आधी कंपनियां अपने एआई एजेंटों पर भरोसा नहीं करतीं। ख़राब डेटा कारण है।
300 एग्जीक्यूटिव्स के सर्वे में पाया गया कि अधिकांश संगठन एआई एजेंटों को अपने आधे से भी कम कंपनी डेटा तक पहुंचने दे रहे हैं, और इससे उन्हें गति, सटीकता और आत्मविश्वास में नुकसान हो रहा है।
मुख्य बिंदु
- सर्वेक्षण किए गए संगठनों में एआई एजेंटों के पास औसतन केवल 45% कंपनी डेटा तक पहुंच है, जो सबसे कमजोर प्रदर्शनकर्ताओं में 30% या उससे कम गिर जाती है।
- सर्वेक्षण किए गए 300 एग्जीक्यूटिव्स में से लगभग आधे अपने एआई एजेंटों द्वारा लिए जाने वाले निर्णयों पर भरोसा करते हैं, रिपोर्ट के अनुसार।
- तथाकथित "डेटा लीडर्स" के 100% अपने एजेंटों के निर्णयों पर भरोसा करते हैं, जबकि पुरानी डेटा सिस्टम चलाने वाले साथियों में व्यापक संदेह है।
- डेटा में पिछड़ी कंपनियों के दो-तिहाई कहते हैं कि पुरानी सिस्टम उनके एजेंटों को स्केल करने या तेजी से निर्णय लेने से रोकती हैं; डेटा लीडर्स में केवल 8% समान समस्या की रिपोर्ट करते हैं।
- प्रत्येक उत्तरदाता दो साल के भीतर एआई एजेंटों का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, 69% उन्हें अपने पूरे व्यवसाय में व्यापक रूप से उपयोग करने की उम्मीद कर रहे हैं।
एआई एजेंट सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम हैं जो स्वयं बहु-चरणीय कार्य कर सकते हैं, जैसे चालान प्रोसेस करना, सप्लाई-चेन समस्याओं को फ्लैग करना, या नौकरी आवेदनों की जांच करना, बिना किसी मानव को प्रत्येक चरण के माध्यम से क्लिक किए। व्यवसाय उन्हें तेजी से अपना रहे हैं। समस्या यह है कि कई एजेंट आधे-अंधे चल रहे हैं।
एक नई रिपोर्ट, जिसे पहली बार एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के कस्टम रिसर्च आर्म द्वारा सामने लाया गया, ने 300 डेटा और प्रौद्योगिकी एग्जीक्यूटिव्स का सर्वेक्षण किया और एजेंटों को जो वादा किया जाता है और वे वास्तव में क्या काम करते हैं, इसके बीच एक चमकदार अंतर पाया।
तो क्या गलत हो रहा है?
मूल समस्या पुरानी डेटा संरचना है। विरासत सिस्टम, यहां तक कि कुछ साल पहले अपडेट किए गए, सवालों के जवाब देने के लिए नहीं बल्कि कार्रवाई करने के लिए बनाए गए थे। एक एजेंट जिसे स्टॉक स्तरों की जांच करनी है, ग्राहक का ऑर्डर इतिहास खींचना है, और एक साथ शिपिंग रिकॉर्ड अपडेट करना है, वह कुछ ऐसा मांग रहा है जिसके लिए उन सिस्टमों को कभी डिज़ाइन नहीं किया गया था।
औसतन, एआई एजेंटों के पास कंपनी डेटा के केवल 45% तक पहुंच है। जिन संगठनों की रिपोर्ट "डेटा पिछड़े" कहती है, वहां यह आंकड़ा 30% से नीचे चला जाता है। यह एक नए कर्मचारी को नियुक्त करने और उन्हें शुरू करने से पहले आधी फाइलिंग कैबिनेट बंद करने जैसा है।
परिणाम व्यावहारिक हैं। डेटा पिछड़ी कंपनियों के लगभग 66% कहते हैं कि उनकी विरासत सिस्टम एजेंटों को व्यवसाय भर में स्केल करने से रोकती है। लगभग 68% कहते हैं कि उन्हीं सिस्टमों के कारण एजेंट पर्याप्त तेजी से निर्णय लेने से रोकते हैं।
कौन इसे सही तरीके से कर रहा है?
एक छोटा समूह, रिपोर्ट के "डेटा लीडर्स", ने अधिकांश बाधाओं को साफ़ कर दिया है। ये संगठन एजेंटों को उनके 70% से अधिक डेटा तक पहुंचाते हैं, बिक्री संख्या जैसी संरचित जानकारी के साथ-साथ ईमेल और दस्तावेजों जैसी असंरचित सामग्री भी। सर्वेक्षण में प्रत्येक डेटा लीडर अपने एजेंटों द्वारा लिए गए निर्णयों पर भरोसा करते हैं। बाकी सभी में, केवल लगभग आधे ही करते हैं।
वह विश्वास अंतर महत्वपूर्ण है। एक एजेंट जिस पर आपकी टीम को विश्वास नहीं है, वह एजेंट है जिसे आपकी टीम अनदेखा करती है।
डेटा लीडर्स डेटा प्रबंधन को स्वयं स्वचालित करने पर भी जोरदार ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, ताकि जानकारी को साफ, लेबल और सुलभ रखना विश्लेषकों की एक छोटी सेना के लिए न हो।
यह साधारण व्यवसायों के लिए क्या मायने रखता है?
गार्टनर, अनुसंधान फर्म, की भविष्यवाणी है कि एआई एजेंट 2027 तक 50% व्यावसायिक निर्णयों को संभालेंगे या सहायता देंगे। सर्वेक्षण किए गए प्रत्येक एग्जीक्यूटिव दो साल के भीतर एजेंटों का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं। उससे पहले डेटा नींव को सही तरीके से प्राप्त करना कोई बैक-ऑफिस आईटी चिंता नहीं है: यह एक एजेंट के बीच का अंतर है जो मदद करता है और एक जो चुप्पे से बुरी कॉल करता है।
रिपोर्ट की शीर्ष सिफारिश सीधी है: डेटा को बेहतर बनाएं जिस तक एजेंट पहुंच सकते हैं, और सुनिश्चित करें कि उस डेटा में व्यवसायिक संदर्भ पर्याप्त हो (जैसे कि कौन से उत्पाद मौसमी हैं या कौन से ग्राहकों के पास विशेष शर्तें हैं) ताकि एजेंट समझदारी से कार्य कर सके।
डेटा लीडर्स और बाकी सभी के बीच अंतर बड़ा है, लेकिन यह रहस्यमय नहीं है। यह इस बात पर आता है कि क्या किसी संगठन ने अपनी डेटा सिस्टमों को जोड़ने का अरुचिकर काम किया है, इससे पहले कि सॉफ़्टवेयर को उन पर चलने के लिए कहा जाए।
