अमेरिका में प्रबंधित एआई: एआई के मौजूदा प्रचार में लगभग हर कोई किस बात को नजरअंदाज कर रहा है?
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Google पर Xpert.Digital को प्राथमिकता देंⓘप्रकाशित तिथि: 29 अगस्त, 2026 / अद्यतन तिथि: 29 अगस्त, 2026 – लेखक: Konrad Wolfenstein
अमेरिका में प्रबंधित एआई: एआई के मौजूदा क्रेज में लगभग हर कोई किस बात को नजरअंदाज कर रहा है – चित्र: Xpert.Digital
सर्वश्रेष्ठ भाषा मॉडल को भूल जाइए: एआई की असली लड़ाई कहीं और ही जीती जाएगी।
बहुत जोखिम भरा, बहुत जटिल: यही असली कारण है कि अमेरिकी निगम अब अपनी एआई को आउटसोर्स कर रहे हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर सार्वजनिक चर्चा आमतौर पर शानदार भाषा मॉडल, विशाल डेटा केंद्रों और प्रमुख तकनीकी दिग्गजों के बीच अरबों डॉलर की होड़ के इर्द-गिर्द घूमती है। लेकिन इस चकाचौंध से दूर, अमेरिकी अर्थव्यवस्था में एक शांत लेकिन गहरा परिवर्तन हो रहा है। अब ध्यान केवल मॉडल विकसित करने पर नहीं, बल्कि रोजमर्रा के व्यापार में उनके सुचारू, सुरक्षित और लाभदायक संचालन पर है: जिसे प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (मैनेज्ड एआई) कहा जाता है। कुशल श्रमिकों की भारी कमी, परिचालन लागत में भारी वृद्धि और लगातार जटिल होते नियामक परिदृश्य के कारण, अमेरिकी निगम अपने एल्गोरिदम का नियंत्रण विशेष सेवा प्रदाताओं को सौंप रहे हैं। यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि वास्तविक एआई उछाल दिखने में महत्वहीन लगने वाले रखरखाव और संचालन व्यवसाय में क्यों हो रहा है, विश्लेषकों द्वारा बताए गए सामान्य आंकड़ों से जुड़े मिथकों का खंडन करता है, और यह बताता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की इस नई अर्थव्यवस्था में वास्तव में कौन लाभ कमा रहा है।.
अमेरिका की कंपनियों ने अपने एल्गोरिदम का नियंत्रण तीसरे पक्ष को बहुत पहले ही क्यों सौंप दिया है?
अमेरिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर होने वाली सार्वजनिक बहस लगभग पूरी तरह से भाषा मॉडल, डेटा केंद्रों और प्रमुख प्लेटफॉर्म प्रदाताओं के बीच प्रतिस्पर्धा के इर्द-गिर्द घूमती है। जिस चीज़ पर ध्यान नहीं दिया जा रहा है, वह एक ऐसा बाज़ार है जो शायद सबसे शक्तिशाली मॉडल की प्रतिस्पर्धा से भी कहीं अधिक आर्थिक रूप से महत्वपूर्ण है: दैनिक व्यावसायिक कार्यों में इन प्रणालियों का संचालन। प्रबंधित एआई, यानी उत्पादक एआई अनुप्रयोगों का निरंतर, संविदात्मक रूप से सुरक्षित प्रबंधन, कुछ ही वर्षों में एक विशिष्ट विषय से अमेरिकी सेवा क्षेत्र के सबसे तेज़ी से बढ़ते क्षेत्रों में से एक बन गया है। जो कोई भी यह समझना चाहता है कि आने वाले वर्षों में अमेरिकी अर्थव्यवस्था किस दिशा में जा रही है, उसे न केवल यह पूछना होगा कि सर्वश्रेष्ठ मॉडल कौन बनाता है, बल्कि यह भी कि उन्हें कौन चालू रखता है, उनकी निगरानी करता है, उन्हें सुरक्षित रखता है और संकट की स्थिति में उनकी ज़िम्मेदारी कौन लेता है।.
प्रयोग से अनिवार्य संचालन तक: बाजार का पुनर्गठन कैसे हो रहा है
एक बार के एआई कार्यान्वयन और निरंतर चलने वाली प्रणाली के बीच का अंतर तकनीकी लग सकता है, लेकिन आर्थिक दृष्टि से यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। कार्यान्वयन परामर्श एक कार्यशील प्रोटोटाइप के हस्तांतरण के साथ समाप्त होता है। प्रबंधित एआई ठीक वहीं से शुरू होता है जहां यह हस्तांतरण समाप्त होता है और इसमें निगरानी, प्रशिक्षण और अनुमान प्रणालियों का निरंतर संचालन, शासन प्रक्रियाएं, लागत नियंत्रण, स्वायत्त एजेंटों का समन्वय और घटना प्रतिक्रिया शामिल हैं - ये सभी अनुबंध में सहमत सेवा स्तरों के अंतर्गत आते हैं। यह बदलाव आकस्मिक नहीं है, बल्कि परिपक्वता प्रक्रिया का तार्किक परिणाम है: जिन कंपनियों ने शुरू में पायलट परियोजनाओं के साथ प्रयोग किया था, अब उन्हें उत्पादन प्रणालियों को स्थायी रूप से, सुरक्षित रूप से और किफायती तरीके से संचालित करने की चुनौती का सामना करना पड़ रहा है, और बहुत कम कंपनियों के पास इसे अकेले पूरा करने के लिए पर्याप्त आंतरिक कर्मचारी हैं।.
कौशल की यह कमी, बढ़ते नियामक दबाव और एआई की लागतों और मॉडल में होने वाले बदलावों को लगातार प्रबंधित करने की जटिलता के कारण आउटसोर्स किए गए ऑपरेशनों की मांग बढ़ रही है। अमेज़न, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, आईबीएम और ओरेकल जैसी बड़ी कंपनियां तेजी से अपने स्वयं के प्रबंधित इन्फरेंस समाधान तैयार कर रही हैं, जबकि सिस्टम इंटीग्रेटर और पारंपरिक कंसल्टिंग फर्म ऑपरेशन, गवर्नेंस और उद्योग-विशिष्ट उपयोग मामलों को संभाल रही हैं। इन दोनों क्षेत्रों के बीच एक हाइब्रिड इकोसिस्टम उभर रहा है, जिसमें प्लेटफॉर्म कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करता है और सेवा प्रदाता सुचारू और नियमों के अनुरूप संचालन की जिम्मेदारी लेता है।.
वाशिंगटन और वॉल स्ट्रीट से अरबों डॉलर का समर्थन मिल रहा है
पिछले बारह महीनों के राजनीतिक और आर्थिक माहौल ने इस प्रवृत्ति को और भी तेज़ कर दिया है। जून 2026 में, सरकार ने उन्नत एआई नवाचार और सुरक्षा को बढ़ावा देने के लिए एक कार्यकारी आदेश पर हस्ताक्षर किए, जिसमें विशेष रूप से उच्च प्रदर्शन वाले मॉडलों के स्वैच्छिक पूर्व-अनुमोदन का प्रावधान है और एआई साइबर सुरक्षा के लिए एक क्लियरिंगहाउस की स्थापना की गई है, साथ ही संघीय एजेंसियों और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के लिए साइबर सुरक्षा और सूचना सुरक्षा एजेंसी (सीआईएसए) के दिशानिर्देश भी शामिल हैं। दिसंबर 2025 की शुरुआत में ही, सरकार ने एक अन्य कार्यकारी आदेश और एक विशेष रूप से गठित कानूनी विभाग के माध्यम से, एक समान, न्यूनतम बोझिल संघीय ढांचा लागू करने का प्रयास किया, साथ ही साथ अलग-अलग राज्यों में भिन्न-भिन्न नियमों के खिलाफ कानूनी रूप से अपना बचाव भी किया। कई राज्यों में एआई सिस्टम संचालित करने वाली कंपनियों के लिए, संघीय नीति और राज्य कानूनों के बढ़ते जाल का यह सह-अस्तित्व महत्वपूर्ण कानूनी अनिश्चितता पैदा करता है, जो बदले में विशेष शासन सेवाओं की मांग को बढ़ावा देता है।.
इसके समानांतर, बाजार विश्लेषक विस्फोटक वृद्धि का अनुमान लगा रहे हैं। मई 2026 में प्रकाशित एक पूर्वानुमान के अनुसार, चालू वर्ष में वैश्विक एआई खर्च लगभग 2.59 ट्रिलियन डॉलर होगा, जो पिछले वर्ष की तुलना में 47 प्रतिशत अधिक है, जिसमें अकेले एआई सेवाओं का हिस्सा लगभग 585 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है। विश्लेषकों ने स्पष्ट रूप से 2026 को एक महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में पहचाना है, जिस पर निवेश का भार हाइपरस्केलर्स के पूंजीगत व्यय से हटकर कंपनियों के परिचालन बजट पर आ जाएगा। अगस्त 2026 में प्रस्तुत एक बाजार विश्लेषण इस सिद्धांत का समर्थन एक उल्लेखनीय अवलोकन के साथ करता है: 2025 की शुरुआत में ही, एआई मॉडल के निरंतर संचालन, यानी प्रबंधित अनुमान पर खर्च, नए मॉडल के प्रशिक्षण पर खर्च से पहली बार अधिक हो गया, जो 16.3 बिलियन डॉलर की तुलना में 23.1 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया। यह बदलाव अनुसंधान-आधारित अर्थव्यवस्था से परिचालन-आधारित अर्थव्यवस्था में संक्रमण का प्रतीक है।.
असल में भुगतान कौन करता है: विश्लेषकों के विज्ञापन ब्रोशरों के पीछे की सच्चाई पर एक नजर
स्पष्ट रैंकिंग कितनी भी आकर्षक क्यों न लगे, उपलब्ध आंकड़े गहन विश्लेषण में खरे नहीं उतरते। अमेरिका में कौन से उद्योग एआई सिस्टम के संचालन पर सबसे अधिक खर्च करते हैं, इस बारे में कोई आधिकारिक, मानकीकृत आंकड़े उपलब्ध नहीं हैं। विभिन्न बाजार अनुसंधान फर्मों के निष्कर्ष उनकी परिभाषाओं और कार्यप्रणालियों के आधार पर विरोधाभासी हैं। एक अध्ययन में वित्तीय और बीमा क्षेत्र को स्पष्ट रूप से अग्रणी बताया गया है, जिसकी स्वायत्त एआई एजेंटों के लिए अमेरिकी बाजार में एक चौथाई से अधिक हिस्सेदारी है। वेंचर कैपिटल के दृष्टिकोण पर आधारित एक अन्य अध्ययन में स्वास्थ्य सेवा को जनरेटिव एआई के क्षेत्र में सबसे बड़ा खर्च करने वाला क्षेत्र बताया गया है, जिसका अनुमानित आंकड़ा अकेले 2025 में लगभग 1.5 बिलियन डॉलर था। जनगणना ब्यूरो के आधिकारिक सर्वेक्षणों पर आधारित एक तीसरे विश्लेषण से पता चलता है कि - केवल उपयोग दर के आधार पर - सूचना क्षेत्र लगभग 40 प्रतिशत के साथ और वित्तीय क्षेत्र लगभग 34 प्रतिशत के साथ अग्रणी हैं, जबकि स्वास्थ्य सेवा वास्तविक परिचालन अनुप्रयोग में काफी पीछे है।.
ये विसंगतियाँ आकस्मिक नहीं हैं, बल्कि परिभाषा की मूलभूत समस्या को दर्शाती हैं। जनरेटिव एआई पर खर्च की बात करने वाले अक्सर सॉफ्टवेयर लाइसेंस, एकमुश्त परामर्श परियोजनाएं, बुनियादी ढांचा लागत और वास्तविक संचालन को एक ही श्रेणी में रख देते हैं। उपयोग दर की बात करने वाले लोग आउटसोर्स किए गए कार्यों के लिए अनुबंध की मात्रा की जानकारी लेने वालों से अलग माप रहे हैं। इसके अलावा, जनगणना ब्यूरो द्वारा 2025 के अंत और 2026 के मध्य के बीच किए गए आधिकारिक सर्वेक्षणों से पता चलता है कि अमेरिकी कंपनियों में एआई का कुल उपयोग केवल 18 से 22 प्रतिशत है और यह मुख्य रूप से 250 से अधिक कर्मचारियों वाली बड़ी कंपनियों में केंद्रित है, जहां यह दर लगभग 37 प्रतिशत तक बढ़ जाती है। इसलिए, अमेरिकी अर्थव्यवस्था में एआई के व्यापक प्रसार का कोई सवाल ही नहीं उठता। पेशेवर रूप से संचालित एआई की मांग अब तक बड़े निगमों और ज्ञान-प्रधान उद्योगों तक ही सीमित रही है, जबकि छोटे और मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई), कई प्रदाताओं के आक्रामक विपणन के बावजूद, शायद ही कोई विश्वसनीय खरीद आंकड़े प्रस्तुत करते हैं।.
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परिचालनात्मक सेवा प्रदाताओं के लिए विनियमन एक अप्रत्यक्ष विकास इंजन के रूप में
पेशेवर रूप से प्रबंधित एआई सेवाओं की मांग का एक प्रमुख, अक्सर अनदेखा किया जाने वाला कारक, नियामक ढांचे में ही निहित है। बैंक और बीमा कंपनियां वर्षों से सख्त मॉडल जोखिम प्रबंधन आवश्यकताओं के अधीन हैं, जिन्हें नियामक जनरेटिव एआई और स्वायत्त एजेंटों पर भी स्पष्ट रूप से लागू करते हैं। शेयर बाजार नियामक ने 2026 के लिए साइबर सुरक्षा ऑडिट की घोषणा की है जिसमें एआई नियंत्रणों को स्पष्ट रूप से शामिल किया जाएगा। स्वास्थ्य सेवा में, सिद्धांत यह है कि किसी भी एआई प्रणाली द्वारा संरक्षित रोगी डेटा के किसी भी प्रसंस्करण पर अन्य प्रसंस्करण के समान ही डेटा सुरक्षा आवश्यकताएं लागू होती हैं। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि क्लाउड-आधारित भाषा मॉडल के उपयोग के लिए इस डेटा के प्रबंधन के संबंध में प्रदाता के साथ एक औपचारिक समझौते की आवश्यकता होती है। हालांकि एआई स्वास्थ्य सेवा के लिए कोई अलग कानून नहीं है, मौजूदा नियम प्रभावी रूप से प्रवेश में बाधा के रूप में कार्य करते हैं, जिससे कई अस्पताल और बीमा कंपनियां अपने एआई सिस्टम के संचालन को स्वयं प्रबंधित करने के बजाय विशेष, स्पष्ट रूप से अनुपालन करने वाले सेवा प्रदाताओं को आउटसोर्स करने के लिए मजबूर हो जाती हैं।.
संघीय स्तर पर भी, एक व्यापक एआई कानून का अभी भी अभाव है। इसके बजाय, नीति निर्माता मार्च 2026 में प्रस्तुत कार्यान्वयन नियमों और विधायी ढांचे के माध्यम से शासन करते हैं, जबकि व्यवहार में, एआई प्रणालियों के जोखिम प्रबंधन के लिए राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान का स्वैच्छिक ढांचा वास्तविक मानक के रूप में स्थापित हो चुका है। इसे अंतरराष्ट्रीय मानक आईएसओ 42001 द्वारा पूरक किया जाता है, जिसे कंपनियां अपने ग्राहकों को उचित शासन के प्रमाण के रूप में तेजी से प्रस्तुत करती हैं। यूरोपीय समानांतर दिलचस्प है: 2026 की गर्मियों में, यूरोपीय संघ ने तथाकथित "डिजिटल ओम्निबस" के हिस्से के रूप में, अपने एआई कानून के प्रमुख उच्च जोखिम वाले दायित्वों को क्रमशः 2027 के अंत और अगस्त 2028 तक स्थगित कर दिया। यह स्थगन यूरोपीय परिचालन वाली अमेरिकी कंपनियों को अल्पकालिक राहत प्रदान करता है, लेकिन अमेरिकी घरेलू बाजार में शासन सेवाओं की मूलभूत आवश्यकता को शायद ही बदलता है, क्योंकि वहां पहले से ही अलग, कभी-कभी अधिक सख्त, क्षेत्रीय नियम लागू हैं।.
व्यापार जगत के बड़े नाम और उनकी खामोश सत्ता का हस्तांतरण
प्रमुख कंसल्टिंग और आईटी सेवा कंपनियों के नवीनतम वित्तीय आंकड़ों पर एक नज़र डालने से उद्योग में शक्ति संतुलन में बदलाव की पुष्टि होती है। दुनिया की सबसे बड़ी कंसल्टिंग फर्मों में से एक में, चल रही सेवाओं से संबंधित कारोबार 2026 की तीसरी तिमाही में नौ अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक हो गया, जो इसके पारंपरिक, परियोजना-आधारित कंसल्टिंग कारोबार की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से बढ़ा। इसी अवधि के दौरान, अग्रणी प्रौद्योगिकी कंपनियों में से एक ने एआई से संबंधित बहुत अधिक ऑर्डर प्राप्त किए, जबकि उसका पारंपरिक कंसल्टिंग कारोबार स्थिर रहा - यही पैटर्न अन्य प्रतिस्पर्धियों में भी दोहराया गया। अगस्त 2026 में, एक पुरानी प्रौद्योगिकी कंपनी और भाषा मॉडल के एक प्रमुख प्रदाता ने सुरक्षित एंटरप्राइज़ समाधानों को संयुक्त रूप से लॉन्च करने के उद्देश्य से एक साझेदारी की घोषणा की; यह इस बात का संकेत है कि मॉडल डेवलपर्स और ऑपरेशन सेवा प्रदाताओं के बीच की रेखा तेज़ी से धुंधली होती जा रही है।.
भारतीय आईटी सेवा प्रदाता और अमेरिकी सिस्टम इंटीग्रेटर्स अरबों डॉलर के अनुबंध हासिल कर रहे हैं, खासकर वित्तीय और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों में। यह सवाल कि सेवाएं अमेरिका में स्थानीय स्तर पर प्रदान की जाती हैं या भारत में स्थित ऑफशोर केंद्रों के माध्यम से, संवेदनशील और विनियमित उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है और अब तक इस पर पर्याप्त दस्तावेजीकरण नहीं हुआ है। जुलाई 2026 में सामने आया एक बड़ा लेनदेन, जिसमें एक आईटी सेवा प्रदाता और एक बड़ी अमेरिकी स्वास्थ्य बीमा कंपनी शामिल थी और जिसका मूल्य 500 मिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक था, यह दर्शाता है कि पारंपरिक आईटी आउटसोर्सिंग और एआई सिस्टम के नए संचालन किस प्रकार आपस में गहराई से जुड़ गए हैं।.
सबसे बड़ा सवाल: क्या वास्तव में अधिकांश एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं?
पिछले एक साल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आर्थिक लाभों पर चल रही बहस में सबसे चर्चित आंकड़ों में से एक यह दावा रहा है कि जनरेटिव एआई के 95 प्रतिशत पायलट प्रोजेक्ट निवेश पर कोई उल्लेखनीय प्रतिफल नहीं दे पाए। मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से जुड़े एक अध्ययन से प्राप्त इस आंकड़े को अनगिनत मीडिया रिपोर्टों और बिक्री प्रस्तुतियों में बिना किसी स्वतंत्र सत्यापन के दोहराया गया है, जिसमें अंतर्निहित कार्यप्रणाली, नमूना आकार या शून्य प्रतिफल की सटीक परिभाषा का कोई सत्यापन नहीं किया गया है। आलोचकों का कहना है कि कई विक्रेता और परामर्श अध्ययन चुनिंदा, सुव्यवस्थित परियोजनाओं में 25 से 40 प्रतिशत तक लागत बचत की रिपोर्ट करते हैं, जो इस तकनीक की लगभग सार्वभौमिक विफलता के बिल्कुल विपरीत है। तकनीक की व्यापक विफलता की तुलना में कहीं अधिक सामान्य व्याख्या अधिक संभावित है: एक प्रभावशाली प्रदर्शन परियोजना और वास्तव में लाभदायक, स्थायी रूप से संचालित प्रणाली के बीच का अंतर मॉडल में नहीं, बल्कि एक अंतर्निहित परिचालन मॉडल की कमी में निहित है। प्रदर्शन और उत्पादन के बीच का यही अंतर वह व्यावसायिक आधार है जिस पर संपूर्ण प्रबंधित एआई उद्योग फलता-फूलता है।.
आउटसोर्सिंग और इन-हाउस डेवलपमेंट के बीच: निगमों की खामोश खाई युद्ध
हर कंपनी आउटसोर्सिंग के चलन का अनुसरण नहीं कर रही है। हालांकि अधिकारियों के सर्वेक्षणों से पता चलता है कि अधिकांश अमेरिकी कंपनियां स्वायत्त एआई एजेंटों के विस्तार के लिए बाहरी परिचालन भागीदारों को महत्वपूर्ण या यहां तक कि अनिवार्य मानती हैं, लेकिन एक विपरीत दृष्टिकोण भी उभर रहा है। बड़ी और आर्थिक रूप से मजबूत कंपनियां रणनीतिक रूप से महत्वपूर्ण क्षमताओं को तीसरे पक्ष को सौंपने के बजाय, तैयार सॉफ्टवेयर के बजाय अपने स्वयं के अनुकूलित एआई सिस्टम का निर्माण कर रही हैं। उपलब्ध डेटा अभी तक आउटसोर्स किए गए संचालन की तुलना में आंतरिक रूप से संचालित प्रणालियों के वास्तविक अनुपात का विश्वसनीय मात्रात्मक आकलन करने की अनुमति नहीं देता है, जिससे सार्वजनिक बहस एक निरर्थक ब्लैक-एंड-व्हाइट तर्क तक सीमित हो जाती है, भले ही अधिकांश कंपनियों में वास्तविकता संभवतः एक हाइब्रिड दृष्टिकोण है।.
विशेषज्ञों के बीच लगातार चर्चा में रहने वाली एक संबंधित समस्या वास्तविक परिचालन लागतों से जुड़ी है। कई कंपनियां अब तक कंप्यूटिंग शक्ति और मॉडल के उपयोग की निरंतर लागतों को वास्तविक उत्पादकता लाभों से व्यवस्थित रूप से जोड़ने में विफल रही हैं, जिससे एआई फिनऑप्स नामक एक नए क्षेत्र का उदय हुआ है, जो विशेष रूप से एआई परिचालन लागतों के वित्तीय प्रबंधन के लिए समर्पित है। बाजार विश्लेषक अब इस मुद्दे को पेशेवर परिचालन सेवा प्रदाताओं के प्रमुख मूल्य प्रस्तावों में से एक मानते हैं, साथ ही निरंतर गुणवत्ता आश्वासन, अंतर्निहित शासन और नीति-आधारित स्वचालन को भी।.
श्रम बाजार: आउटसोर्सिंग की लहर का असली कारण
एआई सिस्टम के संचालन को बाहरी सेवा प्रदाताओं को आउटसोर्स करने के निर्णय के पीछे अक्सर आंतरिक विशेषज्ञों की कमी ही मुख्य कारण होती है। 2026 के वसंत में किए गए श्रम बाजार विश्लेषणों से पता चलता है कि स्वास्थ्य सेवा, जो एआई की सबसे अधिक अपेक्षित आवश्यकता वाले क्षेत्रों में से एक है, इस परिवर्तन के लिए सबसे कम तैयार है। इसके विपरीत, 2026 की तीसरी तिमाही के कंपनी सर्वेक्षणों से पता चलता है कि पेशेवर सेवाओं और सॉफ्टवेयर कंपनियों जैसे ज्ञान-प्रधान क्षेत्रों में कर्मचारियों द्वारा एआई उपकरणों का वास्तविक साप्ताहिक उपयोग विशेष रूप से अधिक है, जबकि स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण और शिक्षा में यह काफी कम है। मांग और विशेषज्ञता के बीच यह अंतर बताता है कि परिचालन सेवाओं की मांग मॉडल विकास से हटकर परिचालन और आर्किटेक्चरल क्षमताओं की ओर क्यों बढ़ रही है: विशेषज्ञों की कमी नए मॉडल को प्रशिक्षित करने की बजाय उन विशेषज्ञों की है जो मौजूदा सिस्टम को सुरक्षित, किफायती और नियमों के अनुपालन में सुचारू रूप से चला सकते हैं।.
सार्वजनिक रूप से किस बात पर चर्चा होती है और वास्तव में क्या मायने रखता है
सोशल मीडिया और सार्वजनिक बहसों में जिन बातों पर ध्यान दिया जाता है और कंपनियों की खरीद प्रक्रियाओं में वास्तव में जो निर्णय लिए जाते हैं, उनमें भारी अंतर साफ नजर आता है। सार्वजनिक चर्चा लगभग पूरी तरह से डेटा केंद्रों, बिजली की खपत और बड़ी प्लेटफॉर्म कंपनियों द्वारा किए गए बुनियादी ढांचे के निवेश के विशाल पैमाने पर केंद्रित रहती है, जबकि अस्पतालों या बैंक शाखाओं में तैनात प्रणालियों के सुचारू संचालन के लिए वास्तव में कौन जिम्मेदार है, इस मूलभूत प्रश्न पर न के बराबर ध्यान दिया जाता है। वहीं दूसरी ओर, बाजार के निचले स्तर पर नए उत्पाद सामने आ रहे हैं, जिन्हें अक्सर स्टार्टअप द्वारा तथाकथित प्रबंधित एआई कर्मचारियों के रूप में बेचा जाता है। इन कर्मचारियों का उद्देश्य दंत चिकित्सालयों या स्थानीय सेवा प्रदाताओं जैसे छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों को अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने और ग्राहक सहायता जैसे सरल कार्यों से राहत देना है। विश्वसनीय राजस्व और कर्मचारी प्रतिधारण आंकड़ों की कमी के कारण, इन व्यावसायिक मॉडलों की व्यावहारिकता केवल विपणन वादों से परे कितनी है, यह अभी भी स्पष्ट नहीं है।.
गोपनीय कॉर्पोरेट डेटा के मामले में गैर-अमेरिकी मॉडलों और ऑफशोर ऑपरेशन केंद्रों के प्रति बढ़ता संदेह भी उल्लेखनीय है। घरेलू, पारदर्शी परिचालन संरचनाओं के प्रति यह प्राथमिकता मध्यम अवधि में विनियमित उद्योगों में उन प्रदाताओं के लिए एक प्रमुख अंतर साबित होने की संभावना है जो विश्वसनीय रूप से यह प्रदर्शित कर सकते हैं कि वे संवेदनशील डेटा को केवल संयुक्त राज्य अमेरिका के भीतर ही संसाधित करते हैं।.
रचनात्मकता के बजाय नियंत्रण पर दांव
अमेरिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आर्थिक कहानी को वर्तमान में दो अध्यायों में बताया जा रहा है। पहला अध्याय, जिसने जनता का काफी ध्यान आकर्षित किया है, तेजी से शक्तिशाली होते मॉडलों और विशाल अवसंरचना निवेशों से संबंधित है। दूसरा अध्याय, जो आर्थिक रूप से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है, इस बात से संबंधित है कि प्रायोगिक चरण से बाहर निकलने के बाद इन मॉडलों को रोजमर्रा की जिंदगी में कौन जिम्मेदारी से, सुरक्षित रूप से और किफायती तरीके से संचालित करेगा। उपलब्ध आंकड़े बताते हैं कि कुशल श्रमिकों की कमी, नियामक दबाव और इस बात की स्पष्ट समझ कि एक प्रभावशाली प्रोटोटाइप एक लाभदायक व्यवसाय मॉडल से बहुत दूर है, के कारण वास्तविक मूल्य सृजन तेजी से इस दूसरे, कहीं कम आकर्षक क्षेत्र की ओर स्थानांतरित हो रहा है। इस बाजार में सफल होने की चाह रखने वाले प्रदाताओं या कंपनियों के लिए सवाल यह नहीं है कि कौन सा मॉडल सबसे बुद्धिमान है, बल्कि यह है कि कौन सा संगठन इसे विश्वसनीय, अनुपालनपूर्ण और लागत प्रभावी तरीके से संचालित रख सकता है। यही बात, न कि अगले भाषा मॉडल का आकार, अंततः यह निर्धारित करेगी कि इस नई अर्थव्यवस्था में वास्तव में किसे लाभ होगा।.
बाज़ार की गतिशील प्रकृति के बावजूद, सावधानी बरतने की सलाह दी जाती है। उपलब्ध बाज़ार के आंकड़े मुख्य रूप से बड़ी परामर्श और विश्लेषण फर्मों द्वारा किए गए व्यावसायिक अध्ययनों से प्राप्त होते हैं, जिनमें प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिभाषाएँ काफी भिन्न होती हैं और शायद ही कभी यह खुलासा किया जाता है कि वास्तव में कितना हिस्सा विशुद्ध संचालन से संबंधित है, जबकि अन्य में सॉफ़्टवेयर, बुनियादी ढांचा या एकमुश्त परामर्श सेवाएं शामिल हैं। आज तक, प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सबसे अधिक मांग वाले उद्योगों की कोई विश्वसनीय, पद्धतिगत रूप से सुसंगत और स्वतंत्र रूप से सत्यापित रैंकिंग मौजूद नहीं है। ऐसी रैंकिंग के आधार पर निवेश संबंधी निर्णय लेने वाले किसी भी व्यक्ति को इस पद्धतिगत अस्पष्टता से अवगत होना चाहिए और प्रत्येक अध्ययन की अंतर्निहित मान्यताओं की आलोचनात्मक रूप से जांच करनी चाहिए, इससे पहले कि उन्हें स्थापित तथ्यों के रूप में स्वीकार किया जाए।.
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