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AI वर्कफ़्लो व्यवसाय संचालन को बदल रहे हैं, लेकिन उन्हें प्रभावी ढंग से बढ़ाना अधिकांश संगठनों के लिए एक चुनौती बना हुआ है। कम से कम एक फ़ंक्शन में AI का उपयोग करने वाले 78% उद्यमों के साथ, केवल 26% ही इसके मूल्य को सफलतापूर्वक बढ़ाने में कामयाब होते हैं। प्रमुख मुद्दों में शामिल हैं औज़ार फैलाव, कमजोर शासन, और छिपी हुई लागत। इन्हें संबोधित करने के लिए एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म, मज़बूत ऑर्केस्ट्रेशन और रीयल-टाइम की आवश्यकता होती है लागत प्रबंधन।
Prompts.ai एक समाधान प्रदान करता है 35+ AI मॉडल को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में केंद्रीकृत करके, अनुपालन और दक्षता सुनिश्चित करते हुए लागत में 98% तक की कटौती करके। जैसी विशेषताएं मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन, API-प्रथम एकीकरण, और FinOps उपकरण बनाते हैं एआई वर्कफ़्लो को स्केल करना उद्यमों के लिए उपलब्ध।
2025 में प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, व्यवसायों को स्केलेबल AI वर्कफ़्लो को अपनाना चाहिए जो निर्बाध रूप से एकीकृत होते हैं, सख्त शासन बनाए रखते हैं, और मापने योग्य मूल्य प्रदान करते हैं।
कुशल और स्केलेबल AI वर्कफ़्लो बनाने के लिए कई प्रमुख तकनीकी और परिचालन तत्वों पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है। ये कारक निर्धारित करते हैं कि लागत को नियंत्रण में रखते हुए और विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हुए वर्कफ़्लो लगातार परिणाम दे सकते हैं या नहीं।
मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन जटिल कार्यों को संभालने के लिए कई विशिष्ट मॉडलों को समन्वयित करने के लिए एकल AI इंटरैक्शन से फोकस को स्थानांतरित करता है। चुनौतियों को छोटे, प्रबंधनीय भागों में विभाजित करके, प्रत्येक मॉडल बेहतर परिणाम देने के लिए अपनी विशिष्ट विशेषज्ञता का योगदान कर सकता है।
वर्कफ़्लो के आधार पर ऑर्केस्ट्रेशन रणनीतियाँ भिन्न होती हैं। अनुक्रमिक ऑर्केस्ट्रेशन उन प्रक्रियाओं के लिए आदर्श है जहां प्रत्येक चरण पिछले चरण पर आधारित होता है। उदाहरण के लिए, अगस्त 2025 में, एक कानूनी फर्म की दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणाली ने चार विशिष्ट एजेंटों - एक टेम्पलेट चयन एजेंट, एक क्लॉज़ कस्टमाइज़ेशन एजेंट, एक नियामक अनुपालन एजेंट, और एक जोखिम मूल्यांकन एजेंट को चेन करके अनुक्रमिक ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग किया। प्रत्येक एजेंट ने पिछले चरण से आउटपुट को परिष्कृत किया, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक परिष्कृत अनुबंध हुए।
दूसरी ओर, समवर्ती ऑर्केस्ट्रेशन कई मॉडलों को एक ही डेटा को एक साथ प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है, जो विविध अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। जुलाई 2025 में, एक वित्तीय सेवा फर्म ने चार एजेंटों का उपयोग करते हुए स्टॉक विश्लेषण के लिए इस पद्धति को लागू किया - जो कि फंडामेंटल एनालिसिस, टेक्निकल एनालिसिस, सेंटीमेंट एनालिसिस और ESG कारकों पर केंद्रित हैं - ये सभी एक ही टिकर सिंबल पर काम कर रहे हैं। इस दृष्टिकोण ने त्वरित निवेश निर्णयों के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान किया।
उपयोग किए जाने वाले सबसे उन्नत वर्कफ़्लोज़ समूह चैट ऑर्केस्ट्रेशन, जहां AI एजेंट वास्तविक समय की चर्चाओं में सहयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, जुलाई 2025 में, शहर के एक पार्क और मनोरंजन विभाग ने नए पार्क प्रस्तावों का मूल्यांकन करने के लिए इस पद्धति का इस्तेमाल किया। विशिष्ट एजेंटों ने विभिन्न सामुदायिक प्रभाव परिदृश्यों पर बहस की, जबकि एक मानव प्रतिभागी ने जानकारी जोड़ी और सूचना अनुरोधों का जवाब दिया।
“AI ऑर्केस्ट्रेशन मूल रूप से उन चुनौतियों से निपटने के लिए संगठनों को सशक्त बनाने के बारे में है जिन्हें कोई भी AI सिस्टम अकेले नहीं संभाल सकता है। विविध उपकरणों और डेटा स्रोतों तक पहुंच के साथ कई AI एजेंटों का समन्वय करके, हम परिष्कृत योजना और निष्पादन वर्कफ़्लो को सक्षम करते हैं जो वास्तविक समय में अनुकूलित हो सकते हैं।” - जेफ मोनेट, वरिष्ठ निदेशक, EPAM में डिलीवरी प्रबंधन
हालांकि, मल्टी-मॉडल सिस्टम अद्वितीय चुनौतियों के साथ आते हैं, खासकर इसके कारण गैर-नियतात्मक AI आउटपुट। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, जहाँ समान इनपुट समान परिणाम देते हैं, AI मॉडल एक ही प्रॉम्प्ट पर अलग-अलग लेकिन मान्य प्रतिक्रियाएँ दे सकते हैं। संगठनों को सत्यापन फ़्रेमवर्क को तैनात करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आउटपुट सटीक मिलान की अपेक्षा करने के बजाय स्वीकार्य मानकों को पूरा करते हैं।
ये ऑर्केस्ट्रेशन विधियां एकीकरण और इंटरऑपरेबिलिटी को संबोधित करने के लिए आधार तैयार करती हैं, जो निर्बाध प्रदर्शन के लिए आवश्यक हैं।
प्रभावी AI वर्कफ़्लो के लिए केवल ऑर्केस्ट्रेटिंग मॉडल से अधिक की आवश्यकता होती है - वे मौजूदा सिस्टम के भीतर सुचारू एकीकरण की मांग करते हैं। इंटरऑपरेबिलिटी विविध टूल और डेटा स्रोतों को जोड़ती है, जिससे समेकित संचालन सक्षम होता है। चूंकि व्यवसाय अक्सर औसतन 110 SaaS प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर होते हैं, इसलिए एकीकृत वर्कफ़्लो बनाना कठिन हो सकता है।
इंटरऑपरेबिलिटी की कमी से कई समस्याएं हो सकती हैं, जिनमें शामिल हैं डेटा प्रारूप बेमेल, संस्करण संघर्ष एआई टूल्स के बीच, और सुरक्षा कमजोरियाँ जब डेटा बिना केंद्रीकृत निरीक्षण के डिस्कनेक्ट किए गए सिस्टम से गुजरता है। गहन एकीकरण यह सुनिश्चित करता है कि वर्कफ़्लो खंडित होने के बजाय सुसंगत, कुशल और स्केलेबल हों।
“विपणक के लिए AI का वास्तविक मूल्य ब्लॉग पोस्ट का मसौदा तैयार करने या एक चतुर विज्ञापन शीर्षक को स्पिन करने के लिए छिटपुट रूप से इसका उपयोग करने में नहीं है। मूल्य तब आता है जब AI को वर्कफ़्लो में गहराई से एकीकृत किया जाता है, जहाँ यह निष्पादन को गति देता है, शारीरिक श्रम को कम करता है, और ज़रूरत के सटीक बिंदु पर डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।” - MartechBot
इसे प्राप्त करने के लिए, संगठनों को अपनाना चाहिए API-प्रथम रणनीतियाँ और ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनें जो अपने मौजूदा टेक्नोलॉजी स्टैक में सहजता से एकीकृत हो सकें। मौजूदा वर्कफ़्लो को मैप करने से उन क्षेत्रों की पहचान करने में मदद मिल सकती है जहां AI दोहराए जाने वाले कार्यों को बदल सकता है या डेटा-संचालित निर्णय लेने को बढ़ा सकता है। कम महत्वपूर्ण क्षेत्रों में पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करने से टीमें मुख्य व्यावसायिक कार्यों को जोखिम में डाले बिना इन इंटीग्रेशन का परीक्षण कर सकती हैं।
डेटा वैज्ञानिकों की बढ़ती कमी - 2025 तक अमेरिका में 250,000 तक पहुंचने का अनुमान है - इंटरऑपरेबिलिटी को और भी महत्वपूर्ण बना देती है। AI प्लेटफ़ॉर्म जो गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ हैं, विशिष्ट विशेषज्ञों पर निर्भरता को कम कर सकते हैं, आसान संचालन सुनिश्चित कर सकते हैं और व्यापक रूप से इसे अपनाना सुनिश्चित कर सकते हैं।
स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए कुशल ऑर्केस्ट्रेशन और एकीकरण को वास्तविक समय की वित्तीय निगरानी के साथ जोड़ा जाना चाहिए। जैसे-जैसे संगठनों में AI वर्कफ़्लो का विस्तार होता है, वास्तविक समय में लागतों को ट्रैक करना और अनुकूलित करना आवश्यक हो जाता है। 2021 में 16.41 बिलियन डॉलर मूल्य का कार्यबल स्वचालन बाजार, 2030 तक दोगुने से अधिक होने की उम्मीद है, जो स्वचालन में लागत प्रबंधन के महत्व को उजागर करता है।
AI के लिए FinOps पारंपरिक आईटी लागत प्रबंधन से अलग है। उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन और एकीकरण के संयोजन से, संगठन इस बात की दृश्यता प्राप्त करते हैं कि उपयोग, मॉडल चयन और त्वरित जटिलता जैसे कारक लागतों को कैसे प्रभावित करते हैं। सफल टीमें उपयोग करती हैं उपयोग एनालिटिक्स AI खर्च को सीधे व्यावसायिक परिणामों से जोड़ने के लिए, बेहतर संसाधन आवंटन को सक्षम करने के लिए।
“AI सिस्टम जो बड़े पैमाने पर विफल होते हैं, वे देरी, डाउनटाइम और रखरखाव लागत में वृद्धि का कारण बन सकते हैं। एक स्केलेबल AI फ्रेमवर्क गतिशील रूप से मांग को समायोजित करता है, जिससे संसाधनों की अत्यधिक खपत के बिना सुचारू संचालन सुनिश्चित होता है।” - ट्रेडेंस
जब कई AI प्लेटफ़ॉर्म और मॉडल शामिल होते हैं, तो केंद्रीकृत लागत प्रबंधन महत्वपूर्ण होता है। एकीकृत निरीक्षण के बिना, टीमें अनजाने में साधारण कार्यों के लिए महंगे मॉडल चुन सकती हैं या लागत दक्षता के लिए संकेतों को अनुकूलित करने में विफल हो सकती हैं। रियल-टाइम मॉनिटरिंग संगठनों को खर्च सीमा निर्धारित करने, विभाग या परियोजना द्वारा उपयोग को ट्रैक करने और गुणवत्ता मानकों को पूरा करने वाले लागत प्रभावी मॉडल के लिए स्वचालित रूप से कार्यों को रूट करने में मदद करता है।
सबसे प्रभावी लागत रणनीतियां गठबंधन करती हैं स्वचालित मॉडल चयन के साथ कार्य जटिलता के आधार पर शासन नियंत्रण अनधिकृत या अत्यधिक महंगे संचालन को रोकने के लिए। यह सुनिश्चित करता है कि व्यवसाय की सफलता के लिए उच्च प्रदर्शन स्तर बनाए रखते हुए AI वर्कफ़्लो आर्थिक रूप से टिकाऊ बने रहें।
AI वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की चुनौतियों का समाधान करने के लिए, a उच्च प्रदर्शन वाले प्लेटफ़ॉर्म को एक ही समाधान के भीतर प्रबंधन, स्वचालन और अनुपालन को एकीकृत करना चाहिए। एंटरप्राइज़ एआई प्लेटफ़ॉर्म को केवल मॉडलों तक पहुंच प्रदान करने से आगे जाने की ज़रूरत है - उन्हें ऐसे टूल की पेशकश करनी चाहिए जो स्केलेबल, कुशल संचालन को सक्षम करते हैं। चूंकि 65% उद्यम पहले से ही उत्पादन में AI का उपयोग कर रहे हैं और AI-संचालित वर्कफ़्लो के 2025 के अंत तक एंटरप्राइज़ प्रक्रियाओं के 3% से 25% तक बढ़ने का अनुमान है, इसलिए दीर्घकालिक सफलता प्राप्त करने के लिए सही प्लेटफ़ॉर्म सुविधाओं का चयन करना आवश्यक है।
एक एकीकृत इंटरफ़ेस सभी AI गतिविधियों के लिए एक केंद्रीय केंद्र के रूप में कार्य करता है, जो कई डिस्कनेक्ट किए गए टूल की बाजीगरी के कारण होने वाली अक्षमताओं को दूर करता है। जब टीमें लगातार अनुप्रयोगों के बीच स्विच करती हैं, तो उत्पादकता प्रभावित होती है, और पूरे संगठन में अक्षमताएं बढ़ जाती हैं।
सबसे अच्छे प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षित वातावरण में कई मॉडलों का समर्थन करते हैं, जिससे डेवलपर्स को GPT-4, क्लाउड 3, जेमिनी, लामा 3, कोड लामा, मिक्सट्रल 8x7B और Zephyr जैसे प्रमुख विकल्पों तक पहुंच मिलती है। इस लचीलेपन से टीमें किसी एकल विक्रेता में लॉक किए बिना प्रत्येक कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुन सकती हैं। एक केंद्रीकृत मॉडल रजिस्ट्री संस्करणों और प्रदर्शन को ट्रैक करके निरीक्षण को और बढ़ाती है।
“डीप लर्निंग मॉडल किसी भी AI एप्लिकेशन का मूल है। Enterprise AI को हर बार कोई नई समस्या या डेटासेट आने पर किसी मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने के बजाय कार्यों के बीच उच्च AI मॉडल के पुन: उपयोग की आवश्यकता होती है।” - AWS
इन प्लेटफार्मों में प्रमुख AI विशेषताओं में बड़ी संदर्भ विंडो (100K+ टोकन), निरंतर स्मृति, बहु-चरणीय तर्क, सारांश, डेटा निष्कर्षण, वर्गीकरण और प्राकृतिक भाषा क्वेरी शामिल हैं। मशीन लर्निंग, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विज़न द्वारा संचालित ये क्षमताएं, प्लेटफ़ॉर्म को डेटा प्रोसेस करने, पैटर्न का विश्लेषण करने और बुद्धिमान, रीयल-टाइम निर्णय लेने में सक्षम बनाती हैं।
उदाहरण के लिए, सितंबर 2025 में, अडोबी के साथ सहयोग किया सर्विस नाउ द्वारा कर्मचारी सहायता को बदलने के लिए AI, डेटा और वर्कफ़्लो को एकीकृत करना कंपनी भर में उपयोग कर रहा है सर्विस नाउ AI एजेंट। यह एकीकृत दृष्टिकोण संचालन को सुव्यवस्थित करता है और आगे के स्वचालन के लिए चरण निर्धारित करता है, जैसा कि वर्कफ़्लो टेम्प्लेट में देखा गया है।
प्रीबिल्ट टेम्प्लेट सेटअप को सरल बनाते हैं और वर्कफ़्लो में स्थिरता सुनिश्चित करते हैं। Workato और Automation Anywhere जैसे प्लेटफ़ॉर्म इन्हें “रेसिपी” या “एजेंट समाधान” के रूप में संदर्भित करते हैं, जो अनुकूलन योग्य फ़्रेमवर्क प्रदान करते हैं जो टीमों को शुरुआत से शुरू होने से बचाते हैं।
आधुनिक प्लेटफ़ॉर्म में अक्सर ड्रैग-एंड-ड्रॉप, नो-कोड टूल शामिल होते हैं जो डेवलपर्स के लिए उन्नत क्षमताओं को बनाए रखते हुए गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाते हैं। RAG (रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन) वर्कफ़्लो क्रिएशन एक असाधारण सुविधा है, जो यूज़र को ऐसी पाइपलाइन बनाने की अनुमति देती है जो कस्टम डेटा को वेक्टर डेटाबेस में फीड करती हैं। यह एलएलएम को गहन तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना आंतरिक उद्यम ज्ञान का उपयोग करके सवालों के जवाब देने में सक्षम बनाता है।
ऑटोमेशन टूल सरल पीढ़ी के कार्यों से आगे बढ़ते हैं, कई प्रणालियों में सशर्त तर्क, ब्रांचिंग, अपवाद प्रबंधन और अनुक्रमिक ट्रिगर्स का समर्थन करते हैं। विज़ुअल लॉजिक एडिटर बड़े पैमाने पर ऑपरेशन के लिए आवश्यक शक्ति को बनाए रखते हुए इन एडवांस वर्कफ़्लो को व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाते हैं। एजेंट वर्कफ़्लो, शेड्यूल किए गए कार्य, डेटा राइटबैक और अनुमोदन प्रवाह जैसी सुविधाएँ सुनिश्चित करती हैं कि प्लेटफ़ॉर्म महत्वपूर्ण कार्यों को कुशलता से संभाल सकें।
उदाहरण के लिए, ओमेगा हेल्थकेयर लीवरेज्ड यूआईपाथहर महीने हजारों काम के घंटे बचाने के लिए 2025 में दस्तावेज़ की समझ। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, हस्तलेखन पहचान, और दस्तावेज़ की लंबी समझ का उपयोग करके, उन्होंने उच्च स्तर की सटीकता हासिल की।
जबकि टेम्प्लेट दक्षता को बढ़ाते हैं, मजबूत शासन यह सुनिश्चित करता है कि ये वर्कफ़्लो सुरक्षित और भरोसेमंद बने रहें।
एंटरप्राइज़-ग्रेड प्लेटफ़ॉर्म मजबूत एन्क्रिप्शन, बहु-स्तरीय प्रमाणीकरण और सख्त प्राधिकरण प्रोटोकॉल के साथ सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं। यह देखते हुए कि सुरक्षा चिंताएं 33.5% संगठनों को AI को अपनाने से रोकती हैं, ये उपाय उद्यम के उपयोग के लिए आवश्यक हैं।
गवर्नेंस टूल में अनुमति नियंत्रण, ऑडिट लॉग, रोल-आधारित एक्सेस (RBAC), और उपयोग विश्लेषण शामिल हैं, जो वर्कफ़्लो बनाने और प्रबंधित करने वाले लोगों की दृश्यता प्रदान करते हैं। ये क्षमताएं जवाबदेही सुनिश्चित करने में मदद करती हैं, जो महत्वपूर्ण है क्योंकि 85% अधिकारी निर्णय लेने की बढ़ती मांगों से तनाव की रिपोर्ट करते हैं।
SOC 2 टाइप II, GDPR, और HIPAA जैसे मानकों का अनुपालन एक आधारभूत आवश्यकता है। संवेदनशील जानकारी को संभालने के बारे में चिंताओं को दूर करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म अक्सर लचीले डेटा रेजिडेंसी विकल्प, जैसे ऑन-प्रिमाइसेस, निजी क्लाउड या हाइब्रिड वातावरण प्रदान करते हैं। विस्तृत लॉगिंग और मॉनिटरिंग डेटा एक्सेस, मॉडल उपयोग और प्रदर्शन मेट्रिक्स को ट्रैक करके सुरक्षा को और बढ़ाते हैं, जिससे विसंगतियों को बढ़ने से पहले पहचानने और उन्हें दूर करने में मदद मिलती है।
उदाहरण के लिए, बैंक ऑफ अमेरिका की “एरिका फॉर एम्प्लॉइज” सहायक आईटी सर्विस डेस्क कॉल में 50% तक की कमी 2025 में वित्तीय क्षेत्र के लिए सख्त शासन मानकों का पालन करते हुए। इसी तरह, सीडर-सिनाई ने नर्सिंग दस्तावेज़ों को संभालने के लिए एक AI सहायक की शुरुआत की, जिससे HIPAA अनुपालन को बनाए रखते हुए रोगी की देखभाल के लिए समय खाली किया गया।
केंद्रीकृत शासन संगठन के डेटा को एलएलएम से जोड़ता है, अनुपालन सुनिश्चित करता है और सटीक, अद्यतित जानकारी तक पहुंच सुनिश्चित करता है। यह दृष्टिकोण एलएलएम हेलुसिनेशन और डेटा ड्रिफ्ट जैसे मुद्दों को संबोधित करता है, जो एआई की विश्वसनीयता से समझौता कर सकते हैं।
सबसे प्रभावी प्लेटफ़ॉर्म शासन नियंत्रण को भूमिका-आधारित उपयोग अनुमतियों, शीघ्र पुस्तकालयों तक पहुंच और क्वेरी लॉग और एडॉप्शन मेट्रिक्स में दृश्यता के साथ जोड़ते हैं। इन सुविधाओं से गार्ड बनाए जाते हैं जो टीमों को स्वीकृत सीमाओं के भीतर रहते हुए कुशलता से काम करने में सक्षम बनाते हैं।
कुशल AI वर्कफ़्लो बनाना केवल कनेक्टिंग सिस्टम से परे है - यह ऐसा करने के बारे में है जो स्केलेबल, सुरक्षित और सुव्यवस्थित हो। कई संगठन पहले से ही कई इंटीग्रेशन टूल पर निर्भर हैं, जिनमें से कुछ कम से कम चार अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं। सुरक्षा और शासन के उच्च मानकों को बनाए रखते हुए इन कनेक्शनों को आसानी से काम करने में चुनौती है।
एकीकरण को बाद के विचार के बजाय एक मुख्य रणनीति के रूप में मानने से बड़े पैमाने पर लाभ हो सकता है। एकीकरण को प्राथमिकता देने वाले संगठन परीक्षण और दस्तावेज़ीकरण के समय में 50-70% तक की कटौती कर सकते हैं। इन रणनीतियों ने सुरक्षित, उत्तरदायी AI ऑर्केस्ट्रेशन के लिए आधार तैयार किया है, जिसे आगे खोजा जाएगा।
API-first दृष्टिकोण फिर से परिभाषित करता है कि व्यवसाय AI वर्कफ़्लो कैसे बनाते हैं। API को आवश्यक उत्पादों के रूप में डिज़ाइन करके, न कि द्वितीयक विशेषताओं के रूप में, संगठन आधुनिक AI सिस्टम के लिए आवश्यक लचीलापन और इंटरऑपरेबिलिटी प्राप्त कर सकते हैं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि AI API का प्रमुख उपभोक्ता बन जाता है।
विचार करें अमेज़नका एपीआई-फर्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन। 2002 में, जेफ बेज़ोस ने अनिवार्य किया कि सभी टीमें अपने डेटा और कार्यक्षमता को सर्विस इंटरफेस के माध्यम से उजागर करें, जिन्हें आंतरिक और बाहरी रूप से एक्सेस किया जा सकता है। यह रणनीति बदल गई अमेज़न एक ऑनलाइन बुकसेलर से क्लाउड कंप्यूटिंग में अग्रणी बनने के लिए टीमों को साझा, सुलभ सेवाओं पर सहयोग करने में सक्षम बनाता है।
AI वर्कफ़्लो के लिए तैयार किए गए API गति और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। वे कॉम्पैक्ट डेटा फ़ॉर्मेट का उपयोग करते हैं, संदर्भ के लिए सेशन मेमोरी ले जाते हैं, और एक कॉल में सटीक डेटा पुनर्प्राप्ति की अनुमति देते हैं।
“एआई एकीकरण को ध्यान में रखते हुए एपीआई डिजाइन करके, संगठन विकास की जटिलता को कम कर सकते हैं, सिस्टम की विश्वसनीयता में सुधार कर सकते हैं और एआई-संचालित समाधानों के लिए समय-समय पर बाजार में तेजी ला सकते हैं।” - बूमी
कनेक्टर-संचालित एकीकरण लोकप्रिय एंटरप्राइज़ सिस्टम के बीच पूर्व-निर्मित कनेक्शन प्रदान करके API-First रणनीतियों को पूरा करता है। उदाहरण के लिए, वर्काटो ऐसे कनेक्टर प्रदान करता है जो नेटसुइट के साथ सेल्सफोर्स के “क्लोज्ड वोन” अवसरों को सिंक करने जैसे कार्यों को स्वचालित करते हैं, ताकि क्लाइंट स्टेटस को वास्तविक समय में अपडेट किया जा सके।
यह कंपोज़ेबल आर्किटेक्चर व्यवसायों को जैसे टूल को एकीकृत करने की अनुमति देता है कंटेंटफुल सामग्री प्रबंधन के लिए, ट्विलियो संचार के लिए, स्ट्राइप भुगतान के लिए, और रिएक्ट फ्रंट-एंड डेवलपमेंट के लिए। साथ में, वे अत्यधिक कस्टम कोडिंग की आवश्यकता के बिना अनुकूलित, श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ समाधान बनाते हैं।
इन रणनीतियों को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए, संगठनों को यह करना चाहिए:
API से परे, इवेंट-संचालित और एजेंट-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन रियल-टाइम रिस्पॉन्सिबिलिटी को सक्षम करके वर्कफ़्लो इंटीग्रेशन को अगले स्तर तक ले जाते हैं। इवेंट-संचालित ऑर्केस्ट्रेशन पारंपरिक शेड्यूल किए गए वर्कफ़्लो को ऑटोमेशन से बदल देता है, जो व्यावसायिक ईवेंट पर तुरंत प्रतिक्रिया करता है। यह दृष्टिकोण SOAR (सिक्योरिटी ऑर्केस्ट्रेशन, ऑटोमेशन, और रिस्पांस) और SIEM (सिक्योरिटी इंफॉर्मेशन एंड इवेंट मैनेजमेंट) जैसे प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत होता है, जिससे AI वर्कफ़्लो डेटा के आने पर उस पर कार्रवाई कर सकता है।
इवेंट-संचालित सिस्टम उन परिदृश्यों में उत्कृष्ट होते हैं जहां गति और संदर्भ महत्वपूर्ण होते हैं। बैच प्रोसेसिंग के विपरीत, वे ट्रिगर्स पर तुरंत प्रतिक्रिया देते हैं - चाहे वह ग्राहक पूछताछ हो, सुरक्षा चेतावनी हो, या इन्वेंट्री अपडेट हो - रीयल-टाइम कार्रवाई सुनिश्चित करना।
एजेंट-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन एआई एजेंटों को तैनात करके एक कदम आगे बढ़ता है जो स्वायत्त रूप से कार्यों की योजना बना सकते हैं और उन्हें निष्पादित कर सकते हैं। ये एजेंट API के माध्यम से कई एंटरप्राइज़ टूल एक्सेस करते हैं और संदर्भ और पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों के आधार पर निर्णय लेते हैं। हालांकि, स्वायत्तता का यह स्तर चुनौतियों का सामना करता है, जैसे कि क्रेडेंशियल्स का प्रबंधन करना, पार्श्व आंदोलन को रोकना और ऑडिट ट्रेल्स को बनाए रखना। विशेष रूप से, 70% एशिया-प्रशांत संगठन एजेंट-आधारित AI से अगले 18 महीनों के भीतर व्यापार मॉडल को बाधित करने की उम्मीद करते हैं।
एजेंट-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन के उदाहरणों में शामिल हैं:
“किसी संगठन के मौजूदा सुरक्षा बुनियादी ढांचे के साथ एकीकृत होने पर AI सुरक्षा उपकरण अक्सर सबसे प्रभावी होते हैं।” - IBM
इवेंट-संचालित ऑर्केस्ट्रेशन के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं में शामिल हैं:
इन प्रणालियों की प्रतिरूपकता संपूर्ण वर्कफ़्लो को बाधित किए बिना अपडेट या परिवर्तन की अनुमति देती है, जिससे दीर्घकालिक अनुकूलन क्षमता सुनिश्चित होती है।
सुरक्षित एकीकरण सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि AI वर्कफ़्लो तेजी से कई प्रणालियों से जुड़ता है, जिसमें ERP, CRM, डेटाबेस और तृतीय-पक्ष API शामिल हैं। यह विस्तारित कनेक्टिविटी हमले की सतह को भी बढ़ाती है, फोर्ब्स ने 2017 और 2023 के बीच AI से संबंधित सुरक्षा घटनाओं में 690% की वृद्धि दर्ज की है।
एक स्तरित सुरक्षा दृष्टिकोण आवश्यक है। इसमें ज़ीरो ट्रस्ट सिद्धांतों द्वारा निर्देशित हर इंटरफ़ेस पर प्रमाणीकरण और प्राधिकरण को लागू करना शामिल है। अल्पकालिक टोकन और रीयल-टाइम अनुमति अपडेट के साथ निरंतर सत्यापन से जोखिम को कम करने में मदद मिलती है।
आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। संगठनों को यह करना चाहिए:
सर्विस मेश या एपीआई गेटवे के माध्यम से क्रेडेंशियल इंजेक्शन - जहां एजेंट क्रेडेंशियल्स नहीं रखते हैं - एक और अनुशंसित अभ्यास है।
विज़AI सुरक्षा आसन प्रबंधन (AI-SPM) समाधान प्रभावी एकीकरण को दर्शाता है। यह क्लाउड वातावरण में पूर्ण-स्टैक दृश्यता और जोखिम मूल्यांकन प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, जेनपैक्ट उपयोग किया गया विज़ एलएलएम कमजोरियों में 100% दृश्यता प्राप्त करने के लिए और शून्य-दिन की कमजोरियों के लिए उपचार समय को घटाकर केवल 7 दिन कर दिया जाए। सक्रिय सुरक्षा का यह स्तर महत्वपूर्ण है, क्योंकि लीक हुए क्रेडेंशियल्स का घंटों के भीतर फायदा उठाया जा सकता है, क्योंकि विज़ इसके क्लाउड अटैक रेट्रोस्पेक्टिव में प्रलेखित है।
अतिरिक्त सुरक्षा उपायों में शामिल हैं:
API सुरक्षा शासन भी उतना ही महत्वपूर्ण है। संगठनों को OAuth 2.0 प्रमाणीकरण, इनपुट/आउटपुट सत्यापन, दर सीमित करने और API गेटवे के माध्यम से लॉगिंग पर ध्यान देना चाहिए। सर्वेक्षण में शामिल 92% संगठनों द्वारा API से संबंधित सुरक्षा घटनाओं की रिपोर्ट करने के साथ, मजबूत एकीकरण रणनीति के लिए इन चरणों पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता है।
एक बार जब आप अपने AI वर्कफ़्लो को सुरक्षित रूप से एकीकृत कर लेते हैं, तो अगला चरण यह सुनिश्चित करना होता है कि वे सुचारू रूप से और लागत प्रभावी ढंग से चलें। AI वर्कफ़्लो पारंपरिक सॉफ़्टवेयर की तरह विफल नहीं होते हैं; इसके बजाय, वे सूक्ष्म रूप से ख़राब हो जाते हैं। आपको धीमी प्रतिक्रियाएँ, संसाधनों के उपयोग में वृद्धि, या सटीकता में कमी दिखाई दे सकती है - ऐसी समस्याएं जो अक्सर स्पष्ट अलर्ट ट्रिगर नहीं करती हैं। यही कारण है कि दक्षता बनाए रखने और लागतों को प्रबंधित करने के लिए प्रदर्शन अनुकूलन और निगरानी आवश्यक है।
बेंचमार्किंग AI वर्कफ़्लो में अपटाइम की जाँच करने से कहीं अधिक शामिल है। इसके लिए AI सिस्टम के अनूठे पहलुओं को मापने की आवश्यकता होती है, जैसे कि उनका संभाव्य व्यवहार और संसाधन मांगें। उदाहरण के लिए, एमएलपीईआरएफ, जिसे 2018 में पेश किया गया था, विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफार्मों पर मशीन लर्निंग प्रशिक्षण और अनुमान का आकलन करने के लिए मानक बन गया है।
बेंचमार्किंग की सफलता का एक उल्लेखनीय उदाहरण है इमेजनेट बड़े पैमाने पर विज़ुअल रिकॉग्निशन चैलेंज। 2010 और 2015 के बीच, ResNet की शुरुआत के साथ त्रुटि दर नाटकीय रूप से घटकर 25.8% से सिर्फ 3.57% हो गई। ये सुधार इसलिए संभव थे क्योंकि शोधकर्ताओं को ठीक-ठीक पता था कि क्या मापना है और इसे लगातार कैसे मापना है।
आधुनिक बेंचमार्किंग कई महत्वपूर्ण मैट्रिक्स पर केंद्रित है जो सीधे व्यावसायिक परिणामों को प्रभावित करते हैं:
बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए, अतिरिक्त मीट्रिक जैसे टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT) और इंटरटोकन लेटेंसी (ITL) आवश्यक हैं, क्योंकि वे सीधे उपयोगकर्ता अनुभव और परिचालन लागत को प्रभावित करते हैं।
प्रदर्शन में सुधार अक्सर उच्च मात्रा वाले कार्यों के लिए बैच अनुमान, अक्सर एक्सेस किए गए पूर्वानुमानों को कैश करने और बाधाओं से बचने के लिए कई नोड्स में वर्कलोड वितरित करने जैसी रणनीतियों से आते हैं। एज कंप्यूटिंग डेटा को जनरेट किए गए स्थान के करीब प्रोसेस करके लेटेंसी को भी कम कर सकती है।
बेंचमार्किंग की असली कुंजी इन सभी मेट्रिक्स को संतुलित करना है। किसी एक क्षेत्र को बढ़ाना, जैसे कि गति, सटीकता या मापनीयता की कीमत पर नहीं आनी चाहिए। यह समग्र दृष्टिकोण संगठनों को संसाधन आवंटन और सिस्टम डिज़ाइन के बारे में बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है।
AI वर्कफ़्लो स्पष्ट तरीकों से विफल नहीं होते हैं, यही वजह है कि पारंपरिक निगरानी उपकरण अक्सर कम हो जाते हैं। इसके बजाय, संगठन AI-नेटिव ऑब्जर्वेबिलिटी सिस्टम अपना रहे हैं, जो प्रॉम्प्ट, निर्णय, टूल कॉल और आउटपुट को प्राथमिक सिग्नल के रूप में मॉनिटर करते हैं। ये पाइपलाइन AI व्यवहार में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करती हैं, जिससे टीमों को समस्याओं को बढ़ने से पहले पकड़ने में मदद मिलती है।
उन्नत निगरानी प्रणालियों का उपयोग करने वाले संगठनों ने दोष का पता लगाने की दर में 28% की वृद्धि और घटना समाधान समय में 25% की कमी दर्ज की है। उदाहरण के लिए, ललकार का उपयोग करता है डेटाडॉगचौबीसों घंटे निर्बाध, एआई-संचालित सेवाओं को सुनिश्चित करने के लिए एलएलएम ऑब्जर्वेबिलिटी।
मॉनिटर करने के लिए मुख्य संकेतों में शामिल हैं:
ओपन टेलीमेट्री लगातार डेटा संग्रह और पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए, AI फ्रेमवर्क में लॉग, मेट्रिक्स और ट्रेस एकत्र करने के लिए एक लोकप्रिय मानक बन गया है। जैसे टूल मोंटे कार्लोऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफॉर्म ने कंपनियों को डेटा डाउनटाइम को 80% तक कम करने और डेटा इंजीनियरिंग लागत में 50% तक की कटौती करने में मदद की है।
स्वचालित मूल कारण विश्लेषण भी जोर पकड़ रहा है। AI कोपिलॉट एजेंटों और निर्भरता के बीच त्रुटि श्रृंखलाओं का पता लगा सकते हैं, कारणों का पता लगा सकते हैं और वास्तविक समय में सुधार का सुझाव दे सकते हैं। इससे समस्याओं की पहचान करने और उन्हें हल करने में लगने वाला समय कम हो जाता है, जिससे ऑपरेशन सुचारू रूप से चलता रहता है।
लागत का प्रबंधन करना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि प्रदर्शन को बनाए रखना। उचित नियंत्रण के बिना, AI के खर्च आसमान छू सकते हैं। उदाहरण के लिए, ओपनएआई कथित तौर पर GPT-4 को प्रशिक्षित करने के लिए $80 मिलियन और $100 मिलियन के बीच खर्च किए गए, कुछ अनुमान $540 मिलियन तक पहुंच गए जब बुनियादी ढांचे की लागत शामिल होती है। हालांकि अधिकांश संगठनों को इस परिमाण की लागतों का सामना नहीं करना पड़ेगा, लेकिन सबक स्पष्ट है: AI खर्च पर सक्रिय निगरानी की आवश्यकता है।
“मैं यह सुझाव नहीं दे रहा हूं कि देव टीमें अभी अपने AI अनुप्रयोगों को अनुकूलित करना शुरू कर दें। लेकिन मैं सुझाव दे रहा हूं कि वे लागत के बुरे सपने से बाहर निकलें, जो उच्च नवाचार की अवधियों का अनुसरण करता है।” - एरिक पीटरसन, CloudZero के सह-संस्थापक और CTO
AI लागतों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के कई तरीके हैं:
हार्डवेयर स्विच करने से भी बचत हो सकती है। उदाहरण के लिए, Google अपने AI वर्कलोड को GPU किराए पर देने के बजाय TPU पर चलाता है, जिससे संभावित रूप से सालाना अरबों की बचत होती है।
स्थिरता, अनुपालन और लागत दक्षता बनाए रखते हुए किसी संगठन में AI संचालन को बढ़ाना कोई छोटी उपलब्धि नहीं है। लगभग के साथ 80% AI प्रोजेक्ट अवधारणा के प्रमाण से आगे बढ़ने में विफल, सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि संगठन कितनी अच्छी तरह प्रक्रियाओं को मानकीकृत कर सकते हैं, अपनी टीमों को प्रशिक्षित कर सकते हैं और शासन को स्वचालित कर सकते हैं। अलग-अलग AI जीत को उद्यम-व्यापी क्षमताओं में बदलने के लिए एक जानबूझकर दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो संरचना, प्रशिक्षण और स्वचालन को जोड़ती है।
AI को प्रभावी ढंग से स्केल करने के लिए, संगठनों को खंडित दृष्टिकोणों से दूर जाने और मानकीकृत वर्कफ़्लो स्थापित करने की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करता है कि AI एक विश्वसनीय व्यावसायिक संपत्ति बने, जो सभी विभागों में लगातार परिणाम प्रदान करे।
क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म इस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो डेटा वैज्ञानिकों को सुसंगत प्रथाओं का पालन करते हुए AI मॉडल का प्रयोग करने, विकसित करने और स्केल करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं। चुनौती ऐसे वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने में निहित है, जो गुणवत्ता और अनुपालन बनाए रखने के लिए आवश्यक संरचना के साथ विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए लचीलेपन को संतुलित करते हैं।
लो टेस्ला, उदाहरण के लिए। मार्च 2025 तक, कंपनी ने फ्लीट लर्निंग और एकत्रित वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करके अपने सेल्फ-ड्राइविंग AI मॉडल को परिष्कृत किया था। टेस्लालाखों वाहनों से डेटा के प्रबंधन के लिए मानकीकृत दृष्टिकोण सुरक्षा और प्रदर्शन दोनों में निरंतर सुधार सुनिश्चित करता है।
Amazon एक और उदाहरण देता है। अपनी सभी व्यावसायिक इकाइयों में, कंपनी लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने, आपूर्ति श्रृंखलाओं को बेहतर बनाने और ग्राहकों के अनुभवों को बढ़ाने के लिए मानकीकृत AI वर्कफ़्लो पर निर्भर करती है। ये वर्कफ़्लोज़ उत्पाद की सिफारिशों से लेकर मांग पूर्वानुमान और वेयरहाउस ऑटोमेशन तक सब कुछ शक्ति प्रदान करते हैं। परिणाम बहुत कुछ बयां करते हैं: एक लॉजिस्टिक फर्म जो एआई-संचालित मांग पूर्वानुमान का उपयोग करके इन्वेंट्री कचरे को काटती है 25%, जबकि एआई-संचालित सिफारिशों का उपयोग करने वाले ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म ने बिक्री को बढ़ावा दिया 30%।
एक बार वर्कफ़्लो मानकीकृत हो जाने के बाद, अगला चरण टीमों को प्रभावी ढंग से संचालित करने के कौशल से लैस करना है।
AI साक्षरता केवल एक सर्वोत्तम अभ्यास नहीं है - यह एक विनियामक आवश्यकता बन रही है। 2 फरवरी, 2025 से प्रभावी EU AI अधिनियम में कहा गया है कि संगठन यह सुनिश्चित करें कि:
“AI सिस्टम के प्रदाता और डिप्लॉयर अपनी ओर से AI सिस्टम के संचालन और उपयोग से निपटने वाले अपने कर्मचारियों और अन्य व्यक्तियों की AI साक्षरता का पर्याप्त स्तर सुनिश्चित करने के लिए उपाय करेंगे...”
प्रभावी प्रशिक्षण कार्यक्रमों में विभिन्न भूमिकाओं की जरूरतों के अनुरूप तकनीकी कौशल और जिम्मेदार AI प्रथाओं दोनों को संबोधित करना चाहिए। एक की स्थापना करना AI सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस (AI CoE) विशेषज्ञता को केंद्रीकृत कर सकते हैं, मार्गदर्शन प्रदान कर सकते हैं और सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा कर सकते हैं।
दाना फार्बर कैंसर इंस्टीट्यूट चरणबद्ध AI प्रशिक्षण का एक बेहतरीन उदाहरण प्रदान करता है। 2025 में छह महीनों के दौरान, उन्होंने GPT-4 को किसके लिए पेश किया 12,000 कर्मचारी, उन्नत उपयोगकर्ताओं के एक छोटे समूह के साथ शुरू होता है। शुरुआती फीडबैक के आधार पर प्रशिक्षण सामग्री को परिष्कृत करके, उन्होंने कार्यक्रम को प्रभावी ढंग से आगे बढ़ाया।
विशेषज्ञता के निर्माण में प्रमाणपत्र भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। द यूनाइटेड स्टेट्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्टीट्यूट (USAII®) ऐसे प्रमाणपत्र प्रदान करता है जो पेशेवरों को अत्यधिक लाभकारी लगते हैं। से एक AI/ML सॉफ़्टवेयर डेवलपर के रूप में ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी इसे रखो:
“CAIE™ ने मुझे विभिन्न वर्कफ़्लो में प्रभावी ढंग से योगदान करने के लिए पेशेवर ज्ञान और व्यावहारिक AI कौशल प्रदान किए हैं।”
लाभ व्यक्तिगत विकास से परे हैं। जो कंपनियां निरंतर सीखने में निवेश करती हैं, वे हैं कर्मचारियों को बनाए रखने की संभावना 92% अधिक, और एआई और मशीन लर्निंग कौशल की मांग बढ़ने की उम्मीद है 71% अगले पांच वर्षों में।
प्रशिक्षण कार्यक्रमों में विविध तरीकों का उपयोग किया जाना चाहिए - ई-लर्निंग, वर्कशॉप, वीडियो ट्यूटोरियल और हैंड्स-ऑन सिमुलेशन। उदाहरण के लिए, असिकुराज़ियोनी जेनरली एसपी ने “न्यू रोल्स स्कूल” बनाने के लिए विश्वविद्यालयों के साथ भागीदारी की, जो उनकी कौशल बढ़ाने की पहल के हिस्से के रूप में विशिष्ट AI भूमिकाओं पर ध्यान केंद्रित करता है।
सही प्रशिक्षण से लैस, टीमें स्वचालित अनुपालन प्रणालियों का बेहतर समर्थन कर सकती हैं, जो AI संचालन को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
जैसे-जैसे AI वर्कफ़्लो का विस्तार होता है - से 3% से 25% 2025 के अंत तक उद्यम प्रक्रियाओं का - अनुपालन प्रक्रियाओं को उनके साथ स्केल करना चाहिए। नवाचार को बाधित किए बिना शासन को बनाए रखने के लिए स्वचालित प्रणालियां आवश्यक हैं।
स्केलेबल वर्कफ़्लो इंजन AI जीवनचक्र में नीतियों को लागू कर सकते हैं। ये सिस्टम स्वचालित रूप से AI मॉडल, डेटासेट और विक्रेताओं को ट्रैक करते हैं, जिससे व्यापक इन्वेंट्री बनती हैं जो ट्रैसेबिलिटी और दृश्यता सुनिश्चित करती हैं।
एक बहुराष्ट्रीय बैंक ने 2025 में ऐसी प्रणाली लागू की, जिसमें एआई-संचालित अनुपालन उपकरणों को अपने कोर बैंकिंग सिस्टम के साथ एकीकृत किया गया। लेन-देन लॉग और तृतीय-पक्ष जोखिम डेटा का विश्लेषण करके, सिस्टम ने ऐतिहासिक उल्लंघनों पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करके असामान्य लेनदेन को चिह्नित किया। केवल छह महीनों में, ऑडिट चक्र के समय में कमी आई 40%, और झूठी सकारात्मकता में कमी आई 30%।
हेल्थकेयर प्रदाताओं को विशेष रूप से कठोर अनुपालन आवश्यकताओं का सामना करना पड़ता है, लेकिन स्वचालन उन्हें आगे रहने में मदद करता है। 2025 में, एक स्वास्थ्य सेवा संगठन ने HIPAA अनुपालन के लिए एक्सेस लॉग और डेटा ट्रांसफर की निगरानी के लिए AI- संचालित ऑडिट टूल तैनात किया। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करते हुए, सिस्टम ने ईमेल जैसे असंरचित डेटा में अनियमितताओं को चिह्नित किया। एक वर्ष से अधिक समय में, संगठन ने संभावित उल्लंघनों के लिए प्रतिक्रिया समय को निम्न द्वारा घटा दिया 50% और अनुपालन रिपोर्टिंग सटीकता में सुधार 35%।
“OneTrust के साथ, हमारी AI गवर्नेंस काउंसिल के पास परियोजनाओं की समीक्षा करने, डेटा की जरूरतों का आकलन करने और अनुपालन को बनाए रखने के लिए प्रौद्योगिकी-संचालित प्रक्रिया है। अनुकूलन योग्य वर्कफ़्लो, हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले अन्य प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण और NIST के AI जोखिम प्रबंधन ढांचे के साथ संरेखण ने हमारी स्वीकृतियों को गति दी है और AI जीवनचक्र के हर चरण में निरीक्षण को एम्बेड करने में मदद की है।”
— रेन नून्स, सीनियर मैनेजर, डेटा एंड एआई गवर्नेंस, ब्लैकबॉड
मैन्युफैक्चरिंग कंपनियों को ऑटोमेशन के फायदे भी देखने को मिल रहे हैं। एक अग्रणी निर्माता ने 2025 में एक AI प्लेटफ़ॉर्म पेश किया, जिसने वायु गुणवत्ता, उत्सर्जन और कचरे के निपटान के लिए IoT सेंसर डेटा की निगरानी की। विनियामक थ्रेसहोल्ड के खिलाफ रीयल-टाइम डेटा की तुलना करके, सिस्टम ने उत्सर्जन को कम किया 25% और पूर्वानुमानित रखरखाव के माध्यम से विनियामक उल्लंघनों को कम किया।
सफल होने के लिए, स्वचालित प्लेटफ़ॉर्म को रीयल-टाइम डेटा कनेक्टिविटी के साथ मूल AI क्षमताओं को जोड़ना होगा। अनुमति नियंत्रण, ऑडिट लॉग और भूमिका-आधारित पहुंच जैसी सुविधाएं गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाते हुए शासन और सुरक्षा सुनिश्चित करती हैं। ये टूल निम्न द्वारा त्रुटियों को कम कर सकते हैं 50% और इसके द्वारा प्रक्रिया दक्षता में सुधार करें 40%। एआई-संचालित निर्णय लेने के साथ जोड़े जाने पर, वे सहज स्वचालन को सक्षम करते हैं जो नवाचार को आगे बढ़ाते समय अनुपालन सुनिश्चित करता है।
खंडित AI टूल से एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म में बदलाव एक प्रमुख विकास का प्रतिनिधित्व करता है कि कैसे उद्यम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को स्केल करते हैं। 2025 के अंत तक, एआई-सक्षम वर्कफ़्लो के सभी एंटरप्राइज़ प्रक्रियाओं के 3% से 25% तक बढ़ने की उम्मीद है। यूनिफाइड ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म अपनाने वाली कंपनियां इस तेजी से विस्तार का पूरा फायदा उठाने के लिए खुद को तैयार कर रही हैं।
इस परिवर्तन के लाभ स्पष्ट हैं - महत्वपूर्ण लागत बचत और बेहतर दक्षता। संगठनों ने रिपोर्ट किया है लागत में 25-50% की कटौती प्रमुख प्रक्रियाओं में और दक्षता में 30-40% की वृद्धि। एक वित्तीय सेवा फर्म के उदाहरण पर विचार करें जिसने अपनी ऋण आवेदन प्रक्रिया को स्वचालित किया है। AI को एकीकृत करके, फर्म प्रसंस्करण समय को 5 दिन से घटाकर सिर्फ 6 घंटे कर दिया, एप्लिकेशन वॉल्यूम का तीन गुना प्रबंधित किया, और हासिल किया 94% सटीकता। इसी तरह, एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता ने अपनी मेडिकल कोडिंग और बिलिंग को सुव्यवस्थित किया, जिससे प्रसंस्करण लागत में कटौती हुई 42%, से सटीकता में सुधार 91% से 99.3%, और बचत क्लेम रिजेक्शन को समाप्त करके सालाना $2.1 मिलियन।
“AI केवल तभी डिलीवर करता है जब वास्तविक व्यावसायिक वर्कफ़्लो में एम्बेड किया जाता है। सार्थक प्रभाव डालने के लिए मॉडल और अंतर्दृष्टि को स्वचालित क्रियाओं, स्वीकृतियों या सूचनाओं में बदलना चाहिए।” - डोमो
एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म टूल स्प्रेल की चुनौतियों का भी समाधान करते हैं। AI मॉडल को एकल इंटरफ़ेस में समेकित करके, व्यवसाय AI की लागत को निम्न तक कम कर सकते हैं 98%, उद्यम स्तर की सुरक्षा और शासन को बनाए रखते हुए। इंटरऑपरेबिलिटी और ऑर्केस्ट्रेशन का यह स्तर सुनिश्चित करता है कि AI निवेश मापने योग्य मूल्य प्रदान करें।
लागत में पारदर्शिता एक और महत्वपूर्ण फायदा है। फ्लैट-शुल्क मूल्य निर्धारण मॉडल के विपरीत, जो खर्च करने के पैटर्न को अस्पष्ट करते हैं, FinOps क्षमताओं वाले प्लेटफ़ॉर्म विस्तृत लागत ट्रैकिंग, उपयोग विश्लेषण और बिलिंग टूल प्रदान करते हैं। यह दृश्यता संगठनों को बजट को नियंत्रण में रखते हुए बड़े पैमाने पर परिचालन करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, एक ई-कॉमर्स कंपनी ने संभालने के लिए AI-संचालित ऑर्डर प्रोसेसिंग सिस्टम का लाभ उठाया। पीक शॉपिंग पीरियड के दौरान अपने सामान्य ऑर्डर वॉल्यूम का 15 गुना, बनाए रखने के लिए 99.8% सटीकता कर्मचारियों को जोड़े बिना।
एकीकृत AI प्लेटफ़ॉर्म से उत्पादकता में भी वृद्धि होती है 35% और ग्राहक सेवा प्रतिक्रिया समय में काफी सुधार करें। उदाहरण के लिए, एक दूरसंचार प्रदाता ने AI-संचालित ग्राहक सेवा प्रणाली लागू की है जो औसत रिज़ॉल्यूशन समय को 8.5 मिनट से घटाकर 2.3 मिनट कर दिया और से प्रथम-संपर्क रिज़ॉल्यूशन दरों में वृद्धि 67% से 89%।
“एक एंटरप्राइज़ AI प्लेटफ़ॉर्म सब कुछ एक जगह लाता है। यह टीमों को कार्यों को स्वचालित करने, सामग्री बनाने और उपकरणों के बीच कूदने के बिना जनरेटिव AI का उपयोग करने में मदद करता है।” - साइबरन्यूज
आगे देखते हुए, 92% अधिकारियों को उम्मीद है कि 2025 तक AI ऑटोमेशन के साथ उनके संगठनों के वर्कफ़्लो को पूरी तरह से डिजीटल और बढ़ाया जाएगा। फोकस अब यह तय करने पर नहीं है कि एकीकृत AI प्लेटफार्मों को अपनाया जाए या नहीं, बल्कि इस बात पर है कि उन्हें कितनी जल्दी लागू किया जा सकता है। चूंकि एआई-संचालित प्रोसेस ऑटोमेशन के लिए बाजार तक पहुंचने का अनुमान है 2025 तक $1.7 ट्रिलियन, जो व्यवसाय निर्णायक रूप से कार्य करते हैं, वे इस अवसर का एक बड़ा हिस्सा हासिल करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे।
सफल होने के लिए, कंपनियों को ऐसे प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता होती है जो विविध AI मॉडल, लागत पारदर्शिता, एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा और सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो को जोड़ते हैं। इन सुविधाओं को एकीकृत करके, व्यवसाय अपने परिचालन को मूलभूत रूप से बदलने के लिए सरल स्वचालन से आगे बढ़ सकते हैं। एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म न केवल प्रक्रियाओं को और अधिक कुशल बनाते हैं - वे काम करने के तरीके को नया रूप देते हैं, जिससे समय के साथ बढ़ते स्थायी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पैदा होते हैं।
AI वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक बढ़ाने के लिए, व्यवसायों को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर सभी उपकरणों को एक साथ लाकर प्रक्रियाओं को सरल बनाने का लक्ष्य रखना चाहिए। एक एकीकृत प्रणाली न केवल उत्पादकता को बढ़ाती है, बल्कि निरीक्षण को भी मजबूत करती है और विभिन्न प्रणालियों में सहज एकीकरण को सक्षम बनाती है। AI ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क का लाभ उठाना प्रबंधन को केंद्रीकृत करके और नियमित कार्यों को स्वचालित करके इसे एक कदम आगे ले जाता है।
शामिल किया जा रहा है वैल्यू स्ट्रीम मैनेजमेंट संगठनों को उनकी AI परिसंपत्तियों और प्रक्रियाओं की स्पष्ट निगरानी प्रदान करता है। यह दृष्टिकोण संचालन को सुव्यवस्थित करता है, सुरक्षा कमजोरियों को कम करता है, और अनुपालन सुनिश्चित करता है, जिससे आसानी और विश्वसनीयता के साथ AI वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए एक ठोस आधार तैयार किया जाता है।
AI वर्कफ़्लो में मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन कई उल्लेखनीय लाभ प्रदान करता है। कई विशिष्ट AI मॉडल को एकीकृत करके, यह विधि दक्षता, मापनीयता और विश्वसनीयता को बढ़ाती है। प्रत्येक मॉडल को विशिष्ट कार्य सौंपे जाते हैं, जो सबसे जटिल चुनौतियों से निपटने के लिए सटीक और प्रभावी समाधान प्रदान करते हैं।
गतिशील समन्वय के माध्यम से प्रदर्शन में काफी वृद्धि देखी जाती है, जहां मॉडल मध्यवर्ती परिणामों के आधार पर अनुकूलित होते हैं। यह अतिरिक्तताओं को कम करता है, संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करता है, और संचालन में तेजी लाता है, जिससे आसान और तेज़ AI प्रक्रियाएं सुनिश्चित होती हैं। परिणाम एक परिष्कृत वर्कफ़्लो है जो लगातार भरोसेमंद, उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम देता है।
लागत को नियंत्रण में रखने और वित्तीय निगरानी बनाए रखने के लिए जैसे-जैसे AI वर्कफ़्लो बढ़ता है, व्यवसाय लाभ उठा सकते हैं स्वचालित निगरानी उपकरण। ये उपकरण खर्चों और संसाधनों के उपयोग की रीयल-टाइम ट्रैकिंग प्रदान करते हैं, अक्षमताओं को इंगित करने और यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि संसाधनों का बुद्धिमानी से उपयोग किया जाए।
शामिल किया जा रहा है एआई-संचालित वर्कलोड स्केलिंग और स्मार्ट संसाधन प्रबंधन प्रदर्शन का त्याग किए बिना अतिरिक्त खर्च को कम कर सकता है। इसके साथ ही, स्पष्ट शासन नीतियां स्थापित करना और खर्च की निगरानी और विसंगति का पता लगाने के लिए AI-संचालित उपकरणों का उपयोग करके वित्तीय निगरानी को सरल बनाया जा सकता है। साथ में, ये रणनीतियाँ AI संचालन को अधिक कुशल और स्केलेबल बनाती हैं।
