जेनएआई हाइप रीसेट: सीआईओ और सीटीओ व्यावहारिक वास्तविकता की ओर बढ़ रहे हैं

2023-2024 के जनरेटिव एआई बूम धीरे-धीरे ठंडा हो रहा है। अब पहले से अधिक, एआई की संभावनाओं के बारे में आशावाद को इसके जोखिमों के बारे में सावधानी के साथ संतुलित करना महत्वपूर्ण है। जबकि कई एआई पहल अभी भी “जनएआई पायलट ट्रैप” में फंसे हुए हैं, जो प्रोटोटाइप चरण से परे व्यवसायिक मूल्य प्रदान करने में विफल रहते हैं, अन्य वास्तविक डिजिटल मूल्य पैदा करना जारी रखते हैं। यह सफलता तब आती है जब सीआईओ और सीटीओ संगठनों भर में एआई कार्यान्वयन और स्केलिंग के लिए संतुलित दृष्टिकोण अपनाते हैं।

अब एआई उस समय में प्रवेश कर रहा है जब इसकी वास्तविक क्षमताओं और सीमाओं का पुनः मूल्यांकन प्रौद्योगिकी नेताओं द्वारा किया जाएगा। इस अवधि के दौरान, उन्हें अनिश्चितता के बीच कार्य करना होगा, जबकि लचीला और अप्रत्याशित परिदृश्यों के लिए तैयार रहना होगा। फोरेस्टर की द स्टेट ऑफ एगेंटिक एआई, 2026 रिपोर्ट इस व्यावहारिक चुनौती को पकड़ती है, जिसमें कहा गया है कि जबकि निवेश जारी है, स्केल अभी भी सीमित है क्योंकि कई कंपनियों में ऑर्केस्ट्रेशन परिपक्वता, कार्यान्वयन योग्य शासन, और अनुशासित गैर-मानव पहचान की कमी है।

पेशेवरों के लिए छह व्यावहारिक और यथार्थवादी दृष्टिकोण हैं जिनका उपयोग वे अब प्रासंगिक रहने के लिए कर सकते हैं। ये दृष्टिकोण मानव-केंद्रित एआई कार्यान्वयन में आधारित हैं और किसी भी संगठन के लिए एक मजबूत आधार बनाते हैं।

1. एआई अपनायें मानव कौशल में उत्पादकता के लिए

सीआईओ और सीटीओ के लक्ष्य एआई पर अंधाधुंध दांव लगाने से बचना है और एक ऐसा कार्यबल बनाना है जो एआई की पेशकश की सबसे अच्छी चीजों को अपनाए।

हाल के वर्षों में, इंजीनियरों का मानना था कि एआई उन्हें बदल देगा और वे एआई टूल्स का उपयोग करने के लिए प्रतिरोधी थे। आज, अधिक इंजीनियर सक्रिय रूप से कर्सर और क्लॉड कोड का उपयोग कर रहे हैं, क्योंकि व्यावहारिक तरीके सामने आए हैं जो अपेक्षाओं को वास्तविक परिणामों के साथ संरेखित करते हैं।

जो बदला है वह यह है कि एआई टूल्स इंजीनियरों की बुद्धिमत्ता को बढ़ाते हैं और उनके काम का समर्थन करते हैं। ये टूल्स समय की महत्वपूर्ण मात्रा बचाते हैं, विशेष रूप से परियोजना के शुरुआती चरणों में। परियोजना प्रारंभिकरण और प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट चरणों के दौरान, एआई डेवलपर्स को पांच गुना तेजी से जाने में मदद कर सकता है। वास्तविक उत्पादन परियोजनाओं पर, जहां प्रक्रियाएं अच्छी तरह से स्थापित हैं, एआई समय की बचत कर सकता है – 25% तक। ये परिणाम एआई टूल्स के परिपक्व होने और टीमों के अपने काम के तरीकों को अनुकूलित करने के साथ सुधरेंगे।

उत्पादकता लाभ संगठनात्मक परिवर्तन पर भी निर्भर करते हैं। सफल अपनाने वाले प्रक्रियाओं, समीक्षाओं और अनुमोदन प्रवाहों को फिर से देखते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मौजूदा संरचनाएं एआई द्वारा प्रदान की गई गति को धीमा करने वाली बोतलें नहीं बन जाएं, जबकि अंतिम वितरण की गुणवत्ता बनाए रखें।

2. एआई आउटपुट को नियंत्रित करें इससे पहले कि यह निर्णयों को आकार दे

मानव बुद्धिमत्ता के विपरीत, एआई को अनिश्चितता को स्वीकार करने के लिए नहीं सिखाया गया था। जब यह अनिश्चित होता है, तो यह गहराई से शोध या मानव समीक्षा की ओर नहीं बढ़ता है, बल्कि यह अनुमानों को तथ्यों के रूप में प्रस्तुत करता है।

चूंकि एआई हॉलुसिनेशन अपरिहार्य हैं, एआई-जनित प्रतिक्रियाओं से जानकारी का उपयोग निर्णय लेने के लिए सावधानी से और सीखने के उद्देश्यों के लिए अधिक सावधानी से किया जाना चाहिए। पारंपरिक अर्थों में सीखना अभी भी लेखों, पुस्तकों, मंचों और दस्तावेजों के माध्यम से होना चाहिए।

जहां एआई उत्कृष्टता प्राप्त करता है वह यह है कि यह सेकंड में सारांशित उत्तर प्रदान करता है, साथ ही स्रोतों और लिंक्स की सूची जिनका उपयोग लोग सीखने के लिए कर सकते हैं। इससे विशिष्ट जानकारी खोजने के लिए आवश्यक समय को काफी कम किया जा सकता है। हालांकि, एआई-जनित उत्तरों को अभी भी सत्यापित करने की आवश्यकता है।

3. मानव विशेषज्ञता को बढ़ावा दें

प्रौद्योगिकी कार्यान्वयन और स्केलिंग के लिए जिम्मेदार संगठनात्मक नेताओं को स्पष्ट रूप से संवाद करना चाहिए कि एआई मानव क्षमता का विस्तार करने का एक उपकरण है, न कि एक क्रैच जो महारत को वैकल्पिक बनाता है। डिजाइनिंग कार्य प्रवाह और केपीआई जो मानव अंतर्दृष्टि को एआई द्वारा बढ़ावा देते हैं, न कि अंधे स्वचालन को पुरस्कृत करते हैं, नेता सुनिश्चित करते हैं कि विशेषज्ञता नहीं खोई जाती है। निकट भविष्य में, प्रतिस्पर्धी लाभ उन फर्मों का होगा जो अपनी टीमों के कौशल को एआई के साथ बढ़ाते हैं और फिर भी मानव उत्कृष्टता की मांग करते हैं।

4. एआई को मानव नियंत्रण में एक कपड़े के रूप में सोचें

एआई का प्रभाव तब बढ़ता है जब यह टीमों के काम करने के तरीके, प्रणालियों के परस्पर क्रिया करने के तरीके, और निर्णय लेने के तरीकों में निहित होता है। व्यवहार में, एआई विभिन्न गतिविधियों का समर्थन करता है जो उद्यम वितरण और संचालन प्रवाह में होती हैं। यह नियम-आधारित कार्यों, पैटर्न मान्यता, और कई अन्य कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। उदाहरण के लिए, यह मसौदा तैयार करने, सारांशित करने, तुलना करने, पूर्वानुमान लगाने, पहले पास विश्लेषण, और गुणवत्ता जांच में मदद करता है। यह वित्तीय संचालन, समर्थन ट्राइएज, विपणन संचालन, आंतरिक अनुसंधान, और गुणवत्ता नियंत्रण के लिए अत्यधिक प्रासंगिक है।

हालांकि, जहां अंतिम जिम्मेदारी और हस्ताक्षर की आवश्यकता होती है, या जहां नैतिक, कानूनी या प्रतिष्ठा संबंधी निर्णय दांव पर होते हैं, मानव विशेषज्ञता को निर्णयों के लिए द्वारपाल के रूप में बने रहना चाहिए। सबसे सफल संगठन वे होंगे जो प्रत्येक प्रक्रिया में एआई की दक्षता में मानव विवेक और सृजनशीलता जोड़ते हैं।

5. क्रॉस-टेक्नोलॉजी विशेषज्ञता को नया मानक बनाएं

उद्यमों में एआई के युग में भर्ती, प्रशिक्षण और पुनः प्रशिक्षण “बटन-पुशर” तैयार करने में नहीं बदलना चाहिए, जिनकी भूमिका केवल एआई टूल्स का संचालन करने तक सीमित है।

व्यापक, क्रॉस-टेक्नोलॉजी अनुभव वाले कर्मचारी अब लगभग किसी भी कार्य को एआई समर्थन के साथ देख सकते हैं। आवश्यकताओं को लिखना, वास्तुकला की योजना बनाना, विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोडिंग करना, बैकएंड या फ्रंटएंड काम करना, क्यूए ऑटोमेशन, या डेवओप्स कार्य – सभी एआई टूल्स के साथ काम करके और अंतिम समीक्षक के रूप में कार्य करके किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण समय की महत्वपूर्ण बचत करता है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो कई डोमेन या प्रौद्योगिकियों में काम करते हैं।

कई लोग सैद्धांतिक रूप से आज यह कर सकते हैं, लेकिन उनकी प्रभावशीलता पूर्व अनुभव पर निर्भर करती है। उनकी प्रौद्योगिकी पृष्ठभूमि जितनी व्यापक होगी, वे एआई टूल्स से उतना ही अधिक मूल्य निकाल पाएंगे।

6. विस्तृत विशिष्टताओं का उपयोग एआई-सहायता प्राप्त विकास में गोता लगाने के लिए करें

कुछ संगठनों द्वारा “वाइब कोडिंग” के हाइप का पीछा करने की प्रवृत्ति समझ में आती है, लेकिन यह विश्वसनीय नहीं है। इसके विपरीत, स्पेक-ड्रिवन डेवलपमेंट एआई को वह संदर्भ प्रदान करता है जिसकी उसे विश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करने के लिए आवश्यकता होती है। अच्छी तरह से परिभाषित विशिष्टताएं इरादे को कुछ ऐसा बनाती हैं जिस पर एआई टूल्स कार्य कर सकते हैं।

स्पेक-ड्रिवन डेवलपमेंट के दो प्रमुख लाभ हैं संगति और नियंत्रण। जब एआई विशिष्टताओं से काम करता है, तो आउटपुट को मान्य करना, एकीकृत करना और संगठन भर में शासन करना आसान हो जाता है। साथ ही, जोखिम प्रबंधन उत्पन्न कोड में गायब नहीं हो जाता है।

प्रौद्योगिकी नेताओं को एआई को एक मजबूत विकास प्रक्रिया के भीतर एक शक्ति गुणक के रूप में मानना चाहिए। स्पेक-ड्रिवन डेवलपमेंट एक व्यावहारिक तरीका है जो सुनिश्चित करता है कि एआई एक ही समय में गति, गुणवत्ता और जवाबदेही में सुधार करता है।

व्यावहारिक रीसेट

इस वर्ष और उसके बाद, एआई शायद आज के मॉडल्स से अलग, अप्रत्याशित तरीकों से सीखना और व्यवहार करना शुरू कर सकता है। इस अनिश्चितता में, एक आत्मविश्वास-सह-सावधानी का दृष्टिकोण अधिकांश परिदृश्यों में फिट होगा। समान रूप से महत्वपूर्ण होगा निरंतर सीखने के लिए प्रतिबद्धता, जिसमें टीमें अपने कौशल को तेज करती हैं, एआई आउटपुट पर प्रश्न उठाती हैं, और नए काम करने के तरीकों के अनुकूल होती हैं।

सीआईओ और सीटीओ को नो-हाइप एआई प्रैक्टिसेज लागू करने में एक केंद्रीय भूमिका निभानी होगी ताकि अनिश्चितता को अवशोषित किया जा सके और परिवर्तन को टिकाऊ डिजिटल मूल्य में अनुवाद किया जा सके। वे संगठनात्मक प्रक्रियाओं, प्रोत्साहनों और निर्णय लेने की संरचनाओं को संरेखित करेंगे ताकि ऑपरेशन को फिर से डिज़ाइन किया जा सके ताकि मानव और एआई दोनों अपनी ताकत पर खेलें।