कंपनियों में एआई के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया और निर्णय प्रक्रिया: रणनीतिक प्रेरणा से लेकर व्यावहारिक कार्यान्वयन तक

महज एक उपकरण से कहीं अधिक: एआई को चुनने से आपका पूरा व्यवसाय कैसे बदल जाएगा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर उत्साह का माहौल बना हुआ है और जर्मन कंपनियों के बोर्डरूम में इसे हासिल करने की होड़ मची हुई है। कई लोग एआई को अपनाने को एक त्वरित और व्यावहारिक निर्णय मानते हैं – मानो यह दक्षता का वादा करने वाला एक और सॉफ्टवेयर टूल हो। लेकिन यह धारणा एक बड़ी गलती है और यही मुख्य कारण है कि एआई परियोजनाओं में से 80 प्रतिशत विफल हो जाती हैं। वास्तविकता यह है कि किसी कंपनी में रणनीतिक रूप से एआई को एकीकृत करने का निर्णय कोई छोटी दौड़ नहीं, बल्कि एक लंबी दौड़ है जिसमें कोड की पहली पंक्ति लिखे जाने से पहले ही छह से नौ महीने लग जाते हैं।.

इस जटिलता का कारण तकनीक में नहीं, बल्कि प्रक्रिया में निहित है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, एआई के लिए कॉर्पोरेट रणनीति, शासन संरचनाओं और जोखिम मूल्यांकन का मौलिक पुनर्गठन आवश्यक है। चैटजीपीटी की सफलता और यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के लागू होने के बाद, अनिश्चित प्रयोग अब कोई विकल्प नहीं रह गया है। आज हर एआई पहल को एक कठोर कानूनी, नैतिक और वित्तीय ढांचे में समाहित होना चाहिए।.

यह लेख इस चुनौतीपूर्ण लेकिन महत्वपूर्ण प्रक्रिया में आपका मार्गदर्शन करेगा। यह प्रारंभिक रणनीतिक विचारों से लेकर कार्यान्वयन के लिए तैयार निर्णय तक के जटिल मार्ग को सात ठोस, समझने योग्य चरणों में विभाजित करता है। व्यावहारिक उदाहरणों, लागत विश्लेषणों और सबसे आम त्रुटियों का उपयोग करते हुए, आप सीखेंगे कि तकनीकी कार्यान्वयन से बहुत पहले ही वास्तविक काम क्यों शुरू हो जाता है और अंधाधुंध सक्रियता के बजाय रणनीतिक दूरदर्शिता के साथ सफल एआई परिवर्तन का मार्ग कैसे निर्धारित किया जाए।.

एक रणनीतिक दुविधा: एआई के फैसलों में कंपनियों के अनुमान से अधिक समय क्यों लगता है?

किसी कंपनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करने का निर्णय अक्सर एक त्वरित परिचालनात्मक विकल्प के रूप में देखा जाता है। वास्तविकता इससे कहीं अधिक जटिल है। एआई कार्यान्वयन की निर्णय प्रक्रिया एक क्षणिक प्रक्रिया नहीं है, बल्कि रणनीतिक, परिचालनात्मक, संगठनात्मक और तकनीकी आकलन की एक क्रमबद्ध प्रक्रिया है जिसमें पहले चरण के कार्यान्वयन से पहले ही छह से नौ महीने लग जाते हैं। जबकि अन्य प्रौद्योगिकी क्षेत्रों की कंपनियां स्थापित निर्णय मैट्रिक्स के साथ काम कर सकती हैं, एआई निर्णय प्रक्रिया मौलिक रूप से भिन्न है: इसमें न केवल तकनीकी मापदंडों का मूल्यांकन आवश्यक है, बल्कि शासन संरचनाओं, परिवर्तन प्रबंधन रणनीतियों और जोखिम आकलन की पुनर्व्याख्या भी आवश्यक है, जो अक्सर संगठनों के भीतर इस रूप में संस्थागत रूप से स्थापित नहीं होते हैं।.

कई कंपनियों के लिए त्रासदी का कारण इस निर्णय के महत्व को कम आंकना है। प्रबंधन संबंधी चर्चाओं में अक्सर एआई को अन्य सॉफ्टवेयर कार्यान्वयनों के समान ही माना जाता है, जबकि इसकी जटिलता कई गुना अधिक है। इससे परियोजनाओं के लिए अपर्याप्त धन, आशावादी समय अनुमान और अंततः साहित्य में दर्ज कुख्यात विफलताओं का सामना करना पड़ता है: वर्तमान शोध से पता चलता है कि सभी एआई परियोजनाओं में से 80 प्रतिशत विफल हो जाती हैं। इनमें से अधिकांश विफलताएँ तकनीकी नहीं, बल्कि प्रक्रियात्मक प्रकृति की होती हैं। ये इसलिए उत्पन्न होती हैं क्योंकि निर्णय लेने की प्रक्रिया को पर्याप्त रूप से सुव्यवस्थित नहीं किया गया था।.

ऐतिहासिक विकास: आदर्शवाद से व्यावहारिक शासन की ओर

आज की निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझने के लिए, उन घटनाक्रमों का अध्ययन करना आवश्यक है जिनके कारण यह प्रक्रिया शुरू हुई। कंपनियों में एआई को अपनाने की पहली लहर उत्साह और तकनीकी आशावाद से भरी थी। 2010 के दशक में, एआई का प्रयोग मुख्य रूप से बड़ी तकनीकी कंपनियों और अच्छी पूंजी वाली स्टार्टअप कंपनियों द्वारा किया गया। पारंपरिक कंपनियां शुरू में संशय में थीं, और बाद में हिचकिचाने लगीं। उस समय निर्णय लेना सरल था: बाहरी सलाहकारों को बुलाया जाता था, अकादमिक मॉडलों का परीक्षण किया जाता था, और यदि कुछ काम नहीं करता था, तो परियोजना को चुपचाप बंद कर दिया जाता था।.

नवंबर 2022 में चैटजीपीटी के प्रकाशन के साथ ही विकास की यह अनिश्चित अवधि अचानक समाप्त हो गई। अचानक, एआई अब अमूर्त और वैज्ञानिक नहीं रह गया, बल्कि मूर्त और सर्वव्यापी हो गया। इससे कॉर्पोरेट बोर्डों की ओर से रुचि दिखाने में भारी तेजी आई। वर्तमान में हम जिस दूसरी लहर का अनुभव कर रहे हैं, उसकी विशेषता नियामक दबाव, प्रतिस्पर्धी दबाव और एआई के रणनीतिक महत्व की मान्यता है। अगस्त 2025 में लागू हुए यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम और अन्य देशों में इसी तरह के नियामक ढांचों ने निर्णय लेने की प्रक्रिया को मौलिक रूप से संरचित किया है। कंपनियां अब प्रतिबद्धता के बिना प्रयोग नहीं कर सकतीं; प्रत्येक एआई पहल को एक कानूनी और नैतिक ढांचे में समाहित होना चाहिए।.

इस विकास का तीसरा आयाम व्यवसायीकरण है। गार्टनर की रिपोर्ट के अनुसार, 2025 के अंत तक 75 प्रतिशत कंपनियां एआई का उपयोग कर रही होंगी। यह व्यापक स्तर पर एआई के उपयोग को दर्शाता है। इस व्यापक उपयोग के साथ, निश्चित रूप से, ऐसे मानक, सर्वोत्तम पद्धतियां और शासन ढांचे भी सामने आते हैं जिनकी पहले आवश्यकता नहीं थी। आज एआई को लागू करने वाली कंपनियां ज्ञान और अनुभव के एक स्थापित भंडार का लाभ उठा सकती हैं, जिससे निर्णय लेने की प्रक्रिया अधिक संरचित तो हो जाती है, लेकिन साथ ही अधिक जटिल भी हो जाती है। निर्णय लेने की प्रक्रिया आज पहले से तेज़ नहीं है, लेकिन अधिक गहन और बेहतर ढंग से प्रलेखित है। यही वह केंद्रीय विकास है जो आधुनिक एआई निर्णय लेने की प्रक्रिया को परिभाषित करता है।.

निर्णय लेने की प्रक्रिया के मूल तंत्र

कंपनियों में एआई के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया किसी सार्वभौमिक योजना का पालन नहीं करती, बल्कि अधिक परिपक्व संगठनों में उभरने वाले स्थापित पैटर्न पर आधारित होती है। हालांकि, इन प्रक्रियाओं को ठोस चरणों में विभाजित किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक के अपने मानदंड, हितधारक और महत्वपूर्ण बिंदु होते हैं।.

पहला चरण रणनीतिक मूल्यांकन या आकलन का चरण है, जो दो से चार सप्ताह तक चलता है।

इस चरण में सबसे पहला सवाल जिसका जवाब देना होता है, वह है: एआई के मामले में हमारी कंपनी की मौजूदा स्थिति क्या है? यह विश्लेषण एक व्यवस्थित एआई परिपक्वता विश्लेषण के माध्यम से किया जाता है, जिसमें आईटी और वित्त से लेकर व्यवसाय विकास तक विभिन्न विभागों के अधिकारियों का साक्षात्कार लिया जाता है। इसका उद्देश्य न केवल तकनीकी तत्परता बल्कि संगठनात्मक परिपक्वता का भी आकलन करना है। जो कंपनियां इस चरण में घबरा जाती हैं और जल्दी से अगले चरण में जाना चाहती हैं, वे एक बड़ी गलती कर रही हैं। मूल्यांकन चरण वह आधार है जिस पर बाद के सभी निर्णय आधारित होते हैं।.

दूसरा चरण रणनीति और लक्ष्य विकास का है, जो चार से आठ सप्ताह तक चलता है।

यहीं पर कंपनी यह तय करती है कि उसके व्यवसाय के लिए AI का क्या अर्थ होना चाहिए। यह मुख्य रूप से तकनीकी प्रश्न नहीं है, बल्कि व्यावसायिक प्रश्न है। कुछ प्रश्नों के उदाहरण इस प्रकार हैं: क्या AI का मुख्य उद्देश्य दक्षता बढ़ाना होना चाहिए या नए व्यावसायिक मॉडल तैयार करना? क्या इसे मौजूदा प्रक्रियाओं में एकीकृत किया जाना चाहिए या इसके लिए अलग विभाग स्थापित किए जाने चाहिए? किन उद्योगों या कार्यात्मक क्षेत्रों में सबसे अधिक क्षमता है? इस रणनीतिक स्पष्टीकरण के लिए बोर्ड स्तर पर गहन चर्चा की आवश्यकता होती है। कई कंपनियाँ इस चरण में लगने वाले समय को कम आंकती हैं क्योंकि वे इसे महज़ बयानबाज़ी मानकर नज़रअंदाज़ कर देती हैं। लेकिन ऐसा नहीं है। AI के संबंध में कंपनी के दृष्टिकोण की स्पष्टता ही बाद के सभी निर्णयों को निर्धारित करती है। स्पष्ट रणनीति के बिना कंपनियों के AI प्रोजेक्ट्स में ठोस व्यावसायिक मूल्य की कमी रह जाती है।.

तीसरा चरण उपयोग के मामलों की पहचान और प्राथमिकता निर्धारण है, जिसमें छह से बारह सप्ताह का समय लगता है।

यह रणनीतिक चरण का क्रियान्वित संस्करण है। यहाँ, ठोस, व्यावसायिक परिणामों पर केंद्रित उपयोग के मामलों की पहचान की जाती है। कंपनी विभिन्न विभागों से विचार एकत्र करती है: एआई विशेष रूप से आपकी कैसे मदद कर सकता है? यह संग्रह जानबूझकर अनौपचारिक रखा जाता है। इसके बाद, व्यावसायिक क्षमता, तकनीकी व्यवहार्यता, डेटा परिपक्वता और जोखिम क्षमता जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए एक मूल्यांकन मैट्रिक्स के आधार पर व्यवस्थित प्राथमिकता निर्धारण किया जाता है। प्राथमिकता निर्धारण प्रक्रिया इस चरण का सबसे महत्वपूर्ण बिंदु है, क्योंकि यह आशावादी व्यावसायिक विभागों और यथार्थवादी तकनीकी विभागों को एक साथ लाती है। इन तनावों का प्रबंधन करना और एक सुस्थापित प्राथमिकता पर पहुँचना एक प्रबंधन कौशल है, न कि तकनीकी कौशल। जो कंपनियाँ साधारण मतदान के माध्यम से अपने शीर्ष दस उपयोग के मामलों का चयन करती हैं, वे बाद में लाभहीन परियोजनाओं पर समय बर्बाद करेंगी।.

चौथा चरण जोखिम और अनुपालन मूल्यांकन है, जो चार से आठ सप्ताह तक चलता है।

यह एक ऐसा चरण है जिसे एआई को अपनाने की पहली लहर (2023 से पहले) में लगभग अनदेखा कर दिया गया था, लेकिन अब यह बेहद महत्वपूर्ण है। इस चरण में निम्नलिखित का मूल्यांकन किया जाता है: कौन से नियामक नियम नियोजित एआई अनुप्रयोगों को प्रभावित करते हैं? किस प्रकार के डेटा की आवश्यकता है और उसकी कानूनी स्वीकार्यता क्या है? कौन से नैतिक प्रश्न उठते हैं? कौन से दायित्व और अनुपालन संबंधी जोखिम उत्पन्न होते हैं? आदर्श रूप से, इस चरण का संचालन वकीलों, अनुपालन विशेषज्ञों, डेटा सुरक्षा अधिकारियों और तकनीकी विशेषज्ञों की एक टीम द्वारा किया जाना चाहिए। यह अनिवार्य है। जो कंपनियां इस चरण को छोड़ देती हैं या सतही तौर पर करती हैं, वे बाद में अपने लिए भारी समस्याएं खड़ी कर लेंगी।.

पांचवां चरण वित्तीय योजना और व्यावसायिक योजना विकास का है, जिसमें चार से छह सप्ताह का समय लगता है।

यहां निवेश के ठोस आंकड़े संकलित किए गए हैं। एआई कार्यान्वयन की लागत परियोजना के दायरे के आधार पर बहुत भिन्न होती है। स्व-सेवा एआई समाधानों की लागत 4,000 यूरो से 25,000 यूरो प्रति माह तक हो सकती है। अनुकूलित विकास की लागत प्रोटोटाइप के लिए 15,000 यूरो से 32,000 यूरो तक होती है और यह 50,000 यूरो से 100,000 यूरो या उससे अधिक तक पहुंच सकती है। बुनियादी ढांचे की लागत, जो क्लाउड समाधान के आधार पर 500 यूरो से 15,000 यूरो प्रति माह तक हो सकती है, एक अतिरिक्त कारक है। इसके अलावा, कुछ छिपी हुई लागतें भी हैं: कर्मचारी प्रशिक्षण (300 यूरो से 4,000 यूरो प्रति व्यक्ति), परिवर्तन प्रबंधन, डेटा तैयारी (जो परियोजना बजट का 60 से 80 प्रतिशत तक हो सकती है), और निरंतर अनुकूलन। मध्यम से लेकर बड़ी कंपनियों में उद्यम एआई परियोजनाएं 250,000 यूरो के बजट से शुरू हो सकती हैं। यहां व्यावसायिक योजना का विकास अत्यंत महत्वपूर्ण है। कंपनियों को न केवल निवेश बल्कि अपेक्षित प्रतिफल भी प्रदर्शित करना होगा। एआई के कार्यान्वयन के लिए रूढ़िवादी निवेश प्रतिफल पांच वर्षों में 214 प्रतिशत है; आशावादी अनुमान 761 प्रतिशत तक पहुंच सकते हैं। यह सीमा यथार्थवादी मान्यताओं की आवश्यकता को रेखांकित करती है।.

छठा चरण संगठनात्मक तैयारी और शासन संरचना का है, जो चार से आठ सप्ताह तक चलता है।

यह एक ऐसा चरण है जो अक्सर अन्य चरणों के समानांतर चलता है, लेकिन इसे एक अलग दर्जा दिया जाना चाहिए। यहाँ निम्नलिखित प्रश्न परिभाषित किए गए हैं: एआई परियोजनाओं के बारे में निर्णय कौन लेता है? किस प्रकार की शासन संरचना आवश्यक है? क्या एक मुख्य एआई अधिकारी की आवश्यकता है? एआई को मौजूदा निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में कैसे एकीकृत किया जाएगा? अधिक जटिल शासन आवश्यकताओं वाली बड़ी कंपनियाँ व्यावसायिक इकाइयों, आईटी, अनुपालन, मानव संसाधन और वित्त के प्रतिनिधियों से मिलकर एक एआई शासन बोर्ड का गठन करती हैं। छोटी कंपनियाँ इसे अधिक अनौपचारिक रूप से संभाल सकती हैं, लेकिन फिर भी उन्हें ज़िम्मेदारी की स्पष्ट रेखाएँ स्थापित करनी चाहिए। यह चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एआई पहल को वैधता और संरचना प्रदान करता है। स्पष्ट शासन के बिना कंपनियाँ बाद में प्रतिस्पर्धी पहलों या निर्णय लेने में जवाबदेही की कमी के कारण विफल हो जाती हैं।.

सातवां चरण हितधारकों को संगठित करना और परिवर्तन प्रबंधन की तैयारी करना है, जो चार से दस सप्ताह तक चलता है।

इस चरण में संभावित प्रतिरोध का अनुमान लगाया जाता है और संगठन को इसके लिए तैयार किया जाता है। एआई के लिए क्लासिक परिवर्तन प्रबंधन प्रक्रिया एक सिद्ध संरचना का अनुसरण करती है: पहले दो से तीन महीनों में, जागरूकता बढ़ाई जाती है। कर्मचारियों को सूचित किया जाता है कि एआई उनके रोजगार के लिए खतरा नहीं है, बल्कि उन्हें सशक्त बनाने का एक साधन है। अगले तीन से छह महीनों में, प्रयोग की भावना को बढ़ावा दिया जाता है। त्वरित सफलताओं का प्रदर्शन किया जाता है। स्वयंसेवी पायलट समूह गठित किए जाते हैं। इसके बाद के छह से बारह महीने विस्तार के लिए समर्पित होते हैं। सर्वोत्तम प्रथाओं का दस्तावेजीकरण किया जाता है और प्रशिक्षण को संस्थागत रूप दिया जाता है। हितधारकों की भागीदारी महत्वपूर्ण है: 78 प्रतिशत अधिकारी एआई-समर्थित निर्णयों को एक रणनीतिक लाभ के रूप में देखते हैं, लेकिन यह स्वतः नहीं होता। यह विश्वास जीतना आवश्यक है। जो कंपनियां इस चरण को छोड़ देती हैं, वे न केवल कार्यान्वयन प्रतिरोध पैदा करती हैं, बल्कि दीर्घकालिक सांस्कृतिक समस्याएं भी उत्पन्न करती हैं।.

इन सात चरणों के पूरा होने के बाद ही, जिनमें कुल मिलाकर छह से नौ महीने लगते हैं, कंपनी ठोस पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने की स्थिति में आती है। यह एक महत्वपूर्ण बिंदु है जिसे कई निर्णय लेने वाले लोग गलत समझते हैं। वे सोचते हैं कि एआई को लागू करने का निर्णय ही व्यावहारिक कार्य की शुरुआत है। वास्तव में, निर्णय लेना ही छह से नौ महीने की प्रक्रिया है, और उसके बाद ही कार्यान्वयन शुरू होता है।.

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यथास्थिति: कॉर्पोरेट वास्तविकता के रूप में निर्णय लेना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से निर्णय लेने की वर्तमान स्थिति एक चौंकाने वाली तस्वीर पेश करती है। एक ओर, नियामकीय तात्कालिकता है। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के बाध्यकारी ढांचे में तब्दील होने के साथ, यूरोपीय कंपनियों को एआई के उपयोग को एक दस्तावेजित शासन प्रणाली में समाहित करना होगा। इससे निर्णय लेना केवल एक रणनीतिक विकल्प नहीं, बल्कि अनुपालन की आवश्यकता बन जाता है। 77 प्रतिशत संगठन पहले से ही सक्रिय रूप से एआई शासन कार्यक्रम लागू कर रहे हैं। यह वैकल्पिक नहीं, बल्कि मुख्यधारा बन चुका है। इस व्यापक स्वीकृति का अर्थ है कि कंपनियां स्थापित पद्धतियों का लाभ उठा सकती हैं। एआई शासन उपकरणों और परामर्श का बाजार प्रतिवर्ष 36.7 प्रतिशत की दर से बढ़ रहा है और 2033 तक 29.6 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा। इसका अर्थ है कि निर्णय लेने की प्रक्रिया आज पहले से कहीं अधिक पेशेवर हो गई है।.

दूसरी ओर, निर्णय पहले की तुलना में अधिक वास्तविक और हितधारकों द्वारा संचालित होते हैं। 47 प्रतिशत संगठन एआई गवर्नेंस को एक रणनीतिक प्राथमिकता के रूप में सूचीबद्ध करते हैं। इसका अर्थ है कि निर्णय आईटी विभागों में नहीं, बल्कि बोर्ड स्तर पर लिए जाते हैं। इससे प्रक्रिया की कठोरता बढ़ जाती है क्योंकि बोर्ड में आमतौर पर आईटी प्रबंधकों की तुलना में अधिक औपचारिक निर्णय लेने की प्रक्रिया होती है। हालांकि यह आम तौर पर सकारात्मक है, लेकिन इससे कार्यान्वयन में काफी देरी भी होती है।.

व्यवहारिक वास्तविकता भी एक खंडित परिदृश्य को दर्शाती है। एआई को सफलतापूर्वक अपनाने वाली कंपनियां एक संरचित चार-चरणीय मॉडल का अनुसरण करती हैं: अन्वेषण (दो से तीन महीने), मानकीकरण (दो से चार महीने), एकीकरण (छह से बारह महीने), और अंत में, परिवर्तन। ये चरण वैकल्पिक या त्वरित रूप से पूरे होने वाले नहीं हैं, बल्कि मूलभूत मील के पत्थर हैं। जो कंपनियां इन चरणों को छोड़ देती हैं या जल्दबाजी में पूरा करती हैं, वे व्यवस्थित रूप से असफल हो जाती हैं।.

मौजूदा स्थिति का एक और पहलू लागत की वास्तविकता है। एआई तैनाती परियोजनाओं के लिए अनुपालन व्यय औसतन €344,000 है, जबकि अनुसंधान एवं विकास लागत लगभग €150,000 है। यह विकास की तुलना में शासन लागत में 229% की वृद्धि दर्शाता है। यही कारण है कि निर्णय लेने में इतना समय लगता है: निर्णय लेना ही महंगा हो गया है।.

व्यवहार से: वास्तविक निर्णय लेने के दो केस स्टडी

पहला केस स्टडी बर्लिन स्थित एक मध्यम आकार की ई-कॉमर्स कंपनी से संबंधित है जिसमें लगभग 500 कर्मचारी हैं।

कंपनी ने महसूस किया कि उसकी लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने की आवश्यकता है। पारंपरिक तरीका नए सॉफ़्टवेयर को लागू करना होता। इसके बजाय, एक AI पहल की योजना बनाई गई। निर्णय लेने की प्रक्रिया में आठ महीने लगे। मूल्यांकन चरण में, मौजूदा लॉजिस्टिक्स प्रक्रियाओं का मानचित्रण किया गया, डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन किया गया और मौजूदा IT प्रणालियों का आकलन किया गया। पता चला कि डेटा की गुणवत्ता अपेक्षा से कहीं अधिक खराब थी। रणनीति चरण में, यह निर्धारित किया गया कि AI का मुख्य रूप से उपयोग डिलीवरी रूट प्लानिंग को बेहतर बनाने के लिए किया जाना चाहिए। उपयोग केस चरण में, सत्रह उपयोग केसों की पहचान की गई और उन्हें चार श्रेणियों में प्राथमिकता दी गई: रूट ऑप्टिमाइज़ेशन, इन्वेंटरी पूर्वानुमान, ग्राहक सेवा स्वचालन और धोखाधड़ी का पता लगाना। जोखिम मूल्यांकन चरण में, यह निर्धारित किया गया कि नियामक दृष्टिकोण से अधिकांश उपयोग केस समस्या-रहित थे, लेकिन धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए ग्राहक डेटा के प्रबंधन को GDPR के अनुपालन में प्रलेखित किया जाना आवश्यक था। वित्त चरण में, बारह महीनों के लिए €150,000 का प्रारंभिक बजट निर्धारित किया गया। एक समर्पित AI कार्यबल का गठन किया गया। आठ महीने बाद, रूट ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए पायलट प्रोजेक्ट शुरू किया गया। प्रारंभिक निर्णय के बाद छह महीने के प्रायोगिक कार्य (कुल 14 महीने) के बाद, परिणाम स्पष्ट रूप से दिखाई देने लगे: डिलीवरी के समय में औसतन 18 प्रतिशत की कमी और लॉजिस्टिक्स लागत में 12 प्रतिशत की कमी आई। इन सफलताओं के कारण परियोजना का विस्तार अन्य उपयोग क्षेत्रों तक किया गया।.

दूसरी केस स्टडी एक बहुराष्ट्रीय कॉर्पोरेट होल्डिंग कंपनी, आरएसबीजी एसई से संबंधित है, जिसकी 80 से अधिक सहायक कंपनियां हैं।

कंपनी भर में एआई को लागू करने का निर्णय लेने में नौ महीने लगे। छोटे संगठनों की तुलना में एक महत्वपूर्ण अंतर यह था कि अत्यधिक विकेन्द्रीकृत संरचना में एकरूपता स्थापित करना आवश्यक था। मूल्यांकन चरण में प्रत्येक सहायक कंपनी की एआई परिपक्वता का अलग-अलग आकलन किया गया। यह स्पष्ट हो गया कि परिपक्वता स्तरों में काफी भिन्नता थी। कुछ कंपनियां पहले से ही एआई के साथ प्रयोग कर रही थीं, जबकि अन्य पूरी तरह से अनुभवहीन थीं। रणनीति चरण में, यह तय किया गया कि एआई का मुख्य रूप से प्रशासनिक प्रक्रियाओं में दक्षता बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए - एक ऐसा अनुप्रयोग जिसका अंतर-कार्यात्मक महत्व हो। उपयोग के मामलों को केंद्रीय समन्वय के साथ विकेन्द्रीकृत रूप से एकत्र किया गया। अस्सी अलग-अलग अनुप्रयोग विचार प्रस्तुत किए गए। इन्हें त्वरित समाधान (एक से तीन महीने में हल होने योग्य) और रणनीतिक परियोजनाओं (छह से बारह महीने) में वर्गीकृत किया गया। जोखिम चरण में, मुख्य चुनौती यह थी कि अनुपालन आवश्यकताएं विभिन्न देशों में भिन्न थीं। यूरोपीय संघ की आवश्यकताओं को आधार मानकर एक न्यूनतम शासन ढांचा विकसित किया गया। एक केंद्रीय एआई प्लेटफॉर्म का चयन किया गया। नौ महीने के निर्णय लेने के बाद, विस्तार प्रक्रिया शुरू हुई। तीन महीने के भीतर, 60 प्रतिशत कंपनियां प्लेटफॉर्म पर सक्रिय हो गईं। 80 से अधिक उपयोग के मामलों की पहचान की गई और उनके कार्यान्वयन पर काम शुरू हुआ। एक वर्ष के भीतर, एआई ने प्रति माह 400 घंटे से अधिक की बचत की। यह सफल व्यापक निर्णय लेने का एक उदाहरण है।.

समस्याएं और विवाद: वे स्थान जहां निर्णय विफल होते हैं

एआई के निर्णय लेने में सबसे बड़ी खामी अस्पष्ट उद्देश्यों की है। कई कंपनियां अपने लक्ष्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित किए बिना ही एआई को लागू करने का निर्णय लेती हैं। वे एआई को इसलिए अपनाती हैं क्योंकि यह चलन में है, न कि इसलिए कि यह व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करता है। इससे ऐसे प्रोजेक्ट बनते हैं जिनका कोई ठोस लाभ नहीं होता। अनुभवजन्य प्रमाण बताते हैं कि 80 प्रतिशत एआई प्रोजेक्ट विफल हो जाते हैं, और इनमें से अधिकांश विफलताएं प्रक्रियात्मक होती हैं, न कि तकनीकी। ये विफलताएं स्पष्ट व्यावसायिक उद्देश्य के बिना लिए गए निर्णयों के कारण उत्पन्न होती हैं।.

दूसरी प्रमुख गलती डेटा की गुणवत्ता और तैयारी को कम आंकना है। कई कंपनियां मानती हैं कि एआई सिस्टम किसी भी डेटा के साथ काम कर सकते हैं। वास्तविकता इससे कहीं अधिक गंभीर है। आमतौर पर, एआई परियोजना के बजट का 60 से 80 प्रतिशत हिस्सा डेटा की तैयारी और शुद्धिकरण पर खर्च होता है। जो कंपनियां इसका अनुमान नहीं लगातीं, उन्हें भारी बजट वृद्धि और देरी का सामना करना पड़ता है। इसलिए, एआई को लागू करने के निर्णय में हमेशा डेटा गुणवत्ता ऑडिट शामिल होना चाहिए।.

तीसरी बड़ी गलती बदलाव के प्रतिरोध और सांस्कृतिक बदलाव की आवश्यकता को कम आंकना है। कई कंपनियां मानती हैं कि अगर तकनीकी समाधान अच्छा है, तो कर्मचारी उसे अपने आप अपना लेंगे। यह मनोवैज्ञानिक रूप से भोलापन है। लोगों को डर है कि एआई उनकी नौकरियों के लिए खतरा है, उनकी विशेषज्ञता बेकार हो जाएगी और मशीनी फैसले उनका नियंत्रण छीन लेंगे। एक अच्छा परिवर्तन प्रबंधन कार्यक्रम वैकल्पिक नहीं बल्कि सफलता के लिए आवश्यक है। जो कंपनियां इसे कम आंकती हैं, वे ऐसे तकनीकी समाधान बनाती हैं जो व्यवहार में विफल हो जाते हैं क्योंकि कर्मचारी उनका उपयोग नहीं करते।.

चौथी गलती अपर्याप्त परियोजना प्रबंधन और संसाधन नियोजन है। एआई परियोजनाएं जटिल होती हैं। इनमें तकनीकी विशेषज्ञता, विषय ज्ञान और परियोजना प्रबंधन तीनों की एक साथ आवश्यकता होती है। कई कंपनियां आवश्यक समय और संसाधनों का कम अनुमान लगाती हैं। वे एआई परियोजनाओं को उन कर्मचारियों को अतिरिक्त काम के रूप में सौंप देती हैं जो पहले से ही पूरी क्षमता से काम कर रहे हैं। इससे समय-सीमा में देरी होती है और परिणाम भी संतोषजनक नहीं होते। इसलिए, एआई को लागू करने का निर्णय हमेशा ऐसी संसाधन योजना के साथ लिया जाना चाहिए जो वास्तविक क्षमताओं का अनुमान लगाती हो।.

पांचवीं गंभीर त्रुटि सफलता के मापन और निरंतर अनुकूलन की कमी है। कंपनियां अक्सर सफलता के अर्थ को मापने योग्य रूप से परिभाषित करने में विफल रहती हैं। वे स्पष्ट प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) के बिना एआई परियोजनाएं शुरू कर देती हैं। इससे ऐसी स्थिति उत्पन्न होती है कि परियोजना के अंत में यह स्पष्ट नहीं हो पाता कि वह सफल रही या नहीं। बेहतर एआई निर्णय लेने की प्रक्रिया में मापने योग्य सफलता संकेतक परिभाषित किए जाते हैं: समय की बचत, लागत में कमी, गुणवत्ता में सुधार और ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि। इन परिभाषाओं के बिना, परियोजना एक राजनीतिक मुद्दा बन जाती है, न कि व्यावहारिक मुद्दा।.

अंत में, शासन और अनुपालन संबंधी मुद्दे आते हैं। यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम इन मुद्दों को अनिवार्य बनाता है। जो कंपनियां अनुपालन आवश्यकताओं का मूल्यांकन किए बिना एआई को लागू करती हैं, उन्हें बाद में भारी समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। विशेष रूप से विनियमित क्षेत्रों (वित्तीय सेवाएं, स्वास्थ्य सेवा, बीमा) में, अनुपालन चरण अनिवार्य है। यही कारण है कि निर्णय लेने की प्रक्रिया कई कंपनियों की अपेक्षा से अधिक समय लेती है: इसे नियामक दृष्टिकोण से तर्कसंगत होना चाहिए।.

एआई द्वारा निर्णय लेने का भविष्य: रुझान और संभावित व्यवधान

कंपनियों में एआई द्वारा निर्णय लेने का भविष्य कई महत्वपूर्ण रुझानों से निर्धारित होगा।.

पहला रुझान जनरेटिव एआई से एजेंटिक एआई की ओर बढ़ना है।

इसका अर्थ है स्वायत्त एआई एजेंट जो न केवल सुझाव प्रदान करते हैं बल्कि स्वतंत्र निर्णय भी लेते हैं और प्रक्रियाओं को क्रियान्वित करते हैं। इससे निर्णय लेने की प्रक्रिया में मौलिक परिवर्तन आएगा। जब एआई सिस्टम न केवल विश्लेषण करते हैं बल्कि कार्य भी करते हैं, तो नई शासन संबंधी आवश्यकताएं उत्पन्न होती हैं। कंपनियों को अब यह तय नहीं करना होगा कि एआई क्या सुझाव देता है, बल्कि यह तय करना होगा कि एआई स्वायत्त रूप से कैसे कार्य करता है। इससे शासन और भी जटिल हो जाएगा। गार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक, सभी उद्यम अनुप्रयोगों में से लगभग 33 प्रतिशत एआई एजेंटों को एकीकृत करेंगे - जो 2024 में 1 प्रतिशत से भी कम की तुलना में एक भारी वृद्धि है। इसका अर्थ है कि आने वाले वर्षों में निर्णय लेने की प्रक्रिया तेज नहीं होगी, बल्कि अधिक जटिल हो जाएगी।.

दूसरा रुझान एआई के लोकतंत्रीकरण का है।

नो-कोड और लो-कोड एआई प्लेटफॉर्म न केवल तकनीकी विशेषज्ञों को बल्कि व्यावसायिक विभागों को भी एआई समाधान विकसित करने में सक्षम बनाते हैं। इससे एआई का विकेंद्रीकरण होता है, जिसका प्रबंधन करना कठिन हो जाता है। इससे शासन संबंधी आवश्यकताओं में बदलाव आएगा। शीर्ष-स्तरीय निर्णय लेने की बजाय, कंपनियों को निचले स्तर से शुरू होने वाली एआई पहलों से निपटना होगा। इससे निर्णय लेने की प्रक्रिया तेज हो सकती है, लेकिन इसका अर्थ यह भी है कि नियंत्रण की आवश्यकता बढ़ जाएगी।.

तीसरा रुझान मौजूदा व्यावसायिक उपकरणों में एआई का एकीकरण है।

Microsoft 365 Copilot, Google Workspace AI और इसी तरह के एकीकरण विकल्पों का मतलब है कि AI अब एक अलग तकनीक नहीं बल्कि रोजमर्रा के उपकरणों का एक अभिन्न अंग बन गया है। इससे तकनीकी दृष्टिकोण से इसे अपनाना आसान हो जाता है, लेकिन निर्णय लेना अधिक जटिल हो जाता है क्योंकि IT और व्यावसायिक निर्णयों के बीच की सीमाएँ धुंधली हो जाती हैं।.

चौथा रुझान नियामक समेकन है।

यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम के एक स्थापित मानक और अन्य देशों में इसी तरह के नियमों के साथ, शासन व्यवस्था में विखंडन कम होगा। दीर्घकाल में, इससे निर्णय लेने की प्रक्रिया मानकीकृत हो सकती है और इस प्रकार गति बढ़ सकती है। हालांकि, अल्पकाल में (अगले दो से तीन वर्षों में), नियामक अनुकूलन से जटिलता बढ़ेगी।.

पांचवां रुझान एआई द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया में स्वयं की सक्रियता है।

यह उम्मीद की जा रही है कि भविष्य में एआई प्रणालियाँ न केवल डेटा विश्लेषण में सहायता करेंगी, बल्कि शासन व्यवस्था को भी सुचारू रूप से संचालित करेंगी। बुद्धिमान प्रणालियाँ निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का अनुकरण कर सकती हैं, विभिन्न परिदृश्यों का विश्लेषण कर सकती हैं और मनुष्यों द्वारा निर्णय लेने से पहले ही जोखिमों का आकलन कर सकती हैं। इससे निर्णयों की गुणवत्ता में सुधार हो सकता है, लेकिन इसका अर्थ यह भी होगा कि निर्णय लेने की प्रक्रिया स्वयं एआई द्वारा समर्थित होगी - एक ऐसा विरोधाभास जो अपने आप में कई प्रश्न खड़े करता है।.

इस प्रक्रिया से हम क्या सीख सकते हैं?

कंपनियों में एआई के लिए निर्णय लेने की प्रक्रिया एक पल में पूरी नहीं होती, बल्कि यह छह से नौ महीने तक चलने वाली एक सुनियोजित प्रक्रिया है, जिसमें सात अलग-अलग चरण शामिल हैं: रणनीतिक मूल्यांकन, रणनीति और लक्ष्य विकास, उपयोग के मामलों की पहचान और प्राथमिकता निर्धारण, जोखिम और अनुपालन आकलन, वित्तीय योजना, संगठनात्मक तैयारी और हितधारकों को संगठित करना। इन चरणों के बाद ही वास्तविक कार्यान्वयन शुरू होता है। यह समयसीमा कई कंपनियों को हतोत्साहित करती है जो त्वरित समाधान की उम्मीद करती हैं, लेकिन यह आवश्यक है। जो कंपनियां इन चरणों को जल्दी पूरा करती हैं या छोड़ देती हैं, वे व्यवस्थित रूप से अपने लिए परिचालन संबंधी समस्याएं पैदा करती हैं।.

यह प्रक्रिया अत्यंत कठिन है क्योंकि निर्णय महत्वपूर्ण है। आज एआई में निवेश रणनीतिक रूप से बहुत महत्वपूर्ण है। यह कंपनियों को रूपांतरित कर सकता है या उन्हें गलत दिशा में ले जा सकता है। इसलिए निर्णय लेना कोई सामान्य प्रशासनिक कार्य नहीं है, बल्कि प्रबंधन की एक मूलभूत क्षमता है। एआई रूपांतरण में सफल कंपनियां उन कंपनियों से तकनीकी उत्कृष्टता के कारण नहीं, बल्कि कठोर निर्णय लेने की क्षमता के कारण भिन्न हैं जो असफल रहीं। उन्होंने स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित किए हैं। उन्होंने जोखिमों का व्यवस्थित मूल्यांकन किया है। उन्होंने हितधारकों को शामिल किया है। उन्होंने सफलता के मापदंड निर्धारित किए हैं। ये प्रबंधन गुण नए नहीं हैं - एआई के संदर्भ में इनकी स्पष्ट रूप से आवश्यकता है।.

भविष्य ही बताएगा कि निर्णय लेने की प्रक्रिया तेज़ होगी या धीमी। वर्तमान परिस्थितियाँ संकेत देती हैं कि यह और अधिक जटिल हो जाएगी। एजेंटिक एआई, नियामक एकीकरण और विकेंद्रीकृत एआई पहलों के साथ, शासन संबंधी आवश्यकताएँ घटने के बजाय बढ़ेंगी। जो कंपनियाँ इस जटिलता का अनुमान लगा लेंगी, वे उन कंपनियों की तुलना में बेहतर स्थिति में होंगी जो त्वरित, सहज निर्णयों का सपना देखती हैं। मुख्य बात यह है कि एआई द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया गति के बारे में नहीं, बल्कि सटीकता के बारे में है। यह उन कंपनियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण सबक है जो इस यात्रा पर निकल रही हैं।.

यूरोपीय कंपनियों के लिए रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म - चित्र: Xpert.Digital

एआई गेम चेंजर: सबसे लचीला एआई प्लेटफॉर्म - लागत कम करने, निर्णय लेने की क्षमता बढ़ाने और दक्षता बढ़ाने वाले अनुकूलित समाधान

स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म: कंपनी के सभी प्रासंगिक डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• तेज़ एआई एकीकरण: व्यवसायों के लिए अनुकूलित एआई समाधान महीनों के बजाय घंटों या दिनों में उपलब्ध।
• लचीला अवसंरचना: क्लाउड-आधारित या आपके अपने डेटा सेंटर में होस्टिंग (जर्मनी, यूरोप, स्थान चुनने की पूरी छूट)

• अधिकतम डेटा सुरक्षा: कानूनी फर्मों में इसका उपयोग अकाट्य प्रमाण है।
• विभिन्न प्रकार के एंटरप्राइज़ डेटा स्रोतों में तैनाती
• स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल (जर्मनी, यूरोपीय संघ, अमेरिका, चीन) में से किसी एक को चुनने का विकल्प।

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• स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म बनाम हाइपरस्केलर: कौन सा समाधान सबसे उपयुक्त है?

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