57 प्रतिशत लोग एआई का उपयोग करते हैं - लेकिन उनमें से अधिकांश एक घातक प्रबंधन संबंधी गलती करते हैं।

जर्मन दक्षता जाल: एआई के माध्यम से मात्र लागत बचत खतरनाक क्यों हो सकती है?

खेल बंद करो: एआई को अब डिजिटल ऑपरेटिंग सिस्टम क्यों बनना चाहिए?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने जर्मन कार्यालयों पर अपना दबदबा बना लिया है – लेकिन असली सफलता अभी बाकी है। हालांकि इसके उपयोग के आंकड़े तेजी से बढ़ रहे हैं और अधिक से अधिक कर्मचारी डिजिटल सहायकों पर निर्भर हो रहे हैं, फिर भी अधिकांश कंपनियां केवल सहायक भूमिका तक ही सीमित हैं: एआई ईमेल लिखता है, टेक्स्ट का सारांश बनाता है और शोध में सहायता करता है। लेकिन जो लोग एआई को केवल एक उन्नत चैटबॉट के रूप में देखते हैं, वे इसकी वास्तविक क्षमता को नजरअंदाज कर रहे हैं और सबसे खराब स्थिति में, केवल गतिरोध को ही डिजिटल रूप दे रहे हैं।.

वास्तविक आर्थिक लाभ एजेंटिक एआई (आरटीआई) की ओर संक्रमण में निहित है - ऐसी प्रणालियाँ जो विभागीय सीमाओं से परे स्वतंत्र रूप से जटिल प्रक्रियाओं की योजना बनाती हैं, उन्हें नियंत्रित करती हैं और निष्पादित करती हैं। इससे जर्मन उद्योग में बड़े पैमाने पर कार्रवाई की आवश्यकता उजागर होती है। प्रबंधन को प्रक्रियाओं पर पूरी तरह से पुनर्विचार करना होगा, डेटा की गुणवत्ता में व्यापक सुधार करना होगा और एआई को केवल लागत कम करने के उपाय के रूप में नहीं, बल्कि नई वृद्धि के इंजन के रूप में देखना होगा। समय अत्यंत महत्वपूर्ण है: जो लोग अब एक पृथक उपकरण से एकीकृत डिजिटल ऑपरेटिंग सिस्टम की ओर छलांग लगाने में विफल रहते हैं, वे अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा में पिछड़ने के खतरे में हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण से लेकर डिजिटल ऑपरेटिंग सिस्टम तक: जर्मनी की अर्थव्यवस्था को अब अपनी प्रक्रियाओं को नए सिरे से क्यों ढालने की आवश्यकता है?

जो लोग एआई का उपयोग केवल लेखन सहायक के रूप में करते हैं, वे डिजिटल रूप से ठहराव को बढ़ावा दे रहे हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अब एक विशिष्ट विषय से आगे बढ़कर जर्मन अर्थव्यवस्था में एक व्यापक और महत्वपूर्ण तकनीक बन गई है। 20 या उससे अधिक कर्मचारियों वाली 57 प्रतिशत कंपनियां अब AI का उपयोग कर रही हैं। एक साल पहले यह आंकड़ा 36 प्रतिशत था, और उससे दो साल पहले केवल 20 प्रतिशत था। इसके अलावा, 38 प्रतिशत कंपनियां इसके कार्यान्वयन की योजना बना रही हैं या इस पर चर्चा कर रही हैं। देखा जाए तो यह एक प्रभावशाली उपलब्धि है: दो वर्षों के भीतर, AI उपयोगकर्ताओं का अनुपात लगभग तीन गुना हो गया है, और अब केवल कुछ ही लोग इस विषय को अप्रासंगिक मानते हैं।.

हालांकि, व्यापक स्वीकृति को आर्थिक परिपक्वता के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। महत्वपूर्ण प्रश्न अब यह नहीं है कि कोई कंपनी किसी एआई टूल का उपयोग करती है या नहीं। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि क्या एआई को मूल्य-सृजन प्रक्रियाओं में स्थायी रूप से एकीकृत किया गया है, जिससे निर्णय बेहतर हो रहे हैं, लीड टाइम कम हो रहा है, त्रुटियां कम हो रही हैं, अतिरिक्त राजस्व उत्पन्न हो रहा है और व्यावसायिक मॉडल का और विकास हो रहा है। यहीं पर एक महत्वपूर्ण अंतर उभरता है। कई कंपनियां जनरेटिव एआई का उपयोग चुनिंदा रूप से टेक्स्ट, शोध, सारांश या ग्राहक संपर्क के लिए करती हैं। एआई का उपयोग करने वाली या इसके उपयोग पर विचार कर रही कंपनियों में से केवल ग्यारह प्रतिशत ही ऐसे एआई एजेंटों के साथ काम करती हैं जो स्वतंत्र रूप से बहु-स्तरीय कार्यों को संभालने में सक्षम हैं। अन्य 29 प्रतिशत ऐसी योजना बना रहे हैं, और 31 प्रतिशत इस पर चर्चा कर रहे हैं। इसलिए, सहायक एआई से सक्रिय एआई की ओर संक्रमण अभी शुरू ही हुआ है।.

आर्थिक दृष्टि से, यह परिवर्तन मात्र उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ाने से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। एक भाषा मॉडल व्यक्तिगत कर्मचारियों की कार्यकुशलता बढ़ा सकता है। वहीं, एक सुव्यवस्थित एजेंट प्रणाली विभागों, डेटाबेस, अनुप्रयोगों, ग्राहकों और आपूर्तिकर्ताओं के बीच की प्रक्रियाओं को रूपांतरित कर सकती है। यह एआई को व्यक्तिगत कार्य सहायक से कंपनी की परिचालन संरचना में बदल देती है। इससे न केवल उत्पादकता क्षमता बढ़ती है, बल्कि प्रबंधन की जिम्मेदारी भी बढ़ती है। एजेंटों को शामिल करना केवल एक और सॉफ़्टवेयर फ़ंक्शन को स्वचालित करना नहीं है। यह कार्य वितरण, ज्ञान की उपलब्धता, नियंत्रण और मूल्य सृजन के तरीकों का मौलिक पुनर्परिभाषा है।.

बड़ी संख्या उथली गहराई को छिपा देती है।

जर्मनी में उपयोग के आंकड़ों से प्रारंभिक तौर पर व्यापक, लेकिन मुख्य रूप से सतही प्रसार का पता चलता है। एआई का उपयोग विशेष रूप से उन क्षेत्रों में अधिक होता है जहां कार्य भाषा-आधारित, आसानी से सुलभ और अपेक्षाकृत कम जोखिम वाले होते हैं। ग्राहक संपर्क में, एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों का आंकड़ा 72 प्रतिशत है, और विपणन एवं संचार में यह 54 प्रतिशत है। इसके विपरीत, नियंत्रण में इसका उपयोग 25 प्रतिशत, आंतरिक ज्ञान प्रबंधन और उत्पादन में 22 प्रतिशत, उत्पादों और सेवाओं में 20 प्रतिशत और बिक्री में 14 प्रतिशत तक पहुंचता है। इसलिए, यह तकनीक मुख्य रूप से कंपनी के डिजिटल परिधि तक ही पहुंची है, लेकिन मूल्य सृजन के मूल में इसका उपयोग काफी कम हुआ है।.

यह वितरण तर्कसंगत है। कंपनियां वहीं से शुरुआत करती हैं जहां एप्लिकेशन आसानी से उपलब्ध हों, एकीकरण लागत कम हो और तत्काल परिणाम प्राप्त हों। एक टेक्स्ट असिस्टेंट को कुछ ही घंटों में तैनात किया जा सकता है। इसके विपरीत, एक एजेंट जो कोटेशन प्राप्त करता है, इन्वेंट्री की जांच करता है, डिलीवरी की तारीखों का आकलन करता है, अनुमोदन शुरू करता है और एंटरप्राइज रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सिस्टम में प्रक्रियाओं का दस्तावेजीकरण करता है, उसे विश्वसनीय डेटा, परिभाषित अनुमतियां, इंटरफेस, प्रक्रिया ज्ञान और स्पष्ट दायित्व नियमों की आवश्यकता होती है। आर्थिक लाभ अधिक है, लेकिन संगठनात्मक कार्य अधिक चुनौतीपूर्ण है।.

इसके परिणामस्वरूप एक विशिष्ट प्रसार पैटर्न बनता है। शुरुआत में उपयोगकर्ताओं की संख्या आर्थिक प्रभाव की तुलना में अधिक तेज़ी से बढ़ती है। कर्मचारी आम तौर पर उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करते हैं, टीमें पायलट प्रोजेक्ट शुरू करती हैं और कंपनियां लाइसेंस प्राप्त करती हैं। गहन परिवर्तन बाद में होता है क्योंकि इसके लिए डेटा आर्किटेक्चर, प्रक्रिया डिज़ाइन, प्रशिक्षण और शासन में निवेश की आवश्यकता होती है। इसलिए, केवल अपनाने की दर पर ध्यान केंद्रित करना प्रगति का अतिशयोक्तिपूर्ण आकलन है। प्रासंगिक मापदंड किसी मॉडल तक पहुंच रखने वाले कर्मचारियों की संख्या नहीं है, बल्कि उन प्रक्रियाओं का अनुपात है जिनमें एआई स्पष्ट रूप से बेहतर परिणाम देता है।.

अंतर्राष्ट्रीय तुलनाएँ भी इस विसंगति को उजागर करती हैं। वैश्विक स्तर पर, एआई-संचालित मूल्य सृजन का एक बड़ा हिस्सा कुछ अग्रणी कंपनियों के हाथों में केंद्रित है। एक वैश्विक अध्ययन के अनुसार, एआई-संचालित मूल्य सृजन का 74 प्रतिशत हिस्सा केवल 20 प्रतिशत कंपनियों द्वारा उत्पन्न किया जाता है। इनमें से 59 प्रतिशत अग्रणी कंपनियों ने एआई का उपयोग करके अपने व्यावसायिक मॉडलों को मौलिक रूप से पुनर्परिभाषित किया है। जर्मनी में, यह केवल 21 प्रतिशत कंपनियों के लिए सच है। नए उत्पादों और सेवाओं के मामले में भी यह अंतर दोगुने से अधिक है: अग्रणी कंपनियों में 62 प्रतिशत की तुलना में जर्मनी में केवल 25 प्रतिशत। जर्मनी के पास निश्चित रूप से आवश्यक आधार मौजूद हैं, लेकिन वह उन्हें विकास और नए बाजार प्रस्तावों में बहुत कम ही परिवर्तित कर पाता है।.

उत्पादकता चैट विंडो में नहीं होती है।

जनरेटिव एआई के उत्पादक लाभ व्यक्तिगत कार्यों के स्तर पर स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं। ग्राहक सेवा, दस्तावेज़ीकरण, प्रोग्रामिंग, अनुसंधान या टेक्स्ट निर्माण जैसे संरचित कार्यों में, सहायता प्रणालियाँ प्रोसेसिंग समय को कम कर सकती हैं और कम अनुभवी कर्मचारियों को सिद्ध समाधानों तक त्वरित पहुँच प्रदान कर सकती हैं। 5,000 से अधिक ग्राहक सेवा कर्मचारियों पर किए गए एक व्यापक रूप से चर्चित फील्ड अध्ययन में औसत उत्पादकता में लगभग 15 प्रतिशत की वृद्धि पाई गई। कम अनुभवी और निम्न प्रदर्शन वाले कर्मचारियों को विशेष रूप से लाभ हुआ, जबकि अत्यधिक अनुभवी पेशेवरों पर इसका प्रभाव काफी कम रहा।.

इन निष्कर्षों से यह स्पष्ट होता है कि कई कंपनियों में AI को शुरुआत में व्यक्तिगत उत्पादकता बढ़ाने वाले साधन के रूप में क्यों देखा जाता है। यह खोज लागत को कम करता है, प्रारूप तैयार करता है, जानकारी को व्यवस्थित करता है और अंतर्निहित ज्ञान को अधिक आसानी से सुलभ बनाता है। इससे गुणवत्ता में सुधार हो सकता है और प्रशिक्षण का समय कम हो सकता है। साथ ही, अनुभव के स्तर के आधार पर इसके अलग-अलग प्रभाव से पता चलता है कि AI एक सार्वभौमिक गतिवर्धक मशीन नहीं है। जटिल, कम संरचित या संदर्भ पर अत्यधिक निर्भर कार्यों के लिए, परिणामों की जाँच में बचाए गए समय का एक महत्वपूर्ण हिस्सा खर्च हो सकता है। त्रुटियाँ विशेष रूप से तब खतरनाक होती हैं जब तर्कसंगत भाषा को विश्वसनीय ज्ञान मान लिया जाता है।.

कंपनी स्तर पर एक और समस्या सामने आती है। भले ही व्यक्तिगत कर्मचारी 10 या 20 प्रतिशत तेज़ी से काम करें, समग्र उत्पादकता में स्वतः ही उतनी वृद्धि नहीं होती। समय की बचत इंटरफेस पर ही व्यर्थ हो सकती है क्योंकि अनुमोदन, डेटा एक्सेस, हैंडऑफ़ और जिम्मेदारियां अपरिवर्तित रहती हैं। यदि मूल्य अनुमोदन में अभी भी कई दिन लगते हैं, तो शीघ्रता से तैयार किया गया कोटेशन नगण्य लाभ का होता है। यदि शिकायत डेटा को उत्पाद विकास और गुणवत्ता प्रबंधन में वापस नहीं भेजा जाता है, तो ग्राहक की पूछताछ का शीघ्र उत्तर देने से परिणाम में मामूली सुधार ही होता है। इसलिए, स्थानीय दक्षता लाभ अपरिवर्तित बाधाओं के साथ-साथ मौजूद हो सकते हैं।.

वर्तमान एआई लहर की उत्पादकता संबंधी विरोधाभास का यही मूल है: उपकरण तो तेज़ी से फैलते हैं, लेकिन व्यापक आर्थिक और कंपनी-व्यापी प्रभाव देरी से दिखाई देते हैं। किसी भी व्यापक तकनीक के अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने से पहले पूरक निवेश आवश्यक हैं। पिछली तकनीकी लहरों में, इसमें विद्युतीकरण, कंप्यूटर और इंटरनेट शामिल थे। आज, इसमें डेटा गुणवत्ता, इंटरफेस, क्लाउड और कंप्यूटिंग अवसंरचना, प्रक्रिया मानक, कौशल विकास और नए निर्णय लेने के मॉडल शामिल हैं। वास्तविक उत्पादकता लाभ के लिए आवश्यक पूंजी का केवल एक हिस्सा सॉफ्टवेयर ही है।.

एजेंट स्वचालन की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं।

एक पारंपरिक भाषा मॉडल मूलतः इनपुट पर प्रतिक्रिया करता है और आउटपुट उत्पन्न करता है। इसके विपरीत, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंट एक लक्ष्य का पीछा करता है, उसे उप-चरणों में विभाजित करता है, उपकरणों और डेटा स्रोतों तक पहुँचता है, मध्यवर्ती परिणामों का मूल्यांकन करता है, और परिभाषित सीमाओं के भीतर कार्रवाई शुरू कर सकता है। उदाहरण के लिए, यह आपूर्तिकर्ताओं की पहचान कर सकता है, कीमतों की तुलना कर सकता है, क्रेडिट जानकारी प्राप्त कर सकता है, प्रस्ताव में बदलाव ला सकता है, अनुवर्ती प्रश्न तैयार कर सकता है और अनुमोदन के लिए एक प्रक्रिया तैयार कर सकता है। अब मनुष्यों को प्रत्येक चरण को स्वयं शुरू करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि वे लक्ष्य, नियम और जाँच बिंदु परिभाषित कर सकते हैं।.

इससे स्वचालन की आर्थिक इकाई बदल जाती है। सहायक की सहायता से कार्य में तेजी आती है। एजेंट की सहायता से पूरी प्रक्रिया को पुनर्परिभाषित किया जा सकता है। यह अंतर मौलिक है। व्यावसायिक प्रक्रिया की लागत अक्सर किसी एक कार्य चरण से नहीं, बल्कि प्रतीक्षा समय, मीडिया व्यवधान, प्रश्नों, सुधारों और समन्वय प्रयासों से उत्पन्न होती है। एजेंटिक प्रणालियाँ इन अक्षमताओं को सटीक रूप से दूर कर सकती हैं क्योंकि वे कई प्रणालियों में जानकारी संसाधित करती हैं और अगले चरण को स्वयं ही प्रारंभ करती हैं।.

इसलिए, सबसे बड़ी क्षमता जरूरी नहीं कि शानदार, पूरी तरह से स्वायत्त अनुप्रयोगों में निहित हो। अक्सर, स्पष्ट नियमों के अनुसार बार-बार होने वाली प्रक्रियाओं को संभालने वाले सीमित दायरे वाले एजेंट आर्थिक रूप से मूल्यवान होते हैं। खरीद में, वे आवश्यकताओं को समेकित कर सकते हैं और प्रस्ताव तैयार कर सकते हैं। रखरखाव में, वे सेंसर डेटा, रखरखाव इतिहास और स्पेयर पार्ट्स इन्वेंट्री को एकत्रित कर सकते हैं। लॉजिस्टिक्स में, वे देरी का पता लगा सकते हैं, विकल्पों की गणना कर सकते हैं और प्रभावित ग्राहकों को पहले से सूचित कर सकते हैं। वित्त में, वे विसंगतियों की जांच कर सकते हैं, दस्तावेजों को आवंटित कर सकते हैं और अस्पष्ट मामलों को आगे बढ़ा सकते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि एजेंट कंपनी के भीतर स्वतंत्र रूप से काम नहीं करता है, बल्कि जानबूझकर निर्मित कार्यक्षेत्र के भीतर काम करता है।.

पूर्ण स्वायत्तता न तो तकनीकी रूप से आवश्यक है और न ही हमेशा आर्थिक रूप से समझदारीपूर्ण। गलत निर्णय से होने वाले संभावित नुकसान की गंभीरता जितनी अधिक होगी, अनुमतियों, स्वीकृतियों और नियंत्रणों को उतना ही सख्ती से नियंत्रित किया जाना चाहिए। कोई एजेंट अनुबंध पर हस्ताक्षर किए बिना डिलीवरी विकल्प सुझा सकता है। वे भुगतान को अंतिम रूप से अधिकृत किए बिना चालान तैयार कर सकते हैं। वे भर्ती का निर्णय लिए बिना आवेदन दस्तावेजों की संरचना कर सकते हैं। आर्थिक प्रगति अधिकतम स्वायत्तता में नहीं, बल्कि मनुष्यों और मशीनों के बीच निर्णय लेने के अधिकार के इष्टतम वितरण में निहित है।.

समस्या की जड़ कंपनी के प्रबंधन में है।

जब तक एआई को मुख्य रूप से एक सॉफ्टवेयर टूल के रूप में देखा जाता है, तब तक जिम्मेदारी अक्सर आईटी विभाग पर ही रहती है। एजेंट-आधारित एआई के लिए यह मॉडल अब पर्याप्त नहीं है। आईटी प्लेटफॉर्म का चयन कर सकता है, इंटरफेस प्रदान कर सकता है, सुरक्षा आवश्यकताओं को लागू कर सकता है और तकनीकी गुणवत्ता की निगरानी कर सकता है। हालांकि, यह अकेले यह तय नहीं कर सकता कि कौन से प्रक्रिया लक्ष्य लागू होते हैं, कौन से जोखिम स्वीकार्य हैं, कौन से निर्णय स्वचालित किए जा सकते हैं और भूमिकाओं में क्या बदलाव आते हैं। ये प्रश्न वरिष्ठ प्रबंधन और संबंधित विभागों के दायरे में आते हैं।.

प्रबंधन की सबसे बड़ी गलती यह है कि पुरानी प्रक्रियाओं में बिना कोई बदलाव किए नई तकनीक थोप दी जाती है। किसी अक्षम प्रक्रिया को केवल तेज करने से उसकी त्रुटियां और बढ़ जाती हैं और जटिलता भी बढ़ जाती है। इसलिए, किसी भी स्वचालन से पहले, यह निर्धारित करना आवश्यक है कि किन चरणों को हटाया जा सकता है, कौन सा डेटा वास्तव में आवश्यक है, और मानवीय निर्णय कहां मूल्य जोड़ता है। क्रम यह नहीं है: उपकरण खरीदें, उपयोग का मामला खोजें, कर्मचारियों को प्रशिक्षित करें। बल्कि यह है: मूल्य सृजित करने वाली समस्या को परिभाषित करें, प्रक्रिया को सरल बनाएं, डेटा और जिम्मेदारियों को व्यवस्थित करें, उपयुक्त तकनीक का चयन करें और प्रभाव का आकलन करें।.

सफल एआई कंपनियां किसी विशेष मॉडल तक पहुंच से नहीं, बल्कि अपनी संगठनात्मक स्थिरता से अलग पहचान बनाती हैं। अंतरराष्ट्रीय सर्वेक्षणों से पता चलता है कि एआई से अत्यधिक प्रभावित कंपनियां अपने कार्यप्रवाहों को अधिक बार मौलिक रूप से पुनर्परिभाषित करती हैं। वे एआई को केवल लागत कम करने के कार्यक्रम के रूप में देखने के बजाय दक्षता को विकास और नवाचार के साथ जोड़ती हैं। इसके अलावा, वरिष्ठ प्रबंधन पर जिम्मेदारी अधिक मजबूती से होती है, और विशेषज्ञ विभाग विकास और संचालन में अधिक सक्रिय रूप से शामिल होते हैं। यह तर्कसंगत है: एक ही मॉडल को कई प्रतिस्पर्धी खरीद सकते हैं। डेटा, प्रक्रिया ज्ञान, ग्राहक संबंध और संगठनात्मक अनुभव का जटिल अंतर्संबंध, जो वर्षों में निर्मित होता है, उसकी नकल करना कहीं अधिक कठिन है।.

इसके परिणामस्वरूप बोर्ड और अधिकारियों के लिए प्रबंधन कार्य में बदलाव आता है। एआई परियोजनाओं का मूल्यांकन अब केवल तकनीकी उपलब्धियों के आधार पर नहीं किया जाना चाहिए। प्रासंगिक मापदंडों में थ्रूपुट समय, त्रुटि दर, प्रति ग्राहक राजस्व, इन्वेंट्री स्तर, सेवा गुणवत्ता, रूपांतरण दर, स्क्रैप, समयसीमा का पालन और अवरुद्ध पूंजी शामिल हैं। ठोस आर्थिक आधार के बिना, यह स्पष्ट नहीं है कि कोई पायलट परियोजना वास्तव में मूल्य सृजित करती है या नहीं। साथ ही, लागतों का पूर्ण हिसाब रखना आवश्यक है: मॉडल का उपयोग, एकीकरण, डेटा तैयारी, निगरानी, ​​प्रशिक्षण, सुरक्षा उपाय और निरंतर समायोजन। तभी निवेश और लाभों के बीच विश्वसनीय तुलना की जा सकती है।.

जर्मनी का दक्षता जाल नई वृद्धि को धीमा कर रहा है।

जर्मनी में औद्योगिक एआई के लिए उत्कृष्ट परिस्थितियाँ मौजूद हैं। इसकी अर्थव्यवस्था में गहन विशेषज्ञता, उच्च गुणवत्ता वाला तकनीकी डेटा, मजबूत औद्योगिक मूल्य सृजन, विशिष्ट मध्यम आकार की कंपनियाँ और मांग रखने वाले ग्राहक हैं। यांत्रिक अभियांत्रिकी, स्वचालन, रसद, रसायन, ऑटोमोटिव अभियांत्रिकी और चिकित्सा प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में जटिल प्रक्रियाएँ उभर रही हैं, जहाँ एआई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकता है। साथ ही, एक रणनीतिक कमजोरी भी स्पष्ट है: कई कंपनियाँ एआई को लागू करते समय मुख्य रूप से दक्षता पर ध्यान केंद्रित करती हैं, जबकि विकास, नए उत्पाद और नए व्यावसायिक मॉडल कम महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।.

उच्च लागत, कुशल श्रमिकों की कमी और उत्पादकता में धीमी वृद्धि को देखते हुए यह दृष्टिकोण स्वाभाविक है। जब ऊर्जा, श्रम, नियमन और वित्तपोषण महंगे हों, तो लागत में कमी एक स्वाभाविक लक्ष्य प्रतीत होता है। हालांकि, एकतरफा दक्षता रणनीति में तीन जोखिम हैं। पहला, यह रक्षात्मक है और बचत की संभावना को मौजूदा लागत केंद्रों तक सीमित कर देती है। दूसरा, प्रतिस्पर्धी भी इसी तरह के उपकरण अपना सकते हैं, जिससे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ शीघ्र ही समाप्त हो सकता है। तीसरा, यदि एआई को मुख्य रूप से नौकरी में कटौती करने वाले कार्यक्रम के रूप में देखा जाता है, तो कर्मचारियों द्वारा ज्ञान छिपाने या आवेदन अस्वीकार करने के कारण गिरावट का दौर शुरू हो सकता है।.

विकासोन्मुखी एआई एक अलग तर्क का अनुसरण करता है। यह न केवल मौजूदा प्रक्रियाओं में सुधार करता है, बल्कि दी जाने वाली सेवाओं की श्रृंखला का विस्तार भी करता है। एक मशीन निर्माता स्थिति डेटा से पूर्वानुमानित सेवाएं विकसित कर सकता है। एक लॉजिस्टिक्स प्रदाता अधिक गतिशील रूप से अपनी क्षमताओं का विपणन कर सकता है और जोखिमों की पहचान पहले ही कर सकता है। एक बीमा कंपनी रोकथाम और दावा प्रबंधन को बेहतर ढंग से एकीकृत कर सकती है। एक परामर्श फर्म ज्ञान को व्यवस्थित कर सकती है और स्केलेबल, डेटा-संचालित उत्पाद पेश कर सकती है। इन मामलों में, एआई केवल युक्तिकरण का साधन नहीं, बल्कि ग्राहक मूल्य का एक अभिन्न अंग बन जाता है।.

जर्मन दक्षता विशेषज्ञता का महत्व अभी भी बना हुआ है, लेकिन इसे एक मजबूत बाजार परिप्रेक्ष्य द्वारा पूरक बनाने की आवश्यकता है। मुख्य प्रश्न केवल यह नहीं होना चाहिए कि एक एजेंट कितने कार्य घंटे बचाता है। उतना ही महत्वपूर्ण यह भी है कि वे अतिरिक्त ऑर्डर, सेवा राजस्व, डेटा उत्पाद या ग्राहक निष्ठा में क्या योगदान देते हैं। जो कंपनियां केवल आंतरिक रूप से अनुकूलन करती हैं, उन्हें उन प्रतिस्पर्धियों से पीछे छूट जाने का खतरा है जो एआई को सीधे अपने मूल्य प्रस्ताव में एकीकृत करते हैं। रणनीतिक अंतर एक सस्ते पुराने व्यवसाय और एक बेहतर नए व्यवसाय के बीच निहित है।.

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लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) को एक अलग तरह के विस्तार तर्क की आवश्यकता होती है।

एजेंट-आधारित एआई की ओर संक्रमण जर्मन लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों के लिए विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है। लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों में अक्सर आईटी कर्मचारी कम होते हैं, सिस्टम का ढांचा विविध होता है और निवेश बजट भी सीमित होता है। कई प्रक्रियाएं व्यक्तिगत कर्मचारियों के अनुभव, अनौपचारिक समझौतों और पहले से विकसित अनुप्रयोगों पर आधारित होती हैं। हालांकि इससे स्वचालन की अपार संभावनाएं पैदा होती हैं, लेकिन अक्सर इसके परिणामस्वरूप एक मानकीकृत आधार का अभाव भी होता है जिस पर एजेंट विश्वसनीय रूप से कार्य कर सकें।.

इसलिए, एक मध्यम आकार की कंपनी को वैश्विक निगमों के एआई प्रोग्रामों की नकल करने की कोशिश नहीं करनी चाहिए। अधिक समझदारी भरा तरीका कुछ चुनिंदा, आर्थिक रूप से स्पष्ट प्रक्रियाओं के आधार पर विस्तार करना है। उपयुक्त प्रक्रियाएं वे हैं जिनमें उच्च मात्रा, बार-बार होने वाले पैटर्न, उपलब्ध डेटा और मापने योग्य परिणाम हों। उदाहरणों में कोटेशन प्रोसेसिंग, तकनीकी ग्राहक सेवा, दस्तावेज़ समीक्षा, स्पेयर पार्ट्स की पहचान, आपूर्तिकर्ता संचार या आंतरिक ज्ञान पुनर्प्राप्ति शामिल हैं। यदि ऐसी कोई प्रक्रिया विश्वसनीय रूप से कार्य करती है, तो इसके घटकों और सीखे गए सबक को संबंधित क्षेत्रों में स्थानांतरित किया जा सकता है।.

आर्थिक दक्षता मानकीकरण और पुन: उपयोग पर बहुत हद तक निर्भर करती है। यदि कोई विशेष रूप से विकसित, स्वतंत्र समाधान केवल एक छोटी प्रक्रिया को संभालता है, तो वह बहुत महंगा हो सकता है। प्लेटफ़ॉर्म, उद्योग-विशिष्ट समाधान और साझा डेटा स्पेस निश्चित लागतों को कम कर सकते हैं। संगठन, सॉफ़्टवेयर विक्रेता और विशेष सेवा प्रदाता भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे तकनीकी विशेषज्ञता को साझा कर सकते हैं और नियामक आवश्यकताओं को पुन: उपयोग योग्य मॉड्यूल में बदल सकते हैं। कई मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए, निर्णायक कारक स्वयं एक आदर्श मॉडल बनाना नहीं होगा, बल्कि मौजूदा मॉडलों को अपने स्वयं के प्रक्रिया ज्ञान के साथ सुरक्षित रूप से एकीकृत करने की क्षमता होगी।.

निर्भरता को श्रम विभाजन के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। हर घटक को स्वयं विकसित करना आर्थिक रूप से अनुचित है। हालांकि, कंपनियों को यह जानना आवश्यक है कि कौन से भाग रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण हैं। ग्राहक डेटा, प्रक्रिया तर्क, प्राधिकरण मॉडल और प्रदाताओं को बदलने की क्षमता उनके अपने नियंत्रण में रहनी चाहिए। मॉडल और कंप्यूटिंग शक्ति बाहरी स्रोतों से प्राप्त की जा सकती है, बशर्ते कि इंटरफेस, डेटा पोर्टेबिलिटी और निकास प्रक्रियाएं स्पष्ट रूप से परिभाषित हों। संप्रभुता का अर्थ पूर्ण स्वायत्तता नहीं है, बल्कि विश्वसनीय वैकल्पिक कार्यवाहियों का होना है।.

काम को केवल प्रतिस्थापित नहीं किया जा रहा है, बल्कि उसे पुनर्परिभाषित किया जा रहा है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और रोजगार पर बहस अक्सर खतरे में पड़ी नौकरियों की संख्या तक ही सीमित रह जाती है। हालांकि, सक्रिय एआई शुरू में कार्यों को प्रभावित करती है, न कि पूरे व्यवसायों को। एक व्यवसाय में नियमित, विश्लेषणात्मक, संवादात्मक, शारीरिक और जिम्मेदारी से संबंधित गतिविधियां शामिल होती हैं। इनमें से कुछ को स्वचालित किया जा सकता है, कुछ को एआई द्वारा बढ़ाया जा सकता है, और कुछ का महत्व बढ़ जाता है। इसलिए, न तो नौकरियों के पूरी तरह से विस्थापित होने का सिद्धांत और न ही यह आश्वस्त करने वाला दावा कि बहुत कम बदलाव होगा, सटीक है।.

अल्पकाल में, सबसे बड़ा प्रभाव कार्यों के पुनर्वितरण के रूप में देखने को मिलेगा। कर्मचारी खोज, दस्तावेज़ीकरण, मानक संचार और डेटा प्रविष्टि में कम समय व्यतीत करेंगे। इसके बजाय, परीक्षण, अपवाद प्रबंधन, ग्राहक समझ और प्रक्रिया डिज़ाइन पर अधिक ध्यान दिया जाएगा। तथाकथित जूनियर प्रभाव विशेष रूप से प्रासंगिक है: यदि एआई कई सरल प्रारंभिक स्तर के कार्यों को संभाल लेता है, तो प्रारंभिक स्तर के पेशेवरों की आवश्यकता कम हो सकती है। साथ ही, परंपरागत रूप से इन्हीं कार्यों के माध्यम से कनिष्ठ कर्मचारियों ने अनुभवजन्य ज्ञान अर्जित किया है। इसलिए कंपनियों को नए योग्यता मॉडल बनाने होंगे; अन्यथा, उनके पास अनुभवी पेशेवरों की अगली पीढ़ी की कमी हो जाएगी।.

नेतृत्व में भी बदलाव आ रहा है। जब एजेंट परिचालन संबंधी निर्णय तैयार करते हैं या उन्हें लागू करते हैं, तो प्रभारी व्यक्तियों को नियमों, सीमा निर्धारण और परिणामों की गुणवत्ता के माध्यम से अधिक प्रभावी ढंग से नेतृत्व करना चाहिए। व्यक्तिगत कार्य चरणों का सूक्ष्म प्रबंधन अब कम महत्वपूर्ण होता जा रहा है, जबकि समग्र प्रणाली का डिज़ाइन अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। इसके लिए नियंत्रण की एक अलग समझ की आवश्यकता है। हर कार्रवाई को पहले से अनुमोदित करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन महत्वपूर्ण निर्णयों का पता लगाया जा सकना चाहिए। हर गलती को रोका नहीं जा सकता, लेकिन असामान्य पैटर्न की पहचान करके उन्हें जल्द से जल्द रोकना आवश्यक है।.

उत्पादकता में हुई वृद्धि को कंपनियों द्वारा वितरित करने का तरीका स्वीकृति के लिए महत्वपूर्ण है। यदि समय की बचत को केवल कर्मचारियों की छंटनी में ही परिणत किया जाता है, तो स्वचालन को रोकने का प्रोत्साहन उत्पन्न होता है। यदि इसका उपयोग कार्यभार कम करने, गुणवत्ता में सुधार करने, विकास को प्रबंधित करने या आगे के प्रशिक्षण के लिए वित्तपोषण करने में किया जाता है, तो भागीदारी की इच्छा बढ़ जाती है। यह कोई मामूली सामाजिक-राजनीतिक मुद्दा नहीं है, बल्कि आर्थिक सफलता का एक प्रमुख कारक है। एजेंटों को कर्मचारियों के प्रक्रिया ज्ञान की आवश्यकता होती है। जो लोग इस ज्ञान का उपयोग करना चाहते हैं, उन्हें विश्वास और एक विश्वसनीय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।.

डेटा की गुणवत्ता बैलेंस शीट का एक हिस्सा बन जाती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एजेंट केवल उतनी ही विश्वसनीयता से कार्य कर सकते हैं जितनी कि उन्हें उपलब्ध डेटा और नियम। कई कंपनियाँ अपनी तकनीकी परिपक्वता को ज़रूरत से ज़्यादा आंकती हैं क्योंकि सैद्धांतिक रूप से उनके पास जानकारी उपलब्ध होती है। हालाँकि, उपलब्धता का अर्थ उपयोगिता नहीं है। डेटा विरोधाभासी, पुराना, अपूर्ण, खराब ढंग से प्रलेखित या विभिन्न प्रणालियों में बिखरा हुआ हो सकता है। मनुष्य अक्सर अनुभव और स्पष्टीकरण के माध्यम से ऐसी कमियों की भरपाई कर लेता है। दूसरी ओर, एक स्वचालित एजेंट इन्हें तेज़ी से गंभीर त्रुटियों में बदल सकता है।.

हालिया व्यावसायिक सर्वेक्षणों से पता चलता है कि डेटा की गुणवत्ता, विशेषज्ञता की कमी और अस्पष्ट शासन व्यवस्था, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के आर्थिक प्रभाव में सबसे बड़ी बाधाओं में से हैं। बड़ी संख्या में कंपनियां कम से कम कभी-कभी घटिया एआई निवेश का सामना करती हैं, जिससे काम में पुनः मेहनत, देरी या लंबित कार्य हो जाते हैं। यह इस बात को रेखांकित करता है कि डेटा में निवेश को केवल एक तकनीकी परियोजना के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए। मास्टर डेटा, मेटाडेटा, पहुंच अधिकार, अद्यतन नियम और जिम्मेदारियां उत्पादक संपत्तियां हैं, भले ही वे पारंपरिक बैलेंस शीट पर मुश्किल से दिखाई दें।.

एजेंट-आधारित प्रणालियों के लिए, एक अतिरिक्त आवश्यकता उत्पन्न होती है: डेटा न केवल पठनीय होना चाहिए बल्कि कार्रवाई योग्य भी होना चाहिए। एजेंट को स्पष्ट पहचान, विश्वसनीय इंटरफेस और मशीन-पठनीय व्यावसायिक नियमों की आवश्यकता होती है। उसे वर्तमान मूल्य, अनुमोदित आपूर्तिकर्ता, वैध अनुबंध और निर्णय लेने का अधिकार रखने वाले व्यक्ति की जानकारी होनी चाहिए। कोई प्रक्रिया जितनी अधिक अनौपचारिक जानकारी पर निर्भर करती है, उसका स्वचालन उतना ही कठिन हो जाता है। इसलिए, एजेंटों का परिचय संगठनात्मक स्पष्टता की परीक्षा बन जाता है।.

कंपनियों को पूरे संगठन के लिए डेटा की गुणवत्ता को अमूर्त रूप से परिपूर्ण करने का प्रयास नहीं करना चाहिए। यह महंगा और समय लेने वाला होगा। प्रक्रिया-उन्मुख दृष्टिकोण अधिक प्रभावी है। प्रत्येक प्राथमिकता वाले उपयोग के मामले के लिए, आवश्यक डेटा स्रोत, गुणवत्ता आवश्यकताएं, जिम्मेदारियां और नियंत्रण परिभाषित किए जाते हैं। यह डेटा कार्य को आर्थिक लाभों से सीधे जोड़ता है। अच्छा डेटा किसी एक बार के सफाई प्रोजेक्ट से नहीं बनता, बल्कि परिचालन प्रक्रियाओं के भीतर निरंतर, संरचित रखरखाव से बनता है।.

कार्य प्रक्रिया में सुरक्षा को अंतर्निहित रूप से शामिल किया जाना चाहिए।

प्रतिक्रिया प्रणाली से क्रियाशील प्रणाली में परिवर्तन से जोखिम का स्वरूप मौलिक रूप से बदल जाता है। कंपनी से बाहर जाने से पहले ही त्रुटिपूर्ण पाठ को सुधारा जा सकता है। इसके विपरीत, ईमेल, डेटाबेस, भुगतान प्रक्रियाओं या उत्पादन प्रणालियों तक पहुंच रखने वाला एजेंट तुरंत कार्रवाई शुरू कर सकता है। इस प्रकार, भ्रम, हेरफेर किया गया इनपुट, डेटा लीक या गलत अनुमतियों जैसे जोखिम एक परिचालन आयाम प्राप्त कर लेते हैं।.

अप्रत्यक्ष हमले विशेष रूप से समस्याग्रस्त होते हैं। उदाहरण के लिए, कोई एजेंट किसी बाहरी दस्तावेज़, वेबसाइट या ईमेल को संसाधित कर सकता है जिसमें छिपे हुए निर्देश हों। यदि सिस्टम इन निर्देशों को वैध आदेश समझ लेता है, तो इससे डेटा लीक हो सकता है या अनधिकृत कार्य निष्पादित हो सकते हैं। इसके अलावा, दोषपूर्ण मेमोरी, हेरफेर किए गए नॉलेज बेस और कई एजेंटों के बीच श्रृंखला प्रतिक्रियाएं भी कमजोरियां पैदा कर सकती हैं। किसी प्रक्रिया की शुरुआत में हुई एक छोटी सी त्रुटि भी बाद के चरणों में इतनी बढ़ सकती है कि किसी इंसान को इसका पता भी न चले।.

इसका समाधान एजेंटों को पूरी तरह से नज़रअंदाज़ करना नहीं होना चाहिए। एक आर्थिक रूप से सुदृढ़ आर्किटेक्चर वह है जिसमें न्यूनतम विशेषाधिकार हों, रीड और राइट एक्सेस का स्पष्ट विभाजन हो, लॉगिंग हो, रनटाइम मॉनिटरिंग हो और स्तरीय अनुमतियाँ हों। किसी एजेंट को केवल उन्हीं सिस्टम और डेटा तक पहुँच की अनुमति दी जानी चाहिए जिनकी उसे अपना कार्य करने के लिए आवश्यकता होती है। महत्वपूर्ण कार्यों के लिए अतिरिक्त पुष्टि आवश्यक है। असामान्य व्यवहार को स्वचालित रूप से रोका जाना चाहिए या आगे बढ़ाया जाना चाहिए। इसके अलावा, यह हमेशा संभव होना चाहिए कि यह पता लगाया जा सके कि किस डेटा, नियमों और मॉडल संस्करणों के आधार पर कोई निर्णय लिया गया था।.

शासन व्यवस्था को महज दस्तावेजीकरण का काम नहीं बनाना चाहिए। यह उत्पाद डिजाइन का अभिन्न अंग होना चाहिए। आर्थिक रूप से सुदृढ़ शासन व्यवस्था से अनुमोदन प्रक्रियाएँ छोटी हो जाती हैं क्योंकि जोखिमों को शुरुआत से ही मानकीकृत तरीके से निपटाया जाता है। इससे पुन: उपयोग योग्य आदर्श, परीक्षण प्रक्रियाएँ और नियंत्रण पैटर्न बनते हैं। जो कंपनियाँ पायलट प्रोजेक्ट के बाद ही सुरक्षा व्यवस्था को शामिल करती हैं, वे तकनीकी ऋण जमा करती हैं और विस्तार में देरी करती हैं। वहीं, जो कंपनियाँ इसे शुरुआत से ही एकीकृत करती हैं, वे तेजी से विकास कर सकती हैं क्योंकि विश्वास और जवाबदेही स्पष्ट रूप से परिभाषित होती हैं।.

नियमन एक लागत कारक और प्रतिस्पर्धा अवरोधक है।

यूरोपीय कानूनी ढांचा पारदर्शिता, जोखिम प्रबंधन, मानवीय निगरानी, ​​दस्तावेज़ीकरण और एआई विशेषज्ञता के लिए आवश्यकताओं को बढ़ाता है। अगस्त 2026 से, प्रमुख पारदर्शिता और शासन संबंधी आवश्यकताएं प्रभावी हो गई हैं, जबकि उच्च जोखिम वाली प्रणालियों के लिए कुछ दायित्वों को चरणबद्ध तरीके से लागू किया जाएगा। कंपनियों के लिए, इसका अर्थ है अतिरिक्त काम, विशेष रूप से जब एआई का उपयोग कार्मिक निर्णयों, साख मूल्यांकन, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे या विनियमित उत्पादों में किया जाता है।.

नियमों को केवल रक्षात्मक दृष्टिकोण से देखना पर्याप्त नहीं है। स्पष्ट नियम लेन-देन की लागत को कम कर सकते हैं यदि वे आपूर्तिकर्ताओं, कंपनियों और ग्राहकों के बीच विश्वास को बढ़ावा देते हैं। विशेष रूप से औद्योगिक बी2बी क्षेत्र में, पता लगाने की क्षमता, सुरक्षा और जवाबदेही महत्वपूर्ण खरीद मानदंड हैं। एक आपूर्तिकर्ता जो दस्तावेजी डेटा प्रवाह, नियंत्रित एजेंट अधिकार और सत्यापन योग्य परिणाम प्रदर्शित कर सकता है, उसे तकनीकी रूप से शक्तिशाली लेकिन अपारदर्शी समाधानों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त होता है।.

नियमन तब समस्याग्रस्त हो जाता है जब अनिश्चितता निर्णय लेने में देरी करती है। यदि कंपनियों को यह नहीं पता कि किसी प्रणाली को कैसे वर्गीकृत किया जाए, किस प्रकार के साक्ष्य की आवश्यकता है, या विफलता की स्थिति में कौन उत्तरदायी होगा, तो वे निवेश को स्थगित कर देती हैं। इसलिए, व्यावहारिक दिशानिर्देश, नियामक परीक्षण स्थल और मानकीकृत प्रक्रियाएं अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। विशेष रूप से छोटी कंपनियों को अतिरिक्त अमूर्त दायित्वों के बजाय समझने योग्य टेम्पलेट्स की आवश्यकता होती है। नीति निर्माताओं को न केवल सीमाएं निर्धारित करनी चाहिए बल्कि कार्यान्वयन लागत को भी कम करना चाहिए।.

इसका प्रबंधन पर स्पष्ट प्रभाव पड़ता है: कानूनी, डेटा सुरक्षा, सूचना सुरक्षा और कर्मचारी प्रतिनिधियों को परियोजनाओं में शुरू से ही शामिल किया जाना चाहिए। देर से समीक्षा करने से अक्सर तकनीकी रूप से सफल पायलट प्रोजेक्ट को प्रभावी ढंग से लागू होने से रोका जा सकता है। प्रारंभिक भागीदारी का अर्थ हर विचार को अस्वीकार करना नहीं है। यह जोखिम वर्गीकरण को सक्षम बनाता है, जिससे गैर-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों को शीघ्रता से अनुमोदित किया जा सकता है और संवेदनशील अनुप्रयोगों को विशेष रूप से सुरक्षित किया जा सकता है।.

डिजिटल संप्रभुता ही बातचीत की शक्ति निर्धारित करती है।

जर्मनी और यूरोपीय अर्थव्यवस्थाएं क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और अग्रणी एआई मॉडल के लिए गैर-यूरोपीय प्रदाताओं पर अत्यधिक निर्भर हैं। कंपनियां इस निर्भरता के प्रति तेजी से जागरूक हो रही हैं। सूचना प्रौद्योगिकी क्षेत्र में, 60 प्रतिशत से अधिक कंपनियां कम से कम एक प्रमुख प्रौद्योगिकी क्षेत्र में उच्च स्तर की निर्भरता की रिपोर्ट करती हैं; विनिर्माण क्षेत्र में, यह आंकड़ा लगभग 50 प्रतिशत है। जनरेटिव एआई के संबंध में, एक तिहाई से अधिक सूचना प्रौद्योगिकी कंपनियां और लगभग एक चौथाई औद्योगिक कंपनियां गैर-यूरोपीय प्रदाताओं पर अत्यधिक निर्भर महसूस करती हैं।.

यह निर्भरता स्वाभाविक रूप से हानिकारक नहीं है। वैश्विक प्लेटफॉर्म शक्तिशाली मॉडल, उच्च स्केलेबिलिटी और तीव्र नवाचार प्रदान करते हैं। पूर्णतः अस्वीकृति से लागत बढ़ेगी और तकनीकी अंतर और भी गहरा सकता है। स्थिति तब गंभीर हो जाती है जब कंपनियों के पास स्विच करने का कोई व्यावहारिक विकल्प न हो, वे अपना डेटा पोर्ट न कर सकें, या उनकी मुख्य प्रक्रियाएं मालिकाना कार्यों से जुड़ी हों। ऐसे मामलों में, सौदेबाजी की शक्ति प्रदाता के पक्ष में चली जाती है, और मूल्य परिवर्तन, भू-राजनीतिक संघर्ष या नियामक निर्णय सीधे उनके अपने मूल्य सृजन को प्रभावित कर सकते हैं।.

इसलिए, एक व्यावहारिक संप्रभुता रणनीति तकनीकी और संविदात्मक विकल्पों पर निर्भर करती है। डेटा नियंत्रणीय प्रारूपों में उपलब्ध होना चाहिए, इंटरफ़ेस यथासंभव खुले होने चाहिए, और एजेंट लॉजिक को व्यक्तिगत मॉडलों से अलग किया जाना चाहिए। विशेष रूप से संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए, यूरोपीय या स्व-संचालित समाधान उपयुक्त हो सकते हैं, जबकि कम महत्वपूर्ण कार्यों को वैश्विक प्लेटफार्मों पर चलाया जा सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, जोखिम और रणनीतिक महत्व के आधार पर सुविचारित विभाजन आवश्यक है।.

दीर्घकाल में, यूरोप का अवसर केवल सबसे बड़े आधार मॉडल के लिए प्रतिस्पर्धा करने में ही निहित नहीं है। इसकी ताकत औद्योगिक डेटा, विनियमित अनुप्रयोगों, इंजीनियरिंग विशेषज्ञता और भरोसेमंद एकीकरण में निहित है। यदि यूरोपीय प्रदाता इन संसाधनों के आधार पर उत्पादन, ऊर्जा, गतिशीलता, स्वास्थ्य सेवा और प्रशासन के लिए विशेष एजेंट प्रणालियाँ विकसित करते हैं, तो एक स्वतंत्र बाजार उभर सकता है। हालाँकि, इसके लिए पर्याप्त पूंजी, कंप्यूटिंग शक्ति, सार्वजनिक खरीद और औद्योगिक डेटा तक त्वरित पहुँच की आवश्यकता है। संप्रभुता राजनीतिक बयानबाजी से नहीं, बल्कि प्रतिस्पर्धी पेशकशों से प्राप्त होगी।.

पायलट प्रोजेक्ट से लेकर मापने योग्य संचालन तक

एजेंट-आधारित संगठन की राह को न तो किसी बड़े तकनीकी बदलाव के रूप में देखा जाना चाहिए और न ही छोटे-छोटे प्रयोगों के अव्यवस्थित संग्रह के रूप में। ज़रूरत है एक ऐसे पोर्टफोलियो की जो अल्पकालिक सीखने की सफलताओं को रणनीतिक परिवर्तन के साथ जोड़ता हो। कंपनियों को कुछ प्राथमिकता वाले प्रक्रियाओं की आवश्यकता है जिनका आर्थिक मूल्य, डेटा और जोखिम पारदर्शी हों। प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए एक जिम्मेदार विभाग, एक मापने योग्य प्रारंभिक बिंदु और एक स्पष्ट समाप्ति मानदंड होना चाहिए।.

पहला कदम है प्रक्रिया का विश्लेषण। लंबे इंतज़ार का समय, बार-बार पूछे जाने वाले प्रश्न, त्रुटियों की अधिक लागत या अनावश्यक इन्वेंट्री कहाँ से उत्पन्न होती है? कौन से निर्णय बार-बार दोहराए जाने वाले पैटर्न का पालन करते हैं? वर्तमान में कौन सी जानकारी कई प्रणालियों से मैन्युअल रूप से एकत्र करनी पड़ती है? इन सवालों के जवाब देकर ही यह निर्धारित किया जा सकता है कि पारंपरिक वर्कफ़्लो, भाषा मॉडल या एजेंट सही समाधान है या नहीं। हर समस्या के लिए AI की आवश्यकता नहीं होती। नियम-आधारित स्वचालन अक्सर अधिक लागत प्रभावी, स्थिर और सत्यापन में आसान होता है।.

इसके बाद एक अंतहीन प्रदर्शन परियोजना के बजाय सीमित उत्पादक तैनाती की जाती है। एजेंट को स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यक्षेत्र, वास्तविक दुनिया का डेटा और नियंत्रित अनुमतियाँ दी जाती हैं। इसके परिणामों की तुलना पिछले प्रदर्शन से की जाती है। मापन में न केवल समय और लागत, बल्कि गुणवत्ता, अपवाद, उपयोगकर्ता स्वीकृति और नए जोखिम भी शामिल होते हैं। प्रक्रिया का विस्तार या अन्य क्षेत्रों में स्थानांतरण तभी किया जाता है जब दैनिक उपयोग में इसकी प्रभावशीलता सिद्ध हो जाती है।.

संस्थागत शिक्षण क्षमता अत्यंत महत्वपूर्ण है। कंपनियों को प्लेटफॉर्म, सुरक्षा, डेटा एक्सेस और विनियमन के लिए एक केंद्रीय ढाँचे की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ व्यक्तिगत विभागों के भीतर विकेंद्रीकृत जिम्मेदारी को बनाए रखना भी आवश्यक है। यदि प्रत्येक समायोजन को केंद्रीकृत एआई विभाग के माध्यम से ही करना पड़े, तो यह एक पूर्णतः केंद्रीकृत एआई विभाग के लिए बाधा बन जाता है। इसके विपरीत, पूर्णतः विकेंद्रीकृत प्रयोग छाया एआई, कार्य की पुनरावृत्ति और अनियंत्रित जोखिमों को जन्म देते हैं। एक संघीकृत मॉडल सफल होता है: केंद्रीय मानक और साझा अवसंरचना, प्रक्रिया के साथ निकटता से जुड़े विशेषज्ञ विकास के साथ मिलकर काम करते हैं।.

अर्थव्यवस्था की व्यापकता में ही आर्थिक प्रभाव निहित है।

जर्मन अर्थव्यवस्था के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिवर्तन एक महत्वपूर्ण मोड़ पर आया है। विकास दर कमजोर है, कामकाजी उम्र की आबादी बूढ़ी हो रही है, और उत्पादकता वृद्धि वर्षों से बढ़ती लागतों और जनसांख्यिकीय चुनौतियों का पर्याप्त रूप से मुकाबला करने में असमर्थ रही है। जनरेटिव एआई के दीर्घकालिक योगदान के अनुमानों में काफी भिन्नता है, लेकिन आम तौर पर ये सकारात्मक उत्पादकता प्रभावों की ओर इशारा करते हैं। इसलिए, जर्मनी के लिए यह महत्वपूर्ण नहीं है कि व्यक्तिगत प्रौद्योगिकी कंपनियां सफल हों। महत्वपूर्ण यह है कि उद्योग, लघु एवं मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई), सेवा प्रदाता और सार्वजनिक प्रशासन इस प्रौद्योगिकी का प्रभावी ढंग से उपयोग करें।.

एआई को व्यापक रूप से अपनाने से मौजूदा कर्मचारियों को अधिक मामलों को संभालने की सुविधा देकर, ज्ञान को अधिक तेज़ी से उपलब्ध कराकर और प्रशासनिक कार्यों को कम करके कौशल की कमी को दूर किया जा सकता है। यह ऊर्जा और श्रम प्रधान कंपनियों की प्रतिस्पर्धात्मकता को भी मजबूत कर सकता है। हालांकि, यदि एआई केवल मौजूदा कार्यालय के काम को गति देता है, तो इसका प्रभाव सीमित रहता है। उत्पादन योजना, विकास, रखरखाव, रसद और सार्वजनिक अनुमोदन प्रक्रियाओं के बेहतर समन्वय से अधिक लाभ प्राप्त होता है।.

साथ ही, कंपनियों के बीच का अंतर और भी बढ़ जाएगा। अग्रणी कंपनियां न केवल अल्पकालिक दक्षता लाभ प्राप्त करती हैं, बल्कि डेटा भंडार, एकीकरण विशेषज्ञता और संगठनात्मक प्रक्रियाओं का भी विकास करती हैं। ये क्षमताएं एक-दूसरे को मजबूत करती हैं। जो कंपनियां पहले उत्पादक रूप से विस्तार करती हैं, वे तेजी से सीखती हैं और अधिक लागत प्रभावी ढंग से प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकती हैं। पिछड़ने वाली कंपनियों को बाद में न केवल प्रौद्योगिकी खरीदनी होगी, बल्कि संचित अनुभव के लाभ को भी हासिल करना होगा। परिणामस्वरूप, आज का उपयोग अंतर एक स्थायी प्रतिस्पर्धी और लाभ अंतर में बदल सकता है।.

इसलिए नीति निर्माताओं को प्रसार को एक बुनियादी ढांचागत कार्य के रूप में और अधिक मजबूती से समझना चाहिए। इसमें उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क और डेटा केंद्र, डिजिटल प्रशासन, सतत शिक्षा, अनुप्रयोग-उन्मुख अनुसंधान, पूंजी तक पहुंच और अंतरसंचालनीय डेटा स्पेस शामिल हैं। प्रतिस्पर्धी बाजार भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं। यदि कुछ ही प्लेटफॉर्म मॉडल, क्लाउड कंप्यूटिंग, इंटरफेस और वितरण को नियंत्रित करते हैं, तो मूल्यवर्धन का एक बड़ा हिस्सा बुनियादी ढांचा संचालकों को प्राप्त होता है। जर्मनी और यूरोप को सब कुछ स्वयं उत्पादित करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन उन्हें सभी आर्थिक लाभों को खोने से बचने के लिए पर्याप्त घरेलू विशेषज्ञता और प्रतिस्पर्धा बनाए रखनी चाहिए।.

अवसर की खिड़की उम्मीद से कहीं अधिक तेजी से बंद हो रही है।

जर्मन अर्थव्यवस्था ने एआई को अपनाने के पहले चरण को सफलतापूर्वक पार कर लिया है। यह तकनीक कई कंपनियों में दिखाई दे रही है, स्वीकार की जा चुकी है और व्यावहारिक रूप से परखी भी जा चुकी है। अगला चरण अधिक चुनौतीपूर्ण है क्योंकि इसे केवल अतिरिक्त लाइसेंस खरीदने से हासिल नहीं किया जा सकता। इसके लिए प्रक्रियाओं, डेटा और जिम्मेदारियों को नए सिरे से परिभाषित करने की आवश्यकता है। यही कारण है कि अब जो निर्णय लिए जा रहे हैं, वे ही यह निर्धारित करेंगे कि कौन सी कंपनियां एआई का लाभ उठाकर उत्पादकता और विकास में स्थायी लाभ प्राप्त करेंगी।.

शुरुआती स्थिति कुछ निराशाजनक भविष्यवाणियों से कहीं बेहतर है। जर्मनी के पास औद्योगिक क्षमता, कुशल कार्यबल, मजबूत ग्राहक संबंध और मूल्यवान प्रक्रिया ज्ञान है। साथ ही, व्यावसायिक मॉडल में नवाचार और उत्पादक विस्तार में पिछड़ना एक वास्तविक समस्या है। जो लोग उच्च उपयोग दर से संतुष्ट हैं, वे गतिविधि को प्रगति समझ रहे हैं। एक कंपनी के हजारों एआई उपयोगकर्ता हो सकते हैं, फिर भी वह शायद ही कोई अतिरिक्त लाभ कमा पाए।.

इसलिए, इसका मूल तर्क यह है: एजेंटिक एआई न तो कोई अल्पकालिक चलन है और न ही समृद्धि की स्वतः गारंटी। यह संगठनात्मक ढांचे का एक नया रूप है। इसके लाभ तब मिलते हैं जब कंपनियां अपने लक्ष्यों को स्पष्ट करती हैं, प्रक्रियाओं को सरल बनाती हैं, डेटा को प्रबंधनीय बनाती हैं और मानवीय नियंत्रण को बुद्धिमानी से वितरित करती हैं। यह मुख्य रूप से एक प्रबंधन कार्य है, जिसे प्रौद्योगिकी, कानून और मानव संसाधन विकास का समर्थन प्राप्त है।.

निर्णायक प्रतिस्पर्धा सबसे प्रभावशाली मॉडल बनाने की नहीं है। यह इस बात की है कि कौन ज्ञान को विश्वसनीय कार्रवाई में बदल सकता है। जो कंपनियां केवल मौजूदा प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करती हैं, उन्हें सीमित सुधार ही देखने को मिलेंगे। जो कंपनियां एआई के आधार पर अपनी प्रक्रियाओं को पुनर्गठित करती हैं, वे अपनी लागत संरचना, गति और बाजार स्थिति में मौलिक परिवर्तन ला सकती हैं। इसलिए, जर्मनी की समस्या अब ध्यान की कमी नहीं है। बल्कि यह जोखिम है कि व्यापक उत्साह अपर्याप्त और गहन नवाचार को जन्म दे सकता है। अवसर की खिड़की अभी भी खुली है, लेकिन अग्रणी कंपनियों के सीखने की प्रक्रिया पहले ही शुरू हो चुकी है।.

Konrad Wolfenstein

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