नई दिल्ली 

एक्चुअरीज इंस्टीट्यूट की एक रिपोर्ट के अनुसार, एजेंटिक AI अपनाने वाली कंपनियाँ ऐसे टूल चुन सकती हैं जिन्हें साइबर सुरक्षा और खरीद (procurement) की मंज़ूरी आसानी से मिल जाए, बजाय उन टूल के जो ज़रूरी काम बेहतर ढंग से कर सकते हैं। इससे असल क्षमता के बजाय मंज़ूरी मिलने में आसानी को प्राथमिकता दी जा सकती है। रिपोर्ट में कहा गया है कि ज़्यादा गंभीर कमर्शियल रिस्क 'वेंडर लॉक-इन' (किसी एक वेंडर पर निर्भरता) नहीं है, हालाँकि समय के साथ इंटीग्रेशन और ऑर्गनाइज़ेशन की निर्भरता बढ़ने पर यह चिंता का विषय बना रहता है।

 

"रिस्क यह है कि खरीद के फ़ैसलों में क्षमता के बजाय मंज़ूरी मिलने में आसानी को प्राथमिकता दी जाती है: ऐसे एजेंट को चुनना जिसे CISO (साइबर सुरक्षा टीम) और खरीद समीक्षा से आसानी से मंज़ूरी मिल जाए, बजाय उस एजेंट के जो एजेंटिक काम सबसे बेहतर ढंग से करता है।" पहले से तैयार (pre-packaged) एजेंट, जो मौजूदा कंप्लायंस सिस्टम में आसानी से फिट हो जाता है, इसलिए आकर्षक होता है क्योंकि इसमें कोई रुकावट नहीं आती, जबकि ज़्यादा सक्षम एजेंट के लिए नए कंट्रोल, कठिन सुरक्षा समीक्षा और वेंडर की अपरिचित शर्तों की ज़रूरत पड़ सकती है।

 

हालाँकि, रिपोर्ट में चेतावनी दी गई है कि पहले से तैयार एजेंट में किसी खास काम को ज़रूरी स्टैंडर्ड के अनुसार करने के लिए ज़रूरी क्षमताएँ नहीं हो सकती हैं; यह एक बुनियादी कमी है जिसे सिर्फ़ और कंट्रोल जोड़कर ठीक नहीं किया जा सकता।

इसमें कहा गया है, "मकसद ऐसा सिस्टम चुनना नहीं है जिसे मैनेज करना सबसे आसान हो। मकसद ऐसा सिस्टम चुनना है जो बिज़नेस की ज़रूरतों को सबसे बेहतर ढंग से पूरा करे और उससे जुड़े रिस्क के हिसाब से गवर्नेंस के इंतज़ाम लागू करे।"

 

इसलिए, AI कंट्रोल को सभी डिप्लॉयमेंट में एक जैसा लागू करने के बजाय, खास इस्तेमाल के मामले (use case), उससे जुड़े रिस्क और ऑर्गनाइज़ेशन की रिस्क लेने की क्षमता के आधार पर चुना और एडजस्ट किया जाना चाहिए। रिपोर्ट में AI से जुड़े रिस्क की जल्दी पहचान करने और सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए तकनीकी खराबी और ग्राहकों की शिकायतों पर नज़र रखने के महत्व पर भी ज़ोर दिया गया। उदाहरण के लिए, AI सिस्टम द्वारा गलत तरीके से रिजेक्ट किए गए और बाद में स्वीकार किए गए क्लेम मॉडल की परफ़ॉर्मेंस में समस्या का संकेत दे सकते हैं, जबकि किसी दूसरे व्यक्ति के क्लेम की जानकारी वाले ग्राहकों के दस्तावेज़ साइबर सुरक्षा या डेटा प्राइवेसी से जुड़े रिस्क की ओर इशारा कर सकते हैं।

 

साथ ही, इसमें कहा गया है, "हर बातचीत की इंसानी समीक्षा करने से मकसद ही खत्म हो जाएगा, क्योंकि एजेंट का काम ही अलग-अलग चैनलों पर बड़ी संख्या में बातचीत को संभालना है।" इसके बजाय, विवाद सुलझाने के इंटरनल और एक्सटर्नल तरीके आसानी से उपलब्ध, समय पर और असरदार होने चाहिए, क्योंकि बड़े पैमाने पर काम करने वाले AI एजेंट गलतियाँ होने पर बड़ी संख्या में विवाद पैदा कर सकते हैं। जैसे-जैसे ऑटोमेशन से बातचीत की संख्या बढ़ती है, गलती की दर स्थिर रहने पर भी गलतियों की कुल संख्या बढ़ सकती है। इसमें कहा गया है, "मानव-स्तरीय उत्पादन मात्रा के लिए निर्मित गुणवत्ता आश्वासन व्यवस्था अपर्याप्त हो सकती है। जैसे-जैसे उत्पादन में उल्लेखनीय वृद्धि होती है, संगठनों को गुणवत्ता आश्वासन, निगरानी और सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रणों को मजबूत करना चाहिए (न केवल उनका आकार बढ़ाना चाहिए)।"