एम्बिएंट AI एजेंट्स बनाम पारंपरिक ऑटोमेशन
पारंपरिक ऑटोमेशन और एम्बिएंट AI एजेंट्स के बीच चुनाव करना एक बड़ा व्यावसायिक निर्णय है। दोनों उपकरण दक्षता में सुधार करते हैं, लेकिन वे अलग-अलग तरीकों से काम करते हैं।
पारंपरिक ऑटोमेशन RPA और स्क्रिप्टेड वर्कफ़्लो जैसे उपकरणों का उपयोग करता है। ये उपकरण निर्धारित नियमों का पालन करते हैं।
पारंपरिक ऑटोमेशन का उपयोग इनके लिए करें:
- स्थिर नियमों वाले उच्च मात्रा वाले कार्य।
- $1000 से कम के इनवॉइस अप्रूवल जैसे कार्य।
- मानक डेटा एंट्री।
- निर्धारित रिपोर्ट जनरेशन।
इसके लाभ:
- परिणाम पूर्वानुमेय (predictable) होते हैं।
- ऑडिट के लिए नियम पारदर्शी होते हैं।
- शुरुआती लागत कम होती है।
इसकी कमियां:
- यदि डेटा फॉर्मेट बदलता है, तो नियम काम करना बंद कर देते हैं।
- आपको प्रत्येक नए नियम को प्रोग्राम करना होगा।
- वे अप्रत्याशित स्थितियों को नहीं संभाल सकते।
एम्बिएंट AI एजेंट्स मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। वे परिवेश की निगरानी करते हैं और अपने आप निर्णय लेते हैं।
AI एजेंट्स का उपयोग इनके लिए करें:
- उच्च परिवर्तनशीलता वाले जटिल कार्य।
- ग्राहक पूछताछ का वर्गीकरण (triage)।
- कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू।
- सप्लायर जोखिम मूल्यांकन।
इसके लाभ:
- वे संदर्भ और पैटर्न को समझते हैं।
- वे बिना किसी नए कोड के अपवादों (exceptions) को संभाल लेते हैं।
- वे समय के साथ सीखते और बेहतर होते हैं।
इसकी कमियां:
- निर्णयों को समझाना कठिन होता है।
- शुरुआती लागत अधिक होती है।
- परिणाम संभावनाओं पर आधारित होते हैं, गारंटी पर नहीं।
अधिकांश कंपनियों को केवल एक को नहीं चुनना चाहिए। एक हाइब्रिड रणनीति सबसे अच्छा काम करती है।
हाइब्रिड सिस्टम कैसे बनाएं:
- नियमित कार्यों के लिए पारंपरिक उपकरणों का उपयोग करें। इनका उपयोग फ़ील्ड्स को सत्यापित करने और रिकॉर्ड बनाने के लिए करें।
- निर्णय लेने वाले कार्यों (judgment calls) के लिए AI एजेंट्स का उपयोग करें। इनका उपयोग तात्कालिकता को वर्गीकृत करने और विसंगतियों (anomalies) को चिह्नित करने के लिए करें।
- जटिल निर्णयों के लिए लोगों का उपयोग करें। AI को डेटा और सिफारिशें प्रदान करने दें।
AI की ओर बढ़ने के लिए इन चरणों का पालन करें:
- अपने वर्तमान ऑटोमेशन की सूची बनाएं। देखें कि क्या काम करता है और क्या रखरखाव (maintenance) की समस्याएं पैदा करता है।
- पहले एक कठिन कार्य पर AI का पायलट प्रोजेक्ट चलाएं। अधिक खर्च करने से पहले इसका मूल्य सिद्ध करें।
- अपने डेटा को ठीक करें। AI को काम करने के लिए स्वच्छ डेटा की आवश्यकता होती है।
- गवर्नेंस नियम निर्धारित करें। यह परिभाषित करें कि AI को कब कोई कार्य इंसान को सौंप देना चाहिए।
लक्ष्य दोनों का मिश्रण करना है। विश्वसनीयता के लिए पारंपरिक उपकरणों का उपयोग करें। जटिलता के लिए AI का उपयोग करें।
स्रोत: https://dev.to/dorjamie/ambient-ai-agents-vs-traditional-automation-which-should-you-choose-4ccn
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi