AI बाजार ने 2025 में इस क्षेत्र में $581.69 बिलियन का निवेश किया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 130% की वृद्धि और 2013 के स्तर से 40 गुना अधिक है। फिर भी, स्टैनफोर्ड AI इंडेक्स के अनुसार, लगभग हर व्यावसायिक कार्य के लिए AI एजेंटों का बड़े पैमाने पर उपयोग अभी भी एकल-अंक प्रतिशत की सीमा में है। पूंजी और रोलआउट के बीच का यह अंतर विक्रेताओं की रणनीतियों और खरीदारों की अपेक्षाओं, दोनों को नया रूप दे रहा है।
जहाँ एजेंट वास्तव में काम कर रहे हैं
स्टैनफोर्ड AI इंडेक्स अपनाने (adoption) की एक सूक्ष्म तस्वीर पेश करता है:
- 88% कंपनियां अपने परिचालन के कम से कम एक क्षेत्र में AI का उपयोग करने की रिपोर्ट करती हैं।
- 70% का कहना है कि वे कम से कम एक कार्य के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करते हैं।
- AI एजेंटों की बड़े पैमाने पर तैनाती—ऐसा सॉफ्टवेयर जो उपयोगकर्ताओं की ओर से स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है—लगभग हर कार्य के लिए एकल-अंक प्रतिशत की सीमा में बनी हुई है।
केवल तीन क्षेत्र एकल-अंक की बाधा को तोड़ते हैं:
| कार्य | बड़े पैमाने पर एजेंटों वाली फर्मों का प्रतिशत |
|---|---|
| सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग | 24% |
| IT ऑपरेशंस | 22% |
| सर्विस ऑपरेशंस | 21% |
फाइनेंस, मार्केटिंग, ह्यूमन रिसोर्स और सप्लाई-चेन मैनेजमेंट में, एजेंट अभी भी दुर्लभ हैं, जो आमतौर पर प्रायोगिक पायलटों (experimental pilots) तक ही सीमित हैं।
सर्वेक्षण का विरोधाभास
व्यापक रूप से उद्धृत दो सर्वेक्षण एक-दूसरे के विपरीत प्रतीत होते हैं। एक, जो बड़े उद्यमों (enterprises) को लक्षित करता है, पाता है कि अधिकांश अभी भी पायलट चरण में हैं, और उत्पादन (production) के लिए प्रतिबद्ध हुए बिना AI एजेंटों का परीक्षण कर रहे हैं। दूसरा, जो एजेंट इंजीनियरों पर केंद्रित है, रिपोर्ट करता है कि 57% के पास लाइव वातावरण में एजेंट चल रहे हैं।
दोनों संख्याएँ सटीक हैं; वे बस बाजार के अलग-अलग हिस्सों को मापती हैं। एंटरप्राइज सर्वेक्षण मास मार्केट को दर्शाता है, जहाँ बजट अनुमोदन, गवर्नेंस संबंधी चिंताएँ और लेगेसी सिस्टम इंटीग्रेशन (legacy system integration) रोलआउट को धीमा कर देते हैं। इंजीनियर-केंद्रित सर्वेक्षण फ्रंटियर (frontier) को दर्शाता है, जहाँ शुरुआती अपनाने वाले और विशेषज्ञ टीमें विशिष्ट परियोजनाओं के हिस्से के रूप में एजेंटों को उत्पादन (production) में लाती हैं।
विक्रेताओं के लिए इस अंतर का क्या अर्थ है
AI एजेंट बेचने वाली कंपनियों के लिए, यह असमानता एक स्पष्ट अवसर है। खरीदार अब और अधिक डेमो नहीं चाहते; वे भरोसेमंद, ऑब्जर्वेबल (observable) और गवर्न करने योग्य एजेंट चाहते हैं जिन्हें प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट के बजाय बुनियादी ढांचे (infrastructure) के रूप में व्यावसायिक इकाइयों को सौंपा जा सके। वे सुविधाएँ जो अनुमतियों (permissions), ऑडिट ट्रेल और IT तथा लाइन-ऑफ-बिजनेस टीमों के बीच सुचारू हैंड-ऑफ का प्रबंधन करती हैं, निर्णायक होती जा रही हैं।
खरीदारों को क्या ध्यान में रखना चाहिए
उद्यमों को केवल इसलिए उत्पादन (production) में जल्दबाजी करने के दबाव का विरोध करना चाहिए क्योंकि पैसा आ रहा है। डेटा दिखाता है कि अधिकांश कंपनियों ने अभी तक यह नहीं समझा है कि एजेंटों को पायलट से आगे कैसे ले जाया जाए। जो संगठन एक संतुलित दृष्टिकोण अपनाते हैं—उन तीन कार्यों से शुरुआत करते हैं जहाँ अपनाना 21-24% है और मजबूत गवर्नेंस फ्रेमवर्क बनाते हैं—उन्हें संभवतः सबसे अधिक लाभ मिलेगा।
खरीदारों के लिए प्रमुख कार्य:
- अतिरिक्त बजट आवंटित करने से पहले पायलट परियोजनाओं को एक व्यापक रोलआउट योजना से जोड़ें।
- ऐसे ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स की मांग करें जो एजेंट के निर्णयों, डेटा उपयोग और त्रुटि दरों (error rates) को स्पष्ट रूप से दिखा सकें।
- एजेंटों का स्पष्ट स्वामित्व सुनिश्चित करें, जिसमें डेवलपमेंट, ऑपरेशंस और कंप्लायंस की जिम्मेदारियों को अलग किया गया हो।
- बाहरी सलाहकारों पर निर्भरता कम करने के लिए IT कर्मचारियों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं, दोनों के कौशल विकास (upskilling) में निवेश करें।