बिना किसी पूर्वापेक्षा के AI रणनीति के बिना AI दक्षता? कंपनियों को AI पर आँख मूंदकर भरोसा क्यों नहीं करना चाहिए?

एआई पर पुनर्विचार: एआई एक उपकरण नहीं है - सॉफ्टवेयर इंस्टॉल करने से लेकर रणनीति बनाने तक

जर्मन कंपनियों की हकीकत बेहद चिंताजनक है: हालाँकि 63 प्रतिशत कंपनियाँ पहले से ही एआई का इस्तेमाल कर रही हैं, लेकिन केवल 6 प्रतिशत ने ही वास्तव में एक सुविचारित एआई रणनीति विकसित की है। यह विसंगति बताती है कि क्यों कई एआई पहल पायलट परियोजनाओं में ही विफल हो जाती हैं या थोड़े समय के बाद बंद हो जाती हैं। इसका कारण शायद ही तकनीक में निहित हो, बल्कि रणनीतिक तैयारी की कमी में निहित हो।

कंपनियाँ अक्सर एआई को एक सामान्य सॉफ़्टवेयर कार्यान्वयन की तरह मानती हैं, लेकिन यह एक घातक ग़लतफ़हमी है। एआई एक उपकरण से कहीं बढ़कर है—यह एक आदर्श बदलाव है जो प्रक्रियाओं, भूमिकाओं, निर्णय लेने की प्रक्रिया और पूरी कार्य संस्कृति को बदल देता है। रैंड के एक अध्ययन से पता चलता है कि 80 प्रतिशत मामलों में, एआई कार्यान्वयन तकनीक के कारण नहीं, बल्कि रणनीतिक तैयारी की कमी, सांस्कृतिक बदलाव की कमी और अपर्याप्त परिवर्तन प्रबंधन के कारण विफल होते हैं।

कंपनियां नींव से पहले छत का निर्माण क्यों करती हैं?

नींव से पहले छत बनाने का यह तरीका कई क्षेत्रों में स्पष्ट रूप से सामने आ रहा है: पहला, दस में से सात कर्मचारी अपनी कंपनी की मंज़ूरी के बिना एआई टूल्स का इस्तेमाल करते हैं। कुछ उद्योगों में इस तथाकथित छाया एआई में 250 प्रतिशत तक की वृद्धि हुई है। दूसरा, इसके असंरचित उपयोग से गंभीर सुरक्षा जोखिम पैदा होते हैं।

इसके परिणाम पहले से ही दिखाई दे रहे हैं: अक्सर असुरक्षित डिजिटल "हब" का इस्तेमाल किया जाता है जिनके ज़रिए एआई उपकरण एक-दूसरे से संवाद करते हैं और डेटा का आदान-प्रदान करते हैं। अगर ये असुरक्षित हैं, तो हैकर सभी डेटा ट्रैफ़िक को इंटरसेप्ट कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे इंटरफ़ेस में एक गंभीर भेद्यता की पहचान की है जिसका जोखिम स्कोर 9.6 (10 में से) है, जो हमलावरों को दूर से ही अपना दुर्भावनापूर्ण कोड निष्पादित करने की अनुमति देता है। डॉकर जैसे विशेषज्ञ एक "सुरक्षा दुःस्वप्न" की चेतावनी देते हैं जो कंपनियों को डेटा हानि, पूरे सिस्टम पर कब्ज़ा करने और डिजिटल आपूर्ति श्रृंखला पर हमलों के जोखिम में डाल देता है।

त्वरित इंजेक्शन हमले कितने खतरनाक हैं?

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले हेरफेर का एक विशेष रूप से विश्वासघाती रूप हैं। ये प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष दोनों तरह से हो सकते हैं। अप्रत्यक्ष हमलों में, हमलावर ईमेल, पीडीएफ दस्तावेज़ों या वेबसाइटों में दुर्भावनापूर्ण निर्देश छिपा देते हैं। उदाहरण के लिए, पीडीएफ में सफ़ेद पृष्ठभूमि पर सफ़ेद पाठ उपयोगकर्ता को दिखाई नहीं देता, लेकिन इसे एआई द्वारा संसाधित किया जाता है और यह उसे अवांछित कार्य करने के लिए प्रेरित कर सकता है।

एक वैज्ञानिक अध्ययन में, एक वास्तविक ईमेल परिदृश्य में 839 प्रतिभागियों द्वारा किए गए 208,095 से ज़्यादा अनोखे हमलों के प्रयासों का दस्तावेजीकरण किया गया है। ये हमले, सबसे अच्छी स्थिति में, अकादमिक शोधपत्रों को चैटबॉट मूल्यांकन में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन सबसे बुरी स्थिति में, व्यापारिक रहस्यों को उजागर कर सकते हैं।

छाया एआई के जोखिम क्या हैं?

शैडो एआई का तात्पर्य आईटी या डेटा गवर्नेंस टीमों की अनुमति के बिना कर्मचारियों द्वारा एआई टूल्स के अनधिकृत उपयोग से है। इस प्रथा से कई गंभीर जोखिम उत्पन्न होते हैं: अनियंत्रित डेटा प्रोसेसिंग के कारण डेटा उल्लंघन, अलग-अलग टूल्स के कारण असंगत निर्णय लेना, और नियामक अनुपालन उल्लंघन।

एक सामान्य परिदृश्य: एक ग्राहक सेवा प्रतिनिधि कंपनी के आधिकारिक संसाधनों से परामर्श करने के बजाय ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक अनधिकृत चैटबॉट का उपयोग करता है। इससे गलत जानकारी, ग्राहकों के साथ गलतफहमी और सुरक्षा जोखिम पैदा हो सकते हैं, अगर प्रश्न में कंपनी का संवेदनशील डेटा शामिल हो।

व्यापार रहस्यों के जोखिम क्या हैं?

एआई का असंरचित उपयोग कई स्तरों पर व्यापारिक रहस्यों को खतरे में डालता है। कर्मचारियों द्वारा एआई प्रणालियों में सीधे संवेदनशील जानकारी डालने से वह स्थायी रूप से सिस्टम में बनी रह सकती है और प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल की जा सकती है। पैटर्न पहचान के माध्यम से अनुमान लगाने से एआई प्रणालियाँ हानिरहित प्रतीत होने वाले डेटा से गोपनीय सामग्री का पुनर्निर्माण कर सकती हैं।

यह विशेष रूप से तब महत्वपूर्ण हो जाता है जब एआई सिस्टम को सीधे कंपनी के आंतरिक डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया हो। इससे "डेटा लीक" का खतरा पैदा होता है - यानी व्यापार रहस्यों का अनजाने में खुलासा। कानूनी तौर पर, इसका मतलब है कि अगर एआई सिस्टम में व्यापार रहस्य दर्ज किए जाते हैं, तो इसे अस्वीकार्य खुलासा माना जाता है, जिसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं, जिसमें संरक्षित स्थिति का नुकसान भी शामिल है।

अकेले तकनीकी समाधान पर्याप्त क्यों नहीं हैं?

सुरक्षा कमज़ोरियाँ केवल तकनीकी पहलुओं तक ही सीमित नहीं हैं। उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण या डेटा एन्क्रिप्शन के बिना असुरक्षित डिजिटल इंटरफ़ेस गंभीर सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे 492 असुरक्षित सिस्टम पाए हैं जो हमलावरों को संवेदनशील कॉर्पोरेट डेटा तक सीधी पहुँच प्रदान करते हैं। एक सफल हमला पूरे सिस्टम पर कब्ज़ा कर सकता है।

साथ ही, कई कंपनियों में बुनियादी शासन संरचनाओं का अभाव है। चालीस प्रतिशत तकनीकी नेतृत्वकर्ताओं का मानना ​​है कि उनके मौजूदा शासन उपाय एआई परियोजनाओं में सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए अपर्याप्त हैं। तिरपन प्रतिशत उद्यम आर्किटेक्ट डेटा उल्लंघनों और सुरक्षा जोखिमों को लेकर चिंतित हैं।

एआई रणनीति कैसे विकसित की जानी चाहिए?

एक सफल एआई रणनीति स्पष्ट संगठनात्मक संरचनाओं से शुरू होती है। डेटाब्रिक्स द्वारा विकसित एआई गवर्नेंस फ्रेमवर्क (डीएजीएफ) में 43 प्रमुख कार्य क्षेत्र शामिल हैं, जिन्हें पाँच स्तंभों में विभाजित किया गया है: एआई लक्ष्यों और रणनीतिक कॉर्पोरेट दिशानिर्देशों के बीच स्पष्ट संरेखण के साथ संगठनात्मक एकीकरण; नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए कानूनी अनुपालन; एआई जोखिमों के व्यवस्थित मूल्यांकन और प्रबंधन के लिए जोखिम प्रबंधन; विश्वसनीय एआई उपयोग के आधार के रूप में नैतिक जिम्मेदारी; और सुरक्षित एवं नियंत्रित कार्यान्वयन के लिए तकनीकी शासन।

रणनीति अंतःविषयक होनी चाहिए। एक एआई गवर्नेंस ढाँचे के लिए विभिन्न विभागों के बीच परस्पर क्रिया आवश्यक है: आईटी सुरक्षा, डेटा संरक्षण, अनुपालन, जोखिम प्रबंधन, और अन्य विभागों को समन्वित तरीके से मिलकर काम करना चाहिए। अनुपालन कार्य एक सलाहकार, समन्वयकारी और समेकनकारी प्राधिकरण के रूप में कार्य कर सकता है।

किस कानूनी ढांचे का पालन किया जाना चाहिए?

एआई अधिनियम और अभी भी मान्य जीडीपीआर के साथ, कंपनियों को कानूनी दायित्वों के घने जाल का सामना करना पड़ रहा है। एआई विनियमन जोखिम-आधारित दृष्टिकोण का पालन करता है: उच्च-जोखिम वाले अनुप्रयोगों पर सख्त आवश्यकताएँ लागू होती हैं, और महत्वपूर्ण प्रणालियों पर पहले से ही प्रतिबंध है। साथ ही, व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण पर जीडीपीआर पूरी तरह से लागू रहता है।

जून 2025 के अपने दिशानिर्देशों के साथ, जर्मन डेटा प्रोटेक्शन कॉन्फ्रेंस (DSK) ने AI प्रणालियों के GDPR-अनुपालन उपयोग के लिए एक व्यावहारिक ढाँचा तैयार किया है। ये दिशानिर्देश AI अनुप्रयोगों के लिए GDPR के मूल सिद्धांतों को निर्दिष्ट करते हैं और अन्य बातों के अलावा, संबंधित AI प्रणाली के जोखिम के अनुरूप तकनीकी और संगठनात्मक उपायों (TOM) का आह्वान करते हैं।

'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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डेटा सुरक्षा जोखिम को कैसे कम किया जा सकता है?

डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता और डिफ़ॉल्ट रूप से गोपनीयता को शुरू से ही एआई प्रणालियों में एकीकृत किया जाना चाहिए। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि हमेशा सबसे अधिक डेटा-कुशल और गोपनीयता-अनुकूल सेटिंग्स का चयन किया जाए। डेटा सुरक्षा-अनुरूप संचालन सुनिश्चित करने के लिए एआई प्रणालियों का नियमित ऑडिट आवश्यक है।

एआई प्रणालियों के लिए डेटा सुरक्षा प्रभाव मूल्यांकन (डीपीआईए) अक्सर अनिवार्य होता है, खासकर जब वे डेटा विषयों के लिए "उच्च जोखिम" पैदा करते हैं, उदाहरण के लिए प्रोफाइलिंग या स्वचालित निर्णय लेने के माध्यम से। चुनौती: स्व-शिक्षण एआई प्रणालियों के साथ, एल्गोरिथ्म अक्सर अपने डेवलपर्स के लिए समझ से बाहर हो जाता है - जिसे "ब्लैक बॉक्स समस्या" कहा जाता है।

कार्यान्वयन के लिए ठोस कदम क्या हैं?

सफल एआई कार्यान्वयन के लिए तीन चरणों में एक संरचित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है: चरण 1 (1-3 महीने): लक्ष्य निर्धारण, जोखिम विश्लेषण और शासन संरचना की स्थापना के साथ तैयारी और रणनीति विकास। चरण 2 (4-9 महीने): चयनित उपयोग मामलों के नियंत्रित परीक्षण और निरंतर अनुकूलन के साथ पायलट परियोजना चरण। चरण 3 (10-18 महीने): कंपनी-व्यापी रोलआउट और स्थापित शासन प्रक्रियाओं के साथ स्केलिंग और समेकन।

प्रारंभिक पायलट परियोजनाओं का चयन महत्वपूर्ण है। इनमें उच्च क्षमता और कम जोखिम वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए, जैसे लेखांकन में दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन या इन्वेंट्री प्रबंधन में पूर्वानुमानों का अनुकूलन। स्पष्ट सफलता मानदंड और सावधानीपूर्वक प्रदर्शन मापन आवश्यक हैं।

आप कर्मचारियों को सफलतापूर्वक कैसे संलग्न करते हैं?

एआई की सफलता के लिए कर्मचारी प्रशिक्षण अत्यंत महत्वपूर्ण है। 69 प्रतिशत कंपनियाँ एआई विशेषज्ञों की कमी को एक बाधा मानती हैं। मौजूदा कर्मचारियों के लक्षित प्रशिक्षण के माध्यम से इस समस्या का समाधान किया जा सकता है। एआई विशेषज्ञों और संबंधित विशेषज्ञों को एक साथ लाने वाली अंतःविषय टीमें यह सुनिश्चित करती हैं कि एआई समाधान व्यावहारिक प्रासंगिकता के साथ विकसित किए जाएँ।

त्रुटि की एक खुली संस्कृति भय को कम करने और कर्मचारियों को सक्रिय रूप से उपयोग करने और प्रतिक्रिया देने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए आवश्यक है। एआई के लाभों के बारे में नियमित संचार स्वीकृति को बढ़ावा देने और प्रतिरोध को कम करने में मदद करता है। साथ ही, इस बारे में स्पष्ट दिशानिर्देश भी दिए जाने चाहिए कि कौन से एआई उपकरण इस्तेमाल किए जा सकते हैं और कौन से नहीं।

सतत निगरानी की क्या भूमिका है?

एआई परियोजनाएँ एक बार की बात नहीं हैं; इन्हें निरंतर समर्थन की आवश्यकता होती है। एआई मॉडलों में निरंतर सुधार के लिए फीडबैक लूप स्थापित किए जाने चाहिए। एआई प्रणालियों के प्रदर्शन का नियमित रूप से विश्लेषण किया जाना चाहिए और बदलती व्यावसायिक परिस्थितियों के अनुसार उन्हें अनुकूलित किया जाना चाहिए।

कानूनी अनुपालन और आगे के विकास, दोनों के लिए सभी एआई गतिविधियों का दस्तावेज़ीकरण आवश्यक है। कंपनी के अन्य क्षेत्रों में कार्यान्वयन में तेज़ी लाने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं और सीखों का दस्तावेज़ीकरण किया जाना चाहिए। इसके लिए लचीलेपन की आवश्यकता है - रणनीति को आवश्यकतानुसार अनुकूलित किया जाना चाहिए।

निवेश को कैसे उचित ठहराया जा सकता है?

एआई में निवेश की इच्छा लगातार बढ़ रही है, लेकिन कंपनियां मापनीय परिणामों की अपेक्षा रखती हैं। आईडब्ल्यू के एक अध्ययन के अनुसार, एआई लंबी अवधि में जर्मनी में वार्षिक उत्पादकता वृद्धि को तिगुना कर सकता है और 2030 तक लगभग 3.9 अरब कार्य घंटों की बचत कर सकता है। हालाँकि, इसके लिए रणनीतिक, न कि अंध-प्रचार की आवश्यकता है।

स्पष्ट KPI और मापनीय लक्ष्य शुरू से ही निर्धारित किए जाने चाहिए। इनमें लागत में कमी, राजस्व वृद्धि, या बेहतर ग्राहक अनुभव शामिल हो सकते हैं। सफल पायलट परियोजनाओं को धीरे-धीरे अन्य व्यावसायिक क्षेत्रों में भी लागू किया जाना चाहिए, और शुरुआती कार्यान्वयन से प्राप्त अनुभव का लाभ उठाया जाना चाहिए।

कम्पनियां तत्काल क्या क्रियान्वित कर सकती हैं?

तत्काल उपायों में एक ऐसी एआई नीति बनाना शामिल है जो स्पष्ट रूप से नियंत्रित करे कि कौन सा डेटा किस एआई सिस्टम में दर्ज किया जा सकता है। एआई उपकरणों के साथ काम करने वाले कर्मचारियों के लिए गोपनीयता समझौते कानूनी रूप से अनिवार्य हैं। एन्क्रिप्शन और मज़बूत पासवर्ड जैसे तकनीकी सुरक्षा उपायों को लागू किया जाना चाहिए।

एक्सेस प्रबंधन को एआई का उपयोग करके व्यापार रहस्यों के साथ काम करने वाले कर्मचारियों की संख्या को आवश्यक न्यूनतम तक सीमित रखना चाहिए। एआई उपकरणों के सुरक्षित उपयोग पर नियमित प्रशिक्षण की व्यवस्था की जानी चाहिए। सिस्टम के चयन पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए - यदि कई कंपनियों की एक ही सिस्टम तक पहुँच है, तो क्लाउड-आधारित सेवाओं से बचना चाहिए।

अब कार्रवाई करने का सही समय क्यों है?

एआई अग्रदूतों और झिझकने वाली कंपनियों के बीच की खाई बढ़ती जा रही है। जो कंपनियाँ अभी रणनीतिक रूप से काम करती हैं, वे निर्णायक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकती हैं। नियामक ढाँचा तेज़ी से स्पष्ट होता जा रहा है - 2025 डीएसके दिशानिर्देशों और एआई अधिनियम के साथ, व्यावहारिक ढाँचे उपलब्ध हैं।

साथ ही, संघीय सरकार के वित्तपोषण उपाय, जैसे कि एआई रियल-वर्ल्ड लैब, गीगाफैक्ट्री कार्यक्रम, और एआई अधिनियम का नवाचार-अनुकूल कार्यान्वयन, जल्द ही समाप्त हो जाएँगे। यहाँ शीघ्र कार्रवाई निर्णायक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सुनिश्चित कर सकती है। प्रतीक्षा करना कोई विकल्प नहीं है - वास्तविकता पहले से ही असंरचित एआई के उपयोग से जुड़े जोखिमों को स्पष्ट रूप से दर्शाती है।

प्रौद्योगिकी से पहले रणनीति

सिर्फ़ तकनीक ही सफल एआई परिवर्तन की गारंटी नहीं है। रणनीतिक तैयारी के बिना, सबसे उन्नत एआई उपकरण भी अप्रभावी रहेंगे या सुरक्षा जोखिम भी पैदा कर सकते हैं। शैडो एआई, सुरक्षा कमज़ोरियों और डेटा उल्लंघनों से जुड़े मौजूदा घटनाक्रम स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं कि कंपनियों को एआई को अपनाने से पहले पूरी तैयारी कर लेनी चाहिए।

एक सुविचारित AI रणनीति

इसमें संगठनात्मक संरचना, कानूनी अनुपालन, जोखिम प्रबंधन, नैतिक उत्तरदायित्व और तकनीकी शासन शामिल हैं। इसके लिए अंतःविषय सहयोग और निरंतर विकास की आवश्यकता होती है। जो कंपनियाँ इस आधारशिला को रखती हैं, वे एआई का सुरक्षित और सफलतापूर्वक उपयोग कर सकती हैं। जो कंपनियाँ आधारशिला से पहले छत का निर्माण जारी रखती हैं, वे न केवल व्यापारिक रहस्यों के नुकसान का जोखिम उठाती हैं, बल्कि अपने संपूर्ण डिजिटल परिवर्तन को भी खतरे में डालती हैं।

पहला कदम हमेशा रुकना ही होता है: अपने वर्तमान AI उपयोग का विश्लेषण करें, छाया AI की पहचान करें, और एक रणनीतिक योजना बनाएँ। तभी आपको नियंत्रित AI कार्यान्वयन के लिए स्टार्ट बटन दबाना चाहिए। एक ठोस AI रणनीति में निवेश करने से लंबे समय में सुरक्षित, कुशल और कानूनी रूप से अनुपालन योग्य AI उपयोग के माध्यम से लाभ मिलेगा।

यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफ़ॉर्म - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं

स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

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• स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म बनाम हाइपरस्केलर: कौन सा समाधान आपके लिए सही है?

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