एआई रणनीति की सबसे महंगी गलतफहमी: अभिलेखागार भविष्य के सवालों के जवाब क्यों नहीं देते – चित्र: Xpert.Digital
एआई का जाल: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए डेटा वेयरहाउस गलत आधार क्यों है?
खोज कार्यों की भ्रांति: दस्तावेज़ों की खोज करना अभी तक बुद्धिमान एआई क्यों नहीं है
कई कंपनियां वर्तमान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में भारी निवेश कर रही हैं, और सहज रूप से अपने स्वयं के डेटा वेयरहाउस को अपने सबसे अच्छे और सबसे स्वच्छ संसाधन के रूप में मान रही हैं। लेकिन आधुनिक डिजिटल रणनीतियों की सबसे महंगी गलतफहमी यहीं छिपी है। वर्षों से परिष्कृत एक प्रणाली जो अतीत को सुव्यवस्थित स्प्रेडशीट में मैप करती है, वास्तविक AI निर्णयों की गतिशील, असंरचित मांगों का सामना करने पर अनिवार्य रूप से विफल हो जाती है। ईमेल, अनुबंध की बारीकियां, सहज CRM प्रविष्टियां और मीटिंग मिनट्स में गरमागरम चर्चाएं—एक कंपनी का वास्तविक संदर्भ कठोर पंक्तियों और स्तंभों से कहीं अधिक व्यापक है। जो कोई भी भविष्य-उन्मुख AI को, जो वर्तमान में कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, अतीत के बेहद कम संग्रहीत डेटा से पोषित करने का प्रयास करता है, वह न केवल अपने बजट को जोखिम में डालता है, बल्कि प्रौद्योगिकी को उसके वास्तविक मूल्य से भी वंचित करता है। जानें कि AI के लिए सबसे स्वच्छ डेटा स्रोत अक्सर गलत क्यों होता है, खोज फ़ंक्शन पाठ को समझने के बराबर क्यों नहीं है, और एक वास्तविक प्रासंगिक परत आपकी AI रणनीति को कैसे बचा सकती है।.
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एआई रणनीति की सबसे महंगी गलतफहमी: कंपनियां अपने सबसे स्वच्छ डेटा स्रोत को गलत कार्य क्यों सौंप रही हैं?
बहुत कम कंपनियां किसी आर्काइव पर भरोसा करेंगी कि वह स्वतः ही निदान प्रदान कर दे। फिर भी, कई संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द सुनते ही अपने डेटा वेयरहाउस से यही अपेक्षा करने लगते हैं। यह मान लिया जाता है कि जो सिस्टम वर्षों से विश्वसनीय रूप से प्रमुख प्रदर्शन संकेतक प्रदान करता आ रहा है, वह स्वतः ही अर्थपूर्ण जानकारी देने में सक्षम होगा। यही धारणा, न कि स्वयं तकनीक या बजट की कमी, अधिकांश असफल एआई पहलों का मूल कारण है।.
डेटा वेयरहाउस मूलतः पूर्ण हो चुकी प्रक्रियाओं का एक संग्रह है। यह अतीत में घटी घटनाओं के बारे में विश्वसनीय उत्तर प्रदान करता है, बशर्ते सभी ने पहले से ही एक सामान्य परिभाषा पर सहमति व्यक्त की हो। यही विशेषता इसे वित्तीय रिपोर्टों, नियंत्रण और रुझान विश्लेषणों का सबसे महत्वपूर्ण आधार बनाती है। लेकिन एक ऐसी एआई (आरपीआई) जिसे वर्तमान समय में निर्णय लेने में सहायता करनी है, उसे एक साफ-सुथरे, अव्यवस्थित अतीत से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। उसे जीवंत संदर्भ की आवश्यकता होती है, और संदर्भ एक ऐसी श्रेणी नहीं है जिसे कोई संग्रह कभी भी पर्याप्त रूप से प्रस्तुत कर सके।.
वह चुपचाप लिया गया फैसला जो वर्षों पहले लिया गया था
जब कंपनियों ने पहली बार अपने डेटा वेयरहाउस बनाए, तो उन्होंने शुरुआत में ही एक ऐसा निर्णय लिया जिस पर शायद ही किसी का ध्यान गया हो, लेकिन वह बहुत महत्वपूर्ण था: यह तय करना कि कौन सी जानकारी स्प्रेडशीट में स्थायी रूप से संग्रहीत करने के लिए पर्याप्त महत्वपूर्ण है और कौन सी नहीं। उस समय यह निर्णय समझदारी भरा था। स्टोरेज स्पेस महंगा था, कंप्यूटिंग क्षमता सीमित थी, और किसी ने भी ऐसे सिस्टम की कल्पना नहीं की थी जो एक दिन अपने आप निष्कर्ष निकाल लेंगे।.
इस निर्णय का परिणाम एक ऐसा डेटासेट है जो व्यवस्थित, सत्यापन योग्य और सुसंगत तो है, लेकिन साथ ही साथ बहुत छोटा भी है। जटिल व्यावसायिक संबंधों को समझने के लिए डिज़ाइन किए गए एआई सिस्टम में इस छोटे डेटासेट को डालने का प्रयास करने वाला कोई भी व्यक्ति मूलतः एक सारांश से पूरे उपन्यास का स्थान लेने की अपेक्षा कर रहा है। सारांश गलत नहीं है; यह वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक निर्णयों में लगातार उत्पन्न होने वाली बारीकियों, अंतर्निहित भावों या विरोधाभासों को व्यक्त करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।.
एक ही कंपनी के भीतर दो पूरी तरह से अलग-अलग समय-निर्धारण प्रणालियाँ
प्रत्येक संगठन दो समानांतर समय-सीमाओं के साथ काम करता है, जिन्हें शायद ही कभी स्पष्ट रूप से नाम दिया जाता है। एक समय-सीमा गोदाम से संबंधित होती है और लोडिंग चक्रों में चलती है, जो अक्सर दैनिक, कभी-कभी प्रति घंटा होती है, लेकिन कभी भी पूरी तरह से तात्कालिक नहीं होती। दूसरी समय-सीमा दिन-प्रतिदिन के संचालन से संबंधित होती है, जहाँ ग्राहक से बातचीत, शिकायत या मूल्य वार्ता वास्तविक समय में होती है और इसके तत्काल परिणाम होते हैं।.
बिक्री, सहायता या खरीद टीम को निर्णय लेने के समय सहायता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई एआई को पहले नहीं, बल्कि दूसरे पैमाने पर काम करना चाहिए। इसे वहीं से जानकारी प्राप्त करनी चाहिए जहां से वह वास्तव में उत्पन्न होती है: सीआरएम, टिकटिंग सिस्टम और ईमेल पत्राचार में – न कि किसी स्प्रेडशीट में जो इन घटनाओं को घंटों या दिनों बाद संपादित रूप में जोड़ती है। इस अंतर को नज़रअंदाज़ करने से ऐसी एआई बनती है जो हमेशा एक कदम पीछे प्रतिक्रिया देती है, भले ही उसकी हर प्रतिक्रिया तथ्यात्मक रूप से सही हो।.
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प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म - छवि: Xpert.Digital
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डेटा का वह विशाल भंडार जिस पर बैठकों में शायद ही कभी चर्चा होती है
अधिकांश एआई रणनीति संबंधी पत्रों में एक महत्वपूर्ण आंकड़ा गायब है, जबकि वास्तव में यही पूरी बहस का निर्णायक कारक होना चाहिए। किसी भी सामान्य संगठन में अधिकांश जानकारी तालिकाओं में संग्रहित नहीं होती, बल्कि दस्तावेज़ों, संदेशों, लॉग, रिकॉर्ड और फ़ाइलों में संग्रहित होती है जिन्हें कभी किसी निर्धारित प्रारूप के अनुसार संसाधित नहीं किया गया होता। इसलिए, डेटा वेयरहाउस वास्तविक कॉर्पोरेट परिदृश्य के केवल एक छोटे से, हालांकि असाधारण रूप से सुव्यवस्थित, हिस्से को ही कवर करता है।.
परंपरागत प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPI) रिपोर्टों के लिए, यह अंश पूरी तरह से पर्याप्त था। राजस्व वक्र बनाने के लिए किसी को भी पूरे अनुबंध पाठ की आवश्यकता नहीं होती। लेकिन जोखिम का आकलन करने, सहसंबंधों की पहचान करने या सिफारिशें करने के लिए नियुक्त AI के लिए, यही गुमशुदा हिस्सा अक्सर सबसे महत्वपूर्ण होता है। किसी निर्णय के पीछे का वास्तविक तर्क, समझौते से पहले का विवाद, नियम का अपवाद - ये सब लगभग कभी भी एक ही कॉलम में समाहित नहीं होते, बल्कि ऐसे पाठ में होते हैं जिसे कभी संरचित नहीं किया गया होता।.
डेटा की सफाई करते समय अक्सर क्या गायब हो जाता है
जब भी कच्चे डेटा को सुव्यवस्थित सारणी प्रारूप में ढाला जाता है, तो तीन ऐसी चीजें गायब हो जाती हैं जो मनुष्यों के लिए स्पष्ट हैं लेकिन मशीनों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। सूचना किसने और किन परिस्थितियों में उत्पन्न की, इसका कोई प्रमाण नहीं बचता। दो डेटा बिंदुओं के बीच वास्तविक संबंध की कहानी, न कि केवल उनके जुड़ाव की, गायब हो जाती है। और किसी निर्णय को एक तरीके से लेने का कारण भी गायब हो जाता है।.
विशुद्ध रूप से रिपोर्टिंग प्रणाली के लिए, यह हानि कभी समस्या नहीं थी क्योंकि किसी को भी डेटा वेयरहाउस से स्पष्टीकरण की आवश्यकता नहीं थी। लेकिन एक ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के लिए, जिसे स्वतंत्र निर्णय लेने होते हैं, यह हानि ही मुख्य समस्या है। ग्राहक निष्ठा का आकलन करने वाली मशीन को न केवल यह जानकारी चाहिए कि अनुबंध समाप्त हो रहा है, बल्कि यह भी कि पहले क्या चिंताएँ उठाई गई थीं, किसने उठाई थीं और क्या इसी तरह की चिंताओं के कारण पहले भी अनुबंध रद्द किए गए थे। कोई भी डेटा वेयरहाउस यह जानकारी प्रदान नहीं करता क्योंकि डेटा की सफाई के दौरान यह जानकारी बहुत पहले ही नष्ट हो चुकी होती है।.
खोज फ़ंक्शन समझ का एक रूप नहीं है
कई कंपनियों का मानना है कि उन्होंने अपने दस्तावेज़ों में सर्च फ़ंक्शन जोड़कर समस्या का समाधान कर लिया है। उनके पास एक मॉडल है जो प्रश्न से संबंधित पाठ अंशों को स्कैन करता है और परिणाम को एक सटीक उत्तर के रूप में प्रस्तुत करता है। यह समाधान आकर्षक लगता है, लेकिन कई मामलों में यह केवल एक बेहतर पूर्ण-पाठ खोज है जिसमें अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस है।.
मुख्य अंतर इस तथ्य में निहित है कि एक साधारण खोज फ़ंक्शन समानता को तो पहचानता है, लेकिन वैधता को नहीं। यह क्वेरी से मेल खाने वाले अंशों को खोजता है, लेकिन यह नहीं जानता कि इनमें से कौन से अंश अभी भी मान्य हैं, कौन से लंबे समय से नए संस्करण द्वारा प्रतिस्थापित किए जा चुके हैं, और इस जानकारी को देखने का अधिकार किसे है। परिणामस्वरूप, जो उत्तर मिलते हैं वे विश्वसनीय प्रतीत होते हैं, लेकिन सबसे खराब स्थिति में, वे वास्तव में मान्य अनुबंध के बजाय एक निरस्त मसौदे पर आधारित होते हैं। एक वास्तविक संदर्भ-जागरूक समाधान को यह अंतर स्वयं पहचानने में सक्षम होना चाहिए; एक साधारण खोज फ़ंक्शन मूल रूप से ऐसा करने में असमर्थ है।.
हर चीज खुद बनाने की महंगी आदत
जैसे ही किसी कंपनी को यह एहसास होता है कि उसके पास एक वास्तविक संदर्भ परत का अभाव है, तो उसकी स्वाभाविक इच्छा होती है कि वह इस परत को पूरी तरह से आंतरिक रूप से विकसित करे। यह स्वाभाविक प्रवृत्ति समझ में आती है क्योंकि इससे नियंत्रण का एहसास होता है, लेकिन अधिकतर मामलों में, इससे लागत मौजूदा, परिपक्व तकनीकों के उपयोग से होने वाली लागत से कई गुना अधिक हो जाती है। कंपनियां फिर ऐसे बुनियादी ढांचे में महीनों का निवेश करती हैं जो किसी भी ग्राहक को प्रभावित नहीं करता और कोई रणनीतिक लाभ भी प्रदान नहीं करता।.
अधिक व्यावहारिक दृष्टिकोण यह है कि आप अपने स्वयं के आर्किटेक्चर को एक अलग परिप्रेक्ष्य से देखें। वेयरहाउस स्पष्ट और पूर्ण सत्य के विश्वसनीय भंडार के रूप में बना रहता है। आदर्श रूप से, इसके ऊपर एक अतिरिक्त परत जोड़ी जानी चाहिए, जो उन स्थानों को संबोधित करे जहां वास्तव में निर्णय लिए जाते हैं: सिस्टम संचालन में, दस्तावेज़ों में और संचार में। यह परत वेयरहाउस का स्थान नहीं लेती, बल्कि उसका पूरक होती है, क्योंकि यह वह सब प्रदान करती है जो एक आर्काइव, अपनी प्रकृति के कारण, प्रदान नहीं कर सकता।.
अगली रणनीति बैठक के लिए असली सवाल यही है।
एआई की तैयारी से जुड़ी अधिकांश चर्चाएँ गलत प्रश्न के इर्द-गिर्द घूमती हैं। वे यह पूछने के बजाय कि भविष्य में एआई द्वारा समर्थित किए जाने वाले कितने निर्णय वास्तव में उस जानकारी पर आधारित हैं जो कभी स्प्रेडशीट में दर्ज की गई है, यह सवाल पूछते हैं कि मौजूदा डेटा का बेहतर उपयोग कैसे किया जा सकता है। जो भी इस प्रश्न का ईमानदारी से उत्तर देगा, उसे अक्सर पता चलेगा कि प्रासंगिक निर्णय लेने वाले डेटा का एक बड़ा हिस्सा कभी संरचित नहीं किया गया है और शायद कभी नहीं किया जाएगा।.
यह निराशा का कारण नहीं है, बल्कि वास्तविक चुनौती की याद दिलाता है। किसी एआई पहल की सफलता डेटा भंडार में मौजूद डेटा की मात्रा से निर्धारित नहीं होती, बल्कि उस संदर्भ को समझने की क्षमता से निर्धारित होती है जहां वह वास्तव में उत्पन्न होता है। जो लोग इस अंतर को अपनी रणनीति में शामिल करते हैं, वे न केवल अनावश्यक लागतों से बचते हैं, बल्कि एक तकनीकी रूप से प्रभावशाली प्रणाली बनाने के निराशाजनक अनुभव से भी बचते हैं जो उनके व्यवसाय की वास्तविकताओं से मेल नहीं खाती।.
परामर्श - योजना - कार्यान्वयन
Konrad Wolfenstein
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