The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

आधुनिक कॉर्पोरेट जगत में, कंपनियाँ नई तकनीकों को जिम्मेदारी से प्रबंधित करने की अपनी योजनाओं का विवरण देने वाली रिपोर्ट अक्सर प्रकाशित करती हैं। वे नैतिकता, सुरक्षा और निरीक्षण की बात करती हैं, और यह वादा करती हैं कि उन्नत उपकरणों का उनका उपयोग नियंत्रण में है। हालाँकि, व्यवसाय और शासन में एक निरंतर चुनौती यह है कि कोई संस्था जो कहती है कि वह क्या करेगी और वास्तव में वह क्या करती है, उसके बीच की दूरी। यह अंतर केवल तकनीक तक सीमित नहीं है; यह तब भी दिखाई देता है जब कोई संस्थान अपने आंतरिक कार्यों के बारे में सार्वजनिक दावा करता है। शोधकर्ता लंबे समय से इस घटना का अध्ययन करते रहे हैं, यह नोट करते हुए कि शब्दों का उत्पादन उन संरचनात्मक परिवर्तनों की तुलना में आसान होता है जो उन्हें पुष्ट करने के लिए आवश्यक होते हैं। जब कोई कंपनी एक जटिल प्रणाली को नियंत्रित करने का दावा करती है लेकिन उसके पास इसे सिद्ध करने के लिए दृश्य समितियाँ, नीतियां या प्रमाणन की कमी होती है, तो परिणाम वाकपटुता और वास्तविकता के बीच एक विच्छेद होता है। यह विच्छेद महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निवेशकों, नियामकों और जनता को कॉर्पोरेट जिम्मेदारी की वास्तविक स्थिति के बारे में गुमराह कर सकता है।

इन्स्टीट्यूटो प्रोफेशनल IACC के एक शोधकर्ता अल्फ्रेडो मर्लेट का एक नया अध्ययन विशेष रूप से "एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (agentic artificial intelligence) के संबंध में इस समस्या को संबोधित करता है। यह शब्द एक प्रकार के AI को संदर्भित करता है जो स्वायत्त रूप से कार्य कर सकता है, निर्णय ले सकता है और निरंतर मानवीय निर्देश के बिना कदम उठा सकता है। जैसे-जैसे ये सिस्टम अधिक सामान्य होते जा रहे हैं, कंपनियाँ इस बारे में चर्चा करना शुरू कर रही हैं कि वे इनका शासन कैसे करेंगी। मर्लेट का कार्य केवल यह नहीं पूछता कि क्या कंपनियाँ इस तकनीक के बारे में बात कर रही हैं; बल्कि यह पूछता है कि क्या उनके शब्द उनके कार्यों से मेल खाते हैं। इसका उत्तर देने के लिए, शोधकर्ता ने एक नया, दोहराने योग्य सिस्टम बनाया है जिसे कॉर्पोरेट वादों और शासन के ठोस साक्ष्य के बीच के अंतर को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अध्ययन IBEX 35 पर केंद्रित है, जो स्पेन की तीस-पाँच सबसे बड़ी कंपनियों की एक सूची है, और उन्हें यह देखने के लिए एक परीक्षण मामले के रूप में उपयोग करता है कि क्या यह पद्धति काम करती है।

इस शोध का मूल एक पाइपलाइन, या एक चरण-दर-चरण प्रक्रिया है, जो इस बात को अलग करती है कि एक कंपनी क्या कहती है और उसने वास्तव में क्या किया है। समीकरण का "कहना" (Say) वाला हिस्सा उन हजारों समाचार लेखों और कॉर्पोरेट संचारों से आता है जो इन फर्मों ने 2023 और 2025 के बीच प्रकाशित किए हैं। शोधकर्ता ने इन ग्रंथों को एजेंटिक AI गवर्नेंस के उल्लेखों के लिए स्कैन करने के लिए एक विशेष कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया। प्रोग्राम को निरीक्षण और नियंत्रण से संबंधित विशिष्ट भाषा को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जो केवल AI के उपयोग के बारे में बात करने वाली कंपनी और उस AI के जोखिमों को प्रबंधित करने के तरीके पर चर्चा करने वाली कंपनी के बीच अंतर करता है। "करना" (Do) वाला हिस्सा अलग है। कंपनियों द्वारा कही गई बातों पर निर्भर रहने के बजाय, यह खंड भौतिक प्रमाण की तलाश करता है। शोधकर्ता ने तीन विशिष्ट प्रकार के साक्ष्यों की खोज की: प्रौद्योगिकी जोखिमों के लिए समर्पित बोर्ड-स्तरीय समिति का अस्तित्व, AI गवर्नेंस पर एक औपचारिक रूप से प्रकाशित नीति दस्तावेज़, और प्रमाण कि कंपनी बाहरी प्रमाणन मानकों का पालन करती है। ये मूर्त वस्तुएं हैं जिन्हें सत्यापित किया जा सकता है, किसी भाषण या प्रेस विज्ञप्ति के विपरीत।

जब शोधकर्ता ने इस प्रणाली को नमूने की चौंतीस कंपनियों पर लागू किया, तो परिणाम चौंकाने वाले थे, हालांकि शायद उस तरह से नहीं जैसा कि कोई अपेक्षा करता है। अध्ययन में पाया गया कि सिस्टम ने कॉर्पोरेट संचार में एजेंटिक AI गवर्नेंस संबंधी लगभग कोई साक्ष्य नहीं पाया, और तदनुसार, इसे प्रबंधित करने के लिए आवश्यक विशिष्ट शासन संरचनाओं का भी कोई साक्ष्य नहीं मिला। 2023 से 2025 की अवधि में, समाचारों और रिपोर्टों के कंप्यूटर विश्लेषण ने एजेंटिक AI उल्लेखों की संरचनात्मक रूप से कम या शून्य व्यापकता पाई, और तीन प्रकार के ठोस साक्ष्यों की खोज अधिकांश फर्मों के लिए खाली रही। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह कंप्यूटर की पढ़ने की गलती नहीं थी, शोधकर्ता ने उन लेखों के एक नमूने की मैन्युअल रूप से जांच की जिन्हें कंप्यूटर ने बिना किसी प्रासंगिक सामग्री वाले रूप में चिह्नित किया था। इस मानवीय समीक्षा ने पुष्टि की कि कंप्यूटर सही था: कंपनियाँ अभी तक एजेंटिक AI गवर्नेंस के बारे में महत्वपूर्ण विमर्श उत्पन्न नहीं कर रही थीं, न ही वे शासन के उन ठोस कदमों को दिखा रही थीं जो यह सिद्ध करें कि वे इसे प्रबंधित कर रही हैं।

यह परिणाम महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रदर्शित करता है कि यह पद्धति काम करती है। अध्ययन को मुख्य रूप से यह परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि क्या सामान्य पर्यावरणीय और सामाजिक मुद्दों के लिए बनाए गए एक ढांचे को स्वायत्त AI की विशिष्ट, तकनीकी दुनिया के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। तथ्य यह है कि सिस्टम ने सफलतापूर्वक एक 'शून्य परिणाम' की पहचान की—जो विमर्श और कार्रवाई दोनों की कमी को दर्शाता है—यह सिद्ध करता है कि इसकी संरचना सुदृढ़ है और वास्तविक निष्कर्षों तथा क्लासिफायर त्रुटियों के बीच अंतर करने में सक्षम है। शोधकर्ता का उद्देश्य इन विशिष्ट स्पेनिश कंपनियों पर आरोप लगाना नहीं था; बल्कि, लक्ष्य एक ऐसा उपकरण दिखाना था जो भाषण और सार के बीच के अंतर को माप सकता है, भले ही वह अंतर दोनों की कमी हो। यह अध्ययन स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज करता है कि यह पूरे उद्योग का अंतिम ऑडिट या प्रत्येक फर्म की अखंडता पर निर्णायक निर्णय है। इसके बजाय, यह एक पुनरुत्पादक उपकरण प्रस्तुत करता है जिसका उपयोग अन्य लोग विभिन्न बाजारों या विभिन्न तकनीकों की जांच के लिए कर सकते हैं।

इस कार्य का मूल्य इसकी पारदर्शिता और इसकी खुलेपन में निहित है। शोधकर्ता ने पूरे सिस्टम को जनता के लिए उपलब्ध कराया है, जिसमें उन शब्दों की सूची भी शामिल है जिन्हें कंप्यूटर खोजता है और साक्ष्य खोजने के लिए उपयोग किए गए कोड भी। यह अन्य वैज्ञानिकों, नियामकों या निवेशकों को अन्य देशों में कंपनियों की जांच करने या विभिन्न उभरती प्रौद्योगिकियों को देखने के लिए उसी पद्धति का उपयोग करने की अनुमति देता है। अध्ययन सुझाव देता है कि इस दृष्टिकोण को लैटिन अमेरिका और उससे आगे के बाजारों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, बशर्ते उन क्षेत्रों के विशिष्ट दस्तावेजों और नियमों को ध्यान में रखा जाए। यह केवल कंपनियों के दावों को पढ़ने के बजाय, उनके द्वारा वास्तव में निर्मित की गई चीजों को सत्यापित करने की दिशा में बढ़ने का एक तरीका प्रदान करता है।

अंततः, यह शोध पत्र एक स्पष्ट, दोहराने योग्य तरीका प्रदान करता है कि क्या किसी कंपनी का शासन उसके शब्दों से मेल खाता है। यह दिखाता है कि इस विशिष्ट नमूने और समय सीमा के लिए एजेंटिक AI के मामले में, वर्तमान परिदृश्य वाकपटुता और नियंत्रण के संरचनात्मक साक्ष्य दोनों की संरचनात्मक रूप से कम व्यापकता द्वारा चिह्नित है। इसका मतलब यह नहीं है कि कंपनियाँ झूठ बोल रही हैं, लेकिन इसका मतलब यह है कि उनके प्रबंधन के दृश्य प्रमाण और उसके आसपास का विमर्श वर्तमान में अनुपस्थित है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि अंतर को मापने का यह तरीका कॉर्पोरेट व्यवहार को समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, जिसे किसी भी ऐसी स्थिति में लागू किया जा सकता है जहाँ कोई संगठन एक जटिल प्रणाली के प्रबंधन के बारे में दावा करता है। वादे को प्रमाण से अलग करके, यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कॉर्पोरेट जिम्मेदारी के तेजी से विकसित होते परिदृश्य को देखने के लिए एक नया लेंस प्रदान करता है।