कई विशिष्ट प्रदाता, सभी बाज़ार में हिस्सेदारी के लिए होड़ में हैं। हाल के वर्षों में इन प्रतिस्पर्धियों ने भी बढ़त हासिल की है और कभी-कभी सस्ते या ज़्यादा विशिष्ट समाधान पेश कर रहे हैं।

इस माहौल में, Salesforce के लिए नवीन AI सुविधाओं के बावजूद, दोहरे अंकों की वृद्धि दर हासिल करना और भी मुश्किल होगा। ग्राहक सिर्फ़ इसलिए अपना CRM सिस्टम नहीं बदलेंगे क्योंकि कोई विक्रेता नई AI क्षमताएँ प्रदान करता है। CRM सिस्टम को लागू करना जटिल, महंगा और समय लेने वाला होता है। कंपनियाँ तब तक स्विच करने से हिचकिचाती हैं जब तक उनका मौजूदा सिस्टम काम करता रहता है।

यूबीएस के कार्ल कीर्स्टेड जैसे विश्लेषकों ने बताया है कि सीआरएम बाज़ार पहले से ही अपेक्षाकृत परिपक्व है, जबकि इस क्षेत्र में ग्राहकों का एआई निवेश अभी भी बहुत प्रारंभिक चरण में है। इसलिए, मुख्य उत्पादों की बाज़ार परिपक्वता और एआई परिवर्धन की परिपक्वता के बीच एक समय अंतराल है। यह विसंगति सेल्सफोर्स के लिए अपनी पिछली विकास गति को पुनः प्राप्त करना कठिन बना देती है।

तीसरी मूलभूत चुनौती प्रौद्योगिकी अपनाने की जटिलता से संबंधित है

हालाँकि Salesforce, Agentforce को एक उपयोगकर्ता-अनुकूल लो-कोड समाधान के रूप में प्रचारित करता है, लेकिन कई ग्राहकों के लिए वास्तविकता कहीं अधिक जटिल है। AI एजेंटों को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए एक ठोस डेटा आधार, सुपरिभाषित प्रक्रियाएँ, तकनीकी विशेषज्ञता और प्रशिक्षण एवं परिवर्तन प्रबंधन में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है।

कई कंपनियाँ खराब डेटा गुणवत्ता, अलग-थलग डेटा साइलो, अपर्याप्त आईटी अवसंरचना और एआई विशेषज्ञता की कमी जैसी बुनियादी चुनौतियों से जूझ रही हैं। एआई एजेंटों को अपनी क्षमता का एहसास कराने से पहले इन मुद्दों का समाधान किया जाना चाहिए। इसके लिए समय, संसाधनों और एक दीर्घकालिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जिससे कई कंपनियाँ कतराती हैं।

इसके अलावा, कुशल कर्मचारियों की कमी भी है। एआई विशेषज्ञों, डेटा विशेषज्ञों और सेल्सफोर्स प्रशासकों की माँग आपूर्ति से कहीं अधिक है। योग्य कर्मचारियों को आकर्षित करने और बनाए रखने के लिए कंपनियों को उच्च वेतन देना पड़ता है। इससे एआई समाधानों को लागू करने की लागत और बढ़ जाती है और मूल्य निर्धारण में लगने वाला समय भी बढ़ जाता है।

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पूरी तस्वीर प्राप्त करने के लिए, Salesforce और अन्य कंपनियों में AI एजेंटों के साथ ठोस उपयोग के मामलों और व्यावहारिक अनुभवों पर गौर करना उचित होगा।

सेल्सफोर्स ने खुद अपनी ग्राहक सेवा में सबसे उच्च-स्तरीय एआई एजेंट कार्यान्वयनों में से एक को लागू किया है। सीईओ मार्क बेनिओफ़ ने सितंबर 2025 में घोषणा की कि कंपनी ने अपनी ग्राहक सेवा टीम में 9,000 कर्मचारियों को घटाकर 5,000 कर दिया है, जो 45 प्रतिशत की कटौती है। निकाले गए कर्मचारियों की जगह एआई एजेंटों को नियुक्त किया गया है, जो बेनिओफ़ के अनुसार, अब तक 15 लाख ग्राहकों की बातचीत संभाल चुके हैं और मानव एजेंटों के समान ग्राहक संतुष्टि स्तर प्राप्त कर चुके हैं।

एक ओर, यह कठोर कदम दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और लागत कम करने में एआई एजेंटों की क्षमता को दर्शाता है। इन छंटनी के माध्यम से सेल्सफोर्स कर्मचारियों की महत्वपूर्ण लागत बचाता है और साथ ही अधिक पूछताछ का समाधान करने में सक्षम होता है। दूसरी ओर, यह नैतिक और व्यावहारिक प्रश्न भी उठाता है। मानवीय निर्णय और सहानुभूति की आवश्यकता वाले अधिक जटिल पूछताछ के लिए ग्राहक सेवा की गुणवत्ता अभी भी देखी जानी बाकी है। क्लार्ना जैसी अन्य कंपनियों, जिन्होंने इसी तरह की स्वचालन रणनीतियों का अनुसरण किया, को यह स्वीकार करना पड़ा कि सेवा की गुणवत्ता प्रभावित हुई।

दूसरा उदाहरण बिक्री में एआई एजेंटों का है। कई Salesforce ग्राहकों ने ऐसे एजेंट लागू किए हैं जो संभावित ग्राहकों को स्वचालित रूप से योग्य बनाते हैं, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करते हैं और फ़ॉलो-अप ईमेल भेजते हैं। ये एजेंट चौबीसों घंटे काम करते हैं और एक साथ सैकड़ों लीड्स को संभाल सकते हैं। Salesforce के अनुसार, कुछ ग्राहकों ने बताया है कि ऐसे एजेंटों के इस्तेमाल से उनकी बिक्री टीमों की उत्पादकता में 20 से 30 प्रतिशत की वृद्धि हुई है।

हालाँकि, यहाँ भी सीमाएँ हैं। एजेंट मानकीकृत प्रक्रियाओं और स्पष्ट रूप से परिभाषित योग्यता मानदंडों के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं। जटिल B2B बिक्री प्रक्रियाओं में, जहाँ गहन उत्पाद ज्ञान और रणनीतिक बातचीत कौशल की आवश्यकता होती है, वे जल्दी ही अपनी सीमाएँ पार कर जाते हैं। इसके अलावा, कुछ उपयोगकर्ता उन संभावित ग्राहकों से एक निश्चित स्तर तक असंतुष्टि की रिपोर्ट करते हैं जो मानव से बात करना पसंद करते हैं।

सेल्सफोर्स के अलावा, कई अन्य कंपनियाँ भी एआई एजेंटों का उपयोग कर रही हैं। आईटी सेवा प्रबंधन क्षेत्र में सेल्सफोर्स की प्रत्यक्ष प्रतिस्पर्धी, सर्विसनाउ ने एआई एजेंटों के लिए अपना स्वयं का प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है। ये एजेंट स्वतंत्र रूप से आईटी समस्याओं का निदान और समाधान करने, सेवा अनुरोधों को संभालने और वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

माइक्रोसॉफ्ट भी अपने कोपायलट उत्पादों के साथ एजेंट-आधारित एआई पर निर्भर करता है, लेकिन थोड़े अलग दृष्टिकोण के साथ। माइक्रोसॉफ्ट एजेंट मौजूदा ऑफिस 365 उत्पादों में अधिक गहराई से एकीकृत हैं और स्वायत्त प्रक्रिया स्वचालन के बजाय व्यक्तिगत उत्पादकता को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

SAP और Oracle समान रणनीतियों पर काम कर रहे हैं, और अपने ERP और CRM सिस्टम में सीधे एम्बेडेड AI एजेंट विकसित कर रहे हैं। SAP ने Joule नामक एक AI सहायक पेश किया है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं का विश्लेषण करता है, सुझाव देता है और कार्यों को स्वचालित करता है। Oracle विशेष रूप से AI-संचालित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर केंद्रित है और खुद को कंप्यूटिंग-गहन AI वर्कलोड के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म के रूप में स्थापित कर रहा है।

ये सभी उदाहरण यह दर्शाते हैं कि एआई एजेंट संरचित डेटा और मानकीकृत प्रक्रियाओं के साथ स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग मामलों में सबसे अच्छा प्रदर्शन करते हैं। कोई कार्य जितना अधिक जटिल, अप्रत्याशित और मानव-केंद्रित होता है, स्वायत्त एजेंटों के लिए मानव प्रदर्शन की बराबरी करना या उससे आगे निकलना उतना ही कठिन हो जाता है।

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आलोचना, विवाद और अनसुलझे प्रश्न: एआई क्रांति का स्याह पक्ष

सेल्सफोर्स की समस्याओं और एआई एजेंटों को लागू करने की व्यापक चुनौतियों ने इस तकनीक की संभावनाओं और सीमाओं पर एक गहन बहस छेड़ दी है। कई महत्वपूर्ण पहलू विशेष ध्यान देने योग्य हैं।

पहला विवादास्पद मुद्दा नौकरियों के नुकसान से संबंधित है। 4,000 ग्राहक सेवा कर्मचारियों की छंटनी करके, सेल्सफोर्स ने एक स्पष्ट संदेश दिया: एआई एजेंट न केवल अकुशल प्रक्रियाओं की जगह ले रहे हैं, बल्कि इंसानों की भी जगह ले रहे हैं। बेनिओफ़ ने पहले दावा किया था कि एआई से कार्यालय की नौकरियाँ खत्म नहीं होंगी। लेकिन हकीकत कुछ और ही दिखाती है।

यह प्रवृत्ति केवल Salesforce तक ही सीमित नहीं है। आंकड़ों के अनुसार, 2025 तक अकेले अमेरिका में 64,000 से ज़्यादा तकनीकी नौकरियाँ खत्म होने की आशंका है, जिनमें से कई AI के ज़रिए बढ़ते स्वचालन से संबंधित हैं। विडंबना यह है कि इसी समय, इनमें से कई कंपनियाँ नए कर्मचारियों की नियुक्ति पर विचार कर रही हैं, खासकर AI विकास और बिक्री में। इसलिए एक बदलाव हो रहा है, जिसमें कुछ भूमिकाएँ पुरानी हो रही हैं जबकि कुछ उभर रही हैं। लेकिन सवाल यह है कि क्या नई सृजित नौकरियाँ संख्या और गुणवत्ता, दोनों ही दृष्टि से, खोई हुई नौकरियों से ज़्यादा होंगी।

दूसरा महत्वपूर्ण पहलू मार्केटिंग और वास्तविकता के बीच का अंतर है। सेल्सफोर्स और अन्य तकनीकी कंपनियों ने एआई एजेंटों को बड़े-बड़े वादों के साथ बढ़ावा दिया है: काम की दुनिया में क्रांति लाना, उत्पादकता में जादुई वृद्धि, मानव कर्मचारियों की जगह स्वायत्त प्रणालियाँ। हालाँकि, वास्तविकता यह है कि कई कार्यान्वयन अभी भी प्रायोगिक चरण में हैं, और उत्पादकता में होने वाले वादे अक्सर साकार नहीं हो पाते या केवल सीमित क्षेत्रों में ही साकार हो पाते हैं।

कैपजेमिनी के एक अध्ययन में पाया गया कि सर्वेक्षण में शामिल 90 प्रतिशत अधिकारी इस बात से आश्वस्त हैं कि एजेंट-आधारित एआई प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करता है, लेकिन केवल 14 प्रतिशत ने ही इसे लागू करना शुरू किया है। अधिकांश अभी भी योजना के चरण में हैं, और लगभग आधे के पास कोई ठोस कार्यान्वयन रणनीति नहीं है। पिछले एक साल में पूरी तरह से स्वायत्त एआई एजेंटों में विश्वास में उल्लेखनीय गिरावट आई है, जो 43 प्रतिशत से घटकर 27 प्रतिशत रह गया है।

तीसरा समस्याग्रस्त मुद्दा व्यक्तिगत तकनीकी दिग्गजों पर निर्भरता है। Salesforce Agentforce, Salesforce पारिस्थितिकी तंत्र के साथ घनिष्ठ रूप से एकीकृत है। एजेंट तब सबसे अच्छा काम करते हैं जब सारा डेटा और प्रक्रियाएँ Salesforce की दुनिया में ही स्थित हों। बाहरी ज्ञान स्रोतों या प्रणालियों को एकीकृत करने के लिए काफ़ी प्रयास की आवश्यकता होती है। इससे विक्रेता लॉक-इन प्रभाव पैदा होता है, जिससे ग्राहकों के लिए वैकल्पिक समाधानों पर स्विच करना मुश्किल हो जाता है।

माइक्रोसॉफ्ट, एसएपी और ओरेकल को भी इसी तरह की आलोचना का सामना करना पड़ रहा है। हर विक्रेता अपना खुद का इकोसिस्टम बनाने की कोशिश कर रहा है जिसमें उसके एआई एजेंट सबसे बेहतर काम करें। इससे विभिन्न प्रणालियों का एकीकरण जटिल हो जाता है और ग्राहकों को एक प्राथमिक प्रदाता चुनने के लिए मजबूर होना पड़ता है। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल जैसी पहल, जिसका उद्देश्य विभिन्न विक्रेताओं के एआई एजेंटों के बीच मानकीकृत संचार को सक्षम बनाना है, अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है।

चौथा विवादास्पद पहलू डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित है। एआई एजेंटों को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए व्यापक कॉर्पोरेट डेटा तक पहुँच की आवश्यकता होती है। इससे संभावित सुरक्षा जोखिम पैदा होते हैं, खासकर जब यह डेटा ओपनएआई या एंथ्रोपिक जैसी बाहरी एआई सेवाओं को भेजा जाता है। हालाँकि सेल्सफोर्स और अन्य विक्रेता इस बात पर ज़ोर देते हैं कि उन्होंने सख्त डेटा सुरक्षा उपाय लागू किए हैं, फिर भी चिंताएँ बनी हुई हैं, खासकर स्वास्थ्य सेवा या वित्तीय सेवाओं जैसे विनियमित उद्योगों में।

पाँचवाँ महत्वपूर्ण बिंदु पर्यावरणीय प्रभाव है। बड़े एआई मॉडल चलाने के लिए भारी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति और इसलिए ऊर्जा की आवश्यकता होती है। इन मॉडलों को शक्ति प्रदान करने वाले डेटा केंद्र लाखों किलोवाट-घंटे बिजली की खपत करते हैं और भारी मात्रा में CO2 उत्सर्जन करते हैं। ऐसे समय में जब कंपनियों पर अपने स्थिरता लक्ष्यों को पूरा करने का दबाव बढ़ रहा है, एआई प्रणालियों का पर्यावरणीय प्रभाव एक बढ़ती हुई चिंता का विषय बनता जा रहा है।

आगे की ओर देखना: समेकन और अगली लहर के बीच

तमाम मौजूदा चुनौतियों के बावजूद, विशेषज्ञों का अनुमान है कि आने वाले वर्षों में कंपनियों में एआई एजेंट्स की भूमिका और भी महत्वपूर्ण होती जाएगी। सवाल यह नहीं है कि यह तकनीक कब, बल्कि कितनी जल्दी और किस रूप में प्रचलित होगी।

गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, लगभग 40 प्रतिशत एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन में कार्य-विशिष्ट AI एजेंट शामिल होंगे, जो 2025 के 5 प्रतिशत से भी कम की तुलना में उल्लेखनीय वृद्धि है। 2035 तक, एजेंट-आधारित AI वैश्विक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर राजस्व का लगभग 30 प्रतिशत, यानी $450 बिलियन से अधिक, हो सकता है। स्वायत्त AI और स्वायत्त एजेंटों का बाज़ार 2025 के $8.62 बिलियन से बढ़कर 2035 तक $263.96 बिलियन हो जाएगा, जिसकी चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर 40 प्रतिशत से अधिक होगी।

ये पूर्वानुमान इस धारणा पर आधारित हैं कि मौजूदा चुनौतियों पर धीरे-धीरे काबू पा लिया जाएगा। इसमें कई घटनाक्रम योगदान दे सकते हैं:

सबसे पहले, तकनीक स्वयं विकसित होगी। अंतर्निहित बड़े भाषा मॉडल अधिक शक्तिशाली, कुशल और लागत-प्रभावी बनेंगे। बेहतर तर्क क्षमता वाले OpenAI के o1 या लंबी संदर्भ विंडो वाले Anthropic के क्लाउड जैसे नए मॉडल अधिक जटिल कार्यों को संभव बनाएंगे। नवंबर 2022 और अक्टूबर 2024 के बीच AI अनुमान की लागत में पहले ही 280 गुना की भारी गिरावट आ चुकी है। यह प्रवृत्ति जारी रहने की संभावना है, जिससे AI अनुप्रयोग आर्थिक रूप से अधिक आकर्षक बनेंगे।

दूसरा, कंपनियाँ सीखेंगी कि एआई एजेंटों का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए। शुरुआती अपनाने वाले अनुभव प्राप्त करेंगे, सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करेंगे और उन्हें व्यापक समुदाय के साथ साझा करेंगे। प्रशिक्षण कार्यक्रम, प्रमाणन और परामर्श सेवाएँ कंपनियों को उनके कार्यान्वयन में सहायता प्रदान करेंगी।

तीसरा, मानकीकरण को बढ़ावा मिल सकता है। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल या सर्विसनाउ के एजेंट-टू-एजेंट प्रोटोकॉल जैसी पहलों का उद्देश्य विभिन्न विक्रेताओं के एआई एजेंटों के बीच संचार को सक्षम बनाना है। यदि ऐसे मानक स्थापित हो जाते हैं, तो वे एकीकरण को सुगम बनाएंगे और विक्रेता लॉक-इन को कम करेंगे।

चौथा, विक्रेता एकीकरण की उम्मीद है। एआई एजेंटों का बाजार वर्तमान में खंडित है, जिसमें दर्जनों स्टार्टअप और स्थापित कंपनियां बाजार हिस्सेदारी के लिए होड़ में हैं। आने वाले वर्षों में अधिग्रहण और बाजार में उथल-पुथल देखने को मिल सकती है, जैसा कि अतीत में अन्य प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में देखा गया है। सेल्सफोर्स, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, एसएपी और ओरेकल जैसी बड़ी कंपनियां अपनी एआई क्षमताओं का विस्तार करने के लिए छोटे विक्रेताओं का अधिग्रहण करेंगी।

विशेष रूप से सेल्सफोर्स के लिए, यह महत्वपूर्ण होगा कि क्या कंपनी इंफॉर्मेटिका अधिग्रहण को सफलतापूर्वक एकीकृत कर पाती है और एजेंटफोर्स के लिए वास्तविक मूल्य उत्पन्न कर पाती है। यह अधिग्रहण 2021 में स्लैक अधिग्रहण के बाद से कंपनी के इतिहास का सबसे बड़ा अधिग्रहण है। इसमें जोखिम हैं, जैसा कि आरबीसी के डाउनग्रेड से स्पष्ट है, जिसने मूल्य लक्ष्य को काफी कम कर दिया। लेकिन अगर यह सेल्सफोर्स को एक अधिक व्यापक डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म बनाने में सक्षम बनाता है जो एआई एजेंटों को अधिक प्रभावी बनाता है, तो यह अवसर भी प्रदान करता है।

मध्यम अवधि में, 2030 तक, Salesforce का लक्ष्य 60 अरब डॉलर से अधिक का राजस्व प्राप्त करना है, जो प्रति वर्ष 10 प्रतिशत से अधिक की जैविक वृद्धि दर के अनुरूप है। यह 2024 के मध्य से इस स्तर से नीचे रहने के बाद दोहरे अंकों की वृद्धि दर पर वापसी का संकेत होगा। यह लक्ष्य कितना यथार्थवादी है, यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि क्या Agentforce और अन्य AI उत्पाद अपेक्षित सफलता प्रदान करते हैं।

गार्टनर का अनुमान है कि लंबी अवधि में यह रुझान जटिल बहु-एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र की ओर बढ़ सकता है। ऐसी प्रणालियों में, विशेषज्ञ एजेंट एक साथ मिलकर काम करते हैं, अपने कार्यों का समन्वय करते हैं और जानकारी साझा करते हैं। एक एजेंट ग्राहकों की पूछताछ का विश्लेषण कर सकता है, दूसरा प्रस्तावित समाधान विकसित कर सकता है, तीसरा कार्यान्वयन का समन्वय कर सकता है, और चौथा गुणवत्ता की निगरानी कर सकता है। यह सुनियोजित सहयोग और भी जटिल व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है।

लेकिन अभी भी लंबा रास्ता तय करना है। अगले दो-तीन साल यह देखने के लिए बेहद अहम होंगे कि क्या मौजूदा समस्याओं पर काबू पाया जा सकता है और क्या वादा किए गए उत्पादकता लाभ और राजस्व वृद्धि वास्तव में साकार होती है।

तकनीकी उद्योग के लिए सेल्सफोर्स संकट से सबक

सेल्सफोर्स समस्या के विश्लेषण से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति और उसके व्यावसायिक दोहन के बारे में मूलभूत सत्य उजागर होते हैं। मुख्य निष्कर्ष यह है कि वर्तमान बाजार परिवेश में एआई एजेंटों की तकनीकी व्यवहार्यता और उनकी व्यावसायिक लाभप्रदता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है।

सेल्सफोर्स एक ऐसे उद्योग का एक प्रमुख उदाहरण है जिसने एआई युग में उच्च उम्मीदों के साथ प्रवेश किया था, लेकिन अब उसे मुद्रीकरण की कठोर वास्तविकताओं का सामना करना पड़ रहा है। पहचानी गई तीन मुख्य चुनौतियाँ—मुद्रीकरण की कठिनाइयाँ, बाज़ार संतृप्ति, और अपनाने की जटिलता—केवल सेल्सफोर्स तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि पूरे एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर उद्योग को प्रभावित करती हैं।

अनुभव बताता है कि सिर्फ़ तकनीकी नवाचार ही काफ़ी नहीं है। कंपनियों को एक आकर्षक व्यावसायिक मॉडल भी विकसित करना होगा, ग्राहकों को स्पष्ट लाभ दिखाना होगा और अपनाने में आने वाली बाधाओं को कम करना होगा। Salesforce ने Agentforce के साथ मिलकर एक तकनीकी रूप से प्रभावशाली उत्पाद बनाया है, लेकिन इसे स्थायी राजस्व वृद्धि में बदलना अभी भी एक चुनौती है।

निवेशकों के लिए, इसका मतलब है कि उन्हें अल्पकालिक प्रचार और दीर्घकालिक मूल्य के बीच अंतर करना होगा। कई एआई कंपनियों का उच्च मूल्यांकन भविष्य के मुनाफ़े की उम्मीदों पर आधारित होता है जो शायद साकार न हों या काफ़ी विलंबित हो सकते हैं। वास्तविक अपनाने की दरों, राजस्व योगदान और लाभप्रदता का एक गंभीर विश्लेषण आवश्यक है।

एआई एजेंटों को तैनात करने की इच्छुक कंपनियों के लिए, यह सुझाव है: स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग मामलों से शुरुआत करें, डेटा गुणवत्ता और परिवर्तन प्रबंधन में निवेश करें, और रातोंरात चमत्कार की उम्मीद न करें। सबसे सफल कार्यान्वयन कई सतही प्रयोगों को शुरू करने के बजाय कुछ अच्छी तरह से निष्पादित परियोजनाओं पर केंद्रित होते हैं।

कर्मचारियों के लिए, इस विकास का अर्थ है कि कुछ कार्य एआई द्वारा स्वचालित हो जाएँगे, जबकि नई भूमिकाएँ उभरेंगी। एआई-संबंधित कौशलों में निवेश करना—चाहे वह एआई के विकास, प्रबंधन या रणनीतिक अनुप्रयोग में हो—तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

इस प्रकार, Salesforce का मामला केवल एक संकटग्रस्त कंपनी की कहानी से कहीं अधिक है। यह तकनीकी परिवर्तन की चुनौतियों, दृष्टि और वास्तविकता के बीच के अंतर, और नई तकनीकों के प्रति सभी उत्साह के बावजूद आर्थिक वास्तविकताओं के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण बनाए रखने की आवश्यकता के बारे में एक सबक है। AI क्रांति आएगी, लेकिन यह धीरे-धीरे, अनियमित रूप से और चुनिंदा रूप से आगे बढ़ेगी—अक्सर कहे जाने वाले बिग बैंग की तरह नहीं, बल्कि उतार-चढ़ाव वाली एक सतत प्रक्रिया के रूप में।

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