IT नेताओं में AI का आत्मविश्वास तेजी से गिरा है। यह अच्छी खबर क्यों है।

मुख्य बिंदु

• JumpCloud के एक सर्वेक्षण के अनुसार, जो US और UK में 800 IT नेताओं को शामिल करता है, अपने संगठनों को AI को तैनात करने में "परिपक्व" कहने वाले IT नेताओं का अनुपात 2025 की शुरुआत और Q3 2026 के बीच 40% से गिरकर 23% हो गया।
• उन्हीं नेताओं में से 84% अगले छह से 24 महीनों में IT संचालन में AI का उपयोग बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, इसलिए यह गिरावट एक पीछे हटना नहीं है।
• केवल 21% संगठनों के पास गैर-मानव AI एजेंटों के लिए औपचारिक शासन है, जिसका अर्थ है नियम, निरीक्षण और जवाबदेही, जो किसी भी AI सुरक्षा अभ्यास की सबसे कम अपनाई गई दर है।
• 83% संगठनों में, AI एजेंट और स्वचालित सॉफ्टवेयर पहचान अब उनके सिस्टम पर मानव कर्मचारियों की संख्या से अधिक हैं।

छह महीने पहले, चार में से एक IT नेता ने कहा कि उनके संगठन AI को तैनात करने में वास्तव में अच्छे हैं। आज, चार में से एक से भी कम ऐसा कहते हैं। सतह पर यह बुरा लगता है। यह बुरा नहीं है।

JumpCloud, एक कंपनी जो IT पहुंच और सुरक्षा के प्रबंधन के लिए सॉफ्टवेयर बेचती है, अपनी Q3 2026 रुझान रिपोर्ट के लिए US और UK भर में 800 IT नेताओं का सर्वेक्षण किया, जो पहली बार VentureBeat द्वारा कवर किया गया था। जिन नेताओं ने अपने आत्मविश्वास को नीचे संशोधित किया, वे अधिकतर वे हैं जिन्होंने AI एजेंटों को स्थानांतरित किया, जो सॉफ्टवेयर प्रोग्राम हैं जो मानव के प्रत्येक कदम को मंजूरी दिए बिना कार्य पूरा करते हैं, छोटे परीक्षण परियोजनाओं से लाइव उत्पादन वातावरण में। असली काम, असली सिस्टम, असली समस्याएं।

पायलट सुव्यवस्थित हैं। उत्पादन नहीं है।

एक नियंत्रित परीक्षण में, एक AI एजेंट एक सुरक्षित सेटिंग में एक काम करता है। एक लाइव वातावरण में, यह असली कंपनी डेटा से जुड़ता है, ऐसे निर्णय लेता है जो काम कैसे किया जाता है यह बदल देते हैं, और दिन में 24 घंटे चलता है, अक्सर किसी के देख रहे बिना। उसके लिए आवश्यक शासन बुनियादी ढांचे, जिसका अर्थ है नियम, लॉग, और निरीक्षण प्रणालियां जो एजेंट को जवाबदेह रखती हैं, पायलट चलाने के लिए आवश्यक से कहीं अधिक मांग वाली है।

जब AI एजेंट बिना निरीक्षण के चलते हैं तो सामान्य कर्मचारियों को क्या होता है?

जोखिम केवल IT टीम पर नहीं, बल्कि इमारत में सभी पर पड़ता है। JumpCloud का डेटा एक विशिष्ट विफलता बिंदु की पहचान करता है जिसे यह "जॉम्बी एजेंट" कहता है: AI प्रोग्राम जो एक कार्य के लिए सेट किए गए थे, फिर कभी ठीक से बंद या समीक्षा नहीं किए गए। वे चलते रहते हैं। वे फाइलों और सिस्टम तक पहुंचते रहते हैं। कोई उनका मालिक नहीं है। कोई उनका ऑडिट नहीं करता।

गैर-मानव पहचान, एक शब्द किसी भी सॉफ्टवेयर प्रोग्राम या एजेंट के लिए जो कंपनी के सिस्टम में एक व्यक्ति की तरह लॉगिन करता है, अब 83% संगठनों में मानव उपयोगकर्ताओं की संख्या से अधिक है। फिर भी केवल 21% संगठनों के पास उनके लिए औपचारिक शासन है। कोई नामित मालिक नहीं। उन्हें कौन सी पहुंच मिल सकती है इसकी कोई परिभाषित सीमा नहीं। काम पूरा होने पर उन्हें सिस्टम से हटाने की कोई प्रक्रिया नहीं।

जब एक मानव कर्मचारी काम पर कुछ अप्रत्याशित करता है, तो एक जवाबदेही का ट्रेल होता है। जब एक स्वायत्त एजेंट करता है, तो वह ट्रेल मौजूद नहीं है जब तक कि किसी ने इसे जानबूझकर बनाया हो। अधिकांश संगठनों ने अभी तक इसे नहीं बनाया है।

जिन संगठनों ने उस अंतर को बंद किया है, वे एक सामान्य दृष्टिकोण साझा करते हैं। वे AI एजेंटों के साथ वैसा ही व्यवहार करते हैं जैसे वे मानव कर्मचारियों के साथ करते हैं: पंजीकृत, जिस पहुंच की उन्हें वास्तव में आवश्यकता है उस तक सीमित, और जब उनका उद्देश्य समाप्त हो तो सिस्टम से हटा दिया जाता है। भुगतान ठोस है। JumpCloud की परिपक्वता मॉडल के शीर्ष स्तर के संगठन अपने AI कार्यक्रमों को विस्तारित करने में कोई बाधा न होने की रिपोर्ट करने की संभावना औसत संगठन की तुलना में पाँच गुना अधिक हैं।

वास्तविक आधार पर निर्मित आत्मविश्वास के लिए लायक है। एक पायलट पर निर्मित आत्मविश्वास जो अभी तक असली दुनिया से नहीं मिला है, एक दायित्व है जो प्रगति के रूप में सज़ी हुई है। जो नेता अपने स्कोर को गिरा रहे हैं, वे ईमानदारी से लेखांकन कर रहे हैं।