शीर्ष 5 गलतियाँ जो व्यवसाय एआई टूल्स को लागू करते समय करते हैं और उनसे कैसे बचा जा सकता है

2026 में, मेटा अपने कर्मचारियों को उनके एआई कौशल के लिए ग्रेड देना शुरू करेगा। यह पहली और आखिरी नियोक्ता नहीं होगा जो अपने लोगों से उम्मीद करता है और मापता है कि वे एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे करते हैं, क्योंकि दुनिया भर की कंपनियां अपनी व्यवसाय प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत कर रही हैं।

हाल के आंकड़ों के अनुसार, 71% संगठन आज कम से कम एक व्यवसाय कार्य में नियमित रूप से जनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं, फिर भी केवल लगभग 1% को लगता है कि वे अपने एआई तैनाती में “परिपक्व” हैं, क्योंकि अधिकांश अभी भी एआई टूल्स को ऐसे तरीके से एकीकृत करने के लिए संघर्ष करते हैं जो वास्तविक मूल्य प्रदान करते हैं।

हम पाते हैं कि कई कंपनियां अभी भी एआई अपनाने की चुनौतियों को कम आंकती हैं। परिणामस्वरूप, वे अक्सर उन्हीं मुद्दों में भाग लेते हैं जो प्रगति को धीमा कर देते हैं और एआई टूल्स को वास्तविक व्यवसाय मूल्य प्रदान करने से रोकते हैं।

एआई को अपनाने वाली कंपनियों द्वारा की जाने वाली पांच सबसे बड़ी गलतियां यहां दी गई हैं और उनसे कैसे बचा जा सकता है।

गलती 1. हल करने के लिए स्पष्ट समस्या की कमी

91% वैश्विक कार्यकारी अपने एआई पहलों को सक्रिय रूप से बढ़ा रहे हैं, जीपी की दूसरी वार्षिक एआई एट वर्क रिपोर्ट प्रकट करती है। कंपनियां अपने व्यवसाय प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करने के लिए भाग लेती हैं ताकि वे पीछे न छूट जाएं। समस्या यह है कि भाग लेने का डर अक्सर अपनाने का प्राथमिक चालक बन जाता है। लेकिन बिना स्पष्ट उद्देश्य के पेश किया गया एआई शायद ही कभी संचालन को सरल बनाता है और इसके बजाय अनावश्यक खर्च हो सकता है।

सीआईओ के अनुसार, लगभग 88% एआई पायलट उत्पादन तक कभी नहीं पहुंचते हैं, जो कि परिभाषित व्यवसाय उद्देश्यों और मापने योग्य परिणामों की कमी के कारण है। यह इन-हाउस मॉडल और सास समाधानों दोनों पर लागू होता है। विफलता से बचने के लिए, एक परियोजना को एक विशिष्ट व्यवसाय मीट्रिक, जैसे राजस्व, लागत बचत, या निर्णय लेने की गति को परिभाषित करके शुरू करना चाहिए और परिणामों के लिए एक जिम्मेदार मालिक को नियुक्त करना चाहिए।

इंस्टिंक्टूल्स ने एक औद्योगिक उपकरण निर्माता को एआई ऑनबोर्डिंग सहायक लागू करने में मदद करते समय ठीक यही दृष्टिकोण अपनाया। ग्राहक अपनी प्रक्रियाओं में एआई तैनात करने के लिए तैयार था, इसलिए इंस्टिंक्टूल्स टीम ने कंपनी के संचालन का विश्लेषण किया और एक प्रमुख चुनौती की पहचान की: नए कर्मचारियों को ऑनबोर्ड करना। कंपनी नए भर्तियों के लिए निरंतर प्रशिक्षण और समर्थन प्रदान करने के लिए संघर्ष कर रही थी। समाधान एक एआई सहायक था जो इंजीनियरों को उत्पाद ज्ञान पर प्रशिक्षित करने में मदद करता है, साथ ही विपणन और उत्पाद टीमों को फील्ड इंजीनियरों के साथ संवाद करने के लिए एक अतिरिक्त चैनल प्रदान करता है।

समस्या-पहले फ्रेमिंग

गलती 2. डेटा गुणवत्ता और शासन की कमी

एआई सहायकों को निरंतर डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। उस डेटा की गुणवत्ता, पूर्णता और संगतता यह निर्धारित करती है कि मॉडल कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन करेगा। डेटा गुणवत्ता मुद्दे और उचित डेटा शासन की अनुपस्थिति एआई अपनाने के लिए प्रमुख बाधाएं हैं, डेटा सेंटर सॉल्यूशंस के अनुसार। ड्रेक्सल यूनिवर्सिटी के लेबो कॉलेज ऑफ बिजनेस में सेंटर फॉर एप्लाइड एआई एंड बिजनेस एनालिटिक्स के सहयोग से किए गए एक अध्ययन में, 62% भाग लेने वाली कंपनियों ने रिपोर्ट किया कि डेटा मुद्दे एक प्रमुख बाधा थे।

हालांकि 60% संगठन कहते हैं कि एआई उनके डेटा कार्यक्रमों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, केवल 12% रिपोर्ट करते हैं कि उनका डेटा एआई को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए पर्याप्त गुणवत्ता और पहुंच योग्य है।

कंपनियां जो एआई को व्यवसाय प्रक्रियाओं में एकीकृत करने में सफल होती हैं, वे लगभग हमेशा डेटा तैयारी से शुरू करती हैं: डेटासेट को साफ करना, विभागों भर में परिभाषाओं को संरेखित करना, डेटा स्वामित्व भूमिकाएं स्थापित करना और गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं को लागू करना। यह आधारभूत कार्य, जो अक्सर एक परियोजना के समयसीमा में 80% तक की खपत कर सकता है, सटीक, पूर्वाग्रह-मुक्त और उत्पादन-तैयार एआई सिस्टम बनाने के लिए एक पूर्वापेक्ष है।

गलती 3. कर्मचारी एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए तैयार नहीं हैं

कंपनियों के सामने आने वाली एक और सामान्य चुनौती कर्मचारियों में कौशल अंतराल है।

“जबकि संगठन एआई की क्षमताओं से लाभान्वित होने के लिए उत्सुक हैं, एक प्रतिभा कमी एआई एकीकरण को बाधित करती है,” कहा मुरुगन आनंदाराजन, पीएचडी, प्रोफेसर और अकादमिक निदेशक ड्रेक्सल यूनिवर्सिटी के लेबो कॉलेज ऑफ बिजनेस में सेंटर फॉर एप्लाइड एआई एंड बिजनेस एनालिटिक्स में। “हमारे शोध के निष्कर्ष इस अंतर को उजागर करते हैं, जिसमें 60 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने एआई कौशल और प्रशिक्षण की कमी को एक महत्वपूर्ण चुनौती के रूप में उद्धृत किया है – व्यवसायिक नेताओं के लिए एक संकेत है कि अपस्किलिंग एक रणनीतिक आवश्यकता होनी चाहिए।”

एआई परियोजनाएं अक्सर इसलिए विफल हो जाती हैं क्योंकि कर्मचारी नहीं जानते कि टूल्स के साथ कैसे काम करना है या वे प्रक्रियाओं को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं। एआई को वर्कफ्लो में एकीकृत करने के लिए कंक्रीट चरणों के साथ संरचित प्रशिक्षण के बिना, कर्मचारी अक्सर परिचित तरीकों पर डिफ़ॉल्ट हो जाते हैं।

गलती 4. जोखिम प्रबंधन की कमी

एक वैश्विक अर्न्स्ट एंड यंग सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग सभी बड़ी कंपनियों ने एआई लागू करते समय वित्तीय नुकसान का अनुभव किया है, जो मॉडल त्रुटियों, अनुपालन उल्लंघनों या नियंत्रित जोखिमों के कारण लगभग 4.4 मिलियन डॉलर है। कंपनियां अक्सर जोखिमों की प्रत्याशा करने, उपयोग नीतियों को परिभाषित करने, गुणवत्ता नियंत्रण लागू करने और त्रुटि हैंडलिंग की योजना बनाने की आवश्यकता को नजरअंदाज करती हैं।

रिपोर्ट के अनुसार, कंपनियों को जोखिमों में एआई नियमों का अनुपालन नहीं करना, जहां एआई सिस्टम कानूनों या आंतरिक निगमित नीतियों का उल्लंघन करते हैं, और एआई की पूर्वाग्रहित निर्णय लेने की प्रवृत्ति शामिल है।

एआई व्यवसाय को बढ़ाने और प्रक्रियाओं में सुधार करने में मदद कर सकता है, लेकिन यह एक जाल में भी फंस सकता है, जिससे कंपनी को गंभीर समस्याएं हो सकती हैं। संगठनों को हमेशा जोखिम प्रबंधन योजना होनी चाहिए, साथ ही स्थानीय कानूनों और स्थापित मानकों का पालन करना चाहिए। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के लिए, उदाहरण के लिए, एल्गोरिदमिक पारदर्शिता, जवाबदेही और मानव निरीक्षण आवश्यक है। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क जोखिमों के प्रबंधन पर मार्गदर्शन प्रदान करता है जो किसी भी संगठन, स्टार्टअप से लेकर बड़ी कंपनियों तक, और उद्योगों में अनुकूलित किया जा सकता है। अंतर्राष्ट्रीय आईएसओ/आईईसी मानक भी हैं, जो गुणवत्ता, सुरक्षा और शासन के लिए सुसंगत मानदंड प्रदान करते हैं।

इन मानकों का पालन करना और जोखिमों का प्रबंधन करना एआई की सफल तैनाती के लिए महत्वपूर्ण है।

गलती 5. कोई स्केलिंग योजना नहीं

एक बार फिर, एक बहु-चरण योजना आवश्यक है। एआई एकीकरण एक दीर्घकालिक प्रक्रिया है जिसमें निरंतर अद्यतन और समायोजन की आवश्यकता होती है। कंपनियों को यह विचार करने की आवश्यकता है कि समाधान को आईटी वास्तुकला में कैसे एकीकृत किया जाएगा, मॉडल का रखरखाव कौन करेगा, डेटा ड्रिफ्ट की निगरानी कैसे की जाएगी, और विभागों भर में भूमिकाएं और जिम्मेदारियां कैसे वितरित की जाएंगी। इसके लिए निरंतर धन और संसाधनों की आवश्यकता होती है।

सफल होने के लिए, एक संगठन को एक एकीकृत वातावरण बनाने की आवश्यकता है जहां सभी एआई मॉडल, डेटासेट और संबंधित टूल संग्रहीत, प्रबंधित और एक्सेस किए जाते हैं, बुनियादी ढांचा बनाया जाता है जो यह सुनिश्चित करता है कि एआई सिस्टम पैमाने पर विश्वसनीय रूप से संचालित होते हैं, मॉडल अपडेट नीतियां स्पष्ट हैं कि कब और कैसे मॉडल को पुनः प्रशिक्षित, सत्यापित और पुनः तैनात किया जाना चाहिए, और मानकीकृत निगरानी प्रक्रियाएं हैं।