यदि, इन अंतिम दो वर्षों में, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उद्भव ने हमें इस तकनीक की क्षमता का एक झलक दी है – और, हमें सहमत होना चाहिए – इसका प्रभाव ग्राहक सेवा जैसे क्षेत्रों में पर्याप्त रहा है, 2025 में हमें "एजेंटिक AI" के विकास को देखने की उम्मीद करनी चाहिए, जो तकनीक के परिदृश्य को महत्वपूर्ण रूप से बदलने का वादा करते हैं। आईए के मॉडल की बढ़ती हुई विस्तार के साथ ही अधिक से अधिक कंपनियों और क्षेत्रों के लिए, यह तथ्य है कि आज कोई भी कंपनी आईए के नवाचार या संचालन में संभावित आवेदन को नजरअंदाज नहीं कर सकती।
परंपरागत एआई की तुलना में, जिन्हें निरंतर मानवीय निगरानी की आवश्यकता होती है, एजेंट एआई स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जटिल कार्यों को सीधे मानवीय हस्तक्षेप के बिना पूरा करते हैं। यह प्रगति गहरे सीखने वाले एल्गोरिदम के कारण संभव हुई है जो प्रणालियों को बड़े पैमाने पर डेटा को समझने और संसाधित करने की अनुमति देते हैं, और नई जानकारी और संदर्भों के साथ तेजी से अनुकूलित होते हैं।
इसके अलावा, एजेंट AI प्रणालियाँ विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके स्वतंत्र रूप से चुनौतियों का विश्लेषण करने, रणनीतियों विकसित करने और जटिल कार्यों को क्रमिक रूप से निष्पादित करने के लिए करती हैं। इस प्रकार की एआई के आवेदन की क्षमता बहुत बड़ी है, ग्राहक सेवा से शुरू होकर किसी भी प्रकार की जानकारी या कंपनी के प्रक्रियाओं के प्रसंस्करण तक, और साथ ही साइबर सुरक्षा में भी, जहां आज मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता वाले कार्यों को स्वचालित किया जा सकता है, जैसे सिस्टम में कमजोरियों का विश्लेषण और सुधार करना, उदाहरण के लिए।
ब्राज़ील में, समान AI को अपनाना अभी प्रारंभिक चरण में है। कुछ सेक्टर पहले ही नए मॉडल का परीक्षण कर रहे हैं, और एक अध्ययन के अनुसार, जो आर्थिक अनुसंधान संस्थान (IPEA) द्वारा किया गया है, 2025 तक लगभग 40% बड़े ब्राजीलियाई कंपनियां अपने संचालन में एजेंटिक AI प्रणालियों को शामिल करने की योजना बना रही हैं।
एजेंट आईए का प्रभाव
एआई एजेंट के प्रभाव की संभावना बहुत बड़ी है। बैंक और वित्तीय संस्थान तकनीक के साथ धोखाधड़ी की घटनाओं को 50% तक कम कर सकते हैं, ब्राज़ीलियाई बैंक संघ (FEBRABAN) के अनुसार।
स्वास्थ्य क्षेत्र भी नई तकनीक को लागू कर सकता है। ब्राज़ीलियन मेडिकल एसोसिएशन (AMB) का कहना है कि एआई एजेंट चिकित्सा त्रुटियों को 30% तक कम करने की क्षमता रखता है, क्योंकि यह तकनीक मेडिकल रिकॉर्ड, परीक्षण परिणाम और रोगियों के स्वास्थ्य इतिहास का विश्लेषण कर अधिक सटीक निदान प्रस्तावित कर सकती है। उद्योग में, स्मार्ट ऑटोमेशन एजेंटिक AI द्वारा प्रेरित होगी, जो मशीनों और प्रक्रियाओं को स्वचालित रूप से संचालित करने की अनुमति देता है।
उत्पादक वातावरण के लिए जनरेटिव एआई का विस्तार
जनरेटिव AI के उपयोग के प्रसार के बावजूद, इसका प्रभाव अभी भी उत्पादन वातावरण में कम रहा है, कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में अधिकतम उपयोग के साथ, जैसे छवि और वीडियो निर्माण। गार्टनर के अनुसार, इस एआई मॉडल को उत्पादन वातावरण में 2026 तक बढ़ने की उम्मीद है – यह लगभग 80% कंपनियों द्वारा अपनाया जाएगा।
ब्राज़ील में, कंपनियों द्वारा जनरेटिव एआई टूल्स को अपनाने की प्रवृत्ति बढ़ रही है, क्योंकि संगठन इन तकनीकों के मूल्य को प्रक्रियाओं के अनुकूलन और नवाचार में पहचान रहे हैं। विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियों, जिनमें विज्ञापन, मीडिया और डिज़ाइन शामिल हैं, ने व्यक्तिगत सामग्री और अधिक प्रभावी अभियानों के निर्माण के लिए जनरेटिव AI का उपयोग किया है।
इसके अलावा, बड़ी कंपनियां अपनी दैनिक गतिविधियों में जनरेटिव AI को शामिल करना शुरू कर रही हैं ताकि डेटा विश्लेषण, पुनरावृत्त कार्यों का स्वचालन और बाजार प्रवृत्तियों की भविष्यवाणी में सुधार किया जा सके। इन उपकरणों को अपनाने से ब्राजील की कंपनियों का संचालन करने का तरीका बदल सकता है, जिससे वैश्विक बाजार में दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ेगी।
एआई धीरे-धीरे और अधिक मानवकृत होगी
चैटजीपीटी-5 का लॉन्च अगले कुछ महीनों में होने की उम्मीद है, और इस नए संस्करण की सबसे प्रतीक्षित विशेषताओं में से एक है प्राकृतिक बातचीत बनाए रखने की उपकरण की बेहतर क्षमता। इसका मतलब है कि चैटबॉट बातचीत के प्रवाह का पालन करने, संदर्भ और छुपे हुए अर्थ को समझने, और यहां तक कि "भावनात्मक" प्रतिक्रिया देने में सक्षम होगा।
इसके अलावा, विशेषज्ञों ने सुझाव दिया है कि GPT-5 की तर्क क्षमता मनुष्यों जैसी होगी, जो बातचीत के संदर्भ को अधिक व्यापक रूप से समझने में सक्षम होगी।
2025: छोटे आईए मॉडल का वर्ष
जब एआई आया, तो शिक्षण मॉडल जिन्हें LLMs या बड़े भाषा मॉडल कहा जाता है, का बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया ताकि बाजार में लोकप्रिय उपकरण उभर सकें। ये मॉडल बड़े पैमाने पर डेटा पर प्रशिक्षित किए गए हैं – हालांकि, ये जानकारी अधिक सतही हैं।
छोटे मॉडल बनाने और चलाने में कम लागत वाले होते हैं और इन्हें विशेष अनुप्रयोगों के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। सभी कुछ करने की कोशिश करने के बजाय, छोटे मॉडल को व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित किया जाता है ताकि वे दैनिक कार्यों के एक सीमित सेट को पूरा कर सकें, जो एक विशिष्ट व्यवसायिक आवश्यकता के लिए हो।
एलएलएम में अरबों पैरामीटर होते हैं और इन्हें प्रशिक्षित और चलाने के लिए भारी मात्रा में डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। छोटे मॉडल, दूसरी ओर, कम डेटा के साथ प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित किए जा सकते हैं और उन्हें निष्पादन के लिए बहुत कम कंप्यूटिंग शक्ति (और इसलिए ऊर्जा) की आवश्यकता होती है।
संक्षेप में, ये बदलाव कई क्षेत्रों को बदलने और लोगों और कंपनियों के दैनिक जीवन में महत्वपूर्ण नवाचार लाने का वादा करते हैं। एआई का प्रगति, पहुंच और परिष्कार दोनों के संदर्भ में, उन्नत तकनीकों तक पहुंच को और अधिक लोकतांत्रिक बनाएगी, एक ऐसे भविष्य के लिए मार्ग प्रशस्त करेगी जिसमें तकनीक समाज के हर पहलू में गहराई से एकीकृत होगी।
छोटे AI मॉडल की बढ़ती संख्या और अधिक विशेषीकृत होने के साथ, उम्मीद है कि व्यक्तिगतकरण और दक्षता नए स्तरों पर पहुंचेंगे, जिससे प्रत्येक क्षेत्र की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप समाधान प्रदान किए जाएंगे। इसलिए, 2025 का वर्ष निस्संदेह AI के लिए बड़े क्रांतियों का वर्ष होने का वादा करता है।
