NinjaTech AI के CEO, बाबाक पहलवान, AI एजेंटों की इस बढ़ती घटना पर प्रकाश डालते हैं। इस तकनीक-संचालित दुनिया में हमारी दैनिक बातचीत को फिर से आकार देने की पेचीदगियों और प्रभावों की एक झलक पेश करना।
“AI एजेंटों” के इर्द-गिर्द हाल ही में प्रचार में तेजी आई है। नवंबर 2023 में, बिल गेट्स ने अपने ब्लॉग पर लिखा कि कैसे AI एजेंट हमारे कंप्यूटर का उपयोग करने के तरीके को पूरी तरह से बदल देंगे। फरवरी 2023 में, CNBC ने बताया कि पिछले कई हफ्तों में, माइक्रोसॉफ्ट के सत्या नडेला, मेटा के मार्क जुकरबर्ग और अल्फाबेट के सुंदर पिचाई जैसे बड़े तकनीकी सीईओ ने अपनी-अपनी कमाई कॉल में कई बार अपनी कंपनियों के बढ़ते फोकस और AI एजेंटों में निवेश पर चर्चा की।
हमने हाल ही में अच्छी तरह से वित्त पोषित AI एजेंट स्टार्टअप को स्टील्थ ऑपरेशंस से उभरते हुए देखा है, जैसा कि याहू फाइनेंस के ब्रायन सोज़ी ने फरवरी 2024 में रिपोर्ट किया था, जिसमें ब्रेट टेलर की कंपनी सिएरा भी शामिल है, जो ग्राहक सहायता के लिए AI एजेंट बनाने पर केंद्रित है। AI एजेंटों का निवेश, फोकस और तैनाती तेजी से बढ़ रही है - लेकिन AI एजेंट वास्तव में क्या हैं?
द एवोल्यूशन बियॉन्ड असिस्टेंट्स एंड को-पायलट्स
जबकि उनके इरादे में समान (यानी, उपयोगकर्ताओं को अधिक उत्पादक बनने में मदद करने के लिए), AI एजेंट सहायकों और सह-पायलटों से भिन्न होते हैं क्योंकि वे कार्यों को पूरा करने के लिए अतुल्यकालिक या स्वायत्त रूप से काम कर सकते हैं। AI एजेंटों के पीछे की अगली पीढ़ी की तकनीक उन्हें गतिशील रूप से आगे बढ़ने में सक्षम बनाती है चेनिंग समस्याएं, जो अधिक जटिल तर्क की अनुमति देती हैं।
गैर-तकनीकी शब्दों में, इसका मतलब यह है कि AI एजेंट प्रत्येक उपयोगकर्ता को अधिक समय और अधिक पैसा बचा सकते हैं और काम करते समय समकालिक रूप से उनकी मदद करने के बजाय उपयोगकर्ता के लिए संपूर्ण कार्यों को संभालकर उन्हें अधिक उत्पादक बना सकते हैं। कई मायनों में, AI एजेंट विशिष्ट समस्याओं को हल करने के लिए व्यक्तिगत या कार्यकारी सहायक होने के समान होते हैं।
आइए SDR के वर्कफ़्लो के तीन सामान्य घटकों का उपयोग करके बिक्री विकास प्रतिनिधि (SDR) का उदाहरण देखें:
- बेचने के लिए संभावनाओं पर शोध करना और उनका चयन करना।
- उन संभावनाओं के लिए ईमेल आउटरीच का संचालन करना।
- इच्छुक संभावनाओं के साथ कॉल या डेमो के लिए बुकिंग का समय
सह-पायलट इस वर्कफ़्लो से गुजरते समय पायलट (यानी, SDR) की मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एक सह-पायलट किसी संभावित कंपनी पर वास्तविक समय में शोध करके या आउटरीच के लिए ईमेल का मसौदा तैयार करके कुछ चरणों में SDR की समकालिक रूप से मदद कर सकता है, जब वे इसे भेजने की तैयारी करते हैं।
AI एजेंट के साथ, इस वर्कफ़्लो को पूरी चेन या बड़े टुकड़ों पर स्वायत्तता से काम करके ऑटोपायलट पर रखा जा सकता है। SDR AI एजेंट को निर्देश दे सकता है, जैसे कि शीर्ष 10 संभावनाओं पर शोध करना, प्रत्येक संभावना के लिए विशिष्ट रूप से ईमेल का मसौदा तैयार करना, उन्हें सूचित करना एसडीआर जब विश्लेषण और ईमेल तैयार हो जाते हैं, तो एसडीआर द्वारा उन्हें मंजूरी देने के बाद ईमेल भेजना, और ईमेल का जवाब देने वाली संभावनाओं के साथ मेरे लिए मीटिंग्स बुक करना। सह-पायलट और ऑटोपायलट दोनों उदाहरणों से समय की बचत होती है और उत्पादकता में वृद्धि होती है।
प्राथमिक अंतर यह है कि सह-पायलट काम करते समय उपयोगकर्ता को अधिक उत्पादक बनाता है, जबकि स्वायत्त AI एजेंट SDR के लिए काम संभाल सकता है और सह-पायलट की तुलना में अधिक समय की बचत प्रदान करता है। स्पष्ट होने के लिए, सह-पायलट और ऑटोपायलट दोनों की आवश्यकता होगी क्योंकि स्वाभाविक रूप से समकालिक कार्य होते हैं और अन्य जो अतुल्यकालिक हो जाएंगे।
और देखें: नडेला का AI विज़न डेवलपर्स के भविष्य को कैसे नया आकार दे सकता है
एआई एजेंट टास्क की सूची तेजी से बढ़ रही है
2024 और 2025 में विस्फोटक AI एजेंट की वृद्धि देखने को मिलेगी। एआई एजेंट स्टार्टअप्स की एक लहर उभर रही है क्योंकि वेंचर फंडिंग इस क्षेत्र में तेजी से आ रही है; नए बाजार के नक्शे नियमित रूप से तैयार किए जाते हैं। शायद सबसे उत्साहजनक बात यह है कि स्टार्टअप इन कृत्रिम “विशिष्ट” खुफिया एजेंटों के निर्माण के लिए आवश्यक प्रशिक्षण और अनुमान के लिए आवश्यक दुर्लभ और महंगे कस्टम चिप्स के लिए लोचदार विकल्प ढूंढते हैं।
हम निस्संदेह छोटे, कस्टम बड़े भाषा मॉडल (LLM) और सेल्फ-लर्निंग और सत्यापन में अविश्वसनीय प्रगति देखेंगे जो AI एजेंट कंपनियों और, बदले में, उनके उपयोगकर्ताओं के लिए तेजी से आकर्षक अर्थशास्त्र प्रदान करते हैं। आने वाले टेक्टोनिक बदलाव को देखते हुए, हम संभवतः एक बड़े कस्टम चिप प्रदाता को इलास्टिक कंप्यूटिंग मॉडल के साथ मुख्य स्तर पर देखेंगे, जो AI एजेंटों को फलने-फूलने में सक्षम बनाता है।
अगले दो वर्षों में, हम उन कार्यों का तेजी से बढ़ता हुआ स्पेक्ट्रम देखेंगे, जिनसे AI एजेंट निपट सकते हैं, क्योंकि वे उपभोक्ता और व्यावसायिक उत्पादकता के लिए एक शक्तिशाली शक्ति के रूप में उभर रहे हैं। निकट अवधि में, जिन कार्यों को हम AI एजेंटों को स्वायत्तता से निपटते हुए देखेंगे, वे संभवतः व्यक्तिगत और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक प्रशासनिक बोझ पैदा करेंगे।
हाल ही में देख रहे हैं मैकिन्से और गोल्डमैन अध्ययन, व्यवस्थापक कार्यों की समस्या भौतिक है, जो औसत कर्मचारी के समय का लगभग 30% प्रतिनिधित्व करती है, इनमें से अनुमानित 50% कार्यों को AI द्वारा संबोधित किया जा सकता है। AI एजेंटों के सबसे तात्कालिक उपयोग के मामलों में मीटिंग शेड्यूल करना, अनुसंधान करना, यात्रा बुक करना, खरीदारी करना और ग्राहक सहायता शामिल होगी।
एआई एजेंट एडॉप्शन के लिए बाधाओं पर काबू पाना
भविष्य निकट है; एआई एजेंट को अपनाने की लहर को अपनी क्षमता को सफलतापूर्वक पूरा करने के लिए कुछ बाधाओं को दूर करने की आवश्यकता होगी:
ट्रस्ट
स्वायत्त वाहनों के अनुरूप, जहां हर राइडर सेल्फ-ड्राइविंग वाहन के साथ सहज नहीं होता है, हर उपयोगकर्ता AI एजेंट के साथ अपने वर्कफ़्लो के घटकों को स्वायत्तता से संभालने में तुरंत सहज नहीं होगा। बार-बार होने वाले सफल कार्यों के माध्यम से ट्रस्ट बनाने की आवश्यकता होगी; AI एजेंट कंपनियों को अपने कार्य वितरण में अविश्वसनीय सटीकता का लक्ष्य रखना चाहिए। सौभाग्य से, इस क्षेत्र में उभर रही सेल्फ-वेरिफिकेशन तकनीक अविश्वसनीय प्रगति और सफलता अनुपात को बढ़ावा देती है जिससे विश्वास तेजी से बढ़ेगा।
ओवर सिलेक्शन
निकट भविष्य में इतने सारे AI एजेंटों के उभरने की संभावना के साथ, ग्राहक विकल्पों की सुनामी से अभिभूत हो सकते हैं। डिजिटल स्ट्रीमिंग सेवाओं की तरह, यूज़र कई सब्सक्रिप्शन के साथ जल्दी से खुद को ढूंढ सकते हैं। उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक प्रकार के कार्य के लिए सभी विकल्पों का मूल्यांकन करने और एजेंटों के समूह का चयन करने के लिए सुसज्जित होना चाहिए। प्रत्येक श्रेणी में विजेताओं के उभरने पर हमें AI एजेंट के विस्तार और अंतिम समेकन की लहर देखने को मिलने की संभावना है।
ऑनबोर्डिंग और ट्रेनिंग
AI एजेंट नई और अनोखी तकनीकें हैं जो इस तरह की ऐतिहासिक उत्पादकता चुनौती से निपटती हैं। AI एजेंट द्वारा एडमिन कार्यों से निपटने के सभी तरीकों का पूरी तरह से उपयोग करने में समय लगेगा, चाहे वह जॉब फंक्शन से हो या वर्टिकल। ऊपर दिए गए SDR उदाहरण में, हम संभवत: जो संभव है उसकी सतह को खंगाल रहे हैं। उपयोगकर्ताओं को इन सभी संभावनाओं का पता लगाने में सक्षम बनाना AI एजेंटों की पूरी क्षमता हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण होगा।
चाहे आप एक वरिष्ठ कार्यकारी हों, एक एकल उद्यमी हों, एक सहायता केंद्र में कॉल करने वाले ग्राहक हों, या आपकी अगली यात्रा की बुकिंग करने वाले व्यक्तिगत उपयोगकर्ता हों, AI एजेंट आपके तकनीकी अनुभवों में आसन्न रूप से अंतर्निहित होंगे। उनके महत्व को समझने और उनकी उपयोगिता को अधिकतम करने के लिए तैयार रहने से उत्पादकता में भारी बचत होगी और अगली पीढ़ी के यूज़र अनुभव प्राप्त होंगे।
आप AI एजेंट को अपनाने की बाधाओं के लिए कैसे तैयारी कर सकते हैं और उनकी विकास क्षमता का लाभ उठाने के लिए रणनीतियों को लागू कर सकते हैं? हमें इसके बारे में बताइए Facebook, X, और लिंक्डइन। हमें आपसे सुनना अच्छा लगेगा!
