व्यवसायों द्वारा एआई टूल्स को लागू करते समय की जाने वाली शीर्ष 5 गलतियाँ और उनसे कैसे बचना है

2026 में, मेटा शुरू करेगा अपने कर्मचारियों को उनके एआई कौशल पर ग्रेड देना। यह पहला और निश्चित रूप से 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 विश्व भर की कंपनियां अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकीकृत कर रही हैं।

हाल के डेटा के अनुसार, 71% संगठन आज कम से कम एक व्यावसायिक कार्य में नियमित रूप से जनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं, फिर भी केवल लगभग 1% खुद को अपने एआई तैनाती में “परिपक्व” मानते हैं, क्योंकि अधिकांश अभी भी एआई टूल्स को वास्तविक मूल्य प्रदान करने वाले तरीके से एकीकृत करने के लिए संघर्ष 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 करते हैं और एआई टूल्स को वास्तविक व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने से रोकते हैं।

एआई को अपनाते समय कंपनियों द्वारा की जाने वाली पांच सबसे बड़ी गलतियां और उनसे कैसे बचना है, यहां दी गई हैं।

गलती 1. हल करने के लिए स्पष्ट समस्या की कमी

91% वैश्विक कार्यकारी अपनी एआई पहलों को सक्रिय रूप से बढ़ा रहे हैं, जीपी की दूसरी वार्षिक एआई एट वर्क रिपोर्ट प्रकट करती है। कंपनियां अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करने के लिए भाग लेती हैं ताकि वे पीछे न रह जाएं। समस्या यह है कि फिर से शुरू होने 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 का परिणाम हो सकता है।

के अनुसार सीआईओ, लगभग 88% एआई पायलट उत्पादन तक नहीं पहुंचते हैं, जो कि परिभाषित व्यावसायिक 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 व्यावसायिक मीट्रिक, जैसे कि राजस्व, लागत बचत, या निर्णय लेने की गति को परिभाषित करना शुरू करना चाहिए और परिणामों के लिए एक जिम्मेदार मालिक को सौंपना चाहिए।

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 साथ संयोजन में किए गए एक अध्ययन में, 62% भाग लेने वाली कंपनियों ने रिपोर्ट की 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 पर्याप्त गुणवत्ता और पहुंच योग्य है ताकि प्रभावी एआई कार्यान्वयन सुनिश्चित किया जा सके।

एआई को व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने में सफल होने वाली कंपनियां 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 मूलभूत कार्य, जो अक्सर परियोजना की समयसीमा का 80% तक खपत कर सकता है, सटीक, पूर्वाग्रह मुक्त और उत्पादन तैयार एआई सिस्टम बनाने के लिए एक पूर्वापेक्ष है।

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

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

“जबकि संगठन एआई की क्षमताओं से लाभान्वित होने के लिए उत्सुक हैं, एआई एकीकरण एक प्रतिभा कमी बाधा डालती है,” कहा मुरुगन अनंदाराजन, 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, 60 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने एआई कौशल और प्रशिक्षण की कमी को एक महत्वपूर्ण चुनौती के रूप में उद्धृत किया – व्यवसायिक नेताओं के लिए एक संकेत है कि अपस्किलिंग एक रणनीतिक आवश्यकता होनी चाहिए।”

एआई परियोजनाएं अक्सर इसलिए विफल हो जाती हैं क्योंकि कर्मचारी यह नहीं समझते हैं कि उपकरणों के साथ कैसे काम किया जाए या वे प्रक्रियाओं को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं। संरचित प्रशिक्षण के बिना जिसमें कार्य प्रवाह में एआई को एकीकृत करने के लिए कंक्रीट कदम शामिल हों, कर्मचारी अक्सर परिचित तरीकों पर चालू हो जाते हैं।

गलती 4. जोखिम प्रबंधन की कमी

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

रिपोर्ट के अनुसार, कंपनियों द्वारा सामना किए जाने वाले सबसे सामान्य जोखिमों में एआई नियमों का अनुपालन शामिल है, जहां एआई सिस्टम कानूनों या आंतरिक कॉर्पोरेट नीतियों का उल्लंघन करते हैं, और एआई के पूर्वाग्रहित निर्णय लेने की प्रवृत्ति।

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 के लिए गंभीर समस्याएं पैदा 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 अनुसार, एल्गोरिदमिक पारदर्शिता, जवाबदेही और मानव निरीक्षण अनिवार्य है। एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क जोखिमों के प्रबंधन पर मार्गदर्शन प्रदान करता है जो किसी भी संगठन, स्टार्टअप से लेकर बड़ी निगमों 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 के 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 अपडेट और समायोजन की आवश्यकता होती है। कंपनियों को यह विचार करने की आवश्यकता है कि समाधान को आईटी आर्किटेक्चर में कैसे एकीकृत किया जाएगा, मॉडल को कौन बनाए रखेगा, 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 उपकरण संग्रहीत, प्रबंधित और एक्सेस किए जाते हैं, बुनियादी ढांचे का निर्माण जो यह सुनिश्चित करता है कि एआई सिस्टम विश्वसनीय रूप से पैमाने पर काम करते हैं, मॉडल अपडेट नीतियां जब और कैसे पुन: प्रशिक्षित, सत्यापित और पुन: तैनात करने के लिए, और मानकीकृत निगरानी प्रक्रियाएं।