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

एआई से जुड़ी बड़ी निराशा: सेल्सफोर्स ने दिखाया कि वास्तविकता कुछ और ही है।

2025 की शुरुआत से सीआरएम क्षेत्र की दिग्गज कंपनी सेल्सफोर्स के शेयर की कीमत में आई 27 प्रतिशत की भारी गिरावट किसी एक कंपनी की घटना मात्र नहीं है। बल्कि, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़ी उच्च अपेक्षाओं और इसके व्यावसायिक अनुप्रयोग की कठोर वास्तविकता के बीच एक मूलभूत अंतर को दर्शाती है। जहां दुनिया भर की तकनीकी कंपनियां स्वायत्त एआई एजेंटों के माध्यम से क्रांति का दावा कर रही हैं, वहीं सेल्सफोर्स की स्थिति तीन प्रमुख समस्याओं को उजागर करती है जो पूरे उद्योग के लिए एक संकेत हो सकती हैं: एआई नवाचारों का मुद्रीकरण, उद्यम सॉफ्टवेयर बाजार की संरचनात्मक परिपक्वता और प्रौद्योगिकी एकीकरण की बढ़ती जटिलता। यह विश्लेषण भविष्य के कथित वादे के पीछे छिपी सच्चाई और तकनीकी उद्योग पर इसके पड़ने वाले परिणामों की पड़ताल करता है।.

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बुनियादी बातें और प्रासंगिकता

अक्टूबर 2025 में सेल्सफोर्स की स्थिति, स्थापित तकनीकी कंपनियों के लिए तत्काल विकास के चालक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की धारणा में एक महत्वपूर्ण मोड़ का संकेत देती है। ग्राहक संबंध प्रबंधन कंपनी के करिश्माई संस्थापक और सीईओ, मार्क बेनियॉफ ने सैन फ्रांसिस्को में कंपनी के ड्रीमफोर्स सम्मेलन में एजेंट-आधारित एआई के युग की घोषणा की थी। उनका दृष्टिकोण था: स्वायत्त एल्गोरिदम कंपनियों में मानव कर्मचारियों की जगह लेंगे और सेल्सफोर्स के लिए राजस्व का सबसे महत्वपूर्ण स्रोत बनेंगे। हालांकि, वास्तविकता इससे बिल्कुल अलग है।.

सेल्सफोर्स के शेयर की कीमत में आई भारी गिरावट तकनीकी क्षेत्र के सामान्य रुझान के बिल्कुल विपरीत है, जहां इसी अवधि में प्रौद्योगिकी शेयरों में उल्लेखनीय वृद्धि देखी गई है। यह अंतर कुछ मूलभूत प्रश्न खड़े करता है: क्या उद्योग ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को वास्तविक राजस्व में परिवर्तित करने की गति का गलत अनुमान लगाया है? क्या स्वायत्त एआई एजेंटों से की गई अपेक्षाएं यथार्थवादी हैं? और एआई के वादों की चकाचौंध भरी छवि के पीछे कौन सी संरचनात्मक समस्याएं छिपी हैं?.

इस विश्लेषण का महत्व केवल सेल्सफोर्स तक ही सीमित नहीं है। यह उन सभी कंपनियों को प्रभावित करता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपने विकास के प्रमुख चालक के रूप में इस्तेमाल करती हैं। यह उन निवेशकों को भी प्रभावित करता है जो एआई प्रौद्योगिकियों में अरबों डॉलर का निवेश कर रहे हैं। और यह उन कर्मचारियों को भी प्रभावित करता है जिनकी नौकरियां प्रस्तावित स्वचालन से खतरे में हैं। सेल्सफोर्स का मामला एक परिवर्तनशील उद्योग की कार्यप्रणाली, आशाओं और निराशाओं की अनूठी झलक प्रस्तुत करता है।.

यह लेख आठ खंडों में विभाजित है, जो व्यवस्थित रूप से ऐतिहासिक जड़ों, तकनीकी तंत्रों, वर्तमान स्थिति, व्यावहारिक उपयोग के मामलों, गंभीर समस्याओं, भविष्य के विकास और निष्कर्षों के अंतिम संश्लेषण को प्रस्तुत करता है। इससे यह स्पष्ट हो जाएगा कि सेल्सफोर्स की चुनौतियाँ उद्योग की उन गहरी समस्याओं का उदाहरण हैं जो किसी एक कंपनी तक सीमित नहीं हैं।.

क्लाउड पायनियर से एआई फाइटर तक: उद्योग जगत की एक दिग्गज कंपनी का रणनीतिक पुनर्गठन

वर्तमान स्थिति को समझने के लिए, सेल्सफोर्स की उत्पत्ति और विकास को समझना आवश्यक है। 1999 में मार्क बेनियॉफ द्वारा स्थापित इस कंपनी ने सॉफ्टवेयर उद्योग में एक क्रांतिकारी अवधारणा - सॉफ्टवेयर एज़ अ सर्विस (SaaS) - के साथ क्रांति ला दी। ग्राहकों के सर्वर पर इंस्टॉल किए जाने वाले महंगे लाइसेंस पैकेज बेचने के बजाय, सेल्सफोर्स ने अपना CRM समाधान इंटरनेट के माध्यम से उपलब्ध कराया। ग्राहक मासिक शुल्क का भुगतान करते थे और अपने वेब ब्राउज़र के माध्यम से आसानी से सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकते थे।.

इस नवाचार ने सेल्सफोर्स को ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) में अग्रणी बना दिया। 21 प्रतिशत से अधिक बाजार हिस्सेदारी के साथ, कंपनी वैश्विक सीआरएम बाजार में अपना दबदबा बनाए हुए है, और माइक्रोसॉफ्ट, ओरेकल और एसएपी जैसे प्रतिस्पर्धियों से काफी आगे है। दो दशकों से अधिक समय तक, सेल्सफोर्स को उत्कृष्ट विकास का प्रतीक माना जाता रहा। राजस्व में साल दर साल दोहरे अंकों की वृद्धि हुई, शेयर की कीमत लगातार बढ़ती रही और कंपनी ने कई अधिग्रहणों के माध्यम से विस्तार किया।.

हालांकि, 2025 से पहले के वर्षों में ही मंदी के पहले संकेत दिखने लगे थे। बाज़ार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा के कारण समग्र रूप से सीआरएम सॉफ़्टवेयर उद्योग की वृद्धि धीमी हो गई। कई बड़ी कंपनियों ने पहले ही सीआरएम सिस्टम लागू कर दिए थे और बाज़ार में पहले से मौजूद बाज़ार का लाभ उठा लिया गया था। साथ ही, नए प्रतिस्पर्धी उभरे और नवीन दृष्टिकोणों और कम कीमतों के साथ बाज़ार हिस्सेदारी पर कब्ज़ा कर लिया।.

इस स्थिति में, बेनियोफ ने 2022 से कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक नए विकास के स्रोत के रूप में विकसित करने पर अधिक ध्यान केंद्रित किया। सबसे पहले, सेल्सफोर्स ने आइंस्टीन नामक एक एआई प्लेटफॉर्म पेश किया, जिसने मौजूदा सीआरएम उत्पादों के भीतर भविष्यसूचक विश्लेषण और स्वचालन को सक्षम बनाया। फिर, सितंबर 2024 में, एक बड़ी घोषणा हुई: एजेंटफोर्स, एक ऐसा प्लेटफॉर्म जो स्वायत्त एआई एजेंटों के लिए बनाया गया है और ग्राहक सेवा, बिक्री और विपणन जैसे क्षेत्रों में कार्यों को स्वतंत्र रूप से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है।.

यह एक महत्वाकांक्षी लक्ष्य था: 2025 के अंत तक, ग्राहकों को इस प्लेटफॉर्म के माध्यम से एक अरब स्वायत्त एआई एजेंट बनाने थे। ये एजेंट न केवल सरल प्रश्नों के उत्तर देंगे, बल्कि स्वतंत्र रूप से जटिल, बहु-स्तरीय कार्यों की योजना बनाने और उन्हें पूरा करने में भी सक्षम होंगे। वे सक्रिय रूप से कार्य करेंगे, निर्णय लेंगे और कंपनी के संपूर्ण डेटाबेस तक पहुंच प्राप्त करेंगे।.

इसके साथ ही, Salesforce ने इन AI एजेंटों के तकनीकी आधार में भारी निवेश किया। मई 2025 में, कंपनी ने डेटा प्रबंधन विशेषज्ञ Informatica का आठ अरब डॉलर में अधिग्रहण करने की घोषणा की। इस अधिग्रहण का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना था कि AI एजेंटों को उच्च गुणवत्ता वाले, सुव्यवस्थित डेटा तक पहुंच प्राप्त हो। 2024 के पतझड़ में, Salesforce ने एक अन्य डेटा प्रबंधन कंपनी OwnData का 1.9 अरब डॉलर में अधिग्रहण कर लिया था।.

इन भारी निवेशों और भव्य दृष्टिकोण के बावजूद, अपेक्षित राजस्व वृद्धि हासिल नहीं हो सकी। वित्त वर्ष 2025/26 की दूसरी तिमाही में, सेल्सफोर्स का राजस्व 9.8 प्रतिशत बढ़कर 10.24 अरब डॉलर हो गया। हालांकि यह उम्मीदों से थोड़ा अधिक था, लेकिन यह लगातार पांचवीं तिमाही थी जिसमें एकल अंक वृद्धि दर्ज की गई। आने वाली तिमाही के लिए दृष्टिकोण और भी निराशाजनक था, जिससे यह चिंता बढ़ गई कि एआई पहल अपेक्षित व्यावसायिक सफलता हासिल नहीं कर पाएगी।.

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

एआई एजेंटों से कमाई करना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों साबित होता है, यह समझने के लिए इन प्रणालियों के तकनीकी आधार और कार्यप्रणाली का अध्ययन करना आवश्यक है। एजेंटफोर्स कई तकनीकी घटकों पर आधारित है जिन्हें वादा की गई स्वायत्तता प्राप्त करने के लिए एक साथ काम करना होगा।.

इसके मूल में एटलस रीजनिंग इंजन है, जो एआई एजेंटों के न्यूरल नेटवर्क या मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है। यह इंजन मानवीय सोच और क्रिया की नकल करने, कार्यों को सही ढंग से वर्गीकृत करने, चरणों को प्राथमिकता देने और अंततः उन्हें सटीक रूप 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 संचालित करने के लिए बनाया गया है।.

दूसरा प्रमुख घटक सेल्सफोर्स डेटा क्लाउड है, जो कंपनी के सभी प्रासंगिक डेटा को वास्तविक समय में सुव्यवस्थित करता है और इसे एआई एजेंटों के लिए उपलब्ध कराता है। इस डेटा की गुणवत्ता और पूर्णता एजेंटों के प्रदर्शन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। यहीं पर सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक भी निहित है: कई कंपनियों ने वर्षों से विभिन्न प्रणालियों में अपना डेटा एकत्र किया है, लेकिन उनके पास कोई समान मानक या नियमित डेटा शुद्धिकरण नहीं है।.

तीसरे घटक में MuleSoft जैसे एकीकरण उपकरण और पूर्वनिर्मित कनेक्टर शामिल हैं जो एजेंटों को मौजूदा वर्कफ़्लो और बाहरी प्रणालियों के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देते हैं। ये इंटरफ़ेस एजेंटों को न केवल Salesforce वातावरण के भीतर काम करने में सक्षम बनाते हैं, बल्कि अन्य एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों के साथ संवाद करने में भी सक्षम बनाते हैं।.

इन Salesforce-नेटिव कंपोनेंट्स के अलावा, Agentforce OpenAI, Anthropic और Google Gemini जैसे थर्ड-पार्टी प्रोवाइडर्स के बड़े लैंग्वेज मॉडल्स को भी इंटीग्रेट करता है। ये मॉडल्स मूलभूत नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और सामान्य विश्व ज्ञान प्रदान करते हैं, जिन पर विशिष्ट एजेंट्स का निर्माण किया जाता है।.

इस कार्यप्रणाली को ग्राहक सेवा एजेंट के उदाहरण से समझाया जा सकता है: एक ग्राहक किसी अनुरोध के साथ कंपनी से संपर्क करता है। एजेंट अनुरोध का विश्लेषण करता है, डेटा क्लाउड से संबंधित ग्राहक डेटा प्राप्त करता है, अतीत के समान मामलों से उसकी तुलना करता है, एक बहु-चरणीय समाधान योजना विकसित करता है, इन चरणों को क्रियान्वित करता है और ग्राहक को परिणाम बताता है। यह सब कुछ मानवीय हस्तक्षेप के बिना होता है, सिवाय उस स्थिति में जब एजेंट को कोई ऐसी समस्या आती है जो उसकी क्षमताओं से परे हो।.

सैद्धांतिक रूप से, यह प्रभावशाली लगता है। लेकिन व्यवहार में, इसमें कई खामियां हैं। एजेंटों की कार्यक्षमता उनके द्वारा एक्सेस किए जा सकने वाले डेटा पर निर्भर करती है। यदि डेटा अपूर्ण, पुराना या असंगत है, तो एजेंट गलत निर्णय लेंगे। मौजूदा एंटरप्राइज़ सिस्टम में एकीकरण अक्सर जटिल होता है और इसके लिए काफी मेहनत की आवश्यकता होती है। और हालांकि एजेंट कॉन्फ़िगरेशन को एक सरल प्रक्रिया के रूप में विज्ञापित किया जाता है, फिर भी इसके लिए महत्वपूर्ण तकनीकी समझ और Salesforce-विशिष्ट विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।.

एक और समस्या भरोसे की कमी है। कई कंपनियां मजबूत परीक्षण प्रक्रियाओं और सुरक्षा तंत्रों के बिना महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं का नियंत्रण स्वायत्त एजेंटों को सौंपने में हिचकिचाती हैं। त्रुटियों, डेटा उल्लंघन या अवांछित व्यवहार का खतरा वास्तविक है, जैसा कि अन्य उद्योगों के उदाहरणों से स्पष्ट होता है।.

लाभप्रदता की कठिन राह: तीन मूलभूत चुनौतियाँ

सेल्सफोर्स की समस्याओं को तीन प्रमुख चुनौतियों में समेटा जा सकता है जो पूरे उद्योग का प्रतिनिधित्व करती हैं: एआई नवाचारों का मुद्रीकरण, संरचनात्मक बाजार परिपक्वता और प्रौद्योगिकी को अपनाने की जटिलता।.

पहली चुनौती मुद्रीकरण से संबंधित है।

हालांकि सेल्सफोर्स ने एजेंटफोर्स के साथ एक तकनीकी रूप से उन्नत उत्पाद विकसित किया है, लेकिन अहम सवाल यह है कि इससे कमाई कैसे की जा सकती है? एजेंटफोर्स का मूल्य निर्धारण मॉडल दो डॉलर प्रति वार्तालाप पर आधारित है, जो पारंपरिक लाइसेंसिंग मॉडल से अलग एक उपयोग-आधारित दृष्टिकोण है। हालांकि, कई संभावित ग्राहक निवेश पर प्रतिफल स्पष्ट रूप से प्रदर्शित होने तक इस तकनीक को बड़े पैमाने पर अपनाने में हिचकिचा रहे हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंटों को संचालित करने की लागत काफी अधिक होती है। अंतर्निहित बड़े भाषा मॉडल के लिए महंगे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। उद्योग के अनुमानों के अनुसार, एक जनरेटिव एआई मॉडल से एक क्वेरी करने में पारंपरिक गूगल सर्च की तुलना में दस गुना अधिक लागत आती है। ये लागतें ग्राहकों पर डाली जाती हैं, जिससे कीमत स्वीकार्यता सीमित हो जाती है। साथ ही, ग्राहक एआई एजेंटों से स्पष्ट अतिरिक्त मूल्य की अपेक्षा करते हैं जो उच्च लागत को उचित ठहराता है।.

आज तक, लगभग 12,000 कंपनियाँ ही एजेंटफोर्स का उपयोग कर रही हैं, जो सेल्सफोर्स के लाखों व्यवसायों के विशाल ग्राहक आधार को देखते हुए बहुत कम संख्या है। एजेंटफोर्स से होने वाला वार्षिक राजस्व 500 मिलियन डॉलर से भी कम है, जो 40 बिलियन डॉलर से अधिक के कुल राजस्व का एक अंश मात्र है। सेल्सफोर्स की आशा के अनुसार, यदि आने वाले वर्षों में यह संख्या तीन गुना या चार गुना भी हो जाती है, तब भी कुल राजस्व में इसका योगदान सीमित ही रहेगा।.

दूसरी प्रमुख चुनौती सीआरएम बाजार की संरचनात्मक परिपक्वता है।

दो दशकों की तीव्र वृद्धि के बाद, ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) सॉफ्टवेयर बाजार संतृप्ति बिंदु पर पहुंच गया है। विकसित बाजारों में अधिकांश बड़ी और मध्यम आकार की कंपनियों ने पहले ही सीआरएम सिस्टम लागू कर दिए हैं। नए ग्राहकों को जोड़कर स्वाभाविक वृद्धि की संभावना सीमित है।.

साथ ही, प्रतिस्पर्धा भी तीव्र हो गई है। माइक्रोसॉफ्ट डायनेमिक्स 365 के साथ, ओरेकल अपने क्लाउड एप्लिकेशन के साथ, एसएपी अपने सीआरएम समाधानों के साथ, और हबस्पॉट, ज़ेंडेस्क और ज़ोहो जैसे कई विशिष्ट प्रदाता बाज़ार हिस्सेदारी के लिए होड़ कर रहे हैं। ये प्रतिस्पर्धी हाल के वर्षों में काफी आगे निकल गए हैं और कभी-कभी अधिक किफायती या विशिष्ट समाधान भी पेश करते हैं।.

इस माहौल में, नवीन एआई सुविधाओं के बावजूद भी सेल्सफोर्स के लिए दोहरे अंकों की वृद्धि दर हासिल करना अधिक कठिन होगा। ग्राहक किसी विक्रेता द्वारा नई एआई क्षमताओं की पेशकश के कारण अपना सीआरएम सिस्टम आसानी से नहीं बदलते। सीआरएम सिस्टम को लागू करना जटिल, महंगा और समय लेने वाला होता है। जब तक उनका मौजूदा सिस्टम ठीक से काम कर रहा है, कंपनियां बदलाव करने से हिचकिचाती हैं।.

यूबीएस के कार्ल कीर्स्टेड जैसे विश्लेषकों ने बताया है कि सीआरएम बाजार अपेक्षाकृत परिपक्व हो चुका है, जबकि इस क्षेत्र में ग्राहकों द्वारा एआई में किया गया निवेश अभी शुरुआती दौर में है। इसलिए, मुख्य उत्पादों की बाजार परिपक्वता और एआई ऐड-ऑन की परिपक्वता के बीच एक समय अंतराल है। इस अंतर के कारण सेल्सफोर्स के लिए अपनी पिछली विकास गति को पुनः प्राप्त करना कठिन हो जाता है।.

तीसरी मूलभूत चुनौती प्रौद्योगिकी को अपनाने की जटिलता से संबंधित है।

हालांकि Salesforce, Agentforce को उपयोगकर्ता के अनुकूल और कम कोड वाला समाधान बताकर बढ़ावा देता है, लेकिन कई ग्राहकों के लिए वास्तविकता कहीं अधिक जटिल है। AI एजेंटों के सफल कार्यान्वयन के लिए एक मजबूत डेटा आधार, सुव्यवस्थित प्रक्रियाएं, तकनीकी विशेषज्ञता और प्रशिक्षण एवं परिवर्तन प्रबंधन में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है।.

कई कंपनियां खराब डेटा गुणवत्ता, अलग-थलग डेटा भंडार, अपर्याप्त आईटी बुनियादी ढांचे और एआई विशेषज्ञता की कमी जैसी मूलभूत चुनौतियों से जूझ रही हैं। एआई एजेंटों की पूरी क्षमता तक पहुंचने से पहले इन समस्याओं का समाधान होना आवश्यक है। इसके लिए समय, संसाधन और दीर्घकालिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, जिससे कई कंपनियां कतराती हैं।.

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

'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital

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सफलता की कहानियां और निराशा: व्यवहार हमें एआई एजेंटों के बारे में क्या सिखाता है

पूरी जानकारी प्राप्त करने के लिए, सेल्सफोर्स और अन्य कंपनियों में एआई एजेंटों के साथ विशिष्ट उपयोग के मामलों और व्यावहारिक अनुभवों पर गौर करना उचित होगा।.

सेल्सफोर्स ने खुद अपनी ग्राहक सेवा में एआई एजेंटों का सबसे चर्चित कार्यान्वयन किया है। सीईओ मार्क बेनियॉफ ने सितंबर 2025 में घोषणा की कि कंपनी ने अपनी ग्राहक सेवा टीम को 9,000 से घटाकर 5,000 कर्मचारियों तक सीमित कर दिया है, जो 45 प्रतिशत की कटौती है। निकाले गए कर्मचारियों की जगह एआई एजेंटों को नियुक्त किया गया है, जिन्होंने बेनियॉफ के अनुसार, पहले ही 15 लाख ग्राहकों के साथ बातचीत की है और मानव एजेंटों के समान ही ग्राहक संतुष्टि स्तर हासिल किया है।.

यह कठोर कदम एक ओर तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एजेंटों की दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और लागत कम करने की क्षमता को दर्शाता है। सेल्सफोर्स इन छंटनियों के माध्यम से कर्मचारियों की लागत में काफी बचत करता है और साथ ही साथ अधिक पूछताछों को संभाल सकता है। दूसरी ओर, यह नैतिक और व्यावहारिक प्रश्न भी उठाता है। मानवीय निर्णय और सहानुभूति की आवश्यकता वाली अधिक जटिल पूछताछों के लिए ग्राहक सेवा की गुणवत्ता का क्या होगा, यह अभी देखा जाना बाकी है। क्लार्ना जैसी अन्य कंपनियों, जिन्होंने इसी तरह की स्वचालन रणनीतियों का अनुसरण किया, उन्हें यह स्वीकार करना पड़ा कि सेवा की गुणवत्ता प्रभावित हुई।.

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

हालांकि, कुछ सीमाएं भी हैं। एजेंट मानकीकृत प्रक्रियाओं और स्पष्ट रूप से परिभाषित योग्यता मानदंडों के साथ ही बेहतर काम करते हैं। जटिल बी2बी बिक्री प्रक्रियाओं में, जिनमें उत्पाद का गहन ज्ञान और रणनीतिक बातचीत कौशल की आवश्यकता होती है, उनकी क्षमता सीमित हो जाती है। इसके अलावा, कुछ उपयोगकर्ताओं का कहना है कि संभावित ग्राहक, जो किसी इंसान से बात करना पसंद करते हैं, असंतुष्ट हैं।.

Salesforce के अलावा, कई अन्य कंपनियां भी AI एजेंटों का उपयोग कर रही हैं। IT सेवा प्रबंधन क्षेत्र में Salesforce की सीधी प्रतिस्पर्धी ServiceNow ने AI एजेंटों के लिए अपना खुद का प्लेटफॉर्म विकसित किया है। ये एजेंट स्वतंत्र रूप से IT समस्याओं का निदान और समाधान करने, सेवा अनुरोधों को संसाधित करने और वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।.

माइक्रोसॉफ्ट अपने कोपायलट उत्पादों में एजेंट-आधारित एआई का भी उपयोग करता है, हालांकि इसका दृष्टिकोण थोड़ा अलग है। 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 का अनुसरण कर रहे हैं और ऐसे AI एजेंट विकसित कर रहे हैं जो सीधे उनके ERP और CRM सिस्टम में एकीकृत हैं। SAP ने Joule नामक एक AI सहायक पेश किया है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं का विश्लेषण करता है, सुझाव प्रदान करता है और कार्यों को स्वचालित करता है। Oracle विशेष रूप से AI-संचालित क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित कर रहा है और खुद को गहन कंप्यूटिंग क्षमता वाले AI कार्यभारों के लिए एक प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित कर रहा है।.

इन सभी उदाहरणों से यह स्पष्ट होता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंट स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग मामलों में, संरचित डेटा और मानकीकृत प्रक्रियाओं के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं। कोई कार्य जितना अधिक जटिल, अप्रत्याशित और मानव-केंद्रित होता है, स्वायत्त एजेंटों के लिए मानव प्रदर्शन को प्राप्त करना या उससे आगे निकलना उतना ही कठिन हो जाता है।.

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आलोचना, विवाद और अनसुलझे सवाल: एआई क्रांति का काला पक्ष

सेल्सफोर्स की समस्याओं और एआई एजेंटों को लागू करने की व्यापक चुनौतियों ने इस तकनीक की संभावनाओं और सीमाओं के बारे में एक गहन बहस को जन्म दिया है। कई महत्वपूर्ण पहलुओं पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है।.

विवाद का पहला मुद्दा नौकरियों में कटौती से संबंधित है। सेल्सफोर्स ने 4,000 ग्राहक सेवा कर्मचारियों की छंटनी करके स्पष्ट संकेत दिया है कि एआई एजेंट न केवल अक्षम प्रक्रियाओं को प्रतिस्थापित कर रहे हैं, बल्कि लोगों को भी। बेनियोफ ने पहले दावा किया था कि एआई के कारण कार्यालयों में नौकरियां खत्म नहीं होंगी। लेकिन वास्तविकता इसके विपरीत है।.

यह प्रवृत्ति केवल Salesforce तक ही सीमित नहीं है। आंकड़ों के अनुसार, अकेले अमेरिका में ही 2025 में प्रौद्योगिकी क्षेत्र में 64,000 से अधिक नौकरियाँ समाप्त हो गईं, जिनमें से कई AI के माध्यम से बढ़ते स्वचालन से संबंधित थीं। विडंबना यह है कि इनमें से कई कंपनियाँ साथ ही साथ नए कर्मचारियों की तलाश कर रही हैं, विशेष रूप से AI विकास और AI उत्पादों की बिक्री के क्षेत्र में। इस प्रकार, एक ऐसा बदलाव हो रहा है जहाँ कुछ नौकरियाँ अप्रचलित हो रही हैं जबकि अन्य नई नौकरियाँ उभर रही हैं। लेकिन सवाल यह है कि क्या नई सृजित नौकरियाँ संख्या और गुणवत्ता दोनों में समाप्त हुई नौकरियों की भरपाई कर पाएंगी।.

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: कार्यस्थल में क्रांति, उत्पादकता में जादुई वृद्धि, मानव कर्मचारियों की जगह लेने वाली स्वायत्त प्रणालियाँ। हालांकि, वास्तविकता यह है कि कई परियोजनाएँ अभी भी प्रायोगिक चरण में हैं, और वादे के अनुसार उत्पादकता में वृद्धि अक्सर साकार नहीं हो पाती या केवल सीमित क्षेत्रों में ही हासिल होती है।.

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 वास्तव में केवल 14 प्रतिशत ने ही इसका कार्यान्वयन शुरू किया है। अधिकांश अधिकारी अभी भी योजना चरण में हैं, और लगभग आधे अधिकारियों के पास कोई ठोस कार्यान्वयन रणनीति नहीं है। पिछले एक वर्ष में पूर्णतः स्वायत्त एआई एजेंटों पर विश्वास में उल्लेखनीय गिरावट आई है, जो 43 प्रतिशत से घटकर 27 प्रतिशत हो गया है।.

तीसरी समस्या व्यक्तिगत तकनीकी दिग्गजों पर निर्भरता है। Salesforce Agentforce, Salesforce इकोसिस्टम के साथ गहराई से एकीकृत है। एजेंट तभी सबसे अच्छा काम करते हैं जब सारा डेटा और प्रक्रियाएं Salesforce के दायरे में हों। बाहरी ज्ञान स्रोतों या प्रणालियों को एकीकृत करने में काफी मेहनत लगती है। इससे एक विक्रेता पर निर्भरता पैदा हो जाती है, जिससे ग्राहकों के लिए वैकल्पिक समाधानों पर जाना मुश्किल हो जाता है।.

माइक्रोसॉफ्ट, एसएपी और ओरेकल पर भी इसी तरह की आलोचना की जाती है। प्रत्येक विक्रेता अपना एक ऐसा इकोसिस्टम बनाने की कोशिश कर रहा है जिसमें उसके एआई एजेंट सबसे अच्छा प्रदर्शन कर सकें। इससे विभिन्न प्रणालियों का एकीकरण जटिल हो जाता है और ग्राहकों को एक ही प्रमुख विक्रेता चुनने के लिए मजबूर होना पड़ता है। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल जैसी पहलें, जिनका उद्देश्य विभिन्न विक्रेताओं के एआई एजेंटों के बीच मानकीकृत संचार को सक्षम बनाना है, अभी भी प्रारंभिक अवस्था में हैं।.

चौथा विवादास्पद पहलू डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित है। प्रभावी ढंग से कार्य करने के लिए एआई एजेंटों को कंपनी के व्यापक डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। इससे संभावित सुरक्षा जोखिम उत्पन्न होते हैं, विशेष रूप से तब जब यह डेटा ओपनएआई या एंथ्रोपिक जैसी बाहरी एआई सेवाओं के साथ साझा किया जाता है। हालांकि सेल्सफोर्स और अन्य विक्रेता इस बात पर जोर देते हैं कि उन्होंने सख्त डेटा सुरक्षा उपाय लागू किए हैं, फिर भी चिंताएं बनी हुई हैं, खासकर स्वास्थ्य सेवा या वित्तीय सेवाओं जैसे विनियमित उद्योगों में।.

पांचवा महत्वपूर्ण बिंदु पर्यावरणीय प्रभाव है। बड़े एआई मॉडल चलाने के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति और ऊर्जा की आवश्यकता होती है। इन मॉडलों को चलाने वाले डेटा सेंटर लाखों किलोवाट-घंटे बिजली की खपत करते हैं और भारी मात्रा में कार्बन डाइऑक्साइड (CO2) का उत्सर्जन करते हैं। ऐसे समय में जब कंपनियों पर अपने स्थिरता लक्ष्यों को पूरा करने का दबाव लगातार बढ़ रहा है, एआई प्रणालियों का पर्यावरणीय प्रभाव एक गंभीर चिंता का विषय बनता जा रहा है।.

भविष्य पर एक नज़र: समेकन और अगली लहर के बीच

वर्तमान चुनौतियों के बावजूद, विशेषज्ञों का मानना ​​है कि आने वाले वर्षों में कंपनियों में एआई एजेंटों की भूमिका लगातार महत्वपूर्ण होती जाएगी। सवाल यह नहीं है कि यह तकनीक कब और किस रूप में प्रचलित होगी, बल्कि यह है कि यह कितनी जल्दी और किस स्वरूप में प्रचलित होगी।.

गार्टनर का अनुमान है कि 2026 तक, लगभग 40 प्रतिशत एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन में कार्य-विशिष्ट एआई एजेंट शामिल होंगे, जो 2025 में 5 प्रतिशत से भी कम की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। 2035 तक, एजेंट-आधारित एआई वैश्विक एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर राजस्व का लगभग 30 प्रतिशत, यानी 450 बिलियन डॉलर से अधिक का हिस्सा बन सकता है। स्वायत्त एआई और स्वायत्त एजेंटों का बाज़ार 2025 में 8.62 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2035 तक 263.96 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है, जो 40 प्रतिशत से अधिक की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) को दर्शाता है।.

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

सबसे पहले, तकनीक का निरंतर विकास होता रहेगा। अंतर्निहित लार्ज लैंग्वेज मॉडल अधिक शक्तिशाली, कुशल और लागत-प्रभावी बनेंगे। ओपनएआई के बेहतर तर्क क्षमता वाले o1 या एंथ्रोपिक के लंबे संदर्भ विंडो वाले क्लाउड जैसे नए मॉडल अधिक जटिल कार्यों को संभव बनाएंगे। एआई अनुमान की लागत नवंबर 2022 और अक्टूबर 2024 के बीच 280 गुना तक कम हो गई है। यह प्रवृत्ति जारी रहने की संभावना है, जिससे एआई अनुप्रयोग आर्थिक रूप से अधिक आकर्षक बनेंगे।.

दूसरे, कंपनियां एआई एजेंटों का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखेंगी। शुरुआती अपनाने वाले अनुभव प्राप्त करेंगे, सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करेंगे और उन्हें व्यापक समुदाय के साथ साझा करेंगे। कंपनियों को उनके कार्यान्वयन में सहायता प्रदान करने के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रम, प्रमाणन और परामर्श सेवाएं उपलब्ध होंगी।.

तीसरा, मानकीकरण में प्रगति हो सकती 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 इससे एकीकरण में आसानी होगी और विक्रेता-प्रतिबंध कम होगा।.

चौथा, प्रदाताओं का एकीकरण होने की संभावना है। एआई एजेंटों का बाजार वर्तमान में खंडित है, जिसमें दर्जनों स्टार्टअप और स्थापित खिलाड़ी बाजार हिस्सेदारी के लिए होड़ कर रहे हैं। आने वाले वर्षों में अधिग्रहण और बाजार एकीकरण होने की संभावना है, जैसा कि अतीत में अन्य प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में हुआ है। सेल्सफोर्स, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, एसएपी या ओरेकल जैसी बड़ी कंपनियां अपनी एआई क्षमताओं का विस्तार करने के लिए छोटे प्रदाताओं का अधिग्रहण करेंगी।.

विशेष रूप से Salesforce के लिए, सबसे महत्वपूर्ण कारक यह होगा कि क्या कंपनी Informatica के अधिग्रहण को सफलतापूर्वक एकीकृत कर सकती है और Agentforce के लिए वास्तविक मूल्यवर्धन कर सकती है। यह अधिग्रहण 2021 में Slack की खरीद के बाद कंपनी के इतिहास का सबसे बड़ा अधिग्रहण है। इसमें जोखिम भी हैं, जैसा कि RBC द्वारा रेटिंग में गिरावट से स्पष्ट है, जिसने लक्ष्य मूल्य को काफी कम कर दिया है। हालांकि, यह अवसर भी प्रदान करता है यदि Salesforce इसके माध्यम से एक अधिक व्यापक डेटा प्रबंधन प्लेटफॉर्म बना सकती है जो AI एजेंटों को अधिक प्रभावी बनाए।.

मध्यम अवधि में, 2030 तक, सेल्सफोर्स का लक्ष्य 60 अरब डॉलर से अधिक का राजस्व हासिल करना है, जो प्रति वर्ष 10 प्रतिशत से अधिक की स्वाभाविक वृद्धि दर के बराबर है। यह मध्य-2024 से दोहरे अंकों की वृद्धि दर से नीचे गिरने के बाद, दोहरे अंकों की वृद्धि दर पर वापसी होगी। यह लक्ष्य कितना यथार्थवादी है, यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि एजेंटफोर्स और अन्य एआई उत्पाद अपेक्षित सफलता प्राप्त करते हैं या नहीं।.

गार्टनर के अनुमान के अनुसार, दीर्घकालिक विकास जटिल बहु-एजेंट पारिस्थितिकी तंत्रों की ओर बढ़ सकता है। ऐसे सिस्टम में, विशेषज्ञ एजेंट एक साथ काम करते हैं, अपने कार्यों का समन्वय करते हैं और जानकारी साझा करते हैं। एक एजेंट ग्राहक पूछताछ का विश्लेषण कर सकता है, दूसरा समाधान विकसित कर सकता है, तीसरा कार्यान्वयन का समन्वय कर सकता है और चौथा गुणवत्ता की निगरानी कर सकता है। यह समन्वित सहयोग और भी जटिल व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम होगा।.

लेकिन अभी लंबा रास्ता तय करना है। अगले दो से तीन साल यह देखने के लिए महत्वपूर्ण होंगे कि क्या मौजूदा समस्याओं पर काबू पाया जा सकता है और क्या उत्पादकता में अपेक्षित वृद्धि और राजस्व में बढ़ोतरी वास्तव में हासिल होती है।.

तकनीकी उद्योग के लिए सेल्सफोर्स संकट से सबक

सेल्सफोर्स मामले के विश्लेषण से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति और उसके व्यावसायिक अनुप्रयोग के बारे में मूलभूत सत्य सामने आते हैं। मुख्य निष्कर्ष यह है कि एआई एजेंटों की तकनीकी व्यवहार्यता और वर्तमान बाजार परिवेश में उनकी आर्थिक लाभप्रदता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है।.

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

अनुभव से पता चलता है कि केवल तकनीकी नवाचार ही पर्याप्त नहीं है। कंपनियों को एक आकर्षक व्यावसायिक मॉडल विकसित करना होगा, ग्राहकों को स्पष्ट मूल्य प्रदर्शित करना होगा और अपनाने में आने वाली बाधाओं को कम करना होगा। Salesforce ने Agentforce के साथ एक तकनीकी रूप से प्रभावशाली उत्पाद बनाया है, लेकिन इसे सतत राजस्व वृद्धि में परिवर्तित करना 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 मुनाफे की उम्मीदों पर आधारित है जो शायद साकार न हों या काफी विलंबित हो सकते हैं। वास्तविक उपयोग दर, राजस्व योगदान और लाभप्रदता का निष्पक्ष विश्लेषण आवश्यक है।.

एआई एजेंटों को तैनात करने की इच्छुक कंपनियों के लिए सलाह यह 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 चुनिंदा, लेकिन सुव्यवस्थित परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।.

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

इसलिए, सेल्सफोर्स का मामला सिर्फ एक संकटग्रस्त कंपनी की कहानी से कहीं अधिक है। यह तकनीकी परिवर्तन की चुनौतियों, दूरदर्शिता और वास्तविकता के बीच के अंतर, और नई तकनीकों के प्रति तमाम उत्साह के बावजूद आर्थिक वास्तविकताओं को स्पष्ट रूप से समझने की आवश्यकता का एक सबक है। एआई क्रांति अवश्य आएगी, लेकिन यह क्रमिक, उतार-चढ़ाव भरी और चुनिंदा होगी—यह अक्सर चर्चित 'बिग बैंग' जैसी नहीं, बल्कि एक निरंतर प्रक्रिया होगी जिसमें कई मोड़ आएंगे।.

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