आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की आधुनिक प्रणालियाँ केवल प्रश्नों का उत्तर देने से परे जाकर जटिल कार्य करने में सक्षम हैं। एक उदाहरण दिया गया है जहाँ AI 80,000 फ़ाइलों को संसाधित करता है और ग्राफ़, छवियों और स्पष्ट कथा के साथ एक प्रस्तुति उत्पन्न करता है, या रेंडरिंग के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर का उपयोग किए बिना कोड की मदद से एक विस्तृत 3डी दृश्य बनाता है।
TechSparks 2026 कार्यक्रम में, गूगल क्लाउड में डिजिटल मूलनिवासियों, स्टार्टअप्स और आईटी कंपनियों के लिए AI ग्राहक इंजीनियरिंग विभाग के प्रमुख राजेश शिवाणी ने प्रस्तुत किया कि जेमिनी का उपयोग वॉयस AI, स्वायत्त एजेंटों और सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में कैसे किया जाता है।
उनके मास्टरक्लास का विषय यह था कि व्यवसाय प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए AI का उपयोग करने से हटकर उसे कार्य सौंपने तक कैसे बढ़ सकते हैं। शुरू में, AI उपकरण चैट इंटरफेस के माध्यम से लोकप्रिय हुए जो सवालों के जवाब देते थे। अगला चरण एजेंट AI है, जो सिस्टम को कार्यों की योजना बनाने, जानकारी तक पहुंचने और उपयोगकर्ता की ओर से कार्रवाई करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति देता है।
राजेश ने समझाया कि 'एजेंट अब केवल मॉडल प्लस फ्रेमवर्क है', जिसमें मॉडल के आसपास के बुनियादी ढांचे का वर्णन किया गया है जो मेमोरी, संदर्भ, अनुमतियों और कार्यों के निष्पादन का प्रबंधन करता है। उपयोगी एजेंट बनाने के लिए चार घटकों की आवश्यकता होती है: लक्ष्य, स्पष्ट निर्देश, प्रासंगिक ज्ञान और इन ज्ञानों को लागू करने के लिए उपकरण। आंतरिक कंपनी डेटा विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों के पास इस कंपनी की विशिष्ट प्रक्रियाओं या ग्राहकों की जानकारी तक पहुंच नहीं हो सकती है।
शिवाणी ने गूगल के ओपन नॉलेज फॉर्मेट (Open Knowledge Format, OKF) के बारे में भी बताया, जिसका उद्देश्य संगठनों को जानकारी को AI एजेंटों के लिए सुलभ बनाने का एक संरचित तरीका प्रदान करना है।
प्रमुख प्रदर्शन उदाहरणों में से एक वॉयस AI का उपयोग था। सिंगापुर की कंपनी Grab के लिए विकसित एक प्रणाली यात्रियों और ड्राइवरों को हवाई अड्डे पर मुलाकातों का समन्वय करने में मदद करती थी, जिससे भाषा की बाधाएं दूर होती थीं। इस प्रदर्शन ने दिखाया कि वॉयस AI 85 से अधिक भाषाओं में बातचीत का समर्थन कैसे कर सकता है।
एक अन्य उदाहरण ने AI की वीडियो को अंग्रेजी से मराठी और मलयालम में आवाज देने की क्षमता का प्रदर्शन किया, साथ ही होंठों और चेहरे के भावों को सिंक्रनाइज़ भी किया। ऐसी सुविधाएँ कंपनियों को कम उत्पादन चरणों के साथ बहुभाषी शिक्षण सामग्री, मार्केटिंग वीडियो और ग्राहक संचार में मदद कर सकती हैं।
राजेश शिवाणी ने इस बात पर जोर दिया कि 'आवाज़ नया यूजर इंटरफ़ेस बन रही है', जो ग्राहकों और कर्मचारियों के लिए वॉयस इंटरैक्शन के बढ़ते महत्व की ओर इशारा करता है।
उन्होंने सिटिजनबैंक के खुदरा बैंकिंग के लिए बनाए गए एक वर्चुअल बैंकिंग सहायक का भी प्रदर्शन किया। प्रदर्शन के दौरान, AI अवतार ने सावधि जमा को चुकाने के विकल्पों की व्याख्या की और ग्राहक द्वारा 12 महीने की अवधि चुनने के बाद नवीनीकरण किया।
वॉयस सुविधाओं के अलावा, शिवाणी ने कोडिंग और साइबर सुरक्षा के लिए गूगल के उपकरणों पर प्रकाश डाला। एंटीग्रेविटी टूल डेवलपर्स को एप्लिकेशन बनाने में मदद करता है, और कोडमेंडर कोड में कमजोरियों का पता लगा सकता है, सुधार उत्पन्न कर सकता है और उन्हें सैंडबॉक्स में परीक्षण कर सकता है।
एक प्रदर्शन में, जेमिनी ने NASA के खुले संग्रह से 80,000 फ़ाइलों का विश्लेषण किया, जिसमें मंगल ग्रह पर मौसम और हेलीकॉप्टरों की टेलीमेट्री डेटा शामिल था, और प्रदान किए गए टेम्पलेट और डिज़ाइन दिशानिर्देशों का उपयोग करके एक प्रस्तुति तैयार की।
एक अन्य प्रदर्शन ने दिखाया कि कैसे मॉडल ने रेंडरिंग के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर या बाहरी संसाधनों की आवश्यकता के बिना, पायथन और NumPy का उपयोग करके 3डी पुस्तकालय का विस्तृत दृश्य उत्पन्न किया।
कंपनियों के लिए जो AI कार्यान्वयन की लागत पर विचार कर रही हैं, शिवाणी ने उल्लेख किया कि सबसे शक्तिशाली मॉडल हमेशा आवश्यक नहीं होता है। उन्होंने समझाया कि 'हर चीज के लिए अत्याधुनिक मॉडल रखने की ज़रूरत नहीं है', क्योंकि सरल कार्यों को तेज़ और कम लागत वाले मॉडल द्वारा किया जा सकता है।
जैसे-जैसे एजेंट अधिक काम संभालते हैं, व्यवसायों को अनुमतियों, सुरक्षा, खर्च और स्वचालित गतिविधियों के प्रबंधन के तरीकों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता होगी। शिवाणी ने संगठनों से भविष्य के बारे में सोचने का आग्रह किया जहां उनकी प्रणालियों के साथ केवल मनुष्यों के बजाय एजेंटों के साथ इंटरैक्ट किया जाएगा। उन्होंने अनुमान लगाया कि डेवलपर्स हर कदम को स्वयं करने के बजाय एजेंट प्रबंधकों के रूप में अधिक बार कार्य कर पाएंगे।
मुख्य कार्य अब केवल एक सक्षम AI मॉडल का चयन करना नहीं है, बल्कि एजेंटों को आवश्यक ज्ञान और उपकरण प्रदान करना है, साथ ही यह सुनिश्चित करना है कि वे सुरक्षित और विश्वसनीय तरीके से कार्य करें।