मामले से सावधान रहें: एजेंट वॉशिंग एक्सपोज़ करता है-मार्केटिंग समस्या जो अपने एआई परियोजनाओं को खतरे में डालती है! - छवि: Xpert.digital
स्वायत्तता बनाम स्वचालन: निर्णायक अंतर जो आपके एआई परियोजना को बचाता है
सही तरीके से निवेश करें: वास्तविक एआई एजेंटों को कैसे पहचानें और महंगी विफलताओं से बचें
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकास ने एक उल्लेखनीय घटना का कारण बना है जो प्रौद्योगिकी उद्योग और कॉर्पोरेट दुनिया को समान रूप से आकार देता है: सो -क्लैड एजेंट वॉशिंग। यह विपणन समस्या उन कंपनियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक है जो वास्तविक एआई एजेंटों को लागू करना चाहते हैं और एआई परियोजनाओं में भ्रम और उच्च विफलता दरों में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं।
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एजेंट धोने की समस्या को समझें
एजेंट वाशिंग ने प्रौद्योगिकी उद्योग में एक व्यापक अभ्यास का वर्णन किया है, जिसमें प्रदाता रणनीतिक रूप से मौजूदा प्रौद्योगिकियों जैसे एआई सहायक, रोबोट-आधारित प्रक्रिया स्वचालन या चैटबॉट्स को कथित रूप से एजेंट-आधारित समाधानों के रूप में बाजार में बाजार में लाते हैं। यह नाम बदलकर इस तथ्य के बावजूद होता है कि इन प्रणालियों में अक्सर वास्तविक एआई एजेंटों की निर्णायक विशेषताओं की कमी होती है। प्रसिद्ध परामर्श कंपनी गार्टनर का अनुमान है कि हजारों प्रदाता केवल 130 प्रामाणिक एजेंट-आधारित एआई प्रौद्योगिकियों की पेशकश करते हैं।
यह अभ्यास दुर्घटना से उत्पन्न नहीं हुआ, लेकिन एक स्थापित विपणन पैटर्न का अनुसरण करता है जो पहले से ही अन्य क्षेत्रों में देखा जा चुका है। ग्रीनवॉशिंग के समान, जिसमें कंपनी उचित आधार के बिना पर्यावरण के अनुकूल छवि को उधार देती है, एजेंट वाशिंग में प्रौद्योगिकी प्रदाता वास्तविक एजेंट प्रौद्योगिकी में आवश्यक निवेश किए बिना एआई एजेंट बनाने के लिए वर्तमान प्रचार से लाभ उठाने की कोशिश करते हैं।
वास्तविक एआई एजेंटों और पारंपरिक प्रणालियों के बीच मौलिक अंतर
एजेंट धोने की समस्या को पूरी तरह से समझने के लिए, प्रामाणिक एआई एजेंटों और पारंपरिक स्वचालन समाधानों के बीच मूलभूत मतभेदों को पकड़ना आवश्यक है। रियल एआई एजेंटों को कई प्रमुख विशेषताओं की विशेषता है जो मौलिक रूप से उन्हें पारंपरिक प्रणालियों से अलग करते हैं।
स्वायत्तता और निर्णय कौशल
जबकि पारंपरिक स्वचालन उपकरण जैसे कि रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) सख्ती से पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करते हैं, वास्तविक एआई एजेंटों में स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता होती है। आप वास्तविक समय में भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, पैटर्न को पहचान सकते हैं और निरंतर मानव पर्यवेक्षण के बिना इन निष्कर्षों के आधार पर अच्छी तरह से फैले हुए निर्णय ले सकते हैं। यह स्वायत्तता आपको अप्रत्याशित स्थितियों में उचित रूप से प्रतिक्रिया करने और तदनुसार अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है।
सीखने और अनुकूलनशीलता
वास्तविक एआई एजेंटों की एक और महत्वपूर्ण विशेषता उनकी निरंतर सीखने की क्षमता है। नियमित-आधारित प्रणालियों के विपरीत जो स्थिर रहते हैं, एआई एजेंट ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं, रुझानों को पहचानते हैं और बड़े डेटा सेट से ज्ञान प्राप्त करते हैं। यह निरंतर सीखने की प्रक्रिया आपको नई जानकारी के अनुकूल बनाने और अपने प्रदर्शन को परिष्कृत करने में सक्षम बनाती है, जो आपको समय के साथ अधिक से अधिक कुशल और अधिक सटीक हो जाती है।
संदर्भ समझ और लचीलापन
जबकि पारंपरिक चैटबॉट काफी हद तक नियमित रूप से आधारित संवादों का पालन करते हैं और पूर्वनिर्धारित प्रश्नों के उत्तर देने के लिए खुद को सीमित करते हैं, वास्तविक एआई एजेंट जटिल संबंधों को बहस करने और समझने में सक्षम हैं। आप न केवल तालिकाओं जैसे संरचित डेटा को संसाधित कर सकते हैं, बल्कि संदर्भ में ईमेल या दस्तावेजों जैसी असंरचित जानकारी का भी विश्लेषण कर सकते हैं। यह क्षमता आपको लंबी अवधि में बारीक निर्देशों का पालन करने और स्वतंत्र रूप से जटिल व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
कंपनियों पर एजेंट धोने का प्रभाव
एजेंट धोने से उन कंपनियों के लिए दूरगामी नकारात्मक परिणाम होते हैं जो वास्तविक एआई समाधानों को लागू करना चाहते हैं। अभ्यास निर्णय लेने वालों के लिए अवास्तविक अपेक्षाएं पैदा करता है जो मानते हैं कि वे पहले से ही परिपक्व एजेंट तकनीक का अधिग्रहण करते हैं, जबकि वे वास्तव में केवल विस्तारित स्वचालन उपकरण प्राप्त करते हैं। अपेक्षा और वास्तविकता के बीच यह विसंगति एआई परियोजनाओं में उच्च विफलता दरों में महत्वपूर्ण योगदान देती है।
आर्थिक परिणाम और संसाधनों की बर्बादी
गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि एजेंट एआई के क्षेत्र में सभी परियोजनाओं का 40 प्रतिशत से अधिक 2027 के अंत तक बंद कर दिया जाएगा। इसके मुख्य कारणों में वृद्धि लागत, अस्पष्ट आर्थिक लाभ और जोखिम नियंत्रण को नियंत्रित करने के लिए अपर्याप्त उपाय हैं। गार्टनर के वरिष्ठ निदेशक विश्लेषक अनुश्री वर्मा बताते हैं कि इनमें से अधिकांश परियोजनाएं अभी भी एक प्रारंभिक चरण में हैं और अक्सर वर्तमान प्रचार द्वारा प्रयोगों या प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट के रूप में बनाए गए हैं।
तकनीकी रूप से, अंतर्निहित मॉडल अक्सर अभी तक वादा किए गए सेवाओं को प्रदान करने के लिए पर्याप्त परिपक्व नहीं होते हैं। उनके पास न तो स्वतंत्र रूप से जटिल व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्य करने की आवश्यक क्षमता है, और न ही वे लंबे समय तक बारीक निर्देशों का पालन करने में सक्षम हैं। इन तकनीकी सीमाओं का मतलब है कि एजेंट -आधारित समाधान के रूप में विज्ञापित कई समाधान निवेश पर पर्याप्त लाभ या वास्तविक रिटर्न नहीं देते हैं।
विश्वास और बाजार विरूपण की हानि
एजेंट धोने से न केवल तत्काल आर्थिक नुकसान होता है, बल्कि लंबी अवधि में एआई प्रौद्योगिकियों में विश्वास को भी कम कर सकता है। जिन कंपनियों को माना जाता है कि वे एआई एजेंटों के साथ निराशाजनक अनुभव रखते हैं, भविष्य में वास्तविक एआई समाधानों को अपनाने में अधिक आरक्षित हो सकती हैं। यह पूरे उद्योग के विकास को धीमा कर सकता है और नवाचार को रोक सकता है।
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तकनीकी सीमांकन और पहचान सुविधाएँ
एजेंट धोने की पहचान करने और बचने के लिए, विभिन्न स्वचालन प्रौद्योगिकियों के बीच तकनीकी अंतर को समझना और वास्तविक एआई एजेंटों को पहचानना महत्वपूर्ण है।
रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) बनाम एआई एजेंट
आरपीए सिस्टम को नियमित, दोहराया कार्यों को स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे संरचित डेटा को पढ़ने और संसाधित करने के लिए मानवीय कार्यों की नकल करते हैं, लेकिन केवल स्पष्ट रूप से परिभाषित स्थितियों में कार्य कर सकते हैं। जैसे ही आप एक ऐसी स्थिति में आते हैं जो आदर्श से भटकती है, आप स्वचालित रूप से अनुकूलित करने में असमर्थ हैं और एक मानव एजेंट को सचेत करना होगा।
दूसरी ओर, एआई एजेंट, बहु-चरण कार्यों को अंजाम दे सकते हैं और उनकी निर्णय लेने की क्षमता के लिए अप्रत्याशित स्थितियों के लिए अनुकूल हो सकते हैं। वे बुनियादी स्वचालन से परे जाते हैं और गतिशील हो जाते हैं, समस्या -संबंधी इकाइयाँ जो स्वतंत्र रूप से प्रक्रिया को जारी रख सकती हैं, भले ही चीजें अपेक्षित न हों।
चैटबॉट्स बनाम रियल एआई एजेंट
पारंपरिक चैटबॉट केवल उपयोगकर्ता को जवाब देने और मानव एजेंट को आगे की जानकारी देने में सक्षम हैं। आपके उत्तर विकल्प अक्सर पूर्वनिर्मित स्क्रिप्ट या प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर आधारित होते हैं, जो आपके लाभों को महत्वपूर्ण रूप से सीमित करता है। आप केवल प्रतिक्रिया कर सकते हैं, लेकिन लगातार कार्य नहीं करते हैं या जटिल निर्णय नहीं लेते हैं।
दूसरी ओर, रियल एआई एजेंट, समस्याओं को पहचानते हैं, समाधान खोजते हैं और स्वचालित रूप से उन्हें लागू करते हैं। आप तर्क दे सकते हैं, संदर्भ -संबंधित निर्णय ले सकते हैं और नियमित संवाद या कॉन्फ़िगरेशन के बिना स्वतंत्र रूप से क्रियाएं कर सकते हैं।
भविष्य की तकनीक के रूप में एजेंट प्रोसेस ऑटोमेशन (APA)
एजेंट प्रक्रिया स्वचालन स्वचालन के अगले विकासवादी स्तर का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक स्वचालन उपकरणों के विपरीत, एपीए सिस्टम स्वायत्त एआई एजेंटों द्वारा लक्षित प्रक्रिया स्वचालन कर सकते हैं। कई एजेंट मल्टी -फ़ेज़ कार्य करते हैं और एक ऑर्केस्ट्रेशन परत द्वारा समन्वित होते हैं, जो लचीले और अनुकूलनीय स्वचालन को सक्षम बनाता है।
बाजार गतिशीलता और उद्योग विकास
एआई एजेंटों के लिए बाजार वर्तमान में गहन विकास के एक चरण का अनुभव कर रहा है, जो हालांकि, अनिश्चितता और अतिशयोक्ति की विशेषता है। एक वेबिनार के 3,412 प्रतिभागियों के तहत एक गार्टनर सर्वेक्षण में स्पष्ट रूप से बाजार की स्थिति को स्पष्ट रूप से दिखाया गया है: 19 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने संकेत दिया कि उनकी कंपनी ने पहले से ही एजेंट एजीआई में काफी निवेश किया था, जबकि 42 प्रतिशत ने सावधानीपूर्वक निवेश की सूचना दी।
निवेश व्यवहार और बाजार परिपक्वता
आंकड़े एक विभाजित बाजार की स्थिति का वर्णन करते हैं: जबकि कंपनियों का काफी अनुपात पहले से ही निवेश कर चुका है या निवेश की योजना बना रहा है, सर्वेक्षण किए गए 31 प्रतिशत या तो अनिर्दिष्ट हैं या प्रतीक्षा कर रहे हैं। यह अनिच्छा पूरी तरह से उचित है, इस तथ्य को देखते हुए कि वर्तमान में उपलब्ध कई प्रस्ताव वादा किए गए लाभ प्रदान नहीं करते हैं।
फिर भी, गार्टनर वास्तविक एजेंट एआई समाधानों के लिए काफी विकास क्षमता की भविष्यवाणी करता है। 2028 तक, सभी दैनिक व्यावसायिक निर्णयों में से कम से कम 15 प्रतिशत 2024 में शून्य प्रतिशत की तुलना में एजेंट एजीआई द्वारा स्वायत्त रूप से किए जाने हैं। इसके अलावा, 2028 तक एजेंट एजीआई घटकों के माध्यम से सभी कंपनी सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों का लगभग 33 प्रतिशत होने की उम्मीद है, 2024 में एक प्रतिशत से कम की तुलना में।
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इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:
की-एजेंट वाशिंग: एक नवाचार के रूप में नकली खुफिया बेचने के लिए कैसे
गुणवत्ता नियंत्रण और बाजार समायोजन
प्रामाणिक एजेंट -आधारित प्रौद्योगिकियों के साथ हजारों प्रदाताओं और अनुमानित 130 कंपनियों के बीच विसंगति एक आगामी बाजार सफाई को इंगित करती है। वास्तविक नवाचारों की पेशकश करने वाली कंपनियां उन लोगों से बाहर खड़ी होंगी जो केवल एजेंट वॉशिंग का संचालन करते हैं।
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एआई कार्यान्वयन में चुनौतियां
वास्तविक एआई एजेंटों का कार्यान्वयन विभिन्न चुनौतियों का सामना करता है जो एजेंट धोने की समस्या से परे हैं। ये चुनौतियां कभी -कभी बताती हैं कि कई कंपनियां कम मांग का उपयोग क्यों करती हैं, लेकिन कम प्रभावी समाधान भी करती हैं।
तकनीकी जटिलता और बुनियादी ढांचा आवश्यकताएँ
मौजूदा कंपनी प्रणालियों में वास्तविक एआई एजेंटों का एकीकरण तकनीकी रूप से मांग कर रहा है और मौजूदा प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से बाधित कर सकता है। कई कंपनियों के पास एआई वर्कलोड को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक आईटी बुनियादी ढांचा नहीं है। सिस्को के एक अध्ययन से पता चलता है कि स्विट्जरलैंड में केवल लगभग लगभग चौथाई कंपनियों में लचीले नेटवर्क हैं जो एआई कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त हैं।
स्केलेबिलिटी की सीमित या कमी के कारण, अधिकांश कंपनियां अपने वर्तमान आईटी बुनियादी ढांचे के साथ नई एआई प्रक्रियाओं का प्रबंधन नहीं कर सकती हैं। उनमें से लगभग सभी को बढ़े हुए प्रदर्शन और अंकगणितीय आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अतिरिक्त ग्राफिक्स प्रोसेसर (GPU) की आवश्यकता होती है।
आंकड़ा गुणवत्ता और डेटा उपलब्धता
उच्च गुणवत्ता, विविध और सुलभ डेटा सभी एआई गतिविधियों के लिए एक बुनियादी आवश्यकता है। हालांकि, ज्यादातर कंपनियां इस तरह के डेटा प्रदान करने की बात करते हैं। मुख्य समस्या यह है कि कॉर्पोरेट डेटा को पूरे संगठन में एक केंद्रीय रूप से प्रबंधित डेटाबेस में वितरित नहीं किया जाता है, लेकिन सिलोस में।
ये डेटा सिलोस न केवल एआई एजेंटों को लागू करना मुश्किल बनाता है, बल्कि दोषपूर्ण मॉडल और झूठे निष्कर्षों को भी जन्म दे सकता है। अपूर्ण या गलत डेटा प्रत्येक एआई समाधान की प्रभावशीलता को कम करता है, चाहे वह वास्तविक एजेंट हो या पारंपरिक स्वचालन समाधान हो।
सांस्कृतिक और संगठनात्मक बाधाएँ
एआई एजेंटों की शुरूआत केवल एक तकनीकी नहीं है, बल्कि सभी एक सांस्कृतिक चुनौती से ऊपर है। कर्मचारियों को पुराने काम करने के तरीकों को छोड़ने और नई तकनीकों को स्वीकार करने के लिए तैयार होना चाहिए। परिवर्तनों के लिए प्रतिरोध, परिवर्तन के लाभों के लिए समझ की कमी और प्रशिक्षण की कमी सफलता को काफी खतरे में डाल सकती है।
आईटी और डिजिटल क्षेत्र में कुशल श्रमिकों की कमी एक और प्रमुख बाधा का प्रतिनिधित्व करती है। सही प्रतिभाओं के बिना, जिनमें तकनीकी जानकारी और डिजिटल व्यवसाय मॉडल की समझ दोनों हैं, एआई तकनीक की पूरी क्षमता अक्सर अप्रयुक्त रहती है।
एजेंट धोने से बचने के लिए रणनीतियाँ
जो कंपनियां रियल एआई एजेंटों को लागू करना चाहती हैं, उन्हें एजेंट धोने से बचने और बचने के लिए सीखना चाहिए। इसके लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण और सही मूल्यांकन मानदंड की आवश्यकता होती है।
वास्तविक एआई एजेंटों की पहचान
वास्तविक एआई एजेंटों को विशिष्ट विशेषताओं की विशेषता है जो उन्हें पारंपरिक स्वचालन समाधान से अलग करती हैं। वे स्वतंत्र रूप से कार्य करते हैं और निरंतर मानवीय हस्तक्षेप के बिना अप्रत्याशित स्थितियों को संभाल सकते हैं। उनके पास अपने परिवेश से सीखने और वास्तविक समय में अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने की क्षमता है।
एक महत्वपूर्ण विशिष्ट विशेषता स्वायत्त धारणा और डेटा संग्रह की क्षमता है। रियल एआई एजेंट लगातार विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं और उपयोगकर्ता के व्यवहार के साथ -साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके पाठ और भाषा की जानकारी का विश्लेषण करते हैं। इस विश्लेषण पर निर्माण, आप कार्रवाई के लिए योजनाएं बनाते हैं, जटिल कार्यों को उप -गॉल में अलग करते हैं और तदनुसार उन्हें प्राथमिकता देते हैं।
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प्रदाता चयन में उचित परिश्रम
एआई समाधान चुनते समय, कंपनियों को पूरी तरह से परिश्रम करना चाहिए। इसमें प्रदाताओं द्वारा तकनीकी विनिर्देशों, संदर्भों और केस स्टडी की विस्तृत समीक्षा शामिल है। कंपनियों को महत्वपूर्ण प्रश्न पूछना चाहिए: क्या सिस्टम स्वतंत्र रूप से सीख सकता है और अनुकूलन कर सकता है? क्या इसमें वास्तविक निर्णय कौशल है? क्या यह मानव हस्तक्षेप के बिना जटिल, बहु -कारों के कार्यों का सामना कर सकता है?
पायलट परियोजनाएं और क्रमिक कार्यान्वयन
गार्टनर ने एजेंट एआई का उपयोग करने की सिफारिश की है, जहां यह स्पष्ट मूल्य या निवेश पर एक सत्यापन योग्य रिटर्न प्रदान करता है। एक अच्छी शुरुआत निर्णय लेने की स्थितियों के लिए, स्वचालन नियमित प्रक्रियाओं के लिए या प्रसंस्करण के लिए एआई एजेंटों का उपयोग है, अधिक जटिल उपयोग मामलों को संबोधित करने से पहले संबोधित किए जाने से पहले पूछताछ की जाती है।
भविष्य की संभावनाएं और बाजार विकास
वर्तमान चुनौतियों और एजेंट धोने की समस्या के बावजूद, एजेंट एजीआई एआई कौशल में एक महत्वपूर्ण विकास कदम है और नए बाजार के अवसरों को खोलता है। प्रौद्योगिकी संसाधनों का अधिक कुशलता से उपयोग करने, जटिल कार्यों को स्वचालित करने और रोजमर्रा के व्यवसाय में नवाचारों को बढ़ावा देने की क्षमता प्रदान करती है।
उद्योगों पर परिवर्तनकारी प्रभाव
एआई एजेंटों के परिवर्तनकारी प्रभाव होंगे, विशेष रूप से विपणन और बिक्री में। वे अभूतपूर्व दक्षता के साथ नमूनों और वरीयताओं को खरीदने और व्यक्तिगत अनुभव बनाने के आधार पर कंपनियों को सक्षम करते हैं। पारंपरिक विपणन स्वचालन प्लेटफार्मों के विपरीत जो निश्चित नियमों के अनुसार काम करते हैं, वास्तविक एआई एजेंट ग्राहक व्यवहार के लिए गतिशील रूप से प्रतिक्रिया कर सकते हैं और तदनुसार अपनी रणनीतियों को अनुकूलित कर सकते हैं।
नौकरियों का विकास
वास्तविक एआई एजेंटों के विकास का भी काम की दुनिया पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा। ब्लूमबर्ग इंटेलिजेंस के अनुमानों के अनुसार, एआई एजेंटों के बढ़ते उपयोग के कारण दुनिया के सबसे बड़े बैंकों में 200,000 नौकरियों को समाप्त किया जा सकता है। यह विकास कंपनियों और समाज की आवश्यकता को लगातार पीछे हटाने और आगे की शिक्षा कार्यक्रमों को विकसित करने की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
नियामक विकास
वास्तविक एआई एजेंटों के बढ़ते प्रसार के साथ, नियामक ढांचा भी एक बड़ी भूमिका निभाएगा। कंपनियों को डेटा संरक्षण, डेटा संप्रभुता, ज्ञान और वैश्विक नियमों के साथ -साथ डेटा और एल्गोरिदम पर दोनों के संदर्भ में पूर्वाग्रह और पारदर्शिता की अवधारणाओं को ध्यान में रखना चाहिए।
कंपनियों के लिए कार्रवाई की सिफ़ारिशें
एजेंट धोने की समस्या और वास्तविक एआई एजेंटों को लागू करने की चुनौतियों की जटिलता के मद्देनजर, कंपनियों को एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का पीछा करना चाहिए।
सामरिक योजना और उद्देश्य
कंपनियों को पहले एक स्पष्ट डिजिटल रणनीति विकसित करनी चाहिए जो यह परिभाषित करती है कि एआई एजेंट व्यावसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में कैसे योगदान दे सकते हैं। "हम एआई का उपयोग करना चाहते हैं" जैसे अस्पष्ट लक्ष्य पर्याप्त नहीं हैं। इसके बजाय, विशिष्ट, औसत दर्जे का लक्ष्यों को परिभाषित किया जाना चाहिए जो व्यावसायिक रणनीति के अनुरूप हैं।
क्षमता संरचना और आगे की शिक्षा
एआई से निपटने के लिए सभी स्तरों पर कर्मचारियों को सक्षम करने के लिए आगे के प्रशिक्षण को बढ़ावा देना आवश्यक है। कंपनियों को आगे के प्रशिक्षण, डेटा -ड्राइव निर्णय -प्रक्रियाओं और आवेदन के अभिनव क्षेत्रों में निवेश करना चाहिए ताकि दक्षता में वृद्धि, प्रक्रिया अनुकूलन और नए व्यावसायिक अवसरों को लागू किया जा सके।
डेटा सुरक्षा और सुरक्षा पर ध्यान दें
डेटा सुरक्षा और आईटी सुरक्षा सुनिश्चित करना डेटा के दुरुपयोग जैसे जोखिमों को कम करने और प्रौद्योगिकी में विश्वास का निर्माण करने के लिए आवश्यक है। ये उपाय न केवल दक्षता में वृद्धि में योगदान करते हैं, बल्कि एआई की स्वीकृति और स्थायी उपयोग को भी बढ़ावा देते हैं।
धोने की दुविधा एजेंट के माध्यम से नेविगेट करें
एजेंट वाशिंग उन कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है जो वास्तविक एआई एजेंटों के लाभों से लाभान्वित होना चाहती हैं। कथित रूप से एजेंट-आधारित समाधानों में मौजूदा तकनीकों का नाम बदलने की व्यापक प्रथा से अवास्तविक अपेक्षाएं, संसाधनों की बर्बादी और अंततः एआई परियोजनाओं में उच्च विफलता दरों की ओर जाता है।
सफल होने के लिए, कंपनियों को वास्तविक एआई एजेंटों को पारंपरिक स्वचालन समाधान से अलग करना सीखना होगा। इसके लिए तकनीकी मतभेदों की गहरी समझ की आवश्यकता है, प्रदाताओं के चयन में सावधानीपूर्वक उचित परिश्रम और कार्यान्वयन के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण।
वर्तमान चुनौतियों के बावजूद, वास्तविक एआई एजेंटों का विकास नवाचार और बढ़ती दक्षता के लिए भारी क्षमता प्रदान करता है। ऐसी कंपनियां जो अब सही मूल बातें बनाती हैं और एजेंट वाशिंग प्रचार से मूर्ख नहीं हैं, लंबी अवधि में इस तकनीक की परिवर्तनकारी संभावनाओं से लाभान्वित हो सकेंगी।
भविष्य व्यक्तिगत कार्यों के सरल स्वचालन में नहीं है, बल्कि लोगों और वास्तविक एआई एजेंटों के बीच बुद्धिमान सहयोग में है जो स्वतंत्र रूप से सीख सकते हैं, जटिल व्यावसायिक समस्याओं को अनुकूलित और हल कर सकते हैं। सफलता की कुंजी इस भविष्य को स्पष्टता, यथार्थवाद और रणनीतिक दूरदर्शिता के साथ बनाना है।
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