Agent boom ఇప్పుడు ఒక management problemగా మారుతోంది
Enterprise AI agentsను ప్రారంభించడం సులభం, వాటిని నకలు చేయడం సులభం, కానీ వాటిని ట్రాక్ చేయడం వేగంగా కష్టమవుతోంది. ఇదే మూల పదార్థంలో highlighted చేసిన కొత్త Rubrik ZeroLabs survey ఇచ్చిన ప్రధాన హెచ్చరిక. ఇందులో, తమ సంస్థల్లో పనిచేస్తున్న agentsపై పూర్తి నియంత్రణ ఉందని కేవలం 23% IT managers మాత్రమే చెబుతున్నారని తేలింది. మరొక మాటలో చెప్పాలంటే, సుమారు నలుగురిలో ముగ్గురికి ఇది లేదు.
ఈ సంఖ్య ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే AI agentsపై ప్రస్తుత చర్చ తరచుగా వేగం మరియు productivityపై దృష్టి పెడుతోంది. Vendors, agentsను autonomyతో పనిచేసే, పునరావృత పనులను చేపట్టే, direct human intervention అవసరాన్ని తగ్గించే softwareగా వివరిస్తున్నారు. Survey, ఆ వాగ్దానంలో ఉన్న తక్కువ ఆకర్షణీయమైన భాగాన్ని చాలా కంపెనీలు గుర్తిస్తున్నాయని సూచిస్తోంది: agents teams, tools, vendors అంతటా విస్తరించిన తర్వాత, governance adoptionను చాలా వెనుకబెట్టవచ్చు.
ఆందోళన కేవలం administrative అశుభ్రత గురించి మాత్రమే కాదు. Source text ప్రకారం, 81% respondents తమ పరిధిలో ఉన్న agents workflow improvements ద్వారా ఆదా చేయాల్సిన సమయానికంటే manual auditing మరియు monitoringలో ఎక్కువ సమయం కావాలని చెబుతున్నారు. ఇది automation గురించి ఉన్న ప్రధాన వాదనను తలకిందులు చేస్తుంది. Organizations, agentsను పర్యవేక్షించడంలో తిరిగి పొందే efficiencyకంటే ఎక్కువ శ్రమ పెడితే, business caseను సమర్థించడం కష్టం అవుతుంది.
Productivity tool నుంచి security exposure వరకు
Survey agent sprawlను ఒక security problemగానూ చూపుతోంది. Source text ప్రకారం, 86% IT managers వచ్చే సంవత్సరంలో agentic proliferation security guardrailsను మించిపోతుందని ఆశిస్తున్నారు, మరియు 52% మంది ఆ gap ఆరు నెలల్లోనే కనిపించవచ్చని భావిస్తున్నారు. ఇది దూర భవిష్యత్తు risk కాదు. చాలా technical leaders control problemను తక్షణ సమస్యగా చూస్తున్నారని ఇది సూచిస్తోంది.
దీని mechanics పరిచయమే. వినియోగదారులు VPNలను ఆపేయడం లేదా ఇతర security measuresను దాటవేయడం ద్వారా controlsను తప్పించుకుని, assistantsలా పనిచేసే agentsను ప్రారంభించగలరని source material చెబుతోంది. ఫలితంగా, అనుమతించని AI applications పరిమాణం పెరుగుతుంది, అంతర్గతంగానూ బయట vendors ద్వారా కూడా. వాస్తవంగా, agents enterprise technology గతంలో చూసిన patternను మళ్లీ నడపవచ్చు: ముందు వేగవంతమైన grassroots adoption, తరువాత governance architecture.
ఈ పోలిక materialలో నేరుగా ఉంది. Pieceలో quoted చేసిన Microsoft senior product manager Kriti Faujdar ప్రకారం, ఈ pattern ప్రారంభ cloud adoptionను పోలి ఉంటుంది, అప్పట్లో teams వివిధ frameworks మరియు vendorsతో స్వతంత్రంగా services ప్రారంభించాయి. అప్పుడు దాని ఫలితం fragmentation మరియు దాగి ఉన్న security gaps. ఇప్పుడు concern ఏమిటంటే, AI agents dataను కేవలం నిల్వ చేయడం లేదా ప్రాసెస్ చేయడం మాత్రమే కాకుండా చర్య కూడా తీసుకోగలిగే కారణంగా, ఆ risks మరింత పెరగవచ్చు.
“Complete control” ఎందుకు అంత ఉన్నతమైన ప్రమాణం
Survey ఏమి కొలుస్తోందో స్పష్టంగా తెలుసుకోవడం ముఖ్యం. “Complete control” అనేది చాలా కఠినమైన standard. ఇది agents ఉన్నాయని తెలుసుకోవడమే కాదు; అవి ఎక్కడ deploy అయ్యాయి, ఏ dataను access చేయగలవు, ఏ systemsపై చర్య తీసుకోగలవు, వాటిని ఎవరు approve చేశారు, అవి ఎలా monitor అవుతున్నాయి, వాటి చర్యలను ఎలా reverse చేయవచ్చో తెలుసుకోవడం కూడా ఇందులో వస్తుంది.
ఆ చివరి అంశం ప్రత్యేకంగా ముఖ్యం. Nearly all respondents వద్ద unintended agent actionsను rollback చేయడానికి అవసరమైన “undo” capabilities లేవని source చెబుతోంది. Conventional software governanceలో reversibility మూలాధారం. ఒక system తప్పుగా ప్రవర్తిస్తే, operators స్పష్టమైన audit trail మరియు నమ్మకమైన recovery path కోరుకుంటారు. Autonomous లేదా semi-autonomous agentsలో rollback లేకపోవడం మరింత ప్రాధాన్యం కలిగిస్తుంది, ఎందుకంటే ఈ systems workflows across చర్యలు తీసుకోవడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడ్డాయి.
ఇది ప్రశ్నలకు సమాధానాలు ఇచ్చే chatbot మరియు connected systemsలో మార్పులు చేసే agent మధ్య తేడా. Technology approvals, records, customer communications లేదా internal processesను తాకడం మొదలైన వెంటనే governance procurement checkbox కాకుండా operational disciplineగా మారుతుంది.
Organizations real timeలో ఏమి నేర్చుకుంటున్నాయి
విస్తృత పాఠం ఏమిటంటే, enterprise AI ఇప్పుడు కేవలం tooling problem కాదు; అది institutional problemగా మారుతోంది. గత రెండు సంవత్సరాలలో, అనేక organizations ప్రయోగ దశపై దృష్టి పెట్టాయి. agents ఏమి చేయగలవు, teams వాటిని ఎంత వేగంగా నిర్మించగలవు, productivity gains ఎక్కడ కనిపించగలవు అనే విషయాలు తెలుసుకోవాలని చూశారు. ఇప్పుడు ఆ దశ inventory, accountability, security, labor overhead ప్రశ్నలతో ఢీకొంటోంది.
Survey numbers సూచిస్తున్నది ఏమిటంటే, ఆశించిన savingsలో కొంత భాగం supervision costs వల్ల సమతుల్యం అవుతోంది. దీని అర్థం agents ప్రతిచోటా విఫలమవుతున్నాయని కాదు. చాలా organizations ఇంకా unmanaged expansion phaseలో ఉన్నాయి, అక్కడ deployment operating disciplineను మించిన వేగంతో సాగుతోంది. అలాంటి పరిస్థితిలో enthusiasm కొంతకాలం నిలిచిపోవచ్చు, కానీ trust నిలుపుకోవడం కష్టం.
Source text agent managementను “first-class discipline”గా మార్చాలని వాదిస్తోంది. మొత్తం reportలో ఇదే అత్యంత ఉపయోగకరమైన framing. Companies ఇప్పటికే identity, endpoints, cloud assets, data accessను dedicated tooling మరియు proceduresతో ఉన్న governance domainsగా పరిగణిస్తున్నాయి. Survey ప్రకారం AI agents కూడా అదే స్థితి వైపు వెళ్తున్నాయి.
AI agent market యొక్క తదుపరి దశ
ఆ మార్పు స్థిరపడితే, agents చుట్టూ ఉన్న market వేగంగా మారవచ్చు. గెలిచే వారు అత్యంత ఆకర్షణీయమైన demonstrations ఉన్న vendors మాత్రమే కాదు. వారు deploymentను security మరియు IT teamsకు అర్థమయ్యేలా చేసే వారు కావచ్చు: inventory controls, permission boundaries, action logs, rollback options, మరియు స్పష్టమైన operating policies.
అది enterprise AI adoptionలో మరింత గంభీరమైన దశను సూచిస్తుంది. agents ఏమి automate చేయగలవో మాత్రమే అడగకుండా, కొనుగోలుదారులు ఆ agentsను scaleలో govern చేయగలమా అని అడుగుతారు. Survey agent wave వెనక్కి వెళ్తోందని చెప్పడం లేదు. అసలు విరుద్ధంగా, adoption అంత వేగంగా సాగుతోందని, చాలా organizations ఇప్పటికే వెనుకబడినట్లు భావిస్తున్నాయని అది సూచిస్తోంది.
ముఖ్య మార్పు ఏమిటంటే, uncontrolled growthను ఇక తాత్కాలిక అసౌకర్యంగా చూడటం లేదు. ఇది enterprise AIని నిర్వచించే risksలో ఒకటిగా మారుతోంది. Sprawl, visibility, reversibilityకి పరిష్కారం కనుగొనే companies agents యొక్క నిజమైన దీర్ఘకాల విలువను పొందగలవు. అలా చేయనివి, మొదట సమయం ఆదా చేయాల్సిన systemsను audit చేయడంలో వచ్చే ఏడాదిని గడిపే పరిస్థితి ఎదుర్కొనవచ్చు.
ఈ వ్యాసం ZDNET నివేదికపై ఆధారపడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on zdnet.com
