ईएचएस के लिए एम्बेडेड एआई: सहायता से परिचालन बुद्धिमत्ता की ओर अग्रसर
AI यह प्रयोग के दायरे से आगे बढ़ चुका है। ईएचएस, गुणवत्ता, स्थिरता और संचालन टीमों के लिए चुनौती अब यह नहीं है कि एआई में क्षमता है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या यह बड़े पैमाने पर परिचालन निष्पादन, डेटा गुणवत्ता और निर्णय लेने में सुधार कर सकता है।
यूरोप इम्पैक्ट 2026 बेंचमार्क जेनसुइट कस्टमर कॉन्फ्रेंस में, बेंचमार्क जेनसुइट के संस्थापक और सीईओ मुकुंद, सीनियर वाइस प्रेसिडेंट कस्टमर सक्सेस एंड इंटीग्रेशन एग्जीक्यूटिव मार्क बोहनर और प्रिंसिपल डायरेक्टर, सब्सक्राइबर सक्सेस टॉम क्लार्क ने दिखाया कि कैसे एम्बेडेड एआई प्लेटफॉर्म विजन से व्यावहारिक वर्कफ़्लो समर्थन की ओर बढ़ रहा है। 2026 उत्पाद और एआई शोकेस इस बात पर ध्यान केंद्रित किया गया है कि एआई रिपोर्टिंग, निरीक्षण, परमिट, रासायनिक प्रबंधन, जोखिम दृश्यता और कार्यकारी अंतर्दृष्टि सहित रोजमर्रा के कार्यों में कैसे सहायता कर सकता है।
इस प्रदर्शनी ने एक स्पष्ट प्लेटफॉर्म नैरेटिव को उजागर किया: एआई तब सबसे अधिक मूल्यवान हो जाता है जब इसे एक कनेक्टेड ऑपरेटिंग मॉडल में एम्बेड किया जाता है, जहां फ्रंटलाइन डेटा कैप्चर, वर्कफ़्लो निष्पादन, जोखिम संबंधी जानकारी और रणनीतिक निर्णय लेने की प्रक्रिया एक दूसरे को मजबूत कर सकती है।
एआई तब सबसे अच्छा काम करता है जब वह काम के अनुरूप हो।
एआई तभी मूल्य प्रदान करता है जब वह कार्यप्रणाली का अभिन्न अंग बन जाता है। ईएचएस टीमों के लिए, इसका अर्थ है रिपोर्टिंग, निरीक्षण, जांच और निर्णय लेने के चरणों में आने वाली बाधाओं को कम करना।
जब एआई के लिए उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म छोड़ना पड़ता है, एक अलग प्रॉम्प्ट लिखना पड़ता है, जानकारी को किसी अन्य टूल में कॉपी करना पड़ता है, और फिर आउटपुट को वापस रिकॉर्ड में लाना पड़ता है, तो यह जल्दी ही एक अतिरिक्त कार्य बन जाता है। एआई का असली लाभ तब मिलता है जब वह काम के समय उपलब्ध हो, जिससे उपयोगकर्ताओं को अधिक संदर्भ के साथ और कम मैन्युअल प्रयास से कार्यों को पूरा करने में मदद मिलती है।
यह भूमिका है जेनी एआई जेनी एआई को खेलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक अलग इकाई के रूप में मौजूद रहने के बजाय, जेनी एआई बेंचमार्क जेनसुइट प्लेटफॉर्म के अनुभव का अभिन्न अंग बन रहा है, जो उपयोगकर्ताओं को उनके दैनिक कार्यों में सहायता प्रदान करता है। चाहे कोई समस्या की रिपोर्ट कर रहा हो, निरीक्षण चेकलिस्ट बना रहा हो, परमिट विवरण निकाल रहा हो या अगली कार्रवाई की समीक्षा कर रहा हो, एम्बेडेड एआई प्रक्रिया को तेज़ और अधिक उपयोगी बनाने में मदद कर सकता है।
जैसा कि मुकुंद ने समझाया, लक्ष्य एआई को उत्पादकता में वृद्धि के रूप में विकसित करना है, न कि उत्पादकता में कमी के रूप में।
फ्रंटलाइन एडॉप्शन सरलता पर निर्भर करता है
इस प्रस्तुति ने चर्चा को प्लेटफॉर्म के विज़न से जमीनी हकीकत की ओर मोड़ दिया। मार्क ने एक जानी-पहचानी चुनौती पर ध्यान केंद्रित करते हुए बात की शुरुआत की: डिजिटल प्रोग्राम तभी सफल होते हैं जब जमीनी स्तर के और परिचालन उपयोगकर्ता उनसे आसानी से जुड़ सकें। ईएचएस में, सबसे अच्छा डैशबोर्ड भी ज्यादा मददगार नहीं हो सकता अगर सही जानकारी सिस्टम में दर्ज ही न हो। सबसे मजबूत वर्कफ़्लो भी तब तक सफल नहीं होगा जब तक रिपोर्टिंग बहुत मैनुअल, बहुत धीमी या काम की गति से बिल्कुल अलग-थलग महसूस हो।
टॉम के उत्पाद प्रदर्शन ने दिखाया कि कैसे एम्बेडेड एआई यह अंतर को पाटने में मदद कर सकता है। कंसर्न रिपोर्टिंग में, उपयोगकर्ता एक फोटो ले सकते हैं, एआई को छवि का विश्लेषण करने दे सकते हैं, और सिस्टम को कंसर्न रिकॉर्ड के कुछ हिस्सों को भरने में मदद करने दे सकते हैं। डिस्क्राइब इट एआई फिर विवरण की मजबूती का आकलन कर सकता है और उपयोगकर्ता को आवश्यकतानुसार अधिक उपयोगी विवरण जोड़ने के लिए प्रेरित कर सकता है।
उपयोगकर्ता अनुभव का वह छोटा सा क्षण व्यापक परिचालन मूल्य रखता है। आसान रिपोर्टिंग बेहतर डेटा संग्रहण, बेहतर रिकॉर्ड गुणवत्ता, त्वरित प्रतिक्रिया और प्रवृत्ति विश्लेषण एवं जोखिम दृश्यता के लिए अधिक सुसंगत जानकारी प्रदान कर सकती है। एक कनेक्टेड सिस्टम ईएचएस सॉफ्टवेयर यह संस्था चिंताओं की रिपोर्टिंग और निरीक्षण से लेकर कार्यों, घटनाओं और कार्यक्रम की निगरानी तक, व्यापक कार्यप्रवाह में इन इनपुट को शामिल करने में मदद करती है।
बेहतर एआई की शुरुआत बेहतर डेटा से होती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की उपयोगिता उसके पीछे मौजूद डेटा पर निर्भर करती है। यदि जानकारी अपूर्ण, असंगत या असंबद्ध है, तो एआई के पास काम करने के लिए संदर्भ कम होता है और सार्थक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने की क्षमता भी कम हो जाती है। ईएचएस, गुणवत्ता, स्थिरता और संचालन टीमों के लिए, डेटा की गुणवत्ता केवल एक तकनीकी मुद्दा नहीं है। यह सीधे तौर पर जोखिम की स्पष्टता, परिचालन संबंधी जानकारी और कार्यकारी निर्णय लेने की क्षमता को प्रभावित करती है।
यहीं पर ऐसे उपकरणों की भूमिका आती है जैसे इसका वर्णन करें AI ये चीज़ें जितनी पहली नज़र में दिखती हैं, उससे कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण हो जाती हैं। लक्ष्य केवल उपयोगकर्ता को बेहतर विवरण लिखने में मदद करना नहीं है, बल्कि संदर्भ ताज़ा रहते हुए रिकॉर्ड की गुणवत्ता में सुधार करना है। डेटा संग्रह के समय मज़बूत होने से आगे की रिपोर्टिंग, विश्लेषण, समस्या निवारण और निर्णय लेने की प्रक्रिया अधिक विश्वसनीय हो जाती है।
निरीक्षण चेकलिस्ट बिल्डर में भी यही सिद्धांत देखने को मिला। टॉम ने दिखाया कि कैसे एआई मौजूदा फाइलों से निरीक्षण चेकलिस्ट को डिजिटाइज़ करने, प्रश्नों को निकालने, अनुभागों का सुझाव देने और तेज़ सेटअप में सहायता कर सकता है। हर चेकलिस्ट को मैन्युअल रूप से दोबारा बनाने के बजाय, टीमें अपने पास मौजूद सामग्री से शुरुआत कर सकती हैं और एक संरचित डिजिटल प्रक्रिया की ओर तेज़ी से बढ़ सकती हैं।
यह मुकुंद द्वारा वर्णित व्यापक एआई रणनीति से सीधे तौर पर जुड़ा हुआ है। एम्बेडेड एआई की शुरुआत कार्यकारी डैशबोर्ड से नहीं होती। इसकी शुरुआत उन दैनिक रिकॉर्ड, वर्कफ़्लो और इनपुट से होती है जो विश्वसनीय जानकारी को संभव बनाते हैं। जब डेटा संग्रहण बेहतर होता है, तो उससे जुड़ी हर चीज़ का मूल्य भी बढ़ जाता है।
सहायकों से एजेंटों तक
इस प्रदर्शनी में दिखाया गया कि एआई की क्षमताएं किस प्रकार कार्य-स्तर के समर्थन से लेकर अधिक विशिष्ट कार्यक्रम सहायता तक प्रगति कर रही हैं। एआई सहायक यह जानकारी का मसौदा तैयार कर सकता है, सारांश बना सकता है, जानकारी निकाल सकता है, छवियों का विश्लेषण कर सकता है या विवरणों को बेहतर बना सकता है। ये विशेषताएं काम के विशिष्ट क्षणों में आने वाली बाधाओं को कम करती हैं।
विशेषज्ञ एजेंट आगे बढ़ते हुए, इन्हें परिभाषित कार्यक्रम आवश्यकताओं के आधार पर डिज़ाइन किया गया है, जिसमें तर्क और संदर्भ को अनुभव में अंतर्निहित किया गया है। सत्र में परमिट एजेंट और केम एजेंट जैसे उदाहरणों का उल्लेख किया गया, जिनमें से प्रत्येक विशेष कार्यप्रवाह पर केंद्रित है।
सामान्य एआई सहायकों के विपरीत, विशेष रूप से निर्मित एआई एजेंट परिभाषित परिचालन कार्यप्रवाह, शासन संबंधी आवश्यकताओं और उद्यम डेटा संरचनाओं के भीतर कार्य करते हैं। यह अंतर ईएचएस, गुणवत्ता, स्थिरता और संचालन टीमों के लिए महत्वपूर्ण है, जहां सटीकता, संदर्भ, दोहराव और मानवीय समीक्षा आवश्यक हैं।
परमिट एजेंट यह परमिट से महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में मदद कर सकता है, जिसमें समय सीमा, शर्तें, उत्सर्जन स्रोत या पैरामीटर शामिल हैं। केम एजेंट एसडीएस से संबंधित वर्कफ़्लो का समर्थन कर सकता है, जिसमें रासायनिक अनुमोदन, सुरक्षा जानकारी, जोखिम विवरण और संचालन निर्देश से संबंधित संकेत शामिल हैं।
महत्वपूर्ण बात यह है कि ये एजेंट एक मजबूत प्रारंभिक बिंदु प्रदान करते हैं, साथ ही कार्यक्रम को समझने वाले लोगों के साथ सत्यापन बनाए रखते हैं।
जोखिम संबंधी खुफिया जानकारी के लिए विशेष रूप से निर्मित एआई की आवश्यकता होती है।
मुकुंद ने एआई सूट का एक व्यापक दृष्टिकोण भी प्रस्तुत किया, जिसमें रोजमर्रा के कार्यों में सहायता, जोखिम संबंधी जानकारी और एजेंटिक एआई शामिल हैं। इससे इस प्रस्तुति को एक व्यापक दिशा में स्थापित करने में मदद मिली: एआई को न केवल फॉर्म भरना आसान बनाना चाहिए, बल्कि टीमों को जोखिम की अधिक सुसंगत व्याख्या करने में भी मदद करनी चाहिए।
इसके लिए उपयुक्त एआई की आवश्यकता है। सामान्य एआई उपकरण मददगार हो सकते हैं, लेकिन ईएचएस और परिचालन जोखिम संबंधी कार्यों के लिए अक्सर व्यापक उत्तर से अधिक की आवश्यकता होती है। इसमें निरंतरता, संदर्भ, दोहराने योग्य तर्क और टीमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यप्रवाहों और डेटा से स्पष्ट जुड़ाव आवश्यक है।
इस सत्र में जोखिम संबंधी खुफिया क्षमताओं पर चर्चा की गई, जो महत्वपूर्ण घटनाओं और संभावित गंभीर चोट या मृत्यु की पहचान, एर्गोनॉमिक्स एआई, वीडियो विश्लेषण, कंप्यूटर विज़न और साझेदार-आधारित मॉडलों जैसे क्षेत्रों पर केंद्रित थीं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि जोखिम को केवल एक डेटा बिंदु से ही स्पष्ट रूप से नहीं देखा जा सकता। यह अक्सर चिंता रिपोर्टों, घटनाओं, निरीक्षणों, कार्रवाइयों, ऑडिट, परमिट, साइट की स्थितियों और परिचालन संदर्भ के माध्यम से सामने आता है।
एआई को ईएचएस टीमों को समय वापस देना चाहिए
तकनीकी चर्चा के पीछे एक बहुत ही व्यावहारिक बात छिपी थी: ईएचएस टीमों से अक्सर सीमित समय, सीमित संसाधनों और व्यापक परिचालन ज़िम्मेदारी के साथ अधिक काम करने की अपेक्षा की जाती है। मुकुंद ने कई भूमिकाएँ निभाने वाले कार्यात्मक नेताओं की वास्तविकता को उजागर किया, जबकि मार्क और टॉम ने दिखाया कि कैसे एम्बेडेड एआई रिपोर्टिंग और विवरण से लेकर दस्तावेज़ निकालने और चेकलिस्ट बनाने तक, दैनिक कार्यों में आने वाली बाधाओं को कम कर सकता है।
कुल मिलाकर, इस सत्र से एक स्पष्ट निष्कर्ष निकला। एआई को टीमों को दोहराव वाले मैन्युअल कार्यों के प्रबंधन में कम समय बिताने और उन क्षेत्रों में अधिक समय देने में मदद करनी चाहिए जहां उनकी विशेषज्ञता का सबसे अधिक प्रभाव होता है। ईएचएस टीमों के लिए, इसका अर्थ है संचालन में अधिक समय देना, फ्रंटलाइन कर्मचारियों का समर्थन करना, नेताओं को प्रशिक्षित करना, जोखिम को संदर्भ में समझना और संगठन को बेहतर निर्णय लेने में मदद करना।
सहायता से लेकर एजेंटिक वर्कफ़्लो तक
इस प्रदर्शनी में एक अधिक उन्नत दिशा भी प्रस्तुत की गई: एजेंटिक वर्कफ़्लो। टॉम ने वर्तमान मॉडल का वर्णन करते हुए कहा कि इसमें उपयोगकर्ता मुख्य भूमिका निभाते हैं और जेनी एआई सहायता करती है। भविष्य की दिशा में उपयोगकर्ता प्रक्रिया को निर्देशित करेंगे और जेनी एआई प्रक्रिया के अधिकांश भाग को संचालित करेगी।
इस बदलाव का मतलब है कि एआई केवल जानकारी या सुझाव ही नहीं देता। यह उपयोगकर्ता के इरादे, कार्यप्रवाह के संदर्भ और उपलब्ध डेटा के आधार पर काम को आगे बढ़ाने में मदद करना शुरू कर देता है। व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ जानकारी की व्याख्या करने, प्रासंगिक विवरण निकालने, अगले चरणों का सुझाव देने, रिकॉर्ड तैयार करने या उपयोगकर्ता को अधिक जटिल कार्यप्रवाह में मार्गदर्शन करने में मदद करना हो सकता है।
मानवीय समीक्षा अभी भी सर्वोपरि है। एजेंटिक वर्कफ़्लो का अर्थ निर्णय सौंपना नहीं है। इसका अर्थ है कि क्या करने की आवश्यकता है, यह पहचानने और काम शुरू करने के बीच के मैनुअल बोझ को कम करना।
सामरिक खुफिया जानकारी ही अगला क्षितिज है
इस प्रस्तुति ने व्यक्तिगत कार्यों और कार्यप्रवाहों से परे जाकर एक व्यापक अवसर, यानी रणनीतिक बुद्धिमत्ता पर ध्यान केंद्रित करते हुए, प्रक्रिया को पूर्ण किया। आज, कई नेता रिपोर्ट निकालने, डैशबोर्ड की समीक्षा करने, मेट्रिक्स की तुलना करने और यह निर्धारित करने में काफी समय व्यतीत करते हैं कि किस पर ध्यान देने की आवश्यकता है। डैशबोर्ड उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन फिर भी नेताओं को जानकारी की व्याख्या करने, पैटर्न को जोड़ने और आगे क्या करना है, यह तय करने की आवश्यकता होती है।
मुकुंद ने जेनी एआई अल्ट्रा के विज़न को इस प्रकार बताया कि यह नेताओं के लिए एंटरप्राइज़ डेटा के साथ जुड़ने का एक अधिक बुद्धिमान तरीका है। रिपोर्टों की समीक्षा करने के बजाय, नेता साइट विज़िट, बोर्ड मीटिंग, कार्यक्रम के मुख्य क्षेत्रों या उभरते जोखिमों के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं, और फिर उन्हें एक संश्लेषित जानकारी प्राप्त होगी जिसकी वे समीक्षा और पुष्टि कर सकते हैं।
दीर्घकालिक अवसर केवल प्रपत्रों को तेजी से पूरा करने तक सीमित नहीं है। यह परिचालन डेटा को रणनीतिक जानकारी में परिवर्तित करने का अवसर प्रदान करता है, जिसका उपयोग नेता जोखिमों को प्राथमिकता देने, क्रियान्वयन में सुधार करने और संगठनात्मक लचीलेपन को मजबूत करने के लिए कर सकते हैं।
फ्रंटलाइन उपयोगकर्ताओं को डेटा संकलन में आसानी चाहिए। ईएचएस टीमों को बेहतर कार्यप्रवाह की आवश्यकता है। कार्यक्रम प्रमुखों को उपयुक्त जोखिम संबंधी जानकारी चाहिए। अधिकारियों को स्पष्ट रणनीतिक दृश्यता चाहिए। रणनीतिक जानकारी तभी प्रभावी होती है जब उसके अंतर्गत डेटा, कार्यप्रवाह और संदर्भ सुदृढ़ हों।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नवीनता से अपरिहार्यता की ओर ले जाना
2026 प्रोडक्ट एंड एआई शोकेस से सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह निकला कि एआई को व्यावहारिक होना चाहिए। इससे फ्रंटलाइन कर्मचारियों को तेजी से रिपोर्ट करने में मदद मिलनी चाहिए, टीमों को बेहतर रिकॉर्ड बनाने में मदद मिलनी चाहिए, विशेषज्ञों को जानकारी को अधिक कुशलता से सत्यापित करने में मदद मिलनी चाहिए और नेताओं को यह समझने में मदद मिलनी चाहिए कि उन्हें कहां ध्यान केंद्रित करना है।
जिन संगठनों ने अभी-अभी एआई की यात्रा शुरू की है, उनके लिए शुरुआती बिंदु जटिल होने की आवश्यकता नहीं है। उन क्षेत्रों से शुरुआत करें जहां उपयोगकर्ताओं का समय बर्बाद होता है, जहां डेटा की गुणवत्ता प्रभावित होती है, या जहां मैन्युअल समीक्षा से काम धीमा हो जाता है। वहां से, एआई काम करने के अधिक संयोजित तरीके का समर्थन कर सकता है। फ्रंटलाइन डेटा कैप्चर कार्यक्रम स्तर की जानकारी प्राप्त करने के लिए।
इसका व्यापक अवसर परिचालन के साथ-साथ कार्यकारी स्तर पर भी है। जब एआई को कनेक्टेड वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जाता है, तो संगठन उद्यम जोखिम को कम कर सकते हैं, शासन को मजबूत कर सकते हैं, परिचालन लचीलापन बढ़ा सकते हैं, निष्पादन में तेजी ला सकते हैं और ईएचएस, गुणवत्ता, स्थिरता और संचालन में बेहतर रणनीतिक दृश्यता प्राप्त कर सकते हैं।
ईएचएस में एआई का भविष्य प्रबंधन के लिए एक और उपकरण जोड़ने के बारे में नहीं है। यह मौजूदा कार्यप्रवाहों को अधिक स्मार्ट, तेज और काम करने वाले लोगों के लिए अधिक उपयोगी बनाने के बारे में है, साथ ही साथ नेताओं को बड़े पैमाने पर निर्णय लेने के लिए बेहतर जानकारी प्रदान करने के बारे में भी है।
