जहां आज के तकनीकी बहसों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) सर्वव्यापी है, वहीं अभी भी कम ही संगठन इसे अपने व्यावसायिक प्रक्रियाओं में पूर्ण रूप से एकीकृत कर पाते हैं। अधिकांश कंपनियां, भले ही निवेश में तेज़ी से वृद्धि हो रही हो, अभी भी प्रायोगिक चरणों या पायलट परियोजनाओं तक सीमित हैं। इसी संदर्भ में, Kyndryl, जो तकनीकी सेवाओं का एक प्रमुख खिलाड़ी है, एजेंटिक एआई के साथ एक मौलिक प्रगति का प्रदर्शन करता है, जो स्वायत्त बुद्धिमत्ता की एक महत्वपूर्ण विकास है जो केवल प्रतिक्रिया देने के बजाय कार्य कर सकती है। यह नवाचार कार्य करने के तरीकों, उत्पादकता, और प्रतिबद्धता में क्रांतिकारी बदलाव लाने का वादा करता है, जिसमें ऐसे एजेंट शामिल हैं जो अभूतपूर्व स्वायत्तता के साथ पूरी क्रियावली श्रृंखलाएं पूरा कर सकते हैं। Kyndryl France में क्लाउड, एप्लिकेशन, डेटा एवं AI के उपाध्यक्ष हबीब मेसाउदी इस विशेष साक्षात्कार में बड़े पैमाने पर एआई तैनाती की वर्तमान रुकावटों, आने वाले व्यावसायिक परिवर्तनों, और एजेंटिक एआई के माध्यम से कंपनियों के लिए नए युग के उद्घाटन का विश्लेषण साझा करते हैं।
- 1 कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं के बड़े पैमाने पर स्थानांतरण में लगातार रुकावटें
- 2 एजेंटिक एआई को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना: एक सक्रिय और स्वायत्त बुद्धिमत्ता
- 3 एजेंटिक एआई के उदय से व्यावसायिक भूमिकाओं और कौशल में गहरे परिवर्तन
- 4 एआई एजेंटों के एकीकरण द्वारा कार्यप्रवाह और आईटी आर्किटेक्चर में क्रांति
- 5 एजेंटिक एआई से जुड़ी उत्पादकता लाभों के ठोस मापन
- 6 एजेंटिक एआई गोद लेने में मानवीय और संगठनात्मक चुनौतियां जिनका समाधान आवश्यक है
- 7 एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के दृष्टिकोण और विकास
- 8 एजेंटिक एआई और इसके संगठनों पर प्रभावों पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं के बड़े पैमाने पर स्थानांतरण में लगातार रुकावटें
यहां कई वर्षों से तकनीकी क्षेत्र में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के चारों ओर पहलों में वृद्धि देखी जा रही है। हालांकि, बढ़ती रुचि और Kyndryl Readiness Report 2025 के अनुसार लगभग 33% वार्षिक निवेश वृद्धि के बावजूद, पायलट चरण से संचालनात्मक एकीकरण तक संक्रमण एक बड़ा चुनौती बना हुआ है। लगभग 62% संगठन इस तकनीक का अन्वेषण जारी रखे हुए हैं लेकिन बड़े पैमाने पर सतत अनुप्रयोग तैनात करने में विफल हैं।
यह विषमता गहरे संरचनात्मक अंतर को उजागर करती है। उदाहरण के लिए, जहां 90% नेतृत्वकर्ता मानते हैं कि उनके नवीन उपकरण रचनात्मकता को बढ़ावा देते हैं, वहीं एक बहुमत यह बताता है कि उनकी तकनीकी आधारभूत संरचना इस गति के साथ तालमेल बिठाने में असमर्थ है। फ्रांस में, 57% निर्णयकर्ताओं का मानना है कि उनकी विरासत प्रणाली नवाचार के लिए समर्थन से अधिक बाधा हैं।
पहली बाधा अक्सर आधारभूत संरचनाओं की जटिलता में निहित होती है: पुरानी प्रणालियां, गलत या खंडित आर्किटेक्चर, और विशेष रूप से अपर्याप्त एकीकृत सुरक्षा उपायों वाला खंडित शासन। यह केवल तकनीकी समस्या नहीं है, बल्कि मानवीय भी है। आवश्यक कौशल अभी भी अपर्याप्त हैं और तकनीकी परिवर्तनों के साथ ठीक से संरेखित नहीं हैं।
इसलिए, केवल उपकरणों को आधुनिक बनाना, बिना प्रतिभाओं को प्रशिक्षण और संलग्न किए, एक झूठी उन्नति की भावना बनाता है, जबकि मानव और व्यावसायिक क्षमताएं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण उपयोग करने में अभी भी गंभीर रूप से कम हैं। एआई अभी भी प्रायोगिक प्रदर्शनों तक सीमित है, जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं के केंद्र में वास्तविक प्रभाव उत्पन्न करने में असमर्थ हैं।
यह स्थिति कई उदाहरणों द्वारा दर्शाई जाती है जहां एक महत्वाकांक्षी परियोजना केवल एक अवधारणा प्रमाण के रूप में समाप्त होती है क्योंकि टीमों के पारस्परिक सहयोग की कमी होती है, जबकि तकनीक के पास कंपनी को स्थायी रूप से बदलने की क्षमता होती है। यह वह जगह है जहां एजेंटिक एआई की भूमिका शुरू होती है, यह एक नवीन समाधान प्रदान करता है जो तकनीकी क्षमताओं और संगठनात्मक गोद लेने को मेल करता है।
एजेंटिक एआई को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना: एक सक्रिय और स्वायत्त बुद्धिमत्ता
इस तकनीकी क्रांति के केंद्र में एजेंटिक एआई है, जो पारंपरिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमताओं से परे एक अवधारणा है। जेनेरेटिव एआई के विपरीत, जो कि केवल मानव अनुरोधों के आधार पर सामग्री या विशिष्ट प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है, एजेंटिक एआई एक सक्रिय भूमिका निभाता है, जो बिना निरंतर हस्तक्षेप के योजनाबद्ध, निर्णय लेने और क्रियावली श्रृंखला पूरा करने में सक्षम है।
इस प्रगति को बेहतर समझने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तीन बड़ी श्रेणियों को अलग करना उपयोगी है:
- परंपरागत एआई : डेटा के आधार पर विश्लेषण करता है और भविष्यवाणी करता है, मानवीय निर्णय लेने में सहायता करता है।
- जेनेरेटिव एआई : विशिष्ट अनुरोध के जवाब में सामग्री बनाता है, जैसे कि टेक्स्ट, चित्र, या ध्वनि।
- एजेंटिक एआई : सिस्टम के साथ सीधे बातचीत करते हुए स्वायत्त रूप से कार्य करता है, जटिल कार्यों को अंत तक संचालित करता है।
यह एजेंटिक एआई एक सक्रिय बुद्धिमत्ता का प्रतिनिधित्व करता है, जो सख्त शासन और सुरक्षा ढांचे के तहत संदर्भात्मक अनुकूलन में सक्षम है। इस तकनीक की दौड़ में अग्रणी Kyndryl ने Kyndryl Agentic AI Framework विकसित किया है, जो मौजूदा बुनियादी ढाँचे में स्वायत्त एजेंटों को कुशलतापूर्वक तैनात करने के लिए एक प्रणाली है, जो एकीकरण, सुरक्षा, और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करता है।
यह प्रगति एआई को व्यावसायिक उपयोगों के लिए परिपक्वता की एक निर्णायक सीढ़ी पर ले जाती है, जो संपूर्ण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि लाने में सक्षम है।
एजेंटिक एआई का दैनिक कार्य में संचालन और लाभ
एक बुद्धिमान एजेंट, जो सीखने और अनुकूलन की क्षमता रखता है, उदाहरण के लिए तकनीकी घटनाओं को स्वचालित रूप से प्रबंधित कर सकता है, विश्लेषण के बाद सुधारात्मक निर्णय ले सकता है, या कभी भी बदलती परिस्थिति में जानकारी खोए बिना जटिल कार्यप्रवाह नियंत्रित कर सकता है।
स्वचालन और बुद्धिमत्ता को संयोजित करके, यह प्रकार की एआई मानवीय त्रुटियों को कम करती है, प्रतिक्रिया समय को तेज़ करती है, और कर्मचारियों को दोहराए जाने वाले कार्यों से मुक्त करती है। उदाहरण के लिए, वित्त क्षेत्र में, स्वायत्त एजेंट एआई क्रेडिट अनुरोधों को अत्यंत कुशलता से प्रबंधित कर सकते हैं, जो एक साथ अनुपालन और प्रतिसादशीलता सुनिश्चित करते हैं।
एक और बड़ा लाभ यह है कि इन एजेंट्स से प्राकृतिक भाषा में प्रश्न किए जा सकते हैं और उनके निर्णयों की स्पष्ट व्याख्याएं प्राप्त की जा सकती हैं। यह पारदर्शिता की गुणवत्ता विश्वास का एक वातावरण बनाती है, जो तेजी से और व्यापक गोद लेने को प्रोत्साहित करती है।
एजेंटिक एआई के उदय से व्यावसायिक भूमिकाओं और कौशल में गहरे परिवर्तन
एजेंटिक एआई का आगमन संगठनों के भीतर भूमिकाओं और जिम्मेदारियों को स्थायी रूप से बदलने का वादा करता है। Kyndryl Readiness Report 2025 के आंकड़ों के अनुसार, लगभग 90% निर्णयकर्ता अपनी टीमों के महत्वपूर्ण पुनर्गठन की उम्मीद करते हैं।
हालांकि, यह प्रतिस्थापन नहीं बल्कि पारस्परिक संवर्धन है। एजेंट एआई कम मूल्यवर्धित कार्यों को संभालते हैं, जिससे कर्मचारी रणनीतिक कार्यों जैसे संचालन, नवाचार या जटिल अंतरक्रियाओं के प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यह सह-अस्तित्व एक हाइब्रिड कार्यबल के उदय को दर्शाता है, जहाँ मानव और स्वायत्त एजेंट प्रभावी ढंग से सहयोग करते हैं।
इस संक्रमण को सफल बनाने के लिए, टीमों के प्रशिक्षण और मार्गदर्शन आवश्यक है ताकि इन नए वातावरण के लिए उपयुक्त कौशल विकसित किए जा सकें। सतत शिक्षा, AI टूल की महारत, और शासन तंत्र की समझ मूल्य सृजन को अधिकतम करने के स्तंभ बन जाते हैं।
एक ठोस उदाहरण आईटी समर्थन कार्यों का है। स्वायत्त एआई एजेंट प्रोटोकॉल के अनुसार स्वचालित रूप से घटनाओं को संभाल सकते हैं, जबकि तकनीशियन जटिल निदान या प्रक्रिया सुधार को गहरा करते हैं। यह दृष्टिकोण गुणात्मक कौशल विकास को जन्म देता है।
एजेंटिक एआई क्रांति के केंद्र में मानव पक्ष
मुख्य चुनौती केवल तकनीक में नहीं है, बल्कि नए सहयोग और निर्णय लेने के तरीकों को अपनाने की इच्छाशक्ति में है। अक्सर एक सांस्कृतिक बदलाव आवश्यक होता है, क्योंकि लगभग आधे नेतृत्वकर्ता अपनी संगठन में गति की कमी की शिकायत करते हैं, जो नवाचार को धीमा करती है।
पारदर्शिता और विश्वास इन स्वायत्त एजेंटों को अपनाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। निर्णय लेने की प्रक्रिया में मानव को केंद्र में रखकर और स्वचालन की ताकतों का उपयोग करते हुए, कंपनियां एक ऐसा भविष्य सह-निर्माण कर सकती हैं जहाँ एजेंटिक एआई टिकाऊ नवाचार का एक मंच बने।
एआई एजेंटों के एकीकरण द्वारा कार्यप्रवाह और आईटी आर्किटेक्चर में क्रांति
व्यावसायिक क्षेत्रों में बुद्धिमान एजेंटों का प्रभावी एकीकरण प्रक्रियाओं और सिस्टम आर्किटेक्चर के पुनर्निर्माण की मांग करता है। कार्यप्रवाहों को तरल होना चाहिए, ताकि विभिन्न विभागों या तकनीकों के बीच बाधाएं कम हों और सहयोग बढ़े।
इसके अतिरिक्त, आर्किटेक्चरों की स्थिरता जरूरी है। उन्हें एजेंट आईए के व्यापक तैनाती से उत्पन्न लोड को सहन करना होगा। Kyndryl मुख्य रूप से एक लचीले ढाँचे और ‘जीरो ट्रस्ट’ शासन पर केंद्रित है, जो प्रत्येक इंटरैक्शन की सुरक्षा और ट्रेसबिलिटी सुनिश्चित करता है।
सिस्टम को मौजूदा व्यावसायिक अनुप्रयोगों के साथ अंतर्निहित एकीकरण के लिए पारस्परिकता को भी प्रोत्साहित करना चाहिए। Kyndryl Agentic AI Framework इस प्रकार उन्नत डिजाइन सिद्धांतों पर आधारित है, जो मुख्यफ्रेम जैसे महत्वपूर्ण परिवेशों में एजेंटों को सुरक्षित, समन्वित और नियंत्रित करता है, जहाँ गतिविधि निरंतरता महत्वपूर्ण है।
यह व्यवस्था विकास के थकाऊ दोहराव से बचती है और कई स्वायत्त एजेंटों की तेजी से वृद्धि को आसान बनाती है, जिससे महत्वपूर्ण परिचालन लाभ उत्पन्न होते हैं।
कंपनी में एजेंट IA के सफल तैनाती के लिए मुख्य तत्व
- सुगम एकीकरण ताकि विभिन्न विभागों में बाधाएं न हों और डेटा निरंतरता बनी रहे।
- लचीली आर्किटेक्चर जो भारी भार और संभावित व्यवधानों को संभाल सके।
- परिकल्पना से ही शामिल सुरक्षा जिसके तहत जीरो ट्रस्ट रणनीति और पूर्ण ट्रेसबिलिटी हो।
- मौजूदा सिस्टम के साथ पारस्परिकता और भविष्य की विकास क्षमता।
- पारदर्शी शासन और मानव नियंत्रण ताकि विश्वास और अनुपालन बना रहे।
एजेंटिक एआई से जुड़ी उत्पादकता लाभों के ठोस मापन
एजेंट IA के प्रारंभिक तैनाती में ठोस परिणाम दिखाए गए हैं, जो केवल प्रायोगिक स्तर से परे हैं। Kyndryl Readiness Report 2025 बताता है कि 54% कंपनियां सकारात्मक निवेश वापसी देख रही हैं, अक्सर लक्षित उपयोग मामलों में दक्षता और लागत में कमी के संयोजन के साथ।
बीमा क्षेत्र में, स्वायत्त एजेंटों को अपनाने से दावों के निपटान में 40% समय की कमी आई है, जबकि धोखाधड़ी से हुए नुकसान में 25 से 30% की कमी देखी गई है। ये आँकड़े वास्तविक प्रभाव को दर्शाते हैं, जो कंपनियों को प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने में सहायता करते हैं।
वित्त क्षेत्र में, लाभ समान रूप से उल्लेखनीय हैं, जिसमें फाइल प्रबंधन समय में 60% तक की कमी, जोखिम पर 90% तक की बेहतर दृश्यता, और मैनुअल कार्य में 60% कमी शामिल है। ये परिणाम अकेले नहीं हैं, बल्कि बड़े पैमाने पर स्मार्ट ऑटोमेशन की तीव्रता का संकेत देते हैं।
| क्षेत्र | उत्पादकता लाभ | विशिष्ट सुधार |
|---|---|---|
| बीमा | -40% दावे प्रक्रिया समय | -25 से -30% धोखाधड़ी से नुकसान |
| वित्त | -60% प्रक्रिया समय | +90% जोखिम दृश्यता |
| आईटी / समर्थन | -50% मानवीय हस्तक्षेप | पुनरावर्ती घटनाओं का स्वचालन |
ये सफलताएं दिखाती हैं कि जब आधारभूत संरचना, सुरक्षा, और शासन सही तरीके से लागू किया जाता है, तो एजेंटिक एआई प्रायोगिक चरण को पार कर मापनीय और स्थायी प्रभाव उत्पन्न कर सकता है।
एजेंटिक एआई गोद लेने में मानवीय और संगठनात्मक चुनौतियां जिनका समाधान आवश्यक है
इन तकनीकी प्रगति के बावजूद, फ्रांस में टीमों को इस नई बुद्धिमत्ता के प्रकार को अपनाने के लिए तैयार करने में कुछ पिछड़ापन देखा जाता है। केवल 29% निर्णयकर्ता मानते हैं कि उनके कर्मचारी स्वायत्त एजेंटों के साथ काम करने के लिए आवश्यक क्षमताओं में दक्ष हैं।
यह मुद्दा केवल तकनीकी प्रश्न से आगे है। यह संगठनों की सांस्कृतिक और प्रबंधकीय विकास की क्षमता पर निर्भर करता है।
Kyndryl इस परिवर्तन को सफल बनाने के लिए तीन मुख्य स्तंभों की पहचान करता है:
- हाइब्रिड दृष्टिकोण : मानव को निर्णय प्रक्रिया के केंद्र में रखना ताकि एजेंट IA में पारदर्शिता, नियंत्रण और विश्वास सुनिश्चित हो।
- सांस्कृतिक बदलाव : संगठनात्मक लचीलापन सुधारना ताकि नए कार्यशैली को अपनाने और निर्णय प्रक्रिया को तेज़ करने में आसानी हो।
- व्याख्यात्मक और जिम्मेदार सिस्टम : ऐसी AI विकसित करना जो समझने योग्य, ट्रेसेबल, और नैतिक आवश्यकताओं के अनुरूप हो ताकि दीर्घकालिक विश्वास स्थापित किया जा सके।
केवल इन शर्तों के साथ ही एजेंटिक एआई द्वारा प्रेरित क्रांति अपने पूर्ण औद्योगिक संभावित को प्राप्त कर सकेगी, कंपनियों को चुस्त, नवाचारी और लचीले खिलाड़ी बनाने में।
एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के दृष्टिकोण और विकास
जहां कुछ विश्लेषकों ने, जैसे Gartner ने, एजेंटिक एआई को एक अस्थायी ट्रेंड करार दिया है जो 2027 के बाद फीका पड़ सकता है, वहीं पहले की फील्ड रिपोर्टें तेज परिपक्वता और बढ़ती गोद लेने का संकेत देती हैं।
Kyndryl द्वारा प्रस्तावित Agentic AI Framework मानव और मशीन के बीच हार्मोनियस सहयोग वाले हाइब्रिड पर्यावरण की दिशा खोलता है। यह सहजीवन केवल उत्पादकता नहीं, बल्कि कंपनी के नवाचार क्षमता में भी सुधार करेगा।
एजेंटिक AI का निकट भविष्य स्वास्थ्य, उद्योग, या रक्षा जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में बेहतर एकीकरण की ओर भी अग्रसर है, जहां स्वायत्तता, सटीकता, और सुरक्षा की उच्च आवश्यकता होती है।
हम नए आर्थिक मॉडल और गहरी संगठनात्मक संरचनाओं के उद्भव का अनुमान लगा सकते हैं, जो भारी कार्यों को स्वचालित करने वाले बुद्धिमान एजेंटों और अर्थपूर्ण, रचनात्मक एवं पर्यवेक्षात्मक मानवीय सहयोग के बीच इस सहजीवन पर आधारित होंगे।
यह प्रगति नई संभावनाएं खोलती है जहां AI केवल एक उपकरण नहीं रह जाती, बल्कि संगठनों की सफलता में एक वास्तविक भागीदार बन जाती है।
एजेंटिक एआई और इसके संगठनों पर प्रभावों पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
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एजेंटिक एआई एक ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो स्वायत्त निर्णय लेने और जटिल कार्यों को बिना निरंतर मानवीय हस्तक्षेप के पूरा करने में सक्षम है, जो केवल सामान्य प्रतिक्रियाएं या सामग्री निर्माण से आगे बढ़ती है।
एजेंटिक एआई व्यवसायों को कैसे बदलती है?
यह दोहरावदार और संचालनात्मक कार्यों को स्वचालित करता है, कर्मचारियों को उच्च मूल्य वाले कार्यों जैसे नवाचार, पर्यवेक्षण, या निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
एजेंटिक एआई को अपनाने में मुख्य बाधाएं क्या हैं?
मुख्य बाधाएं पुरानी आधारभूत संरचनाएं, अपर्याप्त मानवीय कौशल, और निर्णयन प्रक्रियाओं में संगठनात्मक लचीलापन की कमी हैं।
कंपनियां कौन से ठोस लाभ की उम्मीद कर सकती हैं?
प्रारंभिक रिपोर्टों के अनुसार, लाभों में प्रक्रिया समय में महत्वपूर्ण कमी, बेहतर जोखिम प्रबंधन, और त्रुटियों एवं धोखाधड़ी में कमी शामिल हैं, जो उत्पादकता में उल्लेखनीय सुधार लाते हैं।
बुद्धिमान एजेंटों के साथ काम करने के लिए टीमों को कैसे तैयार करें?
निरंतर प्रशिक्षण में निवेश करना और एक सांस्कृतिक बदलाव को प्रोत्साहित करना आवश्यक है जो मानव को निर्णय प्रक्रिया में केंद्र में रखे, साथ ही उपयोग की जाने वाली तकनीकों में विश्वास को बढ़ावा दे।
