उपभोक्ता सफलता एक धोखा | घोर निराशा: जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता कारखाने में विफल हो जाती है – चित्र: Xpert.Digital
क्या 2026 में एआई का पतन आसन्न है? निवेशक अब तक के सबसे महंगे बुलबुले की चेतावनी दे रहे हैं।
“सोच का भ्रम”: चैटजीपीटी का प्रचार-प्रसार फैक्ट्री में धराशायी क्यों हो गया
जहां एक ओर पूरी दुनिया चैटजीपीटी की रचनात्मक क्षमताओं पर आश्चर्यचकित है, वहीं वास्तविक अर्थव्यवस्था में एक बिल्कुल अलग ही घटनाक्रम चल रहा है। नए आंकड़ों से पता चलता है कि उद्योग में एआई क्रांति का सपना डिजिटल इतिहास की सबसे महंगी निराशा साबित होने की कगार पर है।.
सोने की खोज के बाद का असर अब भी बरकरार है। तीन साल से जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुर्खियों में छाया हुआ है, शेयर बाजार की कीमतें आसमान छू रही हैं और असीमित उत्पादकता के युग का आभास दे रहा है। लेकिन जो भी इन चकाचौंध भरी तकनीकी प्रदर्शनों के पीछे की सच्चाई को देखता है और यह समझता है कि असल मूल्य सृजन कहाँ होता है—उत्पादन केंद्रों, लॉजिस्टिक्स केंद्रों और उद्योग के लेखा-जोखा में—उसे एक कड़वी सच्चाई का सामना करना पड़ता है।.
निजी जीवन में उपयोगी चैटबॉट के रूप में काम करने वाली चीज़ें अक्सर औद्योगिक उत्पादन की जटिल प्रक्रियाओं में बुरी तरह विफल हो जाती हैं। आंकड़े चौंकाने वाले हैं: जहां तकनीकी दिग्गज कंपनियां डेटा केंद्रों में खरबों डॉलर का निवेश कर रही हैं, वहीं एमआईटी और मैककिन्से के हालिया अध्ययनों के अनुसार, कंपनियों में एआई के 95 प्रतिशत कार्यान्वयन अप्रभावी हैं। वादे के मुताबिक दक्षता में भारी वृद्धि के बजाय, हम निवेश पर कोई प्रतिफल प्राप्त किए बिना लागत में भारी वृद्धि देख रहे हैं।.
"सीखने की कमी" और डेटा रणनीतियों के अभाव से लेकर जर्मन लघु एवं मध्यम उद्यमों के पतन तक: यह लेख निर्ममता से उजागर करता है कि क्यों कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बुलबुला फूटने वाला है, क्यों कृत्रिम बुद्धिमत्ता अक्सर केवल "सोचने का भ्रम" पैदा करती है, और क्यों 2026 पूरे प्रौद्योगिकी क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण वर्ष होगा। व्यापक निराशा का विश्लेषण—और यह प्रश्न कि प्रचार के बाद क्या बचेगा।.
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चैटजीपीटी और जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लेकर तीन साल तक चले बेतहाशा प्रचार के बाद, एक महत्वपूर्ण मोड़ उभर रहा है। जिसे उत्पादकता क्रांति के रूप में पेश किया गया था, वह तेजी से तकनीकी अतिशयोक्ति के क्लासिक पैटर्न के रूप में सामने आ रहा है: प्रभावशाली प्रदर्शन के परिणाम गंभीर व्यावसायिक वास्तविकताओं से टकरा रहे हैं। जबकि दुनिया भर में लाखों लोग टेक्स्ट, इमेज और रोजमर्रा के डिजिटल कार्यों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर रहे हैं, वादा किया गया क्रांतिकारी बदलाव उन क्षेत्रों में साकार नहीं हो पाया है जहां वास्तविक आर्थिक मूल्य सृजन होता है—उत्पादन कक्षों, असेंबली लाइनों और जटिल औद्योगिक प्रक्रियाओं में।.
आंकड़े खुद ही सब कुछ बयां करते हैं। 2025 के मैकिन्ज़ी विश्लेषण से इस विसंगति की पूरी हद का पता चलता है: जहां 78 प्रतिशत कंपनियां अब किसी न किसी रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रही हैं, वहीं इतनी ही बड़ी संख्या में कंपनियां इसका कोई मापने योग्य लाभ नहीं देख पा रही हैं। मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ने अपने व्यापक अध्ययन में इससे भी आगे बढ़कर एक चौंकाने वाला निष्कर्ष निकाला है: सभी उद्यम एआई कार्यान्वयनों में से 95 प्रतिशत का लाभ-हानि विवरण पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। केवल पांच प्रतिशत पायलट परियोजनाएं ही परीक्षण चरण से वास्तविक उत्पादन की तैयारी तक पहुंच पाती हैं। यहां जो उभर रहा है वह कोई अस्थायी समायोजन कठिनाई नहीं है, बल्कि गहरी जड़ों वाली एक संरचनात्मक विफलता है जिसके दूरगामी परिणाम होंगे।.
उपभोक्ता सफलता एक धोखा है
निजी क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की व्यापक स्वीकृति ने एक खतरनाक भ्रम पैदा कर दिया है। ओपनएआई की रिपोर्ट के अनुसार, सितंबर 2025 तक चैटजीपीटी के साप्ताहिक उपयोगकर्ताओं की संख्या चौंका देने वाली 8 करोड़ थी, जो नवंबर 2023 से आठ गुना अधिक है। जर्मनी में, 64 प्रतिशत आबादी सप्ताह में कम से कम एक बार एआई-संचालित चैटबॉट या वॉयस असिस्टेंट का उपयोग करती है; 16 से 29 वर्ष की आयु वर्ग के लोगों में यह आंकड़ा बढ़कर 89 प्रतिशत हो जाता है। ये प्रभावशाली उपयोग दरें एक ऐसी तकनीक का आभास कराती हैं जिसने सफलतापूर्वक अपनी जगह बना ली है। हालांकि, वास्तविक मूल्य सृजन को देखते हुए यह धारणा पूरी तरह से भ्रामक है।.
उपभोक्ता इसका उपयोग मुख्य रूप से कम आर्थिक प्रभाव वाले अनुप्रयोगों पर केंद्रित करते हैं: रोजमर्रा के सवालों के जवाब देना, व्यक्तिगत उद्देश्यों के लिए टेक्स्ट बनाना और मनोरंजन के लिए चित्र बनाना। 87 प्रतिशत उपयोगकर्ता केवल सेवाओं के निःशुल्क संस्करणों का उपयोग करते हैं। यह तथ्य अकेले ही भुगतान करने की सीमित इच्छा और इस प्रकार इसके आर्थिक मूल्य की धारणा को दर्शाता है। हालांकि ओपनएआई का अनुमानित वार्षिक राजस्व 12 अरब डॉलर है, लेकिन यह सफलता मुख्य रूप से उपयोगकर्ताओं और उद्यम लाइसेंसों की भारी संख्या के कारण है, न कि वास्तविक अर्थव्यवस्था में स्पष्ट उत्पादकता वृद्धि के कारण।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की असली परीक्षा सोशल मीडिया सामग्री तैयार करने या मामूली सवालों के जवाब देने में नहीं है, बल्कि औद्योगिक विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स और उत्पादन नियंत्रण के जटिल वातावरण में है। यहाँ, प्रणालियों को भौतिक प्रक्रियाओं, विविध उत्पाद मिश्रणों, बदलती विशिष्टताओं और जटिल मशीन प्रणालियों से निपटना पड़ता है। और यहीं पर विफलताएँ स्पष्ट रूप से सामने आती हैं।.
उत्पादकता का विरोधाभास फिर से सामने आ गया है।
वर्तमान में जो स्थिति चिंताजनक रूप से सामने आ रही है, वह एक ऐसी घटना की पुनरावृत्ति है जिसे अर्थशास्त्री 1980 के दशक से ही जानते हैं: सोलो विरोधाभास। नोबेल पुरस्कार विजेता रॉबर्ट सोलो ने 1987 में प्रसिद्ध रूप से कहा था कि उत्पादकता के आंकड़ों को छोड़कर हर जगह कंप्यूटर युग का प्रभाव दिखाई देता है। यह विरोधाभासी स्थिति 2000 के दशक में डिजिटलीकरण के साथ फिर से दोहराई गई। ओईसीडी के आंकड़ों के अनुसार, डिजिटलीकरण में भारी निवेश के बावजूद, जर्मनी में उत्पादकता 2010 और 2018 के बीच सालाना केवल 0.7 प्रतिशत बढ़ी। 1992 और 2010 के बीच तो यह प्रति वर्ष 1.55 प्रतिशत तक गिर गई थी।.
हम अब उत्पादकता के इस विरोधाभास का तीसरा रूप देख रहे हैं, इस बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता को निर्णायक कारक माना जा रहा है। मैकिन्से के 2025 के एक विश्लेषण से पता चलता है कि 92 प्रतिशत कंपनियां एआई में अपना निवेश बढ़ाएंगी, लेकिन केवल एक प्रतिशत कंपनियों ने ही इसे पूरी तरह से लागू किया है। वास्तव में, 67 प्रतिशत कंपनियों का कहना है कि एआई से जुड़ी कम से कम एक पहल ने उनकी समग्र उत्पादकता को कम कर दिया है। ये आंकड़े निवेश की मात्रा और प्राप्त प्रतिफल के बीच एक भयावह अंतर को उजागर करते हैं।.
इस बार-बार सामने आने वाले विरोधाभास के कई कारण हैं। एक मूलभूत चुनौती आधुनिक एआई प्रणालियों की प्रकृति में ही निहित है। वर्तमान में प्रचलित लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रशिक्षण डेटा में सांख्यिकीय पैटर्न पहचान पर आधारित हैं, न कि व्यवस्थित तार्किक तर्क या वास्तविक समझ पर। जून 2025 के एप्पल के एक अध्ययन ने इस मुद्दे को संक्षेप में बताया: तथाकथित व्याख्या योग्य एआई भी, जो अपनी समस्या-समाधान प्रक्रिया को चरण-दर-चरण बताता है, केवल सोचने का भ्रम पैदा करता है। यह मूलभूत सीमा इन प्रणालियों को उन अनुप्रयोगों के लिए अविश्वसनीय बना देती है जहाँ सटीकता और निरंतरता महत्वपूर्ण हैं—ठीक वही गुण जो औद्योगिक विनिर्माण प्रक्रियाओं में अपरिहार्य हैं।.
औद्योगिक वास्तविकता में विफलता
उत्पादन परिवेशों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यान्वयन में कई ऐसी लगातार बाधाएँ आती हैं जिन्हें मात्र तकनीकी सुधारों से दूर नहीं किया जा सकता। एमआईटी के एक अध्ययन में तथाकथित 'सीखने की कमी' को मूल समस्या के रूप में पहचाना गया है: अधिकांश एआई प्रणालियाँ परिचालन संबंधी प्रतिक्रिया से सीख नहीं सकतीं, बदलते परिवेश के अनुकूल नहीं हो सकतीं और समय के साथ बेहतर नहीं हो सकतीं। सर्वेक्षण में शामिल 90 प्रतिशत उद्यम उपयोगकर्ता जटिल, दीर्घकालिक परियोजनाओं के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना में मानव सहयोगियों को प्राथमिकता देते हैं क्योंकि इन प्रणालियों को प्रत्येक उपयोग के समय व्यापक इनपुट की आवश्यकता होती है और ये एक स्थायी संदर्भ का निर्माण नहीं करती हैं।.
कई संगठनात्मक और तकनीकी कारकों के कारण यह संरचनात्मक कमी और भी बढ़ जाती है। जर्मन आर्थिक संस्थान (IW) और विभिन्न उद्योग सर्वेक्षणों से एक समान तस्वीर सामने आती है: 76 प्रतिशत लघु एवं मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता और खंडित डेटा साइलो से जूझ रहे हैं। 68 प्रतिशत के पास सुविकसित एआई रणनीति का अभाव है। 82 प्रतिशत एआई में महत्वपूर्ण कौशल अंतर की रिपोर्ट करते हैं। जर्मनी में वर्तमान में 244,000 एसटीईएम पेशेवरों की कमी है, जिनमें 29,500 आईटी विशेषज्ञ शामिल हैं। ये आंकड़े दर्शाते हैं कि समस्या तकनीकी सीमाओं से कहीं अधिक व्यापक है।.
किसी विनिर्माण कंपनी के लिए एआई को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए कई पूर्व-आवश्यकताएं होती हैं: विभिन्न स्रोतों से उच्च-गुणवत्ता वाला, संरचित और एकीकृत डेटा; इस डेटा को कैप्चर करने, स्टोर करने और प्रोसेस करने के लिए तकनीकी बुनियादी ढांचा; डेटा साइंस और विशिष्ट उत्पादन प्रक्रियाओं दोनों में विशेषज्ञता रखने वाले विशेषज्ञ; परिवर्तन प्रबंधन और स्वीकृति को बढ़ावा देने के लिए संगठनात्मक संरचनाएं; और जिम्मेदारियों और जोखिम प्रबंधन के लिए स्पष्ट शासन ढांचा। यदि इनमें से एक भी तत्व अनुपस्थित है, तो परियोजना के असफल होने की प्रबल संभावना होती है।.
जर्मन विनिर्माण कंपनियों की वास्तविकता चिंताजनक है। कोब्लेंज़ विश्वविद्यालय के एक अध्ययन से पता चलता है कि सर्वेक्षण में शामिल 120 कंपनियों में से दो-तिहाई कंपनियां पहले से ही एआई का उपयोग कर रही हैं, लेकिन उनमें से 80 प्रतिशत कंपनियां इसे केवल लगभग दो वर्षों से ही कर रही हैं। वास्तविक विनिर्माण प्रक्रियाओं पर करीब से नज़र डालने पर पता चलता है कि अधिकांश विनिर्माण कंपनियों के लिए एआई-आधारित प्रक्रियाएं अभी भी एक दूर की संभावना हैं। सबसे बड़ी बाधा डेटा का समेकन और उपलब्धता है, जिसके बाद कुशल श्रमिकों की कमी आती है, जो पहले से ही सीमित आईटी संसाधनों पर और अधिक दबाव डालती है।.
निवेश पर प्रतिफल के बिना लागत में भारी वृद्धि
परिचालन संबंधी लाभों की कमी के समानांतर, निवेश लागतें बेतहाशा बढ़ती जा रही हैं। एआई डेटा केंद्रों पर वैश्विक खर्च 2025 में 600 अरब डॉलर होने का अनुमान है और 2030 तक इसके बढ़कर 3 से 4 ट्रिलियन डॉलर के बीच होने की संभावना है। यह 46 प्रतिशत की वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। मैककिन्से का अनुमान है कि अकेले डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ही 2030 तक 7 ट्रिलियन डॉलर की आवश्यकता होगी। ओपनएआई, ओरेकल और सॉफ्टबैंक के साथ अपनी स्टारगेट पहल के माध्यम से, 500 अरब डॉलर के डेटा केंद्रों की योजना बना रहा है। मेटा के सीईओ मार्क ज़करबर्ग का अनुमान है कि 2028 तक लागत 600 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगी।.
ये भारी भरकम रकम अंततः फलदायी साबित होनी ही चाहिए। सिकोइया कैपिटल ने अनुमान लगाया है कि एआई उद्योग को मौजूदा निवेशों को जायज़ ठहराने के लिए सालाना 600 अरब डॉलर का राजस्व उत्पन्न करना होगा, जो अल्पावधि में पार करना लगभग असंभव लगता है। गोल्डमैन सैक्स ने कड़ी चेतावनी जारी की है कि एआई में 1 ट्रिलियन डॉलर का निवेश अपेक्षित प्रतिफल नहीं दे सकता है। विश्लेषक जिम कोवेलो ने साफ शब्दों में कहा: जिन चीजों की दुनिया को जरूरत नहीं है या जिनके लिए वह तैयार नहीं है, उन्हें जरूरत से ज्यादा करने का परिणाम अक्सर बुरा ही होता है।.
ऊर्जा घटक विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। अमेरिका के महत्वपूर्ण पीजेएम क्षेत्र में क्षमता की कीमतें 2026/2027 डिलीवरी वर्ष के लिए 329 डॉलर प्रति मेगावाट-दिन तक पहुंच गई हैं, जो 2025/2026 की तुलना में लगभग नौ गुना अधिक है। दक्षता के लिए यह गंभीर दबाव हाइपरस्केलर्स को ऊर्जा-कुशल आर्किटेक्चर को तुरंत अपनाने के लिए मजबूर कर रहा है। हालांकि, बेहतर आर्किटेक्चर के बावजूद, 2026 के मध्य में एक ऐसा क्षण आ सकता है जब पूंजीगत व्यय से प्रेरित आपूर्ति, मुद्रीकृत उपयोग से अधिक तेजी से बढ़ेगी। इस परिदृश्य में, प्रति टोकन लागत शून्य के करीब पहुंच सकती है, जिससे नवनिर्मित अनुमान क्षमता का तेजी से अवमूल्यन हो सकता है।.
यह स्थिति 2000 के दशक की शुरुआत के डॉट-कॉम बुलबुले की याद दिलाती है, जब फाइबर ऑप्टिक केबलों में भारी निवेश के कारण अतिरिक्त क्षमता उत्पन्न हो गई थी जिसका कभी पूरी तरह से उपयोग नहीं किया गया। यदि मांग अनुमानित गति से नहीं बढ़ती है, तो कई नए निर्मित एआई डेटा केंद्रों का भी यही हाल हो सकता है। प्रौद्योगिकी चक्रों के लिए एक सुस्थापित पूर्वानुमान उपकरण, गार्टनर हाइप साइकिल का सुझाव है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता 2026 में अपने तीसरे चरण, यानी निराशा के गर्त में प्रवेश कर सकती है। इस चरण में, सीमाएं और उच्च लागतें स्पष्ट रूप से दिखाई देने लगती हैं, पैमाने संबंधी समस्याएं और व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडलों की कमी कई परियोजनाओं की विफलता और प्रदाताओं के गायब होने का कारण बनती है।.
जर्मन मध्यम वर्ग आत्मसमर्पण कर रहा है।
जहां एक ओर तकनीकी दिग्गज कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अरबों डॉलर का निवेश कर रही हैं, वहीं जर्मनी के लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) में एक उल्लेखनीय प्रवृत्ति उभर रही है: रणनीतिक रूप से पीछे हटना। प्रबंधन परामर्श फर्म होर्वाथ द्वारा जनवरी 2026 में प्रकाशित 200 एसएमई के एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि ये कंपनियां 2025 में एआई प्रौद्योगिकियों पर अपने राजस्व का केवल 0.35 प्रतिशत खर्च करेंगी, जबकि 2024 में यह 0.41 प्रतिशत था। इसका अर्थ है कि एसएमई समग्र बाजार की तुलना में लगभग 30 प्रतिशत कम निवेश कर रहे हैं, और यह अंतर लगातार बढ़ रहा है।.
इस विकास के कारण स्पष्ट हैं। भू-राजनीतिक तनावों ने कई मध्यम आकार की कंपनियों को अस्थिर कर दिया है और उनका ध्यान लागत अनुकूलन पर केंद्रित कर दिया है। हालांकि, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि शुरुआती एआई अनुप्रयोगों से अपेक्षित दक्षता लाभ नहीं मिल पाए हैं। हॉर्वथ बोर्ड के सदस्य और अध्ययन निदेशक हेइको फिंक ने स्पष्ट चेतावनी दी है: यदि एआई परिवर्तन को अब बड़े पैमाने पर गति नहीं दी गई, तो प्रौद्योगिकी अंतर एक अस्तित्वगत रणनीतिक जोखिम में बदल जाएगा।.
लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के सामने चुनौतियाँ बहुआयामी और गहरी जड़ें जमा चुकी हैं। नौकरशाही की बाधाएँ और डिजिटलीकरण में धीमी प्रगति कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करने की उनकी क्षमता को काफी हद तक बाधित करती हैं। डेटा सुरक्षा और डिजिटल संप्रभुता से संबंधित चिंताएँ इसे अपनाने में और भी बाधा डालती हैं। 2025 तक एसएमई पर किए गए एक व्यापक एआई अध्ययन से एक भयावह तस्वीर सामने आती है: यद्यपि 86 प्रतिशत एआई की प्रासंगिकता को पहचानते हैं, केवल 23 प्रतिशत ही ठोस एआई परियोजनाओं को सफलतापूर्वक लागू कर पाए हैं। केवल 32 प्रतिशत के पास एक सुविकसित एआई रणनीति है, और मात्र 19 प्रतिशत ने ही एक समर्पित एआई प्रबंधक या टीम का गठन किया है।.
डेटा संबंधी समस्याएं एक बड़ी कमजोरी साबित हो रही हैं। 76 प्रतिशत लघु एवं मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) अपर्याप्त डेटा गुणवत्ता और सिस्टमों के बीच डेटा के बिखराव से जूझ रहे हैं। 83 प्रतिशत के पास एक व्यापक डेटा रणनीति का अभाव है। 69 प्रतिशत को यह भी नहीं पता कि एआई अनुप्रयोगों के लिए उन्हें किस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है। 58 प्रतिशत के पास डेटा प्रबंधन संरचनाओं का अभाव है। ये आंकड़े दर्शाते हैं कि समस्या एआई के वास्तविक कार्यान्वयन से बहुत पहले ही शुरू हो जाती है: मूलभूत डिजिटल बुनियादी ढांचे का अभाव है।.
इसके अतिरिक्त, शासन व्यवस्था में भी कमी है। हालांकि 91 प्रतिशत कंपनियां एआई सुरक्षा और अनुपालन को महत्वपूर्ण मानती हैं, लेकिन 76 प्रतिशत कंपनियों के पास एआई शासन ढांचा नहीं है। यह विसंगति एक महत्वपूर्ण कानूनी और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिम पैदा करती है, विशेष रूप से यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के संदर्भ में, जो अगस्त 2024 में लागू हुआ था। हालांकि यह विनियमन एआई के जिम्मेदार उपयोग के लिए एक आवश्यक ढांचा तैयार करता है, लेकिन कई कंपनियां इसे अत्यधिक विनियमन मानती हैं जो उन्हें अमेरिका और चीन की तुलना में प्रतिस्पर्धात्मक रूप से पिछड़ने का कारण बनता है। जहां यूरोपीय कंपनियां नए नियमों के जाल में उलझी हुई हैं, वहीं उत्तरी अमेरिका और एशिया की तकनीकी दिग्गज कंपनियां अपेक्षाकृत अधिक स्वतंत्रता का आनंद ले रही हैं।.
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital
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क्या एआई क्रांति रद्द हो गई? प्रचार के बाद के निराशाजनक परिणाम।
जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में अतिरिक्त मूल्य सृजित करती है
हालांकि समग्र परिदृश्य काफी निराशाजनक है, फिर भी कुछ ऐसे क्षेत्र और उपयोग के उदाहरण हैं जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्पष्ट रूप से अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न करती है। हालांकि, ये सफलता की कहानियां बेहद विशिष्ट हैं और कुछ विशिष्ट पैटर्न का अनुसरण करती हैं जो असफल बड़े पैमाने पर परियोजनाओं से काफी भिन्न हैं।.
अक्टूबर 2025 में आईबीएम द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि जर्मनी में 62 प्रतिशत कंपनियां पहले से ही एआई के माध्यम से उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि हासिल कर रही हैं। लगभग आधी कंपनियां बारह महीनों के भीतर निवेश पर उल्लेखनीय प्रतिफल प्राप्त करने की उम्मीद करती हैं, मुख्य रूप से कर्मचारियों की संतुष्टि में सुधार, समय की बचत और राजस्व में वृद्धि के माध्यम से। एसएपी के एक अध्ययन में भी इसी तरह के निष्कर्ष सामने आए हैं: एआई निवेश पर औसत प्रतिफल पहले वर्ष में 16 प्रतिशत है और दो वर्षों के भीतर लगभग दोगुना होकर 31 प्रतिशत होने की उम्मीद है। 64 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि वे अपने वर्तमान निवेश पर प्रतिफल से संतुष्ट हैं, जो किसी भी अन्य प्रौद्योगिकी निवेश की तुलना में अधिक है।.
हालांकि, जब हम इस बात पर गौर करते हैं कि मूल्य कहाँ और कैसे उत्पन्न होता है, तो ये सकारात्मक आंकड़े काफी हद तक कमज़ोर पड़ जाते हैं। एमआईटी के अध्ययन में एक महत्वपूर्ण पैटर्न सामने आया है: सफल एआई कार्यान्वयन का ध्यान बैक-ऑफिस स्वचालन पर केंद्रित होता है, न कि उत्पादन प्रक्रियाओं में क्रांतिकारी बदलाव के बड़े-बड़े वादों पर। दस्तावेज़ स्वचालन, खरीद प्रक्रियाएं और जोखिम मूल्यांकन सबसे अधिक लाभ दिखाते हैं। सफल कार्यान्वयन से व्यावसायिक प्रक्रिया आउटसोर्सिंग को कम करके सालाना दो से दस मिलियन डॉलर की बचत होती है। जब एआई उपकरण रचनात्मक और विश्लेषणात्मक कार्यों को संभाल लेते हैं, तो एजेंसी लागत में 30 प्रतिशत की कमी आती है।.
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निवेश के वितरण में एक मूलभूत समस्या उजागर होती है।
जनरेटिव एआई के बजट का आधे से अधिक हिस्सा मार्केटिंग और बिक्री पर खर्च होता है, जबकि बैक-ऑफिस ऑटोमेशन अक्सर अधिक लाभ देता है। यह गलत आवंटन इस बात का संकेत है कि प्रौद्योगिकी को तर्कसंगत लागत-लाभ विश्लेषण के बजाय प्रचार-प्रसार के आधार पर अपनाया जा रहा है।.
औद्योगिक उत्पादन में सफलताएँ छिटपुट और विशिष्ट अनुप्रयोगों तक ही सीमित हैं। मशीन डेटा का उपयोग करके घिसावट या खराबी का शीघ्र पता लगाने वाली पूर्वानुमानित रखरखाव तकनीक, स्पष्ट सफलता दिखा रही है। फॉक्सवैगन जैसी ऑटोमोबाइल कंपनियाँ अपने कारखानों में सेंसर डेटा का विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग करती हैं, जिससे अनियोजित डाउनटाइम कम से कम हो जाता है। फोर्ड वेल्डिंग और असेंबली जैसी विनिर्माण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करती है। जनरल मोटर्स ने पूर्वानुमानित रखरखाव के माध्यम से डाउनटाइम को 20 प्रतिशत तक कम किया है।.
कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके गुणवत्ता नियंत्रण एक ऐसा क्षेत्र है जिसकी सफलता के प्रमाण मौजूद हैं। एआई-समर्थित प्रणालियाँ कैमरे की छवियों का वास्तविक समय में विश्लेषण करती हैं और सूक्ष्म दोषों का भी पता लगाती हैं, जिससे विश्वसनीयता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है। विश्लेषण से पता चलता है कि पूरी तरह से लागू एआई अवसंरचना दोषों को कम करके और निरीक्षण चक्रों को तेज करके निवेश पर 200 से 300 प्रतिशत तक प्रतिफल दे सकती है। आपूर्ति श्रृंखला और इन्वेंट्री अनुकूलन स्टॉक की कमी को रोककर और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में सुधार करके 150 से 250 प्रतिशत तक प्रतिफल प्राप्त करता है।.
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि ये सफलताएँ मानक एआई समाधानों के सरल कार्यान्वयन से नहीं मिलतीं, बल्कि विशिष्ट प्रक्रियाओं में गहन, अनुकूलित एकीकरण, महत्वपूर्ण परिवर्तन प्रबंधन और निरंतर अनुकूलन के परिणामस्वरूप प्राप्त होती हैं। एमआईटी के आंकड़ों से पता चलता है कि बाहरी साझेदारियाँ आंतरिक विकास की तुलना में लगभग दोगुनी तेजी से उत्पादन के लिए तैयार हो जाती हैं, यानी 67 प्रतिशत बनाम 33 प्रतिशत। सफल खरीदार एआई प्रदाताओं को सॉफ्टवेयर विक्रेता नहीं, बल्कि व्यावसायिक भागीदार मानते हैं और सफलता को तकनीकी मानकों के बजाय व्यावसायिक परिणामों से मापते हैं।.
एक संकेतक के रूप में छाया एआई अर्थव्यवस्था
उपयोग के तरीकों का गहन विश्लेषण करने पर एक रोचक तथ्य सामने आता है: सर्वेक्षण में शामिल 90 प्रतिशत कंपनियों में कर्मचारी अपने काम के लिए निजी एआई उपकरणों का उपयोग करते हैं, जबकि केवल 40 प्रतिशत कंपनियों ने ही आधिकारिक एआई लाइसेंस प्राप्त किए हैं। यह तथाकथित 'अदृश्य एआई अर्थव्यवस्था' एक मूलभूत विरोधाभास को दर्शाती है: यदि उपकरण लचीले और उपयोगकर्ता के अनुकूल हों तो व्यक्ति सफलतापूर्वक एआई का उपयोग कर सकते हैं। दूसरी ओर, जटिलता, एकीकरण की कमी और संगठनात्मक बाधाओं के कारण संस्थागत कार्यान्वयन विफल हो जाता है।.
अनौपचारिक एआई के इस समानांतर उपयोग के कई निहितार्थ हैं। पहला, यह दर्शाता है कि यदि यह तकनीक आसानी से उपलब्ध हो तो यह लाभकारी हो सकती है। दूसरा, यह एक बड़ी प्रशासनिक समस्या को उजागर करता है: 81 प्रतिशत कंपनियों के पास एआई उपकरणों के उपयोग के लिए कोई दिशानिर्देश नहीं हैं। 64 प्रतिशत कंपनियों को डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएं हैं। 73 प्रतिशत कंपनियां उत्पादकता में हुई वृद्धि को माप नहीं सकतीं। 58 प्रतिशत कंपनियां एआई आउटपुट में गुणवत्ता संबंधी समस्याओं की रिपोर्ट करती हैं। एक समग्र एआई कार्यस्थल अवधारणा के बिना, शैडो आईटी और अक्षम उपकरण परिदृश्य एक वास्तविक जोखिम हैं।.
व्यक्तिगत उपभोक्ता उपयोग और उद्यम में इसके असफल कार्यान्वयन के बीच का अंतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान स्थिति की मूल समस्या का संकेत है। ये प्रणालियाँ सरल, व्यक्तिगत उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित हैं जिनमें जोखिम और जटिलता कम होती है। हालांकि, जब इन्हें उच्च गुणवत्ता और विश्वसनीयता की आवश्यकताओं वाले जटिल संगठनात्मक संदर्भों में एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, तो ये प्रणालियाँ व्यवस्थित रूप से विफल हो जाती हैं। तथाकथित सीखने की कमी—यानी प्रतिक्रियाओं से सीखने और संदर्भों के अनुकूल ढलने में प्रणालियों की अक्षमता—इन्हें औद्योगिक उद्यमों में व्याप्त दीर्घकालिक, जटिल परियोजनाओं के लिए अनुपयुक्त बनाती है।.
उद्योग-विशिष्ट भिन्नताएँ
एमआईटी के विश्लेषण से एक और महत्वपूर्ण पैटर्न सामने आया है: अध्ययन किए गए नौ उद्योगों में से केवल दो - प्रौद्योगिकी और मीडिया - कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से वास्तविक संरचनात्मक परिवर्तन दिखाते हैं। विनिर्माण सहित सात अन्य उद्योगों में, महत्वपूर्ण प्रायोगिक गतिविधियों के बावजूद, परिवर्तन अभी भी अस्पष्ट बना हुआ है। उद्योग-विशिष्ट यह भिन्नता कोई संयोग नहीं है, बल्कि जटिलता और आवश्यकताओं में मूलभूत अंतर को दर्शाती है।.
प्रौद्योगिकी और मीडिया कंपनियां संरचित डेटा, उच्च स्तरीय प्रक्रिया मानकीकरण और छोटे पुनरावृति चक्रों वाले डिजिटल वातावरण में काम करती हैं। उनके व्यावसायिक मॉडल जटिल आपूर्ति श्रृंखलाओं और विनिर्माण प्रक्रियाओं वाले भौतिक उत्पादों के बजाय सॉफ्टवेयर और डिजिटल सेवाओं पर आधारित हैं। उनके पास डेटा वैज्ञानिकों और एआई विशेषज्ञों की बड़ी टीम है। उनकी संगठनात्मक संस्कृति तेजी से प्रौद्योगिकी अपनाने की ओर उन्मुख है। ये सभी कारक सफल एआई कार्यान्वयन के लिए अनुकूल हैं।.
विनिर्माण और औद्योगिक कंपनियों को बिल्कुल अलग-अलग चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। उत्पादन परिवेश सूक्ष्मताओं से परिभाषित होते हैं: परिवर्तनशील उत्पाद मिश्रण, बदलती विशिष्टताएँ, उतार-चढ़ाव वाली मांग और जटिल मशीन प्रणालियाँ। जब एआई मॉडल इन वास्तविकताओं को नज़रअंदाज़ करते हैं, तो गलत अलार्म बढ़ जाते हैं और श्रमिकों का विश्वास कम हो जाता है। मैन्युफैक्चरिंग लीडरशिप काउंसिल का अनुमान है कि अधिकांश वास्तविक विनिर्माण डेटा का अभी तक उपयोग नहीं किया गया है। जब संदर्भ छूट जाता है, तो एआई महंगी गलतियाँ करने के लिए प्रवण होता है, जैसे कि प्रक्रिया शोर को दोष के रूप में वर्गीकृत करना या सुधार के लिए वास्तविक संकेतों को अनदेखा करना।.
इसके अतिरिक्त, आईटी और ओटी प्रणालियों का खंडित होना एक समस्या है। दशकों पुरानी संरचनाएं अक्सर परिचालन प्रौद्योगिकी प्रणालियों (जो मशीन डेटा उत्पन्न करती हैं) को सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों (जो प्रक्रिया और व्यावसायिक डेटा के लिए जिम्मेदार होती हैं) से अलग कर देती हैं। यह विखंडन महत्वपूर्ण संकेतों को अस्पष्ट कर देता है और इसका अर्थ है कि एआई मॉडल कार्यस्थल की वास्तविकता के आंशिक, पुराने या असंगत दृष्टिकोण के साथ काम करते हैं। इन संरचनात्मक बाधाओं को दूर करने के लिए बड़े पैमाने पर अवसंरचना निवेश की आवश्यकता है, जिसका लाभ केवल दीर्घकालिक रूप से ही मिलता है।.
डेलाइट के स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग सर्वे 2025 में पाया गया कि 92 प्रतिशत निर्माताओं का मानना है कि स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग भविष्य में प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ावा देगी, लेकिन 84 प्रतिशत निर्माता डेटा इंटेलिजेंस पर स्वचालित रूप से प्रतिक्रिया देने में असमर्थ हैं। एस एंड पी ग्लोबल के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 2025 तक 42 प्रतिशत संगठनों ने अधिकांश एआई पहलों को छोड़ दिया, जबकि 2024 में यह आंकड़ा मात्र 17 प्रतिशत था। रैंड की 2024 की एक रिपोर्ट में निष्कर्ष निकाला गया है कि 80 प्रतिशत से अधिक औद्योगिक एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं, जिसका कारण प्रक्रिया की जटिलता, खराब डेटा गुणवत्ता और वास्तविक दुनिया के संदर्भ का अभाव है।.
टूटे वादों का पैमाना
इस निराशा की व्यापकता को समझने के लिए, 2023 और 2024 में किए गए वादों पर एक नज़र डालना ज़रूरी है। जनवरी 2025 में, OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन ने अपने ब्लॉग पर गर्व से घोषणा की कि अब उन्हें कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) बनाने का तरीका पता चल गया है। उन्होंने दावा किया कि उसी वर्ष के अंत तक AI एजेंट कंपनी के परिणामों पर उल्लेखनीय प्रभाव डालेंगे। फिर, नवंबर 2025 में, ऑल्टमैन ने इसे एक महत्वपूर्ण उपलब्धि बताया कि ChatGPT अंततः डैश को सही ढंग से संभाल सकता है। आकांक्षा और वास्तविकता के बीच यह अंतर दर्शाता है कि अपेक्षाएँ और वास्तविक क्षमताएँ कितनी अलग थीं।.
गूगल द्वारा नियुक्त इंस्टीट्यूट फॉर इकोनॉमिक रिसर्च कंसल्ट ने भविष्यवाणी की थी कि जनरेटिव एआई के उपयोग से जर्मन विनिर्माण क्षेत्र में सकल मूल्यवर्धन में 7.8 प्रतिशत तक की वृद्धि हो सकती है, जो 56 अरब यूरो के बराबर है। हालांकि, वास्तविकता इससे बिल्कुल अलग है। यांत्रिक इंजीनियरिंग और विनिर्माण क्षेत्र के अन्य क्षेत्रों में श्रम उत्पादकता 2018 से लगभग अपरिवर्तित रही है, जिसमें सालाना केवल 0.4 प्रतिशत की वृद्धि हुई है। अभी तक एआई के लाभ का कोई संकेत नहीं दिख रहा है।.
मैकिन्से ने भविष्यवाणी की थी कि एआई उत्पादकता को बढ़ावा देगा और वैश्विक अर्थव्यवस्था के लिए इसमें अपार संभावनाएं हैं। वहीं दूसरी ओर, गोल्डमैन सैक्स ने चेतावनी दी कि उच्च लागत के बावजूद, यह तकनीक अभी उपयोगी होने से बहुत दूर है। जिन चीजों की दुनिया को जरूरत नहीं है या जिनके लिए वह तैयार नहीं है, उनका अत्यधिक उपयोग आमतौर पर बुरा ही होता है। वेंचर कैपिटल फर्म सिकोइया और हेज फंड इलियट पहले से ही तकनीकी कंपनियों को बुलबुले के दायरे में देख रहे हैं।.
वैज्ञानिक समुदाय में आलोचनात्मक आवाज़ें तेज़ होती जा रही हैं। संज्ञानात्मक वैज्ञानिक गैरी मार्कस चेतावनी देते हैं कि हालांकि अधिक से अधिक कंपनियां इस तकनीक के साथ प्रयोग कर रही हैं, लेकिन उन्हें कोई ठोस सुधार नज़र नहीं आ रहा है। फ़ॉरेस्टर के एक अध्ययन में अनुमान लगाया गया है कि 2026 तक लगभग एक चौथाई नियोजित एआई निवेश स्थगित कर दिए जाएंगे। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप ने भारी कीमत पर हासिल की गई इस गतिरोध की तस्वीर पेश की है: अब तक केवल बहुत कम प्रतिशत कंपनियां ही अपने भारी निवेश को वास्तविक मूल्यवर्धन में परिवर्तित करने में सक्षम हुई हैं।.
विफलता के संरचनात्मक कारण
असफल एआई परियोजनाओं के विश्लेषण से संरचनात्मक कारणों का एक सुसंगत पैटर्न सामने आता है, जिनका समाधान एल्गोरिदम में बार-बार सुधार करके नहीं किया जा सकता। मुख्य बाधा शासन व्यवस्था का अभाव है। अधिकांश कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक अन्य आईटी परियोजना की तरह ही देखती हैं, न कि एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में जिसे निरंतर रखरखाव की आवश्यकता होती है। स्पष्ट जिम्मेदारियां, जोखिम प्रबंधन ढांचे और निरंतर गुणवत्ता आश्वासन के तंत्र का अभाव है।.
डेटा परिपक्वता की समस्या दूसरी मूलभूत बाधा है। 50 से अधिक कंपनियों में 20,000 घंटे से अधिक के शोध पर आधारित एक तकनीकी कंपनी विश्लेषण से पता चलता है कि केवल 14 प्रतिशत कंपनियों के पास ही सफल एआई कार्यान्वयन के लिए आवश्यक आधार मौजूद हैं। अधिकांश कंपनियां खंडित डेटा, असंगत प्रणालियों और डेटा प्रबंधन की कमी से जूझ रही हैं। उच्च गुणवत्ता वाले, संरचित और सुलभ डेटा के बिना, सबसे उन्नत एल्गोरिदम भी अप्रभावी रह जाते हैं।.
कौशल की कमी इस समस्या को और भी गंभीर बना देती है। जर्मनी में वर्तमान में 244,000 विज्ञान, प्रौद्योगिकी और गणित (एसटीईएम) पेशेवरों की कमी है, जिनमें 29,500 आईटी विशेषज्ञ शामिल हैं। कंप्यूटर विज्ञान विशेषज्ञों, जिनमें डेटा वैज्ञानिक और एआई विशेषज्ञ शामिल हैं, के लिए कौशल की कमी 2027 तक 18,655 तक पहुंचने का अनुमान है। आईटी नेटवर्क इंजीनियरिंग और आईटी प्रशासन में प्रबंधकों के बीच सबसे अधिक सापेक्ष वृद्धि की उम्मीद है। कंपनियों के सामने यह दुविधा है कि उन्हें एआई के सफल कार्यान्वयन के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता है जो बाजार में मुश्किल से उपलब्ध है।.
परिवर्तन प्रबंधन की कमी विफलता का चौथा मुख्य कारण है। तकनीकी कार्यान्वयन तो केवल आधी बात है। व्यापक परिवर्तन प्रबंधन के बिना, स्वीकृति मिलना मुश्किल हो जाता है। एक वित्तीय सेवा प्रदाता ने एक परिष्कृत धोखाधड़ी पहचान प्रणाली लागू की, लेकिन अनुमोदन प्रक्रिया में एकीकरण की कमी के कारण इसका प्रभाव नगण्य रहा, क्योंकि कर्मचारी नियमित रूप से सिस्टम को दरकिनार कर देते थे। ऑपरेटर और इंजीनियर अक्सर तब संदेह करते हैं जब एआई की सिफारिशें जमीनी हकीकत से मेल नहीं खातीं या ऐसे ब्लैक-बॉक्स सिस्टम से आती हैं जिनका कोई स्पष्ट तर्क नहीं होता।.
संसाधनों का गलत आवंटन इन संरचनात्मक समस्याओं को और भी गंभीर बना देता है। जनरेटिव एआई के बजट का आधे से अधिक हिस्सा बिक्री और विपणन पर खर्च होता है, जबकि बैक-ऑफिस स्वचालन अक्सर बेहतर परिणाम देता है। कंपनियां मूलभूत डिजिटल बुनियादी ढांचे को स्थापित किए बिना ही महत्वाकांक्षी परियोजनाओं के पीछे भागती हैं। वे ऐसे आदर्श डेमो डेटा पर आधारित होती हैं जो वास्तविक परिस्थितियों में तुरंत विफल हो जाता है। वे एकीकरण, रखरखाव और निरंतर अनुकूलन के लिए आवश्यक प्रयास को जानबूझकर कम आंकती हैं।.
अगले चौबीस महीने एक चौराहे की तरह होंगे।
उत्पादन और उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आगे विकास के लिए आगामी दो वर्ष महत्वपूर्ण होंगे। कई रुझान संकेत देते हैं कि 2026 और 2027 एक निर्णायक अवधि होगी जिसमें विजेता और हारने वाले स्पष्ट रूप से अलग-अलग दिखाई देंगे।.
गार्टनर हाइप साइकिल के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता 2026 में निराशा के निम्नतम स्तर में प्रवेश करेगी। इस चरण में, सीमाएँ और उच्च लागत स्पष्ट रूप से दिखाई देने लगेंगी। विस्तार संबंधी समस्याएँ और व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडलों की कमी कई परियोजनाओं की विफलता और प्रदाताओं के गायब होने का कारण बनेंगी। हालाँकि, यह चरण कोई आपदा नहीं है, बल्कि एक आवश्यक बाज़ार सुधार है। हाइप साइकिल से आगे बढ़ने वाली प्रौद्योगिकियाँ निराशा के निम्नतम स्तर के बाद उत्पादकता के उच्चतम स्तर तक पहुँचती हैं, जहाँ वास्तविक मूल्य सृजन होता है।.
निवेश के रुझान 2026 के मध्य में एक संभावित विस्फोट की ओर इशारा करते हैं। यदि पूंजीगत व्यय से प्रेरित आपूर्ति, मुद्रीकृत उपयोग की तुलना में तेज़ी से बढ़ती है, तो प्रति टोकन लागत शून्य के करीब पहुंच सकती है। इससे नवनिर्मित अनुमान क्षमता का तेजी से अवमूल्यन होगा और भारी नुकसान उठाना पड़ेगा। जिन कंपनियों को बहुत देर से एहसास हुआ कि उनके एआई निवेश से कोई लाभ नहीं मिल रहा है, उन्हें कठिन समायोजन करने होंगे।.
इसी समय, एजेंटिक एआई के नाम से जानी जाने वाली एआई प्रणालियों की एक नई पीढ़ी उभर रही है। इन प्रणालियों में स्थायी स्मृति और पुनरावृत्ति सीखने की क्षमता होती है, जिससे कंपनियों द्वारा एक बड़ी बाधा के रूप में पहचानी जाने वाली सीखने की कमी को सीधे तौर पर दूर किया जा सकता है। ग्राहक सेवा एजेंटों के साथ शुरुआती प्रयोग, जो पूरी पूछताछ को स्वचालित रूप से संभालते हैं, या वित्तीय प्रक्रिया एजेंटों के साथ प्रयोग, जो नियमित लेनदेन की निगरानी करते हैं, आशाजनक क्षमता प्रदर्शित करते हैं। जो कंपनियां अभी अनुकूलनीय, गहन रूप से एकीकृत एआई प्रणालियों में निवेश करती हैं, वे ऐसे प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त कर रही हैं जिनकी बराबरी करना बाद में मुश्किल होगा।.
नियामक ढांचा भी अहम भूमिका निभाएगा। यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम छह से छत्तीस महीने की संक्रमण अवधि के साथ एक बाध्यकारी कानूनी ढांचा स्थापित करता है और अनुपालन न करने पर भारी जुर्माना लगने की संभावना है। हालांकि इससे अनुपालन दायित्व और दस्तावेज़ीकरण का बोझ बढ़ता है, लेकिन यूरोप में निर्मित कृत्रिम बुद्धिमत्ता को गुणवत्ता की मुहर के रूप में भी देखा जा सकता है। जो कंपनियां अनुपालन आवश्यकताओं को शुरू में ही लागू करती हैं, वे विश्वसनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अग्रणी के रूप में अपनी स्थिति मजबूत कर सकती हैं। सवाल यह है कि क्या यूरोपीय विनियमन भरोसे के मामले में अपेक्षित बढ़त दिलाएगा या यह मुख्य रूप से अमेरिका और चीन की तुलना में प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान का कारण बनेगा।.
मोहभंग के बाद क्या होता है?
उत्पादन और उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर मौजूदा निराशा कोई अस्थायी समस्या नहीं है, बल्कि यह संरचनात्मक रूप से अपूर्ण प्रौद्योगिकी से उत्पन्न अत्यधिक अपेक्षाओं का अपरिहार्य परिणाम है। जिन प्रणालियों को वर्तमान में एआई कहा जाता है, वे विशिष्ट उपयोगों के लिए अत्यधिक परिष्कृत उपकरण हैं, न कि सार्वभौमिक समस्या समाधानकर्ता। वे डेटा में पैटर्न को पहचान सकते हैं, लेकिन व्यवस्थित और तार्किक रूप से सोच नहीं सकते। वे सरल कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, लेकिन जटिल उत्पादन प्रक्रियाओं को स्वतंत्र रूप से अनुकूलित नहीं कर सकते। वे मानवीय विशेषज्ञता का समर्थन कर सकते हैं, लेकिन उसका स्थान नहीं ले सकते।.
यह अहसास कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नवाचार के अंत का संकेत नहीं देता, बल्कि एक अधिक यथार्थवादी चरण की शुरुआत का प्रतीक है। आने वाले वर्षों में सफल होने वाली कंपनियां वे होंगी जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को किसी चमत्कारिक समाधान के रूप में नहीं, बल्कि एक ऐसे उपकरण के रूप में देखती हैं जिसके लिए सावधानीपूर्वक एकीकरण, निरंतर रखरखाव और यथार्थवादी अपेक्षाओं की आवश्यकता होती है। वे महत्वाकांक्षी परियोजनाओं में निवेश नहीं करेंगी, बल्कि मूलभूत डिजिटल आधारों में निवेश करेंगी: डेटा गुणवत्ता, सिस्टम एकीकरण, कौशल विकास और संगठनात्मक परिवर्तन प्रबंधन।.
आने वाले वर्षों में मूल्य सृजन मुख्य रूप से उन विशिष्ट उपयोग मामलों में होगा जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बड़े डेटासेट में पैटर्न पहचान, दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन और संरचित जानकारी के तीव्र प्रसंस्करण की क्षमताएं काम आएंगी। पूर्वानुमानित रखरखाव का महत्व बढ़ता रहेगा। कंप्यूटर विज़न आधारित गुणवत्ता नियंत्रण स्थापित हो जाएगा। बैक-ऑफिस स्वचालन से लागत में काफी बचत होगी। हालांकि, स्वायत्त, स्व-अनुकूलित कारखानों की परिकल्पना निकट भविष्य में विज्ञान कथा ही बनी रहेगी।.
जर्मन लघु एवं मध्यम उद्यम एक रणनीतिक मोड़ पर हैं। पूर्व परियोजनाओं के निराशाजनक परिणामों को देखते हुए एआई में निवेश करने की वर्तमान अनिच्छा समझ में आती है। हालांकि, पूर्णतः निष्क्रियता इसका समाधान नहीं है। जो कंपनियां अभी मूलभूत आवश्यकताओं - डेटा अवसंरचना, डिजिटल प्रक्रियाएं और कौशल विकास - को विकसित कर लेंगी, वे एआई प्रणालियों के परिपक्व होने पर अगली पीढ़ी से लाभान्वित हो सकेंगी। जो कंपनियां इंतजार करती रहेंगी, उनके पूरी तरह से पिछड़ जाने का खतरा है।.
उत्पादन और उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर फैली निराशा अंततः अतिरंजित अपेक्षाओं का एक आवश्यक सुधार है। यह हमें कुछ असहज वास्तविकताओं का सामना करने के लिए मजबूर करती है: कि केवल प्रौद्योगिकी ही परिवर्तन नहीं ला सकती, कि संगठनात्मक और मानवीय कारक एल्गोरिदम जितने ही महत्वपूर्ण हैं, और कि सतत मूल्य सृजन के लिए समय और व्यवस्थित कार्य की आवश्यकता होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने पाठ और छवियों के लिए अपना अतिरिक्त मूल्य सिद्ध कर दिया है। उत्पादन और उद्योग में आर्थिक घटक के लिए, यह प्रमाण अभी भी प्रतीक्षित है, और यह देखना बाकी है कि यह कब और कैसे प्रदान किया जा सकता है।.
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