NORAI परियोजना: बालेरिक द्वीप समूह AI की मदद से नौकरशाही को कैसे कम करने की योजना बना रहे हैं – 5.45 मिलियन यूरो के साथ प्रशासन में क्रांतिकारी बदलाव – AI का उपयोग करते हुए इस विषय पर रचनात्मक छवि: Xpert.Digital
बैलेरिक द्वीप समूह में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: अधिक कुशल प्रबंधन की दिशा में एक मार्ग
प्रशासन 2.0: बैलेरिक द्वीप समूह 5.45 मिलियन यूरो के साथ अपने एआई संचालन में बदलाव ला रहे हैं।
बैलेरिक द्वीप समूह में प्रशासन का भविष्य: दक्षता की कुंजी के रूप में एआई
बालेरिक द्वीप समूह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग से प्रेरित होकर अपनी प्रशासनिक संरचनाओं में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन की शुरुआत कर रहे हैं। 5.45 मिलियन यूरो के निवेश के साथ, NORAI परियोजना शुरू की जा रही है, जिसका उद्देश्य 24 महीनों के भीतर संपूर्ण स्वायत्त प्रशासन के लिए एक साझा एआई प्लेटफॉर्म बनाना है। इसका लक्ष्य न केवल कार्यकुशलता और प्रक्रिया समय में सुधार करना है, बल्कि नागरिकों और व्यवसायों के लिए सेवाओं की गुणवत्ता को भी बढ़ाना है। यह पहल मौजूदा प्रक्रियाओं के डिजिटलीकरण से कहीं आगे बढ़कर, खंडित प्रशासनिक ढांचे को सार्वजनिक सेवाओं के लिए एक नेटवर्कयुक्त और पुन: प्रयोज्य प्लेटफॉर्म में परिवर्तित करने का लक्ष्य रखती है। हालांकि, इस परिवर्तन की सफलता न केवल प्रौद्योगिकी पर निर्भर करती है, बल्कि प्रशासन की मौलिक पुनर्गठन की इच्छा पर भी निर्भर करती है। प्रमुख प्रश्न यह हैं कि क्या एआई वास्तव में बालेरिक द्वीप समूह को प्रक्रिया समय में कमी, त्रुटि दर में कमी और प्रशासनिक क्षमता में वृद्धि करने में सक्षम बनाएगा, और वे पुनर्गठित सार्वजनिक प्रशासन की चुनौतियों का सामना कैसे करेंगे।.
बैलेरिक द्वीप समूह अपने प्रशासन को एआई प्लेटफॉर्म में परिवर्तित कर रहे हैं।
नौकरशाही के खिलाफ 5.45 मिलियन यूरो: महत्वपूर्ण सवाल यह नहीं है कि एआई काम करता है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या इसके द्वारा राज्य को रूपांतरित किया जा सकता है।
बैलेरिक द्वीप समूह एक ऐसे तकनीकी परिवर्तन से गुजर रहा है जिसका आर्थिक महत्व कुछ डिजिटल सहायकों की शुरुआत से कहीं अधिक है। 5.45 मिलियन यूरो के निवेश और 24 महीने की कार्यान्वयन अवधि के साथ, NORAI नामक एक साझा कृत्रिम बुद्धिमत्ता अवसंरचना को पूरे स्वायत्त प्रशासन में विकसित किया जा रहा है। यह सभी क्षेत्रीय मंत्रालयों और सार्वजनिक संस्थानों तक पहुंचेगी और प्रशासनिक कर्मचारियों को फाइल प्रोसेसिंग, दस्तावेज़ विश्लेषण, रिपोर्ट तैयार करने, नागरिकों की पूछताछ का जवाब देने और प्रक्रिया स्वचालन, प्रक्रिया खनन और उन्नत डेटा विश्लेषण के साथ एकीकृत करने में सहायता प्रदान करेगी। आर्थिक दृष्टिकोण से, यह एक सामान्य आईटी परियोजना नहीं है, बल्कि खंडित सार्वजनिक प्रशासन परिदृश्य को सार्वजनिक सेवाओं के लिए एक पुन: प्रयोज्य उत्पादन मंच में बदलने का प्रयास है।.
मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि एक भाषा मॉडल कितने कार्य कर सकता है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या बालेरिक द्वीप समूह वास्तव में प्रौद्योगिकी के माध्यम से प्रसंस्करण समय को कम कर सकता है, त्रुटि दर को घटा सकता है, प्रशासनिक क्षमता बढ़ा सकता है और नागरिकों और व्यवसायों के लिए बेहतर सेवाएं प्रदान कर सकता है। यह केवल एक चैटबॉट तैनात करने से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण है। सार्वजनिक प्रशासन में कानूनी ढाँचे, जिम्मेदारियाँ, डेटा भंडार, अपवाद, समयसीमाएँ और पारदर्शी निर्णय शामिल होते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस प्रणाली को अधिक उत्पादक बना सकती है, लेकिन केवल तभी जब प्रक्रियाओं, डेटा, जिम्मेदारियों और नियंत्रणों का आधुनिकीकरण एक साथ किया जाए।.
डिजिटलीकरण से लेकर पुनर्गठन तक
अतीत में कई डिजिटलीकरण कार्यक्रमों ने केवल एनालॉग प्रक्रियाओं को इलेक्ट्रॉनिक रूप में दोहराया है। एक कागज़ का फॉर्म पीडीएफ बन गया, एक आधिकारिक पत्र ईमेल बन गया, और एक फ़ाइल फ़ोल्डर दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणाली बन गया। प्रक्रिया स्वयं अक्सर अपरिवर्तित रही। NORAI एक अधिक व्यापक दृष्टिकोण अपनाता है: एक साझा तकनीकी परत को सूचना का विश्लेषण करने, प्रक्रियाओं को तैयार करने और विभागीय सीमाओं के पार आवर्ती कार्यप्रवाहों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ध्यान केवल डिजिटल पहुँच प्रदान करने से हटकर अंतर्निहित प्रशासनिक प्रक्रियाओं के बुद्धिमान संगठन पर केंद्रित करता है।.
यह अंतर आर्थिक दृष्टि से महत्वपूर्ण है। डिजिटल प्रारूप से यात्रा और शिपिंग लागत में कमी तो आती है, लेकिन इससे मीडिया में रुकावटें, डेटा की दोहराव वाली प्रविष्टियाँ या आंतरिक कतारें स्वतः समाप्त नहीं हो जातीं। दूसरी ओर, एक एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म दस्तावेज़ों को वर्गीकृत कर सकता है, सामग्री निकाल सकता है, गुम जानकारी की पहचान कर सकता है, फ़ाइलों को पूर्व-क्रमबद्ध कर सकता है और मानकीकृत ड्राफ़्ट तैयार कर सकता है। नियम-आधारित स्वचालन के साथ मिलकर, स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य चरणों को मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के बिना निष्पादित किया जा सकता है। इस प्रकार, उत्पादकता में संभावित वृद्धि केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता से ही नहीं, बल्कि एआई, स्वचालन, डेटा तक पहुँच और पुनर्रचित प्रक्रियाओं के परस्पर क्रिया से होती है।.
केंद्रीय बुनियादी ढांचे का रणनीतिक महत्व यहीं निहित है। यदि प्रत्येक एजेंसी अपने-अपने समाधान विकसित करती है, तो खरीद, एकीकरण, डेटा सुरक्षा ऑडिट, संचालन, प्रशिक्षण और रखरखाव के लिए समानांतर लागतें उत्पन्न होती हैं। इसके अलावा, असंगत डेटा मॉडल और अलग-अलग सुरक्षा स्तर भी बढ़ जाते हैं। एक साझा प्लेटफॉर्म बुनियादी घटकों को एक बार उपलब्ध करा सकता है और उन्हें कई विभागों में पुन: उपयोग किया जा सकता है। इनमें पहचान और पहुंच प्रबंधन, लॉगिंग, मॉडल पहुंच, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, खोज कार्य, गुणवत्ता नियंत्रण और मौजूदा विशेष अनुप्रयोगों के लिए इंटरफेस शामिल हैं। इन घटकों का जितना अधिक उपयोग किया जाता है, प्रत्येक बाद के उपयोग के मामले की औसत लागत उतनी ही कम हो सकती है।.
प्लेटफ़ॉर्म बेट के रूप में 5.45 मिलियन यूरो
5.45 मिलियन यूरो का बजट योजनाबद्ध कार्यान्वयन अवधि के दौरान लगभग 2.725 मिलियन यूरो प्रति वर्ष के बराबर है। सभी मंत्रालयों और संस्थानों के व्यापक आधुनिकीकरण के लिए यह राशि अत्यधिक नहीं है। बल्कि, यह प्राथमिकताओं को निर्धारित करने के लिए पर्याप्त है। यह राशि एक ठोस साझा आधार तो स्थापित कर सकती है, लेकिन सभी प्रशासनिक प्रक्रियाओं के पूर्ण सुधार के लिए अपर्याप्त है। इसलिए, आर्थिक सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि विशेष रूप से अधिक मात्रा, मानकीकरण की क्षमता और कार्यभार वाली प्रक्रियाओं का चयन पहले किया जाए।.
उपयुक्त प्रक्रियाओं में कई समान संरचना वाले दस्तावेज़, स्पष्ट समीक्षा चरण, बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्न और महत्वपूर्ण मैन्युअल खोज प्रयास शामिल होते हैं। इनमें अनुदान आवेदन, अनुमोदन दस्तावेज़, चालान ऑडिट, आंतरिक रिपोर्ट, सूचना अनुरोध या मानकीकृत नागरिक पूछताछ शामिल हो सकते हैं। कम उपयुक्त वे प्रक्रियाएं हैं जहां प्रत्येक मामले में अत्यधिक व्यक्तिगत कानूनी मूल्यांकन की आवश्यकता होती है या जहां मामूली त्रुटियां भी मौलिक अधिकारों के लिए गंभीर परिणाम दे सकती हैं। इसलिए, एक आर्थिक रूप से सुदृढ़ दृष्टिकोण पूरी तरह से स्वचालित निर्णयों से नहीं, बल्कि सहायक और प्रारंभिक कार्यों से शुरू होता है।.
इसके अलावा, निवेश का आकलन केवल कर्मचारियों के काम के बचे घंटों के आधार पर नहीं किया जाना चाहिए। लोक प्रशासन पारंपरिक अर्थों में लाभ नहीं कमाता है। इसके आर्थिक लाभों में प्रतीक्षा समय में कमी, त्रुटियों के कारण लागत में कमी, लाभों का शीघ्र वितरण, त्वरित अनुमोदन और व्यवसायों के लिए बेहतर योजना बनाना शामिल हैं। जब किसी कंपनी को परमिट जल्दी मिल जाता है, परिवार को लाभ जल्दी मिल जाते हैं, या कर्मचारियों को मौजूदा दस्तावेज़ दोबारा जमा करने में कम समय लगता है, तो इससे वास्तविक आर्थिक लाभ होता है, भले ही यह बजट में राजस्व के रूप में दिखाई न दे।.
इसलिए, केवल लागत कम करने का दृष्टिकोण बहुत सीमित होगा। बैलेरिक द्वीप समूह विशेष दबावों के तहत मौसमी और संरचनात्मक विकास का सामना कर रहे हैं: पर्यटन, आवास की कमी, पर्यावरणीय मुद्दे, द्वीप पर यातायात और भौगोलिक रूप से बिखरी हुई आबादी कई जटिल प्रशासनिक प्रक्रियाओं को जन्म देती है। यदि कार्यभार कर्मचारियों की संख्या से अधिक तेज़ी से बढ़ता है, तो सेवा स्तर बनाए रखने के लिए अतिरिक्त डिजिटल क्षमता आवश्यक हो जाती है। इस संदर्भ में, एआई उत्पादकता बढ़ाने का काम कर सकता है। यह स्वचालित रूप से नौकरियों की जगह नहीं लेता है, बल्कि आदर्श रूप से मौजूदा संसाधनों के साथ संभाले जा सकने वाली प्रक्रियाओं की संख्या और गुणवत्ता को बढ़ाता है।.
पायलट एक मजबूत लेकिन सीमित संकेत भेजता है।
बैलेरिक द्वीप समूह बिल्कुल नए सिरे से शुरुआत नहीं कर रहा है। दो साल की स्वचालन प्रायोगिक परियोजना में 432,440 फाइलें और 70,674 दस्तावेज़ संसाधित किए गए। सिस्टम 8,765 घंटे तक चला और प्रशासन के अनुसार, इससे 45,592 मानव कार्य घंटों के बराबर कार्य उत्पन्न हुआ। प्रत्येक मामले के लिए औसत प्रसंस्करण समय 1.16 मिनट था, जो लगभग 52 मामले प्रति घंटे के बराबर है। इस तकनीक का उपयोग 16 प्रशासनिक प्रक्रियाओं में किया गया, जिनमें कृषि और मत्स्य पालन से संबंधित सब्सिडी, सामाजिक लाभ, ऊर्जा के स्व-उपभोग के लिए आवेदन, आंतरिक वित्तीय प्रबंधन और आवास संबंधी प्रक्रियाएं शामिल हैं।.
ये आंकड़े आर्थिक दृष्टि से महत्वपूर्ण हैं, लेकिन इन्हें बिना सोचे-समझे NORAI पर लागू नहीं किया जाना चाहिए। पायलट प्रोजेक्ट मुख्य रूप से स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यप्रवाहों में रोबोट-सहायता प्राप्त प्रक्रिया स्वचालन पर केंद्रित था। जनरेटिव और एनालिटिकल AI अक्सर कम मानकीकृत कार्यों को संभालता है जहां परिणामों को सत्यापित करने की आवश्यकता होती है। स्वचालित रूप से प्रेषित डेटासेट का मापन सारांशित रिपोर्ट, शोधित ज्ञापन या नागरिक के लिए तैयार किए गए मसौदा उत्तर की तुलना में आसान होता है। अब तक के स्वचालन से प्रशासन के भीतर उच्च मात्रा और परिचालन अनुभव प्रदर्शित होता है। हालांकि, यह अभी तक साबित नहीं करता है कि प्रत्येक नया AI अनुप्रयोग समान गति या समान आर्थिक लाभ प्राप्त करेगा।.
फिर भी, यह पायलट प्रोजेक्ट एक उपयोगी संदर्भ बिंदु प्रदान करता है। दो वर्षों में फैले इस प्रोजेक्ट के तहत बचाए गए 45,592 मानवीय कार्य घंटे लगभग 22,800 घंटे वार्षिक कार्य के बराबर हैं। यदि उत्पादक वार्षिक कार्य समय लगभग 1,600 घंटे माना जाए, तो यह लगभग 14 पूर्णकालिक नौकरियों के बराबर होगा। इस आंकड़े का यह अर्थ नहीं है कि 14 नौकरियां समाप्त कर दी गईं या की जानी चाहिए। बल्कि, यह दर्शाता है कि जब मशीनें दोहराव वाले कार्यों को संभालती हैं, तो अधिक जटिल जांच, नागरिकों के साथ बातचीत और लंबित कार्यों को निपटाने के लिए कितनी क्षमता उपलब्ध हो सकती है।.
मौद्रिक मूल्य कार्य घंटे की वास्तविक कुल लागत पर निर्भर करता है। प्रति घंटे €35 से €60 के व्यापक अनुमान के आधार पर, संपूर्ण पायलट अवधि में बचाए गए समय का सकल मूल्य लगभग €1.6 से €2.7 मिलियन होगा। इसमें से विकास, संचालन, लाइसेंसिंग, निगरानी और संशोधन लागतों को घटाना होगा। इसलिए, यह गणना निवेश पर प्रतिफल का प्रमाण नहीं है, बल्कि एक परिदृश्य है। हालांकि, यह दर्शाता है कि चुनिंदा प्रक्रियाओं की एक सीमित संख्या भी निवेश के एक महत्वपूर्ण हिस्से को आर्थिक रूप से उचित ठहरा सकती है।.
सबसे बड़ा लाभ पुन: उपयोग में निहित है।
NORAI का मुख्य लाभ किसी एक असाधारण उपयोग में नहीं, बल्कि एक ही आधार पर कई मध्यम आकार के सुधारों को लागू करने की क्षमता में निहित है। पाठ को पहचानने, वर्गीकृत करने और सारांशित करने वाला एक दस्तावेज़ घटक कई मंत्रालयों में तैनात किया जा सकता है। आंतरिक नीतियों के लिए एक सुरक्षित सहायक विभिन्न एजेंसियों के कर्मचारियों की सहायता कर सकता है। एक साझा विश्लेषण वातावरण कई विभागों से प्रक्रिया डेटा का मूल्यांकन कर सकता है। इससे पोर्टफोलियो प्रभाव उत्पन्न होता है: प्रत्येक उपयोग से असाधारण बचत की आवश्यकता नहीं होती, बशर्ते प्लेटफ़ॉर्म अपनी मूल लागत को कई उपयोगों में वितरित कर दे।.
यह स्केलेबिलिटी तभी कारगर है जब आर्किटेक्चरल रूप से पुन: उपयोग की योजना पहले से ही बनाई गई हो। यदि साझा प्लेटफॉर्म के बावजूद एप्लिकेशन कस्टम समाधानों के रूप में बनाए जाते हैं, तो अप्रत्यक्ष रूप से विखंडन वापस आ जाता है। एकसमान इंटरफेस, मानकीकृत रोल मॉडल, सामान्य गुणवत्ता आवश्यकताएं और अनुमोदित घटकों की एक केंद्रीय सूची आवश्यक हैं। विशिष्ट एजेंसियों को प्रत्येक कार्य के लिए एक नया तकनीकी विभाग बनाए बिना अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को प्रस्तुत करने में सक्षम होना चाहिए।.
आर्थिक दृष्टिकोण से, प्रत्येक नए उपयोग के मामले को कम से कम चार प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए: मामलों की संख्या कितनी है? वर्तमान प्रक्रिया में कितना समय लगता है? कितने प्रतिशत कार्य को मानकीकृत किया जा सकता है? त्रुटियों, प्रश्नों और विलंबों से क्या लागतें उत्पन्न होती हैं? केवल इन्हीं मापदंडों से विश्वसनीय लाभ प्राप्त किया जा सकता है। केवल राजनीतिक दृश्यता या तकनीकी आधुनिकता चयन के लिए उपयुक्त मानदंड नहीं हैं। लाखों लेन-देन वाली एक सरल प्रक्रिया कम उपयोग वाले एक प्रसिद्ध सहायक की तुलना में अधिक मूल्यवान हो सकती है।.
प्रक्रिया खनन से नौकरशाही को मापना संभव हो जाता है
विशेष महत्व प्रक्रिया विश्लेषण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के नियोजित एकीकरण का है। इसमें प्रक्रियाओं के वास्तविक प्रवाह को देखने के लिए डिजिटल घटना डेटा का उपयोग शामिल है। इस तरह, यह पहचानना संभव हो जाता है कि फाइलें कहाँ अटक जाती हैं, कौन से लूप बार-बार होते हैं, कहाँ जानकारी अधूरी है, और किसी मानकीकृत प्रक्रिया में व्यवहार में कौन-कौन से बदलाव मौजूद हैं। यह लोक प्रशासन को न केवल स्वचालन उपकरण प्रदान करता है, बल्कि अनुभवजन्य संगठनात्मक विश्लेषण के लिए एक साधन भी प्रदान करता है।.
यह एक महत्वपूर्ण अंतर है। किसी अक्षम प्रक्रिया को बिना किसी संशोधन के स्वचालित करने से केवल अनावश्यक चरण ही बढ़ सकते हैं। दूसरी ओर, प्रक्रिया विश्लेषण से यह पता चलता है कि किन चरणों को समाप्त किया जाना चाहिए, मानकीकृत किया जाना चाहिए या पुनर्व्यवस्थित किया जाना चाहिए। सबसे बड़ा लाभ अक्सर किसी मौजूदा जांच को स्वचालित करने से नहीं, बल्कि दोहराई जाने वाली जांचों को पूरी तरह से समाप्त करने, डेटा स्रोत को सीधे जोड़ने या अनावश्यक प्रश्नों से बचने से प्राप्त होता है।.
इस पद्धति के कारगर होने के लिए, घटना संबंधी डेटा पूर्ण और सुसंगत होना आवश्यक है। समय-सीमा, प्रसंस्करण स्थिति, हस्तांतरण और निर्णय विश्वसनीय रूप से दर्ज होने चाहिए। यदि ऐसा डेटा अनुपलब्ध है, तो विश्लेषण केवल आंशिक जानकारी ही प्रदान करता है। इसके अलावा, एक संगठनात्मक बाधा भी है: प्रसंस्करण समय और प्रक्रियाओं में होने वाली बाधाओं के संबंध में पारदर्शिता की कमी से उत्तरदायित्व संबंधी विवाद उत्पन्न हो सकते हैं। इसलिए, प्रक्रिया विश्लेषण तटस्थ नहीं है। यह उन क्षेत्रों को उजागर करता है जहां संरचनाएं ठीक से कार्य नहीं कर रही हैं और इस प्रकार परिवर्तन के लिए दबाव बनाता है। प्रौद्योगिकी निष्कर्ष प्रदान करती है; राजनीतिक और प्रशासनिक नेताओं को आवश्यक निष्कर्ष निकालने होंगे।.
बुद्धिमान सहायक रोजमर्रा के काम करने के तरीके को बदल रहे हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक प्रशासनिक कर्मचारियों को नियमों की खोज करने, विस्तृत फाइलों का सारांश तैयार करने, दस्तावेजों की तुलना करने और प्रारंभिक मसौदा बनाने में सहायता कर सकते हैं। प्रभावी ढंग से डिज़ाइन किए जाने पर, वे न केवल व्यक्तिगत कार्यों को छोटा करते हैं बल्कि विशेष अनुप्रयोगों, ड्राइव, ईमेल और ज्ञान डेटाबेस के बीच स्विच करने की आवश्यकता को भी कम करते हैं। विशेष रूप से, यह खोज और समन्वय प्रयास ज्ञान-प्रधान संगठनों में एक महत्वपूर्ण और अक्सर कम आंका जाने वाला लागत कारक है।.
हालांकि, सहायक को ज्ञान के अचूक स्रोत के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाना चाहिए। भाषा मॉडल विश्वसनीय सूत्र तैयार करते हैं, लेकिन तथ्यों को भ्रमित कर सकते हैं, पुराने नियमों का उपयोग कर सकते हैं या मनगढ़ंत जानकारी से कमियों को भर सकते हैं। इसलिए, प्रशासन के लिए एक नियंत्रित दृष्टिकोण आवश्यक है। जहां तक संभव हो, उत्तर स्वीकृत डेटासेट पर आधारित होने चाहिए, उपयोग किए गए दस्तावेजों की स्पष्ट पहचान होनी चाहिए और जानकारी अपर्याप्त होने पर अनिश्चितता का संकेत देना चाहिए। कर्मचारियों को यह पहचानने में सक्षम होना चाहिए कि कौन सा कथन किस प्रशासनिक नियम या फ़ाइल से लिया गया है।.
चरणबद्ध दृष्टिकोण विशेष रूप से उपयोगी है। पहले चरण में, एआई प्रत्यक्ष बाहरी प्रभाव डाले बिना पूरी तरह से आंतरिक कार्यों में सहायता करता है। दूसरे चरण में, यह मसौदा तैयार करता है जिसकी समीक्षा योग्य कर्मचारियों द्वारा की जाती है और उसे अनुमोदित किया जाता है। केवल सीमित और कम जोखिम वाले मानक मामलों में ही बड़े पैमाने पर स्वचालित प्रक्रिया पर विचार किया जा सकता है। यह क्रम जोखिम को कम करता है, संगठन की सीखने की क्षमता को बढ़ाता है और कर्मचारियों तथा जनता के बीच विश्वास पैदा करता है।.
नागरिकों और व्यवसायों के लिए, सहायक चौबीसों घंटे जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जिम्मेदारियों को समझा सकते हैं, आवश्यक दस्तावेजों की जानकारी दे सकते हैं और डिजिटल प्रक्रियाओं में उनका मार्गदर्शन कर सकते हैं। उनका महत्व केवल त्वरित प्रतिक्रिया देने में ही नहीं, बल्कि आवेदनों की विफलता को रोकने में भी है। यदि उपयोगकर्ता आवेदन जमा करने से पहले यह जान लें कि कौन से दस्तावेज आवश्यक नहीं हैं या आवेदन जमा करने की अंतिम तिथि क्या है, तो आंतरिक अनुवर्ती कार्रवाई भी कम हो जाती है। इसलिए, बेहतर नागरिक सहायता और आंतरिक कार्यकुशलता एक दूसरे के विरोधी नहीं हैं, बल्कि एक दूसरे को मजबूत कर सकते हैं।.
डेटा की गुणवत्ता से ही परिणाम निर्धारित होता है।
किसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली की तकनीकी क्षमता भी खराब प्रशासनिक डेटा की भरपाई नहीं कर सकती। असंगत लेबल, डुप्लिकेट रिकॉर्ड, विश्वसनीय पाठ पहचान के बिना स्कैन किए गए दस्तावेज़, परस्पर विरोधी रजिस्टर और अस्पष्ट पहुँच अधिकार इसकी उपयोगिता को सीमित करते हैं। इसलिए, कई संगठनों में, काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा मॉडल पर नहीं, बल्कि डेटा की सफाई, मेटाडेटा, इंटरफेस और अनुमतियों पर होता है।.
NORAI के लिए एक स्पष्ट डेटा संरचना आवश्यक है। इसमें यह परिभाषित होना चाहिए कि किन स्रोतों का उपयोग किस उद्देश्य के लिए किया जा सकता है, उनकी गुणवत्ता के लिए कौन जिम्मेदार है और उन्हें कैसे अपडेट किया जाता है। व्यक्तिगत और विशेष रूप से संवेदनशील जानकारी को केवल आवश्यक सीमा तक ही संसाधित किया जा सकता है। साथ ही, कर्मचारियों को अपने विशिष्ट कार्य के लिए आवश्यक जानकारी तक पहुंच होनी चाहिए। डेटा के उपयोग को अधिकतम करने और उद्देश्य की सीमाओं का लगातार पालन करने के बीच एक निरंतर संतुलन बना रहता है, जिसे एक बार के तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन से हल नहीं किया जा सकता है।.
आर्थिक दृष्टिकोण से, डेटा की गुणवत्ता एक पूंजीगत संपत्ति है। स्वच्छ रजिस्टरों, मानकीकृत प्रारूपों और अंतरसंचालनीय इंटरफेसों में निवेश से लाभ केवल एक उपयोग तक सीमित नहीं रहते। ये विश्लेषण, स्वचालन, सांख्यिकी और भविष्य की डिजिटल सेवाओं के लिए आधार को मजबूत करते हैं। इसके विपरीत, दृश्य एआई अनुप्रयोगों पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करने से कम आकर्षक डेटा कार्यों के लिए अपर्याप्त वित्तपोषण होता है। इससे प्रभावशाली प्रदर्शन तो होते हैं, लेकिन विश्वसनीय प्रशासनिक परिणाम नहीं मिलते।.
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital
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बुद्धिमान प्रशासनिक प्रक्रियाओं के माध्यम से आर्थिक सफलताएँ
यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम एक आदर्श सिद्धांत बन जाएगा।
सार्वजनिक प्राधिकरणों की विशेष जिम्मेदारी होती है क्योंकि उनके निर्णय लोगों की सेवाओं, अधिकारों और दायित्वों को प्रभावित करते हैं। यूरोपीय कानूनी ढांचा जोखिमों के बीच अंतर करता है और जोखिम प्रबंधन, डेटा गुणवत्ता, प्रलेखन, लॉगिंग, मानवीय निगरानी, मजबूती और साइबर सुरक्षा के संबंध में उच्च जोखिम वाली प्रणालियों के लिए सख्त आवश्यकताएं निर्धारित करता है। संबंधित प्रणालियों के सार्वजनिक संचालकों को पंजीकरण, निगरानी और कुछ मामलों में मौलिक अधिकारों पर प्रभाव आकलन सहित अतिरिक्त दायित्वों का पालन करना होता है।.
NORAI के लिए इसका अर्थ यह है कि नियमों को तैयार अनुप्रयोगों में बाद में लागू नहीं किया जा सकता। लॉगिंग, भूमिका वितरण, ट्रैसेबिलिटी और मानवीय हस्तक्षेप विकल्प प्लेटफ़ॉर्म के अभिन्न अंग होने चाहिए। इस संबंध में सभी तैनात AI प्रणालियों की एक केंद्रीय सूची विशेष रूप से उपयोगी है। यह उद्देश्य, संचालक, डेटा स्रोत, मॉडल संस्करण, जोखिम वर्ग, प्रदर्शन संकेतक और जिम्मेदार पक्षों का अवलोकन प्रदान करती है। ऐसी सूची के बिना, एक बड़ा प्रशासन लागत या जोखिम दोनों का प्रभावी ढंग से प्रबंधन नहीं कर सकता।.
मानवीय निगरानी को महज औपचारिकता तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए। जब कर्मचारियों से समय के दबाव में सैकड़ों मशीन-जनित प्रस्तावों को मंजूरी देने की अपेक्षा की जाती है, तो स्वचालन पूर्वाग्रह उत्पन्न होता है: लोग दिखने में निष्पक्ष मशीन का अनुसरण करने लगते हैं। इसलिए प्रभावी निगरानी के लिए पर्याप्त समय, विशेषज्ञता और निर्णय लेने के मानदंडों की स्पष्ट व्याख्या आवश्यक है। इसके अलावा, यह स्पष्ट होना चाहिए कि किसी प्रस्ताव को कब अस्वीकार किया जाना चाहिए, कब उसे आगे बढ़ाया जाना चाहिए या कब उसे पूरी तरह से मैन्युअल रूप से संसाधित किया जाना चाहिए।.
निगरानी से जुड़ी लागतें एआई के खिलाफ तर्क नहीं हैं। ये कानून के शासन पर आधारित डिजिटल प्रशासन की उत्पादन लागतों का हिस्सा हैं। विश्वसनीय दस्तावेज़ीकरण के बिना दिखने में सस्ता समाधान लंबे समय में महंगा साबित हो सकता है यदि गलत निर्णयों को चुनौती दी जाए, डेटा लीक हो या विश्वास टूट जाए। इसलिए, लागत-लाभ विश्लेषण में गति के साथ-साथ गुणवत्ता, कानूनी निश्चितता और सुरक्षा को भी समान महत्व दिया जाना चाहिए।.
डिजिटल संप्रभुता के लिए व्यावहारिक सीमाएं आवश्यक हैं।
बालेरिक रणनीति सार्वजनिक नियंत्रण और डिजिटल संप्रभुता पर ज़ोर देती है। यह स्वाभाविक है, लेकिन इसे पूर्ण तकनीकी आत्मनिर्भरता के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। एक क्षेत्रीय प्रशासन न तो वैश्विक स्तर पर अपने स्वयं के बुनियादी मॉडल विकसित करेगा और न ही सभी अवसंरचना घटकों का उत्पादन स्वयं करेगा। बल्कि, संप्रभुता का अर्थ है विकल्पों और कार्य करने की क्षमता को संरक्षित करना: डेटा को नियंत्रित करना, प्रदाताओं को बदलने में सक्षम होना, खुले इंटरफेस का उपयोग करना, मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना और, यदि आवश्यक हो, तो महत्वपूर्ण कार्यों को स्वतंत्र रूप से संचालित करना जारी रखना।.
एक बड़ा जोखिम वेंडर लॉक-इन है। डेटा फॉर्मेट, वर्कफ़्लो और बिज़नेस एप्लिकेशन को मालिकाना सेवाओं से कसकर जोड़ना बाद में स्विचिंग लागत को बढ़ा देता है। इससे संगठन तकनीकी रूप से निर्भर हो सकता है, भले ही शुरुआती कीमत आकर्षक रही हो। इसलिए, अनुबंध और आर्किटेक्चर में डेटा, लॉग, कॉन्फ़िगरेशन और नॉलेज बेस के निर्यात की अनुमति होनी चाहिए। एप्लिकेशन, मॉडल एक्सेस और डेटा स्टोरेज को अलग करने से सौदेबाजी की स्थिति भी बेहतर होती है।.
साथ ही, संप्रभुता की अत्यधिक मांग नवाचार की लागत बढ़ा सकती है। हर घटक को आंतरिक रूप से संचालित करने की आवश्यकता नहीं है। जोखिम-आधारित विभेदीकरण महत्वपूर्ण है। अत्यधिक संवेदनशील डेटा और केंद्रीय निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के लिए कड़ाई से नियंत्रित परिचालन मॉडल आवश्यक हैं। कम जोखिम वाले सहायक कार्यों के लिए, मानकीकृत बाहरी सेवाएं आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो सकती हैं, बशर्ते डेटा सुरक्षा, गोपनीयता और विनिमेयता की गारंटी हो। सच्ची संप्रभुता का अर्थ हर चीज का स्वामित्व होना नहीं है, बल्कि निर्भरताओं का सचेत रूप से प्रबंधन करना है।.
कर्मचारी कोई मामूली मुद्दा नहीं हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के आगमन से नौकरियों के स्वरूप में बदलाव आ रहा है। नियमित कार्य कम होते जा रहे हैं, जबकि परीक्षण, अपवाद प्रबंधन, संचार और गुणवत्ता नियंत्रण अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। यदि कर्मचारियों को नीरस कार्यों से मुक्ति मिलती है, तो इससे कार्य का मूल्य बढ़ सकता है। हालांकि, यदि केवल सरल कार्यों को ही स्वचालित किया जाता है और शेष कार्य विशेष रूप से जटिल होते हैं, और समय सीमा का ध्यान नहीं रखा जाता है, तो कार्यभार भी बढ़ सकता है।.
इसलिए प्रशिक्षण निवेश का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। कर्मचारियों को न केवल एआई की बुनियादी जानकारी बल्कि अपनी भूमिका के अनुसार विशिष्ट कौशल की भी आवश्यकता होती है। प्रशासनिक कर्मचारियों को परिणामों की समीक्षा करने और कमियों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए। प्रबंधकों को लाभ, जोखिम और प्रक्रिया परिवर्तनों का प्रबंधन करने में सक्षम होना चाहिए। आईटी और डेटा टीमों को एकीकरण, निगरानी, सुरक्षा और मॉडल मूल्यांकन में विशेषज्ञता की आवश्यकता है। डेटा सुरक्षा, कानूनी और मानव संसाधन विभागों को शुरुआत से ही शामिल किया जाना चाहिए, न कि तैयार आवेदनों को बाद में मंजूरी देने के लिए।.
बैलेरिक द्वीप समूह ने कर्मचारियों के लिए एआई प्रशिक्षण पाठ्यक्रमों की संख्या में पहले ही काफी वृद्धि कर दी है। यह मांग का संकेत देता है और एक बेहतर शुरुआत प्रदान करता है। हालांकि, महत्वपूर्ण कारक प्रशिक्षण और कार्यस्थल के बीच संबंध है। यदि विश्वसनीय उपकरण, स्पष्ट नियम और बाद में पर्यवेक्षित उपयोग के उदाहरण उपलब्ध नहीं हैं, तो एक बार का पाठ्यक्रम नगण्य परिणाम देगा। इसके विपरीत, प्रशिक्षण के बिना शक्तिशाली प्रणालियाँ प्रदान करने से उनका अवैध उपयोग, दुरुपयोग और अविश्वास उत्पन्न होता है।.
कर्मचारियों की भागीदारी आर्थिक दृष्टि से भी लाभदायक है। वे प्रक्रिया की वास्तविक जटिलताओं, विशेष परिस्थितियों और सूचना संबंधी कमियों से परिचित होते हैं। यदि अनुप्रयोगों की योजना केवल तकनीकी दृष्टिकोण से बनाई जाती है, तो वे अक्सर एक आदर्श प्रक्रिया मॉडल को स्वचालित कर देते हैं। इसलिए, कुशल कर्मचारियों को चयन, डिजाइन और परीक्षण में शामिल किया जाना चाहिए। इससे न केवल स्वीकार्यता बढ़ती है बल्कि महंगी गलतियाँ भी कम होती हैं।.
नागरिक सहभागिता को चैटबॉट तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए।
त्वरित डिजिटल प्रतिक्रियाएँ महत्वपूर्ण हैं, लेकिन हर नागरिक केवल डिजिटल माध्यम से संवाद करने में सक्षम या इच्छुक नहीं होता। वृद्ध व्यक्तियों, दिव्यांगजनों, सीमित भाषा कौशल वाले व्यक्तियों या सुरक्षित डिजिटल पहचान के अभाव वाले लोगों को इससे वंचित नहीं किया जाना चाहिए। इसलिए, एक कुशल प्रशासन को कई पहुँच माध्यम बनाए रखने चाहिए और व्यक्तिगत परामर्शों को पूर्णतः समाप्त करने के बजाय, उनका समर्थन करने के लिए एआई का उपयोग करना चाहिए।.
बालेरिक द्वीप समूह में बहुभाषावाद विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। प्रशासन कैटलन और स्पेनिश दोनों भाषाओं में संचालित होता है, जबकि पर्यटन और अंतर्राष्ट्रीय आप्रवासन दैनिक जीवन में अतिरिक्त भाषाओं को लाते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुवाद और स्पष्ट भाषा के उपयोग को सुगम बना सकती है, लेकिन कानूनी रूप से प्रासंगिक जानकारी शब्दावली की दृष्टि से सटीक होनी चाहिए। इसलिए, जोखिम के आधार पर स्वचालित अनुवादों की समीक्षा की जानी चाहिए और उन्हें कानूनी रूप से बाध्यकारी प्रशासनिक कार्यों से स्पष्ट रूप से अलग किया जाना चाहिए।.
नागरिक-केंद्रितता का अर्थ पारदर्शिता भी है। लोगों को यह पता होना चाहिए कि वे कब किसी स्वचालित प्रणाली के साथ बातचीत कर रहे हैं, वह प्रणाली क्या भूमिका निभाती है और किसी मानवीय संपर्क सूत्र से कैसे संपर्क किया जा सकता है। भले ही कोई एआई केवल निर्णय तैयार करे, फिर भी यह स्पष्ट होना चाहिए कि इसके लिए कौन जिम्मेदार है। प्रक्रिया जितनी अधिक संवेदनशील होगी, औचित्य, अपील की संभावना और मानवीय समीक्षा उतनी ही महत्वपूर्ण हो जाएगी।.
सफलता के लिए मापने योग्य लक्ष्य आवश्यक हैं।
इतने बड़े पैमाने के प्रोग्राम के लिए "अधिक दक्षता" और "बेहतर सेवाएं" जैसे सूत्र पर्याप्त नहीं हैं। NORAI को प्रत्येक उपयोग के मामले की शुरुआत से पहले विश्वसनीय आधारभूत मापों की आवश्यकता होती है। इनमें प्रोसेसिंग समय, थ्रूपुट समय, प्रश्नों की संख्या, त्रुटि दर, परित्याग दर, प्रति प्रक्रिया लागत, बैकलॉग और उपयोगकर्ता संतुष्टि शामिल हैं। केवल इन आधारभूत मूल्यों से तुलना करने पर ही पता चलता है कि कोई एप्लिकेशन वास्तव में प्रक्रियाओं में सुधार करता है या केवल गतिविधि उत्पन्न करता है।.
प्रोसेसिंग टाइम और थ्रूपुट टाइम में अंतर करना बेहद ज़रूरी है। AI किसी मामले पर सक्रिय काम को 30 मिनट से घटाकर 15 मिनट तक कर सकता है, जबकि फाइल तीन सप्ताह तक कतार में पड़ी रहती है। नागरिकों के लिए इसका असर न के बराबर होगा। इसलिए, संपूर्ण प्रक्रिया के मापदंडों पर मुख्य रूप से ध्यान देना चाहिए। गुणवत्ता का भी आकलन करना आवश्यक है: यदि सुधार, शिकायतें या अपीलें बढ़ती हैं, तो तेज़ प्रतिक्रियाएँ प्रगति नहीं मानी जाएंगी।.
उपयुक्त प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) में स्वचालित रूप से तैयार प्रक्रियाओं का अनुपात, मशीन द्वारा सुझाए गए सुझावों की स्वीकृति दर, औसत सुधार समय, गंभीर त्रुटियों की संख्या, विभागवार उपयोग और वास्तविक रूप से मुक्त हुई कार्य क्षमता शामिल होनी चाहिए। नागरिक सेवाओं के लिए, सुगम्यता, प्रथम-संपर्क समाधान दर, प्रतीक्षा समय और सुलभता भी प्रासंगिक हैं। सुरक्षा संबंधी घटनाएं, डेटा सुरक्षा उल्लंघन और मॉडल त्रुटियों को भी प्रदर्शन प्रबंधन में शामिल किया जाना चाहिए।.
एक केंद्रीय लागत-लाभ विश्लेषण में साझा प्लेटफ़ॉर्म की लागत को व्यक्तिगत उपयोग के मामलों की लागत से अलग किया जाना चाहिए। अन्यथा, शुरुआती परियोजनाएँ कृत्रिम रूप से महंगी प्रतीत होती हैं क्योंकि वे संपूर्ण बुनियादी ढांचे के विकास के लिए वित्तपोषण करती हैं। इसके विपरीत, बाद की परियोजनाएँ बहुत सस्ती प्रतीत होती हैं यदि उनके बुनियादी ढांचे के उपयोग को ध्यान में नहीं रखा जाता है। एक पारदर्शी लागत मॉडल यह तय करने में बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है कि किन अनुप्रयोगों को आगे विकसित किया जाना चाहिए, बंद किया जाना चाहिए या विस्तारित किया जाना चाहिए।.
अनुवर्ती कार्रवाई की कम आंकी गई लागतें
€5.45 मिलियन की राशि केवल प्रारंभिक निवेश है। 24 महीने की अवधि के बाद, कंप्यूटिंग क्षमता, मॉडल एक्सेस, स्टोरेज, रखरखाव, सुरक्षा निगरानी, समर्थन, प्रशिक्षण और नए कानूनी आवश्यकताओं के अनुकूलन के लिए निरंतर लागतें उत्पन्न होंगी। मॉडल और सॉफ्टवेयर घटक तेजी से बदलते रहते हैं। जो सिस्टम आज कुशल है, वह कल अप्रचलित, अधिक महंगा या अनुपलब्ध हो सकता है। दीर्घकालिक परिचालन मॉडल के बिना, प्रारंभिक सेटअप चरण के बाद एक महंगा अपग्रेड चक्र होने की संभावना है।.
सफल स्वचालन से भी अनुवर्ती लागतें उत्पन्न होती हैं। यदि अधिक प्रक्रियाएं तकनीकी समीक्षा के लिए शीघ्रता से पहुंचती हैं, तो बाधा का स्रोत कहीं और स्थानांतरित हो सकता है। एक सहायक आवेदनों को पूरा कर सकता है, लेकिन इससे समीक्षा की आवश्यकता वाले मामलों की संख्या बढ़ जाती है। यदि आगे की प्रक्रियाओं की क्षमता को तदनुसार समायोजित नहीं किया जाता है, तो वहां भी मामलों की संख्या बढ़ती जाएगी। इसलिए प्रक्रिया नियंत्रण में हमेशा संपूर्ण मूल्य श्रृंखला को ध्यान में रखना आवश्यक है।.
एक और जोखिम अनियंत्रित विस्तार है। जैसे ही प्रारंभिक अनुप्रयोग कार्यशील हो जाते हैं, सभी विभागों से मांग बढ़ जाती है। स्पष्ट प्राथमिकता निर्धारण के अभाव में, बहुत सारी समानांतर परियोजनाएं शुरू हो जाती हैं, जिससे विशेषज्ञों और तकनीकी टीमों पर अत्यधिक बोझ पड़ जाता है। एक केंद्रीय संचालन तंत्र को लाभ, जोखिम, डेटा परिपक्वता और पुन: प्रयोज्यता के आधार पर परियोजनाओं का मूल्यांकन करना चाहिए। हर अच्छे विचार को तुरंत लागू करना आवश्यक नहीं है।.
बुद्धिमान प्रबंधन से कंपनियों को क्या लाभ होता है?
व्यवसायों के लिए, प्रशासन उनके स्थान संबंधी निर्णयों में एक महत्वपूर्ण कारक है। परमिट, सब्सिडी, ऊर्जा परियोजनाओं, निर्माण परियोजनाओं या सूचनाओं के लिए लगने वाला समय निवेश निर्णयों और तरलता को प्रभावित करता है। विशेष रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) जटिल दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताओं से ग्रस्त होते हैं क्योंकि उनके पास प्रशासनिक कार्यों के लिए कम कर्मचारी उपलब्ध होते हैं। त्वरित, अधिक पारदर्शी और अधिक पूर्वानुमानित प्रशासन अप्रत्यक्ष व्यावसायिक लागतों को कम करता है।.
इससे होने वाले लाभ एजेंसी के आंतरिक समय की बचत से कहीं अधिक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि परमिट कुछ सप्ताह पहले मिल जाता है, तो कोई कंपनी निवेश जल्दी कर सकती है, राजस्व उत्पन्न कर सकती है या कर्मचारियों की भर्ती कर सकती है। अनुदान आवेदनों की त्वरित प्रक्रिया से वित्तपोषण में सुधार होता है। ऐसे प्रभावों को मापना कठिन है, लेकिन ये समग्र अर्थव्यवस्था के लिए महत्वपूर्ण हैं। इसलिए, NORAI को न केवल आंतरिक उत्पादकता पर बल्कि आवेदकों पर पड़ने वाले प्रभाव पर भी नज़र रखनी चाहिए।.
एक साझा मंच अधिक सुसंगत जानकारी प्रदान कर सकता है। वर्तमान में, जटिल प्रक्रियाओं के दौरान कंपनियों को कभी-कभी विभिन्न स्रोतों से विरोधाभासी जानकारी प्राप्त होती है। ज्ञान तक नियंत्रित पहुंच से विसंगतियों को कम किया जा सकता है और जिम्मेदारियों को स्पष्ट किया जा सकता है। इसके लिए आवश्यक है कि सहायक वर्तमान, कानूनी रूप से बाध्यकारी सामग्री तक पहुंच प्राप्त करे और जहां विवेकाधीन गुंजाइश मौजूद हो, वहां कानूनी निश्चितता का झूठा आभास न दे।.
गवर्नमेंट टेक्नोलॉजी के लिए एक क्षेत्रीय बाजार उभर रहा है।
सार्वजनिक एआई निवेश प्रौद्योगिकी बाजार को भी प्रभावित करते हैं। वे एकीकरण, डेटा प्रबंधन, साइबर सुरक्षा, प्रक्रिया परामर्श, मॉडल सत्यापन और प्रशिक्षण की मांग पैदा करते हैं। इससे क्षेत्रीय और स्पेनिश प्रदाताओं के लिए संदर्भ और नई विशेषज्ञता प्राप्त हो सकती है। एक साझा मंच आम तौर पर छोटे विशेषज्ञों के लिए पहुंच को आसान बनाता है, बशर्ते इंटरफेस खुले हों और मॉड्यूल विनिमेय हों।.
हालांकि, आर्थिक नीति की क्षमता बाजार संरचना पर निर्भर करती है। एक अखंड प्रणाली बड़े, सामान्य प्रयोजन वाले प्रदाताओं को लाभ पहुंचाती है और स्थानीय नवाचार को बाधित कर सकती है। दूसरी ओर, एक मॉड्यूलर संरचना समग्र नियंत्रण को छोड़े बिना विशिष्ट समाधानों के एकीकरण की अनुमति देती है। प्रतिस्पर्धा न केवल प्रारंभिक स्थापना के दौरान होनी चाहिए, बल्कि प्रणाली के संपूर्ण जीवनकाल में संभव बनी रहनी चाहिए।.
गुणवत्ता के लिए क्षेत्रीय मूल्य सृजन का त्याग नहीं किया जाना चाहिए। लोक प्रशासन को सुदृढ़, सुरक्षित और स्केलेबल प्रणालियों की आवश्यकता है। सबसे उपयुक्त तरीका केंद्रीय मानकों को एक खुले पारिस्थितिकी तंत्र के साथ जोड़ना है जिसमें विभिन्न प्रदाता स्पष्ट रूप से परिभाषित सेवाएं प्रदान कर सकें। इस तरह, NORAI एक साथ लोक प्रशासन का आधुनिकीकरण कर सकता है और जिम्मेदार AI के लिए अधिक मांग वाले बाजार को बढ़ावा दे सकता है।.
स्पेन से प्रोत्साहन तो मिलता है, लेकिन सफलता की कोई गारंटी नहीं है।
NORAI, व्यापार और सार्वजनिक प्रशासन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विस्तार की व्यापक स्पेनिश रणनीति का हिस्सा है। सरकारी स्तर पर, बुनियादी ढांचे, मॉडल, डेटा, प्रतिभा और सार्वजनिक उपयोग के मामलों के लिए महत्वपूर्ण संसाधन जुटाए गए हैं। योजनाओं में साझा डेटा और कॉर्पस मॉडल, नवाचार प्रयोगशालाएं और केंद्रीय रूप से सुलभ एआई सेवाएं शामिल हैं। इसलिए, बालेरिक द्वीप समूह अलग-थलग नहीं चल रहे हैं, बल्कि राष्ट्रीय और यूरोपीय आधुनिकीकरण अभियान के हिस्से के रूप में आगे बढ़ रहे हैं।.
डिजिटल नागरिक सेवाओं के मामले में स्पेन की स्थिति अपेक्षाकृत बेहतर है। आबादी का एक बड़ा हिस्सा पहले से ही सार्वजनिक निकायों द्वारा दी जाने वाली ऑनलाइन सेवाओं का उपयोग करता है, और नागरिकों के लिए डिजिटल सेवाएं यूरोपीय औसत से ऊपर हैं। हालांकि, व्यावसायिक सेवाओं के मामले में स्थिति थोड़ी अलग है। इससे पता चलता है कि आगे की प्रगति केवल ऑनलाइन पहुंच पर निर्भर नहीं करती, बल्कि गुणवत्ता, एकीकरण और उपयोग में आसानी पर अधिक निर्भर करती है।.
एक मजबूत डिजिटल आधार कार्यान्वयन में आने वाली बाधाओं को कम करता है, लेकिन यह उत्पादकता में वृद्धि की गारंटी नहीं देता। सार्वजनिक क्षेत्र में कई एआई परियोजनाएं लाभ मापन, डेटा तक पहुंच, कुशल कर्मियों या संगठनात्मक जवाबदेही की कमी के कारण प्रायोगिक चरणों में ही अटकी रहती हैं। इसलिए, NORAI का मूल्यांकन प्रयोग से स्थिर, नियमित संचालन में सफलतापूर्वक आगे बढ़ने की उसकी क्षमता के आधार पर किया जाना चाहिए। यह परिवर्तन आमतौर पर तकनीकी प्रदर्शन से कहीं अधिक महंगा और कठिन होता है।.
आर्थिक सफलता के लिए तीन शर्तें
सबसे पहले, प्लेटफ़ॉर्म को शुरू में कुछ चुनिंदा, मापने योग्य और व्यापक उपयोग वाले मामलों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। तेजी से सीखना महत्वपूर्ण है, लेकिन इसे सतही प्रदर्शनों के माध्यम से हासिल नहीं किया जाना चाहिए। उपयुक्त प्रक्रियाएं वे हैं जिनकी वर्तमान लागत और गुणवत्ता संबंधी समस्याएं ज्ञात हों और जहां मानवीय निगरानी व्यावहारिक बनी रहे।.
दूसरे, NORAI को मजबूत, केंद्रीकृत शासन के साथ-साथ विशेषज्ञ विभागों के भीतर वास्तविक उत्तरदायित्व की आवश्यकता है। केंद्रीय शासन को आर्किटेक्चर, सुरक्षा, कानूनी ढांचा, कैटलॉग, मॉडल एक्सेस और मापन विधियों को परिभाषित करना चाहिए। विशेषज्ञ विभागों को प्रक्रिया डिजाइन, डेटा गुणवत्ता और कार्यात्मक परिणामों के लिए जवाबदेह होना चाहिए। यदि उत्तरदायित्व पूरी तरह से IT पर निर्भर करता है, तो संगठनात्मक परिवर्तन रुक जाएगा। यदि प्रत्येक विभाग स्वतंत्र रूप से निर्णय लेता है, तो साझा प्लेटफॉर्म बिखर जाएगा।.
तीसरा, प्रशासन को त्रुटियों और सीमाओं से खुलकर निपटना चाहिए। एआई सिस्टम गलत सुझाव उत्पन्न करेंगे। महत्वपूर्ण बात यह है कि क्या इन्हें पहचाना जाए, दस्तावेज़ित किया जाए और व्यवस्थित रूप से कम किया जाए। एक ऐसी संस्कृति जो केवल सफलता की कहानियों को ही महत्व देती है, समस्याओं को छिपाने को प्रोत्साहित करती है। इसके विपरीत, एक सीखने वाला प्रशासन विचलनों को मॉडल, नियमों और प्रक्रियाओं में सुधार के लिए डेटा के रूप में मानता है।.
वास्तविक प्रतिफल राज्य की कार्रवाई करने की क्षमता में निहित है।
NORAI के तात्कालिक लाभों को समय की बचत, प्रसंस्करण समय में कमी और त्रुटियों से बचाव के रूप में मापा जाएगा। हालांकि, इसका सबसे बड़ा लाभ प्रशासन की बढ़ती और अधिक जटिल मांगों को नौकरशाही में आनुपातिक वृद्धि के बिना संभालने की क्षमता में निहित है। जलवायु प्रोत्साहन, आवास संबंधी मुद्दे, सामाजिक सेवाएं, ऊर्जा परिवर्तन और व्यावसायिक सेवाएं अतिरिक्त प्रक्रियाओं को जन्म देती हैं। उत्पादकता में वृद्धि के बिना, प्रतीक्षा समय में वृद्धि या कर्मचारियों की लागत में वृद्धि होने की संभावना है।.
एक कारगर एआई प्लेटफॉर्म इस विकास को कम कर सकता है। यह पुन: उपयोग योग्य क्षमताएं विकसित करता है, प्रक्रियाओं को मापने योग्य बनाता है और नई सेवाओं को तेजी से लॉन्च करने में सक्षम बनाता है। साथ ही, यह नेतृत्व, डेटा प्रबंधन, कानूनी अनुपालन और योग्यताओं पर मांगों को बढ़ाता है। प्रौद्योगिकी स्वतः जटिलता को कम नहीं करती; यह कुछ जटिलता को आर्किटेक्चर और गवर्नेंस पर स्थानांतरित कर देती है।.
इसलिए, 5.45 मिलियन यूरो का निवेश न तो कोई निश्चित सफलता है और न ही महज एक महंगा डिजिटल प्रयोग। यह एक रणनीतिक दांव है कि क्षेत्रीय प्रशासन अपनी प्रक्रियाओं को एक सुसंगत उत्पादन प्रणाली के रूप में समझ और प्रबंधित कर सकता है। यदि यह सफल होता है, तो कम प्रसंस्करण समय और बेहतर जानकारी इसके सबसे स्पष्ट परिणाम होंगे। गहन परिवर्तन में एक ऐसा प्रशासन शामिल होगा जो एल्गोरिदम पर जिम्मेदारी छोड़े बिना विभागीय सीमाओं के पार ज्ञान, डेटा और स्वचालन का उपयोग करता है।.
NORAI की विफलता मुख्य रूप से कभी-कभार गलत AI प्रतिक्रियाओं के कारण नहीं होगी। यह तब विफल होगी जब पुरानी प्रक्रियाओं में कोई बदलाव नहीं किया जाएगा, डेटा की ज़िम्मेदारी स्पष्ट नहीं होगी, बचत का आकलन नहीं किया जाएगा और प्रत्येक एजेंसी अपना खुद का मालिकाना समाधान विकसित करेगी। इसलिए, सफलता नवीनतम मॉडल पर कम और अनुशासित संगठनात्मक नीति पर अधिक निर्भर करती है। NORAI के साथ, बैलेरिक द्वीप समूह बुद्धिमान क्षेत्रीय शासन के लिए एक मजबूत मॉडल बन सकता है। इसे प्राप्त करने के लिए, उन्हें यह प्रदर्शित करना होगा कि राज्य न केवल AI खरीद सकता है बल्कि स्वयं को पुनर्गठित भी कर सकता है।.
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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।.
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