अगर, इन पिछले दो वर्षों में, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उदय हमें इस तकनीक की क्षमता की एक झलक प्रदान करता है – ई, हमें सहमत होना चाहिए – ग्राहक सेवा जैसे क्षेत्रों में एक उचित प्रभाव पड़ा, 2025 में हमें "एजेंट आईए" के विकास को देखना चाहिए, जो तकनीक के परिदृश्य को मौलिक रूप से बदलने का वादा करते हैं. आईए के मॉडलों के लगातार बढ़ते विस्तार के साथ, और भी अधिक कंपनियों और निचों के लिए, सच यह है कि, आज, कोई भी कंपनी नवाचार या संचालन में एआई के संभावित अनुप्रयोग को नजरअंदाज नहीं कर सकती.
पारंपरिक आईए से अलग, जो निरंतर मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है, एजेंट आधारित आईएएस को स्वतंत्र रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, सीधी मानव हस्तक्षेप के बिना जटिल कार्यों को करना. यह प्रगति गहरे शिक्षण के एल्गोरिदम द्वारा संभव है जो सिस्टमों को वास्तविक समय में बड़े डेटा वॉल्यूम को समझने और संसाधित करने की अनुमति देते हैं, नई जानकारी और संदर्भों के प्रति तेजी से अनुकूलन करना
इसके अलावा, एजेंट आधारित आईए सिस्टम विभिन्न स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करते हैं ताकि स्वतंत्र रूप से चुनौतियों का विश्लेषण किया जा सके, जटिल और अनुक्रम में कार्यों को विकसित करने और निष्पादित करने की रणनीतियाँ. इस प्रकार की एआई के अनुप्रयोग की क्षमता विशाल है, ग्राहक सेवा से शुरू करते हुए, किसी भी प्रकार की जानकारी या कंपनी की प्रक्रियाओं के प्रसंस्करण से गुजरना, और साइबर सुरक्षा के लिए भी, जहां कार्यों को स्वचालित किया जा सकता है जो आज मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, कैसे सिस्टम में कमजोरियों का विश्लेषण और सुधार करें, उदाहरण के लिए.
ब्राजील में, एजेंट आधारित एआई का अपनाना अभी भी प्रारंभिक चरण में है. कुछ क्षेत्रों में नए मॉडल का परीक्षण किया जा रहा है, और यह एक सर्वेक्षण के अनुसार है जो आर्थिक अनुसंधान संस्थान (IPEA) द्वारा किया गया था, 2025 तक, लगभग 40% ब्राज़ील की बड़ी कंपनियाँ अपनी संचालन में एजेंट आधारित एआई सिस्टम को एकीकृत करने की योजना बना रही हैं
एजेंट आईए का प्रभाव
एजेंटिक एआई का प्रभाव क्षमता विशाल है. बैंक और वित्तीय संस्थाएं तकनीक के साथ धोखाधड़ी की घटनाओं को 50% तक कम कर सकती हैं, ब्राज़ीलियाई बैंकों की संघ (FEBRABAN) के अनुसार.
स्वास्थ्य क्षेत्र भी नई तकनीक लागू कर सकता है. ब्राज़ीलियन मेडिकल एसोसिएशन (AMB) ने बताया कि एजेंटिक IA चिकित्सा त्रुटियों को 30% तक कम करने की क्षमता रखती है, चूंकि तकनीक चिकित्सा रिकॉर्ड का विश्लेषण करने में सक्षम है, रोगियों के परीक्षण परिणाम और स्वास्थ्य इतिहास अधिक सटीक निदान प्रस्तावित करने के लिए. उद्योग में, बुद्धिमान स्वचालन एजेंटीय आईए द्वारा प्रेरित होगा, जो मशीनों और प्रक्रियाओं के स्वायत्त संचालन की अनुमति देता है.
उत्पादक वातावरण के लिए जनरेटिव एआई का विस्तार
जनरेटिव एआई के उपयोग के प्रसार के बावजूद, आपका प्रभाव अभी भी उत्पादन वातावरण में कम रहा है, कुछ निचे में अधिक तीव्र उपयोग के साथ, जिन्हें चित्र और वीडियो बनाने के रूप में जाना जाता है. गार्टनर के अनुसार, इस आईए मॉडल को अपनाने से 2026 तक उत्पादन वातावरण में वृद्धि होगी – 80% कंपनियों द्वारा अपनाए जाने तक पहुँच रहा है.
ब्राजील में, कंपनियों द्वारा जनरेटिव एआई टूल्स को अपनाने में वृद्धि हो रही है, जैसे-जैसे संगठन इन तकनीकों के मूल्य को प्रक्रियाओं के अनुकूलन और नवाचार में पहचानते हैं. विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियाँ, शामिल विज्ञापन, मीडिया, और डिज़ाइन, जनरेटिव एआई का उपयोग व्यक्तिगत सामग्री और अधिक प्रभावी अभियानों को बनाने के लिए किया गया है.
इसके अलावा, बड़ी कंपनियाँ अपने दैनिक संचालन में डेटा विश्लेषण में सुधार के लिए जनरेटिव एआई को एकीकृत करना शुरू कर रही हैं, दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन और बाजार के रुझानों की भविष्यवाणी. इन उपकरणों को अपनाने से ब्राज़ीलियाई कंपनियों के संचालन के तरीके में बदलाव आ सकता है, वैश्विक बाजार में दक्षता और प्रतिस्पर्धा बढ़ाना
एआई धीरे-धीरे और अधिक मानवकृत होगी
ChatGPT-5 का लॉन्च अगले कुछ महीनों में होने की उम्मीद है, और इस नए संस्करण की सबसे अपेक्षित विशेषताओं में से एक है प्राकृतिक बातचीत बनाए रखने के लिए उपकरण की सुधारित क्षमता. इसका मतलब है कि चैटबॉट बातचीत के प्रवाह का पालन करने में सक्षम होगा, संदर्भ और छिपे हुए अर्थ को समझना, और यहां तक कि "भावनात्मक रूप से" जवाब देना
इसके अलावा, विशेषज्ञों ने सुझाव दिया है कि GPT-5 में मानवों के समान तर्क करने की क्षमताएँ होंगी, एक बातचीत के संदर्भ को अधिक व्यापक रूप से समझने में सक्षम होना
2025: छोटे आईए मॉडल का वर्ष
जब एआई उभरा, एलएलएम्स नामक शिक्षण मॉडल – या बड़े भाषा मॉडल को व्यापक रूप से अपनाया गया है ताकि लोकप्रिय उपकरण बाजार में उभर सकें. ये मॉडल बड़े पैमाने पर डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं – हालांकि, यह जानकारी अधिक सतही है.
छोटे मॉडल बनाना और संचालित करना सस्ता होता है और इन्हें विशेष अनुप्रयोगों के लिए अधिक आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है. सब कुछ करने की कोशिश करने के बजाय, छोटे मॉडल विशेष व्यावसायिक आवश्यकता के लिए दैनिक कार्यों के एक सीमित सेट को करने के लिए अनुकूलित होते हैं
LLMs में अरबों पैरामीटर होते हैं और इन्हें प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए विशाल 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 बहुत कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, इसलिए, ऊर्जा) निष्पादित करने के लिए
संक्षेप में, ये परिवर्तन विभिन्न क्षेत्रों को बदलने और लोगों और कंपनियों के दैनिक जीवन में महत्वपूर्ण नवाचार लाने का वादा करते हैं. आईए की प्रगति, सुविधा और परिष्कार दोनों के संदर्भ में, और भी अधिक उन्नत तकनीकों तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाएगा, भविष्य के लिए रास्ता तैयार करना जिसमें प्रौद्योगिकी समाज के सभी पहलुओं में गहराई से एकीकृत होगी.
छोटे और अधिक विशेषीकृत एआई मॉडलों के प्रसार के साथ, उम्मीद है कि व्यक्तिगतकरण और दक्षता नए स्तरों तक पहुंचेंगे, विशिष्ट क्षेत्रों की आवश्यकताओं के अनुसार लगातार अधिक संरेखित समाधान प्रदान करना. इसलिए, साल 2025 वादा करता है कि यह होगा, बिना संदेह, एक साल बड़ी क्रांतियों के लिए आईए.
