एआई से आरओआई उत्पन्न करने के लिए ऑपरेटरों की मार्गदर्शिका

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तमाम फायदों के बावजूद, इसने ऑपरेटरों के लिए एक बड़ी चुनौती भी खड़ी कर दी है। एआई को अपनाने में भारी निवेश के बावजूद, कई ऑपरेटर अभी भी अपने लाभ में सार्थक निवेश लाभ (आरओआई) नहीं देख पा रहे हैं।

दरअसल, वैश्विक स्तर पर खर्च एमआईटी के एक अध्ययन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित बाजार 2028 तक 632 अरब डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। विश्लेषण एक अध्ययन में पाया गया कि उद्यम स्तर पर AI पायलट परियोजनाओं में से केवल लगभग 5% ही मापने योग्य वित्तीय लाभ देती हैं, जबकि अधिकांश परियोजनाओं से नगण्य या नगण्य ROI प्राप्त होता है। इस अंतर ने संचालकों पर धन को प्रभाव में तब्दील करने का दबाव बढ़ा दिया है, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर असफल पायलट परियोजनाओं पर संसाधन बर्बाद हो जाते हैं या ऐसे समाधानों में जल्दबाजी में निवेश किया जाता है जो कागज़ पर तो आशाजनक लगते हैं लेकिन व्यवहार में विफल हो जाते हैं।

वास्तविकता यह है कि एआई युग में सफलता केवल किसी नई तकनीक की नवीनता या परिष्कार से ही परिभाषित नहीं होगी, बल्कि इस बात से भी तय होगी कि टीमें अपनी मूलभूत चुनौतियों को समझने और वास्तविक मूल्य प्रदान करने वाले तकनीकी समाधानों का चयन करने में कितनी सक्षम हैं। सफलता का कोई अचूक उपाय नहीं है, लेकिन कुछ बातों पर विचार करने से आपकी टीम सही दिशा में आगे बढ़ सकती है।

अर्जेंसी टैक्स से बचें

एआई से होने वाले लाभ पर सकारात्मक प्रभाव (आरओआई) की एक प्रमुख बाधा यह है कि पीछे छूट जाने का डर निर्णय लेने में बाधा बन जाता है। जब यह मानसिकता रणनीति को प्रभावित करती है, तो संगठनों को तात्कालिकता का खामियाजा भुगतना पड़ता है, जिससे नवीनतम रुझानों के साथ तालमेल बिठाने के प्रयास में बहुमूल्य समय, ऊर्जा और संसाधन बर्बाद हो जाते हैं।

आंतरिक और बाहरी ताकतें इस दबाव को बढ़ा सकती हैं। जब नेतृत्व किसी प्रतिस्पर्धी को नई एआई क्षमता का प्रचार करते देखता है, तो तुलना के जाल में फंसने की प्रवृत्ति तेजी से विकसित हो सकती है, और प्रासंगिक बने रहने की इच्छा जल्द ही प्रतिक्रियात्मक होड़ में बदल जाती है।

इस शुरुआती बिंदु से किए गए निवेश कई कारणों से विफल हो जाते हैं, लेकिन सबसे आम कारणों में से एक अपर्याप्त तैयारी है। हालांकि कोई प्रतिस्पर्धी समान उत्पाद या सेवा प्रदान कर सकता है, लेकिन किसी संगठन की डेटा फाउंडेशन या फिर परिचालन परिपक्वता उसी तकनीक को समर्थन देने के लिए पर्याप्त मजबूत न हो, जिससे जो रणनीतिक कदम प्रतीत होता है वह एक जोखिम भरा दांव बन जाता है।

इसीलिए, रोज़मर्रा के कामकाज से सीधे जुड़े प्रबंधक और निदेशक अक्सर तकनीकी निर्णयों के बारे में बेहतर जानकारी दे पाते हैं। जब कोई ऐसी तकनीक बाज़ार में आती है जो बेहद ज़रूरी लगती है, तो इन टीमों को सबसे पहले यह आकलन करने का काम सौंपा जाना चाहिए कि क्या यह तकनीक किसी समस्या का समाधान कर सकती है और क्या संगठन वास्तव में इसे अपनाने के लिए तैयार है। चूंकि वे समझते हैं कि कहां रुकावटें हैं, कहां समय बर्बाद हो रहा है और कहां तकनीक का प्रभाव पड़ सकता है, इसलिए वे नवीनता के पीछे भागने के बजाय एआई निर्णयों को व्यावहारिक परिचालन से जोड़कर रखने में मदद कर सकते हैं।

साइकिल ऑडिट करें

तकनीकी खरीद में एक और आम समस्या यह है कि... अत्यधिक खरीदारीयह तात्कालिकता कर से भिन्न है क्योंकि यह किसी वास्तविक आवश्यकता के अस्तित्व का निर्धारण करने और एआई समाधान खरीदने के लिए परिचालन रूप से तैयार होने के बाद लागू होता है। इस बिंदु पर, प्रश्न यह नहीं रह जाता कि "क्या हमें किसी चीज़ की आवश्यकता है" बल्कि यह रह जाता है कि "हमें वास्तव में किस चीज़ की आवश्यकता है"?

यह समस्या विशेष रूप से रसद जैसे पारंपरिक उद्योगों में प्रचलित है, जो हाल के वर्षों में तकनीकी संभावनाओं के मामले में अभूतपूर्व प्रगति कर चुके हैं। जहाँ पहले हमारी चुनौती पुराने सिस्टम और प्रक्रियाओं के साथ आधुनिक जटिलताओं से निपटना था, वहीं आज चुनौती तृतीय-पक्ष प्रदाताओं या आंतरिक विकास के माध्यम से उपलब्ध अनंत तकनीकी विकल्पों में से चयन करना है।

खरीददारी करने से पहले "साइकिल ऑडिट" बेहद मददगार साबित हो सकता है। यह निर्णय लेने वालों को एक सरल प्रश्न का उत्तर देने के लिए प्रेरित करता है: क्या हमें फरारी चाहिए या साइकिल? महत्वाकांक्षी तकनीकी टीमें बड़े सपने देखना पसंद करती हैं, और तृतीय-पक्ष प्रदाता आमतौर पर शुरुआत से ही अपना सर्वश्रेष्ठ समाधान पेश करने का लक्ष्य रखते हैं। दोनों ही विकल्प सही हैं, लेकिन फरारी जैसी शक्तिशाली गाड़ी में निवेश करना तब व्यर्थ है जब एक साइकिल से ही आपका गंतव्य निर्धारित हो सकता है।

मेट्रिक्स के साथ ऑडिट

इस निर्णय को लेने का एक तरीका यह है कि आप जिस समस्या का समाधान करने का प्रयास कर रहे हैं, उसे तीन स्तरों पर समझें: प्राथमिक, द्वितीयक और तृतीयक। इन तीनों का एक साथ आकलन करने से यह स्पष्ट करने में मदद मिलती है कि कहां बाधा उत्पन्न हो रही है, प्रत्येक स्तर पर इष्टतम प्रदर्शन कैसा होना चाहिए और अंतर को पाटने के लिए कितना निवेश आवश्यक है।

तृतीयक मेट्रिक्स मुख्य परिचालन व्यवहारों को दर्शाते हैं। महत्वपूर्ण अक्षमताएं अक्सर इसी स्तर पर पाई जाती हैं, और ऐसे समाधान जो स्वच्छ डेटा संग्रहण और अधिक कुशल निष्पादन जैसे सुधारों को सक्षम बनाते हैं, अपेक्षाकृत कम निवेश के साथ बड़ा प्रभाव डाल सकते हैं।

द्वितीयक मेट्रिक्स वास्तविक प्रदर्शन चालकों को दर्शाते हैं — जैसे ग्राहक रूपांतरण दरें और अन्य कारक जिन पर टीमें उत्पादकता बढ़ाकर प्रभाव डाल सकती हैं। यहाँ अक्षमताओं को दूर करने के लिए आमतौर पर साइकिल से अधिक उन्नत लेकिन फेरारी से कम जटिल किसी चीज़ की आवश्यकता होती है, जैसे कि परिष्कृत स्वचालन जो बड़े डेटासेट को संभाल सके।

प्राथमिक मापदंड राजस्व जैसे महत्वपूर्ण कारक होते हैं। यहीं पर फेरारी-स्तरीय समाधान सामने आते हैं। ये आमतौर पर उच्च लागत वाली तकनीकें होती हैं जो मुनाफे पर ठोस प्रभाव डालने का वादा करती हैं। हालांकि इन पर विचार करना उचित है, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि जब तक द्वितीयक और तृतीयक चुनौतियों का समाधान पहले नहीं किया जाता, तब तक ये समाधान अपने वास्तविक निवेश पर लाभ देने में विफल हो सकते हैं।

छोटे, लक्षित और कम स्तर के निवेश अक्सर शुरुआत करने के लिए सबसे अच्छे होते हैं क्योंकि इनसे तेजी से परिणाम मिलते हैं। साथ ही, इनसे यह सीखने का अवसर भी मिलता है कि क्या कारगर है, और समय के साथ धीरे-धीरे लाभ बढ़ता जाता है, जिससे अंततः बड़े निवेशों के बराबर या उससे भी अधिक कुल प्रभाव प्राप्त करने में मदद मिलती है, वह भी बहुत कम जोखिम के साथ।

बाइसाइकिल ऑडिट और यह त्रिस्तरीय मीट्रिक ढांचा मिलकर संगठनों को वास्तविक समस्याओं के लिए उपयुक्त समाधान तैयार करके जोखिम कम करने में मदद करते हैं। इसका उद्देश्य उन्नत एआई से बचना नहीं है, बल्कि सबसे कम निवेश के साथ सबसे प्रभावशाली समस्याओं को हल करके छोटे स्तर से शुरुआत करना और फिर धीरे-धीरे विस्तार करना है।

स्टार्टअप पार्टनर चुनने में रणनीतिक रहें

हाल का रेला कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित वेंचर कैपिटल ने बाजार को नए स्टार्टअप्स से भर दिया है। ये नए स्टार्टअप्स नवाचार और ऐसे प्रभावशाली परिणामों का वादा करते हुए अपने प्रस्ताव पेश करेंगे जो सबसे समझदार खरीद टीमों को भी प्रभावित करने के लिए पर्याप्त होंगे।

लेकिन खरीदारों को सावधान रहना चाहिए: इनमें से कई नए उत्पादों और उनके पीछे काम करने वाले लोगों का अनुभव अक्सर अप्रमाणित होता है। शुरुआती तौर पर इन्हें अपनाने में जोखिम निहित है, जिसमें यह संभावना भी शामिल है कि आप अनजाने में उनके साथ मिलकर उत्पाद विकसित कर रहे हों। हालांकि इससे कुछ लाभ हो सकते हैं, लेकिन यह सोच-समझकर लिया गया निर्णय होना चाहिए - क्योंकि जब आप वास्तविक वित्तीय प्रभावों वाली समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे हों, तो किसी विक्रेता को उसके नवीनतम अपडेट को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए मूल्यवान संसाधनों का उपयोग करना अनावश्यक परेशानियां पैदा कर सकता है।

एक बार विक्रेता के साथ साझेदारी स्थापित हो जाने के बाद, परिणाम का अधिकांश हिस्सा आपके नियंत्रण से बाहर हो जाता है। उनकी कार्ययोजना, ग्राहक सहायता की क्षमता, मूल्य निर्धारण की गतिशीलता और विकास के साथ-साथ प्रदर्शन को बनाए रखने की क्षमता, ये सभी परिवर्तन के अधीन हैं। ये परिवर्तन साझेदारी के दीर्घकालिक मूल्य को इस तरह से प्रभावित कर सकते हैं जो शुरुआत में पूरी तरह से स्पष्ट नहीं होते।

इस अनिश्चितता से निपटने के लिए शुरुआत में धैर्य और विवेक की आवश्यकता होती है। किसी समाधान को 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' के माध्यम से सत्यापित करने, गहन एकीकरण से पहले संविदात्मक प्रतिबद्धताओं को समझने और मौजूदा उपयोगकर्ताओं से सीधे बात करने से टीमों को ऐसे प्रदाताओं को चुनने में मदद मिलती है जो साझेदारी की अवधि के दौरान मूल्य प्रदान करने में सक्षम हों।

एआई से लाभ कमाना

इन सभी बातों को ध्यान में रखते हुए, यह बात पुष्ट होती है कि एआई से निवेश पर लाभ प्राप्त करने के लिए विवेकपूर्ण निर्णय लेना सबसे महत्वपूर्ण कारक है। जब टीमें वास्तविक बाधाओं की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, तो परिणाम बेहतर होते हैं क्योंकि अक्षमताएं दूर हो जाती हैं और समय को अधिक मूल्यवान कार्यों में लगाया जा सकता है। यही वास्तविक निवेश पर लाभ है, और यह केवल अनुशासन, स्पष्टता और व्यावहारिक निर्णय लेने से ही प्राप्त होता है, जिससे अंततः कंपनी को लाभ मिलता है।