एआई विचारों को प्रभाव में बदलना: अवधारणाओं के प्रमाणों और अन्य पहलुओं के मूल्यांकन के लिए एक व्यावहारिक ढांचा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अब सिर्फ एक प्रचार मात्र नहीं रह गई है। अधिकांश उद्यम अब एआई से ठोस लाभ की अपेक्षा रखते हैं – मैन्युअल कार्यों में कमी, बेहतर निर्णय और विसंगतियों का तेजी से पता लगाना। इसके अलावा, वे ऐसे समाधानों की मांग करते हैं जो विश्वसनीय और लागू करने में आसान हों।

बाजार के संकेत चिंताजनक हैं। 2025 में42% कंपनियों ने अपनी चल रही एआई पहलों को बंद करने की सूचना दी। यह संख्या पिछले वर्ष, 2024 की तुलना में 25% बढ़ी है। पायलट परियोजनाओं और प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट (पीओसी) में वृद्धि के बावजूद, सफलता प्राप्त करना अभी भी कठिन है। पढ़ाई इससे पता चलता है कि लगभग 80% एआई परियोजनाएं विफल हो जाती हैं। इसके अलावा, केवल लगभग 11% संगठन ही अपने प्रोटोटाइप को उद्यम-स्तरीय प्रणालियों में सफलतापूर्वक विस्तारित कर पाए। स्पष्ट है कि कुछ गड़बड़ है।

एआई प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट्स की विफलता के तीन मुख्य कारण

कारण 1: पायलट की निष्क्रियता और प्राथमिकताओं का गलत निर्धारण

सैंडबॉक्स वातावरण में, टीमें अक्सर प्रभावशाली एआई मॉडल विकसित करती हैं, उन्हें विज्ञान परियोजनाओं की तरह देखती हैं। हालांकि, वे उत्पादन तक पहुंचने के मार्ग की उपेक्षा करने लगती हैं - एकीकरण, प्रमाणीकरण, अवलोकनशीलता, शासन और उपयोगकर्ता अपनाने जैसे आवश्यक पहलुओं को अनदेखा कर देती हैं।

तालमेल की समस्या कहीं अधिक गंभीर है: साझा सफलता मापदंडों के अभाव में, विभाग अलग-अलग दिशाओं में काम करते हैं। उत्पाद विभाग सुविधाओं पर ध्यान केंद्रित करता है, अवसंरचना सुरक्षा को मजबूत करती है, डेटा टीमें पाइपलाइन में सुधार करती हैं, और अनुपालन विभाग नीतियां तैयार करता है - अक्सर स्वतंत्र रूप से। इसका परिणाम गतिहीन गति ही होता है।

एकीकृत लक्ष्यों के बिना, कंपनियों में इस बात की आपसी समझ का अभाव होता है कि एआई को क्या हासिल करना चाहिए और कार्यान्वयन के लिए क्या दृष्टिकोण अपनाना चाहिए।

कारण 2: डेटा की गुणवत्ता और डेटा का सीमित उपयोग

यह सर्वविदित तथ्य है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। अपने डेटा प्लेटफॉर्म में भारी निवेश करने के बावजूद, कई संगठन असंगत, अपूर्ण, डुप्लिकेट या पुराने डेटा से जूझते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा तक पहुंच में असमानता या अस्पष्ट स्वामित्व और स्रोत का पता न होना। इन समस्याओं से लागत बढ़ जाती है, कार्य निष्पादन में देरी होती है और परीक्षण परिणाम अधर में लटक जाते हैं।

कारण 3: गलत चीजों को मापना

तकनीकी टीमें एआई मॉडल का मूल्यांकन विभिन्न मापदंडों पर करती हैं। जैसे परिशुद्धता, स्मरण या सटीकताये मेट्रिक्स दर्शाते हैं कि कोई मॉडल अनुमान लगाने की तुलना में कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।

हालांकि, नेतृत्व व्यापारिक परिणामों के आधार पर वित्तपोषण निर्धारित करता है। प्रभाव के बिना सटीकता का कोई महत्व नहीं है। संगठनों को मॉडल के प्रदर्शन को समय की बचत, राजस्व प्राप्ति, लागत में कमी और जोखिम में गिरावट के रूप में दर्शाना चाहिए और इन मापदंडों पर लगातार रिपोर्ट देनी चाहिए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबंधी विचारों के मूल्यांकन के लिए सात-चरणीय ढांचा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से संबंधित विचारों का मूल्यांकन करने का एक व्यवस्थित तरीका नीचे दिए गए ढांचे में निहित है। ये चरण उद्योग अनुसंधान, व्यावहारिक अनुभव और नवीनतम रिपोर्टों से प्राप्त जानकारियों पर आधारित हैं।

1. समस्या और उसके उत्तरदायित्व को परिभाषित करें।

हर सफल एआई पहल की शुरुआत एक स्पष्ट रूप से परिभाषित व्यावसायिक समस्या और एक जिम्मेदार परियोजना स्वामी से होती है। चुनौती विशिष्ट, मापने योग्य और महत्वपूर्ण होनी चाहिए - जैसे कि उच्च ग्राहक त्याग दर या धीमी ऋण स्वीकृति। और स्वामित्व उस व्यावसायिक नेता के पास होना चाहिए जो समाधान को लागू करेगा।

उदाहरण के लिए, लुमेन टेक्नोलॉजीज कंपनी ने पाया कि उसके बिक्री प्रतिनिधि संभावित ग्राहकों पर शोध करने में चार घंटे खर्च करते हैं। जब प्रक्रिया में स्वचालन को शामिल किया गया, इसने 50 मिलियन डॉलर की पेशकश की। संसाधनों में प्रति वर्ष।

2. कार्य की उपयुक्तता का मूल्यांकन करें

अगला चरण कार्य की उपयुक्तता का आकलन करना है। हर प्रक्रिया में एआई से लाभ नहीं मिलता। दोहराव वाले, अधिक मात्रा वाले कार्य इसके लिए आदर्श हैं, जबकि उच्च जोखिम वाले निर्णयों में अक्सर मानवीय देखरेख की आवश्यकता होती है।

एक महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि त्रुटि की कितनी मात्रा को सहन किया जा सकता है। संवेदनशील क्षेत्रों में, छोटी-मोटी गलतियों के लिए भी उचित अनुमोदन के साथ मानवीय हस्तक्षेप आवश्यक होता है। कई बार, सरल स्वचालन या पुनर्रचना से वही परिणाम तेजी से और कम लागत में प्राप्त किया जा सकता है।

3. डेटा की तैयारी का आकलन करें

उच्च गुणवत्ता वाला, सुलभ और नियंत्रित डेटा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की रीढ़ है। संगठनों को यह जांचना चाहिए कि उनका डेटा पर्याप्त रूप से उपलब्ध और प्रतिनिधि है या नहीं, और क्या यह कानूनी रूप से उपयोग योग्य है। उन्हें यह भी सुनिश्चित करना चाहिए कि डुप्लिकेट, अनुपलब्ध मान, पूर्वाग्रह या विचलन जैसी गुणवत्ता संबंधी समस्याओं का समाधान किया गया है या नहीं। इसके अतिरिक्त, उन्हें स्वामित्व, वंशावली और प्रतिधारण जैसे शासन तंत्रों को सुनिश्चित करना चाहिए। आदर्श रूप से, इन तंत्रों को ऐसे उपकरणों द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए जो मैन्युअल सफाई की आवश्यकता को कम करते हैं।

4. व्यवहार्यता और मूल्य प्राप्ति में लगने वाले समय का निर्धारण करें।

इसके बाद, व्यवहार्यता और समय-सीमा का महत्व बढ़ जाता है। एक प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (PoC) को कुछ हफ्तों के भीतर एक आधारभूत मानक स्थापित कर लेना चाहिए, न कि महीनों में। यदि ऐसा नहीं हो पाता है, तो दायरे को सीमित करना या डेटा पर निर्भरता को कम करना प्रक्रिया को गति देने में सहायक हो सकता है।

टीमों को यह निर्धारित करना चाहिए कि उनके पास मशीन लर्निंग (एमएल), डेटा इंजीनियरिंग, एमएलओपीएस, डोमेन विशेषज्ञता, सुरक्षा और अनुपालन से संबंधित आवश्यक कौशल, बुनियादी ढांचा और बजट मौजूद है या नहीं। यदि नहीं, तो प्रशिक्षण या बाहरी सहायता की योजना बनाना महत्वपूर्ण है।

इसके अलावा, टीमों को QPS, लेटेंसी SLOs और टोकन/यूनिट लागत का अनुमान पहले ही लगा लेना चाहिए ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि लेनदेन की मात्रा और लेटेंसी की अपेक्षाओं को वास्तविकता में पूरा किया जा सकता है या नहीं।

5. व्यवसाय पर पड़ने वाले प्रभाव और निवेश पर प्रतिफल (आरओआई) का अनुमान लगाएं।

पांचवा चरण व्यावसायिक प्रभाव और निवेश पर लाभ (आरओआई) का अनुमान लगाना है। केवल मॉडल की सटीकता पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, नेतृत्वकर्ताओं को व्यावसायिक मापदंडों के व्यापक समूह पर विचार करना चाहिए – जैसे कि बचाए गए घंटे, निपटाए गए मामले, रूपांतरण दर में वृद्धि और पुनर्कार्य या दावों में कमी। उन्हें स्वामित्व की कुल लागत को भी ध्यान में रखना चाहिए, जिसमें बुनियादी ढांचा, लाइसेंस, एपीआई या टोकन का उपयोग, रखरखाव, निगरानी और पुनर्प्रशिक्षण लागत शामिल हैं। आदर्श रूप से, वित्त विभाग के साथ प्रारंभिक समन्वय में, उन्हें शुद्ध वर्तमान मूल्य, प्रतिपूर्ति अवधि और संवेदनशीलता विश्लेषण को भी शामिल करना चाहिए। मूल्यांकन की यह व्यापकता विस्तार की संभावना को बढ़ाती है।

6. जोखिमों और नियामक बाधाओं की पहचान करें

जोखिम और नियम इसके साथ ही आते हैं। किसी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को गोपनीयता, सुरक्षा और निष्पक्षता संबंधी आवश्यकताओं का सम्मान करना चाहिए, जो विभिन्न क्षेत्राधिकारों में भिन्न-भिन्न होती हैं। इनमें यूरोपीय संघ का GDPR और AI अधिनियम, NIST RMF जैसे अमेरिकी ढाँचे, ब्रिटेन के नवाचार-समर्थक नियामक सिद्धांत और विश्व स्तर पर उभरते ISO/IEC मानक शामिल हैं।

क्षेत्र के संदर्भों के आधार पर विशिष्ट आवश्यकताएँ भी होती हैं: बीमा कंपनियों को वित्तीय स्थिरता और निष्पक्षता संबंधी दायित्वों का सामना करना पड़ता है, जबकि स्वास्थ्य सेवा में स्पष्टीकरण और नैदानिक ​​सत्यापन की आवश्यकता होती है। इन अनुपालन मार्गों की स्पष्ट समझ से अप्रत्याशित खर्चों से बचा जा सकता है।

7. एकीकरण और अपनाने की योजना बनाएं

अंत में, एकीकरण और अपनाने के महत्व को नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए। अक्सर ऐसा होता है कि संगठन एक सफल प्रोटोटाइप का जश्न मनाते हैं, लेकिन उत्पादन के लिए सौंपे जाने पर पाते हैं कि यह विफल हो जाता है।

कुछ मामलों में, तकनीकी रूप से सक्षम पायलट प्रोजेक्टों को इसलिए बंद कर दिया गया क्योंकि उन्होंने समस्याओं को हल करने के बजाय और अधिक समस्याएं पैदा कर दीं। आम कमियों में कार्यप्रवाह में असंगति, कर्मचारियों के लिए कार्यभार का दोहराव, या अविश्वास शामिल हैं, जो उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित या परामर्श न दिए जाने के कारण हो सकता है।

इससे निपटने के लिए, शुरुआत से ही एकीकरण पर विचार करना आवश्यक है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई मौजूदा प्रणालियों में आसानी से समाहित हो जाए। प्रभावी परिवर्तन प्रबंधन – प्रशिक्षण, स्पष्ट संचार, सक्रिय समर्थक और प्रोत्साहन – इसे अपनाने में सहायक होते हैं।

संचालन क्षमता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है, जिसमें एसएलए और एसएलओ को परिभाषित करना, विचलन या दुरुपयोग की निगरानी करना और रोलबैक विकल्पों को बनाए रखना शामिल है। ये उपाय लचीलापन सुनिश्चित करते हैं और विश्वास बढ़ाते हैं, जिससे पायलट प्रोजेक्ट स्थायी समाधानों में परिवर्तित हो जाते हैं।

निर्णय मैट्रिक्स: एआई विचारों की तुलना

निर्णय मैट्रिक्स एक साथ कई एआई विचारों की तुलना करने का एक व्यावहारिक उपकरण है। फ्रेमवर्क के प्रत्येक आयाम को उसके महत्व के अनुसार भार दिया जाता है। जितना अधिक स्कोर होगा, आगे बढ़ने का आधार उतना ही मजबूत होगा (सभी भारों का कुल योग 100 होता है)।

इसके बाद टीमें प्रत्येक आयाम के भीतर विस्तृत श्रेणियों के आधार पर प्रत्येक विचार के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकती हैं। इन अंकों को एक ही आंकड़े में संयोजित किया जाता है: भारित स्कोर = (भारों का योग × मानकीकृत स्कोर)/100.

इन प्राथमिकताओं का निर्धारण नहीं किया गया है। ये आपके संगठन की प्राथमिकताओं को दर्शाती हैं। उदाहरण के लिए, एक उच्च विनियमित बैंक में, जोखिम और विनियमन को 10 के बजाय 20 या 25 का भार दिया जा सकता है। वहीं, तेजी से विकसित हो रही SaaS कंपनी में, व्यावसायिक प्रभाव और निवेश पर लाभ (ROI) को 25 का भार दिया जा सकता है, जबकि विनियमन को केवल 5 का भार दिया जा सकता है। और डेटा-प्रधान उद्योग (जैसे, फार्मास्यूटिकल्स, बीमा) डेटा तत्परता को अधिक महत्व दे सकते हैं।

केस स्टडी: फ्रेमवर्क का अनुप्रयोग

यह दिखाने के लिए कि यह ढांचा ठोस निर्णयों में कैसे परिवर्तित होता है, नीचे दिए गए दो उदाहरणों का मूल्यांकन निर्णय मैट्रिक्स में उपयोग किए गए सात आयामों के आधार पर किया गया है। तर्क को स्पष्ट करने के लिए, हमने एक उदाहरण भार योजना का उपयोग किया है। हालांकि, व्यवहार में, प्रत्येक कंपनी को इन संख्याओं को समायोजित करना चाहिए।

ये दोनों उदाहरण दर्शाते हैं कि सात-चरणीय ढांचा किस प्रकार अमूर्त मूल्यांकन को ठोस निर्णयों में परिवर्तित करता है। बीमा क्षेत्र में, संरचित मूल्यांकन ने एक मजबूत उम्मीदवार को उजागर किया जिस पर आगे काम करना उचित था। बैंकिंग क्षेत्र में, इसने महत्वपूर्ण कमियों को उजागर किया जिससे पता चला कि परियोजना सरल स्वचालन के लिए अधिक उपयुक्त है।

निष्कर्ष: मूल कारणों से लेकर कार्रवाई तक की पूरी प्रक्रिया को पूरा करना

एआई को किसी भी अन्य रणनीतिक निवेश की तरह मानना ​​- समस्या को परिभाषित करना, व्यवहार्यता का परीक्षण करना, व्यावसायिक प्रभाव का मात्रात्मक आकलन करना, जोखिम का प्रबंधन करना और इसे अपनाने को सुनिश्चित करना - विचारों को उद्यम मूल्य में बदलने की संभावनाओं को नाटकीय रूप से बढ़ाता है।

निर्णय मैट्रिक्स और स्कोरिंग प्रणाली विकल्पों की तुलना करने, संसाधनों का आवंटन करने और लाभहीन पहलों को आत्मविश्वासपूर्वक समाप्त करने का एक संरचित तरीका प्रदान करती है। कंपनियां प्रचार या पिछड़ने के डर से प्रेरित प्रयोगों से हटकर अनुशासित क्रियान्वयन की ओर बढ़ती हैं, जिससे स्थायी प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त होता है।