श्रीराम रागावन, आईबीएम सॉफ्टवेयर इंडिया और सॉफ्टवेयर इनोवेशन लैब के महाप्रबंधक ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एजेंट सॉफ्टवेयर बनाने की प्रक्रिया को तेज करेंगे और डेवलपर्स के कार्यों को बदल देंगे। उन्होंने इस बात पर भी जोर दिया कि उद्यमों को साइबर सुरक्षा, प्रबंधन और कर्मचारियों के कौशल को मजबूत करने की आवश्यकता है।
रागावन के अनुमान के अनुसार, वैश्विक स्तर पर अंततः दो अरब तक एआई एजेंट लागू किए जा सकते हैं, जिसमें एआई सभी कोड का आधा हिस्सा लिखेगा। उन्होंने स्पष्ट किया कि इन एजेंटों के प्रसार से सॉफ्टवेयर विकास का अंत नहीं होगा, बल्कि इसके विपरीत, काफी अधिक सॉफ्टवेयर बनने को प्रेरित करेगा, जिससे डेवलपर्स का काम और कंपनियों में प्रौद्योगिकी निर्माण के तरीके मौलिक रूप से बदल जाएंगे।
मुंबई में आईबीएम थिंक कार्यक्रम में, रागावन ने बिजनेस स्टैंडर्ड को बताया कि जारी किए गए सॉफ्टवेयर की मात्रा में वृद्धि होने की संभावना है। उन्होंने उल्लेख किया कि एआई ने पहले ही सॉफ्टवेयर विकास में महत्वपूर्ण बदलाव लाए हैं, जो टीमों के संगठन, कार्यप्रवाह प्रबंधन और सॉफ्टवेयर निर्माण की प्रक्रिया से संबंधित हैं।
डेवलपर की भूमिका में एक मौलिक बदलाव आ रहा है: कोड लिखने के बजाय, विशेषज्ञ अब एआई द्वारा उत्पन्न परिणामों की निगरानी, सत्यापन और आलोचनात्मक मूल्यांकन करते हैं। रागावन ने इस बात पर जोर दिया कि यह कौशल में एक परिवर्तन है जिसके लिए डेवलपर्स की अलग तैयारी की आवश्यकता है।
उन्होंने इस प्रवृत्ति की तुलना सेमीकंडक्टर उद्योग में इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन के स्वचालन से की। उनके अनुसार, स्वचालन ने इंजीनियरों को अधिक जटिल चिप्स विकसित करने की अनुमति दी है, जबकि हार्डवेयर इंजीनियरों की आवश्यकता समाप्त नहीं हुई है। रागावन सॉफ्टवेयर क्षेत्र में इसी तरह के परिवर्तन की उम्मीद करते हैं, जहां स्वचालन अधिक एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देगा, लेकिन नई दक्षताओं की आवश्यकता होगी।
इस क्षेत्र में विशेषज्ञता अब सत्यापन, प्रमाणीकरण, रणनीति निर्धारण, बाधाओं को स्थापित करने और एआई को सही कार्य करने के लिए निर्देशित करने पर केंद्रित है। रागावन का मानना है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इसी दिशा में आगे बढ़ रही है। उनका अनुमान है कि अगले दो-तीन वर्षों में पहले से कहीं अधिक सॉफ्टवेयर बनाया जाएगा, क्योंकि नवाचार की संभावनाएं अभूतपूर्व हो गई हैं, और अब मूल्य कोड बनाने में नहीं, बल्कि विचारों और उनके कार्यान्वयन में निहित है।
हालांकि, रागावन ने चेतावनी दी कि एआई के बढ़ते उपयोग से बुनियादी इंजीनियरिंग कौशल का महत्व कम नहीं होगा; बल्कि, निर्णय और मुख्य कौशल और भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
नए एआई मॉडल से जुड़ी हाल की सुरक्षा समस्याओं के सवालों का जवाब देते हुए, रागावन ने कहा कि एआई का कार्यान्वयन साइबर सुरक्षा परिदृश्य को मौलिक रूप से बदल रहा है। उन्होंने उल्लेख किया कि एआई के कारण साइबर सुरक्षा के मामलों में पूरी तरह से अलग तरीके से सोचना आवश्यक है। रागावन ने इस बात पर जोर दिया कि भेद्यताओं के प्रबंधन और एआई-आधारित जोखिम प्राथमिकता के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रौद्योगिकियों का सक्रिय, निरंतर एकीकरण अत्यंत आवश्यक है। उन्होंने जोड़ा कि कंपनी के प्रस्ताव इस दृष्टिकोण को दर्शाते हैं, एआई के दुरुपयोग की चिंताओं के साथ-साथ सुरक्षा में एआई को अपनाने की आवश्यकता पर जोर देते हैं।
एआई एजेंटों की अनजाने में की गई कार्रवाइयों से जुड़े जोखिमों के संबंध में, रागावन ने उद्यमों को आंतरिक प्रणालियों तक एजेंटों की पहचानकर्ताओं, अनुमतियों और पहुंच पर अधिक सख्त नियंत्रण लागू करने की सलाह दी। एजेंटों को किसी विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए केवल न्यूनतम आवश्यक अनुमतियाँ दी जानी चाहिए, न कि सभी कॉर्पोरेट सिस्टम तक व्यापक पहुंच। उन्होंने समझाया कि उपयोगकर्ता की ओर से कार्रवाई करने के लिए एजेंट को 30 सेकंड के लिए केवल प्रमाणपत्र और टोकन की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, उन्होंने निरंतर निगरानी के महत्व पर जोर दिया, क्योंकि एआई सिस्टम पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत हमेशा अनुमानित व्यवहार नहीं दिखाते हैं।
भारत में एआई का कार्यान्वयन
इस साल की शुरुआत में MeitY के साथ मिलकर आईबीएम द्वारा किए गए एक अध्ययन का हवाला देते हुए, रागावन ने बताया कि केवल लगभग 15 प्रतिशत भारतीय उद्यम एआई कार्यान्वयन के स्केलिंग चरण तक पहुंचे हैं, जबकि शेष 85 प्रतिशत कठिनाइयों का सामना कर रहे हैं। जो कंपनियां सफलतापूर्वक एआई को स्केल कर रही हैं, वे व्यक्तिगत उपयोग के मामलों से परे चली गई हैं और अपनी पूरी संरचना में तकनीक को लागू कर रही हैं।
रागावन के अनुसार, लगभग 15% उद्यम वास्तव में एआई को स्केल कर रहे हैं, जिसका अर्थ है कि वे एक मामले के कार्यान्वयन चरण से आगे निकल चुके हैं जिसे संगठन में एकीकृत किया गया था, और शायद दूसरे या तीसरे मामले की ओर बढ़ रहे हैं। शेष कंपनियों के लिए, मुख्य बाधाएं डेटा प्रबंधन, कॉर्पोरेट शासन और कुशल जनशक्ति की कमी बनी हुई हैं।
