एमआईटी नांडा जुलाई 2025 रिपोर्ट की जांच: 95% एआई पायलट विफलता दर क्यों नहीं है अंत

मैं एक सिद्ध आशावादी हूं, और मैं अपने रास्ते में आने वाली किसी भी नई प्रौद्योगिकी के लिए अपने दिमाग को खुला रखता हूं। मेरा नवीनतम जुनून जो लंबे समय तक रहने वाला है? एआई.

एमआईटी नांडा ने हाल ही में ‘द जेनएआई डिवाइड। व्यवसाय में एआई की स्थिति 2025’ नामक एक पेपर प्रकाशित किया है, और मुझे लगता है कि यह पेपर वास्तव में पढ़ने लायक है। यह एआई और इसके व्यवसाय में स्थान पर एक संयमित दृष्टिकोण प्रदान करता है। लिंक्डइन फीड लगभग हिस्टेरिकल लगता है कि कैसे एआई ने सब कुछ बदल दिया, लेकिन रिपोर्ट एक अलग चित्र पेश करती है।

पहले, एमआईटी नांडा क्या है?

नेटवर्क्ड एजेंट्स और डिसेंट्रलाइज्ड एआई (नांडा के लिए संक्षिप्त) एमआईटी मीडिया लैब से एक महत्वाकांक्षी अनुसंधान पहल है। यह परियोजना 6 महाद्वीपों से 18 से अधिक प्रमुख अनुसंधान संस्थानों और तकनीक उद्योग में कुछ बड़े नामों – मेटा, डेल, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य को शामिल करती है। नांडा का लक्ष्य वास्तव में भविष्यवाणी करने वाला है, यदि नहीं तो ग्राउंड-ब्रेकिंग है। उत्साह इंटरनेट ऑफ एआई एजेंटों के लिए मूलभूत बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है, अर्थात एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क जहां एआई एजेंट ऑनलाइन संगठनात्मक सीमाओं के पार एक दूसरे के साथ खोज, सत्यापन और सहयोग करते हैं। मूल रूप से, नांडा मानवों और संगठनों की ओर से अन्य एजेंटों के साथ बातचीत करने के लिए एआई एजेंटों को सक्षम करने वाले नियमों, प्रोटोकॉल, दिशानिर्देशों और ढांचों पर काम कर रहा है। नांडा परियोजना ओपन-सोर्स है, जिसका अर्थ है कि यह उद्यमियों, दूरदर्शी लोगों, प्रौद्योगिकीविदों और नीति निर्माताओं को पूर्ण-स्तरीय सहयोगियों के रूप में अपनाता है। (क्या आपको विकिपीडिया की भावना मिल रही है?)

मैं आपको इसके बारे में बता रहा हूं क्योंकि एमआईटी नांडा की रिपोर्ट एआई के बारे में शोध केक की आइसिंग है। लेखक एआई दुनिया के सामने हैं, और उनके निष्कर्षों को गंभीरता से लिया जाना चाहिए (हालांकि एक अनाज के दाने के साथ)।

यह पेपर जनवरी से बनाया जा रहा था और जुलाई 2025 में प्रकाशित हुआ था। रिपोर्ट 300 से अधिक सार्वजनिक रूप से खुलासा किए गए एआई पहलों की एक व्यवस्थित समीक्षा और 52 संगठनों के नेताओं के साक्षात्कारों के साथ-साथ चार प्रमुख उद्योग सम्मेलनों में 153 वरिष्ठ नेताओं के सर्वेक्षण पर आधारित है।

5% एआई पायलट सफलता दर

रिपोर्ट ‘द जेनएआई डिवाइड’ शब्द की शुरुआत करती है जो संगठनों और यहां तक कि उद्योगों को भी वर्णित करती है जो एआई का सफलतापूर्वक (या असफलतापूर्वक) रोजगार कर रहे हैं। यदि एक व्यवसाय ‘विभाजन के गलत पक्ष’ पर है, तो नांडा के अनुसार, व्यवसाय वास्तव में बदलने, विकसित करने और अपनी संरचना और व्यवसाय संचालन को पुनर्विचार करने में विफल रहता है। इसलिए, विभाजन के सही पक्ष पर होने का अर्थ है एआई का रोजगार करने का एक ठोस परिणाम होना – “यह निवेश पूर्वाग्रह जेनएआई डिवाइड को और बढ़ाता है जो संसाधनों को दिखाई देने वाले लेकिन अक्सर कम परिवर्तनकारी उपयोग के मामलों की ओर निर्देशित करता है, जबकि बैक-ऑफिस कार्यों में उच्चतम-आरओआई के अवसर कम वित्त पोषित रहते हैं”।

रिपोर्ट को इतना हाइप मिला है क्योंकि इसका मुख्य निष्कर्ष है। कार्यकारी सारांश में कहा गया है: “जेनएआई में उद्यम में $30-40 बिलियन के निवेश के बावजूद, यह रिपोर्ट एक आश्चर्यजनक परिणाम का खुलासा करती है कि 95% संगठन शून्य रिटर्न प्राप्त कर रहे हैं … केवल 5% एकीकृत एआई पायलट मिलियन में मूल्य निकाल रहे हैं, जबकि अधिकांश अभी भी मापनीय पी एंड एल प्रभाव के साथ फंसे हुए हैं”। बहुत आशाजनक नहीं है, है ना?

रिपोर्ट द्वारा परिभाषित ‘लर्निंग गैप’ संगठनों को एआई के सच्चे मूल्य को महसूस करने से रोकने वाली मूलभूत सीमा है। अधिकांश जेनएआई सिस्टम मूल रूप से प्रतिक्रिया से सीखने, संदर्भ के अनुसार अनुकूलन करने या समय के साथ सुधारने की क्षमता की कमी है।

• सिस्टम प्रतिक्रिया से नहीं सीखते हैं। वास्तव में इसका अर्थ है कि एक प्रबंधक इसे एक ही डेटा सेट को बार-बार खिलाता है, फिर भी प्रदर्शन में कोई सुधार नहीं होता है। एक मिड-मार्केट निर्माण प्रबंधक ने बार-बार अपने एआई सिस्टम में एक ही उत्पाद मैनुअल अपलोड करने का वर्णन किया ताकि पूर्ति चेकलिस्ट को परिष्कृत किया जा सके, फिर भी प्रत्येक पुनरावृत्ति ने एक ही छूट और त्रुटियों की प्रतिलिपि बनाई, प्रतिक्रिया सत्रों के बावजूद कोई मापनीय सुधार नहीं हुआ।
• प्रत्येक बार अत्यधिक मैनुअल संदर्भ की आवश्यकता होती है। एआई टूल्स के पास सत्रों के बीच कोई स्मृति नहीं है, इसलिए प्रत्येक इंटरैक्शन का अर्थ है कि पिछले ज्ञान और पिछले संदर्भ को फिर से खिलाना। जटिल कार्य प्रवाह, सरल एक-बार के कार्यों के विपरीत, धीमी गति से चलते हैं और चलने वाली परियोजनाओं के लिए विश्वसनीय समर्थन के रूप में काम करने में विफल रहते हैं। रिपोर्ट एक कॉर्पोरेट कानूनी टीम का हवाला देती है जो प्रत्येक अनुबंध मसौदे के लिए, ग्राहक वरीयताओं, पूर्व वार्ता नोट्स और नियामक प्रतिबंधों को एआई टूल में पुनः दर्ज करना होगा – जो सहायक कार्य प्रवाह को एक समय लेने वाली नौकरी में बदल देता है जो जटिल, बहु-चरणीय परियोजनाओं में उत्पादकता को कम करता है।
• कुछ व्यवसाय प्रक्रियाओं के लिए पर्याप्त अनुकूलन की कमी। इसके बजाय एक प्रतिक्रियाशील उपकरण प्राप्त करने के लिए जो बड़े संदर्भ के अनुसार अनुकूलन करता है, बड़ा संदर्भ उपकरण के अनुसार अनुकूलन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को जिद्दी प्रणालियों के चारों ओर काम करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। एक सीआईओ ने उल्लेख किया कि उनके विक्रेता-प्रदान किए गए जोखिम-विश्लेषण एआई “एक-आकार-फिट-सब” बॉक्स की तरह महसूस हुआ, जिससे टीमों को अपने क्रेडिट-अनुमोदन कार्य प्रवाह को टूल के जिद्दी इनपुट के अनुसार फिट करने के लिए मजबूर होना पड़ा, न कि एआई को स्थापित प्रक्रियाओं के अनुसार अनुकूलन करने देना। मिलान अंततः छोड़े गए पायलट के परिणामस्वरूप हुआ

नांडा रिपोर्ट से मेरे शीर्ष निष्कर्ष

1. शैडो एआई अर्थव्यवस्था पनप रही है

रिपोर्ट ‘शैडो एआई अर्थव्यवस्था’ शब्द की शुरुआत करती है जो वर्णित करती है कि कर्मचारी संगठन-व्यापी अनुमोदित उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि एक व्यक्तिगत उपकरण के रूप में एआई का उपयोग कैसे करते हैं। यह मुझे वास्तव में परिचित लगता है। मेरे एक मित्र, जो सीआईएस में एक चीनी ऑटोमोटिव ब्रांड शाखा से हैं, ने बताया कि वह सामग्री (समाचार पोस्ट, विज्ञापन और अधिक) लिखने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग करता है। वह कहता है कि मुख्यालय स्तर पर कोई आधिकारिक एआई टूल सामान्य उपयोग के लिए अनुमोदित नहीं किया गया था, इसलिए एआई का उपयोग करना उसका अपना बूस्टर और समय-बचाने वाला है जिसे वह अपने प्रबंधक के साथ नहीं लाता है।

रिपोर्ट बहुत विशिष्ट आंकड़े प्रदान करती है। जबकि केवल 40% कंपनियों ने आधिकारिक एलएलएम सदस्यता खरीदी है, 90% से अधिक सर्वेक्षण की गई कंपनियों के श्रमिकों ने नियमित रूप से काम के कार्यों के लिए व्यक्तिगत एआई टूल का उपयोग करने की सूचना दी। यह छाया उपयोग अक्सर औपचारिक उद्यम पहलों की तुलना में बेहतर आरओआई देता है, जो वास्तव में क्या काम करता है जब व्यक्तियों को लचीले, प्रतिक्रियाशील उपकरणों तक पहुंच प्राप्त होती है।

2. निवेश आवंटन गलत प्राथमिकताओं को दर्शाता है

रिपोर्ट एआई निवेश और वास्तविक आरओआई संभावना के बीच एक महत्वपूर्ण मिसलाइनमेंट का खुलासा करती है। जेनएआई बजट का लगभग 50% बिक्री और विपणन कार्यों में बहता है, मुख्य रूप से इसलिए क्योंकि परिणाम आसानी से मापा जा सकता है और बोर्ड-स्तर के केपीआई के साथ संरेखित होता है। हालांकि, उच्चतम रिटर्न अक्सर बैक-ऑफिस स्वचालन से उभरते हैं, जैसे कि बीपीओ समाप्ति प्रति वर्ष 10 मिलियन डॉलर तक की बचत, बाहरी रचनात्मक लागत में 30% की कमी, और आउटसोर्स जोखिम प्रबंधन पर प्रति वर्ष 1 मिलियन डॉलर की बचत। यह निवेश पूर्वाग्रह जेनएआई डिवाइड को और बढ़ाता है जो संसाधनों को दिखाई देने वाले लेकिन कम परिवर्तनकारी उपयोग के मामलों की ओर निर्देशित करता है।

हालांकि, मेरा व्यक्तिगत विश्वास है। मुझे याद है कि मेरे अनुभव से एक अंतरराष्ट्रीय बैंकिंग कंपनी में, जो दुनिया भर में रिटेल बैंकों का मालिक है, एक ऐसा उपकरण पेश करना जो संगठन के गुत्थियों में घुसता है, इसका डेटा खिलाता है और (कौन जानता है?) बाहर निकलता है एक बड़ा जोखिम है। इसलिए मैं समझता हूं कि फेसबुक विज्ञापनों के लिए आसान सृजन के लिए एक एआई सामग्री फैक्ट्री के लिए साइन अप करना एक नो-ब्रेनर है, जबकि जटिल बैक-एंड व्यवधान उत्साहपूर्वक नहीं अपनाए जाते हैं। जब तक यह सी-स्तर से सीधा आदेश नहीं था, तब तक कंपनी के बैकबोन में गंभीर विघटनकारी एआई टूल्स को लागू करने में कम से कम 12 महीने लग जाते थे।

मुझे एक स्थानीय विंडो निर्माण कंपनी की बिक्री टीम के लिए बनाए गए एआई स्वचालन के अंदर देखने का मौका मिला। उन्होंने एक फ्रीलांसर को न8न से नियुक्त किया, और उन्होंने एक एआई-संचालित कॉल और चैट विश्लेषण उपकरण बनाया। व्यवसाय अब अपने फ़नल में बोतलेंक को तेजी से पा सकता था, और एआई की मदद से लिखित और बोली जाने वाली भाषा के साथ अधिक दर्द बिंदु सामने आए। उनकी संतुष्टि दर बहुत अधिक थी, जिसमें अधिक डेटा तेजी से संसाधित किया गया था।

3. आंतरिक निर्माण बाहरी विक्रेताओं से हारते हैं

ईमानदारी से कहें, तो यह निष्कर्ष मुझे आश्चर्यचकित करता है। आंतरिक रूप से अपने एआई टूल बनाने की सामान्य धारणा के विपरीत, शोध से पता चलता है कि बाहरी विक्रेताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी आंतरिक विकास प्रयासों की तुलना में तैनाती तक पहुंचने की संभावना दोगुनी है। कौन जानता था, है ना? खैर, स्पष्ट रूप से मैं नहीं था।

संगठन जो एआई विक्रेताओं को व्यवसाय सेवा प्रदाताओं की तरह मानते हैं – गहरे अनुकूलन की मांग करते हैं और उन्हें परिचालन परिणामों के लिए जिम्मेदार ठहराते हैं, न कि मॉडल बेंचमार्क के लिए – महत्वपूर्ण रूप से उच्च सफलता दर और तेजी से मूल्य प्राप्त करते हैं।

4. उच्च निवेश का अर्थ उच्च विघटन है? वास्तव में नहीं।

एक संयुक्त एआई बाजार विघटन सूचकांक का उपयोग करते हुए, रिपोर्ट बताती है कि केवल दो उद्योग – प्रौद्योगिकी और मीडिया और टेलीकॉम – जेनएआई से संरचनात्मक विघटन के स्पष्ट संकेत दिखाते हैं। नौ प्रमुख क्षेत्रों में से सात महत्वपूर्ण पायलट गतिविधि को दर्शाते हैं, लेकिन न्यूनतम संरचनात्मक परिवर्तन दिखाते हैं, स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवाओं और ऊर्जा जैसे उद्योगों में 0.5 के स्केल पर विघटन स्कोर से नीचे हैं।

95% विफलता दर क्यों अस्थायी है

अस्थायी परिणामों के बावजूद, एक रोशनी की किरण है। रिपोर्ट बताती है कि जेनएआई डिवाइड अस्थायी है और उभरते विकास के माध्यम से पार किया जाएगा।

नांडा स्वयं एक अधिक जुड़े हुए एआई दुनिया में एक प्रमुख योगदानकर्ता है। रिपोर्ट द्वारा उद्धृत तंत्र मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (या एमसीपी) और एजेंट-टू-एजेंट (या ए2ए) हैं जो एजेंटों के बीच सीमाहीन बातचीत और स्वायत्त समन्वय के लिए बुनियादी ढांचे के रूप में कार्य करते हैं।

नांडा के प्रयास और ये उपकरण वास्तव में वही हैं जो नांडा के बाद हैं – एजेंटिक वेब, एक एजेंटों का नेटवर्क जो स्वायत्त रूप से इंटरनेट भर में समन्वय कर सकता है। उनकी बातचीत स्थिर कार्य प्रवाह को गतिशील स्व-शिक्षित प्रणालियों से बदलने के लिए डिज़ाइन की जाएगी।

क्या यह सच में बहुत अच्छा लगता है या जादू जैसा लगता है? खैर, माइक्रोसॉफ्ट कोपिलॉट स्टूडियो का मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन इस दृष्टि का सबसे करीबी समानता है। प्रणाली एक एजेंटों का पेड़ बनाने में मदद करती है जहां एक मुख्य कोपिलॉट एजेंट उप-एजेंटों को ट्रिगर करता है जो विशिष्ट कार्यों जैसे कि अनुसूची निर्माण या दस्तावेज़ सृजन के लिए जिम्मेदार होते हैं। प्रत्येक एजेंट अपने विशेषज्ञता के क्षेत्र में रहता है जबकि दूसरों के साथ समन्वय करता है। व्यावहारिक शब्दों में, जब एक उपयोगकर्ता “हमारे क्यू 4 उत्पाद लॉन्च की योजना बनाएं” अनुरोध करता है, तो ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट स्वचालित रूप से विशेषज्ञ एजेंटों को प्रतिनिधित्व करता है – एक बाजार अनुसंधान संभालता है, दूसरा समय सारिणी बनाता है, और तीसरा परियोजना प्रबंधन टूल के साथ समन्वय करता है। काम सिंक में चलता है, फिर भी स्वतंत्र रूप से।

तो नांडा की रिपोर्ट हमें क्या छोड़ती है? जेनएआई डिवाइड को पार करने के लिए खिड़की तेजी से संकुचित हो रही है क्योंकि उद्यम बाहरी विक्रेताओं के साथ सीखने-योग्य उपकरणों के साथ विक्रेता संबंधों में तालमेल बिठा रहे हैं जो विघटन पैदा करते हैं और व्यवसाय संचालन में वापस जाते हैं, संगठनों के मूल को वेग प्रदान करते हैं। सफलता आंतरिक रूप से बनाने के बजाय एआई एजेंट प्रणाली खरीदने में निहित है। जैसे ही एजेंटिक लर्निंग, याद रखने और स्व-निर्भर प्रणालियां अधिक प्रचलित हो जाती हैं, वर्तमान 95% विफलता दर एक नए युग के लिए रास्ता देगी जहां एआई प्रणालियां विक्रेताओं, डोमेन और संगठनात्मक सीमाओं के पार सहजता से सहयोग करती हैं। यह भविष्य वर्तमान निवेश का वास्तविक आरओआई है।

एआई अपनाने पर वैकल्पिक दृष्टिकोण

नांडा परियोजना ने विभिन्न स्रोतों से डेटा को संकलित करने और कई क्षेत्रों के नेताओं का सर्वेक्षण करने का एक अद्भुत काम किया है। लेकिन क्या यह विश्वभर में एआई अपनाने के लिए अंतिम माउथपीस है? यदि आप, मेरी तरह, द जेनएआई डिवाइड को थोड़ा निराशाजनक, यदि नहीं तो निराशाजनक पाते हैं, तो मैंने व्यक्तिगत रूप से एआई में अपनी आग जलाए रखने के लिए इन वैकल्पिक दृष्टिकोणों को पाया है।

• आईटी ब्रीफ यूके के जेड नायकोले हर्म ने लेनोवो द्वारा सीआईओ प्लेबुक 2025 को तोड़ दिया। अध्ययन में ईएमईए (यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका) में आईटी नेताओं से प्रतिक्रिया शामिल है, और इसका निष्कर्ष बहुत अधिक आशाजनक है। यह पता चलता है कि खुदरा उद्योग एआई संतुष्टि में अग्रणी है, जहां 96% एआई पायलट प्रदर्शन अपेक्षाओं को पूरा करते हैं या उनसे अधिक होते हैं।
• मैंने पहले एआई को लागू करने में कठिनाइयों का सामना करने वाले विशाल उद्यम बाजार खिलाड़ियों के साथ सहानुभूति व्यक्त की थी और वे गहन एकीकरण के लिए विशेष रूप से खुले नहीं थे। लेनोवो, हालांकि, एक अलग तस्वीर प्रस्तुत करता है बैंकिंग, वित्तीय सेवाओं और बीमा (बीएफएसआई) उद्योगों के साथ: एआई की अपनाने की सबसे कम दर 7% के बावजूद, 33% उन लोगों ने रिपोर्ट किया जो एआई का परीक्षण कर रहे हैं कि पायलट उनकी अपेक्षाओं से अधिक हैं। अरबियन बिजनेस द्वारा ‘सावधानी से दृष्टिकोण’ के रूप में इसे वर्णित किया जाता है।
• एक और आश्वस्त रिपोर्ट आईबीएम सीईओ अध्ययन आईबीएम के उपाध्यक्ष गैरी कोहन द्वारा एक साहसिक मुखबंद के साथ खुलता है: “जैसा कि एआई अपनाने में तेजी आती है … अंतिम भुगतान केवल उन सीईओ को मिलेगा जो जोखिम को अवसर के रूप में स्वीकार करने की हिम्मत रखते हैं। … जब व्यवसाय का माहौल अनिश्चित होता है, तो एआई और अपने उद्यम डेटा का उपयोग करके जहां आपके पास लाभ है यह एक प्रतिस्पर्धी लाभ है। इस बिंदु पर, नेता जो एआई और अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करके आगे बढ़ने का फैसला नहीं करते हैं वे प्रतिस्पर्धा नहीं करने का एक जानबूझकर व्यावसायिक निर्णय ले रहे हैं।”
• आईबीएम सीईओ सर्वेक्षण कुछ प्रेरक तथ्य दिखाता है। उदाहरण के लिए, एआई निवेश वृद्धि अगले दो वर्षों में दोगुनी से अधिक होने की भविष्यवाणी की जाती है, इसलिए लगभग 20% कुल आईटी बजट एआई के लिए आवंटित किया जाएगा – प्रतिबद्धता यह दर्शाती है कि एआई में निवेश प्रतिक्रियात्मक खर्च के बजाय एक रणनीतिक निवेश है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह प्रतिस्पर्धा में बने रहने के लिए है।
• अंत में, 64% सीईओ रिपोर्ट में सहमत हैं कि पिछड़ने का जोखिम निवेश को नई प्रौद्योगिकी में चलाता है, भले ही इसके प्रभाव की स्पष्ट समझ हासिल नहीं हुई हो। हालांकि, कोई त्वरित निर्णय नहीं हैं। इसके बजाय, निर्णय लेने वाले ‘रणनीतिक हेजिंग’ का विकल्प चुनते हैं। सरल शब्दों में, जब एक प्रतियोगी आपकी वेबसाइट के लिए व्यक्तिगत अनुशंसाओं के लिए एक एआई चैटबॉट लॉन्च करता है, तो आप भी ऐसा ही करते हैं। आप राजस्व वृद्धि के बारे में निश्चित नहीं हो सकते हैं, लेकिन आप जानते हैं कि यदि आप दो साल तक ‘परिपूर्ण डेटा सेट’ के लिए प्रतीक्षा करते हैं, तो आप गुम हो जाएंगे। इसलिए नियम सरल है: आक्रामक रूप से कॉपी-कैट करें, फिर परिणाम देखें।

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, मैं अपने व्यक्तिगत दिल से एआई में विश्वास व्यक्त करना चाहता हूं। एक उद्यमी के रूप में, एक सीएमओ, एक व्यवसाय विकासकर्ता और एक पूर्व कार्यालय कर्मचारी के रूप में बैंकिंग में, मैं देखता हूं कि एआई कितने तरीकों से बजट को अनुकूलित कर सकता है, कार्य प्रवाह को सुव्यवस्थित कर सकता है और टीमों को बढ़ा सकता है। भविष्य बढ़ाया जा रहा है और तेज हो रहा है। यदि एक व्यवसाय प्रतिस्पर्धा करना चाहता है, तो उसे एआई-फ्लूएंट होने की आवश्यकता है। जबकि मैंने जो निष्कर्ष प्रस्तुत किए हैं, वे विवादास्पद हैं, मुझे विश्वास है कि वर्तमान एआई परिदृश्य, इसके शिखर और खोखले के साथ, हर नई प्रौद्योगिकी के साथ दोहराए जाने वाले एक प्राकृतिक सीखने के समय का प्रतिनिधित्व करता है।