कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तविक मूल्य कब सृजित करती है? कंपनियों के लिए एक गाइड कि उन्हें प्रबंधित AI का उपयोग करना चाहिए या नहीं।

एआई प्रचार के पीछे की वास्तविकता

जर्मन कंपनियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर चर्चा एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुँच गई है। जहाँ मात्र दो साल पहले, इस तकनीक को मुख्यतः एक प्रायोगिक उपकरण के रूप में देखा जाता था, वहीं आज 91 प्रतिशत जर्मन कंपनियाँ एआई को अपने भविष्य के व्यावसायिक मॉडल के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण मानती हैं। इस धारणा में यह नाटकीय बदलाव ठोस आंकड़ों में भी परिलक्षित होता है: वर्तमान में, 40.9 प्रतिशत कंपनियाँ अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई का उपयोग कर रही हैं - जो पिछले वर्ष के 27 प्रतिशत से उल्लेखनीय वृद्धि है।

फिर भी, एक अहम सवाल बना हुआ है: एआई असल में कब वास्तविक मूल्य सृजित करता है, और इस सफलता को कैसे मापा जा सकता है? यह कड़वी सच्चाई है कि अरबों डॉलर के निवेश के बावजूद, ज़्यादातर एआई परियोजनाएँ निवेश पर अपेक्षित प्रतिफल देने में विफल रहती हैं। एमआईटी के एक अध्ययन से पता चलता है कि कंपनियों में 95 प्रतिशत जनरेटिव एआई पायलट परियोजनाएँ विफल हो जाती हैं और निवेश पर कोई मापनीय प्रतिफल प्राप्त नहीं कर पाती हैं।

अपेक्षा और वास्तविकता के बीच यह विसंगति इस बात पर प्रकाश डालती है कि एआई पहल की सफलता मॉडलों के तकनीकी प्रदर्शन पर कम निर्भर करती है, बल्कि मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं में रणनीतिक एकीकरण और व्यवहार से प्राप्त फीडबैक के आधार पर निरंतर अनुकूलन की क्षमता पर निर्भर करती है।

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वास्तविक अतिरिक्त मूल्य की पहचान और माप

एआई सफलता के लिए मात्रात्मक मूल्यांकन मानदंड

एआई अनुप्रयोगों का अतिरिक्त मूल्य विभिन्न स्तरों पर प्रकट होता है, और इन सभी के लिए व्यवस्थित मापन आवश्यक है। पारंपरिक आरओआई सूत्र इसका आधार है: निवेश पर प्रतिफल, कुल लाभ में से कुल लागत घटाकर, कुल लागत से विभाजित करके, 100 प्रतिशत से गुणा करने पर प्राप्त होता है। हालाँकि, यह सरल दृष्टिकोण एआई निवेशों के लिए अपर्याप्त है, क्योंकि लागत और लाभ दोनों ही अधिक जटिल संरचनाएँ प्रदर्शित करते हैं।

लागत पक्ष में न केवल लाइसेंस और हार्डवेयर के लिए स्पष्ट खर्च शामिल हैं, बल्कि डेटा क्लीनिंग, कर्मचारी प्रशिक्षण और निरंतर सिस्टम रखरखाव के लिए छिपे हुए खर्च भी शामिल हैं। विशेष रूप से महत्वपूर्ण परिवर्तन प्रबंधन लागतें हैं जिन्हें अक्सर कम करके आंका जाता है, जो तब उत्पन्न होती हैं जब कर्मचारियों को नए वर्कफ़्लो सीखने पड़ते हैं।

लाभ के संदर्भ में, विभिन्न श्रेणियों को अलग किया जा सकता है: लागत बचत या बढ़ी हुई बिक्री के माध्यम से प्रत्यक्ष मौद्रिक लाभ को मापना सबसे आसान है। उदाहरण के लिए, एक खुदरा विक्रेता ने एआई-सहायता प्राप्त इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से तीन वर्षों के भीतर 380 प्रतिशत का ROI प्राप्त किया। कम स्पष्ट, लेकिन अक्सर मूल्यवान, अप्रत्यक्ष लाभ होते हैं जैसे कि बेहतर निर्णय गुणवत्ता, कम त्रुटि दर, या बढ़ी हुई ग्राहक संतुष्टि।

सफलता के संकेतक के रूप में परिचालन संबंधी प्रमुख आंकड़े

वित्तीय मेट्रिक्स के अलावा, परिचालन मेट्रिक्स भी एआई के अतिरिक्त मूल्य के मूल्यांकन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। प्रक्रिया दक्षता को दोहराए जाने वाले कार्यों में समय की बचत से मापा जा सकता है। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट एआई-समर्थित आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन के माध्यम से मैन्युअल नियोजन प्रक्रियाओं को 50 प्रतिशत तक कम करने और समय पर नियोजन को 75 प्रतिशत तक बढ़ाने में सक्षम रहा।

त्रुटि में कमी एक और महत्वपूर्ण संकेतक है। एआई प्रणालियाँ कई क्षेत्रों में मानवीय निर्णयों की सटीकता को पार कर सकती हैं, जिसका सीधा अर्थ है कम पुनर्लेखन और शिकायतों के माध्यम से लागत में कमी। एक वित्तीय सेवा प्रदाता ने एआई-आधारित धोखाधड़ी का पता लगाने के माध्यम से एक वर्ष के भीतर 250 प्रतिशत का ROI प्राप्त किया।

एआई समाधानों की मापनीयता एक विशेष लाभ प्रदान करती है: एक बार लागू होने के बाद, इन्हें अक्सर लागत में आनुपातिक वृद्धि के बिना बड़े डेटा सेट या अधिक उपयोग मामलों को कवर करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है। पैमाने की ये अर्थव्यवस्थाएँ दीर्घकालिक ROI में उल्लेखनीय रूप से वृद्धि करती हैं।

गुणात्मक वर्धित मूल्य आयाम

एआई के सभी लाभों का तुरंत आकलन नहीं किया जा सकता। डेटा-संचालित विश्लेषण द्वारा सक्षम बेहतर निर्णय लेने की गुणवत्ता महत्वपूर्ण दीर्घकालिक मूल्य उत्पन्न कर सकती है, भले ही इस मूल्य का आकलन करना कठिन हो। कंपनियाँ एआई-संचालित बाज़ार विश्लेषण और पूर्वानुमानों का उपयोग करके बेहतर रणनीतिक योजना की रिपोर्ट करती हैं।

जब एआई बार-बार दोहराए जाने वाले कार्यों को अपने हाथ में ले लेता है, तो कर्मचारी संतुष्टि बढ़ सकती है, जिससे कर्मचारी अधिक मूल्यवर्धित गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इससे टर्नओवर कम होता है और उत्पादकता बढ़ती है, जिसका मूल्य अंततः मौद्रिक रूप में मापा जा सकता है।

नवाचार और प्रतिस्पर्धात्मकता इसके अतिरिक्त गुणात्मक आयाम प्रस्तुत करते हैं। एआई का सफलतापूर्वक उपयोग करने वाली कंपनियाँ नए उत्पाद और सेवाएँ विकसित कर सकती हैं या मौजूदा पेशकशों को वैयक्तिकृत कर सकती हैं। इन नवाचार प्रभावों का पूर्वानुमान लगाना कठिन है, लेकिन इनका व्यवसाय मॉडल पर परिवर्तनकारी प्रभाव हो सकता है।

एक रणनीतिक विकल्प के रूप में प्रबंधित AI

प्रबंधित AI सेवाओं की परिभाषा और विभेदन

प्रबंधित एआई सेवाएँ एआई समाधानों के स्वतंत्र विकास और कार्यान्वयन का एक विकल्प प्रदान करती हैं। एक विशिष्ट सेवा प्रदाता संपूर्ण एआई जीवनचक्र की ज़िम्मेदारी लेता है: प्रारंभिक अवधारणा से लेकर मॉडल विकास और उत्पादन में निरंतर अनुकूलन और रखरखाव तक।

यह दृष्टिकोण पारंपरिक सॉफ़्टवेयर-एज़-ए-सर्विस पेशकशों से मौलिक रूप से भिन्न है, क्योंकि इसमें न केवल तैयार एआई उपकरण उपलब्ध कराना शामिल है, बल्कि रणनीतिक परामर्श, डेटा तैयारी और विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलन भी शामिल है। प्रबंधित एआई प्रदाता एआई अनुप्रयोगों के लिए तकनीकी और परिचालन दोनों ज़िम्मेदारियाँ संभालता है।

प्रबंधित AI के लाभ और चुनौतियाँ

प्रबंधित एआई का मुख्य लाभ यह है कि इसका उपयोग करने वाली कंपनी के लिए तकनीकी जटिलता कम हो जाती है। अपनी स्वयं की एआई विशेषज्ञता विकसित करने के बजाय, कंपनियां सेवा प्रदाता की विशेषज्ञता का लाभ उठा सकती हैं। इससे शुरुआती निवेश और कार्यान्वयन त्रुटियों का जोखिम दोनों कम हो जाता है।

प्रबंधित एआई सेवाओं का लचीलापन और मापनीयता कंपनियों को अपनी ज़रूरतों के अनुसार एआई के उपयोग को अनुकूलित करने की अनुमति देती है। यह विशेष रूप से छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए फायदेमंद है, जिनके पास व्यापक आंतरिक एआई विभागों के लिए संसाधनों की कमी है।

हालाँकि, प्रबंधित एआई चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है। बाहरी सेवा प्रदाताओं पर निर्भरता महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर नियंत्रण खो सकती है। कंपनियों को सावधानीपूर्वक विचार करना चाहिए कि वे अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता को खतरे में डाले बिना किन एआई अनुप्रयोगों को आउटसोर्स कर सकती हैं।

प्रबंधित AI के लिए लागत संरचना और ROI संबंधी विचार

प्रबंधित एआई सेवाएँ आमतौर पर सब्सक्रिप्शन मॉडल पर काम करती हैं जो अनुमानित मासिक या वार्षिक लागतों की अनुमति देती हैं। इससे बजट नियोजन में आसानी होती है और आंतरिक विकास की तुलना में वित्तीय जोखिम कम होता है, जिसमें अक्सर अप्रत्याशित लागत वृद्धि शामिल होती है।

प्रबंधित एआई के लिए आरओआई की गणना आंतरिक विकास से भिन्न होती है। हालाँकि प्रारंभिक निवेश आमतौर पर कम होता है, लेकिन परिचालन लागतें जारी रहती हैं। बहु-वर्षीय कुल लागत विश्लेषण अक्सर दर्शाता है कि प्रबंधित एआई सेवाएँ, उच्चतर चालू लागतों के बावजूद, अधिक लागत-प्रभावी हो सकती हैं, क्योंकि उनका कार्यान्वयन तेज़ी से होता है और जोखिम कम होते हैं।

स्वतंत्रता बनाम प्रबंधित सेवाएँ

एआई अनुप्रयोगों में स्वायत्तता पर बहस

स्वतंत्र एआई विकास और प्रबंधित सेवाओं के बीच का निर्णय डिजिटल संप्रभुता पर बुनियादी सवाल खड़े करता है। कई जर्मन कंपनियाँ बाहरी एआई प्रदाताओं, खासकर अमेरिका या एशिया के प्रदाताओं पर अपनी निर्भरता को लेकर संशय में हैं। बिटकॉम के एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि जर्मनी की 78 प्रतिशत कंपनियाँ अमेरिकी क्लाउड प्रदाताओं पर अपनी निर्भरता को समस्याग्रस्त मानती हैं।

ये चिंताएँ निराधार नहीं हैं। क्लाउड-आधारित एआई सेवाएँ डेटा सुरक्षा, अनुपालन और रणनीतिक नियंत्रण से जुड़े जोखिम पैदा करती हैं। साथ ही, ये परिष्कृत एआई मॉडलों तक पहुँच भी प्रदान करती हैं जिन्हें आंतरिक रूप से दोहराना मुश्किल होगा।

क्लाउड निर्भरता के विकल्प के रूप में स्थानीय AI

ऑन-प्रिमाइसेस एआई कार्यान्वयन, जहाँ डेटा को विशेष रूप से इन-हाउस सर्वर पर संसाधित किया जाता है, क्लाउड पर निर्भरता का एक विकल्प प्रदान करते हैं। ये दृष्टिकोण जीडीपीआर अनुपालन और संवेदनशील कॉर्पोरेट डेटा पर अधिकतम नियंत्रण सुनिश्चित करते हैं।

स्थानीय एआई के लाभों में कम विलंबता शामिल है, क्योंकि बाहरी सर्वरों को डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता नहीं होती है, साथ ही बाहरी सेवा प्रदाताओं और उनकी संभावित विफलताओं से भी मुक्ति मिलती है। स्थानीय एआई एक बेहतर विकल्प हो सकता है, खासकर रीयल-टाइम अनुप्रयोगों या डेटा-संवेदनशील क्षेत्रों के लिए।

हालाँकि, ऑन-प्रिमाइसेस एआई भी चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। कार्यान्वयन और रखरखाव के लिए आवश्यक विशेषज्ञता काफ़ी है, और हार्डवेयर और कर्मियों में प्रारंभिक निवेश काफ़ी बड़ा हो सकता है। इसके अलावा, क्लाउड-आधारित समाधानों की तुलना में मापनीयता अक्सर सीमित होती है।

समझौता के रूप में हाइब्रिड दृष्टिकोण

कई कंपनियाँ हाइब्रिड समाधानों का विकल्प चुनती हैं जो दोनों तरीकों के फ़ायदों को एक साथ जोड़ते हैं। महत्वपूर्ण और डेटा-संवेदनशील अनुप्रयोगों को स्थानीय रूप से चलाया जाता है, जबकि कम महत्वपूर्ण या कंप्यूटिंग-गहन कार्यों को क्लाउड सेवाओं को आउटसोर्स किया जाता है।

यह हाइब्रिड रणनीति आपको क्लाउड सेवाओं के प्रदर्शन और लागत-प्रभावशीलता का लाभ उठाते हुए प्रमुख व्यावसायिक प्रक्रियाओं पर नियंत्रण बनाए रखने की अनुमति देती है। हालाँकि, आर्किटेक्चर की जटिलता काफी बढ़ जाती है, जिसके लिए उपयुक्त प्रबंधन क्षमताओं की आवश्यकता होती है।

प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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सफलता के सूचक के रूप में मापनीयता

पायलट परियोजनाओं से लेकर कंपनी-व्यापी कार्यान्वयन तक

एआई अनुप्रयोगों को स्केल करने की क्षमता को वास्तविक मूल्यवर्धन के सबसे महत्वपूर्ण संकेतकों में से एक माना जाता है। कई कंपनियाँ अपनी एआई पहलों को नियमित संचालन में सफलतापूर्वक परिवर्तित किए बिना ही पायलट चरण में अटकी रहती हैं। केवल लगभग 5 प्रतिशत पायलट परियोजनाएँ ही स्केल्ड उत्पादन में छलांग लगा पाती हैं।

सफल स्केलिंग के लिए सिर्फ़ तकनीकी उत्कृष्टता से कहीं ज़्यादा की ज़रूरत होती है। संगठनात्मक अनुकूलन, कर्मचारी प्रशिक्षण कार्यक्रम और मौजूदा व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकरण भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। कंपनियों को एआई गवर्नेंस स्थापित करना होगा जो डेटा गुणवत्ता, मॉडल सत्यापन और जोखिम प्रबंधन के मानकों को परिभाषित करे।

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स्केलिंग के लिए बुनियादी ढांचे की आवश्यकताएं

स्केलेबल एआई सिस्टम के लिए एक मज़बूत आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरत होती है जो बढ़ते डेटा वॉल्यूम और ज़्यादा जटिल ज़रूरतों के साथ तालमेल बिठा सके। क्लाउड-आधारित समाधान अक्सर अपनी अंतर्निहित स्केलेबिलिटी के ज़रिए फ़ायदेमंद होते हैं, जबकि ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम के लिए अतिरिक्त हार्डवेयर निवेश की ज़रूरत पड़ सकती है।

स्केलेबिलिटी में डेटा आर्किटेक्चर की अहम भूमिका होती है। एआई सिस्टम उतने ही अच्छे होते हैं जितना अच्छा डेटा उनके साथ काम करता है। कंपनियों को उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा प्रबंधन सिस्टम में निवेश करना चाहिए जो डेटा की गुणवत्ता और पहुँच दोनों सुनिश्चित करें।

सफल स्केलिंग के लिए मेट्रिक्स

एआई स्केलिंग की सफलता को विभिन्न मानकों से मापा जा सकता है। पायलट चरण से उत्पादन चरण तक सफलतापूर्वक संक्रमण करने वाले उपयोग मामलों की संख्या इसका प्रत्यक्ष संकेतक है। नए एआई अनुप्रयोगों को लागू करने की गति भी उतनी ही महत्वपूर्ण है।

संगठन के भीतर उपयोगकर्ताओं की स्वीकार्यता एक और महत्वपूर्ण कारक है। कर्मचारियों के बीच उच्च अपनाने की दर दर्शाती है कि एआई समाधान वास्तव में अतिरिक्त मूल्य पैदा करते हैं और केवल तकनीकी नौटंकी नहीं हैं।

आर्थिक स्केलिंग प्रति उपयोग मामले या प्रति संसाधित डेटा बिंदु की लागत के विकास में परिलक्षित होती है। सफल एआई कार्यान्वयन घटती सीमांत लागत प्रदर्शित करते हैं क्योंकि निश्चित लागतों को अधिक अनुप्रयोगों में फैलाया जा सकता है।

उद्योग और आकार-विशिष्ट सफलता कारक

कंपनी के आकार के अनुसार AI को अपनाना

कंपनी के आकार के आधार पर एआई का उपयोग काफ़ी भिन्न होता है। जहाँ 56 प्रतिशत बड़ी कंपनियाँ एआई का उपयोग करती हैं, वहीं छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए यह आँकड़ा केवल 38 प्रतिशत और सूक्ष्म उद्यमों के लिए केवल 31 प्रतिशत है। इस अंतर को संसाधनों की उपलब्धता और पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं की भिन्नता से समझाया जा सकता है।

बड़ी कंपनियों के पास व्यापक वित्तीय, तकनीकी और मानव संसाधन होते हैं, जो एआई निवेश को सुगम बनाते हैं। उन्हें पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं से भी अधिक लाभ होता है, क्योंकि बड़े उत्पादन के साथ उच्च प्रारंभिक निवेश लागत का अधिक तेज़ी से परिशोधन हो जाता है।

दूसरी ओर, छोटे व्यवसायों को संसाधन संबंधी बाधाओं का सामना करना पड़ता है जो नवीन तकनीकों को अपनाने में बाधा डालती हैं। सीमित वित्तपोषण विकल्प, योग्य कर्मियों की कमी और उच्च प्रारंभिक निवेश की चुनौतियाँ महत्वपूर्ण बाधाएँ हैं।

उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोग पैटर्न

विभिन्न उद्योगों में एआई का उपयोग काफ़ी भिन्न होता है। विज्ञापन और बाज़ार अनुसंधान में, 84.3 प्रतिशत कंपनियाँ पहले से ही एआई का उपयोग कर रही हैं, इसके बाद आईटी सेवा प्रदाता 73.7 प्रतिशत और ऑटोमोटिव उद्योग 70.4 प्रतिशत हैं।

ये अंतर डिजिटल तकनीकों के प्रति लगाव और विशिष्ट अनुप्रयोग संभावनाओं, दोनों को दर्शाते हैं। बड़ी मात्रा में डेटा और मानकीकृत प्रक्रियाओं वाले उद्योग अक्सर एआई को अधिक आसानी से लागू कर सकते हैं और उससे लाभ उठा सकते हैं।

आतिथ्य, खाद्य उत्पादन और कपड़ा निर्माण जैसे पारंपरिक उद्योग अभी भी एआई को अपनाने में हिचकिचा रहे हैं। इसकी एक वजह डिजिटलीकरण का कम स्तर तो है ही, साथ ही प्रासंगिक उपयोग के मामलों के बारे में जागरूकता का अभाव भी है।

सफलता के जोखिम और बाधाएँ

तकनीकी और संगठनात्मक बाधाएँ

एआई परियोजनाओं की विफलता के सबसे आम कारण तकनीक में कम और संगठनात्मक कमियाँ ज़्यादा हैं। अपर्याप्त डेटा, डेटा की उपलब्धता और गुणवत्ता का अभाव, और अस्पष्ट ज़िम्मेदारियाँ अक्सर परियोजनाओं के ठप होने का कारण बनती हैं।

कंपनियों में सिलो संरचनाएँ सफल एआई कार्यान्वयन में बाधा डालती हैं क्योंकि वे समग्र प्रक्रिया सोच को रोकती हैं। एआई परियोजनाओं के लिए आईटी, व्यावसायिक विभागों और प्रबंधन के बीच अंतःविषय सहयोग की आवश्यकता होती है।

लाभ मापन में पारदर्शिता का अभाव एक और बाधा है। स्पष्ट KPI और सफलता मानदंडों के बिना, न तो प्रगति को मापा जा सकता है और न ही सुधारों की पहचान की जा सकती है। इससे प्रबंधन समर्थन कम होता जाता है और अंततः परियोजना समाप्त हो जाती है।

अनुपालन और शासन चुनौतियाँ

अगस्त 2024 में यूरोपीय संघ के एआई विनियमन के लागू होने के साथ, अनुपालन आवश्यकताएँ सफलता का एक महत्वपूर्ण कारक बन गई हैं। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके एआई अनुप्रयोग नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करें, जिससे अतिरिक्त जटिलताएँ और लागतें पैदा होती हैं।

उपयुक्त एआई गवर्नेंस संरचनाओं की स्थापना के लिए स्पष्ट ज़िम्मेदारियों, मानकों और नियंत्रण तंत्रों की आवश्यकता होती है। कई कंपनियाँ इन संगठनात्मक समायोजनों के लिए आवश्यक प्रयासों को कम आंकती हैं।

एआई निर्णय लेने में नैतिक दिशानिर्देश और पारदर्शिता, कर्मचारियों और ग्राहकों के बीच अनुपालन और स्वीकृति, दोनों के लिए, लगातार महत्वपूर्ण होती जा रही है। आवश्यक दक्षताओं और प्रक्रियाओं के निर्माण के लिए समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है।

भविष्य की संभावनाएं और रुझान

जर्मन एआई बाजार का विकास

जर्मन एआई बाज़ार में उल्लेखनीय तेज़ी देखी जा रही है। कंपनियों की निवेश करने की इच्छा लगातार बढ़ रही है: 82 प्रतिशत कंपनियाँ अगले बारह महीनों में अपने एआई बजट में वृद्धि करने की योजना बना रही हैं, जिनमें से आधे से ज़्यादा कम से कम 40 प्रतिशत की वृद्धि करेंगी।

यह विकास इस बढ़ते अहसास से प्रेरित है कि एआई अब वैकल्पिक नहीं है, बल्कि प्रतिस्पर्धा के लिए एक पूर्वापेक्षा बन रही है। 51 प्रतिशत कंपनियां अब मानती हैं कि एआई के उपयोग के बिना कंपनियों का कोई भविष्य नहीं है।

तकनीकी विकास और अनुप्रयोग के नए क्षेत्र

मल्टीमॉडल एआई प्रणालियाँ जो विभिन्न प्रकार के डेटा, जैसे टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो, को एक साथ प्रोसेस कर सकती हैं, व्यापक उपयोग में आने के कगार पर हैं। ये तकनीकें अनुप्रयोग के नए क्षेत्र खोलती हैं और मौजूदा समाधानों में उल्लेखनीय सुधार ला सकती हैं।

स्वचालित मशीन लर्निंग और नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म एआई तकनीकों तक पहुँच को लोकतांत्रिक बना रहे हैं। यहाँ तक कि गहन तकनीकी विशेषज्ञता के बिना भी कंपनियाँ एआई से तेज़ी से लाभ उठा सकती हैं।

DevOps प्रक्रियाओं में AI का एकीकरण, जिसे AIOps के नाम से जाना जाता है, IT संचालन के प्रबंधन के तरीके को बदल रहा है। IT प्रक्रियाओं का पूर्वानुमान और स्वचालन करके, कंपनियाँ दक्षता बढ़ा सकती हैं और डाउनटाइम कम कर सकती हैं।

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कंपनियों के लिए रणनीतिक सिफारिशें

कंपनियों को अपनी एआई रणनीति को अल्पकालिक दक्षता लाभ के बजाय दीर्घकालिक मूल्य सृजन के साथ जोड़ना चाहिए। डेटा की गुणवत्ता और संगठनात्मक समायोजन में निवेश करना अक्सर सर्वोत्तम एल्गोरिदम चुनने से ज़्यादा महत्वपूर्ण होता है।

प्रबंधित सेवाओं का उपयोग करते समय भी, आंतरिक AI कौशल विकसित करना महत्वपूर्ण बना रहता है। कंपनियों को यह समझने की ज़रूरत है कि AI कैसे काम करता है और कौन से उपयोग के मामले उनके व्यवसाय के लिए प्रासंगिक हैं।

छोटे, मापनीय चरणों वाला एक पुनरावृत्तीय दृष्टिकोण जोखिमों को कम करता है और निरंतर सीखने को सक्षम बनाता है। पायलट परियोजनाओं को शुरू से ही मापनीयता के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।

सही साझेदारों का चयन, चाहे प्रबंधित सेवाओं के लिए हो या परामर्श के लिए, अक्सर सफलता या असफलता का निर्धारण करता है। कंपनियों को सिद्ध विशेषज्ञता और उद्योग-विशिष्ट अनुभव पर ध्यान देना चाहिए।

व्यावहारिक कार्यान्वयन और मापन अवधारणाएँ

एआई आरओआई फ्रेमवर्क का विकास

ROI मापन के लिए एक संरचित ढाँचा व्यावसायिक उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने और उन्हें मापने योग्य KPI में रूपांतरित करने से शुरू होता है। इसमें सफलता या विफलता के शुरुआती संकेत देने वाले अग्रणी संकेतक और दीर्घकालिक प्रभावों को मापने वाले पिछड़े संकेतक, दोनों शामिल होने चाहिए।

एआई कार्यान्वयन से पहले आधारभूत मापन, बाद में सफलता के आकलन के लिए महत्वपूर्ण हैं। प्रारंभिक स्थिति की सटीक जानकारी के बिना, सुधारों का परिमाणन नहीं किया जा सकता।

मापन अवधारणा की नियमित समीक्षा और समायोजन आवश्यक हैं, क्योंकि एआई प्रणालियाँ और व्यावसायिक आवश्यकताएँ, दोनों ही निरंतर विकसित हो रही हैं। आरओआई मापन को एक बार की गतिविधि के रूप में नहीं, बल्कि एक पुनरावृत्त प्रक्रिया के रूप में देखा जाना चाहिए।

विभिन्न प्रकार की कंपनियों के लिए कार्यान्वयन रणनीतियाँ

छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों को स्पष्ट रूप से परिभाषित उपयोग के मामलों से शुरुआत करनी चाहिए जो तेज़ी से सफलता दिलाएँ। क्लाउड-आधारित समाधान या प्रबंधित सेवाएँ शुरुआती निवेश को सीमित करने में मदद कर सकती हैं।

बड़ी कंपनियाँ विभिन्न क्षेत्रों में समानांतर पायलट परियोजनाएँ शुरू कर सकती हैं ताकि तालमेल की पहचान की जा सके और सर्वोत्तम अभ्यास विकसित किए जा सकें। एक केंद्रीय एआई क्षमता स्थापित करने से कंपनी-व्यापी विस्तार में तेज़ी आ सकती है।

कंपनी का आकार चाहे जो भी हो, शुरुआत से ही व्यावसायिक विभागों की भागीदारी महत्वपूर्ण है। एआई परियोजनाओं को विशुद्ध रूप से आईटी पहल के रूप में नहीं, बल्कि व्यवसाय-संचालित परिवर्तन परियोजनाओं के रूप में देखा जाना चाहिए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में जर्मन कंपनियों को मौलिक रूप से बदलने और नए प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा करने की क्षमता है। हालाँकि, सफलता केवल चुनी गई तकनीक पर ही नहीं, बल्कि रणनीतिक दृष्टिकोण, संगठनात्मक कार्यान्वयन और निरंतर मापन एवं अनुकूलन पर भी निर्भर करती है। प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएँ एक मूल्यवान विकल्प हो सकती हैं, खासकर उन कंपनियों के लिए जो व्यापक आंतरिक विशेषज्ञता विकसित किए बिना कृत्रिम बुद्धिमत्ता से शीघ्र लाभ प्राप्त करना चाहती हैं।

आंतरिक विकास और बाहरी सेवाओं के बीच निर्णय विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं, उपलब्ध संसाधनों और रणनीतिक लक्ष्यों के आधार पर लिया जाना चाहिए। तकनीकी निर्णय से भी ज़्यादा महत्वपूर्ण है मापनीय व्यावसायिक मूल्य पर निरंतर ध्यान केंद्रित करना और एआई प्रणालियों को निरंतर अनुकूलित और बेहतर बनाने की इच्छा।

Konrad Wolfenstein

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