क्यों एआई निवेश रणनीतियां उद्यमों को पीछे धकेल रही हैं

उद्यम एआई एक अजीब चरण में पहुंच गया है। थोड़ा एक अजीब किशोर की तरह, महत्वाकांक्षा वहाँ है, प्रौद्योगिकी परिपक्व हो रही है, फिर भी अर्थपूर्ण पैमाने पर अभी भी दुर्लभ है। कई संगठन अभी भी पायलट मोड में फंसे हुए हैं, वादा करने वाले उपयोग के मामलों के माध्यम से चक्र चल रहे हैं बिना एआई को गहराई से व्यवसाय में शामिल किए।

वास्तविकता यह है कि मुद्दा टूलिंग या मॉडल चुनाव से गहरा है। यह एआई के वित्तपोषण, शासन, और संगठन स्तर पर प्राथमिकता में है।

क्यों परियोजना-आधारित एआई एक छत मार रहा है

वर्षों से, उद्यम प्रौद्योगिकी निवेश एक पredictable पैटर्न का पालन किया है: एक उपयोग के मामले को परिभाषित करें, एक बजट सौंपें, परियोजना वितरित करें, फिर आगे बढ़ें। यह दृष्टिकोण स्पष्टता और नियंत्रण लाता है, जो यह क्यों रहा है।

एआई हालांकि इस संरचना में सुंदर रूप से फिट नहीं है। एक एकल तैनाती शायद ही एक कार्य के भीतर सीमित रहती है; यह जल्दी से कार्य प्रवाह, टीमों, और निर्णयों में फैल जाती है। जो एक संकीर्ण प्रयोग के रूप में शुरू होता है अक्सर कुछ और व्यापक में विकसित होता है, जो कि शुरुआत में दिखाई नहीं दे रहा था।

एआई को अलग-अलग पहलों की एक श्रृंखला के रूप में व्यवहार करना घर्षण पैदा करता है। टीमें प्रयास को दोहराती हैं, डेटा पाइपलाइन्स स्क्रैच से फिर से बनाई जाती हैं, और शासन असंगत हो जाता है। प्रगति की जाती है, लेकिन यह असमान और बनाए रखने में मुश्किल है।

जो संगठन इस पैटर्न से परे जाते हैं और अधिक तेजी से सफल होते हैं वे एक अलग मानसिकता को अपनाते हैं। वे एआई को एक निरंतर क्षमता के रूप में वित्त प्रदान करते हैं, जिसमें समर्पित स्वामित्व, निरंतर निवेश, और व्यापक व्यवसाय की सेवा करने के लिए एक स्पष्ट जनादेश है।

एआई व्यवसाय मामलों को छोड़ देता है जो निवेश

प्रारंभिक व्यवसाय मामलों पर अक्सर मॉडल लागत और अपेक्षित उत्पादकता लाभ पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। और कोई आश्चर्य नहीं, क्योंकि वे सबसे आसान तत्व हैं जिन्हें मात्रा निर्धारित किया जा सकता है, जो कि वे क्यों बातचीत को प्रभावित करते हैं।

वास्तविकता अधिक जटिल है। मॉडल के आसपास की परतें सबसे बड़े निवेश हैं, और वे निर्धारित करते हैं कि एआई व्यावहारिक रूप से मूल्य प्रदान करता है या नहीं।

बुनियादी ढांचा पहले दबाव बिंदु है। वास्तविक समय के वातावरण में, विशेष रूप से एआई को पैमाने पर चलाने से स्थायी कंप्यूट डिमांड्स पेश की जाती है जो उपयोग में वृद्धि के साथ तेजी से बढ़ती है। लागतें तब तक स्थिर नहीं रहती हैं जब तक एक पायलट सफल नहीं हो जाता; वे अपनाने के साथ विस्तारित होती हैं।

डेटा तैयारी एक और चुनौती प्रस्तुत करता है। उद्यम डेटा अक्सर ऐसा नहीं है कि एआई सिस्टम उसे विश्वसनीय रूप से उपयोग कर सकें। यह खंडित, असंगत, और अक्सर खराब रूप से शासित है। इसे तैयार करने में समय, समन्वय, और टीमों के साथ स्थायी प्रयास की आवश्यकता होती है।

और फिर वहाँ शासन है जो आगे के वजन जोड़ता है। नीतियों, निगरानी प्रणाली, और मानव पर्यवेक्षण विश्वास और अनुपालन को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं। इन तंत्रों को प्रणाली के हिस्से के रूप में डिज़ाइन और बनाए रखने की आवश्यकता है, न कि बाद में परतदार किया जा सकता है।

कर्मचारी अपनाने को अक्सर कम आंका जाता है। कर्मचारियों को यह समझने की आवश्यकता है कि एआई उनके काम में कैसे फिट बैठता है, इसकी सीमाएं कहां हैं, और इसका जिम्मेदारी से उपयोग कैसे किया जाए। इसके बिना, यहां तक कि अच्छी तरह से निर्मित प्रणाली भी धक्का पाने के लिए संघर्ष करती है।

एक साथ, ये तत्व अधिकांश प्रयास के लिए जिम्मेदार हैं, लेकिन उन्हें अनदेखा करने से एक परिचित परिणाम होता है: तकनीकी रूप से सफल पायलट जो व्यावसायिक प्रभाव में अनुवाद नहीं करते हैं।

एक व्यावहारिक उदाहरण फ्रंट लाइन से

एक वित्तीय सेवा फर्म पर विचार करें जो आंतरिक जोखिम विश्लेषण के लिए समर्थन करने के लिए एक एआई सहायक तैनात कर रही है। प्रारंभिक पायलट नियंत्रित डेटासेट में रिपोर्टों को सारांशित करने और विचलन को उजागर करने पर केंद्रित है। परिणाम मजबूत दिखते हैं, और विस्तार के मामले को मंजूरी दी जाती है।

जैसे ही सिस्टम का विस्तार होता है, नए डिमांड उभरते हैं। यह कई प्रणालियों में लाइव डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है, प्रत्येक के साथ विभिन्न प्रारूप और नियंत्रण हैं। शासन टीमों को ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हर आउटपुट को ट्रेस किया जा सकता है और समझाया जा सकता है। विश्लेषकों को परिणामों को सही ढंग से व्याख्या करने और निर्णय लेने में एकीकृत करने के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता है।

मूल बजट, एक सीमित उपयोग के मामले के आसपास निर्मित, जल्दी से पर्याप्त साबित होता है। बुनियादी ढांचे, डेटा इंजीनियरिंग, और अनुपालन में अतिरिक्त निवेश की आवश्यकता है। एक फंडिंग मॉडल के बिना जो इन परतों को समायोजित करता है, प्रगति धीमी हो जाती है और आत्मविश्वास गिर जाता है।

यह पैटर्न सामान्य है। चुनौती प्रारंभिक तैनाती नहीं है; यह सब कुछ है जो उसके बाद आता है।

क्यों विरासत प्रणाली अब एआई प्रगति को अवरुद्ध कर रही हैं

कई संगठनों का पता चलता है कि उनकी मौजूदा प्रौद्योगिकी संपत्ति एआई के लिए खराब रूप से अनुकूल हैं। अलगाव में निर्मित प्रणाली, सीमित एकीकरण और असंगत डेटा संरचनाओं के साथ, बाधाएं पैदा करती हैं जो काम करने में मुश्किल होती हैं।

एआई प्रणालियों को पहुंच, कनेक्टिविटी, और संदर्भ पर निर्भर करता है। जब ये गायब होते हैं, तो आउटपुट कम विश्वसनीय हो जाते हैं और सत्यापन में मुश्किल हो जाते हैं। प्रणालियों के बीच अंतराल को पाटने के लिए आवश्यक प्रयास एआई के लाभों से अधिक हो सकता है।

वास्तविक शब्दों में, इसे संबोधित करने के लिए अधिक से अधिक सुधारात्मक समाधानों की आवश्यकता होती है। यह संरचनाओं को सरल बनाने, डेटा को मानक बनाने, और अनावश्यक जटिलता को दूर करने के लिए एक जानबूझकर प्रयास का आह्वान करता है।

बोर्डरूम को पुनः विचार करने की आवश्यकता है

एआई निवेश को कैसे नेतृत्व फ्रेम करता है इसका परिणाम उस परिणाम को आकार देता है जो उसके बाद आता है। जब एआई को विभिन्न विचारों की एक श्रृंखला के रूप में माना जाता है, तो निर्णय अक्सर अल्पकालिक रिटर्न और सीमित जोखिम पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

एक अलग दृष्टिकोण एआई को एक क्षमता के रूप में देखता है जो समय के साथ विकसित होती है। प्रत्येक तैनाती एक व्यापक आधार में योगदान देती है, जिससे बाद का काम तेजी से और अधिक प्रभावी होता है। डेटा पाइपलाइन्स पुनः प्रयोज्य हो जाते हैं, शासन ढांचे परिपक्व हो जाते हैं, और टीमें अनुभव बनाती हैं जो आगे बढ़ती हैं।

इसके लिए बजटिंग के लिए निहितार्थ हैं। यह निरंतर निवेश, स्पष्ट जवाबदेही, और उन क्षेत्रों में निवेश करने की इच्छा की आवश्यकता होती है जो तात्कालिक रिटर्न प्रदान नहीं करते हैं लेकिन दीर्घकालिक सफलता के लिए आवश्यक हैं।

यह यह भी बदलता है कि प्रगति कैसे मापी जाती है। अलग-अलग परियोजनाओं का मूल्यांकन करने के बजाय, संगठनों को यह मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि उनकी समग्र क्षमता कैसे विकसित हो रही है, और क्या यह नए क्षेत्रों में एआई को तैनात करना आसान हो रहा है।

बनाया गया अंतिम

प्रारंभिक संगठन जो एआई के साथ सफल होते हैं उनमें एक सामान्य विशेषता है – वे पहचानते हैं कि मूल्य संग्रह से नहीं आता है, बल्कि अलग-अलग जीत से आता है।

इसका अर्थ है एआई को समर्थन देने वाली अंतर्निहित प्रणालियों में निवेश करना, भले ही वे कम दिखाई दें। इसका अर्थ है साझा प्लेटफ़ॉर्म के आसपास टीमों को संरेखित करना, खंडित पहलों के बजाय। इसका अर्थ है अपनाने को एक निरंतर प्रक्रिया के रूप में मानना, न कि एक अंतिम चरण के रूप में।

परिवर्तन सीधा नहीं है। यह स्थापित बजट मॉडल को चुनौती देता है और तकनीकी और गैर-तकनीकी कार्यों के साथ समन्वय की आवश्यकता होती है। यह धैर्य की भी मांग करता है, क्योंकि लाभ समय के साथ जुड़ जाते हैं और तुरंत दिखाई नहीं देते हैं।

विकल्प पहले से ही कई संगठनों में दिखाई दे रहा है: पायलटों की एक श्रृंखला जो संभावना को प्रदर्शित करती है लेकिन व्यवसाय के संचालन को फिर से आकार देने में विफल रहती है।

एआई प्रयोग से परे चला गया है। जो संगठन अपनी निवेश रणनीतियों को इसके अनुसार समायोजित करते हैं, वे अपनी क्षमता को बनाए रखने में एक मजबूत स्थिति में होंगे।