उद्यम स्तर पर बुद्धिमान निर्णय लेने की प्रक्रिया एक नए चरण में प्रवेश कर रही है: एआई एजेंट, सिंथेटिक डेटा और उन्नत एआई क्षमताएं तीन स्तंभों के रूप में।

[टेक वॉच, 6 सितंबर, 2025]

वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाओं की बढ़ती जटिलता और डेटा अनुपालन के बढ़ते दबाव के मद्देनजर, उद्यम बुद्धिमत्ता सरल प्रक्रिया स्वचालन से उच्च स्तरीय स्वायत्त निर्णय लेने की ओर विकसित हो रही है। हाल के शोध से पता चलता है कि एआई एजेंट, बहु-स्रोत सिंथेटिक डेटा (एसडीजी) और उन्नत एआई साक्षरता उद्यम बुद्धिमान निर्णय लेने वाली प्रणालियों के तीन प्रमुख स्तंभ बन रहे हैं।

एआई एजेंट: "निष्पादन" से "स्वायत्तता" तक

नियमों पर आधारित पारंपरिक स्वचालन के विपरीत, एआई एजेंट गतिशील वातावरण में निर्णयों को स्वायत्त रूप से अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने और बहु-एजेंट सिस्टम (एमएएस) को एकीकृत करते हैं।

• अनुप्रयोग परिदृश्य: उत्पादन अनुसूची, आपूर्ति श्रृंखला अनुसूची, इन्वेंट्री अनुकूलन
• परिणाम: कार्यकुशलता में 15%-25% की वृद्धि, मैन्युअल हस्तक्षेप में 40% की कमी

विशेषज्ञों का कहना है कि इसका मतलब यह है कि भविष्य की उत्पादन लाइनें और लॉजिस्टिक्स नेटवर्क "स्व-संगठित प्रणालियों" की तरह स्वायत्त रूप से समन्वय करने में सक्षम होंगे, जिससे मैन्युअल निर्णय लेने का बोझ काफी कम हो जाएगा।

कृत्रिम डेटा: डेटा गोपनीयता और मॉडल प्रशिक्षण दोनों के लिए लाभकारी स्थिति

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने वाले उद्यमों के लिए डेटा की कमी और गोपनीयता अनुपालन हमेशा से ही एक बड़ी समस्या रही है। सिंथेटिक डेटा (एसडीजी) जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) और वेरिएशनल ऑटोएनकोडर (वीएई) जैसी तकनीकों का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट का अनुकरण करता है, जिससे मॉडल प्रशिक्षण सुनिश्चित करते हुए गोपनीयता की रक्षा की जा सके।

• सामान्य अनुप्रयोग: वित्तीय जोखिम प्रबंधन, पूर्वानुमानित रखरखाव और स्मार्ट विनिर्माण।
• प्रभावशीलता: यदि प्रशिक्षण डेटा का 70%-80% हिस्सा कृत्रिम भी हो, तब भी मॉडल वास्तविक दुनिया के वातावरण में 90%-95% सटीकता प्राप्त कर सकता है।

उद्योग जगत के जानकारों का मानना है कि एसडीजी को व्यापक रूप से अपनाने से "डेटा-अनुरूप एआई" के विकास में तेजी आएगी।

उन्नत एआई साक्षरता: एआई की रणनीतिक समझ को सक्षम बनाना

तकनीकी उपकरणों की परिपक्वता के लिए रणनीतिक समझ और मार्गदर्शन आवश्यक है। "उन्नत एआई साक्षरता" में केवल एल्गोरिदम और डेटा प्रबंधन की समझ से कहीं अधिक शामिल है; यह इस बात पर जोर देती है कि वरिष्ठ प्रबंधन को कारण-कार्य संबंध और निर्णय अनुकूलन विधियों को प्रबंधन में एकीकृत करना चाहिए।

• प्रदर्शित मूल्य: निर्णय प्रतिक्रिया समय में 30% की कमी आई है, और रणनीतिक समायोजन की सफलता दर में 20% की वृद्धि हुई है।

इसे कंपनियों के लिए "तकनीकी ब्लैक बॉक्स" से बचने और एआई आउटपुट को वास्तव में व्यावसायिक मूल्य में बदलने के लिए महत्वपूर्ण माना जाता है।

उद्योग अनुप्रयोग मामले

विनिर्माण, ऊर्जा और लॉजिस्टिक्स जैसे उद्योगों में, इन तीन मॉड्यूल के एकीकरण से परिणाम दिखने शुरू हो गए हैं:

• विनिर्माण: एआई एजेंट उत्पादन शेड्यूलिंग को अनुकूलित करते हैं, जिससे उत्पादन दक्षता में 20% की वृद्धि होती है।
• ऊर्जा: सतत विकास लक्ष्य पूर्वानुमानित रखरखाव में सहायता करते हैं, जिससे मॉडल की सटीकता में 20% तक सुधार होता है।
• लॉजिस्टिक्स: उन्नत एआई साक्षरता निर्णय लेने की प्रक्रिया को गति प्रदान करती है, जिससे प्रतिक्रिया की गति में 30% की वृद्धि होती है।

उद्योग विश्लेषकों का कहना है कि इन प्रौद्योगिकियों के तालमेल से एक "क्लोज्ड-लूप सिस्टम" बन रहा है: एआई एजेंट वास्तविक समय की रणनीतियाँ प्रदान करते हैं, सिंथेटिक डेटा गोपनीयता और प्रशिक्षण की गुणवत्ता सुनिश्चित करता है, और उन्नत एआई साक्षरता यह सुनिश्चित करती है कि प्रबंधन निष्पादन को सही ढंग से निर्देशित कर सके।

भविष्य की संभावनाएं

शोध से पता चलता है कि एल्गोरिदम और कंप्यूटिंग क्षमता में निरंतर प्रगति के साथ, कंपनियां तेजी से बदलते और जटिल होते बाजार परिवेश में गतिशील अनुकूलन और स्वायत्त निर्णय लेने में सक्षम होंगी। इससे न केवल कार्यकुशलता में अभूतपूर्व वृद्धि होगी, बल्कि प्रतिस्पर्धा का परिदृश्य भी पूरी तरह बदल जाएगा।