AI विकास में नियम-आधारित ऑटोमेशन क्यों विफल हो जाता है
अधिकांश डेवलपर्स ऑटोमेशन को एक ट्रिगर, एक प्रक्रिया और एक आउटपुट के रूप में परिभाषित करते हैं। यह cron jobs और डिप्लॉयमेंट स्क्रिप्ट के लिए काम करता है। लेकिन जब आप सॉफ्टवेयर लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं, तो यह विफल हो जाता है।
AI चरणों के एक निश्चित क्रम का पालन नहीं करता है। यह आर्किटेक्चर और डिपेंडेंसीज़ (dependencies) के बारे में निर्णय लेता है। इस बदलाव के लिए साधारण ऑटोमेशन से हटकर 'मैनेज्ड एक्जीक्यूशन' (managed execution) की ओर बढ़ने की आवश्यकता है।
साधारण ऑटोमेशन के साथ समस्या
साधारण ऑटोमेशन पूर्वानुमानित (predictable) कार्यों के लिए काम करता है। यह बॉयलरप्लेट (boilerplate) लिखने या लिंटर्स (linters) चलाने में उत्कृष्ट है। इन कार्यों का एक स्पष्ट मार्ग और ज्ञात आउटपुट होता है।
समस्याएँ तब आती हैं जब किसी कार्य के लिए संदर्भ (context) की आवश्यकता होती है। आपको यह जानना होगा कि एक नया फीचर मौजूदा सेवाओं के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। आपको यह जांचना होगा कि स्कीमा (schema) में बदलाव से कुछ टूट तो नहीं रहा है।
जो टूल्स केवल वर्तमान कार्य पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे अक्सर विफल हो जाते हैं। वे ऐसा कोड तैयार करते हैं जो दिखने में तो सही लगता है लेकिन आपके आर्किटेक्चर को बिगाड़ देता है। उस कोड में आपके विशिष्ट सिस्टम की समझ की कमी होती है।
आपके वर्कफ़्लो में अंतराल
अधिकांश कंपनियाँ पहले से ही आसान कार्यों को ऑटोमेट कर चुकी हैं। इंडस्ट्री डेटा दिखाता है कि 30% से 40% वर्कफ़्लो पहले से ही ऑटोमेटेड हैं।
शेष कार्य के लिए निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता होती है। यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का कठिन हिस्सा है। यहीं पर नियम-आधारित ऑटोमेशन महंगा हो जाता है क्योंकि इसमें संदर्भ (context) की कमी होती है।
मैनेज्ड एक्जीक्यूशन क्या प्रदान करता है
मैनेज्ड एक्जीक्यूशन यह बदल देता है कि सिस्टम कैसे काम करते हैं। यह तीन चरणों पर केंद्रित है:
• प्लानिंग एक्जीक्यूशन से पहले आती है। सिस्टम आवश्यकताओं और आर्किटेक्चर के लिए एक योजना बनाता है। कोई भी कोड लिखे जाने से पहले आप इस योजना की समीक्षा करते हैं। • गति के बजाय विजिबिलिटी (visibility)। टूल्स अब अपने काम को दिखाने को प्राथमिकता देते हैं। आप बाद में अनुमान लगाने के बजाय बिल्ड के पीछे के तर्क (reasoning) को देख सकते हैं। • नियंत्रित वर्कफ़्लो। सिस्टम एजेंट के कार्यों को निरीक्षण योग्य (inspectable) बनाए रखने के लिए स्टेट मशीनों (state machines) और टास्क डेलीगेशन का उपयोग करते हैं।
सही टूल कैसे चुनें
यह न पूछें कि क्या कोई टूल समय बचाता है। लगभग सभी टूल्स समय बचाते हैं। कार्य के दायरे (scope) के बारे में पूछें।
सीमित और कम जोखिम वाले कार्यों के लिए साधारण ऑटोमेशन का उपयोग करें। यह तेज़ है और इसमें ओवरहेड कम होता है।
जटिल बिल्ड्स के लिए मैनेज्ड एक्जीक्यूशन का उपयोग करें। इसका उपयोग तब करें जब आर्किटेक्चरल निर्णय बहुत महत्वपूर्ण (high stakes) हों।
लक्ष्य ऑटोमेशन को बदलना नहीं है। लक्ष्य कार्य के जोखिम के अनुसार सही टूल का चुनाव करना है।