आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शॉक फोरकास्ट के साथ डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन: एआई प्रोजेक्ट्स का 40% विफल-क्या आपका एजेंट अगला है?

असफल स्वचालन: एआई विकास परियोजनाओं के बारे में क्रूर सच्चाई

डिजिटल परिवर्तन वर्षों से स्वचालन और दक्षता के एक स्वर्ण युग का वादा कर रहा है। विशेष रूप से एआई एजेंटों को भविष्य के डिजिटल कर्मचारियों के रूप में कारोबार किया जाता है, जिनका उद्देश्य मानव श्रम को दूर करने और कॉर्पोरेट प्रक्रियाओं में क्रांति लाने का इरादा है। लेकिन वास्तविकता अलग दिखती है: हर तीसरी विकास परियोजना से अधिक सामने है, और उत्साह तेजी से मोहभंग का रास्ता देता है। वादे और वास्तविकता के बीच यह विसंगति इस तकनीक की वास्तविक परिपक्वता और व्यावहारिक लाभों के बारे में मौलिक प्रश्न उठाती है।

एआई एजेंट क्या हैं और उन्हें क्रांतिकारी क्यों माना जाता है?

एआई एजेंट पारंपरिक स्वचालन उपकरणों से मौलिक रूप से अलग हैं। जबकि क्लासिक सॉफ्टवेयर समाधान जैसे कि जैपियर या निश्चित नियमों के अनुसार काम करते हैं, एआई एजेंट धारणा, निर्णय लेने और एक स्वायत्त प्रणाली में कार्य करने की क्षमता को जोड़ते हैं। स्थिति के आधार पर, आप तय कर सकते हैं कि कौन सी कार्रवाई हमेशा एक ही योजना के माध्यम से काम करने के लिए समझ में आती है।

ये उन्नत कंप्यूटर प्रोग्राम स्वायत्त रूप से कार्य करने, निर्णय लेने और निरंतर मानव हस्तक्षेप के बिना उपाय करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। आप डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, अनुभवों से सीख सकते हैं और बदली हुई परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं। सरल स्वचालन उपकरण के विपरीत, एआई एजेंट जटिल कार्यों का प्रबंधन कर सकते हैं और अप्रत्याशित स्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं।

स्पष्ट रूप से तार्किक निष्कर्ष और कार्य करने की वास्तविक क्षमता के विलय को अधिक शक्तिशाली, अधिक सार्वभौमिक एआई सिस्टम माना जाता है। एक एजेंट अब केवल उत्पाद की जानकारी की तलाश में नहीं है, उदाहरण के लिए, और उच्चारण सिफारिशों में, बल्कि प्रदाता की वेबसाइट को नेविगेट करता है, फॉर्म भरता है और खरीद को पूरा करता है - केवल एक छोटे निर्देश और सीखी प्रक्रियाओं के आधार पर।

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उत्पादकता में वृद्धि का वादा

कंपनियों के लिए एआई एजेंटों के संभावित लाभ पहली नज़र में प्रभावशाली दिखाई देते हैं। अध्ययन सकारात्मक परिणाम दिखाते हैं: 5,179 ग्राहक सेवा कर्मचारियों के आंकड़ों के आधार पर मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी द्वारा एक जांच में पाया गया कि एआई एजेंट द्वारा समर्थित कर्मचारी जिन लोगों को बिना किसी एक्सेस के 13.8 प्रतिशत अधिक उत्पादक थे। एक वर्तमान अध्ययन से यह भी पता चलता है कि एआई एजेंट टीमों में श्रम उत्पादकता में 60 प्रतिशत की वृद्धि कर सकते हैं।

एआई एजेंटों को विभिन्न प्रकार के कार्यों पर ले जाना चाहिए: शेड्यूलिंग और यात्रा बुकिंग से लेकर अनुसंधान और रिपोर्टिंग तक। आप दोहराने और समय -समय पर कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं और मानव कर्मचारियों को इस तरह से राहत दे सकते हैं कि वे रणनीतिक और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। एक एआई एजेंट की कल्पना करें जो स्वचालित रूप से बैठकों को पूरा करने के लिए चालान, रिपोर्ट और योजनाओं को संसाधित करता है ताकि कर्मचारी अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें जिन्हें मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

आवेदन के क्षेत्र व्यावहारिक रूप से सभी कॉर्पोरेट क्षेत्रों पर विस्तार करते हैं। ग्राहक सेवा में, एआई एजेंट घड़ी के चारों ओर व्यक्तिगत सहायता प्रदान कर सकते हैं और ग्राहक पूछताछ को संसाधित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग कर सकते हैं और यदि आवश्यक हो तो मानव प्रतिनिधियों को केवल समस्याओं को बढ़ा सकते हैं। आईटी समर्थन में, आप समस्याओं को पहचानने, विश्लेषण और हल करके स्वचालित समस्या निवारण में मदद करते हैं। वित्तीय और बीमा प्रणालियों में, आप डेटा में पैटर्न और विसंगतियों का विश्लेषण करके धोखाधड़ी गतिविधियों को पहचान और रोक सकते हैं।

कठिन वास्तविकता: एआई एजेंट क्यों विफल होते हैं

होनहार संभावनाओं के बावजूद, वास्तविकता बहुत ही शांत है। बाजार अनुसंधान कंपनियां गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि आज की योजना बनाई गई सभी एआई एजेंट परियोजनाओं में से 40 प्रतिशत से अधिक का उपयोग किया जा रहा है या पहले से ही उपयोग किए जा रहे हैं, 2027 तक बंद कर दिया गया है। यह पूर्वानुमान तीन मुख्य कारणों पर आधारित है: बढ़ती लागत, कंपनियों के लिए उपज की कमी और अपर्याप्त जोखिम नियंत्रण।

गार्टनर के वरिष्ठ निदेशक विश्लेषक अनुश्री वर्मा, इस तरह की स्थिति को इस प्रकार बताते हैं: अधिकांश कृषि एआई परियोजनाएं वर्तमान में एक प्रारंभिक प्रयोग चरण में हैं या अभी भी अवधारणाएं हैं जो प्रचार द्वारा संचालित और गलत तरीके से उपयोग की जाती हैं। कई एआई उपयोगकर्ताओं के पास अभी भी इस बात का कोई अवलोकन नहीं है कि एआई एजेंट कितने महंगे और जटिल हैं जब उन्हें पूरी कंपनियों पर स्केल किया जाता है।

तकनीकी कमियां और गुणवत्ता की समस्याएं

एक मौलिक समस्या वर्तमान प्रणालियों के तकनीकी अपरिपक्व में निहित है। गार्टनर विश्लेषकों के अनुसार, केवल 1,000 से अधिक उपकरणों में से लगभग 130 जो कि एजेंट एआई कौशल का वादा करते हैं, को भी इस वादे को बनाए रखने के लिए कहा जाता है। अधिकांश एजेंट एआई वादा करते हैं कि महत्वपूर्ण मूल्य का अभाव है या पूंजी पर वापसी है, क्योंकि वे जटिल कॉर्पोरेट लक्ष्यों को स्वायत्त रूप से महसूस करने या हर बार विस्तार से निर्देशों का पालन करने के लिए पर्याप्त परिपक्व नहीं हैं।

समस्याएं विशेष रूप से स्पष्ट हो जाती हैं जब एआई एजेंटों को जटिल, बहु-चरण कार्यों के साथ सामना किया जाता है। सेल्सफोर्स के एक बेंचमार्क से पता चलता है कि यहां तक ​​कि शीर्ष मॉडल जैसे कि मिथुन 2.5 प्रो केवल सरल कार्यों में 58 प्रतिशत सफलता दर प्राप्त करते हैं। लंबे संवादों के मामले में, प्रदर्शन नाटकीय रूप से 35 प्रतिशत तक गिर जाता है। जैसे ही प्रश्नों द्वारा जानकारी की कमी को निर्धारित करने के लिए चर्चा के कई दौर आवश्यक होते हैं, प्रदर्शन काफी गिर जाता है।

वित्तीय क्षेत्र में एक और बेंचमार्क इसी तरह के शांत परिणामों को दिखाता है: सबसे अच्छा परीक्षण किया गया मॉडल, Openais O3, केवल $ 3.69 प्रति उत्तर की औसत लागत पर 48.3 प्रतिशत सटीकता हासिल किया। मॉडल दस्तावेजों से सरल डेटा निकालने में सक्षम हैं, लेकिन गहन वित्तीय तर्क के कारण विफल होते हैं जो वास्तव में विश्लेषक के काम को जोड़ने या बदलने के लिए आवश्यक होगा।

त्रुटियों की तेजी से बढ़ती संभावना की समस्या

एआई एजेंटों की एक विशेष रूप से समस्याग्रस्त संपत्ति संचयी गलतियों की ओर उनकी प्रवृत्ति है। Patronus AI, एक स्टार्टअप जो कंपनी को AI तकनीक का मूल्यांकन और अनुकूलन करने में मदद करता है, ने पाया कि 100 वें चरण तक प्रति चरण एक-प्रतिशत त्रुटि दर वाला एक एजेंट एक त्रुटि के लिए 63 प्रतिशत संभावना है। एक एजेंट को जितना अधिक कदम एक कार्य करने की आवश्यकता होती है, उतनी ही अधिक संभावना है कि कुछ गलत हो जाएगा।

यह गणितीय वास्तविकता बताती है कि क्यों स्पष्ट रूप से सटीकता में छोटे सुधार से समग्र प्रदर्शन पर असंगत प्रभाव पड़ सकता है। किसी भी चरण में एक त्रुटि पूरे कार्य को विफल कर सकती है। अधिक कदम शामिल हैं, उच्च संभावना है कि कुछ गलत हो जाएगा।

सुरक्षा जोखिम और नए हमले क्षेत्र

Microsoft शोधकर्ताओं ने AI एजेंटों के लिए विफलताओं की कम से कम दस नई श्रेणियों की पहचान की है जो AI एप्लिकेशन या पर्यावरण की सुरक्षा या सुरक्षा को प्रभावित कर सकते हैं। इन नए, विफलता मोड में एजेंटों का समझौता करना, एक प्रणाली में दुष्ट एजेंटों को सम्मिलित करना या हमलावरों द्वारा नियंत्रित एजेंटों द्वारा वैध एआई कार्यभार की नकल करना।

"मेमोरी पॉइज़निंग" की घटना विशेष रूप से चिंताजनक है। एक मामले के अध्ययन में, Microsoft शोधकर्ताओं ने दिखाया कि एक AI एजेंट जो ईमेल का विश्लेषण करता है और सामग्री के आधार पर क्रियाओं को निष्पादित करता है, अगर इस तरह के हमलों के खिलाफ कठोर नहीं है, तो आसानी से समझौता किया जा सकता है। एक कमांड के साथ एक ईमेल भेजना जो ज्ञान के आधार को संशोधित करता है या एजेंट की स्मृति से अवांछनीय क्रियाएं होती हैं, जैसे कि एक हमलावर को कुछ विषयों के साथ संदेशों को अग्रेषित करना।

आर्थिक चुनौतियां

विस्फोट कार्यान्वयन लागत

एआई एजेंटों के कार्यान्वयन के लिए लागत नाटकीय रूप से गुंजाइश और जटिलता के आधार पर भिन्न होती है। छोटी कंपनियों के लिए जिन्हें केवल बुनियादी समाधानों की आवश्यकता होती है, सरल एआई टैरिफ आमतौर पर $ 0 और $ 30 प्रति माह के बीच खर्च होते हैं। मध्यम आकार की कंपनियों के लिए, कार्यान्वयन की लागत $ 50,000 और $ 300,000 के बीच हो सकती है, जबकि बड़े संगठनों को पहले वर्ष में $ 500,000 से $ 5 मिलियन के निवेश के साथ कंपनी-व्यापी AI पहल की उम्मीद करनी होगी।

हालांकि, वास्तविक लागत प्रारंभिक कार्यान्वयन खर्चों से बहुत आगे निकल जाती है। कंपनियों को विशेष सर्वर और जीपीयू क्लस्टर, सॉफ्टवेयर लाइसेंस शुल्क, डेटा स्टोरेज सॉल्यूशंस और क्लाउड कंप्यूटिंग संसाधनों के लिए हार्डवेयर लागत को ध्यान में रखना चाहिए। इसके अलावा, डेटा की तैयारी-अक्सर AI प्रोजेक्ट्स का सबसे अधिक समय लेने वाला पहलू है, जो काफी निवेश की आवश्यकता होती है। गार्टनर रिसर्च के अनुसार, संगठन आमतौर पर परियोजना के दायरे पर निर्भर करते हुए, प्रारंभिक एआई बुनियादी ढांचे के लिए $ 20,000 और $ 500,000 के बीच खर्च करते हैं।

निवेश पर अस्पष्ट रिटर्न की समस्या

एआई एजेंटों के वास्तविक लाभ को निर्धारित करने की कठिनाई विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। जबकि पारंपरिक स्वचालन समाधान अक्सर कर्मियों की कमी या दक्षता में वृद्धि से स्पष्ट लागत बचत प्रदान करते हैं, एआई एजेंटों के आरओआई को मापना अधिक कठिन होता है। सफलता माप के लिए मापदंडों को समायोजित किया जाना चाहिए क्योंकि पूंजी पर वापसी को सीधे निर्धारित नहीं किया जा सकता है।

आशावादी अपेक्षाओं के बावजूद - एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि 62 प्रतिशत कंपनियों को एजेंट एआई के लिए 100 प्रतिशत से अधिक आरओआई की उम्मीद है - वास्तविकता अक्सर उम्मीदों के पीछे रहती है। कई पायलट परियोजनाएं उत्पादन वातावरण में संक्रमण नहीं पैदा करती हैं क्योंकि वादा किया गया मूल्य मौजूद नहीं है या कार्यान्वयन लागत अपेक्षित बचत से अधिक है।

एजेंट धोना: विपणन समस्या

एक अतिरिक्त कारक जो भ्रम को बढ़ाता है, वह है "एजेंट वॉशिंग"। कई प्रदाता मौजूदा तकनीकों जैसे एआई सहायक, रोबोट-आधारित प्रक्रिया स्वचालन या चैटबॉट्स को कथित रूप से एजेंट-आधारित समाधानों के नाम बदलने का संचालन करते हैं, हालांकि वे अक्सर वास्तविक एजेंटों की निर्णायक विशेषताओं की कमी करते हैं। गार्टनर का अनुमान है कि हजारों प्रदाताओं में से केवल 130 लगभग 130 प्रामाणिक एजेंट-आधारित एआई प्रौद्योगिकियों की पेशकश करते हैं।

यह अभ्यास उन कंपनियों के लिए अवास्तविक अपेक्षाओं की ओर ले जाता है जो मानते हैं कि उनके पास पहले से ही परिपक्व एजेंट तकनीक है, जबकि वे वास्तव में केवल विस्तारित स्वचालन उपकरण प्राप्त करते हैं। वास्तविक एआई एजेंटों और पारंपरिक स्वचालन समाधानों के बीच भ्रम उच्च विफलता दरों में महत्वपूर्ण योगदान देता है।

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व्यवहार में विशिष्ट चुनौतियां

मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण

सबसे बड़ी व्यावहारिक बाधाओं में से एक मौजूदा आईटी परिदृश्य में एआई एजेंटों का एकीकरण है। एकीकरण एक वास्तविक चुनौती हो सकती है, क्योंकि कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि एआई एजेंटों को मौजूदा बुनियादी ढांचे में मूल रूप से एकीकृत किया जा सकता है। इस एकीकरण को अक्सर मौजूदा प्रणालियों में महत्वपूर्ण समायोजन की आवश्यकता होती है और वर्तमान व्यावसायिक प्रक्रियाओं में महंगा रुकावट हो सकती है।

कई मौजूदा कंपनी प्रणालियों को स्वायत्त एआई एजेंटों के साथ बातचीत करने के इरादे से विकसित नहीं किया गया है। आवश्यक एपीआई इंटरफेस, डेटा प्रारूप और सुरक्षा प्रोटोकॉल को अक्सर पूरी तरह से संशोधित करना पड़ता है। यह तकनीकी जटिलता मूल रूप से योजनाबद्ध समय की तुलना में लंबे समय तक कार्यान्वयन समय और उच्च लागत की ओर ले जाती है।

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डेटा संरक्षण और अनुपालन समस्याएं

एआई एजेंटों का उपयोग डेटा सुरक्षा और जीडीपीआर जैसे कानूनों के अनुपालन से भी सवाल उठाता है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे अपने ग्राहकों की गोपनीयता की रक्षा करें और लागू कानूनों का पालन करें। एजेंटों द्वारा संवेदनशील डेटा का उपयोग और प्रसंस्करण डेटा सुरक्षा जोखिमों को काफी बढ़ाता है।

स्वायत्त एआई सिस्टम आंशिक रूप से मानव नियंत्रण से बचते हैं और नए हमले क्षेत्रों का निर्माण करते हैं। नेटवर्क मल्टी-एजेंट सिस्टम में, उभरते प्रभाव हो सकते हैं जो उनके व्यवहार को अप्रत्याशित बनाते हैं। पूरी तरह से स्वायत्त एजेंट अप्रत्याशित रूप से कार्य कर सकते हैं, जो कानूनी और नैतिक समस्याओं को बढ़ाता है।

संगठनात्मक प्रतिरोध

अक्सर कम करके आंका गया कारक कार्यबल के भीतर प्रतिरोध है। एआई एजेंटों द्वारा स्वचालन से नौकरी में बदलाव और नौकरी के नुकसान हो सकते हैं। कंपनियों को इन परिवर्तनों की तैयारी करनी होगी और अपने कर्मचारियों का समर्थन करने के लिए उपाय करना होगा। कर्मचारियों को प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम होने के लिए एआई एजेंटों के लाभों के बारे में आश्वस्त होना चाहिए।

सफल कार्यान्वयन के लिए न केवल तकनीकी क्षमता की आवश्यकता होती है, बल्कि प्रबंधन और प्रशिक्षण कार्यक्रमों को भी बदलते हैं। कार्यबल की स्वीकृति और सक्रिय समर्थन के बिना, यहां तक ​​कि तकनीकी रूप से परिपक्व कार्यान्वयन भी मानव कारक बनाने में विफल होते हैं।

वर्तमान दृष्टिकोण बहुत कम क्यों गिरते हैं

वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाओं की जटिलता

कई एआई एजेंटों को नियंत्रित वातावरण में कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन वास्तविक व्यावसायिक प्रक्रियाएं कहीं अधिक जटिल और अप्रत्याशित हैं। नियमित -आधारित प्रणालियों में एक निश्चित "नाजुकता" होती है, अर्थात्, वे तब ढह जाते हैं जब वे उन स्थितियों से सामना करते हैं जिन्हें डेवलपर्स द्वारा ध्यान में नहीं रखा गया है। कई वर्कफ़्लोज़ बहुत कम अनुमानित हैं और अप्रत्याशित मोड़ और विभिन्न प्रकार के संभावित परिणामों की विशेषता है।

एआई एजेंट जो नियंत्रित परीक्षण वातावरण में अच्छी तरह से काम करते हैं, वे अक्सर विफल होते हैं यदि वे वास्तविक व्यावसायिक वातावरण की जटिलता और अप्रत्याशितता के साथ सामना करते हैं। यदि आप अस्पष्टताओं से सामना कर रहे हैं तो आप महत्वपूर्ण संदर्भ जानकारी को नजरअंदाज कर सकते हैं या खराब निर्णय ले सकते हैं।

अधिक स्वायत्तता

एक बुनियादी समस्या वर्तमान एआई एजेंटों की वास्तविक स्वायत्तता के overestimation में निहित है। अधिकांश सो -स्वायत्त प्रणालियों में से अधिकांश को अभी भी काफी मानव निगरानी और हस्तक्षेप की आवश्यकता है। एजेंट जो पूरी तरह से स्वायत्त रूप से कार्य करते हैं, वे उपयोगिता और अप्रत्याशितता के बीच एक संतुलन कार्य में जाते हैं। पूरा स्वायत्तता आदर्श लगता है जब तक कि एजेंट गलत शहर की यात्रा को बुक करता है या एक महत्वपूर्ण ग्राहक को एक अनियंत्रित ईमेल भेजता है।

वर्तमान एआई मॉडल में स्वतंत्र रूप से जटिल व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्य करने की आवश्यक क्षमता नहीं है, और न ही वे लंबे समय तक बारीक निर्देशों का पालन करने में सक्षम हैं। इस प्रतिबंध का मतलब है कि वादा किया गया स्वचालन अक्सर नहीं हो सकता है और मानव निगरानी आवश्यक है।

सफल कार्यान्वयन रणनीतियाँ

विशिष्ट अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करें

कई चुनौतियों के बावजूद, एआई एजेंटों के काफी सफल कार्यान्वयन हैं। कुंजी सार्वभौमिक समाधान बनाने की कोशिश करने के बजाय विशिष्ट, अच्छी तरह से उपयोग किए गए मामलों पर केंद्रित है। सफल संगठनों ने अनुप्रयोगों को प्राथमिकता और अनुकूलित करने के लिए ध्यान केंद्रित किया है। प्रत्येक एआई अवसर का पीछा करने वाले निर्णय लेने वाले शायद अधिक असफल परियोजनाएं हैं।

एक सिद्ध दृष्टिकोण निर्णय लेने की स्थितियों, नियमित प्रक्रियाओं के स्वचालन या प्रसंस्करण के लिए एआई एजेंटों का उपयोग है। ये सीमित, स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य जटिल, अस्पष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करने की कोशिश करने की तुलना में सफलता की उच्च संभावना प्रदान करते हैं।

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

एक व्यावहारिक दृष्टिकोण एआई एजेंटों का क्रमिक परिचय है। एक बार में पूरे व्यावसायिक क्षेत्रों को बदलने की कोशिश करने के बजाय, कंपनियों को छोटी, प्रबंधनीय परियोजनाओं के साथ शुरू करना चाहिए। छोटी कंपनियां एआई टेलीफोन सेवाओं और पूर्वनिर्मित समाधानों पर भरोसा करके अपनी लागत को कम कर सकती हैं, जिन्हें दर्जी प्रणालियों की तुलना में कम प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है।

एक सफल क्रमिक कार्यान्वयन का एक उदाहरण एक मध्यम -युक्त बीमा कंपनी है जिसने क्षति प्रसंस्करण और ग्राहक सेवा के लिए एआई को लागू किया है। $ 425,000 के पहले निवेश के बावजूद, सिस्टम 13 महीनों के भीतर सकारात्मक रिटर्न तक पहुंच गया और $ 1.2 मिलियन की संयुक्त बचत और बिक्री में सुधार के तीन वर्षों में प्रदान किया।

शासन और जोखिम प्रबंधन का महत्व

निर्णय खुफिया के लिए एआई एजेंट न तो रामबाण हैं और न ही अचूक हैं। उन्हें प्रभावी शासन और जोखिम प्रबंधन के साथ संयोजन में उपयोग करना होगा। मानव निर्णयों को अभी भी पर्याप्त ज्ञान के साथ -साथ डेटा और एआई क्षमता की आवश्यकता होती है।

एक प्रभावी शासन ढांचे में एआई एजेंटों की निगरानी और नियंत्रण के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश होना चाहिए। इसमें त्रुटियों का पता लगाने और सुधार के लिए तंत्र शामिल हैं, एजेंट प्रदर्शन के नियमित ऑडिट और उन स्थितियों के लिए स्पष्ट वृद्धि पथ जो मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

भविष्य का परिप्रेक्ष्य: यथार्थवादी उम्मीदें

छोटे -छोटे असफलताओं के बावजूद लंबे समय तक रुझान

वर्तमान चुनौतियों के बावजूद, गार्टनर ने भविष्यवाणी की कि एआई एजेंट दीर्घकालिक में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। 2028 तक, सभी रोजमर्रा के फैसलों का लगभग 15 प्रतिशत 2024 में एजेंट टूल्स के कार्यस्थल को 0 प्रतिशत तक ले लिया जाना है। इसके अलावा, 2028 एआई एजेंटों तक की कंपनियों के लिए सभी सॉफ्टवेयर समाधानों का 33 प्रतिशत 2024 में एक प्रतिशत से कम की तुलना में अपने पैकेज को समाहित करना चाहिए।

इन पूर्वानुमानों से संकेत मिलता है कि विकास दर्द के रूप में वर्तमान समस्याओं को एक युवा तकनीक के रूप में समझा जाता है। मौलिक अवधारणाएं आशाजनक हैं, लेकिन कार्यान्वयन को परिपक्व होना चाहिए और रोजमर्रा के व्यवसाय की वास्तविकताओं के अनुकूल होना चाहिए।

यथार्थवादी समीक्षाओं की आवश्यकता

एआई एजेंट परियोजनाओं की उच्च विफलता दरों को प्रौद्योगिकी की एक सामान्य विफलता के रूप में नहीं, बल्कि अवास्तविक अपेक्षाओं और अपरिपक्व कार्यान्वयन रणनीतियों के लिए एक चेतावनी संकेत के रूप में व्याख्या नहीं की जानी चाहिए। असफल परियोजनाओं को हमेशा निर्देशकों के प्रबंधन के लिए एक नकारात्मक संकेत नहीं भेजना चाहिए। इस क्षेत्र में विफलताओं का जश्न मनाना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रयोग की संस्कृति को बढ़ावा देता है, भले ही यह विचार इसे उत्पादन में बना देगा।

व्यायाम से पुनरावृत्त प्रयोग और बेहतर परिणाम भी हो सकते हैं। यह जानना महत्वपूर्ण है कि एआई कब सही उपकरण है और जब एक हारने वाली शीट के साथ समय बर्बाद करने से बचने के लिए नहीं।

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कंपनियों के लिए रणनीतिक सिफारिशें

यथार्थवादी उद्देश्य और अपेक्षा प्रबंधन

कंपनियों को यथार्थवादी अपेक्षाओं के साथ अपनी एआई एजेंट पहल से निपटना चाहिए। क्रांतिकारी परिवर्तनों को प्राप्त करने की कोशिश करने के बजाय, आपको वृद्धिशील सुधारों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। एजेंट एजीआई के सही लाभों का फायदा उठाने के लिए, कंपनियों को न केवल व्यक्तिगत कार्यों के स्वचालन को देखना चाहिए, बल्कि कंपनी के स्तर पर उत्पादकता पर भी ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

एक अच्छी शुरुआत स्पष्ट व्यावसायिक लाभों के साथ विशिष्ट, औसत दर्जे के कार्यों के लिए एआई एजेंटों का उपयोग है। लक्ष्य व्यावसायिक लाभों को अधिकतम करने के लिए होना चाहिए - यह कम लागत, बेहतर गुणवत्ता, उच्च गति या बेहतर स्केलेबिलिटी के माध्यम से हो।

मूल -निवेश निवेश

इससे पहले कि कंपनियां जटिल एआई एजेंटों को लागू करती हैं, उन्हें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि मूल बातें सही हैं। इसमें एक ठोस डेटा रणनीति, प्रभावी डेटा शासन और एक मजबूत प्रौद्योगिकी मंच शामिल है। खराब डेटा गुणवत्ता AI परियोजनाओं के 70 प्रतिशत से अधिक की विफलता का कारण है। एआई सिस्टम उच्च गुणवत्ता, प्रासंगिक और अच्छी तरह से प्रबंधित डेटा के बिना अपने वादे को पूरा नहीं कर सकता है।

आंतरिक कौशल का निर्माण

एआई एजेंटों के सफल कार्यान्वयन के लिए विशेष कौशल की आवश्यकता होती है जो अभी तक कई संगठनों में उपलब्ध नहीं हैं। कंपनियों को या तो आंतरिक एआई दक्षताओं के विकास में निवेश करना चाहिए या अनुभवी प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी में प्रवेश करना चाहिए। आंतरिक कौशल के विकास में आमतौर पर मध्यम आकार की परियोजनाओं के लिए $ 250,000 से $ 1 मिलियन खर्च होते हैं, जिसमें विशेष डेवलपर्स की भर्ती और विकास उपकरण खरीदना शामिल है।

एआई एजेंटों के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़

एआई एजेंट परियोजनाओं की उच्च विफलता दर इस तकनीक के विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। प्रारंभिक उत्साह संभावनाओं और सीमाओं के अधिक यथार्थवादी मूल्यांकन का रास्ता देता है। हालांकि, यह मोहभंग जरूरी नकारात्मक नहीं है -यह बेहतर, अधिक अच्छी तरह से -थॉट -कार्यान्वयन रणनीतियों को जन्म दे सकता है।

तकनीक ही समस्या नहीं है। एआई एजेंट निश्चित रूप से व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार करने और नए अवसरों को खोलने की क्षमता प्रदान करते हैं। समस्या अत्यधिक अपेक्षाओं और वर्तमान तकनीकी वास्तविकता के बीच विसंगति में निहित है। एआई एजेंटों को रामबाण के रूप में मानने वाली कंपनियां या बहुत अधिक हासिल करने की कोशिश करते हैं, शायद 40 प्रतिशत होंगे जिन्हें 2027 तक अपनी परियोजनाओं को किराए पर लेना होगा।

एआई एजेंटों के साथ सफलता के लिए एक व्यावहारिक, क्रमिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो स्पष्ट व्यावसायिक लाभों के साथ विशिष्ट अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है। कंपनियों को आवश्यक मूल बातें में निवेश करने के लिए तैयार होना चाहिए - डेटा गुणवत्ता से लेकर आंतरिक क्षमता विकास तक। इन सबसे ऊपर, हालांकि, आपको यह समझना होगा कि एआई एजेंट अच्छी व्यावसायिक रणनीति और ठोस परियोजना प्रबंधन प्रथाओं के लिए एक विकल्प नहीं हैं।

अगले कुछ साल यह दिखाएंगे कि कौन सी कंपनियां वर्तमान विफलताओं से सीख सकती हैं और सफलतापूर्वक एआई एजेंटों को अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत कर सकती हैं। विजेता वही होंगे जिनके पास यथार्थवादी अपेक्षाएं हैं और वे त्वरित समाधानों पर भरोसा करने के बजाय लंबी अवधि में इस तकनीक में निवेश करने के लिए तैयार हैं।

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