क्या एआई एजेंट या आरएजी सर्विस डेस्क की जगह ले सकते हैं? ──फंसने के कारण और वास्तविक समाधान

क्या यह कहना सुरक्षित नहीं है कि ``प्राथमिक पूछताछ प्रतिक्रिया/सेवा डेस्क को एआई से बदलने’’ का विचार अब एक सामान्य विचार है? दरअसल, मैं जो करना चाहता हूं वह स्पष्ट है। हम प्रतीक्षा समय को कम करना चाहते हैं, ऑपरेटर का बोझ कम करना चाहते हैं, कर्मियों को कम करना चाहते हैं और प्रतिक्रिया गुणवत्ता को समतल करना चाहते हैं। इस प्रयोजन पर कोई आपत्ति नहीं है।

एक सामान्य गलती यह है कि ``RAG को सब कुछ खाने दो’’ को अक्सर विधि के रूप में चुना जाता है। मैंने व्यक्तिगत रूप से एक कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण किया जो पिछले लॉग, आंतरिक विकी और चैट इतिहास को एक साथ इनपुट करता है, लेकिन मुझे जो मिला वह अपेक्षित दक्षता नहीं थी, बल्कि प्रतीत होता है कि कचरा उत्तरों का बड़े पैमाने पर उत्पादन था।

निष्कर्ष स्पष्ट है. आंशिक प्रतिस्थापन संभव है, लेकिन डिजाइन ज्ञान संचालन के बिना एसडी प्रतिस्थापन में विफलता की उच्च संभावना है। और अधिकांश विफलताएँ मॉडल चयन त्रुटियों के कारण नहीं होती हैं। इनपुट डेटा की गुणवत्ता और परिचालन जिम्मेदारियों का डिज़ाइन अपर्याप्त है।

सर्विस डेस्क क्षेत्र में, एक ही समय में सही उत्तर और ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता होती है। इन दोनों लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, दोनों को प्राप्त करने का एकमात्र तरीका ``आधिकारिक ज्ञान जो संगठन के लिए अनुमोदित और सही है’’ प्राप्त करना है।

निष्कर्ष पहले

भले ही आप संपूर्ण पिछला लॉग इनपुट करें, यदि गुणवत्ता कम है, तो यह बस उच्च गति पर कचरा खोजेगा और कचरा जैसे उत्तर लौटाएगा।
भले ही संगठन के भीतर सभी जानकारी इनपुट हो, यदि औपचारिक और अनौपचारिक के बीच की सीमा अस्पष्ट है, तो यह संगठन के आधिकारिक संदर्भ या नियमों को माने बिना गलत उत्तरों को सही ठहराने का एक उपकरण बन जाता है।
एक संरचना जो केवल सामान्य शब्दों में उत्तर देती है वह संगठन के नियमों के विरुद्ध है और इसका उपयोग क्षेत्र में नहीं किया जा सकता है।
वास्तविक समाधान एआई सहायता के साथ केसीएस (ज्ञान-केंद्रित सेवा) लूप चलाना और संदर्भ स्रोत और जिम्मेदार व्यक्ति की गुणवत्ता को स्पष्ट करना है।
एआई जो अनुमोदित आधिकारिक ज्ञान का संदर्भ नहीं दे सकता, उसका उपयोग सर्विस डेस्क उत्पादन में नहीं किया जा सकता है।

“अभी के लिए सब कुछ लगा देना” विफल क्यों हो जाता है?

1. पिछले पत्राचार लॉग पहले स्थान पर ज्ञान नहीं हैं।

फ़ील्ड में टिकट बंद करने के लिए कई पूछताछ लॉग लिखे जाते हैं। हालाँकि यह अपने आप में व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए सही है, लेकिन पुन: प्रयोज्य ज्ञान के रूप में यह अक्सर अपर्याप्त होता है।

आवश्यक जानकारी गायब है (प्रयुक्त उपकरण, प्राधिकरण, कनेक्शन मार्ग, पर्यावरण अंतर)।
लक्ष्य टिकट पूरा करना है, और चरम मामलों में यह “पत्राचार पूरा” के साथ समाप्त हो सकता है। पुन: उपयोग के लिए अभिप्रेत नहीं है.
संक्षिप्तीकरण और बोलचाल का मिश्रण, और प्रभारी व्यक्ति के मौन ज्ञान पर निर्भर करता है।
मूल कारण और अंतरिम समाधान को अलग नहीं किया गया है।

यदि इस स्थिति में कोई लॉग RAG को सबमिट किया जाता है, भले ही खोज सफल हो, उत्तर सटीक नहीं होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई उन दस्तावेज़ों को पूरक कर सकता है जो मनुष्यों द्वारा पढ़े जाने पर भी अस्पष्ट या समझ से बाहर हैं, जिसके परिणामस्वरूप अवास्तविक भ्रमपूर्ण उत्तर तैयार होते हैं। इससे परेशानी वाली स्थिति पैदा हो जाती है, जहां जवाब तो तुरंत मिल जाता है, लेकिन समस्या का समाधान नहीं होता। यहां तक कि अगर आपको लगता है कि प्रॉम्प्ट ख़राब है और आप जितना हो सके इसे ट्यून करने की कोशिश करते हैं, तो संभवतः यह व्यर्थ हो जाएगा। कम से कम मेरे साथ तो ऐसा हुआ.

2. आंतरिक जानकारी का पूर्ण इनपुट “आधिकारिक कमजोर पड़ने” का कारण बनता है

वह कॉन्फ़िगरेशन जो उपयोगकर्ताओं को सभी आंतरिक विकी,'' सभी फ़ाइल सर्वर,’’ और ``सभी चैट लॉग’’ पढ़ने की अनुमति देता है, पहली नज़र में व्यापक है। हालाँकि, वास्तव में, यह एक ही खोज स्क्रीन पर विश्वसनीयता की विभिन्न डिग्री के साथ जानकारी व्यवस्थित करने के समान है।

आमतौर पर निम्नलिखित होता है:

आधिकारिक प्रक्रियाएं (अनुमोदित) और व्यक्तिगत नोट्स (अस्वीकृत) एक ही कॉलम में खोजे जाते हैं
अप्रचलित प्रक्रियाएं बनी रहती हैं और नवीनतम प्रक्रियाओं के साथ टकराव होता है
अस्थायी जानकारी को स्थायी प्रक्रिया के रूप में गलत तरीके से उद्धृत किया जाता है
उलटाव तब होता है जब लेख की अद्यतन तिथि और समय नया होता है लेकिन सामग्री पुरानी होती है।

RAG “दस्तावेज़ ढूंढने” में अच्छा है। हालाँकि, यह सुनिश्चित करने के लिए एक अलग प्रणाली बनाई जानी चाहिए कि दस्तावेज़ संगठन के लिए सही है।

3. संगठनात्मक नियमों को जाने बिना सामान्यीकरणों का उपयोग नहीं किया जा सकता, भले ही वे सही हों।

अपर्याप्त औपचारिक ज्ञान वाले एआई अक्सर ऐसे उत्तर लौटाते हैं जो तकनीकी रूप से तो सही होते हैं लेकिन परिचालन की दृष्टि से अव्यवहार्य होते हैं।

स्थानीय प्रशासकीय विशेषाधिकार प्रदान करें
सुरक्षा सेटिंग्स में अस्थायी छूट
व्यक्तिगत विवेक पर बाहरी क्लाउड का उपयोग
क्रॉस-फंक्शनल डेटा तक सीधी पहुंच

भले ही एआई एक सामान्य समाधान लौटाता है, लेकिन संगठनात्मक नियमों का उल्लंघन होने पर इसे लागू करना असंभव होगा। इस समय, सर्विस डेस्क एआई एक ऐसा उपकरण भी बन सकता है जो नियम-तोड़ने को उचित ठहराता है। इसका उपयोग व्यावसायिक समस्याओं के समाधान के रूप में नहीं किया जा सकता।

साइट पर होने वाली विफलताओं के उदाहरण

विफलता उदाहरण 1: वीपीएन कनेक्शन विफलता के कारण गलत दिशा

लक्षण: “घर से वीपीएन से कनेक्ट करने में असमर्थ”
एआई उत्तर: “कृपया ओएस नेटवर्क सेटिंग्स प्रारंभ करें और पुनरारंभ करें।”
वास्तविक: इसका कारण प्रमाणीकरण अवसंरचना पक्ष पर प्रमाणपत्र निरस्तीकरण है, और इसे उपयोगकर्ता पक्ष पर हल नहीं किया जा सकता है।

तुम क्यों जाग गये? ऐसा इसलिए है क्योंकि पिछले लॉग में कई “व्यक्तिगत उपकरणों की अस्थायी खराबी” शामिल थीं, और एआई उनकी ओर आकर्षित था। इसके अलावा, ``सेवा-पक्ष विफलताओं को अलग करने’’ की प्रक्रिया आधिकारिक ज्ञान के अनुसार कमजोर थी, इसलिए इसे शीर्ष उम्मीदवार के रूप में स्थान नहीं दिया गया था। इसके अलावा, ‘‘क्या उपयोगकर्ताओं के लिए बिना अनुमति के एनडब्ल्यू सेटिंग्स को रीसेट करना ठीक है?’’ के संगठनात्मक संदर्भ को उत्तर में शामिल नहीं किया गया है।

विफलता उदाहरण 2: सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन में नियमों के उल्लंघन का प्रस्ताव

लक्षण: “मैं विश्लेषण टूल का उपयोग करना चाहता हूं”
एआई उत्तर: “परीक्षण संस्करण स्वयं डाउनलोड करें और इसका उपयोग शुरू करें।”
व्यवहार में: संगठनों के लिए खरीद, लाइसेंस प्रबंधन और कैरी-ऑन स्क्रीनिंग आवश्यक है।

तुम क्यों जाग गये? ऐसा इसलिए है क्योंकि आधिकारिक खरीद प्रवाह दस्तावेजों को बाहरी सामान्य लेखों और व्यक्तिगत मेमो का हवाला देकर दबा दिया गया था। यह क्या किया जा सकता है'' को क्या करना ठीक है’’ से अलग न कर पाने का एक विशिष्ट उदाहरण है।

विफलता उदाहरण 3: प्रश्न वही, उत्तर हर बार बदल जाता है

लक्षण: “ईमेल अग्रेषण सेट करने के चरण क्या हैं?”
एआई उत्तर: दिन पर निर्भर करता है
वास्तविक: पुराना ऑपरेशन प्रक्रिया पृष्ठ और नया प्रक्रिया पृष्ठ सह-अस्तित्व में है

तुम क्यों जाग गये? ऐसा इसलिए है क्योंकि “वैध संस्करण” (वैध प्रारंभ तिथि, उन्मूलन तिथि, अनुमोदनकर्ता) को इंगित करने वाला कोई मेटाडेटा नहीं था, और उत्तर खोज रैंकिंग में भिन्न थे। जब व्यक्तिगत ईमेल और चैट स्निपेट्स को मिश्रित किया जाता है, तो संभावना बढ़ जाती है कि एक अनौपचारिक स्पष्टीकरण उच्च रैंक पर होगा।

तो क्या करें: एआई सहायता से केसीएस लूप चलाएं

वास्तविक समाधान केसीएस को एआई से बदलना नहीं है। एआई के साथ केसीएस में तेजी लाना।

केसीएस क्या है?

केसीएस (ज्ञान-केंद्रित सेवा) एक परिचालन अवधारणा है जो पूछताछ प्रतिक्रिया के क्षेत्र में उत्पन्न ज्ञान को रिकॉर्ड करती है, उसका पुन: उपयोग करती है और उसमें सुधार करना जारी रखती है। महत्वपूर्ण बात ``समस्या को हल करने के बाद एक दस्तावेज़ लिखना’’ नहीं है, बल्कि समस्या को हल करने के कार्य में अद्यतन ज्ञान को शामिल करना है। आरएजी युग में केसीएस का पुनर्मूल्यांकन क्यों किया जा रहा है इसका कारण सरल है: खोज गंतव्य की गुणवत्ता काफी हद तक उत्तरों की गुणवत्ता निर्धारित करती है।

लघुकथा: कहानी पुरानी है, लेकिन प्रभावी है।

KCS 1992 में शुरू हुआ एक विचार है, जो AI से भी बहुत पुराना है। हालाँकि, वर्तमान में इसके प्रभावी होने का कारण यह है कि ज़मीनी स्तर पर मुद्दे मूलतः नहीं बदले हैं।

एक लॉग है, लेकिन मैं उसे पढ़ नहीं सकता।
एक दस्तावेज़ है, लेकिन मैं आधिकारिक संस्करण नहीं जानता।
अद्यतन नहीं किया गया और सड़ गया

जब आप जेनरेशन एआई को शामिल करते हैं, तो ये तीन चीजें गायब होने के बजाय बढ़ जाती हैं। इसीलिए आकर्षक नई सुविधाओं से पहले सादे लेकिन अटूट केसीएस मोल्ड पर वापस जाना समझ में आता है।

केसीएस ऑपरेशन के लिए न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन

‘कैप्चर’: पूछताछ का जवाब देते समय लक्षणों, कारणों, प्रति-उपायों और लागू स्थितियों की संरचना और रिकॉर्ड करें।
‘संरचना’: एक टेम्प्लेट बनाएं और पर्यावरणीय परिस्थितियों, लक्ष्य सीमा और निषेधों को अनिवार्य आइटम बनाएं।
पुन: उपयोग: अगली पूछताछ देखें और उत्तर और आधार यूआरएल को एक सेट के रूप में प्रस्तुत करें
‘सुधार’: वास्तविक संचालन में अंतर को प्रतिबिंबित करना और अस्पष्ट शब्दों और पुरानी प्रक्रियाओं को सही करना जारी रखना

प्रोडक्शन लूप: आधिकारिक ज्ञान के साथ एआई उत्तरों का पोषण करना

क्षेत्र में, अगले लूप में धीरे-धीरे आवेदन के दायरे का विस्तार करना यथार्थवादी है।

यूजर सबसे पहले AI पूछता है
यदि एआई समस्या का समाधान नहीं करता है, तो सर्विस डेस्क (एसडी) को बताएं
एआई द्वारा पढ़ने के लिए उपयुक्त टेम्पलेट का उपयोग करके एसडी पत्राचार रिकॉर्ड को ज्ञान में परिवर्तित करें
एआई संदर्भ डेटा स्रोतों में केवल अनुमोदित और समीक्षा की गई आधिकारिक जानकारी जोड़ें
समान पूछताछ से एआई की प्राथमिक प्रतिक्रिया दर और सही उत्तर दर में वृद्धि होती है

इस लूप का मुख्य बिंदु ज्ञान का संचय है जिसका उपयोग “मात्रा” के बजाय “अनुमोदन” या आधिकारिक उत्तर के लिए किया जा सकता है। एआई के लिए डेटा स्रोत केवल “अनुमोदित जानकारी” बनाएं, न कि “रिकॉर्ड की गई जानकारी”। यदि इसे तोड़ा जाता है, तो उत्तरों की सीमा का विस्तार होगा, लेकिन सटीकता नहीं होगी।

ऐसे क्षेत्र जिन्हें एआई पर छोड़ा जा सकता है

समान प्रश्नों का समूहन
मसौदा उत्तर तैयार करना (साक्ष्य के साथ)
गुम वस्तुओं को इंगित करें (“लक्ष्य ओएस अज्ञात है”, “प्राधिकरण पूर्वापेक्षाएँ नहीं बताई गई हैं”, आदि)
डुप्लिकेट ज्ञान को एकीकृत करने के लिए उम्मीदवारों की प्रस्तुति

ऐसे क्षेत्र जहां इंसानों को जिम्मेदार होना चाहिए

आधिकारिक/अनौपचारिक निर्णय
प्रक्रियाओं को मंजूरी और उन्हें खत्म करने का फैसला
अपवाद प्रबंधन की अनुमति दें
ज्ञान समाप्ति प्रबंधन

अगर आप इसे AI पर छोड़ने की कोशिश भी करेंगे तो AI ठीक से रिस्पॉन्स नहीं दे पाएगा।

व्यावहारिक बिंदु

व्यवहार में निम्नलिखित बातों का ध्यान रखना चाहिए।

ज्ञान संक्रिया पक्ष

परिभाषित करें कि किस प्रकार का आधिकारिक ज्ञान कौन बनाएगा और कब प्रकाशित करेगा, और निर्माण और गुणवत्ता आश्वासन योजना पर निर्णय लेगा।
परिभाषित करें कि ज्ञान को कौन देख सकता है और पहुंच नियंत्रण पर निर्णय ले सकता है।

एआई पक्ष

छात्रों को संकेत में अपने उत्तरों के लिए तर्क प्रदान करने के लिए स्पष्ट रूप से निर्देश दें।
उत्तर सृजन में अनौपचारिक/अनधिकृत स्रोतों का उपयोग करने की अनुमति न दें।

बेहतर संचालन

एआई के गलत उत्तरों को एकत्र करने के साधन निर्धारित करें और सामान्य संचालन में सुधार के लिए ज्ञान सृजन को शामिल करें।

ये तीन बिंदु अमूर्त लग सकते हैं, लेकिन लागू होने पर ये अंतर पैदा करते हैं। जो टीमें यह निर्णय लेती हैं कि ‘‘कौन जिम्मेदार होगा’’, वे पहले तेजी से सुधार करती हैं, जबकि जो टीमें निर्णय नहीं लेतीं, वे बार-बार वही गलतियाँ करती हैं।

“क्या इसे बदला जा सकता है?” का उत्तर

यदि आप मुझसे पूछें कि क्या किसी सर्विस डेस्क को 100% एआई एजेंट द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है, तो वर्तमान उत्तर “नहीं” है। हालाँकि, यदि आप पूछताछ के प्रकारों को तोड़ते हैं और एक ऑपरेशन स्थापित करते हैं जो ज्ञान जिम्मेदारियों को स्पष्ट करता है, प्राथमिक उत्तरों की प्रस्तुति, निश्चित मार्गदर्शन और मानक प्रक्रियाओं को पूरी तरह से प्रतिस्थापित किया जा सकता है।

दूसरे शब्दों में, मुद्दा एआई की बुद्धिमत्ता का नहीं है।

आधिकारिक तौर पर कौन सा ज्ञान अपनाएं?
गुणवत्ता की गारंटी कौन देता है?
गलती होने पर तुम्हें कौन रोकेगा?

केवल वे संगठन जो इन तीन बिंदुओं को डिज़ाइन कर सकते हैं, एआई एजेंटों को सिर्फ एक त्वरित चैट टूल'' से एक व्यावसायिक ताकत’’ में बदलने में सक्षम होंगे। इसके विपरीत, जिस संगठन के पास अनुमोदित आधिकारिक ज्ञान संचालन नहीं है, वह सेवा डेस्क गुणवत्ता बनाने में सक्षम नहीं होगा, चाहे मॉडल कितना भी परिष्कृत क्यों न हो।

सारांश

यह विचार कि ``यदि आप सभी लॉग शामिल करते हैं, तो आप अधिक स्मार्ट बन जाएंगे’’ एक भ्रम है। सर्विस डेस्क एआई के अटकने का असली कारण ज्ञान की मात्रा नहीं, बल्कि ज्ञान के प्रशासन की कमी है।

अब हमें जो करने की ज़रूरत है वह भव्य संपूर्ण स्वचालन नहीं है। यह एक कम महत्वपूर्ण ऑपरेशन है जो केसीएस लूप को चलाने और आधिकारिक ज्ञान विकसित करने के लिए एआई सहायता का उपयोग करता है।

जैसे-जैसे संगठन इस विनम्रता को स्वीकार करना शुरू करते हैं, उनकी प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता स्पष्ट रूप से बदल जाती है। सर्विस डेस्क पर एआई का उपयोग करते समय, सर्वोच्च प्राथमिकता हमेशा समान होती है। **अनुमोदित और संस्थागत रूप से सही आधिकारिक ज्ञान को लगातार विकसित करें। **