आपके AI एजेंट्स को भी एक चीफ ऑपरेटिंग ऑफिसर की ज़रूरत है
जैसे-जैसे व्यवसाय तेजी से एजेंट्स वाले एआई (agentic AI) को अपना रहे हैं, प्रभावी प्रबंधन के लिए स्पष्ट नियम, परिवर्तनशील स्वायत्तता स्तर (variable autonomy levels) और निर्धारित मानव मालिक स्थापित करके डिजिटल एजेंटों के साथ मानव कर्मचारियों जैसा व्यवहार करने की आवश्यकता होती है।
रिक फ़ोल्गमैन द्वारा
कैलिफोर्निया के एक मकान मालिक को कानूनी रूप से यह अनिवार्य है कि वह किसी निवासी के खाली करने के 21 दिनों के भीतर सुरक्षा जमा राशि वापस करे या कटौती की मदवार सूची दे। यदि आप इस समय सीमा को बुरी नीयत से पूरा करने में विफल रहते हैं, तो जुर्माना जमा राशि से दोगुनी तक बढ़ सकता है। वह कानूनी समय सीमा इस बात में कोई अंतर नहीं करती है कि सूचना किसी मानव कार्यकर्ता से आई थी या सॉफ्टवेयर प्रोग्राम से। जवाबदेही की शर्त दोनों पर समान रूप से लागू होती है।
यह वास्तविकता मेरे काम का एक लगातार केंद्र रही है। मेरे संगठन, गेट कवर्ड के भीतर, हमारे संचालन में वर्तमान में 3 मिलियन से अधिक रेंटल हाउसिंग यूनिट्स की देखरेख करने वाले 16 अलग-अलग AI एजेंट्स तैनात हैं। विकास के चरण के दौरान, तकनीकी बाधाएँ प्रक्रिया का सबसे आसान हिस्सा साबित हुईं। प्रत्येक व्यक्तिगत एजेंट के लिए रिपोर्टिंग संरचना निर्धारित करना एक बहुत बड़ी चुनौती साबित हुई।
एक ऐसा ही असमंजस अधिकांश उद्यमों का इंतज़ार कर रहा है, फिर भी बहुत कम तैयारी के प्रयास चल रहे हैं। डेलॉइट की 2026 स्टेट ऑफ़ AI रिपोर्ट से संकेत मिलता है कि 23% व्यवसाय वर्तमान में कम से कम मध्यम रूप से एजेंटिक AI का उपयोग करते हैं, जबकि 74% दो साल की समयावधि के भीतर इसे अपनाने की उम्मीद करते हैं।
इस बीच, गार्टनर ने अनुमान लगाया है कि 2027 के अंत तक 40% से अधिक एजेंटिक AI पहल को रद्द करना पड़ सकता है।
ऐसे आंकड़े विनियमित पदों पर तैनात कर्मियों पर लागू होने वाले समान ढांचे के साथ डिजिटल एजेंट्स के प्रबंधन का पुरजोर समर्थन करते हैं: प्रलेखित नीतियां, निर्धारित सीमाएं, प्रत्यक्ष प्रबंधन और नियमित प्रदर्शन मूल्यांकन।
निम्नलिखित प्रथाएं हमारे संचालन के लिए प्रभावी साबित हुई हैं और बड़े पैमाने पर प्रबंधन करने वाले निर्णय निर्माताओं के लिए मेरी प्राथमिक सिफारिशों के रूप में कार्य करती हैं।
उस काम से शुरुआत करें जिसके लिए पहले से ही नियम पुस्तिका मौजूद हो
AI एजेंट्स के लिए इष्टतम शुरुआती कार्यों में ऐसे वर्कफ़्लो शामिल होते हैं जहाँ स्थापित दिशानिर्देश पहले से ही मानव स्मृति के बाहर मौजूद होते हैं, जैसे कि वैधानिक आवश्यकताएं, अनुबंध शर्तें, या विक्रेता समझौता बीमा जनादेश।
विक्रेता बीमा प्रमाण पत्र पर विचार करें। संपत्ति क्षेत्र में, प्रबंधन टीमें ईमेल के माध्यम से इन रिकॉर्ड का पता लगाने में प्रति सप्ताह प्रति संपत्ति लगभग तीन घंटे समर्पित करती हैं। दोहराव वाला होने के बावजूद, यह कार्य पूरी तरह से परिभाषित है।
इस प्रकार के कार्य नेतृत्व को दो अलग-अलग लाभ प्रदान करते हैं। पहला, एजेंट के पास अपने आउटपुट को मापने के लिए वस्तुनिष्ठ मानदंड होते हैं, और दूसरा, आंतरिक टीमें व्यक्तिपरक निर्णय कॉल में उलझे बिना परिणामों का ऑडिट कर सकती हैं।
मैकिन्से का हालिया स्टेट ऑफ़ AI शोध से पता चलता है कि AI से पर्याप्त वित्तीय रिटर्न प्राप्त करने वाली कंपनियों का संकीर्ण खंड—सर्वेक्षण में शामिल प्रतिभागियों का लगभग 6%—अपने वर्कफ़्लो को मौलिक रूप से पुनर्गठित करने की लगभग तीन गुना अधिक संभावना रखता था।
मेरी पेशेवर पृष्ठभूमि के आधार पर, यह पुनर्गठन नियम को स्पष्ट रूप से प्रलेखित करने से शुरू होता है। यदि कोई नया नियुक्त कर्मचारी पहले दिन आपके वर्कफ़्लो स्पष्टीकरण को नहीं समझ सकता है, तो एक एजेंट भी इसे नहीं समझ पाएगा।
वर्कफ़्लो के अनुसार स्वायत्तता सेट करें
प्रौद्योगिकी नेता अक्सर पूछते हैं कि क्या किसी विशिष्ट AI सिस्टम के पास स्वायत्तता है, मानो स्वायत्तता एक अपरिवर्तित उत्पाद सुविधा हो। व्यावहारिक अनुप्रयोग में, एक ही एजेंट को विशिष्ट कार्य के आधार पर स्वतंत्रता की अलग-अलग डिग्री के तहत काम करना चाहिए।
गेट कवर्ड में, हमारे कॉन्फ़िगरेशन एजेंट फ़ंक्शन के अनुसार भिन्न होते हैं। उदाहरण के लिए, जिन विक्रेताओं के बीमा प्रमाण पत्र अगले महीने समाप्त हो जाते हैं, उन्हें भेजे जाने वाले स्वचालित अनुस्मारक स्वतंत्र रूप से चलने के लिए अधिकृत हैं। इसके विपरीत, भावनात्मक सहायता पशुओं के लिए अनुरोध जमा करने वाले निवासियों को स्वचालित उत्तर देने की अनुमति कभी नहीं दी जाती है।
नेतृत्व समूहों के लिए एक प्रभावी अभ्यास में हर उस वर्कफ़्लो को सूचीबद्ध करना शामिल है जिसे एक एजेंट छूता है और एक ही प्रश्न के साथ प्रत्येक का मूल्यांकन करता है: यदि इस विशिष्ट कार्रवाई में कोई त्रुटि है, तो खोज में कितना समय लगेगा, और परिणामी वित्तीय या परिचालन लागत क्या होगी? कम जोखिम के साथ संयुक्त तीव्र पहचान एजेंट को व्यापक परिचालन स्वतंत्रता प्रदान करती है।
हर एजेंट को नाम के साथ एक मालिक दें
मेरी पेशेवर यात्रा में पहले, मैंने सीखा कि प्रत्येक स्वचालित क्रेडिट निर्धारण के लिए अंततः ग्राहकों, नियामकों, या दोनों के लिए स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है। यह कहना कि किसी एल्गोरिदम ने निर्णय लिया था, कभी भी स्वीकार्य औचित्य नहीं माना गया था।
वह सिद्धांत आज भी उतना ही सही है, इस अतिरिक्त संदर्भ के साथ कि आधुनिक एजेंट ऐतिहासिक हामीदारी (अंडरराइटिंग) मॉडल की तुलना में अधिक बार क्रियाएं निष्पादित करते हैं और अधिक प्रणालियों में फैलते हैं।
नतीजतन, हमारी कंपनी में हर एजेंट एक नामित मानव मालिक को बनाए रखता है जो अंतिम जिम्मेदारी रखता है, जो इस बात को दर्शाता है कि टीमों या वित्तीय बजट को कैसे सौंपा जाता है। यह व्यक्ति त्रुटि लॉग की देखरेख करता है, यह निर्धारित करता है कि परिचालन सीमाओं का विस्तार या प्रतिबंध कब करना है, और प्रदर्शन परिणामों के लिए जवाब देता है।
स्पष्ट स्वामित्व स्थापित करने से अधिक सूक्ष्म आंतरिक जटिलता भी रुक जाती है। जब अलग-अलग कॉर्पोरेट विभाग समन्वय के बिना स्वतंत्र रूप से एजेंटों को तैनात करते हैं, तो ओवरलैपिंग संघर्ष अक्सर पूरी तरह से अनदेखे हो जाते हैं।
वास्तव में बाधा कहाँ है
समकालीन बाजार में, मॉडलों की निरंतर तकनीकी प्रगति निश्चित बनी हुई है। हालाँकि, निर्णय लेने के अधिकार के संबंध में संगठनात्मक स्पष्टता स्वतः में सुधार नहीं करेगी। गार्टनर के रद्दीकरण अनुमान इस वास्तविकता को उजागर करते हैं: अधिकांश असफल एजेंट परियोजनाएं इसलिए लड़खड़ा जाएंगी क्योंकि संगठन अंतर्निहित मूल्य को परिभाषित करने या जोखिम को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में विफल रहे - जो दोनों मुख्य प्रबंधन उत्तरदायित्वों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
2027 की ओर देख रहे अधिकारियों के लिए, मेरी सिफारिश प्रत्येक AI एजेंट के पास एक विनियमित पद को भरने वाले नए नियुक्त कर्मचारी की तरह संपर्क करने की है। परिचालन नियमों का दस्तावेजीकरण करें, सख्त सीमाएं स्थापित करें, और आउटपुट की समीक्षा करने और प्रदर्शन मेट्रिक्स पर चर्चा करने के लिए जिम्मेदार एक प्रबंधक नियुक्त करें।
इस पद्धति को अपनाने वाले संगठन सत्यापन योग्य औचित्य के समर्थन से समय के साथ एजेंट जिम्मेदारियों का सफलतापूर्वक विस्तार करेंगे। इन चरणों को बायपास करने का विकल्प चुनने वाले व्यवसाय यह न्यायसंगत ठहराने में 2027 बिताएंगे कि उनके सॉफ्टवेयर ने अनधिकृत कार्रवाई क्यों की।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
01एजेंटिक AI क्या है?
एजेंटिक AI उन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को संदर्भित करता है जो न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ विशिष्ट लक्ष्यों की ओर स्वायत्त रूप से कार्य करने, बहु-चरण वर्कफ़्लो निष्पादित करने, निर्णय लेने और विभिन्न सॉफ़्टवेयर प्रणालियों के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।
02AI एजेंट प्रोजेक्ट्स को क्यों रद्द किया जा रहा है?
गार्टनर जैसी उद्योग भविष्यवाणियों के अनुसार, कई परियोजनाएं परिभाषित व्यावसायिक मूल्य की कमी, अनियंत्रित परिचालन जोखिमों और अनुपस्थित प्रबंधन ढाँचों के कारण विफल हो जाती हैं या रद्दीकरण का सामना करती हैं।
03कंपनियां सुरक्षित रूप से AI एजेंट्स को कैसे स्केल कर सकती हैं?
संगठन नियम-आधारित वर्कफ़्लो के साथ शुरुआत करके, कार्य के आधार पर चर स्वायत्तता स्तर स्थापित करके, और प्रत्येक एजेंट के प्रदर्शन की निगरानी करने और उसके प्रति जवाबदेह होने के लिए एक विशिष्ट मानव स्वामी को नियुक्त करके AI को सुरक्षित रूप से स्केल कर सकते हैं।
रिक फ़ोल्गमैन गेट कवर्ड में मुख्य परिचालन अधिकारी (चीफ ऑपरेटिंग ऑफिसर) हैं, जो एक बीमा प्रौद्योगिकी कंपनी है जो केवल कुछ क्लिक के साथ लागत प्रभावी संपत्ति कवरेज प्रदान करती है। उनके पास वित्तीय और बीमा उद्योगों में 25 से अधिक वर्षों का कार्यकारी नेतृत्व अनुभव है।
चित्रण: डोम गुज़मैन
