भारत में कंपनियां अब ऐसे AI सिस्टम इस्तेमाल करने लगी हैं जो केवल सवालों के जवाब नहीं देते, बल्कि कई चरणों में अपने आप काम भी कर सकते हैं। इन्हें Agentic AI कहा जाता है। ये ग्राहक सेवा, भुगतान की जांच, दस्तावेजों का वर्गीकरण और कारोबारी प्रक्रियाओं में मदद कर सकते हैं। इसी तेजी से बदलते माहौल में Data Security Council of India (DSCI) ने 30 अक्टूबर 2026 को Agentic AI की जिम्मेदारी पर एक उद्योग मार्गदर्शन चर्चा पत्र जारी किया। इसका सबसे बड़ा सवाल है कि AI एजेंट की गलती से नुकसान होने पर जवाबदेही किसकी होगी।
DSCI का कहना है कि इस चुनौती का हल केवल नया कानून बनाना नहीं है। मौजूदा कानूनी सिद्धांतों में लापरवाही, नुकसान का कारण, उचित सावधानी और उत्पाद की जिम्मेदारी जैसे आधार पहले से मौजूद हैं। चुनौती यह है कि इन्हें ऐसे सॉफ्टवेयर पर कैसे लागू किया जाए जो मॉडल, डेटा, बाहरी टूल और कई सेवा प्रदाताओं के सहारे निर्णय लेता है। कंपनियों को ऐसे नियंत्रण बनाने होंगे जिन्हें बाद में रिकॉर्ड के आधार पर साबित किया जा सके।
साधारण चैटबॉट आमतौर पर सुझाव देता है, जबकि Agentic AI किसी काम को पूरा करने के लिए दूसरे सॉफ्टवेयर से जुड़ सकता है। उदाहरण के लिए, ग्राहक की शिकायत पढ़ना, ऑर्डर की स्थिति देखना, रिफंड की पात्रता जांचना और भुगतान प्रक्रिया शुरू करना। इस दौरान मॉडल का जवाब, कंपनी के नियम, ग्राहक का डेटा, API और कर्मचारी की मंजूरी सभी असर डाल सकते हैं। यदि गलत भुगतान हो जाए तो कारण केवल AI मॉडल नहीं, बल्कि गलत अनुमति या कमजोर प्रक्रिया भी हो सकती है।
मुख्य तथ्य
- गलत निर्णय: AI गलत जानकारी के आधार पर कार्रवाई कर सकता है।
- अनुमति: एजेंट को जरूरत से ज्यादा सिस्टम एक्सेस मिल सकता है।
- जवाबदेही: कंपनी, विक्रेता और इंटीग्रेटर की भूमिका अलग हो सकती है।
- रिकॉर्ड: हर कार्रवाई का जांच योग्य लॉग जरूरी है।
कंपनी को पहले यह तय करना चाहिए कि AI एजेंट कौन-से काम कर सकता है और कौन-से नहीं। यदि एजेंट को केवल रिफंड की सिफारिश करने की अनुमति है तो उसे भुगतान जारी करने का अधिकार नहीं मिलना चाहिए। यदि भुगतान की अनुमति दी गई है तो रकम की सीमा, पहचान जांच और मंजूरी की शर्त तकनीकी स्तर पर लागू होनी चाहिए। केवल निर्देशों में सीमा लिखना पर्याप्त नहीं है। सिस्टम को वास्तव में गलत कार्रवाई रोकनी चाहिए।
जिम्मेदारी कई पक्षों में बंट सकती है। AI इस्तेमाल करने वाली कंपनी काम का उद्देश्य तय करती है। मॉडल या प्लेटफॉर्म देने वाला विक्रेता तकनीक उपलब्ध कराता है। इंटीग्रेटर अलग-अलग सेवाओं को जोड़ता है और डेटा प्रदाता जानकारी की गुणवत्ता को प्रभावित करता है। किसी घटना में जांच यह देख सकती है कि किसके नियंत्रण में कौन-सा हिस्सा था, जोखिम का अनुमान लगाया जा सकता था या नहीं और किसने उचित सावधानी नहीं बरती। इसलिए हर गलती का दोष एक ही पक्ष पर डालना सही नहीं होगा।
DSCI की चर्चा में कारण और परिणाम, पहले से अनुमान लगाए जा सकने वाले जोखिम, प्रतिनिधि के अधिकार, देखभाल की जिम्मेदारी और उत्पाद दायित्व जैसे कानूनी विचार शामिल हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी कंपनी को पता था कि AI बिना कर्मचारी की जांच के बड़ी रकम का भुगतान कर सकता है, फिर भी उसने कोई सीमा नहीं लगाई, तो उसकी निगरानी पर सवाल उठ सकते हैं। इसी तरह तकनीक देने वाले पक्ष की जिम्मेदारी भी उसके उत्पाद और अनुबंध की शर्तों के आधार पर देखी जा सकती है।
बैंकिंग, बीमा, ई-कॉमर्स, स्वास्थ्य सेवा और ग्राहक सहायता में Agentic AI का उपयोग बढ़ सकता है। इन क्षेत्रों में गलत निर्णय से ग्राहक का पैसा, निजी जानकारी या सेवा प्रभावित हो सकती है। स्पष्ट नियम होने से कंपनियों को तकनीक अपनाने का भरोसा मिल सकता है। वहीं कमजोर नियंत्रण से कानूनी विवाद, ग्राहक शिकायत और प्रतिष्ठा को नुकसान हो सकता है। छोटे कारोबार भी सीमित उपयोग से शुरुआत कर सकते हैं, जैसे दस्तावेजों का वर्गीकरण या ग्राहक प्रश्नों के जवाब का मसौदा तैयार करना।
हर AI कार्रवाई का रिकॉर्ड रखना जरूरी है। लॉग में यह दर्ज हो कि सिस्टम को क्या निर्देश मिला, उसने कौन-सा डेटा देखा, कौन-सा टूल इस्तेमाल किया और अंतिम कार्रवाई किस मंजूरी से हुई। रिकॉर्ड सुरक्षित और जांच योग्य होना चाहिए। कंपनी को नियमित परीक्षण भी करना चाहिए, क्योंकि मॉडल, डेटा और कारोबारी प्रक्रिया बदलने पर जोखिम बदल सकता है। कर्मचारियों को यह पता होना चाहिए कि AI की गलती कैसे पहचानी जाए और जरूरत पड़ने पर सिस्टम को कैसे रोका जाए।
व्यापार पर असर और जरूरी बातें
- जोखिम जांच: AI को देने से पहले काम का जोखिम मापें।
- सीमित पहुंच: केवल जरूरी डेटा और टूल की अनुमति दें।
- मानव मंजूरी: भुगतान जैसे फैसलों में कर्मचारी की जांच रखें।
- नियमित परीक्षण: सिस्टम और लॉग की समय-समय पर समीक्षा करें।
कंपनियों को AI विक्रेताओं के साथ अनुबंध में डेटा सुरक्षा, सेवा की सीमा, गलती की सूचना, रिकॉर्ड उपलब्ध कराने और घटना की जांच में सहयोग जैसी बातें स्पष्ट रखनी चाहिए। केवल तकनीकी टीम को जिम्मेदारी देना पर्याप्त नहीं होगा। कानूनी विभाग, जोखिम प्रबंधन, साइबर सुरक्षा और कारोबारी टीम को मिलकर नियम बनाने चाहिए। उच्च जोखिम वाले फैसलों में इंसानी मंजूरी रखना एक व्यावहारिक तरीका हो सकता है।
यह दस्तावेज चर्चा पत्र है, नया सरकारी कानून या अपने आप लागू होने वाला नियम नहीं। फिर भी यह कंपनियों को समय रहते अपनी तैयारी जांचने का अवसर देता है। आने वाले समय में उद्योग, कानूनी विशेषज्ञ और नियामक इस विषय पर आगे चर्चा कर सकते हैं। कारोबारों को अभी से अपने AI सिस्टम की सूची, उनके अधिकार, जोखिम और नियंत्रण का रिकॉर्ड तैयार रखना चाहिए। अधिक जानकारी के लिए DSCI विषय पर प्रकाशित यह रिपोर्ट पढ़ें। AI अध्ययन के लिए Artificial Intelligence Fundamentals Study Guide देखें। Amazon से योग्य खरीद पर वेबसाइट को कमीशन मिल सकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. Agentic AI क्या होता है?
Agentic AI ऐसा सिस्टम है जो तय लक्ष्य पूरा करने के लिए कई चरणों में काम कर सकता है। यह जानकारी खोज सकता है, दूसरे सॉफ्टवेयर से जुड़ सकता है और अनुमति मिलने पर कार्रवाई भी कर सकता है।
2. DSCI ने guidance कब जारी की?
Data Security Council of India ने 30 अक्टूबर 2026 को Agentic AI की जिम्मेदारी पर चर्चा पत्र जारी किया। इसका उद्देश्य कंपनियों को स्वचालित निर्णयों से जुड़े जोखिम और जवाबदेही समझने में मदद करना है।
3. क्या इस दस्तावेज से नया कानून लागू हुआ है?
नहीं। यह उद्योग के लिए चर्चा और मार्गदर्शन दस्तावेज है। इसे नया सरकारी कानून या अपने आप लागू होने वाला नियम नहीं समझना चाहिए। कंपनियों को मौजूदा कानूनों का पालन जारी रखना होगा।
4. कंपनियां AI की गलती से कैसे बचें?
कंपनियों को एजेंट की पहुंच सीमित रखनी चाहिए, जोखिम वाले कामों में इंसानी मंजूरी जोड़नी चाहिए और हर कार्रवाई का रिकॉर्ड रखना चाहिए। नियमित परीक्षण और कर्मचारियों का प्रशिक्षण भी जरूरी है।
5. क्या छोटे कारोबार Agentic AI अपना सकते हैं?
हां, छोटे कारोबार कम जोखिम वाले कामों से शुरुआत कर सकते हैं। वे जानकारी खोजने या दस्तावेजों का वर्गीकरण करा सकते हैं। पैसे भेजने और संवेदनशील डेटा बदलने जैसे कामों पर मानव नियंत्रण रखना चाहिए।
निष्कर्ष
DSCI की guidance बताती है कि AI अपनाने के साथ जवाबदेही भी जरूरी है। कंपनियों को सीमित अनुमति, मानव निगरानी और जांच योग्य रिकॉर्ड बनाने चाहिए। इससे तकनीक का उपयोग अधिक सुरक्षित और भरोसेमंद बन सकता है।
Disclaimer: यह लेख सामान्य जानकारी के लिए है, निवेश या कानूनी सलाह नहीं। निर्णय से पहले आधिकारिक दस्तावेज और विशेषज्ञ की सलाह देखें।
