नेताओं की आश्चर्यजनक प्रतिक्रिया: एआई अपेक्षित लाभ उत्पन्न करने में संघर्ष कर रही है

ऐसे संदर्भ में जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) नवाचार और वृद्धि रणनीतियों के केंद्र में है, कंपनी के निदेशक अपने निवेशों के वास्तविक परिणामों को लेकर आश्चर्यचकित दिखाई देते हैं। एआई में भारी खर्च के लगातार प्रवाह के बावजूद, त्वरित लाभप्रदता और प्रदर्शन में नाटकीय सुधार का वादा पूरी तरह साकार नहीं हो पा रहा है। 2026 में, अपेक्षाओं और वास्तविकता के बीच यह निरंतर अंतर सवाल उठाता है और इन तकनीकों के वास्तविक आर्थिक मूल्य पर गहन विचार को प्रेरित करता है। यह केवल एक अस्थायी मंदी नहीं है, बल्कि एक वित्तीय बुलबुले के संकेत प्रकट हो रहे हैं, जो अधिकारियों के उत्साह और मुनाफे की कमी के बीच एक विरोधाभास को दर्शाता है।

पीडीजी, जो एआई की संभावनाओं पर विश्वास बनाए हुए हैं, निवेश पर ठोस वापसी की कमी को लेकर बढ़ती चिंता व्यक्त करते हैं। उनमें से कई मानते हैं कि राजस्व में कोई वास्तविक सकारात्मक प्रभाव या लागत में कमी नहीं देखी जा रही है, जबकि एआई अवसंरचना और उपकरणों में महत्वपूर्ण खर्च किया गया है। यह गतिशीलता महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है: कौन से तकनीकी, संगठनात्मक और रणनीतिक अवरोध एआई को आर्थिक विकास के लिए एक मजबूत स्तंभ बनने से रोक रहे हैं? और निराशा से क्या सबक लिया जा सकता है, जबकि निवेश की गति धीमी नहीं हो रही है?

एआई में भारी खर्च बिना तत्काल वित्तीय वापसी के: एक चिंताजनक असंतुलन

पडब्ल्यूसी द्वारा 4,454 पीडीजी के विस्तृत सर्वेक्षण से प्राप्त नवीनतम आंकड़े एक जटिल और विस्तृत तस्वीर दिखाते हैं। इन नेताओं में से आधे से अधिक मानते हैं कि उनके एआई निवेशों का कोई वित्तीय लाभ सामने नहीं आया है। पिछले बारह महीनों में, केवल 30% ने एआई से उत्पन्न राजस्व में ठोस वृद्धि देखी, जबकि 56% ने न तो राजस्व में वृद्धि देखी और न ही लागत में कमी।

यह स्थिति खर्च के ऐतिहासिक स्तर और आर्थिक परिणामों के बीच एक प्रमुख अंतर पैदा करती है। कई अरबों डॉलर डेटा केंद्रों के निर्माण, विशेष उपकरणों की खरीद और ऊर्जा-सघन अवसंरचनाओं के निर्माण में लगाए गए हैं। फिर भी, एआई से होने वाली आमदनी मुख्य रूप से काल्पनिक है, जो केवल कुछ ही प्रतिभागियों तक सीमित है जो इस तकनीक को वास्तविक आर्थिक चालक में बदल सकते हैं।

इस असंतुलन के कारण

कई कारक विशाल निवेश और मापनीय लाभों के बीच इस विच्छेद को समझाते हैं। सबसे पहले, कई कंपनियाँ एआई को एक स्पष्ट रोडमैप या सुसंगत एकीकरण रणनीति के बिना आगे बढ़ा रही हैं। उनके प्रोजेक्ट्स अक्सर प्रायोगिक ही रहते हैं, प्रोटोटाइप या पायलट तक सीमित, जो व्यापक स्तर पर लागू नहीं होते।

फिर, संगठनात्मक और मानवीय अवरोध भारी हैं। एआई को अपनाने के लिए व्यवसायिक प्रक्रियाओं का गहरा अनुकूलन, कर्मचारियों का उपयुक्त प्रशिक्षण और डेटा गवर्नेंस की कड़ी जरूरत होती है। लेकिन आज तक, 76% कर्मचारियों ने एआई प्रशिक्षण नहीं लिया है, एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार।

अंत में, तकनीकी सीमाएँ प्रभावशाली बनी हुई हैं। जनरेटिव एआई अभी भी त्रुटियाँ करता है, और प्रशासनिक या निर्णय संबंधी कार्यों में उसकी जटिलता सस्ते और लाभकारी कार्यान्वयन को धीमा करती है। डेटा सुरक्षा से जुड़े खतरे भी कुछ संवेदनशील क्षेत्रों में अपनाने को रोक रहे हैं।

नेताओं का विरोधाभास: एआई बुलबुले से डरना और पर्याप्त निवेश न करना

एक विरोधाभासी तनाव उच्च अधिकारियों को घेरे हुए है: जबकि कई एआई के चारों ओर एक सट्टा बुलबुले के फूटने का डर रखते हैं, वे तकनीकी रूप से पिछड़ने से बचने के लिए पर्याप्त संसाधन निवेश न करने का भी भय रखते हैं।

पडब्ल्यूसी के विश्व अध्यक्ष मोहम्मद कांडे इस द्विविधा का संक्षिप्त चित्रण करते हैं: “कुछ कंपनियाँ पहले ही एआई से ठोस वित्तीय लाभ कमा रही हैं। लेकिन अधिकांश अभी संघर्ष कर रही हैं, जो भरोसे और वैश्विक बाजार में प्रतिस्पर्धात्मकता को प्रभावित करता है, जहाँ नवाचार की दौड़ तीव्र है।”

ढेर सारा नुकसान उठाने का डर कई अधिकारियों को अपने एआई बजट को बनाए रखने या बढ़ाने को मजबूर करता है, जबकि लाभप्रदता का क्रियान्वयन अभी भी विलंबित है। यह “आगे बढ़ने की भागदौड़” एक ऐसी डिजिटल ऋणग्रस्तता पैदा करती है जो कंपनियों के वित्तीय खातों को और कमजोर कर सकती है।

2000 के दशक के बुलबुले से एआई बुलबुले की तुलना

1990 के दशक के अंत के इंटरनेट बुलबुले के साथ ऐतिहासिक तुलना वर्तमान आर्थिक विश्लेषणों में एक सामान्य विषय बन गई है। इंटरनेट डॉटकॉम बुलबुले की तरह, एआई बुलबुले में भारी निवेश होता है जो अक्सर स्थायी और लाभकारी व्यावसायिक मॉडल के उद्भव से पहले आता है।

हालांकि, वर्तमान निवेश का आकार उस युग की तुलना में भी अधिक है। जबकि अमेरिकी उद्यम पूंजी ने 1997-2000 के बीच 344.5 बिलियन डॉलर के बराबर निवेश किया था, एआई क्षेत्र ने 2025 में पहले से ही 338.3 बिलियन जुटाए हैं, जिनमें से लगभग आधा हिस्सा जनरेटिव एआई के लिए है। ये भारी राशि फूटने के जोखिम को बढ़ाती है, जिससे आर्थिक परिणाम गंभीर हो सकते हैं।

एआई की लाभप्रदता में तकनीकी और संगठनात्मक अवरोध

एआई को लाभप्रदता के इंजन में बदलने में एक प्रमुख बाधा इसकी संगठनात्मक प्रक्रियाओं में एकीकरण की जटिलता है। प्रौद्योगिकी उन्नत है, लेकिन अक्सर संगठनों की दैनिक वास्तविकताओं के अनुकूल नहीं है।

एमआईटी के एक 2025 अध्ययन ने पाया कि लगभग 95% जनरेटिव एआई परियोजनाएं व्यापार में राजस्व वृद्धि को तेज करने में विफल रहीं। यह उच्च असफलता दर कई तकनीकी और मानवीय चुनौतियों से प्रेरित है, जिसमें डेटा प्रबंधन की खराब स्थिति भी शामिल है।

व्यावहारिक उदाहरण: प्रशासनिक कार्यों में जनरेटिव एआई का एकीकरण

एक बहुराष्ट्रीय बैंकिंग कंपनी, जिसने अपने ग्राहक सेवा विभाग को स्वचालित करने के लिए भारी निवेश किया था, को निकासी रोकने और लागतों में वृद्धि देखनी पड़ी क्योंकि सिस्टम की त्रुटियों को सुधारने के लिए लगातार मानव हस्तक्षेप आवश्यक था। यह घटना तकनीकी नवाचार को स्थायी वित्तीय लाभ में बदलने की कठिनाई को दर्शाती है।

इसके अलावा, यह मामला टीमों के उचित प्रशिक्षण के महत्व को उजागर करता है: पर्याप्त कौशल के बिना, इन उपकरणों का उपयोग प्रभावी और किफायती नहीं हो पाता।

डेटा प्रबंधन की चुनौतियां

डेटा की विश्वसनीयता और गुणवत्ता एआई परियोजनाओं की सफलता के लिए अनिवार्य हैं। लेकिन कई कंपनियाँ अपने डेटाबेस को संरचित और साफ करने में असफल होती हैं, जिससे पक्षपाती या अप्रयुक्त परिणाम उत्पन्न होते हैं। इस क्षेत्र में अपर्याप्तता एक बड़ा नुकसान है।

इसलिए कई संगठन सुरक्षा को प्राथमिकता देते हैं, जिससे एआई के प्रभावी उपयोग में बाधा आती है, विशेष रूप से विनियमित क्षेत्रों में जहां डेटा सुरक्षा अत्यंत महत्वपूर्ण होती है।

वैश्विक पैमाने पर आर्थिक प्रभाव: साझा चिंता

मुद्दा केवल कंपनियों तक सीमित नहीं है। यह प्रवृत्ति वैश्विक अर्थव्यवस्था पर भी प्रभाव डालती है। तकनीकी बुलबुले के फूटने का खतरा वित्तीय बाजारों, निवेश निधियों और अधिक व्यापक रूप से नवाचार के प्रति विश्वास को प्रभावित कर सकता है।

बैंकों और उद्यम पूंजीपतियों द्वारा एआई के अवसरों और जोखिमों दोनों पर नजर रखी जा रही है। मूल्यांकन की अस्थिरता और लाभप्रदता की स्थिरता वित्त पोषण और विविधीकरण रणनीतियों के पुनर्मूल्यांकन को बाध्य करती है।

तालिका: डॉटकॉम और एआई बुलबुले के निवेश और वापसी की तुलना

मापदंड	इंटरनेट बुलबुला (1997-2000)	एआई बुलबुला (2023-2025)
निवessed राशि (अर्बों डॉलर में)	344.5	338.3
मुख्य तकनीक के लिए आवंटित अनुपात	100% वेब	लगभग 50% जनरेटिव एआई
निवेश अवधि (साल)	4	3
कम अवधि में मापनीय वित्तीय वापसी	कम, खासकर अंतिम 2 वर्षों में	मुख्यतः कम, कुछ अग्रणी के लिए अपवाद
वैश्विक अर्थव्यवस्था पर प्रभाव	वित्तीय बुलबुले का निर्माण	बुलबुले के फूटने का बढ़ता खतरा, संक्रमण प्रभाव के साथ

कंपनियों का अनुकूलन: मानव पूंजी और एआई गवर्नेंस में निवेश

इन चुनौतियों के सामने, संगठनों ने समझा है कि केवल तकनीकी पहलू ही लाभप्रदता सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं। एआई को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण जरूरी है, जो लोगों और प्रक्रियाओं पर केंद्रित हो। प्रशिक्षण, संगठनात्मक अनुकूलन और डेटा गवर्नेंस में निवेश महत्वपूर्ण हो गया है।

प्रशिक्षण एक अनिवार्य साधन

76% कर्मचारियों ने एआई से संबंधित प्रशिक्षण न पाने की चिंताजनक दर बताई है। यह कमी उपकरणों के स्वामित्व और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करने की क्षमता को बाधित करती है।

अनुकूलित प्रशिक्षण कार्यक्रम, व्यावहारिक कार्यशालाएँ और जागरूकता बढ़ाने वाले अभियान先锋 कंपनियों द्वारा पहले ही लागू किए जा चुके हैं। ये पहल उपयोग के बेहतर समझ और प्रौद्योगिकी पर अधिक विश्वास को बढ़ावा देती हैं।

डेटा और एआई परियोजनाओं की गवर्नेंस को मजबूत बनाना

डेटा की गुणवत्ता और प्रबंधन, साथ ही परियोजना गवर्नेंस, लाभप्रदता को बेहतर बनाने के लिए प्रमुख प्राथमिकताएं हैं। नैतिक फ्रेमवर्क, स्पष्ट जिम्मेदारी नियम और कठोर नियंत्रण लागू किए जा रहे हैं ताकि अनुपालन सुनिश्चित हो और परियोजनाएं सुरक्षित रहें।

ये प्रयास प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और गलतियों व गलत उपयोग से जुड़े छिपे हुए खर्चों को कम करने में भी सहायक हैं।

2026 की संभावनाएं: हाइप और आर्थिक वास्तविकता के बीच

जबकि निर्णयकर्ताओं में एआई को लेकर उत्साह बरकरार है, प्रयासों का ध्यान वादों को ठोस परिणामों में बदलने पर है। 2026 एक मील का पत्थर होगा जब लाभप्रदता और प्रदर्शन पर दबाव बढ़ेगा। कंपनियों को यह दिखाना होगा कि उनका निवेश केवल एक भारी खर्च नहीं, बल्कि मूल्य सृजन का एक मजबूत इंजन है।

सफलता संभवतः तकनीकी नवाचार, टीम प्रशिक्षण, संगठनात्मक अनुकूलन और परियोजना प्रबंधन के बीच तालमेल में निहित होगी। केवल वे संगठन जो इन कारकों को नियंत्रित कर सकेंगे, स्थायी सकारात्मक वित्तीय वापसी की उम्मीद कर सकते हैं।

एआई में निवेश पर अधिकतम वापसी के लिए उपाय

• एक स्पष्ट रणनीति तैयार करें जिसमें मापने योग्य लक्ष्य और एक सटीक रोडमैप हो।
• सहयोगियों का प्रशिक्षण सुदृढ़ करें ताकि एआई उपकरणों का प्रभावी एकीकरण हो सके।
• डेटा गवर्नेंस का अनुकूलन करें और उनकी गुणवत्ता और सुरक्षा सुनिश्चित करें।
• एक चपल नवाचार संस्कृति को बढ़ावा दें ताकि कार्यान्वयन और अनुभव के आधार पर अनुकूलन तेजी से हो सके।
• नियमित रूप से परिणामों को मापें ताकि रणनीतियों को समय पर समायोजित किया जा सके।

एआई जनरेटिव के आर्थिक प्रदर्शन पर अज्ञात जोखिम

जबकि एआई जनरेटिव निवेश का एक बड़ा हिस्सा है, इसमें संभावित खतरों की भी कमी नहीं है, जिन्हें काफी हद तक नजरअंदाज किया गया है। बार-बार होने वाली गलतियाँ, एल्गोरिदमिक पक्षपात, और गोपनीयता संबंधी समस्याएँ समग्र प्रभावकारिता को नुकसान पहुंचा सकती हैं और अपेक्षित लाभप्रदता को कम कर सकती हैं।

इन तकनीकों के गलत उपयोग से छिपे हुए भारी खर्च हो सकते हैं, जैसे कि त्रुटियों को सुधारने के लिए अतिरिक्त लागत, कानूनी विवाद, या ग्राहक और साझेदारों का भरोसा खोना।

निगरानी योग्य पाँच बड़े खतरे

1. लगातार गलतियाँ जो अपूर्ण या अनुपयुक्त मॉडलों से उत्पन्न होती हैं।
2. एल्गोरिदमिक पक्षपात जो भेदभाव को पुनरुत्पादित या बढ़ा सकता है।
3. गोपनीयता समस्याएं जो संगठनों को डेटा रिसाव के जोखिम में डालती हैं।
4. अत्यधिक निर्भरता जो मानवीय महत्वपूर्ण कौशलों को कमजोर करती है।
5. पारदर्शिता की कमी जो त्रुटियों या खराबी के कारणों की पहचान को कठिन बनाती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अधिकारियों की अपेक्षाओं का परिवर्तन

जैसे-जैसे तकनीक विकसित हो रही है, अधिकारियों की अपेक्षाएँ भी पुनर्परिभाषित हो रही हैं। शुरुआती आश्चर्य कि लाभ नहीं हो रहे, एक अधिक स्पष्ट इच्छा में परिवर्तित हो गया है जो स्थायी लाभप्रदता और साझा मूल्य सृजन की ओर केंद्रित है।

कंपनियाँ अब एआई को एक चमत्कारी समाधान के रूप में नहीं, बल्कि एक पूरक उपकरण के रूप में तैनात करना चाहती हैं जो प्रभावशीलता, सुरक्षा और सेवा गुणवत्ता पर केंद्रित एक समग्र रणनीति का हिस्सा हो।

अनुकूलित एआई प्रदर्शन की कुंजी

पहचाने गए स्पष्ट कारकों में से, ग्राहक अनुभव सुधारने के लिए एआई का उपयोग करना प्रमुख है। आज केवल 10% कंपनियाँ ही एआई की मदद से अपने ग्राहकों के साथ वास्तविक इंटरैक्शन को बदलने और व्यावसायिक प्रभाव उत्पन्न करने में सफल हो रही हैं।

यह ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण नेताओं को निवेशों पर पुनर्विचार करने के लिए प्रेरित करता है, जो अनुकूल समाधान और परिणामों के सख्त प्रबंधन को प्राथमिकता देता है।

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Pourquoi l’IA ne génère-t-elle pas encore les profits attendus ?

एल्गोरिदमिक त्रुटियों, तकनीकी एकीकरण की कठिनाइयों, कर्मचारियों के प्रशिक्षण में कमी और डेटा गवर्नेंस के अभाव के कारण एआई अभी तक अपेक्षित लाभ उत्पन्न नहीं कर पा रही है। कई परियोजनाएं पायलट चरण में अटकी हैं और लाभकारी पैमाने पर नहीं पहुंच पाई हैं।

Comment les dirigeants perçoivent-ils les investissements en IA malgré des retours limités ?

अक्सर असफल वित्तीय परिणामों के बावजूद, अधिकारी प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ने के डर से अपने निवेशों को बनाए रख रहे हैं या बढ़ा रहे हैं, जिससे सतर्कता और नवाचार की इच्छा के बीच विरोधाभास पैदा हो रहा है।

Quelles sont les principales barrières techniques freinant la rentabilité de l’IA ?

तकनीकी बाधाओं में त्रुटियों की उच्च दर, एल्गोरिदमिक पक्षपात, मौजूदा प्रक्रियाओं में एकीकरण की कठिनाई, और डेटा की गुणवत्ता एवं सुरक्षा की समस्याएं शामिल हैं, जो लाभकारी समाधान के कार्यान्वयन को धीमा करती हैं।

Quelles mesures peuvent aider à améliorer la performance économique de l’IA ?

निवेश पर लाभ अधिकतम करने के लिए एक स्पष्ट रणनीति विकसित करना, कर्मचारियों को प्रशिक्षण देना, डेटा गवर्नेंस को अनुकूलित करना, चपल नवाचार संस्कृति स्थापित करना, और नियमित रूप से परिणामों को मापकर रणनीतियों को समायोजित करना आवश्यक है।