ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਗ੍ਰਹਣ ਦੀ ਖਾਈ: 80% ਕੋਲ agents ਹਨ, 11% ਨੇ ਸਕੇਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ

ਗ੍ਰਹਣ ਹੁਣ ਕਹਾਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫ਼ਰਚੂਨ 500 ਦੀਆਂ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਸਮਰੱਥ AI agents ਹਨ, ਅਤੇ Gartner ਦੀ ਅਪੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ 40% enterprise applications ਸਾਲ ਦੇ ਅਖ਼ੀਰ ਤੱਕ task-specific agents ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਕਹਾਣੀ ਉਸ ਸੰਖਿਆ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਖਾਈ ਹੈ: ਲਗਭਗ 11% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੀ ਸੱਚੀ production ਸਕੇਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਕੋਲ pilot ਹੈ। ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਕੋਲ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇੱਕ pilot ਜੋ demo ਵਿੱਚ ਜਗਮਗਾਏ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਜਿਸ ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਗ੍ਰਾਹਕ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੋ, ਦੋ ਵਖਰੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ। 11% ਨੇ ਦੂਸਰੀ ਬਣਾਈ।

ਬਹੁਤੀਆਂ agent ਪਰਿਯੋਜਨਾਵਾਂ ਕਿਉਂ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ

Gartner ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ 2027 ਦੇ ਅਖ਼ੀਰ ਤੱਕ 40% ਤੋਂ ਵੱਧ agentic AI ਪਰਿਯੋਜਨਾਵਾਂ ਰੱਦ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਅਸਫ਼ਲਤਾਵਾਂ ਬਿਰਲੀ ਹੀ model ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਟਰੇਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਜਦ ਕਿਸੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਪਵੇ ਤਾਂ audit trail ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਦ agent ਗਲਤ ਆਚਰਨ ਕਰੇ ਤਾਂ kill switch ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਸੱਚੇ ਨਤੀਜੇ ਹਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੇ human ਚੇਕ ਪੁਆਇੰਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਆਖਰੀ ਕਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਜਾਂ ਪੈਸਾ ਬਚਾ ਸਕੇ।

• Observability: ਹਰ ਕੰਮ ਜੋ agent ਕਰੇ logged ਹੁੰਦਾ ਹੈ, attributable ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ reviewable ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• Guardrails: agent explicit boundaries ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, role-aware ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ data ਅਤੇ tools ਤੱਕ।
• Escalation: ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਮਨੁੱਖ ਕੋਲ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ agent ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੋਕਣ ਦਾ ਸਵਚ੍ਛ ਮਾਰਗ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।
• Economics: baseline ਨੂੰ launch ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ instrument ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ delta (ਬਚਾਇਆ ਹੋਇਆ ਸਮਾਂ, ਘਟਾਇਆ ਹੋਇਆ ਜੋਖਮ) provable ਹੈ।

ਗਵਰਨੈਂਸ ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਪੇਪਰਵਰਕ ਨਹੀਂ

ਨਿਯੰਤਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਖ਼ੀਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ compliance overhead ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਮਝਣਾ ਆਕਰਸ਼ਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਉਲਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Production ਵਿੱਚ, governance ਪਰਤ ਉਹ ਹੈ ਜੋ agent ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ agent ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨਹੀਂ ਵਾਲਾ agent ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਕੰਮਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਪਰ ਇਕ governed agent ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵੀ ਉਥੇ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ 2027 ਦੇ ਮਨ਼ਸੂਬੇ ਰੱਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ 2026 ਵਿੱਚ governance ਬਿਨਾਂ ਬਨਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਅਖ਼ੀਰ ਕਾਰ eighteen ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਪਰਿਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬੰਦ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਜਦ ਪਹਿਲਾ ਘਟਨਾ-ਕ੍ਰਮ ਕਾਬੂ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਮੁਮਕਿਨ ਨਾ ਰਹਿ ਜਾਵੇ।

ਘੰਟੇ ਮਾਪ, ਅਨੁਭੂਤੀ ਨਹੀਂ

Enterprise AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਰਥਿਕ ਹੈ। Baseline ਨੂੰ launch ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ instrument ਕਰੋ (ਆਜ਼ਕਲ ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ), ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਮਾਪ ਲਓ। ਬਚਾਇਆ ਹੋਇਆ ਘੰਟੇ ਅਤੇ ਘਟਾਇਆ ਹੋਇਆ ਜੋਖਮ ਉਹ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਅਗਲੀ ਪੁਠੀ ਨੂੰ justify ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਤਸ਼ਾਹ ਕੋਈ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ boards ਨੇ ਧਿਆਨ ਦਿਆ ਹੈ: ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ budget scrutiny ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ delta ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ demo ਨਾਲ।

ਹੌਫ ਦੀ ਸਥਿਤੀ

ਅਸੀਂ agents ਨੂੰ 11% ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ: ਤੁਹਾਡੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ grounded ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਪਹਿਲੀ commit ਤੋਂ observability ਅਤੇ escalation ਨਾਲ ਸਬ ਲਮਿਆ, ਅਤੇ ਇਕ instrumented baseline ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਪਿਆ। Model ਆਸਾਨ ਅੰਸ਼ ਹੈ। ਇਸ ਆਸਪਾਸ ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਮੇਹਨਤ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਅੰਤਰ ਹੈ ਇੱਕ agent ਵਿਚਕਾਰ ਜੋ ਤੁਸੀਂ pilot ਕਰ ਸਕੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਲਾ ਸਕੋ।