लेखक: बॉक्सु ली 

परिचय

पिछले कुछ वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने विशेष प्रयोगों से कई व्यापारिक रणनीतियों के केंद्र में स्थान बना लिया है। 2024 तक, दुनिया भर में 78% संगठनों ने किसी न किसी रूप में AI का उपयोग किया है - जो केवल एक साल पहले 55% था। फिर भी इस उत्साह के बावजूद, एक कठोर वास्तविकता सामने आ रही है: कुछ कंपनियाँ वास्तव में अपने AI निवेश से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त कर रही हैं। कई अधिकारियों का मानना है कि AI ने अब तक वह ROI नहीं दिया है जिसकी उन्होंने उम्मीद की थी, और कई पायलट परियोजनाएँ कभी भी आगे नहीं बढ़तीं। बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप ने पाया कि केवल 26% कंपनियों ने आवश्यक क्षमताएँ विकसित की हैं जो प्रमाणिक अवधारणाओं से आगे बढ़कर AI के साथ ठोस मूल्य उत्पन्न कर सकती हैं। वास्तव में, केवल 4% सच में "AI नेता" हैं जो लगातार महत्वपूर्ण रिटर्न देख रहे हैं, जबकि 74% को अब तक कोई सार्थक मूल्य नहीं मिला है। इसी तरह, एक S&P ग्लोबल सर्वेक्षण में दिखाया गया कि पिछले साल में अधिकांश AI पहलों को रद्द करने वाले व्यवसायों की संख्या 17% से बढ़कर 42% हो गई, और लगभग 46% AI परियोजनाओं को पायलट और पूर्ण तैनाती के बीच छोड़ दिया गया। ये आंकड़े एक स्पष्ट चित्र पेश करते हैं: AI को अपनाना आसान है - लेकिन इसे सफलतापूर्वक अपनाना कठिन है।

इस अंतर को महत्वाकांक्षा से प्रभाव तक पाटना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों है? कारण तकनीकी और संगठनात्मक दोनों हैं। तकनीकी पक्ष पर, कई कंपनियां मौजूदा सिस्टम और कार्यप्रवाहों में एआई को एकीकृत करने, डेटा समस्याओं को संभालने और बड़े पैमाने पर एआई टूल्स को प्रबंधित करने में संघर्ष करती हैं। उदाहरण के लिए, डेटा की गुणवत्ता एक प्रमुख ठोकर है - एक उद्योग रिपोर्ट में, 83% संगठनों को खराब डेटा गुणवत्ता के कारण स्वचालन परियोजनाओं से कम से कम एक डेटा स्रोत को बाहर करना पड़ा। यदि आपका डेटा अलग-थलग, असंगत या अविश्वसनीय है, तो सबसे अच्छा एआई मॉडल भी कमज़ोर प्रदर्शन करेगा। इसके अलावा, बड़े पैमाने पर एआई को लागू करने के लिए मजबूत इंफ्रास्ट्रक्चर (जैसे एमएलऑप्स पाइपलाइनों, कंप्यूटिंग संसाधनों और मॉडल प्रदर्शन की निगरानी के लिए उपकरण) की आवश्यकता होती है, जो कई कंपनियों के पास नहीं होता। 2024 में, केवल 27% कंपनियां एआई को प्रबंधित और तैनात करने के लिए एमएलऑप्स उपकरणों का उपयोग कर रही थीं, हालांकि अन्य 42% ने एक वर्ष के भीतर शुरू करने की योजना बनाई थी - यह दर्शाता है कि अधिकांश अभी भी बड़े पैमाने पर एआई के लिए आवश्यक ढाँचा विकसित करने की प्रारंभिक अवस्था में हैं।

संगठनात्मक चुनौतियाँ समान रूप से मुश्किल होती हैं। अक्सर एक प्रतिभा और ज्ञान की कमी होती है - कंपनियों के पास एक या दो डेटा विज्ञान टीमें मॉडल बना रही हो सकती हैं, लेकिन व्यापक स्टाफ (और यहां तक कि वरिष्ठ प्रबंधन भी) एआई की क्षमताओं या सीमाओं को पूरी तरह से नहीं समझते हैं। इससे अवास्तविक अपेक्षाएं या एआई के आउटपुट पर विश्वास करने में अनिच्छा पैदा हो सकती है। एक हालिया एंथ्रोपिक सर्वेक्षण में बताया गया कि जबकि लगभग 40% अमेरिकी कर्मचारी अब काम पर एआई का उपयोग करते हैं (2023 में 20% से ऊपर), कई कर्मचारी अभी भी नहीं जानते कि इन उपकरणों का सबसे अच्छा उपयोग कैसे करें, और प्रशिक्षण कार्यक्रम पीछे रह जाते हैं। इसके अलावा, एआई का पैमाना बढ़ाने के लिए परिवर्तन प्रबंधन की आवश्यकता होती है - प्रक्रियाओं का रूपांतरण और लोगों को कौशल सिखाना - जो आंतरिक प्रतिरोध का सामना कर सकता है। बिना मजबूत नेतृत्व और एक स्पष्ट दृष्टिकोण के, पायलट प्रोजेक्ट अक्सर अलग-थलग प्रयोग ही रह जाते हैं जो व्यापक संगठन में कभी नहीं फैलते।

वैश्विक और क्षेत्रीय रुझान: चुनौतियों के बावजूद, एंटरप्राइज एआई का अपनाना तेजी से बढ़ रहा है, खासकर कुछ क्षेत्रों में। संयुक्त राज्य अमेरिका निजी एआई निवेश में अग्रणी है और इसकी अपनाने की दर बहुत अधिक है, परंतु आश्चर्यजनक रूप से सबसे अधिक उपयोग वृद्धि नहीं है। एशिया-प्रशांत एआई गतिविधि का केंद्र बन गया है - एक रिपोर्ट में इसे "देखने के लिए क्षेत्र" कहा गया है क्योंकि एपीएसी के कार्यकारी लोग जनरेटिव एआई को लगभग सबसे तेजी से अपना रहे हैं। एशिया अब जनएआई उपकरणों के अपनाने में केवल उत्तरी अमेरिका से पीछे है। यदि 2023 पायलट्स का वर्ष था, तो 2025 वह वर्ष बनने वाला है जब एशिया विभिन्न उद्योगों में एआई तैनाती को बढ़ाएगा। यह मजबूत शीर्ष-दिशा समर्थन से प्रेरित है: उदाहरण के लिए, जापान ने 2025 में एआई प्रमोशन एक्ट पारित किया जिसका उद्देश्य जापान को "विश्व का सबसे एआई-फ्रेंडली देश" बनाना है नवाचार-प्रो समर्थक नीतियों और निवेशों के माध्यम से। जापान ने यह पहचाना कि वह एआई अपनाने में पिछड़ रहा है और अब सरकार और उद्योग को पकड़ने के लिए संगठित कर रहा है। इसी प्रकार, दक्षिण कोरिया ने एक राष्ट्रीय एआई रणनीति शुरू की जिसमें व्यापक फ्रेमवर्क अधिनियम और अरबों का वित्तपोषण शामिल है ताकि वह वैश्विक शीर्ष 3 एआई पावरहाउस बन सके, जिसमें 2030 तक 30% कंपनियों द्वारा एआई अपनाने के लक्ष्य शामिल हैं। इन नीतिगत धक्का के कारण पूर्वोत्तर एशिया के उद्यमों पर दबाव है - और समर्थन मिल रहा है - ताकि वे एआई को जल्द से जल्द एकीकृत कर सकें।

इस बीच, चीन और भारत के पास AI उपयोगकर्ताओं का बड़ा समूह है (जैसे कि लाखों सॉफ़्टवेयर इंजीनियर और AI में स्टार्टअप बूम), लेकिन उनके उद्यम परिदृश्य अलग हैं। चीनी टेक दिग्गज वैश्विक स्तर पर AI के नेता हैं, फिर भी कई पारंपरिक चीनी उद्यम अभी भी AI अपनाने के प्रारंभिक चरण में हैं। भारत की आईटी सेवा कंपनियाँ तेजी से वैश्विक ग्राहकों और घरेलू उपयोग के लिए उत्पादों में AI का समावेश कर रही हैं। इसके विपरीत, यूरोप ने अधिक सतर्क और नियम-संकेतात्मक दृष्टिकोण अपनाया है (आगामी EU AI अधिनियम के साथ), जिसे कुछ लोग मानते हैं कि वहाँ उद्यम अपनाने की गति को धीमा कर सकता है। हालांकि, यूरोप में भी, सर्वेक्षण दिखाते हैं कि पीछे न छूटने के लिए कार्यकारी अधिकारियों की तत्परता बढ़ रही है। कुल मिलाकर, विश्वव्यापी प्रवृत्ति स्पष्ट है: कंपनियाँ AI के साथ "कुछ करने" की तीव्र अनिवार्यता महसूस करती हैं, लेकिन इसे निरंतर व्यावसायिक मूल्य में बदलना एक सार्वभौमिक चुनौती साबित हो रहा है।

AI को स्केल करने में प्रमुख बाधाएँ

• रणनीति और कार्यकारी प्रायोजन की कमी: कई संगठनों ने बिना स्पष्ट रणनीति के AI को अपनाया जो व्यावसायिक परिणामों से जुड़ी हो। यह सामान्य है कि व्यक्तिगत टीमों या नवाचार लैब द्वारा बिना कार्यकारी स्तर के समन्वय के खंडित पायलट प्रोजेक्ट शुरू किए जाते हैं। इससे दोहराव, प्रयास की बर्बादी, और ऐसे प्रोजेक्ट होते हैं जो मुख्य व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते। BCG का शोध जोर देता है कि AI नेताओं के पास हमेशा मजबूत CEO स्तर का समर्थन होता है और वे AI पहलों को रणनीतिक उद्देश्यों से जोड़ते हैं। जब AI CEO की प्राथमिकता होती है (और सिर्फ एक R&D प्रयोग नहीं), तो प्रोजेक्ट्स को आवश्यक संसाधन मिलते हैं, क्रॉस-फंक्शनल सहयोग में सुधार होता है, और उच्च-मूल्य समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित होता है बजाय AI को AI के लिए करने के।
• प्रतिभा और कौशल का अंतर: सफल AI अपनाने के लिए डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों, डोमेन विशेषज्ञों, और परिवर्तन नेताओं का मिश्रण आवश्यक है। कई कंपनियों के पास इन प्रोफाइल्स की पर्याप्त संख्या नहीं होती। AI प्रतिभा को भर्ती करना प्रतिस्पर्धी और महंगा होता है, और मौजूदा स्टाफ को अपस्किल करना धीमा होता है। इसके अलावा, तकनीकी विशेषज्ञों के अलावा, मिड-लेवल प्रबंधकों और फ्रंटलाइन कर्मचारियों को AI उपकरणों के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है (जैसे AI अनुशंसाओं की व्याख्या कैसे करें, जनरेटिव AI सिस्टम से प्रश्न कैसे पूछें, आदि)। यदि कर्मचारी AI को नहीं समझते, तो वे इसे अविश्वास कर सकते हैं या कम उपयोग कर सकते हैं, संभावित लाभ को नकारते हैं। अग्रणी कंपनियाँ अपस्किलिंग प्रोग्राम्स और क्रॉस-ट्रेनिंग में भारी निवेश करती हैं, अक्सर आंतरिक "AI अकादमियाँ" स्थापित करती हैं ताकि उनके कार्यबल की AI fluency को बढ़ाया जा सके। इससे यह सुनिश्चित होता है कि जब नई AI समाधान लागू किए जाते हैं, तो स्टाफ उन्हें दैनिक काम में एकीकृत करने के लिए तैयार होता है बजाय उनके प्रतिरोध के।
• डेटा, प्रौद्योगिकी, और इंफ्रास्ट्रक्चर के मुद्दे: जैसे उल्लेख किया गया है, डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता मौलिक हैं। वे कंपनियाँ जिन्होंने अपने डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को आधुनिक नहीं किया है, AI को पायलट करने में संघर्ष करती हैं, क्योंकि एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में सुलभ, साफ डेटा की आवश्यकता होती है। सिलोड डेटा सिस्टम्स, लिगेसी आईटी आर्किटेक्चर्स, और क्लाउड कंप्यूटिंग क्षमताओं की कमी सभी AI स्केलिंग में बाधा डालती हैं। इसके अलावा, एंटरप्राइज स्केल पर AI को लागू करना मॉडल प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए निगरानी प्रणालियों की आवश्यकता होती है (क्या हमारी भविष्यवाणियाँ अभी भी सटीक हैं?), नए डेटा के साथ मॉडल को अपडेट करने की प्रक्रियाएँ, और मॉडल उपयोग को नियंत्रित करने के लिए तंत्र (उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करना कि जो AI क्रेडिट निर्णय लेता है वह निष्पक्ष और अनुपालनीय है)। ये MLOps और AI गवर्नेंस के अंतर्गत आते हैं - ऐसे क्षेत्र जहां कई फर्में अभी भी अपरिपक्व हैं। यह बताते हुए एक सर्वेक्षण में, "ROI साबित करने में कठिनाई" शीर्ष कारण था कि कंपनियों ने अभी तक MLOps में निवेश नहीं किया था; यह एक कैच-22 को इंगित करता है जहां सही इंफ्रास्ट्रक्चर की कमी ROI को प्राप्त करना कठिन बनाता है, लेकिन स्पष्ट ROI की कमी इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए बजट सुरक्षित करना कठिन बनाती है। इस गॉर्डियन गाँठ को काटना अक्सर दूरदर्शी नेतृत्व की आवश्यकता होती है जो प्लेटफार्मों और उपकरणों में निवेश करता है भले ही भुगतान पूरी तरह से स्पष्ट न हो।
• जोखिम, सुरक्षा और नैतिक चिंताएँ: उद्यम AI अपनाने को जोखिमों के वैध चिंताओं - चाहे वो साइबर सुरक्षा, नियामक अनुपालन, या नैतिक खतरों के बारे में हो - द्वारा धीमा किया जा सकता है। विनियमित उद्योगों (वित्त, स्वास्थ्य सेवा, आदि) में कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होता है कि AI निर्णय कानूनों का पालन करते हैं और उनका ऑडिट किया जा सकता है। साथ ही प्रतिष्ठा का जोखिम भी होता है: एक दोषपूर्ण AI जो अनजाने में भेदभाव करता है या एक उच्च-प्रोफ़ाइल गलती करता है, वह एक PR दुःस्वप्न हो सकता है। उचित निगरानी के बिना, AI प्रोजेक्ट्स अनुपालन विभागों या कानूनी चिंताओं द्वारा बाधित हो सकते हैं। जो सफल अपनाने वाले होते हैं, वे इन चिंताओं को मजबूत गवर्नेंस फ्रेमवर्क के माध्यम से सक्रिय रूप से संबोधित करते हैं। उदाहरण के लिए, वे संवेदनशील निर्णयों के लिए "मानव-इन-द-लूप" चेकप्वाइंट्स को लागू करते हैं, एल्गोरिदम पर पूर्वाग्रह ऑडिट करते हैं, और AI अनुशंसाओं की पारदर्शिता सुनिश्चित करते हैं। कई आंतरिक AI नैतिकता समितियों की स्थापना कर रहे हैं। जिम्मेदार AI के लिए उपकरण और फ्रेमवर्क भी उभर रहे हैं। उदाहरण के लिए, Macaron AI टीम ने AI सहायकों में गोपनीयता-द्वारा-डिजाइन और अनुपालन के महत्व को उजागर किया है, उपयोगकर्ता विश्वास बनाने के लिए नीति बाध्यकारी और पारदर्शिता उपायों को लागू किया है। इसी तरह, उद्यमों को उपयोगकर्ताओं (और नियामकों) के साथ विश्वास बनाने की आवश्यकता होती है यह दिखाने के लिए कि वे AI को जिम्मेदारी से लागू कर सकते हैं। जब हितधारक AI पर विश्वास करते हैं, तो वे इसे स्केल करने का समर्थन करने की अधिक संभावना रखते हैं।

सफल अपनाने वाले क्या अलग करते हैं: पहले के चिंताजनक आंकड़ों के बावजूद, कुछ कंपनियां आगे बढ़ रही हैं और AI संचालित महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त कर रही हैं। वे क्या सही कर रही हैं? अनुसंधान और केस स्टडी कई बेहतरीन प्रथाओं की ओर इशारा करते हैं:

AI को स्पष्ट व्यावसायिक मूल्य से जोड़ें: केवल प्रयोग के लिए AI का उपयोग करने के बजाय, सफल कंपनियां ठोस व्यावसायिक समस्याओं या अवसरों के साथ शुरुआत करती हैं। वे पूछते हैं, "AI कैसे हमारी आय बढ़ाने, लागत कम करने, या ग्राहक अनुभव सुधारने में मदद कर सकता है?" और मापने योग्य KPI के साथ परियोजनाओं का पीछा करते हैं। उदाहरण के लिए, "चलो AI का उपयोग HR में करें क्योंकि यह ट्रेंडी है" के बजाय, वे "AI सहायक के माध्यम से कॉल सेंटर के औसत हैंडलिंग समय को 20% तक कम करें" या "भविष्यवाणी अनुरक्षण द्वारा विनिर्माण डाउनटाइम को कम करें" जैसे लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। स्पष्ट मेट्रिक्स (समय की बचत, रूपांतरण वृद्धि, त्रुटि में कमी आदि) का होना और उन्हें सख्ती से ट्रैक करना AI तैनाती को केंद्रित और जवाबदेह बनाए रखता है। यह सहमति प्राप्त करने में भी मदद करता है – जब अग्रिम पंक्ति के कर्मचारी देखते हैं कि AI उपकरण उनके काम को आसान बनाता है या ग्राहकों को खुश करता है, तो वे संदेहवादी के बजाय समर्थक बन जाते हैं।

छोटे स्तर से शुरू करें, फिर तेजी से विस्तार करें: सफल संगठन अक्सर AI को छोटे स्तर पर शुरू करते हैं लेकिन पहले दिन से विस्तार की योजना के साथ। वे पायलट चरणों को समाधान को सुधारने और मूल्य साबित करने के लिए सीखने के रूप में मानते हैं, और फिर सकारात्मक परिणाम होने पर जल्दी से व्यापक रूप से लागू करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, वे विस्तार चरण के लिए बजट और योजना बनाते हैं (केवल POC के लिए नहीं)। इसमें लचीले आर्किटेक्चर का निर्माण शामिल हो सकता है जो बढ़ाया जा सके, और प्रारंभिक चरण में क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों की स्थापना (IT, डेटा, व्यवसाय इकाई सभी सहयोग कर रहे हैं) ताकि एकीकरण की बाधाओं को पहले से निपटाया जा सके। उदाहरण के लिए, एक बैंक ने एक क्षेत्र में AI धोखाधड़ी पहचान प्रणाली का पायलट किया, झूठे-सकारात्मक दर को काफी हद तक घटते देखा, और एक वर्ष के भीतर इसे 20+ देशों में लागू किया - क्योंकि उन्होंने पायलट के दौरान व्यापक अपनाने के लिए प्लेबुक और आंतरिक चैंपियन तैयार किए थे।

इंफ्रास्ट्रक्चर और टूल्स में निवेश करें: AI के क्षेत्र में अग्रणी कंपनियां 'प्लंबिंग' पर कंजूसी नहीं करतीं। वे डेटा को एकत्रित और साफ करने के लिए डेटा झीलों या आधुनिक डेटा वेयरहाउसों में निवेश करती हैं, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए क्लाउड प्लेटफॉर्म या उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग का उपयोग करती हैं, और AI मॉडल्स के संस्करण नियंत्रण, परीक्षण, और निरंतर तैनाती के लिए MLOps टूल्स को शामिल करती हैं। अक्सर, यह इन सेवाओं में विशेषज्ञता रखने वाले प्रौद्योगिकी प्रदाताओं या क्लाउड विक्रेताओं के साथ साझेदारी करने की आवश्यकता होती है। इसका लाभ विश्वसनीयता और विस्तार क्षमता है: एक मजबूत आधारभूत संरचना के साथ, एक नया AI उपयोग केस जोड़ना लगातार सरल और तेज़ होता जाता है। इसके विपरीत, वे संगठन जो अनौपचारिक इंफ्रास्ट्रक्चर पर AI करने की कोशिश करते हैं, अक्सर पाते हैं कि उनके पायलट वास्तविक दुनिया की जटिलता के भार के नीचे ढह जाते हैं जब अधिक उपयोगकर्ता या डेटा जोड़े जाते हैं।

प्रतिभा और क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों का विकास करें: हमने कौशल वृद्धि पर बात की - इसके अलावा, सफल AI संगठन डेटा वैज्ञानिकों और क्षेत्र विशेषज्ञों के बीच की बाधाओं को तोड़ते हैं। वे इंटरडिसिप्लिनरी टीमों का निर्माण करते हैं जहाँ, उदाहरण के लिए, एक विपणन विशेषज्ञ और एक मशीन लर्निंग इंजीनियर एक व्यक्तिगत एल्गोरिदम पर साथ काम करते हैं, प्रत्येक एक-दूसरे से सीखता है। यह सुनिश्चित करता है कि AI समाधान वास्तव में व्यवसाय के संदर्भ में फिट बैठता है और इसे व्यवहारिक रूप से लागू किया जा सकता है। यह ज्ञान को स्थानांतरित करने में भी मदद करता है ताकि व्यवसाय विशेषज्ञ अधिक तकनीकी जानकार बन जाएं और तकनीकी विशेषज्ञ को क्षेत्र की अंतर्दृष्टि प्राप्त हो। इसके अतिरिक्त, वे कंपनियाँ जो AI में अग्रणी होती हैं, अक्सर एक केंद्रीय AI या डेटा विज्ञान उत्कृष्टता केंद्र होता है जो सर्वोत्तम प्रथाओं का विकास करता है, आंतरिक परामर्श प्रदान करता है, और संभवतः सामान्य प्लेटफ़ॉर्म या उपकरण बनाता है जिन्हें विभागों के बीच दोबारा उपयोग किया जा सके। यह प्रत्येक टीम को पहिया फिर से बनाने से रोकता है और समग्र अपनाने की गति को तेज करता है।

कार्यकारी समर्थन और परिवर्तन प्रबंधन: अंततः, उपरोक्त में से कोई भी मजबूत नेतृत्व के बिना नहीं होगा जो इसे आगे बढ़ाता है। सफल AI अपनाने वालों के पास ऐसे नेता होते हैं जो संगठन में AI की भूमिका के लिए एक प्रेरक दृष्टि प्रस्तुत करते हैं और सक्रिय रूप से परिवर्तन का प्रबंधन करते हैं। इसका मतलब है कर्मचारियों को स्पष्ट रूप से यह बताना कि AI उनके कार्य को कैसे बढ़ाएगा (और सिर्फ नौकरियों को नहीं काटेगा), बोर्ड और निवेशकों के साथ यथार्थवादी अपेक्षाएँ सेट करना, और डेटा-आधारित निर्णय लेने की संस्कृति को बढ़ावा देना। वे AI परियोजना की सफलताओं को मनाते हैं ताकि गति बनाई जा सके, और वे विफलताओं के बारे में इसे सीखने के अवसर के रूप में ईमानदार होते हैं। जब C-सूट स्पष्ट रूप से संलग्न होता है – उदाहरण के लिए, CEO टाउन हॉल्स में AI पहलों पर चर्चा करता है, या एक मुख्य AI अधिकारी नियुक्त किया जाता है – यह पूरे कंपनी को संकेत देता है कि AI एक रणनीतिक प्राथमिकता है, न कि एक क्षणिक प्रयोग।

आगे की राह

जैसे ही हम 2025 में प्रवेश करते हैं, एंटरप्राइज AI अपनाना एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। उत्साह वास्तविकता की ओर झुक रहा है कि मूल्य प्राप्त करने के लिए क्या आवश्यक है। अच्छी खबर यह है कि सफलता के तत्वों को समझा जा रहा है, और संसाधनों की भरमार है। अधिक प्री-ट्रेन मॉडल और API उपलब्ध हैं जिन्हें कंपनियां बिना बड़े AI अनुसंधान टीमों के उपयोग कर सकती हैं (कंप्यूटर विज़न सेवाओं से लेकर बड़े भाषा मॉडल API तक)। अधिक एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म और यहाँ तक कि नो-कोड AI उपकरण (जैसा कि पिछले ब्लॉग में चर्चा की गई थी) भी हैं, जो कम तकनीकी प्रयास के साथ तैनाती को तेजी से कर सकते हैं। संक्षेप में, प्रवेश का अवरोध लगातार घटता जा रहा है।

हालांकि, किसी उद्यम के ताने-बाने में एआई को इस तरह से शामिल करना जो लगातार लाभ या मिशन परिणामों को आगे बढ़ाए, कंपनी की दृष्टि, अनुकूलन क्षमता और शासन की परीक्षा लेता रहेगा। एआई नेताओं और पिछड़ने वालों के बीच का अंतर अगले कुछ वर्षों में बढ़ सकता है। एक तरफ, हम उन कंपनियों को देखेंगे जिन्होंने 2023-2024 को अपने सीखने के चरण के रूप में माना और अब एआई को पहले से कहीं अधिक पैमाने पर बढ़ा रही हैं, जिससे दक्षता, ग्राहक अंतर्दृष्टि और नवाचार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त हो रहे हैं। दूसरी ओर, कंपनियां जिन्होंने बिना रणनीति या प्रतिबद्धता के एआई में भाग लिया, वे स्थिर हो सकती हैं या पिछड़ सकती हैं, क्योंकि उनके अधिक चुस्त प्रतिद्वंद्वी एआई का उपयोग करके उन्हें पीछे छोड़ सकते हैं।

यह तथ्य कि कंपनी द्वारा AI का अपनाना उत्पादकता में लाभ से जुड़ा है, अब सवाल में नहीं है – अध्ययन दिखाते हैं कि AI के लिए तैयार कंपनियाँ आगे बढ़ रही हैं। अब सवाल यह है कि कौन से उद्यम AI की क्षमता को वास्तविकता में बदलने के लिए कठिन संगठनात्मक कार्य को अंजाम दे सकते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका और एशिया में जो अपने तकनीकी कौशल को स्पष्ट दृष्टिकोण और मजबूत कार्यान्वयन के साथ जोड़ते हैं, वे संभवतः इस नए युग में गति सेट करेंगे। वे मजबूत नवाचार पारिस्थितिकियों का लाभ उठाते हैं और (एशिया के मामले में) अक्सर आधुनिकीकरण के लिए शीर्ष-डाउन तात्कालिकता होती है। लेकिन कोई भी संगठन, किसी भी क्षेत्र में, सही दृष्टिकोण के साथ सफल हो सकता है।

निष्कर्षतः, एआई प्रयोग के समय से एआई निष्पादन के समय की ओर बढ़ रहे हैं। उद्यमों को अगले चमकदार एल्गोरिदम के पीछे भागने के बजाय नींव बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए – डेटा, लोग, प्रक्रियाएं – जो एआई को बड़े पैमाने पर फलने-फूलने देती हैं। यह मार्ग आसान नहीं है, जैसा कि अब तक कई लोगों के संघर्षों से प्रमाणित होता है। फिर भी पुरस्कार अब भी उपलब्ध है: सुगठित संचालन, भिन्न ग्राहक अनुभव, और एआई द्वारा संचालित नए उत्पाद अवसर। विचारशील रणनीति, मजबूत नेतृत्व, और प्रारंभिक गलतियों से सीखने की इच्छा के साथ, कंपनियां वास्तव में प्रचार से स्थायी प्रभाव की ओर पुल बना सकती हैं। वर्ष 2025 उन लोगों को अलग करेगा जो केवल एआई के बारे में बात करते हैं और उन लोगों से जो वास्तव में इसके साथ अपने व्यवसाय को बदल रहे हैं। चुनौतियों का सीधे सामना करके और एआई नेताओं की पुस्तिका का पालन करके, कोई भी उद्यम अपनी यात्रा को महत्वाकांक्षी पायलट परियोजनाओं से एआई-संचालित सफलता की ओर तेज कर सकता है।