ऑपरेटर के लिए एआई से आरओआई उत्पन्न करने के लिए एक गाइड

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के बढ़ते उपयोग ने ऑपरेटरों के लिए एक मुख्य चुनौती पैदा की है। एआई अपनाने में महत्वपूर्ण निवेश के बावजूद, कई ऑपरेटर अभी भी अपने बैलेंस शीट पर महत्वपूर्ण आरओआई देख नहीं पा रहे हैं।

वास्तव में, जबकि एआई पर वैश्विक खर्च 2028 तक 632 अरब डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, एक एमआईटी विश्लेषण में पाया गया कि केवल लगभग 5% एंटरप्राइज एआई पायलट वित्तीय रिटर्न देने में सक्षम हैं, जबकि अधिकांश कम या कोई आरओआई नहीं देते हैं। यह अंतर ऑपरेटरों पर दबाव डालता है कि वे डॉलर को प्रभाव में बदलें, जिससे अक्सर संसाधन विफल पायलट या हस्ती में निवेश पर बर्बाद हो जाते हैं जो कागज़ पर वादा करते हैं लेकिन व्यवहार में कम पड़ते हैं।

वास्तविकता यह है कि एआई युग में सफलता केवल नई तकनीक की नवीनता या जटिलता से नहीं定义 होगी, बल्कि यह इस बात पर निर्भर करेगा कि टीमें अपनी मूलभूत चुनौतियों को समझने और वास्तविक मूल्य प्रदान करने वाले तकनीक-संचालित समाधानों का चयन करने में कितनी विवेकशील हैं। सही तरीके से करने के लिए कोई चांदी की गोली नहीं है, लेकिन कुछ विचार आपकी टीम को सही दिशा में आगे बढ़ने में मदद कर सकते हैं।

उर्जा कर से बचें

एआई आरओआई के लिए एक मुख्य बाधा यह है कि निर्णय लेने में पीछे छूटने के डर को अनुमति देना। जब यह मानसिकता रणनीति को प्रभावित करती है, तो संगठन समय, ऊर्जा और संसाधनों को बर्बाद कर सकते हैं ताकि वे नवीनतम रुझानों के साथ तालमेल बिठा सकें।

आंतरिक और बाहरी बल इस दबाव को ट्रिगर कर सकते हैं। जब नेतृत्व एक प्रतिद्वंद्वी को एक नई एआई क्षमता का दावा करते हुए देखता है, तो तुलना जाल में तेजी से गिरावट आ सकती है, और जो एक प्रासंगिक रहने की इच्छा से शुरू होता है वह जल्द ही एक प्रतिक्रियात्मक दौड़ में बदल जाता है।

इस शुरुआती बिंदु से किए गए निवेश कई कारणों से विफल हो जाते हैं, लेकिन सबसे आम कारण पर्याप्त तैयारी की कमी है। जबकि एक प्रतिद्वंद्वी एक समान उत्पाद या सेवा प्रदान कर सकता है, एक संगठन का डेटा फाउंडेशन या परिचालन परिपक्वता उसी प्रौद्योगिकी का समर्थन करने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं हो सकता है, जिससे जो एक रणनीतिक कदम लगता है वह एक जोखिम भरा दांव बन जाता है।

इसका कारण यह है कि दिन-प्रतिदिन के संचालन के लिए जिम्मेदार प्रबंधक और निदेशक अक्सर प्रौद्योगिकी निर्णयों को सूचित करने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होते हैं। जब एक ऐसी प्रौद्योगिकी बाजार में आती है जो जरूरी लगती है, तो इन टीमों को पहले यह आकलन करना चाहिए कि क्या इसका एक स्पष्ट समस्या है जिसे यह हल कर सकती है और क्या संगठन वास्तव में इसका समर्थन करने के लिए तैयार है। क्योंकि वे जानते हैं कि कहां घर्षण है, कहां समय बर्बाद हो रहा है, और कहां प्रौद्योगिकी प्रभाव डाल सकती है, वे एआई निर्णयों को परिचालन वास्तविकता में जमीन पर उतारने में मदद कर सकते हैं, न कि नवीनता के पीछे भागने में।

बाइसिकल ऑडिट करें

एक और सामान्य तकनीकी खरीदारी जाल है अधिक खरीदारी। यह उर्जा कर से अलग है क्योंकि यह तब होता है जब आप वास्तव में एक एआई समाधान खरीदने के लिए तैयार होते हैं। इस बिंदु पर, प्रश्न यह नहीं है कि “क्या हमें कुछ चाहिए” बल्कि “हमें वास्तव में क्या चाहिए”?

यह समस्या विशेष रूप से विरासत में बंधे उद्योगों जैसे लॉजिस्टिक्स में प्रचलित है, जो हाल के वर्षों में तकनीकी संभावनाओं के साथ 0 से 60 तक बढ़ गया है। जहां एक समय हमारी चुनौती आधुनिक जटिलताओं का सामना करना था पुराने सिस्टम और प्रक्रियाओं के साथ, आज यह तीसरे पक्ष के प्रदाताओं से या इन-हाउस विकास के माध्यम से उपलब्ध अनंत तकनीकी इच्छा सूची से चुनना है।

एक “बाइसिकल ऑडिट” खरीदारी बिंदु तक पहुंचने से पहले बहुत मदद कर सकता है। यह निर्णय लेने वालों को एक सरल प्रश्न का उत्तर देने की चुनौती देता है: क्या हमें एक फेरारी या एक बाइसिकल की आवश्यकता है? महत्वाकांक्षी तकनीकी टीमें बड़े सपने देखना पसंद करती हैं, और तीसरे पक्ष के प्रदाता आमतौर पर अपने शीर्ष-स्तरीय समाधान को शुरू से ही पेश करने का लक्ष्य रखते हैं। दोनों वैध हैं, लेकिन फेरारी-स्तर की शक्ति में निवेश करना समझ में नहीं आता है जब एक बाइसिकल आपको वहां ले जा सकता है जहां आपको जाने की जरूरत है।

मेट्रिक्स के साथ ऑडिट करें

इस निर्णय को लेने का एक तरीका यह है कि समस्या को तीन मेट्रिक्स स्तरों पर समझें: प्राथमिक, माध्यमिक और तृतीयक। तीनों को एक साथ मूल्यांकन करने से यह स्पष्ट होता है कि घर्षण कहां है, प्रत्येक परत में ऑप्टिमल प्रदर्शन क्या दिखता है, और अंतर को बंद करने के लिए कितना निवेश आवश्यक है।

तृतीयक मेट्रिक्स मूलभूत परिचालन व्यवहार का प्रतिनिधित्व करते हैं। अक्सर इस स्तर पर महत्वपूर्ण अकुशलताएं रहती हैं, और बाइसिकल-स्तर के समाधान जो स्वच्छ डेटा कैप्चर और अधिक कुशल निष्पादन जैसे सुधारों को सक्षम बनाते हैं, छोटे निवेश के साथ बड़ा प्रभाव डाल सकते हैं।

माध्यमिक मेट्रिक्स वास्तविक प्रदर्शन ड्राइवरों को प्रतिबिंबित करते हैं – ग्राहक रूपांतरण दरें और अन्य लीवर जिन्हें टीमें उत्पादकता में वृद्धि के माध्यम से प्रभावित कर सकती हैं। यहां अकुशलताओं को हल करने के लिए आमतौर पर एक बाइसिकल से अधिक जटिल लेकिन फेरारी से कम जटिल समाधान की आवश्यकता होती है, जैसे कि बड़े डेटासेट को संभालने में सक्षम जटिल स्वचालन।

प्राथमिक मेट्रिक्स बड़े पत्थर हैं जैसे राजस्व। यह आमतौर पर फेरारी-स्तर के समाधानों का स्तर है जो नीचे की पंक्ति पर महत्वपूर्ण प्रभाव का वादा करते हैं। जबकि उन्हें अन्वेषण करना उचित है, यह महत्वपूर्ण है कि माध्यमिक और तृतीयक चुनौतियों को पहले संबोधित किए बिना वे अपने वास्तविक आरओआई क्षमता से कम हो सकते हैं।

निचले स्तरों पर छोटे, लक्षित निवेश अक्सर सबसे अच्छी जगह होते हैं जहां से शुरू करना है। वे तेजी से परिणाम देने के लिए लगते हैं, और वे सीखने के अवसर प्रदान करते हैं कि क्या काम करता है, जबकि समय के साथ जोड़ देने वाले बढ़ते लाभ प्रदान करते हैं, जो अंततः बड़े निवेश के समान या बड़े कुल प्रभाव की ओर ले जाने में मदद करते हैं, जोखिम के साथ।

एक साथ, बाइसिकल ऑडिट और यह तीन-स्तरीय मेट्रिक्स ढांचा जोखिम को कम करने में मदद करता है क्योंकि संगठन वास्तविक समस्याओं के लिए समाधानों को सही आकार देते हैं। बिंदु उन्नत एआई से बचना नहीं है, बल्कि छोटे से शुरू करना है और सबसे कम निवेश की आवश्यकता वाली सबसे प्रभावी समस्याओं को हल करना है।

स्टार्टअप भागीदारों के बारे में रणनीतिक रहें

हाल के एआई-संबंधित वेंचर पूंजी में वृद्धि ने बाजार में नए स्टार्टअप्स की बाढ़ ला दी है। ये विघटनकार परिणामों के साथ पिच के साथ आएंगे जो यहां तक कि सबसे विवेकशील प्रोक्योरमेंट टीमों को भी प्रभावित कर सकते हैं।

लेकिन खरीदार सावधान रहें: इन नए लोगों के उत्पाद और लोग अक्सर अप्रमाणित होते हैं। एक शुरुआती अपनाने वाला बनने से जोखिम जुड़ा होता है, जिसमें यह संभावना भी शामिल है कि आप अनजाने में उत्पाद के साथ-साथ उनका निर्माण कर रहे हैं। जबकि इसमें फायदा हो सकता है, यह एक जानबूझकर चुनाव होना चाहिए – क्योंकि जब आप वास्तविक वित्तीय प्रभाव वाली समस्याओं पर प्रभाव डालने की कोशिश कर रहे हैं, तो एक विक्रेता को अपना最新 अपडेट बारीक करने में मदद करने के लिए मूल्यवान संसाधनों को खर्च करने से अनावश्यक सिरदर्द हो सकते हैं।

एक बार जब एक विक्रेता एकीकृत हो जाता है, तो परिणाम का अधिकांश हिस्सा आपके नियंत्रण से बाहर है। उनका रोडमैप, ग्राहक सहायता की विस्तार योग्यता, मूल्य निर्धारण गतिविधियों और प्रदर्शन को बनाए रखने की क्षमता जैसे कि वे बढ़ते हैं, सभी परिवर्तन के अधीन हैं। वे परिवर्तन उस तरह से दीर्घकालिक मूल्य को आकार दे सकते हैं जो शुरू में पूरी तरह से दिखाई नहीं देता है।

इस अनिश्चितता को नेविगेट करने के लिए आगे की ओर धैर्य और विवेक की आवश्यकता है। एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट के माध्यम से एक समाधान को मान्य करने के लिए समय लेना, गहरी एकीकरण से पहले अनुबंधात्मक प्रतिबद्धताओं को समझना, और मौजूदा उपयोगकर्ताओं से सीधे बात करना टीमों को ऐसे प्रदाताओं का चयन करने में मदद करता है जो साझेदारी के जीवनकाल में मूल्य प्रदान करने के लिए तैयार हैं।

एआई से लाभ प्राप्त करना

एक साथ लिया गया, ये विचार यह पुष्टि करते हैं कि एआई से आरओआई प्राप्त करने में मजबूत विवेक का अभ्यास करना सबसे महत्वपूर्ण कारक है। जब टीमें वास्तविक घर्षण की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, तो परिणाम में सुधार होता है क्योंकि अकुशलताएं दूर हो जाती हैं और समय को उच्च मूल्य वाले कार्यों में पुनः आवंटित किया जाता है। यही सच्चा आरओआई दिखता है, और यह केवल अनुशासन, स्पष्टता और व्यावहारिक निर्णय लेने के माध्यम से अर्जित किया जाता है जो नीचे की पंक्ति को लंबे समय में लाभान्वित करता है।