जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) विश्व आर्थिक परिदृश्य में एक अनिवार्य तकनीक के रूप में मजबूती से स्थापित हो रही है, 2026 में एक विरोधाभास बना हुआ है: उद्यमों के नेताओं के स्पष्ट उत्साह के बावजूद, इसका वास्तविक स्वीकृति अपेक्षाओं से कहीं नीचे बनी हुई है। बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स, कार्यकारी समितियाँ, और रणनीतिक मंच लगातार नवाचार और प्रतिस्पर्धात्मकता के लिए AI के महत्वपूर्ण महत्व को उद्घोषित करते हैं। फिर भी, क्षेत्रीय स्तर पर, AI परियोजनाओं का ठोस कार्यान्वयन और संचालन तैनाती प्रगति करने में कठिनाई महसूस कर रही है। भाषण और क्रिया के बीच यह असंगति संगठनों के डिजिटल परिवर्तन को धीमा करने वाले छिपे हुए बाधाओं पर गहन प्रश्न उठाती है।
यह विरोधाभासी स्थिति कई संयुक्त कारकों पर निर्भर करती है: परियोजनाओं की अपर्याप्त तैयारी, प्रभाव को मापने के लिए स्पष्ट कार्यप्रणाली का अभाव, तकनीकी एकीकरण में कठिनाइयां, और साथ ही महत्वपूर्ण सांस्कृतिक प्रतिरोध। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की पहलें अक्सर बाजार और प्रतिस्पर्धा के दबाव के तहत शुरू की जाती हैं बजाय एक मजबूत रणनीतिक दृष्टिकोण के। इस प्रकार, नेताओं द्वारा व्यक्त आशावाद डिजिटल और संगठनात्मक परिपक्वता की गहरे सीमाओं को छिपाने के लिए पर्याप्त नहीं है। इन अवरोधों को समझना भविष्य के वर्षों में एंटरप्राइज AI के स्थायी और प्रभावी विकास की रूपरेखा के लिए आवश्यक है।
- 1 कंपनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के ठहराव के गहरे कारण
- 2 नेताओं के उत्साह का सामना करते हुए शासन और कंपनी संस्कृति की महत्वपूर्ण भूमिका
- 3 वित्तीय और परिचालन प्रभाव के आकलन की कमी: AI निवेशों के लिए एक प्रमुख सीमा
- 4 प्रतिस्पर्धात्मक दबाव: AI के स्थायी विकास के लिए अपर्याप्त प्रेरक
- 5 तकनीकी विकास और अवसंरचनाओं तथा डेटा से संबंधित सीमाएं
- 6 वित्तीय निवेश: नेताओं के उत्साह के बावजूद एक मिश्रित वास्तविकता
- 7 AI से संबंधित श्रम बाजार में कौशल पुनर्संतुलन की चुनौती
- 8 भविष्य के दृष्टिकोण: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अधिक परिपक्व एकीकरण
कंपनी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के ठहराव के गहरे कारण
AI के महत्व की लगभग सर्वसम्मत मान्यता के बावजूद – फ्रांस में लगभग 77% रणनीतिक प्रबंधन इसे अपनी प्राथमिकताओं में सबसे ऊपर रखते हैं – वास्तविक एकीकरण व्यापक रूप से सैद्धांतिक ही रहता है। ऐसा असंगति क्यों है? प्रमुख पहचान की गई अड़चन परियोजनाओं की अपर्याप्त तैयारी में निहित है। तीन में से दो कंपनियां AI पहल शुरू करने से पहले स्पष्ट लाभ-लागत विश्लेषण नहीं करती हैं। इस सख्त मूल्यांकन के बिना निर्णय अक्सर कमजोर धारणाओं पर आधारित होते हैं, जो विश्वसनीय प्रबंधन और संसाधनों के अनुकूल आवंटन को कठिन बना देता है।
यह वित्तीय संकेतकों की कमी इन परियोजनाओं की विश्वसनीयता को सीधे प्रभावित करती है। वास्तव में, ऑपरेशन की प्रभावशीलता या उत्पन्न बचत को प्रदर्शित करने की क्षमता निवेशों को स्थिर बनाने के लिए आवश्यक है। तब AI पहलों के प्रति अधिक संदेह उत्पन्न होता है क्योंकि ठोस परिणाम आने में देरी होती है। यह स्थिति एक दुष्चक्र बनाती है जहाँ शक गति को रोकता है, जबकि निवेश आंतरिक प्रशासन में अपेक्षित समर्थन प्राप्त नहीं करते।
इसके अलावा, 94% कंपनियां बड़े पैमाने पर AI तकनीकों के औद्योगीकरण में कठिनाइयों का सामना करती हैं। प्रयोगों और प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (POC) की संख्या में वृद्धि देखी जाती है, लेकिन उनका संचालन के स्तर पर संक्रमण सीमित रहता है। इस संदर्भ में, व्यावसायिक प्रक्रियाओं में वास्तविक उन्नति धीमी या लगभग अनुपस्थित है। AI को अक्सर बाहरी प्रतिस्पर्धात्मक दबाव के प्रति प्रतिक्रिया के रूप में देखा जाता है, बजाय मूल्य सृजन पर केंद्रित परिपक्व रणनीति के।
डेटा का फैलाव, कमजोर तकनीकी वास्तुकला, और विभिन्न हितधारकों (सामान्य प्रबंधन, व्यवसाय, आईटी सेवाएँ) के बीच समन्वय की कमी समाधान के सुव्यवस्थित कार्यान्वयन पर भारी पड़ती है। जैसा कि एडवाइजरीX के वैश्विक प्रमुख पीट मैकएवॉय ने कहा है, ठोस नींव की कमी प्रत्येक औद्योगीकरण प्रयास को बाधित करती है, जिसके परिणामस्वरूप खंडित और कम उत्पादक उपयोग होता है।
नेताओं के उत्साह का सामना करते हुए शासन और कंपनी संस्कृति की महत्वपूर्ण भूमिका
प्रौद्योगिकीगत चुनौतियों से परे, शासन और संगठनात्मक संस्कृति कृत्रिम बुद्धिमत्ता की गतिशीलता में महत्वपूर्ण कारक के रूप में उभरती हैं। एक हालिया अध्ययन ने संकेत दिया कि 86% कंपनियां AI को अपनाने में सांस्कृतिक बाधाओं का सामना करती हैं। परिवर्तन के प्रति प्रतिरोध, अक्सर कम करके आंका जाता है, नई तकनीकों के एकीकरण में एक वास्तविक अवरोध है।
टीमें, उपकरणों की नवीनता का सामना करते हुए और कभी-कभी अपने स्वयं के कर्तव्यों के परिवर्तन के बारे में डरती हैं, एक निश्चित रूढ़िवादिता व्यक्त करती हैं। यह चिंता एक प्रकार की अविश्वास को जन्म देती है, जो इस धारणा से तीव्र होती है कि AI प्रक्रियाओं को मानवीय तत्वों से मुक्त कर सकता है या कुछ प्रतिभाओं की जगह ले सकता है। उपयुक्त प्रशिक्षण के अभाव और विशेषज्ञ कौशल की कमी इस स्थिति को और बिगाड़ती है। वास्तव में, 23% कंपनियां AI परियोजनाओं के लिए योग्य प्रतिभाओं की कमी की शिकायत करती हैं।
यह सांस्कृतिक गतिशीलता स्पष्ट नेतृत्व की आवश्यकता को उजागर करती है, जो एक साझा दृष्टि के चारों ओर समेकित कर सके। उपयुक्त शासन को प्रोत्साहित करना भी आवश्यक है, जो जोखिम प्रबंधन, डेटा उपयोग में पारदर्शिता, और एक नैतिक दृष्टिकोण को समाहित करता हो। सख्त ढांचे के बिना, विचलन या असफलताओं का जोखिम बढ़ जाता है, जिससे निर्णयकर्ताओं में सतर्कता या संदेह उत्पन्न होता है।
व्यापार-सेवाओं, प्रबंधन और आईटी विशेषज्ञों के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करने वाला समावेशी शासन केवल सरल उत्साह को पार कर एक गहन और स्थायी परिवर्तन प्रारंभ करने की कुंजी है। इस दिशा में निवेश करने वाली कंपनियां अक्सर बेहतर टीम जुड़ाव और एआई उपकरणों के अधिक सहज अपनाने का अनुभव करती हैं।
AI को अपनाने में मुख्य सांस्कृतिक बाधाओं की सूची
- परिवर्तन के प्रति प्रतिरोध और व्यवसायों के विघटन का भय
- नए AI उपकरणों के लिए पर्याप्त प्रशिक्षण की कमी
- विशेषज्ञ और तकनीकी कौशल की कमी
- साझा रणनीतिक दृष्टि और स्पष्ट शासन का अभाव
- सामाजिक प्रभाव, विशेषकर रोजगार के परिवर्तनों को लेकर आशंका
- मुद्दों और लाभों पर पारदर्शी संचार की कमी
इसलिए चुनौती यह है कि कौशल वृद्धि का समर्थन किया जाए और सहयोगियों को AI के मूल्य संवर्धन पर केंद्रित एक भागीदारी दृष्टिकोण में शामिल किया जाए, ताकि यह तकनीकी क्रांति अब खतरे के रूप में नहीं, बल्कि अवसर के रूप में देखी जाए।
वित्तीय और परिचालन प्रभाव के आकलन की कमी: AI निवेशों के लिए एक प्रमुख सीमा
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्पष्ट ठहराव में योगदान देने वाली एक बड़ी चुनौती मापन संकेतकों की कमजोरी है। बहुत कम कंपनियां अपने AI परियोजनाओं के वास्तविक प्रभाव को सटीक रूप से मापने में सफल होती हैं। वित्तीय परिणाम अप्रत्यक्ष, कम मात्रा में या कम संवादित होते हैं, जिससे किए गए निवेशों के चारों ओर एक प्रकार की अस्पष्टता पैदा होती है।
इस कठोर मूल्यांकन की कमी से कुल रणनीति प्रभावित होती है क्योंकि लाभप्रदता के विश्वसनीय डेटा की कमी होती है। इस प्रकार कंपनियां अपनी परियोजना पोर्टफोलियो का अनुकूलन करने, अधिक मूल्य सृजन वाले प्रोजेक्ट्स को प्राथमिकता देने, और अपने बजट को सही ढंग से समायोजित करने का अवसर खो देती हैं। यह परिस्थिति महंगे निवेश की धारणा को पोषित करती है, जिसके लाभ अनिश्चित हैं।
वित्तीय, परिचालन और गोद लेने से जुड़े स्पष्ट संकेतकों का एक संदर्भ सेट स्थापित करना AI के उपयोग को पुनर्जीवित करने के लिए अनिवार्य शर्त के रूप में उभरता है। इन मानकों के बिना, शासन प्रतिभागियों और शेयरधारकों को इस दिशा में आगे बढ़ने के लिए मनाने में विफल रहता है।
| संकेतकों का प्रकार | मुख्य उद्देश्य | व्यावहारिक उदाहरण |
|---|---|---|
| वित्तीय संकेतक | निवेश पर रिटर्न (ROI) मापना | ऑटोमेशन के माध्यम से परिचालन लागत में कमी |
| उपयोग संकेतक | सक्रिय उपयोगकर्ताओं का अनुपात मूल्यांकन | टीमों के भीतर AI उपकरणों की स्वीकृति दर |
| व्यावसायिक प्रदर्शन संकेतक | उत्पादकता पर प्रभाव विश्लेषण | ग्राहक अनुरोधों के प्रसंस्करण समय में सुधार |
जो कंपनियां ये मापन स्थापित करने में सफल होती हैं वे अपनी क्रियाओं को बाज़ार की अपेक्षाओं के अनुरूप बेहतर ढंग से संरेखित कर पाती हैं और एक स्पष्ट विकास योजना के साथ कार्य करती हैं। यह कार्यप्रणाली तकनीक में विश्वास बढ़ाने और दीर्घकालिक निवेश को प्रोत्साहित करने में मदद करती है।
प्रतिस्पर्धात्मक दबाव: AI के स्थायी विकास के लिए अपर्याप्त प्रेरक
जबकि प्रतिस्पर्धा से उत्पन्न दबाव कंपनियों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिचय के लिए एक शक्तिशाली प्रेरक है, यह दीर्घकालिक गोद लेने की गारंटी नहीं देता। कई पहलें बाहरी खतरों, ग्राहक मांगों, या सीधे प्रतिस्पर्धियों की प्रगति के जवाब में रणनीतिक प्रतिक्रियाएं होती हैं। हालांकि, यह प्रतिक्रियात्मक गतिशीलता दृष्टिकोण की कमी कर सकती है।
AI के तहत इस प्रेरणा से जुड़ी कंपनियां अक्सर वास्तविक सृजित मूल्य के बारे में गहन विचार की कमी प्रदर्शित करती हैं। वे कई प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट करती हैं बिना यह सुनिश्चित किए कि ये प्रयोग अतुल्यायी और स्थायी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में अनुवादित हों। यह खंडित दृष्टिकोण न तो दीर्घकालिक विकास को बढ़ावा देता है और न नवाचार को।
चाबी एक चिंतित उपयोग की ओर पुनर्निर्देशन में निहित है, जो कंपनी के परिवर्तन और मूल्य संवर्धन पर आधारित प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के सृजन पर केंद्रित हो। OpenAI की फिजी सिमो इस बिंदु को स्पष्ट दृष्टिकोण से दर्शाती हैं: “वह कंपनी जो AI की सहायता से अपनी क्षमताओं को दोगुना करती है, वह उस कंपनी से तेज़ी से प्रगति करेगी जो केवल अपनी लागत को कम करने की कोशिश करती है।”
यह दर्शन AI को केवल प्रदर्शन के लीवर के रूप में ही नहीं, बल्कि संगठनात्मक नवाचार के उत्प्रेरक के रूप में भी देखने का आग्रह करता है। इसके लिए बाहरी दबाव के साथ एक मजबूत आंतरिक रणनीति का संयोजन आवश्यक है।
तकनीकी विकास और अवसंरचनाओं तथा डेटा से संबंधित सीमाएं
प्रौद्योगिकी आधार AI के ठहराव में एक और प्रमुख निर्णायक कारक है। AI समाधानों का व्यापक परिनियोजन एक मजबूत संरचना की मांग करता है, जो डेटा और एल्गोरिदम की जटिलता को संभाल सके। हालांकि, कई कंपनियों में मौजूदा सिस्टम बिखरे हुए, अपर्याप्त रूप से एकीकृत हैं और बढ़ती आवश्यकताओं को पूरा करने में असफल हैं।
डेटा की गुणवत्ता और शासन एक मौलिक चुनौती है। डेटा अक्सर विभिन्न व्यावसायिक सिलों में फैला हुआ रहता है, जिससे इसका संचयन और समेकन जटिल होता है। एकीकृत डेटा आधार के बिना, AI मॉडल की प्रभावशीलता काफी कम हो जाती है, जिससे परिणामों की विश्वसनीयता सीधे प्रभावित होती है।
आईटी टीमों को एक साथ अवसंरचना की जटिलता का प्रबंधन करना होता है, साइबर सुरक्षा सुनिश्चित करनी होती है, और वास्तविक समय उपलब्धता बनाए रखनी होती है। ये तकनीकी चुनौतियां, विशेषज्ञ कौशल की लगातार कमी के साथ, परियोजनाओं को धीमा करती हैं और अक्सर अप्रत्याशित अतिरिक्त लागतें उत्पन्न करती हैं।
इसलिए इन बाधाओं को दूर करने के लिए डिजिटल अवसंरचनाओं पर गहन पुनर्विचार आवश्यक है। उपकरणों का सरलीकरण और मॉड्यूलर एवं विकासशील प्लेटफार्मों को अपनाना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अधिक सहज और स्थिर गोद लेने को संभव बनाता है।
अवसंरचनाओं के सफल पुनर्गठन का उदाहरण
एक बड़ी औद्योगिक कंपनी ने हाल ही में अपने सिस्टम की पूरी पुन:संरचना की, जिसमें डाटा का केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म और एम्बेडेड AI समाधान शामिल थे। इस परिवर्तन ने प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस में प्रतिक्रिया क्षमता में सुधार किया, जिससे वर्षों में कई मिलियन यूरो की बचत हुई और डाउनटाइम में काफी कमी आई।
वित्तीय निवेश: नेताओं के उत्साह के बावजूद एक मिश्रित वास्तविकता
हाल के अवलोकनों के अनुसार, लगभग 68% सीईओ 2027 तक अपनी AI निवेश बढ़ाने की योजना बना रहे हैं। यह वित्तीय प्रतिबद्धता विश्वास का एक मजबूत संकेत है, फिर भी इन खर्चों की प्रकृति और प्रभावशीलता का विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है।
आवंटित बजट हमेशा व्यापक परिपक्वता वृद्धि के लिए उपयोग नहीं होता है। एक महत्वपूर्ण हिस्सा बार-बार प्रयोगों में खर्च हो जाता है, जो बिना कार्यप्रणाली समर्थन के ठोस परिणाम उत्पन्न करने में विफल रहते हैं। यह फैलाव बाजार पर वास्तविक प्रभाव को कम कर देता है और निवेश को कमजोर संरचित प्रतीत कराता है।
AI परियोजनाओं के विभिन्न प्रकारों का विविधीकरण उनकी रणनीतिक रोडमैप में सुसंगतता पर प्रश्न चिह्न लगाता है। नेताओं को उच्च मूल्य वाले समाधानों पर प्रयासों को केंद्रित करने और “मोड इफेक्ट” या केवल तकनीकी गैजेट की प्रवृत्ति से बचने की सलाह दी जाती है।
इस संदर्भ में, वित्तीय, तकनीकी और मानव उद्देश्यों के बीच बेहतर सामंजस्य आवश्यक है। निवेशों को कौशल, शासन, और प्रौद्योगिकी को एकीकृत व्यापक परिवर्तन का समर्थन करना चाहिए।
AI से संबंधित श्रम बाजार में कौशल पुनर्संतुलन की चुनौती
कृत्रिम बुद्धिमत्ता गहराई से कौशल आवश्यकताओं को बदल रही है। 2026 में, 81% नेता इस परिवर्तन के लिए आवश्यक प्रोफाइल की पुनर्संरचना की उम्मीद कर रहे हैं। पारंपरिक व्यवसाय विकसित हो रहे हैं, नए भूमिकाएं उभर रही हैं, विशेष रूप से डेटा प्रोसेसिंग, साइबर सुरक्षा, और विशेषज्ञ सॉफ़्टवेयर विकास के क्षेत्रों में।
यह परिवर्तन मानव संसाधनों पर दबाव डालती है। विशिष्ट प्रतिभाओं की भर्ती एक बड़ी चुनौती बन गई है क्योंकि बाजार इन क्षेत्रों में भारी कमी का सामना कर रहा है। साथ ही, मौजूदा सहयोगियों का सतत प्रशिक्षण AI तकनीकों के सहज एकीकरण को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।
पुनर्संतुलन को AI के व्यापक गोद लेने से संबंधित मानव और सामाजिक पहलुओं को भी ध्यान में रखना चाहिए। कंपनियों को परिवर्तनों का पूर्वाभास करना, संक्रमण का समर्थन करना, और विश्वास और स्थायी प्रतिबद्धता का माहौल बनाए रखना चाहिए।
- डेटा वैज्ञानिकों और AI इंजीनियरों की बढ़ती मांग
- AI सिस्टम की सुरक्षा के लिए साइबर सुरक्षा कौशल का सुदृढ़ीकरण
- एजाइल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट और डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन में क्षमता विकास
- AI से संबंधित मुद्दों की समझ को सुविधाजनक बनाने के लिए पार-विषयक प्रशिक्षण की स्थापना
- व्यवसाय और आईटी के बीच नई सहयोगात्मक प्रथाओं को बढ़ावा
भविष्य के दृष्टिकोण: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अधिक परिपक्व एकीकरण
वर्तमान कठिनाइयों के बावजूद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मध्यम अवधि की दिशा सकारात्मक बनी हुई है। अध्ययन दिखाता है कि 36% नेता अगले दो वर्षों में “एजेंटिक” रूप की अधिक विकसित और स्वायत्त AI को अपनाने की योजना बना रहे हैं। यह प्रक्षेपण केवल स्वचालन उपकरणों से परे उपयोग को विस्तृत करने की स्पष्ट इच्छा दर्शाता है।
इस चरण में सफलता के लिए, बार-बार प्रयोग की अवस्था से ऊपर उठना और AI को स्थायी और रणनीतिक रूप से व्यावसायिक प्रक्रियाओं के केन्द्र में स्थापित करना आवश्यक होगा। इसके लिए व्यवसाय मॉडल की समीक्षा और कंपनी के विभिन्न क्षेत्रों के बीच बेहतर समन्वय की आवश्यकता है।
यह विकास पारदर्शिता, नैतिकता, और डेटा शासन पर गहन कार्य के साथ होना चाहिए। केवल जिम्मेदार प्रथाएं एक संतुलित विकास सुनिश्चित करेंगी, जो न केवल कंपनियों के लिए बल्कि सहयोगियों और समाज के लिए भी लाभकारी होगी।
