हाल्टरन एम सी के नगर पालिका भवन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: छाया एआई या भविष्य की सत्ता? शहर वर्तमान में अपने प्रशासन को कैसे बदल रहे हैं?

प्रयोगों से दूर जाना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता किस प्रकार नगरपालिका की सार्वजनिक सेवा बन जाती है

कुछ न करना सबसे महंगा विकल्प क्यों है: नगरपालिकाएं रणनीतिक रूप से एआई को सफलतापूर्वक कैसे लागू कर सकती हैं।

जर्मनी में स्थानीय सरकारें भारी दबाव में हैं: बढ़ती जिम्मेदारियां, नियमों की सघनता और नागरिकों की बढ़ती अपेक्षाएं सीमित बजट और कुशल श्रमिकों की गंभीर कमी से टकरा रही हैं। हाल्टरन एम सी शहर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग पर गहन बहस चल रही है। हालांकि, जो लोग इसे केवल त्वरित चैटबॉट, अलग-थलग सॉफ्टवेयर परीक्षण या कभी-कभार टेक्स्ट लिखने में राहत देने वाले उपकरण के रूप में देखते हैं, वे रणनीतिक पहलू को समझने में चूक रहे हैं। एआई सिर्फ एक डिजिटल प्रतिष्ठा परियोजना से कहीं अधिक है - यह भविष्य में सभी आवश्यक सेवाओं की निरंतर उपलब्धता सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण प्रमुख तकनीक है।.

यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि अनियंत्रित एआई प्रयोग और तथाकथित शैडो एआई सार्वजनिक अधिकारियों के लिए कितना बड़ा खतरा पैदा करते हैं और कैसे एक सुनियोजित दृष्टिकोण से सफलता प्राप्त की जा सकती है। इसका समाधान "मैनेज्ड एआई" की अवधारणा में निहित है: एक निरंतर प्रबंधित, डेटा सुरक्षा-अनुरूप और तकनीकी रूप से सुदृढ़ वातावरण जो अनुमोदित भाषा मॉडलों को प्रशासन के विशिष्ट नियामक ज्ञान से जोड़ता है। चाहे वह आने वाली मेल का बुद्धिमान स्वचालन हो, जटिल फाइलों का प्रसंस्करण हो, या सेवानिवृत्त पेशेवरों के बहुमूल्य अनुभव का संरक्षण हो – सबसे बड़ा आर्थिक लाभ एजेंसी के आंतरिक तंत्र से ही प्राप्त होता है।.

जानिए कि कुछ न करना शहरों और नगरपालिकाओं के लिए अब तक का सबसे महंगा विकल्प क्यों है, डेटा संरक्षण और सूचना सुरक्षा को एक वास्तुशिल्प चुनौती के रूप में कैसे हल किया जा सकता है, और एक साधारण समीक्षा अनुरोध कल के डिजिटल प्रशासन के लिए एक व्यवहार्य, अंतर-नगरपालिका परिचालन रणनीति कैसे बन सकता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रयोग से लेकर डिजिटल सार्वजनिक सेवाओं तक

जो लोग परीक्षण के लिए केवल एआई पर निर्भर हैं, वे जल्द ही मुख्य रूप से अपने लंबित कार्यों का प्रबंधन स्वयं ही करेंगे।

हाल्टरन एम सी नगर पालिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर बहस सही समय पर हो रही है। हालांकि, यह सिर्फ इस सवाल तक सीमित नहीं रहनी चाहिए कि क्या कर्मचारी अधिक तेज़ी से लेख लिख सकते हैं, दस्तावेज़ों का सारांश बना सकते हैं या जानकारी आसानी से खोज सकते हैं। इससे भी बड़ा और आर्थिक दृष्टि से महत्वपूर्ण सवाल यह है: जब काम, नियमन की जटिलता और अपेक्षाएं बढ़ रही हों, जबकि कर्मचारी, समय और बजट संसाधन सीमित हों, तो नगर पालिका अपनी कार्यकुशलता कैसे सुनिश्चित कर सकती है? इस संदर्भ में, एआई न तो कोई दिखावटी डिजिटल परियोजना है और न ही कर्मचारियों का प्रतिस्थापन कार्यक्रम। सही ढंग से उपयोग किए जाने पर, यह एक नया परिचालन ढांचा है जो मौजूदा विशेषज्ञों को अधिक उत्पादक रूप से काम करने में सक्षम बनाता है, ज्ञान को अधिक आसानी से उपलब्ध कराता है और प्रशासनिक सेवाओं को अधिक विश्वसनीय रूप से प्रदान करने की अनुमति देता है।.

हाल्टरन एम सी नगर पालिका के लिए, अलग-थलग सॉफ्टवेयर परीक्षणों के आधार पर कार्यान्वयन को व्यवस्थित न करने के कई कारण हैं। इसके बजाय, नगर पालिका को एक नियंत्रित परिचालन मॉडल स्थापित करना चाहिए जो प्रौद्योगिकी, डेटा सुरक्षा, सूचना सुरक्षा, विशेष प्रक्रियाओं, प्रशिक्षण, गुणवत्ता आश्वासन और निरंतर विकास को एकीकृत करे। प्रबंधित एआई इस उद्देश्य के लिए पूरी तरह से उपयुक्त है। इसका मतलब केवल चैट विंडो वाला कोई भी क्लाउड एप्लिकेशन नहीं है, बल्कि एक निरंतर प्रबंधित, स्पष्ट रूप से विनियमित और तकनीकी रूप से सुरक्षित एआई वातावरण है। यह अनुमोदित भाषा मॉडल को नगर पालिका की विशेषज्ञता, परिभाषित प्रक्रियाओं, अनुमतियों, लॉगिंग और मानवीय जवाबदेही के साथ जोड़ता है। केवल यही संयोजन एक आकर्षक उपकरण को एक मजबूत प्रशासनिक संसाधन में बदल देता है।.

कार्रवाई करने का दबाव काल्पनिक नहीं है। हाल्टरन एम सी शहर की 2026 की कर्मचारी योजना में कुल 467 पद शामिल हैं, जिनमें 107 सरकारी कर्मचारी और 360 कर्मचारी पद हैं। कार्मिक और पेंशन लागत लगभग €37.7 मिलियन है। वहीं, बजट में लगभग €130 मिलियन के राजस्व और €137 मिलियन से कुछ अधिक के व्यय का अनुमान है; कुल लागत में कटौती के बाद, लगभग €5.2 मिलियन का घाटा शेष रह जाता है। यह स्थिति दर्शाती है कि दक्षता को कर्मचारियों की अंधाधुंध छंटनी के साथ नहीं जोड़ा जाना चाहिए। प्रसंस्करण में बचाया गया प्रत्येक घंटा मूल्यवान हो सकता है, लेकिन नगर पालिका न तो महंगे एआई प्रयोगों और न ही सार्वजनिक ऑनलाइन सेवाओं के अनियंत्रित अवैध उपयोग को वहन कर सकती है।.

असली अड़चन नगरपालिका की क्षमता है।

स्थानीय प्राधिकरण एक जटिल आर्थिक परिदृश्य में काम करते हैं। एक ओर, सेवाओं की मांग बढ़ रही है: निर्माण परियोजनाओं को अधिक तेज़ी से पूरा करने की आवश्यकता है, सामाजिक लाभों से संबंधित निर्णय कानूनी रूप से सुदृढ़ होने चाहिए, जलवायु अनुकूलन को व्यवस्थित करने की आवश्यकता है, बुनियादी ढांचे का रखरखाव आवश्यक है, संकटों का प्रबंधन आवश्यक है, और नागरिकों की चिंताओं को कई माध्यमों से संबोधित करने की आवश्यकता है। दूसरी ओर, बजट की कमी, कुशल श्रमिकों की कमी और जनसांख्यिकीय परिवर्तन कर्मचारियों की संख्या में वृद्धि को सीमित करते हैं। जर्मनी में सार्वजनिक क्षेत्र में 50 लाख से अधिक लोग कार्यरत हैं; यदि निवारक उपाय नहीं किए गए, तो 2030 तक कौशल अंतर कम से कम 10 लाख तक बढ़ सकता है। हालांकि ये अनुमान हाल्टरन के लिए सटीक भविष्यवाणी नहीं हैं, लेकिन ये प्रशासनिक पेशेवरों, आईटी कर्मचारियों, इंजीनियरों, सामाजिक कार्यकर्ताओं और प्रबंधकों के लिए प्रतिस्पर्धा की दिशा का संकेत देते हैं।.

इससे उत्पादकता की समस्या उत्पन्न होती है। उपयुक्त आवेदकों की कमी या बजट में आवश्यक धनराशि की अनुपलब्धता के कारण कोई नगरपालिका कर्मचारियों की संख्या बढ़ाकर बढ़ते कार्यभार को स्थायी रूप से संभाल नहीं सकती। न ही वह मनमाने ढंग से सेवाओं में कटौती कर सकती है, क्योंकि कई कार्य कानून द्वारा अनिवार्य हैं। ऐसे में बेहतर कार्य संगठन ही एकमात्र रणनीतिक उपाय बचता है। प्रक्रियाओं को सरल बनाना होगा, मीडिया व्यवधानों को समाप्त करना होगा, डेटा को पुन: उपयोग योग्य बनाना होगा और नियमित कार्यों को स्वचालित करना होगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस टूलकिट का विस्तार करती है क्योंकि यह न केवल संरचित डेटा बल्कि पत्रों, सूचनाओं, कार्यवृत्त, दिशा-निर्देशों, ईमेल और स्कैन किए गए दस्तावेजों जैसी असंरचित सामग्री को भी संसाधित कर सकती है।.

इसलिए, सबसे बड़ा आर्थिक लाभ शुरू में शानदार नागरिक चैटबॉट में नहीं है। यह सार्वजनिक प्रशासन के मुख्य कार्यों में निहित है: आने वाली डाक को छांटना और संसाधित करना, प्रासंगिक नियमों का पता लगाना, मानकीकृत पत्र तैयार करना, विस्तृत फाइलें संकलित करना और संगठनात्मक इकाइयों के बीच सूचना का आदान-प्रदान करना। ऐसे कार्यों में काफी समय लगता है। कुल मिलाकर, ये प्रशासनिक लागतों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। इसलिए, जो लोग केवल दृश्य एआई अनुप्रयोगों पर विचार करते हैं, वे आंतरिक सहायता प्रणालियों के मूल्य को कम आंकते हैं।.

चैटबॉट अभी तक एक रणनीति क्यों नहीं है?

एक सुलभ एआई सेवा कुछ ही सेकंडों में विश्वसनीय टेक्स्ट तैयार कर सकती है। हालांकि, किसी सार्वजनिक प्राधिकरण के लिए यह केवल सतही पहलू है। हर प्रतिक्रिया के पीछे डेटा हस्तांतरण, मॉडल प्रदाताओं, डेटा संग्रहण अवधि, प्रशिक्षण उपयोग, पहुंच अधिकार, तकनीकी सटीकता और जवाबदेही से जुड़े प्रश्न छिपे होते हैं। एक बाध्यकारी प्रणाली के अभाव में, नगरपालिका अपने जोखिमों को केवल रिकॉर्ड से हटाकर एक ऐसे डिजिटल सिस्टम में स्थानांतरित कर देती है जिसे नियंत्रित करना कठिन है। शैडो एआई विशेष रूप से समस्याग्रस्त है: कर्मचारी निजी या अनधिकृत खातों का उपयोग करते हैं क्योंकि उपकरण सुविधाजनक होते हैं और कोई आधिकारिक विकल्प उपलब्ध नहीं होता। इससे कार्यप्रणाली में असंगति और संभावित अनधिकृत डेटा प्रवाह होता है।.

इसलिए, नगरपालिका की एआई रणनीति में प्रयोग, सहायता और स्वचालन के बीच अंतर करना आवश्यक है। प्रयोग में, गैर-महत्वपूर्ण डेटा के साथ कार्यों का परीक्षण किया जाता है। सहायता में, सिस्टम सुझाव उत्पन्न करता है जिनकी समीक्षा एक जिम्मेदार व्यक्ति द्वारा की जाती है। स्वचालन में, परिभाषित कार्य चरणों को नियमों के अनुसार निष्पादित किया जाता है और लेखापरीक्षा योग्य तरीके से प्रलेखित किया जाता है। कोई अनुप्रयोग कानूनी परिणामों, लाभ प्रावधान या बोझिल निर्णयों के जितना करीब होता है, नियंत्रण, पता लगाने की क्षमता और मानवीय निगरानी का स्तर उतना ही उच्च होना चाहिए। किसी मॉडल की मात्र तकनीकी क्षमता उसे कार्य सौंपने का पर्याप्त आधार नहीं है।.

यहीं पर कई पायलट परियोजनाओं की कमजोरी स्पष्ट हो जाती है। वे उत्साह, उपयोगकर्ता खातों की संख्या या उत्पन्न पाठ की मात्रा को तो मापते हैं, लेकिन समग्र प्रक्रिया के प्रभाव को नहीं। यदि कोई मसौदा जल्दी तैयार हो जाता है, लेकिन समीक्षा में अधिक समय लगता है, तो उसका कुल प्रभाव नगण्य रहता है। यदि विभिन्न विभाग एक ही टेम्पलेट को कई बार उपयोग करते हैं, तो समन्वय का प्रयास बढ़ जाता है। यदि एआई वर्तमान ज्ञान आधार के बिना काम करता है, तो वह भाषाई रूप से सही, लेकिन तकनीकी रूप से अप्रचलित परिणाम देता है। इसलिए, रणनीति की शुरुआत मॉडल के चयन से नहीं, बल्कि उपयुक्त समस्याओं के चयन से होती है।.

प्रबंधित एआई प्रौद्योगिकी को एक विश्वसनीय व्यवसाय में बदल देता है।

प्रबंधित एआई एक ऐसे परिचालन मॉडल को संदर्भित करता है जिसमें नगरपालिका लक्ष्य, नियम और जिम्मेदारियाँ अपने पास रखती है, जबकि विशेष आंतरिक या बाहरी इकाइयाँ तकनीकी प्लेटफॉर्म का संचालन, सुरक्षा, निगरानी और विकास करती हैं। इसमें मॉडल परिनियोजन, पहचान और पहुँच प्रबंधन, एन्क्रिप्शन, लॉगिंग, इंटरफेस, ज्ञान भंडार, गुणवत्ता मापन, अपडेट, समस्या निवारण और उपयोगकर्ता सहायता शामिल हैं। इस मॉडल को सार्वजनिक डेटा केंद्र, संप्रभु क्लाउड, हाइब्रिड आर्किटेक्चर या इन सभी के संयोजन में लागू किया जा सकता है। महत्वपूर्ण बात नाम नहीं, बल्कि प्रबंधनीय मूल्य श्रृंखला है।.

एक मध्यम आकार की नगरपालिका के लिए, यह मॉडल पूरी तरह से आंतरिक समाधान विकसित करने की तुलना में अधिक आर्थिक रूप से व्यवहार्य है। जनरेटिव एआई के संचालन के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जिसे निरंतर बनाए रखना आवश्यक है: क्लाउड और डेटा सेंटर संचालन, सूचना सुरक्षा, डेटा संरक्षण, मॉडल मूल्यांकन, डेटा इंजीनियरिंग, इंटरफ़ेस विकास और विशेष प्रक्रिया ज्ञान। एक शहर आर्थिक रूप से इन सभी भूमिकाओं को पूरा नहीं कर सकता। दूसरी ओर, एक नगरपालिका आईटी सेवा प्रदाता कई प्रशासनों में बुनियादी ढांचे, मानकों और विशेष ज्ञान को वितरित कर सकता है। संयुक्त नगरपालिका डेटा सेंटर रेकलिंगहॉसन जिले और आठ शहरों के लिए काम करता है और इस प्रकार साझा समाधानों के लिए पहले से ही उपयुक्त पैमाना रखता है।.

हालांकि, प्रबंधित एआई का अर्थ सेवा प्रदाता को जिम्मेदारी सौंपना नहीं है। शहर को यह निर्धारित करना होगा कि किन डेटा श्रेणियों को संसाधित किया जा सकता है, कौन से उपयोग के मामले स्वीकार्य हैं, परिणामों का सत्यापन कैसे किया जाता है और सिस्टम को कब बंद किया जाता है। तकनीकी संचालक उपलब्धता और सुरक्षा प्रदान करता है; परिचालन संबंधी जिम्मेदारी संबंधित संगठनात्मक इकाइयों के पास रहती है। एक सुदृढ़ परिचालन मॉडल इन भूमिकाओं को स्पष्ट रूप से अलग करता है और बाध्यकारी सेवा उद्देश्यों, लेखापरीक्षा प्रक्रियाओं और शिकायत निवारण चैनलों के माध्यम से उन्हें आपस में जोड़ता है।.

हाल्टरन को बिल्कुल शुरुआत से शुरू करने की जरूरत नहीं है।

नॉर्थ राइन-वेस्टफेलिया ने पहले ही NRW.Genius नामक एक प्रशासन-विशिष्ट AI सहायक स्थापित कर लिया है। यह वेब एप्लिकेशन सारांश, पाठ लेखन, दस्तावेज़ संग्रह खोजना, व्यक्तिगत फ़ाइलों से संबंधित प्रश्नों के उत्तर देना और भाषा मॉडल के साथ सीधा संपर्क जैसे पाठ-संबंधी कार्यों में सहायता करता है। इसका आर्किटेक्चर मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म से स्वतंत्र है और हाइब्रिड प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। IT.NRW की रिपोर्ट के अनुसार, इस एप्लिकेशन का उपयोग लगभग 27,000 कर्मचारी कर रहे हैं; एसेन, सोलिंगेन और बर्गहाइम नगरपालिका स्तर पर इसके पुन: उपयोग का परीक्षण कर रहे हैं। यह हाल्टरन के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे विकास संबंधी जोखिमों, सीखने की प्रक्रिया और लागतों को साझा करने में मदद मिलती है।.

राज्यव्यापी मानकीकृत समाधान नगरपालिकाओं की सभी आवश्यकताओं का स्वतः पूर्ण समाधान नहीं है। राज्य प्राधिकरणों और शहरों की विशिष्ट प्रक्रियाएं, फाइल संरचनाएं, डेटा संग्रह, कार्य और जिम्मेदारियां भिन्न-भिन्न होती हैं। आर्थिक लाभ तभी प्राप्त होता है जब सहायता प्रणाली को वास्तविक कार्यप्रवाहों में एकीकृत किया जाता है। एक सामान्य चैट विंडो एक नोट तैयार कर सकती है; हालांकि, यह एक एकीकृत समाधान की तुलना में काफी कम समय बचाती है जो सही प्रक्रिया की पहचान करता है, अधिकृत जानकारी का पता लगाता है, उपयुक्त टेम्पलेट का उपयोग करता है, स्रोतों की पहचान करता है और समीक्षा के लिए परिणाम को विशिष्ट प्रक्रिया को वापस भेजता है।.

इसलिए, हाल्टरन को अपने मौजूदा उत्पादों को अपने स्वयं के प्रबंधित एआई अवधारणा के विरुद्ध खड़ा नहीं करना चाहिए। एक मॉड्यूलर दृष्टिकोण अधिक उपयुक्त है। सामान्य कार्यों को राष्ट्रव्यापी या अंतर-नगरपालिका प्लेटफॉर्म से प्राप्त किया जा सकता है। नगरपालिका-विशिष्ट ज्ञान भंडार, इंटरफेस और प्रक्रिया मॉड्यूल को इसके ऊपर जोड़ा जा सकता है। विशेष रूप से संवेदनशील अनुप्रयोगों को नियंत्रित वातावरण में संचालित किया जा सकता है। इससे न तो एक महंगा पृथक समाधान बचता है और न ही किसी एक उत्पाद पर पूर्ण निर्भरता।.

आर्थिक दक्षता की शुरुआत प्रक्रिया लागत निर्धारण से होती है।

एआई केवल इसलिए लाभदायक नहीं है क्योंकि इसके उत्तर त्वरित होते हैं। यह तब लाभदायक होता है जब समग्र प्रसंस्करण समय कम हो जाता है, त्रुटियों से बचा जा सकता है, अनुवर्ती प्रश्नों की संख्या कम हो जाती है, या सीमित क्षमता के बावजूद प्रदर्शन स्थिर रहता है। इसलिए, प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए पहले एक आधारभूत मानक निर्धारित किया जाना चाहिए। इसमें मामलों की संख्या, औसत प्रसंस्करण समय, प्रतीक्षा समय, मीडिया ब्रेक की संख्या, पुनर्कार्य दर, अनुवर्ती प्रश्न, त्रुटि लागत और मानकीकृत किए जा सकने वाले कार्य का अनुपात शामिल है। तभी यह आकलन किया जा सकता है कि एआई सहायता आर्थिक रूप से व्यवहार्य है या नहीं।.

एक सरल मॉडल गणना इस तर्क को स्पष्ट करती है। यदि कोई सिस्टम 20,000 समान प्रक्रियाओं पर औसतन पाँच मिनट बचाता है, तो सैद्धांतिक रूप से इससे प्रति वर्ष लगभग 1,667 घंटे की कुल समय बचत होती है। इसमें से परीक्षण समय, प्रशिक्षण, सहायता, डाउनटाइम और गुणवत्ता नियंत्रण का समय घटाना होगा। उदाहरण के लिए, यदि 1,000 घंटे की बचत होती है, तो इस लाभ का मूल्यांकन निवेश किए गए समय की कुल लागत के मुकाबले किया जा सकता है। बेहतर प्रतिक्रिया समय या अधिक सुसंगत संचार जैसे गुणात्मक प्रभाव भी इसमें शामिल होते हैं। यह गणना जानबूझकर रूढ़िवादी है: इससे सैद्धांतिक रूप से प्राप्त मिनटों को गारंटीकृत बजट बचत के रूप में प्रचारित करने से बचा जा सकता है।.

आर्थिक प्रभाव तीन रूपों में हो सकता है। पहला, नगर पालिका उतने ही कर्मचारियों के साथ अधिक मामलों का निपटान कर सकती है। दूसरा, लंबित मामलों और बाहरी खर्चों में कमी आ सकती है। तीसरा, बचे हुए समय का उपयोग परामर्श, निगरानी और जटिल व्यक्तिगत मामलों के लिए किया जा सकता है। समय की बचत से बजट आवंटन में सीधे तौर पर कमी आना बहुत कम होता है, क्योंकि कर्मचारियों की संख्या असीमित नहीं होती। सबसे व्यावहारिक लाभों में आमतौर पर नए कर्मचारियों की भर्ती से बचना, कार्यभार में कमी, गुणवत्ता में निरंतरता और त्वरित प्रतिक्रिया शामिल होती है।.

दस्तावेजी कार्य सबसे मजबूत प्रारंभिक उपाय है।

लोक प्रशासन एक ज्ञान और दस्तावेज़-प्रधान संगठन है। इसके कार्य का एक महत्वपूर्ण हिस्सा सूचनाओं को एकत्रित करना, सत्यापित करना, संक्षिप्त करना और उन्हें कानूनी या संगठनात्मक रूप से उपयुक्त प्रारूपों में परिवर्तित करना है। जनरेटिव एआई इन कार्यों के लिए उपयुक्त है, बशर्ते यह एक सहायक के रूप में कार्य करे और विश्वसनीय स्रोतों तक पहुंच प्रदान करे। एक नियंत्रित वातावरण में यह लंबे दस्तावेजों का सारांश तैयार कर सकता है, विभिन्न संस्करणों के बीच अंतर को उजागर कर सकता है, बुलेट पॉइंट्स से ड्राफ्ट बना सकता है और फाइलों के भीतर प्रासंगिक अंशों का पता लगा सकता है।.

प्रायोगिक परिणाम यह भी दर्शाते हैं कि व्यापक वादे करना क्यों अनुचित है। आयरलैंड के केंद्रीय बैंक के 143 कर्मचारियों के साथ किए गए एक प्रयोग में, जनरेटिव एआई ने दस्तावेज़ समझने के कार्य की गुणवत्ता में 17 प्रतिशत और प्रसंस्करण समय में 34 प्रतिशत का सुधार किया। हालांकि, डेटा विश्लेषण कार्य में, गुणवत्ता में 12 प्रतिशत की कमी आई, जबकि समय में कोई खास बचत नहीं हुई। इसलिए, यह तकनीक हर जगह कारगर नहीं है, बल्कि केवल तभी कारगर है जब कार्य, डेटा, उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और नियंत्रण तंत्र का सही तालमेल हो।.

हाल्टरन के लिए, इससे प्राथमिकता स्पष्ट हो जाती है। शुरुआत में, उच्च पाठ सामग्री, बड़ी मात्रा और सीमित कानूनी प्रभाव वाले आंतरिक कार्य उपयुक्त हैं: बैठक के दस्तावेज़ संकलित करना, आंतरिक ज्ञान पुनर्प्राप्ति में सुधार करना, कार्यवृत्त का मसौदा तैयार करना, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नियमों का मूल्यांकन करना, या विषय के अनुसार नागरिकों की पूछताछ को पूर्व-वर्गीकृत करना। दावों, प्रतिबंधों या व्यक्तिगत कानूनी स्थितियों से संबंधित निर्णय शुरुआत में कम उपयुक्त हैं। पहले कदम उन क्षेत्रों में उठाए जाने चाहिए जहां त्रुटियों को आसानी से पहचाना और सुधारा जा सके।.

डाक कक्ष एक स्मार्ट मुख्य द्वार बन जाता है

इसका एक विशेष रूप से ठोस उदाहरण आने वाले दस्तावेज़ों की प्रोसेसिंग है। पत्रों, फ़ॉर्मों, ईमेल और अटैचमेंट को पहचानना, उन्हें किसी केस से जोड़ना, उनकी पूर्णता की जाँच करना और आगे भेजना आवश्यक है। पारंपरिक दस्तावेज़ पहचान तकनीक अनियमित लेआउट, मुक्त पाठ और हस्तलेखन के कारण जल्दी ही अपनी सीमाएँ पार कर जाती है। आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामग्री को वर्गीकृत कर सकती है, प्रासंगिक जानकारी निकाल सकती है और प्रोसेसिंग के लिए सारांश तैयार कर सकती है।.

जीकेडी रेकलिंगहॉसन पहले से ही आने वाली डाक को स्कैन करने के लिए एक समर्पित, स्वतंत्र एआई (आरआईपी) वातावरण का उपयोग कर रहा है। वहां, यह सामग्री वर्गीकरण, हस्तलेख पहचान और सारांश का समर्थन करता है, जिससे सत्यापन प्रक्रिया और इलेक्ट्रॉनिक फ़ाइल में स्थानांतरण में लगने वाला समय कम हो जाता है। इससे हाल्टरन को क्षेत्रीय रूप से अनुकूल अनुप्रयोग क्षेत्र मिलता है। शहर को पहले यह साबित करने की आवश्यकता नहीं होगी कि तकनीक सैद्धांतिक रूप से काम करती है, बल्कि वह यह जांच कर सकता है कि किस प्रकार के दस्तावेज़, मात्रा और विशेष प्रक्रियाएं स्थानीय स्तर पर सबसे अधिक लाभ प्रदान करती हैं।.

इसके व्यापक प्रभाव के कारण यह उपयोग आर्थिक रूप से आकर्षक बन जाता है। एक बेहतर ढंग से तैयार की गई इनकमिंग मेल प्रणाली न केवल मेलरूम में कार्यभार कम करती है, बल्कि खोज समय, गलत रूटिंग और विशेषज्ञ विभागों के भीतर प्रश्नों को भी कम करती है। साथ ही, यह बाद के प्रक्रिया चरणों के लिए अधिक संरचित डेटा आधार तैयार करती है। इससे एक ही एआई मॉड्यूल प्रोसेसिंग श्रृंखला में कई बाधाओं को दूर कर सकता है। पुन: उपयोग से लाभ बढ़ते हैं, यही कारण है कि कई छोटे, व्यक्तिगत समाधानों की तुलना में केंद्रीकृत घटकों को प्राथमिकता दी जानी चाहिए।.

त्रुटि प्रबंधन की सुदृढ़ प्रणाली एक अनिवार्य शर्त है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अनजाने में दस्तावेज़ों का गलत वर्गीकरण नहीं करना चाहिए या आवश्यक सामग्री को छोड़ना नहीं चाहिए। इसलिए, प्रत्येक दस्तावेज़ वर्ग के लिए परिभाषित न्यूनतम गुणवत्ता मानक, नमूनाकरण प्रक्रियाएं, सुधार प्रक्रियाएं और एक विश्वसनीय बैकअप तंत्र आवश्यक हैं। महत्वपूर्ण या गलत तरीके से पहचाने गए इनपुट स्वचालित रूप से मानव समीक्षा के लिए भेजे जाते हैं। इस प्रकार का मानव-सहभागिता वाला मॉडल तकनीकी कमजोरी का संकेत नहीं है, बल्कि मशीन और मानव विशेषज्ञ के बीच श्रम का आर्थिक और कानूनी रूप से उचित विभाजन है।.

'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital

यहां आप जानेंगे कि आपकी कंपनी बिना किसी बड़ी बाधा के, तेजी से, सुरक्षित रूप से और बिना किसी विशेष प्रक्रिया के अनुकूलित एआई समाधानों को कैसे लागू कर सकती है।.

एक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए आपका संपूर्ण और चिंतामुक्त समाधान है। जटिल तकनीक, महंगे बुनियादी ढांचे और लंबी विकास प्रक्रियाओं से निपटने के बजाय, आपको एक विशेषज्ञ भागीदार से आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप तैयार समाधान मिलता है - अक्सर कुछ ही दिनों के भीतर।.

मुख्य लाभ संक्षेप में:

⚡ त्वरित कार्यान्वयन: विचार से लेकर उपयोग के लिए तैयार एप्लिकेशन तक, महीनों में नहीं, दिनों में। हम ऐसे व्यावहारिक समाधान प्रदान करते हैं जो तत्काल मूल्यवर्धन करते हैं।.

🔒 अधिकतम डेटा सुरक्षा: आपका संवेदनशील डेटा आपके पास ही सुरक्षित रहता है। हम तीसरे पक्षों के साथ डेटा साझा किए बिना सुरक्षित और नियमों के अनुरूप प्रोसेसिंग की गारंटी देते हैं।.

💸 कोई वित्तीय जोखिम नहीं: आपको केवल परिणामों के लिए भुगतान करना होगा। हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर या कर्मचारियों में होने वाले भारी प्रारंभिक निवेश की कोई आवश्यकता नहीं है।.

🎯 अपने मुख्य व्यवसाय पर ध्यान केंद्रित करें: आप जिस काम में सबसे अच्छे हैं, उसी पर ध्यान दें। हम आपके एआई समाधान के संपूर्ण तकनीकी कार्यान्वयन, संचालन और रखरखाव का ध्यान रखते हैं।.

📈 भविष्य के लिए तैयार और विस्तार योग्य: आपकी एआई आपके साथ बढ़ती है। हम निरंतर अनुकूलन और विस्तारशीलता सुनिश्चित करते हैं, और नए आवश्यकताओं के अनुसार मॉडलों को लचीले ढंग से अनुकूलित करते हैं।.

अधिक जानकारी यहाँ:

• प्रबंधित एआई समाधान - औद्योगिक एआई सेवाएं: सेवा, उद्योग और यांत्रिक इंजीनियरिंग क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धात्मकता की कुंजी

प्रशासनिक ज्ञान कर्मचारियों के साथ नहीं जाना चाहिए।

जनसांख्यिकीय परिवर्तन नगरपालिकाओं के लिए न केवल कर्मचारियों की कमी का खतरा पैदा करता है, बल्कि अनुभवजन्य ज्ञान के नुकसान का भी। कई प्रक्रियाएं स्थानीय संदर्भ पर निर्भर करती हैं: किसी विशिष्ट मामले में किन दस्तावेजों की आवश्यकता होती है? कौन सी जिम्मेदारियां बदल गई हैं? कौन से शब्द प्रभावी साबित हुए हैं? पिछले निर्णय और तुलनीय प्रक्रियाएं कहां स्थित हैं? अनुभवी कर्मचारियों के चले जाने पर, इस ज्ञान का कुछ हिस्सा लुप्त हो जाता है या उसे बड़ी मेहनत से पुनः सृजित करना पड़ता है।.

एक सुव्यवस्थित नगरपालिका ज्ञान भंडार से जुड़ा प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म इस समस्या को कम कर सकता है। इसमें इंटरनेट से मनमाने उत्तर उत्पन्न करना शामिल नहीं है। सिस्टम स्वीकृत सेवा निर्देशों, उपनियमों, नियमावली, टेम्पलेट्स और प्रक्रिया विवरणों की खोज करता है और इन स्रोतों के आधार पर उत्तर तैयार करता है। आदर्श रूप से, यह उपयोग किए गए स्रोतों को प्रदर्शित करता है, जिससे कर्मचारियों को जानकारी को तुरंत सत्यापित करने की सुविधा मिलती है। इस दृष्टिकोण को, जिसे अक्सर पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी कहा जाता है, एक मॉडल की भाषाई क्षमताओं को नियंत्रित स्थानीय स्रोतों के साथ जोड़ता है।.

यहां सबसे महत्वपूर्ण संसाधन भाषा मॉडल नहीं, बल्कि प्रशासन का संरचित ज्ञान भंडार है। प्रदर्शन, लागत या कानूनी आवश्यकताओं के कारण मॉडल को बदला जा सकता है। दूसरी ओर, संस्करण, जिम्मेदारियों, मेटाडेटा और विलोपन नियमों से युक्त एक स्वच्छ दस्तावेज़ भंडार लंबे समय तक उपयोगी बना रहता है। इसलिए हाल्टरन को मुख्य रूप से किसी विशिष्ट मॉडल में निवेश करने के बजाय डेटा गुणवत्ता, ज्ञान प्रबंधन और खुले इंटरफेस में निवेश करना चाहिए। ये निवेश एक साथ पारंपरिक डिजिटलीकरण को बेहतर बनाते हैं और एआई तकनीक के तेजी से विकसित होने के बावजूद भी अपना प्रभाव बनाए रखते हैं।.

डिजिटल संप्रभुता लागत का प्रश्न है।

डिजिटल संप्रभुता को अक्सर एक राजनीतिक आदर्श के रूप में देखा जाता है, लेकिन इसका एक ठोस आर्थिक आधार है। जो कंपनियां अपने डेटा, इंटरफेस और परिचालन संबंधी जानकारी को पूरी तरह से एक ही प्रदाता से जोड़ देती हैं, उनकी सौदेबाजी की शक्ति कम हो जाती है। प्रदाता बदलने की लागत बढ़ जाती है, समायोजन महंगा हो जाता है और नवाचार किसी तीसरे पक्ष की उत्पाद योजना पर निर्भर करता है। इसके विपरीत, सभी तकनीकी घटकों को स्वयं विकसित करना आर्थिक दृष्टि से फायदेमंद नहीं होगा। इसलिए, संप्रभुता का अर्थ आत्मनिर्भरता नहीं है, बल्कि इसका अर्थ है सोच-समझकर निर्णय लेने, प्रदाताओं को बदलने और व्यवधान की स्थिति में भी महत्वपूर्ण सेवाओं को बनाए रखने की क्षमता।.

प्रबंधित एआई के लिए, इसका परिणाम एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर होता है। पहचान प्रबंधन, ज्ञान भंडार, लॉगिंग और इंटरफेस किसी एक भाषा मॉडल से अटूट रूप से जुड़े नहीं होने चाहिए। कार्य के आधार पर मॉडल का चयन किया जा सकता है: जटिल ग्रंथों के लिए एक उच्च-प्रदर्शन मॉडल, वर्गीकरण के लिए एक छोटा और अधिक लागत प्रभावी मॉडल, और संवेदनशील डेटा के लिए स्थानीय रूप से संचालित मॉडल। NRW.Genius पहले से ही एक मॉडल-स्वतंत्र और हाइब्रिड दृष्टिकोण अपना रहा है, जिसमें प्रसंस्करण को सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है। यह सिद्धांत नगरपालिका कार्यान्वयन का भी मार्गदर्शन करना चाहिए।.

संपूर्ण जीवनचक्र में लागतों पर विचार करना आवश्यक है। इसमें कार्यान्वयन, डेटा तैयारी, एकीकरण, प्रशिक्षण, निरंतर संचालन, मॉडल उपयोग, सुरक्षा ऑडिट, गुणवत्ता आश्वासन और प्रदाताओं को बदलने की संभावना शामिल है। एक दिखने में सस्ता एआई समाधान महंगा साबित हो सकता है यदि प्रत्येक व्यावसायिक अनुप्रयोग के लिए अलग-अलग एकीकरण की आवश्यकता हो या यदि खर्च पारदर्शी न हों। इसके विपरीत, यदि प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षित मानक, सामान्य घटक और विश्वसनीय समर्थन प्रदान करता है, तो थोड़ी अधिक प्लेटफ़ॉर्म फीस किफायती हो सकती है।.

डेटा सुरक्षा एक वास्तुशिल्पीय चुनौती बन जाती है

डेटा सुरक्षा की जांच केवल पायलट प्रोजेक्ट के तकनीकी रूप से पूर्ण होने के बाद ही नहीं की जानी चाहिए। बड़े भाषा मॉडल के मामले में, कानूनी आधार, उद्देश्य सीमा, डेटा न्यूनीकरण, भंडारण अवधि, डेटा स्थानांतरण और मॉडल में संभावित रूप से निहित किसी भी व्यक्तिगत जानकारी के संबंध में प्रश्न उठते हैं। इसलिए, संघीय डेटा सुरक्षा आयुक्त अधिकारियों को सलाह देते हैं कि वे एआई परियोजनाओं में डेटा सुरक्षा को शुरू से ही शामिल करें और विशेष रूप से प्रशिक्षण और उपयोग के दौरान व्यक्तिगत डेटा के प्रबंधन का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करें। नगरपालिकाओं के लिए, यह एक अतिरिक्त नौकरशाही बोझ नहीं है, बल्कि प्रणालियों की दीर्घकालिक उपयोगिता के लिए एक पूर्व शर्त है।.

प्रबंधित एआई डेटा सुरक्षा को अधिक व्यावहारिक बना सकता है क्योंकि नियमों को तकनीकी रूप से लागू किया जा सकता है। डेटा को प्रोसेसिंग से पहले वर्गीकृत या छद्मनाम दिया जा सकता है। भूमिकाएँ और अधिकार यह सीमित करते हैं कि कौन किस ज्ञान भंडार तक पहुँच सकता है। इनपुट को लॉग किया जा सकता है, प्रतिधारण अवधि को स्वचालित किया जा सकता है और अस्वीकार्य सामग्री को फ़िल्टर किया जा सकता है। विभिन्न सुरक्षा आवश्यकताओं को अलग-अलग प्रोसेसिंग मार्गों में वितरित किया जा सकता है। यह डेटा सुरक्षा को केवल एक सूचना पत्रक से एक क्रियात्मक कार्य में बदल देता है।.

सूचना सुरक्षा के लिए मॉडल प्रदाता के साथ अनुबंध से कहीं अधिक आवश्यक है। जर्मन संघीय सूचना सुरक्षा कार्यालय (बीएसआई) अन्य बातों के अलावा, उपयोग किए जा रहे एआई सिस्टमों की सूची, स्पष्ट उपयोग नियम, डेटा को कम करने वाले कॉन्फ़िगरेशन, निर्धारित विलोपन अवधि, स्पष्ट जिम्मेदारियां और बैक-एंड सिस्टमों को भेजे जाने से पहले आउटपुट का सत्यापन करने की अनुशंसा करता है। अंतिम आवश्यकता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है: एक एआई जो केवल एक ड्राफ्ट प्रदर्शित करता है, वह उस सिस्टम से अलग जोखिम पैदा करता है जो स्वतंत्र रूप से किसी विशेष एप्लिकेशन में डेटा लिखता है या कोई निर्णय तैयार करता है।.

कानूनी निश्चितता किसी प्रतिबंध से उत्पन्न नहीं होती।

यूरोपीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम शासन, पारदर्शिता और सक्षमता के लिए आवश्यकताओं को और सख्त बनाता है। फरवरी 2025 से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सक्षमता से संबंधित नियम प्रभावी हैं; अगस्त 2026 से कानूनी ढांचे और पारदर्शिता नियमों के बड़े हिस्से लागू हो चुके हैं। संवेदनशील क्षेत्रों में कुछ अनुप्रयोगों को उच्च जोखिम वाली प्रणालियों के रूप में विशेष रूप से सख्त विनियमन के अधीन रखा गया है। इसका अर्थ पूर्ण प्रतिबंध या नगरपालिकाओं को खुली छूट देना नहीं है। उन्हें जोखिम के अनुसार अनुप्रयोगों में अंतर करना होगा और अपने संगठनात्मक दायित्वों को स्पष्ट रूप से पूरा करना होगा।.

आंतरिक ड्राफ्ट के लिए टेक्स्ट असिस्टेंट को उस सिस्टम से अलग तरीके से देखा जाना चाहिए जो किसी महत्वपूर्ण सार्वजनिक सेवा तक पहुंच को निर्धारित करता है। यहां तक ​​कि एक ही एप्लिकेशन के भीतर भी जोखिम अलग-अलग हो सकता है। किसी गुमनाम सार्वजनिक दस्तावेज़ का सारांश बनाना सामाजिक कल्याण फ़ाइल का सारांश बनाने की तुलना में कम समस्याग्रस्त है। इसलिए, एक सुदृढ़ शासन मॉडल न केवल उत्पाद का मूल्यांकन करता है, बल्कि उसके उद्देश्य, डेटा, उपयोगकर्ता आधार और उसके विशिष्ट उपयोग के प्रभाव का भी मूल्यांकन करता है।.

प्रबंधित एआई आवश्यक नियंत्रण प्रदान करता है। एक केंद्रीय निकाय आवेदन रजिस्टर रखता है, जिम्मेदार पक्षों और स्वीकृतियों का दस्तावेजीकरण करता है, सुरक्षा वर्ग निर्धारित करता है और परिवर्तनों की निगरानी करता है। इससे प्रत्येक एजेंसी को अपने नियम बनाने से रोका जा सकता है। साथ ही, शासन व्यवस्था से स्वीकृतियों में देरी नहीं होनी चाहिए। बार-बार होने वाले, कम जोखिम वाले मानक मामलों के लिए, पूर्व-अनुमोदित टेम्पलेट और त्वरित अनुमोदन प्रक्रियाएं मौजूद होनी चाहिए। विनियमन की गुणवत्ता इस बात से सिद्ध होती है कि क्या यह केवल अनिश्चितता का प्रबंधन करने के बजाय सुरक्षित उपयोग को सक्षम बनाता है।.

लाभ का निर्धारण कर्मचारी करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करना मुख्य रूप से संगठनात्मक विकास से जुड़ा है। कर्मचारियों को सिस्टम की क्षमताओं, उसकी सीमाओं और अपनी शेष जिम्मेदारियों को समझना आवश्यक है। केवल एक बार का प्रशिक्षण सत्र पर्याप्त नहीं है। कार्य-आधारित शिक्षण प्रारूप, अपने विभाग से उदाहरण, डेटा प्रबंधन के लिए दिशानिर्देश और स्पष्ट रूप से बताई गई त्रुटियों को पहचानने की क्षमता आवश्यक है। प्रबंधकों को प्रक्रिया चयन, मापदंड मूल्यांकन और नई भूमिकाओं के निर्माण में भी कौशल की आवश्यकता होती है।.

कार्य की शुरुआत कर्मचारियों की छंटनी के वादे से नहीं होनी चाहिए। इस तरह के संचार से स्वाभाविक रूप से प्रतिरोध पैदा होता है और सीखने की इच्छा कम हो जाती है। एक अधिक विश्वसनीय लक्ष्य है कार्यभार में कमी लाना, लंबित कार्यों को समाप्त करना और विशेषज्ञों को उन कार्यों से मुक्त करना जिनमें निर्णय लेने का अधिकार कम हो। इससे मानवीय कार्य प्रारंभिक मसौदा तैयार करने से हटकर उसकी समीक्षा, वर्गीकरण, परामर्श और उस पर निर्णय लेने की ओर केंद्रित हो जाता है।.

सह-निर्णय और सहभागिता को शुरू से ही व्यवस्थित किया जाना चाहिए। एसेन शहर ने एक सेवा समझौते के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग को विनियमित किया है, कर्मचारी परिषद को इसमें शामिल किया है, बुनियादी प्रशिक्षण प्रदान किया है, और यह निर्धारित किया है कि एआई परिणामों का बाहरी उपयोग करने से पहले पेशेवर रूप से समीक्षा की जानी चाहिए; विवेकाधीन निर्णय मनुष्यों के विशेषाधिकार में ही रहेंगे। इस मॉडल को हाल्टरन के लिए भी अपनाया जा सकता है। स्पष्ट नियम न केवल कर्मचारियों और नागरिकों की रक्षा करते हैं बल्कि अनिश्चितता को कम करके उपयोग को भी बढ़ाते हैं।.

अंतर-नगरपालिका स्तर पर किए गए प्रयास अलग-थलग नगरपालिका समाधानों से बेहतर होते हैं।

जर्मनी में हज़ारों नगरपालिकाएँ हैं जिनके कार्य समान हैं लेकिन प्रणालीगत संरचनाएँ भिन्न-भिन्न हैं। यदि प्रत्येक प्रशासन अपने स्वयं के सहायक, लेखापरीक्षा प्रक्रियाएँ और अनुबंध मॉडल विकसित करे, तो काम का दोहराव काफी बढ़ जाएगा। अधिक आर्थिक रूप से समझदारी भरा तरीका साझा मुख्य घटकों और स्थानीय अनुकूलन में निहित है। अंतर-नगरपालिका सहयोग से निश्चित लागतों का वितरण होता है, विशेषज्ञता का एकत्रीकरण होता है और पेशेवर परिचालन संरचनाओं के लिए पर्याप्त उपयोग क्षमता का निर्माण होता है।.

हाल्टर्न का क्षेत्रीय आईटी बुनियादी ढांचा एक स्वाभाविक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है। संयुक्त आईटी सेवा केंद्र (जीकेडी) प्लेटफॉर्म, सुरक्षा संरचना और तकनीकी एकीकरण के केंद्रीकृत संचालन की सुविधा देता है। एनआरडब्ल्यू.जीनियस जैसी राज्य-स्तरीय सेवाएं सामान्य सहायता प्रदान करती हैं। एआई अवसर बाज़ार जैसी राष्ट्रीय संरचनाओं का उद्देश्य अनुप्रयोगों को पारदर्शी बनाना और संघीय, राज्य और स्थानीय सरकारों के बीच पुन: उपयोग को बढ़ावा देना है; आईटी योजना परिषद ने 1 जनवरी, 2027 से इस प्लेटफॉर्म को अपने उत्पाद के रूप में अपनाने का निर्णय लिया है। इससे धीरे-धीरे एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनेगा जिसमें नगरपालिकाओं को नए सिरे से काम करने की आवश्यकता नहीं होगी।.

हालांकि, सहयोग से काम की गति सबसे धीमी नहीं होनी चाहिए। हाल्टरन को तकनीकी आधार साझा करते हुए अपनी प्राथमिकताएं और सफलता के मानदंड स्वयं तय करने चाहिए। एक मॉड्यूलर प्रणाली संभव है: एक साझा मंच, सामान्य सुरक्षा मानक और संयुक्त रूप से परीक्षित मॉडल, लेकिन स्थानीय ज्ञान आधार और चयनित प्रक्रिया मॉड्यूल के साथ। इस तरह, पैमाने की मितव्ययिता को प्रभावित किए बिना नगरपालिका की विशिष्टताओं को संरक्षित किया जा सकता है।.

नागरिक सहभागिता पर्दे के पीछे विकसित होती है।

नागरिक सार्वजनिक प्रशासन का मूल्यांकन उसमें प्रयुक्त एआई मॉडलों की संख्या के आधार पर नहीं करते। वे प्रतीक्षा समय, सुगमता, सुलभता, विश्वसनीयता और समान व्यवहार जैसे कारकों का अनुभव करते हैं। इसलिए, एक सफल एआई रणनीति का मूल्यांकन इन्हीं कारकों के आधार पर किया जाना चाहिए। यदि कोई पत्र तेजी से भेजा जाता है लेकिन कम सुगम हो जाता है, तो इससे कोई खास लाभ नहीं होता। यदि कोई चैटबॉट चौबीसों घंटे जवाब देता है लेकिन केवल असाधारण मामलों में ही सुरक्षा का झूठा एहसास कराता है, तो वास्तव में विश्वास कम हो सकता है।.

नागरिकों पर सबसे अधिक प्रभाव अक्सर अप्रत्यक्ष रूप से पड़ता है। आंतरिक शोध में तेजी लाने से कॉल बैक का समय कम हो जाता है। स्वचालित पूर्णता जांच से अनुवर्ती अनुरोधों में कमी आती है। अनुवाद उपकरण सीमित जर्मन भाषा कौशल वाले लोगों के लिए पहुंच को बेहतर बनाते हैं। अधिक सुगम मसौदे जटिल प्रशासनिक भाषा को सरल बना सकते हैं। कर्मचारियों को व्यक्तिगत स्पष्टीकरण या विचार-विमर्श की आवश्यकता वाले मामलों के लिए अधिक समय मिलता है। इस प्रकार, एआई संपर्क का स्थान नहीं लेता, बल्कि आवश्यकतानुसार इसे पुनः स्थापित कर सकता है।.

आंतरिक ज्ञान भंडार विश्वसनीय होने पर ही बाहरी नागरिक सहायक प्रणाली लागू की जानी चाहिए। अन्यथा, नगरपालिका अपनी अस्पष्टताओं को स्वचालित रूप से दूर करती रहेगी। शुरुआत में अक्सर पूछे जाने वाले, गैर-व्यक्तिगत प्रश्नों, पारदर्शी स्रोतों और मानव कर्मियों के स्पष्ट संदर्भों के साथ एक सीमित प्रणाली अपनाना उचित होगा। सहायक को कानूनी रूप से बाध्यकारी उत्तर देने का दावा नहीं करना चाहिए। प्रत्येक उत्तर में यह स्पष्ट होना चाहिए कि यह सामान्य जानकारी है या विशिष्ट मामले से संबंधित सलाह।.

एक अच्छी शुरुआत के लिए कुछ स्पष्ट प्राथमिकताओं की आवश्यकता होती है।

हाल्टरन को लंबी-चौड़ी इच्छाओं की सूची से शुरुआत नहीं करनी चाहिए, बल्कि तीन से पाँच उपयोग मामलों के पोर्टफोलियो से शुरुआत करनी चाहिए। पहला फोकस सुरक्षित टेक्स्ट और दस्तावेज़ सहायता पर हो सकता है। दूसरा आने वाले दस्तावेज़ों की प्रोसेसिंग से संबंधित हो सकता है। तीसरा आंतरिक ज्ञान प्रबंधन पर केंद्रित होना चाहिए। मानकीकृत दस्तावेज़ों की प्रारंभिक समीक्षा जैसी स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रक्रिया, जिसका मापनीय दायरा हो, भी उपयुक्त है। यह संयोजन अल्पकालिक सीखने की सफलताएँ प्रदान करता है और साथ ही दीर्घकालिक उपयोग के लिए एक मंच का निर्माण करता है।.

चयन एक समान ढांचे के अनुसार किया जाना चाहिए: मामलों की संख्या, वर्तमान समय व्यय, मानकीकरण, डेटा की उपलब्धता, एकीकरण प्रयास, त्रुटियों के परिणाम और अपेक्षित लाभ। अधिक संख्या में आवेदन, मजबूत डेटा आधार और कम कानूनी प्रभाव वाले आवेदनों को प्राथमिकता दी जाती है। उच्च जोखिम वाले या अस्पष्ट डेटा स्थितियों वाले आवेदनों को स्थगित कर दिया जाता है। इससे रैंकिंग आर्थिक रूप से पारदर्शी हो जाती है और व्यक्तिगत प्रदाताओं या विभागों के बाजार हिस्सेदारी द्वारा निर्धारित नहीं होती है।.

प्रत्येक पायलट प्रोजेक्ट के लिए एक विषय विशेषज्ञ, एक तकनीकी प्रमुख और एक मापने योग्य लक्ष्य मूल्य की आवश्यकता होती है। तीन से छह महीने बाद, यह निर्णय लिया जाता है कि एप्लिकेशन को बंद किया जाए, अनुकूलित किया जाए या विस्तारित किया जाए। सफलता केवल समय बचाने तक सीमित नहीं है। गुणवत्ता, स्वीकृति, त्रुटि दर, आवश्यक सुधारों की संख्या, स्थिरता और नागरिकों पर प्रभाव का भी मूल्यांकन किया जाना चाहिए। पूर्वनिर्धारित समाप्ति मानदंडों के बिना एक पायलट प्रोजेक्ट आसानी से एक निरंतर प्रयोग बन सकता है।.

नगरपालिका संचालन मॉडल चार चरणों में

पहले चरण में, शहर व्यवस्था स्थापित करता है। यह एआई के मौजूदा उपयोग का दस्तावेजीकरण करता है, जिम्मेदारियों को परिभाषित करता है, एक प्रारंभिक उपयोग नीति अपनाता है, और डेटा और उपयोग के मामलों को वर्गीकृत करता है। साथ ही, कर्मचारी परिषद, डेटा संरक्षण, सूचना सुरक्षा, कानूनी विभाग और संबंधित विभाग इसमें शामिल होते हैं। इसका परिणाम एक लंबी नीति रिपोर्ट नहीं, बल्कि एक व्यावहारिक ढांचा होता है।.

दूसरे चरण में, एक सुरक्षित सहायता वातावरण प्रदान किया जाता है। कर्मचारियों को आधिकारिक पहुँच, प्रशिक्षण और अनुमत कार्यों की एक स्पष्ट सूची दी जाती है। शुरुआत में, सार्वजनिक या कम संवेदनशील सामग्री को संसाधित किया जाता है। शहर उपयोग डेटा एकत्र करता है और सामान्य त्रुटियों का दस्तावेजीकरण करता है। ऐसा करके, यह अनियंत्रित शैडो एआई को एक बेहतर, आधिकारिक विकल्प से बदल देता है।.

तीसरे चरण में ज्ञान का एकीकरण और प्रक्रियाओं का जुड़ाव शामिल है। जारी किए गए नगरपालिका दस्तावेज़ों का संस्करण तैयार किया जाता है और उन्हें अनुक्रमित किया जाता है, उत्तरों को प्रासंगिक स्रोतों से जोड़ा जाता है, और प्रारंभिक विशिष्ट अनुप्रयोगों को इंटरफेस के माध्यम से जोड़ा जाता है। यहीं पर उत्पादकता में सबसे अधिक वृद्धि होती है, लेकिन साथ ही परीक्षण और परिचालन संबंधी आवश्यकताएं भी बढ़ती हैं। इसलिए, प्रबंधित एआई मॉडल में समर्थन, निगरानी, ​​लागत नियंत्रण और परिवर्तन प्रबंधन शामिल होना चाहिए।.

चौथे चरण में, सिद्ध हो चुके अनुप्रयोगों को नगरपालिकाओं में विस्तारित किया जाता है। हाल्टरन अन्यत्र सफल मॉड्यूल को अपना सकता है और अपने अनुभव साझा कर सकता है। बड़े निवेश साझा किए जाते हैं। साथ ही, लागत और गुणवत्ता को प्रतिस्पर्धी बनाए रखने के लिए नियमित मॉडल तुलना आवश्यक बनी रहती है। इस प्रकार, शहर व्यक्तिगत एआई उपकरणों के खरीदार से एक डिजिटल परिचालन सेवा के सक्षम ग्राहक के रूप में विकसित होता है।.

इन लाभों के लिए नगरपालिका स्तर पर प्रमुख प्रदर्शन संकेतक प्रणाली की आवश्यकता है।

प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (केपीआई) की एक सरल प्रणाली अतिशयोक्ति को रोकती है। प्रक्रिया स्तर पर, प्रमुख मापदंडों में थ्रूपुट समय, सक्रिय प्रसंस्करण समय, क्वेरी, त्रुटि दर और बैकलॉग शामिल हैं। कर्मचारी स्तर पर, उपयोग दर, कार्यभार में कमी का अनुभव और प्रशिक्षण आवश्यकताएं प्रासंगिक हैं। नागरिक के दृष्टिकोण से, प्रतिक्रिया समय, सुगमता, शिकायत दर और अनुरोध का सफल समाधान महत्वपूर्ण हैं। तकनीकी पक्ष के लिए, उपलब्धता, प्रतिक्रिया समय, प्रति लेनदेन लागत और सुरक्षा संबंधी घटनाओं की संख्या भी महत्वपूर्ण हैं।.

पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने से पहले प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) एकत्र किए जाने चाहिए; अन्यथा तुलना करना असंभव होगा। इसके अलावा, शहर को सकल और शुद्ध लाभों के बीच अंतर स्पष्ट करना चाहिए। यदि पाठ तैयार करने में आधा घंटा कम समय लगता है और फिर उसकी समीक्षा में अतिरिक्त बीस मिनट लगते हैं, तो यह पूर्ण लाभ नहीं है। बदलाव के प्रभावों पर भी विचार किया जाना चाहिए: क्या संबंधित विभाग में कार्यभार कम होगा, लेकिन आईटी या गुणवत्ता आश्वासन विभाग में काम का बोझ बढ़ेगा? केवल एक व्यापक विश्लेषण से ही पता चलेगा कि क्या नगर पालिका वास्तव में अधिक उत्पादक बनती है।.

पारदर्शिता से राजनीतिक शासन को मजबूती मिलती है। परिषद को विस्तृत तकनीकी रिपोर्टों की आवश्यकता नहीं है, बल्कि उपयोग किए गए अनुप्रयोगों, लागतों, लाभों, जोखिमों और किसी भी असामान्य घटना का नियमित अवलोकन चाहिए। नागरिकों को यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि एआई का उपयोग कहाँ किया जा रहा है और मानवीय निर्णय कहाँ लिए जा रहे हैं। इस प्रकार का खुलापन निराधार भय और अवास्तविक अपेक्षाओं दोनों को रोकता है।.

सबसे बड़ा खतरा खराब प्रबंधन में निहित है।

भ्रम, विकृतियाँ और डेटा लीक वास्तविक तकनीकी जोखिम हैं। हालाँकि, संगठनात्मक त्रुटियाँ भी उतनी ही खतरनाक हैं: अस्पष्ट जिम्मेदारियाँ, डेटा रखरखाव की कमी, अपर्याप्त प्रशिक्षण, बहुत सारे समानांतर पायलट प्रोजेक्ट और व्यक्तिगत सलाहकारों पर निर्भरता। एक एआई प्लेटफॉर्म तकनीकी रूप से उत्कृष्ट होने के बावजूद भी विफल हो सकता है यदि कोई नॉलेज बेस को अपडेट नहीं करता है या यदि विभाग इसके लाभों को पहचानने में विफल रहते हैं।.

एक अन्य जोखिम अक्षम प्रक्रियाओं का स्वचालन है। यदि किसी प्रक्रिया में अनावश्यक समीक्षा चक्र, अस्पष्ट जिम्मेदारियाँ या दोहराव वाला डेटा प्रविष्टि शामिल है, तो AI इसे और अधिक जटिल और तेज़ बना सकता है। इसलिए, किसी भी स्वचालन से पहले, यह जांच करनी चाहिए कि क्या चरणों को समाप्त किया जा सकता है, मानकीकृत किया जा सकता है या कानूनी रूप से सरल बनाया जा सकता है। प्रक्रिया अनुकूलन और AI का उपयोग साथ-साथ चलते हैं।.

अंततः, नगरपालिकाओं को उत्पादकता में वृद्धि की योजना पहले से नहीं बनानी चाहिए। शोध और व्यवहार से पता चलता है कि विभिन्न कार्यों में महत्वपूर्ण अंतर होते हैं। ओईसीडी उत्पादकता, जवाबदेही और उत्तरदायित्व को एआई के सरकारी उपयोग के प्रमुख अवसरों के रूप में वर्णित करता है, लेकिन यह भी बताता है कि व्यापक संगठनात्मक उत्पादकता वृद्धि के प्रमाण अभी भी सीमित हैं। इसलिए, जिम्मेदार योजना में परिदृश्य, सुरक्षा मार्जिन और चरणबद्ध निवेश शामिल होते हैं।.

कुछ न करना सबसे महंगा विकल्प क्यों हो सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को जल्दबाजी में लागू करने के खिलाफ ठोस कारण हैं। हालांकि, अनिश्चित काल तक इंतजार करने के खिलाफ भी उतने ही मजबूत आर्थिक तर्क मौजूद हैं। कर्मचारी सार्वजनिक उपकरणों के साथ प्रयोग करना जारी रखेंगे, पड़ोसी नगर पालिकाएं अनुभव प्राप्त करेंगी और सेवा प्रदाता अपने उत्पादों को तेजी से अनुकूलित करेंगे। जो लोग नियंत्रित विकल्प प्रदान करने में विफल रहते हैं, वे एआई को रोकते नहीं हैं, बल्कि उसे नियंत्रित करने की क्षमता खो देते हैं। साथ ही, डेटा की गुणवत्ता, इंटरफेस और विशेषज्ञता में अंतर बढ़ता जाता है।.

निष्क्रियता की अवसर लागतें किसी एक बजट मद के रूप में प्रकट नहीं होतीं। वे प्रसंस्करण में लगने वाले लंबे समय, बढ़ते लंबित कार्यों, ज्ञान की हानि, कार्यभार में वृद्धि और नियोक्ताओं के प्रति आकर्षण में कमी के रूप में सामने आती हैं। विशेष रूप से युवा पेशेवर आधुनिक उपकरणों की अपेक्षा रखते हैं। जो प्रशासन डिजिटल सहायता को पूरी तरह से अवरुद्ध करता है, वह उन नियोक्ताओं से प्रतिस्पर्धा करता है जो नियमित कार्यों को अधिक व्यापक रूप से स्वचालित करते हैं और चुनौतीपूर्ण कार्यों के लिए अधिक अवसर प्रदान करते हैं।.

सही दृष्टिकोण न तो प्रौद्योगिकी के प्रति उत्साह है और न ही उसका तिरस्कार। हाल्टरन को साझा बुनियादी ढांचे, स्पष्ट सीमाओं और कठोर लाभ मापन के साथ एक नियंत्रित शिक्षण प्रक्रिया की आवश्यकता है। प्रबंधित एआई इसके लिए आदर्श है क्योंकि यह मॉडल निरंतर परिचालन जिम्मेदारी को व्यवस्थित करता है। यह एआई को एक बार प्राप्त किए गए सॉफ़्टवेयर के रूप में नहीं, बल्कि एक गतिशील बुनियादी ढांचे के रूप में देखता है जिसकी निरंतर निगरानी, ​​अद्यतन और पेशेवर प्रबंधन आवश्यक है।.

समीक्षा अनुरोध को एक परिचालन रणनीति में परिवर्तित किया जाना चाहिए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग की राजनीतिक समीक्षा एक उपयोगी प्रारंभिक बिंदु हो सकती है। इसका महत्व इस बात पर निर्भर करता है कि क्या इससे एक स्पष्ट कार्यान्वयन संरचना तैयार होती है। केवल संभावित अनुप्रयोगों की सूची प्रस्तुत करना समस्या को टालने जैसा होगा। इसके बजाय, प्राथमिकताएं, जिम्मेदारियां, अंतर-नगरपालिका संचालन मॉडल, वित्तीय ढांचा और मापने योग्य पायलट परियोजनाओं की आवश्यकता है।.

इसलिए तर्क यह है: हाल्टरन को एआई को एक अलग डिजिटल परियोजना के रूप में नहीं, बल्कि अपनी नगरपालिका की सार्वजनिक सेवाओं के अभिन्न अंग के रूप में देखना चाहिए। शहर को अपना खुद का भाषा मॉडल विकसित करने या हर समाधान को स्वयं संचालित करने की आवश्यकता नहीं है। उसे मौजूदा राज्य और क्षेत्रीय संरचनाओं का उपयोग करना चाहिए, खुले और विनिमय योग्य घटकों पर जोर देना चाहिए और प्रक्रियाओं, डेटा और नियंत्रण में स्थानीय विशेषज्ञता विकसित करनी चाहिए। इस तरह, बड़े पैमाने पर लागत बचत को नगरपालिका की स्वायत्तता के साथ जोड़ा जा सकता है।.

प्रबंधित एआई महज एक अतिरिक्त सुविधा नहीं है, बल्कि यह लाभ और प्रबंधन क्षमता का संयोजन करने वाला तंत्र है। प्रबंधन के बिना, मॉडल अलग-थलग उपकरण बने रहते हैं, डेटा जोखिम अस्पष्ट रहते हैं, और सफलताएँ संयोग पर निर्भर करती हैं। एक पेशेवर संचालन ढांचा सुरक्षित सहायकों, नगरपालिका विशेषज्ञता और स्वचालित चरणों को एक उत्पादक बुनियादी ढांचे में विकसित होने की अनुमति देता है। इसलिए, रणनीतिक प्रश्न अब यह नहीं है कि एआई नगर निगम तक पहुंचेगा या नहीं। प्रश्न यह है कि क्या नगर निगम इसके कार्यान्वयन को आकार देगा - या बाद में बढ़ते दबाव में बाहरी समाधान अपनाने के लिए मजबूर होगा।.

लगभग आंतरिक समाधान: Xpert.Digital किस प्रकार B2B मार्केटिंग और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करता है – स्मार्ट कंटेंट-ड्रिवन बिजनेस - चित्र: Xpert.Digital

Xpert.Digital एक डेटा-आधारित B2B उद्योग केंद्र है जिसका नेतृत्व Konrad Wolfenstein करते हैं। यह कंपनी औद्योगिक भागीदारों के लिए एक बाहरी, लगभग आंतरिक समाधान के रूप में कार्य करती है, जो ग्राहकों की ओर से अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता के बिना मार्केटिंग, कंटेंट और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करती है।.

अधिक जानकारी यहाँ:

• लगभग आंतरिक समाधान: Xpert.Digital किस प्रकार B2B मार्केटिंग और बिक्री में परिचालन संबंधी कमियों को दूर करता है – स्मार्ट कंटेंट-ड्रिवन बिजनेस

☑️ हमारी व्यावसायिक भाषा अंग्रेजी या जर्मन है।

☑️ नया: अपनी मातृभाषा में पत्राचार करें!

Konrad Wolfenstein

मुझे और मेरी टीम को आपके व्यक्तिगत सलाहकार के रूप में आपकी सेवा करने में खुशी होगी।.

आप यहां दिए गए संपर्क फ़ॉर्म को भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं [email protected]:या मुझे +49 7348 4088 965 पर कॉल कर सकते हैं । मेरा ईमेल पता है

मैं हमारी संयुक्त परियोजना के लिए उत्सुक हूं।.

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में लघु एवं मध्यम उद्यमों (एसएमई) को सहायता प्रदान करना

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्गठन

☑️ अंतर्राष्ट्रीय बिक्री प्रक्रियाओं का विस्तार और अनुकूलन

☑️ वैश्विक और डिजिटल बी2बी ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

☑️ अग्रणी व्यवसाय विकास / विपणन / जनसंपर्क / व्यापार मेले