पिछले दो वर्षों से, एआई के बारे में प्रमुख कहानी सीधी रही है: यह लोगों को तेजी से काम करने, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने, सामग्री उत्पन्न करने, उत्पादकता में सुधार और कम लागत में मदद कर सकता है।
कई कंपनियाँ अभी भी इस बात को कम आंकती हैं कि AI केवल एक अन्य उद्यम उपकरण नहीं है। यह स्केलेबल इंटेलिजेंस की एक नई परत है। और एक बार जब बुद्धिमत्ता प्रचुर, सस्ती और तेजी से मांग पर हो जाती है, तो सवाल यह नहीं रह जाता है, “एआई मेरी टीमों को समय बचाने में कहां मदद कर सकता है?” यह बन जाता है, “एआई कैसे बदलता है कि काम कैसे डिज़ाइन किया जाता है, कैसे निर्णय लिए जाते हैं, और पूरे व्यवसाय में मूल्य कैसे बनाया जाता है?”
मैकिन्से के अनुसार, लगभग सभी कंपनियां एआई में निवेश कर रही हैं और 92% कंपनियां अगले तीन वर्षों में उस निवेश को बढ़ाने की योजना बना रही हैं। फिर भी केवल 1% बिजनेस लीडर अपने संगठनों को एआई परिनियोजन में परिपक्व मानते हैं, जिसका अर्थ है कि एआई पूरी तरह से वर्कफ़्लो में एकीकृत है और पर्याप्त व्यावसायिक परिणाम दे रहा है।
एआई हर जगह है, लेकिन दोहराने योग्य उद्यम मूल्य नहीं है।
सबसे पहले, AI की उपस्थिति AI लाभ के समान नहीं है। किसी कंपनी में हजारों कर्मचारी एआई टूल का उपयोग कर सकते हैं और फिर भी वे किसी भी भौतिक व्यावसायिक परिणाम को बदलने में विफल हो सकते हैं यदि वे उपकरण मुख्य वर्कफ़्लो और एंटरप्राइज़ डेटा से डिस्कनेक्ट हो जाते हैं।
दूसरा, मूल्य अंतर बढ़ रहा है। कंपनियों का एक अपेक्षाकृत छोटा समूह अत्यधिक लाभ अर्जित कर रहा है क्योंकि वे प्रयोग से लेकर क्षमता निर्माण तक आगे बढ़ चुके हैं। वे नेतृत्व संरेखण, प्रक्रिया रीडिज़ाइन, डेटा आर्किटेक्चर और शासन में उतनी ही गंभीरता से निवेश करते हैं जितनी गंभीरता से वे मॉडल में निवेश करते हैं। ये कंपनियाँ केवल प्रयास कम करने के लिए AI का उपयोग नहीं कर रही हैं; वे इसका उपयोग यह पुन: कॉन्फ़िगर करने के लिए कर रहे हैं कि निर्णय कैसे लिए जाते हैं और उद्यम में मूल्य कैसे प्रवाहित होता है।
तीसरा, संगठनों को लग रहा है कि उनकी सबसे बड़ी सीमा प्रक्रिया की अक्षमता नहीं है, बल्कि कुशल प्रतिभा की सीमित क्षमता है। ज्ञान कार्यकर्ताओं पर बहुत अधिक बोझ होता है, वे बाधित होते हैं और उन्हें बहुत कम मूल्य वाले संज्ञानात्मक कार्य करने पड़ते हैं। इसलिए, एआई न केवल एक स्वचालन उपकरण के रूप में मायने रखता है, बल्कि काम को पुनर्वितरित करने के लिए भी मायने रखता है, इसलिए मनुष्य अधिक समय बिताते हैं जहां निर्णय, रचनात्मकता, सहानुभूति और डोमेन विशेषज्ञता सबसे ज्यादा मायने रखती है।
चौथा, शासन मूल्य प्राप्ति से अविभाज्य हो गया है। जैसे-जैसे एआई ग्राहक-सामना, विनियमित और उच्च-स्तरीय निर्णय लेने की ओर बढ़ता है, विश्वसनीयता, पारदर्शिता, निरीक्षण और सुरक्षा अब बाद के विचार नहीं रह गए हैं। जो कंपनियाँ एआई सिस्टम के डिज़ाइन और विकास में प्रशासन को शामिल करती हैं, बजाय इसे बाद की प्रक्रिया में अनुपालन आवश्यकता के रूप में मानने के, वे आत्मविश्वास और गति के साथ बेहतर पैमाने पर तैनात होंगी।
पांचवां, मॉडल की गुणवत्ता में सुधार हो रहा है, लागत कम हो रही है, और क्षमताएं अधिक सुलभ हो रही हैं। इसका मतलब यह है कि प्रतिस्पर्धी भेदभाव मॉडल तक सरल पहुंच से हटकर उद्यम विषयों की ओर जाता है जो मॉडल को मापने योग्य परिणामों में बदल देता है।
अलग तरह से सोचना विश्लेषण की इकाई को बदलने से शुरू होता है। यह पूछने के बजाय, “हमें कौन से उपयोग के मामले आज़माने चाहिए?” नेताओं को पूछना चाहिए, “हम किन मूल्य पूलों को भौतिक रूप से बदल सकते हैं?” राजस्व वृद्धि, सेवा की गुणवत्ता, सेवा की लागत, जोखिम की स्थिति, बाजार की गति और ज्ञान का पुन: उपयोग संभावित अनुप्रयोगों की सामान्य सूचियों की तुलना में बेहतर आधार हैं।
इसका मतलब वर्कफ़्लो में सहायक के रूप में एआई से एआई की ओर बढ़ना भी है। एंटरप्राइज़ मूल्य तब उभरता है जब एआई इस बात में अंतर्निहित होता है कि निर्णय कैसे चलते हैं, काम को कैसे रूट किया जाता है, अपवादों को कैसे संभाला जाता है, और अंत से अंत तक क्रॉस-फ़ंक्शनल प्रक्रियाओं को कैसे निष्पादित किया जाता है।
तीसरा बदलाव सामान्य एआई से डोमेन-विशिष्ट इंटेलिजेंस की ओर है। पैमाने पर मूल्य तब आता है जब मॉडल उद्यम संदर्भ को समझते हैं: नीतियां, शब्दावली, ग्राहक खंड, संचालन नियम, उत्पाद संरचना, ऐतिहासिक निर्णय और जोखिम बाधाएं।
चौथा बदलाव प्रौद्योगिकी परिनियोजन से लेकर ऑपरेटिंग मॉडल रीडिज़ाइन तक है। जब एआई काम कैसे किया जाता है इसका हिस्सा बन जाता है तो निर्णय अधिकार, जवाबदेही, मेट्रिक्स, वृद्धि पथ और मानव निरीक्षण सभी को विकसित करने की आवश्यकता होती है। एआई को संबंधित संगठनात्मक परिवर्तन के बिना एक तकनीकी कार्यान्वयन के रूप में मानना मूल्य को सीमित करने के सबसे स्पष्ट तरीकों में से एक है।
अंततः, कंपनियों को प्रयोग से क्षमता निर्माण की ओर बढ़ना चाहिए। सफल उद्यम सेवन, प्राथमिकता, शासन, मॉडल प्रबंधन, तैनाती, अपनाने और लाभ ट्रैकिंग के लिए दोहराए जाने योग्य पैटर्न बनाते हैं।
आरंभ करने के लिए, रणनीति से जुड़ी एकल उद्यम एआई थीसिस स्थापित करें। बिना किसी सामान्य मूल्य संरचना वाले पायलटों के खंडित पोर्टफोलियो से बचें।
इसके अलावा, शुरू से अंत तक पुनः डिज़ाइन करने के लिए उच्च-मूल्य वाले वर्कफ़्लो की एक छोटी संख्या चुनें। सफलता को केवल बचाए गए मिनटों में न मापें; थ्रूपुट, ग्राहक परिणाम और वित्तीय प्रभाव को मापें।
शासन और विश्वास की नींव को शीघ्र मजबूत करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। जीवनचक्र में मानवीय निरीक्षण, सुरक्षा, लेखापरीक्षा और नीति नियंत्रण शामिल करें।
इसके अलावा, कार्यबल की तैयारी में भी प्रौद्योगिकी तत्परता की तरह ही गंभीरता से निवेश करें। गोद लेने और विश्वास को बढ़ाने में प्रबंधक एक महत्वपूर्ण गुणक हैं।
अंत में, एक दोहराए जाने योग्य मूल्य प्राप्ति इंजन बनाएं: सेवन, प्राथमिकता, वितरण, अपनाना, नियंत्रण और लाभ ट्रैकिंग जिसे व्यावसायिक डोमेन में पुन: उपयोग किया जा सकता है।
बाजार ने पहले ही लाभ की कहानी सुन ली है: एआई काम को तेज, सस्ता और आसान बना सकता है। यह सच है, लेकिन अब यह निर्णायक नहीं रह गया है। अधिक महत्वपूर्ण वास्तविकता यह है कि एआई इस बात को फिर से आकार दे रहा है कि कैसे बुद्धिमत्ता तक पहुंच बनाई जाती है, कैसे काम व्यवस्थित किया जाता है और कैसे उद्यम मूल्य बनाया जाता है। अगले विजेता वे नहीं होंगे जो समान कार्य को तेजी से करने के लिए AI का उपयोग करेंगे। वे ही काम को पूरी तरह नया स्वरूप देंगे।
एआई के बारे में अलग तरह से सोचना अब वैकल्पिक नहीं है। अब यह वृद्धिशील सुधार और रणनीतिक लाभ के बीच का अंतर है।
(व्यक्त विचार निजी हैं)
यह लेख डेविड पी. स्पेंसर, प्रमुख, सेल्स इनेबलमेंट एंड ग्रोथ, सोनाटा सॉफ्टवेयर द्वारा लिखा गया है।
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