एआई वास्तविक परिवर्तन नहीं है। निर्णय वेग है。

गति के बिना बुद्धिमत्ता प्रगति का भ्रम पैदा करती है

आज अधिकांश उद्यम स्वयं को विश्लेषणात्मक रूप से परिपक्व मानते हैं। उन्होंने आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म में निवेश किया है, उन्नत मॉडल बनाए हैं, और विश्लेषण टीमों को स्केल किया है। अब, कई जनरेटिव एआई को परत में डाल रहे हैं।

बाहर से, यह परिवर्तन की तरह लगता है। संगठन के भीतर, निर्णय लेने में अक्सर वर्षों पहले की तुलना में अधिक तेज़ी नहीं होती है।

पैटर्न को अब अनदेखा करना मुश्किल हो रहा है। अंतर्दृष्टि अधिक प्रचुर, अधिक परिष्कृत और पहले से कभी भी अधिक आसानी से उपलब्ध हैं। फिर भी, निर्णय अभी भी समान कार्य प्रवाह, अनुमोदन और बोतलनेक के माध्यम से चलते हैं। नेताओं को अधिक डैशबोर्ड और अधिक केपीआई मिलते हैं, लेकिन आवश्यक रूप से अधिक स्पष्टता नहीं मिलती कि अगला क्या करना है।

यह प्रगति का भ्रम है। बुद्धिमत्ता में सुधार हुआ है, लेकिन गति में नहीं। और गति के बिना, अंतर्दृष्टि शायद ही कभी अर्थपूर्ण प्रभाव में अनुवादित होती है।

वास्तविक बोतलनेक संरचनात्मक है, विश्लेषणात्मक नहीं

इस अंतर के मूल में एक संरचनात्मक समस्या है, विश्लेषणात्मक नहीं। संगठन अक्सर मानते हैं कि बेहतर मॉडल और समृद्ध डेटा स्वाभाविक रूप से बेहतर निर्णय लेंगे। व्यवहार में, विश्लेषणात्मक परिपक्वता आमतौर पर जागरूकता बढ़ाती है लेकिन क्रिया में सुधार नहीं करती है।

अंतर्दृष्टि एक हिस्से में उत्पन्न होती है और दूसरे हिस्से में कार्रवाई की जाती है। स्वामित्व अक्सर अस्पष्ट होता है, और निर्णय अधिकार खंडित होते हैं। अंतर्दृष्टि और कार्यान्वयन के बीच एक व्याख्या, सत्यापन और संरेखण की परत होती है जो प्रत्येक चरण में देरी का कारण बनती है।

एक खुदरा संगठन पर विचार करें जहां एक मूल्य निर्धारण मॉडल दैनिक सिफारिशें उच्च सटीकता के साथ उत्पन्न करता है। इसके बावजूद, मूल्य परिवर्तन अभी भी क्रॉस-फ़ंक्शनल अनुमोदन की आवश्यकता होती है और साप्ताहिक कैडेंस पर कार्यान्वित किया जाता है। विश्लेषण लगभग वास्तविक समय में संचालित होता है, लेकिन व्यवसाय नहीं। बोतलनेक मॉडल नहीं है। यह मॉडल के आसपास का संचालन मॉडल है।

यह पैटर्न उद्योगों में दोहराया जाता है। डेटा रिफ़्रेश चक्र निर्णयों के कैडेंस से मेल नहीं खाते। आउटपुट में अक्सर कार्रवाई के लिए स्पष्ट ट्रिगर या थ्रेशोल्ड नहीं होते हैं। अंतर्दृष्टि डैशबोर्ड में रहती है, जबकि निर्णय पूरी तरह से अलग प्रणालियों में होते हैं। उन अंतर्दृष्टियों पर कार्रवाई करने की जिम्मेदारी धुंधली है, जो अक्सर अलर्ट को परिवर्तन के उत्प्रेरक के बजाय पृष्ठभूमि शोर में बदल देती है।

परिणामस्वरूप, विश्लेषण सलाहकार बना हुआ है। यह बताता है कि क्या हो रहा है, लेकिन निरंतरता से यह नहीं बताता कि आगे क्या होगा।

निर्णय वेग में सुधार करने के लिए विश्लेषण को डिज़ाइन और मापा जाने के तरीके में एक बदलाव की आवश्यकता है। मॉडल सटीकता या डैशबोर्ड उपयोग को ट्रैक करना पर्याप्त नहीं है। जो मायने रखता है वह यह है कि अंतर्दृष्टि उत्पन्न होने के बाद क्या होता है। कार्रवाई करने में कितना समय लगता है? कितने निर्णय स्वचालित हैं? कितने निर्णय वास्तव में परिणामों को बदलते हैं?

वे मीट्रिक हैं जो यह बताते हैं कि विश्लेषण प्रभाव ड्राइव कर रहा है या केवल दृश्यता बढ़ा रहा है।

जेनएआई पहले खराब होता है फिर बेहतर होता है

जनरेटिव एआई प्रश्न पूछने की लागत को नाटकीय रूप से कम कर देता है। प्रश्नों को निरंतर पूछा जा सकता है, और उत्तर सेकंड में उत्पन्न किए जा सकते हैं। सिद्धांत रूप में, यह निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज़ करना चाहिए।

वास्तव में, यह अक्सर यह उजागर करता है कि संगठन पहले से ही कितने धीमे हैं।

जैसे ही अंतर्दृष्टि प्रचुर मात्रा में हो जाती है, जानने और करने के बीच का अंतर अधिक दिखाई देने लगता है। कुछ मामलों में, निर्णय वेग धीमा भी हो सकता है क्योंकि टीमें बढ़ती मात्रा में आउटपुट को सत्यापित और सुलझाने का प्रयास करती हैं। अधिक बुद्धिमत्ता स्वचालित रूप से तेज़ कार्रवाई का कारण नहीं बनती है।

उद्योग के नेता यह दिखाते हैं कि यह दिखता है जब यह अंतर बंद हो जाता है। कंपनियां जैसे अमेज़ॅन और गूगल न केवल बड़े पैमाने पर अंतर्दृष्टि उत्पन्न करती हैं। वे उन अंतर्दृष्टियों को सीधे कार्यान्वयन से जोड़ते हैं। मूल्य निर्धारण, सिफारिशें और विज्ञापन बोली निर्णय वास्तविक समय में लगातार समायोजित किए जाते हैं, अक्सर मानव हस्तक्षेप के बिना। लाभ केवल बेहतर विश्लेषण नहीं है। यह उन विश्लेषणों को संचालन प्रणालियों में एम्बेड करने की क्षमता है जहां वास्तव में निर्णय लिए जाते हैं।

जेनएआई स्वयं घर्षण को दूर नहीं करता है। यह मौजूदा कार्य तरीकों को बढ़ाता है। संगठनों में जहां अंतर्दृष्टि कार्यान्वयन से断 होती है, यह विश्लेषण की मात्रा बढ़ाता है लेकिन गति नहीं। संगठनों में जहां अंतर्दृष्टि कार्य प्रवाह में एम्बेड की जाती है और स्पष्ट निर्णय अधिकारों के साथ जोड़ी जाती है, यह कार्रवाई को काफी तेज़ कर सकता है।

त्रुटि कार्यान्वयन में है, अंतर्दृष्टि में नहीं

अधिकांश संगठनों की एक अंतर्दृष्टि समस्या नहीं है। उनकी एक कार्यान्वयन समस्या है।

विश्लेषण आउटपुट अक्सर रिपोर्टिंग के लिए निर्मित होते हैं, न कि कार्रवाई के लिए। स्कोर थ्रेशोल्ड के बिना वितरित किए जाते हैं। पूर्वानुमान कार्रवाई की सिफारिश के बिना आते हैं। अलर्ट स्पष्ट स्वामित्व के बिना सामने आते हैं। प्रत्येक आउटपुट में अभी भी मानव व्याख्या की आवश्यकता होती है trước कि एक निर्णय लिया जा सके। यह वह जगह है जहां समय जमा होता है।

निर्णय वेग के लिए डिज़ाइन करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। अंतर्दृष्टि को सीधे संचालन प्रणालियों जैसे सीआरएम प्लेटफ़ॉर्म, सप्लाई चेन टूल और मार्केटिंग इंजन में एम्बेड किया जाना चाहिए, ताकि वे कार्रवाई के बिंदु पर दिखाई दें, न कि अलग डैशबोर्ड में। निर्णय थ्रेशोल्ड को पहले से परिभाषित किया जाना चाहिए, जिससे प्रणाली स्वचालित रूप से कार्रवाई को ट्रिगर कर सके। कम जोखिम वाले निर्णय पूरी तरह से स्वचालित किए जा सकते हैं, मानव निर्णय को उच्च जोखिम वाले दृश्यों के लिए मुक्त कर सकते हैं।

उतना ही महत्वपूर्ण है, डेटा, मॉडल और कार्य प्रवाह को व्यवसाय के कैडेंस के साथ संरेखित किया जाना चाहिए। यदि निर्णय दैनिक रूप से होने चाहिए, तो पूरी प्रणाली को उस आवृत्ति का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए।

यह अक्सर एक मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता है। विश्लेषण टीमें पारंपरिक रूप से सटीकता के लिए अनुकूलित होती हैं, लेकिन प्रतिस्पर्धी वातावरण में, समयबद्धता अक्सर अधिक मायने रखती है। एक थोड़ा अपूर्ण उत्तर समय पर दिया जा सकता है जो एक完璧 उत्तर देने से ज्यादा मूल्य बना सकता है जो बहुत देर से दिया जाता है।

संगठन जो अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच का अंतर बंद करते हैं वे केवल विश्लेषण में सुधार नहीं कर रहे हैं। वे निर्णय कैसे लिए जाते हैं, स्वामित्व लिया जाता है और कार्यान्वित किया जाता है, इसे पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं।

गति वास्तविक परिवर्तन है

एआई परिवर्तन नहीं है। यह एक प्रवर्धक है।

यह मौजूदा प्रणालियों की ताकत और कमजोरियों को बढ़ाता है। संगठनों में जो गति के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, यह प्रभाव को तेज़ करता है। संगठनों में जो मुख्य रूप से विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, यह घर्षण को बढ़ाता है।

वास्तविक परिवर्तन निर्णय वेग है। यह संकेत से कार्रवाई तक तेज़ी से और लगातार और बड़े पैमाने पर जाने की क्षमता है। यह बुद्धिमत्ता को कार्य प्रवाह में एम्बेड करके, दिनचर्या निर्णयों को स्वचालित करके और स्वामित्व को कार्यान्वयन के साथ संरेखित करके निर्मित किया जाता है।

जैसे ही एआई विकसित होता रहता है, प्रतिस्पर्धी लाभ उनसे नहीं आएगा जो सबसे अधिक अंतर्दृष्टि रखते हैं। यह उनसे आएगा जो इसे पहले लागू कर सकते हैं। क्योंकि अंत में, प्रभाव ज्ञान से नहीं बनता है। यह तेजी से कार्रवाई करने से बनता है।