उद्यम उत्पादकता के लिए AI एजेंट GenAI की तुलना में अधिक प्रभावी हैं: डेलोइट अध्ययन

New Delhi: ब्रिटिश पेशेवर सेवा फर्म डेलोइट ने एक अध्ययन में कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एजेंट बड़े भाषा मॉडल ( एलएलएम ) या जेनएआई अनुप्रयोगों की तुलना में अधिक प्रभावी उपकरण हो सकते हैं, जो व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन के माध्यम से उद्यम उत्पादकता और कार्यक्रम वितरण को चलाने की नई संभावनाओं को खोलते हैं। अध्ययन में कहा गया है कि एआई एजेंट की सहायता से, जिन मामलों को पहले जेनएआई के लिए बहुत जटिल माना जाता था , उन्हें अब सुरक्षित और प्रभावी तरीके से बड़े पैमाने पर सक्षम किया जा सकता है।

परिभाषा के अनुसार, एआई एजेंट एक स्वायत्त बुद्धिमान प्रणाली है जो अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करने, डेटा एकत्र करने और मानवीय हस्तक्षेप के बिना कार्य करने के लिए एआई तकनीकों का उपयोग करती है। जेन एआई और एआई एजेंटों के बीच अंतर को समझाते हुए, अध्ययन में कहा गया है कि आम तौर पर एलएलएम -संचालित चैटबॉट्स में मल्टीस्टेप प्रॉम्प्ट को समझने की सीमित क्षमता होती है।

"वे ( एलएलएम या जेन एआई) पारंपरिक अनुप्रयोगों के "इनपुट-आउटपुट" प्रतिमान के अनुरूप हैं। और जब कोई अनुरोध प्रस्तुत किया जाता है जिसे कई छोटे कार्यों में विघटित किया जाना चाहिए, तो वे भ्रमित हो सकते हैं। वे अनुक्रमों पर तर्क करने के लिए भी संघर्ष करते हैं, जैसे कि रचनात्मक कार्य जिसमें समय और पाठ्य संदर्भों पर विचार करने की आवश्यकता होती है। छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) का उपयोग करते समय ये सीमाएँ और भी अधिक स्पष्ट होती हैं, क्योंकि वे डेटा की छोटी मात्रा पर प्रशिक्षित होते हैं, आमतौर पर बेहतर कम्प्यूटेशनल लागत और गति के पक्ष में ज्ञान की गहराई और/या आउटपुट की गुणवत्ता का त्याग करते हैं," यह कहा।

अध्ययन में कहा गया है कि GenAI के उपयोग के मामले ज्यादातर स्टैंडअलोन अनुप्रयोगों तक सीमित रहे हैं जैसे कि ग्राहक के खोज इतिहास के आधार पर व्यक्तिगत विज्ञापन बनाना और अनुबंधों की समीक्षा करना, दूसरों के बीच। दूसरी ओर, AI एजेंट सीमाओं को संबोधित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जबकि अधिक जटिल कार्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए डोमेन- और कार्य-विशिष्ट डिजिटल टूल की क्षमताओं का लाभ उठाते हैं।

"दीर्घकालिक मेमोरी से लैस AI एजेंट ग्राहक और घटक इंटरैक्शन को याद रख सकते हैं - जिसमें ईमेल, चैट सत्र और फोन कॉल शामिल हैं - डिजिटल चैनलों पर, लगातार सीखते और व्यक्तिगत सिफारिशों को समायोजित करते हैं। अध्ययन में आगे कहा गया है कि यह सामान्य एलएलएम और एसएलएम से अलग है, जो अक्सर सत्र-विशिष्ट जानकारी तक सीमित होते हैं। अध्ययन में आगे कहा गया है कि जबकि व्यक्तिगत एआई एजेंट मूल्यवान संवर्द्धन प्रदान कर सकते हैं, व्यवसायों को एकल एआई एजेंटों की सीमाओं को देखते हुए मल्टीएजेंट एआई सिस्टम की भी आवश्यकता होती है।

हालांकि, अध्ययन में कहा गया है कि एआई एजेंट नए जोखिम भी पेश करते हैं, जिसके लिए मजबूत सुरक्षा और शासन संरचनाओं की आवश्यकता होती है। इसमें आगे कहा गया है कि "एक महत्वपूर्ण जोखिम एआई एल्गोरिदम और प्रशिक्षण डेटा में संभावित पूर्वाग्रह है, जो असमान निर्णयों को जन्म दे सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई एजेंट डेटा उल्लंघनों और साइबर हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं, जिससे संवेदनशील जानकारी और डेटा अखंडता से समझौता हो सकता है।" (एएनआई)