AI వ్యవస్థలు సాధారణ ప్రతిస్పందనలకు మించి తరలించడం ప్రారంభించాయి. అనేక సంస్థలలో, AI ఏజెంట్లు ఇప్పుడు టాస్క్లను ప్లాన్ చేయడానికి, నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు పరిమిత మానవ ఇన్పుట్తో చర్యలను నిర్వహించడానికి పరీక్షించబడుతున్నారు. మోడల్ సరైన సమాధానం ఇస్తుందా అనేది ఇకపై మాత్రమే కాదు. ఆ మోడల్ను నటించడానికి అనుమతించినప్పుడు ఏమి జరుగుతుందనేది.
స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలకు స్పష్టమైన సరిహద్దులు అవసరం. వారు ఏమి యాక్సెస్ చేయగలరో, వారు ఏమి చేయడానికి అనుమతించబడతారు మరియు వారి చర్యలు ఎలా ట్రాక్ చేయబడతాయో నిర్వచించే నియమాలు వారికి అవసరం. ఆ నియంత్రణలు లేకుండా, బాగా శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థలు కూడా గుర్తించడం లేదా రివర్స్ చేయడం కష్టతరమైన సమస్యలను సృష్టించగలవు.
ఈ సమస్యపై పనిచేస్తున్న ఒక కంపెనీ డెలాయిట్. సంస్థ AI సిస్టమ్లను నిర్వహించడంలో సంస్థలకు సహాయం చేయడానికి గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్లు మరియు సలహా విధానాలను అభివృద్ధి చేస్తోంది.
సాధనాల నుండి AI ఏజెంట్ల వరకు
నేడు వాడుకలో ఉన్న చాలా AI సిస్టమ్లు ఇప్పటికీ మానవ ప్రాంప్ట్లపై ఆధారపడి ఉంటాయి. వారు వచనాన్ని రూపొందిస్తారు, డేటాను విశ్లేషించారు లేదా అంచనాలు వేస్తారు, కానీ ఒక వ్యక్తి సాధారణంగా తర్వాత ఏమి జరుగుతుందో నిర్ణయిస్తారు. Agentic AI ఆ నమూనాను మారుస్తుంది. ఈ సిస్టమ్లు లక్ష్యాన్ని దశలుగా విభజించవచ్చు, చర్యలను ఎంచుకోవచ్చు మరియు పనులను పూర్తి చేయడానికి ఇతర సిస్టమ్లతో పరస్పర చర్య చేయవచ్చు.
అది అదనపు స్వాతంత్ర్యం కొత్త సవాళ్లను తెస్తుంది. సిస్టమ్ స్వంతంగా పని చేసినప్పుడు, అది పూర్తిగా ఊహించని మార్గాలను తీసుకోవచ్చు లేదా ఉద్దేశించని మార్గాల్లో డేటాను ఉపయోగించవచ్చు.
డెలాయిట్ యొక్క పని సంస్థలకు ఈ ప్రమాదాల కోసం సిద్ధం చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. AIని స్వతంత్ర సాధనంగా పరిగణించే బదులు, వ్యాపార ప్రక్రియలకు ఇది ఎలా సరిపోతుందో, నిర్ణయాలు ఎలా తీసుకుంటారు మరియు సిస్టమ్ల ద్వారా డేటా ఎలా ప్రవహిస్తుంది అనే దానితో పాటుగా సంస్థ చూస్తుంది.
జీవితచక్రంలోకి పాలనను నిర్మించడం
విస్తరణ తర్వాత పాలనను జోడించకూడదు. ఇది AI సిస్టమ్ యొక్క పూర్తి జీవితచక్రంలోకి నిర్మించబడాలి.
ఇది డిజైన్ దశలో ప్రారంభమవుతుంది. ఒక వ్యవస్థ ఏమి చేయడానికి అనుమతించబడుతుందో మరియు దాని పరిమితులు ఎక్కడ ఉన్నాయో సంస్థలు నిర్వచించవలసి ఉంటుంది. డేటా వినియోగంపై నియమాలను సెట్ చేయడం మరియు అనిశ్చిత పరిస్థితుల్లో సిస్టమ్ ఎలా స్పందించాలో వివరించడం ఇందులో ఉండవచ్చు.
తదుపరి దశ విస్తరణ. ఈ సమయంలో, సిస్టమ్ను ఎవరు ఉపయోగించగలరు మరియు అది దేనికి కనెక్ట్ చేయగలరో సహా యాక్సెస్ మరియు నియంత్రణపై పాలన దృష్టి పెడుతుంది. సిస్టమ్ ప్రత్యక్షమైన తర్వాత, పర్యవేక్షణ ప్రధాన ఆందోళనగా మారుతుంది. స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలు కొత్త డేటాతో పరస్పర చర్య చేస్తున్నప్పుడు కాలక్రమేణా మారవచ్చు. సాధారణ తనిఖీలు లేకుండా, వారు తమ అసలు ప్రయోజనం నుండి దూరంగా ఉండవచ్చు.
పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం పాత్ర
AI వ్యవస్థలు మరింత బాధ్యత వహిస్తున్నందున, నిర్ణయాలు ఎలా తీసుకుంటాయో గుర్తించడం మరింత కష్టమవుతుంది. ఇది బలమైన పారదర్శకతకు డిమాండ్ను సృష్టిస్తుంది. డెలాయిట్ యొక్క పని వ్యవస్థలు ఎలా పనిచేస్తాయో ట్రాక్ చేయడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ఇందులో లాగింగ్ చర్యలు మరియు డాక్యుమెంట్ నిర్ణయాలు ఉంటాయి. ఏదైనా తప్పు జరిగితే ఏమి జరిగిందో గుర్తించడంలో ఈ రికార్డులు సంస్థలకు సహాయపడతాయి. స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థ ఏదైనా చర్య తీసుకుంటే, దానికి బాధ్యులెవరనే విషయంలో స్పష్టత ఉండాలి.
డెలాయిట్ నుండి పరిశోధన ప్రకారం AI ఏజెంట్ల స్వీకరణ వాటిని నిర్వహించడానికి అవసరమైన నియంత్రణల కంటే వేగంగా కదులుతోంది. దాదాపు 23% కంపెనీలు ఇప్పటికే వాటిని ఉపయోగిస్తున్నాయి మరియు ఆ సంఖ్య రెండేళ్లలో 74%కి చేరుకుంటుందని అంచనా. కేవలం 21% మంది మాత్రమే వారు ఎలా ప్రవర్తిస్తారో పర్యవేక్షించడానికి బలమైన రక్షణలు ఉన్నాయని నివేదించారు.
AI ఏజెంట్ల కోసం నిజ-సమయ పర్యవేక్షణ
స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థ సక్రియం అయిన తర్వాత, వాస్తవ-ప్రపంచ పరిస్థితులలో అది ఎలా ప్రవర్తిస్తుందనే దానిపై దృష్టి మారుతుంది. స్టాటిక్ నియమాలు ఎల్లప్పుడూ సరిపోవు మరియు సిస్టమ్లు పనిచేస్తున్నప్పుడు వాటిని గమనించడం అవసరం.
డెలాయిట్ యొక్క విధానం నిజ-సమయ పర్యవేక్షణను కలిగి ఉంటుంది, AI వ్యవస్థ విధులను నిర్వర్తిస్తున్నప్పుడు అది ఏమి చేస్తుందో ట్రాక్ చేయడానికి సంస్థలను అనుమతిస్తుంది. సిస్టమ్ ఊహించని విధంగా ప్రవర్తిస్తే, బృందాలు త్వరగా అడుగు పెట్టవచ్చు. ఇది నిర్దిష్ట చర్యలను పాజ్ చేయడం లేదా అనుమతులను సర్దుబాటు చేయడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు. నిజ-సమయ పర్యవేక్షణ కూడా సమ్మతితో సహాయపడుతుంది. నియంత్రిత పరిశ్రమలలో, వ్యవస్థలు నియమాలు మరియు ప్రమాణాలను అనుసరిస్తాయని కంపెనీలు చూపించాలి.
ఆచరణలో, ఈ నియంత్రణలు కార్యాచరణ సెట్టింగ్లలో కనిపించడం ప్రారంభించాయి. AI సిస్టమ్లు సైట్లలో పరికరాల పనితీరును పర్యవేక్షించే దృశ్యాలను డెలాయిట్ వివరిస్తుంది. సెన్సార్ డేటా వైఫల్యం యొక్క ప్రారంభ సంకేతాలను సూచిస్తుంది, ఇది నిర్వహణ వర్క్ఫ్లోలను ప్రేరేపించగలదు మరియు అంతర్గత సిస్టమ్లను నవీకరించగలదు. వ్యవస్థ ఎలాంటి చర్యలు తీసుకోగలదో, మానవ ఆమోదం అవసరమైనప్పుడు మరియు నిర్ణయాలు ఎలా నమోదు చేయబడతాయో పాలనా ఫ్రేమ్వర్క్లు నిర్వచించాయి. ఈ ప్రక్రియ బహుళ సిస్టమ్లలో నడుస్తుంది, కానీ వినియోగదారు కోణం నుండి, ఇది ఒకే చర్యగా కనిపిస్తుంది.
వద్ద చర్చల్లో భాగంగా పాలన AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఉత్తర అమెరికా 2026కాలిఫోర్నియాలోని శాంటా క్లారాలో మే 18–19 తేదీలలో జరుగుతుంది. డెలాయిట్ ఈవెంట్ కోసం డైమండ్ స్పాన్సర్గా జాబితా చేయబడింది, స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థలు ఎలా అమలు చేయబడతాయి మరియు ఆచరణలో నియంత్రించబడతాయి అనే దాని గురించి సంభాషణలకు సహకరించే సంస్థలలో దీనిని ఉంచారు.
సవాలు కేవలం స్మార్ట్ సిస్టమ్లను నిర్మించడమే కాదు, కాలక్రమేణా సంస్థలు అర్థం చేసుకునే, నిర్వహించగల మరియు విశ్వసించే విధంగా వారు ప్రవర్తించేలా చూసుకోవడం.
(ఫోటో రోమన్)
ఇవి కూడా చూడండి: స్వయంప్రతిపత్త AI వ్యవస్థలు డేటా గవర్నెన్స్పై ఆధారపడి ఉంటాయి
పరిశ్రమ ప్రముఖుల నుండి AI మరియు పెద్ద డేటా గురించి మరింత తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారా? తనిఖీ చేయండి AI & బిగ్ డేటా ఎక్స్పో ఆమ్స్టర్డామ్, కాలిఫోర్నియా మరియు లండన్లో జరుగుతున్నాయి. సమగ్ర కార్యక్రమం ఇందులో భాగమే టెక్ఎక్స్ మరియు సహా ఇతర ప్రముఖ సాంకేతిక ఈవెంట్లతో కలిసి ఉంది సైబర్ సెక్యూరిటీ & క్లౌడ్ ఎక్స్పో. క్లిక్ చేయండి ఇక్కడ మరింత సమాచారం కోసం.
AI వార్తలు ఆధారితం టెక్ఫోర్జ్ మీడియా. రాబోయే ఇతర ఎంటర్ప్రైజ్ టెక్నాలజీ ఈవెంట్లు మరియు వెబ్నార్లను అన్వేషించండి ఇక్కడ.
