जर्मन अर्थव्यवस्था में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: निर्णायक मोड़ आ गया है।

प्रतिदिन 113 मिनट का समय बचा: ये आंकड़े कार्यस्थल पर AI की असली ताकत दर्शाते हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक तकनीकी प्रयोग से एक रणनीतिक आवश्यकता में बदल रही है जो भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता को निर्धारित करेगी। वर्तमान आँकड़े इसके त्वरित विकास को दर्शाते हैं - जहाँ 2022 में केवल लगभग 12 प्रतिशत कंपनियों ने एआई का उपयोग किया था, वहीं 2024 तक यह आँकड़ा 20 से 27 प्रतिशत के बीच पहुँचने की उम्मीद है। हालाँकि, यह गतिशीलता एक बढ़ते अंतर को उजागर करती है: जहाँ लगभग आधी बड़ी कंपनियों ने पहले ही एआई को लागू कर लिया है, वहीं मध्यम आकार के व्यवसाय केवल 17 से 28 प्रतिशत की अपनाने की दर के साथ काफी पीछे हैं।

साथ ही, रणनीतिक धारणाएँ भी मौलिक रूप से बदल गई हैं। 91 प्रतिशत कंपनियों के लिए, जनरेटिव एआई अब उनके व्यावसायिक मॉडल के लिए महत्वपूर्ण है, और निवेश करने की इच्छा नाटकीय रूप से बढ़ रही है। प्रारंभिक अनुभवजन्य आँकड़े दर्शाते हैं कि एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों में उत्पादकता में औसतन 13 प्रतिशत की प्रभावशाली वृद्धि हुई है, और प्रति कर्मचारी प्रतिदिन 113 मिनट तक की समय बचत हुई है। हालाँकि, इस क्षमता के बावजूद, विशेषज्ञता की कमी, नए यूरोपीय संघ एआई नियमन के कारण कानूनी अनिश्चितताएँ, और कुशल श्रमिकों की भारी कमी जैसी महत्वपूर्ण बाधाएँ व्यापक परिवर्तन में बाधा बन रही हैं। जर्मनी वैश्विक प्रतिस्पर्धा में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है, जहाँ तकनीकी प्रगति या पिछड़ने की दिशा तय होगी।

के लिए उपयुक्त:

• कंपनियों में एआई के लिए निर्णय लेने और निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ: रणनीतिक प्रोत्साहन से व्यावहारिक कार्यान्वयन तक

जब डिजिटल प्रयोग एक रणनीतिक आवश्यकता बन जाते हैं

जर्मन आर्थिक परिदृश्य एक मूलभूत परिवर्तन के दौर से गुज़र रहा है जो सिर्फ़ डिजिटलीकरण से कहीं आगे तक जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक प्रायोगिक तकनीक से आर्थिक प्रतिस्पर्धा के लिए एक निर्णायक कारक के रूप में विकसित हो रही है। वर्तमान आँकड़े एक जटिल तस्वीर पेश करते हैं: जर्मनी एक ऐसे मोड़ पर है जहाँ अग्रणी और पिछड़े देशों के बीच की खाई नाटकीय रूप से बढ़ रही है। जहाँ कुछ देशों को पहले से ही उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि देखने को मिल रही है, वहीं कुछ देशों के पिछड़ने का ख़तरा है।

आंकड़े खुद बयां करते हैं। संघीय सांख्यिकी कार्यालय के अनुसार, लगभग 20 प्रतिशत जर्मन कंपनियाँ 2024 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करेंगी, हालाँकि विभिन्न सर्वेक्षणों में प्रयुक्त पद्धति के आधार पर थोड़े भिन्न परिणाम सामने आते हैं। आईएफओ संस्थान ने जुलाई 2024 में 27 प्रतिशत का आँकड़ा भी बताया। हालाँकि, सटीक संख्या से ज़्यादा महत्वपूर्ण है इसे अपनाने की गति: जहाँ 2021 में केवल 11 प्रतिशत कंपनियों ने और 2022 में लगभग 12 प्रतिशत कंपनियों ने एआई का उपयोग किया था, वहीं अब इसे अपनाने की गति तेज़ हो रही है। 2025 के अंत तक, अन्य 25 प्रतिशत कंपनियाँ एआई का उपयोग शुरू करने या उसे तीव्र करने की योजना बना रही हैं। यह विकास पायलट चरण से कंपनियों में व्यापक कार्यान्वयन की ओर संक्रमण का प्रतीक है।

कंपनी के आकार और कार्यान्वयन दर के बीच का अंतर चौंकाने वाला है। जहाँ 250 या उससे अधिक कर्मचारियों वाली लगभग आधी बड़ी कंपनियाँ अब एआई तकनीकों पर निर्भर हैं, वहीं 50 से 249 कर्मचारियों वाले मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए यह दर केवल 28 प्रतिशत है। 10 से 49 कर्मचारियों वाले छोटे व्यवसायों के लिए यह दर मात्र 17 प्रतिशत है। ये आँकड़े जर्मन अर्थव्यवस्था में एक चिंताजनक विभाजन को दर्शाते हैं। बड़ी कंपनियों के पास एआई परियोजनाओं को व्यवस्थित रूप से आगे बढ़ाने के लिए संसाधन, विशेषज्ञता और जोखिम उठाने की इच्छाशक्ति होती है। दूसरी ओर, मध्यम और छोटे व्यवसायों को संरचनात्मक बाधाओं का सामना करना पड़ता है: सीमित बजट, कुशल कर्मचारियों की कमी और नियामक आवश्यकताओं को लेकर अनिश्चितता।

तकनीकी खिलौने से लेकर रणनीतिक अनिवार्यता तक

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की रणनीतिक धारणा में आमूलचूल परिवर्तन आया है। ऑडिटिंग फर्म केपीएमजी द्वारा किए गए एक अध्ययन ने इस बदलाव को प्रभावशाली ढंग से दर्ज किया है: सर्वेक्षण में शामिल 91 प्रतिशत जर्मन कंपनियाँ अब जनरेटिव एआई को अपने व्यावसायिक मॉडल और भविष्य के मूल्य सृजन के लिए महत्वपूर्ण मानती हैं। 2024 में, यह आँकड़ा केवल 55 प्रतिशत था। एक ही वर्ष में यह दोगुना वृद्धि इस तकनीक के प्रति केवल उत्साह से कहीं अधिक का संकेत देती है। यह इस बात का एहसास कराता है कि एआई आर्थिक सफलता के लिए एक बुनियादी शर्त बनती जा रही है।

इसके साथ ही, रणनीतिक परिपक्वता में भी उल्लेखनीय सुधार हुआ है। अब लगभग दस में से सात कंपनियों के पास जनरेटिव एआई के लिए एक स्पष्ट रणनीति है, जबकि 2024 में यह संख्या केवल 31 प्रतिशत होगी। इसके अलावा, 28 प्रतिशत कंपनियाँ ऐसी रणनीति विकसित करने पर सक्रिय रूप से काम कर रही हैं। ये आँकड़े दर्शाते हैं कि एआई को अब एक अलग आईटी परियोजना के रूप में नहीं, बल्कि एक कंपनी-व्यापी परिवर्तन के रूप में देखा जाता है जिसके लिए रणनीतिक प्रबंधन की आवश्यकता होती है। कंपनियाँ तेज़ी से यह समझ रही हैं कि एआई का सफल उपयोग तकनीकी कार्यान्वयन से कहीं आगे तक फैला हुआ है और इसके लिए संगठनात्मक समायोजन, सांस्कृतिक परिवर्तन और नए कौशल की आवश्यकता होती है।

इस रणनीतिक पुनर्मूल्यांकन के बाद निवेश की तत्परता भी देखने को मिलती है। 82 प्रतिशत कंपनियाँ अगले बारह महीनों में अपने एआई बजट बढ़ाने की योजना बना रही हैं। इनमें से आधे से ज़्यादा, यानी 51 प्रतिशत, अपने बजट में कम से कम 40 प्रतिशत की वृद्धि करने का इरादा रखती हैं। पिछले साल, ये आँकड़े क्रमशः 53 और 28 प्रतिशत थे। निवेश की तत्परता में यह भारी वृद्धि न केवल तकनीक में बढ़ते विश्वास को दर्शाती है, बल्कि इस मान्यता को भी दर्शाती है कि एआई को सफलतापूर्वक बढ़ाने के लिए पर्याप्त संसाधनों की आवश्यकता है। सीमित बजट वाली छोटी पायलट परियोजनाओं का युग अब बड़े पैमाने पर रणनीतिक निवेश का मार्ग प्रशस्त कर रहा है।

उद्योग-विशिष्ट वितरण विशेष रूप से उल्लेखनीय है। जर्मनी में, जैसा कि अपेक्षित था, सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी में एआई का उपयोग सबसे अधिक 42 प्रतिशत है। कानूनी और कर परामर्श, साथ ही लेखा परीक्षा, 36 प्रतिशत के साथ दूसरे स्थान पर है, जो मुख्य रूप से दस्तावेज़ प्रसंस्करण और निर्माण के स्वचालन द्वारा संचालित है। अनुसंधान एवं विकास भी 36 प्रतिशत पर है, क्योंकि एआई का उपयोग विशेष रूप से डेटा विश्लेषण और मॉडलिंग में किया जाता है। बैंकिंग में 34 प्रतिशत, जबकि प्रबंधन परामर्श में 27 प्रतिशत का योगदान है। प्रसारण और दूरसंचार क्षेत्र, साथ ही मीडिया, प्रत्येक 26 प्रतिशत तक पहुँचते हैं।

मापनीय उत्पादकता लाभ ने संदेह को दूर किया

लंबे समय से चली आ रही इस बहस का कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में मापनीय उत्पादकता लाभ प्रदान करती है, अब एक अनुभवजन्य उत्तर प्राप्त कर रही है। विभिन्न अध्ययनों के आँकड़े प्रभावशाली आँकड़ों पर एकत्रित हो रहे हैं। सेंट लुइस के फेडरल रिजर्व बैंक द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया है कि जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग से कर्मचारियों की उत्पादकता में हर घंटे एआई के उपयोग से 33 प्रतिशत की वृद्धि होती है। यह कोई सैद्धांतिक अनुमान नहीं है, बल्कि वास्तविक कार्य प्रक्रियाओं के विश्लेषण पर आधारित है। जर्मनी में, जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाली 82 प्रतिशत कंपनियाँ पहले से ही उत्पादकता में वृद्धि दर्ज कर रही हैं। औसतन, यह वृद्धि प्रति वर्ष 13 प्रतिशत होती है।

रोज़मर्रा के कामकाजी जीवन में समय की बचत साफ़ दिखाई देती है। एडेको ग्रुप के एक वैश्विक सर्वेक्षण के अनुसार, जर्मन कर्मचारी एआई के इस्तेमाल से औसतन प्रतिदिन 64 मिनट बचाते हैं। एक अन्य अध्ययन में तो प्रतिदिन 113 मिनट समय की बचत का आँकड़ा भी सामने आया है। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप ने अपने शोध में पाया कि 58 प्रतिशत एआई उपयोगकर्ता प्रति सप्ताह कम से कम पाँच घंटे काम करने में सफल होते हैं। इस बचाए गए समय का उपयोग किसी भी तरह से निष्क्रियता के लिए नहीं किया जाता है। 41 प्रतिशत लोग इसका उपयोग अधिक कार्यों को पूरा करने में करते हैं, 39 प्रतिशत खुद को नए कार्यों के लिए समर्पित करते हैं, 39 प्रतिशत एआई उपकरणों के साथ प्रयोग करते हैं, और 38 प्रतिशत रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसलिए समय की बचत से नौकरी नहीं जाती, बल्कि दोहराव वाली गतिविधियों से मूल्य-वर्धन गतिविधियों की ओर बदलाव होता है।

व्यापक आर्थिक अनुमान उल्लेखनीय हैं। अनुमानों के अनुसार, जनरेटिव एआई के इस्तेमाल से 2030 तक जर्मनी में 3.9 अरब कार्य घंटे बच सकते हैं। यह कुशल श्रमिकों की कमी के कारण पैदा हुए 4.2 अरब कार्य घंटों के जनसांख्यिकीय अंतर के ठीक बराबर है। इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल उत्पादकता का एक कारक बन रही है, बल्कि जर्मन अर्थव्यवस्था के सामने मौजूद सबसे गंभीर संरचनात्मक चुनौतियों में से एक का संभावित समाधान भी बन रही है। जर्मन आर्थिक संस्थान (आईडब्ल्यू) का अनुमान है कि वार्षिक व्यापक आर्थिक उत्पादकता वृद्धि दर 2025 और 2030 के बीच वर्तमान 0.4 प्रतिशत से बढ़कर औसतन 0.9 प्रतिशत और 2030 और 2040 के बीच 1.2 प्रतिशत हो सकती है, और यह सब पूरी तरह से एआई के कारण संभव है।

हालाँकि, इन आँकड़ों को सूक्ष्मता से देखने की ज़रूरत है। उत्पादकता में अपेक्षित वृद्धि स्वतः नहीं होती। कई अध्ययनों से संकेत मिलता है कि समय की बचत उत्पादकता में वृद्धि का पर्याय नहीं है। एक अध्ययन से पता चलता है कि एक तिहाई कर्मचारी बचा हुआ समय पहले की तरह ही उन्हीं कार्यों पर खर्च करते रहते हैं। समय की बचत को उच्च उत्पादकता में बदलने के लिए, नियोक्ताओं को स्पष्ट अपेक्षाएँ निर्धारित करनी होंगी और यह निर्दिष्ट करना होगा कि कर्मचारियों से कौन से नए कार्य करने की अपेक्षा की जाएगी। केवल तकनीक को लागू करना ही पर्याप्त नहीं है। संगठनात्मक समायोजन, प्रक्रिया अनुकूलन और परिवर्तन प्रबंधन उपाय भी आवश्यक हैं।

उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोग क्षेत्र कंक्रीट के अतिरिक्त मूल्य को प्रदर्शित करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यावहारिक अनुप्रयोग संपूर्ण व्यावसायिक मूल्य श्रृंखला में सामने आ रहा है। ऑटोमोटिव उद्योग में, जो जर्मन औद्योगिक शक्ति का एक पारंपरिक केंद्र है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादन और उत्पाद विकास दोनों में क्रांति ला रही है। बीएमडब्ल्यू संयंत्रों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता-समर्थित इमेज प्रोसेसिंग प्रणालियाँ निरीक्षण प्रक्रियाओं को 40 सेकंड से घटाकर 24 सेकंड कर रही हैं और साथ ही दोषों का पता लगाने की क्षमता में 40 प्रतिशत सुधार कर रही हैं। सीमेंस और ऑडी डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करके संपूर्ण उत्पादन लाइनों का वर्चुअल मानचित्रण कर रहे हैं, जिससे नियोजन समय में 35 प्रतिशत की कमी आ रही है। पूर्वानुमानित रखरखाव प्रणालियाँ मशीन की खराबी का पता ब्रेकडाउन होने से पहले ही लगा लेती हैं और अनियोजित डाउनटाइम को काफी कम कर देती हैं।

हालाँकि, ऑटोमोटिव उद्योग, विशेष रूप से, अन्य क्षेत्रों की तुलना में एआई कंप्यूटिंग शक्ति, टीमों और बजट में सावधानी से निवेश कर रहा है। हालाँकि ऑटोमोटिव उद्योग में एआई अपनाने का परिपक्वता स्तर पिछले पाँच वर्षों में 4.4 से बढ़कर 5.4 हो गया है, फिर भी यह समग्र उद्योग औसत से थोड़ा पीछे है। यह एक विरोधाभास को उजागर करता है: हालाँकि उद्योग ने इसकी क्षमता को पहचान लिया है और कुछ प्रभावशाली अनुप्रयोग विकसित कर रहा है, लेकिन व्यापक रूप से अपनाने में अक्सर कमी रहती है। कई अनुप्रयोग अभी भी पायलट चरण में हैं। कैपजेमिनी के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 44 प्रतिशत ऑटोमोटिव कंपनियाँ ग्राहक सेवा में जनरेटिव एआई का उपयोग करती हैं, लेकिन केवल 18 प्रतिशत ही विचार-मंथन और सामग्री निर्माण में पायलट परियोजनाएँ चला रही हैं।

मार्केटिंग, बिक्री और ग्राहक सेवा में एआई का उपयोग विशेष रूप से विविध है। एआई-संचालित प्रणालियाँ ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करती हैं, व्यक्तिगत ऑफ़र बनाती हैं और नियमित कार्यों को स्वचालित करती हैं। लीड स्कोरिंग एल्गोरिदम संभावित ग्राहकों का उनके इंटरैक्शन के आधार पर मूल्यांकन करते हैं और सबसे आशाजनक संपर्कों पर बिक्री गतिविधियों को प्राथमिकता देते हैं। चैटबॉट और वॉइसबॉट बार-बार होने वाली ग्राहक सेवा पूछताछ को संभालते हैं, और कंपनियों ने 40 प्रतिशत से अधिक की कमी दर्ज की है। ग्राहक सेवा प्रतिनिधि इस मुक्त क्षमता का उपयोग जटिल समस्याओं के समाधान और परामर्श-प्रधान इंटरैक्शन के लिए कर सकते हैं।

पूर्वानुमानित बिक्री, ग्राहकों के सर्वोत्तम प्रस्तावों का पूर्वानुमान लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करती है। ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क उत्पादों, ग्राहक अंतःक्रियाओं और बिक्री के बीच जटिल संबंधों का विश्लेषण करते हैं। एक B2B कंपनी इन तकनीकों का उपयोग करके अपनी रूपांतरण दरों में 40 प्रतिशत की वृद्धि करने में सफल रही। ई-कॉमर्स में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-संचालित अनुशंसा प्रणालियाँ क्लिक-थ्रू दरों में 25 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि करती हैं और साथ ही विज्ञापन लागत को भी कम करती हैं। अति-वैयक्तिकरण, उत्पादों और सेवाओं को व्यक्तिगत ग्राहक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाना संभव बनाता है।

वित्तीय क्षेत्र में, AI प्रणालियाँ जटिल डेटा पैटर्न का विश्लेषण करती हैं और जोखिम आकलन में सहायता करती हैं। डॉयचे बैंक 275-पेटाफ्लॉप GPU ग्रिड का उपयोग करता है जो व्यापारिक निगरानी को एक तिहाई से भी अधिक तेज़ करता है और झूठे अलार्म को 41 प्रतिशत तक कम करता है। रासायनिक और दवा उद्योगों में, AI जटिल प्रक्रियाओं का अनुकूलन करता है और हज़ारों संभावित फ़ॉर्मूलेशन में से सबसे आशाजनक यौगिकों की पहचान करके उत्पाद विकास को गति देता है। लॉजिस्टिक्स उद्योग रीयल-टाइम में मार्गों को समायोजित करने और डिलीवरी में तेज़ी लाने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है। DHL ने इस तकनीक के माध्यम से महत्वपूर्ण दक्षता लाभ प्राप्त किया है।

संरचनात्मक बाधाएं परिवर्तन की गति को धीमा कर रही हैं।

अपनी स्पष्ट क्षमता और मापनीय सफलताओं के बावजूद, एआई को व्यापक रूप से अपनाने में कई बड़ी बाधाएँ हैं। सबसे बड़ी बाधा इस तकनीक के बारे में जानकारी का अभाव है। 71 प्रतिशत कंपनियाँ जो अभी तक एआई का उपयोग नहीं करती हैं, वे इसके लिए जानकारी की कमी को मुख्य कारण बताती हैं। यह ज्ञान का अंतर बहुआयामी है: इसमें एआई प्रणालियों के कार्य करने के तरीके और उनकी क्षमताओं की तकनीकी समझ का अभाव, अपनी कंपनी के भीतर सार्थक उपयोग के मामलों के बारे में रणनीतिक ज्ञान का अभाव, और कार्यान्वयन प्रक्रियाओं और सफलता मापन के बारे में अनिश्चितता शामिल है।

कानूनी अनिश्चितताएँ और डेटा सुरक्षा संबंधी चिंताएँ दूसरी बड़ी बाधा हैं। 58 प्रतिशत कंपनियाँ कानूनी जटिलताओं को लेकर चिंतित हैं, और 53 प्रतिशत को डेटा सुरक्षा संबंधी चिंताएँ हैं। यह समस्या शुरू में यूरोपीय संघ के एआई विनियमन से और भी गंभीर हो गई है, जो फरवरी 2025 से धीरे-धीरे लागू हो रहा है। यह कानून एआई प्रणालियों को चार जोखिम वर्गों में वर्गीकृत करता है और संबंधित आवश्यकताओं को परिभाषित करता है। उच्च जोखिम वाली एआई प्रणालियाँ, जैसे कि मानव संसाधन या ऋण स्वीकृति निर्णयों में उपयोग की जाने वाली प्रणालियाँ, व्यापक दस्तावेज़ीकरण, निगरानी और गुणवत्ता संबंधी आवश्यकताओं के अधीन हैं। अनुपालन न करने पर €35 मिलियन या वैश्विक वार्षिक कारोबार के सात प्रतिशत तक का जुर्माना लगाया जा सकता है।

कई कंपनियाँ इस सवाल से परेशान हैं कि उनके किन AI अनुप्रयोगों को उच्च-जोखिम के रूप में वर्गीकृत किया जाना चाहिए और किन विशिष्ट अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा किया जाना चाहिए। AI विनियमन, सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) के अतिरिक्त लागू होता है, और दोनों नियमों पर एक साथ विचार किया जाना चाहिए। मौजूदा डेटा सुरक्षा प्रक्रियाओं का उपयोग AI अनुपालन के आधार के रूप में किया जा सकता है, लेकिन निष्पक्षता, मौलिक अधिकारों की सुरक्षा और निर्णयों की पता लगाने योग्यता जैसे विशिष्ट पहलुओं को शामिल करने के लिए उनका विस्तार किया जाना चाहिए। कंपनियों को पारदर्शी ऑडिट ट्रेल्स की आवश्यकता है और उन्हें स्पष्ट रूप से ज़िम्मेदारियाँ परिभाषित करनी चाहिए: कौन निगरानी करता है? कौन दस्तावेज़ीकरण करता है? अगर कुछ गलत होता है तो कौन हस्तक्षेप करता है?

कुशल श्रमिकों की कमी स्थिति को और बदतर बना रही है। 35 से 41 प्रतिशत जर्मन कंपनियाँ तकनीकी प्रतिभा की कमी को एआई परियोजनाओं के लिए एक बड़ी बाधा मानती हैं। 2019 और 2024 के बीच एआई डेवलपर्स के लिए नौकरियों की संख्या प्रति तिमाही 23,000 से बढ़कर 37,000 हो गई। इस बढ़ती माँग के बावजूद, कौशल की कमी बनी हुई है। जर्मनी एआई प्रतिभा के लिए अंतरराष्ट्रीय स्तर पर उन देशों से प्रतिस्पर्धा कर रहा है जो अधिक आक्रामक तरीके से विज्ञापन देते हैं और अक्सर बेहतर परिस्थितियाँ प्रदान करते हैं। हालाँकि, लिंक्डइन के एक विश्लेषण के अनुसार, जर्मनी में एआई उपकरणों और अनुप्रयोगों में दक्षता की रिपोर्ट करने की संभावना OECD औसत से 1.7 गुना अधिक है, जो दुनिया भर में अमेरिका के बाद दूसरे स्थान पर है, फिर भी यह माँग को पूरा करने के लिए अपर्याप्त है।

दिलचस्प बात यह है कि कुछ कंपनियाँ आईटी कौशल की कमी को दूर करने के लिए स्वयं एआई का उपयोग कर रही हैं। बिटकॉम के एक सर्वेक्षण के अनुसार, पाँच प्रतिशत कंपनियाँ स्टाफिंग की कमी को पूरा करने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं। 250 से अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी कंपनियों में, यह आँकड़ा बढ़कर 21 प्रतिशत हो जाता है। एआई सॉफ्टवेयर विकास और आईटी प्रशासन में नियमित कार्यों को संभाल लेता है, जिससे मौजूदा विशेषज्ञ अधिक जटिल गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं। इससे कौशल की कमी दूर होती है, लेकिन मूल रूप से इसका समाधान नहीं होता।

पायलट परियोजना और उत्पादक उपयोग के बीच का अंतर

एआई परिवर्तन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक तथाकथित पायलट-टू-प्रोडक्शन गैप है। कई कंपनियाँ नियंत्रित परीक्षण वातावरण में सफल एआई प्रोटोटाइप विकसित करती हैं, लेकिन उन्हें उत्पादन में स्थानांतरित करने में विफल रहती हैं। 23 प्रतिशत जर्मन कंपनियों ने अपने आधे से ज़्यादा जनरेटिव एआई प्रयोगों को उत्पादन में स्थानांतरित कर दिया है, जो वैश्विक औसत 16 प्रतिशत से काफ़ी ज़्यादा है। हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि 77 प्रतिशत जर्मन कंपनियाँ अपने आधे से भी कम एआई प्रयोगों का उत्पादन में उपयोग करती हैं।

इस अंतर के कई कारण हैं। तकनीकी रूप से, स्केलिंग अक्सर इसलिए विफल हो जाती है क्योंकि पायलट प्रोजेक्ट शॉर्टकट का उपयोग करते हैं: मॉडल स्थानीय मशीनों पर मैन्युअल प्रक्रिया चरणों के साथ चलते हैं जो उत्पादन के लिए अनुपयुक्त होते हैं। इस परिवर्तन के लिए डेटा निष्कर्षण, मॉडल प्रशिक्षण, सत्यापन, परिनियोजन और निरंतर निगरानी के लिए स्वचालित वर्कफ़्लो के साथ एक मजबूत, स्केलेबल बुनियादी ढाँचे की आवश्यकता होती है। MLOps पाइपलाइनें स्थापित की जानी चाहिए जो AI मॉडल के पूरे जीवनचक्र को कवर करें और पायलट चरण से उत्पादन परिवेशों में एक विश्वसनीय स्थानांतरण को सक्षम करें।

संगठनात्मक रूप से, तकनीकी व्यवहार्यता और व्यावसायिक लाभ के बीच का संबंध अक्सर अनुपस्थित रहता है। पायलट परियोजनाएँ आईटी विभागों या नवाचार प्रयोगशालाओं में अलग-थलग रूप से संचालित की जाती हैं, और उन व्यावसायिक इकाइयों की प्रारंभिक भागीदारी के बिना, जो बाद में इन प्रणालियों के साथ काम करेंगी। स्पष्ट सफलता मानदंड और मात्रात्मक प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों (KPI) का अभाव है, जिन्हें परियोजना शुरू होने से पहले परिभाषित किया जाना चाहिए। ऐसे मानकों के बिना, यह स्पष्ट नहीं रहता कि पायलट परियोजना सफल रही या नहीं और क्या वह विस्तार को उचित ठहराती है।

एआई परियोजनाओं को सफलतापूर्वक बढ़ाने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। सबसे पहले, पायलट परियोजनाओं को शुरू से ही व्यावसायिक लक्ष्यों और KPI से जोड़ा जाना चाहिए। तकनीक-आधारित प्रयोगों के बजाय, कंपनियों को ठोस व्यावसायिक समस्याओं की पहचान करनी चाहिए जिनके लिए एआई समाधान प्रदान कर सकता है। दूसरा, स्केलेबल बुनियादी ढाँचा तैयार करना आवश्यक है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, स्वचालित डेटा पाइपलाइन और MLOps प्रक्रियाएँ शुरू से ही स्थापित की जानी चाहिए। तीसरा, मज़बूत डेटा गवर्नेंस को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा साफ़, उपलब्ध और अनुपालन योग्य हो। चौथा, न केवल विकास के लिए, बल्कि उत्पादन कार्यों के लिए भी विशेषज्ञता विकसित या अर्जित की जानी चाहिए। पाँचवाँ, फीडबैक लूप के साथ एक वृद्धिशील रोलआउट की सिफारिश की जाती है ताकि प्रणालियों को चरणबद्ध तरीके से बेहतर बनाया जा सके।

व्यापार विकास, बिक्री और विपणन में हमारी यूरोपीय संघ और जर्मनी की विशेषज्ञता - छवि: Xpert.Digital

उद्योग फोकस: बी2बी, डिजिटलीकरण (एआई से एक्सआर तक), मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स, नवीकरणीय ऊर्जा और उद्योग

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• एक्सपर्ट बिजनेस हब

अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञता वाला एक विषय केंद्र:

• वैश्विक और क्षेत्रीय अर्थव्यवस्था, नवाचार और उद्योग-विशिष्ट रुझानों पर ज्ञान मंच
• हमारे फोकस क्षेत्रों से विश्लेषण, आवेगों और पृष्ठभूमि जानकारी का संग्रह
• व्यापार और प्रौद्योगिकी में वर्तमान विकास पर विशेषज्ञता और जानकारी के लिए एक स्थान
• उन कंपनियों के लिए विषय केंद्र जो बाज़ार, डिजिटलीकरण और उद्योग नवाचारों के बारे में जानना चाहती हैं

निवेश पर प्रतिफल एक महत्वपूर्ण सफलता कारक है

एआई परियोजनाओं के निवेश पर लाभ (आरओआई) को मापना कंपनियों के लिए अनूठी चुनौतियों का सामना करता है। पारंपरिक आईटी निवेशों के विपरीत, इसके प्रभावों को अक्सर सीधे तौर पर मापा नहीं जा सकता। फिर भी, रणनीतिक निर्णयों और आगे के निवेशों को उचित ठहराने के लिए आरओआई विश्लेषण महत्वपूर्ण है। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई का वास्तव में उपयोग करने वाली 48 प्रतिशत जर्मन कंपनियों का कहना है कि इसके लाभ लागत से कहीं अधिक हैं। वहीं, 63 प्रतिशत कंपनियां एआई का अधिक व्यापक रूप से उपयोग करने से हिचकिचाती हैं क्योंकि उन्हें इसके लाभों का आकलन करना मुश्किल लगता है।

एआई निवेशों के लिए आरओआई की गणना आमतौर पर इस सूत्र का पालन करती है: आरओआई बराबर है राजस्व घटा निवेश लागत, निवेश लागत से विभाजित, और 100 से गुणा। चुनौती राजस्व और लागतों को सटीक रूप से दर्शाने में है। मात्रात्मक राजस्व में दोहराए जाने वाले कार्यों के स्वचालन के माध्यम से लागत बचत, कर्मचारियों के समय की बचत, कम त्रुटि दर, बेहतर वैयक्तिकरण के माध्यम से बिक्री में वृद्धि, और नए उत्पादों के लिए बाज़ार में तेज़ी से पहुँच शामिल है। गुणात्मक लाभ, जैसे डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के कारण बेहतर निर्णय लेने की गुणवत्ता या अवांछित नियमित कार्यों के उन्मूलन के माध्यम से कर्मचारी संतुष्टि में वृद्धि, को मापना अधिक कठिन है, लेकिन कम महत्वपूर्ण नहीं है।

एक व्यावसायिक सत्यापन रिपोर्ट दर्शाती है कि CX और ERP प्रणालियों में AI को एकीकृत करने से पाँच वर्षों में 214 प्रतिशत का आरओआई (निवेश पर वापसी) प्राप्त किया जा सकता है। सर्वोत्तम स्थिति में, यह आरओआई 761 प्रतिशत तक भी पहुँच सकता है। इस एकीकरण से औसत लेन-देन आकार में 10 से 30 प्रतिशत की वृद्धि हो सकती है, जिससे राजस्व में प्रत्यक्ष वृद्धि हो सकती है। उदाहरण के लिए, AI-संचालित चैटबॉट प्रणाली में €50,000 का निवेश करने वाली कंपनी सालाना 1,200 घंटे मैन्युअल ग्राहक सहायता बचाती है, जो €75,000 कार्मिक लागत के बराबर है। इसलिए, पहले वर्ष में ही ROI 50 प्रतिशत है।

निवेश लागतों में न केवल सॉफ़्टवेयर लाइसेंस, हार्डवेयर और विकास जैसी स्पष्ट मदें शामिल हैं, बल्कि अक्सर कम करके आंके जाने वाले कारक भी शामिल हैं: मौजूदा प्रणालियों में एकीकरण, कर्मचारी प्रशिक्षण, परिवर्तन प्रबंधन, निरंतर रखरखाव और समर्थन, साथ ही अनुपालन और डेटा सुरक्षा लागतें। छिपी हुई लागतें परियोजना प्रबंधन प्रयासों, परिवर्तन के दौरान अस्थायी उत्पादकता हानि और आवश्यक प्रक्रिया समायोजनों से उत्पन्न होती हैं।

सफल कंपनियाँ ROI मापने के लिए विशिष्ट KPI निर्धारित करती हैं जो उनके व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप हों। इनमें AI कार्यान्वयन से पहले और बाद में प्रति इकाई लागत, स्वचालित प्रक्रियाओं (मौद्रिक रूप से मूल्यांकित) के माध्यम से समय की बचत, त्रुटि दर में कमी और गुणवत्ता में सुधार, उपयोगकर्ता स्वीकृति और उत्पादकता पर इसका प्रभाव, और ग्राहक संतुष्टि स्कोर शामिल हैं। इन संकेतकों की निरंतर निगरानी, ​​यदि AI परियोजनाएँ अपेक्षित परिणाम नहीं देती हैं, तो लक्षित सुधारात्मक कार्रवाई को सक्षम बनाती है।

के लिए उपयुक्त:

• AI में निवेश करने से पहले: सफल परियोजनाओं के 4 मूक हत्यारों की पहचान करें

परिवर्तन प्रबंधन एक कम आंका गया सफलता कारक है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का आगमन मुख्यतः एक तकनीकी परिवर्तन नहीं, बल्कि एक संगठनात्मक और सांस्कृतिक परिवर्तन है। केवल तकनीकी कार्यान्वयन ही सफलता की गारंटी नहीं है। कंपनी के भीतर एक व्यापक सांस्कृतिक बदलाव की आवश्यकता है, जो केवल प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन के माध्यम से ही सुनिश्चित किया जा सकता है। अधिकांश असफल कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाएँ स्वयं तकनीक के कारण नहीं, बल्कि स्वीकृति की कमी, अपर्याप्त संगठनात्मक तैयारी और प्रबंधन की प्रतिबद्धता की कमी के कारण विफल होती हैं।

सांस्कृतिक परिवर्तन की दिशा में पहला कदम जागरूकता और शिक्षा है। कर्मचारियों और प्रबंधकों को यह समझना होगा कि कंपनी के लिए एआई क्यों प्रासंगिक है और यह रणनीतिक लक्ष्यों को प्राप्त करने में कैसे योगदान देता है। कार्यशालाएँ, प्रशिक्षण सत्र और सूचनात्मक कार्यक्रम ज्ञान प्रदान करने और चिंताओं का समाधान करने के प्रभावी साधन हैं। कई कर्मचारियों को नौकरी छूटने या नई तकनीकों से अभिभूत होने का अस्पष्ट भय होता है। यथार्थवादी प्रभावों और अवसरों के बारे में खुला संवाद प्रतिरोध को कम करता है।

एआई कौशल को बढ़ावा देना तकनीकी विशेषज्ञता से कहीं आगे जाता है। जहाँ डेटा वैज्ञानिकों और एआई डेवलपर्स को गहन तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता होती है, वहीं व्यावसायिक विभागों को भी सार्थक उपयोग के मामलों की पहचान करने और एआई प्रणालियों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए एक बुनियादी समझ विकसित करने की आवश्यकता होती है। इस संबंध में, अनुकूलित प्रशिक्षण कार्यक्रम और बाहरी विशेषज्ञों के साथ सहयोग अमूल्य हो सकते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रशिक्षण को एक बार की घटना के रूप में नहीं, बल्कि एक सतत प्रक्रिया के रूप में देखा जाना चाहिए।

संरचनाओं और प्रक्रियाओं में बदलाव अक्सर ज़रूरी होता है। पारंपरिक पदानुक्रमित निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ और काम करने के कठोर तरीके, चुस्त एआई विकास और उसके पुनरावृत्तीय सुधार चक्रों के साथ असंगत हैं। कंपनियों को काम करने के पारंपरिक तरीकों पर सवाल उठाने और नए, ज़्यादा चुस्त तरीकों को अपनाने के लिए तैयार रहना चाहिए। इसमें नए संचार माध्यमों को शामिल करना, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना, या वर्कफ़्लो को नया स्वरूप देना शामिल हो सकता है। विषय-वस्तु विशेषज्ञता को तकनीकी कौशल के साथ जोड़ने वाली क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमें विशेष रूप से प्रभावी साबित हुई हैं।

एआई के सांस्कृतिक एकीकरण के लिए एक खुली और नवोन्मेषी मानसिकता की आवश्यकता है जो डेटा के मूल्य और डेटा-आधारित निर्णय लेने की क्षमता को पहचाने। एआई को एक बाहरी तत्व के रूप में नहीं, बल्कि कॉर्पोरेट संस्कृति के एक अभिन्न अंग के रूप में देखा जाना चाहिए। प्रयोग और आजीवन सीखने की संस्कृति को बढ़ावा देना आवश्यक है। कर्मचारियों को नई तकनीकों को आज़माने, गलतियों को स्वीकार करने और उनसे सीखने के लिए प्रोत्साहित किया जाना चाहिए।

सांस्कृतिक परिवर्तन प्रक्रिया में नेताओं की महत्वपूर्ण भूमिका होती है। उन्हें न केवल दृष्टिकोण और रणनीति निर्धारित करनी चाहिए, बल्कि आदर्श के रूप में भी कार्य करना चाहिए और एआई-उन्मुख संस्कृति के मूल्यों को अपनाना चाहिए। नेतृत्व विकास कार्यक्रम आवश्यक जागरूकता और कौशल बढ़ाने में मदद कर सकते हैं। शीर्ष प्रबंधन की स्पष्ट प्रतिबद्धता के बिना, एआई परियोजनाओं में आवश्यक गति का अभाव होता है। मध्यम आकार की निर्माण कंपनियाँ, जिन्होंने सूचना सत्रों, लक्षित प्रशिक्षण और कार्यान्वयन प्रक्रिया में कर्मचारियों की भागीदारी सहित व्यापक परिवर्तन प्रबंधन दृष्टिकोणों के माध्यम से स्वीकृति में उल्लेखनीय वृद्धि की है, इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करती हैं।

वैश्विक प्रतिस्पर्धा में जर्मनी की स्थिति

एआई विकास की अंतर्राष्ट्रीय तुलनाओं में, जर्मनी की स्थिति अस्पष्ट है। वैश्विक एआई सूचकांक के अनुसार, संघीय गणराज्य समग्र रूप से सातवें स्थान पर है: एक ठोस परिणाम, लेकिन फिर भी अमेरिका, चीन, सिंगापुर और कई यूरोपीय देशों जैसे अग्रणी देशों से पीछे। यह रैंकिंग जर्मन एआई पारिस्थितिकी तंत्र की ताकत और कमजोरियों, दोनों को दर्शाती है। जर्मनी एआई अनुसंधान में दुनिया के अग्रणी देशों में से एक है। विश्वविद्यालय, संस्थान और दक्षता केंद्र मशीन लर्निंग से लेकर नैतिक मुद्दों तक, महत्वपूर्ण आधारभूत कार्य कर रहे हैं। आईटी पेशेवरों के प्रशिक्षण में जर्मनी दुनिया भर में तीसरे स्थान पर है।

हालाँकि, अनुसंधान और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच एक अंतर मौजूद है। जर्मनी वैज्ञानिक निष्कर्षों को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में बदलने के लिए संघर्ष कर रहा है। एआई अवसंरचना के मामले में इसे हासिल करने की एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है: वैश्विक एआई सूचकांक में, जर्मनी इस क्षेत्र में केवल 13वें स्थान पर है। मुख्य मुद्दे कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा उपलब्धता हैं। एआई अनुप्रयोगों के लिए उच्च-प्रदर्शन डेटा केंद्रों की क्षमता 2030 तक तीन गुना बढ़कर वर्तमान 1.6 गीगावाट से 4.8 गीगावाट हो जानी चाहिए। हालाँकि, वर्तमान में केवल 0.7 गीगावाट निर्माणाधीन हैं और 1.3 गीगावाट विकास के चरण में हैं। इस 1.4 गीगावाट क्षमता के अंतर को पाटने के लिए, 2030 तक 60 बिलियन यूरो तक का निवेश करना होगा।

2015 के बाद से वैश्विक डेटा सेंटर क्षमता में जर्मनी की हिस्सेदारी लगभग एक तिहाई कम हो गई है। एआई में निवेश अमेरिका, ब्रिटेन, फ्रांस, अन्य यूरोपीय संघ के देशों और चीन जैसे देशों से काफी पीछे है। जर्मन कंपनियों के दृष्टिकोण से, अमेरिका और चीन वर्तमान में जनरेटिव एआई के क्षेत्र में अग्रणी हैं। 36 प्रतिशत कंपनियां अमेरिका और 32 प्रतिशत चीन को अग्रणी मानती हैं। केवल एक प्रतिशत जर्मन कंपनियां जर्मनी को अग्रणी स्थान देती हैं। यह आकलन जर्मन नीति निर्माताओं और व्यवसायों के सामने आने वाली कार्रवाई की आवश्यकता को उजागर करता है। 71 प्रतिशत कंपनियां जर्मन एआई प्रदाताओं के लिए अधिक समर्थन और डेटा सेंटरों में अधिक निवेश की मांग कर रही हैं।

मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, जर्मनी पाँच ज्ञात मॉडलों के साथ अंतरराष्ट्रीय स्तर पर चौथे स्थान पर है। हालाँकि, अमेरिका 61 मॉडलों के साथ शीर्ष पर है, उसके बाद चीन 15 मॉडलों के साथ दूसरे स्थान पर है। निवेश के मामले में यह अंतर और भी स्पष्ट है: 2023 में, अमेरिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों में लगभग 67 बिलियन यूरो की निजी पूंजी प्रवाहित हुई, जो चीन की तुलना में लगभग नौ गुना अधिक है। जहाँ अमेरिका में निवेश लगातार बढ़ रहा है, वहीं यूरोपीय संघ में 2022 से 44.2 प्रतिशत की गिरावट देखी गई है। जर्मनी में पाँच वर्षों के भीतर अपनी कंप्यूटिंग क्षमता को तिगुना करने की क्षमता है, लेकिन इसके लिए निर्णायक कार्रवाई की आवश्यकता है।

चीन के डीपसीक मॉडल जैसे विकासों के माध्यम से अमेरिका और चीन के बीच वैश्विक एआई दौड़ ने नई गति पकड़ी है। हालाँकि अमेरिका पारंपरिक रूप से बड़े पैमाने के भाषा मॉडल में अग्रणी रहा है, चीनी कंपनियाँ तेज़ी से आगे बढ़ रही हैं। माइक्रोसॉफ्ट से लेकर ओपनएआई तक, शीर्ष अधिकारियों ने मई 2025 में चेतावनी दी थी कि एआई में अमेरिका की बढ़त कुछ ही महीनों तक सिमट कर रह गई है। 2017 से, चीन 2030 तक अग्रणी एआई राष्ट्र बनने की घोषित रणनीति पर चल रहा है। गार्टनर के अनुसार, दुनिया के शीर्ष एआई शोधकर्ताओं में से 47 प्रतिशत चीन से हैं, जबकि अमेरिका से केवल 18 प्रतिशत। चीन अपने बुनियादी ढाँचे और अनुप्रयोगों का विस्तार अमेरिका की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से कर रहा है।

जर्मनी और यूरोप के लिए एक द्विध्रुवीय तकनीकी परिदृश्य उभर रहा है। एक गुट पश्चिमी डेटा मानकों के साथ Nvidia और ARM जैसी अमेरिकी तकनीकों के इर्द-गिर्द बन रहा है, जबकि दूसरा गुट Huawei Ascend और RISC-V के साथ चीन के पारिस्थितिकी तंत्र के इर्द-गिर्द घूम रहा है। जर्मनी जैसे देशों के लिए तटस्थता लगातार असंभव होती जा रही है। अब सवाल यह नहीं है कि जर्मनी इस स्तर तक पहुँच पाएगा या नहीं, बल्कि यह है कि वह खुद को किस तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र में रखता है और इस प्रक्रिया में अपनी संप्रभुता कैसे बनाए रख सकता है।

जर्मन कंपनियों के लिए रणनीतिक पाठ्यक्रम निर्धारण

जर्मनी एक रणनीतिक मोड़ का सामना कर रहा है। जर्मनी में एआई बाज़ार 2025 तक नौ अरब यूरो से ज़्यादा और 2031 तक 37 अरब यूरो तक पहुँचने का अनुमान है, जो 25 प्रतिशत से ज़्यादा की वार्षिक वृद्धि दर दर्शाता है। हालाँकि, यह वृद्धि समान रूप से वितरित नहीं होगी। जो कंपनियाँ अभी एआई में निवेश करेंगी, विशेषज्ञता हासिल करेंगी और अपने संगठनों में बदलाव लाएँगी, उन्हें निर्णायक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलेगा। जो कंपनियाँ हिचकिचाएँगी, उनके पीछे छूट जाने का ख़तरा है। अग्रणी और पिछड़ों के बीच की खाई तेज़ी से चौड़ी होती जा रही है।

सफल एआई परिवर्तन के लिए केवल तकनीकी कार्यान्वयन से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए कई स्तंभों वाली एक समग्र रणनीति की आवश्यकता होती है: पहला, एक स्पष्ट दृष्टि, परिभाषित लक्ष्यों और प्राथमिकता वाले उपयोग के मामलों के साथ रणनीतिक संरेखण। शीर्ष प्रबंधन स्तर पर रणनीतिक समन्वय के बिना, एआई पहल स्थायी प्रभाव के बिना अलग-थलग समाधान बनकर रह जाती हैं। दूसरा, विशेषज्ञता और परामर्श के केंद्र के रूप में एआई उत्कृष्टता केंद्रों के साथ परिचालन कार्यान्वयन, मानकीकृत परियोजना प्रबंधन विधियाँ, पुन: प्रयोज्य एआई घटक और सक्रिय ज्ञान प्रबंधन। तीसरा, स्पष्ट शासन संरचनाओं के साथ जोखिम और अनुपालन, यूरोपीय संघ के एआई विनियमन के अनुसार जोखिम वर्गीकरण, डेटा सुरक्षा अनुपालन और नैतिक दिशानिर्देश।

चौथे स्तंभ में तकनीकी अवसंरचना शामिल है, जिसमें स्केलेबल क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, मज़बूत डेटा पाइपलाइन, MLOps प्रक्रियाएँ और निरंतर निगरानी शामिल है। पाँचवाँ स्तंभ लोगों और संस्कृति को शामिल करता है, जिसमें व्यवस्थित कौशल विकास, परिवर्तन प्रबंधन, प्रयोग की संस्कृति को बढ़ावा देना और नेतृत्व की प्रतिबद्धता शामिल है। एआई परिवर्तन तभी सफल हो सकता है जब सभी पाँच स्तंभ एक साथ मिलकर काम करें।

कंपनियों को ऐसे प्रबंधनीय पायलट प्रोजेक्ट्स से शुरुआत करनी चाहिए जो ठोस लाभ का वादा करते हों, लेकिन व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण न हों। चरणबद्ध दृष्टिकोण जोखिमों को कम करता है और स्वीकृति को बढ़ावा देता है। सफल पायलट प्रोजेक्ट्स आगे की पहलों के लिए विश्वास और गति प्रदान करते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि पायलट प्रोजेक्ट्स को शुरू से ही स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया जाना चाहिए। तकनीकी आर्किटेक्चर, डेटा प्रक्रियाएँ और संगठनात्मक एकीकरण उत्पादन के लिए तैयार होने चाहिए। एआई कार्यान्वयन एक बार की परियोजना नहीं है, बल्कि निरंतर सीखने और अनुकूलन के साथ एक सतत अनुकूलन प्रक्रिया है।

यूरोपीय संघ के एआई विनियमन और जीडीपीआर सहित नियामक ढाँचा, शुरुआत में बोझ लग सकता है, लेकिन यह अवसर भी प्रदान करता है। जो लोग पारदर्शिता, प्रलेखित प्रक्रियाओं और सक्रिय जोखिम प्रबंधन में अभी निवेश कर रहे हैं, वे विश्वसनीय और प्रतिस्पर्धी एआई अनुप्रयोगों की नींव रख रहे हैं। डेटा सुरक्षा और एआई जोखिम मूल्यांकन के बीच संबंध दर्शाता है कि स्पष्ट प्रक्रियाएँ और परिभाषित ज़िम्मेदारियाँ न केवल नवाचार को नियंत्रित करने में सक्षम बनाती हैं, बल्कि रणनीतिक रूप से आकार देने में भी सक्षम बनाती हैं। जो कंपनियाँ अनुपालन को एक बाधा के बजाय एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में देखती हैं, वे स्वयं को विश्वसनीय भागीदार के रूप में स्थापित करती हैं।

प्रचार से परे यथार्थवादी भविष्य की संभावनाएं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से जर्मन अर्थव्यवस्था का परिवर्तन अभी शुरू ही हुआ है। अगले पाँच साल बेहद महत्वपूर्ण होंगे। पूर्वानुमानों के अनुसार, 2026 और 2030 के बीच, 40 प्रतिशत तक मध्यम आकार के व्यवसाय अपने दैनिक कार्यों, विशेष रूप से बिक्री, वित्त और मानव संसाधन में, एकीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण अपना लेंगे। जिन कंपनियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पूरी तरह से एकीकृत कर लिया है, उनका अनुपात वर्तमान नौ प्रतिशत से काफ़ी बढ़ जाएगा। आने वाले वर्षों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रुझानों में स्वचालित सामग्री निर्माण के लिए जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता, 24/7 सहायता के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता ग्राहक सेवा, बिक्री पूर्वानुमान के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण, अति-वैयक्तिकरण के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता विपणन, स्वचालित लेखांकन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता भर्ती, और बुद्धिमान कारखानों के साथ स्मार्ट विनिर्माण शामिल हैं।

श्रम बाजार पर इसका प्रभाव विविध होगा। मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट के अनुसार, 2030 तक, जनरेटिव एआई सहित, तकनीक द्वारा वर्तमान कार्य घंटों का लगभग 30 प्रतिशत स्वचालित किया जा सकता है। हालाँकि, इसका मतलब बड़े पैमाने पर नौकरियों का नुकसान नहीं है, बल्कि नौकरी के स्वरूप में बदलाव है। नियमित कार्य गायब हो जाएँगे, जबकि उच्च-मूल्य, अधिक रचनात्मक और अधिक रणनीतिक कार्यों की माँग बढ़ेगी। जर्मनी में पहले से ही 13 प्रतिशत कर्मचारियों ने एआई के कारण अपनी नौकरी खोने की सूचना दी है, जो वैश्विक औसत के अनुरूप है। साथ ही, नई नौकरी के स्वरूप और योग्यता संबंधी आवश्यकताएँ भी उभर रही हैं।

समग्र आर्थिक उत्पादकता के प्रभाव स्पष्ट दिखाई देंगे, लेकिन वे चमत्कार नहीं करेंगे। 2025 और 2030 के बीच वार्षिक उत्पादकता वृद्धि 0.4 से 0.9 प्रतिशत और 2030 और 2040 के बीच 1.2 प्रतिशत तक बढ़ सकती है। यह एक महत्वपूर्ण सुधार होगा जो जर्मनी की प्रतिस्पर्धात्मकता को मज़बूत करेगा और जनसांख्यिकीय परिवर्तन के प्रभावों को कम करने में मदद करेगा। हालाँकि, उत्पादकता में चमत्कार, जैसा कि कुछ लोगों ने आशा व्यक्त की थी, साकार नहीं होगा। एआई आर्थिक विकास का एक महत्वपूर्ण, लेकिन एकमात्र चालक नहीं है। शिक्षा, बुनियादी ढाँचे और नवाचार क्षमता में निवेश आवश्यक है।

एआई विकास का भू-राजनीतिक आयाम और भी महत्वपूर्ण होता जाएगा। अमेरिका और चीन के बीच तकनीकी प्रतिस्पर्धा जर्मनी और यूरोप को रणनीतिक रुख अपनाने के लिए मजबूर कर रही है। तकनीकी संप्रभुता का प्रश्न और भी गंभीर होता जा रहा है: क्या यूरोप अपने स्वयं के एआई मॉडल, बुनियादी ढाँचे और मानक विकसित कर सकता है, या वह अमेरिकी या चीनी तकनीकों पर निर्भर रहेगा? डिजिटल यूरोप और यूरोएचपीसी जैसे कार्यक्रमों का उद्देश्य यूरोपीय एआई परियोजनाओं को उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग तक पहुँच प्रदान करना है। इन पहलों की सफलता वैश्विक एआई प्रतिस्पर्धा में जर्मनी और यूरोप की भूमिका निभाने की क्षमता निर्धारित करेगी।

आने वाले वर्ष यह दर्शाएँगे कि क्या जर्मनी अनुसंधान और शिक्षा में अपनी क्षमताओं को आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मक लाभों में बदल सकता है। दिशा अभी तय हो रही है। जो कंपनियाँ एआई को एक रणनीतिक मुद्दे के रूप में समझती हैं, उसे व्यवस्थित रूप से संबोधित करती हैं और अपने संगठनों में बदलाव लाती हैं, वे अपनी भविष्य की व्यवहार्यता सुनिश्चित करेंगी। जो कंपनियाँ एआई को लेकर हिचकिचाती हैं या उसे एक क्षणिक सनक मानकर खारिज कर देती हैं, उन्हें इसकी कीमत चुकानी पड़ेगी। प्रायोगिक चरण से उत्पादक उपयोग तक का परिवर्तन अच्छी तरह से चल रहा है। जर्मनी तकनीकी एकीकरण और पिछड़ने के बीच एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। इसका निर्णय कॉर्पोरेट बोर्ड, प्रबंधन टीमों और मध्यम आकार के व्यवसायों पर निर्भर है जो आज भविष्य की दिशा तय कर रहे हैं।

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

यहां आप सीखेंगे कि आपकी कंपनी कैसे अनुकूलित AI समाधानों को शीघ्रता से, सुरक्षित रूप से और बिना किसी उच्च प्रवेश बाधाओं के कार्यान्वित कर सकती है।

एक प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए आपका सर्वांगीण, चिंतामुक्त पैकेज है। जटिल तकनीक, महंगे बुनियादी ढाँचे और लंबी विकास प्रक्रियाओं से निपटने के बजाय, आपको एक विशेषज्ञ भागीदार से आपकी ज़रूरतों के अनुरूप एक टर्नकी समाधान प्राप्त होता है – अक्सर कुछ ही दिनों में।

एक नज़र में मुख्य लाभ:

⚡ तेज़ क्रियान्वयन: विचार से लेकर कार्यान्वयन तक महीनों नहीं, बल्कि कुछ ही दिनों में। हम ऐसे व्यावहारिक समाधान प्रदान करते हैं जो तत्काल मूल्य प्रदान करते हैं।

🔒 अधिकतम डेटा सुरक्षा: आपका संवेदनशील डेटा आपके पास ही रहता है। हम तृतीय पक्षों के साथ डेटा साझा किए बिना सुरक्षित और अनुपालन प्रसंस्करण की गारंटी देते हैं।

💸 कोई वित्तीय जोखिम नहीं: आप केवल परिणामों के लिए भुगतान करते हैं। हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर या कार्मिकों में उच्च अग्रिम निवेश पूरी तरह से समाप्त हो जाता है।

🎯 अपने मुख्य व्यवसाय पर ध्यान केंद्रित करें: उस पर ध्यान केंद्रित करें जिसमें आप सबसे अच्छे हैं। हम आपके AI समाधान के संपूर्ण तकनीकी कार्यान्वयन, संचालन और रखरखाव का प्रबंधन करते हैं।

📈 भविष्य-सुरक्षित और स्केलेबल: आपका AI आपके साथ बढ़ता है। हम निरंतर अनुकूलन और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करते हैं, और मॉडलों को नई आवश्यकताओं के अनुसार लचीले ढंग से अनुकूलित करते हैं।

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• प्रबंधित एआई समाधान - औद्योगिक एआई सेवाएँ: सेवा, औद्योगिक और यांत्रिक इंजीनियरिंग क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा की कुंजी

Konrad Wolfenstein

मुझे आपके निजी सलाहकार के रूप में सेवा करने में खुशी होगी।

मुझे वोल्फेंस्टीन v Xpert.digital संपर्क

मुझे +49 89 674 804 (म्यूनिख) कॉल करें

Linkedin
 

व्यवसाय विकास, बिक्री और विपणन में हमारी वैश्विक उद्योग और व्यावसायिक विशेषज्ञता - छवि: Xpert.Digital

उद्योग फोकस: बी2बी, डिजिटलीकरण (एआई से एक्सआर तक), मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स, नवीकरणीय ऊर्जा और उद्योग

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• एक्सपर्ट बिजनेस हब

अंतर्दृष्टि और विशेषज्ञता वाला एक विषय केंद्र:

• वैश्विक और क्षेत्रीय अर्थव्यवस्था, नवाचार और उद्योग-विशिष्ट रुझानों पर ज्ञान मंच
• हमारे फोकस क्षेत्रों से विश्लेषण, आवेगों और पृष्ठभूमि जानकारी का संग्रह
• व्यापार और प्रौद्योगिकी में वर्तमान विकास पर विशेषज्ञता और जानकारी के लिए एक स्थान
• उन कंपनियों के लिए विषय केंद्र जो बाज़ार, डिजिटलीकरण और उद्योग नवाचारों के बारे में जानना चाहती हैं