एआई डेटा कार्यप्रवाह को पुनः आकार दे रहा है: सहायक से एजेंट तक

डेटा कार्यप्रवाह के चार स्तर

विभिन्न उपकरण, विभिन्न उद्योग - लेकिन मौलिक रूप से वही चार-चरणीय संरचना: डेटा उत्पन्न करना या एकत्र करना, इसे संग्रहीत करना, इसका विश्लेषण करना, अंतर्दृष्टि लागू करना। यह पाइपलाइन पिछले दस वर्षों से खोज, विज्ञापनों और सिफारिश प्रणाली को अपेक्षाकृत कम परिवर्तन के साथ शक्ति प्रदान करती है। जो बदल गया है वह यह है कि अब प्रत्येक स्तर बड़े मॉडलों और एजेंटों द्वारा पुनः आकार दिया जा रहा है। नीचे के अनुभाग प्रत्येक स्तर को चलाते हैं और सहमति (जो स्पष्ट रूप से बदल रहा है) को गैर-सहमति (जो अभी भी बहस के लिए खुला है) से अलग करते हैं।

प्रत्येक स्तर कैसे बदल रहा है

सहायक बनाम एजेंट - सहमति और गैर-सहमति

एक उभरती हुई सहमति: **सहायक और एजेंट दीर्घकालिक सह-अस्तित्व में रहेंगे।** लेकिन संतुलन क्षेत्रों के बीच तेज़ी से भिन्न होता है। | क्षेत्र | सहायक हिस्सा | एजेंट हिस्सा | | --- | --- | --- | | ग्राहक सहायता | 20% | 80% | | डेटा विश्लेषण | 70% | 30% (अनिश्चित) | | सिफारिश नीति अनुकूलन | 50% | 50% | | स्वायत्त ड्राइविंग | 10% | 90% | मुख्य अनिश्चितता डेटा विश्लेषण है। उन क्षेत्रों में जहाँ समस्या परिभाषा स्वयं सबसे कठिन भाग है, एजेंटों को लूप बंद करने में कठिनाई होती है। सबसे संभावित परिणाम: विश्लेषण सहायक-भारी रहता है, लेकिन निष्पादन अत्यधिक स्वचालित हो जाता है। मनुष्य फ्रेम करते हैं; एजेंट अन्वेषण करते हैं। गहरा बदलाव यह नहीं है कि तेज़ SQL या बेहतर डैशबोर्ड। यह है **कौन कार्यप्रवाह को नियंत्रित करता है**। हम *पाइपलाइन कोड के रूप में* से *कार्यप्रवाह को तर्क के रूप में* की ओर बढ़ रहे हैं - पूर्व-निर्धारित चरणों को निष्पादित करने से लेकर ऐसे सिस्टम तक जो क्रियाएँ योजना बनाते हैं, परिकल्पनाओं का अन्वेषण करते हैं, और पुनरावृत्ति करते हैं।

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इस बदलाव में Curify की भूमिका

डेटा पेशेवरों के लिए असली सवाल

पारंपरिक डेटा कार्यप्रवाह गायब नहीं हो रहा है। लेकिन यह विकसित हो रहा है: डेटा उत्पन्न करना अधिक बुद्धिमान होता जा रहा है, भंडारण अधिक अर्थपूर्ण होता जा रहा है, विश्लेषण अधिक संवादात्मक होता जा रहा है, अनुप्रयोग अधिक स्वायत्त होते जा रहे हैं। एक अधिक कट्टर गैर-सहमति दृष्टिकोण: भविष्य के डेटा सिस्टम दो में विभाजित हो सकते हैं - **मानव-व्याख्यायित विश्लेषण प्रणाली** (दुनिया को समझने के लिए) और **ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन प्रणाली** (परिणामों को अनुकूलित करने के लिए)। जब दोनों अलग होते हैं, डेटा पेशेवर गायब नहीं होते; वे डेटा ऑपरेटर के बजाय *रणनीति व्याख्याकार* बन जाते हैं। आज किसी भी डेटा पेशेवर के लिए असली सवाल अब यह नहीं है कि "क्या आप SQL लिख सकते हैं।" यह है: **क्या आप एआई-नैटिव कार्यप्रवाह डिजाइन कर सकते हैं?**