अनिश्चित बाजार में सबसे महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकी निवेश

दो साल पहले, AI के बारे में अधिकांश बातचीत इस बात पर केंद्रित थी कि क्या निवेश जोखिम के लायक है। यह प्रश्न अब हल हो चुका है। अब कठिन सवाल यह है कि पैसा कहाँ जाना चाहिए, और कितना।

मैं इसे लगातार मिड‑मार्केट नेताओं और प्राइवेट इक्विटी ऑपरेटरों के साथ होते देखता हूँ। उनमें से अधिकांश ने पहले ही पायलट चरण पूरा कर लिया है, लगभग हर कार्य में कुछ न कुछ आज़माया है। अब अंतर यह है कि इन पायलटों में से कौन‑से व्यवसाय के वास्तविक संचालन का हिस्सा बन गए, और कौन‑से साइड प्रोजेक्ट रहे जो कभी दैनिक कार्यों में नहीं आए।

MIT Sloan Management Review में एक हालिया लेख MIT Sloan Management Review विभिन्न दृष्टिकोण से वही बदलाव दर्शाता है: प्रौद्योगिकी में दशकों के निवेश के बावजूद, कई संगठन अभी भी सार्थक रिटर्न नहीं देख पा रहे हैं, और शोध यह संकेत देता है कि उपकरणों से अधिक कुछ अमूर्त है: एक ऐसा कार्यबल जो वास्तव में उनका उपयोग करने में सक्षम हो और सीखने के आसपास निर्मित संस्कृति। मैं इससे एक कदम आगे बढ़ूँगा: उपकरण खरीदना अब कठिन भाग नहीं रहा। लोगों, कौशल और संगठनात्मक क्षमता का निर्माण जो उपकरण को वास्तविक मूल्य उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, यही वह जगह है जहाँ अब निर्णय और चुनौतियाँ मौजूद हैं।

आगे बढ़ रही कंपनियाँ अलग तरीके से खर्च करती हैं, केवल अधिक नहीं

यहाँ एक बढ़ती हुई गलतफहमी है कि प्रौद्योगिकी निवेश का मतलब नवीनतम प्लेटफ़ॉर्म खरीदना है, लेकिन यह अक्सर नहीं होता। संगठन तब सफल होते हैं जब वे बजट लाइन खोलने से पहले ठीक‑ठीक जानते हैं कि वे कौन सी व्यावसायिक समस्या हल कर रहे हैं। यह वह बिंदु है जिसे हमने पहले कहा था: सबसे परिष्कृत उपकरण भी डेटा नींव के बिना सार्थक प्रभाव नहीं दे पाते।

यह वही है जो हमने Esquire Depositions, एक कानूनी सेवाओं की कंपनी जो Gridiron Capital द्वारा समर्थित है, के साथ सीधे देखा है, जिसने अपने एंटरप्राइज़ वैल्यू में 10% की वृद्धि देखी, न कि उन्होंने जो पहले था उसके ऊपर नया प्लेटफ़ॉर्म जोड़ने से, बल्कि डेटा को केंद्रीकृत करने और प्रक्रियाओं को मानकीकृत करने से जो वर्षों से टीमों में अनियमित रूप से निर्मित थीं। उपकरण की महत्ता उस आधार से कम है जिस पर वह बना है।

विस्तार तय करने के चार मूलभूत सिद्धांत

प्रत्येक प्रौद्योगिकी चर्चा जो मैं किसी CEO या ऑपरेटिंग पार्टनर के साथ करता हूँ, अंततः एक ही निर्णय पर आती है: इसे स्केल करें, इसे ठीक करें, या इसे रोकें। मेरे अनुभव में, चार बातें इन तीन परिणामों को अलग करती हैं।

• कोई इसका मालिक है। हर पहल को उसके परिणाम के लिए एक जिम्मेदार व्यक्ति चाहिए, न कि कोई समिति या घूर्णनशील प्रायोजक।
• इसके नीचे का डेटा विश्वसनीय है। AI और ऑटोमेशन केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना उन्हें मिलने वाला डेटा। असंगत, अलग‑अलग डेटा एक आशाजनक उपकरण को लोगों द्वारा बायपास किए जाने वाले दूसरे चीज़ में बदल देता है।
• लोग वास्तव में इसे रोज़ाना उपयोग करते हैं। स्वीकार्यता इसलिए नहीं होती क्योंकि कोई प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च हुआ। यह इसलिए होती है क्योंकि उपकरण उस तरीके में फिट बैठता है जिसमें कोई पहले से काम करता है, या कोई समय लेकर काम को उसके चारों ओर फिर से डिज़ाइन करता है।
• परिणाम मापनीय है, और किसी विशिष्ट चीज़ से जुड़ा है। राजस्व, लागत, चक्र समय, ग्राहक अनुभव। निर्माण से पहले एक चुनें, निर्माण के बाद नहीं।

इन चार बिंदुओं के माध्यम से कुछ भी चलाएँ और निर्णय स्वाभाविक रूप से स्पष्ट हो जाता है। मैं उन पहलों को स्केल करूँगा जिनके पास पहले से ही मालिक, विश्वसनीय डेटा और वास्तविक अपनापन है। मैं उन पहलों की समीक्षा करता रहूँगा जो वास्तविक समस्या को हल करती हैं लेकिन दैनिक उपयोग में अभी भी अजीब हैं। और मैं उन पहलों को रोकूँगा जो मुख्यतः उत्साह या गतिविधि मीट्रिक पर चलती हैं, उन डैशबोर्ड्स को जिन्हें कोई निर्णय बनाने के लिए उपयोग नहीं करता।

क्या काटें, और क्या सुरक्षित रखें

वही अनुशासन बजट पर भी लागू होता है, दोनों दिशाओं में।

कटौती की ओर: बिना मालिक वाले पायलट, एक ही कार्य के लिए तीन विभिन्न टीमों द्वारा खरीदे गए ओवरलैपिंग टूल, ऐसे लाइसेंस जिनमें कोई लॉग इन नहीं करता, डेटा प्रोजेक्ट जो नीचे की ओर कभी जुड़ते नहीं। ये केवल पैसा बर्बाद नहीं करते, बल्कि जटिलता जोड़ते हैं जो अगली वास्तविक पहल को धीमा कर देती है। इन्हें बंद करने की तुलना में फंडिंग जारी रखना आसान होता है, इसलिए ये जमा होते रहते हैं।

संरक्षण की ओर:साइबर सुरक्षा, डेटा गुणवत्ता, एकीकरण कार्य, ग्राहक‑मुखी अनुभव जो वास्तव में व्यवसाय को अलग करते हैं, और AI उपयोग केस जो दैनिक संचालन में पहले से ही अपना स्थान बना चुके हैं। प्रशिक्षण भी इस सूची में शामिल है। यह कंपनी द्वारा किए जाने वाले सबसे कम सराहे जाने वाले प्रौद्योगिकी निवेशों में से एक है, और बजट कसने पर इसे छोड़ना सबसे आसान होता है।

ये नए AI पहल लॉन्च करने की तुलना में अधिक शांत निवेश हैं। एक प्रेस रिलीज़ अपने आप नहीं लिखती कि “हमने अपना डेटा पाइपलाइन ठीक कर दिया”। लेकिन शांति का मतलब छोटा होना नहीं है। प्रक्रिया स्वचालन वह जगह है जहाँ अब बहुत सारा यह शांत पैसा जा रहा है, क्योंकि यह स्पष्ट ROI देने के लिए पर्याप्त विशिष्ट है। हमने एक कार्यप्रवाह डिजाइन और निर्मित किया जिसने एक ऋण कंपनी की आंतरिक अनुपालन टीम को मैन्युअल रूप से 30% क्लाइंट कॉल्स की ऑडिटिंग से सभी कॉल्स को स्वतः समीक्षा करने तक ले गया, जिससे वह अंतर बंद हुआ जहाँ बाकी 70% में वास्तविक जोखिम था, क्योंकि नियम प्रत्येक कॉल को एक अलग उल्लंघन मानते हैं, जिसकी कीमत $500 से $1,500 तक है। 

एक और स्वचालन प्रोजेक्ट जिसे हमने हाल ही में लागू किया, ने एक अकाउंटिंग फर्म की सबसे कम मार्जिन, सबसे अधिक मात्रा वाली सेवा में मैन्युअल डेटा एंट्री को कम किया, जिससे कर्मचारियों को अतिरिक्त कर्मचारियों को जोड़े बिना उच्च-मूल्य वाले क्लाइंट कार्य लेने की सुविधा मिली। इसमें कोई चमकदार AI उत्पाद लॉन्च शामिल नहीं था। प्रत्येक ने एकल, विशिष्ट प्रक्रिया को हल किया और व्यवसाय में कई गुना प्रभाव डाला, इस प्रकार का लक्षित सुधार कंपनी द्वारा देखे जाने वाले सबसे बड़े ROI में से कुछ बनता है।

इरादे के साथ निवेश

अनिश्चितता कार्यकारियों को सतर्क बनाती है, और यह एक समझदार प्रवृत्ति है। अभी आगे बढ़ रही कंपनियाँ अभी भी आक्रामक रूप से खर्च कर रही हैं, लेकिन संसाधनों को जानबूझकर उन क्षमताओं पर केंद्रित कर रही हैं जो संचालन को मजबूत करती हैं, निर्णय‑निर्धारण को तेज़ करती हैं, और AI को इस तरह स्थित करती हैं कि वह तिमाही के अंत में आप वास्तव में देख सकें।

मैं नहीं मानता कि अगले कुछ वर्षों में अपने साथियों से बेहतर प्रदर्शन करने वाली कंपनियाँ सबसे बड़े प्रौद्योगिकी बजट वाली होंगी, और यह आज भी सच नहीं है। डिजिटल परिवर्तन में कंपनियों का मार्गदर्शन करने के मेरे अनुभव में, वास्तविक ROI दो बातों पर निर्भर करता है: यह जानना कि निवेश सबसे अधिक मूल्य कहाँ बनाता है (चाहे वह व्यवसाय के संचालन में हो, वह क्या अलग बनाता है, या वह उत्पाद और सेवा में जो ग्राहक वास्तव में अनुभव करते हैं), और मापनीय KPI को प्रारंभ में परिभाषित करना ताकि प्रभाव दृश्यमान बना रहे। यही वह अनुशासन है जो वास्तविक रिटर्न को महंगे शोर से अलग करता है।