बिज़नेस वैल्यू को फिर से परिभाषित करने वाले agentic AI का उभार
2026 का बिज़नेस माहौल सिर्फ सवालों के जवाब देने से आगे बढ़कर, खुद योजना बनाने और उसे लागू करने वाले Agentic AI की वजह से बुनियादी रूप से बदल जाएगा।
Google Cloud की रिपोर्ट के अनुसार, agentic AI एक ऐसी मुख्य तकनीक के रूप में स्थापित हो रहा है जो लक्ष्यों को समझकर, योजनाएँ बनाकर और विभिन्न applications में action लेकर मानवीय क्षमताओं का विस्तार करता है। यह बदलाव back office से front office और executive leadership तक, हर स्तर को प्रभावित करेगा और मानवीय उपलब्धियों की सीमाओं को आगे बढ़ाएगा। खास तौर पर, agent को ऐसे सिस्टम के रूप में परिभाषित किया गया है जो उन्नत AI models की बुद्धिमत्ता और tools तक पहुँच को मिलाकर, उपयोगकर्ता के नियंत्रण में प्रतिनिधि की तरह काम करता है। सफल परिवर्तन के लिए केवल नए tools अपनाना काफी नहीं होगा; मौजूदा धारणाओं की फिर से समीक्षा करना और सांस्कृतिक बदलाव को आगे बढ़ाने वाला leadership भी अनिवार्य होगा।
इस बदलाव का केंद्र AI को एक अतिरिक्त feature की तरह जोड़ना नहीं, बल्कि 'AI-first' process की ओर मूलभूत परिवर्तन है। उपाध्यक्ष Oliver Parker ने ज़ोर देकर कहा कि यह workflow के स्वभाव में एक गहरा बदलाव है, जो corporate culture और mindset में गंभीर परिवर्तन की माँग करता है।
यदि पिछली तकनीकें कुछ विशेष विशेषज्ञों तक सीमित थीं, तो AI agents ऐसी शुरुआती तकनीकों में होंगे जो हर व्यक्ति पर लागू होंगी, क्योंकि वे व्यक्तिगत recall, data processing speed और बेहतर reasoning को बढ़ाएँगे। इसलिए 2026 में बिज़नेस वैल्यू इस बात पर निर्भर करेगी कि कंपनियाँ इन तकनीकी संभावनाओं को कितनी व्यापकता से फैलाती हैं, कर्मचारियों की skill development कैसे सुनिश्चित करती हैं और बड़े पैमाने पर भागीदारी कैसे लाती हैं। नतीजतन, कंपनियाँ agentic AI के ज़रिए सिर्फ efficiency improvement से आगे बढ़कर innovation और growth का नया engine हासिल करेंगी।
- हर कर्मचारी के लिए agent, व्यक्तिगत productivity का अधिकतमकरण
2026 का सबसे महत्वपूर्ण बिज़नेस बदलाव केवल efficiency बढ़ाने तक सीमित नहीं होगा, बल्कि यह मानव-केंद्रित innovation होगा जो हर कर्मचारी को agents का supervisor बना देगा। जहाँ पारंपरिक computing spreadsheet analysis या code development जैसे कार्यों के लिए ठोस निर्देश देने वाली 'instruction-based' पद्धति पर आधारित थी, वहीं 2026 में यह 'intent-based' computing की ओर बढ़ेगी, जिसमें इच्छित परिणाम बताने पर AI यह तय करेगा कि उसे कैसे हासिल करना है।
पहले से generative AI का उपयोग कर रही संस्थाओं के executives में से 52% AI agents को वास्तविक काम में लगा चुके हैं, और उनका उपयोग customer service (49%), marketing और security operations (46%), तथा technical support (45%) जैसे व्यापक क्षेत्रों में हो रहा है। इसका मतलब है कि entry-level कर्मचारियों से लेकर executives तक, हर कर्मचारी का काम स्वयं कार्य करने से हटकर specialized AI agents की टीम को manage करने वाले orchestrator में बदल जाएगा।
अब कर्मचारियों की मुख्य भूमिका strategic direction देना होगी, और इसके लिए उन्हें चार प्रमुख ज़िम्मेदारियाँ सौंपी जाएँगी।
- रोज़मर्रा और दोहराए जाने वाले tasks की पहचान कर उन्हें सही agent को सौंपना
- agents के लिए स्पष्ट goals तय करना
- मानवीय judgment का उपयोग करके वे सूक्ष्म निर्णय लेना जो AI नहीं ले सकता, और guidelines व strategy बनाना
- अंतिम output की quality, accuracy और tone की जाँच करने वाले checkpoint की भूमिका निभाना
उदाहरण के लिए, TELUS में 57,000 से अधिक कर्मचारी नियमित रूप से AI का उपयोग कर रहे हैं और हर interaction पर लगभग 40 मिनट बचा रहे हैं। यह दिखाता है कि AI को 24x7 उपलब्ध productivity tool के रूप में देखने की सोच कैसे बदल रही है। नतीजतन, एक collaborative model स्थापित होगा जिसमें कर्मचारी high-value creation पर ध्यान देंगे और AI agents जटिल multi-step workflows को संभालेंगे।
- हर workflow के लिए agent, digital assembly line का निर्माण
बिज़नेस processes में innovation केवल individual agents के उपयोग तक सीमित नहीं रहेगा; कई agents मिलकर पूरे process को पूरा करने वाली 'Digital Assembly Line' का निर्माण enterprise operations की efficiency को अधिकतम करेगा। यह मानव-निर्देशित multi-step workflow होगा, जो procurement, security operations और customer support जैसे जटिल processes को End2End चलाएगा, जिससे बिज़नेस 24x7 लगातार संचालन करने में सक्षम होंगे।
रिपोर्ट के अनुसार, शुरुआती adopters में से 88% ने कम-से-कम एक generative AI use case में सकारात्मक ROI हासिल किया है। खासकर telecom industry में, network operations, field service और customer center जैसी पहले से अलग-अलग functions को एकीकृत करके ऐसा integrated sequence बनाया जा सकता है जो network anomalies को खुद ठीक करे और अपने-आप service tickets जारी करे। इस तरह का 'generational refactoring' enterprise के core workflows और पूरे technology stack को बदल रहा है।
इस digital assembly line को संभव बनाने वाली तकनीकी नींव में Agent2Agent(A2A) protocol और MCP(Model Context Protocol) सिस्टम की रीढ़ की हड्डी की तरह काम करेंगे। A2A protocol एक open standard होगा जो अलग-अलग developers द्वारा बनाए गए या अलग frameworks पर आधारित agents को सहज रूप से communicate और collaborate करने देगा।
दूसरी ओर, MCP उस सीमा को दूर करने के लिए standardized bidirectional connection देगा जिसके कारण AI models real-time data तक पहुँच नहीं पाते या actions नहीं ले पाते। यह Cloud SQL, Spanner और BigQuery जैसे data sources तथा tools को जोड़ेगा। एक वास्तविक उदाहरण में, Elanco ने Gemini models का उपयोग करके 2,500 से अधिक unstructured documents को automatically classify और analyze किया, जिससे बड़े पैमाने की sites में लगभग 13 लाख डॉलर तक की productivity loss risk कम हुई। इसके अलावा Salesforce और Google Cloud, A2A protocol का उपयोग करके platforms के बीच काम करने वाले agents को संयुक्त रूप से विकसित कर रहे हैं और agentic enterprise के लिए एक open foundation बना रहे हैं।
- customer experience में innovation, concierge service की वास्तविकता
यदि पिछले दशक की customer service automation साधारण सवालों के जवाब देने और tickets की संख्या कम करने वाले pre-programmed chatbots पर निर्भर थी, तो 2026 में concierge-style agents प्रमुख customer-facing service के रूप में तेज़ी से उभरेंगे। ये अगली पीढ़ी के agents ग्राहक की preferences और पिछली बातचीत को याद रखकर सच्चा one-to-one experience देंगे, और 49% executives पहले ही customer service और experience क्षेत्र में ऐसे agents तैनात कर चुके हैं।
जहाँ मौजूदा systems ग्राहकों को agent से जुड़ने के लिए बार-बार 'agent!' कहने पर मजबूर करते थे, वहीं AI agents ग्राहकों को स्वाभाविक रूप से बात करने और context देने की अनुमति देंगे, जिससे बहुत तेज़ और अधिक मानवीय interaction संभव होगा। इस बदलाव का मूल केवल AI technology नहीं, बल्कि enterprise के internal data, जैसे purchase history और logistics status, के साथ जुड़ी grounding technology है।
एक ठोस उदाहरण के रूप में, Home Depot का 'Magic Apron' agent ग्राहकों को 24 घंटे expert guidance देता है और detailed how-to instructions, product recommendations तथा review summaries जैसी सेवाएँ प्रदान करता है। logistics में, जब delivery failure का पता चलता है, तो agent delivery vehicle की खराबी की पुष्टि कर अगले दिन सुबह के लिए schedule reschedule कर सकता है, माफ़ी के तौर पर अपने-आप 10 डॉलर का credit दे सकता है और फिर ग्राहक को सूचना संदेश भेज सकता है। इस तरह की proactive customer service न केवल customer satisfaction बढ़ाएगी, बल्कि agents को emotionally complex या high-judgment वाले मामलों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए बेहतर कामकाजी वातावरण भी देगी।
इसके अलावा manufacturing sites में personalization की अवधारणा consumer experience से आगे बढ़कर industrial field तक फैल रही है, जैसे manager को shift-based performance differences के कारणों का analysis देना और customized training या machine settings optimization का सुझाव देना। नतीजतन, agentic AI healthcare में भी reactive systems से predictive learning health systems की ओर परिवर्तन लाकर high-quality healthcare के democratization को आगे बढ़ाएगा।
- security agents, alert response से proactive defense तक का विकास
security क्षेत्र में AI agents केवल threat alarms भेजने के चरण से आगे बढ़कर, threats का analysis करने और response actions खुद निष्पादित करने वाले strategic defenders में बदलेंगे। इसी बीच, आधुनिक security operations center(SOC) के analysts data और alerts की बाढ़ के बीच 'alert fatigue' से जूझ रहे हैं। 82% analysts ने चिंता जताई है कि अत्यधिक alerts के कारण वे वास्तविक threats को मिस कर सकते हैं।
2026 के AI agents इस स्थिति को बुनियादी रूप से सुधारेंगे और security teams के threats की पहचान और response के तरीके को बदल देंगे। रिपोर्ट के अनुसार, 46% executives ने security और cyber security operations में AI agents को अपनाया है। यह दिखाता है कि बात सिर्फ automation की नहीं, बल्कि agents के स्वयं reasoning करने, observe करने और नई जानकारी के अनुसार अपने actions को adjust करने की है। खास तौर पर, Google DeepMind के CodeMender research results ने साबित किया कि AI agents अच्छी तरह test किए गए software में भी नए zero-day vulnerabilities खोज सकते हैं।
security domain का agentic SOC एक ऐसा system होगा जिसमें specialized roles वाले agents मिलकर काम करेंगे। उदाहरण के लिए, जब security alert उत्पन्न होगा, तो data management, triage and investigation, threat research, malware analysis और detection engineering agents बारी-बारी से process को संभालेंगे, जबकि analyst agent के व्यवहार की निगरानी करते हुए final decision लेने वाले strategic defender की भूमिका निभाएगा।
Specular जैसे platforms, Gemini 2.5 Pro का उपयोग करके attack surface management और penetration testing को automate कर रहे हैं, जिससे enterprises threats की priority जल्दी तय कर सकें और response दे सकें। इसके अलावा Torq ने 'Socrates' नामक AI SOC analyst के माध्यम से tier-1 analyst के 90% कार्यों को automate किया और manual work को 95% तक घटाकर response time को 10 गुना तेज़ किया।
अब security professionals को AI और security दोनों में दक्ष 'bilingual' capability रखनी होगी, ताकि वे लगातार परिष्कृत होते AI-based threats के खिलाफ proactive defense framework तैयार कर सकें।
- growth के लिए agents, talent upskilling और organization का भविष्य
AI agents के युग में आगे रहने के लिए सबसे निर्णायक तत्व technology से ज़्यादा, उसे संचालित और manage करने वाले लोगों की capability building, यानी upskilling, है।
ऐसे माहौल में जहाँ skills की half-life तेज़ी से घट रही है, 82% leaders मानते हैं कि skill learning resources organization की competitiveness बनाए रखने के लिए अनिवार्य हैं, और 71% ने learning resources के उपयोग के बाद revenue growth का अनुभव किया। रिपोर्ट सफल AI learning के लिए पाँच मुख्य स्तंभ, यानी 5 Pillars of AI Learning, बताती है: goals तय करना, sponsorship सुरक्षित करना, momentum बनाए रखना, daily workflows में integration करना, और risk के लिए तैयार रहना।
खास तौर पर 'agent orchestrator' या 'AI Chief of Staff' जैसी नई भूमिकाओं के लिए आवश्यक expertise अभी बाज़ार में मौजूद नहीं है, इसलिए कंपनियों के लिए अपने internal talent को तैयार करना बेहद महत्वपूर्ण है। TELUS के मामले में, Google Skills training program के ज़रिए टीम के 96% सदस्यों ने AI tools के उपयोग में आत्मविश्वास प्राप्त किया, और यही अंततः तेज़, अधिक स्मार्ट और मानव-केंद्रित enterprise की ओर जाने का रास्ता बनता है।
AI agents के युग में आगे रहने के लिए सबसे निर्णायक तत्व technology से ज़्यादा, उसे संचालित और manage करने वाले लोगों की capability building, यानी upskilling, है। technology के evolution से भी अधिक महत्वपूर्ण वे लोग हैं जो उसका उपयोग करते हैं, और 2026 में talent upskilling ही business value creation की अंतिम प्रेरक शक्ति होगी।
जब technical knowledge की 'half-life' सामान्य professional skills के लिए 4 साल और tech sector में 2 साल तक सिमट गई है, तब organizations को AI-ready workforce तैयार करने के लिए समग्र strategy बनानी होगी। 82% executives सहमत हैं कि skill learning resources organization की AI competitiveness बनाए रखने में मदद करते हैं, और वास्तव में learning resources का उपयोग करने वाले 71% organizations ने revenue increase का अनुभव किया।
रिपोर्ट सफल AI learning के लिए नीचे दिए गए पाँच मानदंड प्रस्तुत करती है।
- 100% adoption जैसे measurable goals तय करना (Establish goals)
- executives, leaders और technical experts से बना sponsorship framework सुनिश्चित करना (Secure sponsorship)
- gamified idea exchange या quarterly awards के माध्यम से momentum बनाए रखना और innovation को reward करना (Sustain momentum and reward innovation)
- internal hackathons या field days के ज़रिए AI को daily workflows में integrate करना (Integrate AI into daily workflows) और hands-on practice के अवसर देना
- data usage rules और social engineering awareness training के माध्यम से trusted framework के साथ risks के लिए तैयारी मज़बूत करना (Prepare for increasing risks)
TELUS के मामले में, Google Skills training program के माध्यम से 96% कर्मचारियों ने AI tools के उपयोग को लेकर आत्मविश्वास हासिल किया, और program का प्रभाव कम समय में दोगुना हो गया। अंततः leaders को critical thinking और ethical judgment पर ज़ोर देते हुए कर्मचारियों को इस स्तर तक सक्षम बनाना होगा कि वे केवल tools का उपयोग न करें, बल्कि AI के लिए 'Chief of Staff' जैसी भूमिका भी निभा सकें।
समापन
2026 का बिज़नेस माहौल स्वयं योजना बनाने और निष्पादन करने वाले Agentic AI के माध्यम से बुनियादी रूप से बदल जाएगा। अतीत की ठोस-निर्देश आधारित शैली से हटकर, यह intent-based computing की ओर विकसित होगा, जिसमें उपयोगकर्ता लक्ष्य बताएगा और AI सर्वोत्तम execution method तय करेगा। इसके अनुसार, practitioners की भूमिका साधारण task execution से बदलकर AI agent teams को manage करने और strategic decisions लेने वाले orchestrator की हो जाएगी।
इसके अलावा, कई agents के सहयोग से बनने वाली digital assembly line और standardized communication protocols(A2A, MCP) की शुरुआत enterprise workflows को एकीकृत करेगी और productivity efficiency को अधिकतम करेगी। customer service data grounding technology के माध्यम से hyper-personalized concierge स्तर तक विकसित होगी, और security domain भी proactive response system की ओर बड़े बदलाव से गुज़रेगा। इन technological innovations की मूल शक्ति talent upskilling होगी, और enterprises अपने कर्मचारियों को AI का strategic उपयोग करने योग्य बनाने के लिए organizational culture को फिर से गढ़ेंगे और training systems को मज़बूत करेंगे.
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