प्रोडक्शन नेटवर्क में AI एजेंट सक्रिय, पर नियंत्रण इंसानों के हाथ में रहना जरूरी

नेटवर्क टीमों के लिए AI अब केवल खराबी का संकेत देने वाला टूल नहीं रह गया है। कुछ संगठन ऐसे AI एजेंट इस्तेमाल कर रहे हैं जो समस्या की पड़ताल करके लाइव नेटवर्क—यानी प्रोडक्शन वातावरण—में कार्रवाई भी कर सकते हैं। Cisco द्वारा प्रकाशित, Omdia के किए गए 1,000 IT और नेटवर्क संचालन अधिकारियों के सर्वे से यह बदलाव सामने आता है। लेकिन किसी एजेंट को कार्रवाई की छूट देने और उस पर आंख मूंदकर भरोसा करने में फर्क है।23

अपनाने की रफ्तार कितनी है?

Cisco के मुताबिक, सर्वे में शामिल 75% संगठनों ने नेटवर्क संचालन में AI लागू किया है। 51% ऐसे एजेंटिक AI सिस्टम चला रहे हैं जो प्रोडक्शन में सिर्फ सुझाव देने के बजाय कार्रवाई करते हैं। वहीं 84% को अगले 12 महीनों में AI-आधारित संचालन मॉडल तक पहुंचने की उम्मीद है—यह भविष्य की अपेक्षा है, पूरी हो चुकी तैनाती का आंकड़ा नहीं।27

पारंपरिक AIOps, यानी AI की मदद से IT संचालन, आम तौर पर अलर्ट और सुझाव देता है। Cisco के वर्णन में एजेंटिक संचालन इससे आगे जाता है: एजेंट समस्या पर तर्क कर सकता है और मानवीय निगरानी के तहत कदम उठा सकता है। हालांकि प्रोडक्शन में इस्तेमाल होने का मतलब यह नहीं कि हर संगठन ने एजेंट को बिना शर्त अधिकार दे दिए हैं।5

टीमों पर दबाव क्यों बढ़ रहा है?

सर्वे में 95% उद्यमों ने कहा कि उनके मौजूदा AIOps टूल जरूरत के मुताबिक काम नहीं कर पा रहे। एक संगठन को औसतन रोज लगभग 4,100 निगरानी अलर्ट मिलते हैं, जिनमें आधे से अधिक नेटवर्क से जुड़े होते हैं। Cisco का अनुमान है कि रोज आने वाले नेटवर्क अलर्ट के उस हिस्से को मैन्युअली निपटाने के लिए करीब 100 IT विशेषज्ञ चाहिए होंगे; यह गणना एक विशेषज्ञ द्वारा रोज लगभग 21 अलर्ट संभालने के अनुमान पर आधारित है।3228

मुश्किल केवल अलर्ट की गिनती नहीं है। किसी खराबी की वजह समझने के लिए नेटवर्क, क्लाउड सेवाओं, इंटरनेट कनेक्शन और सुरक्षा सिस्टम से मिले संकेतों को जोड़ना पड़ सकता है। ऐसे में एक और अलग-थलग अलर्ट टूल जोड़ने के बजाय एजेंट से इन संकेतों का मिलान करवाना जांच में मदद कर सकता है।57

रोजमर्रा के काम में क्या बदलेगा?

Cisco के प्रस्तावित AgenticOps तरीके में एजेंट असामान्य गतिविधि पहचानता है, अलग-अलग सिस्टम के डेटा का मिलान करता है, समाधान सुझाता है या लागू करता है, और फिर नतीजा जांचता है। इससे ऑपरेटर की भूमिका हर अलर्ट खुद छांटने से बदलकर जांच और कार्रवाई की निगरानी करने की हो सकती है। ये Cisco द्वारा बताई गई क्षमताएं हैं, सर्वे में शामिल हर संगठन में समय की बचत का प्रमाण नहीं।78

दूसरी ओर, AI का इस्तेमाल खुद नेटवर्क पर दबाव बढ़ा सकता है। एक अलग पूर्वानुमान में Cisco ने कहा है कि एजेंटिक AI अपनाए जाने पर 2035 तक उद्यमों का नेटवर्क ट्रैफिक नौ गुना तक हो सकता है। यह Omdia के नेटवर्क-संचालन सर्वे में मापा गया ट्रैफिक नहीं है।10

स्वायत्तता के साथ जवाबदेही भी

Cisco के अनुसार, पांच में से चार उत्तरदाता एजेंट को काफी अधिक या पूरी तरह स्वायत्त भूमिका देने में सहज हैं; इनमें करीब एक-चौथाई ऐसे हैं जो बिना तत्काल मानवीय हस्तक्षेप के कार्रवाई की अनुमति देंगे। फिर भी दो-तिहाई से अधिक एजेंट की कार्रवाई का विस्तृत स्पष्टीकरण चाहते हैं, और 86% अलग-अलग टूल के बजाय एक एकीकृत प्लेटफॉर्म को अधिक प्रभावी मानते हैं।34

व्यावहारिक कसौटी यह है कि टीम देख सके: एजेंट ने क्या पाया, बदलाव क्यों सुझाया, मंजूरी जरूरी थी या नहीं, उसने क्या किया और उसका असर क्या हुआ। नीतिगत सीमाएं, जरूरी जगहों पर मानवीय मंजूरी और आपात स्थिति में एजेंट की कार्रवाई रोकने का विकल्प इस नियंत्रण को बनाए रखने में मदद करते हैं। सर्वे की स्वतंत्र रिपोर्टिंग में भी ऐसे सुरक्षा उपायों की मजबूत मांग सामने आई है।817

निचोड़: सर्वे प्रोडक्शन नेटवर्क में कार्रवाई करने वाले AI एजेंटों के उल्लेखनीय इस्तेमाल की रिपोर्ट करता है, लेकिन यह साबित नहीं करता कि हर तैनाती से खराबी दूर करने में लगने वाला समय या कर्मचारियों की जरूरत घट गई है। आगे की असली परीक्षा यह होगी कि नेटवर्क टीमें एजेंटों के फैसले परख सकें और जरूरी नियंत्रण अपने पास रख सकें।238