एआई एजेंटों की उम्र: जब खुफिया प्रतिक्रिया देना बंद कर देता है और निर्णय लेना शुरू कर देता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में बातचीत पिछले दो वर्षों में तेजी से बढ़ी है हालांकि, उत्साह के पीछे, एक कम बहस वास्तविकता है हमने जो आंतरिक अध्ययन किया है वह डेटा लाता है कि हालांकि ग्राहकों के साथ ७०१ टीपी ३ टी से अधिक डिजिटल इंटरैक्शन में पहले से ही कुछ स्तर शामिल हैं स्वचालन, १५१ टीपी ३ टी से कम राजस्व, परिचालन दक्षता या प्रासंगिक व्यावसायिक निर्णयों पर प्रत्यक्ष प्रभाव उत्पन्न करने का कारण सरल और संरचनात्मक है: स्वचालित करना निर्णय लेने के समान नहीं है।. 

वर्षों से, कार्यों में तेजी लाने, घर्षण को कम करने और संचालन को स्केल करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है पहले नियमों के साथ, फिर बॉट्स के साथ, और फिर एआई के साथ पृथक प्रक्रियाओं पर लागू किया गया यह विकास आवश्यक था, लेकिन एक स्पष्ट सीमा को उजागर करने वाली कंपनियां पहले से कहीं अधिक तेजी से निष्पादित करती हैं, लेकिन दबाव में मानव व्याख्या पर निर्भर देर से, खंडित और महत्वपूर्ण निर्णय लेना जारी रखती हैं निष्पादन स्वचालित था।. 

२०२६ में प्रवेश करते समय, सवाल अब यह नहीं है कि एआई का उपयोग किया जाना चाहिए, लेकिन जहां इसे निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार करने की आवश्यकता है वास्तविक व्यवसाय अप्रत्याशित वातावरण में संचालित होता है, ग्राहकों के साथ उनके दिमाग बदलते हैं, विषयों को मिलाते हैं, दिनों बाद लौटते हैं और निरंतरता की उम्मीद करते हैं निर्णय केवल पूछे गए प्रश्न पर निर्भर नहीं करते हैं, बल्कि इतिहास, क्षण, चैनल और बातचीत के उद्देश्य पर निर्भर करते हैं इस संदर्भ में, निश्चित प्रवाह और पूर्वनिर्धारित उत्तरों के आधार पर कास्ट सिस्टम, स्केल करने के लिए तकनीकी विफलता के कारण नहीं, बल्कि इसलिए कि वे एक ऐसी दुनिया के लिए डिज़ाइन किए गए थे जहां सही उत्तर देना पर्याप्त था।. 

एआई में वास्तविक छलांग एक एकल नवाचार से नहीं, बल्कि ठोस प्रगति के अभिसरण से आया: अधिक सक्षम मॉडल, संदर्भ की बेहतर समझ, और समय के साथ स्मृति, लक्ष्यों और राज्यों को बनाए रखने की क्षमता एआई विशुद्ध रूप से प्रतिक्रियाशील होने से अधिक स्वायत्त रूप से संचालित करने के लिए आगे बढ़ गया है यह अब अलग-अलग सवालों के जवाब देने तक सीमित नहीं है यह पूरी बातचीत की व्याख्या कर सकता है, पैटर्न को पहचान सकता है, कई स्रोतों से संकेतों को जोड़ सकता है, और न केवल कीवर्ड के आधार पर इरादे के आधार पर निर्णय ले सकता है।. 

यह वह जगह है जहां एआई एजेंट उत्पन्न होते हैं एक एआई एजेंट स्क्रिप्ट से संचालित नहीं होता है, लेकिन उद्देश्यों से यह बातचीत के संदर्भ को समझता है, पिछली बातचीत पर विचार करता है, एक स्पष्ट व्यावसायिक उद्देश्य रखता है और यह तय करता है कि अगला सबसे उपयुक्त कदम क्या है इसके अलावा, यह कंपनी के सिस्टम के भीतर वास्तविक क्रियाएं करता है और प्रत्येक इंटरैक्शन के परिणाम से सीखता है एआई अब केवल एक इंटरफ़ेस नहीं है और उत्पादन में निर्णय प्रणाली बन जाता है।. 

यह परिवर्तन प्रासंगिक है क्योंकि व्यापार में सबसे प्रभावशाली निर्णय समितियों या डैशबोर्ड में नहीं होते हैं वे ऑपरेशन की अग्रिम पंक्ति पर लाखों बार दैनिक होते हैं तय करें कि किसी विशिष्ट ग्राहक को क्या कहना है, उस पल में क्या पेशकश करनी है, कब जोर देना है, कब इंतजार करना है, कब चढ़ना है ये ऐसे निर्णय हैं जो दिखने में छोटे लगते हैं, लेकिन प्रभाव में विशाल होते हैं जब पैमाने पर दोहराया जाता है इस प्रकार का निर्णय बातचीत, कमजोर संकेतों, स्वर में परिवर्तन, झिझक, व्यवहार में सूक्ष्म विचलन, और संचित संदर्भ में निश्चित नियमों के साथ काम नहीं करता है।. 

यह ठीक इस क्षेत्र में है कि एआई एजेंट एक वादा नहीं रह जाते हैं और अपरिहार्य हो जाते हैं वे निर्देशों को निष्पादित नहीं करते हैं वे परिचालन मानदंडों का प्रयोग करते हैं एक मानदंड जो पहले विशेष रूप से लोगों, व्यक्तिगत अनुभव और मानव निर्णय पर निर्भर था, और जिसे अब सिस्टम के भीतर डिजाइन, प्रशिक्षित, शासित और दोहराया जा सकता है।. 

यालो में, यह दृष्टिकोण एक दशक से अधिक समय में बनाया गया है, विभिन्न संदर्भों, बिक्री, भुगतान, क्रेडिट, बिलिंग, प्रतिधारण और सेवा में लाखों वार्तालापों और व्यावसायिक निर्णयों के निरंतर संचालन से, व्हाट्सएप, वॉयस कॉल, एप्लिकेशन और वेब जैसे चैनलों के बीच वितरित इस अनुभव से पता चला है, व्यवहार में, बड़े पैमाने पर निर्णय स्क्रिप्ट या कठोर स्वचालन के साथ हल नहीं होते हैं, लेकिन ऐतिहासिक संदर्भ, लेनदेन डेटा, व्यावसायिक नियमों और निरंतर सीखने के संयोजन के साथ बातचीत के समय होने की आवश्यकता होती है, इससे संवादी एजेंटों को न केवल इंटरफेस के रूप में, बल्कि सिस्टम के भीतर निर्णय परिचालन इकाइयों के रूप में माना जाने लगा है।. 

२०२६ की तलाश में भविष्यवाणी नहीं कर रहा है यह पहले से ही चल रहे एक बदलाव का नामकरण कर रहा है संगठन जो समझते हैं एजेंटिक युग वे बेहतर, तेज और स्थिरता के साथ निर्णय लेने में सक्षम संरचनाओं को डिजाइन करेंगे जो समझ में नहीं आते हैं वे स्वचालन से घिरे रहेंगे, बड़े पैमाने पर कार्य करेंगे, लेकिन एक ही निर्णय बाधा से चिपके रहेंगे: निश्चित नियम, संदर्भ की कमी और मानव हस्तक्षेप पर निरंतर निर्भरता इस संक्रमण को स्पष्टता की आवश्यकता है, क्योंकि जो दांव पर है वह अधिक एआई नहीं जोड़ रहा है, लेकिन उस मॉडल पर काबू पाना जिसमें प्रौद्योगिकी प्रदर्शन करती है, लेकिन निर्णय नहीं लेती है स्वचालित करना पहला कदम था एजेंटों के साथ, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा।. 

*यालो के सीओओ एंड्रेस स्टेला द्वारा.