लेखक: बॉक्सु ली 

परिचय: व्यवसाय में स्वचालन कठोर स्क्रिप्ट और स्थिर बॉट्स से आगे बढ़ रहा है। पारंपरिक RPA (रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन) कठिन कोडित नियमों का पालन करता है ताकि दोहराई जाने वाली कार्यों को संभाला जा सके, लेकिन यह जटिलता या परिवर्तन को संभालने में संघर्ष करता है। यहाँ आते हैं एजेंटिक वर्कफ्लोज़ – एआई संचालित प्रक्रियाएँ जहाँ स्वायत्त एआई एजेंट्स न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ निर्णय लेते हैं, कार्य करते हैं और कार्यों का समन्वय करते हैं। RPA के निश्चित निर्देशों के विपरीत, एजेंटिक वर्कफ्लोज़ गतिशील होते हैं, जो वास्तविक समय के डेटा और अप्रत्याशित परिस्थितियों के अनुसार लक्ष्यों को लचीले, पुनरावृत्त तरीके से प्राप्त करने के लिए अनुकूलित होते हैं. सरल शब्दों में, एक एजेंटिक वर्कफ्लो में एआई एजेंट "सोच" सकता है और अपनी योजना को मध्य-प्रवाह में समायोजित कर सकता है, जैसे एक मानव कर्मचारी करेगा, बजाय केवल पूर्व-निर्धारित स्क्रिप्ट को निष्पादित करने के।

यह परिवर्तनशील बदलाव हाल ही में जनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में हुई प्रगति से संभव हुआ है। पहले, जटिल कार्यप्रवाहों के लिए एआई को लागू करने के लिए व्यापक नियम-आधारित प्रोग्रामिंग या कस्टम मॉडल का प्रशिक्षण आवश्यक होता था - ये प्रयास इतने कठिन और श्रमसाध्य थे कि केवल कुछ अग्रणी उपयोग मामलों का ही अस्तित्व था.। अब, शक्तिशाली एलएलएम अंतर्निहित संज्ञानात्मक क्षमताओं के साथ आते हैं, जिससे कोई भी उन्हें शून्य-शॉट कार्यों के लिए प्रेरित कर सकता है और उचित परिणाम प्राप्त कर सकता है। संकेतों की श्रृंखला बनाकर, कार्यों को कार्यान्वित करके, और फीडबैक लूप्स को शामिल करके, हम स्वायत्त एजेंट बना सकते हैं जो योजना बनाते हैं, तर्क करते हैं, और क्रम में कार्य करते हैं। संक्षेप में, एआई ने प्रश्नों का उत्तर देने से संपूर्ण प्रक्रियाओं का संचालन करने तक परिपक्वता प्राप्त की है।

स्पष्ट करने के लिए, एजेंटिक एआई बनाम आरपीए को परिणाम-प्रेरित स्वचालन बनाम प्रक्रिया-प्रेरित स्वचालन के रूप में देखा जा सकता है। आरपीए बॉट्स सख्ती से पूर्वनिर्धारित चरणों का पालन करते हैं — अगर A होता है, तो B — और वे इससे विचलित नहीं हो सकते। दूसरी ओर, एजेंटिक एआई लक्ष्य-उन्मुख है: यह लक्ष्य पाने के लिए कैसे निर्णय लेने के लिए तर्क का उपयोग करता है, संभवतः नए तरीकों को खोजता है जब परिस्थितियाँ बदलती हैं। जैसा कि एक सीटीओ ने कहा, "नियम-आधारित स्वचालन नाजुक होता है। पारंपरिक आरपीए सिस्टम कठोर निर्देशों का पालन करते हैं...", जबकि एआई एजेंट्स कार्यप्रवाह में अनुकूलनशीलता और निर्णय लेने की क्षमता लाते हैं। इसका मतलब है कि एजेंटिक कार्यप्रवाह वहां सफल हो सकते हैं जहां पारंपरिक बॉट्स टूट सकते हैं या उन्हें निरंतर मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

आधुनिक एजेंटिक सिस्टम अक्सर कई एआई एजेंटों के साथ मिलकर काम करने को शामिल करते हैं। एक एजेंट योजना बना सकता है, दूसरा परिणामों की पुष्टि कर सकता है - जो एआई पीयर रिव्यू का एक रूप सक्षम करता है। मॉडलों को एक-दूसरे के लिए चेक और बैलेंस के रूप में काम करने के लिए (जिसे कभी-कभी फ्लो इंजीनियरिंग कहा जाता है), संगठनों को विश्वसनीयता बढ़ाने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, एक एआई एजेंट एक रिपोर्ट का मसौदा तैयार कर सकता है जबकि दूसरा उसमें त्रुटियों या सुधारों की समीक्षा करता है, जिससे अकेले की तुलना में उच्च-गुणवत्ता का आउटपुट प्राप्त होता है।

क्यों कंपनियां एजेंटिक ऑटोमेशन को अपना रही हैं: दुनिया भर के व्यवसाय इस विकास पर ध्यान दे रहे हैं। पुरानी ऑटोमेशन केवल सबसे सरल परिदृश्यों को संभाल सकती है, जबकि एजेंटिक एआई असंरचित, जटिल वर्कफ़्लोज़ का सामना कर सकता है। हाल की उद्योग रिपोर्ट दिखाती हैं कि 88% कंपनियां बुद्धिमान ऑटोमेशन पहलों की सक्रिय रूप से योजना बना रही हैं, और 77% अपनी सबसे जटिल प्रक्रियाओं को ऑटोमेट करने पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। एशिया-प्रशांत में, इन एआई एजेंटों का अपनाना विशेष रूप से तेजी से बढ़ रहा है - यह क्षेत्र अब उत्तरी अमेरिका के बाद जनरेटिव एआई समाधानों को अपनाने में दूसरे स्थान पर है, और 2025 को विभिन्न उद्योगों में विस्तार की तैनाती के वर्ष के रूप में देखा जा रहा है। नेता एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ को बुनियादी ऑटोमेशन की सीमाओं को पार करने और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्राप्त करने का तरीका मानते हैं।

एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के प्रमुख लाभ: एआई के सीखने और तर्क करने की क्षमता को ऑटोमेशन के साथ मिलाकर, एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ कई व्यावसायिक लाभों को अनलॉक करते हैं:

• बेहतर दक्षता: एजेंटिक वर्कफ्लो न केवल सरल कार्य बल्कि जटिल कार्यों को भी उच्च गति से और निरंतर संभालते हैं। वे रिपोर्ट जनरेशन या चालान प्रसंस्करण जैसे बहु-चरणीय कार्यों को बुद्धिमानी से और 24/7 काम करके कुछ ही समय में पूरा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक फिनटेक फर्म ने ग्राहक ऑनबोर्डिंग के लिए एआई एजेंट का उपयोग किया और पाया कि इस प्रक्रिया में जो पांच कर्मचारियों को तीन घंटे लगते थे, उसे केवल 12 मिनट में बिना किसी मानव हस्तक्षेप के पूरा किया जा सकता है। यह पारंपरिक स्वचालन से परे है - यह थ्रूपुट में एक बड़ा परिवर्तन है। McKinsey ने नोट किया है कि स्वायत्त AI सिस्टम का उपयोग करने वाली कंपनियों ने 40% तक परिचालन दक्षता में वृद्धि देखी है, जो स्थिर उपकरणों के मुकाबले एक उल्लेखनीय सुधार है।
• बेहतर निर्णय-निर्धारण: एआई एजेंट वास्तविक समय में बड़े डेटा का विश्लेषण कर निर्णयों का समर्थन करने में सक्षम होते हैं। एक एजेंटिक वर्कफ्लो के अंदर, एआई जोखिम स्तरों का मूल्यांकन, मुद्दों को प्राथमिकता देना, या क्रियाओं की सिफारिश करना जैसे कार्य कर सकता है - कुछ ऐसा जो नियम-आधारित सॉफ़्टवेयर कभी नहीं कर सकता। ये एजेंट बड़ी डेटा सेटों से तुरंत अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं, जिससे व्यवसाय के लिए अधिक सूचित और समय पर निर्णय संभव होते हैं। उदाहरण के लिए, साइबर सुरक्षा खतरों की निगरानी करने वाला एक एजेंट जब किसी विसंगति का पता लगाता है तो स्वायत्त रूप से सर्वर को अलग करने का निर्णय ले सकता है। डेटा और संदर्भ पर प्रतिक्रिया देकर, एजेंटिक सिस्टम संगठनों को बाजार परिवर्तनों या आंतरिक घटनाओं का तेजी से प्रतिक्रिया देने में सहायता करते हैं।
• सुधरी हुई सटीकता: निर्णय चरणों और डेटा प्रबंधन को स्वचालित करके, एजेंटिक वर्कफ्लो मानव त्रुटियों को कम करते हैं। एआई एजेंट कार्यों को स्थिरता से निष्पादित करते हैं और विसंगतियों को चिह्नित करते हैं या स्वयं-सुधार करते हैं। जब अपवाद उत्पन्न होते हैं, तो वे या तो अपने दृष्टिकोण को समायोजित कर सकते हैं या समीक्षा के लिए विस्तृत संदर्भ के साथ मानव को भेज सकते हैं। इसका मतलब है कि डेटा प्रविष्टि, अनुपालन जांच, या जटिल गणनाओं जैसे क्षेत्रों में कम गलतियाँ। समय के साथ, निरंतर सीखने से एआई को त्रुटियों को और कम करने की अनुमति मिलती है, जिससे आउटपुट्स में विश्वास बढ़ता है। शोध से पता चलता है कि वर्कफ़्लो को स्वचालित करने से डेटा प्रविष्टि की गलतियों को एक तिहाई से अधिक और डेटा प्रसंस्करण में सटीकता को लगभग दोगुना किया जा सकता है, जो गुणवत्ता को बढ़ाता है और महंगी गलतियों को कम करता है।
• फुर्ती और अनुकूलन क्षमता: पारंपरिक स्वचालन तब टूट जाता है जब स्थितियाँ मानक से भिन्न होती हैं। इसके विपरीत, एजेंटिक एआई संदर्भ जागरूकता के साथ काम करता है - यह आवश्यकताओं के बदलने पर या अप्रत्याशित इनपुट आने पर पिवट कर सकता है। ये वर्कफ्लो नए संचालन फुर्ती के स्तर को प्रदर्शित करते हैं, जो नए मापदंडों या प्राथमिकताओं के अनुसार तुरंत समायोजित होते हैं। उदाहरण के लिए, अगर कोई एजेंट आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स का प्रबंधन कर रहा है और देरी होती है, तो यह पुनः योजना बना सकता है और शिपमेंट को गतिशील रूप से पुनः मार्गित कर सकता है बजाय इसके कि बस रुक जाए। यह अनुकूलन क्षमता व्यवसाय प्रक्रियाओं को झटके और विविधताओं के प्रति अधिक लचीला बनाती है।
• विस्तार क्षमता: एजेंटिक वर्कफ्लो डिज़ाइन द्वारा ही विस्तार योग्य होते हैं। एक बार जब एआई एजेंट को किसी कार्य के लिए सेट अप किया जाता है, तो यह कृत्रिम रूप से कार्य को वितरित करके या स्वयं के अतिरिक्त उदाहरणों को (सॉफ़्टवेयर में) घुमाकर बढ़ती मात्रा को संभाल सकता है बिना लागत में रैखिक वृद्धि के। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी, ग्राहक पूछताछ, आदेश और इन्वेंटरी अपडेट को पीक सीज़न के दौरान प्रबंधित करने के लिए एआई एजेंटों पर निर्भर कर सकती है। यहां तक कि अगर किसी छुट्टी से पहले मांग बड़े पैमाने पर बढ़ जाती है, तो एआई एजेंट सेवा स्तर बनाए रखते हैं, जबकि एक मानव टीम या फिक्स्ड बॉट्स अभिभूत हो सकते हैं। यह विस्तार क्षमता सुनिश्चित करती है कि वृद्धि या अचानक कार्यभार का प्रकोप प्रदर्शन या गुणवत्ता से समझौता नहीं करता।
• लागत बचत: अधिक प्रक्रियाओं (जिनमें परंपरागत रूप से कुशल मानव निर्णय की आवश्यकता होती थी) को स्वचालित करके, एजेंटिक एआई महत्वपूर्ण लागत में कटौती कर सकता है। यह न केवल दोहराए जाने वाले कार्यों पर श्रम की बचत है; यह त्रुटियों, विलंबों, और उप-इष्टतम निर्णयों के लागत से भी बचाव है। एक विश्लेषण ने अनुमान लगाया कि जेनरेटिव एआई केवल ग्राहक संचालन में स्वचालन के दायरे का विस्तार करके और संसाधनों के उपयोग में सुधार करके $400 बिलियन से अधिक उत्पादकता वृद्धि ला सकता है। प्रारंभिक अपनाने वाले पहले से ही महंगे मानव एजेंटों में शामिल होने से पहले फ्रंट-लाइन क्वेरी को संभालने के लिए एआई सहायकों का उपयोग करके ग्राहक सेवा लागत में लगभग 30% की गिरावट देख रहे हैं। संक्षेप में, बुद्धिमान स्वचालन के साथ अधिक करने पर शीर्ष-लाइन और नीचे-लाइन दोनों पर प्रभाव पड़ता है।

वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग: एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ उद्योगों में उभर रहे हैं। ग्राहक समर्थन में, एआई एजेंट अब संपूर्ण पूछताछ को स्वयं संभालते हैं - संदर्भ को समझते हैं, प्रासंगिक खाता डेटा खींचते हैं, रिफंड या पुनः ऑर्डर जैसी अनुरोधों को निष्पादित करते हैं, और केवल तभी मनुष्यों को सौंपते हैं जब यह बिल्कुल आवश्यक हो। इससे समाधान समय कम होता है और जटिल मामलों के लिए मानव प्रतिनिधियों को मुक्त करता है। वित्त में, एजेंट चालानों को ग्रहण कर सकते हैं, उन्हें अनुबंधों या बजट के खिलाफ प्राकृतिक भाषा समझ का उपयोग करके क्रॉस-चेक कर सकते हैं, और फिर अनुमोदन या भुगतान की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, किसी भी विसंगति से सीखते हैं। एचआर विभाग भर्ती और ऑनबोर्डिंग के लिए एजेंटिक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं: एक एआई एजेंट स्वतःस्फूर्त रूप से रिज्यूमे स्कैन कर सकता है, साक्षात्कार शेड्यूल कर सकता है, और यहां तक कि नए कर्मचारियों को प्रशिक्षण मॉड्यूल के माध्यम से मार्गदर्शन कर सकता है..। सामान्य धागा यह है कि ये एआई एजेंट सिर्फ उत्तरदायी इंजन नहीं हैं; वे व्यवसाय वर्कफ़्लोज़ में सक्रिय कर्मकर्ता के रूप में कार्य कर रहे हैं।

एक उदाहरणात्मक उपयोग केस के रूप में आईटी समर्थन पर विचार करें। एक पारंपरिक आईटी हेल्पडेस्क बॉट एक स्थिर स्क्रिप्ट पर चलता है और फिर हार मान लेता है – "मैंने कुछ भी कोशिश नहीं की और मेरे पास अब कोई विचार नहीं है"। हालाँकि, एक आधुनिक एजेंटिक वर्कफ़्लो समस्या निवारण को एक मानव विशेषज्ञ की तरह देखता है: स्पष्ट करने वाले प्रश्न पूछें, डायग्नोस्टिक कमांड चलाएं, परिणामों के आधार पर अनुकूलित करें, कई दृष्टिकोण आज़माएँ और तभी पूर्ण लॉग के साथ आगे बढ़ें। IBM यह वर्णन करता है कि कैसे एक एजेंटिक आईटी सहायक वाई-फाई समस्या की पहचान बार-बार कर सकता है, सुधार प्रयासों (एपीआई के माध्यम से राउटर स्थिति की जांच करने से लेकर कॉन्फ़िगरेशन रीसेट करने तक) कर सकता है, और यह सीख सकता है कि क्या काम किया।. ऐसा एआई एजेंट प्रभावी रूप से समस्या को तब तक स्वयं संभालता है जब तक समाधान नहीं हो जाता, जिससे नियमित तकनीकी मुद्दों पर मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता काफी कम हो जाती है। यह दिखाता है कि एंटरप्राइज़ वातावरण में एआई को दिमाग (निर्णय लेने के लिए) और हाथ (कार्रवाई करने के लिए) दोनों देने की शक्ति है।

चुनौतियाँ और विचार: एजेंटिक वर्कफ़्लो में जाना बिना चुनौतियों के नहीं है। क्योंकि ये AI एजेंट अधिक स्वायत्तता के साथ काम करते हैं, संगठनों को जवाबदेही, नैतिकता और निगरानी के मुद्दों को संबोधित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, अगर कोई स्वायत्त एजेंट एक गलत निर्णय लेता है, तो जिम्मेदार कौन होगा? एजेंट के निर्णय प्रक्रिया में पारदर्शिता सुनिश्चित करना और उच्च-स्तरीय निर्णयों के लिए मानव को शामिल रखना महत्वपूर्ण है। सुरक्षा एक और चिंता है - एजेंटों को विभिन्न उपकरणों और डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है, इसलिए दुरुपयोग या उल्लंघनों को रोकने के लिए मजबूत प्रमाणीकरण और अनुमतियाँ आवश्यक हैं। इसके अलावा, पक्षपात और नैतिकता का प्रबंधन आवश्यक है, क्योंकि दोषपूर्ण डेटा या तर्क पर कार्य करने वाला AI एजेंट अनुचित परिणामों को बढ़ा सकता है। उद्यमों को एजेंटिक प्रक्रियाओं में गार्डरेल और अनुपालन जांच लागू करनी चाहिए (उदाहरण के लिए, एक AI-संचालित भर्ती वर्कफ़्लो को निष्पक्ष निर्णयों के लिए मॉनिटर करना चाहिए)। अंत में, इन उन्नत वर्कफ़्लो को विरासती प्रणालियों के साथ एकीकृत करना तकनीकी रूप से जटिल हो सकता है। हालांकि, उद्योग तेजी से समाधान विकसित कर रहा है: कई एजेंटिक ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म अब एकीकरण एडेप्टर, ऑडिट लॉग, और नीति प्रबंधन के साथ आते हैं ताकि अपनाने में आसानी हो।

आगे का रास्ता: एजेंटिक एआई वर्कफ्लो काम करने के तरीके में एक बुनियादी बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं – स्थैतिक स्वचालन से लेकर अनुकूली, बुद्धिमान स्वचालन तक। यह बदलाव जितना तकनीकी है, उतना ही सांस्कृतिक भी है। जो व्यवसाय सफलतापूर्वक एजेंटिक स्वचालन का लाभ उठाते हैं, वे अपनी प्रक्रियाओं को अधिक उत्तरदायी, नवीन और ग्राहक-केंद्रित बना सकते हैं। वे सिर्फ वही कार्य तेजी से करने से आगे बढ़ जाएंगे, बल्कि एआई के नेतृत्व में कार्यप्रवाह की पूरी तरह से पुनःकल्पना करेंगे।

अमेरिका और एशिया के उद्यमों के लिए, इस नए प्रतिमान को अपनाना एक गेम-चेंजर साबित हो सकता है। उत्तरी अमेरिका के तकनीकी और वित्तीय क्षेत्रों के अग्रणी पहले ही अपने मुख्य प्रक्रियाओं में एजेंटिक एआई को शामिल कर रहे हैं, जबकि जापान, कोरिया और एपीएसी में कंपनियां इस वर्ष पायलट परियोजनाओं को तेजी से उत्पादन में परिवर्तित कर रही हैं। यह व्यापार स्वचालन में अधिक "ब्रेनपावर" डालने की वैश्विक दौड़ है। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होती है, हम उम्मीद कर सकते हैं कि एजेंटिक वर्कफ्लोज डिजिटल उद्यमों की रीढ़ बन जाएंगे - आईटी समर्थन और विपणन विश्लेषण से लेकर आपूर्ति श्रृंखला के अनुकूलन तक सब कुछ संभालते हुए - वो भी न्यूनतम मार्गदर्शन के साथ।

महत्वपूर्ण रूप से, सफलता के लिए AI स्वायत्तता को मानव शासन के साथ मिलाना आवश्यक होगा। संगठनों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके लोग AI एजेंट्स के साथ काम करना सीखें, भूमिकाओं और प्रक्रियाओं को पुनः डिज़ाइन करें, और पारदर्शिता और नैतिकता के माध्यम से विश्वास बनाएँ। जो इसे सही ढंग से करेंगे, वे केवल दक्षता ही नहीं, बल्कि चपलता और अंतर्दृष्टि भी प्राप्त करेंगे, जिसे प्रतियोगी मेल नहीं खा पाएंगे। BCG का कहना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विस्तार एक बड़ा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बना सकता है, और एजेंटिक कार्यप्रवाह संभवतः AI के पैमाने पर सबसे स्पष्ट उदाहरण हैं।

सारांश में, एजेंटिक कार्यप्रवाह उद्यम स्वचालन का भविष्य हैं, हमें बुद्धिमान व्यावसायिक संचालन की लंबे समय से वादा की गई दृष्टि के करीब ला रहे हैं। सॉफ़्टवेयर बॉट्स के बजाय जो केवल वही करते हैं जो उन्हें बताया जाता है, अब हमारे पास AI सहकर्मी हैं जो यह समझ सकते हैं कि क्या किया जाना चाहिए। मशीनों के अथक निष्पादन को मानव बुद्धिमत्ता की अनुकूलता के साथ जोड़कर, एजेंटिक AI उत्पादकता और नवाचार के एक नए युग के द्वार खोलता है। जो व्यवसाय इन स्वायत्त एजेंटों का अपने कार्यबल में स्वागत करते हैं - और उन्हें उचित निगरानी के साथ मार्गदर्शन करते हैं - वे 2025 और उसके बाद अग्रणी रहेंगे, ऐसे परिणाम प्राप्त करेंगे जो स्थिर स्वचालन कभी नहीं पहुंचा सकता।