एन्थ्रोपिक का नया AI ऑटोमेशन सूट क्लाउड को-वर्क (Anthropic New AI Automation Suite Brings Cloud Co-Work) | Apni Pathshala

Anthropic New AI Automation Suite Brings Cloud Co-Work

संदर्भ:

हाल ही में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) स्टार्टअप एन्थ्रोपिक (Anthropic) ने अपने नए ‘वर्कप्लेस ऑटोमेशन सूट’ लॉच किए। इसके लॉन्च के बाद भारतीय आईटी शेयरों के बाजार पूंजीकरण (M-Cap) में भारी गिरावट देखी गई।

AI ऑटोमेशन सूट ‘क्लाउड को-वर्क’:

• • परिचय: यह क्लाउड (Claude) डेस्कटॉप ऐप के भीतर एक स्वायत्त (Autonomous) कार्य मोड है। यह यूजर द्वारा दी गई अनुमति के आधार पर कंप्यूटर के विशिष्ट फोल्डर्स और फाइलों को पढ़ने, संपादित करने और नए दस्तावेज़ बनाने में सक्षम है।
    • इसी के साथ Workplace Automation Suite लॉन्च हुआ। यह 11 विशिष्ट ओपन-सोर्स प्लगइन्स का एक संग्रह है, जो क्लाउड को विभिन्न व्यावसायिक विभागों के लिए एक विशेषज्ञ ‘सहकर्मी’ में बदल देता है। 
  • उद्देश्य: AI को केवल सलाह देने वाले असिस्टेंट से बदलकर सीधे कार्य करने वाला “डिजिटल वर्कर” बनाना और पारंपरिक SaaS (जैसे Salesforce, ServiceNow) प्लेटफार्मों के जटिल इंटरफेस के बिना सीधे बिजनेस वर्कफ्लो को पूरा करना।

• प्रमुख विशेषताएं:

• Legal: अनुबंध समीक्षा (Contract Review) और अनुपालन जाँच।
• Finance: वित्तीय विवरण तैयार करना और डेटा मिलान (Reconciliation)।
• Sales & Marketing: ग्राहक अनुसंधान और अभियान योजना बनाना।
• Enterprise Search: कंपनी के सभी टूल्स (Slack, Jira आदि) में एक साथ जानकारी खोजना।
• Autonomous Planning: कार्य सौंपे जाने पर, यह स्वयं एक कार्य-योजना बनाता है और उसे चरणबद्ध तरीके से पूरा करता है।
• मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP): यह तकनीक क्लाउड को बाहरी डेटाबेस और टूल्स के साथ सुरक्षित रूप से जोड़ने की अनुमति देती है।
• पहुंच: वर्तमान में यह Claude Desktop App (macOS) पर प्रो और एंटरप्राइज उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। 

चुनौतियां:

• आर्थिक प्रभाव: भारतीय IT सेवा क्षेत्र, जो पारंपरिक रूप से ‘श्रम-प्रधान’ (Labour-intensive) मॉडल पर आधारित है, के लिए यह एक ‘अस्तित्वगत संकट’ माना जा रहा है। भारतीय IT कंपनियों के राजस्व का 40-70% हिस्सा ‘एप्लीकेशन सर्विसेज’ से आता है, जो अब सीधे तौर पर इस ऑटोमेशन से प्राभावित हो सकता है।
• रोजगार और सामाजिक मुद्दे: विश्लेषक चेतावनी दे रहे हैं कि यह ऑटोमेशन एंट्री-लेवल इंजीनियरिंग और विश्लेषणात्मक नौकरियों को समाप्त कर सकता है। भारत में केवल 48.7% स्नातक ही ‘नियोजन योग्य’ (Employable) माने जाते हैं, जबकि AI कौशल की मांग तेजी से बढ़ रही है।

नीतिगत आवश्यकता:

• National AI Mission 2.0: भारत को अपनी तकनीक विकसित करने (Indigenous AI Research) की आवश्यकता है ताकि विदेशी कंपनियों पर निर्भरता कम हो।

• AI कराधान और सामाजिक सुरक्षा: कुछ विशेषज्ञ ‘ऑटोमेशन टैक्स’ का सुझाव दे रहे हैं ताकि विस्थापित श्रमिकों के लिए ‘Universal Basic Income’ (UBI) जैसे फंड बनाए जा सकें।
• नैतिक ढांचा (Ethical Framework): डेटा गोपनीयता और AI पूर्वाग्रह (Bias) को रोकने के लिए ‘Digital Personal Data Protection Act 2023’ जैसे कानूनों का कड़ाई से कार्यान्वयन आवश्यक है।