एआई की तार पर चलना: ऑपरेशनल टीमों को प्रभाव के साथ जोखिम को संतुलित करने की आवश्यकता क्यों है

एआई इतनी नाटकीय गति से विकसित हो रहा है कि आगे बढ़ने का हर कदम अनजाने में एक कदम है। अवसर बड़ा है, लेकिन जोखिम वास्तव में बड़ा है। जबकि एआई उद्योगों को क्रांतिकारी बनाने का वादा करता है – नियमित कार्यों को स्वचालित करने से लेकर डेटा विश्लेषण के माध्यम से गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करने तक – यह नैतिक संकट, पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता चिंताओं और यहां तक कि गलत तरीके से लागू किए जाने पर नकारात्मक रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट (आरओआई) का भी मार्ग प्रशस्त करता है।

विश्लेषक पहले से ही भविष्यवाणी कर रहे हैं कि एआई का भविष्य – कम से कम आंशिक रूप से – जोखिम द्वारा आकार दिया जाएगा।

2025 की एक रिपोर्ट के अनुसार गार्टनर शीर्षक एआई व्हर्लविंड पर सवारी, हमारा एआई के साथ संबंध बदलते हुए प्रौद्योगिकी के विकास और इस जोखिम के आकार के रूप में होगा। उदाहरण के लिए, रिपोर्ट भविष्यवाणी करती है कि व्यवसाय अपनी शर्तों और शर्तों में भावनात्मक-एआई से संबंधित कानूनी सुरक्षा शामिल करना शुरू करेंगे – स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को अगले दो वर्षों के भीतर इन अद्यतनों को शुरू करने की उम्मीद है। रिपोर्ट यह भी सुझाव देती है कि 2028 तक, सभी उद्यम डेटा उल्लंघनों में से एक चौथाई से अधिक किसी प्रकार के एआई एजेंट दुरुपयोग से जुड़े होंगे, या तो अंदरूनी खतरों से या बाहरी दुर्भाग्यपूर्ण अभिनेताओं से।

नियमन और डेटा सुरक्षा के परे, एक और – अपेक्षाकृत अदृश्य – जोखिम है, जिसके बराबर उच्च दांव हैं। सभी व्यवसाय “एआई के लिए तैयार” नहीं हैं, और जबकि एआई तैनाती के साथ जल्दी करने के लिए यह प्रलोभन दे सकता है, ऐसा करने से बड़े वित्तीय नुकसान और संचालन सेटबैक हो सकते हैं। एक डेटा-गहन उद्योग जैसे वित्तीय सेवाओं को लें, उदाहरण के लिए। जबकि एआई इस क्षेत्र में संचालन टीमों के लिए निर्णय लेने को सुपरचार्ज करने की क्षमता रखता है, यह केवल तभी काम करता है जब वे टीमें जिन अंतर्दृष्टि पर कार्रवाई कर रही हैं उन पर भरोसा कर सकती हैं। 2024 की एक रिपोर्ट में, एक्टिवओप्स ने खुलासा किया कि 98% वित्तीय सेवा नेताओं ने “महत्वपूर्ण चुनौतियों” का हवाला दिया जब डेटा संग्रह, विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए एआई को अपनाने की बात आती है। यहां तक कि तैनाती के बाद, 9 में से 10 अभी भी आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में कठिनाई का सामना करते हैं। संरचित शासन, स्पष्ट जवाबदेही और एआई से संचालित सिफारिशों की व्याख्या करने के लिए कुशल कार्यबल के बिना, वास्तविक “जोखिम” इन व्यवसायों के लिए है कि उनकी एआई परियोजनाएं एक दायित्व से अधिक एक संपत्ति बन सकती हैं। एआई तार पर चलना तेजी से आगे बढ़ने के बारे में नहीं है; यह स्मार्ट तरीके से आगे बढ़ने के बारे में है।

उच्च दांव, उच्च जोखिम

एआई की व्यवसाय को बदलने की क्षमता का इनकार नहीं किया जा सकता है, लेकिन इसके गलत होने की लागत भी उतनी ही है। जबकि व्यवसाय दक्षता, स्वचालन और वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए एआई का दोहन करने के लिए उत्सुक हैं, जोखिम उतनी ही तेजी से बढ़ रहे हैं जितनी अवसर हैं। एआई शासन में एक गलत कदम, निगरानी की कमी, या एआई-जनित अंतर्दृष्टि पर अत्यधिक निर्भरता जो अपर्याप्त या खराब रखे गए डेटा पर आधारित है, का परिणाम नियामक जुर्माना से लेकर एआई-संचालित सुरक्षा उल्लंघन, दोषपूर्ण निर्णय लेने और प्रतिष्ठा की क्षति तक हो सकता है। एआई मॉडल तेजी से महत्वपूर्ण व्यावसायिक निर्णय ले रहे हैं – या कम से कम उन्हें प्रभावित कर रहे हैं – व्यवसायों के लिए एआई पहल को बढ़ाने से पहले डेटा शासन को प्राथमिकता देने की तत्काल आवश्यकता है। जैसा कि मैकिन्से कहता है, व्यवसायों को यह सुनिश्चित करने के लिए “सब कुछ, हर जगह, एक ही समय में” मानसिकता अपनाने की आवश्यकता होगी कि पूरे उद्यम में डेटा सुरक्षित रूप से और सुरक्षित रूप से उपयोग किया जा सकता है इससे पहले कि वे अपनी एआई पहल को विकसित करें।

यह एआई से जुड़ा सबसे बड़ा जोखिमों में से एक है। स्वचालन और दक्षता का वादा प्रलोभन दे सकता है, जिससे कंपनियां एआई-संचालित परियोजनाओं में संसाधनों को डालने के लिए उत्सुक हो जाती हैं trước यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका डेटा उन्हें समर्थन देने के लिए तैयार है। कई संगठन एआई लागू करने के लिए जल्दी करते हैं बिना पहले मजबूत डेटा शासन, क्रॉस-फंक्शनल सहयोग, या आंतरिक विशेषज्ञता की स्थापना के, अंततः एआई मॉडल के परिणामस्वरूप जो मौजूदा पूर्वाग्रह को मजबूत करते हैं, अविश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करते हैं और अंततः संतोषजनक आरओआई उत्पन्न करने में विफल रहते हैं। वास्तविकता यह है कि एआई एक “प्लग और प्ले” समाधान नहीं है – यह एक दीर्घकालिक रणनीतिक निवेश है जिसके लिए योजना, संरचित पर्यवेक्षण और एक कार्यबल की आवश्यकता होती है जो इसका प्रभावी ढंग से उपयोग करना जानता है।

एक मजबूत आधार स्थापित करना

तार पर चलने वाले और व्यवसायिक नेता मार्टी वोल्नर के अनुसार, तार पर चलना सीखने का सबसे अच्छा सुझाव यह है कि छोटे से शुरू करें: “तुरंत एक घाटी के पार तार पर चलने की कोशिश न करें। एक निम्न तार से शुरू करें और धीरे-धीरे दूरी और कठिनाई बढ़ाएं क्योंकि आप अपने कौशल और आत्मविश्वास का निर्माण करते हैं।” वह सुझाव देता है कि व्यवसाय के लिए भी यही सच है: “छोटी जीत बड़ी चुनौतियों के लिए तैयार कर सकती है।”

एआई को दीर्घकालिक, स्थायी मूल्य प्रदान करने के लिए, इन “छोटी जीत” अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। जबकि कई संगठन एआई की तकनीकी क्षमताओं और प्रतिस्पर्धा से एक कदम आगे निकलने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वास्तविक चुनौती एआई अपनाने के लिए सही संचालन ढांचे का निर्माण करना है। इसके लिए तीन-गुना दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है: मजबूत शासन, निरंतर सीखने और नैतिक एआई विकास के लिए प्रतिबद्धता।

शासन: एआई बिना एक संरचित शासन ढांचे के प्रभावी ढंग से काम नहीं कर सकता है जो यह निर्धारित करता है कि यह कैसे डिज़ाइन किया गया है, तैनात किया गया है और निगरानी की जाती है। बिना शासन के, एआई पहल जोखिम में हैं कि वे खंडित, जवाबदेह या खतरनाक हो सकते हैं। व्यवसायों को डेटा प्रबंधन, निर्णय लेने की पारदर्शिता और सिस्टम पर्यवेक्षण पर स्पष्ट नीतियां स्थापित करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई-संचालित अंतर्दृष्टि पर भरोसा किया जा सकता है, समझाया जा सकता है और लेखा परीक्षित किया जा सकता है। नियामक पहले से ही एआई शासन के आसपास अपेक्षाओं को कस रहे हैं, जिसमें यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम और विकसित हो रहे अमेरिकी नियमों जैसे ढांचे शामिल हैं जो कंपनियों को निर्णय लेने में एआई के उपयोग के लिए जवाबदेह ठहराएंगे। गार्टनर के अनुसार, एआई शासन मंच व्यवसायों को उनके एआई प्रणालियों के कानूनी, नैतिक और संचालन प्रदर्शन का प्रबंधन करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा, सुनिश्चित करते हुए कि अनुपालन बनाए रखते हुए लचीलापन बनाए रखा जाए। जो संगठन अब एआई शासन को स्थापित नहीं करते हैं वे नियामक, प्रतिष्ठा और वित्तीय परिणामों का सामना करने की संभावना है जो आगे चलकर महत्वपूर्ण हो सकते हैं।

लोग: एआई उतना ही प्रभावी है जितना कि लोग जो इसका उपयोग करते हैं। जबकि व्यवसाय अक्सर तकनीक पर ध्यान केंद्रित करते हैं, एआई को दैनिक संचालन में एकीकृत करने की कार्यबल की क्षमता उतनी ही महत्वपूर्ण है। कई संगठन इस धारणा में फंस जाते हैं कि एआई स्वचालित रूप से निर्णय लेने में सुधार करेगा, जब वास्तव में कर्मचारियों को एआई-जनित अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और उन्हें प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। कर्मचारियों को न केवल एआई-संचालित प्रक्रियाओं के अनुकूल होना चाहिए, बल्कि उन्हें आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल भी विकसित करने चाहिए ताकि वे जब आवश्यक हो तो एआई आउटपुट को चुनौती दे सकें। इसके बिना, व्यवसाय एआई पर अत्यधिक निर्भरता का जोखिम चलाते हैं – दोषपूर्ण मॉडल को सामरिक निर्णयों को प्रभावित करने देने की अनुमति देते हैं जो जांच के अधीन नहीं हैं। प्रशिक्षण कार्यक्रम, अपस्किलिंग पहल और क्रॉस-फंक्शनल एआई शिक्षा को प्राथमिकता देनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सभी स्तरों पर कर्मचारी एआई के साथ सहयोग कर सकते हैं, न कि इसके द्वारा प्रतिस्थापित या दरकिनार किए जा सकते हैं।

नैतिकता: यदि एआई दीर्घकालिक व्यवसायिक सफलता का संचालक बनना है, तो यह नैतिक सिद्धांतों पर आधारित होना चाहिए। एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता उल्लंघन और अपारदर्शी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं ने पहले से ही कुछ उद्योगों में एआई में विश्वास को कम कर दिया है। संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एआई-संचालित निर्णय कानूनी और नियामक मानकों के अनुरूप हैं और ग्राहक, कर्मचारी और हितधारक एआई-संचालित प्रक्रियाओं में विश्वास रख सकते हैं। इसका मतलब है कि पूर्वाग्रह को खत्म करने, गोपनीयता की रक्षा करने और पारदर्शी रूप से काम करने वाले एआई प्रणाली बनाने के लिए सक्रिय कदम उठाना। वर्ल्ड बैंक के अनुसार, “एआई शासन समान अवसर पैदा करने, अधिकारों की रक्षा करने और – महत्वपूर्ण रूप से – प्रौद्योगिकी में विश्वास बनाने के बारे में है।”

डेटा: पूरी संचालन में एक ही समेकित डेटा सेट होना यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक है कि एआई का पहले से ही उपयोग किया जा रहा है, यह समझने के लिए कि एआई को कहां तैनात किया जाना चाहिए और आगे एआई के संलग्नक के अवसरों को देखने में सक्षम होने के लिए। डेटा एआई के लाभों को मापने के लिए सबसे अच्छा मीट्रिक भी है – यदि व्यवसाय अपनी “प्रारंभ” स्थिति को नहीं समझते हैं और एआई की यात्रा को नहीं मापते हैं, तो वे इसके लाभों का प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं। जैसा कि गैलीलियो ने कहा, “जो मापा जा सकता है उसे मापें, और जो मापा नहीं जा सकता है उसे मापने योग्य बनाएं।”

तार पर चलना तैयारी के बारे में है, शांति के बारे में है और आगे बढ़ने के साथ संतुलन खोजने के बारे में है। जो व्यवसाय एआई के साथ मापा हुआ सावधानी, संरचित डेटा शासन और एक कुशल कार्यबल के साथ दृष्टिकोण रखते हैं, वे सुरक्षित रूप से पार कर जाएंगे, जबकि वे जो अपने पैरों को सुरक्षित करने के बिना आगे बढ़ते हैं वे एक महंगी गिरावट का जोखिम चलाते हैं।