ब्रिटिश अर्थव्यवस्था का डिजिटल भविष्य: जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक आर्थिक आवश्यकता बन जाती है

ब्रिटेन के एआई चमत्कार में एक समस्या है: इसमें (अभी भी) ऐसे लोगों की कमी है जो इसे क्रियान्वित कर सकें।

ब्रिटिश अर्थव्यवस्था एक मूलभूत परिवर्तन के दौर से गुज़र रही है, जिसका पूर्ण प्रभाव आने वाले वर्षों में ही स्पष्ट होगा। जहाँ कंपनियाँ दशकों से प्रतिक्रियाशील रखरखाव के आधार पर डेटा अवसंरचना का संचालन करती रही हैं, वहीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता का तेज़ी से विकास एक ऐसे आदर्श परिवर्तन को जन्म दे रहा है जिसका प्रभाव हर क्षेत्र पर पड़ेगा। पारंपरिक दृष्टिकोण, जहाँ डेटा टीमें समस्याओं के उत्पन्न होते ही उनका समाधान कर देती हैं, अब तेज़ी से उन बुद्धिमान प्रणालियों द्वारा प्रतिस्थापित हो रहा है जो सीखती हैं, अनुकूलन करती हैं और सक्रिय रूप से कार्य करती हैं। यह विकास अब नवोन्मेषी अग्रदूतों के लिए एक तकनीकी नौटंकी नहीं रह गया है, बल्कि वैश्विक बाज़ार में प्रतिस्पर्धी बने रहने की इच्छुक किसी भी कंपनी के लिए एक आर्थिक आवश्यकता बन गया है।

एआई-संचालित डेटा प्रबंधन के लिए यूके का बाज़ार असाधारण वृद्धि का अनुभव कर रहा है, जो सबसे आशावादी पूर्वानुमानों से भी आगे निकल रहा है। ये आँकड़े स्वयं ही अपनी कहानी कहते हैं और इस विकास की गति को दर्शाते हैं। 2023 में 1.44 बिलियन अमेरिकी डॉलर से, एआई डेटा प्रबंधन के लिए यूके के बाज़ार के 2030 तक 6.2 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक बढ़ने का अनुमान है, जो 23.2 प्रतिशत की औसत वार्षिक वृद्धि दर दर्शाता है। यूके यूरोप में अग्रणी भूमिका निभा रहा है और इस विकास का एक प्रमुख चालक है। 2023 में वैश्विक बाज़ार में 5.6 प्रतिशत हिस्सेदारी के साथ, यूके की अर्थव्यवस्था वैश्विक एआई परिदृश्य में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में अपनी स्थिति बना रही है।

अंतरराष्ट्रीय तकनीकी दिग्गजों की निवेश करने की इच्छा ब्रिटिश बाज़ार में उनके विश्वास को दर्शाती है। माइक्रोसॉफ्ट ने अभूतपूर्व 22 अरब पाउंड के निवेश की घोषणा की है, जो कंपनी का अमेरिका के बाहर सबसे बड़ा निवेश है। इसके बाद गूगल ने एआई अनुसंधान अवसंरचना के लिए 5 अरब पाउंड का वादा किया है, जबकि एनवीडिया, अपने साझेदारों के साथ, ब्रिटेन में एआई अवसंरचना में 11 अरब पाउंड तक निवेश करने की योजना बना रही है। ब्रिटेन और अमेरिका के बीच तथाकथित टेक प्रॉस्पेरिटी डील के तहत ये निवेश कुल 31 अरब पाउंड से ज़्यादा के हैं। कंपनियाँ तकनीकी उत्साह के कारण नहीं, बल्कि आर्थिक कारणों से निवेश कर रही हैं।

नवाचार और आवश्यकता के बीच

आर्थिक वास्तविकता एक तकनीकी क्रांति से टकरा रही है जिसका अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों पर प्रभाव पड़ रहा है। एआई-संचालित डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म न केवल दक्षता में वृद्धि का वादा करते हैं, बल्कि कंपनियों के अपने सबसे मूल्यवान संसाधनों के प्रबंधन के तरीके को भी एक मौलिक रूप से नया स्वरूप देते हैं। वे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करते हैं, समस्या बनने से पहले ही विसंगतियों का पता लगा लेते हैं, और स्थिर नियम प्रणालियों को गतिशील, सीखने वाले बुनियादी ढाँचे में बदल देते हैं। ब्रिटेन की अर्थव्यवस्था में 2024 में एआई कंपनियों में 2.9 बिलियन पाउंड का निवेश हुआ, जिसका औसत मूल्य 5.9 मिलियन पाउंड था। इस निवेश ने पहले ही एक मापनीय आर्थिक प्रभाव उत्पन्न किया है। ब्रिटेन की एआई कंपनियाँ अब ब्रिटेन की अर्थव्यवस्था में 11.8 बिलियन पाउंड का योगदान देती हैं, जो 2023 के आंकड़े से दोगुना है। एआई क्षेत्र में रोजगार पहले ही 86,000 से अधिक हो चुका है।

विभिन्न आर्थिक क्षेत्रों में अपनाने की दरें काफ़ी भिन्न होती हैं, जो डिजिटलीकरण और निवेश क्षमता के विभिन्न स्तरों को दर्शाती हैं। जहाँ 2023 में लगभग 15 प्रतिशत ब्रिटिश कंपनियों ने कम से कम एक एआई तकनीक अपनाई थी, वहीं 2025 तक यह आँकड़ा बढ़कर 39 प्रतिशत हो जाएगा। यह विकास तेज़ी से अपनाने को दर्शाता है, लेकिन यह इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि अधिकांश कंपनियाँ अभी भी अपनी एआई यात्रा के शुरुआती चरण में हैं। अपनाने की दरें कंपनी के आकार के साथ गहराई से जुड़ी हुई हैं। जहाँ 68 प्रतिशत बड़ी कंपनियाँ एआई तकनीकों का उपयोग करती हैं, वहीं मध्यम आकार की कंपनियों के लिए यह दर 34 प्रतिशत और छोटी कंपनियों के लिए केवल 15 प्रतिशत है। यह अंतर छोटे संगठनों के बीच एआई तकनीकों की व्यापक पहुँच और बेहतर समझ की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

लेकिन वादे भले ही बड़े-बड़े हों, ब्रिटिश कंपनियों को इन तकनीकों को मौजूदा प्रणालियों में एकीकृत करने, कड़े अनुपालन मानकों को पूरा करने और अपने डेटा पर नियंत्रण बनाए रखने के जटिल कार्य का सामना करना पड़ रहा है। चुनौतियाँ कई गुना हैं, जिनमें तकनीकी एकीकरण के मुद्दे और कौशल की कमी से लेकर डेटा की गुणवत्ता और शासन संबंधी चिंताएँ शामिल हैं। ब्रिटेन में खराब डेटा गुणवत्ता की लागत अनुमानित रूप से £200 बिलियन प्रति वर्ष है, और अपर्याप्त डेटा के कारण कंपनियों को प्रति वर्ष औसतन £10 से £15 मिलियन का नुकसान होता है। यह आर्थिक वास्तविकता बुद्धिमान डेटा प्रबंधन प्रणालियों को एक विकल्प नहीं, बल्कि एक आवश्यकता बनाती है।

परिवर्तन के अग्रदूत के रूप में वित्तीय उद्योग

एआई-संचालित डेटा प्रबंधन का प्रभाव विशेष रूप से यूके के वित्तीय उद्योग में स्पष्ट है, जो परंपरागत रूप से सबसे अधिक डेटा-प्रधान क्षेत्रों में से एक रहा है। यह परिवर्तन प्रभावशाली आंकड़ों में परिलक्षित होता है। बैंक ऑफ इंग्लैंड और वित्तीय आचरण प्राधिकरण द्वारा किए गए एक संयुक्त सर्वेक्षण से पता चला है कि 75 प्रतिशत वित्तीय संस्थान पहले से ही एआई का उपयोग कर रहे हैं, और 10 प्रतिशत अगले तीन वर्षों में इसे लागू करने की योजना बना रहे हैं। यह 2022 की तुलना में एक नाटकीय वृद्धि दर्शाता है, जब केवल 58 प्रतिशत एआई का उपयोग कर रहे थे। अब एआई उपयोग के 17 प्रतिशत मामलों में फाउंडेशन मॉडल का योगदान है, जो पूरे क्षेत्र में अनुप्रयोगों के मानकीकरण और विस्तार में उनके बढ़ते महत्व को दर्शाता है।

वित्तीय संस्थान प्रतिदिन अरबों लेन-देन संसाधित करते हैं, उन्हें जटिल अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करना होता है, और साथ ही वास्तविक समय में धोखाधड़ी का पता लगाना होता है। एआई-संचालित डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ लेन-देन डेटा के सत्यापन को स्वचालित करती हैं, नियामक अनुपालन की निरंतर निगरानी करती हैं, और उन विसंगतियों की पहचान करती हैं जो धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत दे सकती हैं। एआई परिनियोजन में स्वचालित निर्णय लेने की प्रक्रिया एक प्रमुख भूमिका निभाती है, जिसमें 55 प्रतिशत उपयोग के मामले स्वचालित निर्णय लेने से संबंधित हैं। हालाँकि, पूर्ण स्वायत्त निर्णय लेने की प्रक्रिया अभी भी दुर्लभ है, केवल 2 प्रतिशत, जो इस क्षेत्र के सतर्क दृष्टिकोण और महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में मानवीय निगरानी बनाए रखने की प्राथमिकता को दर्शाता है।

उत्पादकता में वृद्धि मापनीय और महत्वपूर्ण है। लॉयड्स बैंकिंग ग्रुप द्वारा ब्रिटेन के वित्तीय संस्थानों के 100 से अधिक अधिकारियों पर किए गए एक सर्वेक्षण से पता चला है कि 59 प्रतिशत संस्थानों ने एआई को अपनाने से उत्पादकता में सुधार की सूचना दी है, जो पिछले वर्ष के केवल 32 प्रतिशत से एक महत्वपूर्ण वृद्धि है। एक तिहाई संस्थान ग्राहक अनुभव में सुधार कर रहे हैं, जबकि एक तिहाई अन्य गहन ग्राहक अंतर्दृष्टि प्राप्त कर रहे हैं। 21 प्रतिशत का कहना है कि एआई सीधे तौर पर व्यावसायिक वृद्धि को गति दे रहा है, जबकि 2024 में यह आंकड़ा केवल 8 प्रतिशत था। यह गति धारणा में बदलाव को बढ़ावा दे रही है, 91 प्रतिशत संस्थान अब एआई को खतरे के बजाय एक अवसर के रूप में देख रहे हैं, जो 2024 के 80 प्रतिशत से एक बड़ी वृद्धि है।

निवेश की इच्छा भी इसी के अनुरूप बढ़ रही है। आधे से ज़्यादा संस्थान अगले बारह महीनों में अपने एआई निवेश को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, जबकि 22 प्रतिशत अपने मौजूदा खर्च के स्तर को बनाए रखेंगे। संस्थान एआई को एक रणनीतिक लीवर के रूप में देखते हैं: 54 प्रतिशत को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ की उम्मीद है, 53 प्रतिशत को लागत बचत की उम्मीद है, 52 प्रतिशत का मानना ​​है कि यह व्यावसायिक विकास को गति देगा, और 50 प्रतिशत का कहना है कि यह तकनीकी रूप से अधिक कुशल कार्यबल बनाने में मदद करेगा। इसके समर्थन में, लगभग आधे संस्थानों ने समर्पित एआई टीमें स्थापित की हैं, जबकि 20 प्रतिशत बाहरी एआई प्रदाताओं के साथ मिलकर इसे अपनाने में तेज़ी ला रहे हैं।

अनुपालन आयाम वित्तीय संस्थानों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है और एआई-संचालित प्रणालियों में निवेश के एक प्रमुख चालक का प्रतिनिधित्व करता है। वर्तमान परिदृश्य में डेटा-संबंधी जोखिम प्रमुख हैं, जिनमें डेटा गोपनीयता, गुणवत्ता, सुरक्षा और पूर्वाग्रह संबंधी चिंताएँ शीर्ष पाँच जोखिमों में शामिल हैं। यह एआई प्रणालियों को सशक्त बनाने के लिए सटीक और सुरक्षित डेटा पर इस क्षेत्र की भारी निर्भरता को दर्शाता है। तृतीय-पक्ष एआई मॉडल पर निर्भरता और एआई अनुप्रयोगों में बढ़ती जटिलता जैसे उभरते जोखिम बढ़ने की उम्मीद है, जिससे पारदर्शिता और नियंत्रण पर सवाल उठेंगे। साइबर सुरक्षा को सबसे बड़ा प्रणालीगत जोखिम माना जाता है और यह अगले तीन वर्षों तक महत्वपूर्ण बना रहेगा। हालाँकि, महत्वपूर्ण तृतीय-पक्ष निर्भरताएँ प्रणालीगत जोखिम में सबसे बड़ी वृद्धि का प्रतिनिधित्व करने की उम्मीद है, जो बाहरी एआई प्रदाताओं की कड़ी निगरानी की आवश्यकता को उजागर करती है।

परंपरा और तकनीकी अवांट-गार्डे के बीच विनिर्माण उद्योग

ब्रिटेन का विनिर्माण उद्योग एआई-संचालित डेटा प्रबंधन के माध्यम से उत्पादकता में पुनर्जागरण का अनुभव कर रहा है, जिसमें इसकी अंतर्राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धात्मकता को मौलिक रूप से मज़बूत करने की क्षमता है। ब्रिटेन के 53 प्रतिशत निर्माता पहले से ही अपने कार्यस्थल पर मशीन लर्निंग या एआई को लागू कर रहे हैं, जिससे ब्रिटेन यूरोपीय औसत 30 प्रतिशत से काफ़ी आगे है। यह नेतृत्व केवल अपनाने की दरों से आगे बढ़कर परिष्कृत परिनियोजन रणनीतियों और मापनीय व्यावसायिक परिणामों तक फैला हुआ है। प्रभावशाली रूप से 98 प्रतिशत निर्माता पहले से ही जनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं या इसे लागू करने की योजना बना रहे हैं, जो इस क्षेत्र के लिए इस तकनीक की परिवर्तनकारी क्षमता को रेखांकित करता है।

डिजिटलीकरण की परिपक्वता और निवेश क्षमता के विभिन्न स्तरों को दर्शाते हुए, क्षेत्रीय अपनाने में काफ़ी भिन्नता है। ऑटोमोटिव उद्योग 60 प्रतिशत अपनाने की दर और 5 में से 5 की परिपक्वता दर के साथ सबसे आगे है, इसके बाद इलेक्ट्रॉनिक्स और उच्च तकनीक कंपनियाँ 55 प्रतिशत के साथ दूसरे स्थान पर हैं। एयरोस्पेस और रक्षा क्षेत्र में 50 प्रतिशत अपनाने की दर है, जबकि दवा और जैव प्रौद्योगिकी कंपनियों में 40 प्रतिशत कार्यान्वयन दर है। जगुआर लैंड रोवर जैसी कंपनियाँ वास्तविक समय में उत्पादन संबंधी विसंगतियों का पता लगाने के लिए 128 साइटों पर एआई-संचालित विश्लेषण का उपयोग करती हैं, जो व्यापक एआई कार्यान्वयन के व्यावहारिक लाभों को प्रदर्शित करता है।

अमेरिकी और ब्रिटिश निर्माता इन प्रणालियों का उपयोग मशीन डेटा का वास्तविक समय में विश्लेषण करने, पूर्वानुमानित रखरखाव सक्षम करने और गुणवत्ता नियंत्रण को स्वचालित करने के लिए कर रहे हैं। एआई-संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव को लागू करने से रखरखाव लागत 30 प्रतिशत तक कम हो सकती है और उपकरणों की विफलताओं में 45 प्रतिशत की कमी आ सकती है। उत्पादकता में ये प्रत्यक्ष लाभ सीधे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ में परिवर्तित हो जाते हैं। खाद्य उद्योग का एक उदाहरण आर्थिक प्रभाव को दर्शाता है। फ्रिटो-ले संयंत्रों ने अनियोजित डाउनटाइम को इस हद तक कम कर दिया कि वे उत्पादन क्षमता 4,000 घंटे तक बढ़ाने में सक्षम हो गए। इस तरह की दक्षता वृद्धि का लाभप्रदता और बाजार स्थिति पर सीधा प्रभाव पड़ता है।

निवेश करने की इच्छा भी इसी अनुपात में उच्च है, 75 प्रतिशत ब्रिटिश निर्माता अगले वर्ष अपने एआई निवेश को बढ़ाने की योजना बना रहे हैं। ये निवेश ऊर्जा प्रबंधन और अपशिष्ट न्यूनीकरण से लेकर प्रक्रिया अनुकूलन और गुणवत्ता नियंत्रण तक, विभिन्न क्षेत्रों पर केंद्रित हैं। हालाँकि, ज्ञान का एक बड़ा अंतर मौजूद है, केवल 16 प्रतिशत ही खुद को एआई की क्षमता के बारे में जानकार मानते हैं। परिणामस्वरूप, केवल एक तिहाई कंपनियाँ ही अपने विनिर्माण कार्यों में विशेष रूप से एआई का उपयोग कर रही हैं। वैश्विक स्वचालन अवसरों के बावजूद, रोबोटिक्स को अपनाने की दर भी कमज़ोर बनी हुई है। इससे पता चलता है कि अपनाने की दर बढ़ने के बावजूद, ब्रिटेन को स्वचालन के प्रति अपने दृष्टिकोण में बदलाव की आवश्यकता है, अन्यथा वह परिवर्तनकारी उत्पादकता लाभ से चूकने का जोखिम उठा सकता है।

डिजिटल पुनर्आविष्कार में खुदरा

ब्रिटेन का खुदरा क्षेत्र बुद्धिमान डेटा प्रबंधन के माध्यम से एक मौलिक परिवर्तन के दौर से गुज़र रहा है, जहाँ AI प्रणालियाँ निजीकरण और इन्वेंट्री प्रबंधन में क्रांति ला रही हैं। इसका अपनाना उल्लेखनीय है: ब्रिटेन के 99 प्रतिशत खुदरा निर्णयकर्ता अपने संगठन में किसी न किसी रूप में AI विशेषज्ञता की बात करते हैं, जबकि 88 प्रतिशत का मानना ​​है कि AI स्थानीय खुदरा विक्रेताओं को वैश्विक खुदरा दिग्गजों पर प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्रदान करता है। जो कभी केवल तकनीक-प्रधान कंपनियों के लिए फायदेमंद था, वह अब खुदरा उद्योग के लिए एक बड़ा तुल्यकारक है। AI स्थानीय खुदरा विक्रेताओं को गतिशील मूल्य निर्धारण, व्यक्तिगत विपणन और बेहतर आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जो ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा करने और बदलावों के साथ तेज़ी से तालमेल बिठाने के लिए महत्वपूर्ण है।

यूके के खुदरा क्षेत्र में एआई मुख्यधारा बन गया है, और लगभग सभी उत्तरदाताओं ने निर्णय लेने में इसके उपयोग की पुष्टि की है। आधे से ज़्यादा लोगों ने अपने संगठनों में एआई नेतृत्व की भूमिकाएँ और टीमें स्थापित की हैं। खुदरा विक्रेता विभिन्न टचपॉइंट्स पर ग्राहक डेटा को एकीकृत करने, खरीदारी व्यवहार का अनुमान लगाने और इन्वेंट्री को अनुकूलित करने के लिए एआई सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं। चुनौती डेटा स्ट्रीम की अत्यधिक जटिलता में निहित है। एक बड़ा खुदरा विक्रेता पॉइंट-ऑफ़-सेल सिस्टम, ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म, लॉयल्टी कार्ड, सोशल मीडिया और आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों से डेटा संसाधित करता है। एआई-संचालित डेटा गवर्नेंस यह सुनिश्चित करता है कि इस डेटा का प्रबंधन नियमों के अनुसार किया जाए, साथ ही साथ रीयल-टाइम एनालिटिक्स को सक्षम बनाता है जो व्यक्तिगत ग्राहक इंटरैक्शन का समर्थन करता है।

एआई एजेंटों के बारे में चर्चा अक्सर भविष्य की ओर देखती है, लेकिन ब्रिटेन के खुदरा क्षेत्र में, ये प्रणालियाँ पहले से ही प्रमुख कार्यों को प्रभावित कर रही हैं और प्रभाव डाल रही हैं। ब्रिटेन के 38 प्रतिशत खरीदार पहले से ही खुदरा क्षेत्र में एआई का उपयोग कर रहे हैं, जिनमें से 60 प्रतिशत वास्तविक समय ट्रैकिंग जैसे एआई-संचालित डिलीवरी अपडेट चाहते हैं। 57 प्रतिशत का मानना ​​है कि एआई ऑर्डर पूर्ति दक्षता में सुधार कर सकता है। इन लाभों के बावजूद, शोध में विश्वास और डेटा उपयोग के संबंध में व्यापक संशयवाद की पहचान की गई है। ब्रिटेन के केवल 46 प्रतिशत खरीदार अपने खरीदारी इतिहास के आधार पर उत्पादों की सिफारिश करने के लिए एआई पर भरोसा करते हैं, और सर्वेक्षण में शामिल आधे लोग इस बात पर विभाजित हैं कि क्या एआई गोपनीयता से समझौता किए बिना खरीदारी में सुधार कर सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, 94 प्रतिशत बहुमत इसे महत्वपूर्ण मानते हैं

एआई अपनाने के लाभ निर्विवाद हैं। खुदरा विक्रेता बेहतर दक्षता के माध्यम से लागत में कमी, बेहतर ग्राहक अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगत अनुभवों के माध्यम से राजस्व में वृद्धि, पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से बेहतर निर्णय लेने की क्षमता और बेहतर ग्राहक अनुभवों के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त की रिपोर्ट करते हैं। सफल टीमें मौजूदा प्रणालियों को पूरक बनाने, टकराव कम करने और अपने कार्यभार को सहारा देने के लिए एआई का लाभ उठा रही हैं। अगले कदम स्पष्ट हैं: यूके के खुदरा विक्रेता जो न केवल जीवित रहेंगे बल्कि फलेंगे-फूलेंगे, वे वे होंगे जो अपने व्यवसाय और ग्राहक डेटा को कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता में बदलेंगे। मजबूत डेटा नींव का निर्माण और पूरी तरह से नियंत्रित एआई एजेंटों की तैनाती दीर्घकालिक व्यावसायिक और परिचालन सफलता के लिए आवश्यक होगी।

5G, AI और ऊर्जा: डिजिटल बुनियादी ढांचे के लिए ब्रिटेन का रोडमैप - छवि: Xpert.Digital

नवाचार और प्रणाली अधिभार के बीच स्वास्थ्य सेवा

ब्रिटेन की स्वास्थ्य सेवा प्रणाली, और विशेष रूप से राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (एनएचएस), सीमित संसाधनों के साथ बढ़ती माँग को पूरा करने की अभूतपूर्व चुनौती का सामना कर रही है। यदि एनएचएस को इस माँग को पूरा करना है, तो एआई को अनिवार्य माना जा रहा है। सरकार ने एनएचएस के लिए तीन बुनियादी बदलावों की रूपरेखा प्रस्तुत करते हुए एक 10-वर्षीय स्वास्थ्य सेवा योजना प्रस्तुत की है: अस्पताल से समुदाय तक, एनालॉग से डिजिटल तक, और रोग से रोकथाम तक। इस परिवर्तन के केंद्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को देखभाल के मार्गों में एकीकृत करने की महत्वाकांक्षा है, जिसमें एनएचएस ऐप रोगियों के लिए एकल डिजिटल गेटवे के रूप में कार्य करेगा। घोषित लक्ष्य एनएचएस को दुनिया की सबसे अधिक एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा प्रणाली बनाना है।

दुनिया भर में स्वास्थ्य सेवा में अपनी तरह का सबसे बड़ा एआई परीक्षण, जिसमें 30,000 से अधिक एनएचएस कर्मचारी शामिल थे, ने दिखाया कि कैसे नई तकनीक एनएचएस कर्मियों के लिए अभूतपूर्व समय की बचत कर सकती है और बेहतर रोगी देखभाल की ओर ले जा सकती है। 90 एनएचएस संगठनों में एक अभूतपूर्व माइक्रोसॉफ्ट 365 कोपायलट पायलट ने पाया कि एआई-संचालित प्रशासनिक सहायता एनएचएस कर्मचारियों को प्रति व्यक्ति प्रति दिन औसतन 43 मिनट या उससे अधिक बचा सकती है, जो सालाना प्रति व्यक्ति पांच सप्ताह के बराबर है। परीक्षण के परिणाम बताते हैं कि एक पूर्ण रोलआउट प्रति माह 400,000 कर्मचारी घंटे तक बचा सकता है, जो प्रति वर्ष लाखों घंटे के बराबर है, जिससे कर्मचारियों को फ्रंटलाइन देखभाल पर अधिक प्रभावी ढंग से ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है। एनएचएस का अनुमान है कि 100,000 उपयोगकर्ताओं के आधार पर, यह तकनीक हर महीने लाखों पाउंड बचा सकती है

निकट भविष्य में, नए एनएचएस इंग्लैंड नेतृत्व के तहत एआई ट्रांसक्रिप्शन सहायकों जैसी सिद्ध तकनीकों के रोलआउट, एनआईसीई प्रारंभिक मूल्य आकलन के माध्यम से नैदानिक ​​एआई अपनाने में तेज़ी, और निगरानी वाले एमएचआरए एआई एयरलॉक सैंडबॉक्स में चिकित्सा उपकरण के रूप में नवीन एआई के परीक्षण पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। एआई-संचालित प्रणालियाँ 96 प्रतिशत सटीकता के साथ नैदानिक ​​डेटा की कोडिंग को स्वचालित करती हैं, असंरचित नैदानिक ​​नोट्स से संरचित जानकारी निकालती हैं, और गुमनाम उद्देश्यों के लिए संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी की स्वचालित रूप से पहचान करती हैं। स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए यूके बाजार के 2024 में 13.26 बिलियन अमेरिकी डॉलर से 36.76 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर के साथ प्रभावशाली विकास दर तक पहुँचने का अनुमान है।

हालांकि, कुछ गंभीर चिंताएं भी हैं। ब्रिटिश मेडिकल एसोसिएशन की एक विशेष बैठक में डॉक्टरों और मेडिकल छात्रों ने सरकार की 10-वर्षीय योजना में डिजिटल और तकनीकी आकांक्षाओं को लेकर गंभीर चिंताएं व्यक्त कीं। चिकित्सकों ने पहले से ही पुराने आईटी बुनियादी ढांचे से जूझ रही स्वास्थ्य सेवा में डिजिटलीकरण के व्यापक विस्तार और कम समझी गई एआई तकनीकों के प्रचार से संभावित खतरों के प्रति आगाह किया। एक सामान्य चिकित्सक ने चेतावनी दी कि यह योजना पेशे को खतरनाक रूप से गंभीर आईटी-संबंधी जोखिमों के प्रति उजागर करती है और देश अनजाने में ऐसी तकनीक का शिकार बनने का जोखिम उठा रहा है जिसे उसके निर्माता ही ठीक से नहीं समझ पाए हैं, चिकित्सा पेशे की तो बात ही छोड़ दें। ऐसा लगता है कि सरकार चीजों को तेजी से आगे बढ़ाने और उन्हें तोड़ने की सिलिकॉन वैली की मानसिकता अपना रही है, जो एक जटिल स्वास्थ्य प्रणाली में आमूलचूल परिवर्तन के समय उचित नहीं है।

डिजिटल बुनियादी ढांचे की रीढ़ के रूप में दूरसंचार

दूरसंचार उद्योग को नेटवर्क डेटा के प्रबंधन में अनूठी चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, साथ ही यह संपूर्ण AI परिवर्तन को सक्षम बनाने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। 5G नेटवर्क के विस्तार और IoT उपकरणों के विकास के साथ, डेटा की मात्रा में भारी वृद्धि हो रही है। BT ग्रुप, जो अपनी सहायक कंपनी EE के माध्यम से यूके के सबसे बड़े मोबाइल नेटवर्क का संचालन करता है, ने यूके की 75 प्रतिशत से अधिक आबादी तक 5G पहुँच सफलतापूर्वक पहुँचा दी है, जो देश के मोबाइल परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। यूके के 15 शहरों में 5G स्टैंडअलोन सेवाओं का शुभारंभ एक महत्वपूर्ण मोड़ है, क्योंकि यह तकनीक आखिरकार उन 5G वादों को पूरा करने में सक्षम है जिनका एक दशक से भी अधिक समय से प्रचार किया जा रहा था।

एआई अनुप्रयोगों के उपयोग में तीव्र वृद्धि 5G सेवा राजस्व में अतिरिक्त वृद्धि को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण प्रतीत होती है। बीटी और असेंबली रिसर्च का अनुमान है कि बेहतर 5G SA कवरेज 2035 तक ब्रिटेन की अर्थव्यवस्था में £230 बिलियन तक का योगदान दे सकता है, जो स्वचालन, कनेक्टिविटी और ऊर्जा ग्रिड के आधुनिकीकरण से प्रेरित है। बीटी का अनुमान है कि 5G SA द्वारा सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग जैसी तकनीकों का औद्योगिक उपयोग अकेले £88 बिलियन से अधिक का आर्थिक मूल्य उत्पन्न कर सकता है। ग्रामीण विस्तार और स्वायत्त परिवहन से लेकर ड्रोन और मीडिया तक, बेहतर नेटवर्क स्पेक्ट्रम और नियोजन संबंधी बाधाओं को दूर करने के बाद कई क्षेत्रों में अरबों डॉलर का लाभ कमा सकते हैं।

दूरसंचार कंपनियाँ नेटवर्क प्रदर्शन को अनुकूलित करने, व्यवधानों का पूर्वानुमान लगाने और संसाधनों का गतिशील आवंटन करने के लिए AI-संचालित प्रणालियाँ तैनात कर रही हैं। 65 प्रतिशत दूरसंचार कंपनियाँ 2025 तक अपने AI अवसंरचना बजट को बढ़ाने की योजना बना रही हैं, जिसमें नेटवर्क नियोजन और संचालन 37 प्रतिशत के साथ सर्वोच्च निवेश प्राथमिकता होगी। वोडाफोन यूके और एरिक्सन ने लंदन के चुनिंदा स्थानों पर 5G रेडियो इकाइयों की दैनिक बिजली खपत को 33 प्रतिशत तक सफलतापूर्वक कम कर दिया है। यह एरिक्सन के उन्नत AI और मशीन लर्निंग-आधारित सॉफ़्टवेयर समाधानों का लाभ उठाने वाले एक परीक्षण का परिणाम है। इंटेलिजेंट एनर्जी एफिशिएंसी वाला एरिक्सन सर्विस कॉन्टिन्यूटी AI ऐप सूट मांग के आधार पर नेटवर्क बिजली खपत को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन से समझौता किए बिना परिचालन लागत कम होती है और कार्बन उत्सर्जन कम होता है।

इस बुनियादी ढांचे में बदलाव का ऊर्जा आयाम एक महत्वपूर्ण आर्थिक और राजनीतिक मुद्दा बनता जा रहा है। यूके सरकार ने स्वच्छ ऊर्जा लक्ष्यों को पूरा करते हुए एआई और डेटा केंद्रों की बढ़ती ऊर्जा जरूरतों का प्रबंधन करने के लिए एआई एनर्जी काउंसिल की शुरुआत की है। परिषद का उद्देश्य यह मार्गदर्शन करना है कि कैसे एआई विस्तार को देश की वैश्विक स्वच्छ ऊर्जा नेता बनने की महत्वाकांक्षा के साथ जोड़ा जा सकता है। 8 अप्रैल को इसकी पहली बैठक में इस बात की पड़ताल की गई कि देश अपने एआई बुनियादी ढांचे और डेटा केंद्रों की ऊर्जा दक्षता और स्थिरता को कैसे बेहतर बना सकता है। अगले पांच वर्षों में यूके की सार्वजनिक कंप्यूटिंग क्षमता को बीस गुना बढ़ाने के सरकार के महत्वाकांक्षी लक्ष्य के साथ, ऊर्जा निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं और इसके लिए सभी क्षेत्रों में समन्वित योजना की आवश्यकता है।

परिवर्तन के दौर में रसद और आपूर्ति श्रृंखलाएँ

ब्रिटेन का लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला उद्योग एक क्रांतिकारी बदलाव के दौर से गुज़र रहा है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और स्वचालन इस क्रांति में अग्रणी भूमिका निभा रहे हैं, जिससे व्यवसायों को संचालन को सुव्यवस्थित करने, निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करने और समग्र आपूर्ति श्रृंखला प्रदर्शन को बढ़ावा देने में मदद मिल रही है। अगर आपकी हालिया डिलीवरी तेज़, ज़्यादा सटीक और ज़्यादा टिकाऊ लग रही हैं, तो आप पर्दे के पीछे एक शांत क्रांति देख रहे हैं। 2025 तक, स्मार्ट तकनीकें केवल क्षितिज पर ही नहीं रहेंगी; वे दिन-प्रतिदिन के कार्यों में पूरी तरह से समाहित हो जाएँगी, शहरी केंद्रों में स्वचालित डिलीवरी वाहनों से लेकर खुदरा विक्रेताओं को बाधाओं से बचने में मदद करने वाली पूर्वानुमानित प्रणालियों तक।

डिलीवरी की योजना बनाने और उसे क्रियान्वित करने में अब एआई की केंद्रीय भूमिका है। रूट प्लानिंग से लेकर ट्रैफ़िक पूर्वानुमान तक, बुद्धिमान प्रणालियाँ लॉजिस्टिक्स प्रदाताओं को तेज़ और अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करती हैं। डिलीवरी न केवल तेज़ होती है, बल्कि अधिक विश्वसनीय भी होती है, कम देरी के साथ और वाहनों व ईंधन के बेहतर उपयोग के साथ। यूके के चुनिंदा क्षेत्रों में, विशेष रूप से छोटी दूरी या अंतिम मील की डिलीवरी के लिए, स्व-चालित डिलीवरी वाहन और स्वचालित प्रणालियाँ पहले से ही उपयोग में हैं। ये स्वायत्त प्रौद्योगिकियाँ शारीरिक श्रम पर निर्भरता कम करती हैं और लागत कम करती हैं, साथ ही दुर्गम क्षेत्रों में सेवा प्रदान करने के नए तरीके भी प्रदान करती हैं।

गोदामों और वितरण केंद्रों में भी डिजिटल परिवर्तन आया है। छंटाई, पैकिंग और इन्वेंट्री जाँच जैसे मैन्युअल कार्यों की जगह अब रोबोट ले रहे हैं, जबकि एआई सॉफ़्टवेयर वास्तविक समय में इन्वेंट्री की निगरानी और प्रबंधन करता है। डिजिटल सिमुलेशन, जिन्हें डिजिटल ट्विन्स कहा जाता है, लॉजिस्टिक्स प्रबंधकों को परिचालन को प्रभावित किए बिना, माँग में वृद्धि या आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान जैसे विभिन्न परिदृश्यों का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं। इससे अप्रत्याशित घटनाओं के लिए तैयारी करना और नई दक्षताओं की पहचान करना आसान हो जाता है। सिमार्को जैसी कंपनियाँ स्नैपफुलफिल WMS जैसे उन्नत उपकरणों का उपयोग करके सिस्टम को आंतरिक और सीधे ग्राहकों से जोड़ रही हैं, जिससे रसीद से लेकर डिलीवरी तक इन्वेंट्री और ऑर्डर पर वास्तविक समय की दृश्यता और नियंत्रण मिलता है।

हालांकि, नए शोध से पता चलता है कि यूके की आपूर्ति श्रृंखला और परिवहन के नेता एक स्वायत्त एआई भविष्य की आशा करते हैं, लेकिन कौशल और डेटा एकीकरण के मामले में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करते हैं। सर्वेक्षण किए गए लगभग आधे संगठनों में शिपिंग मार्गों को सक्रिय रूप से समायोजित करने के लिए पर्याप्त डेटा दृश्यता का अभाव है। पैंतालीस प्रतिशत ने कहा कि वे शिपमेंट में देरी या बाधित होने से पहले सुधारात्मक कार्रवाई करने में असमर्थ हैं। तकनीकी आकांक्षा और परिचालन वास्तविकता के बीच यह अंतर महत्वपूर्ण आंतरिक चुनौतियों से बढ़ जाता है। बयालीस प्रतिशत उत्तरदाताओं ने अपने संगठनों के भीतर कौशल की कमी की ओर इशारा किया, जबकि 39 प्रतिशत ने प्लेटफार्मों और समाधानों में खंडित डेटा को एक गंभीर बाधा के रूप में उद्धृत किया। इन मौजूदा बाधाओं के बावजूद, एआई-संचालित भविष्य में मजबूत विश्वास है, 63 प्रतिशत संगठन पूरी तरह से स्वायत्त, एजेंटिक एआई को अपनाने की उम्मीद कर रहे हैं या अगले पांच वर्षों के भीतर न्यूनतम मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता है।

फार्मास्यूटिकल्स और जीवन विज्ञान नवाचार के क्षेत्र में अग्रणी

ब्रिटेन का दवा और जीवन विज्ञान उद्योग एआई नवाचार में अग्रणी है। दवा और जैव प्रौद्योगिकी कंपनियाँ आणविक अंतःक्रियाओं का पूर्वानुमान लगाकर, नैदानिक ​​परीक्षणों के डिज़ाइन को अनुकूलित करके, और विकास प्रक्रिया के आरंभ में ही संभावित सुरक्षा चिंताओं की पहचान करके दवा खोज में तेज़ी लाने के लिए एआई-संचालित मॉडलों का तेज़ी से उपयोग कर रही हैं। यह तेज़ी अधूरी चिकित्सा आवश्यकताओं को पूरा करने और जटिल रोगों के उपचार विकसित करने के लिए विशेष रूप से आशाजनक है। दवा खोज के संदर्भ में जनरेटिव एआई के कई अनुप्रयोग हैं, जिनमें जीनोमिक डेटा और चिकित्सीय उम्मीदवारों का त्वरित इन-सिलिको विश्लेषण शामिल है।

ब्रिटिश सरकार इस क्षेत्र में नवाचार का सक्रिय रूप से समर्थन करती है और हाल ही में उसने अल्ज़ाइमर और कैंसर जैसी बीमारियों के लिए नए उपचार मॉडल और उपचार विकसित करने हेतु कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाली ब्रिटिश परियोजनाओं, जिनमें फ़ारोसएआई और बाइंड रिसर्च शामिल हैं, के लिए £82 मिलियन का योगदान देने का संकल्प लिया है। £225 मिलियन का एक अभूतपूर्व सुपरकंप्यूटर, इसाम्बार्ड-एआई, नई दवाओं और टीकों के विकास में मदद के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके चिकित्सा क्षेत्र में क्रांति लाने के लिए तैयार है। ब्रिस्टल में स्थित, यह अत्याधुनिक सुविधा इस गर्मी में पूरी तरह से चालू होने पर ब्रिटेन का सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर बन जाएगा। इसाम्बार्ड-एआई प्रणाली के कुछ हिस्से पहले से ही काम कर रहे हैं, और चल रही परियोजनाओं में अल्ज़ाइमर, हृदय रोग और विभिन्न कैंसर जैसी बीमारियों के नए उपचारों की खोज की जा रही है।

ब्रिटेन का ओपनबाइंड कंसोर्टियम प्रायोगिक तकनीक का उपयोग करके दुनिया का सबसे बड़ा डेटा संग्रह तैयार करेगा, जिसमें बताया जाएगा कि दवाएँ शरीर के निर्माण खंड, प्रोटीन के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती हैं। यह पिछले 50 वर्षों में एकत्र किए गए किसी भी डेटा संग्रह से 20 गुना बड़ा होगा और एआई-संचालित दवा खोज के वैश्विक केंद्र के रूप में ब्रिटेन की स्थिति को और मज़बूत करेगा। यह नए एआई मॉडलों के प्रशिक्षण में सहायता करेगा जो आशाजनक नई दवाओं की पहचान करने में सक्षम हैं, जिससे शोधकर्ताओं को रोगों के विरुद्ध लड़ाई में नए आयाम खोलने की अभूतपूर्व क्षमता प्राप्त होगी। विकास लागत में £100 बिलियन तक की कमी आएगी, और सरकार की परिवर्तन योजना के आधारभूत नवाचार और आर्थिक विकास को प्रोत्साहन मिलेगा।

डिजिटल तकनीक के नवाचार को बढ़ावा देने के साथ, ब्रिटेन का बायोफार्मास्युटिकल उद्योग प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए एआई और डेटा कौशल वाले प्रतिभाओं की तलाश में तेज़ी से आगे बढ़ रहा है। दवा उद्योग नवीन दवाओं की खोज और विकास में सहायता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बिग डेटा एनालिटिक्स जैसे नए डिजिटल उपकरणों को तेज़ी से अपना रहा है, लेकिन कई कंपनियों को कुशल श्रमिकों को खोजने और आकर्षित करने में कठिनाई हो रही है। ब्रिटेन सरकार ने एआई विनियमन के लिए एक नवाचार-समर्थक दृष्टिकोण अपनाया है, जिसमें एआई-संचालित उद्योगों में निरंतर विकास को बढ़ावा देने के साथ-साथ निगरानी की आवश्यकता को संतुलित किया गया है। ब्रिटेन रोगियों के परिणामों में सुधार और स्वास्थ्य सेवा वितरण को सुव्यवस्थित करने के उद्देश्य से कार्यक्रमों में एआई तकनीक को नैतिक और प्रभावी ढंग से अपनाने की संभावनाओं का पता लगाने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहा है।

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डेटा गुणवत्ता और शासन की चुनौती

तमाम तकनीकी प्रगति के बावजूद, डेटा की गुणवत्ता एक सतत चुनौती बनी हुई है जो एआई कार्यान्वयन की सफलता को बुनियादी तौर पर प्रभावित करती है। डेटा की गुणवत्ता, संगठनों में डेटा अखंडता के लिए सबसे बड़ी चुनौती है और यह और भी व्यापक हो गई है। 2024 में, 64 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि डेटा गुणवत्ता उनकी सबसे बड़ी डेटा अखंडता चुनौती है, जबकि 2023 में यह आंकड़ा 50 प्रतिशत था। इससे डेटा पर भरोसा कम हुआ है, 67 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि वे निर्णय लेने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डेटा पर पूरी तरह भरोसा नहीं करते, जो पिछले वर्ष के 55 प्रतिशत से उल्लेखनीय वृद्धि है। हालाँकि डेटा गुणवत्ता की समस्याएँ कोई नई बात नहीं हैं, लेकिन व्यावसायिक परिणामों पर इन समस्याओं का प्रभाव पहले से कहीं अधिक है।

ऐसा उन्नत एनालिटिक्स, बिजनेस इंटेलिजेंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रगति की गति के कारण है। आप खराब डेटा के साथ सही, डेटा-संचालित निर्णय नहीं ले सकते हैं, और जब वह डेटा एनालिटिक्स और एआई मॉडल को शक्ति प्रदान करता है, तो नकारात्मक प्रभाव तेज और गंभीर हो सकता है। इस वर्ष संगठनात्मक डेटा गुणवत्ता रेटिंग में 11 प्रतिशत अंकों की गिरावट आई है। पिछले साल, 66 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने अपनी डेटा गुणवत्ता को औसत या उससे भी खराब बताया था। इस साल, 77 प्रतिशत का कहना है कि उनकी डेटा गुणवत्ता औसत से भी बेहतर है। उत्तरदाताओं ने बताया कि उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा हासिल करने से उन्हें रोकने वाली सबसे बड़ी बाधा डेटा गुणवत्ता प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए अपर्याप्त उपकरण हैं (49 प्रतिशत)। असंगत डेटा परिभाषाएं और प्रारूप संगठनों को परेशान करना जारी रखते हैं (45 प्रतिशत)। आश्चर्य की बात नहीं है कि डेटा की मात्रा एक चुनौती के रूप में बढ़ी

ब्रिटिश कंपनियाँ आधुनिक अर्थव्यवस्था में प्रभावी डेटा गवर्नेंस की महत्वपूर्ण भूमिका को पहचानती हैं, लेकिन इन प्रथाओं को व्यवहार में लाने में आने वाली अंतर्निहित बाधाओं का भी हवाला देती हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि 10 में से 8 ब्रिटिश कंपनियाँ मानती हैं कि डेटा गवर्नेंस अब एक गौण विचार नहीं रह जाना चाहिए और इससे उन्हें रणनीतिक लाभ मिल सकता है। 86 प्रतिशत कंपनियाँ इस बात पर सहमत थीं कि अगले पाँच वर्षों में डेटा गवर्नेंस और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा। चूँकि AI व्यवसायों के संचालन के तरीके को बदल रहा है और इसे एक प्रमुख विभेदक के रूप में देखा जा रहा है, लगभग तीन-चौथाई कंपनियों ने यह भी कहा कि डेटा गवर्नेंस बेहतर AI की नींव है। हालाँकि, एकीकरण और मापनीयता की कठिनाइयाँ, साथ ही खराब डेटा गुणवत्ता, प्रमुख चुनौतियाँ हैं जिनका सामना कंपनियाँ अपने पूरे जीवनचक्र में डेटा को प्रभावी और ज़िम्मेदारी से प्रबंधित करने में करती हैं।

अच्छे डेटा गवर्नेंस की राह में तीन सबसे आम बाधाएँ हैं, डेटा गवर्नेंस को मौजूदा कार्यप्रणाली और प्रक्रियाओं में समाहित करना (72 प्रतिशत), डेटा की गुणवत्ता और मापनीयता में सुधार (71 प्रतिशत), और यह सुनिश्चित करना कि यह मौजूदा तकनीक और व्यावसायिक मॉडलों के साथ तालमेल बनाए रखे (71 प्रतिशत)। सर्वेक्षण में शामिल लगभग हर कंपनी अगले दो वर्षों में अपने डेटा गवर्नेंस दृष्टिकोणों में निवेश करने की योजना बना रही है। इसमें उच्च-गुणवत्ता वाली तकनीकों और उपकरणों में निवेश के साथ-साथ आंतरिक डेटा साक्षरता और कौशल में सुधार शामिल है। 81 प्रतिशत कंपनियाँ वितरित डेटा—जो कई प्रणालियों और स्थानों में फैला होता है—से बाधित हैं, जबकि 77 प्रतिशत का कहना है कि उनके मौजूदा उपकरण उनके द्वारा संसाधित किए जाने वाले डेटा की मात्रा को संभाल नहीं सकते। तीन-चौथाई से ज़्यादा कंपनियाँ डेटा कानून और उद्योग विनियमों को एक बड़ी चुनौती मानती हैं, और 75 प्रतिशत योग्य विश्लेषकों की कमी की बात कहती हैं।

कौशल अंतर एक गंभीर बाधा है

डेटा और एआई में कौशल का अंतर, बुद्धिमान प्रणालियों के सफल कार्यान्वयन में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक के रूप में उभर रहा है। अनुमान है कि एआई अपनाने से नवाचार और कार्यस्थल उत्पादकता में सुधार के माध्यम से 2030 तक ब्रिटेन की अर्थव्यवस्था में 400 अरब पाउंड तक की वृद्धि होगी। हालाँकि, एक नई रिपोर्ट विभिन्न क्षेत्रों में कौशल उन्नयन की गंभीर चुनौतियों का खुलासा करती है। एआई अर्थव्यवस्था भर में नौकरियों में बदलाव ला रहा है, लेकिन नियोक्ता इसके साथ तालमेल बिठाने और इसकी शक्ति का दोहन करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। सरकार ने व्यापक और अधिक ज़िम्मेदार एआई अपनाने में सहायता के लिए तीन नए उपकरण पेश किए हैं: एक एआई कौशल ढाँचा, एक अपनाने का मार्ग, और एक नियोक्ता चेकलिस्ट।

एआई से संबंधित पदों की मांग योग्य पेशेवरों की आपूर्ति से कहीं अधिक है। लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स एंड पॉलिटिकल साइंस के अनुसार, वर्तमान ब्रिटिश तकनीकी नौकरी बाजार अब निश्चित रूप से एआई से संबंधित पदों पर केंद्रित है। इनमें, एआई और मशीन लर्निंग इंजीनियर सबसे अधिक मांग वाले पदों की सूची में सबसे ऊपर हैं। एआई और ऑटोमेशन में हालिया उछाल से पहले ही क्लाउड आर्किटेक्ट्स की मांग काफी अधिक थी, लेकिन अब उन्हें भरना दोगुना मुश्किल हो गया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई और ऑटोमेशन जैसी तकनीकों को अपनाने वाली किसी भी कंपनी के लिए क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और भी महत्वपूर्ण है। डेटा पेशेवरों की कमी को एआई कार्यान्वयन में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक माना जाता है, दुनिया भर में लगभग 2.9 मिलियन डेटा-संबंधित नौकरियों के अवसर हैं।

इस कौशल अंतर के कारण एआई निवेश का लागत-लाभ विश्लेषण और भी जटिल हो जाता है। ब्रिटेन में एक मुख्य डेटा अधिकारी सालाना £175,000 से £350,000 के बीच, डेटा गवर्नेंस मैनेजर £120,000 से £180,000 के बीच, और विशेषज्ञ डेटा स्टीवर्ड £85,000 से £130,000 के बीच कमाते हैं। ये भारी कार्मिक लागतें आमतौर पर एआई कार्यान्वयन की कुल लागत का 40 से 50 प्रतिशत होती हैं। सर्वेक्षणों के अनुसार, एआई से संबंधित घटनाओं का अनुभव करने वाले 97 प्रतिशत संगठनों में पर्याप्त एआई पहुँच नियंत्रण का अभाव है, जबकि 63 प्रतिशत में एआई गवर्नेंस नीतियों का अभाव है। ये गवर्नेंस अंतराल केवल सैद्धांतिक जोखिम नहीं हैं; ये ठोस वित्तीय नुकसान और नियामक दंड में तब्दील हो जाते हैं।

एक उद्योग साझेदारी का उद्देश्य मदद करना है। NVIDIA, Google, IBM और Microsoft के साथ एक उद्योग साझेदारी के माध्यम से 2030 तक 75 लाख ब्रिटिश कर्मचारियों द्वारा आवश्यक AI कौशल हासिल करने की उम्मीद है। स्किल्स इंग्लैंड प्रशिक्षण सामग्री विकसित करने के लिए नई रिपोर्ट का उपयोग कर रहा है। दो-तिहाई ब्रिटिश कंपनियाँ पहले ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता से उत्पादकता में उल्लेखनीय सुधार की रिपोर्ट कर चुकी हैं, लेकिन केवल 45 प्रतिशत ही कार्यबल प्रशिक्षण प्रदान करती हैं, जो उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद कौशल अंतर को उजागर करता है। जैसे-जैसे इसे अपनाने की दर बढ़ रही है, ब्रिटेन को AI और स्वचालन के उपयोग में बदलाव लाने की आवश्यकता है, अन्यथा यह परिवर्तनकारी उत्पादकता लाभ से चूकने और अंतर्राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा में पिछड़ने का जोखिम उठा रहा है।

नवाचार और निगरानी के बीच नियामक परिदृश्य

ब्रिटेन ने एआई विनियमन के लिए एक नवाचार-समर्थक दृष्टिकोण अपनाया है, जो एआई-संचालित उद्योगों में निरंतर विकास को बढ़ावा देने के साथ-साथ निगरानी की आवश्यकता को संतुलित करता है। वित्तीय आचरण प्राधिकरण (एफसीए) ने पुष्टि की है कि विनियमन और पर्यवेक्षण के लिए उसका परिणाम-उन्मुख दृष्टिकोण एआई पर भी समान रूप से लागू होता है। इसका अर्थ है कि एफसीए ब्रिटेन की वित्तीय सेवाओं और बाजारों में एआई के उपयोग से जुड़े कई जोखिमों को कम करने के लिए मौजूदा नियामक और वैधानिक ढाँचों पर निर्भर करता है। एफसीए इसे ऐसे विनियमन के रूप में देखता है जो नवाचार को सक्षम बनाता है। कठोर नियमों के बजाय परिणामों पर ध्यान केंद्रित करके, एफसीए कंपनियों को एआई जैसी नई तकनीकों को अपनाने में कुछ लचीलापन देता है, साथ ही उन्हें ग्राहकों के साथ निष्पक्ष व्यवहार और लचीले संचालन के लिए जवाबदेह भी बनाता है।

9 सितंबर, 2025 को, FCA ने "AI और FCA: हमारा दृष्टिकोण" नामक एक नई वेबसाइट लॉन्च की, जो यूके के वित्तीय बाजारों में AI को सुरक्षित और ज़िम्मेदारी से अपनाने पर अपनी स्थिति को मज़बूत करती है। FCA ने AI लाइव टेस्टिंग की भी घोषणा की, जो उसकी AI लैब के तहत एक नई पहल है जो कंपनियों को नियामक के साथ सीधे काम करने और यूके के वित्तीय बाजारों में AI सिस्टम के विकास, मूल्यांकन और तैनाती के लिए अनुकूलित सहायता प्राप्त करने की अनुमति देती है। प्रतिक्रियाएँ बेहद सकारात्मक रही हैं, जिनमें AI लाइव टेस्टिंग को पारदर्शिता में सुधार, सिद्धांत और व्यवहार के बीच की खाई को पाटने और नियामक अनिश्चितता को कम करने के एक तरीके के रूप में देखा गया है, जो अक्सर AI परियोजनाओं को बाधित करती है।

सितंबर 2025 में, हाउस ऑफ कॉमन्स की ट्रेजरी कमेटी ने छह प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों को पत्र लिखकर ब्रिटेन के वित्तीय क्षेत्र को एआई सेवाएँ प्रदान करने में उनकी भूमिका पर स्पष्टीकरण माँगा। ये पत्र बैंकों, पेंशन और बाज़ारों पर एआई के प्रभाव की चल रही जाँच का हिस्सा हैं। इन कंपनियों की एआई रणनीतियों, पारदर्शिता उपायों, पूर्वाग्रह निवारण, आकस्मिक योजना और एफसीए तथा बैंक ऑफ इंग्लैंड के साथ जुड़ाव सहित कई विषयों पर प्रश्न पूछे गए हैं। गौरतलब है कि समिति पूछती है कि अगर इन कंपनियों को महत्वपूर्ण तृतीय पक्ष के रूप में नामित किया जाता है, तो वे क्या प्रतिक्रिया देंगी, एक ऐसी स्थिति जो उन पर नियामक दायित्वों और लचीलेपन की आवश्यकताओं को बढ़ा सकती है।

2025 में डेटा उल्लंघन की औसत लागत $4.4 मिलियन होने का अनुमान है, जबकि 5 करोड़ से ज़्यादा रिकॉर्ड को प्रभावित करने वाले बड़े डेटा उल्लंघनों की औसत लागत $37.5 करोड़ होगी। मार्च 2025 तक GDPR जुर्माने €5.65 अरब तक पहुँच जाएँगे, जिसमें Uber और Meta जैसी कंपनियों पर अलग-अलग जुर्माने €25 करोड़ से €34.5 करोड़ तक होंगे। मध्यम आकार की कंपनियों के लिए GDPR अनुपालन की औसत लागत $1.4 मिलियन है। AI-संचालित डेटा प्रबंधन प्रणालियाँ निरंतर अनुपालन निगरानी, ​​स्वचालित पहुँच नियंत्रण और व्यापक ऑडिट ट्रेल्स के माध्यम से इन जोखिमों को कम करती हैं। 64 प्रतिशत आईटी निर्णयकर्ता डेटा गैर-अनुपालन के कारण संभावित जुर्माने को लेकर चिंतित हैं, जबकि 80 प्रतिशत मानते हैं कि प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के लिए अनुपालन डेटा बनाए रखना महत्वपूर्ण है।

अवसर और चुनौती के बीच आगे का रास्ता

आने वाले वर्ष ब्रिटिश अर्थव्यवस्था और एआई-संचालित डेटा प्रबंधन की पूरी क्षमता का दोहन करने की उसकी क्षमता के लिए महत्वपूर्ण होंगे। जो कंपनियाँ और संगठन एआई-संचालित डेटा प्रबंधन को सफलतापूर्वक लागू करेंगे, उन्हें तेज़ नवाचार, बेहतर निर्णय लेने और अधिक कुशल संचालन के माध्यम से महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त होंगे। आर्थिक सहयोग और विकास संगठन (OECD) का अनुमान है कि एआई उत्पादकता को सालाना 1.3 प्रतिशत अंक तक बढ़ा सकता है, जो £140 बिलियन के बराबर है। 2030 तक, एआई को अपनाने से ब्रिटिश अर्थव्यवस्था को £400 बिलियन तक का बढ़ावा मिल सकता है। ये आँकड़े दांव पर लगी विशाल आर्थिक क्षमता को उजागर करते हैं।

हालाँकि, महत्वपूर्ण चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। एआई-संचालित डेटा प्रबंधन के सफल कार्यान्वयन के लिए तकनीकी विशेषज्ञता से कहीं अधिक की आवश्यकता है; इसके लिए संगठनात्मक प्राथमिकताओं और प्रक्रियाओं के मूलभूत पुनर्गठन की आवश्यकता है। संगठनों को डेटा प्रशासन के प्रति रक्षात्मक रुख से हटकर सक्षम रुख अपनाना होगा। सांस्कृतिक परिवर्तन तकनीकी परिवर्तन जितना ही महत्वपूर्ण है। डेटा टीमों को प्रतिक्रियाशील समस्या समाधानकर्ताओं से रणनीतिक वास्तुकारों के रूप में विकसित होना सीखना होगा जो मैन्युअल प्रक्रियाओं को क्रियान्वित करने के बजाय बुद्धिमान प्रणालियों का संचालन करते हैं। सभी तकनीकी प्रगति के बावजूद, डेटा की गुणवत्ता एक सतत चुनौती बनी हुई है, 67 प्रतिशत संगठन निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा पर पूरी तरह भरोसा नहीं करते हैं।

एआई-संचालित डेटा प्रबंधन के लिए निवेश निर्णय एक जटिल आर्थिक गणना से जुड़ा है। कंपनियों को न केवल प्लेटफ़ॉर्म लाइसेंसिंग लागत, जो आमतौर पर सालाना £50,000 से £500,000 तक होती है, बल्कि कार्यान्वयन लागत, जो अक्सर सॉफ़्टवेयर लागत और आवश्यक कार्मिक निवेश से भी अधिक होती है, पर भी विचार करना चाहिए। इन बड़े अग्रिम निवेशों को निष्क्रियता की लागत के साथ तौला जाना चाहिए। खराब डेटा गुणवत्ता का अनुमान है कि ब्रिटिश कंपनियों को सालाना £200 बिलियन का नुकसान होता है। ये अमूर्त आँकड़े ठोस व्यावसायिक घाटे, अकुशल मार्केटिंग बजट और विफल रणनीतिक निर्णयों में तब्दील हो जाते हैं।

अब सवाल यह नहीं है कि क्या एआई-संचालित डेटा प्रबंधन लागू होगा, बल्कि यह है कि संगठन इस परिवर्तन को कितनी जल्दी और प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं। आर्थिक प्रोत्साहन स्पष्ट हैं, तकनीकी समाधान परिपक्व हो रहे हैं, और प्रतिस्पर्धी दबाव बढ़ रहा है। यूरोप में अपनी अग्रणी स्थिति, अंतरराष्ट्रीय तकनीकी दिग्गजों से महत्वपूर्ण निवेश और नवाचार-समर्थक नियामक रुख के साथ, ब्रिटेन एक मजबूत शुरुआती स्थिति में है। नवाचार और जिम्मेदार कार्यान्वयन, आर्थिक विकास और डेटा गोपनीयता, और तकनीकी परिवर्तन और मानवीय निगरानी के बीच संतुलन को सफलतापूर्वक बनाए रखना यह निर्धारित करेगा कि ब्रिटेन एआई-संचालित अर्थव्यवस्था में वैश्विक नेता बनने के अपने लक्ष्य को प्राप्त करता है या नहीं। इस संदर्भ में, आने वाले वर्षों में लिए गए रणनीतिक निर्णय अगले दशक के लिए ब्रिटिश अर्थव्यवस्था के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को आकार देंगे और संभवतः संपूर्ण उद्योगों की सफलता या विफलता का निर्धारण भी करेंगे।

Konrad Wolfenstein

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