लास वेगास में CES में फ़ॉर्च्यून ब्रेनस्टॉर्म टेक डिनर के दौरान, वरिष्ठ प्रौद्योगिकी अधिकारियों ने एजेंटिक AI द्वारा संचालित परिवर्तन के प्रबंधन की जटिलताओं पर चर्चा की, जिसमें कॉर्पोरेट जगत में मानव निरीक्षण की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर दिया गया। पैनल ने AI को एकीकृत करते समय संगठनों द्वारा अपने दृष्टिकोणों पर मौलिक रूप से पुनर्विचार करने की आवश्यकता पर बात की, बजाय इसके कि इसे केवल मौजूदा प्रक्रियाओं पर लागू किया जाए।

डेलॉइट के CTO बिल ब्रिग्स ने AI कार्यान्वयन को परिभाषित करने के लिए पुराने प्रतिमानों का उपयोग करने के खतरे के खिलाफ चेतावनी दी। उन्होंने कहा कि AI ने विशिष्ट क्षेत्रों में मूल्य प्रदर्शित किया है, लेकिन संगठनों को अपने वांछित परिणामों को चुनौती देनी चाहिए और उन्हें प्रभावी ढंग से प्राप्त करने के लिए पीछे की ओर काम करना चाहिए। ब्रिग्स ने जोर देकर कहा कि AI की वास्तविक क्षमता का दोहन करने के लिए मानसिकता में पूर्ण परिवर्तन की आवश्यकता है।

हेल्थ इंफॉर्मेशन सिस्टम्स के CTO हरि बाला ने विफलता की अपेक्षा के साथ AI सिस्टम को डिजाइन करने के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने सुझाव दिया कि संगठनों को AI की सीमाओं के बारे में यथार्थवादी होना चाहिए और संभावित जोखिमों को कम करने के लिए सुरक्षा उपायों का निर्माण करना चाहिए। जिम्मेदार और प्रभावी AI परिनियोजन सुनिश्चित करने के लिए यह सक्रिय दृष्टिकोण आवश्यक है।

चर्चाओं में इस बढ़ती मान्यता पर प्रकाश डाला गया कि AI केवल एक उपकरण नहीं है, बल्कि एक क्षमता है जिसके लिए व्यापक समझ और प्रबंधन की आवश्यकता है। एक सुपरहीरो की तरह नई शक्तियों को नियंत्रित करना सीखने के समान, संगठनों को AI का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए अपनी रणनीतियों और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। इस अनुकूलन में पारंपरिक वर्कफ़्लो पर पुनर्विचार करना और नए दृष्टिकोणों को अपनाना शामिल है जो AI की अनूठी क्षमताओं का लाभ उठाते हैं।

एजेंटिक AI के एकीकरण का समाज पर व्यापक प्रभाव पड़ता है, जिससे कार्यबल परिवर्तन, नैतिक विचारों और चल रही शिक्षा और प्रशिक्षण की आवश्यकता के बारे में सवाल उठते हैं। जैसे-जैसे AI का विकास जारी है, संगठनों को संभावित जोखिमों को कम करते हुए इसके लाभों को अधिकतम करने के लिए जिम्मेदार विकास और परिनियोजन को प्राथमिकता देनी चाहिए। AI अपनाने की वर्तमान स्थिति प्रयोग और सीखने की अवधि को दर्शाती है, जिसमें संगठन सक्रिय रूप से विभिन्न उपयोग के मामलों की खोज कर रहे हैं और अपनी रणनीतियों को परिष्कृत कर रहे हैं। अगले विकास में AI कार्यान्वयन के लिए मानकीकरण, शासन और सर्वोत्तम प्रथाओं के विकास पर अधिक ध्यान केंद्रित होने की संभावना है।