AI को प्रयोग से आगे ले जाने के लिए ज़रूरी है कि एजेंटों को परिचालन संदर्भ से जोड़ा जाए और उन व्यावसायिक प्रक्रियाओं की पहचान की जाए जहाँ वे सबसे अधिक मूल्य दे सकते हैं। उद्यम AI सिफ़ारिशें तैयार कर सकता है, कार्यों को स्वचालित कर सकता है और संगठनों को तेज़ी से निर्णय लेने में मदद कर सकता है। लेकिन यदि यह समझ न हो कि कोई व्यवसाय वास्तव में कैसे चलता है, तो शक्तिशाली मॉडल भी उन बाधाओं और संबंधों को नज़रअंदाज़ कर सकते हैं जो तय करते हैं कि कोई निर्णय सही है या नहीं।
Celonis में उद्यम AI के मुख्य वैज्ञानिक Devavrat Shah के लिए यह संदर्भ उस चीज़ के केंद्र में है जिसे वे "निर्णय बुद्धिमत्ता" कहते हैं। उनका तर्क है कि AI एजेंट बड़ी निर्णय-प्रक्रियाओं के भीतर अलग-अलग कार्यों में सहायता कर सकते हैं, लेकिन उन्हें यह समझना होगा कि हर कार्य की क्या भूमिका है और उसके आसपास की व्यावसायिक परिस्थितियाँ क्या हैं। सही परिचालन संदर्भ के बिना, एजेंट महत्वपूर्ण बाधाओं को अनदेखा कर सकते हैं, महंगी गलतियाँ कर सकते हैं, या यह पता लगाने में अत्यधिक कंप्यूटिंग संसाधन खर्च कर सकते हैं कि उन्हें क्या जानना है।
समाधान की शुरुआत AI को उन प्रक्रियाओं और डेटा से जोड़ने से होती है जिन्हें उद्यम पहले से उपयोग करते हैं। एक संदर्भ परत एजेंटों को वर्कफ़्लो समझने, परिभाषित सुरक्षा-सीमाओं के भीतर काम करने और ऐसी सिफ़ारिशें तैयार करने में मदद कर सकती है जिनकी लोग समीक्षा और अनुमोदन कर सकें। Shah सलाह देते हैं कि संगठन किसी एक विशिष्ट व्यावसायिक निर्णय से शुरुआत करें, उसके सबसे कठिन चरणों की पहचान करें, और परखें कि क्या AI उन्हें बेहतर बना सकता है। गति और मूल्य में हुए लाभ को मापने से यह तय करने में मदद मिल सकती है कि किसी एप्लिकेशन को बड़े पैमाने पर लागू करना उचित है या नहीं।
यह दृष्टिकोण कर्मचारियों के समय बिताने के तरीके को भी बदल सकता है। दोहराव वाले, मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करने और टीमों के बीच कार्यों का समन्वय करने से लोग अधिक जटिल रणनीतिक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। हालाँकि, इस लाभ को प्राप्त करने के लिए कार्यबल शिक्षा में निवेश करना होगा, ताकि कर्मचारी AI के परिणामों और उनके निहितार्थों को समझ सकें। आगे देखते हुए, Shah को नियमित परिचालन कार्यों से लेकर वित्त, कार्यबल प्रबंधन, विपणन और बिक्री में उद्यम-व्यापी योजना तक अवसर दिखते हैं।
स्रोत: MIT Technology Review AI · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित