దశాబ్దాలుగా, ఆటోమేషన్ కార్యాచరణ సామర్థ్యం యొక్క పరాకాష్టను సూచిస్తుంది. ఆటోమేటింగ్ అంటే ప్రోగ్రామింగ్ సిస్టమ్‌లు పునరావృతమయ్యే పనులను నిర్వహించడానికి, మరింత వ్యూహాత్మక కార్యకలాపాల కోసం మానవ సమయాన్ని ఖాళీ చేయడానికి ఉద్దేశించబడింది. అయితే, నేడు, మనం మరింత లోతైన పరివర్తనను చూస్తున్నాము: ఆటోమేషన్ నుండి తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్‌కు పరివర్తన . ఇది ఇకపై వ్యవస్థలను ఆదేశాలను అమలు చేయడం గురించి మాత్రమే కాదు, బహుళ కృత్రిమ మేధస్సు (AI) ఏజెంట్లు స్వయంప్రతిపత్తిగా సమన్వయం చేసే, నేర్చుకునే మరియు సంక్లిష్ట ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేసే అనుకూల పర్యావరణ వ్యవస్థల గురించి. ఈ మార్పు సంస్థలు ఎలా పనిచేస్తాయి మరియు పోటీ పడతాయో పునర్నిర్వచించుకుంటోంది, ముఖ్యంగా లాటిన్ అమెరికాలో, ఈ సాంకేతికతలను స్వీకరించడం వేగంగా పెరుగుతోంది.
ఆటోమేషన్ ఇప్పటివరకు సామర్థ్యం, పునరావృత సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీలో కనిపించే లాభాలను తెచ్చిపెట్టింది. మరియు ఇది ఏజెన్సీ AI అని పిలవబడేది పొందిన ట్రాక్షన్ కంటే ముందే ఉంది. AI ఏజెంట్లు కేవలం మానవ ఇన్‌పుట్ యొక్క కార్యనిర్వాహకులు కాదు: వారు స్వయంప్రతిపత్తి వైపు పయనిస్తారు. ఆదేశాలు లేదా ప్రాంప్ట్‌లకు ప్రతిస్పందించే బిగ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) కాకుండా, ఏజెంట్లు లక్ష్యాలను సాధించడానికి స్వయంప్రతిపత్తి నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు, APIల ద్వారా ఇతర వ్యవస్థలతో అనుసంధానించవచ్చు, సంక్లిష్టమైన వర్క్‌ఫ్లోలను సమన్వయం చేయవచ్చు, చర్చలు జరపవచ్చు, పనులకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వవచ్చు మరియు కొత్త సమాచారం లేదా పరిమితుల ప్రకారం పథాలను సర్దుబాటు చేయవచ్చు. సంక్షిప్తంగా: AI ఒక రియాక్టివ్ సాధనంగా నిలిచిపోతుంది మరియు చురుకైన సహకారిగా మారుతుంది .
ఇటీవలి డేటా ఈ పరివర్తన యొక్క ఉత్సాహం మరియు సవాళ్లు రెండింటినీ వెల్లడిస్తుంది. బ్రెజిల్‌లో, 62% బ్రెజిలియన్ కంపెనీలు ఇప్పటికే తమ కార్యకలాపాలలో AI ఏజెంట్లను ఉపయోగిస్తున్నాయని పరిశోధన . ఇంకా, 93% సాఫ్ట్‌వేర్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు ఇప్పటికే కస్టమ్ AI ఏజెంట్లను అభివృద్ధి చేస్తున్నారని - లేదా అభివృద్ధి చేయడానికి ప్రణాళిక వేస్తున్నారని ఒక అధ్యయనం సూచిస్తుంది, ఉత్పాదకత పెరుగుదల, కోడ్ నాణ్యత, ప్రాజెక్ట్ స్కేలబిలిటీ మరియు మెరుగైన పరీక్ష వంటి అంచనా ప్రయోజనాలతో.
సాంప్రదాయ నమూనాలతో పోలిస్తే AI ఆర్కెస్ట్రేషన్ గుణాత్మక లీపును సూచిస్తుంది. క్లాసిక్ ఆటోమేషన్ స్క్రిప్ట్‌లను , ఆర్కెస్ట్రేషన్ అనేది ఉమ్మడి లక్ష్యాలను సమర్థవంతంగా సాధించడానికి ఏకీకృత వ్యవస్థలోని బహుళ ప్రత్యేక AI ఏజెంట్లను సమన్వయం చేయడం. ప్రతి ఏజెంట్ కమ్యూనికేషన్, టాస్క్ డెలిగేషన్ మరియు ఫలితాల ఏకీకరణను నిర్వహించే కేంద్ర నియంత్రిక ద్వారా సమన్వయం చేయబడిన ఒక నిర్దిష్ట ఫంక్షన్‌పై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ విధానం కంపెనీలు సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి మరియు డిస్‌కనెక్ట్ చేయబడిన లేదా అతివ్యాప్తి చెందుతున్న పరిష్కారాల గందరగోళాన్ని నివారించడానికి, నిజంగా తెలివైన మరియు అనుకూల వర్క్‌ఫ్లోలను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. కస్టమర్ అనుభవం (CX) దృక్కోణం నుండి, తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్ కూడా గణనీయమైన పురోగతులను అందిస్తుంది. బ్రెజిల్‌లో,
ప్రస్తుతం దాదాపు 30% కస్టమర్ సర్వీస్ కేసులు AI ద్వారా పరిష్కరించబడుతున్నాయని ఒక నివేదిక అప్‌సెల్ అంతర్జాతీయ సర్వేల ప్రకారం, గత సంవత్సరంలో కార్పొరేట్ నాయకులలో స్వయంప్రతిపత్త AI ఏజెంట్లపై నమ్మకం 43% నుండి 27%కి పడిపోయింది.
AI ఏజెంట్లను ప్రత్యేకంగా చేసేది వినియోగదారు నిర్వచించిన లక్ష్యాలను ఎలా సాధించాలో స్వయంప్రతిపత్తిగా నిర్ణయించే సామర్థ్యం. ఆశ్చర్యపోనవసరం లేదు, చాలా మంది విశ్లేషకులు AI ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలను ప్రస్తుత సాంకేతికతలో అత్యంత ముఖ్యమైన ధోరణులలో ఒకటిగా భావిస్తారు, ఇది తరువాతి తరం ప్రాథమిక నమూనాల కంటే ఎక్కువ పురోగతిని తీసుకురాగలదు. ప్రాథమిక వ్యత్యాసం స్వయంప్రతిపత్తిలో ఉంది: ఒక పెద్ద భాషా నమూనా జాబితాలు లేదా ప్రయాణ ప్రణాళికలను రూపొందించవచ్చు, ఒక AI ఏజెంట్ శోధించవచ్చు, పోల్చవచ్చు, చర్చలు జరపవచ్చు మరియు బుకింగ్‌లను కూడా అమలు చేయవచ్చు, కాలక్రమేణా వినియోగదారు సందర్భం గురించి తెలుసుకోవచ్చు. అవి ఆటోమేషన్ మరియు స్వయంప్రతిపత్తి మధ్య వారధి, సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి APIల ద్వారా ఇతర ఏజెంట్లు లేదా సేవలను ప్రేరేపిస్తాయి.
చాలా కంపెనీలకు ఇప్పటికీ పరిణతి చెందిన డేటా మౌలిక సదుపాయాలు లేవు, అస్పష్టమైన అమలు రోడ్‌మ్యాప్‌లు ఉన్నాయి లేదా పాలన, నీతి మరియు జవాబుదారీతనం అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటున్నాయి. తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్ వాస్తవంగా మారాలంటే, సాంకేతికత, మానవ ప్రతిభ మరియు పాలన అనే .
సాంకేతిక దృక్కోణం నుండి, AI వ్యవస్థల మధ్య ఏకీకరణ, స్వయంప్రతిపత్తి ఏజెంట్లు, APIల ద్వారా పరస్పర చర్య, బలమైన నిర్మాణం మరియు నిరంతర పర్యవేక్షణ చాలా అవసరం. మానవ ప్రతిభకు సంబంధించి, కొత్త నిపుణులకు - ఏజెంట్ ఇంజనీర్లు, AI ఆర్కిటెక్ట్‌లు, ప్రాంప్ట్ ఇంజనీర్లు - మరియు ఇప్పటికే ఉన్న బృందాలకు తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడం అవసరం. పాలనలో, ఏ నిర్ణయాలు స్వయంప్రతిపత్తిగా తీసుకోవచ్చో స్పష్టంగా నిర్వచించడం, గోప్యత, భద్రత, పక్షపాత తగ్గింపు మరియు నిర్ణయ ఆడిటింగ్ కోసం రక్షణలను ఏర్పాటు చేయడం చాలా ముఖ్యం.
బిల్ గేట్స్ సరిగ్గానే గమనించినట్లుగా, AI ఏజెంట్లు మనం కంప్యూటర్లతో ఎలా సంభాషిస్తామో ప్రాథమికంగా మారుస్తారు, సాఫ్ట్‌వేర్ పరిశ్రమను విప్లవాత్మకంగా మారుస్తారు మరియు మనం కమాండ్‌లను టైప్ చేయడం నుండి ఐకాన్‌లను నొక్కడం వరకు మారినప్పటి నుండి కంప్యూటింగ్‌లో గొప్ప విప్లవాన్ని తీసుకువస్తారు. కానీ ఈ విప్లవం స్థిరంగా మరియు ప్రయోజనకరంగా ఉండాలంటే, మనం బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధిని నిర్ధారించుకోవాలి, నైతిక సమస్యలను పరిష్కరించాలి మరియు AI మెరుగైన ప్రపంచానికి దోహదపడే భవిష్యత్తును ప్రోత్సహించాలి, దానిని భర్తీ చేయకుండా, మానవ చాతుర్యంతో కలిసి పనిచేయాలి.
తెలివైన ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఆటోమేషన్‌ను విస్తరించడమే కాకుండా ఆపరేటింగ్ మోడల్‌లను పునర్నిర్వచిస్తుంది. ఇది పనిలో మానవ ప్రయాణం ముగింపు కాదు, మానవులు మరియు యంత్రాల మధ్య సహకారానికి కొత్త శకం ప్రారంభం, దీనిలో ప్రతి ఒక్కరి నైపుణ్యం మరొకదానిని మెరుగుపరుస్తుంది. అందువల్ల, అనుకూల AI పర్యావరణ వ్యవస్థలను స్వీకరించే సంస్థలు మార్కెట్ మార్పులకు త్వరగా స్పందించగలవు, అనుభవాలను స్థాయిలో వ్యక్తిగతీకరించగలవు, ఖర్చులను ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు మరియు సృజనాత్మకత, సానుభూతి, వ్యూహాత్మక తీర్పు - అధిక-విలువ కార్యకలాపాలకు మానవులను విడిపించగలవు.
అవసరమైన పరివర్తనకు ధైర్యం, నాయకత్వం మరియు దీర్ఘకాలిక దృక్పథం అవసరం; అయితే, ఈ ఉద్యమానికి నాయకత్వం వహించేవారు గణనీయమైన పోటీ ప్రయోజనాన్ని పొందగలరని మొదటి సంకేతాలు చూపిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా లాటిన్ అమెరికాలో, అనేక మార్కెట్లు ఇప్పటికీ ఈ పరివర్తన ప్రారంభ దశలోనే ఉన్నాయి.
