एंटरप्राइज़ AI निवेश में उछाल है, लेकिन हनीमून का दौर आधिकारिक तौर पर खत्म हो गया है। गार्टनर ने 2026 को संगठनों के लिए अपने AI प्रोजेक्ट्स को रणनीतिक व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करने का "इन्फ्लेक्शन ईयर" घोषित किया है - जो कॉरपोरेट भाषा में "हमें पैसा दिखाओ, नहीं तो हम प्लग खींच लेंगे" कहने जैसा है। जैसे-जैसे ROI साबित करने का दबाव बढ़ता है, कार्यकारी एजेंटिक AI की ओर रुख कर रहे हैं, उम्मीद करते हुए कि यह वह मापनीय वित्तीय परिणाम देगा जो उनके शेयरधारक मांगते हैं।

AI एजेंटों के लिए एक प्रमुख अवसर स्वयं तकनीकी कार्य में मौजूद है, जहां IT बुनियादी ढांचे की लागत 2030 तक दो से तीन गुना बढ़ने का अनुमान है, मैकिन्से के अनुसार, भले ही बजट स्थिर रहे। पिछले 18 महीनों में, तकनीकी टीमों - इंजीनियरों, डेवलपर्स, आर्किटेक्ट्स और अन्य चिकित्सकों जो डिजिटल लाइट्स को चालू रखते हैं - ने स्पष्ट रूप से एजेंटों को काम पर लगा दिया है। एजेंटों का अंतिम वादा केवल कार्यों को स्वचालित करना नहीं है, बल्कि पूरे वर्कफ़्लो को प्रबंधित करना है, व्यावसायिक लक्ष्यों को इस तरह से आगे बढ़ाना जिससे मनुष्य और एजेंट सहयोग कर सकें। लेकिन स्वचालित निर्णय लेने के जोखिमों को देखते हुए, टीमें बिना विश्वास के चाबियाँ नहीं सौंप सकतीं कि एजेंट सुरक्षित, विश्वसनीय और सुरक्षित हैं।

प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों के बीच, हमारे शोध से पता चलता है कि टीमें AI, डेटा और क्लाउड कार्यों की एक महत्वपूर्ण मात्रा में एजेंटिक AI का उपयोग करने में अत्यधिक आश्वस्त हैं। जहां एजेंट की तैयारी कम होती है, वह मुख्य रूप से इन सिस्टमों को प्रदान किए जा रहे व्यावसायिक संदर्भ की कमी के कारण होता है। कार्य जितना जटिल होता है, एजेंट को उतनी ही अधिक तर्क क्षमता की आवश्यकता होती है - और उतना ही अधिक व्यावसायिक संदर्भ। ऐसी संदर्भ-निर्माण क्षमताएं अभी भी प्रारंभिक विकास में हैं, खासकर जब एंटरप्राइज़ डेटा गड़बड़ और संभालना मुश्किल हो। मानव निरीक्षण, यह पता चला है, सफलता के लिए एक महत्वपूर्ण कारक बना हुआ है।

यह जानते हुए कि तकनीकी टीमें इस परिवर्तन के लिए महत्वपूर्ण हैं, हमारे द्वारा साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों को उम्मीद है कि अनुभव गहराने और व्यावसायिक वातावरण परिपक्व होने पर एजेंट का आत्मविश्वास बढ़ेगा। "जैसे-जैसे हम एजेंटों को उन्हीं परिचालन सीमाओं, पहचान प्रणालियों और शासन मॉडलों के भीतर काम करने के लिए डिज़ाइन करते हैं जिनका टीमें पहले से उपयोग करती हैं, वे उन प्रणालियों की तरह व्यवहार करने लगते हैं जिन पर संगठन पहले से भरोसा करते हैं," माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर प्लेटफ़ॉर्म के कॉर्पोरेट उपाध्यक्ष और मुख्य उत्पाद अधिकारी जेरेमी विंटर कहते हैं।

यह रिपोर्ट - 300 वैश्विक प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों के सर्वेक्षण पर आधारित - AI, डेटा और क्लाउड वर्कफ़्लो में 101 कार्यों को रैंक करती है, जो उत्तरदाताओं के एजेंटों द्वारा उनकी ओर से कार्य करने में विश्वास पर आधारित है। यह यह भी जांचती है कि तकनीकी टीमें एजेंटिक AI के अवसरों और चुनौतियों को कैसे देखती हैं, साथ ही उनके करियर को बढ़ाने की इसकी क्षमता भी। मापने योग्य कार्यों के लिए आत्मविश्वास बढ़ रहा है और जटिल निर्णय के क्षेत्रों में बढ़ रहा है। तकनीकी विशेषज्ञों का मानना है कि एजेंट रोजमर्रा के काम में मदद करते हैं, जिसमें प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना, प्रदर्शन में सुधार करना और दोहराए जाने वाले कार्यों को कम करना शामिल है। रिपोर्ट और बॉयलरप्लेट कोड उत्पन्न करने के लिए आत्मविश्वास सबसे अधिक है, जिसमें बहु-चरणीय वर्कफ़्लो और उन्नत तर्क में स्पष्ट अवसर है।

डेटा वर्कफ़्लो सफलता का क्षेत्र हैं। तकनीकी टीमें एजेंटों पर सबसे अधिक भरोसा करती हैं जहां संरचना निर्णयों के लिए एक विश्वसनीय आधार प्रदान करती है - डेटा गुणवत्ता निगरानी, विज़ुअलाइज़ेशन विसंगति का पता लगाना, रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम निगरानी और डेटा प्रोफाइलिंग जैसे क्षेत्र। यह वह जगह है जहां डेटा के सबसे करीब के डोमेन विशेषज्ञ एजेंटों को कार्य करने और विश्वसनीय परिणाम देने के लिए संदर्भ प्रदान कर सकते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट 365 कोर और वर्क आईक्यू की कॉर्पोरेट उपाध्यक्ष अमांडा सिल्वर द्वारा माइक्रोसॉफ्ट क्लाउड ब्लॉग पढ़ें, जो मानव को लूप में रखने के महत्व और सिस्टम सोच कैसे करियर को आगे बढ़ाती है, पर जोर देता है। और एजेंटों के लिए एक सफलता उपयोग के मामले के रूप में डेटा वर्कफ़्लो में गहराई से जाने के लिए, माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक के उत्पाद के कॉर्पोरेट उपाध्यक्ष किम मैनिस से सुनने के लिए फैब्रिक ब्लॉग देखें।

यह सामग्री MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के कस्टम कंटेंट आर्म, इनसाइट्स द्वारा निर्मित की गई थी। यह MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के संपादकीय कर्मचारियों द्वारा नहीं लिखा गया था। इसे मानव लेखकों, संपादकों, विश्लेषकों और चित्रकारों द्वारा शोधित, डिज़ाइन और लिखा गया था। इसमें सर्वेक्षण लिखना और डेटा संग्रह शामिल है।