एआई एजेंटों के प्रसार के विरुद्ध प्रबंधित एआई: आपके अनियंत्रित एआई एजेंट जल्द ही कानूनी जोखिम क्यों बन जाएंगे?

एआई एजेंट नियंत्रण से बाहर: कैसे "एजेंट स्प्राउल" 2025 में आईटी के लिए सबसे बड़ा जोखिम बन गया

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रयोगों का अंत: स्वायत्त एजेंटों की 40 प्रतिशत से अधिक टीमें जल्द ही बंद क्यों हो जाएंगी।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोजमर्रा के कारोबार में क्रांतिकारी बदलाव ला रही है – लेकिन जहां विभाग उत्साहपूर्वक अपनी प्रक्रियाओं के लिए अधिकाधिक स्वायत्त एआई एजेंटों को लागू कर रहे हैं, वहीं पृष्ठभूमि में एक बड़ा आईटी और अनुपालन जोखिम पनप रहा है। तथाकथित "एजेंट स्प्राउल" (एआई एजेंटों का अनियंत्रित प्रसार) न केवल बुनियादी ढांचे की लागत में भारी वृद्धि और अनावश्यक प्रणालियों को जन्म देता है, बल्कि खतरनाक सुरक्षा खामियों को भी उजागर करता है। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम की कठोर आवश्यकताओं के साथ, नियंत्रण की यह कमी एक गंभीर कानूनी समस्या बनती जा रही है। आसन्न शासन संबंधी आपदा को टालने और एआई परिवर्तन के दीर्घकालिक निवेश पर लाभ सुनिश्चित करने के लिए, प्रौद्योगिकी क्षेत्र के नेताओं के सामने अब एक महत्वपूर्ण कार्य है: उन्हें अनियंत्रित प्रसार को रोकना होगा और अवसर का समय पूरी तरह समाप्त होने से पहले इसे एक केंद्रीय प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म से प्रतिस्थापित करना होगा।.

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एआई एजेंटों के प्रसार के खिलाफ प्रबंधित एआई: एक केंद्रीय नियंत्रण मंच कंपनी में मंडरा रहे शासन संबंधी संकट को कैसे टालता है।

अधिकांश कंपनियों में पिछले अठारह महीनों में कुछ ऐसा घटित हुआ है जो किसी बजट में शामिल नहीं था, जिसके लिए कोई जोखिम चेतावनी जारी नहीं की गई थी, और जिसके लिए कोई एक टीम केंद्रीय रूप से जिम्मेदार नहीं थी। विभाग दर विभाग, टीमों ने एआई एजेंटों को तैनात करना शुरू कर दिया है। वित्त विभाग ने चालान सत्यापन के लिए एक एआई एजेंट बनाया। मानव संसाधन विभाग ने भर्ती संबंधी पूछताछ के लिए एक एआई एजेंट तैनात किया। ग्राहक सेवा विभाग ने टिकटों के प्रबंधन के लिए एक एआई एजेंट लॉन्च किया। इनमें से प्रत्येक एजेंट ने एक वास्तविक समस्या का समाधान किया। प्रत्येक को मंजूरी दी गई, या कम से कम उसे रोका नहीं गया। और प्रत्येक को एक अलग प्लेटफॉर्म पर, एक अलग मॉडल के साथ, एक अलग डेटा स्रोत से जोड़ा गया, और किसी भी एक अधिकारी द्वारा नियंत्रित नहीं किया गया।.

इसे एआई एजेंट स्प्राउल कहते हैं, या अंग्रेजी भाषा में "एजेंट स्प्राउल"। और जब तक अधिकांश प्रौद्योगिकी जगत के नेता इसे कोई नाम देते हैं, तब तक काफी वित्तीय और संरचनात्मक नुकसान हो चुका होता है। पहली नजर में जो एक मामूली परिचालन समस्या प्रतीत होती है, मौजूदा बाजार आंकड़ों के अनुसार, वह एआई परिवर्तन का शायद सबसे गंभीर रणनीतिक जोखिम बन रही है। आंकड़े स्पष्ट हैं: विश्व स्तर पर उद्यमों में तीन मिलियन से अधिक एआई एजेंट पहले से ही कार्यरत हैं - और इनमें से केवल 47.1 प्रतिशत की ही सक्रिय रूप से निगरानी या सुरक्षा की जा रही है। इस प्रकार लगभग 15 लाख एजेंट पूरी तरह से बिना निगरानी के चल रहे हैं। साथ ही, 82 प्रतिशत अधिकारी मानते हैं कि उनकी मौजूदा नीतियां पर्याप्त हैं। आत्म-धारणा और वास्तविकता के बीच यही अंतर इस अनियंत्रित वृद्धि का आधार है।.

एक परिचित पैटर्न नए रूप में: तकनीकी प्रसार का ऐतिहासिक संदर्भ

एजेंटों का फैलाव कोई नई समस्या नहीं है, बल्कि एक परिचित पैटर्न का नया रूप है। कॉर्पोरेट जगत पहले भी कई बार ऐसे ही दौर से गुजर चुका है, जिनके परिणाम और घटनाक्रम मौजूदा स्थिति से काफी हद तक मेल खाते हैं।.

कई वर्षों में, तथाकथित क्लाउड स्प्राउल के परिणामस्वरूप दर्जनों असंगठित क्लाउड वातावरण बन गए, जिन्होंने बजट को खा लिया और सुरक्षा संबंधी कमजोरियाँ पैदा कर दीं, जिनका पूर्ण समाधान करने में कभी-कभी वर्षों लग जाते थे। SaaS स्प्राउल ने भी इसी पैटर्न का अनुसरण किया: अपने चरम पर, औसतन एक कंपनी एक साथ सैकड़ों एप्लिकेशन चला रही थी। हालाँकि अब कंपनियाँ सक्रिय रूप से समेकन कर रही हैं—SaaS एप्लिकेशन की औसत संख्या 374 से घटकर 342 हो गई है—फिर भी शैडो आईटी एक बड़ी और लगातार बनी रहने वाली समस्या बनी हुई है। हाल के सर्वेक्षणों के अनुसार, 68 प्रतिशत कर्मचारी आईटी द्वारा स्वीकृत न किए गए टूल का उपयोग करते हैं, और 57 प्रतिशत कर्मचारी कंपनी का संवेदनशील डेटा इन अनधिकृत सिस्टम में दर्ज करते हैं। आईटी विभाग वर्तमान में कुल SaaS खर्च का केवल 28 प्रतिशत प्रबंधित करते हैं और सभी एप्लिकेशन में से केवल 17 प्रतिशत की निगरानी करते हैं।.

फिर आरपीए का व्यापक प्रसार हुआ: स्वचालन बॉट्स की एक लहर जो आशाजनक पायलट परिणामों के साथ शुरू हुई और नाजुक, परस्पर जुड़ी कार्यप्रवाहों के एक उलझे हुए जाल में तब्दील हो गई जिसका कोई भी पूरी तरह से परीक्षण या रखरखाव नहीं कर सका। व्यवहार में, आरपीए परियोजनाएं अक्सर अवास्तविक अपेक्षाओं, अस्पष्ट प्रक्रिया चयन और शासन अवसंरचना की कमी के कारण विफल हो गईं। वर्तमान स्थिति से इसकी संरचनात्मक समानता लगभग एक जैसी है—लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर है।.

स्वायत्त एआई एजेंट एक तरह से दिमाग वाले आरपीए की तरह होते हैं। प्रक्रिया वही रहती है, लेकिन इसके परिणाम कहीं अधिक तेजी से और दूरगामी होते हैं। एक आरपीए बॉट जो काम करना बंद कर देता है, वह बस काम करना बंद कर देता है। वहीं, बिना किसी नियंत्रण के काम करने वाला एआई एजेंट लगातार काम करता रहता है और स्वतंत्र रूप से निर्णय लेता है। यह कहीं अधिक खतरनाक स्थिति है। सॉफ्टवेयर आदेशों का इंतजार करता है। एजेंट स्वायत्त रूप से कार्य करते हैं। प्रौद्योगिकी में इस गुणात्मक बदलाव के कारण नियंत्रण का प्रश्न न केवल क्रमिक है, बल्कि मौलिक रूप से अधिक अत्यावश्यक हो गया है।.

अनियंत्रित विस्तार की संरचना: व्यवहार में अनियंत्रित विकास कैसा दिखता है

एजेंटों के विस्तार का पैटर्न संगठनों में काफी हद तक एक जैसा होता है, भले ही कुछ बारीकियाँ अलग-अलग हों। इसकी शुरुआत आमतौर पर कुछ चुनिंदा और अच्छे इरादों वाले पायलट प्रोजेक्ट्स से होती है। नतीजे इतने अच्छे होते हैं कि उन्हें बड़े पैमाने पर लागू करना उचित लगता है। दूसरी टीमें भी इन सकारात्मक अनुभवों को देखती हैं, अपने लिए एजेंट बनाने का अनुरोध करती हैं, या फिर खुद ही एजेंट बना लेती हैं। विक्रेता इस प्रक्रिया को आसान बनाते हैं—कंपनियों को मुफ़्त या सस्ते शुरुआती स्तर के टूल्स का लालच दिया जाता है, और पहली नज़र में बुनियादी ढांचे में एक और प्लेटफ़ॉर्म जोड़ने में कोई बुराई नज़र नहीं आती।.

बारह से अठारह महीनों के भीतर, एक सामान्य कंपनी खुद को ऐसी स्थिति में पाती है जिसमें कई विशिष्ट विशेषताएं होती हैं: अलग-अलग कार्यों वाले एजेंट अलग-अलग प्लेटफार्मों पर विकसित किए जा रहे हैं—ओपनएआई से लेकर एडब्ल्यूएस और गूगल से लेकर आंतरिक उपकरणों तक—लेकिन उनकी निगरानी या प्रबंधन का कोई एकीकृत तरीका नहीं है। चूंकि प्रत्येक एजेंट अलग-अलग तरीके से बनाया गया है, इसलिए प्रबंधन के दृष्टिकोण से, कोई केंद्रीय अवलोकन नहीं है, कोई तथाकथित "सिंगल पेन ऑफ ग्लास" नहीं है।.

प्रत्येक एजेंट के अपने डेटा कनेक्शन और एक्सेस अधिकार होते हैं, जिन्हें बिना किसी साझा नीति परत के स्वतंत्र रूप से कॉन्फ़िगर किया जाता है। किसी के पास भी इस बात की पूरी जानकारी नहीं होती कि प्रत्येक एजेंट किन सिस्टम तक पहुंच सकता है। एक ही तरह के एकीकरण बार-बार दोहराए जाते हैं: Salesforce से जुड़ने वाले पांच अलग-अलग कनेक्टर वाले पांच एजेंट; डेटा वेयरहाउस से जुड़ने वाले तीन स्वतंत्र पाइपलाइन वाले तीन एजेंट। आस-पास के कार्यों में लगे एजेंटों के बीच कोई साझा संदर्भ या समन्वय परत नहीं होती। जब मार्केटिंग एजेंट, सप्लाई चेन एजेंट और एचआर बॉट सभी अलग-अलग काम करते हैं, तो आप स्वचालित कार्यबल नहीं बनाते, बल्कि एक डिजिटल विद्रोह को जन्म देते हैं। मॉडल का चयन भी तदर्थ होता है: अलग-अलग टीमें लागत, प्रदर्शन या जोखिम प्रोफ़ाइल के रणनीतिक मानकों के बजाय, निर्माण के समय उपलब्ध विकल्पों के आधार पर अलग-अलग विक्रेताओं का उपयोग करती हैं।.

इसके पीछे का तर्क व्यक्तिगत टीमों के दृष्टिकोण से पूरी तरह से तर्कसंगत है: प्रत्येक विभाग अपनी गति और अपने उपयोग के अनुसार अनुकूलन करता है। प्रणालीगत समस्या इन स्थानीय तर्कों के योग से उत्पन्न होती है। यह समन्वय विफलता का एक विशिष्ट उदाहरण है, जो एक व्यापक नियंत्रण संरचना के अभाव में अनिवार्य रूप से घटित होती है।.

वास्तविक लागत: बजट की स्पष्ट बर्बादी से परे

एजेंटों के फैलाव की सबसे स्पष्ट लागत अनावश्यक एकीकरण, अतिव्यापी कार्यों और दोहराए गए बुनियादी ढांचे के कारण बजट की बर्बादी है। यह एक वास्तविक समस्या है और इसका खर्च तेजी से बढ़ता जाता है। एआई एजेंटों की परिचालन लागत में कई घटक शामिल होते हैं: कंप्यूट और मेमोरी के लिए बुनियादी ढांचा लागत, एपीआई कॉल के लिए टोकन लागत, निगरानी, ​​सुरक्षा और अपडेट के लिए आईटी प्रबंधन लागत, और कार्यान्वयन लागत, जो जटिलता के आधार पर कुछ हजार से लेकर कई लाख यूरो तक हो सकती है।.

लेकिन जो लागतें दिखाई नहीं देतीं, वे वास्तव में गंभीर होती हैं: तथाकथित गवर्नेंस डेट। केंद्रीय नीति स्तर के बिना काम करने वाला हर एजेंट अनुपालन में कमी को दर्शाता है। बिना निगरानी के चलने वाला हर एजेंट एक अकल्पनीय जोखिम है। वित्तीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा या कानूनी परामर्श जैसी अत्यधिक विनियमित उद्योगों में, यह कमी केवल सैद्धांतिक नहीं है। यह एक ऐसी चेतावनी है जो अगले ऑडिट के दौरान समस्या बन जाएगी। असंगठित एजेंट "टोकन ब्लीड" का कारण बनते हैं, जहां अनावश्यक एपीआई कॉल और अतिव्यापी कम्प्यूटेशनल कार्य चुपचाप निवेश पर प्रतिफल को कम कर देते हैं।.

इससे भी अधिक गंभीर बात यह है कि परस्पर विरोधी लक्ष्यों वाले एजेंट जब बिना किसी समन्वय परत के एक ही डेटा पर काम करते हैं, तो इससे वास्तविक परिचालन विफलताएँ हो सकती हैं। IDC का अनुमान है कि 2026 में AI की 60 प्रतिशत विफलताएँ खराब मॉडल प्रदर्शन के कारण नहीं, बल्कि शासन संबंधी कमियों के कारण होंगी। यह आंकड़ा एक मूलभूत अंतर्दृष्टि को दर्शाता है: AI मॉडलों की तकनीकी परिपक्वता अब प्राथमिक जोखिम नहीं है। बल्कि, संगठनात्मक और संरचनात्मक जुड़ाव ही मुख्य जोखिम है।.

इसके अलावा, व्यापक कानूनी जोखिम भी हैं। IDC ने अपने फ्यूचरस्केप पूर्वानुमानों में चेतावनी दी है कि 2030 तक, दुनिया के एक हजार सबसे बड़े संगठनों में से 20 प्रतिशत तक को मुकदमे, जुर्माना और मुख्य कार्यकारी अधिकारी (CIO) की बर्खास्तगी का सामना करना पड़ेगा - ये सब अपर्याप्त AI एजेंट प्रबंधन के कारण होने वाली गंभीर बाधाओं के परिणामस्वरूप होगा। यूरोपीय संघ का AI अधिनियम ठोस प्रतिबंधों के साथ इस स्थिति को और भी गंभीर बना देता है: उल्लंघन करने पर 35 मिलियन यूरो तक का जुर्माना या वैश्विक वार्षिक राजस्व का 7 प्रतिशत तक का जुर्माना लगाया जा सकता है। उच्च जोखिम वाले AI सिस्टम के लिए, लॉगिंग, परिचालन निगरानी और मानवीय देखरेख स्पष्ट रूप से अनिवार्य हैं। संरचित प्रबंधन के बिना स्वायत्त AI एजेंटों का संचालन करने वाली कंपनी स्वयं को सीधे इन नियमों के दायरे में लाती है।.

एक विशाल एजेंट फ्लीट में शासन प्रणाली को पूर्वव्यापी रूप से लागू करने की लागत, शुरू से ही शासन अवसंरचना स्थापित करने की लागत से कहीं अधिक होती है। CISIN के आंकड़ों के अनुसार, जो संगठन शासन स्तर 1 से स्तर 3 पर माइग्रेट करते हैं—अर्थात्, प्रतिक्रियात्मक त्रुटि लॉगिंग से पृथक निष्पादन वातावरण के साथ शून्य-विश्वास वास्तुकला में—वे अपने AI-संबंधित तकनीकी ऋण में 40 प्रतिशत की कमी और नए एजेंट सुविधाओं के लिए बाजार में आने के समय में 25 प्रतिशत का सुधार देखते हैं।.

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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नियामक दबाव बढ़ रहा है: यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम शासन संबंधी दायित्वों को गति प्रदान करने वाला कारक बन रहा है।

यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम के साथ, यूरोप ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विनियमित करने वाला दुनिया का पहला व्यापक कानून बनाया है। 1 अगस्त, 2024 से लागू यह कानून 2026 से परिचालन में तेजी से अपना प्रभाव दिखाएगा। जर्मनी और पूरे यूरोप की कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रबंधन अब कोई स्वैच्छिक रणनीतिक निर्णय नहीं रह गया है; यह एक कानूनी आवश्यकता बन गई है।.

यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम का तर्क जोखिम-आधारित है: एआई प्रणालियों को नुकसान पहुंचाने की उनकी क्षमता के अनुसार जोखिम श्रेणियों में वर्गीकृत किया जाता है, और जोखिम बढ़ने के साथ-साथ आवश्यकताएं भी बढ़ती जाती हैं। उच्च जोखिम वाले एआई अनुप्रयोगों – उदाहरण के लिए, रोजगार, शिक्षा या महत्वपूर्ण अवसंरचना – पर पहले से ही व्यापक दायित्व लागू होते हैं: जोखिम प्रबंधन प्रणाली, डेटा प्रबंधन, तकनीकी दस्तावेज, पारदर्शिता, मानवीय निगरानी और संपूर्ण जीवनचक्र में लॉगिंग। एआई उपयोग मामलों के रजिस्टर की आवश्यकता केवल एक औपचारिकता नहीं है, बल्कि किसी भी प्रकार के अनुपालन के लिए संरचनात्मक न्यूनतम शर्त है: सूची के बिना, प्राथमिकता निर्धारण संभव नहीं है; प्राथमिकता निर्धारण के बिना, अनुपालन सुचारू रूप से नहीं चल सकता।.

खंडित और अनियंत्रित वातावरण में काम करने वाली कंपनियों के लिए, यह नियामक परिदृश्य दोहरी चुनौती पेश करता है। सबसे पहले, उन्हें अपने मौजूदा संचालन का जायजा लेना होगा और जोखिम वर्गीकरण का आकलन करना होगा। दूसरे, उन्हें यह सुनिश्चित करना होगा कि नए कार्यान्वयन शुरू से ही कानूनी आवश्यकताओं का अनुपालन करें। केंद्रीय शासन प्रणाली के बिना ये दोनों कार्य लगभग असंभव हैं। इसलिए, यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम एक अतिरिक्त नौकरशाही बाधा नहीं है, बल्कि एक नियामक उत्प्रेरक है जो प्लेटफॉर्म बुनियादी ढांचे की स्थापना के लिए पहले से ही आवश्यक रणनीतिक निर्णय को गति प्रदान करता है।.

EY द्वारा 2026 के लिए AI रुझानों के विश्लेषण में इसे पूरी तरह से स्पष्ट किया गया है: अंतर इस बात में कम है कि कंपनियां AI का उपयोग करती हैं या नहीं, बल्कि इस बात में अधिक है कि क्या उनके पास AI को जिम्मेदारी से, व्यापक रूप से और अनुकूल तरीके से संचालित करने के लिए आवश्यक शासन संरचनाएं हैं। इसमें AI निर्णयों के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित भूमिकाएं और जिम्मेदारियां, तकनीकी विकास की गति के साथ तालमेल बिठाने वाले मजबूत नियंत्रण तंत्र और डेटा और मॉडल आर्किटेक्चर के संबंध में पारदर्शी निर्णय शामिल हैं जो आंतरिक निगरानी और नियामक जांच दोनों को सक्षम बनाते हैं।.

निर्णायक मोड़ पर: अनियंत्रित वृद्धि से आगे निकलने के लिए सीमित समय।

गार्टनर का अनुमान है कि 2026 के अंत तक, लगभग 40 प्रतिशत एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन टास्क-विशिष्ट एआई एजेंटों को एकीकृत कर लेंगे – जबकि 2025 में यह आंकड़ा 5 प्रतिशत से भी कम था। यह बारह महीनों के भीतर आठ गुना वृद्धि दर्शाता है। साथ ही, लगभग दो-तिहाई कंपनियां पहले से ही प्रयोग कर रही हैं, फिर भी 25 प्रतिशत से भी कम कंपनियों ने एआई एजेंटों को सफलतापूर्वक उत्पादन में शामिल किया है।.

गार्टनर का एक और आंकड़ा इससे भी अधिक चौंकाने वाला है: 2027 के अंत तक 40 प्रतिशत से अधिक एजेंटिक एआई परियोजनाएं बंद कर दी जाएंगी - तकनीकी सीमाओं के कारण नहीं, बल्कि बढ़ती लागत, व्यावसायिक मूल्य के प्रमाण की कमी और अपर्याप्त प्रबंधन के कारण। आज केवल 2 प्रतिशत कंपनियों ने ही एजेंटिक एआई को पूरी तरह से लागू किया है। मात्र 21 प्रतिशत कंपनियों के पास स्वायत्त एजेंटों के प्रबंधन के लिए एक परिपक्व ढांचा है। पूर्वानुमानित विस्फोटक वृद्धि की तुलना में ये आंकड़े चिंताजनक हैं।.

सीआईओ या सीडीओ के लिए इस समस्या का सक्रिय रूप से समाधान करने का अवसर दिन-प्रतिदिन कम होता जा रहा है। व्यावसायिक इकाइयाँ अब अपने समय-सीमा के अनुसार, अपने उपकरणों का उपयोग करके और केंद्रीय आईटी के दायरे से बाहर एजेंट बना रही हैं। एक संरचित शासन प्रणाली स्थापित किए बिना बीतने वाला प्रत्येक दिन तकनीकी और अनुपालन संबंधी देनदारी को बढ़ाता जा रहा है। और बिना निगरानी के तैनात किए गए प्रत्येक अतिरिक्त एजेंट के साथ इस देनदारी को चुकाना और भी महंगा होता जा रहा है।.

एक संरचित समाधान के रूप में प्रबंधित एआई प्लेटफ़ॉर्म: प्लेटफ़ॉर्म दृष्टिकोण परिनियोजन समस्या का समाधान कैसे करता है?

अनियंत्रित वृद्धि को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने वाले संगठन शुरुआत में ही एक महत्वपूर्ण रणनीतिक अंतर स्पष्ट कर लेते हैं: वे कंपनी के भीतर एआई एजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर को एक प्लेटफॉर्म समस्या के रूप में देखते हैं, न कि तैनाती समस्या के रूप में। इस शाब्दिक परिवर्तन के दूरगामी संरचनात्मक परिणाम होते हैं।.

तैनाती संबंधी दृष्टिकोण यह सवाल उठाता है: मैं इस विशिष्ट उपयोग के लिए एक अच्छा एजेंट जल्दी से कैसे बनाऊं? प्लेटफ़ॉर्म संबंधी दृष्टिकोण यह सवाल उठाता है: मैं एक ऐसा बुनियादी ढांचा कैसे बनाऊं जो कंपनी के सभी एजेंटों को विश्वसनीय, सुरक्षित, विनियमित और लागत प्रभावी तरीके से काम करने की अनुमति दे? दूसरे सवाल का जवाब केंद्रीय नियंत्रण तल है। यह एकमात्र ऐसा स्थान है जहां एजेंटों को विनियमित, अनुकूलित, निगरानी और तैनात किया जाता है - इससे पहले कि एजेंटों की संख्या इतनी बढ़ जाए कि शासन को बाद में लागू करना मुश्किल हो जाए।.

इस तरह का प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म अनियंत्रित विकास की सभी प्रमुख समस्याओं का व्यवस्थित रूप से समाधान करता है। यह संगठन के भीतर सभी सक्रिय एजेंटों का एक एकीकृत दृश्य बनाता है, चाहे वे किसी भी प्लेटफॉर्म पर आधारित हों। यह डेटा एक्सेस, अनुमतियों और समस्या निवारण मार्गों के लिए एक समान नीति परत लागू करता है। यह वास्तविक अवलोकन क्षमता प्रदान करता है—यानी यह समझने की क्षमता कि किसी एजेंट ने किस डेटा का उपयोग किया है, किन विकल्पों पर विचार किया है और उसने कोई विशेष निर्णय क्यों लिया है। साथ ही, यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल चयन, लागत निगरानी और सुरक्षा संरचना तदर्थ निर्णयों के बजाय रणनीतिक मानकों का पालन करें।.

डेवऑप्स और एमएलऑप्स की तुलना यहाँ विशेष रूप से सटीक बैठती है: हाल के वर्षों में जब सॉफ्टवेयर विकास और मशीन लर्निंग संचालन को संरचित किया गया, तो उन्हीं सिद्धांतों का पालन किया गया - उपकरण, सुरक्षा उपाय, मेट्रिक्स और केंद्रीय नीति स्तर आधारशिला के रूप में। यही तर्क एआई एजेंटों पर भी लागू होता है, लेकिन सिस्टम की स्वायत्त प्रकृति के कारण इसमें अतिरिक्त तत्परता की आवश्यकता है।.

एकीकृत एआई गवर्नेंस प्लेटफॉर्म को अब आईडीसी द्वारा स्केलेबिलिटी के लिए महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के रूप में मान्यता दी गई है। ये नीति, निगरानी और रिपोर्टिंग के लिए एक विश्वसनीय स्रोत प्रदान करते हैं। आईबीएम के शोध के अनुसार, व्यापक गवर्नेंस फ्रेमवर्क वाले संगठन मैन्युअल तरीकों पर निर्भर संगठनों की तुलना में अपने एआई पोर्टफोलियो से 30 प्रतिशत बेहतर रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) प्राप्त करते हैं।.

सुरक्षा और डेटा संरक्षण आयाम: अनियंत्रित एजेंटों का कम आंका गया जोखिम

अनुपालन और परिचालन संबंधी जोखिमों के अलावा, अनियंत्रित एजेंट फैलाव एक विशिष्ट सुरक्षा आयाम प्रस्तुत करता है जिस पर अभी भी पर्याप्त चर्चा नहीं हुई है। प्रत्येक अनियंत्रित एजेंट संभावित रूप से एक छिपा हुआ लागत केंद्र है जो क्लाउड संसाधनों का उपभोग करता है, एक अनुपालन दायित्व है जो कंपनी को नियामक दंडों के लिए उजागर करता है, और एक संभावित सुरक्षा भेद्यता है जिसका उपयोग अनधिकृत डेटा एक्सेस के लिए किया जा सकता है।.

अनियंत्रित निर्णय अनुक्रम की समस्या विशेष रूप से गंभीर है: जब एजेंटों को कार्य करने के लिए अधिकृत किया जाता है, तो इस बात पर विचार करना आवश्यक है कि ये कार्य परस्पर जुड़े सिस्टमों में कैसे फैल सकते हैं। नियंत्रण और पारदर्शिता की कमी अनपेक्षित परिणामों को जन्म दे सकती है जो जटिल सिस्टम परिदृश्यों में फैल जाते हैं। इसके अलावा, यदि टीमों के पास यह समझने के लिए व्याख्यात्मक उपकरण नहीं हैं कि किसी एजेंट ने कोई विशेष कार्य क्यों किया, तो प्रबंधक नियामकों या ग्राहकों के समक्ष परिणामों का बचाव करने में असमर्थ हो सकते हैं।.

केवल 14.4 प्रतिशत संगठन ही एजेंटों को तैनात करने से पहले पूर्ण सुरक्षा मंजूरी प्राप्त करते हैं। इसका अर्थ यह है कि 85 प्रतिशत से अधिक मामलों में, एजेंट उत्पादन वातावरण में बिना उनकी सुरक्षा प्रोफ़ाइल का व्यवस्थित मूल्यांकन किए चल रहे हैं। ऐसी दुनिया में जहां एजेंट संवेदनशील कार्मिक फ़ाइलों, वित्तीय डेटा, ग्राहक डेटा और महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं तक पहुंच सकते हैं, यह अस्वीकार्य है।.

एजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए ज़ीरो-ट्रस्ट दृष्टिकोण—जहां प्रत्येक एजेंट को केवल न्यूनतम आवश्यक अनुमतियां प्राप्त होती हैं, और ये अनुमतियां सत्र-दर-सत्र गतिशील रूप से प्रदान की जाती हैं—इस जोखिम प्रोफ़ाइल का तकनीकी समाधान प्रदान करता है। "ह्यूमन-इन-द-लूप" तंत्रों द्वारा पूरक, जो यह परिभाषित करते हैं कि एजेंट को कब रुकना चाहिए और मानवीय पुष्टि प्राप्त करनी चाहिए, यह एक सुरक्षा संरचना का निर्माण करता है जो स्वायत्तता और नियंत्रण के बीच संतुलन बनाए रखती है।.

तीन रणनीतिक तत्काल कार्रवाई: नेताओं को अभी क्या करने की आवश्यकता है

इस अनियंत्रित प्रसार से निपटने का व्यावहारिक उपाय किसी प्लेटफॉर्म का चयन करने से शुरू नहीं होता, बल्कि एक व्यवस्थित सूची तैयार करने से शुरू होता है। कंपनियों को अगला एजेंट तैनात करने से पहले तीन तत्काल और क्रमिक कदम उठाने चाहिए।.

पहला कदम पूरे संगठन में सक्रिय सभी एजेंटों की पूरी सूची तैयार करना है। इसमें प्रत्येक एजेंट के निर्माण का प्लेटफ़ॉर्म, उसके द्वारा एक्सेस किया जा सकने वाला डेटा, उसके द्वारा इंटरैक्ट किए जाने वाले सिस्टम और उसके व्यवहार के लिए ज़िम्मेदार व्यक्तियों का रिकॉर्ड रखना शामिल है। इस प्रक्रिया के दौरान अधिकांश संगठनों को अपेक्षा से अधिक एजेंट मिलते हैं—अक्सर, उनके एक्सेस अधिकार मूल रूप से निर्धारित अधिकारों से कहीं अधिक व्यापक होते हैं। यह सूची तैयार करना एक बार का कार्य नहीं है, बल्कि यह एक सतत जीवनचक्र प्रबंधन प्रक्रिया की शुरुआत है जो बाद के सभी शासन उपायों की नींव का काम करती है।.

दूसरा चरण है बुनियादी ढांचे की परत का मानकीकरण, न कि उपयोग के मामलों का। कई कंपनियां यह गलती करती हैं कि वे सभी एजेंटों को एक ही तरीके से बनाने की कोशिश करती हैं। इससे नवाचार बाधित होता है और व्यावहारिक रूप से इसे लागू करना असंभव है। इसके बजाय, निचली परत का मानकीकरण करना आवश्यक है: एजेंट डेटा तक कैसे पहुंचते हैं, इसे कैसे लॉग किया जाता है, उनके प्रदर्शन को कैसे मापा जाता है और सुरक्षा नीतियों को कैसे लागू किया जाता है। मानकीकृत बुनियादी ढांचे की परत और उपयोग के मामले के स्तर पर अनुकूलन की स्वतंत्रता के बीच यह अलगाव सफल उद्यम एआई शासन का संरचनात्मक रहस्य है। बड़े संगठनों को केंद्रीकृत मानकों और स्थानीय निष्पादन के साथ प्लेटफ़ॉर्म-प्रथम डिज़ाइन का लक्ष्य रखना चाहिए: अनुमोदित मॉडल कैटलॉग, मानक लॉगिंग, पुन: प्रयोज्य मूल्यांकन टेम्पलेट और नीति-आधारित पहुंच के साथ क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म शासन।.

तीसरा चरण सभी एजेंटों के लिए निरंतर ROI मापन ढांचा स्थापित करना है। नेतृत्वकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि नए परिनियोजन को मंजूरी देने से पहले प्रत्येक एजेंट के वास्तविक मूल्य योगदान का मूल्यांकन करने का आधार हो। इसमें एजेंट को तैनात करने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति से पहले से लागत आकलन और लाभ पूर्वानुमान प्रस्तुत करने की आवश्यकता शामिल है। इसके अलावा, एजेंट AI व्यय और अनुकूलन अवसरों की आवधिक समीक्षा एक स्थायी लागत-लाभ संतुलन के लिए संगठनात्मक आधार तैयार करती है। बोर्ड और शासन समितियां तेजी से मापने योग्य प्रतिफल की मांग कर रही हैं, न कि केवल नवाचार की सुर्खियों की—शासन जोखिमों को कम करके, विश्वसनीयता में सुधार करके और परिनियोजन में तेजी लाकर ROI में प्रत्यक्ष भूमिका निभाता है।.

प्रारंभिक वास्तुशिल्पीय निर्णय एक निर्णायक मोड़ के रूप में: अब निर्णायक क्षण क्यों है?

प्रौद्योगिकी के इतिहास में एक पैटर्न बार-बार दोहराया जाता है: शुरुआती वास्तुशिल्पीय निर्णय दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मकता निर्धारित करते हैं। जिन कंपनियों ने क्लाउड ट्रांज़िशन के शुरुआती चरण में ही मल्टी-क्लाउड गवर्नेंस को अपनाया, उन्हें अब उन कंपनियों की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त हैं, जिन्होंने वर्षों बाद वितरित, अनियंत्रित वातावरणों को समाप्त करने की कठिन प्रक्रिया से जूझना पड़ा। एजेंट स्प्राउल के साथ, उद्यम परिदृश्य अब ठीक इसी मोड़ पर खड़ा है।.

अवसर की खिड़की बहुत छोटी है। गार्टनर ने तीन से छह महीने की समय सीमा निर्धारित की है जिसके भीतर सॉफ्टवेयर संगठनों को अपनी एजेंटिक एआई रणनीति और निवेश योजना को परिभाषित करना होगा—अन्यथा वे पीछे छूट जाने का जोखिम उठाएंगे। बारह महीनों में 5 प्रतिशत से कम से 40 प्रतिशत तक पहुंचने की तीव्र वृद्धि का मतलब है कि यदि अनियंत्रित वृद्धि को अभी व्यवस्थित नहीं किया गया, तो यह बहुत जल्दी उस स्तर पर पहुंच जाएगी जहां सुधारात्मक कार्रवाई बेहद महंगी या लगभग असंभव हो जाएगी।.

साथ ही, गार्टनर का दूसरा पूर्वानुमान एक गंभीर चेतावनी भी देता है: 2027 तक 40 प्रतिशत से अधिक एजेंट-आधारित एआई परियोजनाएं बंद कर दी जाएंगी। इन परियोजनाओं को बंद करने वाली कंपनियां वे नहीं होंगी जिन्होंने सबसे खराब एआई तकनीक का चयन किया था। वे वे होंगी जो एक मजबूत शासन ढांचा बनाने में विफल रहीं और जिनकी बढ़ती लागत और सिद्ध मूल्य की कमी ने आगे के निवेश के लिए उनकी वैधता को कम कर दिया है। इसलिए, शासन नवाचार का विपरीत नहीं है - यह वह ढांचा है जो टिकाऊ नवाचार को संभव बनाता है।.

पिछली तकनीकी लहरों से – चाहे क्लाउड हो, SaaS हो या RPA – एक स्पष्ट सबक मिलता है: अनियंत्रित वृद्धि हमेशा तब होती है जब अपनाने की गति शासन अवसंरचना की परिपक्वता से अधिक हो जाती है। 2025 में प्रायोगिक स्तर पर रहे AI एजेंट 2026 तक वास्तविक परिचालन में आ जाएंगे। यह गति रुकने वाली नहीं है। सवाल यह नहीं है कि क्या एजेंट उद्यम मानक बन जाएंगे – यह तो पहले ही तय हो चुका है। एकमात्र प्रश्न यह है कि क्या यह परिवर्तन एक नियंत्रित आधार पर होगा या शासन संबंधी आपदा के बीच।.

आज केंद्रीकृत प्रबंधित एआई अवसंरचना में निवेश करने वाली कंपनियां केवल नियंत्रण और अनुपालन ही नहीं खरीद रही हैं। वे दो या तीन वर्षों तक एजेंटिक एआई से लाभ उठाने का अधिकार खरीद रही हैं - जबकि अन्य कंपनियां अनियंत्रित, बेलगाम वृद्धि के परिणामों को संभालने में व्यस्त होंगी।.

Konrad Wolfenstein

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