अधिकांश CIOs & CTOs ने पुरानी प्रणालियों के कारण AI परियोजना को रद्द कर दिया, सर्वेक्षण बताता है

945 CIOs और CTOs पर एक नया सर्वेक्षण दर्शाता है कि पुरानी बुनियादी ढांचा, बुलबुले के डर, और सरकारी अनिश्चितता कॉरपोरेट AI को रोकने वाले कारक हैं।

पुरानी प्रणालियों और पुराने अनुप्रयोगों के कारण बड़ी कंपनियों को AI परियोजनाओं को तेज़ी से छोड़ना पड़ रहा है, जैसा कि GFT Technologies द्वारा किए गए नया सर्वेक्षण में बताया गया है, जो बुनियादी ढांचा आधुनिकीकरण में विशेषज्ञता रखती कंपनी है।

मुख्य सूचना और प्रौद्योगिकी अधिकारियों में से 84% ने कहा कि उनके पुराने सिस्टम की सीमाओं के कारण उन्हें कम से कम एक AI पायलट या परियोजना रद्द करनी पड़ी, और लगभग एक चौथाई ने बताया कि यह एक से अधिक बार हुआ।

यह निष्कर्ष 19 देशों में वार्षिक राजस्व कम से कम $500 मिलियन वाली कंपनियों के 945 CIOs और CTOs पर किए गए सर्वेक्षण से आया है, जिसे अगस्त में Wakefield Research ने GFT Technologies की ओर से आयोजित किया।

पुरानी प्रणाली की समस्या के अलावा, सर्वेक्षण ने यह भी पाया कि AI खर्च के फायदेमंद होने पर व्यापक संदेह है और इसे सफल बनाने के जिम्मेदार कार्यकारियों में बढ़ती चिंता देखी गई।

पुरानी प्रणालियाँ, नई समस्याएँ

लगभग सभी surveyed कंपनियों (99%) ने कहा कि उनका AI ऐसी पुरानी प्रणालियों पर चल रहा है या उनसे जुड़ा है जो AI को ध्यान में रखकर नहीं बनाई गई थीं, और 95% ने कहा कि ये प्रणालियाँ AI को लागू करने और स्केल करने की क्षमता को धीमा कर देती हैं।

अधिकांश लोग इस जोखिम को गंभीर मानते हैं और मानते हैं कि पुरानी, अद्यतन न की गई प्रणालियों पर AI चलाने से अंततः कंपनी-व्यापी सुरक्षा संकट उत्पन्न होगा। फिर भी इसे ठीक करना धीमा है। केवल 15% ने कहा कि उनका आधुनिकीकरण पूरा या लगभग पूरा है, 27% ने शुरू किया है लेकिन पीछे महसूस करते हैं, और 9% ने बिल्कुल भी शुरू नहीं किया है।

“मैं जिन प्रत्येक उद्यमों से बात करता हूँ, उनके पास एक AI रोडमैप है। कम ही ऐसे उद्यम हैं जिनके पास इसे मिलाने के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर रोडमैप है, और यही अंतर कई AI पहलों को पायलट चरण से आगे नहीं जाने देता। इसे बंद करना AI परिवर्तन का वास्तविक कार्य है, और यही वह जगह है जहाँ अंततः मूल्य निर्धारित होता है,” कहा रिषि चोहान, CEO, GFT USA.

क्या खर्च का लाभ मिल रहा है?

इन्फ्रास्ट्रक्चर समस्या एक बड़े प्रश्न के भीतर स्थित है कि क्या AI खर्च परिणाम दे रहा है।

Goldman Sachs ने अनुमान लगाया है कि इस वर्ष वैश्विक AI-संबंधित निवेश लगभग $1 ट्रिलियन तक पहुँच जाएगा। लेकिन Gartner के सर्वेक्षण में पाया गया कि केवल 22% संगठनों ने AI को कई व्यावसायिक इकाइयों में स्केल किया है, और McKinsey के सर्वेक्षण में केवल 37% कंपनियों ने कहा कि AI ने उनके आय में सार्थक सुधार किया है।

GFT के सर्वेक्षण में कार्यकारियों ने इस संदेह को अंदर से साझा किया: 89% ने कहा कि वे चिंतित हैं कि वैश्विक AI निवेश वास्तविक रूप से प्रदान किए जा सकने वाले व्यवसाय मूल्य से तेज़ी से बढ़ रहा है, और उनमें से 44% ने खुद को बहुत या अत्यधिक चिंतित कहा।

“84% परियोजना रद्दीकरण दर दर्शाती है कि कंपनियां अंततः यह समझ रही हैं कि AI को केवल पुरानी प्रणालियों पर लेयर नहीं किया जा सकता, और यह अगले वर्ष पायलट प्रदर्शन या अगले मॉडल रिलीज़ का पीछा करने की तुलना में एक स्वस्थ प्रारंभिक बिंदु है,” चोहान ने कहा।

किस पर निर्भर रहें, इस पर पुनर्विचार

भूराजनीति कंपनियों के AI खरीदने के तरीके को पुनः आकार दे रही है। जून में, Anthropic के कुछ सबसे उन्नत मॉडलों तक पहुंच विश्वभर में बाधित हो गई जब कंपनी ने कहा कि उसने अमेरिकी वाणिज्य विभाग के निर्यात नियंत्रणों का पालन करने के लिए पहुंच को निलंबित कर दिया। (नियंत्रण 30 जून को हटाए गए, और अगले दिन पहुंच पुनर्स्थापित हुई)।

GFT की रिपोर्ट ने उस घटना को अपने सर्वेक्षण में लगभग सर्वसम्मति प्रतिक्रिया से जोड़ा: 99% कार्यकारियों ने कहा कि AI पहुंच पर संभावित सरकारी प्रतिबंध एक ही प्रदाता पर निर्भर न रहने को और अधिक महत्वपूर्ण बनाते हैं।

यह पहले ही व्यवहार को बदल रहा है। उत्तरदाताओं में से आधे ने कहा कि भूराजनीतिक विकासों ने उनके AI तैनाती स्थान को सीमित किया है, 34% ने नियोजित निवेश में कटौती की, और 28% ने परियोजनाओं को पूरी तरह रद्द कर दिया।

अब 42% कंपनियां AI बुनियादी ढांचा इन-हाउस बनाने की ओर झुकती हैं बजाय इसे खरीदने के, और 54% ने कहा कि नियामक अनिश्चितता ने उन्हें अधिक सतर्क बना दिया है। 77% ने कहा कि वे चीन-आधारित प्रदाताओं के मॉडलों पर विचार करते हैं, आमतौर पर अतिरिक्त सुरक्षा समीक्षाओं के साथ या केवल तब जब कोई अन्य विकल्प उपयुक्त न हो।

छंटनी कथा के प्रति संदेहपूर्ण

सर्वेक्षण AI और नौकरियों के बारे में एक सामान्य धारणाओं को भी चुनौती देता है।

91% कार्यकारियों का मानना है कि कुछ सार्वजनिक कंपनियां AI का हवाला देती हैं ताकि कार्यबल परिवर्तन को उचित ठहराया जा सके, जो वास्तव में उनके शेयर मूल्य को बढ़ाने के लिए होते हैं, यह दृष्टिकोण यू.एस. में और भी अधिक सामान्य है, जहाँ यह 93.3% है।

उनके अपने अनुभव से पता चलता है कि वास्तविकता अधिक जटिल है: 51% ने विशेष रूप से AI-जनित कार्य की समीक्षा या सुधार के लिए लोगों को नियुक्त किया, 45% ने उन कार्यों के लिए स्टाफ को नियुक्त किया जिसे वे AI से संभालने की उम्मीद करते थे, और 26% ने उन कर्मचारियों को फिर से नियुक्त किया जिन्हें उन्होंने पहले निकाल दिया था।

31% ने एक AI पहल को रद्द कर दिया क्योंकि यह उन मनुष्यों से भी खराब प्रदर्शन कर रहा था जिन्हें यह बदलने के लिए बनाया गया था।

टेक नेताओं पर दबाव

यह पृष्ठभूमि इन कार्यक्रमों को चलाने वाले लोगों पर दबाव डाल रही है। 89% चिंतित हैं कि AI को स्केल करते समय गलत कार्यबल निर्णय लेने से उनका अपना नौकरी जोखिम में पड़ सकता है, और केवल 20% ने कहा कि अन्य कार्यकारी और बोर्ड सदस्य पुरानी प्रणालियों पर AI चलाने के सुरक्षा जोखिमों को पूरी तरह समझते हैं।

दबाव सबसे अधिक संयुक्त राज्य अमेरिका में है, जहाँ 92% तकनीकी नेताओं को चिंता है कि एआई निवेश उसकी मूल्य से तेज़ी से बढ़ रहा है, यह GFT द्वारा सर्वेक्षण किए गए किसी भी क्षेत्र में सबसे अधिक है, जबकि यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका में यह 80.6% है। लगभग आधे अमेरिकी उत्तरदाताओं, 47%, ने कहा कि वे अपने स्वयं के नौकरी को लेकर बहुत या अत्यधिक चिंतित हैं, जो वैश्विक औसत 42.9% से अधिक है।

“संयुक्त राज्य के तकनीकी नेताओं पर अधिक दबाव है, कि एआई वास्तविक मूल्य प्रदान कर रहा है या नहीं, कार्यबल का भरोसा, और यदि कुछ गलत हो जाता है तो उनका व्यक्तिगत जोखिम क्या है। संयुक्त राज्य में इतना अधिक एआई निवेश केंद्रित होने के कारण, उत्पन्न जांच यह पहचानना और भी महत्वपूर्ण बनाती है कि एआई के नीचे की बुनियाद, बुनियादी ढांचा और शासन से लेकर सही प्रतिभा तक, तकनीक जितनी ही महत्वपूर्ण है,” चोहान ने कहा।

ध्यान देने योग्य बातें

GFT का अपना निष्कर्ष यह है कि कंपनियों को एआई को सुरक्षित रूप से स्केल करने से पहले अपनी बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाना आवश्यक है, जो कि वही व्यवसाय है जिसमें GFT संलग्न है, इसलिए इसका फ्रेमिंग एक खोज जितना ही तर्क के रूप में पढ़ने योग्य है।

खुला प्रश्न यह है कि अब चल रहे आधुनिकीकरण खर्च की लहर एआई बबल के डर को कुछ अधिक ठोस बनने से पहले लाभ देती है या नहीं, या अधिक परियोजनाएँ चुपचाप उन 84% में शामिल हो जाती हैं जो पहले ही लेगेसी सिस्टम के संपर्क में आकर टिक नहीं पाईं।