Adobe की AI विशेषज्ञ Rochelle Tognetti ने कंपनियों को बड़े AI प्रयोगों से आगे बढ़कर एकीकृत और नियंत्रित सिस्टम बनाने की सलाह दी है। उन्होंने कहा कि **25%** से ज़्यादा ग्राहक पहले से ही रिसर्च के लिए AI एजेंट का इस्तेमाल कर रहे हैं, ऐसे में कंपनियों को अब डेटा सुरक्षा और व्यवस्थित गवर्नेंस को प्राथमिकता देनी होगी।
Adobe की AI एक्सपर्ट, Rochelle Tognetti, का मानना है कि जो कंपनियां अभी भी छोटे-छोटे AI प्रयोगों (experiments) में अटकी हैं, उन्हें अब भरोसेमंद और नियंत्रित AI सिस्टम बनाने पर ध्यान देना चाहिए ताकि असली बिजनेस वैल्यू मिल सके। उन्होंने बताया कि AI एक आम घरेलू प्रोडक्टिविटी टूल बन गया है, लेकिन बड़ी कंपनियां इसे बड़े पैमाने पर कैसे इस्तेमाल कर रही हैं, इसमें अभी भी एक बड़ी कमी है। कई कंपनियां सिर्फ कुछ खास कामों के लिए AI का इस्तेमाल कर रही हैं, लेकिन ये सफलताएं बड़े पैमाने पर संगठनात्मक दक्षता (organizational efficiency) में तब्दील नहीं हो पा रही हैं।
छोटे प्रयोगों से आगे बढ़कर AI का विस्तार
Tognetti ने इस बात पर ज़ोर दिया कि ग्राहकों की आदतें तेजी से बदली हैं। दुनिया भर में 25% से ज़्यादा यूज़र्स प्रोडक्ट रिसर्च और फैसले लेने के लिए AI चैट एजेंट पर निर्भर कर रहे हैं। इससे AI टेक्नोलॉजी और ब्रांड की प्रतिष्ठा के बीच सीधा संबंध बन गया है। चूंकि AI अब सीधे व्यवसायों और ग्राहकों के बीच में है, इसलिए कंपनियां इसे सिर्फ एक सॉफ्टवेयर के तौर पर नहीं देख सकतीं। उन्हें ग्राहक को केंद्र में रखते हुए पूरे बिजनेस प्रोसेस को फिर से सोचना होगा, न कि मौजूदा पुराने वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करना होगा।
गवर्नेंस और जोखिम कम करना
ज़्यादा ऑटोमेटिक AI एजेंट की ओर बढ़ना कुछ खास ऑपरेशनल चुनौतियां लेकर आता है। Tognetti ने चेतावनी दी कि अगर इन सिस्टम्स को ठीक से मैनेज नहीं किया गया, तो ये बड़ी मुसीबतें खड़ी कर सकती हैं, जैसे कि महत्वपूर्ण बिजनेस डेटा का गलती से डिलीट हो जाना या गलत ग्राहक कम्युनिकेशन। इन जोखिमों को कम करने के लिए, संगठनों को तीन स्तंभों पर आधारित नींव बनानी होगी: भरोसेमंद बिजनेस कॉन्टेक्स्ट, मजबूत आंतरिक गवर्नेंस और सख्त सुरक्षा नियंत्रण। ये तत्व सुनिश्चित करते हैं कि AI लाइव प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में उम्मीद के मुताबिक काम करे।
AI अपनाने का चार-चरणीय रोडमैप
Adobe ने कंपनियों को AI अपनाने की संरचना बनाने में मदद करने के लिए एक चार-चरणीय फ्रेमवर्क (four-stage framework) का प्रस्ताव दिया है। यह सफर AI द्वारा कर्मचारियों की सहायता करने से शुरू होता है, फिर मानवीय निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाना, मानवीय निगरानी के साथ वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करना, और अंत में AI का स्वतंत्र रूप से संचालन करना। वर्तमान में, अधिकांश कंपनियां पहले दो चरणों में हैं। Adobe के तरीके में बड़े भाषा मॉडल (large language models) के आसपास एक गवर्निंग हार्नेस लगाना शामिल है ताकि ऑडिटेबिलिटी (auditability) और सुरक्षा सुनिश्चित हो सके। इन सिस्टम्स को मौजूदा टेक्नोलॉजी इंफ्रास्ट्रक्चर में एकीकृत करके, व्यवसाय अनियंत्रित AI के जोखिम को कम कर सकते हैं और अधिक जटिल ऑटोमेशन की ओर काम कर सकते हैं। निवेशकों और हितधारकों के लिए, मुख्य बात यह होगी कि बड़े उद्यम व्यक्तिगत प्रयोगों से इन अधिक सुरक्षित, बड़े पैमाने वाले फ्रेमवर्क की ओर कितनी तेजी से बढ़ पाते हैं, क्योंकि यह परिवर्तन संभवतः AI तकनीक में निवेश की गई पूंजी पर दीर्घकालिक रिटर्न (long-term return on capital) निर्धारित करेगा।