डिजिटल श्रम क्या है? एआई-संचालित कार्यबल में डिजिटल कार्य

डिजिटल श्रम वह कार्य है जो डिजिटल सिस्टम द्वारा किया जाता है, जिसमें एआई एजेंट, चैटबॉट, डिजिटल असिस्टेंट, और अन्य एप्लिकेशन और सिस्टम शामिल हैं जो डिजिटल कार्य करते हैं। डिजिटल श्रम कार्यों को स्वचालित करने और बड़ी मात्रा में डेटा के प्रबंधन द्वारा दक्षता और उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार कर सकता है। डिजिटल श्रम काम को व्यवस्थित और निष्पादित करने के तरीके को बदल रहा है, जिसका नौकरी की भूमिकाओं, कौशल आवश्यकताओं और संगठनों की समग्र संरचना पर प्रभाव पड़ रहा है।

डिजिटल श्रम क्या है?

डिजिटल श्रम का तात्पर्य उन तकनीकों से है, जैसे कि एआई ऑटोमेशन और एजेंट्स जो मानवीय निर्णय लेने और संज्ञानात्मक क्षमताओं की नकल करते हैं। यह मानव-केवल कार्यबल की तुलना में कार्यों को तेजी से पूरा करने की मानव क्षमता का विस्तार करता है। एजेंट्स बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करते हुए डेटा की अभूतपूर्व मात्रा को संभालने में मदद करते हैं।

आज की अर्थव्यवस्था में, एक डिजिटल संगठन वास्तव में काम करने के तरीके में क्रांति ला सकता है और कंपनियों के लिए राजस्व और लाभप्रदता में सुधार कर सकता है। डिजिटल प्रणालियों को अपनाने से काम और सामाजिक परिदृश्य में लगातार बदलाव आ रहा है, जिसके दूरगामी और लगातार विकसित होते प्रभाव हैं। 2025 में विकसित होते डिजिटल श्रम परिदृश्य में, एआई और डिजिटल कौशल की उच्च मांग है। एआई और बिग डेटा, नेटवर्क और साइबर सुरक्षा, और तकनीकी साक्षरता जैसे क्षेत्र सबसे तेजी से बढ़ते कौशल क्षेत्र हैं।

डिजिटल श्रम महत्वपूर्ण क्यों है?

डिजिटल श्रम की बात करते समय, हालांकि डिजिटल श्रम प्लेटफॉर्म डिजिटल श्रम के पर्याय हैं, यह लेख संगठनों में ऑटोमेशन और एआई एजेंट्स के उपयोग पर चर्चा करेगा। एआई एजेंट्स डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदलने में मदद करते हैं। विशाल डेटा और तकनीकी प्रगति के साथ, एजेंट्स अब कार्यस्थल को बदल सकते हैं। एआई एजेंट्स जटिल कार्य कर सकते हैं और स्वायत्त रूप से निर्णय ले सकते हैं।

डिजिटल श्रम का उदय मानव श्रम को बढ़ाता है और संगठनात्मक विकास को बढ़ाता है। डिजिटल प्लेटफॉर्म भी बढ़ रहे हैं, जहां डिजिटल श्रम प्रमुख महत्व का है। सूचना और संचार प्रौद्योगिकी जैसे उच्च-वेतन वाले क्षेत्रों में वृद्धि बाजार विकास का एक प्रमुख समग्र चालक है। 2024 में, डिजिटल श्रम बाजार ने महत्वपूर्ण वृद्धि देखी, जहां वैश्विक डिजिटल नौकरी बाजार के 72 से 93 मिलियन तक बढ़ने का अनुमान है, जो एआई और उच्च-वेतन वाले क्षेत्रों द्वारा संचालित है।

प्लेटफॉर्म अर्थव्यवस्था और एजेंटिक डिजिटल श्रम काम के संगठन में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां एआई एजेंट्स दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालते हैं, मनुष्यों को उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं, और संभावित रूप से उत्पादकता और वैश्विक जीडीपी में वृद्धि करते हैं। वैश्वीकरण के साथ, एआई सिस्टम अब पहले से कहीं अधिक अपनाए जा रहे हैं। नौकरी बाजारों में उतार-चढ़ाव डिजिटल कर्मचारियों की आवश्यकता को बढ़ाते हैं।

डिजिटल श्रम के प्रकार

श्रम के पहलू और डिजिटल तंत्र संगठनों या यहां तक कि सोशल नेटवर्किंग जैसे डिजिटल मीडिया में भिन्न हो सकते हैं। फिर भी, स्वचालन प्रक्रियाओं के आधार पर डिजिटल श्रम को तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

1. मूल प्रक्रिया स्वचालन

मूल प्रक्रिया स्वचालन में निम्नलिखित प्रौद्योगिकियां शामिल हैं:

मैक्रोज़ - यह आदेशों का एक सरल समूह है जो स्वचालित रूप से दोहराए जाने वाले कार्य को करता है।

स्क्रिप्ट्स - एक प्रोग्रामिंग भाषा में लिखा गया छोटा कोड जो स्वचालित रूप से दोहराए जाने वाले कार्य को करता है, आमतौर पर मानव क्रियाओं की नकल करके। यह समय बचाने और दक्षता बढ़ाने के लिए मैनुअल प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है।

स्क्रीन-स्क्रैपिंग - स्क्रीन स्क्रैपिंग में दृश्य तत्वों को पढ़कर स्क्रीन पर यूजर इंटरफेस (UI) से स्वचालित रूप से डेटा निकालने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग शामिल है, जो सिस्टम के बीच डेटा स्थानांतरण की अनुमति देता है।

व्यवसाय वर्कफ्लो प्रौद्योगिकियां - इसमें वर्कफ्लो प्रबंधन प्रणालियां, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA), आदि शामिल हैं, जो मुख्य रूप से व्यवसायों को स्पष्ट चरणों और शर्तों को परिभाषित करके प्रक्रिया के भीतर दोहराए जाने वाले कार्यों को यांत्रिक बनाने की अनुमति देता है।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) में नियम-आधारित कार्यों को यांत्रिक बनाने के लिए सॉफ्टवेयर रोबोटिक्स का उपयोग शामिल है, जो विशेष रूप से वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में उपयोगी है, जहां दोहराए जाने वाले कार्य आम हैं। RPA समाधान संचालन को सुव्यवस्थित करते हैं और लागत को कम करते हैं।

2. उन्नत प्रक्रिया स्वचालन

उन्नत प्रक्रिया स्वचालन में ऐसी प्रौद्योगिकियां शामिल हैं जो AI और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग करती हैं, जिसमें चैटबॉट और डिजिटल सहायक शामिल हैं।

AI-संचालित चैटबॉट - ये डिजिटल एजेंट वास्तविक समय में ग्राहकों के साथ बातचीत करते हैं, सहायता और जानकारी प्रदान करते हैं। वे एक साथ कई पूछताछ को संभाल सकते हैं, प्रतिक्रिया समय में सुधार करते हैं। चैटबॉट समाधान ग्राहक संपर्कों को बढ़ाने और संतुष्टि बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

वर्चुअल असिस्टेंट - वर्चुअल असिस्टेंट आवाज कमांड के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को कार्यों का प्रबंधन करने में मदद करते हैं, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करते हैं, रिमाइंडर सेट करते हैं, और जानकारी प्रदान करते हैं। वर्चुअल असिस्टेंट समाधान विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित किए जा सकते हैं।

3. संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म

जनरेटिव AI ने संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म के युग की शुरुआत की है। इनमें ऐसे एप्लिकेशन सॉफ्टवेयर शामिल हैं जो संदर्भ और निहितार्थों का विश्लेषण कर सकते हैं। संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म मानव सोच की नकल करने और निर्णय लेने में सुधार के लिए AI का उपयोग करते हैं। ये स्व-सीखने वाली प्रणालियां हैं और कर्मचारियों के आउटपुट और उत्पादकता में सुधार करती हैं। संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म में शामिल हैं:

मशीन लर्निंग मॉडल्स - ये मॉडल्स भविष्यवाणियां या निर्णय लेने के लिए डेटा पैटर्न का विश्लेषण करते हैं, जो आमतौर पर मार्केटिंग, वित्त और स्वास्थ्य सेवा में धोखाधड़ी की पहचान और ग्राहक विभाजन जैसे कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं।

मशीन लर्निंग संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म के साथ एक मौलिक तकनीक है।

नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) - एनएलपी मशीनों को मानव भाषा को समझने और प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है, जो भावना विश्लेषण और अनुवाद जैसे अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। एनएलपी समाधान विभिन्न अनुप्रयोगों में संचार और समझ को बढ़ाते हैं।

छवि और वीडियो पहचान - एआई एजेंट वस्तुओं, लोगों, या कार्यों की पहचान करने के लिए दृश्य डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। इसका उपयोग सुरक्षा, खुदरा, और स्वास्थ्य सेवा में निगरानी और विश्लेषण के लिए किया जाता है।

संज्ञानात्मक प्लेटफॉर्म डिजिटल कार्यकर्ताओं को कुछ कार्य करने में सक्षम बनाते हैं, जैसे व्यावसायिक प्रक्रिया में कार्य स्वचालन।

डिजिटल वर्कर क्या है?

डिजिटल युग में डिजिटल वर्कर्स और डिजिटल कार्य में महत्वपूर्ण वृद्धि देखी गई है। कार्य का भविष्य डिजिटल वर्कर्स के उपयोग और अनुप्रयोगों द्वारा निर्धारित होता है। डिजिटल वर्कर एक ऐसा एप्लिकेशन है जो जटिल कार्यप्रवाह को निष्पादित कर सकता है, जिसमें कई कार्य शामिल हैं। डिजिटल श्रम एक व्यापक श्रेणी है जिसमें आरपीए, चैटबॉट, डिजिटल असिस्टेंट और डिजिटल वर्कर्स जैसे अन्य एप्लिकेशन शामिल हैं।

यहां एआई का उपयोग किया जाता है, जो निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है ताकि डिजिटल वर्कर फंस न जाए। इसका श्रम बाजारों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है और भविष्य में नियुक्ति और बर्खास्तगी के निर्णयों को प्रभावित करेगा।

डिजिटल वर्कर के लाभ

• डिजिटल वर्कर स्व-शिक्षण प्रणालियां हैं
• वे कर्मचारियों को समय लेने वाले, दोहराए जाने वाले कार्यों से मुक्त करते हैं
• वे प्रश्नों और सहायता के लिए 24/7 उपलब्ध हैं
• डेटा प्रबंधन में मानवीय त्रुटियों को कम करने में मदद करते हैं
• डिजिटल वर्कर संगठन की समग्र अनुकूलन क्षमता में सुधार करते हैं

डिजिटल श्रम बनाम डिजिटल कार्यकर्ता

डिजिटल श्रम पारंपरिक कार्य मॉडल और प्रक्रियाओं को पुनर्गठित करता है। डिजिटल कार्यकर्ता डिजिटल श्रम के भीतर एक विशिष्ट इकाई है, एक उन्नत सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन जो मानवीय क्षमताओं की नकल करता है और जटिल कार्यों के निष्पादन को नियोजित करता है।

डिजिटल कार्यकर्ता वर्चुअल कर्मचारियों के रूप में कार्य करते हैं, जो विविध भूमिकाएं संभालते हैं। डिजिटल कार्यकर्ता डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, निर्णय ले सकते हैं, और ग्राहकों के साथ बातचीत कर सकते हैं। डिजिटल कार्यकर्ताओं की शुरुआत ने एक हाइब्रिड श्रम बल बनाया है जहां मानव कार्यकर्ता और AI निर्बाध रूप से सहयोग करते हैं। डिजिटल श्रम वार्तालाप के आसपास, एजेंटिक श्रम अब सबसे आगे है और AI-आधारित सिस्टम पहले से कहीं अधिक लोकप्रिय हैं।

डिजिटल श्रम AI और डिजिटल तकनीकों द्वारा सुविधाजनक कार्य है, जबकि डिजिटल कार्यकर्ता मानवीय क्षमताओं की नकल करता है। डिजिटल कार्यकर्ताओं द्वारा किए गए कार्य विशिष्ट, केंद्रित AI-एजेंट कार्य हैं।

डिजिटल कार्यकर्ताओं के उदाहरण AI-संचालित ग्राहक सेवा एजेंट या डेटा विश्लेषक हैं। डिजिटल श्रम परिचालन दक्षता में सुधार और कार्य संतुष्टि बढ़ाने में मदद करता है।

डिजिटल कार्यकर्ता AI एजेंट द्वारा संचालित होते हैं और ग्राहक अनुभव को व्यक्तिगत बनाते हैं। वे रणनीतिक व्यावसायिक परिणामों को निर्देशित करने के लिए जटिल निर्णय लेने को स्वचालित करते हैं।

मानव श्रम बल और डिजिटल कार्यकर्ताओं के बीच एक पूरक संबंध होना चाहिए जो एक अनुकूलनीय, कुशल और उत्पादक कार्य वातावरण बनाने के लिए आवश्यक है। यह संगठन में कुछ कार्यों की आउटसोर्सिंग का कारण भी बन सकता है, जहां डिजिटल कार्यबल स्वतंत्र रूप से कार्यों को निष्पादित और संभाल सकेगा।

डिजिटल कार्यकर्ता और RPA बॉट्स

RPA बॉट्स सॉफ्टवेयर रोबोट हैं जो आमतौर पर एकल कार्यों और सरल प्रक्रियाओं तक सीमित होते हैं, जबकि डिजिटल कार्यकर्ता स्वायत्त एजेंट हैं जो कई कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं और अन्य सिस्टम के साथ बुद्धिमानी से संवाद कर सकते हैं। एजेंटिक सिस्टम के साथ व्यावसायिक मॉडल भी सुधार रहे हैं, कर्मचारियों को कम मूल्य वाले काम से मुक्त कर रहे हैं, और संगठनों में एप्लिकेशन और सिस्टम का डिजिटलीकरण अधिक सामान्य हो रहा है।

एजेंटिक बनाम असिस्टेंट स्टाइल एआई

एआई एजेंट्स सामान्यतः संरचित और पूर्वानुमानित कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये जटिल बहु-चरणीय कार्य हैं जिनका स्पष्ट परिणाम होता है जो किसी सिस्टम में डेटा पोस्ट करने के लिए मौजूदा वर्कफ़्लो का उपयोग करते हैं। वे स्वायत्त हैं और इन जटिल कार्यों को करने में सक्षम हैं।

असिस्टेंट-स्टाइल एआई में, एजेंट व्यक्तिपरक और सहयोगात्मक कार्यों की ओर उन्मुख होते हैं। यहां आउटपुट सिफारिशें हैं जिनका मूल्यांकन मानव कर्मचारी द्वारा किया जाता है। एआई एक सहायक की भूमिका निभाता है और स्वायत्त होने की संभावना कम होती है।

एआई एजेंट मानव निरीक्षण या अनुमोदन के बिना तेज निर्णय लेने में सक्षम हैं। वे उपयोगकर्ता-जनित डेटा तक अधिक पहुंच के साथ एक अधिक अनुकूलित अनुभव भी प्रदान करते हैं। भविष्य में एआई एजेंट्स का दायरा बढ़ेगा जिसमें एजेंट अधिक जटिल परिदृश्यों और उच्च-मूल्य वाले कार्यों को संभालेंगे, जैसे ग्राहक सेवा।

डिजिटल श्रम का व्यावसायिक मामला

व्यवसाय पर प्रभाव मुख्य रूप से डिजिटल तकनीकों को अपनाने के साथ संगठनों में महसूस किया जाता है। डिजिटल श्रम के साथ, कंपनियां कम संसाधनों के साथ अधिक हासिल कर सकती हैं। एआई-संचालित एजेंट मानव रचनात्मकता, निर्णय लेने और कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करने में मदद करते हैं। डिजिटल श्रम उत्पादकता, दक्षता और स्केलेबिलिटी बढ़ाता है। एआई एजेंट मानवीय क्षमताओं को बढ़ाते हैं, कर्मचारियों को बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाते हैं और उन्हें अधिक रचनात्मक बनने में मदद करते हैं। डिजिटल श्रम कार्यों को स्वचालित करके परिचालन लागत को कम कर सकता है। एजेंटिक श्रम मानवीय त्रुटि को कम करके और सुसंगत एवं सटीक कार्य निष्पादन सुनिश्चित करके सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करता है।

डिजिटल श्रम का लाभ उठाकर, कंपनियां बेहतर दक्षता, तेज टर्न-अराउंड टाइम और बेहतर ग्राहक सेवा के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करती हैं।

डिजिटल कर्मचारी मानव उत्पादकता को कैसे बढ़ाते हैं

कंपनियों में डिजिटल श्रम की शुरुआत के साथ, डिजिटल कर्मचारी डेटा एंट्री, शेड्यूलिंग और रिपोर्ट जनरेशन जैसे नियमित, दोहराव वाले कार्यों को संभाल सकते हैं, जिससे मनुष्यों को उच्च-मूल्य गतिविधियों के लिए मुक्त किया जा सकता है।

निर्णय समर्थन - एआई एल्गोरिदम बड़े डेटासेट का विश्लेषण कर मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जो कर्मचारियों को सूचित निर्णय लेने में सहायता करते हैं।

बेहतर कार्यक्षमता - एआई कार्यों को स्वचालित कर सकता है और मनुष्यों की तुलना में तेजी से सूचनाओं को प्रोसेस कर सकता है, जिससे कार्यक्षमता बढ़ती है।

बढ़ी हुई उत्पादकता - मानव श्रमिकों को उच्च मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करके, एआई संगठनों में अपनाए गए डिजिटल श्रम के साथ उत्पादकता बढ़ा सकता है।

बेहतर ग्राहक अनुभव - एआई तेज और अधिक व्यक्तिगत ग्राहक सेवा प्रदान कर सकता है।

संगठनों को डिजिटल कर्मचारियों की शुरुआत के साथ मानव कर्मचारियों को अलग-थलग नहीं करना चाहिए। एक हाइब्रिड कार्यबल को बनाए रखने की आवश्यकता है। मानव श्रमबल का अलगाव और समस्याओं की ओर ले जा सकता है।

डिजिटल श्रम के लाभ और हानियां

डिजिटल श्रम के लाभों में रुझानों की पहचान, परिणामों की भविष्यवाणी, चौबीसों घंटे काम, और प्रश्नों का तत्काल जवाब शामिल है। यह ग्राहक संतुष्टि और प्रतिक्रिया समय को सकारात्मक रूप से प्रभावित करता है। उद्यमों के लिए अन्य लाभ लागत बचत, स्वचालन, और संचालन तथा ग्राहक व्यवहार पर मूल्यवान अंतर्दृष्टि हैं।

डिजिटल श्रम कार्यबल के हिस्से के रूप में AI एजेंट दक्षता और मापनीयता में सुधार करते हैं, ग्राहक अनुभवों को वैयक्तिकृत करते हैं, और डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने को बढ़ाते हैं।

डिजिटल श्रम की हानियां मानवीय भावनाओं को समझने में असमर्थता, दीर्घकालिक परिणामों की समझ की कमी, तकनीकी समस्याएं, और व्यवधान हैं।

नौकरियों का विस्थापन, मानवीय निरीक्षण की कमी, डेटा सुरक्षा जोखिम, साइबर हमले, डेटा उल्लंघन, नैतिक चिंताएं ये सभी एजेंटिक डिजिटल श्रम से जुड़े विशिष्ट कारक हैं। AI एजेंट्स को लागू करना और बनाए रखना जटिल और महंगा हो सकता है, और व्यवसाय तकनीकी विक्रेताओं पर अधिक निर्भर हो जाएंगे। यदि आप पिछले कार्यबल व्यवधानों को देखें, तो उन्होंने संगठनों में कर्मचारियों के लिए नई भूमिकाएं बनाईं। एजेंटिक AI के साथ भी यही अपेक्षा की जा सकती है।

डिजिटल श्रम के उदाहरण

डिजिटल श्रम की शुरुआत के साथ, कई कर्मचारियों को नई भूमिकाओं के लिए पुनः प्रशिक्षित किया जाना होगा। डिजिटल श्रम के कुछ उदाहरणों में ऑनलाइन सामग्री निर्माण, ब्लॉग पोस्ट लेखन, सोशल मीडिया सामग्री बनाना, चालान प्रसंस्करण, आपूर्ति श्रृंखलाओं का विनियमन, पाठ का अनुवाद, वीडियो संपादन, डेटा एंट्री और स्वचालित डेटा विश्लेषण शामिल हैं। जब इन क्षेत्रों में कर्मचारियों की कमी होती है, तो एआई सिस्टम इस कमी को पूरा कर सकते हैं।

ग्राहक सेवा के लिए एआई-संचालित चैटबोट का अक्सर उपयोग किया जाता है। एआई एजेंट प्रारंभिक प्रश्नों को संभाल सकते हैं, समस्याओं का समाधान कर सकते हैं और सक्रिय रूप से समाधान प्रदान कर सकते हैं। एजेंटिक सिस्टम बिक्री संभावनाएं उत्पन्न करते हैं, संभावित ग्राहकों की योग्यता का पता लगाते हैं और बैठकें निर्धारित करते हैं। वे मार्केटिंग अभियान बना और अनुकूलित कर सकते हैं, यात्रा मानचित्र बना सकते हैं और प्रदर्शन मैट्रिक्स का विश्लेषण कर सकते हैं।

कटौती की पहचान करने, अनुपालन जोखिमों को चिह्नित करने और वित्तीय सलाह देने के लिए एजेंटिक सिस्टम का उपयोग करके वित्तीय डेटा का विश्लेषण किया जाता है। एआई सिस्टम स्वचालित रूप से आईटी मुद्दों का जवाब दे सकते हैं, टिकटों को हल करने के लिए विभिन्न सिस्टम के साथ एकीकृत हो सकते हैं और जटिल कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं। वे दोहराव वाले कोडिंग कार्यों को स्वचालित करते हैं, जिससे डेवलपर्स अधिक जटिल चुनौतियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

एआई एजेंट चिकित्सकों को बेहतर सूचित देखभाल निर्णय लेने में मदद करने के लिए चिकित्सा डेटा से महत्वपूर्ण जानकारी निकालते हैं और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करते हैं। एजेंटिक सिस्टम पूर्वानुमानित मांग और आपूर्तिकर्ता लीड टाइम के आधार पर इन्वेंट्री स्तरों को अनुकूलित करने के लिए एक योजना बना सकता है। एजेंटिक एआई लगातार लेनदेन और संचालन की निगरानी कर सकता है, गैर-अनुपालन सीमा को कम कर सकता है और शासन में सुधार कर सकता है।

एआई एजेंट्स: भविष्य और व्यापक प्रभाव

एआई एजेंट्स को एंटरप्राइज के लिए एक अमूल्य संसाधन माना जाता है। इन्हें 2022 में पहली बार पेश किया गया था। एआई एजेंट्स की पूरी क्षमता अभी देखी जानी बाकी है। संकीर्ण रूप से बोलें तो, एजेंट्स जटिल कार्यप्रवाह पर सहयोग करते हुए विशेष भूमिकाएं निभाते हैं। एक प्रक्रिया पहचानती है कि एजेंट्स कैसे एक साथ काम करते हैं और कार्य कैसे निष्पादित होते हैं। कार्य प्रतिनियुक्ति, निष्पादन और समापन की निगरानी की जाती है।

मल्टीएजेंट सिस्टम के लिए जटिल कार्यप्रवाह को व्यवस्थित करने के लिए फ्रेमवर्क का उपयोग किया जा सकता है। एजेंट्स द्वारा एप्लिकेशन के अनुसार विभिन्न प्रकार के कार्यप्रवाह का उपयोग किया जाता है। एप्लिकेशन की गतिशील प्रकृति के आधार पर, कार्यप्रवाह को पुनर्विचारित या संशोधित करने की आवश्यकता हो सकती है।

एआई एजेंट्स तर्क करते हैं, निर्णय लेते हैं, कार्रवाई करते हैं और सीखते हैं। एजेंट्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (एलएलएम) का उपयोग यह पता लगाने के लिए करते हैं कि क्या करने की आवश्यकता है और इसे कैसे करना है। एलएलएम अब एक दूसरे के साथ काम कर सकते हैं और वास्तविक दुनिया की कार्रवाइयां कर सकते हैं।

एजेंट्स को उपयोगकर्ताओं या वातावरण से इनपुट प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। एक एजेंट इनपुट का विश्लेषण करके, जटिल कार्यों को तोड़कर और संभावित समाधान उत्पन्न करके तर्क करता है। योजना एजेंट्स को समय के साथ कार्यों को क्रमबद्ध करने की अनुमति देती है, यह सुनिश्चित करती है कि कार्य प्रभावी और कुशलतापूर्वक पूरे किए जाएं। अनुकूलनशीलता एजेंट्स को गतिशील वातावरण के प्रति प्रतिक्रिया करने की अनुमति देती है।

एआई एजेंट्स संगठनों और कार्यबल की गतिशीलता को बदल रहे हैं और बदलते रहेंगे। मानव और डिजिटल कर्मचारियों के हाइब्रिड कार्यबल के साथ, प्रक्रियाएं तेज होंगी, आउटपुट अधिक होगा और अधिक राजस्व होगा। एआई एजेंट्स हमारे कार्यस्थलों में काम करने और बातचीत करने के तरीके को काफी बदल देंगे। डिजिटल श्रम के उपयोग से मानव क्षमता और समन्वय बढ़ेगा और कंपनियों में दक्षता और उत्पादकता में सुधार होगा।