समझने का अंतराल: क्यों अधिक बुद्धिमान एआई अभी भी व्यवसायिक मूल्य प्रदान करने में संघर्ष करता है

उद्यम एआई को बुद्धिमत्ता की समस्या नहीं है। इसको समझने की समस्या है।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस तेजी से अधिक सक्षम होती जा रही है। हर कुछ महीनों में, हम अधिक सक्षम मॉडल, मजबूत तर्क, और बढ़ती स्वायत्तता वाले एआई एजेंट देखते हैं। कंपनियां एआई बुनियादी ढांचे, मॉडल और डेटा में अरबों डॉलर का निवेश कर रही हैं, जिसमें वैश्विक कॉर्पोरेट एआई निवेश 252.3 अरब तक पहुंच गया है और इसमें धीमी गति के कोई संकेत नहीं हैं। फिर भी, इस प्रगति के बावजूद, उद्यम अभी भी एआई क्षमता को निरंतर व्यवसायिक मूल्य में बदलने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, 95% को अपने एआई पायलट से कोई मापनीय वित्तीय प्रभाव नहीं दिख रहा है।

तो क्यों, जब एआई अधिक सक्षम हो रहा है, मूल्य प्राप्त करना इतना मुश्किल साबित हो रहा है?

सामान्य धारणा यह है कि संगठनों को बेहतर मॉडल, बेहतर डेटा, बेहतर एकीकरण या हाल ही में, बेहतर संदर्भ की आवश्यकता है। ये सभी चीजें महत्वपूर्ण हैं। लेकिन संदर्भ को अक्सर एक तकनीकी चुनौती के रूप में माना जाता है: बड़े संदर्भ विंडो, सुधारित पुनर्प्राप्ति, या अधिक जानकारी तक पहुंच। चुनौती गहरी है। संदर्भ बता सकता है कि जानकारी कहां से आती है; लेकिन समझ बताती है कि यह क्यों महत्वपूर्ण है।

आगे बढ़ते हुए, एआई से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करने वाली कंपनियां आवश्यक रूप से सबसे बुद्धिमान मॉडल वाली नहीं होंगी। वे होंगी जो लोगों और एआई प्रणालियों को एक ही समझ के साथ काम करने में सक्षम बनाती हैं – निर्णय, प्राथमिकताएं और इरादा जो उनके काम को आकार देते हैं।

जानकारी का विस्फोट एक नई संरेखण चुनौती पैदा कर रहा है

जनरेटिव एआई जानकारी का निर्माण इतनी तेजी से कर रहा है कि संगठन इसकी व्याख्या, सत्यापन और प्रबंधन नहीं कर पा रहे हैं। अधिक सामग्री, अधिक सारांश, अधिक सिफारिशें। लेकिन एक व्यवसाय केवल जानकारी पर नहीं चलता। वे साझा समझ पर निर्भर करते हैं: निर्णय क्यों लिए गए, कौन से अनुमान अभी भी लागू हैं, क्या व्यापार-विराम स्वीकार किए गए, और आंतरिक भाषा कैसे व्याख्या की जाती है।

यह समझ आश्चर्यजनक रूप से नाजुक है। जब रणनीतियां एक उद्यम के माध्यम से चलती हैं – प्रस्तुतियों, बैठकों, सारांशों, कार्य प्रवाहों और बढ़ती एआई-जनित सामग्री के माध्यम से – अर्थ पतला हो सकता है। प्रत्येक परिवर्तन उपयोगी हो सकता है, लेकिन प्रत्येक मूल इरादे की एक और व्याख्या पेश करता है। समय के साथ, संगठन अधिक जानकारी एकत्र कर सकते हैं जबकि इसका क्या अर्थ है और क्यों यह महत्वपूर्ण है, इस पर स्पष्टता खो सकते हैं।

मानवों के लिए, यह एक ट्रेसबिलिटी चुनौती पैदा करता है: जानना कि जानकारी कहां से आई, कौन सा संस्करण वर्तमान है, और क्या एक सारांश मूल निर्णय को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करता है। एआई प्रणालियों के लिए, चुनौती गहरी है: जानकारी तक पहुंच ही इसके पीछे संगठनात्मक अर्थ को प्रकट नहीं करती है।

मुद्दा केवल जानकारी की मात्रा नहीं है। यह जानकारी की उपलब्धता और साझा समझ के बीच बढ़ती खाई है। मिसालिंगमेंट आधुनिक संगठनों में सबसे महंगी मद है क्योंकि यह सामान्य काम के अंदर छिप जाती है जब तक कि लागत दिखाई नहीं देती। चुनौती अब जानकारी का निर्माण नहीं है। यह जानकारी की व्याख्या, परिवर्तन और कार्रवाई के दौरान संरेखण बनाए रखना है।

संगठनात्मक समझ को हमेशा से ही पकड़ना मुश्किल रहा है

यह चुनौती इसलिए मौजूद है क्योंकि एक संगठन के सबसे मूल्यवान ज्ञान में से कुछ न तो स्थिर है और न ही औपचारिक प्रणालियों में कब्जा किया गया है। यह हर निर्णय, बैठक, परियोजना और ग्राहक इंटरैक्शन के माध्यम से विकसित होता है। चुनौती यह है कि इस समझ को समय के साथ बदलते रहने के दौरान संरक्षित करना।

व्यवसायों ने हमेशा दस्तावेजीकरण से परे मौजूद विशेषज्ञता पर भरोसा किया है: अनुभव के माध्यम से निर्मित निर्णय, निर्णयों के पीछे अनुमान और जटिल स्थितियों को नेविगेट करने के माध्यम से विकसित अंतर्दृष्टि। इस ज्ञान का अधिकांश अंतर्निहित है। लोग अक्सर अधिक जानते हैं than वे आसानी से व्यक्त कर सकते हैं, संबंधों, सहयोग और जीवन के अनुभव के माध्यम से संदर्भ ले जा रहे हैं, न कि लिखित रिकॉर्ड के माध्यम से।

उद्यम सॉफ़्टवेयर लेन-देन को रिकॉर्ड करने, प्रक्रियाओं को प्रबंधित करने और जानकारी संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह बताया कि क्या हुआ, लेकिन शायद ही कभी यह क्यों हुआ। एक ग्राहक को उच्च मूल्य वाला चिह्नित किया जा सकता था, लेकिन आवश्यक रूप से संबंध इतिहास, बाजार ज्ञान या रणनीतिक निर्णय के पीछे निर्णय लेने वाली बुद्धिमत्ता के कारण नहीं। एक उत्पाद निर्णय दर्ज किया जा सकता था, लेकिन हमेशा तर्क या व्यापार-विराम के पीछे नहीं जो इसे आकार देते थे।

दशकों से, संगठन लोगों पर निर्भर रहे हैं ताकि वे संदर्भ को बातचीत, टीमों और निर्णयों के बीच ले जा सकें। लेकिन जब काम वितरित होता जा रहा है और एआई प्रणालियां दैनिक कार्य प्रवाह में निहित हो रही हैं, तो अनौपचारिक ज्ञान हस्तांतरण पर निर्भर रहना बढ़ती चुनौती बन जाता है।

चुनौती यह नहीं है कि उद्यमों के पास ज्ञान की कमी है। यह है कि उनके सबसे मूल्यवान ज्ञान को कभी भी मशीनों के लिए समझने योग्य तरीके से संरचित नहीं किया गया है।

एआई सहायकों से एआई एजेंटों तक का परिवर्तन दांव बढ़ाता है

यह चुनौती तब और महत्वपूर्ण हो जाती है जब कंपनियां आउटपुट उत्पन्न करने वाले सहायकों से एजेंटों तक चलती हैं जो कार्रवाई करते हैं। 2026 गार्टनर रिपोर्ट के अनुसार, 17% व्यवसायों ने अब तक एआई एजेंटों को तैनात किया है, लेकिन 60% से अधिक अगले दो वर्षों के भीतर ऐसा करने की उम्मीद करते हैं। जब एजेंट रिकॉर्ड अपडेट करना, कार्य प्रवाह ट्रिगर करना और संगठनों की ओर से निर्णय लेना शुरू करते हैं, तो गलत समझने के परिणाम बढ़ जाते हैं।

कई अध्ययनों ने एआई मॉडल की कमियों पर ध्यान केंद्रित किया है। और चिंताएं वास्तविक हैं: 45% एआई सहायकों को स्रोत सामग्री को गलत तरीके से प्रस्तुत करने के लिए पाया गया है, 20% आउटपुट में प्रमुख सटीकता समस्याएं हैं, जिनमें हॉलुसिनेटेड विवरण, खराब स्रोत, अशुद्धियां और पुरानी जानकारी शामिल हैं।

लेकिन अधिक चिंताजनक समस्या यह है कि एक बिल्कुल सटीक एआई प्रणाली अभी भी गलत संगठनात्मक निर्णय ले सकती है। सटीकता अकेले एआई प्रणाली को नहीं बताती है कि जानकारी क्यों महत्वपूर्ण है, कौन सी प्राथमिकताएं पूरी होनी चाहिए, या क्या इरादा व्यावसायिक निर्णय के पीछे है। यहां तक कि जब एआई सही जानकारी पुनर्प्राप्त करता है, तो कंपनियों को अभी भी एक गहरी चुनौती का सामना करना पड़ता है: यह सुनिश्चित करना कि जानकारी उस तर्क, प्राथमिकताओं और इरादे को प्रतिबिंबित करती है जो इसे अर्थ देती है।

जैसे-जैसे एआई स्वायत्तता बढ़ाता है, कंपनियों को डेटा तक पहुंच से अधिक की आवश्यकता होगी। उन्हें ऐसी प्रणालियों की आवश्यकता होगी जो जानकारी के पीछे अर्थ को संरक्षित करें।

क्या गुम है: संगठनात्मक समझ के लिए एक नया परत

उद्यम एआई का अगला विकास संगठनात्मक ज्ञान और एआई कार्रवाई के बीच एक नए परत की आवश्यकता होगी।

इसका अर्थ यह नहीं है कि मौजूदा उद्यम प्रणालियों को बदलना। सिस्टम ऑफ रिकॉर्ड जानकारी संग्रहीत करना जारी रखेंगे, और एआई प्रणालियां सामग्री उत्पन्न करना जारी रखेंगी। इसके बजाय, व्यवसायों को एक तरीके की आवश्यकता है जो एक संगठन में बिखरी हुई जानकारी को जोड़े, जिसमें दस्तावेज, बैठक के नोट, प्रस्तुतियां, स्प्रेडशीट, प्रतिलिपि , शोध, संदेश और ग्राहक सामग्री शामिल हैं।

लेकिन जानकारी को जोड़ना केवल शुरुआती बिंदु है। परत को यह पकड़ना होगा कि क्या निर्णय लिया गया था, उन निर्णयों के पीछे साक्ष्य, जो अनुमान और व्यापार-विराम उन्हें आकार देते थे, क्या बाद में बदल गया, क्या अनिश्चित रहता है, और जहां दृष्टिकोण विवादित हैं। इस प्रकार के बुनियादी ढांचे के शुरुआती उदाहरण पहले से ही उभर रहे हैं। व्यक्तिगत दस्तावेजों को अलग-अलग स्रोतों के रूप में नहीं मानकर, अर्थ परतें एक व्यवसाय द्वारा एक निश्चित निष्कर्ष पर पहुंचने के पीछे की समझ को बनाए रखती हैं और यह क्या बदल सकता है।

जब कोई व्यक्ति या एआई प्रणाली एक कार्य शुरू करती है, तो समझ को तब संदर्भ में लागू किया जा सकता है। परत संबंधित जानकारी की पहचान करती है और इसे उन निर्णयों, प्राथमिकताओं और प्रतिबंधों से जोड़ती है जो महत्वपूर्ण हैं, साथ ही साथ विरोधाभासी साक्ष्य, पुरानी जानकारी या अनसुलझे प्रश्नों को उजागर करती है।

लोगों के लिए, यह एक साझा स्थान बनाता है जहां वे साक्ष्य का अन्वेषण कर सकते हैं, विरोधाभासों की पहचान कर सकते हैं और निर्णयों के पीछे के तर्क को समझ सकते हैं। एआई प्रणालियों के लिए, यह अधिक सटीक रूप से तर्क करने, अनिश्चितता को पहचानने और निर्धारित करने के लिए आवश्यक आधार प्रदान करता है कि जब मानव निर्णय लेने की आवश्यकता है।

गुम परत इसलिए एक बड़े खोज सूचकांक या स्थिर ज्ञान ग्राफ की तरह कम काम करती है और अधिक जानकारी के रूप में बदलती रहती है और एक व्यवसाय के माध्यम से चलती है, संगठनात्मक समझ को बनाए रखने के लिए बुनियादी ढांचे की तरह। इसका उद्देश्य अधिक जानकारी उत्पन्न करना नहीं है, बल्कि सुनिश्चित करना है कि जानकारी के पीछे तर्क, निर्णय और इरादा उन लोगों और एआई प्रणालियों के लिए उपलब्ध रहें जो इसके आधार पर कार्रवाई करते हैं।

अगला एआई लाभ: अर्थ को संरक्षित करना

एआई का पहला युग इंटरनेट-स्तर के डेटा और कंप्यूट पर बनाया गया था। उद्यम सॉफ़्टवेयर ने रिकॉर्ड प्रणालियां बनाईं। जनरेटिव एआई ने पीढ़ी प्रणालियां बनाईं। एआई का अगला युग संगठन-विशिष्ट समझ पर बनाया जाएगा।

संगठनों ने बड़ी मात्रा में विशेषज्ञता हासिल की है, लेकिन बढ़ती हुई संख्या में लोगों, निर्णयों और अब स्वायत्त एआई प्रणालियों के पार यह विशेषज्ञता को स्केल करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। एआई से सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करने वाली कंपनियां आवश्यक रूप से सबसे बुद्धिमान मॉडल वाली नहीं होंगी। वे होंगी जो साझा समझ को संरक्षित करती हैं और लोगों, एआई सहायकों और स्वायत्त एजेंटों के बीच संरेखण को प्राथमिकता देती हैं।

क्योंकि बुद्धिमत्ता तेजी से प्रचुर मात्रा में हो रही है।

साझा समझ दुर्लभ संसाधन बन रही है।