नवीन ३-पैर वाली स्टूल ऑफ सस्टेनेबल इनोवेशन: डेटा, एआई, और मानवीय रचनात्मकता

बिक्री करने वालों के बीच एक प्रसिद्ध कहावत है जो कहती है, “स्टेक को न बेचें – सिज़ल को बेचें!” १९३० के दशक के मध्य में एल्मर व्हीलर द्वारा गढ़ा गया, यह बिंदु ग्राहकों का ध्यान उत्पाद की चमकदार विशेषताओं पर केंद्रित करना था; “वाह” कारक। हमें हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से बहुत सारा सिज़ल मिला है, हालांकि अधिकांश प्रौद्योगिकी वर्षों से आसपास है, और नेता अब “क्यों” के पीछे “वाह” को देखने के लिए एक करीबी नज़र डाल रहे हैं।

मूल्य को अनलॉक करना

मैककिंसे के एक हालिया वैश्विक अध्ययन से पता चलता है कि ५५% कंपनियों ने बताया कि उनके संगठनों ने एआई को अपनाया है, ज्यादातर उत्पाद विकास या सेवा संचालन क्षमता में। कई के लिए, एआई उद्योगों भर में परिवर्तन को चलाने वाला इंजन बन गया है, जो पहले से अकल्पनीय भविष्यसूचक अंतर्दृष्टि, स्वचालन और निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है। हालांकि, मैककिंसे अपने इस ग्रहण के हिस्से के रूप में एक दिलचस्प टिप्पणी प्रदान करता है:

“एक सुसंगत निष्कर्ष यह है कि उच्च प्रदर्शन करने वाले लोग एआई की सफलता के लिए क्या आवश्यक है, इसके बारे में एक व्यापक दृष्टिकोण लेते हैं। वे विशेष रूप से मूल्य पर ध्यान केंद्रित करने और फिर अपने संगठन को उस मूल्य को पकड़ने के लिए पुनः तार करने में मजबूत हैं। वे दी जाने वाली क्षमताओं की दक्षता और गति का मूल्यांकन और परीक्षण कर रहे हैं मौजूदा एआई सेवाओं की खपत, और फिर प्रतिस्पर्धी लाभ बनाने के लिए क्षमताओं को विकसित करना – उदाहरण के लिए, मॉडल को ट्यून करना और उन्हें अपने स्वामित्व वाले डेटा का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना। “

मूल्य की यह अवधारणा एक महत्वपूर्ण मानसिकता परिवर्तन है, डेटा और एआई को मानवीय उत्कृष्टता को अपना सच्चा संभावित अनलॉक करने के लिए इंतजार करने वाले उपकरण के रूप में पुनः परिभाषित करता है। मानव तत्व, जो रचनात्मकता और सहानुभूति द्वारा चिह्नित है, वह है जो हमें मशीनों से अलग करता है और भावनात्मक गुरुत्वाकर्षण जोड़ता है। एयरबीएनबी पर विचार करें, जिसने स्टार्टअप से उद्योग के दिग्गज तक की अपनी यात्रा में, मानव संपर्क की इच्छा पर ध्यान केंद्रित करके उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है। उन्होंने यात्री प्राथमिकताओं को समझने के लिए डेटा का लाभ उठाया, लेकिन इसे मानव-संचालित अनुभवों के साथ जोड़ा, जो उपयोगकर्ताओं के साथ गहराई से जुड़ता है।

सामंजस्यपूर्ण सामंजस्य

कुछ नेताओं के लिए, संभव के उज्ज्वल भविष्य ने उन्हें यह वास्तविकता से अंधा कर दिया है कि एक कंपनी की सफलता उसके लोगों पर निर्भर करती है, न कि केवल उसके उत्पादों और प्रक्रियाओं पर। अर्थात, सच्चे दूरदर्शी हमेशा अपने व्यवसाय रणनीति के केंद्र में मानवता को रखते हैं, प्रौद्योगिकी को एक साधन के रूप में स्वीकार करते हैं, न कि समाधान के रूप में। असली जादू तब होता है जब हम डेटा, एआई और मानवीय रचनात्मकता के बीच सामंजस्य प्राप्त करते हैं – स्थायी नवाचार का नया त्रिपाद।

स्थायी नवाचार का अर्थ एक नवाचार विचार नहीं है जिसे आप समय के साथ जारी रखने में सक्षम हैं, बल्कि यह एक निरंतर सुधार की प्रक्रिया है। उद्योगों और डोमेन के बीच संचार इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और हम जो अंतर्दृष्टि और सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करते हैं, हम सभी के लिए समाधान बना सकते हैं। ओपन डेटा पहल माइक्रोसॉफ्ट, एडोब और एसएपी द्वारा नेतृत्व करती है, जो इस सहयोग की भावना को प्रदर्शित करती है, कंपनियों को अपने डेटा से अधिक मूल्य प्राप्त करने और अधिक जुड़े हुए डेटा परिदृश्य को बढ़ावा देने में सक्षम बनाती है

मानवीय रचनात्मकता स्थायी नवाचार में मूल्य जोड़ने के अन्य तरीके हैं:

१. लचीलापन और अनुकूलन

अक्सेंचर के अनुसार, ९०% व्यवसायिक नेता संचालनात्मक लचीलापन के पहलुओं को संबोधित करने के लिए एआई को लागू कर रहे हैं, जिसमें बाजार में बदलाव की भविष्यवाणी करने, आपूर्ति श्रृंखला को अनुकूलित करने और व्यवसाय रणनीतियों को बारीक करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करना शामिल है। इसके अलावा इन आगामी क्षमताओं के, एआई वर्तमान व्यवसाय लचीलापन में सुधार करता है bằng मदद करता है साइबर हमलों, सॉफ्टवेयर विफलताओं या चरम मौसम जैसी घटनाओं के दौरान संचालन बनाए रखने में। (ABNB ) (WMT )

लचीलापन और अनुकूलन के बीच एक अंतर है, और यहां तक कि एआई भी भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकता (अभी तक नहीं)। जबकि यह “ज्ञात ज्ञात” और “ज्ञात अज्ञात” पर आधारित परिदृश्यों को मॉडलिंग में महान है, एआई को “अज्ञात अज्ञात” के लिए डेटा इनपुट की कमी है, जो यादृच्छिक जटिलताओं को हल करने के लिए मानव कल्पना की आवश्यकता होती है। एआई की शक्ति को मानवों की क्षमता के साथ जोड़कर परिणामी अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और उन्हें अनोखे तरीकों से लागू करने के लिए, संगठन आगे की चुनौतियों का बेहतर तरीके से नेविगेट करने में सक्षम होंगे।

२. पर्यावरण संरक्षण

डेटा और एआई हानिकारक उत्सर्जन को कम करने और एक कंपनी के कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए परिवर्तनकारी अवसर प्रदान करते हैं। दुनिया भर की बड़ी कंपनियों ने पहले से ही ऊर्जा खपत पैटर्न का विश्लेषण करने और संसाधन आवंटन में सुधार करने में उल्लेखनीय प्रगति की है। उदाहरण के लिए, गूगल ने अपने पानी के उपयोग को अनुकूलित किया है, नेस्ले कार्बन डाइऑक्साइड को हरित उत्पादों में परिवर्तित कर रहा है, और वॉलमार्ट – सभी डेटा और एआई के माध्यम से खाद्य अपशिष्ट को कम करने में मदद कर रहे हैं।

हालांकि, न्यूयॉर्क टाइम्स इंगित करता है कि २०२७ तक एआई सर्वर प्रति वर्ष ८५-१३४ टेरावाट घंटे (टीडब्ल्यूएच) का उपयोग कर सकते हैं – जो कि अर्जेंटीना, नीदरलैंड और स्वीडन जैसे प्रत्येक देश द्वारा एक वर्ष में उपयोग की जाने वाली मात्रा के समान है। इसलिए, जबकि एआई ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करने की क्षमता रखता है, इसके लिए आवश्यक शक्ति किसी भी सकारात्मक प्रभाव को नकार सकती है। यहीं पर मानवता आती है, मुख्य रूप से संयम की मानसिकता से। कैलिफोर्निया के गवर्नर गेविन न्यूजोम ने हाल ही में दो प्रमुख जलवायु प्रकटीकरण कानूनों पर हस्ताक्षर किए हैं जो निजी कंपनियों को अपने कार्बन उत्सर्जन और ऊर्जा उपयोग की वार्षिक रिपोर्ट तैयार करने की आवश्यकता होगी, जो और अधिक पर्यवेक्षण के लिए टोन सेट करता है। यह एक महत्वपूर्ण उदाहरण है कि कैसे मानवता को नवाचार में शामिल रहने की आवश्यकता है अगर यह दीर्घकालिक रूप से स्थायी होना है।

३. जिम्मेदार नवाचार

जैसा कि हम डेटा और एआई के परिदृश्य को नेविगेट करते हैं, यह महत्वपूर्ण है कि हम न केवल विकास की मांग करें, बल्कि ऐसा करने का तरीका भी खोजें जो व्यक्तियों, समाज और हमारे साझा ग्रह का सम्मान करता है। यूनेस्को, एआई नैतिकता पर पहले वैश्विक मानक के विकासकर्ता, यह बताते हैं कि एआई से उत्पन्न तेजी से परिवर्तन पूर्वाग्रह को मजबूत कर सकते हैं, मानवाधिकारों को खतरा पहुंचा सकते हैं और पहले से ही हाशिए पर पड़े समूहों को और नुकसान पहुंचा सकते हैं। हमारी सबसे अच्छी रक्षा इन खतरों के खिलाफ हमारी अपनी मानवीय सहानुभूति है, यह सुनिश्चित करना कि हम हमेशा उद्देश्य पर लाभ को प्राथमिकता देने का प्रयास करते हैं।

कुछ अन्य तरीके हैं जिनसे मानवता जिम्मेदार एआई नवाचार को बढ़ावा देती है:

• विविध नेताओं और विषय विशेषज्ञों को नियुक्त करना जो डेटा में अनजाने पूर्वाग्रह की पहचान में मदद कर सकते हैं
• जनरेटिव एआई सामग्री की निगरानी करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह किसी भी अपमानजनक सामग्री या हानिकारक मार्गदर्शन से मुक्त है
• डेटा के स्रोतों को सत्यापित करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई विश्वसनीय इनपुट से सीख रहा है
• संवेदनशील ग्राहक जानकारी की सुरक्षा के लिए साझा जिम्मेदारी के लिए शीर्ष से नीचे तक स्पष्ट दिशानिर्देश और शासन की स्थापना करना
• डिजिटल विभाजन को पाटने और उन्हें बड़े पैमाने पर स्वचालन द्वारा प्रतिस्थापित या विस्थापित होने से बचाने के लिए अपने कार्यबल को अपस्किल करना

भविष्य एक गतिमान लक्ष्य है

कई मायनों में, नवाचार धीरे-धीरे होता है, फिर एक बार में – लॉन्च, डेमो, नए, तेज, बेहतर। यह सिज़ल से विचलित होना आसान हो सकता है। लेकिन नेताओं के रूप में, हमें यह याद रखना चाहिए कि हमारे पास शोर को बाहर निकालने और सामग्री पर ध्यान केंद्रित करने की जिम्मेदारी है। आगे की वास्तविक चुनौती हमारी प्रौद्योगिकी हासिल करने की क्षमता नहीं है, बल्कि यह है कि हम उस प्रौद्योगिकी को मानवता के समयहीन गुणों के साथ कैसे मिला सकते हैं जो हमें परिभाषित करते हैं। यह संतुलन है जिसमें हम स्थायी नवाचार के मार्ग को खोदेंगे – जो हमारे उद्योगों को समृद्ध बनाता है, हमारे लोगों को सशक्त बनाता है, और आने वाली पीढ़ियों के लिए एक सकारात्मक विरासत छोड़ता है। (MSFT ) (ADBE )