अब क्या बचा है? चैटजीपीटी के प्रचार के तीन साल बाद: एआई का भव्य सपना आर्थिक वास्तविकता से टकराता है।

उत्साह के बाद निराशा: जब प्रचार के वादे प्रबंधन की वास्तविकता से टकराते हैं

"चैटजीपीटी" के ऐतिहासिक क्षण के तीन साल बाद, कार्यकारी स्तर पर निराशा छा गई है। मेटा और गूगल जैसी तकनीकी दिग्गज कंपनियां एआई बुनियादी ढांचे में अरबों डॉलर का निवेश करना जारी रखे हुए हैं, वहीं व्यापक व्यावसायिक जगत एक अलग ही तस्वीर पेश करता है: क्रांति के बजाय ठहराव।.

ChatGPT को OpenAI द्वारा 30 नवंबर, 2022 को सार्वजनिक किया गया था। इस सिस्टम ने उपयोगकर्ता अधिग्रहण में रिकॉर्ड गति हासिल की और इसे 2023 से व्यापार जगत में छाए भारी AI क्रेज का उत्प्रेरक माना जाता है।.

इसे इतिहास का सबसे बड़ा उत्पादकता संवर्धन माना जा रहा था। लेकिन जनरेटिव एआई को लेकर वैश्विक स्तर पर मचे बवाल के तीन साल बाद, तकनीकी संभावनाओं और आर्थिक परिणामों के बीच एक खतरनाक खाई पैदा हो गई है। फॉरेस्टर और बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के हालिया आंकड़ों से "महंगी आर्थिक स्थिरता" की तस्वीर सामने आती है: अब तक केवल कुछ ही प्रतिशत कंपनियां अपने भारी निवेश को वास्तविक मूल्यवर्धन में परिवर्तित करने में सक्षम रही हैं।.

खास तौर पर फिनटेक क्षेत्र की दिग्गज कंपनी क्लार्ना का मामला पूरे उद्योग के लिए एक चेतावनी है। 700 कर्मचारियों की जगह एआई (आरआईपी) को लाना, जिसे दक्षता की बड़ी सफलता के रूप में मनाया गया था, ग्राहक संतुष्टि के लिए उल्टा साबित हुआ। सबक दर्दनाक है, लेकिन जरूरी है: सहानुभूति और रणनीतिक परिवर्तन प्रबंधन के बिना तकनीक अल्पावधि में लागत बचा सकती है, लेकिन दीर्घकाल में यह ग्राहक संबंधों को नष्ट कर देती है।.

यह लेख सनसनीखेज प्रेस विज्ञप्तियों के पीछे छिपे रहस्यों का विश्लेषण करता है। हम यह देखते हैं कि 2026 एआई में बड़े बदलावों का वर्ष क्यों होगा, एआई परियोजनाओं के लिए "सांस्कृतिक घटक" ही असली बाधा क्यों है, और प्रौद्योगिकी अकेले कॉर्पोरेट रणनीति की कमी को पूरा क्यों नहीं कर सकती। अरबों डॉलर के दांव और आर्थिक समझदारी की वापसी के बीच की स्थिति का आकलन प्रस्तुत करता है।.

मूल समस्या: वास्तविकता अपेक्षाओं से मेल खाती है

निवेशित पूंजी और प्राप्त प्रतिफल के बीच का अंतर चिंताजनक रूप से स्पष्ट है। 2025 के एक फॉरेस्टर अध्ययन से पता चलता है कि सर्वेक्षण में शामिल केवल 15 प्रतिशत अधिकारी ही एआई के कार्यान्वयन के माध्यम से अपने लाभ मार्जिन में उल्लेखनीय सुधार करने में सक्षम थे। यह कोई मामूली घटना या स्टार्टअप तक सीमित समस्या नहीं है। यह सबसे शक्तिशाली वित्तीय निगमों से लेकर मध्यम आकार के संगठनों तक, पूरी अर्थव्यवस्था को प्रभावित करती है। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप का निष्कर्ष और भी चौंकाने वाला है: सर्वेक्षण में शामिल केवल 5 प्रतिशत अधिकारियों ने एआई से व्यापक मूल्य सृजन प्रभावों की सूचना दी। यह परिवर्तनकारी बदलाव की परिभाषा नहीं है। यह महंगे बुनियादी ढांचे के अधिग्रहण के बावजूद ठहराव की परिभाषा है।.

इन आंकड़ों का महत्व तब और भी बढ़ जाता है जब इन्हें ऐसे व्ययों के संदर्भ में देखा जाता है। अकेले मेटा ने ही 2025 के लिए 70 से 72 अरब डॉलर के निवेश की घोषणा की है, और 2028 तक 600 अरब डॉलर के निवेश का अनुमान लगाया है। गूगल की योजना 2025 में 91 से 93 अरब डॉलर के निवेश की है। माइक्रोसॉफ्ट भी लगातार अपने एआई पूंजी बजट में वृद्धि कर रहा है। ये निवेश केवल छोटे-मोटे प्रोजेक्ट्स में नहीं किए जा रहे हैं, बल्कि ये ऐसे मुख्य निवेश हैं जिनका उद्देश्य इन कंपनियों की भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता को परिभाषित करना है। हालांकि, जहां तकनीकी दिग्गज अभूतपूर्व रकम के साथ आगे बढ़ रहे हैं, वहीं इस तकनीकी "भीतरी दायरे" से बाहर की कंपनियों में एक विपरीत प्रवृत्ति उभर रही है: रणनीतिक विलंब।.

फॉरेस्टर का अनुमान है कि 2026 में नियोजित एआई निवेशों का लगभग एक चौथाई हिस्सा स्थगित कर दिया जाएगा। यह लागत कारणों से अनुमानित खर्च में कटौती करने के बारे में नहीं है, बल्कि उन रणनीतिक परियोजनाओं को स्थगित करने के बारे में है जो मुख्य वित्तीय अधिकारियों और सीईओ के एजेंडे में उच्च प्राथमिकता पर थीं, क्योंकि निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) की अपेक्षाएं पूरी नहीं हुईं। नियोजित निवेशों का एक चौथाई हिस्सा - यह केवल गिरावट नहीं है, बल्कि इस तकनीक के रणनीतिक महत्व का एक व्यवस्थित पुनर्मूल्यांकन है।.

क्लार्ना मामला: एक केस स्टडी के रूप में चेतावनी

स्वीडिश फिनटेक कंपनी क्लार्ना का मामला यहाँ एक महत्वपूर्ण उदाहरण है – यह कोई अलग-थलग घटना नहीं है, बल्कि यह प्रणालीगत समस्या को स्पष्ट रूप से दर्शाती है। 2023 में, क्लार्ना ने ओपनएआई के सहयोग से विकसित एआई चैटबॉट सिस्टम से 700 ग्राहक सेवा कर्मचारियों को बदलने की घोषणा करके अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सुर्खियाँ बटोरीं। आंकड़े प्रभावशाली थे: चैटबॉट ने ग्राहकों की दो-तिहाई पूछताछ का जवाब दिया, 35 से अधिक भाषाओं में धाराप्रवाह था, और प्रतिक्रिया समय को औसतन 11 मिनट से घटाकर लगभग 2 मिनट कर दिया। यह निस्संदेह एक उल्लेखनीय परिचालन उपलब्धि है।.

लेकिन 2024 तक, अंतर्निहित समस्याएं स्पष्ट हो चुकी थीं। ग्राहक संतुष्टि में 22 प्रतिशत की भारी गिरावट आई थी। यह कोई सांख्यिकीय त्रुटि नहीं थी, बल्कि उपयोगकर्ताओं की ओर से एक स्पष्ट संकेत था कि सिस्टम अपनी संरचनात्मक सीमाओं तक पहुँच रहा था। एआई चैटबॉट सरल लेन-देन संबंधी पूछताछ को तो संभाल सकता था, लेकिन अधिक जटिल मुद्दों - ऐसी स्थितियों जिनमें विशिष्ट संदर्भ की समझ, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और सबसे बढ़कर सहानुभूति की आवश्यकता होती थी - से निपटने में वह पूरी तरह विफल हो जाता था। जब सीईओ सेबेस्टियन सिएमियात्कोव्स्की ने 2025 में अपनी गलतियों को स्वीकार किया, तो उनका विश्लेषण बेहद स्पष्ट था: लागत दक्षता पर एकतरफा ध्यान केंद्रित करने से गुणवत्ता में गिरावट आई थी। दूसरे शब्दों में, तकनीक को आंतरिक मापदंडों को बेहतर बनाने के लिए अनुकूलित किया गया था, लेकिन वास्तविक ग्राहक अनुभव सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था।.

इसका जवाब तर्कसंगत था: 2025 में, क्लार्ना ने ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों को फिर से नियुक्त करना शुरू किया और एक हाइब्रिड मॉडल स्थापित किया जहाँ AI सामान्य पूछताछ को संभालता है और मानव एजेंट जटिल मामलों को हल करते हैं। हालाँकि 60 मिलियन डॉलर की अनुमानित बचत बरकरार रही, लेकिन कुल ग्राहक सेवा लागत में फिर से वृद्धि होने लगी, क्योंकि अब AI इंफ्रास्ट्रक्चर और पर्याप्त मानव कर्मचारियों दोनों को बनाए रखना आवश्यक हो गया था। यह स्वचालन की सफलता की कहानी नहीं है, बल्कि रणनीतिक परिवर्तन प्रबंधन के बिना तकनीकी अनुकूलन की सीमाओं के बारे में एक महंगा सबक है।.

विफलता का संगठनात्मक आयाम

असल समस्या मुख्य रूप से तकनीक में नहीं, बल्कि उसे प्रभावी ढंग से एकीकृत करने की संगठनात्मक क्षमता में निहित है। परिवर्तन प्रबंधन पर किए गए शोध से पता चलता है कि लगभग 70 प्रतिशत परिवर्तनकारी पहलें अपने उद्देश्यों को पूरा करने में विफल रहती हैं। एआई-विशिष्ट परियोजनाओं में यह दर और भी अधिक है: अनुमान बताते हैं कि यदि कंपनियां स्पष्ट लक्ष्य, परिभाषित मापदंड या सुसंगत प्रबंधन ढांचा स्थापित नहीं करती हैं, तो विफलता दर 80 से 95 प्रतिशत तक हो सकती है।.

इस विफलता के कारण संरचनात्मक हैं, तकनीकी नहीं। सबसे पहले, प्रबंधन और कर्मचारियों के बीच भरोसे की भारी कमी है। अध्ययनों से पता चलता है कि 50 से 70 प्रतिशत कर्मचारी तकनीकी बदलावों से डरते हैं। यह डर निराधार नहीं है, बल्कि जायज़ सवालों पर आधारित है: मेरी नौकरी में क्या बदलाव आएगा? क्या मेरी प्रतिष्ठा या विशेषज्ञता कम हो जाएगी? क्या मुझे संसाधनों या पहचान के बिना मेरी मौजूदा जिम्मेदारियों के अलावा अतिरिक्त काम करना पड़ेगा? नेता इन सवालों को कम आंकते हैं या इन्हें प्रगति में बाधा के रूप में देखते हैं, न कि इन्हें व्यवस्थागत कार्यान्वयन समस्याओं के रूप में।.

दूसरा, प्रबंधन के रणनीतिक इरादों और परिचालन व्यवहार्यता के बीच एक मूलभूत अंतर है। एआई पहलों वाली 30 प्रतिशत से भी कम कंपनियों ने परिभाषित अपनाने के मापदंड स्थापित किए हैं। इसका अर्थ है कि अधिकांश कंपनियां एआई प्रणालियों को इस बात को स्पष्ट रूप से परिभाषित किए बिना ही लागू कर रही हैं कि सफल अपनाने का वास्तव में क्या अर्थ है या प्रगति को कैसे मापा जाए। यह बिना ब्लूप्रिंट या गुणवत्ता नियंत्रण के निर्माण परियोजना के समान है। प्रौद्योगिकी को इसलिए लागू किया जाता है क्योंकि इसे रणनीतिक रूप से आवश्यक माना जाता है ("कुछ छूट जाने का डर"), न कि इसलिए कि इससे लाभ की स्पष्ट अपेक्षा है।.

तीसरा, डेटा से जुड़ी गंभीर समस्याएं सामने आ रही हैं जिन्हें केवल निवेश से हल नहीं किया जा सकता। 73 प्रतिशत संगठन डेटा की गुणवत्ता या डेटा की सुलभता को अपनी सबसे बड़ी चुनौती मानते हैं। यह तकनीकी संसाधनों का सवाल नहीं है, बल्कि संगठनात्मक परिपक्वता का सवाल है। दशकों से डेटा को अलग-अलग विभागों में व्यवस्थित रखने वाली कंपनियां केवल एक एआई सिस्टम लागू करके इन संरचनाओं को तोड़ नहीं सकतीं। नतीजा यह होता है कि एआई सिस्टम कम गुणवत्ता वाले इनपुट के साथ काम करते हैं और परिणामस्वरूप कम गुणवत्ता वाला आउटपुट देते हैं ("जैसा इनपुट वैसा आउटपुट")।.

स्वचालन की सीमाएँ: ग्राहक अनुभव विरोधाभास

ग्राहक सेवा के स्वचालन में एक और महत्वपूर्ण बदलाव स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। ServiceNow की रिपोर्ट के अनुसार, AI सिस्टम लगभग 80 प्रतिशत सरल ग्राहक पूछताछों को स्वचालित रूप से संभालने में सक्षम हैं। समाधान का समय 52 प्रतिशत तक कम हो सकता है और पहली बार संपर्क में ही समस्या का समाधान होने की दर में 40 प्रतिशत तक सुधार हो सकता है। ये प्रभावशाली परिचालन संबंधी आंकड़े हैं। हालांकि, ग्राहक अध्ययनों से यह भी पता चलता है कि 93 प्रतिशत ग्राहक जटिल मामलों के लिए किसी मानव संपर्क व्यक्ति को प्राथमिकता देते हैं। यह व्यक्तिगत पसंद का मामला नहीं है, बल्कि एक मूलभूत सीमा को दर्शाता है।.

वास्तविक जीवन में ग्राहकों की अधिकतर समस्याएं सरल नहीं होतीं। वे परिस्थितिजन्य होती हैं, अक्सर भावनात्मक रूप से जटिल होती हैं, और प्रत्येक ग्राहक की स्थिति को समझना आवश्यक होता है। रिफंड में कठिनाई का सामना कर रहे ग्राहक को न केवल त्वरित प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, बल्कि यह आश्वासन भी चाहिए होता है कि उनकी बात समझी जा रही है। जटिल वित्तीय उत्पादों के मामले में, ग्राहक को यह भरोसा होना चाहिए कि उनका प्रतिपक्ष उनके हितों का ध्यान रख रहा है। ये ऐसे गुण हैं जो यांत्रिक स्वचालन की पहुंच से परे हैं क्योंकि इनमें विवेक और वास्तविक मानवीय संबंध की आवश्यकता होती है।.

डेटा से पता चलता है कि ग्राहक सेवा में AI सिस्टम तब सबसे प्रभावी होते हैं जब वे मानव एजेंटों के लिए एक उपकरण ("सह-पायलट") के रूप में कार्य करते हैं, न कि उनके प्रतिस्थापन के रूप में। एक ऐसा सिस्टम जो कर्मचारियों को नियमित कार्यों में सहायता करता है, दस्तावेज़ीकरण को स्वचालित करता है, या जानकारी का पूर्व-अनुसंधान करता है, सकारात्मक परिणाम देता है। एक ऐसा सिस्टम जो मनुष्यों को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने का प्रयास करता है, अक्सर कई नकारात्मक प्रभावों की श्रृंखला को जन्म देता है: ग्राहक सेवा प्रदाता बदलते हैं, शिकायतों की दर बढ़ती है, और ब्रांड पर विश्वास घटता है। इस प्रकार लागत कम करने का परिचालन लक्ष्य कमजोर पड़ जाता है क्योंकि ग्राहक का कंपनी छोड़ना और प्रतिष्ठा को होने वाला नुकसान, प्राप्त बचत से कहीं अधिक महंगा होता है।.

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

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वास्तविकता की पड़ताल: आज एआई से वास्तव में किसे फायदा हो रहा है?

उपलब्ध आंकड़ों से अर्थव्यवस्था में एक विभाजन का संकेत मिलता है। एक ओर, तकनीकी दिग्गज कंपनियां और कुछ विशिष्ट "एआई-आधारित" कंपनियां हैं जो एआई बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करना जारी रखती हैं और इसे अपने व्यावसायिक मॉडलों में गहराई से एकीकृत करती हैं। दूसरी ओर, पारंपरिक कंपनियों का एक बड़ा हिस्सा है जिन्होंने एआई को अपनाया है, लेकिन मूल्य सृजन के मामले में उन्हें सीमित सफलता ही मिली है।.

मैकिन्से के आंकड़ों से पता चलता है कि लगभग 23 प्रतिशत कंपनियां सक्रिय रूप से एआई सिस्टम को बढ़ा रही हैं, जबकि 39 प्रतिशत अभी भी प्रायोगिक चरणों में हैं। इसका मतलब यह है कि जहां 62 प्रतिशत कंपनियां किसी न किसी रूप में एआई से जुड़ी हुई हैं, वहीं उनकी प्रतिबद्धता एक समान नहीं है। स्पष्ट एआई रणनीतियों और स्थापित शासन संरचनाओं वाली कंपनियां उन कंपनियों की तुलना में लगभग 2.5 गुना अधिक निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) प्राप्त करती हैं जो एआई को तदर्थ या विशुद्ध रूप से सामरिक पहल के रूप में लागू करती हैं। शीर्ष प्रदर्शन करने वाली कंपनियां, जो निवेश पर दस गुना प्रतिफल प्राप्त करती हैं, एक विशिष्ट समूह हैं। ये वे कंपनियां हैं जो एआई को एक अलग आईटी समाधान के रूप में नहीं, बल्कि एक व्यापक व्यावसायिक परिवर्तन के एकीकृत घटक के रूप में समझती हैं।.

बीसीजी की रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान में औसत निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) 11.2 प्रतिशत है, जबकि परिपक्व संगठन इससे दोगुना प्रतिफल प्राप्त कर रहे हैं। यह कोई मामूली अंतर नहीं है। इसका अर्थ है कि संगठनात्मक परिपक्वता, विशुद्ध तकनीकी क्षमता से दो से तीन गुना अधिक महत्वपूर्ण है। तुलनात्मक रूप से, परिचालन दक्षता पर केंद्रित एक पारंपरिक व्यवसाय 15 से 20 प्रतिशत प्रतिफल की अपेक्षा कर सकता है। इसलिए, एआई पहलें समान प्रतिस्पर्धा के मैदान में नहीं हैं; उन्हें प्रौद्योगिकी के अंतर्निहित जोखिमों को उचित ठहराने के लिए असाधारण प्रतिफल प्रदान करना होगा।.

निवेश का विरोधाभास: अधिक पैसा, कम भरोसा

2026 के लिए उभरती हुई घटना उल्लेखनीय है। जहां एक ओर तकनीकी कंपनियां एआई में रिकॉर्ड तोड़ निवेश कर रही हैं, वहीं दूसरी ओर पारंपरिक व्यवसायों में एआई को लेकर विश्वास घट रहा है। मेटा, गूगल और माइक्रोसॉफ्ट अपने बजट में भारी वृद्धि कर रहे हैं। वहीं दूसरी ओर, पारंपरिक कंपनियां अपनी एआई योजनाओं में बदलाव कर रही हैं।.

फॉरेस्टर का अनुमान है कि नियोजित एआई निवेशों का 25 प्रतिशत 2027 तक स्थगित कर दिया जाएगा। यह पीछे हटना नहीं, बल्कि पुनर्योजना बनाना है। कंपनियों का संदेश स्पष्ट है: "हम एआई में निवेश करेंगे, लेकिन तभी जब हमें इसके लाभ स्पष्ट रूप से दिखाई देंगे।" यह अनुमान आधारित प्रयोगों के चरण से परिणाम-उन्मुख निवेशों के चरण में संक्रमण का संकेत है।.

एक दूसरी समस्या इस स्थिति को और भी बदतर बना देती है: माप संबंधी अंधापन। 46 प्रतिशत कंपनियों ने निवेश पर लाभ (ROI) मापने के लिए कोई व्यवस्थित ढांचा स्थापित नहीं किया है। इसका मतलब है कि निवेश करने वाली लगभग आधी कंपनियों को यह पता ही नहीं है कि उनके प्रोजेक्ट सफल हो रहे हैं या नहीं। यह देखते हुए कि किसी भी AI पहल को पूर्ण लाभ प्राप्त करने में औसतन तीन से पांच साल लगते हैं, इससे ऐसी स्थिति उत्पन्न होती है जिसमें कंपनियां सफलता के लिए वैध मापदंड रखे बिना ही वर्षों तक बजट आवंटित करती रहती हैं। यह घोर अंधेरे में गाड़ी चलाने जैसा है - इस उम्मीद में कि अंततः मंजिल तक पहुंच जाएंगे।.

सांस्कृतिक घटक: गहरी संगठनात्मक समस्या

असली समस्या यहीं छिपी है। एआई के कार्यान्वयन तकनीक की विफलता के कारण नहीं, बल्कि इसलिए विफल होते हैं क्योंकि कंपनियां संगठनात्मक समस्याओं के लिए तकनीकी समाधान लागू करने का प्रयास करती हैं, जबकि उनकी जड़ें सांस्कृतिक होती हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि 50 प्रतिशत से अधिक एआई परियोजनाओं की विफलता में सांस्कृतिक कारक और प्रतिरोध ही मुख्य बाधा हैं।.

इसका असर कई स्तरों पर देखने को मिलता है। सबसे पहले, नौकरी छूटने का व्यापक डर है। एआई लागू करने वाली कंपनियां शायद ही कभी खुलकर यह बताती हैं कि यह तकनीक कर्मचारियों की जगह ले सकती है। वे "स्वचालन," "दक्षता," और "उत्पादकता" की बात करती हैं। लेकिन कर्मचारी छिपे हुए अर्थ को समझ जाते हैं। यदि इस डर को वास्तविक पुनर्प्रशिक्षण, स्पष्ट भूमिका परिभाषाओं और नौकरी की गारंटी के माध्यम से दूर नहीं किया जाता है, तो इससे अप्रत्यक्ष प्रतिरोध, कम स्वीकृति और एक प्रकार की निष्क्रिय अस्वीकृति उत्पन्न होती है।.

दूसरा, एआई सिस्टम को लेकर बुनियादी तौर पर भरोसे की कमी है। कई कर्मचारी एआई की सूक्ष्म निर्णय लेने की क्षमता पर संदेह करते हैं। उन्हें पूर्वाग्रह, गलत सकारात्मक परिणाम और स्वचालित सिस्टम द्वारा महत्वपूर्ण संदर्भ को नज़रअंदाज़ करने के जोखिम की चिंता रहती है। यह संदेह निराधार नहीं है। एआई मॉडल में भ्रम और प्रशिक्षण डेटा में कम प्रतिनिधित्व वाले विशेष मामलों में त्रुटि-प्रवणता के पर्याप्त प्रमाण मौजूद हैं। यदि कर्मचारी यह नहीं समझते कि एआई किसी निर्णय पर कैसे पहुँचता है, तो वे या तो सिस्टम को अनदेखा कर देंगे या संगठन पर से ही अपना भरोसा खो देंगे।.

तीसरा, संरचनात्मक कमियां उजागर होती हैं। गहरे कार्यात्मक विभाजन वाले संगठन अंतर-कार्यात्मक सहयोग के लिए डिज़ाइन किए गए एआई सिस्टम का प्रभावी ढंग से उपयोग नहीं कर सकते। जिन कंपनियों की मूल्यांकन प्रणाली सहयोग की तुलना में व्यक्तिगत प्रदर्शन को प्राथमिकता देती है, उन्हें सहयोगी एआई मॉडल में निवेश करने में कठिनाई होगी। स्वचालन से खतरा महसूस करने वाला मध्य प्रबंधन, इसके अपनाने में सूक्ष्म बाधाएं खड़ी करेगा। इन समस्याओं का समाधान बेहतर सॉफ़्टवेयर से नहीं, बल्कि वास्तविक संगठनात्मक पुनर्गठन से ही संभव है।.

इससे यह सबक मिलता है: तकनीक रणनीति का विकल्प नहीं है।

इन सभी आंकड़ों से एक बात स्पष्ट होती है जो नई नहीं है, लेकिन इस संदर्भ में इसे फिर से समझने की आवश्यकता है: केवल प्रौद्योगिकी से व्यावसायिक समस्याओं का समाधान नहीं होता। यह एक उपकरण मात्र है। उन संगठनों के हाथों में एक शक्तिशाली उपकरण जो इसका सही उपयोग करना जानते हैं - और उन लोगों के हाथों में एक बहुत महंगा खिलौना जो जादुई बदलाव की उम्मीद रखते हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में वास्तविक प्रगति करने वाली कंपनियां कई कार्यों को एक साथ करती हैं: उनके पास एक स्पष्ट व्यावसायिक रणनीति होती है जिसमें एआई को सर्वव्यापी समाधान के बजाय एक विशिष्ट भूमिका दी जाती है। वे प्रौद्योगिकी में निवेश करने के साथ-साथ परिवर्तन प्रबंधन में भी उतनी ही ऊर्जा और बजट का निवेश करते हैं। वे कार्यान्वयन से पहले स्पष्ट मापन ढांचे स्थापित करते हैं। वे अपने कर्मचारियों को एआई-संवर्धित वातावरण में काम करने के लिए निरंतर प्रशिक्षित करते हैं। वे सांस्कृतिक प्रतिरोध को सक्रिय रूप से संबोधित करते हैं। और वे मजबूत शासन संरचनाएं स्थापित करते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई सिस्टम कंपनी के मूल्यों के अनुरूप हों।.

ये प्रक्रियाएँ सरल या त्वरित नहीं हैं। डेलॉयट के शोध से पता चलता है कि "एजेंटिक एआई"—एआई की अगली लहर—वास्तविक मूल्य प्रदान करने में औसतन तीन से पाँच वर्ष का समय लेती है। यह तकनीक की आलोचना नहीं है, बल्कि यह एक यथार्थवादी समझ है कि संगठनों में गहन परिवर्तन के लिए समय लगता है।.

दूरियां बढ़ती जा रही हैं: कौन जीतता है और कौन हारता है?

एआई को सफलतापूर्वक लागू करने वाली कंपनियों पर विचार करते समय एक दिलचस्प तथ्य सामने आता है। मेटा, गूगल और स्पॉटिफाई लगातार भारी निवेश कर रही हैं और सकारात्मक परिणाम दर्ज कर रही हैं। ये वे कंपनियां हैं जिन्हें डेटा साइंस की गहरी समझ है, नवाचार की एक स्थापित संस्कृति है और गलतियों को सहन करने और उनसे सीखने के लिए पर्याप्त संसाधन हैं। दूसरी ओर, क्लार्ना ने मुख्य रूप से लागत कारणों से एआई को अपनाया, रणनीतिक पहलू को नजरअंदाज करते हुए।.

यह दो स्तरीय अर्थव्यवस्था की रूपरेखा प्रस्तुत करता है। पहले समूह में वे कंपनियाँ शामिल हैं जो एआई को एक परिवर्तनकारी उपकरण के रूप में समझती हैं और जिनके पास आवश्यक संरचनाएँ, डेटा और कार्य संस्कृति मौजूद हैं। दूसरे समूह में वे पारंपरिक कंपनियाँ शामिल हैं जो एआई को इसलिए अपनाना चाहती हैं क्योंकि उनके प्रतिस्पर्धी ऐसा कर रहे हैं, लेकिन उनमें संगठनात्मक परिपक्वता की कमी है। यह समूह प्रयोग करना, पैसा खर्च करना और सीमित सफलता प्राप्त करना जारी रखेगा, जबकि पहले समूह की तुलना में संरचनात्मक प्रतिस्पर्धी नुकसानों का संचय करता रहेगा।.

अगले पांच वर्षों में यह स्थिति और भी तीव्र होगी। जो संगठन अभी से प्रौद्योगिकी निवेश के साथ-साथ परिवर्तन प्रबंधन और संगठनात्मक परिपक्वता में निवेश करेंगे, वे ही सफल होंगे। जो केवल प्रौद्योगिकी में निवेश करेंगे और स्वतः परिवर्तन की उम्मीद रखेंगे, वे असफल होंगे।.

भविष्य की संभावनाएं: 2026 और उसके बाद

फ़ॉरेस्टर की 2026 की भविष्यवाणी एकदम सटीक है: "संभावनाओं की कला व्यावहारिक विज्ञान को रास्ता दे रही है।" काल्पनिक प्रयोगों का युग समाप्त हो रहा है और परिणाम-उन्मुख निवेशों का युग शुरू हो रहा है। मुख्य वित्तीय अधिकारी (CFO) AI से जुड़े निर्णयों में उत्साह के कारण नहीं, बल्कि स्पष्ट प्रतिफल की अपेक्षाओं के कारण शामिल होंगे। यह तथ्य कि 30 प्रतिशत बड़ी कंपनियाँ अनिवार्य AI प्रशिक्षण शुरू करेंगी, यह दर्शाता है कि संगठनात्मक क्षमता को अभी भी विकसित करने की आवश्यकता है। जो कंपनियाँ अपनी AI योजनाओं को स्थगित करती हैं, उन्हें अब हारी हुई नहीं, बल्कि समझदार माना जाता है, क्योंकि वे समय और संगठनात्मक आवश्यकताओं का यथार्थवादी आकलन करती हैं।.

व्यापारिक नेताओं के लिए संदेश स्पष्ट है: एआई का क्रेज अभी खत्म नहीं हुआ है। यह तकनीक वास्तविक है और पारंपरिक प्रणालियों की विफलताओं के बावजूद परिणाम देती रहेगी। लेकिन यह भोला विश्वास कि केवल एआई निवेश से ही क्रांतिकारी बदलाव आएंगे, अब बीते दिनों की बात हो गई है। एआई को अपनाने का अगला चरण तकनीकी नहीं, बल्कि संगठनात्मक सफलताओं द्वारा परिभाषित होगा। जो इसे समझेंगे, वे सफल होंगे। बाकी लोग वर्षों और पूंजी बर्बाद कर देंगे, और अंत में वहीं पहुंचेंगे जहां से उन्हें शुरुआत करनी चाहिए थी: एक रणनीतिक, एकीकृत और मानव-केंद्रित दृष्टिकोण से।.

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