संपादकीय टिप्पणी: पिछले दो दशकों में, SaaS का प्रतिस्पर्धी लाभ बहुत हद तक UI पर आधारित था। डैशबोर्ड, क्षेत्र, अनुमोदन प्रवाह और उपयोगकर्ता आदतें, केवल इंटरफ़ेस ही नहीं, बल्कि संगठन के कार्य के तरीके और डेटा के क्रम को भी आकार देती हैं। जब AI सीधे डेटा पढ़ सकता है, उपकरणों को कॉल कर सकता है, और प्रक्रियाओं को निष्पादित कर सकता है, तो मानव मांसपेशी स्मृति पर आधारित लगाव कमज़ोर होने लगता है, और UI अब आवश्यक रूप से उद्यम सॉफ़्टवेयर का मुख्य इंटरफ़ेस नहीं है।
इसका अर्थ यह नहीं है कि रिकॉर्डिंग सिस्टम का मूल्य खो गया है, बल्कि इसकी रक्षात्मक क्षमता स्थानांतरित हो रही है: UI और उपयोग की आदतों से, डेटा मॉडल, अधिकार प्रणाली, अनुपालन जिम्मेदारी, व्यावसायिक तर्क, कार्यान्वयन बंद चक्र और बहु-पक्षीय सहयोग नेटवर्क की ओर। भविष्य में वास्तविक बाधाएँ वाले सॉफ़्टवेयर, केवल मानव कार्य को रिकॉर्ड करने वाले डेटाबेस नहीं होंगे, बल्कि संदर्भ को पकड़ने, कार्य शुरू करने, बुद्धिमान एजेंटों को समन्वयित करने और कार्यान्वयन के दौरान नए डेटा को लगातार उत्पन्न करने में सक्षम क्रिया प्रणालियाँ होंगी।
जब सॉफ्टवेयर हेडलेस हो जाता है, तो उद्योग सॉफ्टवेयर की मुख्य समस्या भी बदल जाती है: मूल्य अब केवल यह नहीं है कि किसके पास डेटा है, बल्कि यह है कि कौन डेटा के आसपास कार्रवाई को संगठित कर सकता है।
नीचे मूल पाठ है:
पिछले महीने, Salesforce ने API को खोलने और एक headless (इंटरफेस-रहित) उत्पाद लॉन्च करने की घोषणा की। मूल रूप से, इसका अर्थ है कि Salesforce यह मान रहा है कि Agent युग में, इसका मुख्य मूल्य UI से नहीं, बल्कि डेटा स्तर से आता है। यह काफी चतुर री-पोजिशनिंग है।
हालांकि, तकनीकी दृष्टि से, इस लॉन्च में कोई बड़ा वास्तविक परिवर्तन नहीं दिखता। Salesforce द्वारा अब "headless प्रोडक्ट" के नाम से पेश किए जा रहे API, जिनका बड़ा हिस्सा पहले से कई सालों से मौजूद है। दूसरे शब्दों में, यह एक पारंपरिक Salesforce-शैली की मार्केटिंग घोषणा जैसा है।
इस नए उत्पाद का मुख्य विचार यह है कि एजेंट सीधे रिकॉर्ड सिस्टम में डेटा तक पहुंच सकता है, बिना मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किए गए UI के माध्यम से बातचीत किए। पारंपरिक UI का कार्य, मनुष्य उपयोगकर्ताओं को प्रक्रियाओं का पीछा करने, कार्यों का प्रबंधन करने और कार्य प्रवाह को आगे बढ़ाने में मदद करना है; लेकिन एजेंट के हस्तक्षेप के बाद, इस स्तर के इंटरफ़ेस की आवश्यकता कम होने लगती है।
इस लॉन्च का वास्तविक चर्चा का विषय केवल इतना नहीं है कि Salesforce ने क्या नया उत्पाद लॉन्च किया, बल्कि यह है कि यह एक अधिक मूलभूत प्रश्न उठाता है: यदि UI को हटा दिया जाए और केवल नीचे का डेटाबेस खोल दिया जाए, तो एक रिकॉर्डिंग सिस्टम में क्या बचता है? इसके बीच और एक Postgres डेटाबेस, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई डेटा स्कीमा, और एक सेट API के बीच कितना अंतर है?
और आगे कहें तो, क्या वे पारंपरिक कारक जो पहले रिकॉर्ड सिस्टम को लंबे समय तक सुरक्षित रखते थे, अभी भी मान्य हैं? या क्या नए प्रतिस्पर्धी मानदंड उभर चुके हैं?
SaaS युग में, रिकॉर्डिंग सिस्टम के पास व्यापारिक रक्षा होती है क्योंकि मानव उपयोगकर्ता लंबे समय तक इसके इंटरफ़ेस में रहते हैं। इंटरफ़ेस कार्यप्रणाली, संगठनात्मक प्रक्रियाओं और डेटा संचय को समेटता है, जिससे उच्च स्थानांतरण लागत उत्पन्न होती है। लेकिन एजेंट युग में, यह लाभ कमज़ोर हो रहा है। वास्तविक रूप से सुरक्षित स्तर, एक ओर, डेटा मॉडल, अधिकार प्रणाली, कार्यप्रवाह तर्क और अनुपालन क्षमता में नीचे उतर रहा है; दूसरी ओर, नेटवर्क प्रभाव, निजी डेटा उत्पादन क्षमता और वास्तविक दुनिया में कार्यान्वयन क्षमता में ऊपर उठ रहा है।
जब सॉफ्टवेयर हेडलेस हो जाता है, तो व्यापारिक लाभ कहाँ स्थानांतरित हो जाता है?
यूआई पहले उत्पाद ही था
सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड (SoR) का अर्थ है वह एकल स्रोत जहाँ व्यावसायिक डेटा का अधिकृत सत्य होता है। यह ग्राहक संबंध, कर्मचारी रिकॉर्ड या वित्तीय लेनदेन जैसे 'ऑफिशियल वर्जन' का स्थान है, और अन्य उपकरण जो डेटा पढ़ते हैं और उसमें लिखते हैं, उनके लिए केंद्रीय प्रणाली है। CRM आय से संबंधित डेटा का सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड है, HRIS कर्मचारी से संबंधित डेटा का सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड है, और ERP धन और वित्तीय डेटा का सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड है।
इन प्रणालियों की शक्ति केवल इसलिए नहीं है कि वे डेटा संग्रहीत करती हैं, बल्कि इसलिए है कि वे अंततः पूरे संगठन के सामूहिक संचालन के लिए आधारभूत «सत्य संस्करण» बन जाती हैं।
पिछले दो दशकों में, Salesforce ने ग्राहकों को बेचा है एक ऐसी विधि जो बिक्री प्रबंधकों को अपनी टीम के प्रबंधन में मदद करती है। डैशबोर्ड, बिक्री पाइपलाइन दृश्य, भविष्यवाणी उपकरण, डायनामिक फीड — ये ही वास्तविक रूप से खरीदे गए उत्पाद हैं। इसका व्यावसायिक मॉडल उपयोगकर्ताओं को सीटें बेचने पर आधारित है, जो मूलतः उपरोक्त कार्यों तक पहुँच प्रदान करती हैं। नीचे का डेटाबेस हालाँकि महत्वपूर्ण है, लेकिन उत्पाद अनुभव में यह एक अदृश्य बुनियादी ढांचे की तरह है।
अर्थात, उपयोगकर्ता लगाव को वास्तव में ड्राइव करने वाला UI है।
UI ने डेटा नियमों को सीमित किया और एक साझा भाषा बनाई: लीड, अवसर, ग्राहक खाते। इसने हजारों बिक्री प्रतिनिधियों को लगातार डेटा दर्ज करने के लिए प्रेरित किया, जिसे वे मूल रूप से दर्ज करना नहीं चाहते थे। पिछले समय में, UI ही डेटा की सुसंगठितता और उपलब्धता बनाए रखने का माध्यम था। Salesforce की इतनी अटूटता है कि कई बिक्री प्रबंधक नए कंपनी में जाने के बाद भी Salesforce को अपने साथ ले जाते हैं, इसलिए नहीं कि इसका इंटरफ़ेस बहुत अच्छा है, बल्कि इसलिए कि यह एक मांसपेशी स्मृति बन चुका है।
लेकिन एजेंट इस मॉडल को बदलना शुरू कर रहे हैं। वे सॉफ्टवेयर के साथ UI के माध्यम से बातचीत करने की बजाय, सीधे निचले स्तर के डेटा को पढ़ सकते हैं और लिख सकते हैं। इससे पारंपरिक इंटरफेस को छोड़कर नए उपकरण और विकल्प भी उत्पन्न हुए हैं। Salesforce एकमात्र उदाहरण नहीं है: हमने हाल ही में चर्चा की थी कि SAP के चारों ओर AI के लिए अधिक उपयुक्त पूरा एक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित हो रहा है।
इसी बीच, कंप्यूटर संचालित एजेंट धीरे-धीरे पसंद, प्रशिक्षण, अनदेखे संदर्भ जैसे पारंपरिक मानवीय कारकों को महत्वहीन बना देंगे। दूसरे शब्दों में, एक स्थायी रिकॉर्डिंग सिस्टम बनने के लिए आवश्यक शर्तें बदल रही हैं।
पिछले मूल्यांकन मानदंड
एजेंट युग में क्या बदलेगा, इससे पहले एक प्रश्न पर अधिक सटीकता से वापस आना आवश्यक है: पिछले समय में वास्तव में क्या रिकॉर्डिंग प्रणालियों को स्थिर बनाता था?
पिछले कुछ कारक मुख्य रूप से इंसानों द्वारा सॉफ्टवेयर के उपयोग और इंसानों की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं से संबंधित हैं। सॉफ्टवेयर को बदलना कठिन होने का मुख्य कारण UI, उपयोग की आदतें, मानवीय कार्य प्रवाह, और संगठनात्मक प्रक्रियाओं में पहले से एम्बेडेड संस्थागत व्यवस्थाएँ हैं।
सबसे पहले, इसका उपयोग कितनी बार किया जाता है?
CRM को हर दिन GTM टीम और अन्य कई संबंधित विभाग उपयोग करते हैं। इस उच्च आवृत्ति के उपयोग के कारण, यह महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा बन गया है। और इसके ऊपर बनी मानवीय परत—जैसे टीम मीटिंग्स, ऑपरेशनल आदतें, प्रबंधन की गति आदि जो कई वर्षों में संगठनात्मक अभ्यास के रूप में विकसित हुई हैं—अक्सर सबसे कठिन हिस्सा होता है। कारण यह है कि यह अक्सर ‘स्थानांतरित करने की आवश्यकता वाली चीज’ के रूप में पहचाना भी नहीं जाता।
दूसरा, यह केवल लिखने के लिए है, या पढ़ने और लिखने दोनों के लिए?
वास्तविक रूप से चिपकने वाली रिकॉर्डिंग प्रणाली आमतौर पर एक द्विदिशात्मक पढ़ने और लिखने वाली प्रणाली होती है। CRM के संदर्भ में, यह केवल एक आर्काइविंग लिखने वाली प्रणाली नहीं है, बल्कि इसे निरंतर पढ़ा जाता है। प्रत्येक फोन कॉल का रिकॉर्ड, प्रत्येक चरण अपडेट, प्रत्येक कार्य बनाना, किसी उपयोगकर्ता द्वारा इनपुट किया जाता है, और यह उपयोगकर्ता आमतौर पर इन डेटा के बाद के उपयोग में दिलचस्पी रखता है।
इस द्विदिशात्मक प्रवाह का अर्थ है कि कोई भी विकल्प बस ऐतिहासिक डेटा निर्यात करने के बजाय रीयल-टाइम ऑपरेशनल डेटा को स्वीकार कर सके। स्थानांतरण के दौरान लगभग कोई ऐसा पूर्णतः सुरक्षित स्विचिंग बिंदु नहीं होता। इसलिए, एक बार जब कोई कंपनी लाइव हो जाती है, तो वह अक्सर लंबे समय तक मूल सप्लायर सिस्टम में ही रहती है।
इसके विपरीत, उम्मीदवार ट्रैकिंग सिस्टम (ATS) आमतौर पर 'केवल लिखने वाले' सिस्टम के बहुत करीब होते हैं। जब उम्मीदवार को भर्ती कर लिया जाता है या अस्वीकार कर दिया जाता है, तो कंपनी के पास इन डेटा का पुनः उपयोग करने के लिए सापेक्ष रूप से कम कारण होते हैं।
तीसरा, कितने अनदेखे SOP हैं?
सच्ची कुंजी व्यावसायिक संदर्भ, अक्सर किसी भी विकी में नहीं लिखे जाते हैं, बल्कि प्रबंधकों और सिस्टम एकीकर्ताओं द्वारा वर्षों में बनाए गए कार्यप्रवाह नियमों में संचित होते हैं।
उदाहरण के लिए, बिक्री प्रणाली के संदर्भ में, इन अदस्तावल जानकारियों में शामिल हो सकता है: 100,000 डॉलर से अधिक के उद्योग-स्तरीय लेनदेन के लिए VP की स्वीकृति आवश्यक है; EMEA क्षेत्र के लेनदेन को गोपनीयता समीक्षा से गुजरना होगा; रणनीतिक ग्राहकों के छूट केवल तभी वित्तीय स्वीकृति को छोड़ा जा सकता है, जब तक कि तिमाही के अंत तक नहीं पहुंच जाता।
ये संदर्भ अक्सर यह निर्धारित करते हैं कि कोई बात समय पर आगे बढ़ पाएगी या नहीं, या क्या इसे महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं का उल्लंघन किए बिना पूरा किया जा सकता है। सिस्टम माइग्रेट करने का अर्थ है प्रत्येक स्वचालित नियम को पुनः विभाजित करना; अन्यथा, कंपनी अपनी संगठनात्मक स्मृति का एक हिस्सा सीधे खो सकती है।
चौथा, आंतरिक या बाह्य निर्भरताएँ कितनी जटिल हैं?
मुख्य प्रश्न यह है कि इस रिकॉर्ड सिस्टम पर कितने आंतरिक सिस्टम, टीम प्रक्रियाएँ या बाहरी हितधारक निर्भर हैं?
इंटरनल कनेक्टिविटी का अर्थ है कि कितने डाउनस्ट्रीम सॉफ्टवेयर या वर्कफ्लो इस पर निर्भर हैं। एक्सटर्नल कनेक्टिविटी का अर्थ है कि ऑडिटर, लेखाकार, नियामक आदि बाहरी पक्ष क्या सीधे डेटा तक पहुँचने की आवश्यकता रखते हैं। ERP एक उदाहरण है।
जितना अधिक कनेक्टिविटी होगी, चाहे वह आंतरिक हो या बाहरी, उतनी ही जटिल होगी स्थानांतरण के दौरान तोड़ने और पुनः बनाने की आवश्यकता वाली संबंधों की।
पांचवां, कानूनी दृष्टिकोण से, डेटा कितना महत्वपूर्ण है?
यहाँ मूल समस्या सरल है: क्या यह प्रणाली अनुपालन के लिए महत्वपूर्ण है?
जैसे वेतन प्रणाली, ईआरपी, मानव संसाधन डेटा जैसे अनुपालन-महत्वपूर्ण प्रणालियों को कानूनी रूप से मान्यता प्राप्त तथ्य का स्रोत प्रदान करना आवश्यक है और कठोर प्रशासनिक अधिकार नियंत्रण होना चाहिए। किसी भी स्थानांतरण में ऑडिटर और नियामक प्राधिकरणों की सीधी भागीदारी की आवश्यकता हो सकती है। इससे उनकी चिपकने की क्षमता उल्लेखनीय रूप से अधिक हो जाती है।
बिक्री डेटा और जेंडेस्क जैसे कस्टमर सपोर्ट टूल दूसरी छोर पर होते हैं। व्यवसाय निश्चित रूप से निरंतरता और संदर्भ पर ध्यान देते हैं, लेकिन यदि डेटा स्थानांतरित हो जाता है या किसी को एक्सेस मिल जाता है, तो आमतौर पर तुरंत नियामक जोखिम नहीं उत्पन्न होता।
सभी रिकॉर्ड सिस्टम में स्विचिंग लागत समान नहीं होती है। CRM और ATS को एक ही आयाम में तुलना करने पर अंतर स्पष्ट रूप से दिखाई देगा।
ATS एक वर्कफ्लो टूल है जो सीमित प्रक्रियाओं के लिए सेवा प्रदान करता है और यह भर्ती पर केंद्रित है। एक उम्मीदवार को नियुक्त किए जाने या अस्वीकार किए जाने के बाद, संबंधित रिकॉर्ड अधिकांशतः एक-बार-लिखी गई डेटा बन जाते हैं। इसका एकीकरण सीमित होता है और इसका उपयोगकर्ता समूह छोटा और केंद्रित होता है।
ERP दूसरे छोर पर स्थित है। जनरल लेजर स्वयं ऑडिट ट्रेल है, और लेखापरीक्षक, ऑडिटर और नियामक इस प्रक्रिया के दौरान सीधे हितधारक बन जाएंगे।
ATS का बदलना दर्दनाक है, लेकिन अभी भी सहनीय है। CRM का बदलना थोरेकटॉमी की तरह है। ERP का बदलना तो ऐसा है जैसे मरीज के दौड़ते हुए मैराथन पूरा करने के दौरान उसकी थोरेकटॉमी कर रहे हों।
पारंपरिक रूप से, रिकॉर्डिंग प्रणालियों ने व्यापारिक डेटा, नेटवर्क प्रभाव जैसे सुरक्षा स्रोतों का वास्तविक रूप से उपयोग नहीं किया है; आम तौर पर, कार्यप्रवाह स्वयं ही बाधा बन चुका है। किसी न किसी तरह, उपभोक्ता-स्तरीय व्यवसायों ने उपकरणों और नेटवर्क को जोड़ा है; ऐतिहासिक रूप से SoR ने इस मार्ग का पालन नहीं किया है।
निजी डेटा। कई रिकॉर्डिंग सिस्टम जो बहुत सारे ग्राहक डेटा को जमा करते हैं, लेकिन इन डेटा के आधार पर गहन उपयोग नहीं करते, और कई मामलों में, अनुबंध की शर्तें उन्हें ऐसा करने की अनुमति भी नहीं देतीं। इसलिए, हालाँकि CRM के पास धनवान डेटा सेट हैं, और सिद्धांत रूप से वे विभिन्न ग्राहकों के डेटा को समेटकर क्रॉस-ग्राहक अवलोकन बना सकते हैं, लेकिन वे कभी भी वास्तविक रूप से उपयोगी तरीके से ऐसा नहीं कर पाए। निश्चित रूप से, Salesforce के Einstein जैसे उत्पादों ने कुछ प्रयास किए हैं।
नेटवर्क प्रभाव। रिकॉर्ड सिस्टम के लिए, सबसे आदर्श वाला बाधा नेटवर्क प्रभाव होना चाहिए: उदाहरण के लिए, CRM उस समय अधिक मूल्यवान हो जाता है जब सॉफ्टवेयर विक्रेता उसमें खरीददार ढूंढ सकते हैं। लेकिन डेटा की तरह, इतिहास में रिकॉर्ड सिस्टम का नेटवर्क प्रभाव कमजोर रहा है, यहां तक कि लगभग अनुपस्थित कहा जा सकता है।
अगर UI गायब हो जाता है, तो एजेंट के आने के बाद सॉफ्टवेयर में क्या बचता है?
एजेंट को ब्राउज़र की आवश्यकता नहीं होती। इसे API, संदर्भ, निर्देश और कार्रवाई करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। इस सबको स्केल करने के लिए दो चीजें महत्वपूर्ण हैं: पहली, LLM में पर्याप्त तर्क क्षमता है, इसलिए एजेंट अब संदर्भ पढ़ सकते हैं, योजना बना सकते हैं, उपकरण चुन सकते हैं, कार्रवाई कर सकते हैं और परिणामों का विश्लेषण कर सकते हैं, और अधिकांश कार्यों में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती; दूसरी, MCP ने उपकरण तक पहुँच को मानकीकृत किया है, जिससे एजेंट को बाहरी क्षमताओं को संदर्भित करने के लिए एक सामान्य इंटरफ़ेस प्राप्त होता है।
MCP एक्सेस के साथ एक एजेंट, ब्राउज़र की आवश्यकता के बिना, मिलीसेकंड में और बड़े पैमाने पर पिछले मानव उपयोगकर्ताओं द्वारा प्लेटफॉर्म पर किए गए कार्यों को पूरा कर सकता है। पर्याप्त संदर्भ के साथ, कंप्यूटर को ऑपरेट करने में सक्षम एजेंट सीधे मौजूदा सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस का उपयोग कर सकते हैं, बिना API की आवश्यकता के।
सरल शब्दों में, सॉफ्टवेयर खरीददार के पास अब तीन रास्ते हैं:
पहला, वर्तमान प्रणाली का उपयोग जारी रखें और उस पर एजेंट ओवरले करें।
उन्हें मौजूदा प्रणाली के CLI और API के माध्यम से उपयोग किया जा सकता है, जिससे फ़ार्मेकर के मूल Agent उत्पाद, जैसे Salesforce का Agentforce या SAP का Joule, उपयोग किए जा सकते हैं, या फिर उन पर स्वयं Agent बनाए जा सकते हैं। निश्चित रूप से, यहां अभी के लिए यह मान लिया गया है कि API पूर्ण और उपलब्ध है, और 'headless' होने की वास्तविक संचालन में संभावित जटिलताओं को नज़रअंदाज़ कर दिया गया है।
दूसरा, पूरी तरह से स्वयं बनाया गया रिकॉर्ड सिस्टम।
कंपनियाँ अपने डेटा मॉडल, ऑपरेशन लॉजिक, अधिकार प्रणाली, ऑडिट ट्रेसिंग, सिस्टम एकीकरण और अपने Agent स्टैक को शून्य से बना सकती हैं। यह पथ अक्सर तीसरे पक्ष के Agent विकास उपकरणों और डेटाबेस उपकरणों का उपयोग करेगा।
तीसरा, एआई-नेटिव विकल्प खरीदें।
कंपनियाँ नवीनतम सॉफ्टवेयर भी खरीद सकती हैं जो Agent युग के लिए शुरू से ही डिज़ाइन किए गए हैं। इन उत्पादों पर मशीन-पठनीयता पर जोर दिया जाता है, जिसमें Agent ऑर्केस्ट्रेशन को एक प्राथमिक क्षमता के रूप में शामिल किया जाता है, न कि पुराने सिस्टम पर AI सुविधा जोड़ने के रूप में। इन उत्पादों को हेडलेस भी होना चाहिए।
तो, पुराने मूल्यांकन मानदंडों में से क्या बरकरार रखा जाएगा?
मानव व्यवहार और प्राथमिकताओं द्वारा प्रेरित कारक, जैसे कि एक्सेस आवृत्ति, पढ़ने-लिखने की द्विदिशात्मक प्रकृति आदि मानव मांसपेशी स्मृति से संबंधित सूचकांक, धीरे-धीरे कमजोर हो जाएंगे। एजेंट मांसपेशी स्मृति को एक व्यापारिक लाभ के रूप में कम महत्व दे सकते हैं, लेकिन वे संचालन तर्क और व्यवसाय संदर्भ के लाभ को समाप्त नहीं करेंगे। किसी अर्थ में, वे इन तर्कों को और अधिक महत्वपूर्ण बना देंगे, क्योंकि एजेंट को सुरक्षित रूप से कार्य करने के लिए स्पष्ट नियमों, अधिकारों और प्रक्रिया परिभाषाओं पर निर्भर होना होगा।
Undocumented SOPs remain important in the short term.
कार्यप्रवाह नियमों में संग्रहीत संगठनात्मक नियमावली का तर्क, वही है जिसे Agent को आपके कार्यों को सही ढंग से निष्पादित करने के लिए आवश्यकता होती है। यह एक साथ सबसे कठिन भाग भी है जिसे पुनः बनाना होता है। कम से कम अभी तक, इसे साफ़ रूप से निकाला नहीं जा सकता, खासकर जब कुछ प्रक्रियाओं में अभी भी मानवीय सहभागिता की आवश्यकता होती है। हालाँकि, संदर्भ को पकड़ना हर दिन आसान होता जा रहा है; जैसे-जैसे Agent अधिक मानवीय श्रम को प्रतिस्थापित करता है, इस कारक का महत्व कम होता जाएगा।
Connectivity still remains difficult to unravel and will extend even deeper.
संपर्क का अर्थ बदल रहा है। यह अब केवल मानवीय कार्यों के साथ समायोजित होने के लिए नहीं है, बल्कि पारंपरिक रूप से एक-दूसरे से अलग फ़ंक्शन और सॉफ़्टवेयर के बीच संपर्क बनाए रखने के लिए है।
एक CRM एजेंट को बिक्री, बिलिंग, ग्राहक सफलता आदि विभिन्न चरणों के डेटा और संदर्भ को जोड़ना होता है। यदि आपका प्लेटफॉर्म खरीददार, विक्रेता, साझेदार जैसे कई बाहरी संगठनों के बीच लेनदेन करने वाला एजेंट भी बन जाता है, तो निर्भरताएँ और गहरी हो जाती हैं।
जब विभिन्न निर्माता एजेंट को ओवरले करते हैं, तो विभिन्न निचले स्तर के सॉफ्टवेयर के बुनियादी ऑब्जेक्ट्स और तर्क के बीच सहज सहयोग करना मुश्किल हो सकता है; यदि कोई उद्यम केवल एक स्व-निर्मित डेटाबेस और एजेंट्स के एक सेट पर निर्भर है, तो इसका सामना भी समान समस्याओं से हो सकता है।
Compliance critical data remains important.
नियामक निकायों, नियामक जोखिम या कानूनी जोखिम से संबंधित डेटा के लिए अभी भी एक एकल, विश्वसनीय डेटा तथ्य स्रोत की आवश्यकता होती है। यदि ग्राहक पहले से मौजूदा उत्पाद पर विश्वास करते हैं, तो वे प्रणाली बदलने की संभावना कम होती है।
उदाहरण के लिए, वेतन और लेखा डेटा के संदर्भ में, एजेंट को इन डेटा तक पहुँचने की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन व्यवसाय सामान्यतः इस तरह के प्रणालियों को आंतरिक रूप से बनाने और लंबे समय तक बनाए रखने का विकल्प नहीं चुनते हैं।
एक पूरी तरह से एजेंट-सक्षम दुनिया में, सबसे कठिन समस्याओं में से एक यह है: किन एजेंट्स को क्या करने की अनुमति है? वे किसके प्रतिनिधित्व में कार्य करते हैं? इन कार्रवाइयों की ऑडिट कैसे की जाए? यदि एक रिकॉर्डिंग सिस्टम एजेंट्स के बीच अंतर्क्रियाओं के लिए पहचान और अधिकार स्तर बन जाए, तो यह एक ऐसी वास्तुकलात्मक भूमिका प्राप्त करेगा जिसे बदलना वास्तव में कठिन होगा। यहाँ बाधाएँ केवल इतनी ही नहीं हैं कि यह क्या डेटा रखता है, बल्कि यह किस प्रकार की विश्वास संरचना को संचालित करता है।
आगे देखते हुए, एआई-नेटिव स्टार्टअप्स के लिए, एक नया सेट कारक लगातार महत्वपूर्ण होता जा रहा है और यह निर्धारित करता है कि क्या वे रक्षात्मक बन सकते हैं।
सबसे पहले, इस रिकॉर्ड सिस्टम को पुनर्निर्मित करना वास्तव में कितना कठिन है?
Data will become more important at several levels.
सबसे पहले, छोटे समय के लिए, कुंजी रिकॉर्ड सिस्टम के नीचे के डेटा को निकालने और पुनः बनाने की सुविधा है। AI इसे आसान बना रहा है, और एक सेट टूल्स उपयोगकर्ताओं को इस तरह की स्थानांतरण और पुनर्निर्माण में मदद कर रहे हैं।
छोटे समय के लिए, मौजूदा फर्में इसे मुश्किल बनाने के लिए सक्षम हैं और इसे बनाने की संभावना भी है: वे API को असुविधाजनक, सीमित, अपूर्ण या आर्थिक रूप से अलाभदायक बना सकती हैं, या फिर API को पूरी तरह से प्रदान नहीं कर सकती हैं। लेकिन जैसे-जैसे डेटा निकालने के उपकरण बेहतर होते जाएंगे, खासकर कंप्यूटर को संचालित करने में सक्षम एजेंट की क्षमता बढ़ेगी, डेटा पुनर्निर्माण हर दिन आसान होता जाएगा।
इसी बीच, नई कंपनियां ईमेल, फोन, वॉइस एजेंट और आंतरिक दस्तावेज़ों से एक अधिक समृद्ध डेटा सेट को पुनः बना रही हैं। AI एक रिकॉर्डिंग सिस्टम की पहले 80% लागत को कम करता है। एक उपयोगी प्रवेश बिंदु और एक वास्तविक विकल्प के बीच का अंतर शेष 20% है: अपवाद, अनुमोदन प्रक्रियाएं, अनुपालन आवश्यकताएं, और किनारे के स्थितियों में वर्कफ्लो।
दूसरा, क्या वास्तविक रूप से अर्थपूर्ण निजी डेटा है?
Secondly, the data itself will become more valuable.
सच्ची रूप से सुरक्षित डेटा, आपके द्वारा आयात किया गया डेटा नहीं होता, बल्कि आपके उत्पाद द्वारा अनूठे ढंग से उत्पन्न किया गया डेटा होता है। हम अक्सर 'डेटा वॉल के बगीचे' की बात करते हैं: ये डेटा या तो स्वामित्व में होते हैं, या नियामक प्रतिबंधों से घिरे होते हैं, या निरंतर अपडेट की आवश्यकता होती है। प्रामाणिक और पूर्ण डेटा एकत्र करने में बड़ी मात्रा में संसाधनों का निवेश करने वाला सॉफ्टवेयर विक्रेता, सामान्य विक्रेताओं या ऐसे डेटा से वंचित प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में स्पष्ट लाभ प्राप्त करता है।
डेटा की एक अन्य महत्वपूर्ण दिशा है: क्या यह उत्पाद के अंदर उत्पन्न किए गए कार्रवाइयों पर निर्भर करता है।
सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ केवल दूसरे स्थानों से इनपुट किए गए डेटा को संग्रहीत नहीं करती हैं। वे अपने प्रक्रिया के भीतर होने के कारण नए डेटा ट्रेल्स लगातार उत्पन्न करती हैं, जैसे कि अवलोकित व्यवहार, प्रतिक्रिया दरें, समय पैटर्न, प्रक्रिया परिणाम, उद्योग मानक, असामान्य पैटर्न और एजेंट की निष्पादन ट्रैजेक्टरी।
मुख्य बात यह है: आजकल डेटा ही संदर्भ है।
तीसरा, क्या आप क्रिया स्तर को समझते हैं?
पुरानी दुनिया में, रिकॉर्ड स्टोर करना ही पर्याप्त था। लेकिन नई दुनिया में, एजेंट सीधे कार्रवाई करेगा, और रक्षात्मक दृष्टिकोण उन उत्पादों की ओर मुड़ जाएगा जो एक बंद चक्र बना सकते हैं: कार्रवाई करने से, परिणामों को पकड़ने तक, और फिर प्रतिक्रिया का उपयोग करके भविष्य के निर्णयों को अनुकूलित करने तक।
ERP के लिए, इसमें खर्चों की अनुमति देना, वेतन भुगतान शुरू करना, बिलों की जांच करना, सूचनाएँ भेजना आदि शामिल हो सकता है। एक बंद चक्र वाला उत्पाद अधिक सुरक्षित होता है क्योंकि यह केवल निरीक्षण तक सीमित नहीं होता, बल्कि कार्यप्रक्रिया में एम्बेडेड होता है। यह अद्वितीय डेटा उत्पन्न करता है, जो उपयोग के साथ सुधरता रहता है, और कार्यप्रवाह को बाधित करने के कारण इसे बदलना मुश्किल हो जाता है।
Of course, as more context is accumulated and edge cases are handled more thoroughly, the value here will continue to rise.
चौथा, क्या इसमें वास्तविक दुनिया के निष्पादन चरण शामिल हैं?
कुछ व्यापार मॉडल वास्तविक दुनिया के संचालन से जुड़े होते हैं, और इन चरणों को पूरी तरह से स्वचालित नहीं किया जा सकता। सबसे स्पष्ट उदाहरण, डोरडैश जैसी कंपनियाँ हैं जिनके पास संचालन नेटवर्क होता है। इतिहास में ये रिकॉर्ड सिस्टम का हिस्सा नहीं थे, लेकिन यहाँ ये बहुत प्रेरक हैं।
सामान्य रूप से, कोई भी कंपनी जो सॉफ्टवेयर के सर्कल को सेवा, निष्पादन, लॉजिस्टिक्स, स्थानीय संचालन या भुगतान तक विस्तारित कर सकती है, उसके पास शुद्ध SaaS से अलग एक रक्षात्मक लाभ होता है। ऐसी कंपनियाँ केवल रिकॉर्ड स्टोर नहीं करतीं, न ही केवल कार्रवाई की सिफारिश करतीं; वे लोगों को भेजती हैं, माल ढोती हैं, या विशिष्ट सेवाएँ पूरी करती हैं।
उद्यमियों के लिए, इसका अर्थ है कि अवसर ऐसे बाजारों में उत्पन्न हो सकते हैं जहाँ सॉफ्टवेयर निर्णय लेने में अधिक क्षम हो रहा है, एजेंट प्रक्रियाओं को समन्वयित करने में अधिक क्षम हो रहे हैं, लेकिन अंतिम किलोमीटर के लिए अभी भी वास्तविक दुनिया का कार्यान्वयन आवश्यक है। उदाहरण के लिए, स्थानीय सेवाओं से जुड़े ऊर्ध्वाधर सॉफ्टवेयर एक प्रमुख दिशा है।
पाँचवाँ, क्या नेटवर्क प्रभाव मौजूद है?
इतिहास में, अधिकांश रिकॉर्डिंग प्रणालियों का नेटवर्क प्रभाव कमजोर था, क्योंकि वे मुख्य रूप से आंतरिक सॉफ्टवेयर थे। लेकिन एजेंट युग में, यदि कोई प्रणाली बहुपक्षीय कार्यप्रवाह में एम्बेडेड है, तो नेटवर्क प्रभाव काफी अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है।
यदि कोई प्रणाली बहुत सारे पक्षों के बीच दोहराए जाने वाले इंटरैक्शन को मध्यस्थता करती है, जैसे खरीददार और विक्रेता, नौकरदाता और कर्मचारी, कंपनी और ऑडिटर, आपूर्तिकर्ता और ग्राहक, भुगतानकर्ता और सेवा प्रदाता, तो प्रत्येक नए पक्ष के जुड़ने से यह नेटवर्क अगले पक्ष के लिए अधिक मूल्यवान हो सकता है।
एक तरीका है कार्यप्रवाह सहयोग को साझा करना: उत्पाद दोनों पक्षों के बीच लेनदेन, संदर्भ का आदान-प्रदान और अपवादों को संभालने का स्थान बन जाता है।
एक अन्य तरीका है बेंचमार्क और स्मार्टनेस: सिस्टम नेटवर्क में देखे गए पैटर्न के आधार पर, उद्योग के सामान्य, असामान्य स्थितियों और कार्रवाई के सुझाव प्रस्तुत कर सकता है, जो पहले उल्लिखित डेटा मूल्य के साथ आपस में मजबूत होता है।
तीसरा तरीका, विश्वास और मानकीकरण है: जब लेनदेन का साझेदार अनुमोदन, हस्तांतरण, अनुपालन या भुगतान पूरा करने के लिए एक ही पथ पर निर्भर करना शुरू कर दे, तो यह उत्पाद केवल एक डेटाबेस नहीं रहता, बल्कि बाजार की सहयोगात्मक बुनियादी ढांचा बन जाता है, और इसलिए इसे बदलना मुश्किल हो जाता है।
छठा, खरीददार की तकनीकी क्षमता कितनी मजबूत है?
एक ऐसी दुनिया में जहाँ कोई भी सैद्धांतिक रूप से अपना Agent बना सकता है, विभिन्न खरीददारों की वास्तविक निर्माण क्षमता अभी भी बहुत अलग है। विशेष रूप से, ऊर्ध्वाधर उद्योगों में और उन फ़ंक्शनल खरीददारों में जिनके पास पहले से मजबूत आंतरिक इंजीनियरिंग संसाधन नहीं थे, उनके द्वारा डेटाबेस, कार्यप्रवाह तर्क, Agent स्टैक और शासन स्तर को स्वयं बनाने, रखरखाव करने और लगातार सुधारने की संभावना अभी भी कम है।
लागत यहाँ भी महत्वपूर्ण है। DIY सिद्धांत रूप से सॉफ्टवेयर लाइसेंस शुल्क को कम कर सकता है, लेकिन अक्सर लागत को कार्यान्वयन, रखरखाव और आंतरिक जटिलता पर स्थानांतरित कर देता है।
इसका अर्थ है कि जटिल ऑपरेशन वाले लेकिन तकनीकी आपूर्ति कम वाले वर्गों में अभी भी वास्तविक अवसर मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, निर्माण, निर्माण के बैकएंड, औद्योगिक प्रक्रियाएँ, स्थलीय सेवा वर्कफ्लो, और लेखांकन के क्षेत्र।
कुछ अन्य कारक भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं और धीरे-धीरे सॉफ्टवेयर की बुनियादी बाध्यता बन जाएंगे।
उदाहरण के लिए, ऑन्टोलॉजी में परिवर्तन की आवश्यकता होती है। कई «स्वयं बनाए गए डेटाबेस» के विचार, ऑब्जेक्ट मॉडल द्वारा वहन किए जाने वाले मूल्य को कम आंकते हैं। मौजूदा सॉफ़्टवेयर डैशबोर्ड, रिपोर्ट और मानव उपयोगकर्ताओं के लिए बनाए गए हैं, जो कार्यप्रवाह में ऑब्जेक्ट्स, जैसे अवसर, टिकट, उम्मीदवार आदि को पकड़ते हैं।
लेकिन एजेंट युग के स्कीमा को तर्क, क्रियाएँ, स्थिति ट्रैकिंग, अपवाद संसाधन, कार्य अधिनियोजन और प्रणालियों के बीच सहयोग को पकड़ना होगा। मूल वस्तु मॉडल अब व्यापार अवसर, टिकट और उम्मीदवार नहीं हो सकते, बल्कि कार्य, इरादा, थ्रेड, रणनीति या परिणाम हो सकते हैं।
इसी तरह, अधिकार प्रणाली को भी अपडेट किया जाना चाहिए। यह अब केवल मानव उपयोगकर्ताओं का प्रबंधन करना नहीं है, बल्कि एजेंट का प्रबंधन करना है। इसमें शामिल है: कौन क्या कर सकता है, किस एजेंट के माध्यम से, किस रणनीति के तहत, किन स्वीकृतियों की आवश्यकता है, किस प्रकार की ऑडिट ट्रेल छोड़ी जाए, और रिवर्स और अपवाद प्रबंधन कैसे किया जाए।
बेशक, इन सभी चीजों का संबंध लागत से है, जैसे कि एजेंट और डेटाबेस स्थापित करने और उनकी रखरखाव की लागत कितनी है, API एक्सेस की लागत कितनी है। यह फिर से कुछ मूल प्रश्नों पर वापस आ जाता है: डेटा पुनर्निर्माण कितना कठिन है, निर्भरताएँ कितनी हैं, और सिस्टम कितना गहराई से एम्बेडेड है।
तो, निष्कर्ष क्या है?
जैसे-जैसे मौजूदा सॉफ्टवेयर निर्माता headless की ओर बढ़ रहे हैं, वे वास्तव में एक अंतर्निहित बेट लगा रहे हैं कि डेटा परत अभी भी मूल्य का मुख्य स्रोत बनी रहेगी। कुछ श्रेणियों में, विशेषकर नियामक प्रतिबंधों से गहराई से प्रभावित वित्तीय सेवाओं जैसे क्षेत्रों में, यह बेट कुछ समय तक मान्य रह सकता है, और headless होने की प्रक्रिया भी धीमी हो सकती है।
लेकिन सॉफ्टवेयर उद्यमियों के लिए, जब पहले से मौजूद निर्माता इंटरफेस को हटाने लगते हैं, तो उनके साथ प्रतिस्पर्धा करने और दीर्घकालिक रूप से सुरक्षित सॉफ्टवेयर बनाने का प्रश्न बदल रहा है।
अगली पीढ़ी के रिकॉर्डिंग सिस्टम अलग-अलग रूप लेना शुरू हो गए हैं: वे केवल मानवीय कार्यों के डेटा भंडार नहीं रह गए हैं, बल्कि एजेंट गुणों को अपना रहे हैं—जो संदर्भ को पकड़ सकते हैं, कार्य को सक्रिय रूप से शुरू कर सकते हैं, और निष्पादन के दौरान उत्पन्न डेटा ट्रेल को रिकॉर्ड कर सकते हैं।
और आगे बढ़कर, सबसे दिलचस्प कंपनियाँ वास्तविक दुनिया के निष्पादन स्तर तक विस्तार करेंगी: वे स्थानीय कर्मचारियों, लॉजिस्टिक्स सेवाएँ, सेवा टीमों और भौतिक संपत्तियों को समन्वयित करेंगी, या कई पार्टियों के बीच बहु-पक्षीय सहयोग के मध्यस्थ के रूप में कार्य करेंगी।
ये कंपनियाँ पुरानी दुनिया के कई व्यावसायिक मॉडलों को मिलाएंगी। और पारंपरिक रिकॉर्ड सिस्टम का केंद्र, जो डेटा है, धीरे-धीरे पीछे हट जाएगा और पूरे सिस्टम के संचालन का नींव का आधार बन जाएगा।
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